CÁC NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ RỦI
Lý thuy ế t danh m ục
1.1.1Tỷ suất sinh lợi và rủi ro của một tài sản
Giả định rằng tỷ suất sinh lợi tuân theo phân phối chuẩn, mỗi tài sản i được đặc trưng bởi phân phối xác suất với E(Ri) là tỷ suất sinh lợi mong đợi và i là độ lệch chuẩn, phản ánh mức độ rủi ro tổng thể của tài sản.
Tỷ suất sinh lợi mong đợi của tài sản i trong thời kỳ t, n
P j,t P j,t 1 D j,t Trong đó pj là xác suất xảy ra tỷ suất sinh lợi Rj: R j
Pj,t và Pj,t-1 là giá của chứng khoán i ở tình huống thứ j (đã điều chỉnh cổ tức tiền mặt và cổ tức cổ phiếu) tương ứng ở cuối thời kỳ t và t-1.
Dj,t là cổ tức của chứng khoán i trong kỳ t.
Phương sai của tỷ suất sinh lợi 2
1.1.2Tỷ suất sinh lợi và rủi ro của danh mục nhiều tài sản
Dựa trên tỷ suất sinh lợi mong đợi và rủi ro của từng tài sản riêng lẻ, Harry Markowitz đã phát triển phương pháp tính toán tỷ suất sinh lợi và rủi ro cho một danh mục đầu tư đa dạng.
Tỷ suất sinh lợi mong đợi của danh mục gồm n tài sản
E(Ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản thứ i trong danh mục wi là tỷ trọng vốn đầu tư phân bổ cho tài sản i (i=1,2, n)
Rủi ro của danh mục được đo bằng phương sai (độ lệch chuẩn) của danh mục theo phương trình: 2
Trong đó: 2 p là phương sai của danh mục; wi là tỷ trọng đầu tư vào tài sản i
i 2 là phương sai tỷ suất sinh lợi của tài sản i Covij là hiệp phương sai giữa tỷ suất sinh lợi tài sản i và tài sản j i n i
Rủi ro của danh mục đầu tư phụ thuộc vào phương sai của từng chứng khoán và hiệp phương sai giữa các cặp chứng khoán trong danh mục Khi xem xét danh mục nhiều tài sản, hiệp phương sai thường lớn hơn phương sai của các tài sản riêng lẻ Do đó, yếu tố quan trọng khi thêm một khoản đầu tư vào danh mục không phải là phương sai của khoản đầu tư đó mà là hiệp phương sai trung bình của nó với các khoản đầu tư khác Đây là điểm thành công cốt lõi của lý thuyết danh mục Markowitz.
1.1.3Đường biên hiệu quả của các danh mục đầu tư
Khi phân bổ tài sản chỉ dựa trên đặc tính rủi ro, được đo bằng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi, việc xây dựng danh mục phương sai tối thiểu sẽ trở thành bài toán quy hoạch tuyến tính Cụ thể, với n tài sản có rủi ro trong danh mục với tỷ trọng w = (w1,…,wn)’, mục tiêu là tối thiểu hóa phương sai của danh mục đầu tư, ký hiệu là Min p, trong khi vẫn đảm bảo các điều kiện cần thiết cho việc phân bổ tài sản.
Nhà đầu tư thường tìm cách giảm thiểu rủi ro, nhưng có những nhà đầu tư sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao hơn để đạt được lợi nhuận lớn hơn Ngược lại, một số nhà đầu tư có thể chọn mức rủi ro tối thiểu trong danh mục đầu tư để đảm bảo tỷ suất sinh lợi chấp nhận được Mục tiêu khi xây dựng danh mục đầu tư là đạt được sự cân bằng giữa rủi ro và lợi nhuận.
2 với điều kiện w i1 1 và tỷ suất sinh lợi w E(R ) .
Hình 1.1 Biên hiệu quả của các danh mục tài sản có rủi ro
Hình 1.1 minh họa mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro của danh mục đầu tư, trong đó rủi ro được đo bằng độ lệch chuẩn Các danh mục tối ưu nằm trên đường "biên hiệu quả", thể hiện những lựa chọn đầu tư có tỷ suất sinh lợi cao nhất cho mỗi mức độ rủi ro hoặc rủi ro thấp nhất cho từng tỷ suất sinh lợi đã xác định Nhà đầu tư hợp lý sẽ lựa chọn danh mục trên đường biên hiệu quả dựa vào khẩu vị rủi ro của mình.
1.1.4Mức độ chấp nhận rủi ro và lựa chọn danh mục của nhà đầu tư Đường biên hiệu quả trên hình 1.1 có độ dốc giảm dần khi di chuyển đi lên, có nghĩa là gia tăng một mức rủi ro khi di chuyển lên phía trên (sang phải) của đường biên hiệu quả thì nhà đầu tư sẽ nhận được mức gia tăng của tỷ suất sinh lợi nhỏ hơn. Độ dốc của đường biên này được đo lường bằng E
là phần tăng thêm của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và danh mục.
p là phần tăng thêm của độ lệch chuẩn
Hàm hữu dụng của nhà đầu tư phản ánh sự đánh đổi giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và mức độ rủi ro mà họ chấp nhận Một trong những dạng hàm hữu dụng phổ biến nhất được áp dụng trong lĩnh vực tài chính là hàm Cobb-Douglas, giúp xác định mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro trong các quyết định đầu tư.
2 , một nhà đầu tư hợp lý theo giả định
Markowitz luôn hướng tới việc tối đa hóa lợi ích kỳ vọng, điều này phản ánh tiêu chuẩn trung bình - phương sai, với tỷ lệ giữa giá trị trung bình và phương sai là một hằng số (σ).
Trong phương trình hàm, là hằng số thái độ rủi ro, thay đổi theo từng nhà đầu tư và phụ thuộc vào nhiều yếu tố Mức độ chấp nhận rủi ro là một yếu tố quan trọng trong việc xây dựng danh mục đầu tư Sự kết hợp giữa đường biên hiệu quả và các đường hữu dụng sẽ xác định danh mục cụ thể phù hợp nhất cho từng nhà đầu tư.
Hình 1.2 minh họa sự kết hợp giữa hai tập hợp đường hữu dụng và đường biên hiệu quả Các đường hữu dụng (U3, U2, U1) cho thấy nhà đầu tư có xu hướng ngại rủi ro, với các đường cong gần như dốc đứng, cho thấy họ không sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao hơn để tăng tỷ suất sinh lợi Nhà đầu tư này sẽ chọn kết hợp (E(R), σ) trên tập hợp đường hữu dụng (U3, U2, U1), trong đó mức hữu dụng cao nhất đạt được tại danh mục X, nơi đường cong U2 tiếp xúc với đường biên hiệu quả.
Hình 1.2 Đường hữu dụng và lựa chọn một danh mục đầu tư tối ưu trên đường biên hiệu quả
Tập hợp đường hữu dụng (U3’, U2’, U1’) cho thấy nhà đầu tư chấp nhận rủi ro cao hơn để đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn, với mức hữu dụng tối đa tại danh mục Y, nơi đường hữu dụng U2’ tiếp xúc với đường biên hiệu quả Lý thuyết danh mục hỗ trợ các nhà quản lý phân bổ tài sản nhằm tối đa hóa hữu dụng theo mức độ chấp nhận rủi ro, giải thích lý do các nhà đầu tư tổ chức đa dạng hóa danh mục đầu tư quốc tế và di chuyển dòng vốn vào các thị trường, đặc biệt là thị trường đang phát triển, để tìm kiếm cơ hội đầu tư với tỷ suất sinh lợi cao nhưng rủi ro được phân tán.
Lý thuyết danh mục dựa trên giả định rằng nhà đầu tư là hợp lý và luôn tối đa hóa hữu dụng kỳ vọng Tuy nhiên, các học giả tài chính hành vi cho rằng giả định này thường không chính xác, vì thực tế hữu dụng thường được định nghĩa dựa trên lợi nhuận và thua lỗ, thay vì tối đa hóa hữu dụng cuối cùng, như được đề xuất bởi Kahneman và Tversky trong lý thuyết triển vọng.
Mô hình định giá t ài s ản vốn CAPM và ch ứng cứ thực nghiệm
1.2.1Mô hình định giá tài sản vốn CAPM
Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model), được William Sharpe giới thiệu vào năm 1964 và John Lintner nghiên cứu độc lập vào năm 1965, là nền tảng của lý thuyết thị trường vốn Sự ra đời của CAPM đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lý thuyết định giá tài sản, bởi vì trước đó chưa có mô hình nào rõ ràng liên kết giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của tài sản.
Lý thuyết thị trường vốn, được phát triển từ lý thuyết danh mục của Harry Markowitz, bổ sung thêm giả định về sự tồn tại của tài sản phi rủi ro với tỷ suất sinh lợi Rf, cho phép nhà đầu tư vay hoặc cho vay không giới hạn ở mức lãi suất này Khi đầu tư tỷ trọng w vào danh mục Q trên đường biên hiệu quả Markowitz và (1-w) vào tài sản phi rủi ro, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục sẽ nằm trên đường thẳng nối từ Rf đến danh mục Q, được xác định theo một phương trình cụ thể.
Tài sản phi rủi ro có phương sai bằng 0, dẫn đến tỷ lệ w được tính bằng công thức w = σp / σQ Do đó, đường thẳng thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro của danh mục đầu tư sẽ nằm trên đoạn từ Rf đến Q.
Các nhà đầu tư hiệu quả về tỷ suất sinh lợi và phương sai sẽ lựa chọn danh mục M nằm tại điểm tiếp tuyến giữa đường thẳng xuất phát từ tỷ suất sinh lợi không rủi ro (Rf) và đường biên hiệu quả của Markowitz Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro của danh mục đầu tư sẽ được xác định rõ ràng.
, đường thẳng này gọi là đường thị
M trường vốn, là đường thẳng có độ dốc (R M R f ) /
Đường M lớn nhất từ Rf đến biên hiệu quả Markowitz thể hiện vị trí của danh mục đầu tư dựa trên mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư Nhà đầu tư ngại rủi ro sẽ chọn danh mục D bằng cách cho vay và đầu tư vào Rf, trong khi nhà đầu tư ít ngại rủi ro sẽ vay và đầu tư nhiều hơn vào M, tạo thành danh mục H Danh mục M, được gọi là danh mục thị trường, bao gồm tất cả các tài sản rủi ro theo tỷ trọng giá trị thị trường của chúng.
Hình 1.3 Biên hiệu quả trong trường hợp đi vay - cho vay với lãi suất phi rủi ro
Các nhà nghiên cứu và thực hành đang tìm kiếm mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của từng tài sản trong danh mục M Theo lý thuyết danh mục, thước đo rủi ro chính của một tài sản riêng lẻ là hiệp phương sai của nó với danh mục thị trường (Covi,M) Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường RM tương ứng với rủi ro của nó, được thể hiện qua hiệp phương sai của thị trường với chính nó Cov M,M = σ².
Như vậy, phương trình thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của một tài sản là:
Phương trình này nói rằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một tài sản tương quan tuyến tính với rủi ro hệ thống chuẩn hóa của nó (hình 1.4.a).
Đặt E(ri) = E(Ri) – Rf và E(rM) = RM – Rf chúng ta có E(r i ) i
E(r M) là tỷ suất sinh lợi vượt trội mong đợi của danh mục thị trường, trong khi E(ri) là tỷ suất sinh lợi vượt trội mong đợi của tài sản i Tỷ suất sinh lợi vượt trội được tính bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi tổng thể trừ đi tỷ suất sinh lợi phi rủi ro.
(a) Tỷ suất sinh lợi mong đợi và rủi ro (b) Tỷ suất sinh lợi vượt trội mong đợi và rủi ro
Hình 1.4 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi mong đợi và rủi ro: đường thị trường chứng khoán
Phương trình này giúp xác định tỷ suất sinh lợi kỳ vọng dựa trên rủi ro hệ thống của tài sản Cụ thể, trong trạng thái cân bằng, tài sản có beta cao sẽ yêu cầu tỷ suất sinh lợi lớn hơn, trong khi tài sản có rủi ro hệ thống bằng 0 sẽ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tương đương với lãi suất phi rủi ro Rf.
1.2.2Nghiên cứu thực nghiệm CAPM trên thị trường chứng khoán quốc tế
Sau khi ra đời, mô hình CAPM đã thu hút nhiều ý kiến phản biện và ủng hộ từ các nghiên cứu thực nghiệm trên nhiều thị trường chứng khoán Các nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào việc kiểm định ba vấn đề cốt lõi, với giả định rằng danh mục thị trường là hiệu quả; nếu bất kỳ một trong ba vấn đề này không đúng, thì mô hình CAPM sẽ bị bác bỏ.
Ba vấn đề được kiểm định là:
Mối quan hệ tuyến tính giữa beta và tỷ suất sinh lợi mong đợi của các tài sản rủi ro được dự đoán bởi mô hình CAPM Tuy nhiên, bên cạnh beta, còn tồn tại những yếu tố khác có thể giải thích cho tỷ suất sinh lợi mong đợi, điều này cho thấy rằng không chỉ beta mà còn nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu suất đầu tư.
- Phần bù rủi ro RM-Rf dương và bằng với phần bù rủi ro trung bình của danh mục thị trường trong CAPM không?
- Điểm chặn của hồi quy có bằng với lãi suất phi rủi ro trong CAPM hay không?
Chứng cứ ở thị trường Mỹ
Thị trường chứng khoán Mỹ là trung tâm của nhiều tranh luận liên quan đến các mô hình định giá, đặc biệt là mô hình CAPM Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra những quan điểm trái ngược nhau về hiệu lực của CAPM, làm nổi bật tính phức tạp của việc định giá tài sản trong bối cảnh này.
Black, Jensen và Scholes (1972) đã kiểm định mô hình CAPM trên các danh mục chứng khoán tại sở giao dịch chứng khoán New York (NYSE) trong khoảng thời gian từ 1926 đến 1966, bao gồm cả các giai đoạn nhỏ hơn Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy chuỗi thời gian để phân tích tỷ suất sinh lợi vượt trội của từng danh mục chứng khoán so với tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục thị trường.
Kết quả chủ yếu từ nghiên cứu này là:
Mô hình CAPM không thích hợp với các tập dữ liệu, đặc biệt là những danh mục đầu tư có rủi ro cao (beta > 1) thường thể hiện hệ số chặn âm, trong khi các danh mục có rủi ro thấp (beta < 1) lại có hệ số chặn dương Hơn nữa, hệ số chặn cũng có sự biến động mạnh trong các giai đoạn ngắn.
- Tồn tại nhân tố beta thứ hai giải thích có ý nghĩa cho tỷ suất sinh lợi và đề xuất mô hình hai nhân tố
Trong mô hình tài chính, lãi suất kỳ vọng của tài sản rủi ro E(Ri) được xác định bằng lãi suất phi rủi ro E(Rz) cộng với phần bù rủi ro thị trường, được tính bằng cách nhân độ lệch chuẩn của tài sản với độ lệch chuẩn của thị trường Khi loại bỏ lãi suất phi rủi ro, công thức trở thành E(ri) = σ0 + σ1σi, trong đó σ0 và σ1 là các tham số xác định mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất.
Mô hình hai nhân tố cho thấy rằng phần bù rủi ro của danh mục thị trường được tính bằng E(r M ) = E(R M ) - R f Trong đó, đại lượng σ0 = E(r Z) không nhất thiết phải bằng 0, và σ1 = E(r M ) - E(r Z) cũng không nhất thiết bằng E(r M).
Mô hình đa nhân tố
1.3.1Mô hình ba nhân tố của Fama và French và các chứng cứ thực nghiệm
1.3.1.1Bất thường của CAPM bắt nguồn từ các tỷ số giá
Một nhóm nghiên cứu đã chỉ ra những bất thường của mô hình CAPM thông qua các yếu tố cơ bản của doanh nghiệp Basu (1983) cho rằng cổ phiếu có tỷ lệ E/P cao thường có tỷ suất sinh lợi tương lai cao hơn so với dự đoán của CAPM, trong khi cổ phiếu có E/P thấp lại có tỷ suất sinh lợi thấp hơn Banz (1981) phát hiện hiệu ứng quy mô, cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu nhỏ hơn cao hơn so với dự đoán của CAPM Nghiên cứu của Rosenberg, Reid, và Lanstein (1985) chỉ ra rằng cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao thường mang lại tỷ suất sinh lợi trung bình cao Cuối cùng, Bhandari (1988) tìm thấy rằng cổ phiếu có tỷ số nợ trên vốn cổ phần cao có tỷ suất sinh lợi trung bình vượt trội so với dự đoán của beta thị trường trong CAPM.
Các bất thường liên quan đến giá cổ phiếu thường chứa thông tin về tỷ suất sinh lợi kỳ vọng mà mô hình CAPM không tính đến Giá cổ phiếu phụ thuộc vào dòng tiền kỳ vọng mà cổ phiếu tạo ra, cùng với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng để chiết khấu dòng tiền đó về hiện tại Do đó, các tỷ số giá cổ phiếu có thể được xem là ứng viên tiềm năng để phát hiện những khiếm khuyết trong mô hình CAPM.
Năm 1992, Fama và French đã nghiên cứu vai trò kết hợp của các yếu tố như beta, quy mô, E/P, đòn bẩy tài chính, và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/P) trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi cổ phần trên các thị trường NYSE, AMEX và NASDAQ Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi không tồn tại trong giai đoạn 1963–1990, trong khi quy mô, đòn bẩy, E/P và B/P đều có ảnh hưởng quan trọng Đặc biệt, quy mô có mối quan hệ ngược chiều mạnh với tỷ suất sinh lợi, trong khi B/P duy trì mối quan hệ cùng chiều bền vững Khi kết hợp quy mô và B/P để giải thích tỷ suất sinh lợi, B/P thể hiện vai trò tương đối mạnh Nghiên cứu khẳng định rằng trong giai đoạn này, quy mô và B/P là những yếu tố chính ảnh hưởng đến sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, từ đó bác bỏ giả thuyết về danh mục thị trường là nguồn rủi ro duy nhất Fama và French đã đề xuất mô hình ba nhân tố cho tỷ suất sinh lợi nếu cổ phiếu được định giá hợp lý.
1.3.1.2Mô hình ba nhân tố của Fama và French
Mô hình định giá tài sản 3 nhân tố của Fama và French (1993) đã chỉ ra những thiếu sót của CAPM trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy mô hình CAPM hoạt động kém hiệu quả trong việc dự đoán lợi nhuận của tài sản.
Năm 1993, Fama và French công bố nghiên cứu "Common risk factors in the returns on stocks and bonds" trên tạp chí kinh tế tài chính, mở rộng nghiên cứu trước đó về cổ phiếu và trái phiếu Nghiên cứu đã hồi quy tỷ suất sinh lợi tháng của cổ phiếu và trái phiếu với 5 nhân tố: tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, phần bù kỳ hạn, và phần bù rủi ro mất khả năng thanh toán Ba nhân tố đầu tiên có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, trong khi hai nhân tố cuối cùng tác động đến tỷ suất sinh lợi trái phiếu Từ đó, Fama và French phát triển mô hình định giá tài sản ba nhân tố cho cổ phiếu, bao gồm nhân tố thị trường, nhân tố quy mô, và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, giúp giải thích sự khác biệt tỷ suất sinh lợi giữa các cổ phiếu trên thị trường vốn cổ phần Mỹ.
Mô hình 3 nhân tố chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi vượt trội kỳ vọng của một danh mục đầu tư, được tính bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trừ đi tỷ suất sinh lợi phi rủi ro, phụ thuộc vào độ nhạy cảm của danh mục đó đối với ba nhân tố chính Nhân tố đầu tiên là tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục thị trường.
2) sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu quy mô nhỏ và tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu quy mô lớn lớn (gọi là nhân tố quy mô SMB) và 3) sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu có giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao và tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu có BE/ME thấp (gọi là nhân tố giá trị HML) Mô hình 3 nhân tố:
Rp đại diện cho tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục p, trong khi RM là tỷ suất sinh lợi của thị trường Rf là lãi suất phi rủi ro, thường được đo bằng tỷ suất sinh lợi của T.Bill 1 tháng Hệ số b thể hiện độ nhạy cảm của danh mục với thị trường, trong khi s và h lần lượt là hệ số nhân tố cho quy mô và giá trị.
Mô hình ba nhân tố của Fama và French là sự mở rộng của CAPM, bao gồm hai nhân tố mới là quy mô và giá trị, bên cạnh nhân tố thị trường Các công ty có vốn hóa nhỏ thường có tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các công ty lớn, hiện tượng này được gọi là “phần bù quy mô nhỏ” Các lý do cho hiệu ứng quy mô bao gồm việc các công ty nhỏ thường kém hiệu quả trong quản lý, cổ phần của chúng ít thanh khoản và chi phí giao dịch cao hơn, cũng như thiếu thông tin dẫn đến chi phí giám sát cao hơn Dù có nhiều giải thích, vẫn chưa có lý thuyết nào hoàn toàn thuyết phục về nguyên nhân hiệu ứng quy mô.
Tỷ lệ BE/ME cao hơn mang lại lợi suất vượt trội so với các danh mục có BE/ME thấp, với chênh lệch này được gọi là "phần bù rủi ro giá trị" Nghiên cứu của Fama và French năm 1995 chỉ ra rằng các công ty có BE/ME cao thường gặp khó khăn tài chính hơn, trong khi các công ty có BE/ME thấp lại có khả năng sinh lợi tốt hơn Họ kết luận rằng tỷ suất sinh lợi của cổ phần BE/ME cao là sự bù đắp cho rủi ro cao Mô hình 3 nhân tố HML cho thấy rằng các công ty kém hiệu quả với thu nhập thấp có BE/ME cao và hệ số HML dương, ngược lại, các công ty mạnh với thu nhập cao có BE/ME thấp và hệ số HML âm Nghiên cứu tiếp theo của Fama và French (1998) xác nhận ảnh hưởng của yếu tố BE/ME trên 13 thị trường khác nhau từ 1975 đến 1995, trong đó 12 thị trường cho thấy phần bù rủi ro của yếu tố này ít nhất là 7,68% mỗi năm.
Một số tác giả của trường phái tài chính hành vi (Lakonishok, Shleifer và Vishny,
Năm 1994, một số nhà nghiên cứu đồng tình với sự tồn tại của nhân tố BE/ME trong mô hình ba nhân tố của Fama và French, nhưng giải thích từ góc độ tài chính hành vi Họ cho rằng, cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao thường thuộc về những công ty có kết quả hoạt động kém trong quá khứ, trong khi cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp lại liên quan đến các công ty tăng trưởng Nhà đầu tư thường phản ứng thái quá với thành quả quá khứ, dẫn đến việc cổ phiếu của các công ty tăng trưởng bị định giá quá cao, trong khi cổ phiếu của công ty giá trị bị định giá quá thấp Sự điều chỉnh này dẫn đến tỷ suất sinh lợi cao cho cổ phiếu công ty giá trị và thấp cho cổ phiếu công ty tăng trưởng Giải thích này chỉ ra rằng nhà đầu tư có thể tăng tỷ suất sinh lợi mà không tăng rủi ro bằng cách mua cổ phiếu công ty giá trị đang bị định giá thấp và bán cổ phiếu công ty tăng trưởng đang bị định giá cao Tuy nhiên, Fama chỉ ra rằng lập luận này có điểm yếu khi giả định rằng nhà đầu tư không nhận thức được những lệch lạc trong hành vi của họ, điều này cần thiết để giải thích sự tồn tại bền vững của phần bù rủi ro giá trị.
1.3.1.3Chứng cứ thực nghiệm mô hình ba nhân tố của Fama và French
Mô hình 3 nhân tố của Fama và French, mặc dù thiếu nền tảng lý thuyết vững chắc như CAPM, đã thu hút nhiều tranh luận trong giới nghiên cứu và thực hành Nhiều nghiên cứu đã kiểm định mô hình này trên các thị trường chứng khoán khác nhau, đặc biệt là trong vòng 10 năm qua.
Robert Faff (2001) đã kiểm định mô hình 3 nhân tố trên dữ liệu của Úc từ năm 1991 đến 1999 và phát hiện ra rằng có bằng chứng mạnh mẽ ủng hộ mô hình này Tuy nhiên, kết quả cho thấy phần bù âm có ý nghĩa đối với các cổ phiếu quy mô nhỏ, trái ngược với phần bù dương như đã được kỳ vọng.
Maroney và Protopapadakis (2002) đã kiểm định mô hình 3 nhân tố trên thị trường cổ phiếu của Úc, Canada, Đức, Pháp, Nhật, Anh và Mỹ, và phát hiện rằng nhân tố quy mô và nhân tố giá trị (BE/ME) đều có ảnh hưởng tại tất cả các quốc gia này Nghiên cứu kết luận rằng các nhân tố quy mô và BE/ME là những yếu tố mang tính quốc tế.
Nghiên cứu của Drew và Veeraraghavan (2002) đã kiểm định mô hình ba nhân tố của Fama và French đối với cổ phần tại Malaysia trong giai đoạn từ tháng 12/1992 đến 12/1999 Kết quả cho thấy các cổ phiếu của công ty nhỏ và những cổ phiếu có giá trị sổ sách cao hơn giá trị thị trường mang lại tỷ suất sinh lợi lớn hơn so với cổ phiếu lớn và cổ phiếu có BE/ME thấp Tuy nhiên, khác với Fama và French, nghiên cứu này chỉ ra rằng phần bù quy mô và giá trị tạo ra tỷ suất sinh lợi trung bình năm cao, trong khi tỷ suất sinh lợi từ nhân tố thị trường lại khá thấp Đặc biệt, tỷ suất sinh lợi của hai nhân tố SMB và HML vượt trội hơn đáng kể so với tỷ suất sinh lợi từ nhân tố thị trường.
Nh ững bất thường tr ên th ị trường chứng khoán từ góc độ t ài chính hành vi
Tài chính chính thống phân tích thị trường tài chính dựa trên lý thuyết danh mục, mô hình CAPM và APT, với giả định rằng nhà đầu tư hành động hợp lý Sự hợp lý này được thể hiện qua việc nhà đầu tư cập nhật thông tin mới một cách chính xác và tối đa hóa hữu dụng kỳ vọng dựa trên niềm tin của mình Mặc dù tài chính chính thống có sức thuyết phục cao khi dự báo của nó được xác nhận qua dữ liệu thị trường, nhưng sau gần 5 thập kỷ từ khi lý thuyết danh mục ra đời vào năm 1952, nhiều hiện tượng trên thị trường chứng khoán và hành vi giao dịch của nhà đầu tư vẫn chưa được giải thích thuyết phục trong khuôn khổ này.
Tài chính hành vi là một phương pháp tiếp cận mới trong lĩnh vực tài chính, kết hợp yếu tố tâm lý vào phân tích thị trường Nó giúp giải quyết những hạn chế của tài chính truyền thống bằng cách cho rằng các mô hình có thể phản ánh hành vi không hoàn toàn hợp lý của nhà đầu tư Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này phân tích các hiện tượng tài chính khi bỏ qua giả định về sự hợp lý tuyệt đối, cho thấy rằng nhà đầu tư có thể không cập nhật niềm tin chính xác hoặc đưa ra lựa chọn không tối ưu trong việc tối đa hóa lợi ích, như lý thuyết danh mục của Markowitz đã chỉ ra vào năm 1952.
1.4.1Hành vi không hợp lý
Tài chính hành vi cho rằng con người không hoàn toàn hợp lý, dẫn đến việc định giá sai và làm lệch tỷ suất sinh lợi cũng như rủi ro của các tài sản so với dự báo của các lý thuyết tài chính chính thống Các nhà kinh tế học đã xem xét các chứng cứ về những lệch lạc trong việc hình thành niềm tin và sự ưa thích của con người khi đưa ra lựa chọn Những chứng cứ này được rút ra từ các cuộc thí nghiệm của các nhà tâm lý học nhận thức và được tổng kết trong tác phẩm “A Survey of Behavioral Finance” của Barberis Nicholas & Thaler Richard (2003).
Quá tự tin (overconfidence) là hiện tượng phổ biến, với nhiều bằng chứng cho thấy con người thường đánh giá quá cao độ tin cậy trong các ước lượng của mình Điều này thể hiện qua hai cách: trước hết, khoảng tin cậy mà con người đưa ra cho các giá trị ước lượng thường quá rộng, dẫn đến sự không chính xác Thứ hai, khả năng tính toán xác suất của con người thường kém, khi họ cho rằng những sự kiện chắc chắn xảy ra thực tế chỉ xảy ra khoảng 80%, trong khi những sự kiện tưởng chừng không thể xảy ra lại có xác suất xảy ra gần 20%.
Quá tự tin có thể xuất phát từ hai lệch lạc chính: thái độ tự mãn và lệch lạc trong nhận thức về quá khứ Thái độ tự mãn là xu hướng con người quy tất cả thành công cho tài năng của bản thân, trong khi đổ lỗi cho sự kém may mắn trong những thất bại Điều này dẫn đến việc họ tự cho rằng mình là người tài giỏi, như trường hợp nhà đầu tư trở nên quá tự tin sau những tháng đầu tư thành công và tin rằng kết quả đạt được là do khả năng chứ không phải may mắn Lệch lạc trong nhận thức về quá khứ là khi người ta cho rằng mình đã dự báo sự kiện vừa xảy ra và từ đó tin rằng họ có khả năng tiên đoán tương lai Sự tự tin quá mức này có thể dẫn đến các phản ứng thái quá, làm tăng giá và tạo ra bong bóng đầu cơ.
Phản ứng thái quá (overreaction) và phản ứng chậm (underreaction)
Thị trường hiệu quả cho rằng giá cổ phiếu phản ánh ngay lập tức tất cả thông tin công bố, nhưng thực tế cho thấy nhiều cuộc sụp đổ tài chính xuất phát từ kỳ vọng quá cao của nhà đầu tư, tạo ra bong bóng thị trường Hiện tượng này được lý thuyết tài chính hành vi gọi là phản ứng thái quá, nơi nhà đầu tư đánh giá quá mức thông tin mới về tài sản Ngược lại, một số nhà đầu tư lại phản ứng chậm với thông tin mới do tính bảo thủ, dẫn đến việc họ đánh giá thấp xác suất của những thay đổi Nghiên cứu quốc tế cho thấy thị trường thường phản ứng chậm với thông tin thu nhập và phản ứng thái quá với sự kiện bất ngờ Phản ứng thái quá trong thị trường chứng khoán diễn ra khi nhà đầu tư đánh giá quá cao thông tin gần đây, làm thay đổi mạnh mẽ kỳ vọng về doanh nghiệp.
Thị trường chứng khoán trải qua hai giai đoạn chính: giai đoạn thuận xu thế ngắn hạn và giai đoạn đảo ngược xu thế dài hạn Trong giai đoạn thuận xu thế ngắn hạn, kỳ vọng của nhà đầu tư rất cao, khiến giá cổ phiếu tăng vượt xa giá trị cơ bản, dẫn đến sự bùng nổ mạnh mẽ của thị trường Ngược lại, giai đoạn đảo ngược xu thế dài hạn là lúc thị trường bắt đầu điều chỉnh và giảm điểm sau thời gian tăng trưởng mạnh, với tốc độ giảm có thể nhanh hơn so với tốc độ tăng trong giai đoạn trước đó.
Lệch lạc do tình huống điển hình (representativeness heuristic)
Kahneman và Tversky (1974) chỉ ra rằng con người thường đánh giá xác suất xảy ra của các sự kiện tương lai dựa vào sự tương đồng với những tình huống điển hình Mặc dù điều này giúp đưa ra quyết định đầu tư nhanh chóng, nhưng nó cũng có thể dẫn đến những lệch lạc, chẳng hạn như việc suy diễn xu hướng thị trường từ một giai đoạn ngắn mà không phản ánh quy luật chung Khi đánh giá dữ liệu từ một mô hình cụ thể, con người thường bỏ qua quy mô mẫu và tin rằng hai tập hợp dữ liệu có cùng thông tin, mặc dù chúng có sự khác biệt lớn về quy mô Ví dụ, nhà đầu tư có thể cho rằng một nhà phân tích tài chính thành công với bốn lần chọn cổ phiếu là tài giỏi, trong khi thực tế bốn lần thành công này không đủ để đại diện cho năng lực thực sự của nhà phân tích.
Sự kiên định trong niềm tin (belief perseverance)
Nhiều nghiên cứu cho thấy khi con người đã hình thành quan điểm, họ thường giữ chặt và kéo dài nó quá lâu Hệ quả của việc này là hai mặt: đầu tiên, họ ngại tìm kiếm bằng chứng trái ngược với niềm tin của mình; thứ hai, ngay cả khi phát hiện được chứng cứ phủ nhận, họ vẫn duy trì thái độ hoài nghi và có xu hướng giải thích những bằng chứng đó theo cách ủng hộ quan điểm của mình.
Lệch lạc do dựa quá nhiều vào giá trị ngẫu nhiên ban đầu (anchoring)
Khi con người đưa ra ước lượng, họ thường bắt đầu từ những giá trị ngẫu nhiên và điều chỉnh chúng, nhưng điều này thường không đầy đủ do sự phụ thuộc quá mức vào giá trị ban đầu Các nghiên cứu tâm lý cho thấy, nếu giá trị tham chiếu ban đầu là 10%, ước lượng có thể là 25%, trong khi nếu giá trị là 60%, ước lượng chỉ là 45% Đối với nhà đầu tư, khi nhận thông tin mới để xác định giá cổ phiếu, họ thường dựa vào mức giá trước đó và điều chỉnh theo thông tin mới, dẫn đến việc chú trọng vào hành vi giá gần nhất mà ít quan tâm đến xu hướng dài hạn Do đó, các ước lượng thường bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi giá trị tham chiếu ban đầu.
1.4.1.2Sự ưa thích trong các lựa chọn – Lý thuyết triển vọng
Phần lớn các mô hình tài chính chính thống giả định nhà đầu tư đánh giá các cơ hội
Theo lý thuyết hữu dụng kỳ vọng, nhà đầu tư tìm cách tối đa hóa giá trị tài sản cuối cùng và thường ngại rủi ro, điều này thể hiện qua đường hữu dụng cong lỏm về phía trục tỷ suất sinh lợi, như Markowitz đã chỉ ra vào năm 1952 Tuy nhiên, Kahneman và Tversky trong lý thuyết triển vọng của họ vào năm 1979 đã chỉ ra rằng con người thường vi phạm lý thuyết hữu dụng kỳ vọng một cách có hệ thống khi đưa ra quyết định giữa các tài sản có rủi ro.
Theo lý thuyết này, hữu dụng được định nghĩa dựa trên lời và lỗ thay vì vị thế tài sản cuối cùng, phản ánh cách con người nhận thức các trạng thái như sáng hơn, lớn hơn, hay nóng hơn mà không cần một con số cụ thể Tversky và Kahneman đã thực hiện nhiều thí nghiệm để nghiên cứu cách mà người tham gia đưa ra quyết định liên quan đến lỗ và lãi trong tương lai.
“Ngoài những gì bạn sở hữu, bạn được đưa thêm 1,000$, bạn chọn:
A: bạn có 50% khả năng đạt được 1,000$, và 50% khả năng đạt được 0$. B: bạn có 100% khả năng đạt được 500$” B được lựa chọn nhiều hơn.
Những người trả lời này cũng được hỏi: “Ngoài những gì bạn sở hữu, bạn được đưa thêm 2,000$, bạn chọn:
C: bạn có 50% khả năng mất 1,000$, và 50% mất 0$.
D: bạn có 100% cơ hội mất 500$” [60] C được chọn nhiều hơn.
Nếu người tham gia đưa ra câu trả lời hợp lý và lý thuyết hữu dụng được kỳ vọng đúng, họ sẽ chọn giữa hai lựa chọn "A" hoặc "B", và "C" hoặc "D" Mặc dù cả hai lựa chọn trong mỗi tình huống đều có cùng vị thế tài sản cuối cùng, nhưng sự lựa chọn của họ lại khác nhau một cách hệ thống.
Lý thuyết triển vọng của Tversky và Kahneman (1979) mô tả hàm giá trị không đối xứng, với phần lõm cho lợi nhuận và phần lồi cho thua lỗ, cùng một điểm xoắn gọi là điểm tham chiếu Hàm giá trị có độ dốc lớn hơn dưới điểm tham chiếu, cho thấy nhà đầu tư có xu hướng tìm kiếm rủi ro khi đối mặt với thua lỗ, sẵn sàng thực hiện các thương vụ đầu tư mạo hiểm để vượt qua điểm tham chiếu Ngược lại, khi giá trị nằm trên điểm tham chiếu, độ dốc của hàm giá trị giảm, phản ánh sự ngại rủi ro của nhà đầu tư trước các khoản lời Tversky và Kahneman khẳng định rằng nhà đầu tư thích rủi ro khi chịu thua lỗ nhưng lại e ngại rủi ro khi có lợi nhuận.
Hình 1.6 Hàm giá trị trong lý thuyết triển vọng
Hiện tượng thích các giá trị đầu ra chắc chắn và ngại rủi ro khi đối mặt với thua lỗ, theo lý thuyết triển vọng, giải thích hành vi bất hợp lý của nhà đầu tư Ngại thua lỗ cho thấy con người nhạy cảm hơn với sự giảm giá trị so với sự gia tăng, dẫn đến việc nhà đầu tư thường giữ lại các khoản lỗ quá lâu với hy vọng giá sẽ phục hồi, trong khi lại bán các cổ phiếu tăng giá quá sớm Lý thuyết này cũng làm sáng tỏ các hành vi bất hợp lý khác như tính toán sai lầm và sự tiếc nuối của nhà đầu tư trên thị trường.
