(LUẬN văn THẠC sĩ) áp dụng mô hình fama french 3 nhân tố đánh giá các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh giai đoạn 2013 2018

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN TÀI LIỆU

Cơ sở lý thuyết

Trong đầu tư, lợi nhuận là ưu tiên hàng đầu, tiếp theo là giảm thiểu rủi ro Tuy nhiên, luôn có sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro Nhà đầu tư thường sử dụng tỷ suất sinh lợi để đánh giá khả năng sinh lời của vốn đầu tư Một số khái niệm quan trọng được trích dẫn từ nghiên cứu trước của Nguyễn Minh Kiều (2009) liên quan đến vấn đề này.

- Lợi nhuận: là phần thu nhập hay số tiền kiếm đƣợc từ khoản đầu tƣ.

Lợi nhuận đầu tư đến từ hai nguồn chính: thứ nhất là cổ tức nhận được từ cổ phiếu, và thứ hai là lợi vốn, tức là lợi tức từ việc tăng giá của chứng khoán.

Lợi nhuận thực (R) được xác định dựa trên cổ tức (D t) và giá cổ phiếu tại thời điểm t (P t) so với giá cổ phiếu ở thời điểm trước đó (P t -1) Khi cổ tức và giá cổ phiếu phản ánh giá trị thực tế, chúng ta có lợi nhuận thực Ngược lại, nếu sử dụng dữ liệu kỳ vọng cho cổ tức và giá cổ phiếu, chúng ta sẽ tính toán được lợi nhuận kỳ vọng.

Tỷ suất sinh lợi là chỉ số thể hiện lợi nhuận từ một đồng vốn đầu tư, được tính bằng tỷ lệ phần trăm giữa lợi nhuận thu được và giá trị khoản đầu tư ban đầu Chỉ số này thường được tính toán theo các kỳ hạn khác nhau như 1 tháng, 1 quý hoặc 1 năm.

Rủi ro được định nghĩa một cách phong phú và đa dạng, nhưng có thể được phân chia thành hai trường phái lớn: trường phái truyền thống và trường phái hiện đại.

Theo quan điểm truyền thống, rủi ro được định nghĩa là những thiệt hại, mất mát, và các yếu tố liên quan đến nguy hiểm có thể ảnh hưởng đến con người Đối với doanh nghiệp, rủi ro thể hiện qua sự tổn thất về tài sản hoặc sự giảm sút lợi nhuận thực tế so với dự kiến Ngoài ra, rủi ro còn được hiểu là những bất trắc ngoài ý muốn xảy ra trong quá trình kinh doanh, sản xuất, ảnh hưởng tiêu cực đến sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp.

Theo trường phái hiện đại, rủi ro được định nghĩa là sự không chắc chắn có thể đo lường, chứa đựng cả khía cạnh tích cực lẫn tiêu cực Rủi ro không chỉ gây ra tổn thất mà còn mở ra cơ hội và lợi ích cho con người Cụ thể, rủi ro thể hiện qua sự sai lệch giữa tỷ suất sinh lời thực tế và tỷ suất sinh lời kỳ vọng.

Phần thưởng hay phần bù (premium) là lợi tức thu được từ việc bán hàng hóa, dịch vụ, cổ phiếu, trái phiếu, hoặc ngoại tệ với giá cao hơn giá mua Để đạt được lợi nhuận từ các giao dịch này, nhà đầu tư phải chấp nhận rủi ro, vì vậy lợi nhuận được xem như “phần thưởng” cho sự mạo hiểm, tức là sự sẵn sàng chấp nhận rủi ro mất vốn hoặc lỗ vốn.

Lãi suất phi rủi ro được xác định qua lãi suất trên tín phiếu và trái phiếu kho bạc, đóng vai trò quan trọng cho các nhà đầu tư trong lĩnh vực phái sinh khi giao dịch với các tổ chức tài chính (Nguyễn Văn Ngọc, 2006).

MKT, hay còn gọi là lợi nhuận thị trường vượt trội, được tính bằng công thức MKT = (R m – R f), trong đó R m là suất sinh lợi danh mục thị trường và R f là suất sinh lợi phi rủi ro Chênh lệch này phản ánh mức độ lợi nhuận mà nhà đầu tư có thể thu được từ thị trường so với một khoản đầu tư không có rủi ro (Nguồn: Nguyễn Thị Thúy Nhi, 2016)

SMB (Small Minus Big) là chỉ số đo lường sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của các cổ phiếu nhỏ và các cổ phiếu lớn, phản ánh ảnh hưởng của quy mô công ty đến hiệu suất đầu tư Theo Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016), chỉ số này giúp nhà đầu tư nhận diện cơ hội sinh lợi từ các cổ phiếu có quy mô nhỏ hơn.

HML (High minus Low) là chỉ số đo lường giá trị sổ sách so với giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu, được xác định bằng cách tính chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của các cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cao và các cổ phiếu có tỷ số này thấp (theo Nguyễn Thị Thúy Nhi, 2016)

- Về danh mục đầu tƣ:

Nhà đầu tư thường không dồn toàn bộ tài sản vào một loại tài sản duy nhất mà thay vào đó, họ xây dựng danh mục đầu tư (DMĐT) bao gồm nhiều loại tài sản khác nhau DMĐT được coi là sự kết hợp của hai hoặc nhiều loại tài sản hoặc chứng khoán trong quá trình đầu tư (Nguyễn Minh Kiều, 2009).

Theo Nguyễn Văn Ngọc (2006), nhà đầu tư nên mua nhiều loại chứng khoán tài chính để phân tán rủi ro và tìm kiếm sự kết hợp giữa các chứng khoán với lợi tức ngắn hạn cao và tiềm năng tăng giá dài hạn Lý thuyết về đa dạng hóa danh mục đầu tư (DMĐT) do Harry Markowitz giới thiệu vào những năm 1950 khuyến cáo nhà đầu tư không nên "để tất cả trứng vào một giỏ" Việc đa dạng hóa DMĐT giúp giảm rủi ro từ thị trường và tác động lên lãi suất kỳ vọng của các khoản đầu tư.

DMĐT hiệu quả là danh mục đầu tư có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao nhất với mức rủi ro thấp nhất mà nhà đầu tư có thể chấp nhận Để thiết lập một DMĐT hiệu quả, nhà đầu tư cần cân nhắc nhiều yếu tố như mục tiêu đầu tư, mức độ rủi ro chấp nhận, kiến thức về lĩnh vực đầu tư, và thời điểm mua bán hợp lý.

2.1.2 Lý thuyết về danh mục đầu tƣ

Tổng quan các nghiên cứu trước

2.2.1 Các nghiên cứu ngoài nước

Nima Billou (2004) đã kiểm định mô hình CAPM và mô hình Fama-French 3 nhân tố, cho thấy Fama-French hiệu quả hơn CAPM Nghiên cứu dựa trên dữ liệu từ 3 sàn chứng khoán lớn của Mỹ: NYSE, AMEX và NASDAQ, với thời gian từ 07/1963 đến 12/2003, cho thấy độ tin cậy của Fama-French đạt 95% và R² là 89%, trong khi CAPM chỉ đạt 72% Khi mở rộng mẫu nghiên cứu từ 07/1926 đến 12/2003, R² của Fama-French và CAPM lần lượt là 88% và 77% Nghiên cứu áp dụng phương pháp phân loại 5 x 5.

(theo size-BE/ME) tạo thành 6 DMĐT Kết quả nghiên cứu của Connor và Sehgal

Nghiên cứu năm 2001 chỉ ra rằng, trong thị trường Ấn Độ, các yếu tố MKT và SMB có ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất sinh lợi, trong khi biến HML lại có mối tương quan tiêu cực với tỷ suất sinh lợi.

Nghiên cứu của Faff (2001) về thị trường chứng khoán Úc, sử dụng dữ liệu từ năm 1991 đến tháng 4 năm 1999, đã kiểm định tính phù hợp của mô hình Fama-French 3 nhân tố và cho thấy mô hình này hoàn toàn phù hợp Tuy nhiên, yếu tố quy mô công ty lại có ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ suất sinh lời, trái với kỳ vọng ban đầu Faff (2001) cũng nhận định rằng kết quả nghiên cứu của mình tương đồng với các nghiên cứu trên các thị trường khác.

Nghiên cứu của Elhaj Walid và Elhaj Ahlem (2007) về thị trường chứng khoán Nhật Bản từ 01/2002 đến 09/2007 cho thấy mô hình 3 nhân tố của Fama-French hoạt động hiệu quả hơn mô hình CAPM, với R² lần lượt là 78.2% và 70.5% Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng quy mô công ty và tỷ suất sinh lời của cổ phiếu có mối quan hệ nghịch biến, trong khi nhân tố giá trị có mối tương quan đồng biến với tỷ suất sinh lời.

Wang và Gou (2014) đã thực hiện nghiên cứu thực nghiệm về mô hình Fama-French 3 nhân tố và mô hình CAMP trên thị trường chứng khoán Trung Quốc từ tháng 1/2004 đến tháng 12/2013 Kết quả cho thấy mô hình Fama-French 3 nhân tố giải thích sự thay đổi lợi nhuận hồi quy tốt hơn với R² đạt 58%, trong khi mô hình CAMP chỉ đạt 12% Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng biến lợi nhuận thị trường vượt trội (MKT hay Rm-Rf) và nhân tố quy mô có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi, trong khi biến phần bù giá trị lại có mối tương quan ngược chiều với tỷ suất sinh lợi.

Nghiên cứu của Connor và Sehgal (2001) chỉ ra rằng tại thị trường Ấn Độ, mô hình Fama-French thể hiện hiệu quả vượt trội so với CAPM Hai tác giả đã phân tích tỷ suất sinh lời của 364 cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 06/1989.

Vào tháng 3 năm 1999, mô hình Fama-French đạt được R² là 22%, vượt trội hơn so với mô hình CAPM Nghiên cứu áp dụng phương pháp phân loại 2 x 3 dựa trên kích thước và BE/ME, tạo ra 6 danh mục đầu tư Kết quả từ nghiên cứu của Connor và Sehgal (2001) cho thấy tại thị trường Ấn Độ, các yếu tố MKT và SMB có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi, trong khi yếu tố HML lại có mối tương quan tiêu cực với tỷ suất sinh lợi.

Bahl (2006) đã thực hiện một nghiên cứu so sánh hai mô hình Fama - French 3 nhân tố và CAMP trên dữ liệu của 79 công ty niêm yết trong chỉ số BSE-100 của thị trường chứng khoán Ấn Độ, từ tháng 6/2001 đến tháng 6/2006 Nghiên cứu sử dụng phân loại 2 x 3 (theo kích thước-BE/ME) để tạo ra 6 danh mục đầu tư Kết quả cho thấy mô hình FF 3 nhân tố với R² đạt 87% giải thích tốt hơn cho lợi nhuận cổ phiếu so với mô hình CAMP có R² chỉ 76% Nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng yếu tố SMB có mối tương quan thuận với tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu công ty nhỏ và tương quan nghịch với các cổ phiếu công ty lớn Trong khi đó, nhân tố HML có mối tương quan nghịch với các cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp và tương quan thuận với các cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao.

Nghiên cứu của Erslan (2013) áp dụng mô hình 3 nhân tố Fama-French trên Sở giao dịch chứng khoán Istanbul, sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lời hàng tháng của cổ phiếu từ năm 2003 đến 2010 Kết quả cho thấy, cổ phiếu có quy mô lớn có tỷ suất sinh lời cao hơn so với cổ phiếu nhỏ, và danh mục cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp mang lại tỷ suất sinh lời cao hơn so với danh mục có tỷ số BE/ME cao Tác giả đã phân chia cổ phiếu thành 9 danh mục dựa trên quy mô và tỷ số BE/ME, phát hiện rằng quy mô công ty không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của danh mục lớn nhưng có tác động đến danh mục nhỏ và vừa Tỷ số BE/ME được xác định là yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu có BE/ME cao Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mô hình 3 nhân tố Fama-French mang lại hiệu quả và độ chính xác cao hơn mô hình CAPM, đồng thời phát hiện mối quan hệ nghịch biến và đồng biến giữa giá trị công ty và quy mô công ty đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu.

Bảng 2 1: Tổng hợp các nghiên cứu nước ngoài Tác giả Quốc gia Thời gian

SMB (+) với cổ phiếu quy mô nhỏ SMB (-) với cổ phiếu quy mô lớn HML(+) với cổ phiếu có BE/ME cao

HML(-) với cổ phiếu có BE/ME thấp

SMB (+) với cổ phiếu quy mô nhỏ SMB (-) với cổ phiếu quy mô lớn

Tác giả Quốc gia Thời gian

Bahl Ấn Độ 6/2001 đến tháng 6/2006

SMB (+) với cổ phiếu quy mô nhỏ SMB (-) với cổ phiếu quy mô lớn

HML (+) với cổ phiếu có BE/ME cao

HML(-) với cổ phiếu có BE/ME thấp

Mô hình FF3 Phân loại 3x3

2.2.2 Tổng quan các nghiên cứu trong nước

Nhiều nghiên cứu trong nước đã áp dụng mô hình 3 nhân tố Fama-French để phân tích ảnh hưởng đến sự biến động của mức sinh lời kỳ vọng trên thị trường chứng khoán Việt Nam qua các giai đoạn khác nhau.

Hằng và Hiệp (2012) đã tiến hành nghiên cứu kiểm định mô hình Fama – French 3 nhân tố trên các cổ phiếu niêm yết tại sàn HOSE từ tháng 7/2007 đến tháng 6/2012 Kết quả cho thấy ba nhân tố trong mô hình có ảnh hưởng đáng kể đến biến động tỷ suất sinh lợi của các DMĐT, với mức độ giải thích đạt 75% Nhân tố lợi nhuận thị trường (MKT) có mối quan hệ thuận với tỷ suất sinh lợi DMĐT, trong khi cổ phiếu có quy mô nhỏ (SMB) lại có tỷ suất sinh lợi cao hơn so với cổ phiếu lớn Ngoài ra, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML) có mối quan hệ nghịch với tỷ suất sinh lợi DMĐT, nhưng không có ý nghĩa thống kê rõ ràng.

Nghiên cứu của Nguyên và Phước (2012) sử dụng dữ liệu từ các công ty chứng khoán niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn từ tháng 1/2009 đến tháng 12/2011, áp dụng các mô hình CAMP, Carhart và Fama – French 3 nhân tố Nghiên cứu đã mở rộng mô hình Carhart bằng cách thêm các nhân tố phần bù ROE, EPS/P và doanh thu Kết quả cho thấy mô hình Fama – French 3 nhân tố với R² đạt 76,4% giải thích tốt hơn mô hình CAMP với R² 74,1% Mô hình Carhart mở rộng có R² hiệu chỉnh cao nhất là 77,6% Các hệ số hồi quy của các nhân tố đều có ý nghĩa thống kê, trong đó phần bù rủi ro thị trường MKT, phần bù quy mô SMB và phần bù giá trị công ty HML có tương quan thuận với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, trong khi phần bù ROE có tương quan nghịch, còn phần bù EPS/P và doanh thu có tương quan thuận với suất sinh lợi cổ phiếu.

Nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong và cộng sự (2014) về mô hình 4 yếu tố trong TTCK Việt Nam giai đoạn 2007 – 2011 chỉ ra rằng bốn yếu tố quan trọng bao gồm quy mô công ty, thị trường, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và độ thanh khoản Kết quả cho thấy mô hình này có hệ số R² điều chỉnh cao hơn so với mô hình CAPM Hơn nữa, việc kết hợp thêm yếu tố độ thanh khoản vào mô hình 3 yếu tố cũng cho thấy hệ số R² điều chỉnh cao hơn so với CAPM Điều này chứng tỏ rằng việc bổ sung các yếu tố khác vào mô hình CAPM truyền thống giúp giải thích tốt hơn sự biến động của lợi nhuận kỳ vọng.

Nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang (2014) áp dụng mô hình 3 nhân tố Fama-French cho thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy cả ba yếu tố SMB, phần bù rủi ro thị trường MKT và HML đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Ba yếu tố này đều có mối tương quan tích cực với mức sinh lời của các cổ phiếu trong phạm vi nghiên cứu.

Nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008) đã thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm về thị trường chứng khoán Việt Nam, sử dụng dữ liệu từ 01/01/2005 đến 26/03/2008 cho các công ty niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM Kết quả cho thấy ba yếu tố thị trường, quy mô và BE/ME (yếu tố giá trị) ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu niêm yết, với R² hiệu chỉnh đạt 86,8%, cao hơn R² CAMP là 62,5% Cổ phiếu có quy mô nhỏ mang lại tỷ suất sinh lời cao hơn so với cổ phiếu quy mô lớn, trong khi biến BE/ME lại có mối tương quan ngược chiều với tỷ suất sinh lợi, điều này trái ngược với một số nghiên cứu ở thị trường nước ngoài.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Hình 2 1: Quy trình nghiên cứu

Nguồn : Tổng hợp của Đặng Minh Nhật, 2019

Quy trình nghiên cứu thể hiện ở hình 2.1 được tiến hành qua các bước như sau:

 Xác định vấn đề nghiên cứu :

Nghiên cứu mô hình Fama-French 3 nhân tố nhằm phân tích mối quan hệ và mức độ tác động của ba nhân tố chính đến tỷ suất sinh lợi của danh mục cổ phiếu Ba nhân tố này bao gồm: phần bù thị trường, quy mô công ty, và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường.

- Phân loại 6 danh mục chứng khoán theo kiểu 2x3 theo size –BE/ME

 Chọn mẫu nghiên cứu: Chọn mẫu gồm những công ty có mã chứng khoán niêm yết trên sàn HOSE Mẫu nghiên cứu gồm 294 công ty từ năm 2013 đến 2018

 Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu thứ cấp trong thời gian từ năm 2013 đến

Phân tích số liệu và thực hiện mô hình hồi quy OLS là bước quan trọng trong nghiên cứu Quy trình này bao gồm việc kiểm định giả thuyết và xác định các khuyết tật có thể xảy ra trong mô hình hồi quy Để đảm bảo độ chính xác của kết quả, cần thực hiện các bước kiểm định khuyết tật và áp dụng các biện pháp khắc phục phù hợp.

 Kết luận và báo cáo kết quả nghiên cứu;

 Phân tích và thảo luận kết quả hồi quy

Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, bài viết đề xuất các chính sách nhằm xác định những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận của cổ phiếu Những gợi ý này sẽ hỗ trợ nhà đầu tư và các nhà môi giới chứng khoán trong việc đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn.

Mô hình và các giả thiết nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, chúng tôi dựa trên lý thuyết của mô hình CAPM và mô hình Fama-French để đánh giá mối tương quan giữa ba nhân tố chính ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời Các nhân tố này bao gồm nhân tố rủi ro thị trường [(E(R M ) – R f ], nhân tố quy mô công ty (SMB) và nhân tố giá trị công ty (HML) Sự lựa chọn các nhân tố này được thực hiện dựa trên quan điểm cá nhân của người nghiên cứu, kết hợp với kết quả từ các nghiên cứu trước và dữ liệu thu thập được.

Mô hình nghiên cứu đề xuất nhƣ sau:

E(R i ) - R f =c + β i (E(R m ) – Rf) + siSMB + h i HML + ɛ Trong đó:

- E(R i ): Mức lợi nhuận kỳ vọng cho danh mục i

- R f Mức lợi nhuận không rủi ro

- E(R m ): Mức lợi nhuận kỳ vọng của toàn bộ thị trường

- E(R m ) – R f : Phần bù rủi ro thị trường

- SMB: Bình quân chênh lệch giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty nhỏ so với lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty lớn

HML cho thấy rằng lợi nhuận bình quân của các công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao thường vượt trội hơn so với các công ty có tỷ số này thấp Điều này chỉ ra mối liên hệ tích cực giữa giá trị sổ sách và hiệu suất lợi nhuận của danh mục cổ phiếu.

- β i : Hệ số hồi quy cho nhân tố thị trường

- s i : Hệ số hồi quy cho nhân tố SMB

- h i : Hệ số hồi quy cho nhân tố HML

Các giả thiết nghiên cứu bao gồm:

- β i tương quan thuận giữa yếu tố thị tường và tổng phần bù rủi ro của cổ phiếu

- s i tương quan thuận biến giữa yếu tố công ty và tổng phần bù rủi ro cổ phiếu

- h i tương quan thuận giữa yếu tố giá trị công ty và tổng phần bù rủi ro cổ phiếu

Cơ sở số liệu thu thập

Dữ liệu phục vụ cho mô hình Fama-French 3 nhân tố trong nghiên cứu được thu thập từ các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE trong khoảng thời gian từ ngày 01 tháng 01 năm 2013 đến ngày 31 tháng 12 năm 2018 Các số liệu này được cập nhật theo từng tháng và có sẵn trên website www.hsx.vn.

Giá trị sổ sách của các công ty trong nghiên cứu này được xác định từ giá trị vốn sở hữu theo báo cáo tài chính Giá trị vốn hóa thị trường của các công ty được tính toán dựa trên số lượng cổ phiếu đang lưu hành và giá thị trường của mỗi cổ phiếu vào thời điểm cuối năm từ 2013 đến 2018.

Tác giả đã sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm trong giai đoạn 2013 - 2018 để phục vụ cho nghiên cứu Để thu thập dữ liệu, tác giả đã lấy lãi suất trái phiếu từ các phiên đấu thầu được công bố trên trang web của Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) cùng với nhiều trang web quốc tế uy tín.

Xử lý và phân tích dữ liệu

Nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng, sử dụng Excel để tổng hợp và tính toán dữ liệu từ các công ty trong mẫu nghiên cứu, bao gồm tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quy mô công ty và giá thị trường hàng tháng Các dữ liệu được phân chia theo cách phân loại đã trình bày và tính toán các nhân tố theo công thức trong mô hình nghiên cứu Phương pháp hồi quy OLS được sử dụng, cùng với phần mềm Stata để kiểm tra đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan, sau đó thực hiện hồi quy Kết quả nghiên cứu được tổng hợp và phân tích theo từng nhân tố cho từng phân loại, từ đó rút ra kết luận về tác động của các yếu tố đến tỷ suất sinh lợi.

3.4.1 Cách tính tỷ suất sinh lời

Để xác định mối tương quan giữa các nhân tố phần bù rủi ro thị trường E(R m ) – R f, quy mô công ty (SMB) và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML), tác giả đã quyết định sử dụng ba biến này Trước khi tiến hành chạy hồi quy, việc tìm kiếm và xác định giá trị của E(R m ) – R f, SMB và HML là điều cần thiết.

- Tỷ suất sinh lợi của danh mục R i

P t: Giá đóng cửa cổ phiếu tại tháng t

P t-1 : Giá đóng của cổ phiếu tại tháng t-1

- Phần bù rủi ro thị trường E(R m ) – R f

Lợi nhuận phi rủi ro, được xác định qua lãi suất trái phiếu chính phủ, là một yếu tố quan trọng trong các nghiên cứu tài chính Dữ liệu lãi suất thường được tính toán theo tháng, nhưng việc chọn kỳ hạn trái phiếu (1, 5 hay 10 năm) có thể khác nhau giữa các nghiên cứu Ví dụ, Nguyễn Anh Phong và Trần Viết Hoàng (2012) sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ 1 năm, trong khi Huỳnh Ngọc Minh Tâm (2017) chọn lãi suất tín phiếu kho bạc Việt Nam công bố hàng tháng, và Trương Đông Lộc cùng Dương Thị Hoàng Trang (2014) lại áp dụng lãi suất trái phiếu chính phủ 5 năm.

Theo quan điểm cá nhân, có thể lựa chọn trái phiếu chính phủ có kỳ hạn từ 5 năm trở xuống hoặc tín phiếu kho bạc, vì chúng được coi là trái phiếu ngắn hạn Kỳ hạn ngắn giúp giảm thiểu tác động của lạm phát so với trái phiếu có kỳ hạn trung và dài hạn Do đó, luận văn này sẽ sử dụng lãi suất của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm.

Có 2 phương pháp có thể lấy số liệu :

Để tìm hiểu về lãi suất trái phiếu niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán HNX, bạn có thể truy cập trang web www.hnx.vn Tại đây, vào mục trái phiếu và thống kê giao dịch theo năm, bạn có thể tải về các báo cáo liên quan đến lãi suất của trái phiếu, được phân loại theo kỳ hạn Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các báo cáo này chỉ cung cấp khoảng lãi suất mà không có lãi suất cụ thể.

Phương pháp chính được áp dụng trong luận văn này là sử dụng dữ liệu từ trang web www.investing.com, thuộc tập đoàn Fusion Media (Mỹ), nổi bật như một trong những nguồn thông tin tài chính uy tín.

“Markets – Bonds – world Government bonds” sẽ có dữ liệu với dạng excel của lãi suất trái phiếu chính phủ Việt Nam kỳ hạn từ 1 năm đến 10 năm theo tháng

Biến đổi dữ liệu lãi suất trái phiếu chính phủ Việt Nam kỳ hạn 1 năm thành lãi suất 1 tháng theo công thức

Tỷ suất sinh lợi thị trường (Rm) thường được xác định qua chỉ số thị trường nơi cổ phiếu được niêm yết Nghiên cứu này tập trung vào cổ phiếu niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HoSE), do đó, tác giả đã lựa chọn chỉ số VN-Index làm đại diện.

R m : Mức sinh lời của chỉ số VN-Index

VN-Index là chỉ số phản ánh sự biến động giá của tất cả cổ phiếu niêm yết và giao dịch trên sàn HOSE, do đó nó được coi như một danh mục tổng hợp của tất cả các cổ phiếu trên sàn này, tương tự như một danh mục thị trường.

Hiện nay, nhiều trang web uy tín tại Việt Nam cung cấp dữ liệu chỉ số VN-Index, trong đó có www.cophieu68.vn Tại mục “dịch vụ dữ liệu” của trang web này, người dùng có thể tải dữ liệu VN-Index dưới dạng excel, nhưng cần phải đăng ký thành viên và chỉ có thể tải sau 15 giờ hàng ngày Lưu ý rằng dữ liệu được cung cấp theo tháng, vì vậy chỉ giữ lại giá trị của ngày cuối cùng mỗi tháng.

Ta có công thức tính nhƣ sau:

R VN-Index =(VN-Index t – VN-Index t-1 )/ VN-Index t-1

Khi đánh giá mức sinh lời của chỉ số VN-Index cũng như chỉ số SMB và HLM, cần lưu ý rằng việc tính toán được thực hiện theo một công thức nhất định.

Việc sử dụng ln trong công thức đầu tư là cần thiết vì nhiều chiến lược liên quan đến quyền chọn thường tạo ra phân phối tỷ suất lợi nhuận không chuẩn Theo Tôn Tích Quý (2016), giả định rằng cả lợi nhuận đơn và lợi nhuận kép liên tục theo phân phối chuẩn là không chính xác, vì điều này sẽ dẫn đến lợi nhuận đơn theo phân phối logarit chuẩn Do đó, khi sử dụng tỷ lệ, chúng ta thực chất đang áp dụng lợi nhuận đơn, và việc tính toán theo ln sẽ phản ánh đúng phân phối logarit chuẩn.

Theo các lý thuyết tài chính đã đề cập, mức sinh lời của một cổ phiếu được cấu thành từ bốn yếu tố chính.

Tổng mức sinh lời = Cổ tức (trái tức) + giá trị thưởng (tiền/cổ phiếu) + giá trị quyền mua cổ phiếu khi phát hành thêm + chênh lệch giá vốn

Thị trường chứng khoán tự động điều chỉnh giá khi có chia cổ tức hoặc thưởng, nhằm tránh cung cầu giả tạo Giá trị chứng khoán trước và sau khi chia cổ tức hoặc thưởng tương đương nhau, với giá thị trường giảm đúng bằng phần cổ tức hoặc thưởng nhận được Nếu giá thị trường sau khi chia tăng trở lại bằng giá trước khi chia, nhà đầu tư sẽ nhận đầy đủ cổ tức hoặc thưởng Dữ liệu trên các trang web đã được điều chỉnh theo cổ tức, cho thấy giá thị trường phản ánh đúng mức cổ tức và thưởng Tính toán theo hệ số sẽ thể hiện ba thành phần: cổ tức, thưởng và chênh lệch giá vốn Trong luận văn này, giả sử giá trị quyền mua cổ phiếu khi phát hành thêm bằng 0 cho mọi trường hợp.

3.4.2 Cách tính các biến (SMB, HML)

Nhân tố quy mô công ty (SMB) và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML) được xác định thông qua việc phân loại cổ phiếu quan sát thành 6 danh mục khác nhau.

Sắp xếp các cổ phiếu trong danh sách quan sát theo giá trị thị trường (ME) hàng tháng, từ thấp đến cao cho mỗi tháng Giá trị ME được tính toán dựa trên giá trị thị trường của từng cổ phiếu.

ME = (Số lượng cổ phiếu lưu hành của năm T – 1) x (giá thị trường của cổ phiếu tại ngày kết thúc của tháng)

Phương pháp phân tích dữ liệu

Nghiên cứu áp dụng ma trận tương quan để phân tích và xác định mối quan hệ giữa các yếu tố trong mô hình Fama-French ba nhân tố.

Việc làm rõ mối quan hệ tương quan giữa biến phụ thuộc [E(R i ) –Rf] và các biến độc lập [E(Rm) – R f ], SMB, HML là rất quan trọng Đồng thời, cần xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập, vì những mối tương quan này có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả phân tích hồi quy.

3.5.2 Phân tích hồi quy tuyến tính (Linear regression)

Phân tích hồi quy được thực hiện cho từng DMĐT bằng phương pháp bình phương bé nhất thông thường (Ordinary Least Square) Tác giả đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố bằng cách đưa từng biến có ý nghĩa vào mô hình và loại bỏ những biến không có ý nghĩa Phương pháp này giúp dễ dàng đánh giá ảnh hưởng của từng nhân tố lên mô hình, tránh việc đưa 3 nhân tố vào cùng một lúc, điều này có thể gây khó khăn trong việc phân tích.

3.5.3 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

Khi các biến giải thích có mối quan hệ cộng tuyến, suy diễn thống kê sẽ trở nên không ổn định, đặc biệt trong trường hợp có cộng tuyến gần hoàn hảo (Gujarati, 2011) Do đó, việc kiểm định để phát hiện đa cộng tuyến là cần thiết và có thể dựa vào nhiều phương pháp khác nhau.

Để xác định đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy, bạn có thể dựa vào hệ số phóng đại phương sai (VIF) Nếu VIF lớn hơn 2, điều này cho thấy có dấu hiệu đa cộng tuyến, điều này không mong muốn Khi VIF vượt quá 10, bạn có thể chắc chắn rằng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra Ngược lại, nếu VIF nhỏ hơn 2, thì không có dấu hiệu của đa cộng tuyến.

Giá trị Tolerance có thể được tính bằng công thức Tolerance = 1/VIF Nếu hệ số Tolerance nhỏ hơn 0,5, điều này cho thấy có dấu hiệu đa cộng tuyến, điều mà chúng ta không mong muốn Đặc biệt, nếu giá trị Tolerance nhỏ hơn 0,1, thì chắc chắn sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

Cách 2 để nhận dạng multicollinearity là thông qua hệ số tương quan, nhằm xác định sự tồn tại của tương quan tuyến tính mạnh giữa các biến độc lập Để thực hiện, cần xây dựng ma trận hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập và quan sát độ mạnh của các tương quan này Ngoài ra, có thể xem xét kết quả hồi quy, với R² cao (trên 0,8) và thống kê t thấp Tuy nhiên, phương pháp này ít được sử dụng do tính chủ quan cao hơn so với phương pháp thứ nhất.

3.5.4 Kiểm định tự tương quan các phần dư

Hiện tượng tự tương quan là một vấn đề phổ biến trong phân tích hồi quy chuỗi thời gian, đòi hỏi chúng ta cần xác định sự tồn tại của nó trong từng ứng dụng cụ thể Nếu tự tương quan xuất hiện, cần thực hiện các biện pháp điều chỉnh hoặc tìm kiếm các phương pháp ước lượng thay thế để đạt được các ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất Để kiểm định tự tương quan, có thể sử dụng một số phương pháp như phương pháp đồ thị, kiểm định Durbin-Watson, và kiểm định Breusch-Godfrey (Gujarati, 2011).

Chương hai đã xác định các bước thực hiện nghiên cứu, sử dụng mô hình 3 nhân tố Fama - French với ba thành phần chính: phần bù rủi ro thị trường, phần bù rủi ro giá trị và phần bù rủi ro quy mô Phương pháp nghiên cứu định lượng được phác thảo rõ ràng, bao gồm các bước chọn mẫu, thu thập và xử lý số liệu, cũng như thực hiện mô hình hồi quy và phân loại DMĐT.

Giới thiệu về thực trạng sàn giao dịch chứng khoán Tp HCM

4.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển

Ngày 11/07/1998, Thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức ra đời theo Nghị định số 48/CP về Chứng khoán và Thị trường chứng khoán Cùng ngày, Thủ tướng Chính phủ đã ký Quyết định số 127/1998/QĐ-TTg để thành lập Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh.

Ngày 28/07/2000, Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP.HCM đã tổ chức phiên giao dịch đầu tiên Sau 7 năm, từ chỉ hai, ba doanh nghiệp niêm yết ban đầu, đến tháng 08/2007, số lượng doanh nghiệp niêm yết đã tăng lên 111, cùng với 55 công ty chứng khoán thành viên, 18 công ty quản lý quỹ và 61 tổ chức lưu ký Cấu trúc thị trường đã trở nên rõ ràng và chuyên biệt hơn, đặc biệt với sự ra đời của Trung tâm Lưu ký Chứng khoán Việt Nam vào năm 2005.

Vào ngày 11/05/2007, Thủ tướng Chính phủ đã ký quyết định số 599/QĐ chuyển Trung Tâm thành Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), hoạt động theo mô hình Công ty TNHH Một Thành viên với 100% vốn thuộc Bộ Tài chính Sự chuyển đổi này đã giúp HOSE nâng cao vị thế và tầm ảnh hưởng của thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời cải thiện mối quan hệ và hợp tác quốc tế, đáp ứng nhanh chóng sự phát triển của thị trường và quá trình đổi mới nền kinh tế.

Trong năm 2011, HOSE đã nghiên cứu và xây dựng chỉ số VN30 bao gồm

30 cổ phiếu hàng đầu về giá trị vốn hóa chiếm khoảng 80% tổng giá trị vốn hóa thị trường và 60% giá trị giao dịch, đồng thời có mức thanh khoản cao Để đáp ứng nhu cầu thị trường, HOSE đã triển khai lệnh MP và đang nghiên cứu phát triển sản phẩm ETF (Quỹ giao dịch trao đổi) để đưa vào giao dịch.

4.1.2 Hoạt động chứng khoán trên sàn HOSE Đến năm 2018, HOSE có tổng cộng 426 mã chứng khoán niêm yết, trong đó có 373 mã cổ phiếu, 48 trái phiếu công ty và chính quyền địa phương, 2 chứng chỉ quỹ đóng, 1 chứng chỉ quỹ đầu tƣ bất động sản (REIT) và 2 chứng chỉ quỹ ETF Khối lượng niêm yết đạt 76.699 triệu chứng khoán, tương ứng với giá trị đạt 798.277,8 tỷ đồng, tăng lần lƣợt 27,1% về khối lƣợng và 29,1% về giátrị so với năm

Năm 2018, Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) đã cấp quyết định niêm yết cho 30 cổ phiếu, 14 trái phiếu và 1 chứng chỉ quỹ, đưa tổng khối lượng niêm yết mới đạt 7,12 tỷ chứng khoán với giá trị 90.065 tỷ đồng So với năm 2017, khối lượng cổ phiếu giao dịch lần đầu tăng 8,7%, trái phiếu doanh nghiệp tăng 70,7% và chứng chỉ quỹ tăng 240% Nhiều doanh nghiệp lớn như Vinhomes, Techcombank, HDBank và TPBank đã niêm yết trên HOSE Năm 2018 cũng ghi nhận 180 đợt thay đổi niêm yết, với khối lượng niêm yết bổ sung gần 9.373 triệu cổ phiếu, tăng 96,3% so với năm trước.

Năm 2018, vốn hóa thị trường tại HOSE đạt 2,87 triệu tỷ đồng, tăng 10% so với cuối năm 2017 Quy mô thị trường HOSE chiếm hơn 90% giá trị vốn hóa cổ phiếu niêm yết cả nước, tương đương gần 52% GDP năm 2018 Mặc dù thanh khoản thị trường trong nửa cuối năm có sự sụt giảm so với 6 tháng đầu năm, nhưng nhìn chung, toàn năm 2018 vẫn ghi nhận sự cải thiện Khối lượng giao dịch bình quân đạt gần 202 triệu chứng khoán, với giá trị bình quân phiên đạt 5.575 tỷ đồng/ngày, tăng lần lượt 5,05% và 31,34% so với năm 2017.

Hình 3 1: Chỉ số VN-Index trong giai đoạn 2015 – 2018

Năm 2018, nền kinh tế toàn cầu và trong nước đã phải đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt do chiến tranh thương mại Mỹ - Trung, gây áp lực lên chính sách tiền tệ, tỷ giá, lãi suất và lạm phát Thị trường chứng khoán phản ánh những biến động này, với hầu hết các chỉ số lớn ở Châu Á và Châu Âu đều giảm điểm vào cuối năm VN-Index ghi nhận mức cao nhất lịch sử 1.204,3 điểm vào ngày 09/04/2018, nhưng sau đó đã bước vào giai đoạn điều chỉnh mạnh từ giữa tháng 04 Mặc dù đã có xu hướng tăng nhẹ từ tháng 08, VN-Index kết thúc năm 2018 ở mức 892,54 điểm, giảm 9,32% so với cuối năm 2017.

Trong năm 2018, các chỉ số trong bộ chỉ số HOSE-Index đã ghi nhận những biến động lớn, với chỉ số VN30 giảm 12,36% so với cuối năm 2017, đạt 854,99 điểm do những đợt điều chỉnh mạnh của thị trường Tương tự, chỉ số VNAllshare và VNMidcap cũng lần lượt giảm 12,02% và 12,78%.

Trong bối cảnh thị trường, hầu hết các chỉ số ngành thuộc bộ chỉ số HOSE-Index đều ghi nhận sự giảm sút đáng kể, với các ngành năng lượng giảm 34,75%, công nghiệp giảm 29,5% và chăm sóc sức khỏe giảm 22,09% Tuy nhiên, chỉ số ngành bất động sản (VNREAL) nổi bật với mức tăng trưởng 24,13% so với cuối năm 2017.

Mô tả dữ liệu thu thập

Bảng 3 1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Giá trị trung bình) Độ lệch chuẩn

Nguồn: Kết quả tổng hợp và xử lý số liệu của Đặng Minh Nhật, 2019

Bảng 3.1 cho ta thấy, với tổng số 294 mã chứng khoán đƣợc lựa chọn để quan sát trong giai đoạn từ năm 2013 - 2018, thu đƣợc thông tin nhƣ sau:

Tổng phần bù rủi ro E(R i ) -R f của cổ phiếu đƣợc quan sát nằm trong khoảng -1,418% đến 8,9962% và tổng phần bù rủi ro trung bình là 0,0152%

Phần bù của thị trường [E(R m ) – R f ] có giá trị trung bình là -0,0147% và có mức thấp nhất là -0,2563% và mức cao nhất là 0,1418%

Phần bù do tác động của quy mô công ty (SMB) biến động với mức thấp nhất là -0,0735% và cao nhất là 0,1134% đạt mức trung bình là 0,0034%

Phần bù do tác động của giá trị công ty (HML) biến động thấp nhất là

Phân tích kết quả hồi quy

4.3.1 Mô hình hồi quy Fama French 3 nhân tố

Bảng 3 2: Bảng kết quả mô hình hồi quy Fama French 3 nhân tố

Biến Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn t P>t Khoảng tin cậy 95%

Ghi chú: (*) mức ý nghĩa 10%, (**) mức ý nghĩa 5%, (***) mức ý nghĩa 1%

Từ kết quả ở bảng 3.2, phương trình sau khi chạy hồi quy được thể hiện như sau:

E(R i ) – R f = -0,0032+ 0,4234 (E(R m ) – Rf) + 0,4842 SMB + 0,4028 HML (1) Phương trình trên cho thấy khi từng nhân tố phần bù của thị trường

Khi nhân tố quy mô SMB hoặc nhân tố giá trị HML thay đổi 1%, tỷ suất sinh lời của danh mục chứng khoán sẽ lần lượt thay đổi 0,4234%, 0,4842% và 0,4028% Theo bảng 3.2, hệ số R² hiệu chỉnh đạt 10,80%, cho thấy rằng ba biến nhân tố rủi ro thị trường, phần bù quy mô công ty và phần bù giá trị (tỷ số BE/ME) chỉ giải thích được 10,80% sự thay đổi của tỷ suất sinh lời danh mục chứng khoán Điều này chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác ngoài mô hình Hệ số chặn của danh mục chứng khoán được xác định là c = -0,0032.

P-value = 0,0129 < 0,05 cho thấy mô hình Fama-French phù hợp với giai đoạn kiểm định, đồng thời hệ số chặn không có ý nghĩa phụ trội, không tạo ra tỷ suất sinh lời vượt trội so với những gì đã chỉ ra trong mô hình Fama-French đối với danh mục chứng khoán nghiên cứu Để khẳng định tính đáng tin cậy của mô hình, nghiên cứu sẽ tiếp tục kiểm định các khuyết tật thường gặp.

4.3.2 Kiểm định mô hình a Kiểm định tính dừng

Một giả thiết quan trọng trong mô hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngẫu nhiên Khi thực hiện hồi quy trên chuỗi thời gian, cần chú ý đến tính dừng của chuỗi Nếu hồi quy được thực hiện trên chuỗi thời gian không dừng, các kiểm định sẽ không đáng tin cậy.

- H 1 : Dữ liệu đã dừng Nghiên cứu đã tiến hành kiểm định, kết quả thể hiện ở phục lục 4 và bảng 3.3:

Bảng 3 3: Kết quả kiểm định tính dừng của từng biến

Theo kết quả tổng hợp và xử lý số liệu của Đặng Minh Nhật (2019), bảng 3.3 cho thấy tất cả bốn biến cần kiểm định đều có giá trị P-value nhỏ hơn 0,05 Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, qua đó khẳng định rằng chuỗi thời gian nghiên cứu của các biến có tính dừng.

Bảng 3 4: Ma trận tương quan giữa các biến

Theo bảng 3.4, tất cả các biến độc lập đều có tương quan dương với biến phụ thuộc, với hệ số tương quan dao động từ 0,0349 đến 0,5184, cho thấy phần lớn hệ số tương quan < 0,55, chứng tỏ sự tương quan tương đối thấp giữa các biến Hệ số tương quan thấp giữa các biến độc lập cũng khẳng định tính phù hợp của mô hình nghiên cứu Để xác định không có hiện tượng đa cộng tuyến, nghiên cứu đã kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF, và kết quả được trình bày trong phụ lục 6 và bảng 3.5.

Bảng 3 5: Bảng hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF

Kết quả từ bảng 3.5 cho thấy hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 2, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.

Phương sai của sai số thay đổi có thể làm cho các ước lượng trở nên vững chắc nhưng lại làm giảm tính hiệu quả của chúng Do đó, cần thực hiện kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số không đổi thông qua kiểm định Breusch-Pagan hoặc Cook-Weisberg.

H o : Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H 1 : Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Nghiên cứu đã thực hiện kiểm định Breusch-Pagan/ Cook – Weisberg và có kết quả ở phụ lục 7 nhƣ sau

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Pvalue là 0,5178, lớn hơn 0,05, vì vậy chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 Kết luận này chỉ ra rằng trong mô hình hồi quy không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi.

Mối quan hệ tương quan giữa các sai số có thể làm cho các ước lượng thu được trở nên vững chắc nhưng không hiệu quả, dẫn đến việc các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy Vì vậy, nghiên cứu này tiến hành kiểm định giả thuyết về sự không tương quan trên dữ liệu bảng thông qua kiểm định Durbin.

H 0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan của phần dư

H 1 : Mô hình có hiện tượng tự tương quan của phần dư

Nghiên cứu tiến hành kiểm định Durbin’s và có kết quả ở phụ lục 8 nhƣ sau:

Với mức ý nghĩa α = 5%, kết quả kiểm định cho thấy Pvalue = 0,0924 lớn hơn 0,05, do đó chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 Điều này khẳng định rằng mô hình không gặp phải hiện tượng tự tương quan của phần dư.

Kết luận cho thấy mô hình không vi phạm các khuyết tật hồi quy, chứng tỏ rằng kết quả hồi quy từ mô hình này là vững chắc và hiệu quả Thảo luận về các hệ số hồi quy trong mô hình Fama-French 3 nhân tố cũng cho thấy tính khả thi và độ tin cậy của mô hình trong việc phân tích thị trường.

Nghiên cứu dùng kết quả ở bảng 3.6 để phân tích kết quả hồi quy của mô hình

Kết quả nghiên cứu cho thấy ba yếu tố trong mô hình đều có mối tương quan tỷ lệ thuận với tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu niêm yết trên thị trường HOSE.

Theo thống kê, ba nhân tố trong mô hình (biến độc lập) có mối tương quan đáng kể với tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu (biến phụ thuộc), cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt giữa các yếu tố này và hiệu suất đầu tư.

- Biến nhân tố phần bù rủi ro thị trường [E(R m ) – R f ] có ý nghĩa thông kê ở mức 5%;

- Biến phần bù giá trị công ty (HML) có ý nghĩa thống kê ở mức 10%;

- Biến phần bù quy mô công ty (SMB) có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

Bảng 3 6: Thảo luận kết quả của mô hình hồi quy Fama-French 3 nhân tố

Biến Hệ số hồi quy P>t