(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

--- PHẠM VĂN CƯỜNG NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ PHÂN TÁN ĐỊA LÝ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ TP... ---

-

PHẠM VĂN CƯỜNG

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ PHÂN TÁN ĐỊA LÝ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh – Năm 2013

-

PHẠM VĂN CƯỜNG

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ PHÂN TÁN ĐỊA LÝ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS PHAN HIỂN MINH

TP Hồ Chí Minh – Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu luận văn thạc sĩ này là của chính bản thân

dưới sự hướng dẫn của TS Phan Hiển Minh, nội dung nghiên cứu trong công trình

là trung thực, số liệu được tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong

phần tài liệu tham khảo

Ngoài ra, luận văn còn sử dụng một số đánh giá và đóng góp từ các tác giả khác và

được nêu rõ trong phần tài liệu tham khảo Kết quả của nghiên cứu chưa từng được

công bố trong bất kỳ công trình nào

Phạm Văn Cường

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các từ viết tắt và thuật ngữ

Danh mục các bảng biểu

Danh mục các phương trình

TÓM TẮT 1

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 2

1.1 Lý do chọn đề tài 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.3 Phương pháp nghiên cứu 4

1.4 Ý nghĩa của đề tài 4

1.5 Kết cấu của đề tài 4

CHƯƠNG 2 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ PHÂN TÁN ĐỊA LÝ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CÁC CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT 6

2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán 6

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán ở các quốc gia 9

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18 U 3.1 Phương pháp nghiên cứu 18

3.2 Mô hình nghiên cứu 18

3.3 Dữ liệu nghiên cứu 19

3.4 Hình thành các danh mục và phương pháp tính toán các biến trong mô hình 21

3.4.1 Hình thành danh mục các công ty phân tán địa lý 21

3.4.2 Hình thành các nhân tố quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường 22

3.4.2.1 Hình thành nhân tố quy mô (SMB – Small Minus Big) 23

3.4.2.2 Hình thành nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML – High minus Low) 23

3.4.3 Hình thành nhân tố thị trường (Mkt-Rf) 24

3.4.4 Hình thành nhân tố momentum (MOM) 24

3.4.5 Xây dựng nhân tố thanh khoản (LIQ) 25

3.4.6 Xây dựng tỷ suất sinh lợi vượt trội của các danh mục (Rp – Rf) 26

3.4.7 Tổng hợp cách tính toán, nguồn gốc dữ liệu các chỉ tiêu và nhân tố trong mô hình 27

3.5 Các giả thuyết về mối tương quan giữa các nhân tố trong mô hình đến tỷ suất sinh lợi và kỳ vọng ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến TSSL các cổ phiếu trên TTCKVN 30

CHƯƠNG 4 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 32 U 4.1 Thống kê mô tả dữ liệu 32

4.1.1 Sự phân tán địa lý của các công ty 32

4.1.2 Quy mô trung bình của từng danh mục theo BE và BE/ME 34

4.1.3 Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường trung bình của các danh mục theo ME và BE/ME 35

4.1.4 Momentum và thanh khoản trung bình qua các năm 37

4.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu và ma trận tương quan của các biến trong

mô hình 37

4.2.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu 37

4.2.2 Ma trận tương quan của các biến trong mô hình 39

4.3 Kiểm định mô hình 3 nhân tố của Fama và French trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 3 danh mục cổ phiếu phân tán 40

4.3.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến 41

4.3.2 Kiểm tra hiện tượng tự tương quan 43

4.3.3 Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi 43

4.3.4 Phân tích kết quả hồi quy 3 nhân tố Mkt-Rf, SMB và HML của Fama và French trên thị trường chứng khoán Việt Nam 45

4.4 Kiểm định ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam 45

4.4.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến 47

4.4.2 Kiểm tra hiện tượng tự tương quan 47

4.4.3 Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi 48

4.4.4 Kiểm tra dạng hàm của các mô hình 49

4.4.5 Thảo luận kết quả hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf, SMB, HML, MOM và LIQ trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán 50

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN 55

5.1 Tóm lại các kết quả nghiên cứu 55

5.2 Hạn chế của nghiên cứu 55

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Phụ lục 1 Danh sách các mã cổ phiếu đưa vào dữ liệu nghiên cứu

Phụ lục 2 Kiểm định tính dừng theo Augmented Dickey – Fuller (ADF) của các chuỗi TSSL độc lập và phụ thuộc

Phụ lục 3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến theo phương pháp thừa số tăng phương sai (VIF) giữa các biến độc lập

Phụ lục 4 Kết quả hồi quy của mô hình 3 nhân tố của Fama và French trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán khi chưa khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Phụ lục 5 Kết quả hồi quy của mô hình 3 nhân tố của Fama và French trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán sau khi khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Phụ lục 6 Kết quả hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf, SMB, HML, MOM và LIQ trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán trước khi khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Phụ lục 7 Kết quả hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf, SMB, HML, MOM và LIQ trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán sau khi khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Phụ lục 8 Kết quả tổng hợp hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf, SMB, HML, MOM và LIQ trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán ở các mức ý nghĩa

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ

Từ viết tắt Diễn giải

BE/ME Giá trị sổ sách trên giá trị thị trường

DIS01 Công ty địa phương, có số lượng tên tỉnh, thành phố phân tán từ

phân vị thứ 30% trở xuống DIS02 Công ty phân tán trung bình, có số lượng tên tỉnh, thành phố

phân tán từ phân vị thứ 30% đến phân vị thứ 70%

DIS03 Công ty phân tán, có số lượng tên tỉnh/thành phố phân tán từ

phân vị thứ 70% trở lên HML High minus Low – Phần bù giá trị

HNX Ha Noi Stock Exchange – Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HSX Ho Chi Minh Stock Exchange – Sở giao dịch chứng khoán

Thành phố Hồ Chí Minh LIQ Nhân tố thanh khoản tính theo Amihud (2002)

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

3.1 Tỷ suất sinh lợi trung bình của các danh mục phân tán 30

4.1 Sự phân tán địa lý qua các năm 2008 – 06.2013 32

4.2 Sự phân tán địa lý chia theo từng nhóm danh mục phân

tán

33

4.3 Sự phân tán địa lý chia theo quy mô lớn nhỏ 33

4.5 Giá trị sổ sách trên giá trị thị trường trung bình của mỗi

danh mục

35

4.6 Momentum và thanh khoản trung bình qua các năm 37

4.7 Các thống kê t-statistic dùng để kiểm định tính dừng 39

4.8 Ma trận tương quan theo từng cặp giữa các nhân tố giải

thích : Mkt-Rf, SMB, HML, MOM và LIQ

40

4.9 Kết quả hồi quy 3 nhân tố Mkt-Rf, SMB và HML của

Fama và French trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán

41

4.10 Kết quả kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

cho từng phương trình hồi quy theo nguyên lý của Breusch-Pagan và kiểm định White

44

4.11 Bảng kết quả hồi quy 3 nhân tố Mkt-Rf, SMB và HML

của Fama và French trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán

44

4.12 Kết quả hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf, SMB, HML, MOM

và LIQ trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán

45

4.13 Kết quả kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi 48

cho từng phương trình hồi quy theo nguyên lý của Breusch-Pagan và kiểm định White

4.14 Kết quả hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf, SMB, HML, MOM

và LIQ trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho 4 danh mục cổ phiếu phân tán

49

4.15 Tổng hợp kết quả hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf, SMB, HML,

MOM và LIQ trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho

4 danh mục cổ phiếu phân tán

50

4.16 Phần bù rủi ro của các nhân tố: thị truờng, quy mô, giá

trị, momentum và thanh khoản

54

DANH MỤC CÁC PHƯƠNG TRÌNH

3.1 Phương trình xuất phát từ nghiên cứu mô hình 3 nhân tố

của Fama – French (1993)

19

3.2 Phương trình xuất phát từ nghiên cứu mô hình 3 nhân tố

của Fama – French (1993)

19

3.4 Phương trình xác định nhân tố SMB ký hiệu theo TSSL 23

3.6 Phương trình xác định nhân tố HML ký hiệu theo TSSL 24

3.7 Phương trình xác định nhân tố TSSL thị trường 24

3.9 Phương trình xác định nhân tố MOM ký hiệu theo TSSL 25

3.10 Phương trình tính thanh khoản theo Amihud (2002) 25

3.11 Phương trình xác định nhân tố LIQ 26

3.12 Phương trình xác định nhân tố LIQ ký hiệu theo TSSL 26

3.13 Phương trình xác định tỷ suất sinh lợi trung bình của

4.1 Phương trình ước lượng hệ số hồi quy 3 nhân tố Mkt-Rf,

SMB và HML của Fama-French cho danh mục DIS01

41

4.2 Phương trình ước lượng hệ số hồi quy 3 nhân tố Mkt-Rf,

SMB và HML của Fama-French cho danh mục DIS02

41

4.3 Phương trình ước lượng hệ số hồi quy 3 nhân tố Mkt-Rf,

SMB và HML của Fama-French cho danh mục DIS03

41

4.4 Phương trình ước lượng hệ số hồi quy 3 nhân tố Mkt-Rf, 41

SMB và HML của Fama-French cho danh mục DIS03

DIS01-4.5 Phương trình ước lượng hệ số hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf,

SMB, HML, MOM và LIQ của Fama-French cho danh mục DIS01

45

4.6 Phương trình ước lượng hệ số hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf,

SMB, HML, MOM và LIQ của Fama-French cho danh mục DIS02

46

4.7 Phương trình ước lượng hệ số hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf,

SMB, HML, MOM và LIQ của Fama-French cho danh mục DIS03

46

4.8 Phương trình ước lượng hệ số hồi quy 5 nhân tố Mkt-Rf,

SMB, HML, MOM và LIQ của Fama-French cho danh mục DIS01-DIS03

46

TÓM TẮT

Đề tài này nghiên cứu ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy OLS và dữ liệu theo chuỗi thời gian từ giai đoạn năm 2008 đến tháng 06 năm 2013 của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HSX và HNX, kết quả cho thấy tỷ suất sinh lợitrên cổ phiếu các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam chịu ảnh hưởng của các nhân tố là nhân tố thị trường (Mkt-Rf), quy mô (ME),

tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME), thanh khoản (LIQ tính theo Amihud); riêng nhân tố momentum (MOM) không tác động đến tỷ suất sinh lợi Ngoài ra, tỷ suất sinh lợi trên các cổ phiếu của các công ty địa phương niêm yết trên TTCKVN cao hơn tỷ suất sinh lợi trên các cổ phiếu của các công ty phân tán 0,08% mỗi tháng

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Lý do chọn đề tài

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã đi vào hoạt động được hơn 12 năm, sự tồn tại của thị trường là mối quan tâm hàng đầu của chính phủ, các công ty, các nhà đầu tư cũng như các chuyên gia Mặc dù thị trường đã đạt được những thành tựu nhất định nhưng vẫn còn nhiều yếu kém và luôn tiềm ẩn những rủi ro Đối với các nhà đầu tư, đặc biệt là nhà đầu tư cá nhân chủ yếu dựa vào những thông tin khuyến nghị của các công ty chứng khoán, các công ty tài chính được định giá bằng phương pháp chiết khấu dòng tiền hoặc phương pháp tương đối để đưa ra các quyết định đầu tư Tuy nhiên, với tình hình nền kinh tế biến động như hiện nay thì các phương pháp này tỏ ra kém hiệu quả, nó không giúp cho các nhà đầu tư dự báo và ra các quyết định hợp lý nữa

Do vậy, việc nghiên cứu ứng dụng các thực nghiệm đầu tư tài chính hiện đại trên các thị trường chứng khoán ở các nước phát triển và nổi bật là các nước mới nổi đã cho những kết quả có ý nghĩa hết sức thiết thực vào thịtrường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn hiện nay Điều đó làm tăng thêm tính đúng đắn và tính thực nghiệm của các mô hình

Thấy được sựcần thiết của việc vận dụng các mô hình đểdựbáo và bổ sung cho việc lựa chọn các quyết định đầu tư hợp lý vào các cổphiếu trên thịtrường chứng khoán,

tác giảquyết định nghiên cứu đềtài "Nghiên cứu ảnh hưởng của sự phân tán địa

lý đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam"

Trong bài nghiên cứu của mình, tác giả định nghĩa một công ty là công ty địa phương nếu hoạt động kinh doanh tập trung trong một khu vực địa lý nhỏ Để đo lường mức độ tập trung về địa lý, tác giả trích lọc số lượng các công ty từ các báo

cáo tài chính và báo cáo thường niên hàng năm của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 đến tháng 06 năm

2013, tác giả phân biệt các công ty có trụ sở, văn phòng đại diện, cửa hàng, nhà máy … hoạt động kinh doanh tại nhiều nơi trên phạm vi cả nước Dựa trên số lượng tên tỉnh, thành phố được liệt kê, các công ty được phân loại là công ty phân tán địa lý nếu một số lượng lớn của các tên tỉnh, thành phố được đề cập trong báo cáo hàng năm và là công ty địa phương nếu chỉ có một hoặc hai tên tỉnh, thành phố được đề cập

Từ đó,tác giả nghiên cứu tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên các cổ phiếu và mức độ phân tán địa lý của các công ty

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm mục đích tìm hiểu ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu trên TTCKVN

Hiện nay, trên thế giới cũng như ở Việt Nam đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng các

mô hình kinh tế để dự báo tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán và giúp cho các nhà đầu tư lựa chọn ra các quyết định thích hợp

Nhân tố thị trường trong mô hình CAPM giải thích khoảng 82.8% sự biến thiên của TSSL vượt trội của các danh mục cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Mô hình ba nhân tố trong mô hình Fama and French giải thích trung bình đến 98%

sự biến thiên của TSSL vượt trội của các danh mục cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Nhằm bổ sung thêm phương pháp mới để dự báo TSSL tác giả nghiên cứu sự phân tán địa lý của các công ty có ảnh hưởng đến các quyết định của các nhà đầu tư hay không và mối quan hệ giữa sự phân tán địa lý của công ty với các đặc điểm của công ty như quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, thanh khoản, …

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Tác giả sử dụng mô hình ba nhân tố của Fama and French (1993) mở rộng và chạy hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS) Đây là phương pháp được sử dụng phổ biến trong mô hình hồi quy tuyến tính

Đề tài này tác giả sử dụng các nghiên cứu trước đây để làm cơ sở cho việc xác định các nhân tố tác động đến TSSL trên cổ phiểu ở các công ty địa phương và các công

ty phân tán Dữ liệu để chạy mô hình hồi quy sử dụng trong đề tài này được thu thập từ các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên công bố hàng năm của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội, trong đó tác giả loại bỏ cổ phiếu quỹ, những cổ phiếu đã hủy niêm yết đến cuối năm 2012, những cổ phiếu đã bị đưa vào diện kiểm soát năm

2012

Tác giả sử dụng Microsoft Excel 2010 để tính toán các dữ liệu và lọc các dữ liệu cần thiết Sau đó, tác giả sử dụng phần mềm Stata 11.0 để phân tích dữ liệu và chạy

mô hình hồi quy

1.4 Ý nghĩa của đề tài

Đây là tài liệu hữu ích mà cả các nhà quản lý đầu tư chuyên nghiệp và các nhà đầu

tư cá nhân cho thấy sự ưu tiên đầu tư vào các công ty địa phương Kết quả bổ sung thêm một nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếubên cạnh các phương pháp sẵn có để hỗ trợ cho việc ra các quyết định đầu tư

1.5 Kết cấu của đề tài

Ngoài phần tóm tắt, danh mục bảng, danh mục hình, danh mục các chữ viết tắt, phụ lục, tài liệu tham khảo, đề tài gồm 5 chương, bao gồm :

Chương 1 Giới thiệu đề tài Trong chương này, tác giả tóm tắt các nội dung chính

của đề tài như lý do, mục tiêu, phương pháp, ý nghĩa của nghiên cứu

Chương 2 Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu của các công ty niêm yết Trong

chương này, tác giả tóm tắt các nghiên cứu trước đó về sự phân tán địa lý và các nghiên cứu trên thế giới về ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến TSSL các cổ phiếu

Chương 3 Phương pháp nghiên cứu Ở chương này, tác giả trình bày phương

pháp và nguồn dữ liệu để thực hiện nghiên cứu cũng như mô tả các biến sử dụng trong đề tài Các nội dung được trình bày ở chương này làm cơ sở cho các phân tích tiếp theo ở Chương 4

Chương 4 Nghiên cứu ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến TSSL các cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán ở Việt Nam Trong

chương này, tác giả sẽ ước lượng TSSL của các công ty địa phương và các công ty phân tán theo các biến phụ thuộc Sau đó, tác giả sẽ tiến hành kiểm định mô hình và phân tích các kết quả hồi quy

Chương 5 Kết luận Ở chương này, tác giả tổng kết lại vấn đề nghiên cứu và các

hạn chế của đề tài

CHƯƠNG 2 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ PHÂN TÁN ĐỊA LÝ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI

CÁC CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT

2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán

Tỷ suất sinh lợi trung bình chéo của các chứng khoán thể hiện mối quan hệ với nhiều nhân tố thị trường Khoảng đầu thế kỷ 19, hệ số β là một thông số quan trọng trong mô hình định giá tài sản (CAPM) β của một cổ phiếu hay một danh mục là một con số mô tả mối quan hệ giữa TSSL của cổ phần hay danh mục đó với toàn bộ thị trường Đơn giản, nó cho thấy rằngmột tài sản rủi ro hơn sẽ có TSSL kỳ vọng cao hơn tài sản ít rủi ro hơn Sharp (1964), Linter (1965), Black (1972) phát triển

mô hình định giá tài sản và định hướng cách các học giả nghĩ về rủi ro và TSSL trung bình Tuy nhiên, có nhiều bằng chứng mâu thuẫn với mô hình Sharp-Linter-Black và cho thấy hệ số β thôi không đủ giải thích TSSL của chứng khoán

Fama và French (1993)trong một nghiên cứu được đăng tải trên tạp chí kinh tế tài

chính với tựa đề “Common risk factors in the returns on stocks and bonds” như là

kết quả mở rộng nghiên cứu của Fama and French (1992) cho cả cổ phiếu và trái phiếu Tác giả sử dụng cách tiếp cận hồi quy chuỗi thời gian tỷ suất sinh lợi tháng của các cổ phiếu và trái phiếu với 5 nhân tố đó là tỷsuất sinh lợi vượt trội danh mục thị trường (Mkt-Rf), chênh lêch giữa tỷ suất sinh lợi của các danh mục chứng khoán quy mô nhỏ và tỷ suất sinh lợi của các danh mục chứng khoán quy mô lớn (SMB), chênh lêch giữa tỷ suất sinh lợi của các danh mục có tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) thấp và tỷ suất sinh lợi của các danh mục có tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao (HML), phần bù kỳ hạn và phần

bù rủi ro mất khả năng thanh toán.Tác giả đã phát hiện ra rằng 3 nhân tố đầu tiên ảnh hưởng có ý nghĩa lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, còn hai nhân tố sau cùng ảnh

hưởng lên tỷ suất sinh lợi trái phiếu Từ đó, Fama và French đã xây dựng một mô hình định giá tài sản 3 nhân tố đối với cổ phiếu bao gồm nhân tố thị trường, nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường.Mô hình 3 nhân tố này giải thích phần lớn sự khác biệt tỷ suất sinh lợi giữa các cổ phiếu trên thị trường vốn cổ phần Mỹ

Trong nghiên cứu của mình các ông cũng lưu ý rằng tâm lý thị trường và tính thanh khoản là vấn đề quan trọng mà mô hình này đã bỏ qua May mắn là nhiều nghiên cứu cho thấy rằng sau khi kiểm soát các nhân tố thị trường, BE/ME và những biến khác, tính thanh khoản vẫn còn là một nhân tố quan trọng trong tỷ suất sinh lợi

Amihud (2002)đã nghiên cứu ảnh hưởng của tính kém thanh khoản của thị trường

và kỳ vọng có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi vượt trội qua thời gian trong

bài nghiên cứu có tựa đề là “Illiquidity and stock returns: cross-section and

time-series effects” được đăng trên tạp chí kinh tế Tác giả cho rằng tỷ suất sinh lợi vượt

trội kỳ vọng phần nào mang tính đại diện cho phần bù kém thanh khoản, như trong nghiên cứu của Amihud và Mendelson (1986) Mối quan hệ dương giữa TSSL và tính kém thanh khoản của chứng khoán đã được nghiên cứu qua nhiều nghiên cứu trước đây Nghiên cứu này, tác giả đo lường tính kém thanh khoản, gọi là biến ILLIQ, là tỷ lệ hàng ngày của trị tuyệt đối TSSL chứng khoán trên khối lượng giao dịch tính bằng đô la.Tác giả lấy dữ liệu là những chứng khoán giao dịch trên Sở Giao dịch chứng khoán New Yorktrong giai đoạn 1963-1997, sử dụng cơ sở dữ liệu hàng ngày và hàng tháng của cổ phiếu niêm yết.Tác giả đã phát hiện ra một số kết quả như sau:

Thứ nhất, TSSL kỳ vọng của chứng khoán qua thời gian tăng cùng với tính kém

thanh khoản kỳ vọng Những kiểm định mới ở đây là kiểm định tác động qua thời gian của tính kém thanh khoản thị trường lên TSSL vượt trội thị trường

Thứ hai, TSSL vượt trội kỳ vọng phản ảnh mức bù đắp cho tính kém thanh khoản

trường Hơn nữa, tính thanh khoản thị trường không được kỳ vọng đồng thời làm giảm giá chứng khoán Điều này là do tính kém thanh khoản được nhận biết là cao hơn thì làm tăng tính kém thanh khoản kỳ vọng mà lần lượt làm tăng TSSL kỳ vọng của chứng khoán và làm giảm giá chứng khoán với giả định rằng không có mối quan hệ giữa dòng tiền của công ty và tính thanh khoản thị trường

Thứ ba, tác động kém thanh khoản là mạnh hơn đối với chứng khoán của công ty

nhỏ Điều này cho thấy rằng những thay đổi qua thời gian trong “tác động quy mô”

- TSSL vượt trội ở những chứng khoán của công ty nhỏ - có liên quan đến sự thay đổi trong tính thanh khoản thị trường qua thời gian.Những tác động qua thời gian của tính kém thanh khoản lên TSSL vượt trội khác nhau qua từng chứng khoán do tính thanh khoản hoặc quy mô: tác động của tính kém thanh khoản kỳ vọng hoặc không được kỳ vọng thì mạnh hơn đối với TSSL của danh mục chứng khoán nhỏ

Độ nhạy cảm lớn hơn đối với tính kém thanh khoản của những chứng khoán nhỏ có nghĩa là những chứng khoán này phụ thuộc vào rủi ro kém thanh khoản lớn hơn,

mà nếu được định giá sẽ dẫn đến kết quả phần bù rủi ro kém thanh khoản cao hơn Những kết quả này cho thấy TSSL vượt trội của chứng khoán không chỉ phản ảnh rủi ro cao hơn mà còn phản ánh thanh khoản của chứng khoán thấp hơn so với chứng khoán kho bạc

Cakici và các cộng sự (2013)đã nghiên cứu về ảnh hưởng của quán tính giá

(MOM) trong 18 thị trường chứng khoán mới nổi trong bài nghiên cứu có tựa đề

“Size, Value, and Momentum in Emerging Market Stock Returns” được đăng trên

tạp chí kinh tế Tác giả sử dụng dữ liệu từ tháng 01/1990 đến tháng 12/2011 ở 18 quốc gia và chia thành 4 khu vực Đầu tiên, đó là khu vực châu Á bao gồm các nước Trung Quốc, Ấn Độ, Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Đài Loan

và Thái Lan Thứ hai, khu vực châu Mỹ Latin bao gồm các nước Argentina, Brazil, Chile, Colombia và Mexico Thứ ba, khu vực Đông Âu bao gồm các nước Cộng Hòa Séc, Hungary, Nga, Ba Lan và Thổ Nhĩ Kỳ Cuối cùng, khu vực thứ tư là tất cả

các nước mới nổi kể trên Để kiểm tra hội nhập thị trường, tác giả sử dụng yếu tố phát triển toàn cầu và dữ liệu danh mục đầu tư LHS, tất cả có sẵn từ trang web của Ken French.Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng MOM có tác động tiêu cực đến TSSL ở 4 khu vực, đặc biệt là các cổ phiếu của quy mô nhỏ; riêng ở thị trường Đông Âu thì không tồn tại MOM Tuy nhiên, sự kết hợp giữa mối tương quan tiêu cực này giúp làm giảm sự biến động ở các thị trường mới nổi.

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán ở các quốc gia

Harald Hau (2001) trong một nghiên cứu về vai trò của vị trí địa lý đến lợi nhuận

kinh doanh đã khám phá ra những bất đối xứng thông tin trên dân số trong bài

nghiên cứu với tựa đề là “Location matters: an examination of trading profits” với

dữ liệu được thu thập từ hệ thống dữ liệu điện tử Xetra của Sở Giao Dịch Chứng Khoán Frankfurt của Đức;nó chứa tất cả các giao dịch điện tử tất cả ngành nghề của 11cổ phiếu blue-chip của Đức đại diện trong các chỉ số Stoxx 50 trong khoảng thời gian 04 tháng từ 31/08/1998 đến 31/12/1998

Tác giả sử dụng một nguồn dữ liệu trên các tuyến vốn chủ sở hữu 756 thương nhân chuyên nghiệp nằm ở 23 thành phố khác nhau và tám nước châu Âu đó là những thương nhân nằm bên ngoài thành phố và không nói được tiếng Đức Với phương pháp hồi quy tuyến tính, uớc lượng hệ số hồi quy theo chuỗi thời gian, tác giả đã rút ra một số kết luận quan trọng như sau:

Thứ nhất, thương nhân nằm ở trung tâm tài chính (Frankfurt) không tốt hơn các

thương nhân tại các địa điểm khác của Đức Điều này cho thấy sự tương tác giữa các công ty địa phương là không quan trọng đối với hoạt động kinh doanh

Thứ hai, thương nhân ở địa điểm không nói tiếng Đức cho thấy một hiệu quả thấp

có ý nghĩa thống kê đối với lợi nhuận kinh doanh giao dịch trong ngày, trong tuần

và trong quý

Thứ ba,tác giả tìm thấy một số bằng chứng cho hiệu quả thấp của thương nhân

người Áo và Thụy Sĩ trong trung tần (intraweek) giao dịch Nhìn chung, các bằng chứng cho hiệu quả thấp của họ là yếu Nhưng điều này có thể được giải thích bằng một thiếu nguồn dữ liệu thống kê, với số lượng nhỏ các thương nhân người Áo và Thụy Sĩ

Thứ tư, thương nhân nằm gần trụ sở công ty của các công ty giao dịch tốt hơn

thương nhân khác trong giao dịch tần số cao của các cổ phiếu tương ứng Giao dịch với tần số trung bình và thấp cho thấy không có hiệu quả đại diện địa phương trên lợi nhuận kinh doanh Một lời giải thích hợp lý là thương nhân địa phương tìm thấy

nó dễ dàng hơn để thiết lập và duy trì một mối quan hệ đặc biệt với một người trong công ty những người có thể truyền đạt thông tin một thời gian ngắn trước khi

nó trở thành công cộng

Thứ năm, tác giả tìm thấy bằng chứng yếu cho giảm quy mô kinh tế ở cấp độ thể

chế nếu kích thước được đo bằng số lượng thương nhân chủ động kinh doanh cho các tổ chức tài chính tương tự Chúng tôi loại trừ tăng quy mô nền kinh tế thông tin trong kinh doanh độc quyền Nói cách khác, các tổ chức tài chính lớn không có thương nhân sở hữu nhiều lợi nhuận hơn

Các kết quả đóng góp quan trọng nhất của bài nghiên cứu là bằng chứng về sự khác biệt lợi nhuận lớn cho các giao dịch độc quyền của thương nhân trong nước so với nước ngoài tại các địa điểm không nói tiếng Đức Đó là thông tin bất đối xứng giữa các thương nhân

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng còn một số hạn chế là số lượng cổ phiếu nghiên cứu ít chưa đại diện cho thị trường và thời gian thu thập dữ liệu ngắn nên chưa chưa khai

thác triệt để thông tin bất đối xứng và nguồn gốc của nó

Pirinsky, C.A., Wang, Q., (2006) đã nghiên cứu vai trò của vị trí trụ sở chính công

ty đối với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trong bài nghiên cứu "Does corporate

headquarters location matter for stock returns?" Trong nghiên cứu này, tác giả sử

dụng dữ liệu là các cổ phiếu trong nước phổ biến giao dịch trên sàn NYSE, AMEX,

và NASDAQ, ngoại trừ REITs, quỹ đóng, và ADR trong giai đoạn từ năm 1988 đến 2002 Tác giả nhận thấy rằng trụ sở chính của công ty là gần với các hoạt động kinh doanh cốt lõi của công ty Quan trọng hơn, trụ sở chính của công ty là trung tâm trao đổi thông tin giữa công ty và các nhà cung cấp, các nhà cung cấp dịch vụ

và các nhà đầu tư Bằng phương pháp hồi quy tuyến tính theo chuỗi thời gian, tác giả đã tìm thấy một mức độ tương quan dương mạnh mẽ trong tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trong cùng khu vực địa lý Mối tương quan dương địa phương này là khác nhau từ mối tương quan dương toàn thị trường và toàn ngành công nghiệp trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Hơn nữa, cổ phiếu của các công ty khi họ thay đổi vị trí trụ sở chính đã phải trải qua giai đoạn giảm mối tương quan với nững cổ phiếu ở vị trí cũ và tăng mối tương quan với cổ phiếu của các vị trí mới Các tương quan địa phương của tỷ suất sinh lợi chứng khoán không thể được giải thích bởi nền tảng kinh tế và mạnh mẽ hơn cho các công ty nhỏ hơn, ít lợi nhuận hơn, với các nhà đầu tư cá nhân hơn và trong khu vực có dân cư ít phức tạp về tài chính.Nghiên cứu xem xét hai cách giải thích chung của kết quả: những nguyên tắc

cơ bản và phân khúc địa lý Cách giải thích thứ nhất là mối quan hệ tương quan dương giữa giá cổ phiếu tại cùng các khu vực đến mối tương quan dương dựa trên các nguyên tắc cơ bản của chúng, trong khi cách giải thích thứ hai là mối quan hệ tương quan dương này đến mối tương quan dương của các nhà đầu tư kinh doanh địa phương

Kết quả của nghiên cứu là phù hợp với các quan điểm phổ biến về các đồng dao động trên sự phân khúc địa lý Nghiên cứu cho thấy rằng các đồng dao động địa phương của một cổ phiếu một công ty nhỏ là mạnh mẽ hơn cho các công ty có phần lớn hơn của các nhà đầu tư địa phương Đồng dao động địa phương cũng là mạnh

mẽ hơn cho các công ty có khả năng hiển thị địa phương cao hơn, chẳng hạn như các công ty nhỏ với chi phí quảng cáo hơn Các đồng dao động địa phương có mối

quan hệ tích cực đến mức độ sở hữu của nhà đầu tư cá nhân và ngược lại mối quan

hệ này đo lường tài chính tinh tế của người dân địa phương

Ngoài ra, kết quả của nghiên cứu có liên quan trực tiếp quyết định phân bổ tài sản

Ví dụ, sự tồn tại của thành phần địa phương trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có nghĩa

là vị trí địa lý có thể là một yếu tố quan trọng để đạt được hiệu quả đa dạng hóa Tuy nhên, đồng dao động địa phương dường như chủ yếu là do thực tế là các nhà đầu tư đang được đa dạng về mặt địa lý Kết quả là, một sự đa dạng hóa địa lý tăng

có thể dẫn đến đồng dao động địa phương thấp hơn đáng kể tỷ suất sinh lợi cổ phiếu đồng dao động địa phương của tỷ suất sinh lợi chứng khoán cũng làm cho thiên vị địa phương của các nhà đầu tư thậm chí còn khó khăn hơn để hợp lý hóa , cho rằng thu nhập lao động của họ có thành phần mạnh mẽ của địa phương

Wenlian Gao, Lilian Ng và Qinghai Wang (2008) đã nghiên cứu về ảnh hưởng

của sự phân tán địa lý đến giá trị công ty được đăng trên tạp chí kinh tế với tiêu đề

là “Does geographic dispersion affect firm valuation?” Trong nghiên cứu này, tác

giả sử dụng dữ liệu từ hai nguồn chính: DCA và Compustat Cơ sở dữ liệu DCA có sẵn từ LexisNexis Group, một bộ phận của Reed Elsevier Inc, nó cung cấp hồ sơ của tất cả các công ty lớn trong nước và quốc tế cho cả công ty mẹ và các chi nhánh (các công ty con và các đơn vị chính) và vị trí của chúng; đồng thời các công ty có trụ sở tại phải chứng minh doanh thu hàng năm vượt quá 10 triệu USD và công ty nước ngoài có trụ sở phải chứng minh doanh thu hàng năm vượt quá 50 triệu USD.Thời gian nghiên cứu là giai đoạn 1993-2003, với số lượng mẫu là 5117 công

ty từ 23.844 công ty hàng năm có các thông tin có liên quan từ cả hai cơ sở dữ liệu DCA và Compustat Sau đó, tác giả chia mẫu đầy đủ thành hai loại dựa trên mức độ phân tán địa lý: (i) các công ty không phân tán-công ty không có công ty con ở bên ngoài khu vực vị trí của trụ sở chính của công ty; (ii) các công ty phân tán-công ty

có công ty con bên ngoài vị trí khu vực trụ sở chính của công ty Đối với cả hai nhóm của các công ty, tác tiếp tục giao nhau với phân loại của đa dạng hóa toàn

cầu Cuối cùng, tác giả phân loại các công ty thành bốn loại theo hướng đa dạng hóa công nghiệp

Kết hợp với chạy hồi quy và sử dụng biến giả để kiểm soát sự thay đổi theo thời gian, kết quả cho thấy sự phân tán địa lý có liên quan với giảm giá trị công ty và sự phân tán địa lý một công ty càng đa dạng thì giá trị của nó càng thấp Tác giả nhận thấy rằng các công ty có chi nhánh ở các vùng khác nhau ở Mỹ trải nghiệm một giảm giá 6,2% sau khi kiểm soát các tác động của cả hai sự đa dạng toàn cầu và công nghiệp Nguyên nhân là do các công ty này có nhiều quy định chống tiếp quản nên có có nhiều khả năng được đa dạng hóa địa lý nên các công ty trải nghiệm sự giảm giá giá trị lớn hơn so với các đối tác của họ có ít quy định như vậy Điều này cung cấp thêm bằng chứng cho thấy rằng vị trí địa lý của các hoạt động công ty là một thành phần thiết yếu ảnh hưởng đến các chính sách của công ty và có ý nghĩa quan trọng định giá thị trường

Landier, A., Nair, V.B., Wulf, J., (2009) đã nghiên cứu vai trò của sự phân tán địa

lý trong việc ra quyết định trong bài nghiên cứu có tiêu đề là “Trade-offs in staying

close: corporate decision making and geographic dispersion” Trong nghiên cứu

này, tác giả sử dụng các thông tin trên bảng cân đối kế toán từ COMPUSTAT, các thông tin về các chế độ đãi ngộ của công ty đối với người lao động.Tác giả sử dụng chỉ số E, được thu thập từ các cơ sở dữ liệu được cung cấp bởi thống kê SOCRATES KLD; dữ liệu mức độ phân chia bộ phận được thu thập từ Hewitt Associates

Với phương pháp nghiên cứu hồi quy tuyến tính, ước lượng hệ số hồi quy theo chuỗi thời gian kết hợp với biến giả Nghiên cứu phát hiện 3 kết quả quan trọng về ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến việc ra quyết định như sau:

Thứ nhất, sử dụng chỉ số mức độ thân thiện một công ty, nghiên cứu tìm thấy các

công ty phân tán địa lý nhận được ít hơn đáng kể số lượng nhân viên thân thiện

Thứ hai, sử dụng dữ liệu cấp độ bộ phận, chúng tôi thấy rằng bộ phận nằm trong

tiểu bang trụ sở công ty “ít có khả năng trải nghiệm sa thải” Ngay cả khi bộ phận gần hơn trải qua sa thải, họ là ít nghiêm trọng đáng kể

Cuối cùng, nghiên cứu điều tra mối liên hệ giữa việc thoái vốn và địa lý công ty

Chúng tôi thấy rằng các công ty không muốn thoái vốn của các bộ phận trong tiểu bang

Nghiên cứu thấy rằng mối liên hệ giữa sa thải và khoảng cách là yếu hơn khi thông tin có lợi cho truyền qua khoảng cách xa (thông tin chính), cho thấy các vấn đề thông tin thực sự đóng một vai trò quan trọng Hơn nữa, các công ty có xu hướng phân tán trong môi trường thông tin khó khăn khi nó là ít tốn kém hơn để truyền tải thông tin cho bộ phận điều khiển từ xa

Tuy nhiên, mối liên hệ giữa sa thải nhân viên và vùng lân cận thì không thấy xuất hiện trong các quận đông dân cư hơn Điều này cho thấy liên kết sa thải – vùng lân cận không được giải thích bởi sự thay đổi một mình trong thông tin, nhưng cũng có liên quan đến chi phí tư nhân cao hơn các nhà quản lý “hàng xóm - người lao động” hoặc là do tầm nhìn cao hơn trong cộng đồng hay mối quan tâm cho người lao động Như vậy chúng ta thấy rằng thông tin và mục tiêu của trụ sở chính có thể thay đổi với các biến thể ở gần lân cận các bộ phận Nghiên cứu cũng thấy rằng thị trường chứng khoán phản ứng thuận lợi hơn với việc thoái vốn của các công ty trong tiểu bang so với các công ty ngoài tiểu bang, cho thấy việc thoái vốn trong tiểu bang chuyển tải thông tin tích cực về thân thiện với cổ đông của một người quản lý

Diego García, Øyvind Norli (2012)đã nghiên cứu về ảnh hưởng của sự phân tán

địa lý đến tỷ suất sinh lợi, nghiên cứu được đăng tải trên tạp chí kinh tế với tựa đề

“Geographic dispersion and stock returns” Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng

dữ liệu nghiên cứu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán New York (NYSE), các thị trường chứng khoán Mỹ (Amex) và chỉ số Nasdaq Tác giả thu

thập dữ liệu đo lường sự phân tán địa lý được tải xuống từ Electronic Data Gathering, Analysis, And Retrieval System (Edgar) của SEC; tỷ suất sinh lợi trên

cổ phiếu, giá cổ phiếu, và các dữ liệu về khối lượng giao dịch là từ Trung Tâm Nghiên Cứu Giá Chứng Khoán (CRSP); biến giải thích là từ Compustat

Trong nghiên cứu này, tác giả định nghĩa một công ty là địa phương nếu hoạt động kinh doanh tập trung trong một khu vực địa lý nhỏ Để đo lường mức độ tập trung

về địa lý, tác giả trích số lượng tên các tiểu bang từ các báo cáo hàng năm nộp cho

Ủy Ban Chứng Khoán & Ngoại Hối Mỹ (SEC) trên kho dữ liệu 10-K Dựa trên số lượng tên tiểu bang, các công ty được phân loại là phân tán địa lý nếu một số lượng lớn của các tiểu bang được đề cập trong báo cáo hàng năm, và là công ty địa phương nếu chỉ có một hoặc hai tiểu bang được đề cập Nghiên cứu là có liên quan chặt chẽ với các nghiên cứu lớn và ảnh hưởng nhanh chóng bởi vị trí địa lý của công ty đến cách ra các quyết định kinh tế

Từ nguồn dữ liệu ban đầu, tác giả xây dựng các biến nghiên cứu sau đây:

-Tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML)

Momentum (MOM) là quán tính trung bình của giá cổ phiếu

- LIQ là nhân tố thanh khoản được đo như trong Amihud (2002)

Kết hợp với hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS) tác giả đã chứng minh được rằng sự phân tán địa lý cố mối quan hệ đến rất nhiều đặc điểm của công ty như quy mô công ty, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, thanh khoản …

Các kết quả đạt được của bài nghiên cứu này là các công ty địa phương, hoạt động trong hai tiểu bang hoặc ít hơn, có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn so với các công ty có hoạt động vượt hơn 20 tiểu bang đến 70 điểm

Tác giả cũng giải thích các bằng chứng là phù hợp với dự đoán của các giả thuyết

về nhận định đầu tư của Merton (1987) Tại các thị trường về mặt thông tin không đầy đủ của Merton, cổ phiếu có nhận định đầu tư thấp hơn cung cấp tỷ suất sinh lợi

kỳ vọng cao hơn để bù đắp cho các nhà đầu tư không đủ đa dạng hóa Trong phạm

vi mà cổ phiếu địa phương có nhận định đầu tư thấp, tỷ suất sinh lợi trung bình cao của công ty địa phương là phù hợp với dự đoán này Nghiên cứu cũng cho thấy rằng cổ phiếu của các công ty địa phương có trụ sở tại khu vực cạnh tranh cho sự chú ý của nhà đầu tư là rất khốc liệt để đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn so với cổ phiếu địa phương đặt trong khu vực mà các công ty ít cạnh tranh cho sự chú ý Nghiên cứu cho thấy có thể có một một tương quan chéo có ý nghĩa kinh tế trong đặc điểm công ty, đó là sự phân tán địa lý trong các hoạt động, từ tài liệu của các báo cáo 10-K trên EDGAR Việc sử dụng các phân tích văn bản của các thông tin kinh doanh liên quan là một khu vực đầy hứa hẹn cho các nghiên cứu trong tương lai Nghiên cứu về sự phân tán địa lý và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu chỉ là một trong nhiều câu hỏi tiềm năng có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các loại dữ liệu nói chung và sử dụng phương pháp phân tán địa lý của nghiên cứu này nói riêng

Nhóm tác giả gồm Lorentz và các cộng sự (2012) thuộc trường Kinh Tế Turku,

Đại Học Turku, Turku, Phần Lan đã nghiên cứu ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến hiệu suất chuỗi cung ứng nội bộ trong công ty Tác giả phát hiện ra rằng các công ty có quy mô lớn hơn, tốt hơn có thể làm giảm bớt những tác động tiêu cực của sự phân tán địa lý đến việc thực hiện các đơn đặt hàng hoàn hảo

Từ những kết quả nghiên cứu của các tác giả trên thế giới ở các thị trường chứng khoán những quốc gia các giai đoạn khác nhau, tác giả đi đến nhận xét chung như sau:

TSSL của một công ty bị ảnh hưởng bởi sự phân tán địa lý của chính nó Các công

ty địa phương, ít phân tán có TSSL cao hơn các công ty phân tán nên các nhà quản trị, các nhà đầu tư khi ra quyết định cần quan tâm đến yếu tố này

Ở chương tiếp theo tác giả sẽ trình bày về phương pháp nghiên cứu, mô tả và xây dựng các biến nghiên cứu trong mô hình, dữ liệu nghiên cứu về sự ánh hưởng của

sự phân tán địa lý đến các cổ phiếu trên TTCKVN

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Trong các nghiên cứu gần đây hầu như các tác giả đều sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để xác định mối quan hệ của giữa TSSL của cổ phiếu và các nhân tố trong mô hình Theo sau các tác giả trước, trong đề tài này, tác giả cũng sử dụng phương pháp tương quan và hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS)

để làm rõ các mục tiêu nghiên cứu được đặt ra

Theo phương pháp này thì tác giả sẽ kiểm định các giả thiết của mô hình như chuỗi

dữ liệu dừng bằng kiểm định nghiệm đơn vị của Augmented Dickey-Fuller (ADF), hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định của Dubin-Watson, hiện tượng đa cộng tuyến bằng thừa số tăng phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) …

Tác giả sử dụng Microsoft Excel 2010 để tính toán các dữ liệu và lọc các dữ liệu cần thiết Sau đó, tác giả sử dụng phần mềm Stata 11.0 để ước lượng và kiểm định các hệ số trong các phương trình hồi quy

Các mô hình trong đề tài tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, phương pháp này sử dụng mô hình hồi quy theo chuỗi thời gian của Black, Jensen,

và Scholes (1972) mà Fama và French đã sử dụng trong nghiên cứu trong năm

1993

3.2 Mô hình nghiên cứu

Dựa vào các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây về ảnh hưởng của sự phân tán địa lý đến tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán ở các quốc gia và đặc điểm của thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả lựa chọn bài nghiên cứu của Diego García, Øyvind Norli (2012) để làm cơ sở cho những nghiên cứu của mình Việc lựa chọn bài nghiên cứu này để phân tích và áp dụng số liệu tại thị trường Việt Nam vì những lý do sau:

- Dựa vào các biến nghiên cứu trong bài, tác giả có thể thu thập nguồn dữ liệu của các loại biến này tại thị trường chứng khoán Việt Nam

- Việc sử dụng kết quả của bài nghiên cứu này để áp dụng nghiên cứu với số liệu tại thị trường chứng khoán Việt Nam sẽ giúp cho tác giả dễ dàng so sánh kết quả nghiên cứu của đề tài này với kết quả nghiên cứu trước đó

Tác giả dựa vào các mô hình xuất phát từ nghiên cứu mô hình 3 nhân tố của Fama

và French (1993) và mô hình trong nghiên cứu của Diego García, Øyvind Norli (2012)

Mô hình 1:(3.1)

Rpt – Rft = αpt + β1(Mkt-Rf)t + β2SMBt + β3HMLt + εpt

Mô hình 2: (3.2)

Rpt – Rft = αpt + β1(Mkt-Rf)t + β2SMBt + β3HMLt + β4MOMt + β5LIQt + εpt

3.3 Dữ liệu nghiên cứu

Theo nghiên cứu của Fama và French (1993) thì hai ông chọn các công ty cổ phần trong mẫu nghiên cứu gồm những công ty phi tài chính có vốn cổ phần không âm

Và trong đề tài này tác giả cũng chọn những công ty phi tài chính và có vốn cổ phần không âm trên Sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HSX) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) Bên cạnh đó, loại bỏ các cổ phiếu không cung cấp báo cáo tài chính, các cổ phiếu có giá trị sổ sách bằng 0, các cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm soát

Ngoài ra, những cổ phiếu trong mô hình nghiên cứu đã được niêm yết ít nhất 2 năm trên HSX và HNX, điều này cũng được đề cập trong nghiên cứu của Fama và French (1993) Những cổ phiếu không đủ điều kiện sẽ loại ra khỏi cơ sở dữ liệu của

mô hình

Tóm lại, tác giả chọn cơ sở dữ liệu của cổ phiếu gồm những công ty được niêm yết trước ngày 01/01/2008 và vẫn còn giao dịch trên sàn đến thời điểm tháng 06 năm

2013, loại bỏ cổ phiếu quỹ, những cổ phiếu đã hủy niêm yết đến cuối tháng 06 năm

2013, những cổ phiếu đã bị đưa vào diện kiểm soát năm 2013, những công ty không nộp báo cáo tài chính trong năm 2012 dẫn đến bị đưa vào diện kiểm soát tài chính năm 2013 và chỉ nghiên cứu dữ liệu trong giai đoạn từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013 gồm có: 166 quan sát giá cổ phiếu theo tháng, tương đương với

166 TSSL cổ phiếu trong giai đoạn này Danh sách cụ thể các công ty đưa vào dữ liệu nghiên cứu vui lòng xem thêm phụ lục 1

Ứng với mỗi công ty có mặt trong mẫu, tác giả thu thập các dữ liệu sau:

- Giá đóng cửa của cổ phiếu cuối mỗi ngày giao dịch, giá này sau đó được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, thưởng cổ phiếu và cổ tức tiền mặt Dữ liệu giá được thu thập từ Công Ty Cổ Phần Tài Việt (VietStock) trong giai đoạn 01/01/2008 đến 30/06/2013

- Khối lượng cổ phần đang lưu hành tại thời điểm cuối mỗi năm của các năm trong giai đoạn 01/01/2008 đến 31/12/2012, riêng năm 2013 thì tác giả thu thập khối lượng cổ phiếu đang lưu hành tại thời điểm cuối ngày 30/06/2013 Số liệu này được sử dụng cùng với dữ liệu giá để tính toán quy mô của từng công ty tại cuối mỗi tháng trong các năm của giai đoạn nghiên cứu

- Giá trị sổ sách của vốn cổ phần tại ngày 31/12 của mỗi năm từ 12/2008 đến 31/12/2012, riêng năm 2013 thì tác giả thu thập giá trị sổ sách của vốn cổ phần tại ngày 30/06/2013 Dữ liệu khối lượng cổ phần đang lưu hành và giá trị sổ sách của vốn cổ phần được thu thập từ Công Ty Cổ Phần Tài Việt (Vietstock)

- Lãi suất phi rủi ro tác giả tổng hợp lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm từ 01/2008 đến 06/2013 nguồn từ:

Website: http://asianbondsonline.adb.org trái phiếu trực tuyến Châu Á của ngân hàng Phát Triển Châu Á

Website:http://finance.tvsi.com.vn/ListingBondsList.aspx Công Ty Chứng Khoán Tân Việt

Dựa trên nghiên cứu của Diego García, Øyvind Norli (2012) tác giả sử dụng 5 nhân

tố là nhân tố thị trường (Mkt-Rf), nhân tố quy mô, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, nhân tố momentum (MOM) và nhân tố thanh khoản (LIQ) để tìm hiểu mối quan hệ giữa TSSL của cổ phiếu và sự phân tán địa lý công ty Ở phần tiếp theo, tác giá sẽ trình bày về cách thức hình thành danh mục và cách tính toán các biến trong mô hình

3.4 Hình thànhcác danh mục và phương pháp tính toán các biến trong mô hình

3.4.1 Hình thành danh mục các công ty phân tán địa lý

Tác giả định nghĩa một công ty là địa phương nếu hoạt động kinh doanh tập trung trong một khu vực địa lý nhỏ Để đo lường mức độ tập trung về địa lý, tác giả trích lọc số liệu trên các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên hàng năm của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán, dựa trên số lượng địa điểm của các chi nhánh, văn phòng đại diện, cửa hàng, nhà máy … ở các tỉnh, thành phố trong cả nước để phân loại một công ty là phân tán địa lý nếu có một số lượng lớn các chi nhánh, văn phòng đại diện, cửa hàng, nhà máy ở nhiều tỉnh thành được đề cập và là công ty địa phương nếu chỉ có một hoặc hai tên tỉnh, thành phố được đề cập

Danh mục phân tán địa lý được hình thành dựa trên việc sử dụng trung vị như Fama

và French (1993) đó là dựa vào số lượng tỉnh, thành phố mà các công ty có chi nhánh, văn phòng đại diện, cửa hàng, nhà máy đặt tại đó Các cổ phiếu được chia thành 03 danh mục, ký hiệu như sau:

- Danh mục DIS01: các công ty địa phương ít phân tán, từ phân vị thứ 30% trở xuống

- Danh muc DIS02: các công ty phân tán trung bình, từ phân vị thứ 30% đến

- Danh mục DIS03: các công ty phân tán, từ phân vị thứ 70% trở lên

Sự phân chia này nhằm mục đích là tìm hiểu mối quan hệ của sự phân tán địa lý đến các đặc điểm của một công ty

3.4.2 Hình thành các nhân tố quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường

Trong nghiên cứu của mình vào năm 1993, Fama và French xây dựng 06 danh mục: dựa trên việc sử dụng trung vị vốn hóa thị trường của cổ phiếu sau đó phân chia tất cả các cổ phiếu thành 2 nhóm đó là quy mô nhỏ (ký hiệu: S) và quy mô lớn (ký hiệu: B), sau đó tất cả các cổ phiếu lại được phân nhóm độc lập dựa trên tỷ số BE/ME, 30% công ty đã sắp xếp theo BE/ME được xếp vào nhóm BE/ME thấp nhất, 40% cổ phần xếp vào nhóm BE/ME ở giữa và 30% cổ phần xếp vào nhóm BE/ME cao nhất Tuy nhiên hai tác giả này cho rằng việc phân các cổ phiếu thành 3 nhóm theo BE/ME và 2 nhóm theo quy mô là tùy ý và không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định Hơn nữa với số lượng công ty nghiên cứu trong mô hình trung bình hằng năm là 166 công ty trong giai đoạn 01/01/2008 đến 30/06/2013 (chỉ khoảng 3,46% trong 4791 công ty trên NYSE vào cuối thời kỳ mẫu năm 1991 trong nghiên cứu của Fama và French; 3,68% trong 4.509 công ty trên NYSE, AMEX và NASDAQ NYSE vào cuối thời kỳ mẫu năm 2008 trong nghiên cứu của Diego García và Oyvind Norli(2012) Với số lượng cổ phiếu giới hạn như vậy nên tác giả chỉ phân chúng thành 2 nhóm quy mô dựa vào quy mô trung vị (nhóm quy mô nhỏ:

ký hiệu là S và nhóm quy mô lớn ký hiệu là B), theo đó nhóm S bao gồm các cổ phiếu có quy mô thấp hơn quy mô trung vị, nhóm B bao gồm các cổ phiếu có quy

mô bằng hoặc cao hơn quy mô trung vị

Sau khi phân 2 nhóm S và B theo quy mô trung vị, tác giả tiếp tục phân mỗi nhóm

S và B theo BE/ME trung vị ra thành 2 nhóm (nhóm có BE/ME thấp ký hiệu là L

và nhóm có BE/ME cao ký hiệu là H), trong đó 50% cổ phiếu thuộc về nhóm BE/ME thấp hơn BE/ME trung vị và 50% còn lại thuộc về nhóm BE/ME bằng hoặc cao hơn BE/ME trung vị

Từ đó hình thành 4 danh mục S/L, S/H, B/L và B/H, trong đó danh mục S/L bao gồm những công ty có quy mô nhỏ (S) và giá trị BE/ME thấp (L), danh mục S/H bao gồm những công ty có quy mô nhỏ (S) và giá trị BE/ME cao (H), danh mục B/L bao gồm các công ty có quy mô lớn (B) và giá trị BE/ME thấp (L), danh mục B/H bao gồm những công ty có quy mô lớn (B) và giá trị BE/ME cao (H)

Tương ứng với từng danh mục tác giả sẽ có TSSL trunh bình của từng danh mục,

ký hiệu lần lượt là: RS/L; RS/H; RB/L; RB/H

3.4.2.1 Hình thành nhân tố quy mô (SMB – Small Minus Big)

Nhân tố SMB được xây dựng từ TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu có quy

mô nhỏ (S/L và S/H) trừ TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu có quy mô lớn (B/L và B/H), dùng để mô phỏng cho nhân tố rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan tới quy mô

Điều này cho phép xem xét sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi giữa các cổ phiếu ở các nhóm quy mô khác nhau

SMB = 1/2(S/H+S/L) – 1/2(B/H+B/L) (3.3) Tương ứng với ký hiệu TSSL

HML = /2(S/H+B/H) – /2(S/L+B/L) (3.5) Tương ứng với ký hiệu TSSL

HML = 1/2(RS/H+RB/H) – 1/2(RS/L+RB/L) (3.6)

3.4.3.Hình thành nhân tố thị trường (Mkt-Rf)

Mkt-Rf: Đại diện cho nhân tố thị trường là tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục

thịtrường, tức là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường trừ đi tỷ suất sinh lợi phi rủi ro Trong đó:

- Mkt: TSSL thị trường là TSSL trung bình của 4 danh mục (S/L, S/H, B/L và B/H) gia quyền theo giá trị vốn hóa thị trường của 4 danh mục

Với Ri là TSSL trung bình của các cổ phiếu trong từng danh mục gồm: RS/L;

RS/H; RB/L; RB/H

wi là tỷ trọng theo giá trị thị trường của từng danh mục

- Rf: Lãi suất phi rủi ro, tác giả sử dụng lãi suất của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro (vì không tìm được dữ liệu của lãi suất tín phiếu kho bạc (T.Bill) 1 tháng, 3 tháng và 1 năm trên thị trường Việt Nam)

3.4.4 Hình thành nhân tố momentum (MOM)

Nhân tố MOM được hình thành dựa trên việc sử dụng trung vị như của Fama và French (1993), đó là dựa vào TSSL hàng tháng của các cổ phiếu, tác giả chia thành

03 nhóm danh mục, ký hiệu như sau:

- Danh mụcH1: các công ty có TSSL từ phân vị thứ 70% trở lên

- Danh mụcM1: các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% đến phân vị thứ 70%

- Danh mụcL1: các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% trở xuống

Trong đó, tác giả chỉ lấy kết quả danh mục H1 và danh mụcL1 kết hợp với phân nhóm S và B theo quy mô trung vị, từ đó hình thành 4 danh mục S/H1, B/H1, S/L1

và B/L1, trong đó danh mục S/H1 bao gồm những công ty có quy mô nhỏ (S) và TSSL cao (H1), danh mục B/H1 bao gồm những công ty có quy mô lớn (B) và TSSL cao (H1), danh mục S/L1 bao gồm các công ty có quy mô nhỏ (S) và TSSL thấp thấp (L1), danh mục B/L1 bao gồm những công ty có quy mô lớn (B) và TSSL thấp (L1)

Sau đó, nhân tố MOM được xây dựng từ TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu

có TSSL cao (S/H1 và B/H1) trừ cho TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu có TSSL thấp (S/L1 và B/L1)

MOM = 1/2(S/H1+B/H1) – 1/2(S/L1+B/L1) (3.8) Tương ứng với ký hiệu TSSL

MOM = 1/2(RS/H1+RB/H1) – 1/2(RS/L1+RB/L1) (3.9)

3.4.5 Xây dựng nhân tố thanh khoản(LIQ)

Trước hết, để xây dựng nhân tố LIQ thì tác giả tính thanh khoản của từng cổ phiếu cho từng tháng theo công thức của Amihud (2002), giá trị thấp của đo lường tính không thanh khoản cho thấy tính thanh khoản cao, trong khi giá trị cao của phương pháp cho thấy tính không thanh khoản cao, công thức được tính như sau:

LIQ , =

, ∑ ,

,

Trong đó: Di,t là số ngày của tháng thứ i, Di,t>5

ri,d là TSSL theo ngày VOLDi,d là khối lượng giao dịch khớp lệnh

Sau đó, sử dụng trung vị như Fama và French(1993), tác giả sử dụng tỷ số tính không thanh khoản vừa tính được để chia cổ phiếu thành những danh mục gồm những cổ phiếu có tính không thanh khoản (I) và cổ phiếu rất thanh khoản (V):

- Nhóm V: các công ty có tỷ số không thanh khoản từ phân vị thứ 50% trở xuống

Từ đó, tác giả kết hợp với danh mục được hình thành theo quy mô (BE) và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) tạo thành bốn danh mục đó là ISH, VSH, ISL, VSL, IBH, VBH, IBL, VBL

Nhân tố LIQ (không thanh khoản-rất thanh khoản), cũng như nhân tố rủi ro trong TSSL có liên quan đến tính thanh khoản, là chênh lệch giữa trung bình TSSL hàng tháng về sự khác nhau của cổ phần không thanh khoản (I/L/S, I/M/S, I/H/S, I/L/B, I/M/B, I/H/B) và cổ phần rất thanh khoản (V/L/S, V/M/S, V/H/S, V/L/B, V/M/B, V/H/B)

Công thức tính như sau (3.11):

LIQ = 1/4(IS/H-VS/H) +1/4(IS/L-VS/L) + 1/4(IB/H-VB/H) + 1/4(IB/L-VB/L) Tương ứng với ký hiệu TSSL (3.12):

LIQ = 1/4(RIS/H-RVS/H) + 1/4(RIS/L-RVS/L) + 1/4(RIB/H-RVB/H) + 1/4(RIB/L-RVB/L)

3.4.6 Xây dựng tỷ suất sinh lợi vượt trội của các danh mục (R p – R f )

R p – R f : là TSSL vượt trội của từng danh mục cổ phần của các công ty phân tán

Trong đó: Rp: là TSSL trung bình từng danh mục cổ phầncác công ty phân tán

Rf: là TSSL trái phiếu chính phủ được tính theo tháng

Trước hết, tác giả dựa trên số lượng địa điểm của các chi nhánh, văn phòng đại diện, cửa hàng, nhà máy … của các công ty trên TTCKVN đặt ở các tỉnh, thành phố trong cả nước trong giai đoạn nghiên cứu, được trích lọc từ các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên hàng năm để phân chia thành 3 danh mục DIS01, DIS02 vàDIS03 Tác giả tính toán tỷ suất sinh lợi trung bình của từng danh mục cổ phiếu bằng cách lấy trung bình tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trong từng danh

mục (tác giả sử dụng khung thời gian là tháng để tính toán tỷ suất sinh lợi của các nhân tố)

Trong đó: Rp là TSSL trung bình của từng danh mục gồm RDIS01; RDIS02; RDIS03

Rit là tỷ suất sinh l iợ của cổ phiếu thứ i tại thời điểm trong tháng t

R = ( ) ( )

Pi(t-1) là giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t-1 đã được điều chỉnh

Pi(t)là giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t đã được điều chỉnh

Giá đóng cửa hàng tháng là giá đóng cửa của phiên giao dịch cuối cùng trong tháng, trường hợp cổ phiếu không có giao dịch phiên cuối tuần thì lấy giá đóng cửa phiên ngày tiếp theo Giá đóng cửa của cổ phiếu ngày giao dịch cuối tháng và được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng và cổ tức tiền mặt

Kế đến, tác giả tính toán tỷ suất sinh lợi trung bình của từng danh mục DIS01, DIS02, DIS03 là Rp gồm: RpDIS01, RpDIS02, RpDIS03

Sau cùng, lấy TSSL mong đợi trung bình của từng danh mục trừ đi lãi suất phi rủi

ro ta sẽ có được TSSL mong đợi vượt trội trung bình của từng danh mục: Rp – Rf

3.4.7 Tổng hợp cách tính toán, nguồn gốc dữ liệu các chỉ tiêu và nhân tố trong

mô hình

Trong nghiên cứu của Fama và French (1993), tỷ suất sinh lợi thángtheo tỷ trọng giá trị của các danh mục được tính từ tháng 7 năm t đến 6 năm t+1 Tuy nhiên Lakonishok, Shliefer và Vishny (1994) và một số tác giả khác đề xuất nên tính tỷ suất sinh lợi danh mục quy mô và BE/ME theo tỷ trọng bằng nhau vì cho rằng mô hình 3 nhân tố hoạt động tốt hơn trong việc giải thích cho tỷ suất sinh lợi của các

trọng giá trị Fama và French (1998) cũng sử dụng tỷ suất sinh lợi theo tỷ trọng bằng nhau để xem xét chứng cứ trên phạm vi quốc tế cho hiệu ứng giá trị Dựa trên những đề xuất này tác giả tính toán tỷ suất sinh lợi của 3 danh mục theo tỷ trọng bằng nhau (trung bình cộng) Chuỗi tỷ suất sinh lợi mỗi danh mục có 166 quan sát tính từ tháng 01/2008 đến tháng 06/2013

Các chỉ tiêu hoặc

Giá đóng cửa của cổ

phiếu vào cuối mỗi

tháng

Là giá giao dịch của cổ phiếu vào thời điểm đóng cửa của mỗi tháng

Thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt: www.vietstock.vn Giá sổ sách của mỗi cổ

phiếu vào cuối mỗi

năm

Vốn chủ sở hữu của cổ phần thường/số lượng cổ phần đang lưu hành vào thời điểm cuối mỗi năm

Từ bảng báo cáo tài chính của công ty được cung cấp bởi Công Ty Cổ Phần Tài Việt

Khối lượng cổ phần

đang lưu hành tại thời

điểm cuối mỗi năm của

các năm trong giai

ME: quy mô hay vốn

hóa thị trường của công

ty

Số lượng cổ phiếu đang lưu hành * Giá thị trường cổ phiếu

Tính toán của tác giả