TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ RỦI RO TÀI CHÍNH LÊN DỰ BÁO TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU.PDF

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM


NGUYỄN THỊ CẨM HỒNG


TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ
RỦI RO TÀI CHÍNH LÊN DỰ
BÁO TỶ SUẤT SINH LỢI
CỔ PHIẾU





LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ


Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM


NGUYỄN THỊ CẨM HỒNG

TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ RỦI RO
TÀI CHÍNH LÊN DỰ BÁO TỶ SUẤT
SINH LỢI CỔ PHIẾU

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng
Mã số : 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ



NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang



Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2013
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “Tác động của các yếu tố rủi ro tài chính
lên dự báo tỷ suất sinh lợi cổ phiếu” là công trình nghiên cứu của chính
tôi.
Ngoài những tài liệu tham khảo đã được trích dẫn trong luận văn,
tôi cam đoan rằng mọi số liệu và kết quả nghiên cứu của luận văn này
chưa từng được công bố hoặc được sử dụng dưới bất cứ hình thức nào.
TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2013
Tác giả


Nguyễn Thị Cẩm Hồng

MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU SỬ DỤNG TRONG BÀI
TÓM LƯỢC 1
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 2
1. Lý do chọn ñề tài 2
2. Mục tiêu nghiên cứu 2
3. Phương pháp nghiên cứu 2
4. Bố cục bài nghiên cứu 3
CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 4
CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU, CÁC BIẾN RỦI RO VĨ MÔ VÀ MÔ HÌNH
KIỂM ĐỊNH 8
1. Dữ liệu nghiên cứu 8
2. Mô tả các biến nghiên cứu và cách xử lý các biến 8
3. Mô hình kiểm ñịnh 10
3.1 Kiểm ñịnh phương sai sai số thay ñổi – heteroskedasticity 11
3.2 Kiểm ñịnh Wooldridge test: Kiểm ñịnh hiện tượng tương quan chuỗi 13
CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 22
1. Mô hình nghiên cứu 22
1.1 Hồi quy tỷ suất sinh lợi theo báo cáo khi có sự thay ñổi của lãi suất, tỷ giá hối
ñoái và giá cả hàng hóa 24
1.2 Hồi quy phân tích sai số dự báo khi có sự thay ñổi của lãi suất, tỷ giá hối ñoái
và giá cả hàng hóa 36


2. Gia tăng thông tin dự báo cho nhà phân tích 45
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 48

MỘT SỐ HẠN CHẾ CỦA BÀI NGHIÊN CỨU 52
TÀI LIỆU THAM KHẢO






DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU SỬ DỤNG TRONG BÀI
Bảng 1: Kiểm ñịnh phương sai sai số thay ñổi của mô hình khi thay ñổi rủi ro
trong hiện tại và ñộ trễ 3 quý 11
Bảng 2: Kiểm ñịnh phương sai sai số thay ñổi của mô hình khi thay ñổi rủi ro
trong hiện tại 12
Bảng 3: Kiểm ñịnh phương sai sai số thay ñổi của mô hình khi ảnh hưởng các rủi ro
có ñộ trễ 3 quý 12
Bảng 4: Kiểm ñịnh Wooldridge test cho mô hình của bảng 15 13
Bảng 5: Kiểm ñịnh Wooldridge test cho mô hình của bảng 16 13
Bảng 6: Kiểm ñịnh Wooldridge test cho mô hình của bảng 17 13
Bảng 7: Kết quả khắc phục phương sai sai số và tự tương quan bằng
mô hình GLS 14
Bảng 8: Kết quả khắc phục phương sai sai số thay ñổi và tự tương quan bằng
mô hình GLS chỉ xem xét ảnh hưởng các rủi ro hiện tại 16
Bảng 9: Kết quả hồi quy khắc phục hiện tượng tương quan chuỗi và phương sai
sai số thay ñổi ñối với mô hình chỉ xem xét ảnh hưởng các rủi ro biến trễ
ba quý 17
Bảng 10: Kiểm tra ña cộng tuyến và khắc phục hiện tương ña cộng tuyến
bằng cách sử dụng VIF (Variance Inflation Factor) 18
Bảng 11: Bảng kết quả kiểm ñịnh loại bỏ biến trễ 20
Bảng 12: Hồi quy loại bỏ biến giá trị hiện tại của IR, FX và COM 21
Bảng 13: Bảng thống kê mô tả rủi ro tài chính từ các biến vĩ mô 22

Bảng 14: Bảng thống kê biến tỷ suất sinh lợi theo báo cáo và biến kiểm soát ñược sử
dụng trong phân tích hồi quy 25
Bảng 15: Hồi quy tỷ suất sinh lợi bất thường ba ngày trước ngày công bố lợi nhuận
của biến ñộng lãi suất, tỷ giá hối ñoái, giá cả hàng hóa ở thời ñiểm hiện tại




và ñộ lệch chuẩn của tổng sản phẩm quốc nội, ñộ bất ổn của thị trường thay
ñổi . 29
Bảng 16: Hồi quy tỷ suất sinh lợi bất thường ba ngày trước ngày công bố lợi nhuận
của ñộ trễ của lãi suất, tỷ giá hối ñoái, giá cả hàng hóa và ñộ lệch chuẩn của
tổng sản phẩm quốc nội, ñộ bất ổn của thị trường thay ñổi 31
Bảng 17: Hồi quy tỷ suất sinh lợi bất thường ba ngày trước ngày công bố lợi nhuận
của lãi suất, tỷ giá hối ñoái, giá cả hàng hóa ở thời ñiểm hiện tại và ñộ trễ
của nó, ñộ lệch chuẩn của tổng sản phẩm quốc nội, ñộ bất ổn của thị trường
thay ñổi 33
Bảng 18: Thống kê các công ty trong mẫu có dữ liệu dự báo ñến thời ñiểm
hiện tại 36
Bảng 19: Hồi quy chênh lệch tỷ suất sinh lợi dự báo với các biến ñộc lập gồm rủi ro
hiện tại 41
Bảng 20: Hồi quy chênh lệch tỷ suất sinh lợi dự báo với các biến ñộc lập gồm rủi ro
với ñộ trễ 3 quý 42
Bảng 21: Hồi quy chênh lệch tỷ suất sinh lợi dự báo với các biến ñộc lập gồm rủi ro
hiện tại và ñộ trễ 3 kỳ 43


1

ĐỀ TÀI: TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỔ RỦI RO TÀI

CHÍNH LÊN DỰ BÁO TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU

TÓM LƯỢC
Bài nghiên cứu này xem xét bằng cách nào những rủi ro lãi suất, tỷ giá hối
ñoái và giá cả hàng hóa tác ñộng ñến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của nhà ñầu tư cũng
như các nhà phân tích. Những rủi ro tài chính này có tạo ra sự không chắc chắn về
tỷ suất sinh lợi dự báo của nhà ñầu tư và nhà ñầu tư có giải quyết ñược sự không
chắc chắn này hay không.
Kết quả bài nghiên cứu này cho thấy nhà ñầu tư và nhà phân tích gặp khó
khăn trong việc ước tính các rủi ro tài chính ñến tỷ suất sinh lợi dự báo. Kết quả cho
thấy rủi ro tài chính là nguyên nhân gây ra sự không chắc chắn về lợi nhuận dự báo
của nhà ñầu tư.
Mô hình sử dụng trong bài nghiên cứu này ñể giải quyết sự không chắc chắn
ñược tạo ra từ rủi ro tài chính ñến tỷ suất sinh lợi dự báo của nhà ñầu tư. Kết quả
cho thấy nhà ñầu tư không hoàn toàn giải quyết ñược sự không chắc chắn này mà
chỉ giải quyết ñược một phần sự không chắc chắc, khoảng gần 20% trong tổng sự
không chắc chắn ñược giải quyết trong bài nghiên cứu này.



2

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
1. Lý do chọn đề tài:
Trong thực tế người bên ngoài luôn có ít thông tin về tình hình hoạt ñộng của
công ty hơn các nhà quản trị, ban giám ñốc công ty, vì vậy có nhiều lý thuyết ñược
xây dựng ñể làm thế nào những rủi ro tài chính ảnh hưởng ñến dự báo tỷ suất sinh
lợi của nhà ñầu tư. Những rủi ro tài chính nào tạo ra sự không chắc chắn cho dự báo
của nhà ñầu tư.
Những thông tin trên báo cáo tài chính ñược các công ty công bố ra bên

ngoài là những thông tin vừa mang tính lịch sử vừa không phản ánh ñầy ñủ các rủi
ro mà công ty ñang ñối mặt hoặc sẽ ñối mặt trong tương lai. Những rủi ro này ảnh
hưởng ñến khả năng dự báo tỷ suất sinh lợi công ty của các nhà phân tích, các nhà
ñầu tư.
2. Mục tiêu nghiên cứu:
Liệu nhà ñầu tư có giải quyết ñược sự không chắc chắn ñược tạo ra từ rủi ro
tài chính lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu.
3. Phương pháp nghiên cứu:
Trong bài nghiên cứu này tôi sử dụng các mô hình hồi quy. Trước hết tôi sử
dụng các mô hình ñể kiểm ñịnh phương sai sai số thay ñổi
(heteroskedasticity) và kiểm ñịnh Wooldridge test ñể kiểm ñịnh hiện tượng
tương quan chuỗi.
Các mô hình hồi quy như:
 Hồi quy tỷ suất sinh lợi theo báo cáo của công ty khi lãi suất, tỷ giá
hối ñoái và giá cả hàng hóa thay ñổi.
3

 Hồi quy tỷ suất sinh lợi bất thường của chứng khoán trong ba ngày
trước ngày công bố báo cáo của công ty khi lãi suất, tỷ giá hối ñoái và
giá cả hàng hóa thay ñổi.
 Hồi quy sai số dự báo của nhà phân tích và những thay ñổi lãi suất, tỷ
giá hối ñoái và giá cả hàng hóa.
4. Bố cục bài nghiên cứu:
 Tôi thiết kế cấu trúc bài nghiên cứu ñể kiểm tra các chuỗi sự kiện sau:
 1) Các nhà ñầu tư và các nhà phân tích quan sát thông tin chung về
những thay ñổi của lãi suất (IR), tỷ giá hối ñoái (FX) và giá cả hàng
hóa (COM) trong quý t và quý t-1, t-2, t-3.
 2) Ngay cuối quý t hoặc gần cuối quý t, các nhà ñầu tư và các nhà
phân tích sử dụng thông tin mà họ có ñược về ñộ nhạy cảm rủi ro tài
chính công ty ñể tạo thành những kỳ vọng về những thay ñổi của lãi

suất, tỷ giá hối ñoái và giá cả hàng hóa xảy ra tại thời ñiểm và ñộ trễ
của nó có thể sẽ ảnh hưởng ñến các lợi nhuận công ty trong quý t.
 3) Lợi nhuận của công ty trong quý t ñược báo cáo trong quý t +1 và
sai số dự báo của nhà phân tích và nhà ñầu tư (ví dụ, báo cáo tỷ suất
sinh lợi) ñược quan sát.
 Bài nghiên cứu này ñược trình bày như sau:
 Chương 2: Các nghiên cứu trước ñây.
 Chương 3: Mô tả các lựa chọn mẫu và rủi ro của các nhân tố vĩ mô.
 Chương 4: Báo cáo kết quả về mối liên quan giữa thay ñổi của lãi suất,
tỷ giá hối ñoái và giá cả hàng hóa và tỷ suất sinh lợi theo báo cáo và
dự báo tỷ suất sinh lợi của nhà ñầu tư.
 Chương 5: Tổng kết.
4

CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
1. Wayne Guay và cộng sự (2003) “The influence of corporate risk exposures
on the accuracy of earnings forescasts”: xem xét bằng cách nào những biến
ñộng của lãi suất, tỷ giá hối ñoái và giá cả hàng hóa ảnh hưởng ñến lợi nhuận
kỳ vọng của nhà ñầu tư. Kết quả cho thấy nhà ñầu tư gặp khó khăn trong việc
ño lường ảnh hưởng của các rủi ro tài chính lên tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của
nhà ñầu tư. Tỷ suất sinh lời của cổ phiếu phụ thuộc vào những biến ñộng của
lãi suất, tỷ giá hối ñoái và giá cả hàng hóa ở hiện tại và ñộ trễ của nó. Những
rủi ro tài chính này làm gia tăng sự không chắc chắn về lợi nhuận dự kiến của
nhà ñầu tư, và nhà ñầu tư giải quyết ñược khoảng từ 28% ñến 56% sự không
chắc chắn ñược tạo ra bởi sự biến ñộng của lãi suất, tỷ giá hối ñoái và giá cả
hàng hóa.
2. Võ Thị Thúy Anh và Nguyễn Thanh Hải (2013) “Nghiên cứu các nhân tố
ảnh hưởng ñến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu tại thị trường chứng khoán
Việt Nam”: Kết quả cho thấy tỷ suất sinh lợi cổ phiếu chịu tác ñộng của hai
nhân tố cơ bản là lạm phát và chỉ số Nikkei, ñại diện cho tình hình kinh tế

khu vực trong ñó tác ñộng của lạm phát mạnh hơn rất nhiều. Ngành công
nghiệp và ngành tiêu dùng chịu tác ñộng tiêu cực của lạm phát ngoài kỳ vọng
lớn nhất. Các cổ phiếu của các doanh nghiệp có hiệu quả kinh doanh tốt chịu
tác ñộng của lạm phát thấp nhất. Tác ñộng của chỉ số Nikkei yếu nhưng mức
ñộ tác ñộng ñến cổ phiếu các ngành ít phân tán hơn.
3. Bhattacharya (1979): “Imperfect information, dividend policy and ‘the bird
in the hand’ fallacy”: tác giả giả ñịnh rằng nhà ñầu tư bên ngoài luôn có
thông tin không hoàn hảo về lợi nhuận của công ty và việc chi trả cổ tức bằng
tiền mặt bị ñánh thuế cao hơn so với thuế thu nhập. Bài nghiên cứu này giải
thích lý do tại sao công ty chi trả cổ tức bằng tiền mặt mặc dù có những bất
5

lợi về thuế như vậy. Kết quả bài nghiên cứu này cho thấy rằng chính sách chi
trả cổ tức như là một dấu hiệu về dòng tiền kỳ vọng của nhà ñầu tư.
4. Myers và Majluf (1984) “Corporate financing and investment decisions
when firms have information that investors do not have”: tác giả xem xét
rằng một công ty phải phát hành cổ phiếu ñể huy ñộng vốn từ nhà ñầu tư ñể
thực hiện các cơ hội ñầu tư. Giả ñịnh rằng các nhà quản lý có ñầy ñủ thông
tin hơn so với các nhà ñầu tư tiềm năng bên ngoài. Các nhà ñầu tư giải thích
quyết ñịnh của công ty một cách hợp lý: mô hình cân bằng của quyết ñịnh
phát hành – ñầu tư vào các dự án khả thi ñã ñược chọn trước. Mô hình này
cho thấy rằng các công ty có thể từ chối phát hành cổ phiếu và do ñó họ có
thể bỏ qua cơ hội ñầu tư. Mô hình này cũng giải thích ñược một số khía cạnh
của tài chính hành vi, trong ñó xu hướng dựa vào nguồn lực nội bộ từ các quỹ
và việc ưa thích sử dụng ñòn bẩy tài chính nếu công ty huy ñộng từ nguồn
vốn bên ngoài.
5. Demarzo và Duffie (1995) “Corporate incentives for hedging and hedge
accounting”: tác giả cho rằng thông tin ảnh hưởng ñến quản trị rủi ro tài
chính. Phòng ngừa rủi ro tài chính làm cải thiện thông tin về lợi nhuận của
công ty và nó cũng là dấu hiệu cho thấy khả năng quản trị và hiệu quả của dự

án ñầu tư. Các nhà quản trị và các cổ ñông có ñộng cơ truyền tải thông tin có
thể khác nhau, tuy nhiên ñứng ñầu những xung ñột này là chính sách phòng
ngừa rủi ro tối ưu. Tác giả cho thấy rằng những ñộng cơ ñó phụ thuộc vào
thông tin kế toán của công ty. Nếu việc thực hiện phòng ngừa rủi ro này
không ñược tiết lộ (ví dụ như báo cáo của công ty chỉ là tổng hợp thu nhập),
quản trị rủi ro với mục tiêu là làm giảm rủi ro hơn nếu tất cả rủi ro ñều ñược
biết. Trong trường hợp này, ñiều tốt nhất cho các cổ ñông là chỉ yêu cầu tổng
hợp các báo cáo của kế toán. Phòng ngừa rủi ro tài chính có thể làm hạn chế
6

những tổn thất cho công ty và do ñó làm giảm sự bất cân xứng thông tin giữa
các nhà quản lý và nhà ñầu tư.
6. Những bài nghiên cứu mở rộng cho thấy rằng các công ty xem xét chi phí
cung cấp thông tin từ khi tiến hành thiết lập ñến khi thực hiện. Ngoài ra, cơ
quan quản lý gồm Ủy ban Chứng khoán Mỹ - SEC (U.S. Securities and
Exchange Commission) và Tổ chức Tài chính kế toán Mỹ - FASB (Financial
Accounting Standard Board) ñã phát hiện ra sự không chắc chắn ñó và ñã
tiến hành các khảo sát các công ty ñể làm rõ các lập luận của họ (Ví dụ, giữa
năm 1990 và năm 1998 Tổ chức Tài chính kế toán Mỹ - FASB ñã ban hành
Báo cáo của Chuẩn mực Kế toán tài chính số 105,107, 119, và 133 tất cả
nhằm mục ñích yêu cầu các công ty phải thuyết minh các thông tin liên quan
ñến công cụ tài chính chẳng hạn như chứng khoán phái sinh. Năm 1997, Ủy
ban Chứng khoán Mỹ - SEC ñã ban hành báo cáo tài chính phát hành số 48
yêu cầu có ước tính không chỉ ñịnh tính mà phải ñịnh lượng ñược những tổn
thất tài chính có thể có từ những biến ñộng bất lợi về lãi suất, tỷ giá hối ñoái
và giá cả hàng hóa liên quan ñến hoạt ñộng của công ty.
7. Barton 2001 “Does the Use of Financial Derivatives Affect Earnings
Management Decisions?”: Bài nghiên cứu này cung cấp một bằng chứng phù
hợp với nhà quản trị sử dụng các công cụ tài chính phái sinh và chi phí trích
trước như là cách thay thế ñể làm ổn ñịnh thu nhập. Bài nghiên cứu này sử

dụng dữ liệu từ 1994 ñến 1996 của 500 công ty theo tạp chí Fortune, Tác giả
ước tính các phương trình mà ñộng cơ của nhà quản trị ñể duy trì sự ổn ñịnh
thu nhập thông qua phòng ngừa rủi ro tài chính và trích trước chi phí. Động
cơ này bao gồm cả việc gia tăng chi phí và giảm thuế thu nhập doanh nghiệp
và chi phí tài chính, tránh ñầu tư không hiệu quả và giảm bớt sự biến ñộng do
không ña dạng hóa trong ñầu tư hoặc ña dạng hóa thấp. Sau khi tác giả ñiều
7

chỉnh, tác giả tìm thấy có một sự liên kết chặt chẽ cùng chiều giữa việc sử
dụng các công cụ tài chính phái sinh và trích trước chi phí ñể ổn ñịnh thu
nhập.
8. Pincus và Rajgopal (2002) “The Interaction between Accrual Management
and Hedging: Evidence from Oil and Gas Firms”: Bài nghiên cứu ñiều tra
liệu các công ty sản xuất dầu mỏ và khí ñốt sử dụng các phương pháp trích
trước và phòng ngừa rủi ro ñể ổn ñịnh thu nhập. Các công ty tham gia vào
thăm dò và khai thác dầu thường phải ñối mặt với 2 loại rủi ro ñó là rủi ro về
giá dầu và rủi ro thăm dò dầu. Các công ty có thể lựa chọn phương pháp trích
trước chi phí ñể làm giảm ñộ bất ổn của thu nhập gây ra bởi giá dầu, nhưng
không thể phòng ngừa rủi ro trong hoạt ñộng thăm dò dầu. Bởi vì chi phí
phòng ngừa rủi ro và chi phí trích trước là rất cao, và các nghiên cứu trước
ñây của Haushalter 2000 và Barton 2001 cho rằng các nhà quản trị không thể
loại bỏ tất cả các rủi ro, tác giả kỳ vọng rằng nhà quản lý sẽ sử dụng các
phương pháp khác thay thế ñể làm ổn ñịnh thu nhập. Kết quả cho thấy rằng
một quá trình tuần tự theo ñó các nhà quản lý các công ty sản xuất dầu và khí
ñốt ñầu tiên phải xác ñịnh mức ñộ mà họ sẽ sử dụng ñể phòng ngừa rủi ro về
giá dầu, sau ñó, ñặc biệt là trong quý tư, quản lý ñộ bất ổn của thu nhập còn
lại bằng các hoạt ñộng mua bán ñể ổn ñịnh thu nhập.
9. Nghiên cứu thực nghiệm gần ñây như Minton và Schrand (1999), Gebhart và
cộng sự (2001), Lang và cộng sự (2002), và Easley và cộng sự (2002) ñều
cho thấy rằng sự không chắc chắn là nguyên nhân gây ra thông tin không

hoàn hảo và bất cân xứng thông tin ảnh hưởng ñến cấu trúc vốn và giá trị
công ty.


8

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU, CÁC BIẾN RỦI
RO VĨ MÔ VÀ MÔ HÌNH KIỂM ĐỊNH
1. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu của bài nghiên cứu này là các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở
Giao dịch Chứng khoán TP HCM từ quý 3 năm 2007 ñến quý 2 năm 2013. Mẫu ban
ñầu bao gồm 546 báo cáo công ty theo năm (1.872 báo cáo công ty theo quý). (Mặc
dù mức ñộ rủi ro liên quan ñộ nhạy cảm rủi ro của các công ty tài chính và công ty
dịch vụ công ích ñang ñược quan tâm, tôi loại trừ các công ty này bởi vì bản chất
của ñộ nhạy cảm rủi ro, hoạt ñộng phòng ngừa rủi ro ñược thực hiện ñể quản lý
những rủi ro này, số lượng và từng loại rủi ro và các hoạt ñộng phòng ngừa rủi ro là
khác hơn so với các công ty khác).
2. Mô tả các biến nghiên cứu và cách xử lý các biến
 Biến Abs(IR) và Top decile IR:
Bước 1
: Lấy dữ liệu lãi suất huy ñộng từ nguồn Ngân hàng Nhà Nước Việt
Nam theo tháng công bố tại website của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam
(xem

Bước 2
: Tính biến ñộng lãi suất theo quý – Abs(∆IR) = (Giá trị IR cuối
quý/Giá trị IR ñầu quý) – 1
Bước 3
: Tính tỷ suất sinh lợi từng tháng của từng cổ phiếu và sắp xếp.
Bước 4

: Để tính Top decile IR: chạy hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi
theo tháng của từng cổ phiếu và biến ñộng IR của từng tháng. Sử dụng hàm
excel “correl” ñể tính hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng theo
từng cổ phiếu và biến ñộng IR.
Bước 5
: Xếp hạng hệ số tương quan theo quý. Sử dụng hàm excel “Rank”
9

Bước 6: Sắp xếp giá trị ñã xếp hạng theo từng quý, lấy top 10% cao nhất từ
trên xuống cho giá trị là 1, các mã còn lại cho giá trị là 0.
 Biến Abs(FX) và Top decile FX:
Bước 1
: Lấy dữ liệu tỷ giá Đô la Mỹ và VND hàng tháng từ nguồn thống kê
của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam công bố tại website của Ngân hàng Nhà
Nước Việt Nam (xem

Bước 2
: Tính biến ñộng tỷ giá theo quý – Abs(∆FX) = (Giá trị FX cuối quý/
Giá trị FX ñầu quý) – 1
Bước 3
: Tính tỷ suất sinh lợi từng tháng của từng cổ phiếu và sắp xếp.
Bước 4
: Để tính Top decile FX: chạy hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi
theo tháng của từng cổ phiếu và biến ñộng FX của từng tháng. Sử dụng hàm
excel “correl” ñể tính hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng theo
từng cổ phiếu và biến ñộng FX
Bước 5
: Xếp hạng hệ số tương quan theo từng quý. Sử dụng hàm excel
“Rank”
Bước 6

: Sắp xếp giá trị ñã xếp hạng theo từng quý, lấy top 10% cao nhất từ
trên xuống cho giá trị là 1, các mã còn lại cho giá trị là 0.
 Biến Abs(COM) và Top decile COM:
Bước 1
: Lấy dữ liệu chỉ số giá cả hàng hóa theo tháng từ nguồn Goldman
Sachs Commodity Excess Return Index (xem
/>groups/products/gsci/components-weights-index-levels.html).
Bước 2
: Tính biến ñộng giá cả hàng hóa theo quý - Abs(∆COM) = (Giá trị
COM cuối quý/ Giá trị COM ñầu quý) – 1
Bước 3
: Tính tỷ suất sinh lợi từng tháng của từng cổ phiếu và sắp xếp.
10

Bước 4: Tính Top decile COM, chạy hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi
theo tháng của từng cổ phiếu và biến ñộng COM của từng tháng Sau ñó tính
hệ số tương quan. Sử dụng hàm excel “correl” ñể tính hệ số tương quan giữa
tỷ suất sinh lợi hàng tháng theo từng cổ phiếu và biến ñộng COM.
Bước 5
: Xếp hạng hệ số tương quan theo từng quý. Sử dụng hàm excel
“Rank”
Bước 6
: Sắp xếp giá trị ñã xếp hạng theo từng quý, lấy top 10% cao nhất từ
trên xuống cho giá trị là 1, các mã còn lại cho giá trị là 0.
 Tương tự với biến trễ 3 quý.
 Biến ñộ bất ổn thị trường – Volatility:
Bước 1: Tổng hợp dữ liệu tỷ suất sinh lợi theo ngày của tất cả các công ty
trong thời gian nghiên cứu
Bước 2
: Tính ñộ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi trong quý. Sử dụng hàm excel

“STDEV” theo tỷ suất sinh lợi hàng ngày của từng cổ phiếu.
 Biến Abs deviation in GDP:
Bước 1
: Tổng hợp dữ liệu GDP theo quý từ nguồn IMF - International
Moneytary Fund (xem chi tiết tại
Bước 2
: Tính thay ñổi GDP theo từng quý theo công thức = (GDP quý hiện
tại/ GDP quý trước) – 1
Bước 3
: Tính trung bình giá trị thay ñổi GDP trong suốt thời gian nghiên cứu
Bước 4
: Tính deviation GDP = thay ñổi GDP từng quý – Trung bình giá trị
GDP trong suốt thời gian nghiên cứu
3. Mô hình kiểm định
Tác giả thiết kế các kiểm ñịnh ñể xem liệu những thay ñổi của lãi suất, tỷ giá
hối ñoái và giá cả hàng hóa có gia tăng thông tin không chắc chắn mà nhà ñầu tư
phải ñối mặt với sự ước tính chính xác thu nhập, bằng cách kiểm ñịnh phương sai
11

sai số không ñổi – heteroskedasticity và kiểm ñịnh Lagram – Multiplier hiện tượng
tự tương quan.
3.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi – heteroskedasticity
Một trong những giả ñịnh quan trọng của mô hình OLS là phương sai sai số
không ñổi. Do ñó ñể kiểm ñịnh giả ñịnh này trong bài nghiên cứu sử dụng kiểm ñịnh
Breusch – Pagan / Cook – Weisberg test. Giả thuyết
0
H
cho rằng phương sai sai số
không thay ñổi qua thời gian. Kết quả kiểm ñịnh ñược trình bày trong bảng 1 ñối với
phương trình ñầy ñủ cả giá trị thay ñổi rủi ro trong hiện tại và ñộ trễ 3 quý.

Bảng 1: Kiểm định phương sai sai số thay đổi của mô hình khi thay đổi
rủi ro trong hiện tại và độ trễ 3 quý
Breusch – Pagan/Cook – Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variables: fitted values of absolute return
Chi2(1) = 40.13
Prob> Chi2 = 0.0000
Giá trị Prob = 0.0000 cho thấy bác bỏ giả thiết
0
H
, nghĩa là phương sai sai số thay
ñổi theo thời gian.
Kết quả kiểm ñịnh ñối với mô hình hồi quy chỉ xem xét ảnh hưởng rủi ro
trong hiện tại, ñược trình bày trong bảng 2.



12

Bảng 2: Kiểm định phương sai sai số không đổi của mô hình khi thay đổi
rủi ro trong hiện tại
Breusch – Pagan/Cook – Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variables: fitted values of absolute return
Chi2(1) = 35.32
Prob> Chi2 = 0.0000
Giá trị Prob = 0.0000 cho thấy bác bỏ giả thiết
0
H
, nghĩa là phương sai sai số thay

ñổi theo thời gian.
Cuối cùng, ñối với mô hình hồi quy chỉ xem xét ảnh hưởng các rủi ro có ñộ
trễ 3 quý, kết quả ñược trình bày trong bảng 3 cũng cho kết quả tương tự với
phương sai sai số thay ñổi.
Bảng 3: Kiểm định phương sai sai số không đổi của mô hình khi ảnh
hưởng các rủi ro có độ trễ 3 quý
Breusch – Pagan/Cook – Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variables: fitted values of absolute return
Chi2(1) = 12.95
Prob> Chi2 = 0.0003
Bài nghiên cứu tiếp tục thực hiện một kiểm ñịnh quan trọng nữa là kiểm ñịnh
tương quan chuỗi trong mô hình.


13

3.2 Kiểm định Wooldridge test: Kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi
Một trong những giả ñịnh quan trọng của mô hình OLS là không có hiện
tượng tương quan chuỗi trong phần dư. Do ñó, bài nghiên cứu tiếp tục thực hiện
kiểm ñịnh Wooldridge test nhằm phát hiện ra hiện tượng tương quan chuỗi. Giả
thuyết
0
H
: không có hiện tượng tương quan chuỗi. Kết quả kiểm ñịnh ñối với mô
hình của bảng 15 chỉ có ảnh hưởng các rủi ro trong hiện tại, mô hình của bảng 16
ñầy ñủ các biến rủi ro trong hiện tại và trễ 3 quý, mô hình của bảng 17 chỉ xem xét
ảnh hưởng các rủi ro trễ 3 quý ñược trình bày lần lượt trong các bảng 4, 5 và 6.
Bảng 4: Kiểm định Wooldridge test cho mô hình của bảng 15
Wooldridge test for autocorrelatin in panel data

Ho: no first – order autocorrelation
F (1, 77) = 13.534
Prob> F = 0.0004
Bảng 5: Kiểm định Wooldridge test cho mô hình của bảng 16
Wooldridge test for autocorrelatin in panel data
Ho: no first – order autocorrelation
F (1, 77) = 44.247
Prob> F = 0.0000
Bảng 6: Kiểm định Wooldridge test cho mô hình của bảng 17
Wooldridge test for autocorrelatin in panel data
Ho: no first – order autocorrelation
F (1, 77) = 6.486
Prob> F = 0.0129
14

Các giá trị Prob lần lượt ở các mô hình ñều cho giá trị < 5%, cho thấy bác bỏ
giả thuyết
0
H
và kết luận có hiện tượng tương quan chuỗi trong mô hình nghiên
cứu.
Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay ñổi và tự tương quan, tôi sử
dụng mô hình GLS. Kết quả mô hình với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi bất
thường (abnormal return) ñược trình bày trong bảng 7.
Bảng 7: Kết quả khắc phục phương sai sai số thay đổi và tự tương quan
bằng mô hình GLS
Coefficients: Generalized least squares
Panels: heteroskedastic
Correlation: No autocorrelation
Estimated covariances = 78 Number of obs = 1872

Estimated autocorrelations = 0 Number of
groups =
78
Estimated coefficients = 15 Time periods = 24
Wald chi2(14) = 597.04
Log lilelihood = 5457.204 Prob > chi 2 = 0.0000
Abnormal Return Coef. Std. Err.

z P>|z|
[95% Conf.
Interval]
Volatility .0468002

.0033035

14.17

0.000

.0403254

.0532749

IR 0016223

.0001893

-8.57

0.000

001993

001251

IR * Top decile 0003139

.0003915

-0.80

0.423

001081

000453

IR lag 0006679

.0001895

-3.53

0.000

001039

000297

IR lag * Top decile .0004089

.0003916

1.04

0.296

000359

.0011764

FX 1056405

.0161848

-6.53

0.000

137362

073919

15

FX * Top decile 0354915

.0381683

-0.93

0.352

110299

.0393169

FX lag .0323385

.0155161

2.08

0.037

.0019274

.0627496

FX lag * Top decile .0314474

.0365275

0.86

0.389

040145

.1030399

COM .0274064

.0029675

9.24

0.000

.0215903

.0332225

COM * Top decile .0045674

.0059633

0.77

0.444

007120

.0162553

COM lag 0054424

.0030429

-1.79

0.074

011406

.0005216

COM lag * Top
decile
.003932

.0058699

0.67

0.503

007573

.0154367

GDP .0038769

.0002301

16.85

0.000

.003426

.0043278

Constant .0017187

.0004053

4.24

0.000

.0009243

.0025131

Kết quả cho thấy biến ñộng giá chứng khoán, lãi suất, lãi suất trễ 3 kỳ, tỷ giá,
tỷ giá trễ 3 kỳ, giá hàng hóa, giá hàng hóa trễ 3 kỳ và ñộ lệch chuẩn GDP có ý nghĩa
thống kê ở mức 10%. Trong ñó, biến ñộng giá và tỷ suất sinh lợi bất thường có
tương quan dương, 1% tăng lên từ biến ñộng giá chứng khoán dẫn ñến tỷ suất sinh
lợi bất thường tăng 0,04%. Tương tự cho các biến khác.






16

Kết quả hồi quy khắc phục hiện tượng tương quan chuỗi và phương sai sai số
thay ñổi ñối với mô hình chỉ xem xét ảnh hưởng các rủi ro hiện tại ñược trình bày

trong bảng 8 như sau:
Bảng 8: Kết quả khắc phục phương sai sai số và tự tương quan bằng mô
hình GLS chỉ xem xét ảnh hưởng các rủi ro hiện tại
Coefficients: Generalized least squares
Panels: heteroskedastic
Correlation: No autocorrelation
Estimated covariances = 78 Number of obs = 1872
Estimated autocorrelations = 0 Number of
groups =
78
Estimated coefficients = 9 Time periods = 24
Wald chi2(14) = 512.66
Log lilelihood = 5427.309 Prob > chi 2 = 0.0000
Abnormal Return Coef. Std. Err.

z P>|z|
[95% Conf.
Interval]
Volatility .0430577

.0032408

13.29

0.000

.0367058

.0494096

IR 0014725

.0001734

-8.49

0.000

001812

001133

IR * Top decile 0004215

.0003838

-1.10

0.272

001174

.0003307

FX 1367219

.0158649

-8.62

0.000

167816

105627

FX * Top decile 0290458

.0375246

-0.77

0.439

102593

.0445011

COM .0302825

.0028062

10.79

0.000

.0247824

.0357826

COM * Top decile .0038816

.0058764

0.66

0.509

007636

.0153992

GDP .0034951

.0002273

15.38

0.000

.0030496

.0039406

Constant .002694

.0003652

7.38

0.000

.0019783

.0034097


17

Bảng 9: Kết quả hồi quy khắc phụ hiện tượng phương sai sai số thay đổi
và tương quan chuỗi đối với mô hình chỉ xem xét ảnh hưởng các rủi ro biến trễ
ba quý
Coefficients: Generalized least squares
Panels: heteroskedastic
Correlation: No autocorrelation
Estimated covariances = 78 Number of obs = 1872
Estimated autocorrelations = 0 Number of
groups =
78
Estimated coefficients = 9 Time periods = 24
Wald chi2(14) = 433.52
Log lilelihood = 5389.638 Prob > chi 2 = 0.0000
Abnormal Return Coef. Std. Err. z P>|z|
[95% Conf.
Interval]
Volatility .0368529

.0031588

11.67

0.000

.0306619

.043044

IR 0003794

.0001729

-2.19

0.028

000718

000040

IR lag * Top decile .000483

.0004035

1.20

0.231

000308

.0012739

FX .0462325

.0160663

2.88

0.004

.014743

.0777219

FX lag* Top decile .0246796

.0375979

0.66

0.512

049011

.0983702

COM 0148306

.0029018

-5.11

0.000

020518

009143

COMlag*Top decile .0019569

.0057469

0.34

0.733

009307

.0132205

GDP .0038047

.0002343

16.24

0.000

.0033456

.0042639

Constant .0009908

.000378

2.62

0.009

.00025

.0017317

Tác giả kiểm tra ña cộng tuyến và khắc phục hiện tượng ña cộng tuyến bằng
cách sử dụng VIF (Variance Inflation Factor), kết quả trong bảng 10 như sau:
18

Bảng 10: Kiểm tra đa cộng tuyến và khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến
bằng cách sử dụng VIF (Variance Inflation Factor)
SS df MS

Number of obs 1872
Model .106943977

14 .007638856

F( 14, 1857) 35.23
Residual .402695167

1857 .000216853

Prob > F 0.0000
Total .509639144

1871 .000272389

R-squared 0.2098
Adj R-squared 0.2039
Root MSE .01473
Abnormal Return Coef. Std. Err.

t P>|t|
[95%
Conf.
Interval]
Volatility
.0518277
.0034246

15.13
0.000
.0451112

.0585441

IR -
.0013847
.0002335

-

5.93
0.000
-
.001843
000927

IR * Top decile -
.0003649
.0004308

-
0.85
0.397
-
.00121
.00048

IR lag -
.0004169
.0002341

-
1.78
0.075
-
.000876
.0000423

IR lag * Top decile
.0002674

.0004343

0.62
0.538
-
.000584
.0011191

FX -
.1326497
.0197812

-
6.71
0.000
-
.171446
093854

FX * Top decile -
.0484008
.0486767

-
0.99
0.320
-
.143868
.0470661

FX lag
.0451064
.0188977

2.39
0.017
.0080435

.0821693

FX lag * Top decile
.0148332
.0489248

0.30
0.762
-
.081120
.1107865

COM
.0253482
.0036528

6.94
0.000
.0181842

.0325122

COM * Top decile
.0108459
.0070519

1.54
0.124
-
.002985
.0246764

COM lag -
.0082324
.0037428

-
2.20
0.028
-
.015573
000892

COM lag * Top
decile
-
.0032137
.0071327

-
0.45
0.652

-
.017203
.0107752

GDP
.0038887
.0002836

13.71
0.000
.0033323

.004445

Constant
.0024795
.0004931

5.03
0.000
.0015125

.0034465