ESOP, Chất Lượng Công Ty Và Danh Mục Tối Ưu: Tiếp Cận Từ Thuật Toán Mạng Nơ-Ron Bayes

Abstract

Chính sách lương thưởng đóng vai trò then chốt để khuyến khích năng suất lao động của nhân viên, với sự phát triển của thị trường tài chính Việt Nam hiện nay, đã có rất nhiều chương trình khuyến khích nhân viên được đưa ra nhằm đa dạng hình thức lương thưởng, một trong số đó là cấp quyền sở hữu cổ phiếu của công ty thông qua các đợt phát hành ESOP (Employee Stock Ownership Plan). Bài nghiên cứu lần đầu khảo sát tác động nâng cao hiệu suất của công ty khi phát hành ESOP có thực sự như kỳ vọng của ban lãnh đạo và cổ đông. Đồng thời, bài nghiên cứu cung cấp bằng chứng về vai trò của bảo vệ nhà đầu tư đến hiệu quả phát hành ESOP và từ tín hiệu quan trọng này sẽ thiết lập danh mục đầu tư hiệu quả cho cổ đông kết hợp chính sách của công ty. Với mô hình hồi quy Bayesian Probit, thuật toán Navie Bayes và thuật toán phân tích đa chiều danh mục của mẫu dữ liệu gồm 676 công ty với khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm 2019. Từ kết quả nghiên cứu, việc phát hành ESOP là cách để gia tăng thu nhập kế toán, chi phí chịu thuế TNDN, lợi nhuận cổ phiếu trước đó, tỷ lệ sở hữu của CEO, cơ chế bảo vệ nhà đầu tư tác động đến phát hành ESOP. Bài nghiên cứu chỉ ra việc phát hành ESOP không thực sự đem lại hiệu suất hoạt động như kỳ vọng nếu nền tảng quản trị công ty không thực sự tốt. Tiếp theo bài nghiên cứu cung cấp bằng chứng cho thấy tình hình tài chính của công ty sau ESOP được cải thiện, tuy nhiên dòng tiền từ phát hành ESOP hỗ trợ công ty theo đuổi những thương vụ đầu tư như M&A và chính điều này mới là động cơ chính mà cổ đông đồng thuận việc phát hành ESOP và giúp công ty vượt qua tình huống bị hạn chế tài chính. Ngoài ra, bài nghiên cứu đã tìm ra mô hình định giá ESOP tối ưu đó là mô hình Hull-White với kỹ thuật ước tính mạnh tinh thể học sâu. Cuối cùng, việc phát hành ESOP nâng cao chất lượng công ty kết hợp bảo vệ nhà đầu tư sẽ là tín hiệu giúp thiết lập danh mục đầu tư hiệu quả trong những giai đoạn suy thoái của thị trường được tác giả ước lượng qua mô hình mạng trí tuệ nhân tạo Bayes.