Một số yếu tố tác động tới quy mô giao dịch của trái phiếu doanh nghiệp niêm yết

Nội dung text: Một số yếu tố tác động tới quy mô giao dịch của trái phiếu doanh nghiệp niêm yết

1. Kinh tÕ vμ qu¶n lý MỘT SỐ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG TỚI QUY MÔ GIAO DỊCH CỦA TRÁI PHIẾU DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT Trần Thị Thu Hiền Viện Ngân hàng – Tài chính, Đại học Kinh tế quốc dân Email: tranhien@neu.edu.vn Đàm Văn Huệ Viện Ngân hàng - Tài chính, Đại học Kinh tế quốc dân Email: damvanhue@gmail.com Ngày nhận: 13/08/2018 Ngày nhận lại: 04/04/2019 Ngày duyêt đăng: 14/04/2019 hị trường trái phiếu doanh nghiệp (TPDN) có vai trò quan trọng trong việc hình thành vốn dài Thạn cho doanh nghiệp. Trong đó, thị trường trái phiếu thứ cấp có tác dụng tăng tính thanh khoản và xác định giá của các trái phiếu được phát hành trên thị trường sơ cấp. Từ đó, thị trường thứ cấp tạo ra động lực phát triển cho thị trường sơ cấp nói riêng và toàn bộ thị trường nói chung. Tại Việt Nam, quy mô của thị trường trái phiếu doanh nghiệp nói chung và thị trường thứ cấp nói riêng vẫn còn rất nhỏ bé. Điều này được thể hiện rõ nhất ở quy mô giao dịch hàng năm của các trái phiếu được niêm yết. Vì thế, xem xét các yếu tố tác động tới quy mô giao dịch trái phiếu hàng năm là cơ sở để tìm kiếm các giải pháp phù hợp nhằm thúc đẩy sự phát triển của thị trường. Nghiên cứu đã xây dựng mô hình kinh tế lượng về một số yếu tố tác động đến quy mô giao dịch của TPDN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả kiểm định cho thấy tuổi của trái phiếu, biến động lợi nhuận và quy mô phát hành là những yếu tố có tác động rõ rệt tới quy mô giao dịch của TPDN niêm yết. Từ khóa: trái phiếu doanh nghiệp, quy mô giao dịch, thời hạn phát hành, xếp hạng tín dụng 1. Đặt vấn đề Giai đoạn 2012 - 2015, quy mô giao dịch chỉ vài Thị trường giao dịch TPDN còn manh mún, nhỏ nghìn tỷ, trung bình đạt trên 3,8 nghìn tỷ mỗi năm, lẻ và rất ít hoạt động so với thị trường phát hành. Thanh khoản Bảng 1: Giao dịch TPDN tại các Sở GDCK từ 2012 - 2017 trên thị trường thứ cấp rất hạn chế, với ít giao dịch được ghi nhận. So Naêm Soá laàn (laàn) Soá traùi phieáu (TP) Giaù trò (tyû ñoàng) với quy mô trái phiếu đã được phát 2012 56 25.638.260 2.333 hành, theo số liệu thống kê về giao dịch trên thị trường niêm yết, số 2013 68 44.689.440 3.912 lượng giao dịch tại các Sở giao dịch 2014 49 33.661.500 3.218 (SGD) là rất thấp. Trong đó, không có trái phiếu nào được niêm yết và 2015 120 48.538.356 4.990 giao dịch trên SGD chứng khoán 2016 522 102.133.469 10.471 Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 2012 - 2017. Trên SGD chứng 2017 1.313 165.994.858 17.212 khoán TP.HCM (HSX), cũng có rất Toång 2.128 420.655.883 42.136 ít giao dịch được ghi nhận. (Nguồn: HSX) khoa học  10 thương mại Sè 128/2019 10
2. Kinh tÕ vμ qu¶n lý năm 2016 đạt trên 10 nghìn tỷ, trung bình 2016 - Giao dịch trên thị trường OTC cũng hầu như 2017, mỗi năm có 7 nghìn tỷ giá trị TPDN giao dịch không có số liệu về giao dịch thứ cấp TPDN. Theo trên thị trường thứ cấp. Có thể thấy giai đoạn 2012 Lê Thu Hà (2018) - chuyên viên phân tích của Công - 2015 là giai đoạn mà quy mô giao dịch TPDN rất ty chứng khoán Ngân hàng Vietcombank (VCBS), thấp, thể hiện ở số lượng trái phiếu giao dịch, số lần do phần lớn TPDN được nắm giữ bởi các ngân hàng giao dịch và giá trị giao dịch rất thấp. Sau đó, quy thương mại (NHTM) và thường được coi là các mô giao dịch có sự tăng vọt và đạt đỉnh vào năm khoản nợ thứ cấp nên các giao dịch mua bán ít được 2017. Mặc dù có xu hướng tăng mạnh trong những thực hiện. Các nhà đầu tư chủ yếu nắm giữ đến khi năm gần đây, doanh số giao dịch vẫn còn rất nhỏ bé trái phiếu đáo hạn hoặc chuyển đổi thành cổ phiếu. tính trên quy mô trái phiếu hiện hành. Trong giai 2. Tổng quan nghiên cứu đoạn 2012 - 2017, tỷ lệ giá trị trái phiếu niêm yết Đã có nhiều nghiên cứu về phát triển thị trường được giao dịch trên giá trị trái phiếu hiện hành luôn TPDN thứ cấp thông qua xem xét các yếu tố tác rất thấp, trung bình khoảng từ 0,1 - 0,6%. Trong động tới quy mô giao dịch của trái phiếu. Trong đó, hàng chục doanh nghiệp phát hành trái phiếu, chỉ có nghiên cứu của Alexander và cộng sự (2000) là 28 trái phiếu của 10 doanh nghiệp có giao dịch, nghiên cứu tiêu biểu về vấn đề này. Những nghiên trong đó trái phiếu của VIC, BID, NVL được giao cứu sau đó của Hotchkiss và Jostova (2017) hay dịch nhiều nhất. Wahyudi và Robbi (2009) cũng có những kết luận Bảng 2: Khối lượng giao dịch tương tự. Theo đó, quy mô (Đơn vị: Trái phiếu) giao dịch của TPDN niêm yết bị tác động bởi khối lượng Traùi phieáu Naêm 2012 Naêm 2013 Naêm 2014 Naêm 2015 Naêm 2016 Naêm 2017 phát hành, thời hạn phát ANC11601 10.954.771 51.221.850 hành, rủi ro phá sản và biến BID1_106 12.172.510 22.325.460 11.016.860 23.342.580 4.600.000 động lợi nhuận của trái phiếu. BID1_206 7.150.000 14.358.900 16.931.780 3.403.000 Theo Alexander và cộng BID10107 3.311.000 sự (2000), khối lượng phát BID10306 1.900.000 7.500.000 5.700.000 2.100.000 12.300.600 CII1709 2.301.265 hành càng lớn thì quy mô CII11713 300.000 giao dịch của trái phiếu cũng CII41401 12.860 72.860 6.560 2 càng lớn. Nghiên cứu chỉ ra HCM_0507 450.000 rằng các nhà môi giới vẫn có HCM_0706 840.000 thể dễ dàng quản lý danh mục HCMA0206 260.000 440.000 đầu tư với quy mô lớn nên KBC11710 4.062.740 việc nắm giữ càng nhiều trái MSN11718 549.450 phiếu sẽ giúp các nhà môi NVL11605 9.196.883 giới giảm bớt chi phí quản lý NVL11708 1.700.163 hơn và làm giảm chi phí giao NVL11714 3.122.968 dịch cho các nhà đầu tư. Điều 1.892.178 NVL11715 này sẽ trở thành động lực NVL21602 881.178 NVL21603 6.510 giúp trái phiếu được giao NVL21604 850.599 dịch thường xuyên hơn. Kết TDH41029 4.750 65.080 quả nghiên cứu của VIC11501 19.169.916 22.010.298 13.013.312 Hotchkiss và Jostova (2017) VIC11502 22.859.772 14.161.363 và Wahyudi và Robbi (2009) VIC11503 12.165.413 13.832.888 đã củng cố thêm những kết VIC11504 17.236.055 19.636.972 luận trên. Ngoài ra, thời hạn VIC11707 19.273.121 phát hành hay “tuổi” của trái VIC11711 8.345.272 phiếu cũng là yếu tố có tác VIC11716 1.646.144 động mạnh tới quy mô giao Nguồn: HSX dịch trái phiếu. Thông khoa học  Sè 128/2019 thương mại 11
3. Kinh tÕ vμ qu¶n lý thường, các trái phiếu được phát hành trong khoảng Biến phụ thuộc thời gian gần nhất sẽ được giao dịch thường xuyên Quy mô giao dịch trái phiếu được thể hiện qua nhất. Trái phiếu có tuổi càng lớn thì lại càng ít được nhiều phương diện, bao gồm: số lượng trái phiếu giao dịch. Alexander và cộng sự (2000) giải thích được giao dịch, số lượt giao dịch và giá trị trái phiếu rằng do trái phiếu là tài sản dài hạn có lãi suất tương được giao dịch (Alexander và cộng sự, 2000). Vì đối ổn định nên sau khi phát hành, chúng sẽ thường thế, quy mô giao dịch trái phiếu được đo lường bằng nằm trong danh mục đầu tư của các nhà đầu tư thích các biến số sau: nắm giữ đến khi đáo hạn hay trong thời gian dài. - Số lần giao dịch bình quân trong năm Theo thời gian, các nhà đầu tư này sẽ ngày càng có - Số lượng trái phiếu giao dịch bình quân trong năm thêm nhiều TPDN khác và chỉ giao dịch một số - Bình quân doanh số trong năm lượng rất ít trái phiếu. Với số lượng trái phiếu giao - Giá trị trái phiếu giao dịch trên giá trị trái phiếu dịch ít, các nhà môi giới đòi hỏi chi phí cao hơn và hiện hành trái phiếu sẽ trở nên kém thanh khoản. Nghiên cứu Biến độc lập của Alexander và cộng sự (2000), Hotchkiss và Như đã đề cập ở trên, có 4 biến độc lập chính tác Jostova (2017) và Wahyudi và Robbi (2009) cũng động đến quy mô giao dịch trái phiếu của doanh chỉ ra rằng trái phiếu thường được giao dịch nhiều nghiệp là: nhất trong 2 năm đầu tiên sau khi phát hành. - Khối lượng phát hành đo lường bằng giá trị Các nghiên cứu của Alexander và cộng sự phát hành theo mệnh giá. (2000), Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và - Thời hạn phát hành hay tuổi của trái phiếu là số Robbi (2009) cũng đều cho thấy các trái phiếu có năm từ khi phát hành. Thời hạn phát hành được gắn mức độ rủi ro phá sản cao thường có tính thanh biến giả: = 1 nếu trái phiếu đang trong hai năm phát khoản thấp, ít được giao dịch hơn. Rủi ro phá sản là hành đầu tiên; = 0 nếu đã trên hai năm; = -1 nếu tại nguy cơ doanh nghiệp không thể trả hết các khoản thời điểm đó trái phiếu chưa được phát hành. nợ của mình. Rủi ro phá sản gia tăng trong các giai - Rủi ro phá sản đo lường bằng xếp hạng tín đoạn suy thoái, khủng hoảng, hoặc từ các cú sốc từ nhiệm của trái phiếu. Tuy nhiên, tại Việt Nam chưa bên ngoài. Rủi ro phá sản càng cao, càng làm chùn thực hiện xếp hạng đối với trái phiếu nên tác giả sử bước các nhà đầu tư, trong đó có đầu tư vào TPDN. dụng mức xếp hạng của doanh nghiệp tại thời điểm Nghiên cứu của Harris và Raviv (1993) về mối quan nghiên cứu. hệ giữa giá và quy mô giao dịch của chứng khoán - Biến động lợi nhuận đo lường bằng chênh lệch cho rằng 2 yếu tố này có mối quan hệ thuận chiều. của giá bình quân theo khối lượng giao dịch Nghĩa là chứng khoán có biến động giá càng lớn sẽ (Volume Weighted Average Price - VWAP) năm nay càng được giao dịch nhiều hơn. Nguyên nhân do và năm trước. biến động giá phản ánh các ý kiến khác nhau của các 3.2. Cấu trúc dữ liệu và quy trình phân tích nhà đầu tư. Nghiên cứu của Alexander và cộng sự Số liệu của bài viết được thu thập trên cùng một (2000) đối với TPDN cũng cho kết quả tương tự là số trái phiếu và tại các mốc thời gian khác nhau quy mô giao dịch tăng khi giá trái phiếu biến động được gọi là số liệu mảng (panel data). Trong số liệu nhiều hơn. Tuy nhiên, Hotchkiss và Jostova (2017) mảng, chỉ số i thường được dùng để chỉ cá thể (hộ lại cho rằng trái phiếu có biến động lợi nhuận lớn lại gia đình, hãng, ngân hàng, ), i=1,2, ,n; và t là chỉ ít được giao dịch hơn. số thời gian, có thể là năm, tháng, tuần, ngày, , 3. Phương pháp nghiên cứu t=1,2, ,T. 3.1. Lựa chọn biến số Theo Nguyễn Thị Minh và cộng sự (2014), một Dựa trên lý thuyết nền tảng và mô hình nghiên mô hình số liệu mảng cơ bản có dạng như sau: cứu của Alexander và cộng sự (2000) và Yit= β1 + β2X2it + + βkXkit+ci + γt + uit Hotchkiss và Jostova (2017), bài viết sẽ đi sâu Trong đó: uit là sai số ngẫu nhiên thông thường, vào xây dựng mô hình kinh tế lượng nhằm xem được giả định là thỏa mãn các điều kiện chuẩn tắc xét và đánh giá các yếu tố tác động tới quy mô của phương pháp bình phương nhỏ nhất (Ordinary giao dịch của các TPDN niêm yết trên thị trường Least Square - OLS); ci thể hiện đặc trưng thay đổi chứng khoán Việt Nam. theo thời gian, không quan sát được của mỗi cá thể, khoa học  12 thương mại Sè 128/2019
4. Kinh tÕ vμ qu¶n lý Bảng 3: Cơ sở lựa chọn biến số nghiên cứu Tùy vào bản chất của ci có 3 phương Bieán Chieàu taùc ñoäng Cô sôû pháp ước lượng cơ Quy moâ giao dòch traùi phieáu Alexander vaø coäng söï (2000); bản là phương pháp Hotchkiss vaø Jostova (2017); ước lượng OLS gộp Wahyudi vaø Robbi (2009) (Pooled OLS - Khoái löôïng phaùt haønh + Alexander vaø coäng söï (2000); Hotchkiss vaø Jostova (2017); POLS), mô hình tác Wahyudi vaø Robbi (2009) động ngẫu nhiên Thôøi haïn phaùt haønh (Trong 2 + Alexander vaø coäng söï (2000); (Random Effects naêm) Hotchkiss vaø Jostova (2017); Model - REM) và mô Wahyudi vaø Robbi (2009) hình tác động cố định Ruûi ro phaù saûn - Alexander vaø coäng söï (2000); (Fixed Effects Model Hotchkiss vaø Jostova (2017); - FEM). Wahyudi vaø Robbi (2009) Quy trình lựa chọn Bieán ñoäng lôïi nhuaän +/- Harris vaø Raviv (1993); để tìm mô hình phù Alexander vaø coäng söï (2000); hợp nhất với số liệu là Hotchkiss vaø Jostova (2017). kiểm định sự tồn tại của ci xem có tồn tại Nguồn: Tổng hợp của tác giả yếu tố ci không. Nếu không tồn tại thì sử γt là đặc trưng không quan sát được tại mỗi thời điểm quan sát và không có sự khác biệt giữa các cá dụng POLS và các hiệu chỉnh của nó. Nếu có tồn tại thể như điều kiện kinh tế vĩ mô của quốc gia khi c_i thì kiểm định về mối quan hệ tương quan giữa nghiên cứu doanh nghiệp hay các tỉnh, thành phố. yếu tố này và các biến độc lập. c_i có tương quan Tùy vào đặc tính của các yếu tố không quan sát thì mô hình tác động cố định (FEM) được lựa chọn, được này mà người ta đưa ra các phương pháp ước còn ngược lại thì sử dụng mô hình tác động ngẫu lượng khác nhau sao cho các hệ số ước lượng thu nhiên (REM). được là tốt nhất. Sơ đồ quá trình lựa chọn mô hình số liệu mảng: Xét bài toán không có yếu tố γt: Yit= β1+ β2X2it + + βkXkit + ci + uit REM prob 0,1 xttest0 Hausman test POLS prob>0,1 prob<0,1 REM FEM Nguồn: Nguyễn Thị Minh và cộng sự (2014) Sơ đồ 1: Quy trình lựa chọn mô hình số liệu mảng khoa học  Sè 128/2019 thương mại 13
5. Kinh tÕ vμ qu¶n lý 3.3. Mô hình và các giả thuyết nghiên cứu Có thể thấy Ngân hàng Đầu tư và phát triển Việt Mô hình các biến số và thang đo: Nam (BIDV), NoValand và Vingroup là các doanh Bảng 4: Biến số và thang đo nghiệp có nhiều trái phiếu niêm yết được Bieán soá Thang ño Teân bieán Ñôn vò giao dịch nhất. Đây cũng Quy moâ giao dòch Soá laàn giao dòch bình quaân trong naêm TIMES Giao dòch là những trái phiếu có Bình quaân soá löôïng traùi phieáu giao NBOND Traùi phieáu khối lượng phát hành dòch trong naêm chiếm tỷ trọng lớn nhất Bình quaân doanh soá trong naêm TOVER Tyû ñoàng trong tổng các trái phiếu Giaù trò traùi phieáu giao dòch/Giaù trò traùi VOL % phieáu hieän haønh niêm yết. Khoái löôïng phaùt haønh Ln (Giaù trò phaùt haønh theo meänh giaù) LSIZE Nghìn ñoàng Theo hình 1, có thể Thôøi haïn phaùt haønh - = -1 traùi phieáu chöa ñc phaùt haønh AGE Bieán giaû thấy các trái phiếu có Tuoåi cuûa traùi phieáu = 1 neáu phaùt haønh trong 2 naêm giao dịch trong giai đoạn (Naêm töø khi phaùt haønh) = 0 neáu phaùt haønh treân 2 naêm 2012 - 2017 không Ruûi ro phaù saûn - Xeáp = 1 neáu xeáp haïng A RATING Bieán giaû nhiều, chủ yếu là những haïng tín duïng = 0 neáu xeáp haïng B trái phiếu mới được phát Bieán ñoäng lôïi nhuaän Cheânh leäch Gia ù bình quaân theo khoái DVWAP % hành từ năm 2015 trở về (Bieán thieân cuûa giaù) löôïng giao dòch (VWAP) naêm nay vaø đây và có kỳ hạn dưới 3 naêm tröôùc năm (CII, NVL, VIC). Những trái phiếu được Mô hình dự kiến được xây dựng như sau: phát hành từ lâu (trước 2007) có giao dịch trong giai TIMESit = α0 + α1SIZEit + α2AGEit + α3 đoạn này chủ yếu là những trái phiếu có kỳ hạn dài RATINGit + α4DVWAPit + ci + uit (1) trên 10 năm (BID, HCM). NBONDit = α0+α1SIZEit+α2AGEit + α3 Có thể chia xếp hạng tín dụng (XHTD) mỗi năm RATINGit + α4 DVWAPit+ci+uit (2) của các doanh nghiệp có trái phiếu niêm yết được TOVERit = α0 + α1SIZEit + α2AGEit + α3 giao dịch thành 3 nhóm: hạng A, hạng B và không RATINGit + α4DVWAPit + ci + uit (3) được xếp hạng. Việc thay đổi hình thức xếp hạng từ VOLit = α0 + α1SIZEit + α2AGEit + α3 năm 2016 là do trung tâm thông tin tín dụng (CIC) RATINGit + α4DVWAPit + ci + uit (4) sử dụng bộ tiêu chuẩn xếp hạng mới. Tuy nhiên, các Trong đó: i=1,2, ,28 (đại diện cho 28 trái phiếu tiêu chuẩn mới cũng không thay đổi quá nhiều về nghiên cứu), t = 2012, 2013, , 2017. nội dung cơ bản so với bộ tiêu chuẩn cũ. Trong đó, Các giả thuyết nghiên cứu các doanh nghiệp trong nhóm có mức xếp hạng A là - Giả thuyết H1: Khối lượng phát hành có tác những doanh nghiệp có xác suất vỡ nợ rất thấp động thuận chiều tới quy mô giao dịch TPDN Việt (thường dưới 2%), xếp hạng B là những doanh Nam. nghiệp có xác suất vỡ nợ thấp. Đối với công ty - Giả thuyết H2: Thời hạn phát hành càng lâu thì ANC, do công ty mới được thành lập vào năm 2014 quy mô giao dịch TPDN Việt Nam càng nhỏ. nên năm 2012 và 2013 sẽ không có dữ liệu về - Giả thuyết H3: Rủi ro phá sản có tác động XHTD của doanh nghiệp. Còn công ty HCMA là ngược chiều tới quy mô giao dịch TPDN Việt Nam. công ty quản lý vốn Nhà nước nên không có hoạt - Giả thuyết H4: Biến Bảng 5: Thống kê mô tả các biến phụ thuộc động lợi nhuận có tác động thuận chiều/ngược chiều Ñoä leäch tới quy mô giao dịch Trung bình chuaån Giaù trò nhoû nhaát Giaù trò lôùn nhaát TPDN Việt Nam. TIMES 12,667 37,806 0,000 244,000 4. Kết quả nghiên cứu NBOND 2503,904 6554,663 0,000 51221,850 4.1. Thống kê mô tả TOVER 250,806 660,226 0,000 5211,648 các biến VOL 0,311 0,870 0,000 8,465 Nguồn: Tính toán của tác giả khoa học  14 thương mại Sè 128/2019
6. Kinh tÕ vμ qu¶n lý động huy động vốn từ NHTM, không được CIC thực hiện XHTD. Bình quân của Giá bình quân theo khối lượng giao dịch (VWAP) cũng có xu hướng tăng mạnh theo thời gian, tương ứng với xu hướng tăng của số lượng trái phiếu giao dịch và giá trị giao dịch. Trong đó, tốc độ tăng mạnh nhất của giai đoạn này là từ hơn 99 nghìn đồng/trái phiếu năm 2016 lên hơn 192 nghìn đồng/trái phiếu năm 2017. Nguyên nhân do Nguồn: Tính toán của tác giả trong năm 2017 giá trị giao dịch cũng Hình 1: Diễn biến khối lượng phát hành TPDN có tốc độ tăng mạnh, hơn 7.000 tỷ đồng so với năm 2016. 4.2. Phân tích tương quan các nhóm biến Tác giả thực hiện kiểm định mối tương quan giữa các biến phụ thuộc và mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Các biến có mối quan hệ chặt chẽ khi hệ số tương quan lớn hơn 0,7 (Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh, 2013). Kết quả như sau: (Bảng 7) Có thể thấy hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc thấp nhất vẫn lớn hơn 0,5. Trong đó mối tương quan giữa các biến TIMES, NBOND và TOVER là rất chặt chẽ (hệ số Nguồn: Tính toán của tác giả tương quan đều lớn hơn 0,8), Mối Hình 2: Thống kê thời hạn phát hành và kỳ hạn trái phiếu tương quan giữa VOL và các biến của các doanh nghiệp Bảng 6: Thống kê xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp qua các năm STT Maõ CK 2012 2013 2014 2015 2016 2017 1 ANC N/A N/A AA+ AAA+ A2 A3 2 BID B+/B2 B+/B2 B+/B1 B+/B1 B+/B1 B+/B1 3 CII BB+ BB+ BBB+ BBB+ A3 B1 4 HCM AA+ AA+ AA+ AA+ A2 A3 5 HCMA N/A N/A N/A N/A N/A N/A 6 KBC B- B- B- B- A3 A3 7 MSN A+ BBB+ BBB+ A+ A3 A3 8 NVL BBB+ B- BB+ BB+ A3 A2 9 TDH BBB+ BBB+ BBB+ BBB+ A2 A2 10 VIC BBB+ A+ BBB+ BB+ A2 A2 Nguồn: CIC khoa học  Sè 128/2019 thương mại 15
7. Kinh tÕ vμ qu¶n lý Kết quả ước lượng như sau: Có thể thấy với xác suất đều bằng 0,000, các mô hình đều đáng tin cậy. Hệ số R2 cho thấy các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm sự thay đổi của biến phụ thuộc (Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh, 2013). Kết quả của các mô hình (1), (2), (3) và (4) lần lượt là 39,79%, 60,48%, 57,60% và 25,77%. Còn lại sự thay đổi của các biến phụ thuộc được giải thích bởi các yếu tố khác. Nguồn: Tính toán của tác giả Mô hình (1) được ước lượng theo Hình 3: Bình quân của VWAP (nghìn đồng/trái phiếu) FEM, vì thế biến LSIZE - không thay Bảng 7: Tương quan của các biến phụ thuộc Bảng 9: Kết quả lựa chọn mô hình hồi quy với các biến phụ thuộc TIMES NBOND TOVER VOL TIMES 1 Bieán phuï thuoäc NBOND 0,822 1 Keát quaû TIMES NBOND TOVER VOL TOVER 0,842 0,998 1 9,73 18,17 9,52 1,15 VOL 0,531 0,607 0,617 1 xttest0 0,0009 0,000 0,0010 0,142 Nguồn: Tính toán của tác giả 10,25 15,45 6,67 x Hausman 0,0365 0,0038 0,1542 x khác có mức độ thấp hơn nhưng vẫn có thể chấp Moâ hình öôùc löôïng FE FE RE POLS nhận được do hệ số tương quan đều lớn hơn 0,5. Điều này cho thấy các biến phụ thuộc này có mối Nguồn: Tính toán của tác giả tương quan chặt chẽ và đều có thể sử Bảng 10: Kết quả ước lượng 4 mô hình dụng để đo lường cho quy mô giao dịch của TPDN niêm yết. Bieán phuï thuoäc TIMES NBOND TOVER VOL Về tương quan giữa các biến phụ Moâ hình öôùc löôïng FE FE RE POLS thuộc và biến độc lập, hệ số tương R2 - within 0,5990 0,7592 0,6013 x quan đều nhỏ hơn 0,7, Điều này đảm R2 - between 0,0124 0,2465 0,5075 x bảo mô hình phù hợp do không có đa R2 - overall 0,3979 0,6048 0,5760 0,2577 cộng tuyến (Nguyễn Quang Dong và Kieåm ñònh söï phuø hôïp 50,79 107,20 231,60 11,25 Nguyễn Thị Minh, 2013). Prob 0,000 0,000 0,000 0,000 4.3. Phân tích kết quả ước lượng Nguồn: Tính toán của tác giả mô hình Kết hợp kết quả của bảng 9 và sơ đồ 1, mô hình đổi qua các năm - sẽ không có ý nghĩa, hay không (1) và (2) sẽ được ước lượng theo FEM, mô hình (3) có tác động tới biến phụ thuộc (Bảng 11). phù hợp với REM và mô hình (4) sẽ sử dụng POLS, Bảng 8: Tương quan của các biến phụ thuộc Bảng 11: Kết quả ước lượng mô hình (1) với biến độc lập Bieán ñoäc laäp Heä soá öôù c löôïng Sai soá chuaån Möùc xaùc suaát Bieán phuï thuoäc LSIZE x x x Bieán ñoäc laäp TIMES NBOND TOVER VOL AGE_2 1,887 0,400 0,000 SIZE 0,119 0,169 0,170 -0,040 AGE_3 2,235 0,313 0,000 AGE 0,428 0,431 0,439 0,446 RATING 0,252 0,211 0,236 RATING 0,285 0,129 0,145 0,068 DVWAP 0,005 0,003 0,056 DVWAP 0,239 0,227 0,235 0,209 CONS -0,203 0,132 0,128 Nguồn: Tính toán của tác giả Nguồn: Tính toán của tác giả khoa học  16 thương mại Sè 128/2019
8. Kinh tÕ vμ qu¶n lý Biến AGE có 3 giá trị và là biến dùng để phân nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và biến RATING loại tuổi của các trái phiếu nên khi ước lượng mô không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Theo hình sẽ chuyển thành các biến giả, cụ thể: kết quả ước lượng trong bảng 12, mô hình (2) về số üAGE_1 = 1 nếu là trái phiếu chưa phát hành tại lượng trái phiếu giao dịch được trình bày như sau: thời điểm nghiên cứu, = 0 nếu là khác. NBOND = -0,506 + 10,162AGE_2 + üAGE_2 = 1 nếu là trái phiếu phát hành trên 2 8,327AGE_3 + 0,063DVWAP + e năm tại thời điểm nghiên cứu, = 0 nếu là khác. Trong đó: ü AGE_3 = 1 nếu là trái phiếu phát hành trong 2 Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm năm tại thời điểm nghiên cứu, = 0 nếu là khác. (AGE_2 = 1; AGE_3 = 0): Kết quả ước lượng cho thấy các biến AGE_2 và NBOND = -0,506 + 10,162+ 0,063DVWAP + e AGE_3 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%, Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm DVWAP có ý nghĩa mức 10%. Biến RATING không (AGE_2 = 0; AGE_3 = 1): có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% do trên thực NBOND = -0,506 + 8,327+ 0,063DVWAP + e tế các doanh nghiệp phát hành trái phiếu đều là Tương tự mô hình (1), kết quả của mô hình (2) những doanh nghiệp lớn hoặc doanh nghiệp Nhà cũng cho thấy biến động lợi nhuận (DVWAP) có nước (DNNN), được đảm bảo khả năng thanh toán mối quan hệ thuận chiều với số lượng trái phiếu giao hay có rủi ro phá sản thấp. Theo kết quả ước lượng dịch. Tuy nhiên, trái với mô hình (1), kết quả của mô trong bảng 11, mô hình (1) về số lượng giao dịch trái hình này cho thấy trái phiếu được phát hành trên 2 phiếu được trình bày như sau: năm có số lượng trái phiếu được giao dịch lớn hơn TIMES = - 0,203 + 1,887AGE_2 + 2,235AGE_3 các trái phiếu mới được phát hành. Nguyên nhân của + 0,005DVWAP + e sự khác biệt với mô hình (1) là do các trái phiếu BID Trong đó: của BIDV (là những trái phiếu có kỳ hạn dài, được Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm phát hành từ năm 2006, 2007) có số lượng trái phiếu (AGE_2 = 1; AGE_3 = 0): được giao dịch tương đối nhiều trong giai đoạn TIMES = - 0,203 + 1,887 + 0,005DVWAP + e nghiên cứu, đạt tổng số là 148.112.690 trái phiếu - Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm tương đương gần 40%. Đây cũng là giai đoạn mà (AGE_2 = 0; AGE_3 = 1): những trái phiếu này sắp đến lúc đáo hạn. TIMES = - 0,203 + 2,235 + 0,005DVWAP + e Bảng 13: Kết quả ước lượng mô hình (3) Có thể thấy được trái phiếu phát hành trong vòng Bieán ñoäc Heä soá öôùc Sai soá Möùc xaùc 2 năm sẽ có số lần giao dịch (TIMES) lớn hơn trái laäp löôïng chuaån suaát phiếu phát hành trên 2 năm. Đồng thời biến động lợi nhuận (DVWAP) cũng có tác động cùng chiều với LSIZE 0,623 0,140 0,000 số lần giao dịch. AGE_2 3,500 0,475 0,000 Bảng 12: Kết quả ước lượng mô hình (2) AGE_3 3,939 0,543 0,000 RATING -0,494 0,339 0,145 Bieán ñoäc Heä soá öôùc Sai soá Möùc xaùc DVWAP 0,017 0,005 0,000 laäp löôïng chuaån suaát CONS -9,552 2,207 0,000 LSIZE x x x AGE_2 10,162 1,381 0,000 Nguồn: Tính toán của tác giả AGE_3 8,327 1,081 0,000 RATING -0,104 0,729 0,887 Do mô hình (3) được ước lượng theo REM, biến DVWAP 0,063 0,009 0,000 LSIZE lúc này sẽ có ý nghĩa. Kết quả ước lượng cho CONS -0,506 0,457 0,270 thấy các biến LSIZE, AGE_2, AGE_3, DVWAP đều Nguồn: Tính toán của tác giả có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và biến RATING không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa Mô hình (2) cũng được ước lượng theo FEM, vì 10%. Theo kết quả ước lượng trong bảng 12, mô hình thế biến LSIZE sẽ không có ý nghĩa, hay không có (3) về bình quân doanh số được trình bày như sau: tác động tới biến phụ thuộc. Kết quả ước lượng cho TOVER = -9,552 + 0,623LSIZE + 3,5AGE2 + thấy các biến AGE_2, AGE_3, DVWAP đều có ý 3,939AGE3+ 0,017DVWAP + e khoa học  Sè 128/2019 thương mại 17
9. Kinh tÕ vμ qu¶n lý Trong đó: mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm lập của mô hình (4) là thấp và tỷ lệ giá trị trái phiếu (AGE_2 = 1; AGE_3 = 0): giao dịch trên giá trị trái phiếu hiện hành (VOL) quá TOVER = -9,552 + 0,623LSIZE + 3,5 + thấp. Tuy nhiên, kết quả của mô hình này cũng cho 0,017DVWAP + e thấy các trái phiếu được phát hành trong 2 năm có Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm giá trị giao dịch trên giá trị trái phiếu hiện hành lớn (AGE_2 = 0; AGE_3 = 1): hơn của những trái phiếu đã phát hành trên 2 năm. TOVER = -9,552 + 0,623LSIZE + Bảng 15: Tổng hợp kết quả 4 mô hình 3,939+ 0,017DVWAP + e Có thể thấy quy mô phát hành Bieán ñoäc Heä soá öôùc löôïng Heä soá öôùc löôïng Heä soá öôùc löôïng Heä soá öôùc löôïng (LSIZE) và biến động lợi nhuận laäp NTIMES NBOND TOVER VOL (DWAP) đều có tương quan thuận LSIZE x x 0,623 -0,081* AGE_2 1,887 10,162 3,500 0,499 chiều với doanh số giao dịch của AGE_3 2,235 8,327 3,939 1,439 TPDN. Đồng thời, tương tự với mô RATING 0,252 -0,104 -0,494 -0,314 hình (1), kết quả ước lượng của mô DVWAP 0,005* 0,063 0,017 -0,003 hình (3) cũng cho thấy các trái phiếu được phát hành trong vòng 2 năm có (Nguồn: Tính toán của tác giả) doanh số giao dịch nhiều hơn các trái Trong đó: *: có ý nghĩa mức 10%, : có ý nghĩa mức 5%, : phiếu được phát hành trên 2 năm. có ý nghĩa mức 1% Bảng 14: Kết quả ước lượng mô hình (4) 4.4. Thảo luận về kết quả nghiên cứu Bieán Heä soá öôùc Sai soá Möùc xaùc Từ kết quả nghiên cứu có thể nhận xét như sau: ñoäc laäp löôïng chuaån suaát - Các lý thuyết về các yếu tố tác động tới quy mô LSIZE -0,081 0,041 0,052 giao dịch của TPDN niêm yết cho thấy sự tương AGE_2 0,499 0,163 0,003 đồng và khả thi trong nghiên cứu thực nghiệm tại AGE_3 1,439 0,231 0,000 Việt Nam. RATING -0,314 0,133 0,019 - Theo kết quả ước lượng của 4 mô hình trên, DVWAP -0,003 0,002 0,089 khối lượng phát hành, tuổi của trái phiếu, rủi ro phá CONS 1,398 0,657 0,035 sản và biến động lợi nhuận đều có tác động tới quy mô giao dịch TPDN. Trong đó: (Nguồn: Tính toán của tác giả) + Các trái phiếu được phát hành trong vòng 2 Mô hình (4) được ước lượng theo POLS, biến năm có số lần giao dịch, doanh số giao dịch và giá AGE_3 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, biến trị giao dịch trên giá trị hiện hành lớn hơn các trái AGE_2 và RATING có ý nghĩa ở mức 5% và 2 biến phiếu được phát hành trên 2 năm. Điều này là tương còn lại có ý nghĩa ở mức 10%. Theo kết quả ước đồng với các nghiên cứu của Alexander và cộng sự lượng trong bảng 13, mô hình (4) về giá trị trái phiếu (2000), Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và niêm yết giao dịch trên giá trị trái phiếu phát hành: Robbi (2009). Tuy nhiên, trái ngược với các nghiên VOL = 1,398 – 0,081LSIZE + 0,499AGE_2 + cứu trên, các trái phiếu được phát hành trên 2 năm 1,439AGE_3 – 0,314RATING – 0,003DVWAP + e lại có số lượng trái phiếu được giao dịch nhiều hơn. Trong đó: + Biến động lợi nhuận là yếu tố có tác động thuận Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm chiều tới quy mô giao dịch của TPDN niêm yết. Điều (AGE_2 = 1; AGE_3 = 0): này là tương đồng với các nghiên cứu của Harris và VOL = 1,398 – 0,081LSIZE + 0,499– Raviv (1993) và Alexander và cộng sự (2000). 0,314RATING – 0,003DVWAP + e + Không hòan toàn tương đồng với kết quả Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm nghiên cứu của Alexander và cộng sự (2000), (AGE_2 = 0; AGE_3 = 1): Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và Robbi VOL = 1,398 – 0,081LSIZE + 1,439– (2009), khối lượng phát hành có tác động thuận 0,314RATING – 0,003DVWAP + e chiều với bình quân doanh số giao dịch và tác động Khác với các mô hình trên, biến LSIZE, RAT- ngược chiều tới giá trị giao dịch trên giá trị hiện ING và DVWAP có tác động ngược chiều tới biến hành của TPDN niêm yết. phụ thuộc VOL. Điều này khá trái ngược với kết + Trái ngược với các nghiên cứu trước đó, rủi ro luận của ba mô hình trên. Nguyên nhân có thể do phá sản có tác động không rõ ràng tới quy mô giao khoa học  18 thương mại Sè 128/2019
10. Kinh tÕ vμ qu¶n lý dịch. Điều này có thể lý giải do đặc trưng tại Việt Tài liệu tham khảo: Nam không có XHTD đối với trái phiếu và những doanh nghiệp phát hành trái phiếu hầu hết đều là 1. Alexander Gordon J., Amy K. Edwards và doanh nghiệp lớn hay DNNN, được đảm bảo về khả Michael G. Ferri (2000), The determinants of trading năng thanh toán. volume of high-yield corporate bonds, Journal of - Một số những hạn chế của nghiên cứu: (1) Financial Markets, Số 3, Trang: 177 - 204. Phạm vi nghiên cứu mới chỉ gói gọn trong các 2. Harris Milton và Artur Raviv (1993), Differences TPDN được niêm yết trên sàn. Nếu so sánh với các of Opinion Make a Horse Race, The Review of giao dịch riêng lẻ thì quy mô giao dịch của các trái Financial Studies, Số 6(3), Trang: 473-506. phiếu niêm yết là rất nhỏ bé, chưa hoàn toàn đại diện 3. Hotchkiss Edith và Gergana Jostova (2017), được cho quy mô của thị trường TPDN thứ cấp; (2) Determinants of corporate bond trading: A compre- Số lượng biến độc lập là 4 biến, chưa phản ánh được hensive Analysis, Quarterly Journal of Finance, Số đầy đủ các yếu tố tác động tới quy mô giao dịch của 7(2), Trang: 1-30. TPDN niêm yết. 4. Lê Thu Hà (2018), Báo cáo năm 2017: Trái 5. Kết luận phiếu doanh nghiệp, VCBS, Hà Nội. Thị trường TPDN nói chung và thị trường 5. Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh TPDN thứ cấp nói riêng có vai trò hết sức quan (2013), Giáo trình Kinh tế lượng, Xuất bản lần thứ trọng đối với hoạt động của doanh nghiệp và nền 2, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội. kinh tế của một quốc gia. Việc tìm hiểu về các yếu 6. Nguyễn Thị Minh, Hoàng Bích Phương, Trịnh tố tác động tới sự phát triển của thị trường trở Trọng Anh, Vũ Duy Thành và Phạm Bảo Lâm thành vấn đề cấp thiết và tất yếu. Bài viết này đã (2014), Nhân khẩu học Việt Nam và một số vấn đề xây dựng mô hình kinh tế lượng thể hiện cụ thể kinh tế xã hội, Nhà xuất bản Lao Động, Hà Nội. mối quan hệ tương quan giữa các yếu tố tác động 7. Wahyudi Imam và Abdu Robbi (2009), Exploring và quy mô giao dịch TPDN, đồng thời cho kết quả Determinant Factors of Bond Trading with Inventory cụ thể về sự thay đổi của quy mô giao dịch TPDN Management Theory (Case Study of Indonesian khi các yếu tố thay đổi. Kết quả nghiên cứu cho Capital Market, January - March 2009), Indonesian thấy thời hạn phát hành, biến động lợi nhuận, quy Capital Market Review, Trang: 87-108. mô phát hành và rủi ro phá sản là những yếu tố có tác động tới quy mô giao dịch của các TPDN niêm Summary yết tại Việt Nam trong thời gian qua. Trong đó, thời hạn phát hành là yếu tố có tác động mạnh mẽ The corporate bond market plays an important nhất tới quy mô giao dịch trái phiếu. Kết quả của role in forming long-term capital for businesses. nghiên cứu cho thấy, các trái phiếu được phát hành Specifically, the secondary bond market stimulates trong vòng 2 năm có quy mô giao dịch lớn hơn các liquidity and determines the prices of bonds issued trái phiếu được phát hành trên 2 năm. Vì thế, để on the primary market. Since then, the secondary tăng tính thanh khoản cho các TPDN niêm yết, các market has created a driving force for the primary doanh nghiệp phát hành có thể tập trung vào phát market in particular and the entire market in general. hành những trái phiếu có kỳ hạn ngắn hơn, khoảng In Vietnam, the size of the corporate bond market in từ 3-5 năm. Ngoài ra, do đặc thù tại Việt Nam nên general and the secondary market in particular is xếp hạng tín dụng không thể hiện mối quan hệ rõ still very small. This situation is obviously reflected ràng với quy mô giao dịch trái phiếu. Điều này in the annual trading extent of the listed bonds. không có nghĩa là không cần quan tâm tới yếu tố Therefore, considering the factors affecting the rủi ro phá sản của trái phiếu. Ngược lại, Nhà nước annual bond trading volume is the basis for finding cần ban hành những quy định cụ thể về việc minh suitable solutions to promote the development of the bạch thông tin và xếp hạng tín dụng trái phiếu. market. The study has developed an econometric Điều này sẽ giúp các nhà đầu tư có cơ sở vững model on some factors affecting the trading scale of chắc hơn trong việc ra quyết định, tăng cường khả listed corporate bonds on Vietnam's stock market. năng huy động vốn bằng trái phiếu của các doanh The test results show that the bond's age, profit fluc- nghiệp vừa và nhỏ, tăng tính thanh khoản cho các tuations and issuance volume are the factors that trái phiếu đã được phát hành. have a significant impact on the transaction of listed corporate bonds. khoa học Sè 128/2019 thương mại 19