Giới thiệu phương pháp nghiên cứu sự kiện

Lý thuyết tài chính giả định rằng giá chứng khoán phản ánh tất cả thông tin sẵn có và kì vọng về triển vọng của công ty. Với giả định này, một người có thể phân tích sự ảnh hưởng của một sự kiện liên quan đến triển vọng của công ty bằng cách xem xét các tác động của nó đến giá của cổ phiếu công ty. Nghiên cứu sự kiện là một phương pháp thống kê được sử dụng để thực hiện những phân tích như vậy.

Theo định nghĩa, nghiên cứu sự kiện phân tích sự chênh lệch giữa các khoản lợi nhuận thông thường hay lợi nhuận kì vọng (không có sự kiện xảy ra) và phần lợi nhuận nhận được khi có xảy ra sự kiện (lợi nhuận bất thường – Abnormal returns). Sự khác nhau của các kỹ thuật ước lượng lợi nhuận bất thường bắt nguồn từ sự khác nhau giữa các mô hình được sử dụng để dự báo các lợi nhuận thông thường quanh ngày xảy ra sự kiện. Mô hình thị trường (market model) là một trong những mô hình được sử dụng phổ biến nhất. Nó xây dựng dựa trên các lợi nhuận thực tế của chỉ số thị trường (chỉ số tham chiếu) và sự tương quan giữa chỉ số giá chứng khoán với chỉ số thị trường.

Biểu thức 1 bên dưới biểu diễn một mô hình thị trường đơn giản. Lợi nhuận bất thường của một ngày cụ thể trong cửa sổ sự kiện được tính từ sự chênh lệch giữa giá trị lợi nhuận thực tế \(R_{i,t}\) của ngày đó và giá trị lợi nhuận thông thường (lợi nhuận kì vọng) – được dự báo dựa vào 2 yếu tố: sự tương quan giữa chỉ số giá chứng khoán với chỉ số thị trường (tham số \(\beta \) và lợi nhuận thực tế của thị trường \(R_{m,t}\).

\(AR_{i,t}=R_{i,t}-(\alpha_i+\beta_i R_{m,t})\)             (1)

Một sự kiện có thể tác động đến nhiều công ty, cũng như sự kiện này có thể xảy ra ở nhiều thời điểm riêng rẻ. Trường hợp này, nghiên cứu sự kiện được gọi là một nghiên cứu mẫu (sample study). Một loại lợi nhuận bất thường điển hình liên quan được sử dụng trong nghiên cứu mẫu là lợi nhuận bất thường trung bình (AAR). Lợi nhuận bất thường trung bình – AAR được xác định như sau:

\(AAR= \frac{1}{N} \sum\limits_{i=1}^{N}AR_{i,t} \)      (2)

Chúng ta có thể đo lường tác động chung của một sự liện theo thời gian trên các đối tượng trong một khoảng thời điểm cụ thể (cửa sổ sự kiện) bằng cách cộng dồn các lợi nhuận bất thường riêng rẽ, gọi là lợi nhuận bất thường tích lũy – CAR. Biểu thức 3 tính toán lợi nhuận bất thường tích lũy trong khoảng thời gian xảy ra sự kiện \(t_1\) đến \(t_2\) như sau:

\(CAR(t_1,t_2)=\sum\limits_{t=t_1}^{t_2} AR_{i,t}\) (3)

Hình 1 bên dưới biểu diễn giá trị lợi nhuận bất thường tích lũy – CAR của một công ty trước 2 sự kiện, ‘FDA approvals’ và ‘special dividends’. Kết quả cho thấy thị trường vốn tiếp nhận cả 2 sự kiện trên như là những thông tin tốt.

Hình 1: phản hồi của thị trường thể hiện qua CAR trước 2 loại sự kiện ‘FDA approvals’ và ‘special dividends’

Nguồn: Neuhierl et al. (2011: 48)

Trong nghiên cứu mẫu với nhiều đối tượng quan sát cho một loại sự kiện (chẳng hạn, sự kiện M&A), người nghiên cứu có thể mở rộng tính toán giá trị lợi nhuận bất thường trung bình tích lũy – CAAR. Giá trị CAAR có ý nghĩa là giá trị trung bình đại diện cho một loại sự kiện (hoặc một sự kiện tương tự). Biểu thức 4 bên dưới sẽ trình bày cách tính toán CAAR và Hình 2 bên dưới minh họa CAAR và các độ lệch chuẩn của nó trong ngành bảo hiểm toàn cầu với thời gian nghiên cứu 10 năm (Schimmer, 2012). Giá trị CAAR cho thấy các phản hồi trung bình của chứng khoán (đvt: %) đối với các loại sự kiện

\(CAAR= \frac{1}{n} \sum\limits_{i=1}^{n}CAR(t_1,t_2) \)                   (4)

Hình 2: Giá trị CAAR (-1,+1) trong ngành bảo hiểm toàn cầu

Xem thêm: các giả định của phương pháp nghiên cứu sự kiện

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Neuhierl, A., Scherbina, A. and Schlusche, B. 2011. ‘Market reaction to corporate press releases‘. http://ssrn.com/abstract=1556532.

Schimmer, M. 2012. Competitive dynamics in the global insurance industry: Strategic groups, competitive moves, and firm performance. Wiesbaden: SpringerGabler.