Đề tài Nghiên cứu khám phá các yếu tố ảnh hưởng tới chỉ số P/E trên sàn Hose

Mục lục NGHIÊN CỨU KHÁM PHÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CHỈ SỐ P/E TRÊN SÀN HOSE CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU Lý do hình thành đề tài: Trong việc định giá một tài sản nói chung và tài sản tài chính nói riêng, lý thuyết tài chính cung cấp cho người định giá nhiều công cụ hữu dụng như: phương chiết khấu dòng tiền ròng, phương pháp định giá tài sản thanh lý, phương pháp so sánh. Tại Việt Nam, thị trường chứng khoán đang phát triển ở mức sơ khai và chưa hoàn thiện. Đa số các nhà đầu tư trên sản chứng khoán không có một nền tảng vững vàng về phân tích tài chính. Phương pháp định giá so sánh sử dụng P/E là một công cụ đơn giản và thông dụng nhất mà các nhà đầu tư này sử dụng để ra quyết định. Cách thức sử dụng phương pháp định giá so sánh nói chung và phương pháp so sánh dùng P/E nói riêng là định giá một công ty dựa vào mức giá của công ty “tương tự”, trong đó khái niệm tương tự trong tài chính bao gồm tương tự về lĩnh vực hoạt động, mức độ rủi ro, năng lực tài chính, và tiềm năng tăng trưởng. Tuy nhiên, liệu việc ứng dụng phương pháp này trong định giá tại thị trường chứng khoán Việt Nam có được sử dụng đúng đắn và có đảm bảo tính chất “tương đương” giữa các công ty so sánh? Với mong muốn tìm hiểu khía cạnh này về thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả thực hiện nghiên cứu các yếu tố có mối quan hệ với chỉ số P/E trên thị trường chứng khoán Việt Nam, hay nói cách khác nghiên cứu được thực hiện nhằm khảo sát các yếu tố phản ánh bởi chỉ số P/E trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các nghiên cứu tài chính về các yếu tố tác động tỉ số P/E có thể nói xuất phát từ mô hình các yếu tố cơ bản của P/E được Gordon xây dựng (1962), trong đó ông chỉ ra rằng tỉ số P/E được quyết định bởi tỉ lệ chi trả cổ tức, mức độ rủi ro của cổ phiếu và tiềm năng tăng trưởng của công ty. Mô hình này sau được phát triển tiếp bởi Campbell và Shiller (1988) thành mô hình hồi qui log(P/E) cũng với các yếu tố cơ bản này làm biến giải thích cho tỉ số P/E. Năm 1996, Fama và French kiểm chứng mối liên hệ giữa E/P với rủi ro, tăng trưởng (tỉ số BE/ME) và kích thước của công ty, hai ông kết luận rằng các yếu tố này có vai trò giải thích tỉ số E/P. Từ sự quan sát và tìm kiếm thông tin của tác giả, chưa có một nghiên cứu chính thức và hoàn chỉnh nào về các yếu tố ảnh hưởng tới chỉ số P/E tại thị trường Việt Nam. Trước những thực trạng này, đề tài được xây dựng nhằm khảo sát các yếu tố ảnh hưởng lên tỉ số P/E của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hồ Chí Minh cho giai đoạn từ tháng 1/2002 đến tháng 12/2008. Mục tiêu nghiên cứu: Mục tiêu của nghiên cứu này là nhận diện các yếu tố ảnh hưởng tới chỉ số P/E trên thị trường HOSE. Phạm vi nghiên cứu: Mặc dù có nhiều yếu tố tiềm năng khác có thể ảnh hưởng tới P/E như là yếu tố tâm lý thị trường, các yếu tố kinh tế vĩ mô… , nghiên cứu này sẽ chỉ tập trung vào các yếu tố thuộc đặc thù công ty và đặc thù ngành. Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Tp.HCM từ trước ngày 1/1/2002. Để đảm bảo số quan sát (theo quí) theo thời gian, giai đoạn nghiên cứu là từ năm 2002 đến hết năm 2008. Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả nghiên cứu này sẽ cho thấy các yếu tố có vai trò quan trọng ảnh hưởng đến tỉ số P/E. Vì thế, nghiên cứu này sẽ là cơ sở tham khảo cho các nhà đầu tư chứng khoán tại Việt Nam trong việc định ra các yếu tố so sánh nhằm chọn ra một cách xác đáng các công ty “tương đương” phục vụ cho việc ra các quyết định định giá chứng khoán khi sử dụng phương pháp so sánh dùng chỉ số P/E. Các bước tiến hành nghiên cứu: CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Các yếu tố cơ bản ảnh hưởng chỉ số P/E: Mô hình của Gordon (1962): Để giải thích sự tương quan của P/E với các yếu tố khác ta xem xét mô hình định giá của Gordon (1962) với mức tăng trưởng g. ta có công thức sau: Trong đó: D1 : Lượng cổ tức chia kỳ 1. EPS: lợi nhuận trên một cổ phiếu. PBR: (Plow Back Ratio) tỷ lệ lợi nhuận giữ lại (1-PBT): Tỉ lệ trả cổ tức r: Suất sinh lợi yêu cầu g: Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận (cổ tức) Như vậy theo công thức trên ta nhận thấy có sự liên hệ giữa P/E với tốc độ tăng trưởng, chính sách chia cổ tức cũng như tái đầu tư vốn của doanh nghiệp. Ngoài ra P/E còn bị ảnh hưởng bởi tỷ xuất sinh lợi yêu cầu r. Theo mô hình CAPM và các mô hình lý thuyết khác thì r sẽ chịu tác động của rủi ro hệ thống Beta, rủi ro tài chính (đòn cân nợ D/E), rủi ro vận hành. Các nghiên cứu khác cũng cho thấy rằng tốc độ tăng trưởng của công ty lại phụ thuộc hoạt động đầu tư (capital expenditure), và các hệ số sinh lợi khác (ROE, ROA). Do đó mục 2.2 sẽ trình bày sâu hơn về các yếu tố có ảnh hưởng tiềm năng này lên tỉ số P/E. Mô hình của John Y. Campbell & Roert J. Shiller (1988): Trong phân tích hồi quy ta sẽ sữ kết quả nghiên cứu trước của (Campbell và Shiller – 1988) để phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới P/E bằng cách sử dụng log(P/E) trong phương trình hồi quy. Trong đó: rt+j: logarit của suất sinh lợi trong giai đoạn t+j, gt+j:hoặc , : tốc độ phát triển : : hệ số chiết khấu, đây là một giá trị hằng số. Ta có phương trình đã được chứng minh như sau Trong đó Đây là mô hình logarit của Campbell and shiller được xây dựng vào năm 1988 phục vụ cho phân tích Time-series cho một công ty hay ngành cụ thể. Trong phân tích Panel data chúng ta sẽ còn xét tới sự tác động của các đơn vị chéo theo từng mô hình phân tích được lựa chọn với các giả định tương ứng ban đầu. Các yếu tố tiềm năng ảnh hưởng lên chỉ số P/E: Các biến đại diện cho rủi ro: Hệ số nợ: D/E (Debt to Equity Ratio) (Modigliani –Millers – 1958) Tỷ số này thể hiện mức rủi ro tài chính mà doanh nghiệp phải gánh chịu. Tỷ lệ nợ càng cao thì rủi ro tài chính càng cao. Chỉ số này gắn liền với khái niệm đòn bẩy tài chính. Việc sử dụng vốn nợ trong kinh doanh giúp doanh nghiệp giảm được xuất sinh lợi yêu cầu và gia tăng lợi nhuận cho cổ đông, qua đó làm tăng giá trị của công ty VL = VU + TCD VL: Giá trị của công ty có đòn bẩy tài chính, VU : Giá trị cũa công ty không vay nợ, TC: Thuế thu nhập doanh nghiệp, D: giá trị nợ của công ty. Ta có công thức lợi nhuận kỳ vọng như sau: RE = R0 + (1 – TC)*(R0 – RD)*(D/E) RE, R0, RD: lần lượt là mức lãi yêu cầu của vốn cô đông, vốn tổng cộng và vốn vay. Tuy nhiên, việc gia tăng sử dụng vốn nợ liên tục sẽ gây ra rủi ro phá sản cho công ty. Như vậy chúng ta cần xác định cơ cấu vốn thích hợp để cho một mức hiệu quả nhất (Ross, Westerfield, Jaffe, 2005) Hệ số Beta: CAPM (William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor 1960s) Beta là hệ số bù rủi ro trong mô hình CAPM để dánh giá mức độ rủi ro hệ thống của một chứng khoán riêng so với danh mục thị trường. trong đó: là hiệp phương sai của lợi nhuận của chứng khoán với danh mục thị trường; là phương sai của lợi nhuận của danh mục thị trường. Ta có thể xác định β bằng cách sử dụng lệnh slope trong excell để xác định tương quan giữa suất sinh lợi riêng của chứng khoán so với suất sinh lợi của danh mục thị trường. β là hệ số bù rủi ro trong mô hình CAPM thể hiện sự tương quan giữ rủi ro và lợi nhuận Trong việc sử dụng mô hình CAPM để ra quyết định đầu tư hay không đối với một chứng khoán nhà đầu tư sử dụng tới khái niệm đường SML (Security market line) Những chứng khoán có vị trí bên trên đường SML là các chứng khoán đầu tư hiệu quả. Mức vốn hoá thị trường: (Market Capitalization) Đây là giá trị thị trường thực của doanh nghiệp. Thông thường độ lớn của mức vốn hoá sẽ là thước đo cho quy mô của doanh nghiệp. Việc tính giá trị vốn hoá thông thường là lấy tổng số cổ phiếu phổ thông đang lưu hành nhân cho giá thị trường của nó. Chú ý rằng khi tính giá trị vôn hoá. Lượng cổ phiếu lưu hành tham gia vào tính toán phải trừ di số cổ phiếu ngân quỹ mà doanh nghiệp đã mua. Ngoài ra cổ phiếu ưu đãi không được tính vào. Việc tăng hoặc giảm vốn hoá có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau: Tình hình kinh doanh, mua cổ phiếu ngân quỹ, Sát nhập, mua lại công ty khác, bán đi một số bộ phận công ty… Các biến đại diện cho khả năng sinh lợi: Khả năng sinh lợi: (ROA, ROE) ROA: Nhà quản trị thường đo lường hiệu quả hoạt động của công ty bằng tỷ số thu nhập trên tổng tài sản (Thu nhập được sử dụng ở đây là thu nhập trước thuế nhưng sau khi trả lãi). Chỉ số này được biết như ROA (Return on assets) hoặc ROI (Return on investment) Trong đó: EBIT: Lợi nhuận trướng thuế và lãi, Tax: Thuế thu nhập công ty, ATA: (Average total assets) tổng tài sản trung bình của công ty. ROA thường được sử dụng để so sánh với chi phí cơ hội sử dụng vốn. Nếu ROA thấp thì có thể nói rằng tài sản đó có thể được thuê và sử dụng tốt hơn ở một nơi nào khác. Ngược lại với ROA cao có nghĩa là tài sản đó đáng được đầu tư vì nó sẽ sinh ra mức lợi nhuận cao. Trong cạnh tranh, công ty sẽ có một mức lợi nhuận kỳ vọng nhất định dựa trên chi phí vốn của họ. Và để doanh nghiệp tồn tại và phát triển doanh nghiệp, nhà quản rị doanh nghiệp phải có mức lợi nhuận lơn hơn hay bằng chi phí vốn của nó. Và như vậy cổ đông thường tìm kiếm công ty có ROA cao, nó là bằng chứng cho việc công ty đang thanh toán cho mức giá lớn hơn của cổ phiếu trên thị trường so với giá trị bút toán của nó. Lợi nhuận biên tế (profit margin): Đây là tỉ lệ được tính toán bằng cách lấy tổng thu nhập hoặc lãi ròng chia cho doanh thu. Chỉ số này cho biết mỗi đồng doanh thu thu về tạo ra được bao nhiêu đồng thu nhập. Biên lợi nhuận là một chỉ số rất hữu ích khi tiến hành so sánh các công ty trong cùng một ngành. Công ty nào có biên lợi nhuận cao hơn chứng tỏ công ty đó có lãi hơn và kiểm soát chi phí hiệu quả hơn so với đối thủ cạnh tranh của nó. Các biến đại diện cho sự tăng trưởng: Tốc độ tăng trưởng g: Tồc độ tăng trượng được chính là tỷ lệ % chênh lệch lợi nhuận ròng giữa 2 kỳ hoạt động kế tiếp của doanh nghiệp. Trong phâncông thức Tỷ số giá thị trường với giá trị bút toán: (Market to book value) Market-to-book ratio = SP/BVPS Trong đó: SP (Stock Price): Giá thị trường của cổ phiếu, theo quan điểm tài chính thì giá trị trường biểu hiện kỳ vọng lợi nhuận trong tương lai mà chứng khoán mang lại tương ứng với một mức lãi suất yêu cầu (mức độ rủi ro tương ứng). BVPS(Book Value Per Share): Giá trị bút toán của 1 cổ phiếu, nó chính là giá trị bút toán của vốn cổ đông chia cho tổng số cổ phiếu đang lưu hành. Tỷ số này thể hiện được giá trị kỳ vọng mà công ty tạo ra cho tài sản của mình theo đánh giá của thị trường tăng trưởng bao nhiêu so với giá trị quá khứ của nó. Mức đầu tư ròng vào tài sản cố định (Capital Expenditures): Capital Expenditures là các chi phí bỏ ra hiện tại nhưng sẽ mang lại lợi ích trong tương lai, nên sẽ được vốn hóa. Ví dụ, chi phí nâng cấp tài sản cố định. Đây được xem là khoảng đầu tư dài hạn vào tài sản cố định của doanh nghiệp. Khi quyết định đầu tư và tài sản cố định, nhà quản trị kỳ vọng rằng mức lợi nhuận phải được duy trì hay phải tăng trưởng ở một mức nào đó. Các biến đại diện cho chính sách cổ tức của công ty: Chính sách chia cổ tức của công ty thể hiện qua tỷ lệ lợi nhuận giữ lại (Plow Back Ratio). Theo lý thuyết tín hiệu, công ty có chính sách chia cổ tức ổn định và giữ được mức tăng trưởng bền vững về cổ tức sẻ được đánh giá cao hơn so với các công ty không có chính sách duy trì mức cổ tức ổn định. Ngoài ra, tỷ lệ lợi nhuận giữ lại còn ảnh hưởng trực tiếp lên tốc độ tăng trưởng cổ tức cũng như tốc độ tăng trưởng của công ty. Như vậy PBR không chỉ tác động trực tiếp tới P/E theo như phân tích trong công thức Gordon mà cón tác động tới tố độ tăng trưởng g qua đó gián tiếp tác động lại trên tỷ số P/E theo như phân tích trong công thức Gordon. Phương pháp phân tích số liệu: Các tiêu chuẩn để lựa chọn mô hình: Hệ số xác định R2 Có thể nói khi R2 à 1 thì mô hình hồi quy càng tốt nghĩa là mức độ giải thích của mô hình càng tốt. Tuy nhiên, chúng ta cần phải chọn lựa mô hình toán hồi quy phải dựa trên cơ sở lý thuyết để có được mô hình toán thích hợp. Ngoài ra chúng còn sử dụng R2adj để giảm sự ảnh hưởng do số bậc tự do gây ra: Kiểm định các giả thuyết: Các hệ số ước lượng có tuân theo phân phối chuẩn hay không èTỷ số chuẩn hoá. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy: Ý nghĩa: kiểm định rằng biến giải thích có thưc sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không. Giả thiết Luật quyết định: èBác bỏ giả thiết H0 Hoặc P-Value nhỏ hơn α cho trước Kiểm định Anova cho cả mô hình: Giả thiết Sử dụng trị số thống kê Fisher để giải quyết bài toán này Luật quyết định: èBác bỏ giả thiết H0, với α là mức ý nghĩa cho trước. Hoặc P-value của thống kê F nhỏ hơn α cho trước. Như vậy mô hình cuối cùng được chọn sẽ là mô hình có các hệ số β có ý nghĩa thống kê. Trên thực tế, với các công cụ được cung cấp trong SPSS việc kiểm định và lựa chọn biến cho mô hình sẽ dễ dàng hơn nhiều với các chức năng: Stepwise, Flowback, Forward, Enter, Remove khi chạy hồi quy. Hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroscedasticity): Trong quá trình hồi quy chúng ta thường giả định là phương sai của sai số sẽ không đổi (Homoscedasticity). Nếu giả thiết này bị vi phạm kết quả hồi quy sẽ không được chấp nhận. Điều này xãy ra bởi vì ước lượng không đạt được phương sai thấp nhất có thể. Để khắc phục hiện tượng này thông thường chúng ta chuyển vào hàm log, chia chúng cho 1 hàng số (GLS) hoặc sử dụng kiểm định gần đúng của White. Các tiếp cận này có tính hữu dụng và khả thi trong thực tế. Hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation): Hiện tượng tự tương quan (hay tương quan chuỗi) xãy ra khi ta quan sát một chuỗi thời gian (time-series) khi các sai số trong các quan sát liên tiếp nhau không có tương quan độc lập hay covariance của chúng khác zero, nói cách khác, chúng có mối tương quan chuỗi. Khi hiện tượng này xãy ra thì T-test và F-test sẽ không còn ý nghĩa. Để kiểm định hiện tượng này chúng ta sử dụng Durbin-Watson test để tìm ra mồi liên hệ của phần dư để xem chúng độc lập hay có sự tương quan với nhau để kết luận xem có tương quan chuỗi hay không. Hiện tượng đa công tuyến (Multicollinearity): Đây là hiện tượng mà các biến khi được đưa vào trong mô hình hồi quy đa biến cá tương quan chặt với nhau R2 ≥ 0.8; Hiện tượng này xãy ra do có thể khi đưa các biến vào trong mô hình thì có 2 biến cùng giải thích cho chung một biến giải thích nào đó. Đa cộng tuyến có thể là gia tăng mức độ giải thích cho cả mô hình nhưng sẽ làm giảm mức độ giải thích cho tứng biến riêng rẽ. Trong bài nghiên cứu này, chúng ta quan tâm nhiều tới việc ảnh hưởng riêng của từng biến để xác định liệu biến đó có ảnh hưởng tới P/E hay không nên chúng ta cần phải loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến này. Dữ liệu bảng (Panel data): Định nghĩa và phân loại: Như ta đã biết có 3 loại dữ liệu cơ bản trong nghiên cứu định lượng: dữ liệu chuỗi thới gian (Time-series), dữ liệu đơn vị chéo (cross-sections), dữ liệu bảng (Panel data). Trong đó dữ liệu bảng là kết hợp giữ quan sát chéo và quan sát theo thới gian. Ưu điểm của dữ liệu bảng: Nghiên cứu được sự khác biệt giữa các đơn vị chéo mà trước đây chúng ta hay sử dụng dummy. Nâng cao được số quan sát của mẫu và phần nào khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến. Chứa đựng nhiều thông tin hơn các dữ liệu khác. Nghiên cứu được động thái thay đổi của các đơn vị chéo theo thời gian. Một mô tả dạng hàm dữ liệu bảng đơn giản và các ý tưởng khai thác từ dữ liệu bảng. Tổ chức dữ liệu trong Panel data: Có 2 loại tổ chức dữ liệu trong panel data: Unstacked: Các đơn vị chéo được sắp xếp theo thời gian một cách riêng biệt. Stacked: Các đơn vị chéo được sắp xếp theo thời gian và các đơn vị chéo này được nhóm lại với nhau theo từng biến. Các loại dữ liệu bảng: Dữ liệu bảng cân bằng (balanced): khi các đơn vị chéo có cùng số quan sát theo thời gian. Dữ liệu bảng không cân bằng (unbalance): khi các đơn vị chéo không có cùng số quan sát theo thời gian. Xử lý các đơn vị chéo trong nhiều trường hợp: Các đơn vị chéo có điều kiện đặc thù giống nhau Các đơn vị chéo có điều kiện đặc thù khác nhau Các đơn vị chéo có sự khác biệt về tác động biên của các nhân tố ảnh hưởng Các đơn vị chéo vừa khác biệt về điều kiện đặc thù và vừa khác biệt về tác động biên của các nhân tố ảnh hưởng Các đơn vị chéo không có sự khác biệt về điều kiện đặc thù và tác động biên của các biến độc lập đang xét CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Quan sát tổng quan chỉ số P/E: Ta nhận xét rằng, chỉ số P/E thì thay đổi nhiều theo từng thời điểm quan sát cũng như theo từng nhóm ngành khác nhau. Vì thế, trong phần này chúng ta sẽ tiến hành quan sát tổng quan chỉ số P/E theo từng nhóm ngành và từng thời đoạn khác nhau. Để làm được điều này, đầu tiên chúng ta phải tính toán P/E trung bình của thị trường, của từng nhóm ngành trong mỗi thời đoạn quan sát. Ta sẽ thực hiện theo các bước như sau: Bước 1: Trước tiên ta sẽ tiến hành quan sát chỉ số P/E của Vn-Index theo thời gian từ năm 2002 tới năm 2008. Qua từng thời đoạn (quý hoạt động) ta sẽ thấy được sự biến động của P/E thị trường theo thời gian. Sau đó, ta sẽ vẽ đồ thị biểu diển sự thay đổi của P/E thị trường theo thời gian để dể dàng hơn cho quan sát và nhận xét. Bước 2: Ta sẽ tiến hành quan sát P/E trung bình cho từng nhóm ngành từ năm 2002 tới năm 2008. Sau đó, ta sẽ thực hiện vẽ biểu đồ cột để so sánh chỉ số P/E trung bình giữa các nhóm ngành (bao gồm - theo www.vndirect.com.vn : Công nghiệp, Công nghệ,  Dầu Khí,  Dịch vụ công cộng, Dịch vụ tiêu dùng, Hàng tiêu dung, Tài chính, Viễn thông, Vật liệu cơ bản, Y tế) với nhau. Tiếp theo, ta sẽ thực hiện nhận xét về sự khác biệt của chỉ số P/E giữa các nhóm ngành. Bước 3: Ta sẽ tiến hành quan sát P/E trung bình cho từng nhóm ngành, thực hiện vẽ đồ thị dạng cột để so sánh chỉ số P/E giữa các nhóm ngành với nhau và của từng thời đoạn với nhau. Cuối cùng, ta sẽ tiến hành nhận xét kết quả quan sát tại từng thời điểm. Xây dựng ma trận hệ số tương quan giữa các biến quan sát: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến với chỉ số P/E cho toàn thị trường: Bước 1: Tính toán các giá trị biến quan sát (P/E, beta, vốn hóa, D/E, P/B, g, mức tái đầu tư, lợi nhuận biên, ROA và ROE, tỷ lệ chia cổ tức) theo trung bình của thị trường trong các thời đoạn từ năm 2002 tới 2008. Bước 2: Lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến quan sát với chỉ số P/E cho toàn thị trường. Bước 3: Vẽ đồ thị dạng cột thể hiện hệ số tương quan giữa từng biến quan sát với P/E. Sau đó, tiến hành nhận xét kết quả quan sát. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến với chỉ số P/E cho từng nhóm ngành: Ta có tổng cộng mười nhóm ngành quan sát như sau: Công nghiệp, Công nghệ, Dầu Khí, Dịch vụ công cộng, Dịch vụ tiêu dùng, Hàng tiêu dung, Tài chính, Viễn thông, Vật liệu cơ bản, Y tế. Bước 1: Đối với từng nhóm ngành ta sẽ tiến hành tính toán các giá trị trung biến quan sát (P/E, beta, vốn hóa, D/E, P/B, g, mức tái đầu tư, lợi nhuận biên, ROA và ROE, tỷ lệ chia cổ tức). Bước 2: Lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến quan sát cho từng nhóm ngành. Bước 3: Vẽ biểu đồ cột thể hiện hệ số tương quan của P/E tới từng biến quan sát khác của từng nhóm ngành. Ví dụ: đồ thị cột biểu diễn P/E trung bình của từng nhóm ngành trong mười nhóm ngành ROA trung bình tương ứng của chúng. Sau đó, ta sẽ tiến hành nhận xét các mối tương quan thể hiện. Ngoài ra, ta sẽ tiến hành loại bớt các biến giải thích có sự tương quan chặt với nhau để tránh hiện tượng đa công tuyến cho mô hình. Lựa chọn mô hình hồi quy: Hồi quy cắt lớp: (Cross-section regression) Ta tiến hành hồi quy Cross-section cho từng thời điểm. Sử dụng mô hình gộp (Pooled model) chạy cho tất cả dữ liệu bảng (Panel data). Ta giả định rằng hệ số trục tung sẽ thay đổi theo cả dơn vị chéo (nhóm ngành) và thời gian (theo thời đoạn). Trong trường hợp này ta sử dụng biến dummy để phân tích sự tác động của yếu tố ngành củng như yếu tố thời điểm quan sát. Mô hình lựa chọn cụ thể: Dựa trên nền tảng lý thuyết từ nghiên cứu trước đây (John Y. Campbell & Roert J. Shiller -1988), mô hình lý thuyết được xây dựng lên theo dạng sau: Trong đó: hàm log có thể được sử dụng để giảm hiện tượng phương sai thay đổi. Các yếu tố đại diện rủi ro: Risk: có thể sử dụng hệ số Beta trong mô hình CAPM hoặc sử dụng độ lệch chuẩn của suất sinh lợi