Tài liệu luận văn Mối Quan Hệ Giữa Rủi Ro Và Hệ Số Tobin Q, Cơ Hội Tăng Trưởng

PHẦN MỞ ĐẦU

Lý do nghiên cứu

Thị trường chứng khoán đóng vai trò là kênh trung chuyển vốn chính tại các quốc gia phát triển và phản ánh sức khỏe của nền kinh tế Với tính thanh khoản cao và dễ tiếp cận, thị trường này thu hút nhiều nhà đầu tư Các cổ phiếu, kênh đầu tư chủ yếu, thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các kênh khác, tuy nhiên, đi kèm với đó là mức rủi ro tương ứng mà nhà đầu tư phải chấp nhận Vấn đề lợi nhuận và rủi ro luôn được quan tâm hàng đầu và là đề tài nghiên cứu của nhiều học giả Dù có nhiều phân tích về mối quan hệ giữa giá trị công ty, được đại diện bởi chỉ số Tobin Q, và rủi ro, nhưng vẫn chưa có quan điểm thống nhất nào về mối quan hệ này.

Các trường phái trong lý thuyết tài chính hiện đại và nghiên cứu về chiết khấu đa dạng hóa cho rằng Tobin Q sẽ tăng theo tổng rủi ro của công ty Tuy nhiên, các lý thuyết về đánh đổi cấu trúc vốn tĩnh và quản trị rủi ro lại dự đoán mối quan hệ nghịch biến giữa Q và biến động của vốn cổ phần.

Các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa giá trị công ty, được đại diện bởi chỉ số Tobin Q, và rủi ro đã cho thấy những quan điểm trái chiều, và tranh luận vẫn chưa có hồi kết Các lập luận học thuật khác nhau và các nghiên cứu thực nghiệm với mẫu nghiên cứu đa dạng qua các thời kỳ cũng góp phần tạo ra kết quả khác nhau Điều này cho thấy rằng kết quả nghiên cứu có thể chỉ phù hợp trong từng bối cảnh cụ thể Tuy nhiên, giá trị của các nghiên cứu trước đó vẫn không thể phủ nhận, vì chúng cung cấp nhiều phương pháp tiếp cận và cách thức nghiên cứu phong phú.

Thị trường chứng khoán Việt Nam, mặc dù còn non trẻ, đang thu hút nhiều nhà đầu tư nhờ tiềm năng lớn Hiểu rõ mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị công ty là yếu tố quan trọng giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định chiến lược hợp lý cho danh mục đầu tư Do đó, tác giả đã chọn nghiên cứu "Mối quan hệ giữa rủi ro và hệ số Tobin Q, cơ hội tăng trưởng trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2008 - 2013" để làm rõ vấn đề này.

Vấn đề và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa thay đổi trong rủi ro và hệ số Tobin Q, được xác định bởi tỷ lệ giá trị thị trường của công ty so với giá trị sổ sách tài sản Dữ liệu được thu thập từ 193 doanh nghiệp niêm yết tại sàn chứng khoán HOSE và HNX trong giai đoạn 2008-2013 Qua đó, nghiên cứu tiến hành kiểm định mối quan hệ này nhằm rút ra những kết luận quan trọng và chỉ ra các vấn đề còn tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Mục đích nghiên cứu

Dựa vào những kết qua nghiên cứu trước đó, đặc biệt là nghiên cứu của Hyun – HanShin và Rene M.Stulz (2000), mục tiêu nghiên cứu trong bài này là:

Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2008-2013:

- Tìm mối quan hệ giữa hệ số Tobin Q và tổng rủi ro và các thành phần của nó gồm rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

- Xem xét tính bền vững của mối quan hệ giữa hệ số Tobin Q và tổng rủi ro, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống

- Xem xét ảnh hưởng của các yếu tố khác gồm đòn bẩy, quy mô, cơ hội phát triển đến mối quan hệ rủi ro và giá trị công ty.

Phương pháp nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, tác giả sẽ thu thập dữ liệu từ tất cả các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX có đủ thông tin, với thời gian thu thập dữ liệu từ năm 2008 đến 2013 Phương pháp nghiên cứu áp dụng là kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng.

Nội dung nghiên cứu

Cấu trúc của nghiên cứu gồm những phần quan trọng sau:

Phần 1: tác giả đề cập lý do nghiên cứu, vấn đề và phạm vi nghiên cứu, mục đích nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Phần 2: Tổng quan những nghiên cứu trước đây và cơ sở lý thuyết Phần này trình bày sơ lược những nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa rủi ro và hệ số Tobin Q Bên cạnh đó tác giả sẽ trình bày cơ sở lý thuyết mà bài nghiên cứu dựa vào

Phần 3: Phương pháp nghiên cứu Phần này trình bày về dữ liệu nghiên cứu, mô hình, và phương pháp nghiên cứu

Phần 4: Nội dung và kết quả nghiên cứu Phần này trình bày kết quả hồi quy đạt được, kiểm định kết quả, phân tích các yếu tố có thể tác động lên mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro và giải thích ý nghĩa kết quả

Phần 5: Kết luận các kết quả chính tìm thấy ở bài nghiên cứu, trình bày những hạn chế và đề xuất các hướng nghiên cứu mới.

LÝ THUYẾT TỔNG QUAN VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Những nghiên cứu trước đây

Thị trường chứng khoán toàn cầu đã hình thành từ thế kỷ 16 và trải qua nhiều giai đoạn thăng trầm, nhưng vẫn duy trì sự phát triển và khẳng định vai trò quan trọng trong nền kinh tế Nó không chỉ là kênh huy động vốn hiệu quả mà còn là một lựa chọn đầu tư hấp dẫn Cách thức hoạt động của thị trường chứng khoán luôn là đề tài nghiên cứu của nhiều thế hệ học giả kinh tế.

Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro chứng khoán là đề tài được nghiên cứu nhiều nhất trong lĩnh vực thị trường chứng khoán Đây là yếu tố cốt lõi trong việc xây dựng chiến lược đầu tư của các nhà đầu tư Những lý thuyết nền tảng đầu tiên về vấn đề này đã được phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ hơn về sự vận động của thị trường.

Danh mục hiện đại - MPT của Markowitz (1952) đo lường tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu qua lãi vốn và cổ tức Khi cổ tức đã được tính vào giá cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi sẽ phản ánh sự thay đổi giá giữa các giai đoạn Trong nghiên cứu thực nghiệm, tỷ suất sinh lợi theo ngày được tính bằng logarithm của thương số giá điều chỉnh Markowitz phát triển phương pháp đo lường rủi ro thông qua phương sai và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi, phân chia tổng rủi ro thành rủi ro hệ thống và phi hệ thống Dựa trên việc đo lường tỷ suất sinh lợi và rủi ro của từng chứng khoán, ông xây dựng phương pháp đo lường cho danh mục kết hợp nhiều chứng khoán Mục tiêu của thuyết MPT là tối đa hóa tỷ suất sinh lợi với rủi ro đã cho hoặc tối thiểu hóa rủi ro với tỷ suất sinh lợi đã cho thông qua đa dạng hóa danh mục đầu tư.

Theo lý thuyết của Markowitz (1952) và mô hình CAPM do William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor phát triển (1960), mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi phụ trội của chứng khoán và hệ số rủi ro 𝜷 đã trở thành tiêu chuẩn trong nghiên cứu lợi nhuận và rủi ro Mô hình này khẳng định rằng nhà đầu tư cần nhận được tỷ suất sinh lợi cao hơn khi chấp nhận rủi ro lớn hơn Ngoài ra, CAPM cũng chỉ ra rằng việc đa dạng hóa danh mục đầu tư có thể giảm thiểu rủi ro phi hệ thống, nhưng không thể loại bỏ rủi ro hệ thống.

Theo mô hình của Fama và French, các yếu tố như quy mô công ty, đòn bẩy tài chính, giá trị vốn cổ phần trên giá trị thị trường và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi Nghiên cứu từ 1963 đến 1990 trên các sàn NYSE, AMEX và NASDAQ cho thấy mối quan hệ giữa β và tỷ suất sinh lợi trung bình không cao Tuy nhiên, các yếu tố như quy mô, đòn bẩy tài chính và tỷ lệ giá trị vốn cổ phần trên giá trị thị trường đều có ý nghĩa quan trọng Kết luận cho thấy giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và quy mô là những yếu tố có mối liên hệ mạnh mẽ với tỷ suất sinh lợi chứng khoán.

Vào năm 1993, Fama và French giới thiệu mô hình ba nhân tố nổi tiếng, bổ sung vào hai nhân tố trước đó một nhân tố thứ ba liên quan đến phần bù rủi ro chứng khoán Sau khi công bố, các tác giả đã tiến hành kiểm nghiệm khả năng dự báo của mô hình, và tiếp tục thực hiện hai kiểm nghiệm thực tế vào các năm 1996 và 2000 Kết quả cho thấy mô hình này thành công trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của các công ty.

Mô hình tăng trưởng Gordon, được phát triển bởi Gordon và Shapiro vào năm 1956 và Gordon vào năm 1962, là một trong những mô hình định giá phổ biến hiện nay Mô hình này nhấn mạnh vai trò quan trọng của chỉ số tăng trưởng trong việc định giá công ty Cụ thể, những công ty có cùng mức rủi ro nhưng có tỷ lệ tăng trưởng cao hơn về cổ tức, doanh thu hoặc dòng tiền sẽ có giá trị cao hơn so với các công ty khác.

Nghiên cứu về mối quan hệ giữa rủi ro, giá trị công ty và cơ hội tăng trưởng là rất quan trọng, nhưng vẫn còn nhiều tranh cãi Các nghiên cứu hiện tại sử dụng nhiều cách tiếp cận khác nhau, có thể phân loại thành bốn trường phái chính: (1) thuyết tài chính hiện đại về quyền chọn tăng trưởng, (2) thuyết đa dạng hóa chiết khấu, (3) thuyết quản trị rủi ro, và (4) thuyết định giá quyền chọn trong cấu trúc vốn công ty.

 Trường phái theo thuyết tài chính hiện đại về quyền chọn tăng trưởng:

Trường phái tài chính hiện đại do Dixit và Pindyck khởi xướng cho rằng chỉ số Tobin Q nên tăng theo tổng rủi ro của công ty Lý thuyết này phân tích giá trị công ty thành hai phần: giá trị tài sản hiện có và giá trị của các cơ hội tăng trưởng, đồng thời nhấn mạnh tính chất quyền chọn của các cơ hội này.

Nghiên cứu của Dixit và Pindyck (1993) chỉ ra rằng các cơ hội tăng trưởng có thể xem như quyền chọn thực trên dòng tiền từ tài sản hiện có, và trong bối cảnh này, các công ty có biến động lớn hơn sẽ có cơ hội tăng trưởng có giá trị hơn, nếu các yếu tố khác không thay đổi Mối quan hệ đồng biến giữa rủi ro và cơ hội tăng trưởng này góp phần làm tăng giá trị công ty và chỉ số Q.

 Trường phái theo lý thuyết chiết khấu đa dạng hóa (diversification discount):

Lý thuyết này giải thích rằng Q sẽ tăng khi rủi ro công ty tăng Nghiên cứu của Lang và Stulz chỉ ra rằng các công ty đa dạng hóa ngành nghề thường có giá trị thấp hơn so với các công ty chuyên môn hóa trong một ngành duy nhất.

Theo nghiên cứu của Berger và Ofek (1994, 1995), các công ty đa dạng hóa ngành nghề thường có mức biến động thấp hơn so với các công ty chuyên ngành Điều này cho thấy rằng, trong bối cảnh các yếu tố khác không thay đổi, thuyết chiết khấu đa dạng hóa cho rằng các công ty có mức biến động cao hơn sẽ có giá trị cao hơn.

 Trường phái theo lý thuyết quản trị rủi ro:

Lý thuyết quản trị rủi ro cho rằng các công ty có thể thu lợi từ việc quản lý rủi ro, vì rủi ro quá mức có thể làm tăng chi phí tài chính và dẫn đến đầu tư không tối ưu Tuy nhiên, chính sách quản trị rủi ro tối ưu đôi khi có thể làm tăng rủi ro, như Froot, Scharfstein và Stein (1993) đã chỉ ra, khi các công ty tham gia vào thị trường phái sinh để tận dụng cơ hội đầu tư, điều này có thể làm gia tăng biến động dòng tiền Nghiên cứu của Minton và Schrand (1999) cho thấy có mối quan hệ nghịch biến giữa biến động dòng tiền và đầu tư, nhưng chưa có nghiên cứu nào tập trung vào mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro mong đợi Các lý thuyết quản trị rủi ro ngụ ý rằng mối quan hệ giữa rủi ro vốn cổ phần và Q công ty có thể là đồng biến hoặc nghịch biến Cụ thể, nếu chi phí biên của việc chịu rủi ro không phòng ngừa tăng theo số lượng rủi ro không phòng ngừa, thì các công ty có chi phí này cao sẽ có ít rủi ro không phòng ngừa hơn, dẫn đến Q và hệ số rủi ro có quan hệ cùng chiều Ngược lại, nếu chi phí biên của rủi ro phòng ngừa thay đổi giữa các công ty, thì sẽ có mối quan hệ ngược lại Trong cả hai trường hợp, sự gia tăng rủi ro không phòng ngừa sẽ liên quan đến sự sụt giảm trong Q, tạo ra mối quan hệ ngược chiều giữa thay đổi trong rủi ro và thay đổi trong Q.

Trường phái lý thuyết định giá quyền chọn trong cấu trúc vốn công ty cho rằng có mối quan hệ nghịch biến giữa giá trị vốn cổ phần và biến động vốn cổ phần ở các công ty có đòn bẩy, khi tỷ suất sinh lợi của công ty là hằng số Nghiên cứu của Black (1976) và Christie (1982) đã chỉ ra rằng mối quan hệ này có thể phụ thuộc vào đòn bẩy, nhưng các nghiên cứu khác như của Cheung và Ng (1992), Duffee (1995), và Bekaert và Wu (2000) đã xem xét ở mức độ công ty, trong khi Schwert (1989) phân tích ở mức thị trường tổng thể Bằng chứng từ các nghiên cứu này cho thấy rằng mối quan hệ nghịch biến giữa giá trị và biến động vốn cổ phần không thể chỉ được giải thích bởi đòn bẩy, mở ra câu hỏi về các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ này.

Nghiên cứu của Hyun-Han Shin và Rene M.Stulz (2000) trong bài viết "Firm value, risk and growth opportunities" đã chỉ ra mối quan hệ nghịch biến giữa rủi ro phi hệ thống và giá trị công ty, đồng thời xác định rằng mối quan hệ này không tồn tại đối với các công ty lớn Sử dụng mẫu dữ liệu từ COMPUSTAT trong giai đoạn 1965-1992, tác giả đã phát hiện rằng tổng rủi ro có ảnh hưởng ít hơn đến giá trị công ty của các công ty lớn do khả năng tiếp cận thị trường vốn và lợi thế quy mô Mặc dù mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro được xác nhận ở nhiều nghiên cứu, nhưng không có bằng chứng cho thấy quyền chọn thực của cơ hội tăng trưởng có thể giảm thiểu tác động tiêu cực của rủi ro lên giá trị công ty Tại Việt Nam, một số nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ đồng biến giữa giá trị công ty và các biến rủi ro, đặc biệt tập trung vào các công ty niêm yết trên sàn HOSE.

Nền tảng cơ sở lý thuyết

Trong phần này, tác giả sẽ trình bày chi tiết về mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị công ty, bắt đầu với chỉ số Tobin Q, được tính bằng tổng giá trị thị trường của vốn cổ phần (E) và nợ (D), sau đó chia cho tài sản (A).

Trong nghiên cứu thực nghiệm, giá trị D được đo bằng giá trị sổ sách do thiếu thông tin về giá trị thị trường Nghiên cứu sử dụng nhiều thước đo rủi ro, trong đó rủi ro được hiểu là tổng rủi ro, bao gồm cả rủi ro hệ thống và phi hệ thống Phần cơ sở lý thuyết được chia thành ba phần: đầu tiên, tác giả phân tích tác động của yếu tố quyền chọn tăng trưởng đối với mối quan hệ giữa Q và rủi ro; thứ hai, trình bày lý thuyết đa dạng hóa chiết khấu; và cuối cùng, đưa ra các dự đoán từ lý thuyết quản trị rủi ro liên quan đến Q và rủi ro Cuối cùng, nghiên cứu nhấn mạnh rằng vốn cổ phần có thể được xem như một quyền chọn, với giá trị phụ thuộc vào biến động của nó.

2.2.1 Cơ hội tăng trưởng và mối quan hệ giữa Q và rủi ro Ít người nghĩ rằng việc đầu tư vào một dự án để mở rộng sản xuất kinh doanh hoặc đơn thuần hoạt động mua sắm các máy móc thiết bị để nâng công suất sản xuất của doanh nghiệp có tính chất tương tự một quyền chọn mà trong lĩnh vực tài chính được gọi là quyền chọn thực (Real option ) Quyền chọn thực là một quyền chọn cho phép doanh nghiệp có thể thực hiện quyết định trong tương lai và làm thay đổi giá trị của quyết định đã thực hiện ở hiện tại Ví dụ thay vì phải ra quyết định đầu tư hôm nay, một doanh nghiệp có thể chờ và thực hiện các quyết định khác căn cứ vào các thông tin sự kiện kinh tế trong tương lai Một số dạng thường gặp của quyền chọn thực trong đầu tư gồm:

- Quyền chọn thời gian: Thay vì phải đầu tư hôm nay, công ty có thể hoãn lại chờ đến khi tình hình thuận lợi

Quyền chọn quy mô cho phép công ty đầu tư bổ sung vào dây chuyền thiết bị đã được quyết định nếu điều kiện thị trường thuận lợi, hoặc thanh lý thiết bị đã đầu tư với giá hợp lý trong trường hợp tình hình không khả quan.

Quyền chọn linh hoạt mang lại giá trị gia tăng cho doanh nghiệp, cho phép họ điều chỉnh giá bán hoặc sản lượng theo nhu cầu thị trường Doanh nghiệp có nhiều phương án và linh hoạt trong quyết định đầu tư sẽ có giá trị cao hơn, không chỉ dựa trên tài sản hiện tại mà còn từ giá trị NPV của các dự án Ví dụ, một doanh nghiệp tham gia dự án lọc dầu có thể đạt NPV 2 triệu USD nếu giá dầu tăng và -1 triệu USD nếu giá dầu giảm Nếu doanh nghiệp có quyền chọn cải tiến dây chuyền đầu tư, NPV sẽ tăng lên 1,1 triệu USD so với 0,5 triệu USD khi không có phương án dự phòng Điều này cho thấy quyền chọn giúp tăng giá trị kỳ vọng của công ty trong tình huống bất lợi Hơn nữa, sự gia tăng phương sai của tỷ lệ thay đổi tài sản hiện có không ảnh hưởng đến giá trị tài sản nhưng sẽ làm tăng giá trị của cơ hội tăng trưởng, từ đó nâng cao tỷ lệ Q của công ty.

Lý thuyết quyền chọn thực không đưa ra dự đoán rõ ràng về mối quan hệ giữa phương sai của vốn cổ phần và Q Không chắc chắn rằng các công ty biến động cao sẽ có K cao tương ứng, dẫn đến quyền chọn tăng trưởng có giá trị không đáng kể Đối với quyền chọn mua, giá thực hiện (K) cao làm giảm giá trị của quyền chọn, vì người mua phải chi trả nhiều hơn để mua tài sản cơ sở trong tương lai Mức giá thực hiện cao cũng làm giảm khả năng giá tài sản giao ngay vượt giá thực hiện, từ đó giảm giá trị phòng ngừa rủi ro Tuy nhiên, nếu một công ty có sự gia tăng trong biến động mà các tham số K, ɷ và A giữ nguyên, thì Q sẽ tăng lên.

2.2.2 Lý thuyết về đa dạng hóa chiết khấu (Diversification discount):

Trong bài nghiên cứu của Lang & Stulz (1994) chỉ ra rằng trong giai đoạn

Trong giai đoạn 1970 – 1980 tại Hoa Kỳ, các công ty hoạt động đa ngành thường có chỉ số Q thấp hơn so với các công ty chuyên môn hóa trong một lĩnh vực cụ thể Lang & Stulz đã tiến hành so sánh chỉ số Q của các công ty đa ngành với các công ty con hoạt động riêng lẻ trong từng lĩnh vực, với giả định rằng nếu các công ty đa ngành tách ra, chúng sẽ có hiệu suất tốt hơn Nghiên cứu này nhằm mục đích phân tích sự khác biệt giữa chỉ số Q của công ty đa ngành và một danh mục thuần (pure play portfolio) bao gồm các lĩnh vực của công ty đó, từ đó đưa ra khái niệm về chỉ số đa dạng hóa chiết khấu.

"Đa dạng hóa chiết khấu" là chỉ số phản ánh sự khác biệt giữa Q của danh mục thuần và Q của công ty đa ngành, cho thấy danh mục thuần có Q cao hơn Lang & Stulz giải thích rằng các công ty đa dạng hóa thường hoạt động trong các lĩnh vực tăng trưởng kém, và việc mở rộng sang các lĩnh vực khác thường do lĩnh vực chính không còn cơ hội phát triển Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng Q giảm khi mức độ đa dạng hóa tăng lên, cho thấy công ty hoạt động trong một lĩnh vực có rủi ro phi hệ thống cao hơn so với những công ty đa dạng hóa Nếu lý thuyết đa dạng hóa chiết khấu đúng, ta có thể kỳ vọng rằng sự giảm rủi ro phi hệ thống sẽ dẫn đến sự sụt giảm trong Q của các công ty đa dạng hơn.

2.2.3 Lý thuyết về quản trị rủi ro Để cho đơn giản, chúng ta xem xét một mô hình mà trong đó các cú sốc lớn ảnh hưởng tiêu cực đến dòng tiền của công ty, và do đó tác động đến giá trị công ty

Cú sốc tài chính có thể làm gia tăng chi phí tổn thất và giảm lợi ích tấm chắn thuế từ nợ Nếu công ty có thể phòng ngừa các cú sốc này mà không tốn chi phí, giá trị của công ty sẽ cao hơn Ngược lại, công ty có mức rủi ro thấp có thể sử dụng nợ để tối đa hóa lợi ích tấm chắn thuế Chúng ta có thể mô hình hóa chi phí chấp nhận rủi ro không phòng ngừa, với giả định rằng chi phí này tăng dần theo mức độ rủi ro Công ty cũng phải chịu chi phí cho rủi ro được phòng ngừa, và chi phí này cũng tăng theo lượng rủi ro được phòng ngừa Mặc dù có thể sử dụng các công cụ phái sinh và hợp đồng bảo hiểm để phòng ngừa rủi ro, nhưng một số rủi ro khó phòng ngừa hơn và tốn kém hơn Tổng chi phí chấp nhận rủi ro không phòng ngừa bao gồm chi phí chấp nhận rủi ro không phòng ngừa cộng với chi phí cho rủi ro được phòng ngừa Công ty đạt được số lượng rủi ro không phòng ngừa tối ưu khi chi phí ròng của rủi ro không phòng ngừa là nhỏ nhất.

Hàm chi phí biên liên quan đến việc chấp nhận rủi ro không phòng ngừa và hàm chi phí biên của rủi ro có phòng ngừa đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích tài chính của một công ty Việc hiểu rõ những chi phí này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định hợp lý về việc chấp nhận hay phòng ngừa rủi ro, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu tổn thất tiềm ẩn.

(Nguồn: trích từ bài nghiên cứu “Firm value, risk and growth opportunities” của Hyun-Han Shin và các cộng sự (2000))

Hình 2.1 minh họa mối quan hệ giữa chi phí biên và rủi ro không phòng ngừa, trong đó trục tung biểu thị chi phí biên và trục hoành thể hiện mức độ rủi ro không phòng ngừa Điểm tối ưu của rủi ro không phòng ngừa được xác định tại giao điểm giữa đường chi phí biên của việc chấp nhận rủi ro và đường chi phí biên của rủi ro phòng ngừa.

Trong tình huống giữa các công ty khác nhau, nếu hàm số chi phí biên của rủi ro phòng ngừa giống nhau nhưng hàm số chi phí biên của việc chấp nhận rủi ro không phòng ngừa lại khác biệt, thì kết quả sẽ có sự phân hóa rõ rệt Hình 2.2 minh họa cho sự khác biệt này, cho thấy rằng các công ty sẽ có những chiến lược quản lý rủi ro khác nhau dựa trên chi phí biên mà họ phải đối mặt.

Các công ty khác nhau có hàm chi phí biên khi chấp nhận rủi ro không phòng ngừa, nhưng lại tương đồng về hàm chi phí biên liên quan đến rủi ro phòng ngừa.

Nghiên cứu của Hyun-Han Shin và các cộng sự (2000) chỉ ra rằng trong số bốn công ty có cùng hàm chi phí biên rủi ro phòng ngừa nhưng khác nhau về hàm chi phí biên của việc chấp nhận rủi ro không phòng ngừa, các công ty với hàm chi phí biên cao hơn sẽ có lượng rủi ro không phòng ngừa thấp hơn Ngược lại, những công ty có lượng rủi ro không phòng ngừa thấp lại phải gánh chịu tổng chi phí cao từ cả rủi ro phòng ngừa và việc chấp nhận rủi ro không phòng ngừa, dẫn đến giá trị công ty thấp hơn và Q cũng giảm Do đó, trong nhóm công ty có cùng hàm chi phí biên rủi ro phòng ngừa, giá trị của công ty sẽ giảm nếu hàm chi phí biên của việc chấp nhận rủi ro không phòng ngừa cao.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ phân tích mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro thông qua hai cách tiếp cận: mức độ số học và thay đổi Mô hình hồi quy sẽ được áp dụng cho cả hai cách tiếp cận, trong đó hướng tiếp cận thay đổi được xác định bằng hiệu giữa mức độ số học của năm tính toán và năm trước đó.

Dựa trên mô hình nghiên cứu từ các công trình trước, đặc biệt là nghiên cứu của Huyn-Han Shin và Rene M.Stulz năm 2000, chúng tôi đã xác định các biến có thể đưa vào mô hình nghiên cứu.

Chỉ số Tobin Q: để đo lường giá trị của một công ty Chỉ số này được tính toán như sau:

Q: chỉ số Tobin Q tính toán;

V: Giá trị thị trường của công ty được tính bằng tổng của giá trị thị trường của vốn cổ phần và giá trị sổ sách của nợ Giá trị thị trường của vốn cổ phần = Giá chứng khoán đóng cửa chưa điều chỉnh tại thời điểm cuối mỗi năm tài khóa x Số lượng chứng khoán tại thời điểm cuối mỗi năm tài khóa Giá trị sổ sách của nợ được lấy trong các báo cáo thường niên;

A: Giá trị sổ sách của tổng tài sản được lấy trong các báo cáo thường niên

Thay đổi Q: được tính bằng Q của năm tính toán trừ Q của năm trước đó:

Bài viết tập trung vào ba thước đo rủi ro, bao gồm rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và tổng rủi ro của công ty Rủi ro hệ thống được đo bằng tích β² của cổ phiếu công ty, phản ánh tổng bình phương sai lệch của log TSSL của chỉ số VN-INDEX hàng ngày so với giá trị trung bình trong năm Rủi ro phi hệ thống được xác định qua tổng bình phương của phần dư hàng ngày trong năm Cuối cùng, tổng rủi ro của công ty được tính dựa trên tổng bình phương của log TSSL hàng ngày trừ giá trị trung bình log TSSL trong năm.

Tổng rủi ro được tính bằng cách cộng chênh lệch giữa TSSL hàng ngày của cổ phiếu công ty và giá trị trung bình Tác giả áp dụng phương pháp của Schwert (1989) cho TSSL hàng ngày trong một năm tài khoá Ước lượng tổng rủi ro hàng năm được xác định bằng tổng bình phương log TSSL hàng ngày trừ đi giá trị trung bình log TSSL trong năm tài khoá đó.

Có 𝑁 𝑡 log TSSL hàng ngày, r tj của công ty j trong năm tài khoá t (𝑟 𝑖𝑡𝑗 =ln 𝑃 𝑖𝑡𝑗

Giá cổ phiếu của công ty j tại ngày i trong năm tài khóa t được ký hiệu là 𝑃 𝑖𝑡𝑗, trong khi giá cổ phiếu tại ngày liền kề trước đó là 𝑃 (𝑖−1)𝑡𝑗 Giá trị trung bình log TSSL trong năm tài khóa t được biểu thị bằng 𝑟̅ 𝑡𝑗.

Rủi ro hệ thống (SR tj) và rủi ro phi hệ thống (NR tj) có thể được ước lượng thông qua mô hình thị trường, được biểu diễn bằng công thức: r ij = 𝑎 𝑗 + 𝑏 𝑗 𝑟 𝑚𝑖 + 𝑒 𝑖𝑗 Công thức này cho phép phân tích mối quan hệ giữa lợi suất của tài sản và lợi suất của thị trường, từ đó xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro.

Trong bài viết này, rij đại diện cho log TSSL của công ty j trong ngày i, trong khi rmi là log TSSL của chỉ số thị trường VN-INDEX trong cùng ngày Kết quả được thu được thông qua ước lượng bình phương bé nhất của mô hình thị trường Sử dụng mô hình CAPM cũng cho ra những kết quả tương tự Rủi ro hệ thống được tính bằng tích của βj 2 và tổng bình phương sai lệch của log TSSL hàng ngày của chỉ số VN-INDEX so với giá trị trung bình trong năm Ngược lại, rủi ro phi hệ thống là tổng bình phương các phần dư eij trong năm Cần lưu ý rằng tổng rủi ro bằng rủi ro hệ thống cộng với rủi ro phi hệ thống.

Rủi ro phi hệ thống: ∑ 𝑁𝑡 𝑖=1 𝑒 𝑖𝑗 2

Sau khi tổng hợp rủi ro hệ thống và phi hệ thống, tác giả thực hiện phân tích phương sai ANOVA để xác nhận kết quả Phương pháp ANOVA cho thấy rủi ro hệ thống được biểu thị qua RSS (phần giải thích bởi mô hình thị trường) và rủi ro phi hệ thống qua SSE (phần không được giải thích) Tổng rủi ro được tính là TSS = RSS + SSE, phù hợp với ý nghĩa của các loại rủi ro Rủi ro hệ thống phản ánh biến động của TSSL công ty theo VN-INDEX, trong khi rủi ro phi hệ thống liên quan đến biến động riêng của TSSL không giải thích bởi mô hình thị trường, chủ yếu từ rủi ro kinh doanh và cấu trúc vốn Cả hai phương pháp tính toán đều cho ra kết quả nhất quán.

Thay đổi tổng rủi ro, rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống được xác định bằng cách tính toán các thước đo rủi ro và so sánh giá trị của năm hiện tại với năm trước đó Tác giả thực hiện việc này bằng cách lấy giá trị của năm tính toán trừ đi giá trị của năm trước, từ đó rút ra những biến động trong các thước đo rủi ro.

Thay đổi tổng rủi ro: CTRtj = TRtj – TR (t-1)j

Thay đổi rủi ro hệ thống: CSRtj = SRtj – SR (t-1)j

Thay đổi rủi ro phi hệ thống: CNRtj = NRtj – NR (t-1)j

Ngoài ba biến độc lập chính để đo lường rủi ro, tác giả còn thêm các biến kiểm soát như log tuổi và log tài sản của công ty theo nghiên cứu của Huyn-Han Shin & Rene M.Stulz (2000) Nghiên cứu này cũng sử dụng hai ký tự mã ngành SIC như biến giả ngành, nhưng do sự khác biệt trong hệ thống phân loại ngành tại Việt Nam so với tiêu chuẩn quốc tế, tác giả đã quyết định không sử dụng biến giả ngành này làm biến kiểm soát.

Log tuổi của công ty: tuổi công ty được tính bằng của năm hiện tại trừ đi năm thành lập sau đó lấy log của hiệu số này

Để ghi chép giá trị tài sản của công ty, chúng tôi quy đổi giá trị về năm gốc 2008 bằng cách sử dụng chỉ số CPI hàng năm làm hệ số quy đổi, sau đó thực hiện phép logarit trên kết quả này.

Trong nghiên cứu của Huyn-Han Shin & Rene M.Stulz, các biến kiểm soát theo Fama và French (1998) được sử dụng bao gồm cổ tức chi trả, chi phí lãi vay, lợi nhuận trước lãi vay và sự thay đổi giá trị công ty qua các năm Những biến này được thu thập từ các báo cáo thường niên và phương pháp tính toán được trình bày trong bảng 3.1.

Bảng 3.1: Các biến trong mô hình nghiên cứu theo mức độ số học

Biến Ý nghĩa Phương pháp đo lường

Q đo lường giá trị của một công ty j năm thứ t

Tỷ số giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách của tổng tài sản

Tổng rủi ro của cổ phiếu công ty j năm thứ t tổng bình phương của log TSSL hàng ngày trừ giá trị trung bình log TSSL trong năm

NR jt Rủi ro phi hệ thống của cổ

Tổng của bình phương các phần dư eij trong năm của mô hình thị trường

Biến Ý nghĩa Phương pháp đo lường phiếu công ty j năm thứ t

Rủi ro hệ thống của cổ phiếu công ty j năm thứ t

Tích của βj 2 trong mô hình thị trường cho thấy mối quan hệ giữa biến động của chỉ số VN-INDEX và tổng bình phương sai lệch của log TSSL hàng ngày so với giá trị trung bình trong năm đó Việc phân tích này giúp hiểu rõ hơn về sự biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất đầu tư.

Log tuổi của công ty j năm thứ t

Cơ số log của hiệu số năm hiện tại trừ đi năm thành lập

Log tài sản của công ty j năm thứ t

Cơ số log của tổng tài sản của công ty được quy đổi về năm gốc là 2008

Cổ tức chi trả của công ty j năm thứ t

Số liệu trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ trong báo cáo thường niên của công ty Lấy log của chỉ tiêu này

Chi phí lãi vay của công ty j năm thứ t

Số liệu trong báo cáo thu nhập trong báo cáo thường niên của công ty Lấy log của chỉ tiêu này

Lợi nhuận trước lãi vay

Số liệu trong báo cáo thu nhập trong báo cáo thường niên của công ty: Lợi nhuận trước thuế cộng chi phí

Biến Ý nghĩa Phương pháp đo lường lãi vay sau đó lấy log

Thay đổi giá trị công ty qua các năm

CFVjt = FVjt – FVj(t-1); Trong đó:

Giá trị công ty FVjt = Giá CK đóng cửa x Số lượng cổ phiếu + Giá trị của nợ - Tiền và các khoản tương đương tiền

Thay đổi trong thu nhập của công ty

Hiệu số của log lợi nhuận sau thuế trong báo cáo thu nhập

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

Bảng 3.2: Các biến trong mô hình nghiên cứu theo mức độ thay đổi (change)

Thay đổi chỉ số Tobin Q của một công ty j năm thứ t so với năm t-1

Q của năm tính toán trừ Q của năm trước đó

Thay đổi Tổng rủi ro của cổ phiếu công ty j năm thứ t so với năm t-1

TR của năm tính toán trừ

TR của năm trước đó

CNR jt Thay đổi Rủi ro phi hệ thống của cổ phiếu công ty j năm thứ t so với năm t-1

NR của năm tính toán trừ

NR của năm trước đó

Thay đổi Rủi ro hệ thống của cổ phiếu công ty j năm thứ t so với năm t-1

SR của năm tính toán trừ

SR của năm trước đó

Dữ liệu nghiên cứu

Luận văn nghiên cứu mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro thông qua hai cách tiếp cận: mức độ số học và thay đổi Tác giả tập trung vào tất cả các công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm hiện tại.

Dữ liệu được thu thập từ bộ dữ liệu amibroker của cafef.vn trong năm 2013, với tiêu chí chọn các công ty có đầy đủ dữ liệu giá đóng cửa điều chỉnh và chưa điều chỉnh từ năm 2008 đến 2013, nhằm đảm bảo bảng dữ liệu ở dạng cân bằng (balanced panel) Giá điều chỉnh được sử dụng để tính toán các biến rủi ro, trong khi giá chưa điều chỉnh phục vụ cho việc tính biến Tobin Q.

Sau khi thu thập dữ liệu giá, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu tài chính của các doanh nghiệp từ báo cáo thường niên để tính toán các biến trong nghiên cứu Kết quả thu được bao gồm 1.158 quan sát từ 193 công ty trong giai đoạn 2008-2013.

3.2.2 Nguồn thu thập dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các nguồn cafef.vn và báo cáo thường niên của các công ty trong giai đoạn 2008 - 2013 Cụ thể như sau:

Bảng 3.3: Nguồn thu thập dữ liệu

Ký hiệu Biến Tên biến

Q jt Tobin Q của công ty j trong năm t Dữ liệu amibroker của

Ký hiệu Biến Tên biến cafef.vn và báo cáo thường niên

Tổng rủi ro của công ty j trong năm t

Dữ liệu amibroker của cafef.vn

Rủi ro phi hệ thống của công ty j trong năm t

Rủi ro hệ thống của công ty j trong năm t

Thay đổi chỉ số Tobin Q của công ty j trong năm t so với năm t-1

Dữ liệu amibroker của cafef.vn và Báo cáo thường niên

Thay đổi trong Tổng rủi ro của công ty j trong năm t so với năm t-1

Thay đổi trong Rủi ro phi hệ thống của công ty j trong năm t so với năm t-1

Thay đổi trong Rủi ro hệ thống của công ty j trong năm t so với năm t-1

Log tuổi của công ty của công ty j trong năm t

Log tài sản của công ty của công ty j trong năm t

Ký hiệu Biến Tên biến

Log cổ tức chi trả của công ty j trong năm t

Log chi phí lãi vay của công ty j trong năm t

Lợi nhuận trước lãi vay của công ty j trong năm t

Thay đổi giá trị công ty qua các năm của công ty j trong năm t so với năm t-1

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả )

Phương pháp nghiên cứu

3.3.1 Lựa chọn mô hình phù hợp

Luận văn sử dụng dữ liệu bảng và phương pháp phân tích dữ liệu bảng

Bước 02: Kiểm định đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan

Bước 01: Lựa chọn mô hình phù hợp (Pooled OLS, FEM, REM)

Bước 03: Kiểm tra tính bền vững của kết quả

Ma trận tương quan, Breusch Pagan, Durbin Watson

Quy trình thực hiện nghiên cứu bắt đầu bằng việc sử dụng dữ liệu bảng do những lợi thế của nó so với dữ liệu thời gian và dữ liệu chéo, như đã được Baltagi (2005) chỉ ra.

Dữ liệu bảng kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian, mang lại nhiều thông tin hơn và giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến Điều này tạo ra nhiều bậc tự do hơn và nâng cao hiệu quả phân tích.

Dữ liệu bảng có khả năng phát hiện và đo lường những tác động mà chúng ta khó quan sát hơn so với việc sử dụng dữ liệu thời gian hoặc dữ liệu chéo.

- Dữ liệu bảng có thể kiểm soát tốt hơn tính không đồng nhất của các đơn vị trong mẫu nghiên cứu

Khi sử dụng dữ liệu bảng, chúng ta có thể dùng phương pháp Pooled OLS để thực hiện hồi quy Mô hình hồi quy được viết dưới dạng: y i,t = α + βx i,t + ε i,t

Trong đó: y: biến phụ thuộc x: biến độc lập α: hệ số chặn ε: sai số hồi quy i=1… N; t= 1………….T

Trong sai số hồi quy εi,t, có hai thành phần chính: các nhân tố cố định ui không thay đổi theo thời gian và sai số ngẫu nhiên vi,t Việc áp dụng phương pháp Pooled OLS trong hồi quy bỏ qua sự không đồng nhất giữa các đơn vị chéo theo thời gian, dẫn đến giả định rằng các hệ số hồi quy là giống nhau Điều này có thể gây ra sự chệch và không nhất quán trong ước lượng khi các biến độc lập có tương quan với sai số hồi quy Để khắc phục vấn đề này, kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng là một giải pháp hiệu quả.

Kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng bao gồm hai nhánh chính: ước lượng hồi quy với tác động cố định và ước lượng hồi quy với tác động ngẫu nhiên.

 Mô hình hồi quy tác động cố định fixed effects (FEM) :

Mô hình hồi quy được viết dưới dạng: yi,t = α + βxi,t + εi,t (εi,t = ài + νit )

Trong phương pháp tác động cố định (FEM), các yếu tố không thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo là một biến ngẫu nhiên, có mối quan hệ tương quan với biến độc lập xi,t.

Mô hình này có thể được ước lượng bằng cách sử dụng biến giả dummy thông qua phương pháp hồi quy bình phương bé nhất với biến giả (LSDV), phương pháp chuyển đổi nội tại và phương pháp ước lượng ở giữa.

- Mô hính LSDV được viết lại như sau:

Yi,t = α + βxi,t + u1D1i + u2D2i + u3D3i +………… uN DNi +vi,t

D1i là biến giả có giá trị 1 cho tất cả các quan sát thuộc đơn vị chéo đầu tiên và giá trị 0 cho các quan sát thuộc các đơn vị chéo khác Tương tự, D2i, D3i cũng được định nghĩa theo cách tương tự.

Như vậy mô hình LSDV có N+k hệ số hồi quy, và được xem như là mô hình hồi quy tiêu chuẩn, được ước lượng bằng phương pháp OLS

- Phương pháp chuyển đổi nội tại (the within transformation): phương pháp này được sử dụng để đơn giản hóa vấn đề, tránh việc sử dụng quá nhiều biến giả

Theo đó, chúng ta có hai giá trị trung bình của biến phụ thuộc và biến độc lập ȳ=∑ 𝑇 𝑡=1 𝑦𝑖𝑡 và ẋ =∑ 𝑇 𝑡=1 𝑥𝑖𝑡

Giá trị trung bình được khấu trừ từ giá trị của biến độc lập và biến phụ thuộc, dẫn đến việc phương trình chỉ bao gồm các biến đã được điều chỉnh theo giá trị bình quân theo thời gian.

Khi đó mô hình này có thể sử dụng phương pháp OLS để ước lượng nhưng phải điều chỉnh lại bậc tự do của mô hình

Phương pháp ước lượng ở giữa (the between estimator) là một kỹ thuật hồi quy chéo, trong đó các biến số được tính bình quân trong khoảng thời gian quan sát So với phương pháp chuyển đổi nội tại, phương pháp này giúp giảm thiểu tác động của sai số trong việc đo lường các biến.

 Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên random effects (REM) :

Mô hình hồi quy được viết dưới dạng: yi,t = α + βxi,t + εi,t (εi,t = ài + νit )

Trong mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), các nhân tố cố định cho từng đơn vị chéo ui được xem là biến ngẫu nhiên và không có mối quan hệ với biến độc lập trong mô hình Hệ số chặn cho mỗi đơn vị chéo được biểu diễn là α + ui, trong đó hệ số này thay đổi ngẫu nhiên giữa các đơn vị chéo nhưng giữ nguyên theo thời gian.

Mô hình tác động ngẫu nhiên gồm có các giả định sau:

- Các nhân tố cố định của các đơn vị chéo là các biến ngẫu nhiên, không có tương quan với các biến độc lập trong mô hình E (ui, xi ) =0

- Phương sai của các nhân tố cố định theo thời gian của các đơn vị chéo là một hằng số

- Các nhân tố cố định theo thời gian của các đơn vị chéo không có tương quan với sai số ngẫu nhiên vi,t

Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên không loại bỏ các biến có giá trị không thay đổi theo thời gian Kết quả hồi quy của mô hình này chỉ đáng tin cậy khi sai số không tương quan với biến độc lập Nếu điều kiện này không được thỏa mãn, mô hình hồi quy tác động cố định sẽ cho kết quả chính xác hơn.

Trong phân tích dữ liệu bảng, việc lựa chọn giữa các mô hình Pooled OLS, tác động ngẫu nhiên (REM) và tác động cố định (FEM) được thực hiện thông qua hai kiểm định quan trọng: kiểm định Likelihood ratio và kiểm định Hausman Đầu tiên, kiểm định Likelihood ratio giúp xác định xem nên sử dụng Pooled OLS hay FEM Nếu FEM được lựa chọn, kiểm định Hausman sẽ tiếp tục được thực hiện để quyết định giữa REM và FEM.

Kiểm định Likelihood ratio : kiểm định này cho phép lựa chọn giữa mô hình tác động ngẫu nhiên và mô hình pooled OLS

Giả thuyết H0: Mô hình FEM là không phù hợp (mô hình pooled OLS là phù hợp)

Nếu p-value

Định dạng
Số trang	111
Dung lượng	3,55 MB