Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH 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: Ảnh hưởng của chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết tại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1. Quy trình nghiên cứu

Bước đầu thông qua các nghiên cứu định tính nhằm xác định mục tiêu nghiên cứu. Sau đó, tác giả khảo lược nghiên cứu liên quan nhằm mục đích tạo lập nền tảng để xây dựng mô hình và giả thuyết nghiên cứu. Tiếp theo, tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng theo các bước, bao gồm:

Bước 1: Thực hiện việc tổng hợp và thu thập dữ liệu thống kê.

Bước 2: Phân tích thống kê mô tả nhằm mục đích tóm gọn các đặc trưng cơ bản của dữ liệu về các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Bước 3: Phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình nhằm kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa các chúng thông qua hệ số Pearson và VIF.

Bước 4: Để xác định mô hình hồi quy phù hợp với đặc điểm của dữ liệu bảng, nghiên cứu tiến hành ước lượng các hệ số theo ba mô hình: Pooled OLS, FEM và REM. Việc lựa chọn mô hình được hỗ trợ bởi các kiểm định thống kê gồm LM-test, F-test và Hausman, giúp đánh giá mức độ phù hợp và hiệu quả của từng mô hình trong việc phản ánh mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu.

Bước 5: Sau quá trình lựa chọn mô hình phù hợp, tác giả tập trung vào việc hiệu chỉnh và khắc phục các khuyết điểm nhằm đảm bảo độ tin cậy và tính chính xác của mô hình.

• Nếu mô hình FEM được sử dụng, tác giả sẽ tiến hành điều chỉnh các khuyết tật như phương sai sai số không đồng nhất và tự tương Việc này nhằm đảm bảo các hệ số ước lượng đạt hiệu quả và các kiểm định thống kê có độ tin cậy cao, với sự hỗ trợ của phương pháp FGLS.
• Nếu mô hình Pooled OLS hoặc REM được chọn, tác giả sử dụng mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors) để điều chỉnh chuẩn sai số nhằm nâng cao tính hợp lý và độ tin cậy của kết quả.

Bước 6: Kết luận nghiên cứu ảnh hưởng của Chính sách cổ tức đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết Việt Nam.

3.2. Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

3.2.1 Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu

Để tính toán các biến độc lập, nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 27 Ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2015 – 2024. Các dữ liệu này được hệ thống hóa và trình bày cụ thể tại Phụ lục I, nhằm đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy trong suốt quá trình phân tích.

3.2.2 Trình tự xử lý dữ liệu

Việc xử lý dữ liệu đóng vai trò quan trọng nhằm đảm bảo kết quả phân tích phản ánh chính xác mối quan hệ giữa các biến với độ tin cậy cao. Đặc biệt, trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp hồi quy đa biến trên dữ liệu bảng (panel data), kết hợp cả chiều không gian (giữa các Ngân hàng niêm yết khác nhau) và chiều thời gian (các năm quan sát). Việc chọn dữ liệu bảng giúp khai thác đồng thời sự khác biệt đặc thù của từng ngân hàng và xu hướng chung của toàn ngành. Ngoài ra, dữ liệu bảng còn mang lại lợi thế so với dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo đơn thuần, bởi cho phép kiểm soát các yếu tố không quan sát được nhưng có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu một cách tốt hơn.

Với mục tiêu phân tích ảnh hưởng của Chính sách cổ tức đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết tại Việt Nam, tác giả tiến hành xử lý dữ liệu theo các bước cơ bản trên phần mềm STATA 17.0 bằng những bước cụ thể sau:

• Thống kê mô tả dữ liệu

Thống kê mô tả là phương pháp nhằm cung cấp cái nhìn bao quát hơn về tập dữ liệu nghiên cứu dựa trên việc tính toán các chỉ tiêu cơ bản như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất trong tập dữ liệu.

Nhờ các chỉ tiêu được thống kê mô tả, chúng ta ta có thể có được cái nhìn tổng quan, nhận diện sự khác biệt giữa các Ngân hàng niêm yết và xu hướng biến động qua các năm. Bên cạnh việc kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu, thống kê mô tả còn hỗ trợ phát hiện các giá trị ngoại lai hoặc sai sót tiềm ẩn trong quá trình thu thập dữ liệu trước khi tiến hành các phân tích tiếp theo.

• Phân tích tương quan Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

Thông qua phân tích tương quan nhằm chứng minh được mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Việc nhận diện mối quan hệ tương quan cũng giúp tác giả lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp ở bước xử lý dữ liệu tiếp theo.

Tác giả sẽ thực hiện việc kiểm định mối quan hệ tuyến tính thông qua việc sử dụng hai phương pháp tiếp cận, như sau:

• Phân tích hệ số tương quan Pearson

Nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan Pearson để đo lường mức độ và chiều hướng tác động giữa hai biến, dao động từ -1 đến +1, cụ thể:

• Nếu hệ số tương quan âm (r < 0) cho thấy có tồn tại quan hệ ngược chiều giữa hai biến quan sát.
• Nếu hệ số tương quan bằng 0 (hay gần bằng 0) chứng mình rằng không tồn tại mối quan hệ giữa hai biến quan sát.
• Nếu hệ số tương quan dương (r > 0) biểu thị có tồn tại mối quan hệ cùng chiểu giữa hai biến quan sát.

Phân tích hệ số phóng đại phương sai VIF:

VIF được sử dụng trong nghiên cứu nhằm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. VIF đo lường mức độ mà phương sai của một hệ số hồi quy bị phóng đại bởi sự tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập, từ đó giúp đánh giá độ tin cậy của mô hình hồi quy, như sau:

• VIF < 5: Mức độ đa cộng tuyến thấp, có thể chấp nhận được.
• 5 ≤ VIF ≤ 10: Có dấu hiệu xuất hiện đa cộng tuyến, cần được xem xét.
• VIF > 10: Mức độ đa cộng tuyến nghiêm trọng, nên loại bỏ hoặc điều chỉnh biến.

Ngoài ra, giá trị 1/VIF cũng được dùng nhằm đánh giá mức độ đóng góp độc lập của từng biến trong mô hình nghiên cứu. Đối với giá trị này nếu càng gần 1 thì biến càng ít bị ảnh hưởng bởi các biến khác.

• Phân tích hồi quy Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

Sau quá trình phân tích tương quan, tác giả thực hiện phân tích hồi quy nhằm kiểm định các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu. Với đặc điểm dữ liệu bảng (panel data) bao gồm nhiều đối tượng quan sát trong một khoảng thời gian, vấn đề lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp góp phần quan trọng trong việc bảo đảm độ tin cậy của kết quả nghiên cứu. Trong bước này, Pooled OLS, FEM và REM được tác giả tiến hành xem xét ba mô hình để xử lý dữ liệu bảng. Mỗi mô hình phản ánh một giả định khác nhau về sự khác biệt giữa các đối tượng quan sát với các ưu điểm và hạn chế riêng, cụ thể:

Mô hình Pooled OLS sử dụng dữ liệu bảng như một mẫu gộp và không phân biệt các đặc điểm riêng giữa các đơn vị hay thời gian. Pooled OLS cũng yêu cầu được thỏa mãn các giả định của OLS, bao gồm có tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa các biến, phương sai sai số không đổi, không có tự tương quan và không có tương quan giữa sai số và các biến độc lập. Pooled OLS được viết dưới dạng: 𝒀𝒊𝒕 = 𝜶 + 𝜷𝑿𝒊𝒕 + 𝝁𝒊𝒕.

Trong đó:

• 𝑌𝑖𝑡 : Biến phụ thuộc của đơn vị i tại thời điểm 𝑡;
• Xit : Biến độc lập của đơn vị i tại thời điểm t;
• 𝛽 : Hệ số hồi quy cần ước lượng;
• 𝜇𝑖𝑡 : Sai số ngẫu nhiên.

Phương pháp Pooled OLS đơn giản, dễ thực hiện và thường được sử dụng trong phân tích. Tuy nhiên, hạn chế lớn là bỏ qua các yếu tố khác biệt tiềm ẩn của các đối tượng nên dễ dẫn đến hiện tượng sai lệch.

Mô hình tác động cố định (FEM) giả định rằng mỗi đơn vị quan sát có những đặc điểm không giống nhau, ổn định theo thời gian và có thể tác động đến biến phụ thuộc. Nếu không được kiểm soát, những yếu tố này sẽ gây ra hiện tượng sai lệch. Để giải quyết tình trạng này, mô hình FEM sẽ gắn hệ số chặn riêng cho từng quan sát và được thể hiện trong công thức tổng quát sau:

• 𝒀𝒊𝒕 = 𝜶𝒊 + 𝜷𝑿𝒊𝒕 + 𝝁𝒊𝒕.

Trong đó: Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

• 𝑌𝑖𝑡 : Giá trị của biến phụ thuộc Y đối với đơn vị 𝑖 tại thời điểm 𝑡
• 𝑋𝑖𝑡 : Giá trị của biến độc lập X đối với đơn vị i tại thời điểm t
• 𝛼𝑖 : Hệ số chặn riêng cho đơn vị i phản ánh đặc điểm cố định
• 𝛽 : Hệ số hồi quy của biến X thể hiện ảnh hưởng trung bình của biến X lên biến phụ thuộc
• 𝜇𝑖𝑡 : Sai số ngẫu nhiên

Nguyên lý hoạt động cốt lõi của FEM là loại bỏ ảnh hưởng của các đặc điểm cá biệt và bất biến theo thời gian, từ đó tập trung phân tích sự thay đổi nội tại trong từng đơn vị.

Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) được xây dựng dựa trên giả định có sự khác biệt đặc thù giữa các đơn vị quan sát mang tính ngẫu nhiên và độc lập với các biến phụ thuộc trong mô hình. Thay vì gán cho mỗi đơn vị một hệ số chặn riêng như FEM, REM coi hệ số chặn bao gồm một thành phần chung và một thành phần sai số ngẫu nhiên đặc thù. Công thức tổng quát của REM được biểu diễn như sau: 𝒀𝒊𝒕 = 𝜶 + 𝜷𝑿𝒊𝒕 + 𝜺𝒊 + 𝝁𝒊𝒕.

Trong đó:

• 𝑌𝑖𝑡 : Giá trị của biến phụ thuộc Y đối với đơn vị 𝑖 tại thời điểm 𝑡
• 𝑋𝑖𝑡 : Giá trị của biến độc lập X đối với đơn vị i tại thời điểm t
• 𝛼 : Hệ số chặn chung cho toàn bộ mẫu
• 𝜀𝑖 : Sai số ngẫu nhiên đối với mỗi đơn vị i
• 𝜇𝑖𝑡 : Sai số ngẫu nhiên biến động theo mỗi đơn vị i và thời điểm t

REM có khả năng tận dụng thông tin từ cả biến động theo thời gian và biến thiên giữa các đơn vị. Bên cạnh đó, FEM cho phép đánh giá tác động của các biến không biến động theo thời gian, vốn là điểm hạn chế của FEM khi không thể thực hiện được việc này. Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

Tuy nhiên, nếu giả định rằng 𝜀𝑖 không tương quan với các biến độc lập bị vi phạm thì kết quả ước lượng sẽ không chính xác và trong trường hợp đó FEM sẽ cho kết quả đáng tin cậy hơn.

• Kiểm định mô hình

Kiểm định LM-test và kiểm định F-test hoặc Hausman được nghiên cứu sử dụng nhằm đánh giá độ phù hợp của từng mô hình riêng biệt. Đầu tiên, tác giả sử dụng kiểm định LM-test để xem xét mức độ phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và REM.

• Kiểm định LM-test

LM-test là một phương pháp kiểm định thống kê nhằm đánh giá xem liệu có tồn tại phương sai giữa các đơn vị quan sát hay là không, kiểm định này dựa trên giả thuyết:

• H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp, không tồn tại hiệu ứng ngẫu nhiên giữa các quan sát.
• H1: Mô hình REM phù hợp, có tồn tại hiệu ứng ngẫu nhiên giữa các quan sát.

Nếu kết quả kiểm định cho thấy được giá trị p-value < 5%, ta bác bỏ giả thuyết H₀, khi đó mô hình REM sẽ được lựa chọn thay cho Pooled OLS. Ngược lại, nếu p-value ≥ 5% thì mô hình Pooled OLS sẽ được chọn.

Tiếp theo, phụ thuộc vào kết quả kiểm định LM-test mà tác giả sẽ tiến hành thực hiện kiểm định tiếp theo là F-test hay Hausman để xác định được mô hình phù hợp, cụ thể:

• Kiểm định Hausman

Trong trường hợp đã loại bỏ khả năng dùng Pooled OLS từ LM-test, nghiên cứu tiến hành thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM. Kiểm định Hausman là kiểm định so sánh sự khác biệt giữa các ước lượng từ FEM và REM với các giả thuyết: Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

• H0: Mô hình REM phù hợp, sai số ngẫu nhiên không tương quan với biến độc lập.
• H1: Mô hình FEM phù hợp, sai số ngẫu nhiên có tương quan với biến độc lập.

Nếu kết quả kiểm định Hausman có p-value < 5% dẫn đến việc bác bỏ H0 và lựa chọn kết quả hồi quy từ mô hình FEM. Ngược lại, nếu p-value ≥ 5% thì mô hình REM sẽ được chọn.

• Kiểm định F-test

Trong trường hợp loại bỏ được khả năng sử dụng REM, để lựa chọn một trong hai mô hình Pooled OLS và FEM tác giả tiến hành kiểm định F-test. Mục tiêu của kiểm định F-test nhằm để đánh giá xem có tồn tại hiệu ứng cố định giữa các đơn vị quan sát hay không, cụ thể, kiểm định F-test được xây dựng dựa trên hai giả thuyết:

• H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp, không tồn tại hiệu ứng cố định.
• H1: Mô hình FEM phù hợp, có tồn tại hiệu ứng cố định.

Nếu kết quả kiểm định cho thấy giá trị p-value < 5%, bác bỏ giả thuyết H₀ và lựa chọn kết quả hồi quy từ mô hình FEM. Ngược lại, nếu p-value ≥ 5%, tức không có bằng chứng thống kê cho thấy sự khác biệt cố định của đơn vị và mô hình Pooled OLS sẽ được chọn.

• Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mô hình Pooled OLS hoặc FEM bằng phương pháp Breusch–Pagan. Giả thuyết của kiểm định này như sau:

• H₀: Phương sai của sai số là không đổi.
• H₁: Phương sai của sai số thay đổi.

Nếu mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi sẽ được khắc phục bằng phương pháp sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors Model). Phương pháp này không làm thay đổi hệ số ước lượng trong mô hình, song giúp điều chỉnh sai số chuẩn để phản ánh đúng mức độ biến động của sai số, từ đó cải thiện độ tin cậy mô hình.

• Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Tác giả sẽ tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan thông qua kiểm định Wooldridge. Kiểm định này dựa trên giả thuyết:

• H₀: Không có tự tương quan bậc nhất trong phần sai số.
• H₁: Có tự tương quan bậc nhất trong phần sai số.

Nếu giá trị Prob > F > 5%, ta không bá bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Ngược lại, nếu Prob > F ≤ 5%, ta kết luận rằng có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.

3.3. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

3.3.1 Mô hình nghiên cứu

Dựa trên việc tổng hợp các nghiên cứu liên quan đến Chính sách cổ tức, các mối liên quan giữa Chính sách cổ tức với tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại các Ngân hàng niêm yết và lược khảo các công trình nghiên cứu trong ngoài nước để làm rõ được khoảng trống nghiên cứu. Tác giả quyết định chọn mô hình của Masum (2014) để kế thừa và mở rộng. Nguyên nhân do tác giả có đối tượng nghiên cứu tương đồng với luận văn. Trong nghiên cứu của Masum (2014) cũng đã sử dụng biến thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Luận văn cũng sẽ kế thừa các biến này, đồng thời tổng hợp các nhân tố đại diện cho Chính sách cổ tức là tỷ lệ chi trả cổ tức (DPR) và tỷ lệ lạm phát (F) cùng tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) thể hiện cho tình hình kinh tế tại thị trường Việt Nam.

Trong bài nghiên cứu này, biến tỷ lệ chi trả cổ tức (DPR) được tác giả đo lường bằng tỷ lệ giữa cổ tức bằng tiền mặt trên mỗi cổ phiếu và thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS). Công thức này phản ánh mức độ phân phối lợi nhuận thực tế cho cổ đông dưới dạng dòng tiền, đồng thời loại bỏ ảnh hưởng của cổ tức bằng cổ phiếu vốn không làm thay đổi dòng tiền. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn công bố chính thức của ngân hàng, bao gồm báo cáo thường niên, báo cáo tài chính kiểm toán và nghị quyết Đại hội đồng cổ đông.

Ngoài ra, biến phụ thuộc tỷ suất sinh lời cổ phiếu (SR) được tác giả đo lường thông qua tỷ suất sinh lời tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Cách tiếp cận này được lựa chọn dựa trên cơ sở giá cổ phiếu là chuỗi không dừng. Việc sử dụng trực tiếp một biến không dừng trong mô hình hồi quy có thể dẫn đến hiện tượng hồi quy giả, làm sai lệch ý nghĩa thống kê. Vì vậy, biến SR được do lường dựa trên công thức như sau: Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

Trong đó:

• 𝑆𝑅𝑖𝑡 : Tỷ suất sinh lời của giá cổ phiếu i tại thời điểm t
• 𝑃𝑖𝑡−1 : Giá đóng cửa của cổ phiếu i tại thời điểm t – 1
• 𝑃𝑖𝑡 : Giá đóng cửa của cổ phiếu i tại thời điểm t

Bên cạnh đó, để đảm bảo kết quả nghiên cứu không bị sai lệch bởi hiện tượng điều chỉnh giảm vào ngày giao dịch không hưởng quyền, tác giả sử dụng giá cổ phiếu đã điều chỉnh thay cho giá cổ phiếu gốc. Giá cổ phiếu điều chỉnh đã tính đến các sự kiện chi trả cổ tức, phát hành thêm cổ phiếu hoặc các thay đổi về vốn, nhờ đó phản ánh chính xác hơn giá trị thực tế mà nhà đầu tư nhận được. Việc sử dụng giá điều chỉnh giúp loại bỏ tác động giảm giá do chia cổ tức, đảm bảo rằng biến động giá trong mô hình nghiên cứu phản ánh đúng ảnh hưởng của Chính sách cổ tức đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu bởi nó giúp loại bỏ sự khác biệt cơ học do các sự kiện chia cổ tức và tập trung vào tác động thực sự của Chính sách cổ tức đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Nhờ vậy, kết quả phân tích sẽ phản ánh chính xác hơn mối quan hệ giữa cổ tức bằng tiền mặt và tỷ suất sinh lời cổ phiếu, đồng thời nâng cao độ tin cậy của mô hình nghiên cứu. Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam, nơi các Ngân hàng niêm yết thường xuyên thực hiện chi trả cổ tức bằng tiền mặt, việc sử dụng giá cổ phiếu đã điều chỉnh là cần thiết để tránh tình trạng kết quả nghiên cứu bị nhiễu bởi yếu tố kỹ thuật.

Mô hình hồi quy đa biến thể hiện ảnh hưởng của Chính sách cổ tức đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán tại Việt Nam như sau: SRit = ß0 + ß1×DPRit + ß2×EPSit+ ß3×ROEit + ß4×Ft + ß5×GDPt + U

Trong đó: i là biểu diễn cho Ngân hàng niêm yết thứ i và t là thời gian cụ thể cho từng năm và U là sai số.

• Bảng 3.1: Bảng tổng hợp các nhân tố trong mô hình

3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

Trên cơ sở các khái niệm và lý thuyết nền tảng về Chính sách cổ tức, cùng với việc lược khảo và trên cơ sở tổng hợp các công trình có liên quan trong và ngoài nước, luận văn đưa ra hệ thống các nhân tố đại diện cho Chính sách cổ tức và các biến kiểm soát có khả năng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam như sau:

Tỷ lệ chi trả cổ tức (DPR): Chỉ tiêu này thể hiện phần trăm lợi nhuận mà ngân hàng giành ra để chi trả cho cổ đông dưới hình thức cổ tức tiền mặt trong một năm. Tỷ lệ chi trả cổ tức đồng thời thể hiện mức độ ổn định của nguồn vốn được giữ lại để tái đầu tư, qua đó tạo ra khả năng sinh lợi trong tương lai. Võ Xuân Vinh (2014), Đặng Thị Quỳnh Anh và Phạm Thị Yến Nhi (2015), Nguyễn Thanh Hiếu và cộng sự (2020) đã tìm thấy mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ chi trả cổ tức đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Vì vậy, tác giả đề xuất:

Giả thuyết H1: Tỷ lệ chi trả cổ tức có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết tại Việt Nam.

Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS): EPS thể hiện mức lợi nhuận mà mỗi cổ phiếu của công ty tạo ra trong một kỳ và là một trong những yếu tố mà nhà đầu tư sử dụng để đánh giá giá trị cổ phiếu. EPS cao thường là tín hiệu tích cực về hiệu quả hoạt động (Brealey, 2014). Ngoài ra, mối quan hệ tích cực thu nhập trên mỗi cổ phiếu đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu đã được thể hiện tại nghiên cứu của Masum (2014), Adesina và cộng sự (2017) và Singh và Tandon (2019). Vì vậy, tác giả đề xuất:

Giả thuyết H2: Thu nhập trên mỗi cố phiếu tích cực đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết tại Việt Nam.

Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE): ROE là chỉ tiêu thước đo quan trọng để xem xét hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu. Nó cho thấy mức độ mà doanh nghiệp tạo ra lợi nhuận từ nguồn vốn của cổ đông, qua đó phản ánh khả năng quản trị và hiệu quả hoạt động tổng thể. ROE cao xem được như là dấu hiệu cho thấy tiềm năng trong việc chi trả cổ tức trong tương lai và ngược lại (Masum, 2014, Singh và Tandon, 2019). Các tác giả đã sử dụng chỉ tiêu này để đánh giá toàn diện tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp và đã tìm được mối quan hệ tích cực giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Vì vậy, tác giả đề xuất:

Giả thuyết H3: Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu tác động tích cực đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết tại Việt Nam. Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

Tỷ lệ lạm phát (F): Tỷ lệ làm phát là biến số vĩ mô thể hiện tình hình kinh tế Việt Nam. Khi tỷ lệ lạm phát tăng thì kéo theo giá hàng hoá tăng theo, vấn đề tiêu thụ hàng hoá sẽ trì trệ và chậm phát triển hơn so với khi tỷ lệ lạm phát thấp. Do đó sẽ ảnh hưởng đến tình hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng niêm yết. Vì vậy, tác giả đề xuất:

Giải thuyết H4: Tỷ lệ làm phát tác động tiêu cực đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết tại Việt Nam.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Tốc độ tăng trưởng kinh tế là chỉ tiêu kinh tế vĩ mô quan trọng, nó phản ảnh quy mô và tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế. Trong lĩnh vực ngân hàng, chỉ tiêu này có ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động tín dụng và lợi nhuận tạo ra từ các dịch vụ tài chính. Khi nền kinh tế tăng trưởng ổn định thì nhu cầu vay vốn và dịch vụ khác của ngân hàng tăng, làm tăng lợi nhuận và khả năng chi trả cổ tức. Ngược lại, nếu nền kinh tế rơi vào giai đoạn suy thoái hoặc tăng trưởng chậm có thể khiến lợi nhuận suy giảm, nợ xấu gia tăng, làm giảm lợi nhuận và khả năng chi trả cổ tức. Vì thế, tác giả đề xuất:

Giả thuyết H5: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết.

3.4. Dữ liệu nghiên cứu Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

Bài nghiên cứu đã dùng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ 27 Ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2015 đến 2024. Các số liệu tài chính được lấy từ báo cáo tài chính công bố hợp nhất hằng năm của các Ngân hàng niêm yết, thông qua hai nền tảng dữ liệu FiinPro do công ty cổ phần FiinGroup phát triển và Bloomberg thuộc quyền quản lý của công ty hợp danh Bloomberg. Bên cạnh đó, các số liệu vĩ mô được thu thập từ nguồn dữ liệu công khai của Ngân hàng Thế giới (World Bank). Dữ liệu được xử lý dưới dạng dữ liệu bảng bao gồm nhiều đơn vị quan sát theo thời gian để phục cho việc kiểm định mô hình hồi quy và phân tích thực nghiệm.

• TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Trong chương này bài nghiên cứu tiến hành trình bày phương pháp nghiên cứu nhằm phân tích ảnh hưởng của Chính sách cổ tức lên tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các Ngân hàng niêm yết tại Việt Nam. Trước tiên, tác giả xác định mô hình, giả thuyết nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu. Tác giả đã kết hợp thống kê mô tả với các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM để thu nhập kết quả. Cuối cùng, tác giả sử dụng mô hình kiểm định nghiên cứu để lựa chọn mô hình tối ưu là LM-test và F-test hoặc Haumans nhằm đảm bảo kết quả nghiên cứu có độ tin cậy cao. Những nội dung này là nền tảng cho việc phân tích thực nghiệm và thảo thuận kết quả nghiên cứu trong chương 4. Luận văn: PPNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC chính sách cổ tức đến giá cổ phiếu của NH