(Tiểu luận) bài báo cáo nhóm các yếu tố ảnh hưởng đến phần trăm thay đổicủa giá cổ phiếu

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠIHỌC KINH TẾ - TÀI CHÍNH THÀNH PHỐ</b>

<b>HỒ CHÍ MINH</b>

<b>BÀI BÁO CÁO NHÓM</b>

<b>“Các yếu tố ảnh hưởng đến phần trăm thay đổicủa giá cổ phiếu”</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b>Mô tả biến:</b>

<b>1. Mơ hình 1: Giả sử hồi quy biến phụ thuộc RETURN dạng tuyến tính - tuyến tính</b>

<b>a. Phương trình hồi quy SRF: </b>

<b>Tên biếnÝ nghĩaĐơn vị</b>

EPS Tỉ suất thu nhập trên cổ phiếu USD ROE Tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu % ROK Tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư %

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

RETURN =−35.38863+0.424581 × DKR −0.006101× NETINC +0.067963 × EPS − 1.199551× ROE+1

<b>Ý nghĩa: Theo dữ liệu gồm 142 quan sát, với điều kiện các yếu tố khác không đổi</b>

BDKR = 0.424581 : Khi tỷ lệ nợ trên vốn tăng 1% thì giá cổ phiếu thay đổi tăng 0.424581% BNETINC = -0.006101 : Khi thu nhập ròng tăng 1 (triệu USD) thì giá cổ phiếu thay đổi giảm

<b>b. Ý nghĩa hệ số xác định R²: Cho biết 54.04% sự biến động về tỷ lệ nợ trên vốn, thu nhập </b>

ròng, tỉ suất thu nhập trên cổ phiếu, tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư, lương của CEO, giá cổ phiếu năm 1990, giá cổ phiếu năm 1994 được giải thích bởi sự thay đổi của giá cổ phiếu; 45.96% sự biến động của các biến độc lập trên được giải thích bởi các yếu tố khác.

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

<b>c. Khoảng tin cậy: </b>

<b>Ý nghĩa: Theo dữ liệu gồm 142 quan sát, với điều kiện các yếu tố khác không đổi</b>

BDKR : Khi tỷ lệ nợ trên vốn tăng 1% thì giá cổ phiếu thay đổi tăng trong khoảng 0.04% đến 0.81%.

BNETINC : Khơng có ý nghĩa BEPS: Khơng có ý nghĩa BROE: Khơng có ý nghĩa BROK: Khơng có ý nghĩa

BSALARY: Khi lương của CEO tăng 1 (nghìn USD) thì giá cổ phiếu thay đổi tăng trong khoảng

<b>d. Kiểm định mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc:</b>

Quan sát kết quả hồi quy mơ hình ta thấy rằng các biến độc lập DKR, SALARY, SP90, SP94 đều có P-value < α = 0.05

Kết luận: Các biến DKR, SALARY, SP90, SP94 đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Các biến độc lập còn lại đều có P-value > α = 0.05

Kết luận: Các biến này đều khơng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

<b>e. Kiểm tra đa cộng tuyến:</b>

Có 1 VIF lớn hơn 10

<b>Kết luận: Có hiện tượng đa cộng tuyếnTest lại: Loại bỏ biến ROK có VIF lớn nhất </b>

Khơng cịn VIF nào lớn hơn 10

<b>Kết luận: Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

<b>f. Wald Test - Kiểm định thừa biến:</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

<b>Loại bỏ biến thừa:</b>

<b>g. Ramsay Test - Kiểm định sót biến:</b>

H0: Mơ hình khơng bỏ sót biến Ta có: P-value = 0 < α = 0.05 => Bác Bỏ H0

<b>Kết luận: Mô hình có bỏ sót biến</b>

<b>h. Kiểm định phương sai của sai số thay đổi</b>

H0: Phương sai của sai số không thay đổi Ta có: P-value = 0 < α = 0.05 => Bác bỏ H0

<b>Kết luận: Mơ hình có phương sai của sai số thay đổi</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

<b>i. Serial Correlation LM Test - Kiểm định hiện tượng tự tương quan của sai số</b>

H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan Ta có: P-value = 0.5639 > α = 0.05 => Chấp nhận H0

<b>Kết luận: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quanj. Đánh giá mơ hình:</b>

<b>- Tất cả các biến độc lập đưa vào mơ hình đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%- Các biến độc lập mơ hình giải thích 52.3% sự biến động của giá cổ phiếu</b>

<b>- Mơ hình khơng mắc các lỗi: thừa biến, thiếu biến.- Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan- Mơ hình có phương sai của sai số thay đổi</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

<b>2.Mơ hình 2: Giả sử hồi quy biến phụ thuộc RETURN dạng tuyến tính - logarit</b>

Phương trình SRF: ^

RETURN =156.2040− 0. 023310× DKR −0.00 0520 × NETINC +0.0 08788 × EPS −0.398311 × ROE+ Ý nghĩa: Theo dữ liệu gồm 142 quan sát khi các điều kiện khác không đổi:

BDKR = − 0.023310 : Khi tỷ lệ nợ trên vốn tăng 1% thì giá cổ phiếu thay đổi giảm0. 023310% BNETINC = − 0.000520 : Khi thu nhập rịng tăng 1 (triệu USD) thì giá cổ phiếu thay đổi giảm 0.00 0520%

BEPS = 0.0 08788 : Khi tỉ suất thu nhập trên cổ phiếu tăng 1 (USD) thì giá cổ phiếu thay đổi tăng 0.0 08788%

BROE = − 0.398311: Khi tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu tăng 1% thì giá cổ phiếu thay đổi giảm 0.398311%

BROK = 0.247040: Khi tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư tăng 1% thì giá cổ phiếu thay đổi tăng

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

<b>Ý nghĩa hệ số xác định R²: Cho biết 72.9% sự biến động về tỷ lệ nợ trên vốn, thu nhập ròng,</b>

tỉ suất thu nhập trên cổ phiếu, tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư, lương của CEO, giá cổ phiếu năm 1990, giá cổ phiếu năm 1994 được giải thích bởi sự thay đổi của giá cổ phiếu; 27.1% sự biến động của các biến độc lập trên được giải <b>Khoảng tin cậy</b>

<b>Ý nghĩa: Theo dữ liệu gồm 142 quan sát, với điều kiện các yếu tố khác không đổi</b>

BDKR :Không có ý nghĩa BNETINC : Khơng có ý nghĩa BEPS: Khơng có ý nghĩa BROE: Khơng có ý nghĩa BROK: Khơng có ý nghĩa

BLOG(SALARY): Khi lương của CEO tăng 1% thì giá cổ phiếu thay đổi tăng trong khoảng

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

<b>Kiểm tra sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc</b>

Quan sát kết quả hồi quy mơ hình ta thấy rằng các biến độc lập LOG(SALARY), LOG(SP90), SP94 đều có P-value < α = 0.05

<b>Kết luận: Các biến LOG(SALARY), LOG(SP90), SP94 đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.</b>

Các biến độc lập còn lại đều có P-value > α = 0.05

<b>Kết luận: Các biến này đều khơng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.Kiểm tra đa cộng tuyến</b>

Có 1 VIF lớn hơn 10

<b>Kết luận: Có hiện tượng đa cộng tuyếnTest lại: Loại bỏ biến ROK có VIF lớn nhất </b>

Khơng cịn VIF nào lớn hơn 10

<b>Kết luận: Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

<b>Wald Test - Kiểm định thừa biến:</b>

H0: Mơ hình có 4 biến thừa Ta có: P-value = 0.7285 > α = 0.05 => Chấp nhận H0

<b>Kết luận: Mơ hình có 4 biến thừa => loại bỏ 4 biến thừaLoại bỏ biến thừa:</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

<b>Ramsay Test - Kiểm định sót biến:</b>

H0: Mơ hình khơng bỏ sót biến Ta có: P-value < α = 0.05 => Bác Bỏ H0

<b>Kết luận: Mơ hình có bỏ sót biếnKiểm định phương sai của sai số thay đổi</b>

H0: Phương sai của sai số khơng thay đổi Ta có: P-value = 0 < α = 0.05 => Bác bỏ H0

<b>Kết luận: Mơ hình có phương sai của sai số thay đổi</b>

<b>Serial Correlation LM Test - Kiểm định hiện tượng tự tương quan của sai số</b>

H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan Ta có: P-value = 0.8467 > α = 0.05 => Chấp nhận H0

<b>Kết luận: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

<b>Đánh giá mơ hình:</b>

<b>- Tất cả các biến độc lập đưa vào mơ hình đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%- Các biến độc lập mô hình giải thích 72.5% sự biến động của giá cổ phiếu</b>

<b>- Mơ hình khơng mắc các lỗi: thừa biến, thiếu biến.- Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan- Mơ hình có phương sai của sai số thay đổi</b>

</div>