Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Yếu tố ảnh hưởng đến biến động giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Chương 4 trình bày kết quả phân tích dữ liệu thực nghiệm và thảo luận các phát hiện chính về các yếu tố ảnh hưởng đến biến động giá cổ phiếu của các công ty ngành năng lượng niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Trên cơ sở mô hình nghiên cứu và dữ liệu đã thu thập ở chương 3, chương này tiến hành các bước phân tích định lượng bao gồm: thống kê mô tả để khái quát đặc điểm mẫu dữ liệu; phân tích ma trận tương quan nhằm đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa các biến; kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến để đảm bảo độ tin cậy của các ước lượng hồi quy. Tiếp đó, các mô hình hồi quy dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM) được ước lượng và so sánh, cùng với kiểm định Hausman nhằm lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Sau khi xác định mô hình, nghiên cứu tiếp tục thực hiện các kiểm định về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan để đánh giá độ tin cậy của mô hình, trước khi áp dụng phương pháp hồi quy FGLS nhằm khắc phục các khuyết tật này. Những kết quả phân tích định lượng này là cơ sở để thảo luận về mức độ và chiều tác động của từng biến độc lập đến biến động giá cổ phiếu ngành năng lượng, qua đó trả lời trực tiếp các câu hỏi nghiên cứu đã đề ra.

4.1 Thống kê mô tả

Để cung cấp cái nhìn tổng quan về đặc điểm dữ liệu nghiên cứu, luận văn tiến hành thống kê mô tả các biến đại diện cho giá cổ phiếu và các yếu tố ảnh hưởng tiềm năng của các công ty ngành năng lượng niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Các biến bao gồm giá cổ phiếu, thu nhập trên mỗi cổ phần (EPS), giá trị sổ sách trên mỗi cổ phần (NAVPS), tỷ lệ cổ tức, quy mô doanh nghiệp (SIZE), cùng một số chỉ số vĩ mô như tăng trưởng GDP và lạm phát (INF).

Các thống kê mô tả thể hiện giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của từng biến, qua đó phản ánh mức độ biến thiên và đặc điểm phân bố dữ liệu. Việc phân tích này giúp nhận diện những xu hướng cơ bản, phát hiện các giá trị bất thường có thể ảnh hưởng đến kết quả ước lượng, đồng thời hỗ trợ diễn giải hợp lý hơn trong các phân tích hồi quy sau đó. Nhìn chung, thống kê mô tả đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm tra chất lượng dữ liệu và là cơ sở ban đầu để xây dựng mô hình định lượng đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp năng lượng niêm yết tại Việt Nam.

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả

Biến MP (giá thị trường của cổ phiếu)

Biến MP có giá trị trung bình 15,497 nghìn đồng/cổ phiếu, độ lệch chuẩn 12,780, dao động từ 300 đến 76,900. Mức chênh lệch lớn giữa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất cho thấy sự phân hóa rõ rệt về định giá thị trường giữa các doanh nghiệp ngành năng lượng. Sự phân tán khá cao này phản ánh sự khác biệt đáng kể về quy mô, hiệu quả hoạt động, năng lực tài chính và mức độ được thị trường kỳ vọng của từng doanh nghiệp.

Biến DIV (cổ tức)

Biến DIV có giá trị trung bình 82,541 đồng và độ lệch chuẩn rất lớn (300,296), dao động từ 2.000 đến 5.000.000 đồng. Sự chênh lệch cực lớn này cho thấy chính sách chi trả cổ tức giữa các doanh nghiệp ngành năng lượng có sự khác biệt rõ rệt, phản ánh sự phân hóa mạnh về khả năng tạo dòng tiền và chiến lược phân phối lợi nhuận.

Biến EPS (thu nhập trên mỗi cổ phần) Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Biến EPS đạt giá trị trung bình 1,754 với độ lệch chuẩn 2,702, nằm trong khoảng từ -6,836 đến 30,803. Sự phân tán lớn và sự xuất hiện của giá trị âm cho thấy trong mẫu có nhiều công ty thua lỗ, trong khi vẫn có một số doanh nghiệp đạt mức lợi nhuận vượt trội. Điều này phản ánh sự khác biệt đáng kể về hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời giữa các doanh nghiệp năng lượng.

Biến PE (hệ số giá trên thu nhập)

Biến PE có giá trị trung bình 49 với độ lệch chuẩn rất lớn, lên tới 174, dao động từ -189 đến 1.686. Mức độ phân tán này cho thấy sự khác biệt lớn trong cách thị trường định giá lợi nhuận của các công ty. Việc tồn tại giá trị âm thường xảy ra khi doanh nghiệp ghi nhận lợi nhuận âm, làm cho PE trở nên âm, trong khi các giá trị cực lớn thường phản ánh giá cổ phiếu tăng mạnh dù lợi nhuận chưa tương ứng, dẫn đến hệ số PE bị lệch khỏi mặt bằng chung.

Biến NAVPS (giá trị tài sản thuần trên mỗi cổ phần)

Biến NAVPS có giá trị trung bình 0,0159 với độ lệch chuẩn 0,0152, dao động từ – 0,0073 đến 0,1042. Phần lớn các doanh nghiệp có NAVPS ở mức thấp, phản ánh quy mô vốn chủ sở hữu phân bổ trên mỗi cổ phần còn hạn chế. Sự xuất hiện của giá trị âm gợi ý khả năng có doanh nghiệp đang trong tình trạng vốn chủ sở hữu âm, tức giá trị tài sản thuần nhỏ hơn tổng nợ phải trả.

Biến SIZE (quy mô doanh nghiệp)

Biến SIZE có giá trị trung bình 5,6955 và độ lệch chuẩn 1,3718, dao động từ 0,9031 đến 7,9464. Sự phân tán rộng này phản ánh sự hiện diện của cả các công ty quy mô nhỏ, vừa và lớn trong ngành năng lượng. Việc đưa biến này vào phân tích có ý nghĩa quan trọng nhằm xem xét liệu quy mô có đóng vai trò đáng kể trong việc ảnh hưởng đến giá cổ phiếu hay không.

Biến INF (lạm phát) Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Biến INF có giá trị trung bình 3,2225% với độ lệch chuẩn 1,4508%, dao động từ 0,63% đến 6,66%. Mức dao động này phản ánh bối cảnh kinh tế vĩ mô Việt Nam có những giai đoạn ổn định xen kẽ với những thời kỳ áp lực lạm phát cao. Chỉ số này có thể tác động đến chi phí đầu vào, khả năng sinh lời và tâm lý đầu tư trên thị trường chứng khoán.

Biến GDP (tăng trưởng GDP)

Biến GDP có giá trị trung bình 5,9337% và độ lệch chuẩn 1,8384%, dao động từ 2,56% đến 8,12%. Mức tăng trưởng biến thiên tương đối rộng, phản ánh giai đoạn nghiên cứu bao gồm cả thời kỳ suy giảm tăng trưởng (như thời kỳ dịch COVID-19) và giai đoạn phục hồi mạnh sau đó. Đây là yếu tố vĩ mô quan trọng ảnh hưởng đến triển vọng doanh thu và lợi nhuận của các doanh nghiệp.

Biến NTL (năm thành lập)

Biến NTL có giá trị trung bình 1,3632 với độ lệch chuẩn 0,2521, dao động từ 0,0000 đến 1,8062 (đã được chuẩn hóa về thang đo liên tục). Biến này phản ánh tuổi đời của doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu, cho thấy sự hiện diện của cả các công ty mới thành lập và các doanh nghiệp hoạt động lâu năm. Tuổi đời doanh nghiệp có thể ảnh hưởng đến khả năng tích lũy kinh nghiệm, xây dựng uy tín và quản trị hiệu quả, từ đó tác động gián tiếp đến giá cổ phiếu.

4.2 Ma trận tương quan Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Sau bước thống kê mô tả, việc phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu là cần thiết nhằm đánh giá sơ bộ mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Ma trận tương quan thể hiện hệ số tương quan Pearson (r), cho biết mức độ và chiều hướng quan hệ giữa từng cặp biến – giá trị dao động từ -1 đến +1, trong đó giá trị dương biểu thị quan hệ đồng biến, giá trị âm biểu thị quan hệ nghịch biến, và giá trị gần 0 cho thấy hầu như không có mối quan hệ tuyến tính (Gujarati & Porter, 2009).

Phân tích tương quan giúp nhận diện những biến có mối quan hệ mạnh với giá cổ phiếu, từ đó dự báo khả năng có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy. Đồng thời, bước này còn hỗ trợ phát hiện nguy cơ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, bởi nếu hai biến có hệ số tương quan quá cao (|r| > 0.8) thì có thể gây sai lệch trong ước lượng hồi quy (Wooldridge, 2015). Do đó, việc xây dựng và kiểm tra ma trận tương quan là bước trung gian quan trọng, bảo đảm độ tin cậy cho mô hình hồi quy dữ liệu bảng ở các phần phân tích tiếp theo.

Bảng 4.2: Kết quả ma trận tương quan

Kết quả phân tích ma trận tương quan Pearson giữa các biến nghiên cứu cho thấy một số mối liên hệ đáng chú ý giữa biến phụ thuộc (MP) và các biến độc lập, đồng thời không phát hiện các cặp biến có hệ số tương quan quá cao (|r| > 0,8), qua đó bước đầu loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình hồi quy.

Biến MP (giá cổ phiếu) có tương quan dương ở mức trung bình với EPS (r = 0,5242) và NAVPS (r = 0,4826), cho thấy các doanh nghiệp có khả năng sinh lợi và giá trị tài sản thuần cao thường có giá cổ phiếu cao hơn. Ngoài ra, MP cũng có tương quan dương yếu với NTL (r = 0,2003) và SIZE (r = 0,1142), gợi ý rằng những doanh nghiệp thành lập lâu năm và có quy mô lớn thường được thị trường định giá cao hơn, dù mối quan hệ này không mạnh. Ngược lại, MP có tương quan âm yếu với DIV (r = -0,1053), PE (r = -0,0549) và INF (r = -0,0679), hàm ý rằng mức cổ tức cao, hệ số PE cao hoặc lạm phát cao không nhất thiết đi kèm với giá cổ phiếu cao hơn trong mẫu nghiên cứu.

Biến EPS ngoài mối tương quan mạnh với MP như đã nêu, còn có tương quan dương yếu với NTL (r = 0,2109) và NAVPS (r = 0,1579), cho thấy các doanh nghiệp lâu năm và có giá trị tài sản thuần cao thường đạt hiệu quả sinh lời tốt hơn. Đồng thời, EPS có tương quan âm với PE (r = -0,1503), phù hợp với thực tế rằng khi lợi nhuận tăng (EPS cao) thì hệ số PE thường giảm nếu giá cổ phiếu không tăng tương ứng. Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Biến NAVPS có tương quan dương vừa phải với SIZE (r = 0,2119) và yếu với NTL (r = 0,0954), phản ánh rằng các doanh nghiệp lớn và lâu năm thường có vốn chủ sở hữu trên mỗi cổ phần cao hơn. Biến SIZE nhìn chung có tương quan yếu với hầu hết các biến khác, không vượt quá |r| = 0,21, cho thấy quy mô doanh nghiệp không đồng biến mạnh với các chỉ số tài chính khác trong mẫu.

Đối với các biến vĩ mô, INF có tương quan dương vừa với GDP (r = 0,1763), phản ánh mối quan hệ thường thấy giữa tăng trưởng kinh tế và áp lực lạm phát, nhưng đều có tương quan rất yếu với các biến tài chính của doanh nghiệp (|r| < 0,07). Điều này cho thấy biến động vĩ mô trong giai đoạn nghiên cứu không ảnh hưởng trực tiếp, tức thời đến đặc điểm tài chính của từng công ty trong ngành năng lượng.

Nhìn chung, các hệ số tương quan đều nằm ở mức thấp đến trung bình, không có cặp biến nào có hệ số tương quan vượt ngưỡng 0,8. Điều này cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng ít có khả năng xảy ra và bộ biến giải thích có thể được sử dụng để đưa vào mô hình hồi quy trong bước phân tích tiếp theo.

4.3 Kiểm định đa cộng tuyến

Sau khi phân tích ma trận tương quan, luận văn tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập nhằm đảm bảo tính tin cậy của mô hình hồi quy. Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính cao với nhau, dẫn đến phương sai của các ước lượng hệ số hồi quy tăng mạnh, khiến kết quả ước lượng trở nên không ổn định và khó diễn giải (Gujarati & Porter, 2009). Sự hiện diện của đa cộng tuyến có thể làm suy giảm ý nghĩa thống kê của các hệ số, mặc dù mô hình tổng thể vẫn có thể đạt ý nghĩa cao, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng suy luận và dự báo của mô hình.

Để kiểm tra hiện tượng này, nghiên cứu sử dụng chỉ số hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) và chỉ số dung sai (Tolerance). Theo Hair et al. (2019), nếu hệ số VIF của một biến vượt quá ngưỡng 10 hoặc dung sai nhỏ hơn 0,1, biến đó được xem là có dấu hiệu đa cộng tuyến nghiêm trọng và cần được xem xét loại bỏ hoặc xử lý. Việc thực hiện bước kiểm định này nhằm đảm bảo các biến độc lập trong mô hình không có quan hệ tuyến tính cao, từ đó tăng độ chính xác và độ tin cậy của các kết quả hồi quy được ước lượng. Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến được trình bày cho thấy hệ số VIF của tất cả các biến độc lập đều nằm trong khoảng từ 1,01 đến 1,10, với giá trị VIF trung bình là 1,05. Đây là mức rất thấp so với ngưỡng cảnh báo 10 được khuyến nghị bởi Hair và cộng sự (2019), đồng thời các giá trị dung sai (1/VIF) đều cao, dao động từ 0,9101 đến 0,9949 – vượt xa ngưỡng tối thiểu 0,1.

Điều này cho thấy các biến độc lập trong mô hình không có quan hệ tuyến tính cao với nhau và không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến đáng kể. Sự độc lập tương đối giữa các biến giải thích đảm bảo rằng các ước lượng hệ số hồi quy sẽ không bị sai lệch hoặc biến động lớn do sự trùng lặp thông tin giữa các biến đầu vào. Nhờ đó, mô hình hồi quy dự kiến sẽ có độ ổn định cao và các kết quả ước lượng có thể được diễn giải một cách đáng tin cậy.

Kết quả này cũng nhất quán với phân tích ma trận tương quan trước đó, khi không có cặp biến độc lập nào có hệ số tương quan vượt quá 0,8. Việc xác nhận không có đa cộng tuyến là cơ sở quan trọng để luận văn tiếp tục bước vào giai đoạn ước lượng mô hình hồi quy nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp ngành năng lượng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

4.4 Hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM, REM Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Sau khi đảm bảo dữ liệu đáp ứng các giả định cơ bản, luận văn tiến hành ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các công ty ngành năng lượng niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Do dữ liệu nghiên cứu có dạng bảng, kết hợp cả đặc điểm theo không gian (giữa các công ty) và theo thời gian (nhiều năm quan sát), ba mô hình hồi quy được sử dụng để đảm bảo tính toàn diện và độ tin cậy của kết quả, bao gồm: mô hình gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM).

Mô hình Pooled OLS giả định rằng các quan sát trong bộ dữ liệu là đồng nhất và không có sự khác biệt cố định giữa các đơn vị quan sát. Trong khi đó, mô hình FEM cho phép kiểm soát các đặc điểm cố định theo từng doanh nghiệp (không quan sát được và không thay đổi theo thời gian) bằng cách hấp thụ chúng vào các hằng số riêng của từng đơn vị, từ đó hạn chế sai lệch ước lượng do biến bị bỏ sót. Ngược lại, mô hình REM giả định rằng các đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến giải thích trong mô hình, cho phép khai thác được biến thiên cả trong và giữa các doanh nghiệp để tăng hiệu quả ước lượng (Wooldridge, 2010).

Việc sử dụng đồng thời ba mô hình này giúp đánh giá độ ổn định của các hệ số hồi quy và lựa chọn mô hình phù hợp nhất với đặc điểm dữ liệu thông qua các kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Breusch–Pagan Lagrange Multiplier test và Hausman test) trong bước tiếp theo.

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS, FEM, REM

Mô hình Pooled OLS

Kết quả hồi quy bằng mô hình Pooled OLS cho thấy hệ số xác định R² đạt 0,4601, nghĩa là khoảng 46% biến thiên của giá cổ phiếu (MP) được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Nhiều biến có ý nghĩa thống kê cao, trong đó EPS (hệ số 2,142; p < 0,05) và NAVPS (329.980,3; p < 0,05) có tác động dương mạnh và có ý nghĩa đến giá cổ phiếu, phù hợp với lý thuyết tài chính khi khả năng sinh lời và giá trị tài sản thuần cao thường đi kèm giá cổ phiếu cao hơn. DIV có hệ số âm nhỏ (-0,00409; p < 0,05), gợi ý rằng cổ tức cao có thể đi kèm giá cổ phiếu thấp hơn, phản ánh quan điểm thị trường có thể ưu tiên doanh nghiệp tái đầu tư thay vì chi trả cổ tức. INF có tác động âm (-623,0; p < 0,1) cho thấy lạm phát tăng có thể gây áp lực giảm giá cổ phiếu. NTL có tác động dương yếu (3329,3; p < 0,1), hàm ý rằng các doanh nghiệp thành lập lâu năm có xu hướng được thị trường định giá cao hơn. Các biến PE, SIZE và GDP không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này phản ánh đặc điểm chung của mô hình gộp, khi bỏ qua dị biệt cố định giữa các doanh nghiệp nên có thể phóng đại ý nghĩa của một số biến.

Mô hình tác động cố định (FEM) Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Với mô hình FEM, hệ số xác định R² giảm còn 0,3040, cho thấy mô hình giải thích khoảng 30% biến thiên giá cổ phiếu sau khi kiểm soát các đặc điểm cố định không quan sát được của từng doanh nghiệp. EPS (1,201; p < 0,05) và NAVPS (512.067,1; p < 0,05) tiếp tục có tác động dương và có ý nghĩa, khẳng định vai trò then chốt của khả năng sinh lợi và giá trị tài sản thuần trong việc định giá cổ phiếu. INF có tác động âm đáng kể (-571,8; p < 0,1), cho thấy lạm phát vẫn là yếu tố vĩ mô gây áp lực giảm giá cổ phiếu. PE (3,652; p < 0,1) cũng trở nên có ý nghĩa dương trong mô hình FEM, gợi ý rằng sau khi loại bỏ ảnh hưởng cố định, nhà đầu tư có xu hướng định giá cao các cổ phiếu có kỳ vọng tăng trưởng (thể hiện qua hệ số PE cao). Các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Nhìn chung, FEM giúp loại bỏ các yếu tố bất biến theo doanh nghiệp, nên hệ số có phần thay đổi và giá trị R² thấp hơn Pooled OLS.

Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)

Trong mô hình REM, hệ số xác định R² đạt 0,2986, tương đương FEM. Các biến EPS (1,457; p < 0,05) và NAVPS (370.053,1; p < 0,05) tiếp tục có tác động dương mạnh và có ý nghĩa thống kê, củng cố kết luận rằng khả năng sinh lời và giá trị tài sản thuần là những yếu tố quan trọng nhất quyết định giá cổ phiếu. INF (-587,3; p < 0,1) vẫn có tác động âm và có ý nghĩa, phù hợp với lập luận rằng lạm phát làm tăng chi phí đầu vào, giảm lợi nhuận kỳ vọng và gây áp lực lên giá cổ phiếu. DIV (-0,00237; p < 0,1) và NTL (6189,1; p < 0,1) cũng có ý nghĩa ở mức yếu, phản ánh vai trò tiềm ẩn của chính sách cổ tức và tuổi đời doanh nghiệp trong định giá thị trường. Các biến còn lại như PE, SIZE và GDP không có ý nghĩa thống kê. Kết quả REM nhìn chung nằm giữa Pooled OLS và FEM về giá trị hệ số, phản ánh giả định rằng yếu tố đặc thù của doanh nghiệp là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến giải thích.

4.5 Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Luận văn không lựa chọn mô hình Pooled OLS vì mô hình này giả định tất cả các doanh nghiệp là đồng nhất, không tồn tại dị biệt cố định giữa các đơn vị quan sát. Giả định này không phản ánh đúng đặc điểm dữ liệu bảng, vốn bao gồm nhiều doanh nghiệp khác nhau về quy mô, tuổi đời và hiệu quả hoạt động. Việc bỏ qua các dị biệt cố định có thể dẫn đến hiện tượng bỏ sót biến và làm sai lệch kết quả ước lượng. Do đó, mặc dù mô hình Pooled OLS có R² cao hơn, nhưng không được xem là phù hợp về mặt phương pháp luận cho dữ liệu bảng trong nghiên cứu này.

Sau khi ước lượng mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM), luận văn tiến hành kiểm định Hausman nhằm lựa chọn mô hình phù hợp nhất với đặc điểm dữ liệu bảng. Kiểm định Hausman được sử dụng để xác định xem các hiệu ứng riêng của từng doanh nghiệp có tương quan với các biến giải thích trong mô hình hay không.

Giả thuyết gốc H0 của kiểm định cho rằng mô hình REM là phù hợp, tức các hiệu ứng đặc thù không tương quan với các biến giải thích. Khi không bác bỏ H0 (p-value > 0,05), ước lượng từ REM vừa nhất quán vừa hiệu quả hơn, do đó REM được ưu tiên lựa chọn. Ngược lại, nếu bác bỏ H0 (p-value < 0,05), FEM sẽ được sử dụng vì cho ước lượng nhất quán hơn trong trường hợp tồn tại tương quan giữa hiệu ứng riêng và các biến giải thích (Hausman, 1978; Wooldridge, 2010).

Việc thực hiện kiểm định Hausman là cần thiết vì cả FEM và REM đều khai thác cấu trúc dữ liệu panel nhưng dựa trên các giả định khác nhau. Lựa chọn đúng mô hình sẽ giúp đảm bảo các ước lượng hệ số hồi quy là nhất quán, không chệch và có ý nghĩa kinh tế.

Giả thuyết của kiểm định như sau: H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Hausman

Kết quả kiểm định được trình bày trong Bảng 4.5 cho thấy giá trị p-value = 0,6125, lớn hơn mức ý nghĩa α = 0,05. Do đó, giả thuyết H1 (mô hình FEM phù hợp) bị bác bỏ, và giả thuyết H0 (mô hình REM phù hợp) được chấp nhận. Kết luận rằng mô hình REM là phù hợp cho bài nghiên cứu này. Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

4.6 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Bên cạnh kiểm định đa cộng tuyến, tác giả cũng tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi nhằm đảm bảo các giả định cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính. Phương sai sai số thay đổi xảy ra khi phương sai của phần dư không đồng nhất giữa các quan sát, làm cho các ước lượng vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả, đồng thời khiến sai số chuẩn bị đánh giá sai lệch, dẫn đến kiểm định t và F không còn đáng tin cậy (Gujarati & Porter, 2009).

Để kiểm tra hiện tượng này, nghiên cứu sử dụng kiểm định Breusch–Pagan, vốn thường được áp dụng cho dữ liệu bảng trong các mô hình Pooled OLS, FEM và REM. Giả thuyết gốc H0 của kiểm định cho rằng phần dư có phương sai không đổi. Nếu giá trị p-value nhỏ hơn 0,05, giả thuyết H0 bị bác bỏ, hàm ý tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình.

Kiểm định này được xây dựng với giả thuyết như sau: H0: Phương sai sai số không thay đổi. H1: Phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi

Từ kết quả chạy Stata, giá trị p-value của kiểm định Breusch–Pagan nhỏ hơn 0,05, cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

4.7 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Bên cạnh kiểm định phương sai sai số thay đổi, luận văn cũng tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan nhằm đảm bảo các giả định cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính được thỏa mãn. Tự tương quan xảy ra khi phần dư của các quan sát có mối liên hệ với nhau theo chuỗi thời gian, tức sai số ở thời điểm này bị ảnh hưởng bởi sai số ở thời điểm trước đó. Hiện tượng này thường xuất hiện trong dữ liệu bảng khi có thành phần chuỗi thời gian, đặc biệt với các biến kinh tế – tài chính. Tự tương quan làm cho các ước lượng vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả, đồng thời khiến sai số chuẩn bị đánh giá sai lệch, từ đó ảnh hưởng đến độ tin cậy của các kiểm định t và F (Wooldridge, 2010).

Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, nghiên cứu sử dụng kiểm định Wooldridge dành cho dữ liệu bảng, vốn là phương pháp phổ biến và phù hợp khi có nhiều đơn vị quan sát qua nhiều thời kỳ. Giả thuyết gốc H0 của kiểm định cho rằng không tồn tại tự tương quan bậc nhất trong phần dư. Nếu p-value nhỏ hơn 0,05, giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ, cho thấy mô hình tồn tại tự tương quan. Trong trường hợp đó, luận văn sẽ sử dụng sai số chuẩn hiệu chỉnh theo cụm để khắc phục và đảm bảo độ tin cậy của các kết quả ước lượng.

Giả thuyết của kiểm định như sau: H0: Không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình H1: Có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Kết quả kiểm định Wooldridge trong phần mềm Stata cho thấy giá trị p-value < 0,05, điều này có nghĩa là mô hình có hiện tượng tự tương quan.

4.8 Mô hình hồi quy FGLS Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Sau khi thực hiện các kiểm định chẩn đoán, kết quả cho thấy dữ liệu bảng trong nghiên cứu có dấu hiệu tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong phần dư. Các hiện tượng này làm cho sai số chuẩn của các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM có thể bị ước lượng sai, dẫn đến việc kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy (Gujarati & Porter, 2009; Wooldridge, 2010).

Để khắc phục tình trạng này, luận văn sử dụng mô hình hồi quy FGLS (Feasible Generalized Least Squares). FGLS là phương pháp ước lượng cho phép điều chỉnh cấu trúc phương sai – hiệp phương sai của phần dư, qua đó xử lý đồng thời hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Bằng cách gán trọng số phù hợp cho từng quan sát, FGLS giúp nâng cao hiệu quả ước lượng và cung cấp các hệ số hồi quy với sai số chuẩn chính xác hơn. Việc áp dụng FGLS vì vậy cho phép phân tích tác động của các biến giải thích đến giá cổ phiếu một cách đáng tin cậy hơn so với các mô hình hồi quy thông thường.

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy FGLS

Biến EPS (thu nhập trên mỗi cổ phần)

Kết quả cho thấy EPS có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê tại mức 1% đến giá cổ phiếu, phù hợp với kỳ vọng. Điều này đồng nhất với Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) cho rằng giá cổ phiếu phản ánh toàn bộ thông tin công khai như lợi nhuận trên mỗi cổ phần. Khi EPS tăng, nhà đầu tư kỳ vọng doanh nghiệp có khả năng tạo dòng tiền tốt hơn trong tương lai, qua đó đẩy giá cổ phiếu tăng lên. Ngoài ra, CAPM cũng hàm ý rằng lợi nhuận kỳ vọng (và do đó giá cổ phiếu) sẽ cao hơn khi phần bù rủi ro tăng, mà phần bù này phần lớn xuất phát từ khả năng sinh lợi cao. Kết quả này phù hợp với nhiều nghiên cứu như Lesnussa và cộng sự (2022), Đặng Thị Lan Phương và cộng sự (2023) và Tạ Thị Hiệp & Nguyễn Việt Cường (2024), khi các nghiên cứu này đều tìm thấy EPS là yếu tố có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến giá cổ phiếu trên các thị trường mới nổi.

Biến NAVPS (giá trị tài sản thuần trên mỗi cổ phần) Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

NAVPS cũng có tác động cùng chiều đến giá cổ phiếu. Điều này phản ánh rằng giá trị sổ sách cao mang lại cho nhà đầu tư niềm tin về nền tảng tài chính vững chắc của doanh nghiệp. Theo EMH dạng bán mạnh, thông tin từ báo cáo tài chính như giá trị tài sản thuần sẽ nhanh chóng được phản ánh vào giá cổ phiếu. Hơn nữa, trong bối cảnh ngành năng lượng có yêu cầu vốn lớn, các doanh nghiệp có giá trị tài sản thuần cao thường được thị trường định giá cao hơn do năng lực đảm bảo đầu tư dài hạn. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Trần Hữu Thuận và cộng sự (2023), cho thấy P/B (giá trên giá trị sổ sách) có ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu, đồng nghĩa với việc NAVPS cao thường kéo theo giá cổ phiếu cao.

Biến DIV (cổ tức)

DIV có tác động ngược chiều đến giá cổ phiếu tại mức ý nghĩa 10%, trái với kỳ vọng của Lý thuyết cổ tức có liên quan (Dividend Relevance Theory) nhưng lại phù hợp với góc nhìn của Lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory) và Lý thuyết cổ tức không liên quan (Dividend Irrelevance Theory) trong bối cảnh thị trường mới nổi. Trong ngành năng lượng, việc chi trả cổ tức cao có thể được thị trường diễn giải là doanh nghiệp không còn nhiều cơ hội đầu tư mới, nên giá cổ phiếu phản ứng giảm nhẹ. Một số nghiên cứu trong nước như Phạm Tiến Mạnh (2017) và Phạm Ngọc Vân (2021) cho thấy cổ tức có thể tác động đến giá cổ phiếu, song hướng tác động không đồng nhất giữa các ngành. Trong bối cảnh các doanh nghiệp năng lượng cần vốn đầu tư lớn, kết quả DIV âm có thể phản ánh kỳ vọng thị trường ưu tiên tái đầu tư hơn phân phối lợi nhuận.

Biến INF (lạm phát)

INF có tác động ngược chiều yếu đến giá cổ phiếu, phù hợp với Lý thuyết định giá theo yếu tố vĩ mô (APT). Lạm phát tăng làm chi phí đầu vào và lãi vay tăng, từ đó giảm lợi nhuận và giá trị hiện tại của dòng tiền tương lai, dẫn đến giá cổ phiếu giảm. Điều này đặc biệt đúng trong ngành năng lượng, vốn có cơ cấu chi phí cố định cao. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Lại Cao Mai Phương và cộng sự (2022) và Hoàng Hoa Sơn Trà (2021), khi đều cho thấy lạm phát có tác động tiêu cực đến giá cổ phiếu. Ngoài ra, trong điều kiện thị trường mới nổi như Việt Nam, lạm phát còn làm gia tăng tâm lý rủi ro của nhà đầu tư cá nhân, khiến họ có xu hướng rút vốn khỏi thị trường chứng khoán để chuyển sang các kênh an toàn hơn như vàng hoặc bất động sản.

Biến NTL (năm thành lập – tuổi đời doanh nghiệp) Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

NTL có tác động cùng chiều yếu đến giá cổ phiếu. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Bank & Insam (2021), cho thấy tuổi đời doanh nghiệp có thể ảnh hưởng đến định giá cổ phiếu do các công ty lâu năm thường có thương hiệu, kinh nghiệm và uy tín cao hơn, giúp giảm mức độ rủi ro cảm nhận từ phía nhà đầu tư. Theo Lý thuyết hành vi tài chính (Behavioral Finance), các nhà đầu tư cá nhân thường có xu hướng neo (anchoring) vào danh tiếng lâu năm của doanh nghiệp như một tín hiệu an toàn, từ đó sẵn sàng trả giá cao hơn cho cổ phiếu của những công ty có lịch sử hoạt động dài.

Biến PE (hệ số giá trên thu nhập)

PE không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, cho thấy biến động PE không phản ánh rõ ràng giá cổ phiếu trong mẫu nghiên cứu. Điều này có thể do đặc điểm ngành năng lượng có lợi nhuận biến động mạnh theo chu kỳ giá dầu – khí, khiến PE dao động lớn và thiếu ổn định. Một số nghiên cứu như Trần Hữu Thuận và cộng sự (2023) cũng ghi nhận tác động của PE không ổn định giữa các giai đoạn. Ngoài ra, theo Lý thuyết hành vi tài chính, nhà đầu tư có thể bị thiên kiến sẵn có, chú trọng vào tin tức ngắn hạn hơn là định giá theo PE, khiến mối liên hệ giữa PE và giá cổ phiếu yếu đi.

Biến SIZE (quy mô doanh nghiệp)

SIZE không có ý nghĩa thống kê, cho thấy quy mô doanh nghiệp chưa phải là yếu tố then chốt quyết định giá cổ phiếu trong ngành năng lượng. Điều này có thể do các doanh nghiệp lớn nhưng hoạt động kém hiệu quả vẫn không được thị trường đánh giá cao, trong khi các công ty nhỏ nhưng có triển vọng tăng trưởng tốt lại thu hút được dòng tiền đầu cơ. Kết quả này trái ngược với Đặng Thị Lan Phương và cộng sự (2023) nhưng phù hợp với Lại Cao Mai Phương và cộng sự (2022) – nghiên cứu không tìm thấy tác động của quy mô đến giá cổ phiếu trong bối cảnh thị trường Việt Nam.

Biến GDP (tăng trưởng kinh tế) Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, cho thấy tăng trưởng kinh tế chung chưa phản ánh rõ rệt vào giá cổ phiếu ngành năng lượng trong giai đoạn nghiên cứu. Điều này có thể do ngành năng lượng chịu ảnh hưởng nhiều hơn từ biến động giá hàng hóa toàn cầu (giá dầu, khí, than) hơn là tốc độ tăng trưởng GDP trong nước. Một số nghiên cứu trong nước như Trần Hữu Thuận và cộng sự (2023) cũng không tìm thấy ảnh hưởng rõ rệt của GDP tới giá cổ phiếu. Kết quả này phù hợp với APT, cho thấy mỗi ngành phản ứng khác nhau trước các yếu tố vĩ mô, và trong ngành năng lượng, giá dầu khí có thể đóng vai trò then chốt hơn GDP.

Bảng 4.9: Tổng hợp giả thuyết và các kết quả nghiên cứu

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Tóm lại, chương 4 đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm quan trọng cho thấy biến động giá cổ phiếu của các công ty ngành năng lượng chịu ảnh hưởng đáng kể từ cả yếu tố nội tại và vĩ mô. Thông qua các bước phân tích thống kê, kiểm định và hồi quy, chương này đã xác định được các biến có tác động có ý nghĩa thống kê đến giá cổ phiếu, đồng thời kiểm chứng độ phù hợp của mô hình nghiên cứu đề xuất. Việc áp dụng mô hình FGLS sau cùng đã giúp khắc phục các khuyết tật của dữ liệu bảng, đảm bảo tính tin cậy của kết quả. Những phát hiện này không chỉ góp phần lấp đầy khoảng trống nghiên cứu về yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngành năng lượng tại Việt Nam, mà còn cung cấp cơ sở định lượng quan trọng cho việc xây dựng các khuyến nghị chính sách và quản trị trong chương 5.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Chương 5 tổng kết toàn bộ kết quả nghiên cứu, nhằm đưa ra các kết luận chính và hàm ý chính sách từ những phân tích định lượng đã thực hiện ở chương 4. Trên cơ sở đó, chương này đề xuất các giải pháp dành cho doanh nghiệp ngành năng lượng, nhà đầu tư và cơ quan quản lý thị trường, đồng thời nêu lên những đóng góp, hạn chế và định hướng nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện hơn trong tương lai.

5.1 Kết luận Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Nghiên cứu này nhằm xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các công ty ngành năng lượng niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam, dựa trên dữ liệu bảng thu thập từ giai đoạn nghiên cứu đã nêu ở chương 3.

Thông qua quy trình phân tích định lượng gồm thống kê mô tả, ma trận tương quan, kiểm định đa cộng tuyến, hồi quy dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM), kiểm định Hausman, kiểm định phương sai sai số thay đổi, kiểm định tự tương quan và cuối cùng là hồi quy FGLS, nghiên cứu đã rút ra một số kết quả chính sau:

EPS (thu nhập trên mỗi cổ phần) và NAVPS (giá trị tài sản thuần trên mỗi cổ phần) có tác động cùng chiều mạnh và có ý nghĩa thống kê cao (1%) đến giá cổ phiếu. Điều này phản ánh nhà đầu tư đánh giá cao hiệu quả sinh lời và nền tảng tài chính vững mạnh của doanh nghiệp.

DIV (cổ tức) có tác động ngược chiều có ý nghĩa (10%) đến giá cổ phiếu, cho thấy thị trường có thể đánh giá việc chi trả cổ tức cao là tín hiệu thiếu cơ hội đầu tư mới trong tương lai.

INF (lạm phát) có tác động ngược chiều yếu (10%) đến giá cổ phiếu, phản ánh tác động tiêu cực của chi phí đầu vào tăng và rủi ro vĩ mô.

NTL (năm thành lập – tuổi đời doanh nghiệp) có tác động cùng chiều yếu (10%), cho thấy doanh nghiệp có tuổi đời lâu năm thường được định giá cao hơn nhờ uy tín và thương hiệu.

Các biến PE, SIZE, GDP không có ý nghĩa thống kê, cho thấy chúng chưa có vai trò nổi bật trong việc quyết định giá cổ phiếu ngành năng lượng trong bối cảnh thị trường Việt Nam.

Kết quả này đồng thời củng cố nhiều lý thuyết nền tảng như EMH (giá phản ánh thông tin công khai như EPS, NAVPS), Signaling (chính sách cổ tức gửi tín hiệu về cơ hội đầu tư), APT (yếu tố vĩ mô như lạm phát ảnh hưởng đến giá cổ phiếu) và Behavioral Finance (tác động của tuổi đời doanh nghiệp đến niềm tin nhà đầu tư).

5.2 Khuyến nghị

5.2.1 Đối với doanh nghiệp ngành năng lượng Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Các doanh nghiệp ngành năng lượng cần nhận thức rằng khả năng sinh lời (EPS) và giá trị tài sản thuần (NAVPS) là những yếu tố then chốt ảnh hưởng trực tiếp đến giá cổ phiếu. Do đó, trước tiên doanh nghiệp cần tập trung nâng cao hiệu quả hoạt động và tối ưu chi phí nhằm cải thiện biên lợi nhuận, từ đó gia tăng EPS. Một số biện pháp thực tiễn có thể áp dụng gồm: tái cấu trúc danh mục đầu tư để loại bỏ các dự án kém hiệu quả, đẩy mạnh số hóa và tự động hóa nhằm giảm chi phí sản xuất, và áp dụng quản trị chi phí theo chuẩn quốc tế.

Song song đó, các doanh nghiệp cần củng cố năng lực tài chính, gia tăng vốn chủ sở hữu để nâng cao NAVPS, bằng cách tái đầu tư lợi nhuận giữ lại, phát hành cổ phần tăng vốn điều lệ hoặc thu hút nhà đầu tư chiến lược. Việc duy trì giá trị tài sản thuần cao không chỉ giúp tăng định giá cổ phiếu mà còn tạo nền tảng tài chính vững chắc để triển khai các dự án năng lượng có quy mô vốn lớn và chu kỳ dài.

Về chính sách cổ tức, doanh nghiệp cần có chiến lược hài hòa giữa nhu cầu giữ lại lợi nhuận để đầu tư và kỳ vọng cổ tức của cổ đông. Việc chi trả cổ tức quá cao trong khi EPS thấp có thể bị thị trường diễn giải là thiếu cơ hội tăng trưởng, gây áp lực giảm giá cổ phiếu. Do đó, doanh nghiệp nên duy trì tỷ lệ cổ tức ổn định, ở mức hợp lý, vừa đảm bảo dòng tiền cho cổ đông vừa duy trì nguồn vốn để mở rộng sản xuất.

Cuối cùng, doanh nghiệp cần chủ động minh bạch thông tin tài chính và phi tài chính: công bố đầy đủ, kịp thời về chiến lược đầu tư, kế hoạch mở rộng công suất, dòng tiền, và đặc biệt là các dự án năng lượng tái tạo. Việc minh bạch hóa thông tin sẽ góp phần giảm bất cân xứng thông tin, tạo dựng niềm tin của nhà đầu tư, qua đó giảm biến động giá cổ phiếu trước các cú sốc thị trường.

5.2.2 Đối với nhà đầu tư

Kết quả nghiên cứu cho thấy EPS và NAVPS là hai chỉ số có ảnh hưởng mạnh nhất đến giá cổ phiếu ngành năng lượng. Do đó, nhà đầu tư cần ưu tiên phân tích các chỉ số này khi định giá cổ phiếu, kết hợp với việc đánh giá xu hướng tăng trưởng EPS trong quá khứ và kế hoạch đầu tư tương lai của doanh nghiệp. Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Đồng thời, nhà đầu tư cần thận trọng với các doanh nghiệp có tỷ lệ chi trả cổ tức cao nhưng EPS thấp, vì điều này có thể báo hiệu doanh nghiệp thiếu cơ hội đầu tư mới, làm giảm tiềm năng tăng trưởng dài hạn. Trong bối cảnh ngành năng lượng yêu cầu vốn lớn, chính sách cổ tức cao nhưng không đi kèm tăng trưởng EPS thường không bền vững.

Bên cạnh yếu tố nội tại, nhà đầu tư cũng nên theo dõi sát các biến động vĩ mô, đặc biệt là lạm phát, biến động giá dầu, than, khí tự nhiên và xu hướng chuyển dịch năng lượng toàn cầu. Đây là những yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí đầu vào và lợi nhuận của các doanh nghiệp năng lượng, từ đó tác động mạnh đến giá cổ phiếu.

Cuối cùng, trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam có tỷ trọng lớn nhà đầu tư cá nhân với hành vi thiên về cảm xúc, nhà đầu tư dài hạn nên ưu tiên các doanh nghiệp có tuổi đời hoạt động lâu năm, có lịch sử tăng trưởng ổn định và thương hiệu uy tín. Điều này không chỉ giúp giảm rủi ro biến động giá cổ phiếu ngắn hạn mà còn gia tăng khả năng nắm giữ lâu dài với mức sinh lời bền vững.

5.2.3 Đối với cơ quan quản lý thị trường

Cơ quan quản lý như Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và các Sở Giao dịch cần tiếp tục nâng cao chuẩn mực công bố và minh bạch thông tin đối với các doanh nghiệp niêm yết, đặc biệt trong lĩnh vực năng lượng – vốn có nhiều rủi ro đặc thù và phụ thuộc mạnh vào biến động vĩ mô. Việc chuẩn hóa báo cáo tài chính, tăng cường kiểm toán độc lập và bắt buộc công bố kế hoạch đầu tư trung hạn sẽ giúp nhà đầu tư có cơ sở định giá chính xác hơn, hạn chế hiện tượng đầu cơ.

Bên cạnh đó, cơ quan quản lý cần phát triển các công cụ tài chính phái sinh (như hợp đồng tương lai, quyền chọn trên cổ phiếu hoặc chỉ số ngành năng lượng) nhằm giúp doanh nghiệp và nhà đầu tư phòng ngừa rủi ro giá năng lượng, giảm tình trạng bán tháo hoặc đầu cơ ngắn hạn khi thị trường biến động mạnh.

Cuối cùng, cần tăng cường công tác giám sát, xử lý các hành vi thao túng và đầu cơ quá mức đối với nhóm cổ phiếu năng lượng, đặc biệt trong các giai đoạn giá dầu, khí, điện biến động mạnh. Việc duy trì sự ổn định và minh bạch của thị trường sẽ góp phần thu hút dòng vốn đầu tư dài hạn, hỗ trợ phát triển bền vững thị trường chứng khoán Việt Nam nói chung và ngành năng lượng nói riêng.

5.3 Đóng góp của nghiên cứu Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

Nghiên cứu đã góp phần bổ sung bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố tác động đến giá cổ phiếu ngành năng lượng tại một thị trường mới nổi như Việt Nam, vốn còn ít được nghiên cứu trước đây. So với các nghiên cứu trong nước tập trung vào ngành bất động sản hoặc thực phẩm, nghiên cứu này cung cấp góc nhìn mới về đặc điểm định giá trong lĩnh vực năng lượng, đồng thời kết hợp cả yếu tố tài chính nội tại và vĩ mô trong cùng một mô hình dữ liệu bảng. Bên cạnh đó, việc áp dụng quy trình phân tích toàn diện (Pooled OLS – FEM – REM – Hausman – FGLS) giúp đảm bảo độ tin cậy và tính khái quát của kết quả, đóng góp về mặt phương pháp luận cho các nghiên cứu tài chính doanh nghiệp tại Việt Nam.

5.4 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định. Thứ nhất, dữ liệu chỉ tập trung vào các doanh nghiệp ngành năng lượng niêm yết trên HOSE và HNX, nên chưa phản ánh đầy đủ toàn ngành (bao gồm cả doanh nghiệp chưa niêm yết hoặc niêm yết trên UPCoM). Thứ hai, mô hình nghiên cứu mới chỉ xem xét một số biến tài chính cơ bản và biến vĩ mô tổng quát, chưa đưa vào các biến đặc thù ngành như giá dầu, khí, chi phí vốn hay yếu tố ESG. Thứ ba, dữ liệu chỉ phản ánh giai đoạn nghiên cứu nhất định, nên khó tránh khỏi ảnh hưởng của các cú sốc ngắn hạn như đại dịch hoặc biến động giá năng lượng toàn cầu.

Trong tương lai, các nghiên cứu có thể mở rộng bằng cách:

Kết hợp thêm các biến đặc thù ngành như giá năng lượng, chi phí đầu tư, tỷ lệ năng lượng tái tạo trong cơ cấu sản xuất.
Bổ sung các biến phản ánh quản trị công ty, thông tin ESG để đánh giá toàn diện hơn các yếu tố phi tài chính.
Sử dụng dữ liệu bảng dài hơn và các phương pháp hồi quy nâng cao như GMM động để tăng độ chính xác và giảm sai lệch nội sinh.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Tóm lại, chương 5 đã khép lại luận văn bằng cách hệ thống hóa các kết quả nghiên cứu, chỉ ra những yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến biến động giá cổ phiếu ngành năng lượng tại Việt Nam, đồng thời đề xuất các giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp, nhà đầu tư và cơ quan quản lý. Những khuyến nghị này không chỉ góp phần hỗ trợ các quyết định đầu tư và quản trị tài chính hiệu quả, mà còn mang ý nghĩa định hướng cho sự phát triển bền vững của thị trường chứng khoán Việt Nam trong bối cảnh ngành năng lượng đang chuyển dịch mạnh mẽ. Dù vẫn còn tồn tại một số hạn chế, nghiên cứu này đã cung cấp những luận cứ quan trọng, làm nền tảng cho các công trình tiếp theo mở rộng cả về phạm vi dữ liệu, biến số nghiên cứu và phương pháp phân tích, qua đó nâng cao tính toàn diện và giá trị ứng dụng của các nghiên cứu về tài chính doanh nghiệp trong lĩnh vực năng lượng. Luận văn: KQNC đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Yếu tố đến giá cổ phiếu các công ty ngành năng lượng

Luận Văn Thạc Sĩ, Tài Chính Ngân Hàng