Bài viết sử dụng phương pháp phân tích định lượng với dữ liệu bảng thông qua kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, để lượng hóa sự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc trong mô hình.

Trước tiên, nghiên cứu tiến hành hồi quy theo 3 phương pháp thông thường trên dữ liệu bảng: hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS); Hồi quy ảnh hưởng cố định (FEM) và hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM).

Để lựa chọn phương pháp phù hợp, bài viết thực hiện các kiểm định sau: Kiểm định F để chọn lựa giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM; kiểm định Hausman để biết được nên chọn mô hình FEM hay mô hình REM; kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.Đồng thời, phương pháp hồi quy GMM được sử dụng để giải quyết các vấn đề nội sinh tiềm ẩn và hiện tượng tự tương quan giữa các sai số (Doytch & Uctum, 2011).Theo Driffill & các cộng sự (1998), phương pháp hồi quy GMM tốt hơn các phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng trong việc kiểm tra sự chuyển động của các biến tài chính.
Bài viết sử dụng kiểm định Sargan nhằm xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ trong ước lượng GMM.Kiểm định Sargan với giả thuyết H0: biến công cụ là ngoại sinh, nghĩa là biến công cụ không tương quan với sai số của mô hình. Để kiểm định hiện tượng tự tương quan, bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Arellano-Bond với giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan.Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) cho kết quả VIF < 10. Như vậy, hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Kiểm định White cho thấy, mô hình có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi với mức ý nghĩa 1%. Kiểm định Wooldridge cho thấy, mô hình có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số với mức ý nghĩa 1%.Nghiên cứu áp dụng các phương pháp hồi quy trên dữ liệu bảng, bao gồm: Pooled OLS, FEM và REM. Kết quả nghiên cứu cho thấy, phương pháp hồi quy FEM tỏ ra phù hợp hơn do kiểm định F (199, 795) = 9,45 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, kiểm định Hausman chi 2(4) = 980,68 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.Tuy nhiên, mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, các hiện tượng này được kiểm soát bằng phương pháp GMM nhằm đảm bảo kết quả ước lượng thu được vững chắc và hiệu quả, ngoài ra phương pháp này còn giải quyết được các vấn đề nội sinh tiềm ẩn (Doytch & Uctum, 2011). Từ đó, kết quả các mô hình nghiên cứu được rút ra như sau:
Với biến phụ thuộc là P, sau khi dùng phương pháp GMM để giải quyết các vấn đề nội sinh tiềm ẩn, hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, ta có kết quả nghiên cứu như sau: Kết quả kiểm định Sargan của mô hình trên khẳng định rằng, các công cụ có thể coi là hợp lệ vì chấp nhận giả thuyết H0 (H0: biến công cụ không tương quan với sai số của mô hình). Kiểm định Arellano-Bond cho thấy, chấp nhận giả thuyết H0, tức là mô hình khá tốt do không có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số.Nghĩa là EPS tác động cùng chiều (4,2962), DA tác động ngược chiều (- 0,0067) và SIZE tác động cùng chiều (0,0056) đến P.
Tuy nhiên, với bộ dữ liệu thu thập được, nhóm nghiên cứu chưa tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của PE và INF đến P của các DNNY trên TTCK Việt Nam. Như vậy, kết quả mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:Pit = -0,0572 + 4,2962 EPSit – 0,0067 DAit + 0,0056 SIZEit + εitKết quả cho thấy, EPS tác động cùng chiều, mạnh nhất (4,2962) đến P và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Al-Qenae và các cộng sự (2002), Khan và các cộng sự (2011), Nirmala và các cộng sự (2011).Điều này cũng khá phù hợp với thực tế trong thời gian qua tại Việt Nam, thu nhập trên mỗi cổ phiếu gia tăng sẽ mang lại nhiều giá trị cho nhà đầu tư, đồng thời phản ánh triển vọng của DN trong tương lại.Biến DA tác động ngược chiều (- 0,0067) đến P và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Irfan và Nishat (2002), Nirmala và các cộng sự (2011).
Điều này cũng đồng nghĩa rằng, khi DN vay nợ nhiều, nếu sử dụng không hiệu quả nguồn vốn vay sẽ tạo tâm lý e ngại cho nhà đầu tư trước khi quyết định đầu tư vào DN, điều này sẽ khiến cho P giảm.Biến SIZE tác động cùng chiều (0,0056) đến P và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Irfan và Nishat (2002), Sharif và các cộng sự (2015).
Có nghĩa là các DN có quy mô lớn, có tiềm lực tài chính cũng như năng lực cạnh tranh lớn, đồng thời có uy tín cao trên thị trường nên dễ dàng huy động được lượng vốn lớn từ nhà đầu tư với giá cổ phiếu cao.Kết luậnNhóm nghiên cứu đã áp dụng các phương pháp hồi quy trên dữ liệu bảng, bao gồm: Pooled OLS, FEM, REM, tiếp đó là phương pháp GMM nhằm đảm bảo ước lượng thu hiệu quả. Kết quả nghiên cứu cho thấy, giá cổ phiếu (P) bị tác động bởi các yếu tố sau: thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), tỷ lệ nợ của DN (DA) và quy mô của DN (SIZE).Kết quả nghiên cứu là cơ sở để góp phần giúp các cơ quan quản lý, DN, nhà đầu tư và nhà nghiên cứu nhận định rõ hơn về sự tác động của các yếu tố tác động đến giá cổ phiếu của các DNNY trên TTCK Việt Nam.Với kết quả này, bài viết đã đạt được mục tiêu đề ra, tuy nhiên, còn có 1 số hạn chế như: Số lượng DN đưa vào nghiên cứu còn ít; thời gian nghiên cứu còn ngắn; chưa xét đến một số yếu tố có thể có tác động đến giá cổ phiếu như tâm lý của nhà đầu tư, tăng trưởng kinh tế, lãi suất… Đây cũng là hướng gợi mở cho các nghiên cứu tiếp theo.