Nghiên cứu các yếu tố kinh tế quyết định rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán Việt Nam

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

NGUYỄN THỊ THANH CHÂU

NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ KINH TẾ
QUYẾT ĐỊNH RỦI RO HỆ THỐNG TRÊN THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013


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

NGUYỄN THỊ THANH CHÂU

NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ KINH TẾ
QUYẾT ĐỊNH RỦI RO HỆ THỐNG TRÊN THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Chuyên ngành

: Tài chính – Ngân hàng

Mã số

: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS. NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu do chính tôi thực hiện dưới sự
hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Nguyễn Ngọc Định. Các nội dung nghiên cứu và kết
quả nghiên cứu trình bày trong luận văn này là trung thực. Dữ liệu sử dụng trong luận
văn có nguồn gốc rõ ràng, được trích dẫn cụ thể. Việc xử lý số liệu phục vụ cho công
tác phân tích được tác giả thực hiện cẩn trọng và có cơ sở khoa học. Tài liệu tham khảo
sử dụng để thực hiện luận văn này được trình bày đầy đủ tại danh mục tài liệu tham
khảo.

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 12 năm 2013
Tác giả luận văn

Nguyễn Thị Thanh Châu


MỤC LỤC
TRANG BÌA PHỤ
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG BIỂU
DANH MỤC PHỤ LỤC

TÓM LƯỢC ĐỀ TÀI ......................................................................................... 01
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ........................................ 03
1.1. Lý do chọn đề tài ........................................................................................... 03
1.2. Mục tiêu nghiên cứu ...................................................................................... 04
1.3. Câu hỏi nghiên cứu........................................................................................ 04
1.4. Đối tượng và Phạm vi nghiên cứu ................................................................. 04
1.5. Nội dung của đề tài........................................................................................ 04
1.6. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................... 05
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ................... 06
2.1. Các phương pháp ước tính hệ số rủi ro Beta .................................................. 06
2.2. Một số vấn đề cần quan tâm khi ước lượng hệ số rủi ro Beta ......................... 09
2.3. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây.......................................................... 10
2.3.1. Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính với rủi ro hệ
thống của công ty.................................................................................... 11
2.3.2. Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính và yếu tố kinh tế
vĩ mô với rủi ro hệ thống của công ty...................................................... 17
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU ........................ 29
3.1. Dữ liệu nghiên cứu ........................................................................................ 29
3.2. Quy trình thực hiện nghiên cứu ..................................................................... 30
3.2.1. Phần một ................................................................................................ 30
3.2.2. Phần hai .................................................................................................. 32


3.3. Mô tả và đo lường các biến trong mô hình ..................................................... 33
3.3.1. Đo lường hệ số Beta ............................................................................... 33
3.3.2. Đo lường các biến nghiên cứu trong mô hình.......................................... 34
3.4. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................... 42
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................... 44
4.1. Phân tích thống kê mô tả ............................................................................... 44
4.2. Kết quả nghiên cứu phần một ........................................................................ 45

4.2.1. Phân tích ma trận tương quan ................................................................ 46
4.2.2. Phân tích hồi quy theo phương pháp OLS .............................................. 46
4.3. Kết quả nghiên cứu phần hai ......................................................................... 49
4.3.1. Phân tích ma trận tương quan ................................................................. 49
4.3.2. Kết quả hồi quy theo phương pháp OLS, FEM và REM ......................... 51
4.3.3. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan .................. 55
4.3.4. Kết quả hồi quy theo phương pháp GLS ................................................. 55
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI .................................. 59
5.1. Kết luận ........................................................................................................ 59
5.2. Các hạn chế của đề tài .................................................................................. 59
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
STT

Từ viết tắt

Nội dung

1

GDP

Tổng thu nhập quốc dân

2

OLS

Phương pháp bình phương bé nhất

3

FEM

Mô hình tác động cố định

4

REM

Mô hình tác động ngẫu nhiên

5

GLS

Phương pháp bình phương bé nhất có trọng số

6

TSSL

Tỷ suất sinh lợi

7

CAPM

Mô hình định giá tài sản vốn


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng

Nội dung

Trang

2.1

Các nhân tố đặc trưng công ty quyết định rủi ro hệ thống

25

2.2

Các yếu tố kinh tế vĩ mô quyết định rủi ro hệ thống

27

3.1

Các yếu tố kinh tế quyết định rủi ro hệ thống trong mô
hình nghiên cứu

41

4.1

Kết quả thống kê mô tả

44

4.2

Kết quả ma trận tương quan của mô hình 3 và 4

46

4.3

Kết quả hồi quy OLS của mô hình 3 và 4

48

4.4

Kết quả ma trận tương quan của mô hình 6 và mô hình 7

50

4.5
4.6
4.7
4.8
4.9

Kết quả hồi quy OLS, FEM và REM của mô hình 6 (Loại
bỏ biến I)
Kết quả hồi quy OLS, FEM và REM của mô hình 6 (Loại
bỏ biến GD)
Kết quả hồi quy OLS, FEM và REM của mô hình 7 (Loại
bỏ biến I)
Kết quả hồi quy OLS, FEM và REM của mô hình 7 (Loại
bỏ biến GD)
Kết quả hồi quy GLS của mô hình 6 và 7 (Loại bỏ biến
GD)

51
52
53
54
58


DANH MỤC PHỤ LỤC
Phụ lục 3.1: Danh sách các công ty trong mẫu nghiên cứu.
Phụ lục 3.2: Kết quả ước tính hệ số Beta của các công ty từ 2008 – 2012.
Phụ lục 3.3: Kết quả tính toán các biến nghiên cứu trong mô hình.
Phụ lục 4.1: Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu.


1

TÓM LƯỢC ĐỀ TÀI

Khi đầu tư vào một loại cổ phiếu nào đó trên thị trường chứng khoán, các nhà

đầu tư luôn thường quan tâm đến hai vấn đề chính đó là tỷ suất sinh lợi (TSSL) của
chính cổ phiếu và mức độ rủi ro tương ứng gắn liền với TSSL đó. Bởi vì, TSSL của
bất kỳ một tài sản hoặc một cổ phiếu dành cho các nhà đầu tư sẽ thay đổi tùy theo
mức độ rủi ro mà các nhà đầu tư phải gánh chịu. Phần lớn các nghiên cứu trước đây
thường xem xét đến các yếu tố tác động đến TSSL của các cổ phiếu (hoặc công ty).
Khác với các nghiên cứu đó, luận văn này nghiên cứu về các yếu tố kinh tế quyết
định rủi ro hệ thống của công ty.
Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây cho thấy hệ số Beta được sử
dụng để đo lường rủi ro hệ thống của một cổ phiếu hoặc một công ty nói chung vẫn
bị ảnh hưởng bởi các yếu tố đặc trưng của công ty như tính thanh khoản, quy mô
công ty, đòn bẩy tài chính, đòn bẩy hoạt động, tỷ lệ chi trả cổ tức,... Điều này là
không đúng với những lý luận của mô hình CAPM cho rằng hệ số Beta của một
công ty là thước đo hiệu quả của rủi ro hệ thống trong một danh mục đầu tư được đa
dạng hóa hoàn toàn.
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là xem hệ số Beta có phải là thước đo
rủi ro hệ thống hiệu quả cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt
Nam hay không. Hay hệ số Beta bao gồm cả những biến động của các yếu tố đặc
trưng công ty.
Dữ liệu nghiên cứu của luận văn được lấy từ 188 công ty niêm yết trên thị
trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2008 – 2012. Các công ty này có
thời gian niêm yết tối thiểu là 5 năm. Tác giả đã sử dụng TSSL hàng tuần của các
công ty để ước tính hệ số Beta theo từng năm. Các biến đặc trưng riêng của công ty
được xem xét trong luận văn này là quy mô công ty, đòn bẩy tài chính, đòn bẩy hoạt
động, tỷ lệ chi trả cổ tức. Ngoài ra, tác giả còn xem xét ảnh hưởng của các yếu tố
kinh tế vĩ mô như giá trị vốn hóa thị trường, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thâm hụt Ngân
sách trên GDP đến rủi ro hệ thống của công ty.


2

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến rủi
ro hệ thống của các công ty tại Việt Nam; các yếu tố đó bao gồm đòn bẩy tài chính,
quy mô công ty, tỷ lệ chi trả cổ tức, giá trị vốn hóa thị trường, và tỷ lệ lạm phát.
Trong đó, các biến đòn bẩy tài chính và quy mô công ty có quan hệ cùng chiều với
rủi ro hệ thống. Ngược lại, các biến tỷ lệ chi trả cổ tức, giá trị vốn hóa thị trường và
tỷ lệ lạm phát có quan hệ ngược chiều với rủi ro hệ thống.
Ngoài phần tóm lược đã trình bày, nội dung của luận văn bao gồm 5 chương
với bố cục như sau:
•

Chương 1: Giới thiệu về đề tài

•

Chương 2: Tổng quan về các nghiên cứu trước đây

•

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

•

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

•

Chương 5: Kết luận


3

CHƯƠNG 1
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
1.1. Lý do chọn đề tài
Khi mua một cổ phiếu hoặc trở thành cổ đông của một công ty, các nhà đầu tư
bị đặt vào nhiều mối rủi ro. Các rủi ro này có thể được chia thành hai loại: Một là,
những rủi ro phát sinh từ những hoạt động của công ty chỉ ảnh hưởng đến một hoặc
một vài công ty, và được gọi là rủi ro công ty hay rủi ro không hệ thống. Hai là,
những rủi ro phát sinh từ những thay đổi của thị trường tác động đến nhiều hoặc tất
cả các công ty, và được gọi là rủi ro thị trường hay rủi ro hệ thống. Các nhà đầu tư
có thể loại bỏ rủi ro không hệ thống bằng cách sở hữu một danh mục đầu tư, trong
đó bao gồm nhiều loại cổ phiếu mà giá hoặc tỷ suất sinh lợi của chúng biến động
không cùng chiều với nhau. Tuy nhiên, việc đa dạng hóa không thể triệt tiêu được
rủi ro hệ thống.
Rủi ro hệ thống của một công ty là rất quan trọng bởi vì nó cho thấy rủi ro của
công ty có liên quan với rủi ro của thị trường; và nếu rủi ro của công ty cao hơn rủi
ro thị trường thì nó sẽ ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của công ty bởi vì những thay
đổi của rủi ro sẽ lập tức được phản ánh trong giá cổ phiếu tại các thị trường hiệu
quả. Ngày nay, các hoạt động kinh tế có liên quan đến nhiều loại rủi ro khác nhau.
Sự thay đổi của các yếu tố khác nhau như mức giá, các quy luật kinh tế và các yếu
tố ảnh hưởng đến cung cầu trên thị trường là một trong những lý do chính cho sự
không chắc chắn trong các hoạt động kinh tế. Sự phát triển của các hoạt động kinh
tế và sự gia tăng phá sản của các tổ chức tài chính khác nhau làm tăng tầm quan
trọng của việc quản lý rủi ro thông qua việc sử dụng các công cụ thích hợp để đo
lường và kiểm soát rủi ro thị trường. Vì vậy, việc tìm hiểu và xác định các yếu tố
quyết định rủi ro hệ thống có ý nghĩa quan trọng, giúp cho các nhà quản lý tài chính
của công ty có thể làm tăng giá trị của công ty, giúp công ty tránh việc phá sản,
cũng như thu hút các nhà đầu tư.

4

1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây cho thấy hệ số Beta được sử
dụng để đo lường rủi ro hệ thống của một cổ phiếu hoặc một công ty nói chung vẫn
bị ảnh hưởng bởi các yếu tố đặc trưng của công ty như tính thanh khoản, quy mô
công ty, đòn bẩy tài chính, đòn bẩy hoạt động, tỷ lệ chi trả cổ tức,... Điều này là
không đúng với những lý luận của mô hình CAPM cho rằng hệ số Beta của một
công ty là thước đo hiệu quả của rủi ro hệ thống trong một danh mục đầu tư được đa
dạng hóa hoàn toàn.
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là xem hệ số rủi ro Beta có phải là
thước đo rủi ro hệ thống hiệu quả cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng
khoán Việt Nam hay không. Hay hệ số Beta bao gồm cả những biến động của các
yếu tố đặc trưng công ty.
1.3. Câu hỏi nghiên cứu
Hệ số Beta có phải là thước đo rủi ro hệ thống hiệu quả của một công ty hay
không?
Các yếu tố kinh tế nào quyết định rủi ro hệ thống của các công ty niêm yết trên
thị trường chứng khoán Việt Nam?
1.4. Đối tượng và Phạm vi nghiên cứu
Các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM và Sở giao dịch
chứng khoán Hà Nội trong khoảng thời gian từ 01/01/2008 đến 31/12/2012.
1.5. Nội dung của đề tài
Nội dung của luận văn gồm 2 phần. Một là, tiến hành ước tính rủi ro hệ thống
của các cổ phiếu được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai
đoạn từ năm 2008 đến năm 2012. Việc ước tính hệ số rủi ro Beta được căn cứ vào
sự thay đổi tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu này so với sự thay đổi tỷ suất sinh lợi


5

của chỉ số thị trường, cụ thể là tỷ suất sinh lợi của chỉ số HSX-Index và HNXIndex.
Hai là, xem xét các yếu tố kinh tế quyết định rủi ro hệ thống của thị trường
chứng khoán Việt Nam. Các yếu tố tác động đến rủi ro hệ thống được xem xét trong
đề tài này được chia làm hai nhóm. Một là, nhóm các yếu tố tài chính của công ty
bao gồm: đòn bẩy tài chính (Financial Leverage), đòn bẩy hoạt động (Operating
Leverage), quy mô công ty (Size) và tỷ lệ cổ tức (Dividend Yields). Hai là, nhóm
các yếu tố kinh tế vĩ mô bao gồm: giá trị vốn hóa thị trường (Market
Capitalization), tỷ lệ lạm phát (Inflation Rate) và tỷ lệ thâm hụt Ngân sách Chính
phủ trên GDP (Government Deficit).
1.6. Phương pháp nghiên cứu
Để xem xét các yếu tố tác động đến rủi ro hệ thống của các công ty niêm yết
trên thị trường chứng khoán, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa yếu tố
theo dữ liệu bảng. Trong đó, biến phụ thuộc là biến rủi ro hệ thống của công ty
được giải thích bởi các biến độc lập, đó là các biến tài chính và các biến kinh tế vĩ
mô đã được đề cập ở trên.
Các phương pháp hồi quy OLS, FEM, REM được sử dụng để ước lượng cho
mô hình hồi quy. Sau đó, tác giả thực hiện kiểm định Likelihood, kiểm định LM và
kiểm định Hausman để lựa chọn ra mô hình tốt nhất trong số các mô hình hồi quy.
Các mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê (p-value < 0,05) sẽ được kiểm định
về tính hiệu quả của kết quả hồi quy thông qua kiểm định phương sai thay đổi, kiểm
định tự tương quan. Nếu mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi, hoặc hiện
tượng tự tương quan, hoặc có cả hai hiện tượng này thì tác giả tiến hành khắc phục
bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy GLS.
Để hỗ trợ cho việc tính toán và phân tích dữ liệu, tác giả sử dụng các phần
mềm Excel và Stata 11.0


6

CHƯƠNG 2
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Trong chương này, tác giả sẽ giới thiệu về một số bài nghiên cứu về rủi ro hệ
thống trên thế giới. Đầu tiên, tác giả sẽ trình bày một số phương pháp được sử dụng
để đo lường rủi ro hệ thống của một chứng khoán hoặc công ty; tiếp theo, tác giả sẽ
trình bày các kết quả nghiên cứu của một số nghiên cứu trước đây để làm cơ sở cho
việc lựa chọn các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số rủi ro Beta trong bài nghiên cứu của
chính tác giả.
2.1. Các phương pháp ước tính hệ số rủi ro Beta
Để có thể xác định mức rủi ro của một chứng khoán cụ thể, ta cần đo lường độ
nhạy cảm của chứng khoán đó đối với biến động của thị trường. Độ nhạy cảm này
gọi là Beta (β). Beta của một chứng khoán là hệ số đo lường độ nhạy cảm giữa tỷ
suất sinh lợi trên chứng khoán đó đối với tỷ suất sinh lợi trên chỉ số thị trường.
Beta cho ta biết khuynh hướng và mức độ biến động của một chứng khoán nào
đó đối với sự biến động của thị trường:
-

Nếu chứng khoán có β = 1, có nghĩa là giá chứng khoán đó sẽ di chuyển
cùng bước với thị trường;

-

Nếu chứng khoán có β < 1, có nghĩa là giá chứng khoán đó sẽ có mức
thay đổi ít hơn mức thay đổi của thị trường;

-

Nếu chứng khoán có β > 1, thì giá chứng khoán sẽ thay đổi nhiều hơn
mức dao động của thị trường.

Ví dụ, nếu Beta của một chứng khoán là 1.2, điều đó có nghĩa là giá chứng
khoán có biên độ dao động nhiều hơn thị trường 20%.
Chúng ta có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để ước tính hệ số rủi ro
Beta của một chứng khoán.


7

Cách thức đơn giản nhất để đo lường hệ số Beta là dựa vào hiệp phương sai
giữa TSSL của một chứng khoán với TSSL của thị trường và TSSL của thị trường
với phương sai của TSSL thị trường:
β=

Cov(i,m)
σଶ୫

Trong đó: Cov(i,m) là hiệp phương sai giữa tỷ suất sinh lợi của chứng khoán
(i) và tỷ suất sinh lợi của thị trường; σ2m là phương sai của tỷ suất sinh lợi thị
trường.
Ngoài công thức trên, trong thực tế, các nhà kinh tế học còn có thể sử dụng các
mô hình hồi quy để ước tính hệ số Beta. Phương pháp thường được sử dụng để ước
tính hệ số Beta của một cổ phiếu hoặc một công ty là hồi quy các TSSL của cổ
phiếu hoặc công ty theo TSSL của chỉ số thị trường.
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và tỷ suất sinh lợi của toàn bộ
thị trường được trình bày trong công thức dưới đây:
Ri = αi + βiRm + εi
Trong đó:
-

Ri : Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán (i).

-

αi : Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng độc lập với thị trường.

-

Rm : Tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường chứng khoán nào đó.

-

εi : Sai số ngẫu nhiên

-

βi : Hệ số Beta, đo lường độ nhạy cảm giữa tỷ suất sinh lợi trên
chứng khoán (i) đối với tỷ suất sinh lợi trên chỉ số thị trường.

Hệ số góc của phương trình hồi quy tương ứng với hệ số Beta của cổ phiếu và
đo lường mức độ rủi ro của cổ phiếu.
Hệ số rủi ro Beta còn có thể được ước tính thông qua mô hình định giá tài sản
vốn CAPM. Theo mô hình CAPM, lợi nhuận kỳ vọng bằng lợi nhuận không rủi ro
cộng với một khoản bù đắp rủi ro nhân với hệ số rủi ro hệ thống của chứng khoán
đó (hệ số β):
Ri = Rf + βi(Rm – Rf)


8

Trong đó:

-

Ri : Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán (i).

-

Rf : Tỷ suất sinh lợi phi rủi ro, có thể tính bằng tỷ suất sinh lợi của
trái phiếu chính phủ.

-

Rm: Tỷ suất sinh lợi của thị trường.

-

βi : Hệ số Beta, đo lường rủi ro của chứng khoán (i).

Trong thực tế, các nhà nghiên cứu có thể tùy vào mục đích của việc nghiên
cứu hoặc đặc điểm của đối tượng nghiên cứu, cũng như thị trường – nơi tiến hành
nghiên cứu – mà lựa chọn các phương pháp ước tính hệ số Beta khác nhau. Việc sử
dụng các phương pháp khác nhau để ước tính rủi ro hệ thống sẽ dẫn đến các kết quả
nghiên cứu khác nhau.
Thật vậy, Chee – Wooi Hooy và Chyn – Hwa Lee (2010) đã sử dụng 3 mô
hình khác nhau là mô hình CAPM, mô hình IFF3F và mô hình I4F để ước tính rủi ro
hệ thống của 7 hãng hàng không tại Đông Á trong giai đoạn từ năm 1996 – 2009.
Kết quả cho thấy có sự khác biệt về các yếu tố tác động đến rủi ro của các hãng
hàng không Đông Á khi sử dụng các phương pháp ước lượng hệ số Beta khác nhau.
Khi sử dụng rủi ro hệ thống của mô hình CAPM, chỉ có hiệu quả hoạt động được
tìm thấy là có ý nghĩa thống kê đáng kể trong số 11 biến giải thích. Hệ số R2 của mô
hình là 61.15% trong khi R2 hiệu chỉnh là 51.87%. Khi kết quả ước lượng hệ số

Beta của mô hình IFF3F và I4F được sử dụng, có nhiều yếu tố quyết định được tìm
thấy là có ý nghĩa thống kê đáng kể, đó là quy mô, hiệu quả hoạt động, an toàn hàng
không và khủng hoảng năm 2000. Đòn bẩy tài chính cũng được tìm thấy là yếu tố
quan trọng khi sử dụng mô hình I4F. Hệ số R2 tương ứng của 2 mô hình hồi quy là
56.87% và 53.53%, trong khi R2 hiệu chỉnh tương ứng là 45.33% và 42.43%.
Gần đây, trong một số bài nghiên cứu, các nhà kinh tế học đã dựa vào chỉ số
thị trường để ước tính hệ số Beta của cổ phiếu thay cho mô hình CAPM. Nghiên
cứu của Khaldoun M. Al-Qaisi (2011) đã dựa vào sự biến động giữa tỷ suất sinh lợi
của cổ phiếu và tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường để ước tính rủi ro hệ thống cho
một mẫu nghiên cứu gồm 43 công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán Amman


9

từ năm 2005 đến năm 2009. Tương tự, nghiên cứu của Kheder Alaghi (2013) cũng
đã sử dụng phương pháp này để tính toán rủi ro hệ thống cho 457 công ty phi tài
chính được niêm yết thị trường chứng khoán Tehran từ năm 2001 đến năm 2011.
Nguyễn Ngọc Vũ (2010) cũng sử dụng phương pháp này tính toán hệ số Beta (β)
của các công ty niêm yết tại sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội vì tác giả cho rằng
một số giả thiết trong mô hình CAPM không phù hợp với thị trường thế giới nói
chung và thị trường Việt Nam nói riêng.
2.2. Một số vấn đề cần quan tâm khi ước lượng hệ số rủi ro Beta(1)
Trên thế giới, tại các thị trường tài chính phát triển được xem như là thị trường
hiệu quả, hệ số Beta ở các thị trường này là một thước đo hiệu quả của rủi ro hệ
thống. Do đó, nhà đầu tư có thể tự mình tính toán hệ số Beta hay dựa vào các công
ty chuyên cung cấp dịch vụ tính toán như Bloomberg, Baseline, Value Line. Theo
Aswath Damodaran, có một số vấn đề mà các nhà nghiên cứu phải quan tâm đến
khi tiến hành ước tính hệ số rủi ro thị trường Beta của một cổ phiếu hay một công
ty.
Vấn đề thứ nhất liên quan đến độ dài của kỳ ước tính. Đa số những kết quả

ước lượng hệ số Beta của một số tổ chức trên thế giới, trong đó có kết quả của
Value Line và Standard&Poor, đều sử dụng kỳ ước tính là 5 năm, trong khi
Bloomberg chỉ sử dụng kỳ ước tính là 2 năm. Kỳ ước lượng dài hơn sẽ cung cấp
nhiều dữ liệu hơn; tuy nhiên, theo thời gian, những đặc tính của công ty có thể đã
thay đổi.
Vấn đề thứ hai liên quan đến tần suất thu thập TSSL của cổ phiếu, có thể là
hàng năm, hàng tháng, hàng tuần, hàng ngày và thậm chí là trong một ngày. Cách
sử dụng TSSL hàng ngày và trong ngày làm gia tăng số lượng mẫu quan sát trong
mô hình hồi quy nhưng sẽ khiến các kết quả ước lượng hệ số Beta bị sai lệch đáng
kể, liên quan đến vấn đề phi giao dịch. Sai số không giao dịch (nontrading bias)
phát sinh bởi vì TSSL trong những thời kỳ không giao dịch là bằng 0 (mặc dù thị
(1)

Xem Aswath DamoDaran, Định giá đầu tư tập 1, NXB Tài chính, Hà Nội, trang 233 – 234.


10

trường đã đi lên hoặc đi xuống đáng kể trong những thời kỳ đó). Việc sử dụng
TSSL trong thời kỳ không giao dịch trong mô hình hồi quy sẽ làm giảm sự tương
quan giữa TSSL của cổ phiếu và TSSL thị trường, dẫn đến làm giảm hệ số Beta của
cổ phiếu. Ví dụ, hệ số Beta ước tính cho các công ty nhỏ và dễ gặp phải vấn đề phi
giao dịch sẽ có khuynh hướng giảm xuống khi sử dụng TSSL hàng ngày. Những sai
lệch phi giao dịch này có thể được hạn chế một cách hiệu quả nếu chúng ta sử dụng
TSSL hàng tuần hoặc hàng tháng.
Vấn đề thứ ba liên quan đến việc lựa chọn chỉ số giá thị trường cho mô hình
hồi quy. Hầu hết các nhà cung cấp dịch vụ đều chọn cách thông thường là ước tính
hệ số Beta tương ứng với chỉ số giá thị trường mà tại đó công ty đang giao dịch cổ
phiếu của mình. Do vậy, Beta của các cổ phiếu Đức được ước tính dựa vào chỉ số
Frankfurt DAX, ở Anh là FTSE, ở Nhật Bản là Nikkei và ở Mỹ là NYSE

Composite hoặc S&P500.
Đối với các nhà đầu tư trong nước, cách này có thể đem lại cho họ một con số
đo lường rủi ro hợp lý, nhưng đối với các nhà đầu tư quốc tế hoặc xuyên quốc gia
thì không. Nhóm nhà đầu tư này nên sử dụng hệ số Beta tương ứng với một chỉ số
quốc tế. Ví dụ, Bloomberg đã ước lượng hệ số rủi ro Beta của hãng Boeing (1996 –
2000) trong tương quan với chỉ số MSCI (Morgan Stanley Capital International),
chỉ số này được tính toán dựa trên cổ phiếu từ nhiều thị trường khác nhau trên thế
giới.
2.3. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
Khi tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về những yếu tố ảnh
hưởng đến rủi ro hệ thống, tác giả thấy rằng có nhiều yếu tố quyết định rủi ro hệ
thống của một chứng khoán hay một công ty. Các yếu tố này được chia làm hai
nhóm chính là: nhóm các yếu tố kinh tế vĩ mô và nhóm các yếu tố tài chính của
công ty.


11

Dưới đây là một số bài nghiên cứu mà tác giả đã tham khảo để xây dựng mô
hình, cũng như lựa chọn các yếu tố cần xem xét có tác động đến giá trị của hệ số
Beta của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
2.3.1. Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính với rủi ro hệ
thống của công ty
Borde, S.F. (1998) xem xét các đặc điểm tài chính cụ thể ảnh hưởng đến rủi ro
của các nhà hàng từ một mẫu nghiên cứu gồm 52 nhà hàng trong khoảng thời gian
từ 1992 – 1995. Các mô hình sử dụng giải thích khoảng một nửa của sự đa dạng rủi
ro giữa các doanh nghiệp. Kết quả phân tích này cho thấy tính thanh khoản, tỷ lệ chi
trả cổ tức, lợi nhuận trên tài sản, và sự tăng trưởng của lợi nhuận trước thuế và lãi
suất là rất quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi rủi ro giữa các nhà hàng.
Ngược lại, đòn bẩy dường như có ảnh hưởng rất ít lên rủi ro thị trường. Nhìn chung,

rủi ro cao có thể có ảnh hưởng xấu đến chi phí vốn và có thể có nghĩa là một xác
suất cao của tình trạng mất khả năng thanh toán. Mặc dù, thanh khoản đầy đủ là cần
thiết cho khả năng thanh toán, nhưng tính thanh khoản quá cao có thể cho thấy rằng
nguồn lực sẵn có không được đầu tư vào tài sản hoạt động thường tạo ra lợi nhuận
cao hơn so với tiền mặt. Các công ty với tỷ lệ trả cổ tức thấp có rủi ro cao, vì tỷ lệ
trả cổ tức thấp có thể dẫn đến một mức độ cao của các quỹ nội bộ. Các nhà quản lý
phải trả tiền kiếm được mà không thể có được lợi nhuận từ đầu tư vào hoạt động
của nhà hàng. Lợi nhuận trên tài sản cao có liên quan đến rủi ro thấp và có xu
hướng làm tăng giá trị cổ đông. Tuy nhiên, tăng trưởng mạnh mẽ và nhanh chóng
có thể làm tăng rủi ro bởi căng thẳng nguồn nhân lực của một công ty và khả năng
của công ty để phát triển kiểm soát hiệu quả và một cấu trúc nội bộ hiệu quả.
Omet, G., và M. Al-Debi’e (2000) kiểm tra các mối quan hệ có thể tồn tại giữa
các hoạt động tài chính và rủi ro hệ thống của các ngân hàng thương mại giao dịch
trên sàn chứng khoán Amman (ASE). Mẫu nghiên cứu gồm 11 ngân hàng thương
mại niêm yết tại ASE trong khoảng thời gian từ 01/2000 đến 05/2006. Sáu chỉ số về
hoạt động tài chính được sử dụng là lợi nhuận, đòn bẩy, tính thanh khoản, an toàn


12

vốn, chất lượng tài sản và chất lượng doanh thu. Nghiên cứu chỉ ra rằng có ba chỉ số
hoạt động tài chính có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngân
hàng thương mại giao dịch trên ASE. An toàn vốn là có ảnh hưởng cùng chiều với
rủi ro hệ thống của cổ phiếu, trong khi, cả chất lượng tài sản và chất lượng doanh
thu là có ảnh hưởng ngược chiều với rủi ro hệ thống của cổ phiếu. Mô hình có hệ số
R2 khá cao, bằng 80%, cho thấy của phần lớn sự thay đổi trong rủi ro hệ thống của
các ngân hàng thương mại Jordan được giải thích bởi sự thay đổi của các chỉ số
hoạt động tài chính.
Huynjoon Kim, Zheng Gu và Anna S. Mattila (2002) nghiên cứu về đặc điểm
rủi ro của các công ty tín thác đầu tư bất động sản khách sạn. Mục đích của bài

nghiên cứu là điều tra rủi ro hệ thống và rủi ro không hệ thống của cổ phiếu các
công ty này; cũng như các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống, hoặc hệ số rủi ro Beta
của công ty. Bằng cách sử dụng dữ liệu tài chính của 19 công ty tín thác đầu tư bất
động sản khách sạn Mỹ từ 1993 – 1999, các tác giả thấy rằng 84% tổng số rủi ro
của các công ty là rủi ro công ty, rủi ro không hệ thống. Rủi ro hệ thống tương quan
thuận với đòn bẩy nợ và tăng trưởng nhưng tương quan nghịch với quy mô công ty.
Nhiều bài nghiên cứu đã điều tra về các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống của
ngành hàng không. Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm đều chỉ ra rằng các hệ số
hoạt động tài chính thật sự có quan hệ với rủi ro hệ thống của các hãng hàng không.
Lee, J.S. và S.C.S. Jang (2007) nghiên cứu về các yếu tố quyết định rủi ro hệ
thống của ngành hàng không Mỹ. Các tác giả cho rằng hiểu rõ bản chất rủi ro của
ngành hàng không có ý nghĩa rất quan trọng trong việc quản lý hiệu quả kinh
doanh. Mục đích chính của nghiên cứu này là nhằm điều tra mối quan hệ giữa các
biến đặc trưng công ty với rủi ro hệ thống (Beta). Kết quả nghiên cứu từ 16 hãng
hàng không trong giai đoạn từ 1997 – 2002 chỉ ra rằng rằng lợi nhuận, tăng trưởng,
và an toàn có quan hệ ngược chiều với các rủi ro hệ thống, trong khi đòn bẩy nợ và
quy mô của các hãng hàng không quan hệ cùng chiều với rủi ro hệ thống. Mối quan
hệ của đòn bẩy nợ, lợi nhuận, tăng trưởng, và an toàn với rủi ro hệ thống là phù hợp
với nghiên cứu thực nghiệm trước đây, nhưng mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô


13

của các hãng hàng không với rủi ro hệ thống là một phát hiện nghịch lý vì trái
ngược với lý thuyết tài chính có liên quan và nghiên cứu trước đây. Phát hiện độc
đáo này đề xuất những hàm ý quan trọng cho các Giám đốc điều hành hãng hàng
không cũng như các nhà đầu tư.
Chee – Wooi, Hooy và Chyn – Hwa, Lee (2010) nghiên cứu các yếu tố quyết
định rủi ro hệ thống của các hãng hàng không được niêm yết trên thị trường chứng
khoán ở Đông Á. Các tác giả chọn nghiên cứu các hãng hàng không ở Đông Á là vì

hai lý do. Lý do đầu tiên là phần lớn các nghiên cứu trước đây đều tập trung vào các
hãng hàng không ở Mỹ hoặc phương Tây, chỉ có một nghiên cứu kiểm tra các yếu
tố tiềm năng ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của ngành hàng không Đài Loan, nhưng
nghiên cứu của họ chỉ giới hạn bởi hai hãng hàng không. Lý do thứ hai là các hãng
hàng không trong khu vực Đông Á có đặc điểm và chiến lược phát triển khác với
các hãng hàng không tại thị trường châu Âu hay châu Mỹ(2). Vì vậy, các tác giả đã
chọn đối tượng nghiên cứu là các hãng hàng không trong khu vực Đông Á và mở
rộng việc nghiên cứu với nhiều hãng hàng không ở nhiều quốc gia hơn. Đó là 7
hãng hàng không lớn ở Nhật Bản, Triều Tiên, Hồng Kông, Đài Loan, Singapore,
Malaysia và Thái Lan.
Các yếu tố được lựa chọn để đưa vào mô hình nghiên cứu đó các yếu tố tài
chính của công ty như quy mô công ty (được đo lường bằng tổng tài sản), tính thanh
khoản (được tính bằng cách lấy tài sản lưu động trừ cho hàng tồn kho rồi chia cho
nợ ngắn hạn), TSSL trên tổng tài sản (được tính bằng lợi nhuận ròng chia cho toàn
bộ tài sản), đòn bẩy hoạt động (được tính bằng cách lấy % thay đổi trong lợi nhuận
từ hoạt động kinh doanh chia cho % thay đổi trong doanh thu), đòn bẩy tài chính
(được tính bằng tổng nợ chia cho tổng tài sản), hiệu quả hoạt động (được tính bằng
tổng lợi nhuận chia cho tổng tài sản), tốc độ tăng trưởng (được đo lường bằng %
thay đổi trong lợi nhuận trước thuế và lãi vay). Ngoài ra, tác giả còn muốn xem xét
rủi ro của các hãng hàng không sẽ nhạy cảm như thế nào đối với tai nạn hàng không
cũng như trong các giai đoạn khủng hoảng tài chính. Vì vậy, tác giả đã đưa thêm
2

Theo Damuri, Y.R. and Titik Anas (2004).


14

các biến giả về an toàn hàng không, và 3 biến giả đại diện cho 3 cuộc khủng hoảng
đó là khủng hoảng tài chính Châu Á 1997, khủng hoảng Dotcom năm 2000, và

khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008.
Bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, các tác giả đã cung cấp các bằng
chứng thực nghiệm mới mẻ về các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống cho ngành
hàng không tại khu vực Đông Á nói chung. Việc ước tính cho thấy rằng trong
những yếu tố cơ bản của công ty, chỉ có quy mô công ty và hiệu quả hoạt động biến
động cùng chiều và liên quan đáng kể đến rủi ro hệ thống, trong khi an toàn của
hãng hàng không là biến động ngược chiều và có liên quan đáng kể đến rủi ro hệ
thống. Kết quả của yếu tố an toàn hàng không là không giống với các nghiên cứu
trước đây, điều này có thể là do ảnh hưởng của thay đổi về giá do sử dụng dữ liệu
hàng năm hoặc có thể là do tăng nguy cơ không hệ thống công ty trong năm xảy ra
tai nạn hàng không. Cuối cùng, các tác giả ghi nhận rằng rủi ro hệ thống của hãng
hàng không Đông Á cao hơn đáng kể trong cuộc khủng hoảng Dotcom 2000, chứ
không phải trong cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á 1997 hay cuộc khủng hoảng
kinh tế thế giới năm 2008.
Toni Rowe và Jungsun (Sunny) Kim (2010) đã kiểm tra các yếu tố quyết định
rủi ro hệ thống hoặc hệ số rủi ro Beta của các công ty kinh doanh sòng bạc. Mục
tiêu đầu tiên của bài nghiên cứu liên quan đến việc điều tra liệu các biến tài chính
nhất định có ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của một công ty trong ngành cờ bạc hay
không. Mục tiêu thứ hai là phân tích xem liệu các biến tài chính dự đoán rủi ro hệ
thống của một công ty trước và trong thời kỳ suy thoái có khác nhau hay không.
Để thực hiện mục tiêu trên, một mô hình hồi quy tuyến tính nhiều biến đã
được tác giả sử dụng với hệ số rủi ro Beta là biến phụ thuộc và sáu biến tài chính
như là các biến độc lập. TSSL cổ phiếu và TSSL thị trường được sử dụng để ước
tính hệ số Beta của công ty thông qua mô hình thị trường. TSSL hàng tháng của cổ
phiếu được đo lường bằng phần trăm thay đổi của giá cổ phiếu, và được lấy từ cơ sở
dữ liệu WRDS (Wharton Research Data Services). TSSL hàng tháng của chỉ số
S&P500 được sử dụng như là TSSL của danh mục thị trường trong bài nghiên cứu


15

này. TSSL thị trường là phần trăm thay đổi của chỉ số S&P 500. Sáu biến tài chính
được cho là có ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của các công ty kinh doanh cờ bạc
trong nghiên cứu này bao gồm khả năng sinh lợi, tỷ lệ đòn bẩy, hiệu quả hoạt động,
tính thanh khoản, tỷ lệ tăng trưởng và quy mô công ty.
Tác giả sử dụng thông tin tài chính của 19 công ty kinh doanh cờ bạc được
niêm yết từ năm 2005 đến năm 2008. 19 công ty được lựa chọn là các công ty chỉ
kinh doanh cờ bạc đã được giao dịch công khai, có thông tin tài chính công khai, sở
hữu và điều hành ít nhất một sòng bạc trong bốn năm. Giai đoạn từ 2005 – 2008
được chọn để tiến hành việc nghiên cứu vì các lý do sau. Đầu tiên, đó là hai năm kết
thúc suy thoái kinh tế, năm 2007 và 2008, hai năm trước khi bắt đầu của suy thoái
kinh tế cũng được bao gồm. Lý do thứ hai để bắt đầu với năm 2005 và không sớm
hơn là các công ty kinh doanh song bạc đang gia nhập và rời khỏi thị trường mỗi
năm, và số lượng các công ty có thể được bao gồm trong nghiên cứu này sẽ ít hơn
nếu khoảng thời gian được xem xét dài hơn.
Tất cả các thông tin tài chính là dữ liệu thứ cấp có sẵn từ Compustat, đối với
một vài dữ liệu không có sẵn trên Compustat thì các báo cáo thường niên của công
ty với Ủy ban Chứng khoán và Hối đoái sẽ được sử dụng. Tất cả các tỷ lệ tài chính
được lựa chọn như là các biến của nghiên cứu này đã được tính toán bằng phần
mềm Excel và không được lấy từ Compustat.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, quy mô công ty là yếu tố duy nhất có tác động
cùng chiều đáng kể lên hệ số rủi ro Beta cả trước và trong thời kỳ suy thoái kinh tế.
Vòng quay tài sản là một yếu tố dự báo quan trọng duy nhất trước thời kỳ suy thoái
kinh tế, trong khi hệ số đòn bẩy chỉ có ý nghĩa trong thời kỳ suy thoái kinh tế.
Cuối cùng là nghiên cứu của Kheder Alaghi (2013) về các yếu tố quyết định
rủi ro hệ thống của các công ty được niêm yết trên thị trường chứng khoán Tehran.
Mục tiêu chính của bài nghiên cứu này là tìm ra các yếu tố đặc trưng của công
ty có thể quyết định đến rủi ro hệ thống. Để đạt được mục tiêu của bài nghiên cứu,
đầu tiên tác giả đã chọn dữ liệu nghiên cứu từ 457 công ty phi tài chính được niêm
yết thị trường chứng khoán Tehran từ năm 2001 đến năm 2011.

16

Rủi ro hệ thống của các công ty trong mẫu được ước tính bằng cách dựa vào
biến động của TSSL của công ty so với TSSL của chỉ số thị trường. Các biến tài
chính được tác giả sử dụng để kiểm tra tác động của chúng lên hệ số Beta là: Tính
thanh khoản, Đòn bẩy nợ, Hiệu quả hoạt động, Tỷ suất sinh lợi, Quy mô công ty.
Phương pháp hồi quy OLS được sử dụng để kiểm tra tác động của các yếu tố
tài chính lên giá trị của hệ số Beta. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, ngoài quy mô
công ty không có tác động đến rủi ro hệ thống, tất cả các biến tài chính còn lại đều
có ảnh hưởng đến giá trị của hệ số Beta ở mức ý nghĩa 5%. Cụ thể như sau:
-

Theo giả thuyết đầu tiên của bài nghiên cứu, tính thanh khoản có mối
quan hệ nghịch biến với hệ số Beta. Kết quả tìm thấy hoàn toàn phù hợp
với giả thuyết là với một đơn vị tăng thêm của tính thanh khoản sẽ làm
giảm rủi ro hệ thống 0.4581 đơn vị và ngược lại.

-

Giả thuyết thứ hai cho rằng giữa đòn bẩy nợ và rủi ro hệ thống có mối
quan hệ đồng biến. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng mức độ của đòn bẩy
nợ làm tăng rủi ro hệ thống. Để tránh rủi ro hệ thống tăng, các nhà quản
lý nên kiểm soát tài chính công ty bằng ý nghĩa của việc sử dụng nợ.

-

Giả thuyết thứ ba cũng được hỗ trợ bởi các kết quả nghiên cứu. Sự gia
tăng của hiệu quả hoạt động sẽ làm giảm rủi ro hệ thống và ngược lại.

-

Cuối cùng, kết quả thứ tư cũng được chấp nhận. Nói cách khác, một tỷ
suất sinh lợi cao hơn sẽ dẫn tới một rủi ro cao hơn

Bài nghiên cứu đã tiến hành phân tích mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và các
biến tài chính. Và bốn trong số năm biến tài chính đã xem xét được cho là các yếu
tố quyết định rủi ro hệ thống. Vì vậy, các nhà quản lý có thể ước tính các yếu tố này
để kiểm soát rủi ro hệ thống và để cải thiện hiệu quả tài chính cho một công ty. Mặc
dù, hệ số R2 không cao chỉ ra rằng còn có những yếu tố khác ngoài năm yếu tố được
nghiên cứu ở đây có thể ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống. Tuy nhiên, nó vẫn cho thấy
rằng 58% của sự thay đổi trong rủi ro hệ thống được giải thích bởi sự thay đổi của
bốn tài chính là tính thanh khoản, đòn bẩy nợ, hiệu quả hoạt động và tỷ suất sinh lợi
trên tài sản.


17

Những kết quả của bài nghiên cứu đã hỗ trợ cho lập luận của những bài nghiên
cứu trước đây, đó là các biến tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định
rủi ro hệ thống. Mục tiêu quan trọng của một công ty là làm tăng giá trị cho những
người nắm giữ cổ phiếu. Hiểu được các yếu tố liên quan tới rủi ro hệ thống thì rất
có ít cho các nhà đầu tư và các nhà quản lý công ty. Một tỷ lệ rủi ro cao hứa hẹn
một tỷ suất sinh lợi cao hơn, nhưng đồng thời nó cũng hứa hẹn một sự thiệt hại cao
hơn cho các nhà đầu tư. Để tránh thiệt hại, các nhà quản lý nên xem xét những nhân
tố có tác động đến rủi ro hệ thống để không đẩy giá trị của những người nắm giữ cổ
phiếu tới mức độ rủi ro cao hơn. Còn các nhà đầu tư cũng cần phải quan tâm đến
các yếu tố này để có thể đánh giá rủi ro của việc đầu tư theo mức độ chấp nhận rủi
ro của họ.

Hạn chế của bài nghiên cứu này có lẽ là bài nghiên cứu chỉ bao gồm các công
ty phi tài chính. Vì thế, việc xem xét các công ty tài chính được đề nghị cho các
nghiên cứu trong tương lai. Một hạn chế khác có liên quan đến số lượng các yếu tố
quyết định giá trị của hệ số Beta. Như đã thảo luận ở trên, các yếu tố quyết định
được tìm thấy chỉ giải thích được 58% sự thay đổi trong giá trị của rủi ro hệ thống,
điều này có nghĩa là còn có những yếu tố khác ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống. Do
đó, các tác giả đề xuất ý kiến cho những bài nghiên cứu trong tương lai là nên tìm
thêm nhiều hơn các yếu tố quyết định khác để đưa vào nghiên cứu.
2.3.2. Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính và các yếu tố
kinh tế vĩ mô với rủi ro hệ thống của công ty
Perry Sadorsky và Irene Henriques (2001) đã sử dụng dữ liệu bảng hàng quý
của 14 công ty lâm nghiệp trong giai đoạn từ tháng 01/1995 đến tháng 12/2000 để
nghiên cứu về các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống của ngành lâm nghiệp tại
Canada. Khác với một số nghiên cứu trước đây, tác giả sử dụng cả dữ liệu cụ thể
của công ty và các số liệu kinh tế vĩ mô để điều tra các yếu tố quyết định lên rủi ro
hệ thống. Các yếu tố vĩ mô có thể tác động lên độ nhạy cảm của giá cổ phiếu các
công ty lâm nghiệp Canada là giá cả hàng hóa, tỷ giá hối đoái và lãi suất. Ngoài các