Xác định mối liên hệ giữa các yếu tố vĩ mô và tỷ suất sinh lời tại thị trường chứng khoán việt nam bằng việc sử dụng mô hình đa nhân tố (arbitrage pricing theory, APT)

CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐẠT GIẢI NHÌ (DỰ THI CẤP BỘ) .Hy vọng tài liệu này sẽ hữu ích cho các bạn tham khảo !

B GIÁO D C VÀ ÀO T O

-o0o -

Công trình tham d Cu c thi

Sinh viên nghiên c u khoa h c Tr ng i h c Ngo i th ng 2013

Xác đ nh m i liên h gi a các y u t v mô vƠ t

(Arbitrage Pricing Theory, APT)

Nhóm ngành: KD1

Hà N i, tháng 05 n m β01γ

M C L C

M C L C i

DANH M C B NG BI U iii

DANH M C HÌNH V iii

TÓM T T 1

CH NG 1 GI I THI U T NG QUAN 2

1.1 Tính c p thi t c a đ tài 2

1.2 i t ng nghiên c u 3

1.3 Ph ng pháp nghiên c u 4

1.4 Ph m vi nghiên c u 4

1.5 óng góp c a nghiên c u 5

1.6 C u trúc nghiên c u 5

CH NG 2 T NG QUAN NGHIÊN C U G N ỂY V MỌ HÌNH A NHÂN T (APT) 6

2.1 Mô hình đa nhơn t (APT ậ Arbitrage Pricing Theory) 6

2.2 Tính u vi t c a mô hình APT so v i mô hình CAPM 8

2.3 Các nghiên c u áp d ng mô hình APT trên th gi i 9

CH NG 3 PH NG PHÁP NGHIểN C U, THU TH P S LI U 12

3.1 Thu th p s li u 12

3.2 Ph ng pháp nghiên c u 14

3.2.1 Ch n bi n s v mô 14

3.2.2 Ki m đ nh Levin-Lin-Chu 16

3.2.1 Phân tích nhân t khám phá 17

3.2.2 Mô hình APT 22

3.3 K t qu k v ng 26

CH NG 4 K T QU NGHIÊN C U 32

4.1 Th ng kê mô t s li u 32

4.2 K t qu ki m đ nh Levin-Lin-Chu 32

4.3 K t qu phân tích nhân t khám phá 33

4.3.1 K t qu ki m đ nh KMO và Bartlett 33

4.3.2 K t qu phân tích nhân t khám phá 34

4.4 Mô hình APT 39

4.4.1 K t qu s d ng ph ng pháp Fama MacBeth hai b c 39

4.4.2 K t lu n v m i quan h gi a các y u t v mô và t su t sinh l i c a c phi u t i th tr ng Vi t Nam 41

CH NG 5 K T LU N VÀ XU T NGHIÊN C U SAU NÀY 43

TÀI LI U THAM KH O 45

PH L C i

DANH M C B NG BI U

B ng 3.1: B ng mô t d li u thô 12

B ng 3.2: B ng mô t ph ng pháp x lý d li u 13

B ng 3.3: K v ng k t qu nghiên c u 27

B ng 4.1: Mô t s li u th ng kê 32

B ng 4.2: K t qu ki m đ nh Levin-Lin-Chu 33

B ng 4.3: K t qu ki m đ nh KMO và Bartlett 34

B ng 4.4: K t qu phân tích nhân t ban đ u 34

B ng 4.5: K t qu phân tích Parallel analysis 35

B ng 4.6: Factor loadings c a m i nhân t tr c khi th c hi n phép xoay 36

B ng 4.7: Mô t nhân t sau khi th c hi n phép xoay Promax 36

B ng 4.8: Factor loadings sau khi th c hi n phép xoay Promax 37

B ng 4.9: Ma tr n t ng quan các nhân t sau phép xoay Promax 37

B ng 4.10: Mô t nhân t sau khi th c hi n phép xoay Varimax 38

B ng 4.11: Factor loadings sau khi th c hi n phép xoay Varimax 38

B ng 4.12: K t qu h i quy b c 1 Fama MacBeth 39

B ng 4.13: K t qu h i quy b c 2 Fama MacBeth 40

DANH M C HÌNH V Hình 3.1: Scree plot 20

Hình 4.1: th phân tích Parallel analysis 35

TịM T T

Trong nghiên c u này, nhóm nghiên c u th c hi n nghiên c u câu h i

li u có hay không m i liên h gi a 14 y u t v mô v i 20 danh m c đ u t c a β0 ngành đã đ c niêm y t trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam N u có s liên h , thì m i liên h đó là cùng chi u hay trái chi u

S li u s d ng trong nghiên c u đ c l y t tháng 2/2009 t i tháng 1/2013 v i t n su t tháng S li u này đ c cung c p b i các ngu n có uy tín nh Bloomberg, Datastream, IFS, GSO, SBV, Vietstock,…

Nghiên c u này s d ng nh ng ph ng pháp phân tích, ki m đ nh hi n

đ i (phân tích nhân t khám phá) và c đi n (Fama MacBeth hai b c) Nhóm nghiên c u s d ng ph ng pháp phân tích nhân t khám phá đ xác đ nh nhóm các y u t tác đ ng đ n th tr ng ch ng khoán Vi t Nam T đó ch ra các y u

t có tác đ ng l n đ n t su t sinh l i c a 20 danh m c đ c ch n Mô hình Fama MacBeth hai b c đ c s d ng đ xác đ nh đ nh y c a ch ng khoán i

v i m t y u t r i ro nh t đ nh và m c đ n bù r i ro c a y u t y T đó, nhóm nghiên c u xác đ nh m i t ng quan (d u) c a các nhân t t i t su t sinh l i

K t qu nghiên c u ch ra r ng, ch có 3 y u t : s thay đ i t giá ngo i t ,

s thay đ i cung ti n M1, s thay đ i lãi su t cho vay, có nh h ng t i t su t sinh l i trong ng n h n S thay đ i t giá ngo i t , s thay đ i cung ti n M1 có tác đ ng cùng chi u v i t su t sinh l i; ng c l i, s thay đ i lãi su t cho vay có tác đ ng ng c chi u v i t su t sinh l i

CH NG 1 GI I THI U T NG QUAN

1.1 Tính c p thi t c a đ tƠi

Ngày 11-7-1998, Chính ph đã ký Ngh đ nh s 48/CP ban hành v ch ng khoán và th tr ng ch ng khoán, chính th c khai sinh th tr ng ch ng khoán

Vi t Nam i v i các qu c gia có n n kinh t v n hành theo c ch th tr ng thì vai trò d n v n c a th tr ng ch ng khoán là vô cùng quan tr ng Sau g n 15

n m ho t đ ng, th tr ng ch ng khoán Vi t Nam đang ngày càng kh ng đ nh vai trò đó

Vi c liên t c bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán làm n y sinh nh ng nghiên c u v các mô hình đ nh giá tài s n Trên th gi i, n m 195β, t p chí

“The Jounal of Finance” đã cho đ ng t i m t bài báo có tiêu đ “Portfolio Selection” c a Harry Markowitz đ c p đ n vi c t i đa hóa l i nhu n c a m t danh m c đ u t b ng vi c phân tán r i ro thông qua chia đ u t tr ng tài s n Ý

t ng này l i đ c nh c đ n trong quy n sách mang tên “Portfolio selection efficient diversification of investments” đ c chính ông ch p bút và xu t b n 7

n m sau đó, n m 1959, và r i tr thành m t h c thuy t đ nh giá tài s n có s c

nh h ng l n, có ý ngh a trong n n kinh t h c hi n đ i: Lý thuy t danh m c

đ u t hi n đ i

Nhi u nghiên c u đã đ c th c hi n d a trên h c thuy t c a Markowitz, trong đó, không th không k đ n ph ng pháp đ nh giá tài s n đã và đang đ c

áp d ng nhi u n c trên th gi i: Capital Asset Pricing Model (CAPM) đ c

gi i thi u đ c l p trong các nghiên c u cá nhân b i Jack Treynor (1961, 1962), William Sharpe (1964), John Lintner (1965a,b) and Jan Mossin (1966) Có th nói CAPM là m t mô hình h t s c thành công trong vi c ch ra làm th nào đ đánh giá r i ro t m t c h i đ u t ti m n ng và đ c l ng t su t sinh l i mong đ i mà nhà đ u t đòi h i khi đ u t Tuy có R-squared không cao nh APT, nh ng CAPM đ c s d ng r ng rãi h n các th tr ng phát tri n do mô hình đã đ c phát tri n m t cách hoàn ch nh và nh t quán Nh ng cu c ki m nghi m th c t t i các th tr ng này c ng đã ng h mô hình CAPM Tuy nhiên

vì ch xét t i m i quan h gi a 2 nhân t , ph n bù r i ro th tr ng (market risk premium) và ph n bù r i ro tài s n (individual risk premium), CAPM không th c

hi n vai trò đ nh giá m t cách chính xác nh ng i ta mong mu n L p lu n này

có th th y ph n bi n c a Roll (1977) trên v n đ h c thu t và c a Fama, French (1992) trên v n đ nghiên c u th c ti n T đó Ross đ xu t m t mô hình

m i, g i là mô hình đa nhân t hay mô hình chênh l ch giá (Arbitrage Pricing Theory, APT) đ c coi là mô hình m r ng c a CAPM

Mô hình đa nhân t (APT) không gi i h n s l ng nhân t có m t trong

mô hình nh ng không ch rõ đó là nh ng nhân t nào, do đó nó có nhi u mô hình

d b n, trong đó có th k đ n nh mô hình ICAPM, Melton (197γ), mô hình Fama-French 3 nhân t (1992) hay mô hình Barra1 đang đ c MSCI áp d ng

hi n nay

Do th tr ng m i phát tri n, trong 13 n m tr l i đây, vi c áp d ng mô hình đ nh giá c phi u đ đ nh giá t i th tr ng Vi t Nam r t ph c t p vì b n thân th tr ng ch u nh h ng l n b i các y u t tâm lý đám đông, ki n th c nhà đ u t không đ y đ và n đ nh, th tr ng không hoàn h o, thông tin b t đ i

x ng b i giao d ch n i gián th ng xuyên x y ra Mô hình CAPM không đ ý ngh a khi ch có m t nhân t (Roll’s critique, 1977), mô hình Fama-French khó

th c hi n do tiêu chu n xác đ nh m c v n hóa th tr ng (market capitalization)

c a t ng mã c phi u t i th tr ng Vi t Nam khác so v i th gi i Mô hình đa nhân t tr thành m t mô hình đ nh giá tài s n tri n v ng, nh ng l i ch a đ y thách th c do vi c xác đ nh và ki m đ nh các nhân t là m t v n đ nan gi i

Chính vì v y, vi c nghiên c u mô hình đa nhân t (APT) v i m c đích

đ nh giá c phi u t i th tr ng ch ng khoán Vi t Nam đáp ng đ c yêu c u

c p thi t đó Có th nói đ tài “Xác đ nh m i liên h gi a các y u t v mô và t

su t sinh l i t i th tr ng ch ng khoán Vi t Nam b ng vi c s d ng mô hình đa

nhân t (Arbitrage Pricing Theory, APT)” có tính th c ti n trong vi c đánh giá

m c đ nh h ng c a các y u t v mô t i t su t sinh l i t i th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

1.2 i t ng nghiên c u

Các y u t v mô, t su t sinh l i c a danh m c đ u t ngành

Mô hình đa nhân t (APT) áp d ng t i th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

1 http://www.msci.com/products/portfolio_management_analytics/equity_models/ [ Truy c p ngày

05/04/2013]

1.3 Ph ng pháp nghiên c u

S d ng ph ng pháp th ng kê mô t , t n s , tính đi m trung bình đ tóm

t t, trình bày d li u, mô t các thu c tính c a các bi n quan sát

S d ng ki m đ nh Levin-Lin-Chu (2002) đ ki m tra tính d ng c a d

li u b ng, chu i th i gian Sau đó th c hi n ki m đ nh KMO và ki m đ nh Bartlett đ ki m tra c u trúc d li u tr c khi th c hi n các phép trích (extractor)

c a ph ng pháp phân tích nhân t khám phá (Explode Factors Analysis, EFA)

S d ng ph ng pháp EFA nh m xác đ nh các nhân t phù h p v i mô hình

Sau khi ch n ra các nhân t phù h p, th c hi n h i quy hai b c theo

ph ng pháp c a Fama MacBeth (1973) đ i v i d li u b ng đ tính h s ph n

bù r i ro (risk premium) nh m xác đ nh mô hình APT Cu i cùng s d ng

ph ng pháp t-statistics đ ki m đ nh ý ngh a th ng kê c a mô hình APT, đ a ra

nh n xét (v d u) c a các y u t v mô, t đó k t lu n v m i liên h gi a các

y u t này v i t su t sinh l i t i th tr ng ch ng khoán Vi t Nam giai đo n 1/2009-1/2013

S d ng danh m c đ u t bao g m các ngành kinh t đã niêm y t thay cho

l i su t t ng c phi u s t ng tính chính xác c a mô hình do gi m r i ro phi h

th ng Các bi n s kinh t v mô đ c s d ng là l m phát, lãi su t, t giá, giá vàng, giá d u,…

S d ng ph n m m Stata 1β đ th c hi n các mô hình ki m đ nh th ng kê

1.4 Ph m vi nghiên c u

V s li u, nhóm nghiên c u s d ng các s li u v mô đ c cung c p b i các t ch c có uy tín nh T ng c c th ng kê (GSO), Ngân hàng Nhà n c Vi t Nam (SBV), Ngân hàng phát tri n châu Á (ADB), b s li u IFS thu c Qu ti n

t th gi i (IMF), b s li u Data Stream thu c Reuters, b s li u Bloomberg Professional thu c Bloomberg, b s li u “D li u th ng kê” c a Vietstock,…

V th i gian, nhóm nghiên c u b gi i h n do s li u v danh m c đ u t

c a các ngành đ c niêm y t, do Vietstock cung c p, ch có t tháng 1 n m

2009 Do v y, đ có đ c ngu n s li u đ y đ , cân b ng, th ng nh t theo chu i

th i gian, ch có các ch s danh m c đ u t ngành đ c công b sau tháng 2

n m β009 t i tháng 1 n m β01γ (kho ng th i gian là 48 tháng) đ c s d ng S

li u v ch s kinh t v mô c ng thu th p trong kho ng th i gian t ng ng

1.5 óng góp c a nghiên c u

 xu t ph ng pháp ki m đ nh mô hình đa nhân t

 Ch ra vi c có hay không m i quan h , hay s nh h ng c a các y u t v

mô v i th tr ng ch ng khoán t i Vi t Nam

 Ki n ngh hoàn thi n mô hình đ áp d ng đ nh giá c phi u c th t i Vi t Nam

1.6 C u trúc nghiên c u

Không k ph n m c l c, danh m c hình v b ng bi u, tóm t t, ph n ph

l c, tài li u tham kh o đ tài g m có 5 ch ng sau đây:

Ch ng 1: T ng quan nghiên c u g n đây

Ch ng β: Gi i thi u t ng quan ph ng pháp nghiên c u, mô hình đa nhân t

Ch ng γ: Ph ng pháp lu n đ ki m đ nh mô hình đa nhân t Vi t Nam

Ch ng 4: K t qu ki m đ nh mô hình đa nhân t Vi t Nam

Ch ng 5: K t lu n, đ xu t h ng nghiên c u ti p theo

CH NG 2 T NG QUAN NGHIểN C U G N ỂY V MỌ HÌNH

A NHỂN T (APT)

2.1 Mô hình đa nhơn t (APT ậ Arbitrage Pricing Theory)

Mô hình đa nhân t do Richard Ross đ xu t và phát tri n n m 1976 là

m t lý thuy t t ng quát v l i nhu n tài s n tài chính Lý thuy t APT cho r ng t

su t sinh l i c a ch ng khoán là m t hàm s tuy n tính c a t p h p các y u t có

kh n ng x y ra r i ro đ n t su t sinh l i c a ch ng khoán Mô hình APT có th

= 0 + i1 1 + i2 2 + + ik k (2)

trong đó: 0 là l i su t “phi r i ro”, th ng đ c l y là l i su t c a trái phi u phi chính ph , j (j=1,2, , k) là m c đ n bù r i ro cho m i đ n v y u t Fj M c

đ n bù r i ro đây ch xét cho r i ro h th ng, hay còn g i là r i ro th tr ng

C ng theo Ross (1976a, b) mô hình APT còn có m t gi đ nh th γ đó là khi r i ro phi h th ng có th đ c tri t tiêu g n h t, t c là 0 = E0 mô hình APT

đ c th hi n b ng công th c:

(3) trong đó:

Ei: là t su t sinh l i k v ng c a tài s n th i

E0: là t su t sinh l i c a tài s n phi r i ro

Ek: là t su t sinh l i k v ng c a danh m c đ u t mô ph ng, có đ nh y đ n v

v i nhân t th k và không nh y v i t t c các nhân t còn l i

bik: là đ nh y c a tài s n th i v i nhân t th k

0 = Ek – E0 là ph n bù r i ro t ng ng v i nhân t r i ro Fk

Do v y, mô hình APT r t gi ng v i mô hình CAPM Mô hình (1) và (2)

là mô hình c t lõi c a APT và s đ c nghiên c u trong nghiên c u này

t o l p nên mô hình APT, đi u quan tr ng là ki m đ nh c l ng và các đi u ki n đ l p mô hình APT chính xác Tr c h t đ xác đ nh nhân t r i ro,

có γ ph ng pháp (Huberman và Wang, β005) ti p c n đ gi i quy t v n đ này:

Th nh t, s d ng các thu t toán phân tích ma tr n ph ng sai c a l i

su t Các tác gi Roll và Ross (1980), Chen (1983), và Lehman và Modest (1988)

s d ng phân tích nhân t (factor analysis) trong khi Chamberlain và Rothschild (1983), Connor và Korajczyk (1985, 1986) l i khuy n khích s d ng phân tích nhân t c b n (principal component analysis)

Th hai, s d ng ý ki n riêng đ ch n nhân t và đ ng th i c l ng ma

tr n ph ng sai c a l i su t óng góp đáng k cho ph ng pháp này ph i k đ n Huberman và Kandel (1985a) khi cho r ng có s t ng quan gi a quy mô doanh nghi p và l i su t ch ng khoán, t đó tác gi đã ch n bi n là ch s c a doanh nghi p nh , v a và l n Phát tri n cùng h ng này, Fama và French (199γ) đã tính ph n chênh l ch c a t su t sinh l i c a doanh nghi p l n và nh làm m t

bi n s r i ro Bên c nh đó, Fama và French còn thêm bi n là chênh l ch t su t sinh l i c a doanh nghi p “giá tr ” và doanh nghi p “t ng tr ng” K t lu n này

k th a t các nghiên c u c a Rosenberg, Reid, và Lanstein (1984), Chan, Hamao và Lakonishok (1991) và c a chính Fama và French (1992) khi quan sát

l i su t k v ng c phi u và m i t ng quan v i ch s giá tr s sách so v i th

tr ng (Book to Market Equity)

Th ba, d a hoàn toàn vào vi c đánh giá ch quan c a tác gi nghiên c u

đ xác đ nh nhân t r i ro, r i c l ng ma tr n có gi i thích đ c s khác

bi t cross-sectional2, Chan, Chen và Hsieh (1985) và Chen, Roll và Ross (1986)

đã s d ng ph ng pháp này đ ch n các bi n tài chính và v mô, bao g m: l i

su t c a tài s n tài chính, chênh l ch gi a lãi su t ng n h n và dài h n, m c đ n

bù m c đ nh c a khu v c t nhân, l m phát, ch s t ng tr ng s n l ng công nghi p và t ng tiêu dùng

Các ph ng pháp ti p c n trên đã ng m th hi n vi c s d ng APT gi i thích s khác bi t cross-sectional gi a các bi n s r i ro và t su t sinh l i (return) t t h n so v i CAPM, đây là lý do khi n cho APT đã và đang đ c nghiên c u sâu r ng trên toàn th gi i

2.2 Tính u vi t c a mô hình APT so v i mô hình CAPM

Trong vi c đánh giá m i quan h l i nhu n – r i ro, CAPM và APT là hai

mô hình đ c đánh giá cao nh t hi n nay CAPM ra đ i tr c APT h n 1 th p k

do Jack Treynor đ xu t, nay đ c s d ng khá r ng rãi các n c phát tri n do

mô hình đã đ c phát tri n m t cách hoàn ch nh và nh t quán C β mô hình đ u

s d ng các y u t r i ro h th ng và không xét đ n r i ro phi h th ng, và th c

ch t CAPM là m t d ng đ c bi t c a APT khi ch xét m t nhân t r i ro là r i ro

th tr ng So v i CAPM, APT th hi n rõ nh ng u đi m sau:

 APT cho phép linh ho t s d ng nhi u bi n v mô khác nhau i u này

s t ng c ng m c đ phù h p c a mô hình ng v i đ c đi m c a t ng n n kinh

t vào nh ng giai đo n c th (Cuthbertson, 2004);

 CAPM gi đ nh (1) m t nhà đ u t ph i s h u 1 hàm th a d ng d ng toàn ph ng, (β) các l i su t ch ng khoán ph i tuân theo phân ph i chu n và (3)

m t danh m c th tr ng ph i có t t c các tài s n r i ro và đ t hi u qu variance Các gi đ nh ch t ch này t o b t l i cho nghiên c u th c nghi m, ví

mean-d , vi c t o l p m t mean-danh m c th tr ng th a mãn yêu c u là không th quan sát

đ c APT không đòi h i gi đ nh ch t ch nh trên và th c ch t đ c l a ch n trong s các bi n quan sát đ c (Brealey và các c ng s , 2006);

2 s khác bi t khi so sánh bi n kinh t vào th i đi m này v i các đ n v kinh t khác

http://www.encyclo.co.uk/define/Cross%20sectional%20variation

 CAPM mô t t i sao các ch ng khoán khác nhau có l i nhu n k v ng khác nhau, vì chúng khác nhau đ nh y v i t p h p ch ng khoán th tr ng, APT cho r ng giá cân b ng c a th tr ng s t đi u ch nh đ tri t tiêu c h i kinh doanh chênh l ch giá i u này d a trên lý thuy t kinh doanh 1 giá, v c

b n kh ng đ nh r ng m t c phi u không th đ c đ nh hai giá khác nhau trên hai th tr ng (P.Jones Charles, 237)

B sung cho nh ng quan ng i v ki m đ nh mô hình CAPM, Roll (1977)

đ a ra ph n bi n v tính đúng đ n c a các ki m đ nh cho CAPM, Fama và French (199β) đ a ra mô hình γ nhân t thay th cho CAPM

Tuy nhiên bên c nh nh ng đi m m nh trên, APT c ng b c l nh c đi m khi không xác đ nh đ c các y u t r i ro trong m i tr ng h p Vi c s d ng

t p h p các y u t v mô khác nhau có th t o nên nh ng mô hình APT khác nhau, có m c đ chính xác không nh t quán (Ranganatham, 2006)

2.3 Các nghiên c u áp d ng mô hình APT trên th gi i

Tiên phong trong vi c áp d ng mô hình đa nhân t (APT) đ đánh giá s

nh h ng c a các nhân t v mô đ n th tr ng ch ng khoán ph i k đ n Chen, Roll và Ross (1986) S d ng d li u t tháng 01/195γ đ n tháng 11/1983 c phi u th tr ng New York (NYSE), M , các tác gi đã ch ra s nh h ng có ý ngh a th ng kê c a các bi n: s n l ng công nghi p, s thay đ i c a ph n bù r i

ro, s thay đ i c a đ ng cong l i su t, c ng nh các bi n không có nh h ng đáng k đ n vi c đ nh giá nh : tiêu dùng và giá d u các n c phát tri n châu Âu nh Anh, Tây Ban Nha, Ph n Lan, an M ch, Na-uy, Th y i n, các nhà nghiên c u liên t c ki m đ nh và phát tri n mô hình APT Diacgiannis (1986) k t lu n mô hình APT ch a áp d ng đ c sàn ch ng khoán Luân ôn Hai n m sau Abeysekera and Mahajan (1988) ti p t c ki m đ nh APT nh ng k t

lu n c ng không kh quan dù phát tri n đ c s l ng các nhân t nh h ng lên

th tr ng Ti p t c ki m đ nh APT trên các th tr ng Tây Ban Nha có các báo cáo c a Rubio (1988), th tr ng ba n c Scandinavi: an M ch, Nauy, Th y

i n có Ostermark (1989) và Yli-Olli đ ng tác gi (1990), th tr ng Ph n Lan

có Yli-Olli và Virtanen (1989) V i d li u tháng t 1977 đ n 1986, Yli-Olli

(1990) đã ki m ch ng đ c có 3 nhân t thông th ng n đ nh nh h ng lên các ba n c Scandinavi trong khi Ostermark (1989) ghi nh n tính h p lý khi áp

d ng mô hình APT Ph n Lan hay Th y i n c bi t n m 1991, Martikainen

và các đ ng s đã kh ng đ nh bi n t ng s n ph m qu c dân (GNP), cung ti n, lãi

su t có nh h ng nh t đ nh lên các ch s , giá ch ng khoán c bi t giai đo n

đ u, 1977-1981, ch có 1 nhân t nh h ng đ n giá, giai đo n th hai

1982-1986, t t c các nhân t c l ng đ u nh h ng đ n th tr ng, c ng c thêm

ni m tin v APT Không d ng đó, Loflund (1992) đã ch ra t m quan tr ng c a các bi n mang tính ch t toàn c u nh nh ng thay đ i b t ng c a t giá th c hi u

d ng, l m phát và nh ng thay đ i b t ng c a ho t đ ng kinh t n c ngoài trong

t ng lai nh c u xu t kh u ch ng h n, bên c nh các bi n mang tính qu c gia

nh l m phát b t th ng, thay đ i b t ng c a lãi su t ng n h n hay c u trúc k

h n lãi su t và nh ng thay đ i b t ng c a s n l ng th c n i đ a

các th tr ng m i n i nh Pakistan, Attaullah (β001) áp d ng mô hình APT s m nh t d a trên l a ch n ng u nhiên 70 c phi u trên th sàn ch ng khoán Karachi (KSE) v i các d li u tháng t tháng 4/199γ đ n tháng 12/1998 Trong 11 bi n v mô đ c c l ng, Attaullah đã ch ra ch có các bi n là l m phát b t th ng, t giá h i đoái, cán cân th ng m i và giá d u là nguyên nhân

d n đ n r i ro h th ng, nh h ng lên giá ch ng khoán Ti p t c ki m đ nh APT, Javaid Iqbal and Aziz Haider (2005) đã ch ra các bi n v mô có nh h ng

là l m phát b t th ng và không d báo đ c, ch s th tr ng và t l c t c trên giá c phi u v i d li u t tháng 01/1997 đ n tháng 12/2003

Trên th th ng châu Á, Hamao (1988) đã k t lu n l m phát d ki n đ c trong t ng lai và thay đ i không d ki n đ c c a lãi su t có nh h ng đ n th

tr ng v n Nh t B n Phát tri n ti p mô hình APT, Hamao (1992) d báo quan

h đ ng bi n c a t l c t c trên giá c phi u, chênh l ch đ ng l i su t ng n và dài h n, và quan h ngh ch bi n c a lãi su t ng n h n và thay đ i c a lãi su t

ng n h n lên ph n l i c a t su t sinh l i th tr ng M t 1970 – 1980 trong khi nh ng nh h ng này gi m đi đáng k th tr ng Nh t B n t nh ng n m

1980 Bên c nh đó, Otsuki cùng đ ng s (1990) đã ch ra m c đ nh h ng đ n

t các bi n chu n t (quasi-money), ch s s n xu t công nghi p, giá d u, t giá

và c u trúc sai s th tr ng

Hi n nay, Vi t Nam ch a ph bi n s d ng mô hình APT trong vi c

đ nh giá tài s n v n Có nhi u lu n v n, lu n án s d ng lý thuy t APT cùng v i các lý thuy t v các công c đ nh giá khác nh mô hình CAPM c a tác gi Nguy n ình Th và các c ng s (2010), Nguy n Minh Ki u (2006), Fama-French 3 nhân t c a H Minh Phúc và các c ng s (2011), Barra c a Nguy n

Hi u M Tiên và các c ng s , i m chung c a các công trình nghiên c u khoa

h c này là khuy n ngh phát tri n, nâng cao hi u qu th tr ng và minh b ch c a thông tin tài chính đ nâng cao kh n ng v n d ng mô hình đ nh giá tài s n vào

CH NG 3 PH NG PHÁP NGHIểN C U, THU TH P S LI U 3.1 Thu th p s li u

Nhóm nghiên c u th c hi n thu th p s li u theo tháng c a các bi n v mô sau đây Vì nhóm d li u v giá c phi u c a danh m c đ u t β0 ngành (đóng vai trò là bi n ph thu c) ch có s li u t tháng 1 n m β0093 nên nhóm nghiên

le Lãi su t cho vay % Hàng tháng IFS

de Lãi su t huy đ ng % Hàng tháng IFS

lending S thay đ i hàng tháng theo

hàm ln c a lãi su t cho vay = ln ln

deposit S thay đ i hàng tháng theo

Stock index c a 20 danh m c đ u t các ngành: giáo d c, b t đ ng s n, cao su, ch ng khoán, công ngh , d u khí, d ch v , d c ph m, v t li u xây d ng,

v n t i, th y s n, th ng m i, th c ph m, thép, s n xu t kinh doanh, nh a, ngân hàng, n ng l ng, khoáng s n, xây d ng

APT ra đ i d a trên nh ng gi thuy t v m i liên h gi a các bi n s kinh

t v mô và t su t l i nhu n ch ng khoán T ph n t ng quan lý thuy t v APT,

có th th y có γ cách đ ch n bi n: (1) ch s d ng thu t toán ma tr n ph ng sai

đ l y bi n, dùng phân tích nhân t khám phá ho c phân tích nhân t c b n, (2) dùng ý ki n riêng đ ch n nhân t và l c b ng thu t toán ma tr n ph ng sai và (3) d a hoàn toàn vào đánh giá ch quan đ ch n bi n r i dùng ph ng pháp khác bi t cross-sectional đ c l ng ma tr n beta

D a trên ngu n l c c a nhóm nghiên c u và đánh giá ph bi n c a gi i khoa h c, nhóm nghiên c u s d ng ph ng pháp th β đ ch n các bi n s làm nhân t r i ro cho mô hình

Tr c h t, vi c l a ch n các ch s kinh t v mô đ c t ng h p d a trên 3 nguyên t c sau (Berry và các đ ng s , 1988):

 Nguyên t c th nh t, các nhân t ph i hoàn toàn th hi n s không tiên đoán đ c vào m i th i đi m đ u c a giai đo n

 Nguyên t c th hai, m i nhân t ph i có s c nh h ng h th ng lên

l i nhu n ch ng khoán

 Nguyên t c th ba, các nhân t ph i nh h ng lên l i nhu n k v ng,

ví d : chúng ph i có kh n ng đ đem ra đ nh giá ch ng khoán (non-zero prices)

m i th i đi m đ u giai đo n, m i nhân t ph i không th d đoán đ c

t giá tr quá kh hay t các thông tin công khai, nh th giá tr k v ng c a nhân t là 0 Nguyên t c th 2 có m c đích lo i b r i ro phi h th ng thông qua

nh ng bi n đ ng cá th c a t ng công ty, t ng doanh nghi p Nguyên t c th 3 là

hi n nhiên vì APT ch đánh giá tác đ ng c a nhân t có kh n ng tác đ ng đ n

l i nhu n k v ng c a ch ng khoán

áp ng t t c các yêu c u trên, t ng h p t nh ng nghiên c u cùng đ tài, nhóm nghiên c u đ xu t s d ng các bi n v mô sau: ch s l m phát theo tháng, m c thay đ i c a cung ti n M1, m c thay đ i l ng ti n d tr qu c gia theo tháng, m c thay đ i giá d u th gi i, m c thay đ i giá vàng th gi i, m c thay đ i lãi su t liên ngân hàng theo tháng, m c thay đ i t ng s n l ng công nghi p, m c thay đ i t giá, m c thay đ i cán cân th ng m i, t ng tr ng FDI

đ ng ký, t ng tr ng FDI đã gi i ngân, s thay đ i lãi su t cho vay, s thay đ i lãi su t huy đ ng, s thay đ i trong l i su t trái phi u chính ph th i h n 1 n m

Các bi n th a mãn các đi u ki n trên s đ c đ a vào quá trình ki m đ nh chu i d ng th i gian, ki m đ nh KMO, ki m đ nh Bartlett đ r i đ c đ a vào phân tích nhân t

V i bài nghiên c u này, nhóm nghiên c u l n l t th c hi n các ph ng pháp ki m đ nh th ng kê sau đây:

 Ki m đ nh nghi m đ n v (unit root test), s d ng ph ng pháp Levin-Lin-Chu

 Phân tích nhân t khám phá (explode factor analysis)

 K t lu n v s nh h ng c a các nhân t v mô t i th tr ng

ch ng khoán Vi t Nam d a trên mô hình APT đ c thành l p (n u có) ho c k t lu n lý do không th c hi n đ c mô hình APT t i Vi t Nam

3.2.2 Ki m đ nh Levin-Lin-Chu

M c đích c a ki m đ nh nghi m đ n v chính là vi c ki m đ nh tính d ng (hay tính cân b ng c a chu i s li u theo th i gian, stationary), nh m xác đ nh các bi n s có quan h n đ nh lâu dài v i nhau (trái v i quan h h i quy vô ngh a) Có th s d ng nhi u ph ng pháp khác nhau đ ki m tra tính d ng c a các chu i s li u theo th i gian, ch ng h n nh : Ki m đ nh Dickey Fuller (1979),

ki m đ nh Dickey Fuller b sung và ki m đ nh Phillips Person (1988)

Tuy nhiên, nh ng ph ng pháp ki m đ nh trên ch phù h p v i vi c ki m

đ nh s li u d ng chu i th i gian (time series data), k t qu thu đ c là vi c ki m

đ nh nghi m đ n v trong chu i th i gian đó V i d ng s li u b ng (time series panel data) mà nhóm nghiên c u t o l p, vi c ki m đ nh nghi m đ n v v i t ng

bi n đ c l p có th d n t i vi c có quá nhi u nghi m đ n v V i yêu c u ki m

đ nh nghi m đ n v gi a các ngành v i nhau, trong nghiên c u này, nhóm nghiên

c u đ xu t s d ng ph ng pháp ki m đ nh nghi m đ n v đ i v i d ng d li u

b ng c a Levin-Lin-Chu (2002) đ c phát tri n d a trên ph ng pháp c a Dickey Fuller (1979) N i dung c a ph ng pháp đ c khái quát nh sau:

Levin-Lin-Chu (2002) đ a ra gi đ nh:

Ho: M i chu i th i gian có ch a 1 nghi m đ n v

t i đó, đ tr đ c phép khác nhau t i m i chu i th i gian đ c l p

B1: Th c hi n ki m đ nh Dickey Fuller b sung v i m i s li u chéo (cross-section) theo công th c:

B2: Ch y 2 h i quy b tr

v i à đ tính ph n d

v i à đ tính ph n d B3: Tiêu chu n hóa các ph n d b ng vi c th c hi n

v i là sai s chu n cho m i ki m đ nh ADF

B4: Ch y h i quy g p OLS (pooled OLS)

c d li u chéo ph i có nghi m đ n v là m t đi u r t h n ch D a trên nhóm

đi u ki n c n và đi u ki n đ , nhóm nghiên c u cho r ng, n u T (th i gian) l n thì nên dùng ki m đ nh nghi m đ n v cho d li u chu i th i gian, n u T nh (ho c N (s b ng) l n) thì nên áp d ng ki m đ nh cho d ng d li u b ng ây là

lý do nhóm nghiên c u l a ch n ph ng pháp Levin-Lin-Chu thay vì ph ng pháp Dickey Fuller b sung

3.2.1 Phân tích nhân t khám phá

Phân tích nhân t khám phá (EFA) là m t ph ng pháp phân tích th ng kê

đ c s d ng đ rút g n m t t p g m nhi u bi n quan sát ph thu c l n nhau thành m t t p bi n (g i là các nhân t , factors) ít h n đ chúng có ý ngh a h n

nh ng v n ch a đ ng h u h t n i dung thông tin c a t p bi n ban đ u

EFA là m t k thu t trong phân tích nhân t có m c tiêu chung là xác đ nh các m i quan h c b n gi a các bi n đó, Norris, Megan (2009)

Ph ng pháp này bao g m hai m c đích chính:

 Khám phá c u trúc d li u lý thuy t (th ng s d ng ki m đ nh KMO

và Bartlett) N u không th a mãn 1 trong hai ki m đ nh này, không th áp d ng phân tích nhân t vào m u d li u hi n có, thay vào đó s s d ng ph ng pháp phân tích nhân t c b n (principle component analysis)

 Gi m d li u vào các t p h p nh h n nh ng mang đ c tr ng c a nhóm d li u (factors) Th ng s d ng các ph ng pháp trích (extract) nhân t

b ng các phép xoay moment tr c giao ho c phép xoay moment chéo

3.2.1.1 Ki m đ nh KMO và Bartlett

Ki m đ nh KMO ki m tra tính đ y đ c a m u (sample aquadecy) t đó

ki m tra s phù h p c a phân tích nhân t Giá tr KMO nh th hi n m i t ng quan gi a các c p c a các bi n không th gi i thích b i các bi n khác Ki m đ nh KMO đ c th a mãn khi 0.5<KMO<1, Kaiser (1977)

Ki m đ nh Bartlett nh m ki m tra m i t ng quan trong t ng th (intercorrelation) c a t t c các bi n ban đ u

Ki m đ nh Bartlett xem xét gi thuy t Ho: đ t ng quan gi a các bi n

quan sát b ng không trong t ng th N u ki m đ nh này có ý ngh a th ng kê value ≤ 0.05) thì các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th , Hair (2006)

(p-Ti n hành phân tích đ gom nhóm các y u t có m i t ng quan ch t ch

v i nhau Sau khi gom nhóm, nhóm nghiên c u ch n ra nhân t có h s t i nhân

t (factor loading) cao nh t đ a vào mô hình ki m đ nh th ng kê Fama MacBeth

Yêu c u đ i v i factor loading l n nh t ph i l n h n 0.5

3.2.1.2 Phân tích nhân t khám phá

Tr c khi ti n hành phân tích nhân t khám phá, nhóm nghiên c u c n tr

l i đ c hai câu h i sau đây:

 C n th c hi n Trích (extract) bao nhiêu nhân t t phân tích ban đ u đ

ti n hành phép xoay?

 S d ng phép xoay nào, tr c giao (orthogonal) hay chéo (olique)?

tr l i câu h i 1, nhóm nghiên c u th c hi n nghiên c u v các

ph ng pháp ch n s các nhân t th ng đ c s d ng, đ ng th i đ a ra các đánh giá c a nhóm v i t ng ph ng pháp Các ph ng pháp đó bao g m:

 Kaiser criterion

 Scree Test plot

 Parallel analysis

Kaiser criterion

M c đ nh, ph thông và đ c s d ng nhi u nh t trong các nghiên c u là

ph ng pháp Kaiser criterion (Kaiser, 1960), theo đó v i m i tr riêng (eigenvalue, l ng bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t ) có giá tr l n h n 1 đ u

đ c gi l i, nh ng giá tr eigenvalue nh h n 1 t đ ng đ c lo i b (SPSS user guide)

C s c a ph ng pháp là trong ma tr n tr ng s , m i bi n t o ra ph ng sai b ng 1, vì v y m t nhân t nên đ c gi l i khi nó có ph ng sai l n h n

ph ng sai c a m t bi n đ c l p Tuy nhiên ph n bi n d a trên nghiên c u th c nghi m v nghiên c u th ng kê c a nhi u nhà nghiên c u, trong đó có Bandalos, D.L.; Boehm-Kaufman, M.R (2008) ch ra r ng vi c tính toán có xu h ng đánh giá quá cao (overestimate) ph ng sai c a các nhân t và th ng thì các nhân t

v i tr b ng 1.01 ho c b ng 0.9 th ng b lo i b i u này kéo theo h qu là s

l ng nhân t đ c gi l i b ng Kaiser’s stopping rule th ng nhi u h n ho c ít

h n s nhân t c n thi t Ki m đ nh th c t ch ng minh là s nhân t đ c gi

l i th ng nhi u h n s nhân t c n thi t

Scree test plot

Ph ng pháp Scree test plot là ph ng pháp dùng đ th đ đánh giá Scree plot là m t bi u đ th hi n m i quan h gi a đ l n c a eigenvalue và nhân t Ph ng pháp này đ c gi i thi u l n đ u tiên b i Cattell (1966)

Các đi m trên đ th bi u th đ l n c a eigenvalue t ng ng v i t ng nhân t N i các đi m đó l i ta đ c các đo n th ng Xác đ nh đi m mà t i đó giá

tr các giá tr eigenvalue li n k không còn bi n đ ng m nh (hay nói cách khác,

đo n th ng b t d c), nhóm nghiên c u g i đi m đó là đi m Scree Sau đó, gi l i các đi m phía trên và lo i b toàn b các đi m phía d i đi m Scree Vi c xác

đ nh đi m Scree còn mang tính c m quan, tùy ý, Courtney, M G R (2013) T hình 3.1, th t khó đ ch ra s nhân t có th gi l i đ c là bao nhiêu, b i l ,

b ng c m quan, khó phân bi t đ c s khác nhau gi a s đo góc (AB;Ox) và (BC;Ox) do đó khó có th xác đ nh đi m Scree là B hay C Vi c nh n đ nh sai s

d n đ n vi c l a ch n th a ho c thi u s nhân t c n thi t

Ngu n nh: http://www.emeraldinsight.com/content_images/fig/0240290602005.png

C s c a ph ng pháp này là các nhân t c b n và có ý ngh a sau các

l n trích (extract) s chi m m t t l l n c a các bi n trong ma tr n t ng quan, trong khi đó, nh ng bi n ít có ý ngh a s chi m t tr ng nh h n Tuy nhiên, đi u không rõ ràng trong quan đi m trên chính là vi c không xác đ nh rõ ràng đi m Sree, vì không có m t đ nh ngh a, khái ni m c th và rõ ràng v vi c “b t d c”

C hai ph ng pháp trên đ u đ c ti n hành nghiên c u k l ng nh m tìm ra m t ph ng pháp chu n m c và có k t qu chính xác nh t (Browne, 1968; Cattell & Jaspers, 1967; Hakstian, Rogers, & Cattell, 1982; Linn, 1968; Tucker, Koopman & Linn, 1969) Các nghiên c u trên đây ch ra r ng, ph ng pháp

Hình 3.1: Scree plot

A

Kaiser criterion th ng gi l i quá nhi u nhân t , trong khi Scree test l i th ng

gi l i quá ít nhân t

V i nh ng lý do trên, nhóm nghiên c u đ xu t m t ph ng pháp m i trong vi c xác đ nh s nhân t : ph ng pháp Parallel analysis, Franklin, Scott B (1995) Theo nhóm nghiên c u, ph ng pháp Parallel analysis có tính chính xác, mang nhi u u đi m v t tr i h n hai ph ng pháp trên

Parallel analysis

Ph ng pháp Parallel analysis d a trên mô ph ng Monte Carlo, s d ng bánh xe Rollette đ t o l p s ki n ng u nhiên Parallel analysis đ a đ n m t cách ti p c n khác v i các cách ti p c n c a Kaiser’s stopping rule Ph ng pháp này t o ra m t m u o, có tính t ng đ ng v i m u th c, có cùng đ l n c a m u

th c, cùng s bi n nh ng l i ch a nh ng s li u ng u nhiên, sau đó s d ng m u

o này đ phân tích Eigenvalue đ c t o ra và l u l i Quy trình này đ c l p l i nhi u l n (t 50-1000 l n) nh m xác đ nh eigenvalue m i nhân t Nh ng eigenvalue này, đ c s d ng đ tính s trung bình và đ l ch chu n T s li u

s trung bình và đ l ch chu n 95% giá tr eigenvalue thu đ c (95% = s trung bình + 1.65SD) Nh ng eigenvalue này đ c đem ra so sánh v i nh ng eigenvalue c a m u th c t ng ng Các nhân t s đ c gi l i n u giá tr eigenvalue c a nó l n h n 95% giá tr mô ph ng

Hay nói cách khác ph ng pháp Parallel analysis ch ra đi m Scree chính xác trên bi u đ Scree plot i m Srcee đ c xác đ nh b i giao đi m c a đ ng

n i các eigenvalue c a m u mô hình và m u th t Sau đó ch n l y các đi m n m trên đi m Scree t ng t nh ph ng pháp Scree plot

Sau khi quy t đ nh đ c s l ng nhân t đ đ a vào phân tích nhân t , câu h i th hai c n đ c gi i quy t là: s s d ng ph ng pháp nào đ th c hi n trích các nhân t

Vi c ti n hành phân tích nhân t khám phá có th th c hi n theo nhi u

b c v i 1 trong 2 phép trích d li u: phép xoay moment tr c giao (orthogonal)

ho c phép xoay moment chéo (olique)

Phép xoay tr c giao th ng đ c s d ng v i gi đ nh là các nhân t không có s t ng quan Có 4 phép xoay moment tr c giao c b n4 Ng c l i, các phép xoay chéo th ng đ c gi đ nh r ng các nhân t là có s t ng quan

Có 15 phép xoay moment chéo5, Gorsuch (1983)

Tuy nhiên, tr c đó, Kim và Mueller (1978) l i cho r ng: “Ngay c khi các nhân t là t ng quan hay không thì không có s quá khác bi t trong b c phân tích khám phá.” Brown (2009) c ng ng h quan đi m đó khi kh ng đ nh không có s khác bi t quá nhi u v s l ng và d u gi a các nhân t trong vi c

ch n phép xoay Ông đã th c hi n 6 ph ng pháp xoay moment cho cùng m t

m u và k t qu thu đ c s l ng nhân t gi ng nhau, d u và giá tr factor loading khá t ng đ ng

Tabachnick (2007) cho r ng “Ph ng pháp xác đ nh phép xoay phù h p là

vi c th c hi n phép xoay moment chéo v i s nhân t d đ nh tr c, sau đó s

d ng b ng ma tr n t ng quan đ ki m tra m i t ng quan gi a các nhân t sau khi th c hi n phép xoay N u m i t ng quan gi a các nhân t l n h n ho c

b ng 0.32, thì s d ng phép xoay chéo, ng c l i, s d ng phép xoay tr c giao.” Tabachnick c ng khuy n cáo r ng, k t qu gi a hai phép xoay không có s khác

bi t rõ r t v s l ng bi n trong m i nhân t

M c đích c a nhóm nghiên c u trong vi c phân tích nhân t khám phá là xác đ nh s nhân t đ t đó đ a vào ch y mô hình Fama MacBeth, không th c

hi n tính toán v i factor loading, do đó, v i nh ng quan đi m c a các nhà nghiên

c u đi tr c, nhóm nghiên c u th c hi n phép xoay d a trên ph ng pháp c a Tabachnick (2007)

3.2.2 Mô hình APT

ch ng II, ph n 2.1, nhóm nghiên c u đã ch ra 3 gi đ nh c a mô hình APT, t đó rút ra k t lu n, mô hình APT có nhi u đi m t ng đ ng v i mô hình CAPM Th t v y, ph n bù r i ro cho m i tài s n đ c tính b ng ph n bù r i ro

4 equamax, orthomax, quartimax và varimax

5 binormamin, biquartimin, covarimin, direct oblimin, indirect oblimin, maxplane, oblinorm, oblimax, obliquimax, optres, orthoblique, orthotran, promax, quartimin, và tandem criteria

c a nhân t th k, 0 = Ek – E0, nhân v i đ nh y c a tài s n th I, bik V i gi

đ nh th γ, đ nh y c a nhân t có th đ c xem nh beta trong mô hình CAPM, bik=[Cov(Ei,Ek)]/Var(Ek) Do đó, ph ng pháp đ c phát tri n b i Fama MacBeth (197γ) đ ki m đ nh tính hi u l c c a mô hình CAPM có th đ c dùng đ ki m đ nh tính hi u l c c a mô hình APT

3.2.2.1 Ph ng pháp Fama MacBeth hai b c

T ng quát, ph ng pháp Fama MacBeth bao g m hai b c ch y h i quy

l n l t v i time series và cross-sectional Do đó, đ i t ng c a ph ng pháp này là d li u d ng b ng theo th i gian (time series panel data)

N m 197γ, Eugene Fama và J MacBeth công b m t ph ng pháp đ

ki m ch ng mô hình CAPM Tác gi thành l p 20 danh m c đ u t v i d li u t

n m 19γ5 đ n n m 1968 đ c l ng h s Sau đó, tác gi ti p t c ch y h i quy m t l n n a đ ki m đ nh ph ng trình

theo d li u chéo cho t ng tháng, qua đó theo dõi s thay đ i c a các tham s theo th i gian

Ph ng trình này cho phép ki m đ nh m t lo t các gi thi t c a CAPM, bao g m:

 E(y3t) = 0 hay là r i ro ph n bù không có nh h ng đ n l i su t

 E(y2t) = 0 hay là đ ng ch ng khoán th tr ng là đ ng tuy n tính

 E(y1t) > 0 hay là t n t i giá tr d ng c a r i ro trong th tr ng v n Fama và MacBeth đã ch ng minh r ng ph n bù c a h i quy r i ro - lãi

su t và các đ c tính "trò ch i công b ng" quan sát đ c c a các h s phù h p

v i "th tr ng v n hi u qu ", Fama MacBeth (1973)

Ph ng pháp này đã đ c r t nhi u các nhà nghiên c u nh Roll và Ross (1980), Chen (1983), Cho, Elton và Gruber (1984),Chen, Roll và Ross (1986), Burmeister và McElroy (1987, 1988) s d ng đ c l ng ph n b r i ro c a các nhân t r i ro khi ki m đ nh mô hình APT D i đây, nhóm nghiên c u trình