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

Nguyễn Huyền

July 18, 2019

1776

QUẢNG CÁO

Vài Phút Quảng Cáo Sản Phẩm

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

Mọi ý kiến đóng góp xin gửi vào hòm thư: [email protected]

Kéo xuống để Tải ngay đề cương bản PDF đầy đủ: Sau “mục lục” và “bản xem trước”

(Nếu là đề cương nhiều công thức nên mọi người nên tải về để xem tránh mất công thức)

Đề cương liên quan: BIẾN ĐỘNG GIÁ CỔ PHIẾU XUNG QUANH THÔNG BÁO MUA LẠI CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Mục Lục

MỘT SỐ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG TỚI QUY MÔ GIAO DỊCH CỦA TRÁI PHIẾU DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT
2. Tổng quan nghiên cứu
3. Phương pháp nghiên cứu
Tải xuống tài liệu học tập PDF miễn phí

Tải ngay đề cương bản PDF tại đây: Một số yếu tố tác động tới quy mô giao dịch của trái phiếu doanh nghiệp niêm yết

Quảng Cáo

MỘT SỐ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG TỚI QUY MÔ GIAO DỊCH CỦA TRÁI PHIẾU DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT

Tần Thị Thu Hiền

Viện Ngân hàng – Tài chính, Đại học Kinh tế quốc dân

Email: [email protected]

Đàm Văn Huệ

Viện Ngân hàng – Tài chính, Đại học Kinh tế quốc dân

Email: [email protected]

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 hạn 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

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		Bảng 1	: Giao dịch TPDN tại các Sở GDCK từ 2012 – 2017
trường phát hành. Thanh khoản

trên thị trường thứ cấp rất hạn chế,
	*Naêm*		*Soá laàn (laàn)*	*Soá traùi phieáu (TP)*	*Giaù trò (tyû ñoàng)*
với ít giao dịch được ghi nhận. So
			56	25.638.260	2.333
với quy mô trái phiếu đã được phát	*2012*
hành, theo số liệu thống kê về giao
	*2013*		68	44.689.440	3.912
dịch trên thị trường niêm yết, số
			49	33.661.500	3.218
lượng giao dịch tại các Sở giao dịch	*2014*
(SGD) là rất thấp. Trong đó, không
	*2015*		120	48.538.356	4.990
có trái phiếu nào được niêm yết và
giao dịch trên SGD chứng khoán	*2016*		522	102.133.469	10.471
Hà Nội (HNX) trong giai đoạn
	*2017*		1.313	165.994.858	17.212
2012 – 2017. Trên SGD chứng
khoán TP.HCM (HSX), cũng có rất	*Toång*		2.128	420.655.883	42.136

ít giao dịch được ghi nhận.

		(Nguồn: HSX)
10	khoa học
10	thương mại	Sè 128/2019

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

hành

càng

lớn thì

quy

mô

CII1709

2.301.265

giao dịch của trái phiếu cũng

CII11713

300.000

càng lớn. Nghiên cứu chỉ ra

CII41401

12.860

72.860

6.560

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

NVL11715

1.892.178

này sẽ trở

thành động

lực

NVL21602

881.178

giúp

trái phiếu

được

giao

NVL21603

6.510

dịch thường xuyên hơn. Kết

NVL21604

850.599

quả

nghiên

cứu

của

TDH41029

4.750

65.080

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

thương mại

Sè 128/2019

Kinh tÕ vμ qu¶n lý

thường, các trái phiếu được phát hành trong khoảng thời gian gần nhất sẽ được giao dịch thường xuyên nhất. Trái phiếu có tuổi càng lớn thì lại càng ít được giao dịch. Alexander và cộng sự (2000) giải thích rằng do trái phiếu là tài sản dài hạn có lãi suất tương đối ổn định nên sau khi phát hành, chúng sẽ thường nằm trong danh mục đầu tư của các nhà đầu tư thích nắm giữ đến khi đáo hạn hay trong thời gian dài. Theo thời gian, các nhà đầu tư này sẽ ngày càng có thêm nhiều TPDN khác và chỉ giao dịch một số lượng rất ít trái phiếu. Với số lượng trái phiếu giao dịch ít, các nhà môi giới đòi hỏi chi phí cao hơn và trái phiếu sẽ trở nên kém thanh khoản. Nghiên cứu của Alexander và cộng sự (2000), Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và Robbi (2009) cũng chỉ ra rằng trái phiếu thường được giao dịch nhiều nhất trong 2 năm đầu tiên sau khi phát hành.

Các nghiên cứu của Alexander và cộng sự (2000), Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và Robbi (2009) cũng đều cho thấy các trái phiếu có mức độ rủi ro phá sản cao thường có tính thanh khoản thấp, ít được giao dịch hơn. Rủi ro phá sản là nguy cơ doanh nghiệp không thể trả hết các khoản nợ của mình. Rủi ro phá sản gia tăng trong các giai đoạn suy thoái, khủng hoảng, hoặc từ các cú sốc từ bên ngoài. Rủi ro phá sản càng cao, càng làm chùn bước các nhà đầu tư, trong đó có đầu tư vào TPDN. Nghiên cứu của Harris và Raviv (1993) về mối quan hệ giữa giá và quy mô giao dịch của chứng khoán cho rằng 2 yếu tố này có mối quan hệ thuận chiều. Nghĩa là chứng khoán có biến động giá càng lớn sẽ càng được giao dịch nhiều hơn. Nguyên nhân do biến động giá phản ánh các ý kiến khác nhau của các nhà đầu tư. Nghiên cứu của Alexander và cộng sự (2000) đối với TPDN cũng cho kết quả tương tự là quy mô giao dịch tăng khi giá trái phiếu biến động nhiều hơn. Tuy nhiên, Hotchkiss và Jostova (2017) lại cho rằng trái phiếu có biến động lợi nhuận lớn lại ít được giao dịch hơn.

3. Phương pháp nghiên cứu

Lựa chọn biến số

Dựa trên lý thuyết nền tảng và mô hình nghiên

cứu của Alexander và cộng sự (2000) và Hotchkiss và Jostova (2017), bài viết sẽ đi sâu vào xây dựng mô hình kinh tế lượng nhằm xem xét và đánh giá các yếu tố tác động tới quy mô giao dịch của các TPDN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Biến phụ thuộc

Quy mô giao dịch trái phiếu được thể hiện qua nhiều phương diện, bao gồm: số lượng trái phiếu được giao dịch, số lượt giao dịch và giá trị trái phiếu được giao dịch (Alexander và cộng sự, 2000). Vì thế, quy mô giao dịch trái phiếu được đo lường bằng các biến số sau:

Số lần giao dịch bình quân trong năm

Số lượng trái phiếu giao dịch bình quân trong năm

Bình quân doanh số trong năm

Giá trị trái phiếu giao dịch trên giá trị trái phiếu hiện hành

Biến độc lập

Như đã đề cập ở trên, có 4 biến độc lập chính tác động đến quy mô giao dịch trái phiếu của doanh nghiệp là:

Khối lượng phát hành đo lường bằng giá trị phát hành theo mệnh giá.

Thời hạn phát hành hay tuổi của trái phiếu là số năm từ khi phát hành. Thời hạn phát hành được gắn biến giả: = 1 nếu trái phiếu đang trong hai năm phát hành đầu tiên; = 0 nếu đã trên hai năm; = -1 nếu tại thời điểm đó trái phiếu chưa được phát hành.

Rủi ro phá sản đo lường bằng xếp hạng tín nhiệm của trái phiếu. Tuy nhiên, tại Việt Nam chưa thực hiện xếp hạng đối với trái phiếu nên tác giả sử dụng mức xếp hạng của doanh nghiệp tại thời điểm nghiên cứu.

Biến động lợi nhuận đo lường bằng chênh lệch của giá bình quân theo khối lượng giao dịch (Volume Weighted Average Price – VWAP) năm nay và năm trước.

3.2. Cấu trúc dữ liệu và quy trình phân tích Số liệu của bài viết được thu thập trên cùng một

số trái phiếu và tại các mốc thời gian khác nhau được gọi là số liệu mảng (panel data). Trong số liệu mảng, chỉ số i thường được dùng để chỉ cá thể (hộ gia đình, hãng, ngân hàng,…), i=1,2,..,n; và t là chỉ số thời gian, có thể là năm, tháng, tuần, ngày,…, t=1,2,…,T.

Theo Nguyễn Thị Minh và cộng sự (2014), một mô hình số liệu mảng cơ bản có dạng như sau:

Y_it= β₁ + β₂X_2it + + β_kX_kit+c_i + γ_t + u_it Trong đó: u_it là sai số ngẫu nhiên thông thường,

được giả định là thỏa mãn các điều kiện chuẩn tắc của phương pháp bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Square – OLS); c_i thể hiện đặc trưng thay đổi theo thời gian, không quan sát được của mỗi cá thể,

12	khoa học
12	thương mại	Sè 128/2019

Kinh tÕ vμ qu¶n lý

Bảng 3: Cơ sở lựa chọn biến số nghiên cứu

Tùy vào bản chất

của c

có

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

động

ngẫu

nhiên

Wahyudi vaø Robbi (2009)

(Random

Effects

Thôøi haïn phaùt haønh (Trong 2

Alexander vaø coäng söï (2000);

naêm)

Hotchkiss vaø Jostova (2017);

Model – REM) và mô

hình tác động cố định

Wahyudi vaø Robbi (2009)

(Fixed Effects Model

Ruûi ro phaù saûn

–

Alexander vaø coäng söï (2000);

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

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

của c_i xem có tồn tại

yếu tố c_i không. Nếu

γ_t là đặc trưng không quan sát được tại mỗi thời

không tồn tại thì sử

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 γ_t:

Y_it= β₁+ β₂X_2it + + β_kX_kit + c_i + u_it

	REM
prob<0,1	prob>0,1
	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
					13
				thương mại
Sè 128/2019				thương mại

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

niêm yết.

phieáu hieän haønh

Theo hình 1, có thể

Khoái löôïng phaùt haønh

Ln (Giaù trò phaùt haønh theo meänh giaù)

LSIZE

Nghìn ñoàng

thấy các trái phiếu có

Thôøi haïn phaùt haønh

–

= -1 traùi phieáu chöa ñc phaùt haønh

AGE

Bieán giaû

giao dịch trong giai đoạn

Tuoåi cuûa traùi phieáu

= 1 neáu phaùt haønh trong 2 naêm

(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).

Mô hình dự kiến được xây dựng như sau:

Những

trái

phiếu

được

phát hành từ lâu (trước 2007) có giao dịch trong giai

TIMES_it = α₀ + α₁SIZE_it + α₂AGE_it + α₃

đoạn này chủ yếu là những trái phiếu có kỳ hạn dài

RATING_it + α₄DVWAP_it + c_i + u_it

(1)

trên 10 năm (BID, HCM).

NBOND_it = α₀+α₁SIZE_it+α₂AGE_it + α₃

Có thể chia xếp hạng tín dụng (XHTD) mỗi năm

RATING_it + α₄ DVWAP_it+c_i+u_it (2)

của các doanh nghiệp có trái phiếu niêm yết được

TOVER_it = α₀ + α₁SIZE_it + α₂AGE_it + α₃

giao dịch thành 3 nhóm: hạng A, hạng B và không

RATING_it + α₄DVWAP_it + c_i + u_it

(3)

được xếp hạng. Việc thay đổi hình thức xếp hạng từ

VOL_it

= α₀

+ α₁SIZE_it + α₂AGE_it + α₃

năm 2016 là do trung tâm thông tin tín dụng (CIC)

RATING_it + α₄DVWAP_it + c_i + u_it

(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 tới quy mô giao dịch TPDN Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu

Thống kê mô tả

các biến

		*Ñoä leäch*
	*Trung bình*	*chuaån*	*Giaù trò nhoû nhaát*	*Giaù trò lôùn nhaát*
TIMES	12,667	37,806	0,000	244,000
NBOND	2503,904	6554,663	0,000	51221,850
TOVER	250,806	660,226	0,000	5211,648
VOL	0,311	0,870	0,000	8,465

Nguồn: Tính toán của tác giả

14	khoa học
14	thương mại	Sè 128/2019

Kinh tÕ vμ qu¶n lý

Nguồn: Tính toán của tác giả

Hình 1: Diễn biến khối lượng phát hành TPDN

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 trong năm 2017 giá trị giao dịch cũng 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

ANC

N/A

AA+

AAA+

BID

B+/B2

B+/B1

CII

BB+

BBB+

HCM

AA+

HCMA

N/A

KBC

B-

MSN

A+

BBB+

A+

NVL

BBB+

B-

BB+

TDH

BBB+

VIC

BBB+

A+

BBB+

BB+

Nguồn: CIC

khoa học

thương mại

Sè 128/2019

Kinh tÕ vμ qu¶n lý

Nguồn: Tính toán của tác giả

Hình 3: Bình quân của VWAP (nghìn đồng/trái phiếu)

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.

Mô hình (1) được ước lượng theo 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

Bieán phuï thuoäc

TIMES

NBOND

TOVER

VOL

NBOND

0,822

Keát quaû

TOVER

0,842

0,998

xttest0

9,73

18,17

9,52

1,15

VOL

0,531

0,607

0,617

0,0009

0,000

0,0010

0,142

Nguồn: Tính toán của tác giả

Hausman

10,25

15,45

6,67

0,0365

0,0038

0,1542

khác có mức độ thấp hơn nhưng vẫn có thể chấp

Moâ hình öôùc löôïng

POLS

nhận được do hệ số tương quan đều lớn hơn 0,5.

Nguồn: Tính toán của tác giả

Điều này cho thấy các biến phụ thuộc này có mối

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

POLS

thuộc và biến độc lập, hệ số tương

R² – within

0,5990

0,7592

0,6013

quan đều nhỏ hơn 0,7, Điều này đảm

R² – between

0,0124

0,2465

0,5075

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

*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 với biến độc lập

Bieán phuï thuoäc
Bieán ñoäc laäp	*TIMES*	*NBOND*	*TOVER*	*VOL*
*SIZE*	0,119	0,169	0,170	-0,040
*AGE*	0,428	0,431	0,439	0,446
*RATING*	0,285	0,129	0,145	0,068
	0,239	0,227	0,235	0,209
*DVWAP*	0,239	0,227	0,235	0,209

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 11: Kết quả ước lượng mô hình (1)

*Bieán ñoäc laäp*	*Heä soá öôù c löôïng*	*Sai soá chuaån*	*Möùc xaùc suaát*
LSIZE	x	x	x
AGE_2	1,887	0,400	0,000
AGE_3	2,235	0,313	0,000
RATING	0,252	0,211	0,236
DVWAP	0,005	0,003	0,056
CONS	-0,203	0,132	0,128

Nguồn: Tính toán của tác giả

16	khoa học
16	thương mại	Sè 128/2019

Kinh tÕ vμ qu¶n lý

Biến AGE có 3 giá trị và là biến dùng để phân loại tuổi của các trái phiếu nên khi ước lượng mô hình sẽ chuyển thành các biến giả, cụ thể:

üAGE_1 = 1 nếu là trái phiếu chưa phát hành tại thời điểm nghiên cứu, = 0 nếu là khác.

üAGE_2 = 1 nếu là trái phiếu phát hành trên 2 năm tại thời điểm nghiên cứu, = 0 nếu là khác.

üAGE_3 = 1 nếu là trái phiếu phát hành trong 2 năm tại thời điểm nghiên cứu, = 0 nếu là khác.

Kết quả ước lượng cho thấy các biến AGE_2 và AGE_3 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%, DVWAP có ý nghĩa mức 10%. Biến RATING không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% do trên thực tế các doanh nghiệp phát hành trái phiếu đều là những doanh nghiệp lớn hoặc doanh nghiệp Nhà nước (DNNN), được đảm bảo khả năng thanh toán hay có rủi ro phá sản thấp. Theo kết quả ước lượng trong bảng 11, mô hình (1) về số lượng giao dịch trái phiếu được trình bày như sau:

TIMES = – 0,203 + 1,887AGE_2 + 2,235AGE_3

0,005DVWAP + e Trong đó:

Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm

(AGE_2 = 1; AGE_3 = 0):

TIMES = – 0,203 + 1,887 + 0,005DVWAP + e Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm

(AGE_2 = 0; AGE_3 = 1):

TIMES = – 0,203 + 2,235 + 0,005DVWAP + e Có thể thấy được trái phiếu phát hành trong vòng

2 năm sẽ có số lần giao dịch (TIMES) lớn hơn trái phiếu phát hành trên 2 năm. Đồng thời biến động lợi nhuận (DVWAP) cũng có tác động cùng chiều với số lần giao dịch.

Bảng 12: Kết quả ước lượng mô hình (2)

*Bieán ñoäc*	*Heä soá öôùc*	*Sai soá*	*Möùc xaùc*
*laäp*	*löôïng*	*chuaån*	*suaát*
LSIZE	x	x	x
AGE_2	10,162	1,381	0,000
AGE_3	8,327	1,081	0,000
RATING	-0,104	0,729	0,887
DVWAP	0,063	0,009	0,000
CONS	-0,506	0,457	0,270

Nguồn: Tính toán của tác giả

Mô hình (2) cũng được ước lượng theo FEM, vì thế biến LSIZE sẽ không có ý nghĩa, hay không có tác động tới biến phụ thuộc. Kết quả ước lượng cho thấy các biến AGE_2, AGE_3, DVWAP đều có ý

nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và biến RATING không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Theo kết quả ước lượng trong bảng 12, mô hình (2) về số lượng trái phiếu giao dịch được trình bày như sau:

NBOND = -0,506 + 10,162AGE_2 + 8,327AGE_3 + 0,063DVWAP + e

Trong đó:

Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm (AGE_2 = 1; AGE_3 = 0):

NBOND = -0,506 + 10,162+ 0,063DVWAP + e Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm

(AGE_2 = 0; AGE_3 = 1):

NBOND = -0,506 + 8,327+ 0,063DVWAP + e Tương tự mô hình (1), kết quả của mô hình (2)

cũng cho thấy biến động lợi nhuận (DVWAP) có mối quan hệ thuận chiều với số lượng trái phiếu giao dịch. Tuy nhiên, trái với mô hình (1), kết quả của mô hình này cho thấy trái phiếu được phát hành trên 2 năm có số lượng trái phiếu được giao dịch lớn hơn các trái phiếu mới được phát hành. Nguyên nhân của sự khác biệt với mô hình (1) là do các trái phiếu BID của BIDV (là những trái phiếu có kỳ hạn dài, được phát hành từ năm 2006, 2007) có số lượng trái phiếu được giao dịch tương đối nhiều trong giai đoạn nghiên cứu, đạt tổng số là 148.112.690 trái phiếu – tương đương gần 40%. Đây cũng là giai đoạn mà những trái phiếu này sắp đến lúc đáo hạn.

Bảng 13: Kết quả ước lượng mô hình (3)

*Bieán ñoäc*	*Heä soá öôùc*		*Sai soá*	*Möùc xaùc*
*laäp*	*löôïng*		*chuaån*	*suaát*
LSIZE	0,623	0,140		0,000
AGE_2	3,500	0,475		0,000
AGE_3	3,939	0,543		0,000
RATING	-0,494	0,339		0,145
DVWAP	0,017	0,005		0,000
CONS	-9,552	2,207		0,000

Nguồn: Tính toán của tác giả

Do mô hình (3) được ước lượng theo REM, biến LSIZE lúc này sẽ có ý nghĩa. Kết quả ước lượng cho thấy các biến LSIZE, AGE_2, AGE_3, DVWAP đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và biến RATING không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Theo kết quả ước lượng trong bảng 12, mô hình (3) về bình quân doanh số được trình bày như sau:

TOVER = -9,552 + 0,623LSIZE + 3,5AGE₂ +

3,939AGE₃+ 0,017DVWAP + e

	khoa học
		17
	thương mại
Sè 128/2019	thương mại

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*
(LSIZE) và biến động lợi nhuận		LSIZE			x	x	0,623***	-0,081*
(DWAP) đều có tương quan thuận		LSIZE			x	x	0,623***	-0,081*
(DWAP) đều có tương quan thuận		AGE_2		1,887***		10,162***	3,500***	0,499***
chiều với doanh số giao dịch của
chiều với doanh số giao dịch của		AGE_3		2,235***		8,327***	3,939***	1,439***
TPDN. Đồng thời, tương tự với mô
TPDN. Đồng thời, tương tự với mô		RATING		0,252		-0,104	-0,494	-0,314**
hình (1), kết quả ước lượng của mô
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		(Nguồn: Tính toán của tác giả)
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)

	*Bieán*	*Heä soá öôùc*	*Sai soá*	*Möùc xaùc*
	*ñoäc laäp*	*löôïng*	*chuaån*	*suaát*
LSIZE		-0,081	0,041	0,052
AGE_2		0,499	0,163	0,003
AGE_3		1,439	0,231	0,000
RATING		-0,314	0,133	0,019
DVWAP		-0,003	0,002	0,089
CONS		1,398	0,657	0,035

(Nguồn: Tính toán của tác giả)

Mô hình (4) được ước lượng theo POLS, biến AGE_3 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, biến AGE_2 và RATING có ý nghĩa ở mức 5% và 2 biến còn lại có ý nghĩa ở mức 10%. Theo kết quả ước lượng trong bảng 13, mô hình (4) về giá trị trái phiếu niêm yết giao dịch trên giá trị trái phiếu phát hành:

VOL = 1,398 – 0,081LSIZE + 0,499AGE_2 + 1,439AGE_3 – 0,314RATING – 0,003DVWAP + e

Trong đó:

Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm (AGE_2 = 1; AGE_3 = 0):

VOL = 1,398 – 0,081LSIZE + 0,499– 0,314RATING – 0,003DVWAP + e

Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm (AGE_2 = 0; AGE_3 = 1):

VOL = 1,398 – 0,081LSIZE + 1,439– 0,314RATING – 0,003DVWAP + e

Khác với các mô hình trên, biến LSIZE, RAT-ING và DVWAP có tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc VOL. Điều này khá trái ngược với kết luận của ba mô hình trên. Nguyên nhân có thể do

4.4. Thảo luận về kết quả nghiên cứu

Từ kết quả nghiên cứu có thể nhận xét như sau:

Các lý thuyết về các yếu tố tác động tới quy mô giao dịch của TPDN niêm yết cho thấy sự tương đồng và khả thi trong nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.

Theo kết quả ước lượng của 4 mô hình trên, khối lượng phát hành, tuổi của trái phiếu, rủi ro phá sản và biến động lợi nhuận đều có tác động tới quy mô giao dịch TPDN. Trong đó:

+ Các trái phiếu được phát hành trong vòng 2 năm có số lần giao dịch, doanh số giao dịch và giá trị giao dịch trên giá trị hiện hành lớn hơn các trái phiếu được phát hành trên 2 năm. Điều này là tương đồng với các nghiên cứu của Alexander và cộng sự (2000), Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và Robbi (2009). Tuy nhiên, trái ngược với các nghiên cứu trên, các trái phiếu được phát hành trên 2 năm lại có số lượng trái phiếu được giao dịch nhiều hơn.

+ Biến động lợi nhuận là yếu tố có tác động thuận chiều tới quy mô giao dịch của TPDN niêm yết. Điều này là tương đồng với các nghiên cứu của Harris và Raviv (1993) và Alexander và cộng sự (2000).

+ Không hòan toàn tương đồng với kết quả nghiên cứu của Alexander và cộng sự (2000), Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và Robbi (2009), khối lượng phát hành có tác động thuận chiều với bình quân doanh số giao dịch và tác động ngược chiều tới giá trị giao dịch trên giá trị hiện hành của TPDN niêm yết.

+ Trái ngược với các nghiên cứu trước đó, rủi ro phá sản có tác động không rõ ràng tới quy mô giao

18	khoa học
18	thương mại	Sè 128/2019

dịch. Điều này có thể lý giải do đặc trưng tại Việt Nam không có XHTD đối với trái phiếu và những doanh nghiệp phát hành trái phiếu hầu hết đều là doanh nghiệp lớn hay DNNN, được đảm bảo về khả năng thanh toán.

Một số những hạn chế của nghiên cứu: (1) Phạm vi nghiên cứu mới chỉ gói gọn trong các TPDN được niêm yết trên sàn. Nếu so sánh với các giao dịch riêng lẻ thì quy mô giao dịch của các trái phiếu niêm yết là rất nhỏ bé, chưa hoàn toàn đại diện được cho quy mô của thị trường TPDN thứ cấp; (2) Số lượng biến độc lập là 4 biến, chưa phản ánh được đầy đủ các yếu tố tác động tới quy mô giao dịch của TPDN niêm yết.

Kết luận

Thị trường TPDN nói chung và thị trường TPDN thứ cấp nói riêng có vai trò hết sức quan trọng đối với hoạt động của doanh nghiệp và nền kinh tế của một quốc gia. Việc tìm hiểu về các yếu tố tác động tới sự phát triển của thị trường trở thành vấn đề cấp thiết và tất yếu. Bài viết này đã xây dựng mô hình kinh tế lượng thể hiện cụ thể mối quan hệ tương quan giữa các yếu tố tác động và quy mô giao dịch TPDN, đồng thời cho kết quả cụ thể về sự thay đổi của quy mô giao dịch TPDN khi các yếu tố thay đổi. Kết quả nghiên cứu cho thấy thời hạn phát hành, biến động lợi nhuận, quy mô phát hành và rủi ro phá sản là những yếu tố có tác động tới quy mô giao dịch của các TPDN niêm yết tại Việt Nam trong thời gian qua. Trong đó, thời hạn phát hành là yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất tới quy mô giao dịch trái phiếu. Kết quả của nghiên cứu cho thấy, các trái phiếu được phát hành trong vòng 2 năm có quy mô giao dịch lớn hơn các trái phiếu được phát hành trên 2 năm. Vì thế, để tăng tính thanh khoản cho các TPDN niêm yết, các doanh nghiệp phát hành có thể tập trung vào phát hành những trái phiếu có kỳ hạn ngắn hơn, khoảng từ 3-5 năm. Ngoài ra, do đặc thù tại Việt Nam nên xếp hạng tín dụng không thể hiện mối quan hệ rõ ràng với quy mô giao dịch trái phiếu. Điều này không có nghĩa là không cần quan tâm tới yếu tố rủi ro phá sản của trái phiếu. Ngược lại, Nhà nước cần ban hành những quy định cụ thể về việc minh bạch thông tin và xếp hạng tín dụng trái phiếu. Điều này sẽ giúp các nhà đầu tư có cơ sở vững chắc hơn trong việc ra quyết định, tăng cường khả năng huy động vốn bằng trái phiếu của các doanh nghiệp vừa và nhỏ, tăng tính thanh khoản cho các trái phiếu đã được phát hành.

Kinh tÕ vμ qu¶n lý

Tài liệu tham khảo:

Alexander Gordon J., Amy K. Edwards và Michael G. Ferri (2000), The determinants of trading volume of high-yield corporate bonds, Journal of Financial Markets, Số 3, Trang: 177 – 204.
Harris Milton và Artur Raviv (1993), Differences of Opinion Make a Horse Race, The Review of Financial Studies, Số 6(3), Trang: 473-506.

Hotchkiss Edith và Gergana Jostova (2017), Determinants of corporate bond trading: A compre-hensive Analysis, Quarterly Journal of Finance, Số 7(2), Trang: 1-30.

Lê Thu Hà (2018), Báo cáo năm 2017: Trái phiếu doanh nghiệp, VCBS, Hà Nội.

Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh

(2013), Giáo trình Kinh tế lượng, Xuất bản lần thứ 2, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội.

Nguyễn Thị Minh, Hoàng Bích Phương, Trịnh Trọng Anh, Vũ Duy Thành và Phạm Bảo Lâm (2014), Nhân khẩu học Việt Nam và một số vấn đề kinh tế xã hội, Nhà xuất bản Lao Động, Hà Nội.

Wahyudi Imam và Abdu Robbi (2009), Exploring Determinant Factors of Bond Trading with Inventory Management Theory (Case Study of Indonesian Capital Market, January – March 2009), Indonesian Capital Market Review, Trang: 87-108.

Summary

The corporate bond market plays an important role in forming long-term capital for businesses. Specifically, the secondary bond market stimulates liquidity and determines the prices of bonds issued on the primary market. Since then, the secondary market has created a driving force for the primary market in particular and the entire market in general. In Vietnam, the size of the corporate bond market in general and the secondary market in particular is still very small. This situation is obviously reflected in the annual trading extent of the listed bonds. Therefore, considering the factors affecting the annual bond trading volume is the basis for finding suitable solutions to promote the development of the market. The study has developed an econometric model on some factors affecting the trading scale of listed corporate bonds on Vietnam’s stock market. The test results show that the bond’s age, profit fluc-tuations and issuance volume are the factors that have a significant impact on the transaction of listed corporate bonds.

khoa học

_{Sè 128/2019} thương mại 19