Nhằm tăng cường giao lưu học thuật và thực nghiệm trong lĩnh vực tài chính giữa giảng viên khoa Quản trị trường Đại học Luật TP.HCM và các giảng viên, nhà nghiên cứu đến từ các trường đại học khác cũng như phục vụ cho hoạt động giảng dạy và nghiên cứu khoa học, khoa Quản trị trường Đại học Luật TP.HCM đã tổ chức hội thảo khoa học với chủ đề “MÔ HÌNH TRONG TÀI CHÍNH: LÝ THUYẾT & THỰC NGHIỆM” vào lúc 08h00 ngày 25/05/2018 tại hội trường A905. Hội thảo được điều hành bởi PGS.TS. Nguyễn Thị Thủy – Phó Trưởng khoa phụ trách khoa Quản trị trường Đại học Luật TP.HCM, ThS.NCS. Lê Hoàng Phong – Phó Trưởng bộ môn Quản trị Tài chính – Kế toán trường Đại học Luật TP.HCM, ThS. Nguyễn Trọng Tín – Giảng viên khoa Quản trị trường Đại học Luật TP.HCM.
Hội thảo đã nhận được nhiều bài báo khoa học đến từ các trường đại học có uy tín trong lĩnh vực kinh tế và tài chính, trong đó 31 bài báo có chất lượng được lựa chọn để in trong Kỷ yếu hội thảo được xuất bản bởi Nhà xuất bản Kinh tế TP.HCM với chỉ số ISBN 978-604-922-641-0. Có 8 bài báo khoa học được mời trình bày tại hội thảo.
Ngoài các giảng viên, sinh viên và nhà nghiên cứu của trường Đại học Luật TP.HCM, hội thảo còn có sự tham gia của các giảng viên và nhà nghiên cứu sau:
- TS. Châu Đình Linh – trường Đại học Ngân hàng TP.HCM
- ThS. Huỳnh Lưu Đức Toàn – trường Đại học Ngân hàng TP.HCM
- ThS.NCS. Hoàng Thị Phương Anh – trường Đại học Kinh tế TP.HCM
- ThS.NCS. Đặng Thị Bạch Vân – trường Đại học Kinh tế TP.HCM
- ThS.NCS. Phạm Đức Huy – trường Đại học Tài chính – Marketing
- ThS.NCS. Bùi Ngọc Toản – trường Đại học Công nghiệp TP.HCM
- ThS.NCS. Vũ Thanh Tùng – trường Đại học Tài chính – Marketing
- ThS.NCS. Mai Thị Tuyết Nhung – Đại học Quốc gia TP.HCM
- ThS.NCS. Nguyễn Thị Hồng Ánh – trường Đại học Công nghiệp TP.HCM
- ThS.NCS. Nguyễn Bá Hoàng – trường Đại học Văn Hiến
- ThS.NCS. Võ Hoàng Oanh – trường Đại học Thủ Dầu Một
- ThS. Nguyễn Thị Bích Hường – trường Đại học Công nghiệp TP.HCM
- ThS. Nguyễn Thị Tường Vy – trường Đại học Ngân hàng TP.HCM
Phát biểu khai mạc hội thảo, PGS.TS. Nguyễn Thị Thủy – Phó Trưởng khoa phụ trách khoa Quản trị trường Đại học Luật TP.HCM đã giới thiệu nội dung hội thảo bao gồm 3 chủ đề lớn trong tài chính là tài chính vĩ mô & thị trường tài chính, tài chính doanh nghiệp, tài chính cá nhân cũng như tầm quan trọng của sự ổn định tài chính của một quốc gia. PGS.TS. Nguyễn Thị Thủy mong muốn, thông qua hội thảo với 8 bài báo khoa học được mời trình bày, các giảng viên khoa Quản trị trường Đại học Luật TP.HCM và các khách mời sẽ có sự giao lưu học thuật, chia sẻ kinh nghiệm nghiên cứu chuyên sâu về lý thuyết và thực tiễn một cách sôi nổi.
Trình bày đầu tiên là bài nghiên cứu của ThS. Huỳnh Lưu Đức Toàn đến từ trường Đại học Ngân hàng TP.HCM. Bài nghiên cứu đề cập đến những nội dung và phương pháp mới để xem xét cấu trúc phụ thuộc tỷ suất sinh lợi giữa thị trường chứng khoán Việt Nam và một số thị trường chứng khoán ASEAN (bao gồm Thái Lan, Indonesia, Malaysia, Singapore và Philippines) trong khoảng thời gian từ 01/01/2001 đến 31/12/2017 với dữ liệu theo tuần, qua đó đề xuất tỷ trọng đầu tư tối ưu vào từng chỉ số cổ phiếu trong danh mục gồm các chỉ số cổ phiếu của Việt Nam và các nước kể trên bằng mô phỏng Monte Carlo danh mục đầu tư tối ưu thông qua các phương pháp Copula, GARCH-EVT, Conditional VaR. ThS. Huỳnh Lưu Đức Toàn cho rằng lý thuyết cổ điển về danh mục đầu tư của Markowitz gặp hạn chế trong các giả định dữ liệu phải tuân theo phân phối chuẩn và cấu trúc phụ thuộc phải là tuyến tính, trong khi trên thực tế cấu trúc phụ thuộc của các tỷ suất sinh lợi là phi tuyến ở nhiều nước trên thế giới. Bài nghiên cứu của ThS. Huỳnh Lưu Đức Toàn đã khắc phục được những điểm yếu của lý thuyết cổ điển bằng cách sử dụng các phương pháp mới cũng như kiểm định tham số và phi tham số bằng hình ảnh để xác định cấu trúc phụ thuộc của tỷ suất sinh lợi. Bài trình bày đã nhận được sự quan tâm và câu hỏi thảo luận của các giảng viên và nhà nghiên cứu tham gia hội thảo:
- ThS.NCS. Lê Hoàng Phong đánh giá cao tính mới, tính khoa học và sự công phu của bài nghiên cứu khi tác giả đã kết hợp nhiều phương pháp, kiểm định tham số và phi tham số, dùng mô phỏng và ứng dụng lập trình bằng phần mềm lập trình toán Matlab.
- ThS. Nguyễn Trọng Tín đặt câu hỏi về khả năng dự báo của mô hình Copula khi cổ phiếu xuống đáy và sự phù hợp giữa các mô hình toán học và tâm lý của nhà đầu tư trên thị trường. ThS. Huỳnh Lưu Đức Toàn giải thích rằng mô hình Copula trong bài nghiên cứu này chỉ giúp xác định sự phụ thuộc giữa các cặp chỉ số cổ phiếu. Bên cạnh đó, các mô hình toán học và các phương pháp mô phỏng dựa trên dữ liệu quá khứ sẽ có sai số khi dự đoán. Các nhà đầu tư có thể ứng dụng mô hình Copula và phương pháp mô phỏng Monte Carlo để xây dựng danh mục đầu tư phù hợp nhất.
- ThS.NCS. Đặng Thị Bạch Vân đặt các câu hỏi: sự thiếu vắng của Mỹ trong các nước nghiên cứu; phân tích cụ thể sự phụ thuộc trực tiếp cũng như gián tiếp của chỉ số cổ phiếu 2 quốc gia từ kết quả của Copula; có cần kiểm định các cặp quốc gia có sự phụ thuộc mạnh nhất hay không; dữ liệu dừng khác bậc thì có ảnh hưởng đến mô hình Copula hay không. ThS. Huỳnh Lưu Đức Toàn cho rằng: sự thiếu vắng của Mỹ trong các nước nghiên cứu là hạn chế của bài nghiên cứu này và nếu thêm Mỹ vào thì cần điều chỉnh lại tất cả sự tính toán tỷ trọng đầu tư trong danh mục; cần xem xét sự phụ thuộc trực tiếp của chỉ số cổ phiếu của 2 quốc gia cũng như sự phụ thuộc gián tiếp thông qua Mỹ; kết quả T-Copula được sử dụng để đánh giá sự phụ thuộc chỉ số cổ phiếu của 2 quốc gia cộng với việc xem xét diễn biến thực tế trên thị trường; dữ liệu của bài nghiên cứu này đều dừng ở bậc gốc, tuy nhiên nếu dữ liệu không dừng thì cần áp dụng các kĩ thuật như lấy sai phân để đảm bảo tính dừng của dữ liệu.
Trình bày ở vị trí thứ hai là bài nghiên cứu “Nợ xấu và hiệu quả chi phí tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam: Mô hình dữ liệu bảng động và phương pháp S – GMM” của TS. Châu Đình Linh đến từ trường Đại học Ngân hàng TP.HCM. Bài nghiên cứu dựa trên dữ liệu từ năm 2007 đến năm 2014 vì sau năm 2014, nợ xấu được chuyển rất nhiều sang VAMC nên có khả năng ảnh hưởng mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả chi phí của ngân hàng thương mại tại Việt Nam. TS. Châu Đình Linh trình bày 4 lý thuyết giải thích mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả chi phí của ngân hàng như: lý thuyết kém may mắn (nợ xấu gia tăng do tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô làm gia tăng chi phí quản lý tín dụng của ngân hàng), lý thuyết quản lý kém (nợ xấu xảy ra do sự yếu kém trong các hoạt động quản trị danh mục cho vay, giám sát tín dụng), lý thuyết về sự hà tiện (muốn tối đa hóa lợi nhuận, ngân hàng phải cắt giảm chi phí trong ngắn hạn nhưng vì cắt giảm chi phí nên các khoản nợ xấu sẽ xuất hiện nhiều trong tương lai), lý thuyết về quản lý tránh rủi ro (vì tránh rủi ro nên tăng chi phí hoạt động kiểm soát, giám sát và bảo lãnh cho vay với mục đích giảm nợ xấu dẫn đến hiệu quả chi phí giảm). Bài nghiên cứu sử dụng mô hình DEA theo cách tiếp cận sản xuất để đo lường hiệu quả chi phí của các ngân hàng. Về xử lý dữ liệu, TS. Châu Đình Linh trình bày 2 mô hình sử dụng trong bài nghiên cứu là mô hình bảng động với phương pháp S-GMM và mô hình Panel VAR với phương pháp ước lượng GMM. Kết quả nghiêm cứu ủng hộ lý thuyết kém may mắn và quản lý kém. Từ đó, TS. Châu Đình Linh đưa ra các giải thích và giải pháp cho các ngân hàng thương mại.
Tiếp theo, ở vị trí thứ ba, là bài nghiên cứu “Ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số chứng khoán Việt Nam: cách tiếp cận phân phối trễ tự hồi quy và phân phối trễ tự hồi quy phi tuyến” của 2 tác giả ThS.NCS. Lê Hoàng Phong – trường Đại học Luật TP.HCM và ThS.NCS. Đặng Thị Bạch Vân – trường Đại học Kinh tế TP.HCM do ThS.NCS. Lê Hoàng Phong trình bày. Bài nghiên cứu đánh giá tác động của các biến số kinh tế vĩ mô bao gồm tỷ giá, cung tiền, lãi suất và lạm phát đối với thị trường chứng khoán Việt Nam với dữ liệu theo tháng trong khoảng thời gian từ tháng 04/2001 đến tháng 10/2017. Ở phần đầu tiên, ThS.NCS. Lê Hoàng Phong trình bày về lý thuyết của cách tiếp cận phân phối trễ tự hồi quy (ARDL), mô hình nghiên cứu, mô tả biến cũng như các quy trình khi thực hiện phương pháp ARDL. Về kiểm định tính dừng, các biến đều dừng ở bậc 1 trừ chỉ số lạm phát dừng ở bậc gốc. Tiếp theo, tác giả đề cập đến kết quả kiểm định đường bao cho thấy mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến. Dựa vào tiêu chí SBC, độ trễ tối ưu của mô hình ARDL được tính toán. Tác giả cũng trình bày các kiểm định chẩn đoán, kiểm định dạng hàm, kiểm định về phân phối chuẩn, kiểm định về tự tương quan, kiểm định nhiễu trắng của phần dư để đảm bảo tính ổn định và tin cậy của mô hình trong ước lượng các tác động dài hạn. Kết quả tính toán các tác động ngắn hạn được thực hiện bằng mô hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn (UECM-ARDL). Từ đó, ThS.NCS. Lê Hoàng Phong trình bày kết quả nghiên cứu như sau: “tỷ giá có tác động ngược chiều đối với chỉ số giá chứng khoán trong ngắn hạn nhưng tác động trong dài hạn không có ý nghĩa thống kê; cung tiền có tác động làm tăng chỉ số chứng khoán trong dài hạn; cả trong ngắn hạn và dài hạn, lãi suất và lạm phát có tác động ngược chiều đối với chỉ số giá chứng khoán”. Các gợi ý về chính sách cũng được tác giả đề cập. Ở phần tiếp theo trong bài trình bày, ThS.NCS. Lê Hoàng Phong giới thiệu cách tiếp cận phân phối trễ tự hồi quy phi tuyến (NARDL) – một phương pháp mới trong nghiên cứu khoa học được đề xuất năm 2014 – ứng dụng cho bài nghiên cứu để xem xét hiệu ứng phi tuyến của các cú sốc kinh tế vĩ mô đối với chỉ số giá chứng khoán Việt Nam.
Tham luận thứ tư là bài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại Việt Nam” của nhóm tác giả ThS.NCS. Phạm Đức Huy – trường Đại học Tài chính – Marketing, ThS.NCS. Cao Tấn Huy – trường Đại học Tài chính – Marketing và ThS. Nguyễn Quốc Phong – trường Đại học Luật TP.HCM do ThS.NCS. Phạm Đức Huy trình bày. Bài nghiên cứu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ 2008 đến 2016. ThS.NCS. Phạm Đức Huy lưu ý những biến động mạnh của hệ thống ngân hàng trong giai đoạn 2008-2016, cụ thể, trong năm 2008, cuộc đua lãi suất ở Việt Nam bùng nổ và lãi suất có khi lên đến 21% và năm 2011 có thời điểm lãi suất huy động và cho vay chạm ngưỡng 22% và 25% theo thứ tự. Ngoài ra, tình hình nợ xấu cũng diễn biến phức tạp, ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. ThS.NCS. Phạm Đức Huy giới thiệu dữ liệu nghiên cứu gồm 26 ngân hàng thương mại cổ phần và các mô hình và phương pháp nghiên cứu định lượng bao gồm: Pool OLS, REM, FEM, GMM. Trong các mô hình và phương pháp kể trên, ước lượng GMM là tốt nhất để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố ảnh hưởng tích cực lên lợi nhuận của các ngân hàng là: vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trên tổng nợ phải trả, tốc độ tăng trưởng tín dụng và sự đa dạng hóa thu nhập; trong khi các yếu tố ảnh hưởng tiêu cực lên lợi nhuận ngân hàng là: dư nợ cho vay trên tổng tài sản, các khoản dự phòng rủi ro trên tổng dư nợ, quy mô ngân hàng, tỷ lệ chi phí trên thu nhập từ hoạt động của ngân hàng.
Phiên thảo luận diễn ra sau khi kết thúc 4 bài trình bày đầu tiên:
- ThS. NCS. Lê Hoàng Phong thảo luận với ThS.NCS. Phạm Đức Huy về: sự khác nhau giữa phương pháp D-GMM và S-GMM; trường hợp áp dụng GMM và các phương pháp khác như Pool OLS, REM và FEM. Phần thảo luận tiếp tục diễn ra sôi nổi khi có sự tham gia trao đổi của ThS.NCS. Hoàng Thị Phương Anh về việc sử dụng FEM kèm theo điều kiện robust đối với trường hợp số lượng quan sát ít.
- ThS. Ngô Huỳnh Giang – trường Đại học Luật TP.HCM thảo luận với ThS.NCS. Phạm Đức Huy về giải pháp giảm rủi ro, đảm bảo hiệu quả hoạt động và nâng cao lợi nhuận của ngân hàng. ThS. Ngô Huỳnh Giang cho rằng các ngân hàng cần đặc biệt cẩn trọng và hạn chế dùng tiền gửi của khách hàng để dùng cho hoạt động đầu tư vì sẽ đối mặt với rủi ro cao. Tiếp nối phần thảo luận, ThS. NCS. Lê Hoàng Phong tham gia trao đổi về kiến nghị trong bài nghiên cứu với sự áp dụng công nghệ của ngân hàng để tránh rủi ro. ThS. NCS. Lê Hoàng Phong cho rằng trung tâm thông tin tín dụng (CIC) nên cung cấp dữ liệu giao dịch vay mượn của khách hàng ngay trên hệ thống (chứ không cung cấp định kỳ) để giảm tình trạng thông tin bất cân xứng từ đó giảm nguy cơ vay mượn chồng chéo và nợ xấu gia tăng. ThS.NCS. Hoàng Thị Phương Anh cho rằng nếu ngân hàng đặt chỉ tiêu lợi nhuận quá cao thì họ sẽ đối mặt với nguy cơ rủi ro cao hơn trong việc cho vay và đầu tư, ngoài ra còn có rủi ro đến từ áp lực của nhân viên. ThS. NCS. Lê Hoàng Phong đồng quan điểm về việc ngân hàng phải cân nhắc giữa áp lực kinh doanh và quản trị rủi ro, đặc biệt cũng cần quan tâm về rủi ro đạo đức từ phía nhân viên ngân hàng trong các giao dịch tín dụng.
- ThS. Nguyễn Thị Ngọc – trường Đại học Luật TP.HCM tham gia thảo luận với ThS.NCS. Phạm Đức Huy về giải pháp chuyển các khoản nợ xấu thành vốn cổ phần để nâng cao lợi nhuận của ngân hàng thương mại và các lưu ý có liên quan.
Sau giải lao, hội thảo tiếp tục bắt đầu với nghiên cứu “Ảnh hưởng của phát triển tài chính và cấu trúc tài chính lên hiệu quả đầu tư của các doanh nghiệp được niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM” của nhóm tác giả TS.Phùng Đức nam, ThS.NCS.Hoàng Thị Phương Anh, Dương Cẩm Tú – Khoa Tài chính – Đại học Kinh tế TP.HCM do ThS.NCS.Hoàng Thị Phương Anh đại diện trình bày. Bài viết đã sử dụng dữ liệu của 292 công ty niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Tp Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn từ năm 2010 – 2016 từ cơ sở dữ liệu Datastream của Thomson Reuter. ThS.NCS.Hoàng Thị Phương Anh nhấn mạnh bài viết dựa trên 2 lý thuyết nền tảng là lý thuyết đại diện của Jensen và cộng sự (1976) và lý thuyết hạn chế tài chính. Biến phụ thuộc trong nghiên cứu là biến hiệu quả đầu tư (I), các biến độc lập bao gồm hai thành phần chính là phát triển tài chính và cấu trúc tài chính để xem xét tác động của chúng đến biến hiệu quả đầu tư. Đối với biến phát triển tài chính được đo lường dựa trên ba khía cạnh khái quát hoạt động của hệ thống tài chính (Finance-activity: FDA), mức độ phát triển của hệ thống tài chính (Finance-size: FDS) và hiệu quả phát triển của khu vực tài chính (Finance-efficiency :FDE). Tương tự như vậy, khía cạnh cấu trúc tài chính cũng sử dụng ba chỉ số đo lường là Structure-activity (FSA), Structure-size (FSS), Structure- efficiency (FSE) để đánh giá hệ thống tài chính một cách toàn diện nhất. Ngoài ra, để xem xét trong điều kiện hạn chế tài chính thì hiệu quả đầu tư của các doanh nghiệp như thế nào và có sự khác biệt ra sao, nhóm phân chia mẫu nghiên cứu thành các doanh nghiệp bị hạn chế hoặc không bị hạn chế về tài chính và đồng thời phân chia thành nhóm có vấn đề đại diện (mâu thuẫn giữa người chủ và người quản lý/mâu thuẫn giữa cổ đông và chủ nợ) và không có vấn đề đại diện. Nhóm tác giả sử dụng chỉ số KZ của Kaplan và Zingales (1997) để phân loại doanh nghiệp thành có/không có hạn chế tài chính; FCF (dòng tiền tự do hay còn gọi là dòng tiền nội bộ) được sử dụng để phân loại doanh nghiệp thành có/ không có vấn đề đại diện. ThS.NCS.Hoàng Thị Phương Anh trình bày nhóm nghiên cứu kế thừa mô hình nghiên cứu của Castro và cộng sự (2015), trong đó biến đầu tư được lấy độ trễ để xem xét ảnh hưởng của hoạt động đầu tư trong quá khứ đến hoạt động đầu tư trong hiện tại như thế nào. Do đây là mô hình bảng động và để xử lý vấn đề nội sinh, nhóm tác giả sử dụng phương pháp GMM. Về kết quả nghiên cứu, tại Việt Nam cấu trúc tài chính dựa vào ngân hàng vẫn đóng vai trò chủ đạo, các doanh nghiệp chứa đựng các vấn đề tiềm tàng (như hạn chế tài chính và vấn đề đại diện) sẽ gặp khó khăn nhiều hơn trong việc tiếp cận nguồn vốn cũng như gia tăng hiệu quả đầu tư của mình. Đối với các doanh nghiệp không gặp vấn đề đại diện thì hệ thống tài chính dựa vào ngân hàng có ảnh hưởng tích cực lên hiệu quả đầu tư hơn là doanh nghiệp không có vấn đề đại diện.
Ở vị trí thứ sáu là bài nghiên cứu “Dự báo giá cổ phiếu bằng mô hình chuyển động Brown hình học (GBM mode)” của ThS.Hoàng Thị Thúy – Khoa Quản trị - Đại học Luật TP.HCM. Bài nghiên cứu thông qua việc mô phỏng giá cổ phiếu có mã chứng khoán VNI (Cổ phần Cổ Phần Đầu Tư Bất Động Sản Việt Nam-UPCOM), tác giả dự báo giá cổ phiếu và so sánh giá thực tế với giá dự báo, đồng thời kiểm tra sự phù hợp của mô hình chuyển động Brown hình học (GBM mode) với mẫu nghiên cứu bằng kiểm định Khi Bình phương. Ở phần đầu tiên, ThS.Hoàng Thị Thúy trình bày các nội dung về chuyển động Brown hình học, mô hình chuyển động Brown hình học và ứng dụng của nó trong thực tiễn. Chuyển động Brown hình học có rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau như sinh học, vật lý, tài chính. ThS.Hoàng Thị Thúy nhấn mạnh một ứng dụng của mô hình GBM là mô phỏng sự chuyển động giá cổ phiếu, góp phần giúp cho các nhà đầu tư dự báo giá trong đầu tư ngắn hạn, theo đó có thể đưa ra những quyết định đầu tư khôn ngoan. Tiếp theo, tác giả đề cập dữ liệu gồm có hai phần: giá cổ phiếu có mã chứng khoán VNI (Cổ phần Cổ Phần Đầu Tư Bất Động Sản Việt Nam-UPCOM) từ tháng 3 năm 2013 đến tháng 3 năm 2018 dùng để dự báo và dữ liệu từ tháng 1 đến tháng 3 năm 2018 để so sánh. Kết quả mô phỏng giá cổ phiếu trong thời gian từ ngày 31/3/2017 đến 30/3/2018 bằng phương pháp chuyển động Brown hình học cho thấy giữa giá thực và giá dự báo có sự chênh lệch không nhiều. Ngoài ra, kiểm định Khi bình phương cũng cho kết quả cho thấy mô hình dự báo GBM là phù hợp để dự báo giá cổ phiếu. Ngoài ra bằng phương pháp trung bình sai số (MAPE) khám phá dữ liệu có độ sai số nằm trong khoảng từ 10% đến 20% nên có thể khẳng định mô hình GBM là mô hình dự báo giá tốt cho VNI. Bài trình bày đã nhận được sự quan tâm và câu hỏi thảo luận của các giảng viên và nhà nghiên cứu tham gia hội thảo:
- ThS.NCS. Lê Hoàng Phong đánh giá cao tính ứng dụng của toán học trong dự báo giá cổ phiếu trên thị trường tài chính và gợi mở một số hướng nghiên cứu tương tự trong việc dự báo giá vàng, giá dầu, chỉ số chứng khoán một thị trường, lạm phát hoặc tỷ giá. ThS.NCS. Lê Hoàng Phong cũng nhấn mạnh đây cũng là một mô hình khá phức tạp so với các mô hình có sẵn trong các phần mềm định lượng như Arima,….
Tiếp theo là bài nghiên cứu “Sở hữu gia đình, chính sách cổ tức và nợ: Bằng chứng từ các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam” của ThS.NCS.Nguyễn Bá Hoàng – Khoa Kinh tế - Đại học Văn Hiến. Tác giả trình bày ý tưởng nghiên cứu xuất phát từ việc nhiều công ty trên thế giới có nguồn gốc từ gia đình với tỷ lệ sở hữu lớn như Walmart, Bertelsmann và Bombardier ở Bắc Mỹ và châu Âu, các “chaebol” ở Hàn Quốc, “keiretsu”ở Nhật và “grubo” ở châu Mỹ La Tinh. Và phần lớn các doanh nghiệp tư nhân, công ty cổ phần thành công bây giờ đều có xuất thân từ những doanh nghiệp gia đình, chẳng hạn như: công ty Tân Hiệp Phát, tập đoàn Kinh Đô, Vingroup, Vinasun… Do đó, tác giả muốn kiểm tra tác động của quyền sở hữu gia đình lên chính sách cổ tức và nợ của 185 doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn từ 2008 – 2016 trong đó số công ty sở hữu gia đình chiếm 13.04% trong mẫu nghiên cứu. Tiếp theo tác giả trình bày định nghĩa về công ty gia đình theo nhiều quan điểm khác nhau, các lý thuyết nền tảng sử dụng bao gồm: Lý thuyết chi phí đại diện và hiệu ứng hội tụ lợi ích và lược khảo một số nghiên cứu thực nghiệm liên quan về chủ để này theo 2 trường phái khác nhau. Về phương pháp nghiên cứu, tác giả vận dụng kết hợp mô hình nghiên cứu tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và phương pháp moment tổng quát (GMM) khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, nội sinh, tự tương quan do sử dụng biến trễ cho bộ dữ liệu bảng động. Tuy nhiên, tác giả chưa tìm được bằng chứng cho thấy mối quan hệ giữa quyền sở hữu gia đình với chính sách cổ tức và nợ. Vấn đề này có thể phát sinh từ vấn đề đo lường biến sở hữu gia đình mà trong các nghiên cứu trước đây đã đề cập đến. Tác giả nhấn mạnh tỷ lệ 20% trở lên mà các thành viên trong gia đình nắm giữ và kiểm soát có thể chưa đủ sức ảnh hưởng để tác động lên việc điều tiết chính sách cổ tức cũng như chính sách nợ của công ty. Đây cũng là một vấn đề mà tác giả băn khoăn và có thể tiếp tục tìm hiểu và phát triển trong các nghiên cứu tiếp theo trong tương lai nhằm phản ánh một cách chính xác việc sở hữu gia đình tại Việt Nam để từ đó có kết quả nghiên cứu tốt hơn. ThS.NCS.Nguyễn Bá Hoàng cũng đề cập đến một số kết quả nghiên cứu của các biến kiểm soát: Quy mô công ty, lợi nhuận năm trước, tỷ lệ cổ đông tổ chức, nợ đến chính sách cổ tức và so sánh đối chiếu với các nghiên cứu trước đây. Bài trình bày đã nhận được sự quan tâm và câu hỏi thảo luận của các giảng viên và nhà nghiên cứu tham gia hội thảo:
- ThS.NCS. Lê Hoàng Phong trao đổi vấn đề về thang đo sở hữu gia đình còn nhiều bất cập do hiện tượng sở hữu chéo và không minh bạch.
Cuối cùng, ở ví trí thứ tám là bài nghiên cứu “Kiểm định sự phù hợp giữa một số giả định của mô hình Black-Scholes với dữ liệu các cổ phiếu thuộc danh mục VN30 và chỉ số VN30” do ThS.Hồ Hoàng Gia Bảo – Khoa Quản trị - Đại học Luật TP.HCM trình bày. Tác giả trình bày hai vấn đề chính: (1) giới thiệu về mô hình Black-Scholes, (2) kiểm định sự phù hợp giữa một số giả định của mô hình Black-Scholes, cụ thể là các giả định giá cổ phiếu tuân theo quy luật phân phối loarit chuẩn với độ biến động không đổi và cổ phiếu không chi trả cổ tức, với dữ liệu thực tế theo ngày của 30 cổ phiếu trong danh mục VN30 và chỉ số VN30 trong khoảng thời gian từ 5/1/2015 đến 5/4/2018. Kết quả cho thấy các giả định trên là không phù hợp với các cổ phiếu thuộc danh mục VN30 và chỉ số VN30. Thêm vào đó, tác giả thực hiện đề xuất một số điều chỉnh cho mô hình Black-Scholes.
ThS.Nguyễn Trọng Tín có đưa ra một số ý kiến thảo luận, trao đổi với các giảng viên và các nhà nghiên cứu như sau:
- Chúng ta không thể dự báo giá trong ngắn hạn, đôi khi những thông tin nào có thể thỏa mãn các giả định trước đó thì lập tức nhà đầu tư sẽ dự báo được giá và thông tin đó thể hiện vào giá ngay và cuối cùng là không dự báo được giá.
- Mô hình tài chính định lượng rất phức tạp, nhưng chưa đủ để dự báo hành vi của nhà đầu tư nên các quỹ đầu tư lớn, nhà đầu tư nhỏ lẻ đều sử dụng cách phân tích đơn giản khác như đường di động giá trung bình, MA50, MA100, MA150… Và hơn hết, những phương pháp này tỏ ra hiệu quả hơn so với các mô hình kinh tế định lượng phức tạp.
Khép lại buổi hội thảo, ThS.NCS.Lê Hoàng Phong đã bế mạc hội thảo, gửi lời cảm ơn đến quý khách mời, các nhà nghiên cứu và các bạn sinh viên. Thêm vào đó, ThS.Nguyễn Trọng Tín cũng đề xuất rằng trong tương lai các nhà nghiên cứu có thể kết hợp với nhau trong việc tổng hợp về các phương pháp nghiên cứu mới trong kinh tế tài chính như GMM, S-GMM, D-GMM, GARCH,… phục vụ cho việc nghiên cứu khoa học của sinh viên và nhà nghiên cứu khác có quan tâm. Chia sẻ về xu hướng nghiên cứu định lượng, ThS.NCS.Lê Hoàng Phong nhận thấy xu hướng các nghiên cứu tập trung vào dữ liệu bảng, đặc biệt là dữ liệu lớn (big data) để giải quyết bài toán thiếu hụt dữ liệu time series và tăng cường ý nghĩa hồi quy; và các phương pháp, mô hình nghiên cứu hiện đại theo hướng tiếp cận phi tham số, hồi quy phi tuyến. ThS.NCS.Lê Hoàng Phong đã khẳng định các bài báo khoa học tham gia Hội thảo rất phong phú, đa dạng về chủ đề nghiên cứu trong lĩnh vực Tài chính. Các tác giả đã sử dụng nhiều cách tiếp cận từ những mô hình lý thuyết trong Tài chính đến việc mô hình hoá và ứng dụng các kỹ thuật hiện đại trong phân tích dữ liệu Tài chính. ThS.NCS.Lê Hoàng Phong cho rằng những góp ý, tranh luận tại hội thảo sẽ là những kinh nghiệm, kiến thức quý báu để các giảng viên, nhà nghiên cứu tiếp tục phát triển các đề tài nghiên cứu trong tương lai. Hy vọng Hội thảo là cơ hội giao lưu học thuật bổ ích và góp phần kết nối các giảng viên của Khoa Quản trị và các giảng viên đến từ các trường đại học khối ngành Kinh tế và Tài chính, mở ra cơ hội cùng hợp tác về nghiên cứu khoa học.
Bài: ThS.Hồ Hoàng Gia Bảo, ThS. Nguyễn Thị Thùy Dung