chương 1 nhóm nghiên cứu đã tập trung giới thiệu tính cấp thiết về đề tài nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa nghiên cứu, cấu trúc nghiên cứu. Sau phần giới thiệu này, thì nhóm nhóm nghiên cứu sẽ lần lượt đi vào nghiên cứu những nội dung cụ thể bao gồm chương 2 (cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu trước), chương 3 (phương pháp nghiên cứu và dữ liệu), chương 4 (kết quả nghiên cứu và thảo luận) và chương 5 (kết luận và kiến nghị). CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC 2. Rủi ro hệ thống của doanh nghiệp 2.
Khái niệm về rủi ro hệ thống của doanh nghiệp Có rất nhiều định nghĩa nói về rủi ro hệ thống. Rủi ro hệ thống đã xuất hiện trước đây nhưng vào năm 2007-2008 mới được mọi người biết đến rộng rãi do cuộc khủng hoảng kinh tế. Theo Engle (2009), rủi ro hệ thống là mối nguy hiểm mà nếu một định chế không thành công, nó sẽ tạo ra một phản ứng dây chuyền khiến toàn bộ hệ thống tài chính sụp đổ do sự liên kết với nhau của các định chế này. Theo Kaufman (1995), định nghĩa rằng rủi ro hệ thống là rủi ro của một phản ứng dây chuyền của việc rơi xuống các dominos có liên kết với nhau.
Là xác suất mà các khoản lỗ tích lũy sẽ tích lũy từ một sự kiện dẫn đến một loạt các khoản lỗ liên tiếp dọc theo một chuỗi các tổ chức. Theo Bandt & Hartmann (2000), “Rủi ro hệ thống (theo nghĩa hẹp và rộng) có thể được định nghĩa là rủi ro gặp phải các sự cố toàn thân theo nghĩa mạnh”. Tổng hợp các quan điểm trên, nhìn chung rủi ro hệ thống hay còn gọi là rủi ro thị trường có thể hiểu đơn giản là bộ phận cấu thành tổng mức rủi ro trong nội bộ mô hình định giá tài sản, là dạng rủi ro có ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường hoặc toàn bộ nền kinh tế. Là một yếu tố có vai trò quan trọng đối với nhà đầu tư lẫn doanh nghiệp, từ 5 việc định giá mô hình tài sản và tính toán các chi phí sử dụng vốn để đưa ra các quyết định về việc đầu tư vào dự án để tránh rủi ro.
Đo lường rủi ro hệ thống của doanh nghiệp Được xây dựng dựa trên lý thuyết của danh mục của Markowits (1952), mô hình CAPM được sử dụng để đo lường rủi ro hệ thống (Fama & French, 2004). Trong CAPM, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán rủi ro bằng lãi suất phi rủi ro cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó (Lintner, 1965; Sharpe, 1964). Về mặt toán học, lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán rủi ro có dạng như sau: Ri= Rf + (Rm –Rf) 𝛽𝑖 (1) Trong đó: Ri là lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán i Rf là lãi suất phi rủi ro Rm là lãi suất danh mục thị trường 𝛽𝑖 là hệ số beta của chứng khoán i (Rm – Rf) là phần bù rủi ro (the risk premium) Theo CAPM, rủi ro hệ thống của một chứng khoán hay một doanh nghiệp, được đo lường bằng hệ số Beta (𝛽𝑖 ), là thước đo độ dốc của đường hồi quy giữa lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán i (Ri) và lợi nhuận danh mục thị trường (Rm) (Ross & cộng sự, 2012). Về mặt toán học, 𝛽𝑖 được biểu thị là: Ri = 𝛽0 +𝛽𝑖 Rm + ei (2) Hệ số Beta ước tính đo lường rủi ro hệ thống và có thể đại diện cho hệ số Beta thực ( Logue & Merville, 1972).
6 Ý nghĩa của hệ số beta ở các mức độ lớn hơn 0, bằng 0 và bé hơn 0 Hệ số β = 0: có nghĩa là mức biến động giá của cổ phiếu hoàn toàn độc lập so với mức biến động của thị trường. Hệ số β > 0: Nếu cổ phiếu có hệ số Beta > 0 sẽ có 3 trường hợp xảy ra: - Nếu β = 1: Mức biến động giá của chứng khoán bằng mức biến động của thị trường. - Nếu β < 1: Mức biến động giá của chứng khoán thấp hơn mức biến động của thị trường. - Nếu β >1: Mức biến động giá của chứng khoán cao hơn mức biến động của thị trường.
Trường hợp này đồng nghĩa với việc cổ phiếu này có khả năng sinh lời cao, nhưng đồng thời tiềm năng rủi ro cũng khá lớn. Hệ số β < 0: có nghĩa là cổ phiếu có xu hướng biến động ngược chiều với biến động của thị trường. Như vậy, Beta đo lường rủi ro hệ thống của một chứng khoán cũng như rủi ro hệ thống của doanh nghiệp. Trong một danh mục đa dạng hóa tốt, rủi ro phi hệ thống có thể bị triệt tiêu nhưng rủi ro hệ thống thì không.
Do đó, một nhà đầu tư đa dạng hóa sẽ chỉ quan tâm đến rủi ro hệ thống và bỏ qua rủi ro phi hệ thống của tất cả các chứng khoán có trong danh mục (Ross & cộng sự, 2013). Tổng quan các nghiên cứu trước về rủi ro hệ thống và các yếu tố tác động đến rủi ro hệ thống của doanh nghiệp 2. Các nghiên cứu nước ngoài Beaver & cộng sự (1970) sử dụng mô hình nghiên cứu OLS nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro hệ thống của 307 công ty tài có dữ liệu tài chính của nhà nước có trên Compusta Industrial Tape trong giai đoạn 1947-1965. Kết quả nghiên cứu cho thấy tính thanh khoản tác động ngược chiều trong khi đó đòn bẩy tài chính và tỷ lệ tốc độ tăng trưởng có tác động cùng chiều đến rủi ro hệ thống.
7 Iqbal & cộng sự (2012) sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính (OLS) nghiên cứu các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống. Nghiên cứu này bao gồm dữ liệu 5 năm của 93 công ty phi tài chính được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Karachi trong giai đoạn 2005-2009. Kết quả cho thấy tính thanh khoản, đòn bẩy tài chính, hiệu quả hoạt động tác động ngược chiều đến rủi ro hệ thống. Trong khi đó tốc độ tăng trưởng, quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến rủi ro hệ thống.
Lee & cộng sự (2007) sử dụng phương pháp OLS nghiên cứu về các yếu tố quyết định rủi ro có hệ thống tại 16 công ty ngành hàng không Hoa Kỳ trong giai đoạn 1997– 2002. Kết quả cho thấy khả năng sinh lời, tốc độ tăng trưởng có tác động ngược chiều đến rủi ro hệ thống, trong khi đó đòn bẩy tài chính và quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến rủi ro hệ thống. Rowe & cộng sự (2010) sử dụng phương pháp OLS, VIF, kiểm định tính đa cộng tuyến, thống kê mô tả nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro hệ thống của ngành công nghiệp game (19 công ty) trong giai đoạn 2005-2008. Kết quả nghiên cứu cho thấy đòn bẩy tài chính có tác động cùng chiều đến rủi ro hệ thống, trong khi đó khả năng sinh lời có tác động ngược chiều đến rủi ro hệ thống.
Tandelilin (1997) sử dụng phương pháp OLS phân tích ảnh hưởng của thông tin tài chính đối với rủi ro hệ thống tại 150 doanh nghiệp sản xuất được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia trong giai đoạn 2011-2015. Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến rủi ro hệ thống. Rani & cộng sự (2017) đã sử dụng phương pháp OLS, FEM phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố quyết định tài chính và rủi ro hệ thống 29 doanh nghiệp xi măng được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Karachi, trong giai đoạn 2008-2013. Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô doanh nghiệp có tác động ngược chiều đến rủi ro hệ thống, trong khi đó hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời có tác động cùng chiều đến rủi ro hệ thống.
8 Gumay & cộng sự (2015) đã sử dụng phương pháp OLS, thống kê mô tả để phân tích ảnh hưởng của lợi nhuận mỗi cổ phiếu, nợ đến tỷ lệ vốn chứng khoán, tỷ lệ trả tiền chia đến rủi ro hệ thống và giá cổ phiếu đối với các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Indonesia (BEI), trong giai đoạn 2011-2013. Kết quả của nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều đến rủi ro hệ thống. Al- Qaisi (2011) đã sử dụng phương pháp OLS, FEM, REM và GLS để nghiên cứu tác động của các yếu tố kinh tế quyết định đến rủi ro hệ thống đối với 43 doanh nghiệp được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Amman trong giai đoạn 2005-2009. Kết quả của nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều đến rủi ro hệ thống.
Các nghiên cứu trong nước Phạm Tiến Minh & cộng sự (2017), đã sử dụng phương pháp OLS, REM, FEM để nghiên cứu khảo sát về sự tác động của các yếu tố tài chính đến rủi ro hệ thống của 64 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành công nghiệp niêm yết tại thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn 2011-2015. Kết quả nghiên cứu cho thấy đòn bẩy tài chính có tác động cùng chiều đến rủi ro hệ thống, trong khi hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời có tác động ngược chiều đến rủi ro hệ thống. Bùi Hữu Phước (2020), đã sử dụng phương pháp hồi quy 2 bước Heckman nghiên cứu phân tích sự tác động của đa dạng hóa đến rủi ro hệ thống tại 240 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô công ty và cơ cấu chi phí có tác động cùng chiều đến rủi ro hệ thống, đòn bẩy tài chính và tốc độ tăng trưởng có tác động ngược chiều đến rủi ro hệ thống.
Nông Thị Hải Yến & cộng sự (2018) đã sử dụng các phương pháp OLS, FEM và REM để nghiên cứu sự tác động của các yếu tố vĩ mô như lạm phát, tăng trưởng kinh tế, tỷ giá đến rủi ro hệ thống đối với 28 tổ chức ngành tài chính được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2010 -2016. Kết quả của nghiên cứu cho thấy tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều đến rủi ro hệ thống.