Luận án Độ nhạy cảm đối với rủi ro tỷ giá tại thị trường Việt Nam và các nước Đông Nam Á

cấp độ công ty. Cụ thể là với cấp độ thị trường, Luận án sẽ kết hợp nhận diện độ nhạy cảm tỷ giá bằng thay đổi trong tỷ giá danh nghĩa cũng như tỷ giá thực để làm rõ tranh luận của các nghiên cứu trước đây về vấn đề này. Bên cạnh đó, Luận án cũng đã kết hợp trong các mô hình hồi quy việc kiểm tra đặc tính bất cân xứng của độ nhạy cảm tỷ giá. Ngoài ra, với cấp độ công ty, Luận án sẽ nhận diện độ nhạy cảm tỷ giá cũng như kiểm định các yếu tố tài chính nào tác động đến độ nhạy cảm này. Kết luận chương 2 Chương 2 của Luận án tiến hành khảo lược các lý thuyết về những kênh truyền dẫn giữa biến động tỷ giá hối đoái đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán cũng như các mô hình lý thuyết mà các nhà nghiên cứu đưa ra để nhận diện về độ nhạy cảm đối với rủi ro tỷ giá ở cấp độ thị trường và cấp độ công ty. Bước tiếp theo, Luận án tổng hợp và phân tích các giai đoạn phát triển trong phương pháp nghiên cứu về độ nhạy cảm tỷ giá, đi từ các nghiên cứu nền tảng đến các nghiên cứu cải tiến trong phương pháp ước lượng và nhận diện đặc tính của độ nhạy cảm tỷ giá. Bên cạnh đó, các nghiên cứu thực nghiệm về độ nhạy cảm tỷ giá còn hướng đến việc phân tích và tìm ra các nhân tố tác động đến sự hiện diện của độ nhạy cảm tỷ giá doanh nghiệp, đặc biệt là đặc tính bất cân xứng của độ nhạy cảm tỷ giá. Các nghiên cứu kết hợp giữa độ nhạy cảm cấp độ thị trường và công ty hiện nay chưa nhiều mà đặc biệt là thị trường các nước Đông Nam Á trong đó có Việt Nam, mà chủ yếu chỉ tập trung ở độ nhạy cảm tỷ giá cấp độ thị trường. Vì vậy, Luận án hướng đến mục tiêu đánh giá độ nhạy cảm tỷ giá tại thị trường Việt Nam và các nước Đông Nam Á đối với cả hai cấp độ là thị trường và công ty, từ đó cũng góp phần nhận diện về sự tồn tại của yếu tố độ nhạy cảm tỷ giá bất cân xứng cũng như các biến số tài chính tác động đến độ nhạy cảm tỷ giá của các doanh nghiệp niêm yết. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Giới thiệu chương 3 Trong nội dung chương 3, Luận án trình bày về nguồn dữ liệu dùng trong nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và xây dựng mô hình nghiên cứu. Luận án tập trung làm rõ việc lựa chọn sáu quốc gia Đông Nam Á trong mẫu cũng như các phương pháp ước lượng phù hợp áp dụng cho việc kiểm định độ nhạy cảm tỷ giá cấp độ thị trường, độ nhạy cảm tỷ giá cấp độ công ty, nhận diện yếu tố bất cấn xứng trong độ nhạy cảm tỷ giá, xác định các biến số tài chính tác động đến độ nhạy cảm tỷ giá cấp độ công ty. Dữ liệu Độ nhạy cảm đối với rủi ro tỷ giá ở cấp độ thị trường Để nghiên cứu độ nhạy cảm đối với rủi ro tỷ giá ở cấp độ thị trường, Luận án thực hiện hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường nội địa của 6 nước khu vực Đông Nam Á theo biến động của tỷ giá hối đoái. Trong nghiên cứu này, tác giả đưa tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường thế giới vào là biến kiểm soát. Mô hình được thiết lập cũng phù hợp với lý thuyết định giá tài sản vì hầu hết các quốc gia thuộc thị trường phân khúc một phần. Nghiên cứu của Bekaert và Harvey (1995) cho rằng mức độ hội nhập của thị trường vốn quốc tế của các quốc gia được chia thành ba nhóm là hội nhập hoàn toàn, phân khúc hoàn toàn hoặc phân khúc một phần. Mức độ hội nhập này có sự biến động theo thời gian và được đo lường thông qua tương quan giữa tỷ suất sinh lợi thị trường trong nước với tỷ suất sinh lợi thị trường thế giới, ngoài ra các hạn chế đầu tư cũng được xem là một chỉ báo của mức độ hội nhập. Theo tiêu chí KAOPEN của Chinn-Ito về độ mở của tài khoản vốn thì ngoại trừ Singapore có chỉ số bằng 1 là mở cửa hoàn toàn các giao dịch vốn thì các nước còn lại có độ mở dao động từ 0,166 đến 0,697 trong giai đoạn 2010-2015. Do vậy, kết hợp lý thuyết định giá tài sản với nhận diện độ mở tài khoản vốn về mặt pháp lý này thì chúng ta kỳ vọng tỷ suất sinh lợi chứng khoán sẽ bị ảnh hưởng bởi cả nhân tố định giá toàn cầu và khu vực. Nhằm nhận diện chính xác độ nhạy cảm tỷ giá ở cấp độ thị trường thì cần kết hợp giữa tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá thực (tỷ giá danh nghĩa được điều chỉnh theo biến động lạm phát) để có thể định giá đúng rủi ro tỷ giá. Vì vậy, bên cạnh tỷ giá danh nghĩa, tác giả còn sử dụng tỷ giá thực so với đồng đôla Mỹ làm thước đo biến động tỷ giá hối đoái cho mỗi quốc gia trong mẫu nghiên cứu. Theo Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), trong giai đoạn 2010 – 2015, đồng đô la Mỹ vẫn duy trì vị thế là đồng tiền chủ lực trong định danh giá trị xuất khẩu hàng hóa dịch vụ cũng như dự trữ ngoại hối của các quốc gia, điều này thể hiện qua tỷ trọng với tỷ trọng 41,73% so với các đồng tiền khác trong rổ tiền tệ tính giá trị Quyền rút vốn đặc biệt (SDR). Đồng thời, thực tế là dòng chảy thương mại và vốn qua tài khoản vãng lai và tài khoản tài chính của tất cả các quốc gia châu Á mới nổi đều thể hiện rằng Mỹ là đối tác quan trọng cả về thương mại và đầu tư, do vậy nghiên cứu kỳ vọng rằng tỷ suất sinh lợi chứng khoán ở những quốc gia này sẽ chịu ảnh hưởng từ sự biến động của đồng đôla. Để tránh vấn đề cộng tuyến trong hồi quy, tác giả không thêm vào mô hình những tỷ giá hối đoái của các ngoại tệ riêng lẻ khác. Sáu quốc gia Đông Nam Á trong mẫu nghiên cứu bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam. Các quốc gia còn lại trong khu vực không được lựa chọn vào mẫu nghiên cứu vì quy mô thị trường chứng khoán và số công ty niêm yết không đáng kể. Cụ thể là tính đến thời điểm 2017, Sở giao dịch chứng khoán Campuchia và Sở Giao dịch chứng khoán Lào được thành lập từ 2011 thì chỉ có lần lượt là 5 và 7 công ty niêm yết, Sở giao dịch chứng khoán Yangon của Myanmar cũng chỉ có 5 công ty niêm yết từ 2015, riêng hai quốc gia Brunei và Timor-Leste thì không có thị trường chứng khoán. Tỷ giá hối đoái danh nghĩa theo yết giá trực tiếp (đô la Mỹ/nội tệ) mà cụ thể là các cặp tỷ giá USD/IDR (đô la Mỹ/rupiah Indonesia), USD/MYR (đô la Mỹ/ringgit Malaysia), USD/PHP (đô la Mỹ/peso Philippines), USD/SGD (đô la Mỹ/đô la Singapore), USD/THB (đô la Mỹ/baht Thái Lan), USD/VND (đô la Mỹ/đồng Việt Nam) và chỉ số giá tiêu dùng (Consummer price index – CPI) (năm gốc 2010) của mỗi nước được thu thập từ cơ sở dữ liệu IFS (International Financial Statistics) của Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF). Chỉ số thị trường chứng khoán các nước, chỉ số MSCI ACWI (Morgan Stanley Capital International - All Country World Index) là thước đo cho tỷ suất sinh lợi thị trường thế giới được lấy từ cơ sở dữ liệu Datastream của Thomson Reuters. Chỉ số MSCI ACWI là chỉ số theo trọng số giá trị vốn hóa thị trường được thiết lập để đánh giá biến động của thị trường cổ phiếu các nước phát triển và mới nổi. MSCI ACWI là tập hợp gồm 46 chỉ số thị trường, trong đó có 23 nước phát triển và 23 nền kinh tế mới nổi. Các nước phát triển gồm có: Australia, Áo, Bỉ, Canada, Đan Mạch, Phần Lan, Pháp, Đức, Hong Kong, Ireland, Israel, Ý, Nhật Bản, Hà Lan, New Zealand, Na Uy, Bồ Đào Nha, Singapore, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sĩ, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ. Các thị trường mới nổi là Brazil, Chile, Trung Quốc, Colombia, Cộng hòa Séc, Ai Cập, Hy Lạp, Hungary, Ấn Độ, Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Mexico, Peru, Philippines, Ba Lan, Qatar, Nga, Nam Phi, Đài Loan, Thái Lan, Thổ Nhĩ Kỳ và Các tiểu vương quốc Arab thống nhất (UAE). Bảng 3.1 Chỉ số thị trường chứng khoán các nước Đông Nam Á Quốc gia Thị trường chứng khoán Chỉ số chứng khoán Indonesia Sở giao dịch chứng khoán Indonesia JCI INDEX Malaysia Sở giao dịch chứng khoán Kuala Lumpur KLCI INDEX Philippines Sở giao dịch chứng khoán Philippines PSE INDEX Singapore Sở giao dịch chứng khoán Singapore ST INDEX Thái Lan Sở giao dịch chứng khoán Thái Lan SET INDEX Việt Nam Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh VNINDEX Nguồn: Tổng hợp của tác giả Dữ liệu của các biến số sử dụng trong nghiên cứu được thu thập hàng tháng trong giai đoạn từ tháng 01 năm 2010 đến tháng 12 năm 2017, thời gian gồm 96 tháng tạo thành một dữ liệu bảng (panel data) với tổng cộng 576 quan sát. Độ nhạy cảm đối với rủi ro tỷ giá ở cấp độ công ty Dữ liệu nghiên cứu của Luận án được thu thập trong giai đoạn từ 2010 đến 2017. Đây là khoảng thời gian số lượng công ty niêm yết đi vào ổn định, đồng thời đây là giai đoạn hậu khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 nhằm tránh những tác động bất thường của những điều chỉnh trong chính sách điều hành kinh tế vĩ mô của các nền kinh tế trong đó có Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng các công ty được niêm yết trên thị trường chứng khoán của sáu nước Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam. Các công ty được phân loại theo hệ thống phân nhóm ngành tiêu chuẩn GICS (Global Industry Classification Standard). Từ hướng thu thập trên, mẫu cuối cùng là dữ liệu gồm 2.166 công ty. Dữ liệu giá chứng khoán hàng ngày của 2.166 công ty niêm yết được thu thập từ ngày 03/01/2010 đến ngày 31/12/2017. Dữ liệu có được sau khi lọc bỏ các công ty có thời gian niêm yết ít hơn 1 năm tính đến ngày 31/12/2010 và có số ngày bị ngừng giao dịch lớn hơn 3 ngày. Chuỗi giá chứng khoán đã loại bỏ những ngày nghỉ lễ, Tết, thứ bảy, chủ nhật thị trường không giao dịch. Bảng 3.2 Số lượng công ty theo phân ngành của từng quốc gia Chuẩn phân ngành toàn cầu (GICS) Ngành Indonesia Malaysia Philippines Singapore Thái Lan Việt Nam Industrials Công nghiệp 44 177 19 78 77 63 Materials Nguyên vật liệu 45 109 20 17 66 39 Financial Tài chính 56 29 25 20 51 16 Health Care Chăm sóc sức khỏe 11 13 2 6 14 5 Real Estate Bất động sản 31 91 33 50 63 29 Energy Năng lượng 27 24 9 18 15 8 Consumer Discretionary Hàng tiêu dùng 60 112 20 32 86 25 Consumer Staples Hàng tiêu dùng thiết yếu 39 87 13 19 39 28 Information Technology Công nghệ thông tin 5 44 10 34 32 6 Communication Services Dịch vụ viễn thông 6 6 2 5 8 0 Utilities Dịch vụ tiện ích 2 11 10 3 12 10 Tổng 326 703 163 282 463 229 Nguồn: Tổng hợp của tác giả Để nghiên cứu độ nhạy cảm tỷ giá, Luận án thực hiện hồi quy tỷ suất sinh lợi chứng khoán của từng công ty trong mẫu theo biến động theo tỷ giá hối đoái. Trong nghiên cứu này, tác giả đưa tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường trong nước vào làm biến kiểm soát. Mô hình được thiết lập cũng phù hợp với mô hình lý thuyết của Jorion (1990). Vì thị trường tài chính không biến động một cách tức thời theo tỷ lệ lạm phát, do vậy các nhà đầu tư vẫn đang chủ yếu hành động theo tác động của tỷ giá danh nghĩa lên giá cổ phiếu nên để nắm bắt được tính biến động của tỷ giá đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán thì nghiên cứu sử dụng tỷ giá danh nghĩa song phương. Đồng thời sử dụng tỷ giá danh nghĩa cũng phù hợp với tần suất quan sát theo ngày bởi tần suất ngày phù hợp với đặc tính biến động theo thời gian của độ nhạy cảm tỷ giá. Để tránh vấn đề cộng tuyến trong hồi quy, tác giả không thêm vào mô hình những tỷ giá hối đoái riêng lẻ khác tương tự như đánh giá độ nhạy cảm tỷ giá ở cấp độ thị trường. Dữ liệu giá chứng khoán giao dịch hằng ngày, tỷ giá hối đoái hằng ngày, số liệu báo cáo tài chính doanh nghiệp được tổng hợp từ cơ sở dữ liệu Datastream của Thomson Reuters. Mô hình nghiên cứu thực nghiệm Độ nhạy cảm tỷ giá cấp độ thị trường Mô hình chuẩn của Jorion (1990) dùng để kiểm định độ nhạy cảm đối với rủi ro tỷ giá cụ thể như sau: Rm,t = β0+β1RW,t+θXi,t+εi,t (3.1) trong đó, RW,t là TSSL danh mục thị trường thế giới; Rm,t là TSSL danh mục thị trường trong nước; Xi,t là thay đổi tỷ giá của quốc gia thứ i, trong đó Xi,t > 0 thể hiện ngoại tệ tăng giá; εi,t là sai số; và β0,β1,θ là các hệ số hồi quy. β1 đo lường rủi ro biến động thị trường thế giới và θ đo lường rủi ro biến động tỷ giá hối đoái. θ có ý nghĩa thống kê hàm ý rằng sự thay đổi tỷ giá có ảnh hưởng đến lợi nhuận chứng khoán. Dấu của θ có thể âm hay dương phụ thuộc vào rủi ro (độ nhạy cảm) của quốc gia. Vì mô hình chuẩn thể hiện ở phương trình (3.1) không thể dùng để kiểm định sự bất cân xứng, nên cần mở rộng mô hình chuẩn bằng cách phân tích vectơ Xt thành các thành phần âm và dương, nghĩa là, Xi,t+=MaxXi,t,0 và Xi,t-=MinXi,t,0 và viết lại phương trình (3.1) như sau: Rm,t = β0+β1RW,t+θ+Xi,t++θ-Xi,t-+εi,t (3.2) Phương trình (3.2) có thể sử dụng để kiểm định giả thuyết rủi ro tỷ giá là cân xứng, nghĩa là H0: θ+=θ-=θ, đối lập với giả thuyết rủi ro là bất cân xứng, nghĩa là H1: θ+≠θ-. Phương trình (3.2) có thể được viết lại như sau: Rm,t = β0+β1RW,t+βx+βD,xDi,tXi,t+εi,t (3.3) trong đó βx=θ-,βD,x=θ+-θ-, Di,t=1 nếu Xi,t>0. Công thức viết lại này trực quan hơn và giúp kiểm định trực tiếp cho giả thuyết bất cân xứng, H1. Có thể dễ dàng thấy rằng một kiểm định tính bất cân xứng là tương đương với kiểm định rằng βD,x có ý nghĩa về mặt thống kê, bất kể dấu của hệ số. Với một giá trị đã cho của danh mục thị trường toàn cầu, rủi ro tỷ giá sẽ bằng với βx khi Xi,t ≤ 0 và bằng βx + βD,x khi Xi,t > 0. Vậy từ mô hình lý thuyết ở phương trình (3.3), nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định độ nhạy cảm tỷ giá tại thị trường các nước Đông Nam Á thông qua các phương trình sau: INDEXi,t = β0 + β1MSCIACWIt + β2NERi,t + β3Di,t*NERi,t + εi,t (3.4) INDEXi,t = β0 + β1MSCIACWIt + β2RERi,t + β3Di,t*RERi,t + εi,t (3.5) Bảng 3.3 Cách tính các biến trong phương trình ước lượng (3.4) và (3.5) Biến nghiên cứu Ký hiệu Cách tính TSSL của thị trường trong nước INDEX Được tính bằng công thức ln(INDEXi,t) – ln(INDEXi,t-1) với INDEXi,t và INDEXi,t-1 là chỉ số giá chứng khoán của quốc gia thứ i tại thời điểm t và (t-1) TSSL của thị trường thế giới MSCIACWI ln(MSCIACWIt) – ln(MSCIACWIt-1) với MSCIACWIt và MSCIACWIt-1 là chỉ số thị trường tại thời điểm t và (t-1) Biến động tỷ giá hối đoái danh nghĩa NER ln(NERi,t) – ln(NERi,t-1) với NERi,t và NERi,t-1 là tỷ giá hối đoái danh nghĩa song phương USD/nội tệ của quốc gia thứ i tại thời điểm t và (t-1) Biến động tỷ giá hối đoái thực RER ln(RERi,t) – ln(RERi,t-1) với RERi,t và RERi,t-1 là tỷ giá hối đoái thực song phương USD/nội tệ của quốc gia thứ i tại thời điểm t và (t-1) Với tỷ giá hối đoái thực song phương (RER) = (tỷ giá danh nghĩa song phương*CPIMỹ)/CPIquốc gia ASEAN, dữ liệu gốc được quy đổi theo năm cơ sở là 2010 Biến giả D D = 1 nếu NER (hoặc RER) > 0 và D = 0 trong trường hợp NER (hoặc RER) ≤ 0 Sự can thiệp của ngân hàng trung ương Tất cả ngân hàng trung ương tại các nước châu Á đều theo dõi rất chặt chẽ biến động tỷ giá hối đoái. Hơn nữa, người ta tin rằng các ngân hàng trung ương tại những nước này cố gắng giữ cho đồng tiền của họ định giá thấp sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 để hỗ trợ nâng cao tính cạnh tranh cho hoạt động xuất khẩu. Theo nghiên cứu của Hung (1997) và Lin (2011), rất nhiều những biện pháp can thiệp của ngân hàng trung ương vào thị trường ngoại hối được thực hiện một cách bí mật, nhưng thông qua kiểm tra sự tăng – giảm của dự trữ ngoại hối thì những hành vi này có thể bị phát hiện. Cơ quan điều hành chính sách tiền tệ các quốc gia phản ứng tức thì với áp lực lên cung cầu ngoại tệ trên thị trường ngoại hối trước sự thay đổi của dòng chu chuyển vốn vốn quốc tế. Sự thay đổi của dữ trự ngoại hối thể hiện hành vi can thiệp trực tiếp của ngân hàng trung ương các nước vào thị trường ngoại hối, lúc này họ trực tiếp tham gia với tư cách là một đối tượng mua bán trên thị trường. Do đó trong Luận án, tác giả sử dụng những biến động dự trữ ngoại hối giống như một thước đo cho những can thiệp của ngân hàng trung ương, đồng thời so sánh sự biến động này qua các thời kỳ để để điều tra mối tương quan giữa rủi ro ngoại hối và những can thiệp trực tiếp của ngân hàng trung ương. Độ nhạy cảm tỷ giá cấp độ công ty 3.2.2.1. Mô hình tuyến tính đo lường độ nhạy cảm tỷ giá Tương tự độ nhạy cảm tỷ giá cấp độ thị trường, mô hình chuẩn của Jorion (1990) dùng để kiểm định độ nhạy cảm đối với rủi ro tỷ giá cấp độ công ty cụ thể như sau: Ri,t = β0+β1Rm,t+β2Xt+εi,t (3.6) trong đó, Ri,t là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán của công ty i, Rm,t là tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường trong nước; Xt là thay đổi tỷ giá không dự đoán trước, trong đó Xt > 0 thể hiện ngoại tệ tăng giá; εi,t là sai số; và β0,β1,β2 là các hệ số hồi quy. Hệ số β1 đo lường độ nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi chứng khoán với biến động thị trường chứng khoán trong nước và β2 đo lường độ nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi chứng khoán từ biến động tỷ giá hối đoái. Hệ số β2 có ý nghĩa thống kê hàm ý rằng sự thay đổi tỷ giá có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Dấu của β2 có thể âm hay dương phụ thuộc vào rủi ro (độ nhạy cảm tỷ giá) của công ty. Vì mô hình chuẩn thể hiện ở phương trình (3.6) không thể dùng để kiểm định sự bất cân xứng, nên cần mở rộng mô hình chuẩn bằng cách phân tích vectơ Xt thành các thành phần âm và dương, nghĩa là, Xt+=MaxXt,0 và Xt-=MinXt,0 và viết lại phương trình (3.6) như sau: Ri,t = β0+β1Rm,t+β2+Xt++β2-Xt-+εi,t (3.7) Phương trình (2) có thể sử dụng để kiểm định giả thuyết rủi ro tỷ giá là cân xứng, nghĩa là H0: β2+=β2-=β2, đối lập với giả thuyết rủi ro là bất cân xứng, nghĩa là H1: β2+≠β2-. Phương trình (3.7) có thể được viết lại như sau: Ri,t = β0+β1Rm,t+β2+β3DtXt+εi,t (3.8) trong đó β2=β2-,β3=β2+-β2-, Dt=1 nếu Xt>0. Công thức viết lại này trực quan hơn và giúp kiểm định trực tiếp cho giả thuyết bất cân xứng, H1. Có thể dễ dàng thấy rằng một kiểm định tính bất cân xứng của độ nhạy cảm tỷ giá là tương đương với kiểm định rằng β3 có ý nghĩa về mặt thống kê, bất kể dấu của hệ số hồi quy này. Với một giá trị đã cho của tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường trong nước, độ nhạy cảm tỷ giá sẽ bằng với β2 khi Xt ≤ 0 và bằng (β2 + β3) khi Xt > 0. 3.2.2.2. Mô hình tuyến tính có điều chỉnh đo lường độ nhạy cảm tỷ giá Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường có thể chịu tác động của biến động tỷ giá vì vậy để tránh tương quan cao và vấn đề đa cộng tuyến mạnh giữa hai biến độc lập trong phương trình (3.3), do vậy Priestley and Ødegaard (2007) sử dụng phương pháp ước lượng hai bước nhằm loại trừ đi tác động của thay đổi tỷ giá đến tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường và tách riêng nhân tố tỷ suất sinh lợi thị trường thuần. Bước đầu tiên là tiến hành hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường với biến động tỷ giá theo phương trình (3.9) và lấy phần dư, đây là nhân tố đại diện cho tỷ suất sinh lợi thị trường do ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế khác và đã loại trừ tác động của tỷ giá. Rm,t = α0+α1Xt+μm,t (3.9) Bước thứ hai sẽ thực hiện hồi quy lại phương trình (3.8) với biến độc lập là tỷ suất sinh lợi thị trường thuần và biến động tỷ giá cụ thể như sau: Ri,t = β0+β1μm,t+β2+β3DtXt+εi,t (3.10) 3.2.2.3. Mô hình GARCH đo lường độ nhạy cảm tỷ giá có điều chỉnh Từ các phân tích về độ nhạy cảm tỷ giá và kiểm tra đặc tính bất cân xứng của độ nhạy cảm tỷ giá, dựa trên các nghiên cứu của Ye và cộng sự (2014), Al-Shboul và Anwar (2014), Chou và cộng sự (2017), Bae và cộng sự (2018) nếu phần dư εi,t của phương trình (3.10) có phương sai thay đổi, đồng thời nắm bắt hiện tượng biến động phân nhóm của tỷ giá, Luận án ứng dụng mô hình GARCH (1,1) cụ thể như sau: Ri,t=βi,0+βi,1μm,t+βi,2Xt+βi,3DtXt+εi,t (3.11) σi,t2=αi,0+αi,1εi,t-12+αi,2σi,t-12 (3.12) Trong đó Biến phụ thuộc: tỷ suất sinh lợi chứng khoán (Ri,t) là tỷ suất sinh lợi chứng khoán công ty i ở ngày t. Tỷ suất sinh lợi chứng khoán hằng ngày của công ty là biến phụ thuộc trong mô hình chính. Tỷ suất sinh lợi chứng khoán hàng ngày được tính toán từ giá đóng cửa điều chỉnh theo công thức: Ri,t = Ln(Pricei,t) – Ln(Pricei,t-1) Biến độc lập: Tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường (μm,t): Tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường hằng ngày kiểm soát tác động của các yếu tố kinh tế ngoài biến động tỷ giá đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Tỷ suất sinh lợi thị trường được tính toán từ giá đóng cửa của chỉ số thị trường chứng khoán theo công thức: Rm,t = Ln(Indexm,t) – Ln(Indexm,t-1) Sau đó thực hiện hồi quy phương trình (3.9) để tìm μm,, đây là tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường trong nước thuần (phần dư của phương trình (3.9)) ở ngày t. Biến động tỷ giá hối đoái (Xt): Biến động tỷ giá hối đoái hằng ngày là biến độc lập chính trong mô hình vì hệ số hồi quy của biến này có ý nghĩa thống kê sẽ giúp nhận diện được sự tồn tại của độ nhạy cảm tỷ giá đối với công ty đang nghiên cứu. Biến động tỷ giá được tính toán dựa trên tỷ giá giao ngay hằng ngày theo công thức: Xt = Ln(Exchange ratet) – Ln(Exchange ratet-1) Tỷ giá được xem xét dưới dạng niêm yết trực tiếp (đồng tiền yết giá là ngoại tệ), do đó tỷ giá tăng (Xt > 0) hàm ý ngoại tệ tăng giá, nội tệ giảm giá và ngược lại. Biến giả Dt: biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu Xt > 0 và bằng 0 nếu Xt ≤ 0. σi,t2: phương sai có điều kiện của phần dư εi,t. β2: đo lường độ nhạy cảm của công ty đối với biến động tỷ giá, yếu tố này độc lập với sự tác động của thay đổi tỷ giá lên toàn bộ thị trường, đây chính là độ nhạy cảm tỷ giá riêng của công ty (độ nhạy cảm phần dư – residual exposure). β3: thể hiện mức độ bất cân xứng trong tác động của biến động tỷ giá đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán giữa hai trường hợp tỷ giá tăng và giảm. 3.2.2.4. Nhận diện các yếu tố tác động đến khả năng xảy ra độ nhạy cảm tỷ giá Các nguyên nhân dẫn đến độ nhạy cảm tỷ giá của công ty đặc biệt là tính chất bất cân xứng được giải thích trong các mô hình lý thuyết mô tả hành vi của công ty, như sự bất cân xứng trong định giá theo giá thị trường (PTM - Pricing to market) của công ty (Knetter, 1994), hành vi trễ (Baldwin và Krugman, 1989), và hành vi phòng ngừa rủi ro tỷ giá bất cân xứng. Kết hợp các mô hình lý thuyết và các khả năng trường hợp có hoặc không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% của hệ số hồi quy β2 và β3 trong mô hình nghiên cứu thực nghiệm (phương trình (3.11)) về độ nhạy cảm tỷ giá của công ty, chúng ta sẽ có các phân tích cụ thể về các khả năng dẫn đến độ nhạy cảm tỷ giá ở từng công ty. Ri,t=βi,0+βi,1μm,t+βi,2Xt+βi,3DtXt+εi,t (3.11) Bảng 3.4 Phân tích liên kết giữa lý thuyết và mô hình về các khả năng dẫn đến độ nhạy cảm tỷ giá Trường hợp β2 > 0 β2 = 0 β2 < 0 β3 > 0 (1) PTM với VC hoặc phòng ngừa rủi ro bất cân xứng (nhà xuất khẩu ròng) (4) PTM với VC hoặc phòng ngừa rủi ro bất cân xứng (nhà xuất khẩu ròng) (7) Phòng ngừa rủi ro bất cân xứng (nhà nhập khẩu ròng) β3 = 0 (2) Độ nhạy cảm cân xứng (nhà xuất khẩu ròng) (5) Không rủi ro (nhà xuất khẩu ròng hoặc nhà nhập khẩu ròng) (8) Độ nhạy cảm cân xứng (nhà nhập khẩu ròng) Trường hợp β2 > 0 β2 = 0 β2 < 0 β3 < 0 (3) PTM với MSO hoặc hành vi trễ (nhà xuất khẩu ròng) (6) PTM với MSO hoặc hành vi trễ (nhà nhập khẩu ròng) (9) PTM với MSO (nhà nhập khẩu ròng) Ghi chú: Định giá theo giá thị trường (PTM - Pricing to market); mục tiêu thị phần (MSO - Market share objective); ràng buộc về sản lượng (VC – Volume constraints) Nguồn: Tổng hợp của tác giả Khi Xt > 0 (tỷ giá tăng, nội tệ giảm giá) thì độ nhạy cảm tỷ giá sẽ bằng với (β2 + β3). Khi Xt < 0 (tỷ giá giảm, nội tệ tăng giá) thì độ nhạy cảm tỷ giá sẽ bằng với β2. Xét trường hợp β2 > 0: Nếu Xt > 0, tức tỷ giá tăng (nội tệ giảm giá), và β2 > 0 thì Rt là tỷ suất sinh lợi sẽ tăng. Điều này đúng với trường hợp nhà xuất khẩu ròng, vì khi tỷ giá tăng tức là nội tệ giảm giá, thì việc xuất khẩu sẽ có lợi do hàng hóa trở nên rẻ một cách tương đối ở quốc gia nhập khẩu. Vì vậy dù β3 = 0, β3 > 0 hay β3 0 thì vẫn thuộc trường hợp nhà xuất khẩu ròng. Trường hợp (1) β3 > 0 và β2 > 0: Do β3 > 0 nên (β2 + β3) > β2, nghĩa là nội tệ giảm giá (Xt > 0) thì thay đổi trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán của doanh nghiệp sẽ lớn hơn so với khi nội tệ tăng giá (Xt < 0). Vấn đề được giải thích thông qua: Đối với hành vi PTM với ràng buộc về sản lượng: Do sự ràng buộc về sản lượng sẽ làm giảm khả năng gia tăng doanh số, do đó thay vì giảm giá bán khi nội tệ giảm giá để tăng lượng hàng hóa bán ra (như trong trường hợp PTM với mục tiêu thị phần), thì nhà xuất khẩu sẽ tăng giá bán lên cao hơn, tức PTM lớn hơn, để thu lợi nhuận. Còn khi nội tệ tăng giá làm giá hàng hóa xuất khẩu bằng ngoại tệ tăng, công ty có thể tăng giá bán nhưng ở mức thấp hơn để đạt yêu cầu về sản lượng và kiếm lời, thay vì duy trì mức giá cũ. Do đó, dòng tiền sẽ tăng ở một mức độ lớn hơn khi nội tệ giảm giá và giảm ở mức độ nhỏ hơn khi nội tệ tăng giá. Hành vi phòng ngừa rủi ro bất cân xứng: Nhà xuất khẩu chỉ phòng ngừa cho trường hợp nội tệ tăng giá nhưng không phòng ngừa cho trường hợp nội tệ giảm giá, tức tỷ giá tăng. Do đó, nếu nội tệ giảm giá, thì nhà xuất khẩu sẽ có lợi; nhưng nếu nội tệ tăng giá, do đã có phòng ngừa nên công ty sẽ chịu khoản lỗ ít hơn. Nói cách khác, nếu công ty không phòng ngừa, thì dòng tiền sẽ bị tác động với cùng một mức độ nếu tỷ giá tăng hay giảm cùng một lượng, còn nếu công ty có phòng ngừa bất cân xứng, thì dòng tiền sẽ tăng bằng với mức tăng khi không phòng ngừa, nhưng sẽ giảm một lượng nhỏ hơn so với khi không phòng ngừa. Trường hợp (2) β3 = 0 và β2 > 0: Do β3 = 0 nên (β2 + β3) = β2, nghĩa là nội tệ giảm giá (Xt > 0) thì thay đổi trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán của doanh nghiệp sẽ bằng với tình huống khi nội tệ tăng giá (Xt < 0). Do nhà xuất khẩu đã phòng ngừa rủi ro cân x