Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp "Các chỉ số tài chính ảnh hưởng đến giá cổ phiếu VN30 niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam" do sinh viên Lê Tiến Đạt thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Đặng Thị Quỳnh Anh tại Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh (chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, mã số 7 34 02 01, năm 2023).

Vấn đề nghiên cứu xuất phát từ nhu cầu thực tiễn của các nhà đầu tư cá nhân trên thị trường chứng khoán trong việc tìm kiếm quy luật và công cụ định lượng nhằm đánh giá sự biến động của giá cổ phiếu doanh nghiệp niêm yết. Mặc dù có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước (như Sanjeet Sharma, 2011; Anil Kumar Goyal & Akshita Gupta, 2019; Yuni Tannia & Suharti, 2020; Trương Đông Lộc & Nguyễn Minh Nhật, 2016; Đỗ Thị Mỹ & Nguyễn Thị Thu Hiền, 2021; Đặng Ngọc Hùng và cộng sự, 2022) tiếp cận mối quan hệ giữa thông tin tài chính và giá cổ phiếu, kết quả thực nghiệm vẫn chưa có sự thống nhất do khác biệt về bối cảnh thị trường, phương pháp tiếp cận và cách lựa chọn biến số. Tại Việt Nam, các nghiên cứu định lượng chuyên sâu đo lường toàn diện mức độ tác động của các chỉ số tài chính đối với nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn (rổ VN30) vẫn cần được bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm có độ tin cậy cao.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định cụ thể như sau:

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định và đo lường sự ảnh hưởng của các chỉ số tài chính đến giá cổ phiếu VN30 niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016–2022, từ đó đưa ra các khuyến nghị giúp nhà đầu tư ra quyết định chính xác hơn.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định các chỉ số tài chính tác động đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp thuộc nhóm VN30 niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016–2022.
    2. Đo lường mức độ ảnh hưởng của các chỉ số tài chính tác động đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp thuộc nhóm VN30 niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016–2022.
    3. Đưa ra những khuyến nghị nhằm giúp cho nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định đầu tư cổ phiếu thuộc nhóm VN30.

Câu hỏi nghiên cứu của đề tài gồm 3 nội dung:

  1. Các chỉ số tài chính nào tác động đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp thuộc nhóm VN30 niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016–2022?
  2. Mức độ ảnh hưởng của các chỉ số tài chính tác động đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp thuộc nhóm VN30 niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016–2022 như thế nào?
  3. Đưa ra những khuyến nghị nào nhằm giúp cho nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định đầu tư cổ phiếu?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các chỉ số tài chính tác động đến giá cổ phiếu VN30 niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: 30 doanh nghiệp thuộc rổ chỉ số VN30 niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn từ 01/01/2016 đến 31/12/2022. Đây là mốc thời gian thị trường chứng khoán Việt Nam trải qua nhiều biến động lớn, bao gồm tác động của đại dịch Covid-19 trong hai năm 2020–2021 (chỉ số VN-Index tăng từ gần 250 điểm năm 2009 lên 1.000 điểm năm 2019, sau đó sụt giảm về 650 điểm vào tháng 3/2020 trước khi phục hồi).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Khóa luận tổng hợp lý thuyết về bản chất cổ phiếu theo Luật Chứng khoán 2019 và phân loại 4 giá trị của cổ phiếu theo Bùi Kim Yến & Nguyễn Minh Kiều (2011): Mệnh giá (Face value - quy định 10.000 đồng), Giá trị sổ sách (Book value - BV), Giá trị nội tại (Intrinsic value), và Giá trị thị trường (Market value - P, được lựa chọn làm biến phụ thuộc của mô hình).

Mô hình nghiên cứu kế thừa nền tảng định giá từ mô hình của Ohlson (1995) và nghiên cứu của Trương Đông Lộc & Nguyễn Minh Nhật (2016), đồng thời mở rộng thêm các nhóm chỉ tiêu tài chính theo Ngô Thế Chi & Nguyễn Trọng Cơ (2008). Mô hình kinh tế lượng tổng quát bao gồm 7 biến độc lập đại diện cho 4 nhóm năng lực tài chính của doanh nghiệp:

$$\text{P}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{ROA}{it} + \beta_2 \text{ROE}{it} + \beta_3 \text{EPS}{it} + \beta_4 \text{PBV}{it} + \beta_5 \text{DER}{it} + \beta_6 \text{DAR}{it} + \beta_7 \text{LNSIZE}{it} + \varepsilon_{it}$$

Ký hiệu Tên biến Loại biến Đơn vị Công thức xác định Kỳ vọng dấu
P Giá cổ phiếu Phụ thuộc Nghìn đồng Giá đóng cửa điều chỉnh ngày giao dịch cuối quý/cuối năm -
ROA Tỷ suất sinh lời trên tài sản Độc lập % Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản (+)
ROE Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu Độc lập % Lợi nhuận ròng / Vốn chủ sở hữu (+)
EPS Thu nhập trên mỗi cổ phiếu Độc lập Đồng Lợi nhuận ròng / Số lượng cổ phiếu đang lưu hành (+)
PBV Giá trên giá trị sổ sách Độc lập Lần Giá cổ phiếu / Giá trị sổ sách của cổ phiếu (+)
DER Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu Độc lập % Tổng nợ / Vốn chủ sở hữu (-)
DAR Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản Độc lập % Tổng nợ / Tổng tài sản (-)
LNSIZE Quy mô doanh nghiệp Độc lập - Ln(Tổng tài sản) (+)

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 30 doanh nghiệp VN30 và dữ liệu giao dịch trên trang thông tin tài chính finance.vn trong giai đoạn 2016–2022 (chuỗi dữ liệu bảng gồm 28 quý).
  • Quy trình phân tích dữ liệu: Sử dụng phần mềm Microsoft Excel để xử lý, làm sạch số liệu và phần mềm Stata 17 để chạy các mô hình kinh tế lượng.
  • Phương pháp ước lượng:
    1. Thống kê mô tả và phân tích ma trận hệ số tương quan Pearson giữa các biến.
    2. Kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
    3. Thực hiện hồi quy dữ liệu bảng qua 3 mô hình: Mô hình bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    4. Lựa chọn mô hình tối ưu thông qua các kiểm định: Kiểm định F (so sánh OLS và FEM), Kiểm định Breusch & Pagan Lagrangian Multiplier (so sánh OLS và REM), Kiểm định Hausman (so sánh FEM và REM).
    5. Kiểm định các khuyết tật của mô hình được chọn: Kiểm định Modified Wald nhằm phát hiện phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) và Kiểm định Wooldridge nhằm phát hiện hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation).
    6. Sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares – FGLS) để khắc phục toàn bộ các khuyết tật của mô hình.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu về vấn đề nghiên cứu

Chương mở đầu thiết lập tính cấp thiết của việc nhận diện các chỉ số tài chính tác động đến giá cổ phiếu VN30. Tác giả trình bày mục tiêu nghiên cứu tổng quát và 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu (30 mã cổ phiếu VN30 trên HOSE từ năm 2016 đến năm 2022). Chương 1 cũng giới thiệu định hướng phương pháp định lượng và cấu trúc tổng thể 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về giá cổ phiếu và các chỉ số tài chính tác động lên giá cổ phiếu

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về cổ phiếu, cơ chế hình thành giá thị trường và phân loại các thước đo giá trị cổ phiếu. Tác giả đi sâu phân tích ý nghĩa kinh tế và công thức của 7 chỉ số tài chính thuộc 4 nhóm: nhóm sinh lời (ROA, ROE), nhóm giá thị trường (EPS, PBV), nhóm đòn bẩy tài chính (DER, DAR) và nhóm quy mô doanh nghiệp (SIZE).

Bên cạnh đó, chương 2 lược khảo các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước:

  • Nghiên cứu quốc tế: Sanjeet Sharma (2011) tại Ấn Độ; Amarjit Gill và cộng sự (2012) trên 333 công ty niêm yết tại sàn NYSE (Hoa Kỳ); Anil Kumar Goyal & Akshita Gupta (2019) tại Sở giao dịch chứng khoán Bombay (BSE); Yuni Tannia & Suharti (2020) trên các doanh nghiệp nông nghiệp niêm yết tại Indonesia.
  • Nghiên cứu trong nước: Đinh Bảo Ngọc & Nguyễn Chí Cường (2016); Trương Đông Lộc & Nguyễn Minh Nhật (2016) trên 102 công ty niêm yết sàn HOSE giai đoạn 2008–2013; Lê Hà Diễm Chi (2021); Đỗ Thị Mỹ & Nguyễn Thị Thu Hiền (2021) trên 239 doanh nghiệp sàn HOSE giai đoạn 2015–2019; Đặng Ngọc Hùng và cộng sự (2021) áp dụng thuật toán LASSO trên dữ liệu giai đoạn 2008–2019.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 xây dựng quy trình nghiên cứu 5 bước chi tiết: chọn mẫu, thu thập dữ liệu thứ cấp, thiết lập mô hình hồi quy và giả thuyết, ước lượng/kiểm định kinh tế lượng trên Stata 17, và thảo luận đề xuất giải pháp. Tác giả xây dựng 7 giả thuyết nghiên cứu (H1 đến H7), đồng thời lập bảng mô tả chi tiết cách tính và kỳ vọng dấu tác động của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc giá cổ phiếu ($P$).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 phân tích bối cảnh biến động của chỉ số VN30 giai đoạn 2016–2022: khởi sắc từ quý 1/2016, đạt đỉnh vào quý 4/2017 (VN-Index tăng 43%, vốn hóa đạt gần 3.360 nghìn tỷ đồng, tương đương 74,6% GDP), suy giảm trong giai đoạn 2018–2019 do chiến tranh thương mại Mỹ - Trung, bùng nổ trở lại trong năm 2020–2021 đạt đỉnh vào quý 2/2021, và sụt giảm gần 40% trong năm 2022.

Tác giả trình bày kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu:

  • Giá cổ phiếu (P): Giá trị trung bình là 57,86 nghìn đồng (độ lệch chuẩn 46,2); cao nhất đạt 275 nghìn đồng (cổ phiếu SAB vào quý 2/2019), thấp nhất là 7,09 nghìn đồng (cổ phiếu POW vào quý 1/2020).
  • ROA: Trung bình 1,6% (độ lệch chuẩn 1,92%); cao nhất đạt 9,71% (VNM quý 1/2017), thấp nhất là -3,87% (VHM quý 4/2017).
  • ROE: Trung bình 4,96% (độ lệch chuẩn 3,67%); cao nhất đạt 28,79% (VHM quý 4/2016), thấp nhất là -19,62% (VHM quý 4/2017).
  • EPS: Trung bình 3.594,38 đồng (độ lệch chuẩn 2.517,97 đồng); cao nhất đạt 14.540 đồng (VJC quý 1/2018), thấp nhất là -3.492 đồng (VJC quý 4/2022).
  • PBV: Trung bình 2,74 lần (độ lệch chuẩn 1,89 lần); cao nhất đạt 12,68 lần, thấp nhất là 0 lần.
  • DER: Trung bình 5,85% (độ lệch chuẩn 5,877%); cao nhất là 23,53% (BID quý 4/2017), thấp nhất là 0,215% (VRE quý 1/2022).
  • DAR: Trung bình 0,69% (độ lệch chuẩn 0,23%); cao nhất là 0,95% (BID quý 4/2017), thấp nhất là 0,177% (VRE quý 1/2022).
  • LNSIZE: Trung bình 11,71 (độ lệch chuẩn 1,28); cao nhất là 14,56 (BID quý 4/2022), thấp nhất là 8,98 (MWG).

Kiểm định đa cộng tuyến cho thấy hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 (cao nhất là ROA với VIF = 9,42; thấp nhất là PBV với VIF = 1,36; Mean VIF = 4,63), xác nhận mô hình không vi phạm giả định đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Kết quả các kiểm định lựa chọn mô hình:

  • Kiểm định F: $F(7, 739) = 586,03$ với $\text{Prob} > F = 0,0000 < 0,05 \rightarrow$ Mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.
  • Kiểm định Breusch & Pagan Lagrangian: $\text{chibar2}(01) = 783,53$ với $\text{Prob} > \text{chibar2} = 0,0000 < 0,05 \rightarrow$ Mô hình REM phù hợp hơn Pooled OLS.
  • Kiểm định Hausman: $\text{chi2}(6) = 205,11$ với $\text{Prob} > \text{chi2} = 0,0000 < 0,05 \rightarrow$ Bác bỏ $H_0$, chọn mô hình tác động cố định (FEM).

Kết quả kiểm định khuyết tật trên mô hình FEM:

  • Kiểm định Modified Wald: $\text{chi2}(26) = 1998,54$ với $\text{Prob} > \text{chi2} = 0,0000 < 0,05 \rightarrow$ Mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
  • Kiểm định Wooldridge: $F(1, 29) = 13,123$ với $\text{Prob} > F = 0,0011 < 0,05 \rightarrow$ Mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc một.

Do mô hình FEM vi phạm hai giả định hồi quy, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để ước lượng lại các tham số.

Chương 5: Kết luận và các gợi ý cho nhà đầu tư

Chương 5 đúc kết các phát hiện thực nghiệm, diễn giải cơ chế tác động của từng chỉ số tài chính lên giá cổ phiếu VN30, đưa ra khuyến nghị thực tế cho nhà đầu tư trong việc chọn lọc danh mục cổ phiếu, đồng thời chỉ ra các giới hạn nghiên cứu của đề tài.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Kết quả ước lượng thông qua các mô hình hồi quy (OLS, FEM, REM) và mô hình hiệu chỉnh FGLS thể hiện trong bảng số liệu sau:

Biến độc lập Mô hình OLS (Hệ số / P-value) Mô hình FEM (Hệ số / P-value) Mô hình REM (Hệ số / P-value) Chiều tác động FGLS Mức ý nghĩa thống kê
ROA $0,07^{***}$ ($0,000$) $0,06^{***}$ ($0,002$) $0,07^{***}$ ($0,000$) Dương (+) Có ý nghĩa (1%)
ROE $-0,04^{***}$ ($0,000$) $-0,01^{*}$ ($0,090$) $-0,02^{***}$ ($0,004$) Không tác động Không có ý nghĩa
EPS $0,20^{***}$ ($0,000$) $0,114^{***}$ ($0,000$) $0,147^{***}$ ($0,000$) Dương (+) Có ý nghĩa (1%)
PBV $0,938^{***}$ ($0,000$) $0,650^{***}$ ($0,000$) $0,717^{***}$ ($0,000$) Dương (+) Có ý nghĩa (1%)
DER $-0,03^{***}$ ($0,000$) $-0,02^{***}$ ($0,006$) $-0,03^{***}$ ($0,000$) Âm (-) Có ý nghĩa (1%)
DAR $0,405^{***}$ ($0,001$) $-0,250$ ($0,288$) $0,090$ ($0,587$) Không tác động Không có ý nghĩa
LNSIZE $0,115^{***}$ ($0,000$) $0,189^{***}$ ($0,000$) $0,139^{***}$ ($0,000$) Dương (+) Có ý nghĩa (1%)
Hằng số $-0,114$ ($0,533$) $0,413$ ($0,236$) $-0,529^{**}$ ($0,042$) - -

(Ghi chú: $^{}$, $^{}$, $^{}$ tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5%, 1%).

Nghiên cứu xác định được 5 nhân tố có ý nghĩa thống kê tác động đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp thuộc nhóm VN30:

  1. Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA): Tác động cùng chiều (+). Doanh nghiệp sử dụng tài sản hiệu quả để tạo ra lợi nhuận cao sẽ thúc đẩy giá cổ phiếu gia tăng.
  2. Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS): Tác động cùng chiều (+). EPS cao phát đi tín hiệu khả quan về khả năng sinh lợi trên mỗi cổ phần, thu hút dòng tiền đầu tư.
  3. Giá trên giá trị sổ sách (PBV): Tác động cùng chiều (+). Chỉ số PBV cao thể hiện niềm tin và kỳ vọng tăng trưởng của thị trường đối với tiềm năng tương lai của doanh nghiệp.
  4. Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DER): Tác động ngược chiều (-). Tỷ lệ đòn bẩy tài chính quá cao làm gia tăng chi phí lãi vay và rủi ro thanh toán, dẫn đến sụt giảm giá cổ phiếu.
  5. Quy mô doanh nghiệp (SIZE): Tác động cùng chiều (+). Doanh nghiệp có quy mô tổng tài sản lớn có ưu thế thâm nhập thị trường vốn, năng lực sản xuất tối ưu và độ ổn định cao hơn, giúp giá cổ phiếu được định giá cao hơn.

Hai biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình cuối cùng là: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (DAR).

Đề xuất và khuyến nghị cho nhà đầu tư

  • Ưu tiên các chỉ số sinh lời cốt lõi: Nhà đầu tư nên tập trung theo dõi chỉ số ROA và EPS khi phân tích doanh nghiệp VN30, vì đây là các biến số phản ánh trực tiếp hiệu quả quản trị tài sản và lợi nhuận ròng phân phối cho cổ đông.
  • Đánh giá triển vọng qua PBV: Quan sát tỷ lệ PBV kết hợp với các chỉ tiêu định giá khác để xác định mức độ kỳ vọng của thị trường đối với cổ phiếu.
  • Kiểm soát rủi ro đòn bẩy tài chính: Thận trọng với các doanh nghiệp có hệ số DER cao vượt trội, bởi rủi ro nợ vay sẽ gây áp lực tiêu cực lên giá cổ phiếu trong các giai đoạn thị trường điều chỉnh.
  • Tận dụng lợi thế quy mô: Doanh nghiệp có quy mô tài sản lớn (LNSIZE cao) trong rổ VN30 có mức độ an toàn và khả năng chống chịu biến động thị trường tốt hơn.

Đóng góp của đề tài

  • Cung cấp bằng chứng thực nghiệm định lượng về mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính và giá cổ phiếu trên rổ chỉ số VN30 trong giai đoạn 2016–2022 (bao gồm cả chu kỳ biến động trước, trong và sau đại dịch Covid-19).
  • Ứng dụng quy trình kiểm định kinh tế lượng đầy đủ (F-test, Breusch-Pagan, Hausman, Modified Wald, Wooldridge) và xử lý triệt để các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan bằng ước lượng FGLS, nâng cao độ tin cậy của kết quả hồi quy.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra các điểm hạn chế và hướng mở rộng nghiên cứu:

  • Hạn chế về mẫu nghiên cứu: Mẫu khảo sát mới dừng lại ở 30 doanh nghiệp thuộc nhóm chỉ số VN30 niêm yết trên HOSE, chưa bao quát toàn bộ thị trường chứng khoán Việt Nam (các sàn HNX, UPCoM hoặc nhóm cổ phiếu vốn hóa vừa và nhỏ).
  • Hạn chế về khung thời gian: Dữ liệu nghiên cứu giới hạn trong giai đoạn 2016–2022 (7 năm).
  • Hạn chế về biến số: Mô hình tập trung vào 7 chỉ số tài chính nội tại của doanh nghiệp, chưa kết hợp các yếu tố kinh tế vĩ mô (lãi suất, lạm phát, tăng trưởng GDP, tỷ giá) hoặc các biến phi tài chính (năng lực quản trị, cơ cấu sở hữu, sự kiện thị trường).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu cho toàn bộ các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX; phân tích chuyên biệt theo từng nhóm ngành kinh tế; kéo dài chuỗi dữ liệu thời gian; bổ sung thêm các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô vào mô hình hồi quy.

Giá trị tham khảo

Tài liệu này hữu ích cho:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kế toán – Kiểm toán: Tham khảo khung phân tích định lượng dữ liệu bảng, phương pháp lựa chọn mô hình (Pooled OLS, FEM, REM) và quy trình xử lý khuyết tật bằng phần mềm Stata 17.
  • Người làm đề tài nghiên cứu về thị trường chứng khoán và định giá tài sản: Kế thừa phương pháp xác định biến, công thức tính toán và các kiểm định kinh tế lượng (Modified Wald, Wooldridge, FGLS).
  • Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức giao dịch nhóm cổ phiếu VN30: Tham khảo các số liệu thống kê mô tả, ma trận tương quan và mức độ nhạy cảm của giá cổ phiếu đối với các chỉ số tài chính trọng yếu (ROA, EPS, PBV, DER, SIZE).

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ nguồn nào và trong khoảng thời gian nào?

Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 30 công ty thuộc rổ chỉ số VN30 niêm yết trên sàn HOSE và trang thông tin tài chính finance.vn, kéo dài trong giai đoạn từ ngày 01/01/2016 đến ngày 31/12/2022 (chuỗi dữ liệu bảng 28 quý).

2. Tại sao tác giả phải sử dụng phương pháp hồi quy FGLS thay vì dừng lại ở mô hình FEM?

Sau khi kiểm định Hausman xác định mô hình tác động cố định (FEM) là phù hợp hơn REM ($\text{Prob} > \text{chi2} = 0,0000$), tác giả thực hiện kiểm định khuyết tật mô hình. Kết quả kiểm định Modified Wald phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi ($\text{Prob} > \text{chi2} = 0,0000$) và kiểm định Wooldridge phát hiện hiện tượng tự tương quan ($\text{Prob} > F = 0,0011$). Do đó, phương pháp hồi quy bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) được sử dụng để khắc phục hoàn toàn hai khuyết tật này, đảm bảo tính vững của các ước lượng.

3. Những chỉ số tài chính nào có tác động có ý nghĩa thống kê đến giá cổ phiếu VN30?

Nghiên cứu chứng minh có 5 chỉ số tài chính có ý nghĩa thống kê tác động đến giá cổ phiếu nhóm VN30 gồm: ROA (tác động dương, $p < 0,01$), EPS (tác động dương, $p < 0,01$), PBV (tác động dương, $p < 0,01$), SIZE (tác động dương, $p < 0,01$) và DER (tác động âm, $p < 0,01$).

4. Giá cổ phiếu và các chỉ số tài chính đạt giá trị lớn nhất và nhỏ nhất tại các doanh nghiệp nào trong mẫu?

  • Giá cổ phiếu (P): Cao nhất là 275 nghìn đồng (SAB, quý 2/2019); thấp nhất là 7,09 nghìn đồng (POW, quý 1/2020).
  • ROA: Cao nhất là 9,71% (VNM, quý 1/2017); thấp nhất là -3,87% (VHM, quý 4/2017).
  • ROE: Cao nhất là 28,79% (VHM, quý 4/2016); thấp nhất là -19,62% (VHM, quý 4/2017).
  • EPS: Cao nhất là 14.540 đồng (VJC, quý 1/2018); thấp nhất là -3.492 đồng (VJC, quý 4/2022).
  • DER và DAR: Đều đạt giá trị cao nhất tại BID vào quý 4/2017 (lần lượt là 23,53% và 0,95%); đạt giá trị thấp nhất tại VRE vào quý 1/2022 (lần lượt là 0,215% và 0,177%).
  • SIZE: Lớn nhất tại BID vào quý 4/2022 (LNSIZE = 14,56); nhỏ nhất tại MWG (LNSIZE = 8,98).

5. Những chỉ số nào trong mô hình đề xuất không có ý nghĩa thống kê?

Hai chỉ số không có ý nghĩa thống kê khi giải thích biến động giá cổ phiếu VN30 trong mô hình nghiên cứu là Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (DAR).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Tiến Đạt đã phân tích thực nghiệm tác động của các chỉ số tài chính đến giá cổ phiếu của 30 doanh nghiệp thuộc nhóm VN30 niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2016–2022. Thông qua quy trình ước lượng kinh tế lượng chặt chẽ với phương pháp FGLS trên Stata 17, nghiên cứu khẳng định 5 nhân tố có tác động có ý nghĩa thống kê đến giá cổ phiếu gồm ROA (+), EPS (+), PBV (+), SIZE (+) và DER (-), đồng thời xác định ROE và DAR không có ý nghĩa thống kê. Công trình cung cấp cơ sở dữ liệu và khuyến nghị thực tiễn cho nhà đầu tư khi sàng lọc danh mục cổ phiếu vốn hóa lớn, đồng thời đóng vai trò tài liệu tham khảo phương pháp luận cho các nghiên cứu tiếp theo về tài chính doanh nghiệp và thị trường chứng khoán.