Mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp - bằng chứng từ các doanh nghiệp niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán TP. HCM

Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu Đối tượng của đề tài là tìm hiểu mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp của các doanh nghiệp đang niêm yết tại HOSE với bộ dữ liệu ngh

PHẠM THỊ NHỚ

MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP – BẰNG CHỨNG TỪ CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ

HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Tài chính – ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO

TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn khoa học của

TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo – Giảng viên Trường Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh Số liệu thống kê trung thực, nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn này chưa từng được công bố cho tới thời điểm hiện tại

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày… tháng… năm 2014

Học viên

Phạm Thị Nhớ

MỤC LỤC

Trang bìa phụ

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các ký hiệu, từ viết tắt

Danh mục các bảng

Danh mục các hình vẽ đồ thị

TÓM TẮT 1

1 GIỚI THIỆU 2

1.1 Vấn đề nghiên cứu 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu 3

1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu 4

1.4 Phương pháp nghiên cứu 4

1.5 Kết cấu luận văn 4

2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 5

2.1 Khung lý thuyết về mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp 5

2.2 Nghiên cứu của Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000) 10

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 12

3.1 Mô hình nghiên cứu 12

3.2 Phương pháp nghiên cứu 13

3.3 Thu thập và xử lý dữ liệu 15

3.3.1 Lựa chọn dữ liệu 15

3.3.2 Thu thập dữ liệu 16

3.3.3 Xử lý dữ liệu 18

3.3.4 Thống kê mô tả các biến 20

4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 22

4.1 Phân tích tương quan 23

4.2 Kiểm định giả định phương sai thay đổi 25

4.3 Kết quả nghiên cứu 29

4.3.1 Kết quả mô hình hồi quy giá trị doanh nghiệp theo rủi ro 29

4.3.2 Kết quả mô hình hồi quy sự thay đổi giá trị doanh nghiệp theo sự thay đổi rủi ro 40

4.4 Kiểm định sự phù hợp của các biến đưa vào mô hình 52

4.5 Thảo luận về kết quả nghiên cứu đạt được 54

5 KẾT LUẬN 56

5.1 Kết luận về kết quả nghiên cứu 56

5.2 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo 58

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT

HOSE: Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

TSSL: Tỷ suất sinh lợi

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1: Tóm tắt thống kê mô tả của q và rủi ro 21

Bảng 4.1: Phân tích tương quan giữa các biến độc lập theo mức độ 23

Bảng 4.2: Phân tích tương quan giữa các biến độc lập theo sự thay đổi 24

Bảng 4.3: Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của phương trình hồi quy q theo rủi ro 25

Bảng 4.4: Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của phương trình hồi quy sự thay đổi q theo sự thay đổi rủi ro 27

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy q theo syr và unsyr 30

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy q theo tr 30

Bảng 4.7: Kết quả hồi quy q theo syr, unsyr với các biến kiểm soát 31

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy q theo tr với các biến kiểm soát 32

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy q theo syr, unsyr với các biến kiểm soát và biến giả ngành 33

Bảng 4.10: Kết quả hồi quy q theo tr với các biến kiểm soát và biến giả ngành 34

Bảng 4.11: Kết quả hồi quy q theo syr, unsyr với biến kiểm soát hồi quy 3 loại bỏ 5% biến rủi ro cao nhất và thấp nhất 35

Bảng 4.12: Kết quả hồi quy q theo tr với biến kiểm soát hồi quy 3 loại bỏ 5% biến rủi ro cao nhất và thấp nhất 35

Bảng 4.13: Kết quả hồi quy q theo syr, unsyr sử dụng biến kiểm soát như Fama và French (1998) 36

Bảng 4.14: Kết quả hồi quy q theo tr sử dụng biến kiểm soát như Fama và French (1998) 37

Bảng 4.15: Kết quả hồi quy q theo syr, unsyr với biến kiểm soát như hồi quy 3 sử dụng thêm biến kiểm soát EBT 39

Bảng 4.16: Kết quả hồi quy q theo tr với biến kiểm soát như hồi quy 3 sử dụng thêm

biến kiểm soát EBT 39

Bảng 4.17: Kết quả hồi quy cq theo csyr và cunsyr 41

Bảng 4.18: Kết quả hồi quy cq theo ctr 41

Bảng 4.19: Kết quả hồi quy cq theo csyr, cunsyr với các biến kiểm soát 42

Bảng 4.20: Kết quả hồi quy cq theo ctr với các biến kiểm soát 43

Bảng 4.21: Kết quả hồi quy cq theo csyr, cunsyr với các biến kiểm soát như Fama và French (1998) 44

Bảng 4.22: Kết quả hồi quy cq theo ctr sử dụng biến kiểm soát như Fama và French (1998) 45

Bảng 4.23: Kết quả hồi quy cq theo csyr, cunsyr sử dụng biến kiểm soát như hồi quy 2 loại bỏ 5% biến rủi ro cao nhất và thấp nhất 46

Bảng 4.24: Kết quả hồi quy cq theo ctr sử dụng thêm biến kiểm soát như hồi qui 2 loại bỏ 5% biến rủi ro cao nhất và thấp nhất 46

Bảng 4.25: Kết quả hồi quy cq theo csyr, cunsyr biến kiểm soát như hồi quy 2 sử dụng thêm biến kiểm soát CEBT 47

Bảng 4.26: Kết quả hồi quy cq theo ctr biến kiểm soát như hồi quy 2 sử dụng thêm biến kiểm soát CEBT 48

Bảng 4.27: Kết quả hồi quy cq theo sự thay đổi của rủi ro với các mẫu con 49

Bảng 4.28: Kết quả kiểm định Wald mô hình hồi quy q theo rủi ro 52

Bảng 4.29: Kết quả kiểm định Wald mô hình hồi quy sự thay đổi của q theo sự thay đổi của rủi ro 53

Bảng 4.30: Tổng hợp kết quả hồi quy q theo rủi ro 54

Bảng 4.31: Tổng hợp kết quả hồi quy sự thay đổi q theo sự thay đổi của rủi ro 55

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ

Hình 3.1: Quy mô niêm yết trên HOSE từ năm 2000 đến 2013 16 Hình 3.2: Chỉ số VNINDEX từ năm 2000 đến tháng 6/2014 17

2006 – 2013, sau đó tiến hành phân tích hồi quy hai giai đoạn để tìm mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp Mô hình nghiên cứu của luận văn sử dụng dữ liệu bảng (panel data) được hồi quy 2 phương pháp:

(1) Phương pháp ước lượng OLS (Ordinary Least Squares) thực hiện theo 3 cách:

pooling, random effect (hiệu ứng ngẫu nhiên), fixed effect (hiệu ứng cố định), để tìm xem phương pháp hồi quy nào là phù hợp nhất trong 3 cách trên, tác giả sử dụng hai kiểm định là Likelihood Ratio test (LR test) và kiểm định Hausman test;

(2) Phương pháp ước lượng GLS (Generalises Least Squares)

Luận văn chỉ ra rằng, giá trị doanh nghiệp giảm theo sự gia tăng của rủi ro hệ thống

và tăng theo sự gia tăng của rủi ro phi hệ thống, một sự tăng lên trong tổng rủi ro tương ứng với mức tăng trong giá trị doanh nghiệp Mối tương quan dương giữa rủi

ro phi hệ thống (sự thay đổi trong rủi ro phi hệ thống) và giá trị doanh nghiệp (sự thay đổi giá trị doanh nghiệp) là vững qua nhiều phép hồi quy khác nhau Mối tương quan này dẫn đến mối tương quan dương giữa tổng rủi ro (sự thay đổi trong tổng rủi ro) và giá trị doanh nghiệp (sự thay đổi giá trị doanh nghiệp)

Từ khóa: cơ hội tăng trưởng, rủi ro, dữ liệu bảng

1 GIỚI THIỆU

1.1 Vấn đề nghiên cứu

Tình hình kinh tế ngày càng trở nên bất ổn, rủi ro tăng cao, những biến động của tỷ giá, lãi suất, giá cả hàng hóa và các biến số tài chính khác khó có thể dự báo được Những bất ổn này đã tác động trực tiếp đến lợi nhuận của doanh nghiệp, thậm chí là

sự tồn tại của chính doanh nghiệp đó Không đáng ngạc nhiên khi hàng loạt các công cụ và chiến lược tài chính đã phát triển liên tục trong suốt thời gian qua để quản trị độ nhạy cảm với rủi ro tài chính

Lý thuyết tài chính doanh nghiệp cũng đã chỉ ra quản trị rủi ro tài chính có thể làm gia tăng giá trị doanh nghiệp thông qua việc làm giảm thuế, giảm chi phí kiệt quệ tài chính và tránh thực hiện các dự án đầu tư lệch lạc

Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn và lý thuyết quản trị rủi ro tài chính cũng chỉ ra mối quan hệ giữa rủi ro và cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp, được đo lường bằng Tobin's Q, được tính bằng là giá trị thị trường của doanh nghiệp/ giá trị sổ sách của tài sản

Khi nói về Tobin's Q, nó xuất hiện từ thập kỷ 60 của thế kỷ trước và được mang tên của chính tác giả đã tạo ra nó là James Tobin, người đã từng đạt giải Nobel Kinh tế năm 1981 Ý tưởng của Tobin là nếu thị trường (chứng khoán) đánh giá một doanh nghiệp cao hơn giá trị sổ sách của doanh nghiệp thì đó là tín hiệu thị trường cho rằng doanh nghiệp này có triển vọng phát triển Để định lượng ý tưởng này Tobin

đề suất lấy giá trị vốn hóa (market capitalization) chia cho chi phí thay thế

(replacement cost) của các tài sản theo giá trị sổ sách của doanh nghiệp Sau đó, Tobin's Q được nhiều nhà kinh tế ứng dụng và cải tiến, giới đầu tư tính Tobin's Q

theo công thức q = MV/BV (MV: Market Value, BV: Book Value) Tại một giá trị

của Tobin's Q, theo lý giải của James Tobin, q cao sẽ dẫn đến tăng giá trị sổ sách (BV) do doanh nghiệp sẽ tăng cường đầu tư; theo Gross và Napier thì q cao sẽ có khuynh hướng làm giảm giá trị thị trường (MV); hoặc giống như nhiều tỷ số tài

chính khác, q quá cao sẽ là dấu hiệu mua quá mức (verbrought) còn q quá thấp là dấu hiệu bán quá mức (oversold)

Theo nhóm tác giả Hyun Han Shin (Đại học Bufalo) và Rene M Stulz (Đại học

Bang Ohio) thực hiện nghiên cứu: “Firm Value, Risk, And Growth Opportunities”

tháng 7/2000, bằng các công việc thực nghiệm trên mẫu là các doanh nghiệp Mỹ trong Compustat trong giai đoạn 1965 đến 1992 Nhận thấy rằng, sự tăng lên trong rủi ro hệ thống vốn cổ phần làm gia tăng q và sự tăng lên trong rủi ro phi hệ thống

và tổng rủi ro thì giảm q, ngoại trừ các doanh nghiệp lớn Mối quan hệ này khá vững trong suốt thời kỳ mẫu với các nhiều sự thay đổi trong phép hồi quy

Chính vì vậy, tác giả thực hiện nghiên cứu tìm hiểu mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp của các doanh nghiệp tại Việt Nam giai đoạn 2006 – 2013 Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 154 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE

1.2 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

Mục đích của đề tài là tìm hiểu mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp trên

cơ sở dữ liệu thu thập từ các báo cáo tài chính và giá cổ phiếu giao dịch hàng ngày của các doanh nghiệp đang niêm yết trên HOSE Cụ thể, luận văn tập hợp và chọn lọc số lượng doanh nghiệp niêm yết giai đoạn từ 2006-2013 đảm bảo dữ liệu nghiên cứu có thể thu thập được, mẫu đủ dài và bảng dữ liệu cân đối Sau đó tác giả tính toán các chỉ số cụ thể và xây dựng biến dữ liệu theo yêu cầu của mô hình dữ liệu bảng Tiếp theo luận văn sử dụng chương trình Stata 12.0 để kiểm định các giả định, chương trình Eview phiên bản 7.2 để thực hiện mô hình hồi quy Cuối cùng, nghiên cứu tiến hành thực hiện nhiều phép hồi quy khác nhau để kiểm định kết quả hồi quy

Căn cứ tình hình kinh tế Việt Nam và từ nghiên cứu được công bố, tác giả thực nghiệm trên các doanh nghiệp đang niêm yết trên HOSE để tìm câu trả lời cho câu

hỏi là liệu có tồn tại mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp ở các doanh

nghiệp tại Việt Nam hay không?

1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng của đề tài là tìm hiểu mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp của các doanh nghiệp đang niêm yết tại HOSE với bộ dữ liệu nghiên cứu được lấy theo năm giới hạn trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến năm 2013

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Luận văn áp dụng phương pháp nghiên cứu của nhóm tác giả Hyun Han Shin (Đại học Bufalo) và Rene M Stulz (Đại học Bang Ohio) tìm hiểu về mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp được đăng trên NBER Working Paper No.7808 tháng 7/2000, JEL No.G30, G39 vào điều kiện các doanh nghiệp đang niêm yết trên HOSE tại Việt Nam

1.5 Kết cấu luận văn

Luận văn được trình bày bao gồm các phần như sau:

Phần 1, tác giả đề cập đến vấn đề nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, mục tiêu, phạm

vi và phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp các doanh nghiệp tại Việt Nam

Phần 2, tổng quan các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị

doanh nghiệp đồng thời giới thiệu nghiên cứu của Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000)

Phần 3, tác giả giới thiệu mô hình nghiên cứu, mô tả phương pháp đo lường rủi ro,

trình bày cách thu thập, xử lý dữ liệu và thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy

Phần 4, tác giả trình bày các kiểm định, các kết quả thực nghiệm về mối quan hệ

giữa giá trị doanh nghiệp và rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tổng rủi ro

Phần 5, tác giả kết luận về kết quả nghiên cứu, trình bày những hạn chế của đề tài

và đề xuất các hướng nghiên cứu cho các nghiên cứu tiếp theo

2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Khung lý thuyết về mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp

Việc sử dụng ngày càng nhiều các công cụ phái sinh để quản lý rủi ro không xảy ra một cách đơn giản và thuần túy là chỉ do người ta ham thích chúng Trên thực tế luôn có những ngờ vực lớn, những e ngại về các công cụ phái sinh Mặc dù vậy, rốt cuộc rồi các doanh nghiệp cũng đã bắt đầu thừa nhận rằng các công cụ phái sinh là công cụ tốt nhất để đối phó với những bất ổn ngày càng gia tăng trên thị trường Lý

do chính để tiến hành quản trị rủi ro là những quan ngại có liên quan đến độ bất ổn của lãi suất, tỷ giá, giá cả hàng hóa và giá cổ phiếu của doanh nghiệp trong hoạt động kinh doanh Trong kiến thức tài chính doanh nghiệp hiện đại, trong thế giới của Franco Modigliani và Merton Miller, không có thuế và chi phí giao dịch, không phải tốn kém để nhận thông tin và luôn có sẵn cho mọi người, thì các quyết định tài chính không làm gia tăng giá trị cổ đông Các quyết định tài chính như doanh nghiệp nên phát hành bao nhiêu nợ, chi trả cổ tức thế nào hoặc là doanh nghiệp phải đương đầu với rủi ro ra sao Quản trị rủi ro cũng là một quyết định tài chính Quản trị rủi ro cũng làm giảm xác suất phá sản, một tiến trình rất tốn kém mà trong đó chi phí pháp lý trở thành một phần đáng kể tác động lên giá trị doanh nghiệp

Nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị rủi ro giá trị doanh nghiệp thông qua phân tích tác động khác nhau của hoạt động quản trị rủi ro chiến thuật và chiến lược đến giá trị doanh nghiệp Đứng trên góc độ quản trị rủi ro chiến thuật các nhà quản trị rủi ro có thể làm gia tăng giá trị doanh nghiệp thông qua việc làm giảm chi phí tài trợ một cách đáng kể Theo góc độ quản trị rủi ro chiến lược, xuất phát từ những lý luận trong định đề MM (Franco Modigliani và Merton Miller, 1958) tác động của hoạt động quản trị rủi ro đến giá trị hay dòng tiền kỳ vọng của doanh nghiệp được thể hiện qua tác động đối với thuế, chi phí kiệt quệ tài chính và trong việc lựa chọn

dự án đầu tư

Theo kết quả nghiên cứu của Dolde (1995)1 về tiến hành quản trị rủi ro trong doanh nghiệp phi tài chính thấy rằng có mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa giữa các khoản khấu trừ thuế do thua lỗ chuyển sang và sử dụng công cụ quản trị rủi ro Theo nghiên cứu của Smith và Stulz (1985), Froot, Scharfstein và Stein (1993) chỉ

ra rằng các doanh nghiệp có xác suất gặp phải kiệt quệ tài chính cao hơn thì có nhiều khả năng sử dụng các sản phẩm quản trị rủi ro hơn2 Điều này nhất quán với nghiên cứu của Mian (1994)3, Geczy, Minton và Schrand (1996) khi các nghiên cứu này tìm thấy mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê giữa độ nhạy cảm rủi ro

tỷ giá và sử dụng công cụ quản trị rủi ro tài chính Nghiên cứu Dolde (1995) và Samant (1996)4 tìm thấy mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê giữa tiến hành quản trị rủi ro và đòn bẩy tài chính

Các bằng chứng này cho thấy rằng quản trị rủi ro có thể thật sự tác động đến rủi ro của doanh nghiệp (hệ số beta) Nếu rủi ro tài chính được đa dạng hóa, mô hình định giá tài sản vốn CAPM sẽ dự đoán rằng quản trị rủi ro tài chính không có tác động đối với hệ số beta Tuy nhiên, trong nghiên cứu của Aswath Damodaran và Marti G Subrahmanyam (1992) thực nghiệm về tác động của việc sử dụng các chứng khoán

1 Nghiên cứu của Dolde được đăng trên Journal of Financial Engineering năm 1995, nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị rủi ro tài chính và các công cụ phái sinh, thực nghiệm trên 244 doanh

nghiệp thuộc Fortune 500 năm 1992 (Theo Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự, 2007 Quản trị rủi

ro tài chính Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Thống kê, trang: 613)

2 Theo Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự , 2007 Quản trị rủi ro tài chính Thành phố Hồ Chí

Minh: nhà xuất bản Thống kê, trang: 609

3 Công trình nghiên cứu của Mian năm 1994, nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị rủi ro tài chính

và các công cụ phái sinh, thực nghiệm trên 3.022 doanh nghiệp năm 1992 (Theo Nguyễn Thị Ngọc

Trang và cộng sự , 2007 Quản trị rủi ro tài chính Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Thống

phái sinh có tác động như thế nào lên các tài sản cơ sở cho thấy rằng kể từ khi ra đời các chứng khoán phái sinh cho các cổ phiếu, beta của các doanh nghiệp có liên quan

đã giảm xuống.5

Lý thuyết quyền chọn thực: Giá trị doanh nghiệp thường được phân tách thành giá

trị tài sản đầu tư (value of assets in place – VAiP) và giá trị của các cơ hội tăng trưởng (value of growth opportunities – VGO) Dixit and Pindyck (1993) nhấn mạnh đến các đặc tính quyền chọn của cơ hội tăng trưởng Nếu các cơ hội tăng

trưởng là các quyền chọn thực (real options) 6 trên dòng tiền sinh ra từ các tài sản đầu tư, các doanh nghiệp có biến động lớn hơn sẽ có nhiều cơ hội tăng trưởng có giá trị hơn trong điều kiện các yếu tố khác không đổi Sự gia tăng biến động làm tăng giá trị của quyền chọn Vì các quyền chọn là một phần của giá trị doanh nghiệp trừ đi giá trị tài sản đầu tư, sự gia tăng giá trị của các quyền chọn làm tăng giá trị

doanh nghiệp Vì vậy, có một mối quan hệ dương giữa thay đổi trong q và thay đổi trong rủi ro doanh nghiệp

Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn truyền thống: Các doanh nghiệp đánh đổi lợi

ích về thuế từ nợ với chi phí kiệt quệ tài chính Tại một mức độ nợ nhất định, biến động vốn cổ phần càng lớn, khả năng doanh nghiệp sẽ phải chịu chi phí kiệt quệ tài chính càng cao Doanh nghiệp có thể giảm biến động của vốn cổ phần bằng cách giảm nợ Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, điểm tối ưu cho các doanh nghiệp có chi phí kiệt quệ tài chính cao là có ít nợ và do đó biến động vốn cổ phần thấp hơn Nếu tương quan dương giữa nợ và biến động vốn cổ phần đủ mạnh, các doanh nghiệp có biến động vốn cổ phần thấp hơn sẽ có một tấm chắn thuế của nợ

5 Theo Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự, 2007 Quản trị rủi ro tài chính Thành phố Hồ Chí

Minh: Nhà xuất bản Thống kê, trang 611.

6 Quyền chọn thực là các quyền chọn thường được thấy trong các quyết định đầu tư của doanh nghiệp, các quyết định này thường được gọi là đầu tư thực Các quyền chọn này giống như những quyền chọn thông thường Chúng cho phép chủ sở hữu, quyết định vào một ngày trong tương lai có

“thực hiện” quyền chọn hay không, điều này có thể dẫn tới việc chi trả một khoản tiền và nhận về cái gì đó có giá trị lớn hơn (giống trường hợp quyền chọn mua) hoặc nhận về một khoản tiền và cho đi một cái gì đó có giá trị thấp hơn (giống trường hợp quyền chọn bán)

nhỏ hơn và giá trị doanh nghiệp thấp hơn Do đó, trong trường hợp này, giá trị của doanh nghiệp có tương quan âm với biến động vốn cổ phần (sự thay đổi trong rủi ro)

Lý thuyết quản trị rủi ro: Tranh luận rằng các doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ

việc quản trị rủi ro vì rủi ro vượt trội làm tăng hiện giá của chi phí kiệt quệ tài chính

và có thể dẫn đến đầu tư dưới mức tối ưu nếu việc tài trợ bên ngoài và đàm phán lại

là tốn nhiều chi phí Dưới một số điều kiện, chính sách quản trị rủi ro tối ưu có thể gia tăng rủi ro Điểm này đã được chỉ ra bởi Froot, Scharfstein, and Stein (1993), chính sách được thiết kế để cho phép các doanh nghiệp tận dụng cơ hội đầu tư có thể đưa các doanh nghiệp vào vị thế trong phái sinh, điều này làm gia tăng mức biến thiên của dòng tiền nếu cơ hội đầu tư có tương quan dương với dòng tiền Trên nền

tảng lý thuyết, lý thuyết quản trị rủi ro hàm ý rằng mối quan hệ cân bằng giữa rủi

ro vốn cổ phần và giá trị doanh nghiệp có thể dương hoặc âm

Lý thuyết về việc đa dạng hóa: Lang and Stulz (1994) cho thấy giá trị doanh

nghiệp và doanh nghiệp đa dạng hóa có mối tương quan âm trong giai đoạn nghiên cứu Lý thuyết về đa dạng hóa cho thấy rằng các doanh nghiệp đa dạng hóa được định giá thấp hơn so với các doanh nghiệp chuyên môn hóa Các điều kiện khác không đổi, một doanh nghiệp đa dạng hóa nói chung sẽ có mức biến động thấp hơn

so với một doanh nghiệp chuyên môn hóa Do đó, sự tồn tại của việc đa dạng hóa hàm ý rằng các doanh nghiệp biến động cao hơn có giá trị cao hơn Lý thuyết này

cung cấp một lý do khác giải thích tại sao giá trị doanh nghiệp nên tăng cùng với rủi ro doanh nghiệp

Lý thuyết định giá quyền chọn: Dự báo một mối tương quan âm giữa thay đổi

trong giá trị vốn cổ phần và biến động vốn cổ phần đối với một doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy khi tỷ suất sinh lợi cho doanh nghiệp có biến động không đổi Cheung

và Ng (1992), Duffee (1995) và Bekaert và Wu (2000) thực hiện nghiên cứu việc có hay không mối tương quan âm giữa giá trị vốn cổ phần và biến động vốn cổ phần phụ thuộc vào đòn bẩy Các bằng chứng từ các nghiên cứu này đưa ra sự tương

quan âm giữa vốn cổ phần và biến động trong các mô hình chuỗi thời gian không

thể chỉ được giải thích bằng đòn bẩy Do đó, lý thuyết này chưa thể giải thích mối tương quan âm giữa giá trị doanh nghiệp và biến động vốn cổ phần có yếu tố đòn bẩy

Mô hình Merton (1974)7 về định giá trái phiếu Ở mô hình này, giá trị doanh nghiệp, V, được phân phối logarit chuẩn và giao dịch là liên tục Giá trị của tài sản đầu tư là A, được cho trước và không phụ thuộc vào sự biến động của nó Thị trường tài chính được giả định là hoàn hảo Lãi suất được giả định là không đổi Doanh nghiệp đã phát hành nợ chiết khấu đáo hạn vào một ngày trong tương lai và

có mệnh giá F Vốn cổ phần là quyền chọn trên giá trị doanh nghiệp mà chi trả tiền lớn nhất khoảng (V - F, 0) vào thời điểm đáo hạn của nợ chiết khấu Với những giả định này, công thức Black-Scholes đưa ra giá trị của vốn cổ phần Giá trị doanh nghiệp trừ đi giá trị của vốn cổ phần là giá trị của nợ Với mô hình Merton, biến động của doanh nghiệp là không đổi và mệnh giá của nợ là không đổi Tuy nhiên, vì doanh nghiệp có sử dụng đòn bẩy, biến động vốn cổ phần phụ thuộc vào giá trị doanh nghiệp Khi giá trị doanh nghiệp tăng lên, các doanh nghiệp trở nên ít sử dụng đòn bẩy và kết quả là sự biến động của vốn cổ phần giảm Do đó, có một mối tương quan âm giữa biến động vốn cổ phần và giá trị doanh nghiệp, nhưng mối quan hệ này phụ thuộc phi tuyến vào mức độ giá trị doanh nghiệp Khi giá trị doanh nghiệp trở nên tương đối lớn so với mệnh giá của nợ, một sự thay đổi trong giá trị doanh nghiệp hầu như không có tác động vào biến động vốn cổ phần Ngược lại, các doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy cao, một thay đổi nhỏ trong giá trị doanh nghiệp

có thể có một tác động âm lớn vào biến động vốn cổ phần Trong mô hình Merton, mệnh giá của nợ được cho trước và không đổi Kết quả là bài nghiên cứu nhấn

7 Merton (1974) đã thực hiện nghiên cứu về định giá trái phiếu: cấu trúc rủi ro của tỷ suất sinh lợi (On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates) Giá trị của trái phiếu phụ thuộc chủ yếu vào 3 yếu tố: (1) Tỷ suất sinh lợi yêu cầu của trái phiếu phi rủi ro (2) Các điều kiện trong hợp đồng như là ngày đáo hạn, lãi suất, điều kiện mua bán,… (3) Xác suất mà doanh nghiệp không thể thực hiện một phần hay toàn bộ nội dung hợp đồng

mạnh đối với những doanh nghiệp không tăng nợ, khi đó có một mối tương quan

âm giữa thay đổi trong giá trị doanh nghiệp và thay đổi trong biến động vốn cổ phần

Không lý thuyết nào trong các lý thuyết trên dự báo rõ ràng về mối quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp và rủi ro, nhưng các lý thuyết dự báo rõ ràng cho mối quan hệ giữa thay đổi trong rủi ro và thay đổi trong giá trị doanh nghiệp

2.2 Nghiên cứu của Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000)

Dựa trên nghiên cứu của Fama và French (1998) đã thực hiện với các doanh nghiệp

có trong Compustat cho giai đoạn 1965 đến 1992 về Thuế, Quyết định tài trợ và Giá trị doanh nghiệp (Taxes, Financing Decisions, and Firm Value), bằng cách sử dụng

hồi quy dữ liệu chéo để tìm mối quan hệ giữ giá trị doanh nghiệp với cổ tức và nợ

Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000) cũng thực nghiệm với các doanh nghiệp

có trong Compustat cho giai đoạn 1965 đến 1992 Sử dụng phương pháp hồi quy 2 giai đoạn (two-pass regression methodology):

Giai đoạn 1, beta của chứng khoán được ước lượng bằng phương pháp OLS theo

mô hình chuỗi thời gian của TSSL theo nhân tố thị trường

Giai đoạn 2, hồi quy cơ hội tăng trưởng doanh nghiệp theo rủi ro, trong đó, rủi ro được tính từ kết quả hồi quy của giai đoạn 1 và các biến kiểm soát được trình bày theo dạng bảng

Nghiên cứu bao gồm các biến phụ thuộc, biến độc lập, biến kiểm soát, như sau:

Biến phụ thuộc:

 Q đại diện cho cơ hội tăng trưởng (giá trị của doanh nghiệp) được định nghĩa

là giá trị thị trường của doanh nghiệp chia giá trị sổ sách

Biến độc lập:

 Rủi ro hệ thống

 Rủi ro phi hệ thống

 Tổng rủi ro

Biến kiểm soát:

 Biến giả ngành

 Tuổi của doanh nghiệp

 Tài sản doanh nghiệp

 Div (Cash dividends paid): Cổ tức đã trả bằng tiền mặt

 IntEx (Interest expenses): Chi phí lãi vay

 RDEx (R&D expenditures): Chi tiêu cho nghiên cứu và phát triển

 EBI (Earnings before interest): Thu nhập trước lãi vay

Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000) tập trung vào 3 cách đo lường rủi ro

 Rủi ro hệ thống là beta bình phương nhân phương sai của TSSL thị trường

 Rủi ro phi hệ thống được tính bằng phương sai của phần dư (residual) trong

mô hình hồi quy thị trường (a market model regression)

 Tổng rủi ro của doanh nghiệp được đo bằng phương sai của của TSSL của chứng khoán hay là tổng của rủi ro hệ thống và phi hệ thống

Tóm tắt số liệu thống kê cho q và rủi ro mà Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000) đo lường cho thấy rủi ro phi hệ thống lớn hơn nhiều so với rủi ro hệ thống Giá trị trung bình của q là dương Rủi ro phi hệ thống, tổng rủi ro và q có phân phối lệch phải Mức trung bình của sai phân bậc 1 của rủi ro phi hệ thống cũng dương Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000) đã thực hiện nhiều phép hồi quy khác nhau cho giai đoạn mẫu từ 1965 đến 1992: chia hai giai đoạn nhỏ, ước lượng hồi quy dữ liệu chéo, sử dụng sự thay đổi của q và sự thay đổi của rủi ro hàng năm; Sử dụng biến kiểm soát là biến giả ngành, log của tuổi doanh nghiệp và log của tài sản doanh nghiệp

Sau đó, Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000) hồi quy thể hiện sự thay đổi trong

q trên sự thay trong rủi ro hệ thống, phi hệ thống và biến kiểm soát và thể hiện sự thay đổi trong q dựa trên sự thay đổi trong tổng rủi ro và biến kiếm soát Cụ thể:

Hồi quy không sử dụng biến kiểm soát, hồi quy sử dụng cùng biến kiểm soát: cổ tức được chi trả, chi phí lãi vay, chi phí R&D, thu nhập như Fama và French (1998); Hồi quy sử dụng các biến kiếm soát là: industry dummy, log age, log tài sản; Hồi quy sử dụng biến kiếm soát của Hồi quy thêm thay đổi trong thu nhập; Hồi quy sử dụng mẫu với 5% biến cao nhất và thấp nhất được loại bỏ,…

Sau tất cả các bước hồi quy, Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000) chỉ ra q gia tăng theo sự gia tăng của rủi ro hệ thống và giảm theo rủi ro phi hệ thống Ngoài ra, một sự tăng lên trong tổng rủi ro tương ứng với mức giảm trong q Mối tương quan

âm giữa sự thay đổi trong tổng rủi ro và sự thay đổi trong q là vững qua thời gian cho toàn bộ mẫu, nếu ngoại trừ một số doanh nghiệp có quy mô lớn nhất

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu này dựa trên mô hình nhóm tác giả Hyun Han Shin và Rene

M Stulz (2000) nhằm tìm hiểu mối quan hệ giữa rủi ro và cơ hội tăng trưởng

Luận văn thực nghiệm trên mẫu các doanh nghiệp đang niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2006 đến 2013, sử dụng phương pháp hồi quy 2 giai đoạn (two-pass

regression methodology):

Giai đoạn 1, betas của chứng khoán được ước lượng bằng phương pháp OLS theo

mô hình chuỗi thời gian của TSSL theo nhân tố thị trường:

rij= αj + βjrmi + εij (1)

Trong đó: rij là log return của doanh nghiệp j trong ngày i

rmi là log return của chỉ số đại đại diện cho thị trường cho ngày i Sau đó, tính toán các loại rủi ro của một doanh nghiệp:

 Rủi ro hệ thống (systematic risk)

 Rủi ro phi hệ thống (unsystematic risk)

 Tổng rủi ro (total risk)

Giai đoạn 2, hồi quy cơ hội tăng trưởng doanh nghiệp theo rủi ro, trong đó, rủi ro

được tính từ kết quả hồi quy của giai đoạn 1 và các biến kiểm soát được trình bày theo dạng bảng (Panel data):

qjt= α + βjRjt + γjCVjt+ μij (2)

Trong đó: qjtlà cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp j trong thời điểm t

Rjt là tập hợp các biến rủi ro của doanh nghiệp j trong thời điểm t (rủi

ro hệ thống, phi hệ thống, tổng rủi ro)

CVjt là tập hợp các biến kiểm soát của doanh nghiệp j trong thời điểm

t

3.2 Phương pháp nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu của bài sử dụng dữ liệu bảng (panel data), mỗi phép hồi quy được hồi quy theo 2 phương pháp:

- Phương pháp ước lượng OLS (Ordinary Least Squares) thực hiện theo 3

cách: pooling, random effect (hiệu ứng ngẫu nhiên), fixed effect (hiệu ứng cố định),

để tìm xem phương pháp hồi quy nào là phù hợp nhất trong 3 cách trên, tác giả sử dụng hai kiểm định là Likelihood Ratio test (LR test) và kiểm định Hausman test

- Phương pháp ước lượng GLS (Generalises Least Squares) được sử dụng để

khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi có thể tồn tại trong mẫu nghiên cứu Tác giả thực hiện nhiều phép hồi quy khác nhau cho giai đoạn mẫu từ 2006 đến

2013 để kiểm định kết quả mô hình nghiên cứu

 Với mô hình hồi quy giá trị doanh nghiệp theo rủi ro, tác giả thực hiện

các phép hồi quy sau:

(1) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro (rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống; tổng rủi ro)

(2) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát

(3) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát sử dụng tất

cả các doanh nghiệp trong tất cả các năm với biến giả ngành

(4) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát như phép

hồi quy 3 loại bỏ 5% biến rủi ro cao nhất và thấp nhất

(5) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát như Fama

và French (1998)8 bao gồm: cổ tức được chi trả, chi phí lãi vay, thu nhập trước lãi và sự thay đổi trong giá trị doanh nghiệp trong năm sau

(6) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát như phép

hồi quy 3 sử dụng thêm thu nhập trước thuế vào các biến kiểm soát

Do không lý thuyết nào trong các lý thuyết phần 2.1 dự báo rõ ràng về mối quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp và rủi ro, nhưng các lý thuyết dự báo rõ ràng cho mối quan hệ giữa thay đổi trong rủi ro và thay đổi trong giá trị doanh nghiệp Nên tác giả thực hiện những phép hồi quy trên đối với sự thay đổi của biến phụ thuộc và biến độc lập, để tìm hiểu mối quan hệ giữa sự thay đổi trong rủi ro và thay đổi trong giá trị doanh nghiệp Đồng thời, để khảo sát liệu kết quả hồi quy có được giải thích bởi các lý thuyết phần 2.1, tác giả thực hiện các phép hồi quy 6, 7, 8

 Với mô hình hồi quy sự thay đổi giá trị doanh nghiệp theo sự thay đổi

rủi ro, tác giả thực hiện các phép hồi quy sau:

(1) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro (rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ

thống; tổng rủi ro)

(2) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát sử dụng tất

cả các doanh nghiệp trong tất cả các năm với biến giả ngành

8 Fama và French (1998) đã thực hiện nghiên cứu về Thuế, Quyết định tài trợ và Giá trị doanh nghiệp (Taxes, Financing Decisions, and Firm Value), bằng cách sử dụng hồi quy dữ liệu chéo (cross-section regressions) để tìm mối quan hệ giữ giá trị doanh nghiệp với cổ tức và nợ

(3) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát như Fama

và French (1998) bao gồm: cổ tức được chi trả, chi phí lãi vay, thu nhập trước lãi

(4) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát như phép

hồi quy 2 loại bỏ 5% biến rủi ro cao nhất và thấp nhất

(5) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát như phép

hồi quy 2 sử dụng thêm sự thay đổi thu nhập trước thuế vào các biến kiểm soát

(6) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát như phép

hồi quy 2 theo nhóm doanh nghiệp có tỷ lệ nợ dài hạn cao, thấp, trung bình

(7) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát như phép

hồi quy 2 theo nhóm doanh nghiệp lớn, vừa, nhỏ căn cứ theo tổng tài sản của doanh nghiệp

(8) Hồi quy biến phụ thuộc theo rủi ro với các biến kiểm soát như phép

hồi quy 2 theo nhóm doanh nghiệp giá trị doanh nghiệp lớn, vừa, nhỏ

3.3 Thu thập và xử lý dữ liệu

3.3.1 Lựa chọn dữ liệu

Giai đoạn nghiên cứu của đề tài là 8 năm từ 2006 đến 2013, do thị trường chứng khoán Việt Nam mới đi vào hoạt động trong khoảng hơn 14 năm (từ tháng 7/2000),

số lượng doanh nghiệp niêm yết chỉ bắt đầu gia tăng mạnh trong giai đoạn 2006 -

2007 Trong số 154 doanh nghiệp được chọn trong mẫu nghiên cứu có nhiều doanh nghiệp có giá và các dữ liệu kế toán thì không có sẵn cho một giai đoạn nghiên cứu dài hơn, nên tác giả chọn giai đoạn từ 2006 đến 2013

3.3.2 Thu thập dữ liệu

Theo cách của Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000), tác giả sử dụng dữ liệu bảng bao gồm 966 quan sát hàng năm của tổng 154 doanh nghiệp niêm yết, trung bình khoảng 8 quan sát cho mỗi doanh nghiệp trong giai đoạn 2006 - 2013 Các doanh nghiệp tài chính được loại bỏ khỏi mẫu vì cấu trúc vốn, tính chất đòn bẩy của các doanh nghiệp tài chính khác với các doanh nghiệp phi tài chính, đã được Fama

& French (1992) đề cập Do vậy, các yếu tố tác động lên giá trị doanh nghiệp của chúng cũng sẽ khác nhau

Về thời gian nghiên cứu, mặc dù, phiên giao dịch đầu tiên được khai trương tại HOSE vào ngày 28/07/2000 nhưng chỉ với 2 doanh nghiệp niêm yết Số lượng doanh nghiệp niêm yết mặc dù cũng đã tăng dần qua các năm (Hình 3.1), nhưng tác giả chỉ chọn giai đoạn nghiên cứu từ 2006 - 2013 Ngoài ra, các doanh nghiệp mới niêm yết gần đây (từ 2010 đến 2013) cũng bị loại ra khỏi mẫu Điều này để đảm bảo

dữ liệu nghiên cứu có thể thu thập được, mẫu đủ dài và bảng dữ liệu cân đối

Hình 3.1: Quy mô niêm yết trên HOSE từ năm 2000 đến 2013

(Nguồn http://www.cophieu68.vn/companylist.php)

4 6 14 14 16

24

82113139187

Hình 3.2: Chỉ số VNINDEX từ năm 2000 đến tháng 6/2014

(Nguồn http://www.cophieu68.vn/companylist.php)

Tác giả tiến hành thu thập bộ dữ liệu bao gồm: Giá đóng cửa chứng khoán theo ngày, giá đóng cửa của chỉ số thị trường, các dữ liệu kế toán để tính biến cơ hội tăng trưởng Tobin’s Q, và các biến kiểm soát trong mô hình Ứng với mỗi doanh nghiệp có mặt trong mẫu, tác giả tiến hành thu thập các dữ liệu sau:

 Dữ liệu thị trường: Giá cổ phiếu, giá của chỉ số thị trường được thu thập

trong giai đoạn từ 01/01/2006 đến 31/12/2013, từ cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp đầu tư Stockbiz (Stockbiz Investment Ltd, chuyên cung cấp các giải pháp thông tin, dữ liệu tài chính) và là giá đóng cửa, giá này sau đó được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, thưởng cổ phiếu và cổ tức tiền mặt Giá này đã được so với các nguồn dữ liệu đáng tin cậy khác (như là StoxPro, PhutoanProstock) và cho thấy không có sự sai lệch

 Chỉ số thị trường được lựa chọn là VNINDEX

 Dữ liệu kế toán (báo cáo tài chính: Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và Lưu chuyển tiền tệ): Dữ liệu kế toán hàng năm của các doanh nghiệp được trích xuất từ cơ sở dữ liệu của StoxPro, phần mềm phân tích cổ phiếu, truy xuất dữ liệu của doanh nghiệp StoxPlus (cung cấp các giải pháp thông tin tài chính thông minh, dữ liệu thị trường), sau đó tác giả kiểm tra lại với các báo cáo tài chính được các doanh nghiệp công bố, không có bất kỳ sai lệch đáng kể nào

 Dữ liệu về năm thành lập, tác giả tham khảo từ các website của các doanh nghiệp hoặc các bảng cáo bạch niêm yết của từng doanh nghiệp

 Dữ liệu về ngành, tác giả tham khảo cách phân ngành theo 4 cấp theo chuẩn phân ngành ICB (Industry Classification Benchmark) Trong đó các cổ phiếu

có mã ngành 8000 thuộc nhóm ngành Tài chính (Financials) được loại trừ khỏi mẫu

• 𝑟𝑚𝑖 là log return của chỉ số thị trường cho ngày i

Định lượng các loại rủi ro của một doanh nghiệp:

• Rủi ro hệ thống: βj2 nhân với phương sai của market return

• Rủi ro phi hệ thống: phương sai của εij (residual, phần dư trong mô hình hồi quy thị trường (1))

• Tổng rủi ro: Rủi ro hệ thống cộng phi hệ thống, hoặc phương sai của stock return Vì hai cách tính này kết quả không khác biệt nên toàn bộ mẫu tác giả tính tổng rủi ro bằng phương sai của stock return

Tính toán biến cơ hội tăng trưởng q (viết tắt của biến Tobin Q)

Cách tính: Tobin's Q = (D+E)/A

Tobin ' s Q = Tổng nợ +Giá trị thị trường của cổ phần thường+giá trị thị trường ước tính cổ phiếu ưu đãi

Giá trị sổ sách của tài sản

Trong đó:

D (Book value of Debt), giá trị sổ sách của nợ (tổng nợ trong bảng cân đối kế

toán)

E (Market value of Equyty) = Number of Shares Outstanding * StockPrice

Giá trị thị trường của vốn cổ phần = Số lượng cổ phiếu đang lưu hành * giá

cổ phiếu

A (Book value of Assets), giá trị sổ sách của của tài sản (tổng tài sản trong

bảng cân đối kết toán)

Hồi quy cơ hội tăng trưởng doanh nghiệp theo rủi ro

Trong đó, rủi ro được tính từ kết quả hồi quy của giai đoạn 1 và các biến kiểm soát được trình bày theo dạng bảng:

qjt= α + βjRjt + γjCVjt+ μij (2)

Trong đó: qjtlà cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp j trong thời điểm t

Rjt là tập hợp các biến rủi ro của doanh nghiệp j trong thời điểm t

 SYR (Systematic Risk): Rủi ro hệ thống

 UNSYR (Unsystematic Risk): Rủi ro phi hệ thống

 TR (Total Risk): Tổng rủi ro

CVjt là tập hợp các biến kiểm soát của doanh nghiệp j trong thời điểm

t, bao gồm:

+ Biến giả theo ngành (industry dummy): tạo biến giả ngành

+ Tuổi doanh nghiệp (age): được tính từ năm thành lập so với năm quan sát sau đó lấy log và đưa vào phương trình hồi quy

+ Tổng tài sản (size effects): được lấy từ chỉ tiêu tổng tài sản trong bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp hàng năm, sau đó lấy log và đưa vào phương trình hồi quy

+ Thu nhập trước thuế (EBT): được lấy từ chỉ tiêu lãi/lỗ ròng trước thuế trong bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hàng năng của doanh nghiệp, sau đó lấy log và đưa vào phương trình hồi quy

+ Chi phí lãi vay (IntEx): được lấy từ chỉ tiêu chi phí tiền lãi trong bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hàng năng của doanh nghiệp, sau

đó lấy log và đưa vào phương trình hồi quy

+ Chi trả cổ tức (Div): được lấy từ chỉ tiêu cổ tức đã trả trong bảng lưu chuyển tiền tệ hàng năng của doanh nghiệp, sau đó lấy log và đưa vào phương trình hồi quy

+ Thu nhập trước lãi (EBI): được lấy từ chỉ tiêu lãi/lỗ ròng trước thuế cộng lại phần chi phí tiền lãi trong bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hàng năng của doanh nghiệp, sau đó lấy log và đưa vào phương trình hồi quy

3.3.4 Thống kê mô tả các biến

Luận văn sử dụng phần mềm Eview 7.2 thống kê mô tả các biến Kết quả như sau:

Bảng 3.1: Tóm tắt thống kê mô tả của q và rủi ro

Q Systematic

Risk

Unsystematic risk Total Risk

Q Systematic

Risk

Unsystematic risk Total Risk

Sum Sq Dev 1,051.92 2,755.92 20,612.22 20,366.46

(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)

Bảng 3.1 tóm tắt số liệu thống kê các thông số của mô hình hồi quy cho q và rủi ro

mà tác giả đo lường trong giai đoạn mẫu nghiên cứu Rủi ro phi hệ thống (6.6300) lớn hơn nhiều so với rủi ro hệ thống (2.1579), đều này nhất quán với nghiên cứu của Hyun Han Shin và Rene M Stulz (2000) Giá trị trung bình lớn hơn trung vị nên q, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tổng rủi ro có phân phối lệch phải Giá trị trung bình của q là dương Tuy nhiên mức trung bình của sai phân bậc 1 của q và rủi ro đều là hệ số âm trong giai đoạn nghiên cứu

4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Bằng kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng mô hình có thể loại bỏ tác động từ biến số không thể quan sát được và sẽ khắc phục được kết quả hồi quy bị chệch do

bỏ sót biến Tuy nhiên, việc gộp tất cả các dữ liệu không phân biệt đặc tính thay đổi theo thời gian của dữ liệu chéo trong hồi quy gộp đã ngầm giả định rằng mối quan

hệ giữa các biến không thay đổi cho tất cả các quan sát Để ước lượng hồi quy không bị chệch và nhất quán mô hình phải đảm bảo rằng các biến phải là biến ngoại sinh hay mô hình phải thỏa mãn không có hiện tượng nội sinh và không có hiện tượng phương sai thay đổi

4.1 Phân tích tương quan

Trước khi chạy mô hình hồi quy tác giả tiến hành phân tích tương quan giữa các biến để xem xét khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến bởi hiện tượng này làm cho mô hình có thể có mức phù hợp R2 cao nhưng mức ý nghĩa t thấp

Bảng 4.1: Phân tích tương quan giữa các biến độc lập theo mức độ

(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview và tổng hợp của tác giả)

Bảng 4.1 trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy bao gồm rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống Do hệ số tương quan giữa các cặp biến là thấp < 0.6, chỉ có hệ số tương quan giữa UNSYR và TR tương đối cao bằng 0.906619, tuy nhiên cặp biến này không xuất hiện đồng thời trong mô

hình hồi quy nên tác giả không thực hiện kiểm định VIF cho hai biến này Ngoài ra, tác giả còn trình bày những hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) được tính toán bằng 1/(1 – Rk ) với Rk2 là giá trị R2 của phương trình hồi quy phụ của biến độc lập thứ i theo những biến độc lập còn lại (dùng phần mềm Stata 12.0) Hệ số VIF cho chúng ta một điều kiện cần để xác định hiện tượng đa cộng tuyến, với giá trị VIF ≥ 10 cho thấy vấn đề đa cộng tuyến là đáng kể Theo kết quả kiểm định VIF dao động từ 1.01 đến 5.62 nên có thể đưa các biến vào mô hình nghiên cứu và vấn

đề đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả mô hình

Bảng 4.2: Phân tích tương quan giữa các biến độc lập theo sự thay đổi

Change Systematic Risk

Change Unsystematic risk

Change Total Risk

Bảng 4.2 trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy bao gồm sự thay đổi rủi ro hệ thống và sự thay đổi rủi ro phi hệ thống Do

hệ số tương quan giữa các cặp biến là thấp < 0.6, chỉ có hệ số tương quan giữa CUNSYR và CTR tương đối cao bằng 0.9324, tuy nhiên cặp biến này không xuất hiện đồng thời trong mô hình hồi quy nên tác giả không thực hiện kiểm định VIF cho hai biến này Ngoài ra, tác giả còn trình bày những hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) được tính toán bằng 1/(1 – Rk ) với Rk2 là giá trị R2 của phương trình hồi quy phụ của biến độc lập thứ i theo những biến độc lập còn lại (dùng phần mềm Stata 12.0) Hệ số VIF cho chúng ta một điều kiện cần để xác định hiện tượng

đa cộng tuyến, với giá trị VIF ≥ 10 cho thấy vấn đề đa cộng tuyến là đáng kể Theo kết quả kiểm định VIF dao động từ 1.01 đến 5.47 nên có thể đưa các biến vào mô hình nghiên cứu và vấn đề đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả mô hình

4.2 Kiểm định giả định phương sai thay đổi

Tác giả sử dụng phần mềm Stata 12.0 để nhận diện hiện tượng phương sai thay đổi

có trong mô hình hồi quy Tác giả sử dụng kiểm định Breush-Pagan-Goldfrey với giả thiết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi Nếu hệ số Chi2 lớn, p – value nhỏ thì bác bỏ H0 tức là các sai số kiểm định có phương sai thay đổi

(White với giả thiết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi Nếu hệ số Chi2nhỏ, p – value lớn thì bác bỏ H0 tức là các sai số kiểm định có phương sai thay đổi.)

Bảng 4.3: Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của phương trình hồi quy

q theo rủi ro

Systematic Risk Unsystematic risk Total Risk

Q

Chi2(1) = 29.58 Chi2(1) = 19.67 Prob > Chi2 = 0.0000 Prob > Chi2 = 0.0000

(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Stata và tổng hợp của tác giả)

Bảng 4.3 trình bày kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy giá trị doanh nghiệp theo rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống Hệ số Chi2

= 29.58, giá trị p-value = 0.0000 cho thấy giả thuyết H0 có thể bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, hay nói cách khác là mô hình hồi quy này có sự hiện diện của hiện tượng phương sai thay đổi Hệ số Chi2 = 19.67, giá trị p-value = 0.0000 trong mô hình hồi

quy giá trị doanh nghiệp theo tổng rủi ro cho thấy giả thuyết H0 có thể bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, hay nói cách khác là mô hình hồi quy này có sự hiện diện của hiện

tượng phương sai thay đổi

Bảng 4.4: Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của phương trình hồi quy

sự thay đổi q theo sự thay đổi rủi ro

Change Systematic Risk

Change Unsystematic risk Change Total Risk

2(1) = 22.45 Chi2(1) = 0.06 Prob > Chi2 = 0.0000 Prob > Chi2 = 0.8059

(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Stata và tổng hợp của tác giả)

Bảng 4.4 trình bày kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy sự thay đổi giá trị doanh nghiệp theo sự thay đổi rủi ro hệ thống, sự thay đổi rủi ro phi hệ thống Hệ số Chi2 = 22.45, giá trị p-value = 0.0000 cho thấy giả thuyết

H0 có thể bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, hay nói cách khác là mô hình hồi quy này có

sự hiện diện của hiện tượng phương sai thay đổi Hệ số Chi2 = 0.06, giá trị p-value

= 0.8059 trong mô hình hồi quy sự thay đổi giá trị doanh nghiệp theo sự thay đổi của tổng rủi ro cho thấy giả thuyết H0 có thể được chấp nhận ở mức ý nghĩa 5% hay nói cách khác là mô hình hồi quy này không có sự hiện diện của hiện tượng phương sai thay đổi

Kết luận: Từ các kết quả kiểm định nói trên cho thấy mô hình hồi quy với sự hiện

diện của phương sai thay đổi thì các giá trị sai số chuẩn có được không còn phù hợp

và do vậy bất kể kết luận nào cũng sẽ không còn đúng Do đó, trong các phép hồi quy tác giả sử dụng phương pháp GLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi

hiện diện trong mô hình

4.3 Kết quả nghiên cứu

Mỗi phép hồi quy, tác giả lần lượt thực hiện theo theo 2 phương pháp:

 Phương pháp ước lượng OLS (thực hiện theo 3 cách: pooling, random efffect (hiệu ứng ngẫu nhiên) và fixed effect (hiệu ứng cố định) Kiểm định Likelihood Ratio (LR test) được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa hai mô hình pooling và fixed effect Nội dung của kiểm định là kiểm định giả thiết H0: Mô hình hồi quy với hiệu ứng cố định là không cần thiết Nếu nhận thấy LR > Chi2 critical value, thì thực hiện bác bỏ H0, tức lúc này hồi quy với hiệu ứng cố định là hiệu quả hơn Kiểm định Hausman (Hausman test) kiểm tra độ phù hợp giữa mô hình random và fixed effect Nội dung của kiểm định là kiểm định giả thiết H0: Mmô hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên có hiệu quả hơn Nếu nhận thấy Hausman > Chi2 critical value, thì thực hiện bác bỏ H0, tức lúc này hồi quy với hiệu ứng cố định

là hiệu quả hơn

 Phương pháp ước lượng GLS được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi tồn tại trong mô hình hồi quy

Thống kê t được trình bày trong ngoặc đơn, dưới các hệ số hồi quy

* có ý nghĩa thống kê ở mức 10%

** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

4.3.1 Kết quả mô hình hồi quy giá trị doanh nghiệp theo rủi ro

Phép hồi quy thứ nhất, tác giả thực hiện hồi quy giá trị doanh nghiệp (q) theo rủi ro

(bao gồm: rủi ro hệ thống (syr), rủi ro phi hệ thống (unsyr) và tổng rủi ro (tr)) để tìm hiểu mối quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp và rủi ro, lần lượt theo 02 phương pháp OLS và GLS

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy q theo syr và unsyr

(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview và tổng hợp của tác giả)

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy q theo tr

Kết quả hồi quy bảng 4.5 và bảng 4.6 cho thấy trong phương pháp OLS, hệ số Chi2

của kiểm định LR và hệ số Chi2 của kiểm định Hausman cho thấy mô hình hồi quy theo fixed effect là thích hợp nhất trong trường hợp này Biến rủi ro hệ thống có tương quan dương với giá trị doanh nghiệp với hệ số là 0.018 và có ý nghĩa thống

kê ở mức 5% Hệ số này cho thấy khi rủi ro hệ thống tăng lên 1 đơn vị thì giá trị doanh nghiệp tăng lên 0.018 đơn vị Biến rủi ro phi hệ thống và tổng rủi ro cũng có tương quan dương với giá trị doanh nghiệp với cùng hệ số là 0.032 có ý nghĩa thống

kê ở mức 1%

Phép hồi quy hai, tác giả thực hiện hồi quy giá trị doanh nghiệp theo rủi ro với các

biến kiểm soát gồm log của tuổi doanh nghiệp, log của tổng tài sản doanh nghiệp, lần lượt theo 02 phương pháp OLS và GLS

Bảng 4.7: Kết quả hồi quy q theo syr, unsyr với các biến kiểm soát

(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview và tổng hợp của tác giả)

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy q theo tr với các biến kiểm soát

(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview và tổng hợp của tác giả)

Kết quả hồi quy bảng 4.7 và bảng 4.8 cho thấy cho thấy trong phương pháp OLS, hệ

số Chi2 của kiểm định LR và hệ số Chi2 của kiểm định Hausman cho thấy mô hình hồi quy theo fixed effect là thích hợp nhất trong trường hợp này Biến rủi ro hệ thống có tương quan âm với giá trị doanh nghiệp với hệ số là 0.052 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Hệ số này cho thấy khi rủi ro hệ thống tăng lên 1 đơn vị thì giá trị doanh nghiệp giảm 0.052 đơn vị Biến rủi ro phi hệ thống và tổng rủi ro cũng có tương quan dương với giá trị doanh nghiệp với cùng hệ số là 0.035, 0.023 có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Biến tổng tài sản có mối tương quan không rõ ràng với giá trị doanh nghiệp trong khi biến tuổi doanh nghiệp có mối tương quan âm với giá trị doanh nghiệp có ý nghĩa thống kê cao