Chia sẻ chuyên mục Đề tài Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK hay nhất năm 2022 cho các bạn học viên ngành đang làm Luận văn tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài khóa luận tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm Luận văn thì với đề tài Luận văn: Mối quan hệ giữa thanh khoản của chứng khoán – Quản trị công ty và giá trị doanh nghiệp – Nghiên cứu các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh dưới đây chắc hẳn sẽ cho các bạn cái nhìn tổng quát hơn về đề tài này.
3.1. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được sử dụng trong giai đoạn từ năm 2009 đến 2013, là thời gian sau khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008 để đảm bảo sự cân bằng của dữ liệu. Dữ liệu và thông tin đến năm 2013 cũng khá đầy đủ để thực hiện các kiểm định.
Nghiên cứu xây dựng thẻ điểm quản trị CGI theo báo cáo của IFC thực hiện cho các công ty cổ phần lớn ở Việt Nam thay cho chỉ tiêu TD từ báo cáo khảo sát của Standard & Poor17 đối với các công ty ở Nga trong bài nghiên cứu gốc. Các biến được lấy từ dữ liệu kế toán bao gồm: tổng tài sản, doanh thu, đòn bẩy tài chính – được tính toán từ số liệu nợ và vốn cổ phần. Các biến thị trường tài chính sử dụng trong nghiên cứu gồm có giá trị giao dịch, tính kém thanh khoản và tỉ lệ ngày không có tỉ suất sinh lời được tính toán từ lịch sử giá, tỉ suất sinh lợi, và khối lượng phát hành. Điểm CGI và dữ liệu kế toán được báo cáo một năm một lần, trong khi dữ liệu chứng khoán được báo cáo hàng ngày. Định nghĩa các biến bên dưới mô tả cách nghiên cứu chuyển đổi các biến từ số liệu ngày sang số liệu năm. Nghiên cứu này cũng đưa ra các tiêu chí để lọc dữ liệu chứng khoán như sau: Một công ty có ít hơn 100 quan sát trong một năm thì bị loại khỏi mẫu18. Dữ liệu kế toán và chứng khoán được báo cáo bằng triệu Đồng Việt Nam (triệu VNĐ).
Nghiên cứu loại ra khỏi mẫu nghiên cứu các công ty tài chính, bảo hiểm, ngân hàng vì những đặc trưng của nhóm ngành này. Việc thu thập dữ liệu và đưa vào mô hình sẽ được thực hiện cho 130 công ty đại chúng (không bao gồm các công ty tài chính, ngân hàng, chứng khoán và bảo hiểm) niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán
Báo cáo khảo sát tính minh bạch và công khai của Standard & Poor được đăng trên website:
Amihud (2002) lọc dữ liệu theo cách này để tính toán tính thanh khoản
Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) có thời gian niêm yết từ năm 2000 đến 2008.
CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM ĐẾN DỊCH VỤ:
===>>> Viết Thuê Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế
3.2. Các biến sử dụng trong mô hình Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK
Bảng 3.1: Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình
3.2.1. Chỉ tiêu điểm quản trị công ty CGI
Trong bài nghiên cứu gốc, tác giả đã sử dụng điểm minh bạch và công khai (TD) của các công ty Nga từ báo cáo khảo sát hàng năm của Standard & Poor. Standard & Poor đánh giá tính minh bạch và công khai của một công ty dựa trên một vài lĩnh vực. Các nhân tố này bao gồm: Cấu trúc sở hữu, quyền của cổ đông, thông tin về tài chính và hoạt động, thành phần hội đồng quản trị và cấu trúc quản lý. Báo cáo tính minh bạch và công khai của Standard & Poor bao gồm phần lớn các công ty Nga trong giai đoạn nghiên cứu ở trên. Vì dữ liệu này không sẵn có đối với thị trường Việt Nam, nghiên cứu đã xây dựng bộ dữ liệu điểm CGI như là một đại diện tốt cho yếu tố quản trị công ty. Vì những đặc tính riêng của thị trường chứng khoán Việt Nam, CGI được xây dựng dựa trên Thẻ điểm của chương trình tư vấn IFC (International Finance Corporation)19 tại Việt Nam. Hàng năm Tổ chức này và Diễn đàn Quản trị Công ty Toàn cầu phối hợp cùng Ủy Ban chứng khoán nhà nước Việt Nam đã dựa trên những tiêu chí trên thẻ điểm này để thực hiện Báo cáo thẻ điểm quản trị công ty. Thẻ điểm này bao gồm 110 tiêu chí (xem chi tiết trong phụ lục 1), được chia làm 5 nhóm chính có tính đến trọng số được đánh giá dựa vào các đặc điểm của thông lệ quản trị công ty Việt Nam:
- Quyền cổ đông (21 tiêu chí – trọng số thẻ điểm là 15%)
- Đối xử bình đẳng với cổ đông (18 tiêu chí – trọng số thẻ điểm là 20%)
- Vai trò của các bên liên quan (8 tiêu chí – trọng số thẻ điểm là 5%)
- Minh bạch và công bố thông tin (32 tiêu chí – trọng số thẻ điểm là 30%)
- Trách nhiệm của Hội đồng quản trị ( 31 tiêu chí – trọng số thẻ điểm là 30%)
IFC là thành viên của Nhóm Ngân hàng Thế giới, là tổ chức phát triền toàn cầu lớn nhất tập trung vào hỗ trợ khu vực tư nhân. IFC giúp các nước đang phát triển tăng trưởng bền vững thông qua đầu tư tài chính, huy động vốn từ các thị trường tài chính quốc tế, và cung cấp các dịch vụ tư vấn cho các doanh nghiệp và chính phủ.
Các nội dung dùng làm cơ sở đánh giá quản trị công ty này là nền tảng quản trị công ty tốt bởi Các Nguyên tắc Quản trị Công ty của OECD20. Cấu trúc và phương pháp luận của Thẻ điểm CGI được xây dựng trên những phương pháp luận của OECD cũng như học hỏi kinh nghiệm và cách tiếp cận của các thẻ điềm đã áp dụng thành công ở các nước khác. Thẻ điểm này không chỉ tập trung vào các luật lệ và quy định về quản trị công ty trong Luật Doanh nghiệp, Luật chứng khoán, Quy chế Niêm yết và Hướng dẫn Quản trị công ty mà còn tập trung vào việc áp dụng các luật lệ, quy định đó trong các công ty. Do đó, Thẻ điểm Quản trị Công ty Việt Nam được xây dựng với các câu hỏi phản ánh các Nguyên tắc, Chú dẫn và Phương pháp đánh giá của OECD và các khung pháp lý, thể chế về quản trị công ty cụ thể ở Việt Nam21, đặc biệt là Quy chế Quản trị Công ty Áp dụng cho các Công ty Niêm yết của Việt Nam được ban hành bởi Quyết định 12/2007/QĐ-BTC của Bộ tài chính. Ngoài ra, các Chuẩn mực báo cáo tài chính quốc tế (IFRS) và chuẩn mực kiểm toán quốc tế (ISA) cũng được xét đến.
Việc chấm điểm CGI được thực hiện theo các bước như sau:
Bước 1: Dựa vào các thông tin được công bố rộng rãi trên các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, tài liệu Đại hội đồng cổ công, điều lệ công ty, thông tin từ các
Các Nguyên tắc Quản trị Công ty của OECD, sửa đổi năm 2004, là chuẩn mực quốc tế được sử dụng bởi các nhà hoạch định chính sách, nhà đầu tư, các công ty và các bên có quyền lợi liên quan khác trên toàn thế giới. Các nguyên tắc này đang tiếp tục thúc đẩy sự phát triền của quản trị công ty và cung cấp những chỉ dẫn phù hợp cho các nước trong và ngoài OECD “Quản trị công ty được xem là một yếu tốt then chốt trong cải thiện hiệu quả và tăng trưởng kinh tế cũng như nâng cao niềm tin nhà đầu tư”.
Thẻ điểm này dựa trên các văn bản pháp lý và quy định tác động đến quản trị công ty ở Việt Nam, bao gồm Luật Chứng khoán, Nghị định 14/2007-/ND-CP hướng dẫn thi hành Luật Chứng khoán, Luật Doanh nghiệp, Nghị định 102/2010/ND-CP hướng dẫn thực hiện Luật Doanh nghiệp, Quyết đinh 15/2007/QD-BTC về việc ban hàng Điều lệ mẫu áp dụng cho các Công ty Niêm yết trên Thị trường Chứng khoán, Thông tư 09/2010/TT-BTC về việc Công bố Thông tin trên Thị trường chứng khoán, Quyết định 12/2007/QD-BTC về ciệc ban hành quy chế Quản trị Công ty áp dụng cho các Công ty Niêm yết trên Thị trường Chứng khoán và các tài liệu liên quan khác. trang điện tử chứng khoán, trang điện tử công ty, tiến hành chấm điểm cho mỗi câu hỏi. Số điểm dao động từ 0 đến 2 phụ thuộc vào nhân tố đó được đánh giá xấu hay tốt.
- Chấp hành thông lệ tốt (mức cao nhất của thông lệ quản trị công ty) – 2 điểm,
- Chấp hành một phần thông lệ tốt (mức trung bình của thông lệ quản trị công ty, đòi hỏi ít nhất việc tuân thủ luật pháp, quy định của Việt Nam) – 1 điểm,
- Không chấp hành thông lệ tốt, chấp hành không hiệu quả, chưa có hay không phù hợp (mức thấp nhất của thông lệ quản trị công ty) – 0 điểm.
Một số câu hỏi yêu cầu phương án trả lời có hay không. Trong tình huống này, câu trả lời tích cực sẽ nhận được 2 điểm, và câu trả lời không tích cực sẽ nhận được 0 điểm. Ngoài ra, một số câu hỏi có thể phụ thuộc vào một sự kiện tiền đề. Nếu sự kiện đó không xảy ra hoặc xảy ra không rõ ràng thì chấm 0 điểm cho câu hỏi đó.
Trường hợp thông tin không thu thập thông qua các tài liệu công khai (như là bằng chứng đáng tin tưởng) thì câu hỏi cũng sẽ được chấm điểm coi như “Quan sát không thấy chấp hành” và chấm 0 điểm.
Bước 2: Tổng hợp điểm theo nhóm nhân tố. Sau đó chia trung bình cho tổng số điểm tối đa rồi nhân theo trọng số để tính số điểm cho mỗi nhóm.
Bước 3: Tổng hợp điểm theo các nhóm nhận tố sẽ cho chỉ số quản trị công ty. Công ty có chỉ số quản trị công ty càng gần về giá trị 100 là những công ty có quản trị tốt.
3.2.2. Giá trị doanh nghiệp – Q (Tobin’s Q) Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK
Giá trị doanh nghiệp được tính theo chỉ số Tobin’s Q – được phát triển bởi James Tobin năm 1969, với được giải Nobel Kinh tế đã trở thành khái niệm thông dụng trong kinh tế tài chính. Tobin’s Q đo lường tổng tài sản của doanh nghiệp theo giá trị thị trường.
Công thức tính Tobin’s Q được thể hiện như sau:
Trong đó: Giá trị thị trường của tài sản = Giá trị thị trường của vốn cổ phần + Giá trị sổ sách của tổng tài sản – Giá trị sổ sách của vốn cổ phần.
3.2.3. Tính thanh khoản
Tính thanh khoản được đo lường bằng các chỉ tiêu: Giá trị giao dịch (“Volume”), Chỉ số kém thanh khoản (“ILQ”) và tỷ lệ ngày không có tỉ suất sinh lời (“PZR”).
Giá trị giao dịch (“Volume”)
Cách đo lường tính thanh khoản đầu tiên là giá trị giao dịch (tính bằng tiền). Volume là trung bình tổng giá trị giao dịch cổ phiếu hàng ngày của một công ty tính trong một năm. Giá trị giao dịch càng lớn thì tính thanh khoản càng cao. Công thức tính Volume như sau:
Chỉ số kém thanh khoản (“ILQ”)
ILQ là chỉ tiêu kém thanh khoản tính theo Amihud (2002). Đây là chỉ tiêu thứ hai được sử dụng để đo lường tính thanh khoản của công ty.
Chỉ tiêu kém thanh khoản Amihud (2002) (ILQ) được hiểu là tỉ lệ bình quân tính theo ngày của giá trị tuyệt đối của thu nhập cổ phiếu so với giá trị giao dịch tính bằng tiền của cổ phiếu trung bình một ngày. Tỉ lệ này cho thấy phần trăm thay đổi giá trên một đơn vị khối lượng giao dịch tính bằng tiền. Nó cho thấy một đơn vị giao dịch (tính bằng tiền) hàng ngày làm thay đổi giá cả bao nhiêu.
Công thức tính ILQ trung bình năm y của cổ phiếu i của Amihud (2002) như sau:
Trong đó, Diy: số ngày có dữ liệu của cổ phiếu i trong năm y. Trong nghiên cứu này, Diy là tổng số ngày mà số lượng cổ phiếu i được giao dịch lớn hơn 0.
Riyd: Thu nhập của cổ phiếu i vào ngày d của năm y. Riyd = chênh lệch giữa giá đóng cửa – giá mở cửa của cổ phiếu i vào ngày d của năm y.
Voldiyd: Khối lượng giao dịch tính bằng tiền của cổ phiếu i vào ngày d của năm y. (=∑pidxqid)
Tỷ lệ ngày không có tỉ suất sinh lời (“PZR” – Proportion of zero return days)
PZR là chỉ tiêu tỉ lệ ngày không có tỉ suất sinh lợi trong năm. Lesmond, Ogden, và Trzcinka (1999) giới thiệu tỉ lệ ngày không có tỉ suất sinh lợi, tức là ngày mà giá tại ngày giao dịch hiện hành không thay đổi so với giá tại ngày giao dịch trước đó, là một biến đại diện cho tính thanh khoản. Chứng khoán có tỷ suất sinh lợi dường như sẽ hấp dẫn hơn với nhà đầu tư, không nhà đầu tư nào bỏ ra số tiền a đi mua cổ phiếu, sau đó bán ra cũng được số tiền a. Vì vậy, tỷ lệ ngày không có tỷ suất sinh lời thể hiện tính kém thanh khoản của chứng khoán. Tỷ lệ này càng cao thì chứng khoán càng kém thanh khoản.
Lesmond và cộng sự (1999) tính chỉ tiêu này được tính như sau:
Trong đó:
Zrd là biến giả cho ngày không có tỉ suất sinh lợi (zrd = 1 nếu tỉ suất sinh lợi của ngày d bằng 0 và ngược lại thì zrd=0).
Dym là số ngày giao dịch trong năm. Tỉ lệ này được phát triển bởi Lesmond và cộng sự (1999).
3.2.4. Các biến kiểm soát Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK
Các biến kiểm soát sử dụng trong các mô hình hồi quy được thu thập và tính toán từ cân đối kế toán và kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp bao gồm: Tổng tài sản (“Assets”), Đòn bẩy tài chính (“Leverage”) và Doanh thu (“Sales”); ngoài ra, nghiên cứu cũng đưa vào các mô hình biến tỉ suất sinh lợi tích lũy (“cum_ret”) như là một biến kiểm soát.
Tổng tài sản (“Assets”)
Tài sản là một trong những yếu tố để đánh giá quy mô công ty là lớn hay nhỏ. Chung và cộng sự cho rằng có mối tương quan dương giữa quy mô công ty và quản trị công ty. Tang và Wang (2011) cũng làm sáng tỏ điều này liên quan đến sự thay đổi trong quy mô công ty. Các công ty lớn thường sẽ có bộ máy quản trị và điều hành doanh nghiệp tốt hơn các công ty nhỏ. Các công ty lớn cũng có thông tin rõ ràng hơn và vì thế điểm quản trị cũng tốt hơn. Trong trường hợp ở Việt Nam, tác giả cũng kiểm chứng điều này.
Biến tổng tài sản được sử dụng như là một biến kiểm soát trong phương trình CGI. Biến này được tính toán bằng logarit cơ số tư nhiên (Ln) của giá trị sổ sách của tổng tài sản (tính bằng triệu VNĐ) của doanh nghiệp tại thời điểm cuối năm.
Số liệu này được lấy từ các bảng cân đối kế toán tại thời điểm cuối năm tài chính của các công ty quan sát.
Đòn bẩy tài chính (“Leverage”)
Đòn bẩy tài chính cũng được sử dụng là một biến kiểm soát trong phương trình quản trị công ty(“Phương trình CGI”). Nghiên cứu của Tang và Wang (2011) cho rằng có mối tương quan giữa đòn bẩy tài chính và quản trị doanh nghiệp. Các chủ nợ sẽ yêu cầu cao hơn về quyết định công khai, minh bạch thông tin đối với các nhà quản lý. Vì thế, điểm quản trị công ty cũng được cải thiện.
Cách tính chỉ tiêu này như sau:
Biến này được tính toán bằng tỉ lệ giữa tổng nợ chia cho tổng vốn cổ phần, tính tại thời điểm cuối năm.
Doanh thu (“Sales”)
Doanh thu cũng được sử dụng làm biến kiểm soát trong phương trình giá trị doanh nghiệp (“phương trình Q”). Doanh thu thể hiện khả năng hoạt động của công ty. Doanh thu càng cao thì cơ hội tăng trưởng cũng cao hơn. Vì thế, giá trị công ty cũng sẽ cao hơn. Doanh thu bán hàng trong năm được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hằng năm (tính bằng triệu VNĐ). Biến sử dụng trong các phương trình là logarit (Ln) của giá trị doanh thu bán hàng trong năm.
Tỉ suất sinh lợi tích lũy (“Cum¬_ret” – cumulative return):
Theo Gutierrez và Pirinsky (2007) và Fang và cộng sự (2009), tác giả kiểm soát tốc độ thay đổi tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu. Do các nhà quản lý các quỹ đầu tư có khuynh hướng mua các chứng khoán có tỉ suất sinh lợi cao tương đối, điều này làm cho giá trị thị trường cao hơn đối với các cổ phiếu có tốc độ thay đổi tỉ suất sinh lợi cao.
Biến này được tính theo Jegadeesh và Titman (1993). Tỉ suất sinh lợi tích luỹ với độ trễ 6 tháng được tính bằng tích số các tỷ suất sinh lợi 6 tháng cuối năm.
Cum_ret = ∏
Trong đó, và lần lượt thế hiện giá giao dịch trung bình trong ngày cuối tháng và đầu tháng i trong năm cần tính toán.
3.3. Giả thuyết và phương pháp Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK
Trước khi thực hiện hồi quy các mô hình, ta phải tiến hành mô tả các biến, phân tích tương quan và kiểm định một số vi phạm để đảm bảo mô hình hồi quy thật sự có hiệu quả.
3.3.1. Kiểm định phương sai của các sai số thay đổi
Đối với phương pháp hồi quy cổ điển OLS, một trong những giả thiết quan trọng đó là phương sai của sai số là một số không đổi và bằng ϭ2. Tuy nhiên, thực tế hầu hết giả thiết này đều bị vi phạm trong các mô hình hồi quy.
Theo Kmenta (1986) các phương sai và đồng phương sai của các ước lượng OLS cho các giá trị β là thiên lệch và không nhất quán khi phương sai của sai số thay đổi nhưng bị bỏ qua. Do đó, các kiểm định giả thiết sẽ không còn giá trị nữa.
Một thủ tục kiểm định được ưa chuộng là sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange (LM), đây là một kiểm định cỡ mẫu lớn. Có bốn kiểm định LM phổ biến đó là: Glesjer (1969), Breusch-Pagan (1979), White (1980), Harvey-Godfrey (1976-1978), mỗi kiểm định có những đặc trưng khác nhau của phương sai sai số. Trong tất cả các phương pháp này, bước đầu tiên là hồi quy biến phụ thuộc và các biến độc lập để có được các phần dư. Từ phần dư này sẽ tiến hành hồi quy phụ theo từng phương pháp đã nêu trên để có được một trị số thông kê LM = n*R2 với n là số quan sát và R2 là phương sai không hiệu chỉnh trong hồi quy phụ. So sánh LM với giá trị kiểm định theo phân phối chi bình phương ( ) hoặc xác định giá trị p-value để đưa ra kết quả. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi sẽ được trình bày trong phần 4.4.
3.3.2. Kiểm định tự tương quan: Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK
Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần trong chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian. Mô hình hồi quy cổ điển OLS cho rằng sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với quan sát khác. Tuy nhiên, thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà sai số của các quan sát lại phụ thuộc nhau, tức là:
Cov(Ui, Uj) ≠ 0 (i ≠ j)
Khi chúng ta tiến hành mà không có hiện tượng tự tương quan thì các ước lượng OLS vẫn có thể là ước lượng tuyến tính, không chệch nhưng chúng lại không còn hiệu quả nữa, hay các ước lượng đó không còn là các ước lượng không thiên lệch tuyến tính tốt nhất (BLUE) nữa.
Việc xác định hiện tượng tự tương quan trong quá trình hồi quy là rất cần thiết nhằm xác định mô hình phù hợp và có ý nghĩa. Hiện nay có nhiều kiểm định được đưa ra như kiểm định Durbin – Watson, kiểm định Breusch – Godfrey (BG) và được tích hợp trong nhiều phần mềm thống kê. Nghiên cứu này sẽ kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Breusch – Godfrey (BG).
3.3.3. Phương trình hồi quy: Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK
Để hiểu được mối quan hệ đồng thời giữa thanh khoản của cổ phiếu, quản trị công ty, và giá trị doanh nghiệp của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, tác giả kiểm định các mô hình dựa trên nghiên cứu của Wei-Xuan li, Clara Chia-Sheng Chen and Joshep J.French (2012) được thực hiện đối với các công ty ở Nga. Các tác giả đã phát triển giả thuyết dựa trên mô hình lý thuyết của Durnev và Kim (2005) và Maug (1998). Maug (1998) chỉ ra rằng các cổ đông lớn có động lực để giám sát doanh nghiệp, vì thanh khoản của hị trường cho phép họ mua số cổ phần lớn của công ty với chi phí thấp hơn. Sự gia tăng giám sát này sẽ cải thiện cơ chế quản trị nội bộ của công ty. Trong khi, mô hình lý thuyết của Durnev và Kim’s dự báo rằng công ty được quản trị tốt hơn có giá trị cao hơn. Dựa trên các nghiên cứu này, tác giả kiểm định các giả thuyết cho các công ty Việt Nam như sau:
H1. Thanh khoản của cổ phiếu có tương quan dương với sự cải thiện trong quản trị công ty
H2. Quản trị công ty tốt hơn có tương quan với giá trị doanh nghiệp cao hơn
Dựa trên một cách đo lường thanh khoản thì không thể giải thích hết ảnh hưởng của thanh khoản tới quản trị công ty do thanh khoản có nhiều khía cạnh. Nhận biết các khía cạnh khác nhau của thanh khoản, tác giả sử dụng ba cách đo lường được sử dụng rộng rãi trong các lý thuyết: 1) Log của khối lượng giao dịch tính bằng triệu VNĐ Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK
(ln(volume) ; 2) Chỉ số kém thanh khoản Amihud (2002) (ILQ) và 3) tỉ lệ ngày không có tỉ suất sinh lợi (PZR)22. Hệ phương trình hồi quy SURE có công thức như sau:
Hệ phương trình 1:
Ln(CGIit) = c10 + c11 ln(volumeit) + c12 ln(assetsit) + c13 leverageit + εit (1)
Qit = c20 + c21 ln(CGIit) + c22 ln(salesit) + c23 cum_retit + εit
Trong đó, CGIit là điểm quản trị cho công ty i trong năm t; volumeit là khối lượng giao dịch bằng VNĐ; assetsit là giá trị sổ sách của tổng tài sản cuối năm tài chính; leverageit là tỉ lệ tổng nợ trên tổng vốn chủ sở hữu tại thời điểm cuối năm tài chính; Qit là Tobin’s Q23; saleit là tổng doanh thu năm t; và cum_retit là tỉ suất sinh lợi tích luỹ 6 tháng.
Ln chỉ logarit. Biến kiểm soát dựa trên các lý thuyết trước đây và dữ liệu có sẵn. Biến kiểm soát trong phương trình thứ nhất (sau đây gọi là phương trình CGI) bao gồm quy mô công ty (giá trị sổ sách của tổng tài sản), và tỷ lệ đòn bẩy. Công ty lớn có xu hướng có cấu trúc quản trị tốt hơn và họ nhìn chung có nhiều nhà đầu tư giám sát hoạt động quản lý. Hơn nữa, công ty lớn có khả năng niêm yết trên các sàn giao dịch hơn và do đó có khả năng có điểm quản trị cao hơn. Các nghiên cứu trước đây sử dụng tỉ lệ đòn bẩy là biến kiểm soát khi khảo sát quyết định công khai tự nguyện, thể hiện tính
Tỉ lệ ngày không có tỷ suất sinh lợi được phát triển bởi Lesmon và cộng sự (1999) và Lesmond (2005).
Xem bảng 1 về định nghĩa Tobin’s Q. minh bạch. Theo các lý thuyết đã có, tác giả kiểm soát tỉ lệ đòn bẩy trong phương trình CGI24.
Trong phương trình thứ hai (sau đây gọi là phương trình Q), tác giả kiểm soát doanh thu và tỉ suất sinh lợi tích luỹ (biến kiểm soát cho tốc độ thay đổi giá hay tốc độ thay đổi tỉ suất sinh lợi). Một công ty với doanh thu cao hơn thường có giá trị cao hơn do cơ hội tăng trưởng cao hơn25. Theo Gutierrez và Pirinsky (2007) và Fang và cộng sự (2009), tác giả kiểm soát tốc độ thay đổi tỉ suất sinh lợi cổ phiếu do các nhà quản lý các quỹ đầu tư có khuynh hướng mua các chứng khoán có tỉ suất sinh lợi cao tương đối, điều này đưa đến giá trị thị trường cao hơn cho các cổ phiếu có tốc độ thay đổi tỉ suất sinh lợi cao.
Hệ phương trình 1 cung cấp mô hình cơ sở. Mỗi chỉ số đo lường tính thanh khoản, chỉ số kém thanh khoản Amihud 2002 (ILQ) và tỉ lệ ngày không có tỉ suất sinh lợi (PZR) được thay thế vào mô hình cơ sở và hình thành hệ phương trình thứ 2 và 3. Uớc lượng hệ phương trình 2 và 3 được đưa vào nghiên cứu để kiểm tra tính vững của kết quả hồi quy. Hệ phương trình 2 và 3 được trình bày như sau:
Hệ phương trình 2:
QQit = c20 + c21ln(CGIit) + c22 ln(salesit) + c23 cum_retit + εit
Hệ phương trình 3:
Qit = c20 + c21ln(CGIit) + c22ln(salesit) + c23 cum_retit + εit
Theo Bradbury (1992) và Ho và Wong (2001).
Durnev và Kim (2005) cũng kiểm soát quy mô công ty sử dụng doanh thu làm biến đại diện trong kiểm định quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp và quản trị công ty.
Các thông số trong 3 mô hình được ước lượng đồng thời. Ước lượng trong phương trình hồi quy SURE hiệu quả và phù hợp hơn so với ước lượng OLS. Sai số chuẩn của các tham số trong mô hình hồi quy SURE được điều chỉnh hiện tượng phương sai thay đổi theoWhite (1980). Tác giả kỳ vọng, tính thanh khoản (hay kém thanh khoản) có ảnh hưởng tích cực (hoặc tiêu cực) với quản trị công ty, do đó tham số c11 được kỳ vọng là dương (hoặc âm) tương ứng với chỉ tiêu thanh khoản (hay kém thanh khoản) trong phương trình CGI. Ngoài ra, với giả thuyết một cấu trúc quản trị công ty tốt sẽ làm gia tăng giá trị doanh nghiệp nên c21 được kỳ vọng là dương trong phương trình Q.
3.3.4. Hồi quy có vẻ không liên quan – Seemingly Unrelated Regression (SURE) Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK
Về mặt thực nghiệm, nghiên cứu áp dụng phương pháp hồi quy dường như không có liên quan (SURE) để kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa thanh khoản, quản trị công ty và giá trị doanh nghiệp.
Phương pháp bình phương tối thiểu OLS với các ước lượng phi tham số của ma trận phương sai – hiệp phương sai là một phương pháp được sử dụng rộng rãi khi các mô hình tương quan của của phần dư chưa được biết đến. Đối với dữ liệu nhiều chuỗi thời gian thì hồi quy có vẻ không liên quan – SURE – dường như phù hợp hơn OLS.
Trong kinh tế lượng, phương pháp hồi quy có vẻ không liên quan hay phương trình hồi quy có vẻ không liên quan được đề xuất bởi Zellner năm 1962 là mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát bao gồm nhiều phương trình hồi quy, mỗi phương trình đều có biến phụ thuộc và các biến giải thích. Mỗi phương trình đó thể được hồi quy một cách riêng biệt do đó người ta mới gọi là dường như không liên quan (Green 2002).
SURE là một trong những phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (Generalized Least Squares – GLS). Nếu có vấn đề phương sai thay đổi, khi quan sát theo nhiều biến khác nhau, thì GLS được sử dụng. Phương trình tuyến tính tổng quát đối với phương pháp SURE được thể hiện đơn giản như sau:
Cụ thể là:
Trong đó là biến độc lập, = (1, , ,…, là vector của các biến giải thích đối với mỗi quan sát đơn vị i, là sai số không quan sát được, it là đại diện cho phương trình thứ I trong hệ thống quan sát thứ t (Moon and Perron, 2006). I là số của phương trình hồi quy và i=1,…n, t=1,…t là các quan sát, là chuyển vị của vector hệ số hồi quy không xác định cần được ước lượng.
Một phép đơn giản hóa mô hình là giả sử rằng β thay đổi theo từng nhóm chéo nhưng không kéo dài thêm thời gian. Nếu số hạng sai số u_it tuân theo giả thiết chuẩn của trung bình nhưng có phương sai thay đổi, không tự tương quan và không có tương quan đồng thời (tại thời điểm t) giữa các sai số (u_it) của bất kì phương trình nào, thì các phương trình trên về cơ bản là không có tương quan. Dùng bình phương tối thiểu đối với từng phương trình riêng rẽ, chúng ta sẽ có được các ước lượng không chệch, nhất quán và hiệu quả nhất. Một vấn đề của phương pháp này là những hiện tượng thông thường xảy ra trong bất kỳ nền kinh tế nào (như thay đổi lãi suất, cung tiền, chính sách thuế, chính trị,…) thường ảnh hưởng đến các sai số chéo khác nhau theo một cách tương tự dẫn đến tương quan đồng thời. Do đó, chúng ta sẽ có thể có:
Trong đó, các ϭ khác không. Bằng cách khai thác các đồng phương sai này, chúng ta có thể có các ước lượng thông số tốt hơn là khi thực hiện riêng rẽ đối với từng phương trình. Các bước như sau:
Bước 1: Ước lượng từng phương trình riêng rẽ bằng bình phương tối thiểu thông thường và tính phần dư ( );
Bước 2: Dùng các phần dư ước lượng được ở trên để ước lượng các phương sai và đồng phương sai ( với I,j = 1,2,3,…,n);
Bước 3: Dùng các ước lượng từ bước 2 để thực hiện các ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả khi (FGLS) của tất cả các thông số.
Mô hình trên được gọi là hồi quy có vẻ không liên quan (SURE), một thuật ngữ do Zellner (1962) đưa ra, vì chúng dường như không có tương quan, ngoại trừ tương quan giữa các phần dư.
Trong lý thuyết, khi biết độ lệch chuẩn, ta dùng Generalized (hoặc Weighted) Least Squares – WLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Tuy nhiên, trên thực tế, ta không biết độ lệch chuẩn. Nếu không biết độ lệch chuẩn ta dùng Feasible Generalized Least Squares (FGLS), thực hiện theo bốn trường phái: (1) Breusch &Pagan, (2) Glejser, (3) Harvey & Godfrey và (4) White. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp của Breusch & Pagan để xác định phương sai thay đổi. Luận văn: Thực trạng nghiên cứu các DN trên thị trường CK
XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY
===>>> Luận văn: Giải pháp nghiên cứu về thị trường chứng khoán VN
