Tải bản đầy đủ
3 Định nghĩa biến trong mô hình

3 Định nghĩa biến trong mô hình

Tải bản đầy đủ

16

1312–1324. Nghiên cứu này được hai tác giả thực hiện tại thị trường chứng khoán
Indonesia. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ hai sàn giao dịch JSX và KSEI trong
khoảng thời gian từ 01/01/2002 đến 31/08/2007 với 10.802 quan sát. Tuy nhiên, khi
thực hiện tại thị trường Việt Nam, do điều kiện hạn chế về số liệu, không có sự tách
bạch sở hữu tổ chức và cá nhân nước ngoài nên bài nghiên cứu của tôi chỉ xem xét tỷ lệ
sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài nói chung mà không phân biệt về sở hữu cá nhân hay
sở hữu tổ chức.
Dựa vào nghiên cứu trên, tôi sử dụng các biến sau đây :
FOREIGN (%) : tỷ lệ sở hữu cổ phiếu của nhà đầu tư nước ngoài. Tỷ lệ này
được thu thập vào ngày cuối cùng của mỗi tháng.
D_FOREIGN (%) : mức độ thay đổi của tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước
ngoài. Tỷ lệ này được tính bởi :
D_FOREIGN = FOREIGNt – FOREIGNt-1
r (%): Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu.
r=

á á ố


á

á








× 100%

Tỷ suất sinh lợi hàng tháng được tính bằng chênh lệch giá mua tốt nhất vào đầu
tháng so với giá bán tốt nhất vào cuối tháng.
MCAP (tỷ đồng) : Tổng mức vốn hóa số cổ phần đang lưu hành với đơn vị tính
là tỷ đồng.
MCAP = Tổng số cổ phần đang lưu hành x Giá cổ phiếu vào thời điểm cuối tháng
TOVER (%) : Hệ số luân chuyển
TOVER =

Tổnggiátrịgiaodịchcủacổphiếutrongtháng
× 100%
MCAP

DEV : Độ lệch chuẩn của cổ phiếu

=

[ln(

)]

17

Với

,



,

lần lượt là mức giá cao nhất và thấp nhất vào ngày d, M là số

ngày giao dịch của cổ phiếu trong tháng
Các thước đo thanh khoản bao gồm : Độ sâu của cổ phiếu (D), Độ nhạy cảm giá
(PS) và Chênh lệch giá mua bán (S)
D (tỷ đồng) : Độ sâu của cổ phiếu
D= Bid x QB + Ask x QA
Với Bid, Ask lần lượt là mức giá dư mua và dư bán tốt nhất. QB và QA là khối lượng dư
mua và dư bán tại mức giá Bid và Ask. Chỉ số D được tính bằng trung bình cộng của tất
cả các D phát sinh trong tháng. Với giá trị D càng lớn, cổ phiếu càng có tính thanh
khoản cao. Đơn vị tính của độ sâu cổ phiếu là tỷ đồng.
PS (%) : Độ nhạy cảm của giá
ln( )
=

á ị

ị ℎℎà



à ( ỷđồ

)

× 100%

PS hàng tháng được tính bằng trung bình cộng của PS phát sinh vào các ngày giao dịch
trong tháng. PS càng lớn cho thấy cổ phiếu càng nhạy cảm với giá, tức là thanh khoản
thấp. Độ nhạy cảm thể hiện tính đàn hồi trong thanh khoản. PS càng cao cho thấy mức
độ nhạy cảm cao đối với thay đổi giá. Do đó, PS thể hiện tính kém thanh khoản của cổ
phiếu.
S (%) : Chênh lệch giá mua bán
=

(


+

)/2

× 100%

Với Bid, Ask là mức giá dư mua và dư bán tốt nhất trong ngày.
S hàng tháng được tính bằng trung bình cộng của tất cả S phát sinh trong tháng. Với giá
trị S lớn tương ứng với thanh khoản cổ phiếu thấp. Chênh lệch giá mua bán thể hiện
tính chặt chẽ của cổ phiếu. Chênh lệch giá mua bán càng thấp, thể hiện tính chặt chẽ
càng cao, đồng nghĩa với tính thanh khoản tăng. Như vậy, có thể nói chênh lệch giá
mua bán S thể hiện tính kém thanh khoản.

18

Mô hình 1: Ước lượng tác động của các thước đo tính thanh khoản đến tỷ lệ sở
hữu nước ngoài
Biến phụ thuộc :
Tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài (FOREIGN) : tỷ lệ phần trăm số cổ
phiếu đang lưu hành thuộc sở hữu nhà đầu tư nước ngoài. Bên cạnh đó, tôi còn sử dụng
sự thay đổi của tỷ lệ sở hữu D_FOREIGN làm biến phụ thuộc trong mối tương quan với
sự thay đổi trong giá trị các thước đo thanh khoản.
Biến độc lập : tôi xác định tác động của các thước đo tính thanh khoản trong khi
xem xét các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ sở hữu nước ngoài. Hai bậc trễ của
biến phụ thuộc FOREIGN là FOREIGNt-1 và FOREIGNt-2 được thêm vào để kiểm soát
quán tính của tỷ lệ sở hữu nước ngoài. Tỷ lệ sở hữu nước ngoài cũng có thể bị ảnh
hưởng bởi tỉ suất sinh lợi của chứng khoán, độ biến động tỉ suất sinh lợi và hoạt động
giao dịch.
Dựa vào nghiên cứu của S. Ghon Rhee, Jianxin Wang (2009), tôi thêm vào
logarit giá trị của mức vốn hóa thị trường Ln(MCAP), tỉ suất sinh lợi hàng tháng r, độ
lệch chuẩn DEV và hệ số luân chuyển TOVER làm các biến kiểm soát ảnh hưởng đến
tỷ lệ sở hữu nước ngoài. Bên cạnh đó, độ trễ của mức vốn hóa cũng được sử dụng. Biến
đổi logarit của các thước đo thanh khoản LN_LIQ_D, LN_LIQ_PS, LN_LIQ_S và
thước đo thanh khoản trễ cần được quan tâm để xác định quan hệ nhận quả của thanh
khoản đến tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài.

Các nhóm mô hình hồi quy được

sử dụng bao gồm :
Nhóm mô hình 1.a
,
,

+

+

+

=

=
×

×
,

+

×
,

,

+

×
,

,

=

+

,

×

×
,

+

+

,

×

×
,

+

,

,
,

×

,

+

×

+

×

+

×

+

×

+

×

+

×

+

,

_

+

,

,

+

,

_

,

+

×
,

+
,

+

×

,

+

×

,

+

×

,

(1.1)

,

+

,

_

×

(1.2)
×

(1.3)

19

=

,
,

+

+

×

×

_

×
,

,

+

,

,

+

×

,

+

×

+

×

+

,

_

+

,

×

+

,

×

×

_

,

+

(1.4)

Các mô hình (1.1), (1.2) và (1.3) sử dụng các thước đo thanh khoản riêng lẻ. Mô
hình (1.4) sử dụng tổng hợp cả ba thước đo thanh khoản. Bốn mô hình trên sử dụng
thước đo thanh khoản hiện tại, để kiểm định xem tính thanh khoản trong quá khứ có tác
động đến tỷ lệ sở hữu, tôi đưa vào mô hình thước đo thanh khoản trễ.
Các mô hình sử dụng thước đo thanh khoản trễ như sau :
Nhóm mô hình 1.b :
=

,
,

+

×

+

,

+

+

×
=

+

+

×

_

×

×

×

+

×

×

_

,

+

×

+

,

×

_

+

,

(1.8)

×

_

,

,

(1.5)

×
+

,

×

+

×

(1.6)

,

×

,

+

,

,

+

×

+

×

,

+

,

+

,

×

,

+

_

×

+

,
,

×

+

,

_

×

+

+

,

×

+

,
,

+

+
+

,

+

×

,

×
,

+

,

+

×
,

+

,

×
,

=

,
,

+

×
,

×
,

=

,
,

+

,

+

×

(1.7)
,

+

×

Ngoài ra, sự thay đổi của các thước đo thanh khoản D_LN_LIQ và độ trễ cũng
được sử dụng trong mô hình tương quan với sự thay đổi của tỷ lệ sở hữu. Tương tự như
thước đo thanh khoản, các mô hình nghiên cứu bao gồm mức thay đổi thước đo thanh
khoản hiện tại và trong quá khứ tác động đến tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài.
Các mô hình sử dụng mức chênh lệch thước đo thanh khoản hiện tại bao gồm :
Nhóm mô hình 1.c
Δ

,

×

,

+

=

+
×

×Δ
,

,

+

×

+
,

×Δ
+

×Δ

+

,

_

,

+

×
,

,

(1.9)

+

20

Δ

,

×

,

Δ

+
,

×

,

Δ

Δ

,

=

,

+

=
×

+

×

,

+

×

,

×Δ

×

_

,

+

+

,

×Δ

+

_

,

_

,

×

+

+

,

(1.11)

+

,

×Δ

×

+

,

+

,

(1.10)

,

+

_

×Δ

×

+

,
,

×Δ

+

+

,

×Δ

+

,

+

×Δ

+

,

×Δ
,

+

,

×Δ
,

+

+

×Δ
,

×

+

_

+
×

+
,

×

=

,

+

×

(1.12)

,

Bên cạnh đó, để kiểm định mức thay đổi trong giá trị thước đo thanh khoản trong
quá khứ đến mức thay đổi tỷ lệ sở hữu, tôi tiếp tục dùng các mô hình sau :
Nhóm mô hình 1.d
Δ

,

×

,

Δ
,

Δ
,

Δ
×

,

_

=

+

=
×

+
,

+
×

+

×

,

+

,

+

×

,

+

,

+

×

×Δ
,

×Δ

+

×Δ
,

+

,

×Δ
,

+

=

×Δ
,

×

+
,

+
×

+
,

×

Δ

+
,

×

=

,

+

,

+

×
_

,

,

+

,

×Δ
+

×Δ

×Δ
+

×Δ

×Δ
+

_

+

_

,

,

+
_

_

,

(1.13)

,

,

+

×
+

,
,

+
(1.14)

,

×

+

+

,

×

+

,

,

×Δ

×
+

,

,

×Δ

×Δ
+

+

,

+

(1.15)
,

+

×

(1.16)

Mô hình 2: Ước lượng ảnh hưởng của tỷ lệ sở hữu nước ngoài đến tính thanh
khoản, đồng thời xem xét các tác động kết hợp
Biến phụ thuộc : Thanh khoản của thị trường thể hiện qua biến đổi log của các
thước đo thanh khoản và sự thay đổi của các biến đổi này.
Biến độc lập : Bao gồm các yếu tố r, DEV, LN_MCA, TOVER và tương tác của
tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài với các yếu tố này. Mô hình cũng xem xét tác
động kết hợp của sự thay đổi tỷ lệ sở hữu và các yếu tố vừa nêu. Các mô hình được sử
dụng bao gồm :

21

Nhóm mô hình 2a
_

=

,

+

,

_

×

,

+

,

=

×

+

×

=

+

+

+

×

×

,

+

,

+

,

,

+

×

,

×

×

,

+

×
+

×

×

+

,

×
+

,

×

,

+

,

×

(2.2)

,

×

+

+

,

×

×
+

,

×

,

+

,

+

+

,

×

×

,

×

,

,

+

+

,

+

,

×

×

,

+

,

,

×

_

×

×

,

×

,

×

_

,

+

,

(2.1)

,

×

,

+

+

×
×

,

×

×

_
,

+
×

×

+

×
,

,

+

×

+

+

,
,

×

+

,

_

×
,

_

,
,

,

×

×

,

×
,

+

+

,

×

+

×

,

,

+

×

,

×

_
,

,

×

_

×

×

,

,

+

,

×
+

×

(2.3)

,

Bên cạnh đó, tôi cũng đưa vào mô hình tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài
trong quá khứ để xem tác động của nó đến thanh khoản hiện tại. Các mô hình được sử
dụng bao gồm :
Nhóm mô hình 2b
_

=

,

=

×

,

,

+

,

+

,

,

+

×

,

+

×

+

,

×

_
×
,

,
,

_

×

,

×

×

×

+

×

+

+

×

,

×

,

+

×

×

,

×

,

+

×

,

(2.4)

+
,

+

,

+

+
,

+

,

,

,
,

×

,

_

×

×

,

_

×

+

,
,

+

(2.5)

,

,

+

+

×

×
+

,

×

×

_

+

,

×

,

+
,

+

,

×

,

+

×

×

+

,

+

×

×
×
,

×

×
×

22

_

=

,

+
+

,
,

×

_

×

×

,

×

,

+

×

×

_

+

,

×

,

×

+

×

,

+

×

×
+

,

,

+

,

,

+

+

,

+

,

+

,

×

×

×

,

,

+

×
×

×

,

(2.6)

,

Ngoài ra, sự thay đổi của các thước đo thanh khoản D_LN_LIQ và độ trễ của tỷ
lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài cũng được sử dụng trong mô hình tương quan với
sự thay đổi của tỷ lệ sở hữu.
Nhóm mô hình 2c
Δ

_
,

=

,

+

×Δ

,

×

_
×

+

,

=

,

,

+

Δ

_

_

,

×Δ

,

+

×

,

+

×Δ

+

,

×

,

+

×Δ

,

+

×

×Δ

+

×
,

×Δ

×

×Δ
,

+

+

+

+

+

,

,
,

+

×

+

×

,

+

,

×
,

+

×

(2.7)

×Δ

,

,
,

,

,

_

×

×Δ

Δ
Δ

+

×Δ

,
,

×Δ

×
,

×Δ

,

×Δ

+

,

+

_

+

,

×Δ

,

×

,

×Δ

,

+

×
+

+

,

×

×

,

×Δ

,

+

×
,

(2.8)
Δ

_
,

,

=

+

×Δ

,

×

,
,

Δ

×Δ

+

×

×Δ
,

+

,

,
,

×Δ
,

_

+

,

+

+
×Δ

+
×

×

×Δ

_

,

×Δ

,

+

×

,

+

×Δ

,

+
,

+

×

,

×

,

+

×
,

+

×

(2.9)

Các mô hình sử dụng chênh lệch tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư trong quá khứ bao
gồm:
Nhóm mô hình 2d

23

Δ

_
,

+

×Δ
+

Δ

×

_

=

,

,

+

Δ
_
,

+

×

,

=

+

×Δ
,
,

+

,

,

+

_

,

+

×

,

+

×Δ
×

×Δ

+

,

+

,

+

,
,

+
,

+

+

,

×

×
×

×Δ

×Δ
×

_
,

+

×

,

,

+

,

×Δ

×

×Δ

_

,

,

+

×Δ
,

+

,

,

×

×
,

×Δ

×Δ

+

,

+

,
,

+

×

+
×

×

×Δ

,

×

+

×

(2.11)

+

×

×

_

×Δ

,

+

×Δ
,

,

,

+

+
,

+

+

×Δ
,

,

,

(2.10)

×Δ

,

Δ

,

_

×Δ
,

×Δ

,

×
,

+

,

×

+

×Δ

,

Δ

×Δ

,
,

Δ

=

,

+

+
×
,

×Δ

×Δ
,

+

_

+

,

×Δ

,

×
,

×

,

+

+

×Δ

,

+

×
×
,

×

(2.12)

Chọn lựa mô hình phân tích :
Bài nghiên cứu sẽ lựa chọn một trong các mô hình Pooled OLS, FEM hoặc là
REM. Trước tiên, tôi tiến hành Kiểm định F-test (Redundant Fixed Effect) so sánh mô
hình ảnh hưởng cố định (fixed effect model) với mô hình Pooled OLS. Để kiểm định sự
phù hợp cũng như tính thuyết phục của mô hình ảnh hưởng cố định so với Pooled OLS
thông thường, tôi tiến hành kiểm định F-test với giả thiết như sau:
H0: Tất cả các biến giả ảnh hưởng cố định đều bằng nhau và bằng 0, tức là λ1=
λ2= … = λn-1 = 0
H1: Có ít nhất một biến giả ảnh hưởng cố định khác 0
Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ, tức là có ít nhất một trong các biến giả ảnh hưởng cố
định khác 0, thì cho thấy tác động đáng kể của fixed effect, nói cách khác là FEM phù
hợp hơn so với OLS.

24

Sau khi thực hiện kiểm định F-test, trong trường hợp chọn FEM, để bảo đảm
rằng lựa chọn FEM hay REM là tốt hơn, tôi tiếp tục sử dụng Hausman Test để lựa chọn
mô hình phân tích thích hợp nhất. FEM cho phép có mối tương quan giữa các ảnh
hưởng không quan sát được với biến độc lập, trong khi đó mô hình ảnh hưởng ngẫu
nhiên REM yêu cầu không được có mối tương quan này. Thông thường, giả định rằng
các ảnh hưởng không quan sát được có tương quan với các biến giải thích. Tuy nhiên,
nếu các ảnh hưởng không quan sát được không hề có mối tương quan với biến giải
thích thì REM lại hiệu quả hơn FEM, trong trường hợp này, REM được sử dụng sẽ tốt
hơn. Câu hỏi đặt ra là nên sử dụng FEM hay REM? Để trả lời cho câu hỏi này, tôi tiến
hành kiểm định Hausman với giả thiết như sau :
H0: Các ảnh hưởng không quan sát được không có mối tương quan với biến độc lập.
H1: Các ảnh hưởng không quan sát được có mối tương quan với biến độc lập.
Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ, tức là các ảnh hưởng không quan sát được có tương
quan với biến độc lập thì REM không hiệu quả, do đó nên sử dụng FEM. Trong trường
hợp ngược lại, REM là sự lựa chọn thích hợp.

25

CHƯƠNG 4 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4. Kết quả nghiên cứu :
4.1 Thống kê mô tả dữ liệu :
Bài nghiên cứu thực hiện với 164 mã chứng khoán trên sàn HOSE và dữ liệu
được thu thập từ 05/2010 đến 05/2014. Để thuận tiện cho bài nghiên cứu, các mã chứng
khoán được chia làm 5 nhóm theo tổng mức vốn hóa số cổ phần đang lưu hành. Trong
đó, nhóm 1 là nhóm có mức vốn hóa cao nhất (bao gồm 33 mã chứng khoán), nhóm 5 là
nhóm có mức vốn hóa thấp nhất. Và cũng căn cứ theo mức vốn hóa, bài nghiên cứu
chia các mã chứng khoán thành 2 nhóm là TOP30 và Non TOP30 cũng căn cứ theo
mức vốn hóa. Trong đó, tôi lựa chọn 30 mã cổ phiếu có mức giá trị vốn hóa bình quân
cao nhất cho nhóm cổ phiếu TOP30.
4.1.1 Tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài :(FOREIGN)
Bảng 4.1.1 : Tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài trong giai đoạn 2010 – 2014

26

1

2

3

4

5

Non
Top 30

Top 30

All

2010

25.57

16.47

10.47

9.01

6.25

10.74

25.75

13.48

2011

25.87

17.83

10.09

9.61

6.49

11.12

26.34

13.90

2012

27.08

18.29

9.27

9.04

6.91

11.03

27.46

14.04

2013

28.42

19.89

10.09

9.99

7.41

12.02

28.75

15.08

2014

29.21

21.10

11.31

10.83

7.77

12.99

29.26

15.96

All

27.08

18.56

10.08

9.59

6.91

11.45

27.41

14.37

Max

49

49

39.76

49

49

49

49

49

Min.

0

0

0

0.03

0.02

0

0

0

Std. Dev.

14.90

15.33

9.93

14.12

10.36

13.53

14.61

15.05

Skew.

0.08

0.54

1.02

1.97

2.27

1.40

0.11

1.03

Kurt.

1.73

2.05

3.16

5.68

8.03

3.99

1.76

2.86

(Nguồn : Tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu tại website công ty cổ phần chứng khoán FPT )
Trên đây là bảng thống kê về tỷ lệ nắm giữ của nhà đầu tư nước ngoài theo từng
năm, theo nhóm TOP30 cổ phiếu có mức vốn hóa cao nhất. Các nhà đầu tư nước ngoài
luôn ưa thích các chứng khoán có giá trị vốn hóa lớn. Và nguyên tắc đầu tư này ổn định
trong suốt giai đoạn nghiên cứu từ năm 2010 đến năm 2014. Tỷ lệ nắm giữ bình quân ở
nhóm 1 là 27.08% trong khi nhóm 5 chỉ là 6.91%. Dựa vào kết quả thống kê, các nhà
đầu tư có khuynh hướng gia tăng việc nắm giữ chứng khoán. Khuynh hướng này xảy ra
ở cả 5 nhóm và sự gia tăng này ổn định, không có sự đột biến. Nhóm 1,2 có độ nhọn
nhỏ hơn 3, trong khi nhóm 3,4,5 có độ nhọn lớn hơn 3.
Tuy nhiên, nhóm 1 và 2 có sự biến thiên vể tỷ lệ nắm giữ cao nhất, tương ứng
với độ lệch chuẩn là 14.90 và 15.33. Độ nhọn và độ xiên của các nhóm ở cuối cao hơn
các nhóm đầu.