Lợi nhuận bất thường và tính thanh khoản của cổ phiếu

3. Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu lợi nhuận bất thường

3.1 Phương pháp nghiên cứu sự kiện

Phương pháp nghiên cứu sự kiện thường được dùng để đánh giá tác động của một sự kiện. Hai nghiên cứu nổi tiếng mang mang tính bước ngoặc về phương pháp nghiên cứu sự kiện là Ball và Brown (1968), Fama và các tác giả (1969). Sau đó nghiên cứu sự kiện được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu trên thị trường vốn. Kothari và Warner (2005) cho thấy từ giai đoạn 1974-2000 có hơn 565 bài viết về nghiên cứu sự kiện trên 5 tạp chí lớn nhất thế giới.

3.2 Sự kiện nghiên cứu trong bài báo cáo

Sự kiện nghiên cứu trong bài báo cáo này là thông báo chia tách cổ phiếu từ SGDCK TP.HCM công bố ra công chúng.
Khung thời gian nghiên cứu

Tương tự như nghiên cứu của Elfakhani và Lung(2003), nhóm tác giả nghiên cứu 4 giai đoạn xung quanh ngày thông báo chia tách cổ phiếu: giai đoạn trước thông báo [-5; -1], giai đoạn thông báo [0; +1], giai đoạn sau thông báo [+2; +5] và xét cho cả giai đoạn sự kiện [-5; +5] (ngày thông báo chia tách cổ phiếu là ngày 0).

3.3 Lợi nhuận bất thường với sự kiện thông báo chia tách cổ phiếu

Lợi nhuận bất thường được định nghĩa là sự khác biệt giữa lợi nhuận thực tế và lợi nhuận kỳ vọng (Ball và Brown, 1968). Nhóm tác giả sử dụng phương pháp đo lường lợi nhuận bất thường (AR) dựa trên mô hình lợi nhuận trung bình điều chỉnh (the mean-adjusted return model) tương tự như nghiên cứu của Elfakhani và Lung (2003). Cụ thể, AR được tính theo công thức sau: \(A{R_{i,t}} = {R_{i,t}} – {\mu _{i,T}}\)

Trong đó, \({R_{i,t}}\) là lợi nhuận thực tế của cổ phiếu i tại ngày t, được tính bằng công thức \({R_{i,t}} = \ln \left( {\frac{{{P_{i,t}}}}{{{P_{i,t – 1}}}}} \right)\) và \({\mu _{i,T}}\) là lợi nhuận trung bình của cổ phiếu i cho giai đoạn có sự kiện (T), được xem là lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu i (giai đoạn không có sự kiện được định nghĩa là giai đoạn từ ngày -45 đến ngày -15 trước ngày thông báo chia tách cổ phiếu).

Để xem xét sự tồn tại của lợi nhuận bất thường của cổ phiếu vào ngày t. Nhóm tác giả thực hiện kiểm định lợi nhuận bất thường như sau: \({t^*} = \frac{{\overline {A{R_t}} }}{{{\sigma _{\overline {A{R_t}} }}}}\)

Với:

• \(\overline {A{R_t}} = \frac{1}{N}\sum\limits_{i = 1}^N {A{R_{i,t}}} \),
• N là số quan sát,
• \({\sigma _{\overline {A{R_t}} }}\) là độ lệch chuẩn của lợi nhuận bất thường trung bình được tính trong giai đoạn từ ngày -45 đến ngày -15.

Sau đó, nhóm tác giả tính toán lợi nhuận bất thường tích lũy trung bình (CAAR) được tính như sau:

\(CAAR({t_1},{t_2}) = \sum\limits_{{t_1}}^{{t_2}} {\overline {A{R_t}} } \)

Trong đó, \(({t_1},{t_2})\) ứng với các khung quan sát là (-5; -1), (0; +1), (+2, +5) và (-5, +5).

Theo Brown và Warner (1980), lợi nhuận bất thường tích lũy được kiểm định như sau: \({t_{Cross}} = \frac{{CAAR({t_1},{t_2})}}{{{{\hat \sigma }_{CAAR({t_1},{t_2})}}}}\)

Trong đó:

• \({\hat \sigma _{CAAR({t_1},{t_2})}} = \sqrt {\frac{1}{{N(N – d)}}\sum\limits_{i = 1}^N {{{(CA{R_i}({t_1},{t_2}) – CAAR({t_1},{t_2}))}^2}} } \),
• N là số lượng các quan sát,
• d là số bậc tự do,
• \(CA{R_i}({t_1},{t_2})\) là lợi nhuận bất thường tích lũy của quan sát i trong khung thời gian \(({t_1},{t_2})\),
• \(CAA{R_i}({t_1},{t_2})\) là lợi nhuận bất thường tích lũy trung bình trong khung thời gian \(({t_1},{t_2})\).