1 Phân tích danh mục đầu tư

36



khoán khác nhau. Danh mục 1 gồm các chứng khoán có TAG thuộc nhóm phân vị thấp

nhất, tương ứng với 20% số chứng khoán có TAG thấp nhất. Danh mục 2 gồm các

chứng khoán có TAG thuộc nhóm phân vị thấp thứ 2. Kế đến là danh mục 3, danh mục

4. Cuối cùng, danh mục 5 gồm các chứng khoán thuộc nhóm phân vị cao nhất, tương

ứng với 20% chứng khoán có TAG cao nhất. Các danh mục này được nắm giữ trong

vòng 1 năm từ tháng sáu năm t+1 đến tháng 5 năm t+2 và sau đó sắp xếp lại.

Trước tiên, tác giả xem xét mối quan hệ giữa tăng trưởng tài sản và một số chỉ tiêu tài

chính khác thông qua kết quả bảng 4.1

Bảng 4.1 Thống kê một số chỉ tiêu tài chính của các danh mục chứng khoán

Danh mục



1 (thấp)



2



3



4



5 (cao)



Spread(1-5)



TAG



(0,10)



0,06



0,17



0,31



0,80



(0,90)**



NTAG



0,02



0,14



0,24



0,32



0,68



(0,65)



RG



0,03



0,11



0,19



0,29



0,36



(0,33)***



NPG



(1,30)



(15,87)



0,90



1,02



0,38



(1,68)



ROE



0,06



0,11



0,15



0,17



0,18



(0,12)***



ROA



0,04



0,07



0,09



0,09



0,09



(0,05)***



Leverage



0,10



0,09



0,08



0,09



0,10



(0,00)



BM



2,32



2,13



1,89



1,85



1,70



0,62 **



Asset



5.153,24



1.629,33 3.807,89 3.592,18 3.671,56 1.481,68

(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview, MS.excel)



TAG - Total asset growth: tốc độ tăng trưởng tài sản; NTAG - net total asset growth:

tốc độ tăng trưởng tài sản ròng; RG - revenue growth: tốc độ tăng trưởng doanh thu;

NPG - net profit growth: tốc độ tăng trưởng lợi nhuận ròng; ROE - return on equity: lợi



37



nhuận trên vốn chủ sở hữu; ROA - return on asset: lợi nhuận trên tổng tài sản; Learage

hay D/A - debt to asset ratio: tỷ số nợ trên tài sản; Asset - total book asset: giá trị tổng

tài sản; BM - book to market ratio: giá trị sổ sách trên giá trị thị trường. Mức ý nghĩa

thống kê 1%, 5%, 10% tương ứng ***, **, *.

Trong bảng 4.1, các danh mục được xếp theo thứ tự từ 1 đến 5 tương ứng với mức tăng

trưởng tài sản từ thấp đến cao. Danh mục 1 đại điện cho nhóm có TAG thấp nhất, với

mức TAG trung bình - 0,10. Danh mục 5 đại diện cho nhóm có TAG cao nhất, với

TAG trung bình 0,80. Chênh lệch TAG giữa danh mục 1 và danh mục 5 là -0,9, có mức

ý nghĩa 5%. Tương tự, thấy rằng có mối tương quan giữa TAG với các biến như RG,

ROE, ROA. Bằng chứng là các chỉ số này đều tăng dần qua các danh mục từ 1 đến 5

tương tự với TAG. Chênh lệch giữa danh mục 1 và danh mục 5 về các chỉ số này cũng

tương tự chênh lệch TAG, đều là chênh lệch âm và có mức ý nghĩa 1%. Trái lại, thấy

rằng chỉ tiêu BM dường như có mối tương quan âm với TAG. Chỉ số BM trung bình

giảm dần qua các danh mục từ 1 đến 5. Chênh lệch BM giữa danh mục 1 và danh mục

5 có mức ý nghĩa 5%. Ngoài ra, một số chỉ tiêu như đòn bẩy (leverage), Asset lại

không có mối quan hệ xu hướng rõ ràng với TAG. Với đòn bẩy, danh mục 1 và 5 có

mức đòn bẩy cao nhất, danh mục 3 có mức đòn bẩy thấp nhất. Mặt khác, danh mục có

có tốc độ tăng trưởng thấp nhất lại là danh mục gồm những doanh nghiệp có giá trị

tổng tài sản lớn nhất. Riêng danh mục 2 có trị giá tổng tài sản thấp nhất, các danh mục

còn lại có giá trị tài sản trung bình không khác nhau nhiều. Tóm lại, các doanh nghiệp

có tỷ lệ tăng trưởng đầu tư thấp thường xu hướng có khả năng sinh lời thấp hơn, nợ

cao, quy mô tổng tài sản lớn. Ngược lại, các doanh nghiệp có tỷ lệ tăng trưởng đầu tư

cao có khuynh hướng sinh lời cao hơn quy mô trung bình. Nghĩa là, giữa TAG và

TSSL chứng khoán có mối quan hệ với nhau. Phần tiếp theo, luận văn sẽ phân tích rõ

mối tương quan giữa 2 đại lượng này.



38



Sau khi sắp xếp danh mục chứng khoán theo tốc độ tăng trưởng tài sản, tác giả đi tính

TSSL của từng danh mục để làm rõ nhận định: các doanh nghiệp có tỷ lệ tăng trưởng

đầu tư thấp thường có khả năng sinh lời thấp.

TSSL trung bình hàng tháng của danh mục chứng khoán được tính theo tỷ trọng bằng

nhau giữa các chứng khoán chứa trong danh mục.

•



TSSL của danh mục gồm n chứng khoán: rp = ∑ wi.ri (với i ~ 1->n)



Với + rp TSSL danh mục chứng khoán

+ wi tỷ trọng chứng khoán i trong danh mục (trong luận văn này chọn cách sử

dụng tỷ trọng bằng nhau giữa các chứng khoán hiện hữu trong cùng danh mục nên w1

= w2 =…= wn; w1 + w2 +…+ wn= 1)

+ ri TSSL chứng khoán i.

Bài viết kết hợp dữ liệu tốc độ tăng trưởng đầu tư năm t-1 với TSSL của chứng khoán

năm t. TSSL trung bình hàng tháng của mỗi chứng khoán năm t được tính trong giai

đoạn từ tháng 06 năm t đến hết tháng 05 năm t+1.

Bài viết tiến hành tính TSSL cho từng danh mục của từng năm, và sau đó tính trung

bình cộng giữa các năm để tính được TSSL trung bình của từng danh mục. Ở đây, tỷ

trọng các chứng khoán trong danh mục được xem là bằng nhau.

Bảng 4.2 Thống kê TSSL trung bình hàng tháng của các danh mục chứng khoán

trong giai đoạn năm 2008-2014

Danh mục



1 (thấp)



2



3



4



5 (cao) Spread(1-5)



R



-0,2%



0,4%



0,9%



1,0%



1,1%



-1,3% ***



(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview, MS.excel)

Dòng 2 của bảng 4.2 cho thấy TSSL tăng dần theo thứ tự từ danh mục 1 đến danh mục

5, mà bản thân các danh mục này đang đại điện cho tốc độ tăng trưởng đầu tư tăng dần.



39



Do đó, có thể kết luận giữa tốc độ tăng trưởng tài sản và TSSL chứng khoán có mối

quan hệ đồng biến hay nói cách khác, TSSL tăng đơn điệu theo TAG của chứng khoán

đó. Khi các chứng khoán được xếp vào các danh mục với TAG theo thứ tự tăng dần thì

TSSL tương ứng cũng tăng theo. Nhưng liệu mối quan hệ này có đúng như khẳng định

trên không? Chúng ta cùng đi tiếp bước tiếp theo.

Từ trước đến nay, mô hình CAPM - một mô hình nền tảng của lý thuyết tài chính hiện

đại, FF3 được xem là có ý nghĩa lớn trong việc giải thích TSSL chứng khoán. Thực tế

ở Việt Nam cũng đã có nhiều thực nghiệm kiểm chứng tính chính xác của hai mô hình

này. Kết quả cho thấy có sự khác biệt giữa thị trường chứng khoán Việt Nam so với thị

trường chứng khoán ở các nước khác. Vậy chúng ta tiếp tục xem xét 2 mô hình này có

giải thích đầy đủ TSSL chứng khoán trong mối quan hệ với đầu tư không?

Mô hình CAPM:

Công thức gốc: E(ri) = rf + βi[E(rM) – rf]

•



βi hệ số beta của tài sản i, βi = Cov(ri, rM)/Var(rM)



•



[E(rM) – rf] là mức bù rủi ro của danh mục thị trường



•



rf lãi suất phi rủi ro.



Suất sinh lợi phụ trội

•



Tài sản i: ri – rf = Ri



•



Danh mục thị trường: rM – rf = RM



Công thức phần bù chứng khoán i theo CAPM: Rt = αt + βRMt + εt

Tương tự, công thức phần bù chứng khoán i theo mô hình 3 nhân tố của Fama &

French (FF3): Rit = αi + βi1RMt + βi2rSMB,t + βi3rHML,t + εit

Rit : Phần bù tỷ suất sinh lợi trung bình của chứng khoán i

RMt: Phần bù tỷ suất sinh lợi trung bình thị trường

rSMB,t : tỷ suất sinh lợi trung bình danh mục quy mô nhỏ trừ quy mô lớn



40



rHML,t : tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME cao trừ tỷ suất

sinh lợi trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME thấp

Ba nhân tố tác động đến suất sinh lợi bình quân của chứng khoán doanh nghiệp gồm:

Chỉ số thị trường CK

Quy mô doanh nghiệp

Tỷ số giá trị sổ sách/giá trị thị trường

Tác giả tiến hành tính TSSL đã điều chỉnh rủi ro của các danh mục như sau:

Theo phương pháp của CAPM, tất cả các chứng khoán được xếp vào các danh mục

tương ứng theo TAG đã được tính toán trước. Như vậy mỗi năm, chúng ta có 5 danh

mục. Thực hiện tương tự cho các năm còn lại.

Đối với danh mục 1, chúng ta tập hợp dữ liệu TSSL trung bình hàng tháng của mỗi

chứng khoán, TSSL trung bình hàng tháng của danh mục thị trường, lãi suất phi rủi ro

hàng tháng. Ở đây chỉ số VN-index được xem là đại diện cho danh mục thị trường.

Vậy tính TSSL danh mục thị trường cũng chính là tính TSSL của chỉ số VN-Index.

Việc tính TSSL này tương tự như tính cho một chứng khoán. Lãi suất trái phiếu chính

phủ kỳ hạn 1 năm được xem như lãi suất phi rủi ro. Thật ra, không có lãi suất nào là

phi rủi ro cả, nhưng trên thị trường chỉ có trái phiếu chính phủ được xem là có rủi ro

thấp nhất nên được chọn làm lãi suất phi rủi ro.

Sau đó ta lần lượt đi tính phần bù của mỗi chứng khoán và phần bù thị trường. Phần bù

chứng khoán được tính bằng cách lấy TSSL của chứng khoán đó trừ đi lãi suất phi rủi

ro. Tương tự, ta cũng tính được phần bù thị trường. Tiếp tục hồi quy phần bù chứng

khoán của các chứng khoán trong danh mục 1 với phần bù thị trường. Kết quả ta tính

được alpha của danh mục 1. Thực hiện tương tự, ta tính được alpha của các danh mục

còn lại. Kết quả trình bày bảng 4.3, dãy alpha 1 chính là đại diện TSSL đã điều chỉnh

rủi ro của từng danh mục tính theo CAPM.

Tiếp theo ta cũng đi tính alpha theo phương pháp của Fama - French.



41



Thứ nhất, tập hợp mẫu chứng khoán sẽ được phân loại dựa theo quy mô doanh nghiệp

của chứng khoán đó. Ở đây, chúng ta sử dụng giá trị vốn hóa thị trường của các doanh

nghiệp để đo lường quy mô hoạt động của chính các doanh nghiệp đó trên thị trường.

Giá trị vốn hóa thị trường được tính bằng tích của số cổ phiếu thường của doanh

nghiệp đang lưu hành trong năm nhân với giá thị trường của một cổ phiếu. Dựa vào

quy mô doanh nghiệp, các chứng khoán sẽ được xếp thành hai loại. Cụ thể là, giá trị

quy mô của các doanh nghiệp trong mẫu sẽ được xếp theo thứ tự tăng dần. Nếu doanh

nghiệp nào có giá trị vốn hóa thị trường thuộc nhóm 50% giá trị vốn hóa thị trường nhỏ

nhất thì chứng khoán của doanh nghiệp đó sẽ được xếp vào danh mục chứng khoán

quy mô nhỏ (ký hiệu là S- small). Ngược lại, nếu doanh nghiệp nào có giá trị vốn hóa

thị trường thuộc nhóm 50% giá trị vốn hóa thị trường lớn nhất thì chứng khoán của

doanh nghiệp đó sẽ được xếp vào danh mục các chứng khoán có quy mô lớn (ký hiệu

là B- big).

Thứ hai, tập hợp mẫu chứng khoán tiếp tục được phân loại dựa theo tỷ lệ giá trị sổ sách

trên giá trị thị trường – BE/ME của các chứng khoán đó. Cụ thể, các tỷ lệ BE/ME của

các chứng khoán vào mỗi năm sẽ được sắp xếp theo thứ tự tăng dần. Theo đó, 50% các

chứng khoán có tỷ lệ BE/ME thấp nhất sẽ được xếp vào danh mục các chứng khoán có

tỷ lệ BE/ME thấp (ký hiệu là L- Low) và 50% các chứng khoán có tỷ lệ BE/ME cao

nhất sẽ được xếp vào danh mục các chứng khoán có tỷ lệ BE/ME cao (ký hiệu là Hhigh).

Như vậy, tổng cộng chúng ta có tất cả là 4 danh mục chứng khoán được phân loại dựa

theo hai tiêu chuẩn là quy mô và tỷ lệ BE/ME. Bốn danh mục này được ký hiệu như

sau S/L, S/H, B/L và B/H.

Theo đó, ta có:

Danh mục chứng khoán S/L sẽ bao gồm các chứng khoán có quy mô nhỏ và tỷ

lệ BE/ME thấp.

Danh mục chứng khoán S/H sẽ bao gồm các chứng khoán có quy mô nhỏ và tỷ



42



lệ BE/ME cao.

Danh mục chứng khoán B/L sẽ bao gồm các chứng khoán có quy mô lớn, tỷ lệ

BE/ME thấp.

Danh mục chứng khoán B/H sẽ bao gồm các chứng khoán có quy mô lớn, tỷ lệ

BE/ME cao.

Tiếp tục tác giả tính TSSL của nhân tố SMB, HML:

• Nhân tố SMB được hình thành để mô phỏng cho nhân tố rủi ro liên quan đến

quy mô doanh nghiệp, tỷ suất sinh lợi hàng tháng của nhân tố này được tính

bằng cách lấy chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh mục quy mô

nhỏ (S/L và S/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh mục quy mô lớn (B/L

và B/H)

SMB = ½(S/H+S/L) – ½(B/H+B/L)

• Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML – High minus Low): Nhân tố

HML được hình thành để mô phỏng cho nhân tố rủi ro liên quan tới giá trị sổ

sách trên giá trị thị trường của doanh nghiệp BE/ME. Tỷ suất sinh lợi hàng

tháng của HML là chênh lệch tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh mục BE/ME

cao (S/H và B/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh mục BE/ME thấp (S/L

và B/L)

HML = ½(S/H+B/H) – ½(S/L+B/L)

Tương tự như CAPM, tác giả tập hợp TSSL trung bình hàng tháng từng chứng khoán

theo từng danh mục, TSSL trung bình hàng tháng của danh mục thị trường, lãi suất phi

rủi ro ( trái phiếu chính phủ), tỷ suất sinh lợi trung bình danh mục quy mô nhỏ trừ quy

mô lớn, tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME cao trừ tỷ suất sinh

lợi trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME thấp. Tác giả tính phần bù của từng

chứng khoán, phần bù của danh mục thị trường.

Tiếp theo tiến hành hồi quy phần bù chứng khoán của từng chứng khoán trong danh

mục 1 với phần bù thị trường, tỷ suất sinh lợi trung bình danh mục quy mô nhỏ trừ quy



43



mô lớn, tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME cao trừ tỷ suất sinh

lợi trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME thấp.

Tác giả thực hiện tiếp tục cho các danh mục 2, danh mục 3, danh mục 4, danh mục 5.

Kết quả ta được các alpha 2 đại điện cho TSSL đã điều chỉnh rủi ro của từng danh mục

theo phép hồi quy theo Fama- French. Kết quả được trình bày trong bảng 4.3.

Trong bảng 4.3, alpha 1 là đại diện cho TSSL của danh mục chứng khoán đã điều

chỉnh rủi ro (tương ứng với αt trong công thức CAPM). Alpha 2 là đại diện cho TSSL

của danh mục chứng khoán đã điều chỉnh rủi ro (tương ứng với αi trong công thức

FF3). Alpha 1, alpha 2 cho kết quả TSSL điều chỉnh khác với TSSL thô (bảng 4.2) về

cả xu hướng lẫn giá trị. Tuy nhiên, các hệ số alpha này không có ý nghĩa nhiều.

Bảng 4.3 TSSL đã điều chỉnh rủi ro của các danh mục giai đoạn từ năm 20082014

Danh mục



1



2



3



4



5



Spread (1-5)



alpha 1



0,76%



0,89%



0,66%



1,19%



0,46%



0,30%



t-Statistic



1,359028



1,591445 1,170234



2,134696



0,799457 0,559571



alpha 2



0,86%



0,98%



1,35%



0,73%



t-Statistic



1,432202



1,301139 1,152563



2,215015



1,141438 0,290764



0,72%



0,12%



(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview, MS.excel)

Các kiểm định với giả thiết H0: αt =0, đều cho rằng không thể bác bỏ H0, tức CAPM,

FF3 giải thích được phần lớn TSSL chứng khoán. Cụ thể kết quả kiểm định giả thuyết

alpha =0 của các danh mục được thể hiện ở bảng 4.4. Tuy nhiên, kết quả kiểm định cho

thấy Prob- Alpha 2 < Prob- Alpha 1, nghĩa là khả năng bác bỏ giả thiết alpha =0 ở mô



44



hình FF3 cao hơn CAPM. Tức, TSSL chứng khoán còn có thể được giải thích bởi

nhiều yếu tố khác ngoài nhân tố thị trường.

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định giả thiết H0: αt =0

Danh mục



1 (thấp)



2



3



4



5 (cao)



Prob- Alpha 1



0.1774



0.1148



0.2448



0.0354



0.4260



Prob- Alpha 2



0.1554



0.1964



0.2520



0.0292



0.2566



(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)

Để hiểu rõ hơn về các yếu tố tác động đến TSSL chứng khoán trong mô hình FF3,

chúng ta đi xem xét các hệ số beta trong từng danh mục. Trong bảng 4.5, Beta 1 đại

diện nhân tố thị trường, beta 2 đại diện cho nhân tố quy mô, beta 3 đại diện cho nhân tố

giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM).

Bảng 4.5 Tóm tắt Beta của từng danh mục

Danh mục



1(thấp)



2



3



4



5 (cao)



BETA 1



0.676093



0.663711



0.677003



0.694308



0.701891



t-Statistic



1.135581



4.738043



1.090539



1.142739



1.095441



Prob.



0.0000



0.0000



0.0000



0.0000



0.0000



BETA 2



0.459606



0.166351



0.008561



0.374552



-0.222841



t-Statistic



2.050363



0.644945



1.432202



1.637349



-0.802784



Prob.



0.0431



0.5206



0.1554



0.1049



0.4241



BETA 3



0.166351



0.008561



0.076968



0.015624



-0.222841



t-Statistic



0.644945



1.432202



0.286185



0.059358



-0.802784



Prob.



0.5206



0.1554



0.7754



0.9528



0.4241



(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview, MS.excel)



45



Trong 3 nhân tố của mô hình FF3, nhân tố thị trường có ý nghĩa thống kê cao nhất với

p-value rất thấp. Điều này tương đồng với mô hình CAPM. Tuy nhiên, nhân tố quy mô

và giá trị lại không có ý nghĩa nhiều trong từng danh mục. Chẳng hạn, nhân tố quy mô

chỉ thể hiện ý nghĩa thống kê trong danh mục 1 với P-value 0.0431, danh mục 4 với Pvalue 0.1049, các danh mục còn lại không có ý nghĩa thống kê. Tương tự, nhân tố giá

trị lại không có ý nghĩa thống kê trong cả 5 danh mục.

Tóm lại, kết quả phân tích danh mục chứng khoán cho thấy rằng giữa tốc độ tăng

trưởng tài sản và TSSL của chứng khoán có mối quan hệ đồng biến. Xét trong điều

kiện TSSL chứng khoán chịu ảnh hưởng của các nhân tố thị trường, quy mô doanh

nghiệp, chỉ số BM, mối quan hệ trên không còn vững. Trong 3 nhân tố FF3, chỉ có

nhân tố thị trường có ý nghĩa thống kê mạnh khi hồi quy TSSL chứng khoán trong các

danh mục chứng khoán khác nhau. Hai nhân tố quy mô, giá trị BM không có ý nghĩa

thống kê mạnh. Do đó, bài viết sẽ tiếp tục xem xét 2 nhân tố này ở phần sau để xem

chúng có tác động gì đến mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng tài sản và TSSL chứng

khoán hay không?

4.1.2 Mối quan hệ giữa đầu tư và TSSL chứng khoán khi xem xét yếu tố sở hữu

nhà nước, dòng tiền, tỷ lệ nợ

Tiếp theo, chúng ta xem xét mối quan hệ giữa đầu tư và TSSL chứng khoán thể hiện

mạnh ở đâu? Thường để đạt được các mục tiêu công như tăng trưởng kinh tế, tạo việc

làm, kiểm soát thất nghiệp, đảm bảo nguồn thu ngân sách từ thuế,.. Chính Phủ thường

khuyến khích đầu tư thông qua cơ chế chính sách hoặc bơm tiền vào nền kinh tế thông

qua phương thức mở rộng đầu tư vào các doanh nghiệp có sở hữu nhà nước. Do đó,

yếu tố sở hữu nhà nước có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa đầu tư và TSSL chứng

khoán.

Ngoài ra, dòng tiền nhàn rỗi cũng sẽ khuyến khích các doanh nghiệp tìm kiếm cơ hội

đầu tư để tăng TSSL hàng năm. Bên cạnh đó, nhà quản lý thường được đòi hỏi làm sao



46



phải tối đa hóa giá trị cổ đông, tăng hiệu quả sử dụng vốn. Vì vậy, những nhà quản lý

thường cân đối để sử dụng đòn bẩy tài chính ở mức nào là tối ưu. Do đó, chúng ta tiếp

tục xem xét yếu tố dòng tiền, tỷ lệ nợ trên tài sản có ảnh hưởng như thế nào đến mối

quan hệ giữa đầu tư và TSSL.

Vào tháng 6 năm t, chúng ta sắp xếp chứng khoán vào 5 danh mục phân vị dựa trên tốc

độ tăng trưởng năm t-1 được tính vào thời điểm ngày 31/12 năm t-1. Chúng ta tiếp tục

phân chia chứng khoán vào 2 danh mục dựa trên hình thức sở hữu nhà nước và không

có sở hữu nhà nước. Với chỉ tiêu dòng tiền (cash flow- CF) và tỷ lệ nợ trên tài sản

(Debt to asset- DA), chúng ta cũng thực hiện tương tự. Các chứng khoán sẽ được xếp

vào danh mục CF cao nếu thuộc 50% nhóm trên của CF, xếp vào danh mục CF thấp

nếu thuộc 50% nhóm CF còn lại. Tương tự, ta cũng có 2 danh mục được xếp theo tỷ lệ

nợ DA.

Bảng 4.6: Thống kê TSSL trung bình hàng tháng của các danh mục sắp xếp theo

TAG, sở hữu nhà nước, dòng tiền, tỷ lệ nợ

Danh mục



1(thấp)



2



3



4



5(cao)



Spread (1-5)



State



(0,0033)



0,0010



0,0104



0,0083



0,0105



(0,0138)***



None



0,0015



0,0048



0,0056



0,0060



0,0186



(0,0171)



CF thấp



(0,0039)



0,0028



0,0085



0,0037



0,0119



(0,0158)**



CF cao



0,0051



0,0037



0,0106



0,0096



0,0141



(0,0090)



DA thấp



0,0016



0,0074



0,0077



0,0104



0,0195



(0,0179)



DA cao



(0,0065)



(0,0053)



0,0103



0,0039



0,0097



(0,0162)***



(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview, MS.excel)