Giớithiệu
Cácnghiênc ứug ầnđ â y c ủ ac á c t á c g i ản h ư PhuongDoane t al.
Nghiên cứu năm 2012 đã cung cấp bằng chứng mạnh mẽ về vai trò quan trọng của co-skewness và co-kurtosis trong định giá tài sản Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đó chủ yếu tập trung vào các thị trường có mức vốn hóa lớn như Mỹ và Úc Để bổ sung thêm kết quả nghiên cứu thực nghiệm về sự tồn tại của các moment bậc cao, cụ thể là co-skewness và co-kurtosis, trong định giá tài sản đối với các thị trường chứng khoán có quy mô nhỏ, bài nghiên cứu này xem xét tầm quan trọng của co-skewness và co-kurtosis đối với TSSL trung bình của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE, cùng với các nhân tố rủi ro khác như TSSL thị trường, quy mô doanh nghiệp, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và hiệu ứng momentum.
- Tácđộngcủaco-skewnessv à co- kurtosislênTSSLc h ứngkhoánViệtNamnhưthếnào?
- Co-skewnessv à co- kurtosiscób ổsungchok h ảnănggiảithíchTSSLchứngkhoánmàcácnhântốrủir okhác nhưquymô,BV/MV, momentumchưagiảithíchđượchaykhông?
(2009)vớimẫulà147côngtyniêmyếttrênHOSE.Tácg i ảsửdụngphươngphápOLSđể hồiquyTSSLvượttrộihàngngàycủa 25danh
Tổngquancáckếtquảnghiêncứutrướcđây
Nhữngđónggópvềmặtl ý thuyếtcủanhữngnhànghiêncứuchẳnghạnnhưbằngchứngth ựcnghiệmcủaSharpe(1964)vàLintner(1965)vềmôhìnhđịnhg i á tàisảnvốn(CAPM) đãđượccôngnhận.Thêmvàođó,mộtsốtácgiảkhác,trongđócóFamavàFrenchđãmởr ộngcácnhântốtrongmôhìnhCAPMđểgiảithíchnhữnggìmàmôhìnhCAPMkhôngthể giảithíchđược.
Tuynhiên,mộtsốnghiêncứukháclạichorằngTSSLcủachứngkhoánkhôngtuântheoph ânphốichuẩn.Mandelbrot(1963)vàTaylor(1967)chothấyTSSLcủachứngkhoánc ó kurtosisâm.Fama(1965)pháthiệnTSSLc ủac á c chứngkhoánlớncóxuhướngtheosau b ởinhữngchứngkhoánc ó mứcđ ộ tươngt ự nhưngphânphốicókurtosisdương.Điềunà ycóthểdẫnđếnhiệuứngbiếnđộngc ủaTSSLphảnứngtrướccácthôngtinc ủathịtrường( Campellv àHentschel(1992)).HiệuứngbiếnđộngcủaTSSLnàyđặtramộtcâuhỏiliệug iátrịtrungbìnhvàphươngsaitrongmôhìnhđịnhgiátàisảnchỉsửdụnghaimomentsđầuti êncủaphânphốiTSSLliệucóthíchhợptrongviệcđolườngchênhlệchTSSLtrungbìnhcủ acổphiếuhaykhông.
Research indicates that the distribution of stock returns exhibits significant skewness and high kurtosis, with a kurtosis greater than three, suggesting a sharp distribution shape This expands the two-moment asset pricing model by incorporating co-skewness and co-kurtosis Investors may prefer strategies that do not rely solely on traditional models, especially when faced with extreme risk scenarios, favoring positive skewness and lower kurtosis in stock return distributions Consequently, stocks with negative co-skewness and high co-kurtosis are associated with higher risk premiums Studies by Beedles (1986) and Alles & Spowart (1995) highlight the statistical significance of skewness in stock returns, while Bird & Gallagher (2002) and Brands & Gallagher (2004) demonstrate that Australian equity funds are characterized by superior kurtosis Notably, the stock returns of large investment portfolios exhibit more negative skewness and higher kurtosis compared to smaller funds.
Trong nghiên cứu về thị trường chứng khoán Mỹ, việc kiểm tra trực tiếp các mô hình thường gặp nhiều hạn chế và có nhiều cách tiếp cận khác nhau Fang và Lai (1997) nhấn mạnh tầm quan trọng của co-skewness và co-kurtosis theo phương pháp bậc moment Dittmar (2002) kiểm tra các bậc moment trong mối quan hệ phi tuyến nhằm cải thiện khả năng định giá TSSL cho các chứng khoán Phương pháp này liên quan đến các mô hình phi tham số của Bansal và Viswanathan (1993) cũng như Chapman (1997), trong đó mối quan hệ giữa TSSL chứng khoán và TSSL thị trường được xem xét như một mối quan hệ phi tuyến tính Bên cạnh đó, Kan và Zhou (2003) cùng Ando và Hodoshima (2006) kiểm tra sự bền vững của đường tiệm cận ma trận hiệp phương sai của sai số bình phương bé nhất của alpha và beta trong mô hình định giá tài sản phi tuyến khi sự phân phối chung của các nhân tố và sai số không chuẩn hoặc xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
French(1993)chothấyc á c nhânt ốnhưq u y mô,BV/
MV,v à momentumt á c độngđếnsựthayđổitrongTSSLtrungbìnhcủacổphiếu.Quađó ,cácnghiêncứunàyđãchothấyviệcbổsungthêmcácnhântốkhácvàomôhìnhCAPMlà cầnthiết.
Trongkhiđó,hầuhếtcácnghiêncứukhácchỉđơngiảntậptrungvàoskewnessc ủ a phân phốiTSSL,trongkhikurtosiscóthểbằnghoặcquantrọnghơn.C á c nghiêncứutrướcđây b a o gồmArditti(1967),Krausv à Litzenberger(1976),FriendvàWesterfield(1980),L im(1989),HarveyvàSiddique(1999,2000)vàSmith(2007)đãnghiêncứuviệcphânphố iTSSLchỉdựavào skewness.
(2009)pháthiệnthấychứngkhoánÚccóskewnessâmnhiềuhơnnhưngkurtosisvượttrội íthơnchứngkhoánMỹ.Họcũngpháthiệnraco- skewnessđóngvaitròquantrọngtrongviệcgiảithíchTSSLcủachứngkhoánÚctrongk hiđóco- kutosisthườngcóảnhhưởngđếnTSSLc ủachứngkhoánMỹ.Họchorằngsựkhácbiệttr ongkếtquảnghiêncứucủahaichỉsốcóliênquanđếnnhữngđặctínhcơbảncủacáccôngt y,chủyếudoquymôcáccôngtyÚcnhỏhơncôngtyMỹ.Kếtquảcủabàinghiêncứulàbằng chứngmạnhmẽchothấymộtphầnTSSLtrungbìnhđượcgiảithíchb ởicácyếut ốn h ư q u y mô,BV/MVv à hiệuứngmomentum.Mặcd ù cácnhânt ốquymô,BV/
MV,v à momentumcótươngquanvớico-skewnessvàco- kurtosisnhưngnóvẫnkhôngl à m ảnhhưởngnhiềuđếntầmquantrọngcủaco- skewnessvàco-kurtosistrong việcđịnhgiátàisản.Nóhàmýrằng,co-skewnessvàco- kurtosisđãgiảithíchđượccácphầnbiếnthiêntrongTSSLtrungbình(màchưađượcgiảit híchbởicácnhântốtrướcđó).Thêmvàođó,co-skewnessvàco- kurtosiscũngcảithiệnkhảnănggiảithíchmôhình4nhântốcủaCarhart(1997)baogồmc ácnhântố:thịtrường, quymô, BV/MVvàmomentum.
RichardHeaneyetal.(2012)tìmhiểuxemliệuco-skewnessvàco- kurtosiscótácđộngđếngiáchứngkhoánMỹhaykhông.Bàinghiêncứusửdụngphương phápc ủaFamav à Macbeth(1973)v ớidữliệuđượclấytrongkhoảngthờigiantừtháng7n ăm1963đếntháng12năm2010.Cáctácgiảtìmthấybằngchứngchothấyco- skewnessvàco- kurtosiscùngvớicácnhântốquymôdoanhnghiệpvàtỷsốgiátrịsổsáchtrêngiátrịthịtrư ờngtrongmôhìnhFamavàFrench(1992,1993)cótácđộngđếngiáchứngkhoán.
SushmaVishnani(2013)nghiêncứutácđộngcủamôhìnhCAPMthreemomenttrênthịtr ườngchứng khoánẤnĐộ.Nghiêncứunàylà nhằmtìmhiểuảnhhưởngc ủaco- skewnesstrongv iệcđịnhgiácổphiếutrênt hịtrườngchứngkhoánẤnĐộ.Thờigiannghi êncứulà12nămkểtừtháng1năm1999đếntháng6năm2010.Mẫubaogồm283côngt ytrongdanhmụcchỉsốchứngkhoánBombayc ủaẤnĐộBSE-
500.ChỉsốS&PCNX500đượccoilàđạidiệnchodanhmụcđầutưthịtrường.Cáckếtqu ảthựcnghiệmcủanghiêncứuxácnhậntínhhiệuquảcủamôhìnhCAPMb a momenttron gthịtrườngvốnẤnĐộv à chot h ấyrằngco- skewnesscũnglànhântốquantrọngtácđộngđếngiácổphiếutrênthịtrườngchứngkhoán ẤnĐộ.
Mẫubaogồm147côngtyniêmyếttrênHOSE.Tácgiảtiếnhànhthuthậpcácdữliệuvề: giáđóngcửa,quymôdoanhnghiệp,tỷsốgiátrịsổsáchtrêngiátrịthịtrường,vàchỉsốđại diệnthịtrườngVN-
Index.Tấtcảđượcthuthậptronggiaiđoạnt ừngày01/01/2008đến31/12/2012t ừc ơ s ở d ữliệuc ủatrangwebvietstock.vn.
TSSLphirủirolàlãisuấttrúngthầubìnhquânhàngnămtráiphiếuchínhphủViệtNamk ỳhạn5nămtronggiaiđoạntừnăm2008đếnnăm2012đượclấytừkhobạcNhànướcViệt NamvàtrangwebNgânhàngnhànướcViệtNam.
Cácdanhmụcđầutưđượctạolậpdựatrêncáctiêuchí:quymôdoanhnghiệpvàt ỷsốgiátrịs ổsáchtrêngiátrịthịtrường.Ứngvớimỗinăm,bàinghiêncứuxếphạngcáccôngtytrongm ẫutheovốnhóathịtrườngvàođầunămvàđượcchiathànhn ă m danhmụcvớisốlượngch ứngkhoántươngđươngtrongmỗidanhmục.YếutốrủirotrongTSSLliênquanđếnquy môcôngty-nhântốSMB- đượcđolườngbởisựkhácbiệtgiữaTSSLtrungbìnhcủadanhmụccóquymônhỏnhấtv à TSSLtrungbìnhc ủadanhmụcc ó q u y môl ớnn h ất.C á c chứngkhoánđ ư ợ cxếphạng mộtcáchđộ clậptheoBV/
MVvàđượcchiathànhn ăm danhmục.Sauđó,nhântốHMLđượctínhbằngcáchlấyTS SLtrungbìnhcủadanhmụccóBV/
MVthấpnhất.25danhmụcđượcthiếtlậpbởigiaođiểmcủanămnhómquymôvàn ă m n hómBV/MV.Cácdanhmụcđượcđánhsốtheothứtự1-1, 1-2, ,5-4,5-5.
Cácnhântốco-skewness(hoặcco- kurtosis)củamỗicổphiếuđượctínhtheocácphươngtrìnhsauđây:
Co-kurtosis is a measure that evaluates the total return of stocks and the market, with expected returns represented as E() values After ranking these stocks based on co-skewness or co-kurtosis, they are organized into five groups with equal numbers of stocks Group 1 exhibits the highest co-skewness, while Group 5 shows the lowest The difference in average returns between the groups highlights the risk premium associated with prior co-skewness Subsequently, stocks are arranged by ascending average returns, resulting in a portfolio of "winners" with the highest average returns and a "losers" portfolio with the lowest The momentum factor (M) is calculated by subtracting the average return of the "losers" from that of the "winners," illustrating the return premium of the momentum strategy.
(2009).ĐầutiêntácgiảkiểmtralầnlượtđộnhạycảmcủaTSSLvớico-skewnessvàco- kurtosis.TácgiảhồiquyTSSLvư ợttrội( hàngngàycủa25danhmụcphânloạitheoquymôvàBV/MVdựavàoco-skewnessvàco- kurtosistheomôhìnhhồiquynhưsau(dướiđâygọilàmôhình1):
Tiếptheo,đểkiểmtratácđộngcủaco-skewnessvàco- kurtosislênTSSLchứngkhoánkhicóthêmcácnhântốkhác,tácgiảđưathêmbiếntỷsuấ tsinhlợithịtrườngvượttrội(Rm,t-
Cuốicùng,tácg i ảtiếpt ụckiểmđ ị nhx e m c á c nhânt ốco-skewnessv à c o - kurtosiscóthựcsựtácđộngđếnTSSLchứngkhoánhaykhôngbằngcáchđưat h ê m các nhântốquymô,BV/
MVvàmomentumvàomôhìnhhồiquy(dướiđâygọilàmôhình3).Nếucácnhântốco- skewnessvàco- kurtosisvẫncóýnghĩathìchứngtỏchúngvẫngiữvaitròquantrọngtrongviệcgiảithíchch oTSSLchodùc á c nhântốquymô,BV/MVvàmomentumđược đưavào.
Rp,tlàTSSLdanhmụctạithờiđiểmt,Rf,tl àTS
CoStl ànhântốCo- skewnesstạithờiđiểmt,CoKtl ànhântốCo- kurtosistạithờiđiểmt,
Trướckhitiếnhànhchạyphântíchhồiquy,tácgiảkiểmtratínhdừngcủacácbiếnđộclậ p.Dùngphươngphápkiểmđịnhnghiệmđơnvịthuđượckếtquảnhưbảng1.Trịtuyệtđốih ệsốADFTestStatisticcủacácbiếnđềulớnhơntrịtuyệtđốicủa1%CriticalValuechothấy tấtcảcácbiếnđềulàchuỗidừng.
0,26đến0,28.Trongđó,hệsốtươngquangiữaSMBvàHMLlàcaonhất0,62nhưngkhông đếnmứctạothànhvấnđềđacộngtuyếnvàbằngchứnglàhệsốnhântửphóngđạiphươngs aiVIFc ủ a cácbiềnđềunhỏhơn3.
Rm-Rf Co-Skewness Co-Kurtosis SMB HML
Rm-Rf Co-Skewness Co-Kurtosis SMB HML M
4.1.Tácđộngcủaco-skewnessvàco-kurtosis ĐểkiểmtrađộnhạycảmcủaTSSLvớico-skewnessvàco- kurtosis,tácgiảhồiq u y TSSLv ư ợ ttrộihàngngàycủa25danhmụcphânloạitheoquym ôv à BV/MV dựavàoco-skewnessvàco-kurtosistheomôhìnhhồiquydướiđây:
Source SS df MS Numberofobs= 99
AdjR-squared= 0.0289 Total 292516591 992 000294876 RootMSE = 01692 i1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3647667 0697539 5.23 0.000 2278841 501649 cok 1087761 0619283 1.76 0.079 -.0127496 230301 _cons 0000744 0005372 0.14 0.890 -.0009798 001128
AdjR-squared = 0.028 Total 29546207 992 000297845 RootMSE = 0170 i2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3386177 0701133 4.83 0.000 20103 476205 cok 1588392 0622473 2.55 0.011 0366874 280991 _cons -.0000979 00054 -0.18 0.856 -.0011575 000961
AdjR-squared = 0.029 Total 2941842 992 000296557 RootMSE = 0169 i3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3283889 0699284 4.70 0.000 1911641 465613 cok 1820231 0620831 2.93 0.003 0601934 303852 _cons -.0001401 0005385 -0.26 0.795 -.001197 000916
AdjR-squared = 0.025 Total 26380830 992 000265936 RootMSE = 0161 i4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2988389 0663657 4.50 0.000 1686054 429072 cok 1463581 0589201 2.48 0.013 0307354 261980 _cons -.0001244 0005111 -0.24 0.808 -.0011274 000878
Source SS df MS Numberofobs = 99
AdjR-squared = 0.021 Total 24549350 992 000247473 RootMSE = 0155 i5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 180038 0641413 2.81 0.005 0541694 305906 cok 219003 0569453 3.85 0.000 1072556 330750 _cons -.0001644 000494 -0.33 0.739 -.0011338 000804
AdjR-squared = 0.036 Total 30100879 992 000303436 RootMSE = 0171 ii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3606087 0704809 5.12 0.000 2222996 498917 cok 2117766 0625737 3.38 0.001 0889843 334568 _cons -.0000152 0005428 -0.03 0.978 -.0010803 0010
AdjR-squared = 0.038 Total 305629159 992 000308094 RootMSE = 0172 ii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3355292 0709406 4.73 0.000 196318 474740 cok 261997 0629818 4.16 0.000 1384038 385590 _cons -.0001851 0005463 -0.34 0.735 -.0012572 00088
AdjR-squared = 0.040 Total 30686097 992 000309336 RootMSE = 0172 ii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3254341 0710141 4.58 0.000 1860786 464789 cok 2859074 0630471 4.53 0.000 162186 409628 _cons -.0002293 0005469 -0.42 0.675 -.0013026 000843
AdjR-squared = 0.0352 Total 27864806 992 000280895 RootMSE = 01646 ii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2962661 0678587 4.37 0.000 1631027 429429 cok 2490918 0602457 4.13 0.000 130868 367315 _cons -.0002121 0005226 -0.41 0.685 -.0012377 000813
AdjR-squared = 0.036 Total 259449398 992 000261542 RootMSE = 0158 ii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 1775108 0654298 2.71 0.007 0491138 305907 cok 3216925 0580893 5.54 0.000 2077003 435684 _cons -.0002509 0005039 -0.50 0.619 -.0012397 00073
AdjR-squared = 0.037 Total 30208828 992 000304524 RootMSE = 0171 iii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 376753 0705716 5.34 0.000 2382658 515240 cok 2000434 0626542 3.19 0.001 0770931 322993 _cons -.000037 0005435 -0.07 0.946 -.0011036 001029
AdjR-squared = 0.039 Total 306270083 992 00030874 RootMSE = 0172 iii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3517507 0709897 4.95 0.000 2124431 491058 cok 2509007 0630255 3.98 0.000 1272219 374579 _cons -.0002091 0005467 -0.38 0.702 -.001282 000863
AdjR-squared = 0.040 Total 30911385 992 000311607 RootMSE = 0172 iii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3413304 0712676 4.79 0.000 2014776 481183 cok 2745122 0632721 4.34 0.000 1503494 39867 _cons -.0002527 0005489 -0.46 0.645 -.0013297 000824
AdjR-squared = 0.035 Total 28160384 992 000283875 RootMSE = 0165 iii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3121769 0682113 4.58 0.000 1783215 446032 cok 237726 0605588 3.93 0.000 1188878 356564 _cons -.0002364 0005253 -0.45 0.653 -.0012672 000794
AdjR-squared = 0.035 Total 26207163 992 000264185 RootMSE = 0159 iii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 1922091 0657998 2.92 0.004 063086 321332 cok 3101593 0584178 5.31 0.000 1955224 424796 _cons -.000274 0005068 -0.54 0.589 -.0012685 000720
AdjR-squared= 0.051 Total 30024591 992 000302667 RootMSE = 0169 iv1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3599982 0698382 5.15 0.000 2229502 497046 cok 3186994 0620031 5.14 0.000 1970267 44037 _cons -.0000956 0005379 -0.18 0.859 -.0011511 000959
AdjR-squared = 0.055 Total 30667792 992 000309151 RootMSE = 0170 iv2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3357271 0704207 4.77 0.000 1975361 473918 cok 369238 0625203 5.91 0.000 2465505 491925 _cons -.0002684 0005423 -0.49 0.621 -.0013327 000795
AdjR-squared = 0.058 Total 31164161 992 000314155 RootMSE = 0172 iv3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3250303 0709019 4.58 0.000 185895 464165 cok 3935866 0629475 6.25 0.000 2700608 517112 _cons -.0003116 000546 -0.57 0.568 -.0013831 0007
AdjR-squared = 0.052 Total 28548189 992 000287784 RootMSE = 0165 iv4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2957069 068083 4.34 0.000 1621033 429310 cok 3562005 0604448 5.89 0.000 2375857 474815 _cons -.0002941 0005243 -0.56 0.575 -.001323 000734
AdjR-squared = 0.058 Total 26819897 992 000270362 RootMSE = 0159 iv5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 1757309 0657812 2.67 0.008 0466443 304817 cok 4280781 0584012 7.33 0.000 3134737 542682 _cons -.000333 0005066 -0.66 0.511 -.0013272 000661
AdjR-squared = 0.064 Total 27534900 992 00027757 RootMSE = 0161 v1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2753703 0664154 4.15 0.000 1450392 405701 cok 417536 0589643 7.08 0.000 3018266 533245 _cons 0000235 0005115 0.05 0.963 -.0009803 001027
AdjR-squared = 0.072 Total 28304107 992 000285324 RootMSE = 0162 v2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2500511 0670688 3.73 0.000 1184377 381664 cok 4684776 0595444 7.87 0.000 3516298 585325 _cons -.0001503 0005165 -0.29 0.771 -.0011639 000863
AdjR-squared = 0.075 Total 28739870 992 000289716 RootMSE = 0163 v3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2394303 0674462 3.55 0.000 1070764 371784 cok 4921424 0598794 8.22 0.000 3746372 609647 _cons -.0001918 0005194 -0.37 0.712 -.0012111 000827
AdjR-squared = 0.068 Total 26427581 992 000266407 RootMSE = 0157 v4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2096005 0649257 3.23 0.001 0821927 337008 cok 4535524 0576418 7.87 0.000 3404383 566666 _cons -.0001735 0005 -0.35 0.729 -.0011547 000807
AdjR-squared = 0.082 Total 257098528 992 000259172 RootMSE = 0154 v5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 0891155 0635812 1.40 0.161 -.0356538 213884 cok 5265015 056448 9.33 0.000 41573 637273 _cons -.0002171 0004897 -0.44 0.658 -.001178 000743
Co- skewnesscủa24trongsố25danhmụccóýnghĩathốngkê,ýnghĩakinhtếcũngkhárõràn gkhinhântốco- skewnesstăng1%manglạisựgiatăngtrongTSSLtrungbìnhtrongkhoảngt ừ0,17%đến0,36%.Nhântốco-skewnesstácđộngmạnhhơnđốivớiTSSLcácdanhmụccóBV/MVcaohơn.Trongkhiđó,khôngcómốiliênhệmangtínhquyluậtnàogiữanhântốco- skewnessvớiquymôdoanhnghiệp.
Co- kurtosiscũngcóýnghĩathốngkê24trongsố25danhmục.Vềmặtýnghĩakinhtế,khinhânt ốnàygiatăng1%thìmanglạisựgiatăngtrongTSSLtrungbìnhtrongkhoảngtừ0,15%đế n0,53%.Nhìnchungtácđộngcủanhânt ốco-kurtosistăngdầntheothứtựtừdanhmục1- 1đếndanhmục5-5.Điềunàychot h ấyq u y môcàngl ớnv à BV/
Hệsốhiệuchỉnhcủatấtcả25danhmụcđềucóýnghĩathốngkê.Tuynhiêng i á trịhiệuchỉn hchỉnằmtrongkhoảngtừ0,02đến0,08.Điềunàycóthểlàd o TSSLtrungbìnhdanhmục khôngchỉchịusựtácđộngcủahainhântốco-skewnessvàco- kurtosismàcònchịusựtácđộngcủacácnhântốkhác.Đểkiểmt r a xemco- skewnessvàco- kurtosiscóthựcsựtácđộngđếnTSSLchứngkhoánh a y không,tácgiảtiếptụctiếnhànhk iểmđịnhbằngcáchđưathêmcácnhântốkhácvàomôhìnhnhưmôhình2vàmôhình3màtá c giảđãnêuởtrên. skewnessvàco-kurtosiscủa25danhmụcđượcphânloạitheoquymôv à BV/
Size BV/MV Danh mục α Co-skewness Co-kurtosis Adj
Bảng8:KếtquảkiểmđịnhBreusch-Godfreymôhình1 Size BV/MV Danhmục chi2 Prob>chi2
Thấp 5-5 0,00 0,9762 hayđổi.Đểxem phươngsaicủanhiễucóđồngnhấthaykhông,tatiếnhànhkiểmđịnhBre usch-Paganđốivớichuỗiphầndư.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng7chothấygiátrịp- valueđềulớnhơn0,05,tachấpnhậngiảthiếtHo.Tấtcả25danhmụcđềukhôngxảyrahiệ ntượngphươngsait h a y đổi.
MôhìnhhồiquytuyếntínhcổđiểncũnggiảđịnhrằngcáchạngnhiễuUikhôngc ótươngqu anvớinhau.TasửdụngkiểmđịnhBreusch-Godfreyđểkiểmđịnhtựtươngquan.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng8chothấygiátrịp- valueđềulớnhơn0,05,tachấpnhậngiảthiếtHo.Tấtc ả25danhmụcđ ề ukhôngxảyrahiệ ntượngtựtươngquan.
4.2.Kiểmđịnhtínhbềnvữngcủaco-skewnessvàco-kurtosis Đểkiểmtratácđộngcủaco-skewnessvàco- kurtosislênTSSLdanhmụckhicót h ê m cácnhântốkhác,tácgiảđưathêmbiếntỷsuấtsin hlợithịtrườngvượttrội(Rm,t-Rf,t)vàotrongmôhìnhnhưsau:
AdjR-squared = 0.757 Total 29251659 992 000294876 RootMSE = 0084 i1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 9902846 0181651 54.52 0.000 9546381 1.02593 cos 3138426 0348852 9.00 0.000 2453852 382300 cok -.3815716 0322404 -11.84 0.000 -.444839 -.318304 _cons 0001008 0002686 0.38 0.708 -.0004262 000627
AdjR-squared = 0.766 Total 295462077 992 000297845 RootMSE = 0083 i2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.00187 0178965 55.98 0.000 9667509 1.0369 cos 2870979 0343693 8.35 0.000 2196527 354543 cok -.3372452 0317637 -10.62 0.000 -.3995772 -.274913 _cons -.0000712 0002646 -0.27 0.788 -.0005904 000448
AdjR - = 0.7846 Total 29418427 992 000296557 RootMSE = 00799 i3 Coef Std.Err t P>|t| [95%C o n f I n t e r v a l ] rm_rf 1.011098 0171601 58.92 0.000 9774231 1.04477 cos 2763946 0329552 8.39 0.000 2117245 341064 cok -.3186303 0304567 -10.46 0.000 -.3783975 -.258863 _cons -.0001132 0002537 -0.45 0.656 -.0006111 000384
Total 263808307 992 000265936 RootMSE = 00699 i4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 9798145 0150186 65.24 0.000 9503426 1.00928 cos 2484533 0288425 8.61 0.000 1918538 305052 cok -.3388053 0266558 -12.71 0.000 -.3911138 -.286496 _cons -.0000984 000222 -0.44 0.658 -.0005341 000337
AdjR-squared = 0.862 Total 245493504 992 000247473 RootMSE = 0058 i5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 9743604 0125494 77.64 0.000 9497338 99898 cos 1299329 0241006 5.39 0.000 0826386 177227 cok -.2634597 0222735 -11.83 0.000 -.3071684 -.21975 _cons -.0001385 0001855 -0.75 0.456 -.0005026 000225
AdjR-squared = 0.777 Total 301008793 992 000303436 RootMSE = 0082 ii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01297 0176552 57.37 0.000 9783239 1.04761 cos 3085181 0339061 9.10 0.000 241982 375054 cok -.289804 0313355 -9.25 0.000 -.3512958 -.228312 _cons 0000118 000261 0.05 0.964 -.0005004 00052
AdjR-squared = 0.7849 Total 305629159 992 000308094 RootMSE = 00814 ii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.024573 0174774 58.62 0.000 9902758 1.0588 cos 2828419 0335646 8.43 0.000 2169759 348707 cok -.2453289 03102 -7.91 0.000 -.3062014 -.184456 _cons -.0001578 0002584 -0.61 0.542 -.0006649 000349
AdjR-squared = 0.797 Total 306860972 992 000309336 RootMSE = 0079 ii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.034144 0169816 60.90 0.000 1.00082 1.06746 cos 2722547 0326124 8.35 0.000 2082574 336252 cok -.2261577 0301399 -7.50 0.000 -.2853032 -.167012 _cons -.0002018 0002511 -0.80 0.422 -.0006945 000290
AdjR-squared = 0.819 Total 27864806 992 000280895 RootMSE = 0071 ii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.002816 015293 65.57 0.000 9728057 1.03282 cos 2446977 0293696 8.33 0.000 1870638 302331 cok -.247461 027143 -9.12 0.000 -.3007255 -.194196 _cons -.0001854 0002261 -0.82 0.412 -.0006292 000258
AdjR-squared= 0.8692 Total 259449398 992 000261542 RootMSE = 00585 ii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 9970192 0125565 79.40 0.000 9723786 1.0216 cos 1262405 0241143 5.24 0.000 0789195 173561 cok -.1719899 0222861 -7.72 0.000 -.2157234 -.128256 _cons -.0002243 0001856 -1.21 0.227 -.0005886 0001
AdjR-squared = 0.7878 Total 302088284 992 000304524 RootMSE = 00804 iii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.021393 0172585 59.18 0.000 9875257 1.05526 cos 3242292 0331442 9.78 0.000 2591881 389270 cok -.305708 0306315 -9.98 0.000 -.3658181 -.245597 _cons -9.83e-06 0002552 -0.04 0.969 -.0005106 000490
AdjR-squared = 0.796 Total 306270083 992 00030874 RootMSE = 0079 iii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.033105 0170178 60.71 0.000 9997099 1.066 cos 2986247 0326819 9.14 0.000 234491 362758 cok -.2606499 0302041 -8.63 0.000 -.3199215 -.201378 _cons -.0001816 0002516 -0.72 0.471 -.0006753 000312
AdjR-squared = 0.8048 Total 309113851 992 000311607 RootMSE = 0078 iii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.042605 0167451 62.26 0.000 1.009745 1.07546 cos 2877159 0321583 8.95 0.000 2246096 350822 cok -.2417426 0297202 -8.13 0.000 -.3000646 -.183420 _cons -.0002249 0002476 -0.91 0.364 -.0007107 000260
AdjR-squared = 0.824 Total 281603845 992 000283875 RootMSE = 0070 iii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.011194 0151608 66.70 0.000 9814432 1.04094 cos 2601776 0291156 8.94 0.000 2030422 31731 cok -.2629752 0269082 -9.77 0.000 -.315779 -.210171 _cons -.0002094 0002242 -0.93 0.350 -.0006493 000230
AdjR-squared = 0.8736 Total 262071634 992 000264185 RootMSE = 00578 iii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.005379 0124069 81.03 0.000 9810316 1.02972 cos 1405089 0238269 5.90 0.000 0937518 18726 cok -.1876623 0220205 -8.52 0.000 -.2308746 -.14445 _cons -.0002473 0001834 -1.35 0.178 -.0006072 000112
AdjR-squared = 0.808 Total 300245919 992 000302667 RootMSE = 0076 iv1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.022378 0163662 62.47 0.000 9902619 1.05449 cos 3074238 0314306 9.78 0.000 2457455 36910 cok -.1875398 0290477 -6.46 0.000 -.2445421 -.130537 _cons -.0000684 000242 -0.28 0.778 -.0005432 000406
AdjR-squared = 0.8135 Total 306677923 992 000309151 RootMSE = 00759 iv2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.034012 0163051 63.42 0.000 1.002015 1.06600 cos 2825545 0313131 9.02 0.000 2211067 344002 cok -.1427616 0289392 -4.93 0.000 -.1995508 -.085972 _cons -.0002409 0002411 -1.00 0.318 -.000714 000232
AdjR-squared = 0.8176 Total 311641616 992 000314155 RootMSE = 00757 iv3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.043602 0162536 64.21 0.000 1.011706 1.07549 cos 2713645 0312142 8.69 0.000 2101108 332618 cok -.1231616 0288478 -4.27 0.000 -.1797715 -.066551 _cons -.0002838 0002403 -1.18 0.238 -.0007553 000187
Total 285481893 992 000287784 RootMSE = 00695 iv4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.012408 0149204 67.85 0.000 9831283 1.04168 cos 2436453 0286538 8.50 0.000 187416 299874 cok -.1451016 0264815 -5.48 0.000 -.197068 -.093135 _cons -.0002671 0002206 -1.21 0.226 -.0007 000165
AdjR-squared = 0.878 Total 268198971 992 000270362 RootMSE = 0057 iv5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.006274 0123062 81.77 0.000 9821246 1.03042 cos 1239846 0236336 5.25 0.000 0776069 170362 cok -.0701869 0218418 -3.21 0.001 -.1130485 -.027325 _cons -.0003063 0001819 -1.68 0.093 -.0006633 000050
AdjR-squared = 0.885 Total 275349003 992 00027757 RootMSE = 0056 v1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.019914 0120943 84.33 0.000 9961804 1.04364 cos 2229226 0232265 9.60 0.000 1773438 268501 cok -.0874829 0214656 -4.08 0.000 -.1296062 -.045359 _cons 0000506 0001788 0.28 0.777 -.0003003 000401
AdjR-squared = 0.889 Total 28304107 992 000285324 RootMSE = 0056 v2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.03151 0120793 85.40 0.000 1.007806 1.05521 cos 1970071 0231977 8.49 0.000 1514848 242529 cok -.0422833 021439 -1.97 0.049 -.0843545 -.000212 _cons -.0001229 0001786 -0.69 0.492 -.0004733 000227
AdjR-squared = 0.896 Total 287398702 992 000289716 RootMSE = 0054 v3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.041428 0117859 88.36 0.000 1.0183 1.06455 cos 1858763 0226342 8.21 0.000 1414597 230292 cok -.0235294 0209183 -1.12 0.261 -.0645787 017519 _cons -.0001641 0001743 -0.94 0.347 -.000506 000177
Total 264275814 992 000266407 RootMSE = 00495 v4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.010318 0106221 95.11 0.000 9894736 1.03116 cos 1576463 0203992 7.73 0.000 1176155 197677 cok -.0467151 0188527 -2.48 0.013 -.083711 -.009719 _cons -.0001466 000157 -0.93 0.351 -.0004548 000161
AdjR-squared = 0.934 Total 257098528 992 000259172 RootMSE = 0041 v5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.003981 0088772 113.10 0.000 9865611 1.02140 cos 0374871 0170482 2.20 0.028 0040323 070941 cok 0293717 0157557 1.86 0.063 -.0015467 060290 _cons -.0001904 0001312 -1.45 0.147 -.0004479 000067
Co- skewnesscủatấtcả25danhmụcđềucóýnghĩathốngkê.Kếtquảhồiquycũnggiốngvớikế tquảhồiquytheomôhình1,cácdanhmụccóBV/MVcàng caothìcàngchịutácđộngcủanhântốco-skewnessnhiềuhơn.Ngoạitrừdanhmục5- 5chịutácđộngcủaco- skewnessrấtthấp,ở24danhmụccònlạikhiCoSg i a tăng1%thìTSSLtrungbìnhtăngtừ0, 12%đến0,32%.
Kurtosiscủa22trong25danhmụccóýnghĩathốngkêvàtươngquanâmvớibiếnphụth uộc, khácvớikếtquảlàtươngquandươngởmôhình1.
Hệsốhiệuchỉnhcủatấtcả25danhmụcđềucóýnghĩathốngkê,sựphùhợpc ủamôhìnhhồi quylàkhácao,giátrịhiệuchỉnhnằmtrongkhoảngtừ0,75đến0,93.
BảngnàychothấykếtquảhồiquycủaTSSLdanhmụcvượttrộitheophầnbùr ủirothịtr ường,co-skewnessvàco-kurtosiscủa25danhmụcđượcphânloạitheoquymôvàBV/ MV.Trongđó,*chothấyhệsốhồiquylàcóýnghĩavớig i á trịxácsuấtthốngkêp- valuenhỏhơn0,05.
Size BV/MV mục α Rm-Rf CoS CoK Adj
Size BV/MV Danhmục chi2 Prob>chi2
Kếtquảkiểmđịnhởbảng12chothấygiátrịp- valueđềulớnhơn0,05,tachấpnhậngiảthiếtHo.Tấtcả25danhmụcđềukhôngxảyrahiệ ntượngphươngsait h a y đổi.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng13chothấygiátrịcó8trongtổngsố25danhmụccóg i á trịp- valuenhỏhơn0,05.Nhưvậycó17trên25danhmụckhôngxảyrahiệntượngtựtươngquan
Cuốicùng,tácg i ảtiếpt ụckiểmđ ị nhx e m c á c nhânt ốco-skewnessv à c o - kurtosiscóthựcsựtácđộngđếnTSSLhaykhôngbằngcáchđưathêmcácbiếnq u y mô, BV/MV,momentumvàomôhìnhhồiquynhưsau:
AdjR-squared = 0.928 Total 292516591 992 000294876 RootMSE = 0046 i1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.02644 0101286 101.34 0.000 1.00656 1.04631 cos 066396 0208667 3.18 0.002 025448 107344 cok -.002878 0208713 -0.14 0.890 -.0438354 038079 smb 510697 0226599 22.54 0.000 466229 555164 hml 390003 022854 17.06 0.000 345155 434851 m -.0584132 0207891 -2.81 0.005 -.0992091 -.017617 _cons -.0001049 0001464 -0.72 0.474 -.0003922 000182
AdjR-squared = 0.904 Total 29546207 992 000297845 RootMSE = 0053 i2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.05166 0117 89.89 0.000 1.0287 1.0746 cos 0979829 024104 4.07 0.000 050682 145283 cok 0558821 0241093 2.32 0.021 008570 103193 smb 6290285 0261754 24.03 0.000 577662 680394 hml 1497045 0263996 5.67 0.000 097898 201510 m -.0797891 0240143 -3.32 0.001 -.1269142 -.0326641 _cons -.0002116 0001691 -1.25 0.211 -.0005434 000120
AdjR-squared = 0.9027 Total 29418427 992 000296557 RootMSE = 00537 i3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.058087 0118089 89.60 0.000 1.034914 1.08126 cos 1033454 0243284 4.25 0.000 05560 151086 cok 0459633 0243338 1.89 0.059 -.0017886 093715 smb 5906594 0264191 22.36 0.000 5388152 642503 hml 1213218 0266454 4.55 0.000 0690337 17361 m -.0808093 0242379 -3.33 0.001 -.1283731 -.0332455 _cons -.0002397 0001707 -1.40 0.160 -.0005747 000095
AdjR-squared = 0.905 Total 26380830 992 000265936 RootMSE = 005 i4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.015502 0110028 92.29 0.000 9939106 1.03709 cos 104652 0226676 4.62 0.000 0601698 149134 cok -.0414832 0226727 -1.83 0.068 -.0859754 00300 smb 4564853 0246156 18.54 0.000 4081803 504790 hml 1568705 0248264 6.32 0.000 1081517 205589 m -.0313521 0225833 -1.39 0.165 -.075669 012964 _cons -.0002108 000159 -1.33 0.185 -.0005229 000101
AdjR- = 0.925 Total 245493504 992 000247473 RootMSE = 0042 i5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01796 0094422 107.81 0.000 999439 1.03649 cos 057330 0194525 2.95 0.003 019157 095503 cok 010075 0194569 0.52 0.605 -.028106 048257 smb 506847 0211242 23.99 0.000 465393 54830 hml -.0799848 0213052 -3.75 0.000 -.1217935 -.0381761 m -.0453761 0193802 -2.34 0.019 -.0834073 -.0073449 _cons -.0001776 0001365 -1.30 0.194 -.0004454 000090
AdjR-squared = 0.8967 Total 30100879 992 000303436 RootMSE = 0056 ii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.023902 0123113 83.17 0.000 9997423 1.04806 cos 0719466 0253633 2.84 0.005 0221744 121718 cok -.0397014 025369 -1.56 0.118 -.0894848 010081 smb 2333783 027543 8.47 0.000 1793287 287427 hml 5266764 0277789 18.96 0.000 4721639 58118 m -.0223876 025269 -0.89 0.376 -.0719748 027199 _cons -.0002022 0001779 -1.14 0.256 -.0005514 00014
AdjR-squared = 0.866 Total 305629159 992 000308094 RootMSE = 0064 ii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.04906 0140802 74.51 0.000 1.021437 1.07669 cos 104500 0290076 3.60 0.000 0475771 161424 cok 019007 029014 0.66 0.513 -.0379293 075943 smb 350998 0315004 11.14 0.000 2891825 412813 hml 287275 0317702 9.04 0.000 2249309 349620 m -.043503 0288997 -1.51 0.133 -.100215 01320 _cons -.0003067 0002035 -1.51 0.132 -.000706 000092
AdjR-squared = 0.863 Total 306860972 992 000309336 RootMSE = 0064 ii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.05574 0142796 73.93 0.000 1.027727 1.08377 cos 109641 0294184 3.73 0.000 0519115 167371 cok 009122 0294249 0.31 0.757 -.0486203 066865 smb 311751 0319465 9.76 0.000 2490608 374442 hml 259074 0322202 8.04 0.000 1958461 322302 m -.0455498 029309 -1.55 0.120 -.103065 011965 _cons -.000337 0002064 -1.63 0.103 -.000742 00006
AdjR-squared = 0.8665 Total 27864806 992 000280895 RootMSE = 00612 ii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.013205 0134625 75.26 0.000 9867869 1.03962 cos 1111079 027735 4.01 0.000 0566815 165534 cok -.0789244 0277412 -2.85 0.005 -.1333629 -.0244858 smb 1786052 0301185 5.93 0.000 1195014 237708 hml 2943995 0303765 9.69 0.000 2347896 354009 m 0035713 0276319 0.13 0.897 -.0506528 057795 _cons -.0003066 0001946 -1.58 0.115 -.0006885 000075
AdjR-squared = 0.8891 Total 259449398 992 000261542 RootMSE = 00539 ii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01544 0118413 85.75 0.000 9922074 1.03868 cos 064285 0243951 2.64 0.009 0164133 11215 cok -.0268166 0244006 -1.10 0.272 -.0746996 021066 smb 230044 0264916 8.68 0.000 1780579 282030 hml 056496 0267185 2.11 0.035 0040649 108928 m -.0098715 0243044 -0.41 0.685 -.0575658 037822 _cons -.0002718 0001712 -1.59 0.113 -.0006076 000064
AdjR-squared = 0.894 Total 302088284 992 000304524 RootMSE = 0056 iii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.03068 0124911 82.51 0.000 1.00616 1.05519 cos 095740 0257338 3.72 0.000 045241 146240 cok -.0754208 0257395 -2.93 0.003 -.1259313 -.0249103 smb 210734 0279453 7.54 0.000 155895 265573 hml 499461 0281846 17.72 0.000 444152 554769 m -.0357042 0256381 -1.39 0.164 -.0860157 014607 _cons -.000215 0001805 -1.19 0.234 -.0005693 000139
AdjR-squared = 0.867 Total 306270083 992 00030874 RootMSE = 0063 iii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.05599 014058 75.12 0.000 1.028408 1.08358 cos 128760 0289619 4.45 0.000 0719266 185594 cok -.0161743 0289684 -0.56 0.577 -.073021 040672 smb 328602 0314508 10.45 0.000 2668838 390320 hml 259144 0317202 8.17 0.000 196898 321391 m -.0565602 0288542 -1.96 0.050 -.1131829 000062 _cons -.0003212 0002032 -1.58 0.114 -.00072 000077
AdjR-squared = 0.8607 Total 30911385 992 000311607 RootMSE = 00659 iii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.062638 0144882 73.35 0.000 1.034207 1.09106 cos 1338114 0298481 4.48 0.000 0752384 192384 cok -.0262058 0298547 -0.88 0.380 -.0847919 032380 smb 2896218 0324132 8.94 0.000 2260151 353228 hml 2306708 0326908 7.06 0.000 1665193 294822 m -.0581694 0297371 -1.96 0.051 -.1165246 000185 _cons -.0003507 0002094 -1.67 0.094 -.0007617 000060
Source SS df MS Numberofobs = 99
AdjR-squared = 0.862 Total 281603845 992 000283875 RootMSE = 0062 iii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01999 0137397 74.24 0.000 993030 1.04695 cos 135369 0283061 4.78 0.000 079822 190916 cok -.1142178 0283125 -4.03 0.000 -.1697774 -.058658 smb 156269 0307387 5.08 0.000 095948 216590 hml 266288 031002 8.59 0.000 205451 327126 m -.0086932 0282009 -0.31 0.758 -.0640338 046647 _cons -.0003213 0001986 -1.62 0.106 -.000711 000068
AdjR- = 0.888 Total 262071634 992 000264185 RootMSE = 0054 iii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.02223 0119622 85.45 0.000 998758 1.04570 cos 087490 0246442 3.55 0.000 039129 135851 cok -.0624094 0246497 -2.53 0.012 -.1107813 -.0140375 smb 207819 0267621 7.77 0.000 155301 260336 hml 027533 0269913 1.02 0.308 -.0254335 080500 m -.022465 0245526 -0.91 0.360 -.0706463 025716 _cons -.0002851 0001729 -1.65 0.099 -.0006244 000054
AdjR-squared = 0.892 Total 30024591 992 000302667 RootMSE = 0057 iv1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.033102 0125657 82.22 0.000 1.008444 1.05776 cos 1039289 0258874 4.01 0.000 0531282 154729 cok 0248118 0258932 0.96 0.338 -.0260002 075623 smb 2133251 0281121 7.59 0.000 1581586 268491 hml 4143458 0283529 14.61 0.000 3587068 469984 m -.0484565 0257911 -1.88 0.061 -.0990683 002155 _cons -.0002472 0001816 -1.36 0.174 -.0006037 000109
AdjR- = 0.868 Total 306677923 992 000309151 RootMSE = 0063 iv2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.05836 0140282 75.45 0.000 1.030838 1.08589 cos 137918 0289004 4.77 0.000 0812054 194632 cok 083896 0289069 2.90 0.004 0271701 140622 smb 331415 0313841 10.56 0.000 2698286 393003 hml 173853 0316529 5.49 0.000 1117386 235968 m -.0687996 028793 -2.39 0.017 -.1253021 -.012297 _cons -.0003541 0002028 -1.75 0.081 -.000752 000043
AdjR-squared = 0.859 Total 31164161 992 000314155 RootMSE = 0066 iv3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.065086 0146311 72.80 0.000 1.03637 1.09379 cos 14255 0301425 4.73 0.000 083399 201700 cok 0744888 0301493 2.47 0.014 015324 133652 smb 2923416 0327329 8.93 0.000 228107 356575 hml 1454011 0330133 4.40 0.000 080616 210185 m -.0707685 0300304 -2.36 0.019 -.1296994 -.0118376 _cons -.0003832 0002115 -1.81 0.070 -.0007982 000031
AdjR-squared = 0.8569 Total 28548189 992 000287784 RootMSE = 00642 iv4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.022671 0141124 72.47 0.000 994977 1.05036 cos 1438675 029074 4.95 0.000 0868136 200921 cok -.0139598 0290804 -0.48 0.631 -.0710264 043106 smb 1591846 0315725 5.04 0.000 0972276 221141 hml 1816225 0318429 5.70 0.000 1191348 244110 m -.0208257 0289658 -0.72 0.472 -.0776675 03601 _cons -.0003527 000204 -1.73 0.084 -.000753 000047
AdjR-squared = 0.8875 Total 26819897 992 000270362 RootMSE = 00551 iv5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.024577 0121247 84.50 0.000 1.000784 1.04837 cos 0960982 0249789 3.85 0.000 0470802 145116 cok 0371992 0249845 1.49 0.137 -.0118298 086228 smb 2105034 0271256 7.76 0.000 1572729 263733 hml -.0576037 0273579 -2.11 0.035 -.1112902 -.003917 m -.0348574 0248861 -1.40 0.162 -.0836932 013978 _cons -.0003178 0001752 -1.81 0.070 -.0006617 000026
AdjR-squared = 0.934 Total 275349003 992 00027757 RootMSE = 0042 v1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01647 0093745 108.43 0.000 998078 1.03487 cos 058681 0193131 3.04 0.002 020782 096581 cok 018155 0193174 0.94 0.348 -.0197524 056063 smb 040186 0209728 1.92 0.056 -.0009699 081343 hml 384948 0211525 18.20 0.000 343439 426457 m -.0475771 0192413 -2.47 0.014 -.0853357 -.0098185 _cons -.0000986 0001355 -0.73 0.467 -.0003645 000167
AdjR-squared = 0.911 Total 28304107 992 000285324 RootMSE = 0050 v2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.041824 011021 94.53 0.000 1.020196 1.06345 cos 092033 022705 4.05 0.000 0474773 136588 cok 0779651 0227101 3.43 0.001 0333994 122530 smb 1594053 0246563 6.47 0.000 1110205 207790 hml 1428609 0248674 5.74 0.000 0940617 191660 m -.067874 0226206 -3.00 0.003 -.1122641 -.023484 _cons -.000206 0001593 -1.29 0.196 -.0005186 000106
AdjR-squared = 0.910 Total 287398702 992 000289716 RootMSE = 0050 v3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.04888 0111924 93.71 0.000 1.02691 1.07084 cos 096737 0230583 4.20 0.000 051489 141986 cok 067774 0230634 2.94 0.003 022515 113033 smb 120456 0250399 4.81 0.000 071318 169593 hml 114356 0252543 4.53 0.000 064797 163914 m -.0698033 0229725 -3.04 0.002 -.114884 -.0247227 _cons -.0002334 0001618 -1.44 0.149 -.0005509 00008
AdjR-squared = 0.914 Total 264275814 992 000266407 RootMSE = 0047 v4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.00650 0105139 95.73 0.000 9858741 1.02713 cos 097995 0216604 4.52 0.000 0554902 140501 cok -.0218341 0216652 -1.01 0.314 -.0643493 020681 smb -.0132889 0235218 -0.56 0.572 -.0594475 032869 hml 152000 0237233 6.41 0.000 1054466 198554 m -.0177253 0215798 -0.82 0.412 -.0600729 024622 _cons -.000202 000152 -1.33 0.184 -.0005002 000096
AdjR-squared = 0.9351 Total 25709852 992 000259172 RootMSE = 0041 v5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.008271 0090147 111.85 0.000 9905804 1.02596 cos 0494043 0185717 2.66 0.008 0129596 085848 cok 0305478 0185759 1.64 0.100 -.005905 067000 smb 0387502 0201678 1.92 0.055 -.0008265 078326 hml -.0884972 0203405 -4.35 0.000 -.1284128 -.048581 m -.0333905 0185027 -1.80 0.071 -.0696997 002918 _cons -.0001718 0001303 -1.32 0.188 -.0004274 000083
Co- skewnessc ủatấtcả25danhmụcđềuc óý nghĩathốngkê.Tuynhiên,tácđộngcủanhântố nàyđốivớiTSSLtrungbìnhkhôngcaonhưởmôhình1vàmôhình2 Cụt h ể,khiCoSgia tăng1 % thìmanglạisựgiatăngtrongTSSLbìnhquântrongkhoảngtừ0,05% đến0,14%.
Sizelớn 0.018156 0.077965 0.067775 -0.021834 0.030548 Co- kurtosischỉcóýnghĩathốngkêở8trongtổngsố25danhmụcvàảnhhưởngcủanólênTSSLlàkhôngrõràngdocósựthayđổidấuhệsốhồiquy.ĐiềunàychothấydườngnhưTSSLd anhmụckhôngchịuảnhhưởngbởinhânt ốco-kurtosis. ốngkêở10trongtổngsố25danhmục.
Hệsốhiệuchỉnhcủatấtcả25danhmụcđềucóýnghĩathốngkê,sựphùhợpc ủamôhìnhbằn ghoặccaohơnmôhình2 , giátrịhiệuchỉnhnằmtrongkhoảngtừ0,85đến0,93.
Tómlại,cáckếtquảhồiquychothấyco- skewnesslàyếutốquantrọngtrongviệcđịnhgiáchứngkhoán.Pháth i ệnc ủab à i nghiên cứun à y l à phùh ợpvớinghiêncứucủaPhuongDoanetal.
(2009)khichorằngđốivớicácthịtrườngcóq u y môn h ỏthìảnhhưởngcủanhântốco- skewnesstrênTSSLc h ứngkhoánnhiềuhơnsovớinhântốco-kurtosis.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng17chothấygiátrịp- valueđềulớnhơn0,05,tachấpnhậngiảthiếtHo.Tấtcả25danhmụcđềukhôngxảyrahiệ ntượngphươngsait h a y đổi.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng18chothấycó10danhmụccógiá trịp-valuenhỏhơn0,05.Nhưvậycó15trên25danhmụckhôngxảyrahiệntượngtựtươngquan.
Kurtosis α Rm-Rf SMB HML M Adj
BảngnàychothấykếtquảhồiquycủaTSSLdanhmụcvượttrộitheophầnbùr ủi rothịtrường,co-skewness,co-kurtosis,SMB,HML,Momentumcủa
25danhmụcđượcphânloạitheoquymôvàBV/MV.Trongđó,*chothấyhệsốhồiquyl à c óýnghĩavớigiátrịxácsuấtthốngkêp-valuenhỏhơn0,05.
Size BV/MV Danhmục chi2 Prob>chi2
Bàinghiêncứunà ytìmthấyco-skewnessvàco- kurtosiscóvaitròquantrọngtrongviệcđịnhgiáchứngkhoántrênt h ịtrườngchứngkhoán ViệtNam.T u y nhiên,mứcđộtácđộngcủanóphụthuộcvàoquymôcủacáccôngty.Tá cgiảtinrằngdocáccôngtyniêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNamcóquymôn hỏnênmứcđộảnhhưởngcủaco-skewnesslênTSSLchứngkhoánlànhiềuhơnsovớico- kurtosis.PháthiệncủabàinghiêncứunàylàphùhợpvớinghiêncứucủaPhuongDoaneta l.(2009)khichorằngcósựthayđổitrongquymôtừtrungbìnhđếnnhỏ,co- skewnesscóthểlàmộtnhântốliênquanđếnviệcđịnhg i á nhiềuhơnlàco- kurtosis.Cáckếtquảhồiquycủatácgiảđã thểhiệnchođiềunày.Mốitươngquanthấpgiữaco-skewnessvàco- kurtosisvớicácnhântốquymô,BV/
MV,vàmomentumkhônglàmảnhhưởngnhiềuđếntầmquantrọngcủaco- skewnessvàco-kurtosistrongviệcđịnhgiátàis ản.Điềunàychothấy,co- skewnessvàco- kurtosisđãgiảithíchđượccácphầnbiếnthiêntrongTSSLtrungbìnhmàcác nhântốtrướcđóchưađượcgiảithíchđược.
Thêmvàođó,tácgiảchorằngmẫuquansáthướngđếnviệctìmkiếmtácđộngc ủacácm omentb ậccaolênthịtrườngchứngkhoáncóquymônhỏnhưViệtNamđãbổsungbằng chứngvềtầmquantrọngcủaco-skewnessvàco- kurtosistrongviệcđịnhgiáchứngkhoán,sovớicácnghiêncứutrướcđóchỉtậptrungvào phântíchcáccôngtycóvốnhóalớntạiMỹ,Úc Tuynhiên,thayvìchỉtậptrungvàothịtrư ờngchứngkhoánViệtNam,nếubàinghiêncứunàybaogồmthêmcácchứngkhoánnhỏ ởcácthịtrườngkhácthìtácgiảhyvọngrằngsẽchoc á c kếtquảthựcnghiệmsâuhơnvềsự tồntạicủamomentbậccao.Tácgiảtinrằngbàinghiêncứunàyđãchothấynhucầukếthợ pmomentbậccaovàocác
1 Alles,L.,Spowart,A.,1995.Highermomentso f Australianequityreturns:chara cteristicsanddeterminants.AccountingResearchJournal,8:pp.66–76.
2 Ando,M.,Hodoshima,J.,2006.T h e robustnessofassetpricingmodels:coske wnessandcokurtosis FinanceResearchLetters, 3:pp 133–146.
4 Bansal,R.,Viswanathan,S.,1993.No- arbitrageandarbitragepricing:an e w approach JournalofFinance, 48:pp.
5 Beedles,W.,1986.AsymmetryinAustralianequityreturns.AustralianJournalof Management,11:pp.1–11.
6 Bird,R.,Gallagher,D.,2002.Theevaluationofactivemanagerreturnsina non- symmetricalenvironment.Journalo f AssetManagement,2 : pp.303–324.
7 Brands,S , Gallagher,D.,2004.Portfolioselection,diversification,andfunds- of-funds:anote AccountingandFinance,45:pp 185–197.
8 Campell,J.Y.,Hentschel,L.,1992.Nonewisgoodnews:anasymmetricmodelof changingvolatilityinstockr e t u r n s.JournalofFinancialEconomics,
9 Campbell,J.,Lo,A.,MacKinlay,C.,1995.TheEconometricofFinancialMarke ts Princeton,NJ:PrincetonUniversityPress.
13.Fama,E.,French,K.,1993.Commonriskfactorsinthereturnsonstocksandbon ds JournalofFinancialEconomics, 33:pp.3–56.
14.Fama,E , MacBeth,J.D.,1973.Riskreturnandequilibrium:empiricaltest. JournalofPoliticalEconomy,81:pp.607–636.
15.Fang,H,Lai,T.Y.,1997.Co- kurtosisandcapitalassetpricing.TheFinanceReview,32:pp.293–307.
17.Harvey,C , Siddique,A.,2000.Conditionalskewnessina s s e t pricingtests. TheJournalofFinance, 55:pp.1263–1295.
18.Jegadeesh,N.,Titman,S , 1993.Returnstobuyingwinnersandsellinglosers:im plicationsofstockmarketinefficiency.TheJournalofFinance,58:pp 65–91.
19.Kan,R , Zhou,G.,2003.Modellingnon- normalityusingmultivariatet:implicationsforassetpricing.[pdf]Availableat:
|t| [95%Conf.Interval] cos 3647667 0697539 5.23 0.000 2278841 501649 cok 1087761 0619283 1.76 0.079 -.0127496 230301 _cons 0000744 0005372 0.14 0.890 -.0009798 001128
AdjR-squared = 0.028 Total 29546207 992 000297845 RootMSE = 0170 i2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3386177 0701133 4.83 0.000 20103 476205 cok 1588392 0622473 2.55 0.011 0366874 280991 _cons -.0000979 00054 -0.18 0.856 -.0011575 000961
AdjR-squared = 0.029 Total 2941842 992 000296557 RootMSE = 0169 i3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3283889 0699284 4.70 0.000 1911641 465613 cok 1820231 0620831 2.93 0.003 0601934 303852 _cons -.0001401 0005385 -0.26 0.795 -.001197 000916
AdjR-squared = 0.025 Total 26380830 992 000265936 RootMSE = 0161 i4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2988389 0663657 4.50 0.000 1686054 429072 cok 1463581 0589201 2.48 0.013 0307354 261980 _cons -.0001244 0005111 -0.24 0.808 -.0011274 000878
Source SS df MS Numberofobs = 99
AdjR-squared = 0.021 Total 24549350 992 000247473 RootMSE = 0155 i5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 180038 0641413 2.81 0.005 0541694 305906 cok 219003 0569453 3.85 0.000 1072556 330750 _cons -.0001644 000494 -0.33 0.739 -.0011338 000804
AdjR-squared = 0.036 Total 30100879 992 000303436 RootMSE = 0171 ii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3606087 0704809 5.12 0.000 2222996 498917 cok 2117766 0625737 3.38 0.001 0889843 334568 _cons -.0000152 0005428 -0.03 0.978 -.0010803 0010
AdjR-squared = 0.038 Total 305629159 992 000308094 RootMSE = 0172 ii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3355292 0709406 4.73 0.000 196318 474740 cok 261997 0629818 4.16 0.000 1384038 385590 _cons -.0001851 0005463 -0.34 0.735 -.0012572 00088
AdjR-squared = 0.040 Total 30686097 992 000309336 RootMSE = 0172 ii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3254341 0710141 4.58 0.000 1860786 464789 cok 2859074 0630471 4.53 0.000 162186 409628 _cons -.0002293 0005469 -0.42 0.675 -.0013026 000843
AdjR-squared = 0.0352 Total 27864806 992 000280895 RootMSE = 01646 ii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2962661 0678587 4.37 0.000 1631027 429429 cok 2490918 0602457 4.13 0.000 130868 367315 _cons -.0002121 0005226 -0.41 0.685 -.0012377 000813
AdjR-squared = 0.036 Total 259449398 992 000261542 RootMSE = 0158 ii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 1775108 0654298 2.71 0.007 0491138 305907 cok 3216925 0580893 5.54 0.000 2077003 435684 _cons -.0002509 0005039 -0.50 0.619 -.0012397 00073
AdjR-squared = 0.037 Total 30208828 992 000304524 RootMSE = 0171 iii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 376753 0705716 5.34 0.000 2382658 515240 cok 2000434 0626542 3.19 0.001 0770931 322993 _cons -.000037 0005435 -0.07 0.946 -.0011036 001029
AdjR-squared = 0.039 Total 306270083 992 00030874 RootMSE = 0172 iii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3517507 0709897 4.95 0.000 2124431 491058 cok 2509007 0630255 3.98 0.000 1272219 374579 _cons -.0002091 0005467 -0.38 0.702 -.001282 000863
AdjR-squared = 0.040 Total 30911385 992 000311607 RootMSE = 0172 iii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3413304 0712676 4.79 0.000 2014776 481183 cok 2745122 0632721 4.34 0.000 1503494 39867 _cons -.0002527 0005489 -0.46 0.645 -.0013297 000824
AdjR-squared = 0.035 Total 28160384 992 000283875 RootMSE = 0165 iii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3121769 0682113 4.58 0.000 1783215 446032 cok 237726 0605588 3.93 0.000 1188878 356564 _cons -.0002364 0005253 -0.45 0.653 -.0012672 000794
AdjR-squared = 0.035 Total 26207163 992 000264185 RootMSE = 0159 iii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 1922091 0657998 2.92 0.004 063086 321332 cok 3101593 0584178 5.31 0.000 1955224 424796 _cons -.000274 0005068 -0.54 0.589 -.0012685 000720
AdjR-squared= 0.051 Total 30024591 992 000302667 RootMSE = 0169 iv1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3599982 0698382 5.15 0.000 2229502 497046 cok 3186994 0620031 5.14 0.000 1970267 44037 _cons -.0000956 0005379 -0.18 0.859 -.0011511 000959
AdjR-squared = 0.055 Total 30667792 992 000309151 RootMSE = 0170 iv2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3357271 0704207 4.77 0.000 1975361 473918 cok 369238 0625203 5.91 0.000 2465505 491925 _cons -.0002684 0005423 -0.49 0.621 -.0013327 000795
AdjR-squared = 0.058 Total 31164161 992 000314155 RootMSE = 0172 iv3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 3250303 0709019 4.58 0.000 185895 464165 cok 3935866 0629475 6.25 0.000 2700608 517112 _cons -.0003116 000546 -0.57 0.568 -.0013831 0007
AdjR-squared = 0.052 Total 28548189 992 000287784 RootMSE = 0165 iv4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2957069 068083 4.34 0.000 1621033 429310 cok 3562005 0604448 5.89 0.000 2375857 474815 _cons -.0002941 0005243 -0.56 0.575 -.001323 000734
AdjR-squared = 0.058 Total 26819897 992 000270362 RootMSE = 0159 iv5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 1757309 0657812 2.67 0.008 0466443 304817 cok 4280781 0584012 7.33 0.000 3134737 542682 _cons -.000333 0005066 -0.66 0.511 -.0013272 000661
AdjR-squared = 0.064 Total 27534900 992 00027757 RootMSE = 0161 v1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2753703 0664154 4.15 0.000 1450392 405701 cok 417536 0589643 7.08 0.000 3018266 533245 _cons 0000235 0005115 0.05 0.963 -.0009803 001027
AdjR-squared = 0.072 Total 28304107 992 000285324 RootMSE = 0162 v2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2500511 0670688 3.73 0.000 1184377 381664 cok 4684776 0595444 7.87 0.000 3516298 585325 _cons -.0001503 0005165 -0.29 0.771 -.0011639 000863
AdjR-squared = 0.075 Total 28739870 992 000289716 RootMSE = 0163 v3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2394303 0674462 3.55 0.000 1070764 371784 cok 4921424 0598794 8.22 0.000 3746372 609647 _cons -.0001918 0005194 -0.37 0.712 -.0012111 000827
AdjR-squared = 0.068 Total 26427581 992 000266407 RootMSE = 0157 v4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 2096005 0649257 3.23 0.001 0821927 337008 cok 4535524 0576418 7.87 0.000 3404383 566666 _cons -.0001735 0005 -0.35 0.729 -.0011547 000807
AdjR-squared = 0.082 Total 257098528 992 000259172 RootMSE = 0154 v5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] cos 0891155 0635812 1.40 0.161 -.0356538 213884 cok 5265015 056448 9.33 0.000 41573 637273 _cons -.0002171 0004897 -0.44 0.658 -.001178 000743
Co- skewnesscủa24trongsố25danhmụccóýnghĩathốngkê,ýnghĩakinhtếcũngkhárõràn gkhinhântốco- skewnesstăng1%manglạisựgiatăngtrongTSSLtrungbìnhtrongkhoảngt ừ0,17%đến0,36%.Nhântốco-skewnesstácđộngmạnhhơnđốivớiTSSLcácdanhmụccóBV/MVcaohơn.Trongkhiđó,khôngcómốiliênhệmangtínhquyluậtnàogiữanhântốco- skewnessvớiquymôdoanhnghiệp.
Co- kurtosiscũngcóýnghĩathốngkê24trongsố25danhmục.Vềmặtýnghĩakinhtế,khinhânt ốnàygiatăng1%thìmanglạisựgiatăngtrongTSSLtrungbìnhtrongkhoảngtừ0,15%đế n0,53%.Nhìnchungtácđộngcủanhânt ốco-kurtosistăngdầntheothứtựtừdanhmục1- 1đếndanhmục5-5.Điềunàychot h ấyq u y môcàngl ớnv à BV/
Hệsốhiệuchỉnhcủatấtcả25danhmụcđềucóýnghĩathốngkê.Tuynhiêng i á trịhiệuchỉn hchỉnằmtrongkhoảngtừ0,02đến0,08.Điềunàycóthểlàd o TSSLtrungbìnhdanhmục khôngchỉchịusựtácđộngcủahainhântốco-skewnessvàco- kurtosismàcònchịusựtácđộngcủacácnhântốkhác.Đểkiểmt r a xemco- skewnessvàco- kurtosiscóthựcsựtácđộngđếnTSSLchứngkhoánh a y không,tácgiảtiếptụctiếnhànhk iểmđịnhbằngcáchđưathêmcácnhântốkhácvàomôhìnhnhưmôhình2vàmôhình3màtá c giảđãnêuởtrên. skewnessvàco-kurtosiscủa25danhmụcđượcphânloạitheoquymôv à BV/
Size BV/MV Danh mục α Co-skewness Co-kurtosis Adj
Bảng8:KếtquảkiểmđịnhBreusch-Godfreymôhình1 Size BV/MV Danhmục chi2 Prob>chi2
Thấp 5-5 0,00 0,9762 hayđổi.Đểxem phươngsaicủanhiễucóđồngnhấthaykhông,tatiếnhànhkiểmđịnhBre usch-Paganđốivớichuỗiphầndư.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng7chothấygiátrịp- valueđềulớnhơn0,05,tachấpnhậngiảthiếtHo.Tấtcả25danhmụcđềukhôngxảyrahiệ ntượngphươngsait h a y đổi.
MôhìnhhồiquytuyếntínhcổđiểncũnggiảđịnhrằngcáchạngnhiễuUikhôngc ótươngqu anvớinhau.TasửdụngkiểmđịnhBreusch-Godfreyđểkiểmđịnhtựtươngquan.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng8chothấygiátrịp- valueđềulớnhơn0,05,tachấpnhậngiảthiếtHo.Tấtc ả25danhmụcđ ề ukhôngxảyrahiệ ntượngtựtươngquan.
4.2.Kiểmđịnhtínhbềnvữngcủaco-skewnessvàco-kurtosis Đểkiểmtratácđộngcủaco-skewnessvàco- kurtosislênTSSLdanhmụckhicót h ê m cácnhântốkhác,tácgiảđưathêmbiếntỷsuấtsin hlợithịtrườngvượttrội(Rm,t-Rf,t)vàotrongmôhìnhnhưsau:
AdjR-squared = 0.757 Total 29251659 992 000294876 RootMSE = 0084 i1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 9902846 0181651 54.52 0.000 9546381 1.02593 cos 3138426 0348852 9.00 0.000 2453852 382300 cok -.3815716 0322404 -11.84 0.000 -.444839 -.318304 _cons 0001008 0002686 0.38 0.708 -.0004262 000627
AdjR-squared = 0.766 Total 295462077 992 000297845 RootMSE = 0083 i2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.00187 0178965 55.98 0.000 9667509 1.0369 cos 2870979 0343693 8.35 0.000 2196527 354543 cok -.3372452 0317637 -10.62 0.000 -.3995772 -.274913 _cons -.0000712 0002646 -0.27 0.788 -.0005904 000448
AdjR - = 0.7846 Total 29418427 992 000296557 RootMSE = 00799 i3 Coef Std.Err t P>|t| [95%C o n f I n t e r v a l ] rm_rf 1.011098 0171601 58.92 0.000 9774231 1.04477 cos 2763946 0329552 8.39 0.000 2117245 341064 cok -.3186303 0304567 -10.46 0.000 -.3783975 -.258863 _cons -.0001132 0002537 -0.45 0.656 -.0006111 000384
Total 263808307 992 000265936 RootMSE = 00699 i4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 9798145 0150186 65.24 0.000 9503426 1.00928 cos 2484533 0288425 8.61 0.000 1918538 305052 cok -.3388053 0266558 -12.71 0.000 -.3911138 -.286496 _cons -.0000984 000222 -0.44 0.658 -.0005341 000337
AdjR-squared = 0.862 Total 245493504 992 000247473 RootMSE = 0058 i5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 9743604 0125494 77.64 0.000 9497338 99898 cos 1299329 0241006 5.39 0.000 0826386 177227 cok -.2634597 0222735 -11.83 0.000 -.3071684 -.21975 _cons -.0001385 0001855 -0.75 0.456 -.0005026 000225
AdjR-squared = 0.777 Total 301008793 992 000303436 RootMSE = 0082 ii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01297 0176552 57.37 0.000 9783239 1.04761 cos 3085181 0339061 9.10 0.000 241982 375054 cok -.289804 0313355 -9.25 0.000 -.3512958 -.228312 _cons 0000118 000261 0.05 0.964 -.0005004 00052
AdjR-squared = 0.7849 Total 305629159 992 000308094 RootMSE = 00814 ii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.024573 0174774 58.62 0.000 9902758 1.0588 cos 2828419 0335646 8.43 0.000 2169759 348707 cok -.2453289 03102 -7.91 0.000 -.3062014 -.184456 _cons -.0001578 0002584 -0.61 0.542 -.0006649 000349
AdjR-squared = 0.797 Total 306860972 992 000309336 RootMSE = 0079 ii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.034144 0169816 60.90 0.000 1.00082 1.06746 cos 2722547 0326124 8.35 0.000 2082574 336252 cok -.2261577 0301399 -7.50 0.000 -.2853032 -.167012 _cons -.0002018 0002511 -0.80 0.422 -.0006945 000290
AdjR-squared = 0.819 Total 27864806 992 000280895 RootMSE = 0071 ii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.002816 015293 65.57 0.000 9728057 1.03282 cos 2446977 0293696 8.33 0.000 1870638 302331 cok -.247461 027143 -9.12 0.000 -.3007255 -.194196 _cons -.0001854 0002261 -0.82 0.412 -.0006292 000258
AdjR-squared= 0.8692 Total 259449398 992 000261542 RootMSE = 00585 ii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 9970192 0125565 79.40 0.000 9723786 1.0216 cos 1262405 0241143 5.24 0.000 0789195 173561 cok -.1719899 0222861 -7.72 0.000 -.2157234 -.128256 _cons -.0002243 0001856 -1.21 0.227 -.0005886 0001
AdjR-squared = 0.7878 Total 302088284 992 000304524 RootMSE = 00804 iii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.021393 0172585 59.18 0.000 9875257 1.05526 cos 3242292 0331442 9.78 0.000 2591881 389270 cok -.305708 0306315 -9.98 0.000 -.3658181 -.245597 _cons -9.83e-06 0002552 -0.04 0.969 -.0005106 000490
AdjR-squared = 0.796 Total 306270083 992 00030874 RootMSE = 0079 iii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.033105 0170178 60.71 0.000 9997099 1.066 cos 2986247 0326819 9.14 0.000 234491 362758 cok -.2606499 0302041 -8.63 0.000 -.3199215 -.201378 _cons -.0001816 0002516 -0.72 0.471 -.0006753 000312
AdjR-squared = 0.8048 Total 309113851 992 000311607 RootMSE = 0078 iii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.042605 0167451 62.26 0.000 1.009745 1.07546 cos 2877159 0321583 8.95 0.000 2246096 350822 cok -.2417426 0297202 -8.13 0.000 -.3000646 -.183420 _cons -.0002249 0002476 -0.91 0.364 -.0007107 000260
AdjR-squared = 0.824 Total 281603845 992 000283875 RootMSE = 0070 iii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.011194 0151608 66.70 0.000 9814432 1.04094 cos 2601776 0291156 8.94 0.000 2030422 31731 cok -.2629752 0269082 -9.77 0.000 -.315779 -.210171 _cons -.0002094 0002242 -0.93 0.350 -.0006493 000230
AdjR-squared = 0.8736 Total 262071634 992 000264185 RootMSE = 00578 iii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.005379 0124069 81.03 0.000 9810316 1.02972 cos 1405089 0238269 5.90 0.000 0937518 18726 cok -.1876623 0220205 -8.52 0.000 -.2308746 -.14445 _cons -.0002473 0001834 -1.35 0.178 -.0006072 000112
AdjR-squared = 0.808 Total 300245919 992 000302667 RootMSE = 0076 iv1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.022378 0163662 62.47 0.000 9902619 1.05449 cos 3074238 0314306 9.78 0.000 2457455 36910 cok -.1875398 0290477 -6.46 0.000 -.2445421 -.130537 _cons -.0000684 000242 -0.28 0.778 -.0005432 000406
AdjR-squared = 0.8135 Total 306677923 992 000309151 RootMSE = 00759 iv2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.034012 0163051 63.42 0.000 1.002015 1.06600 cos 2825545 0313131 9.02 0.000 2211067 344002 cok -.1427616 0289392 -4.93 0.000 -.1995508 -.085972 _cons -.0002409 0002411 -1.00 0.318 -.000714 000232
AdjR-squared = 0.8176 Total 311641616 992 000314155 RootMSE = 00757 iv3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.043602 0162536 64.21 0.000 1.011706 1.07549 cos 2713645 0312142 8.69 0.000 2101108 332618 cok -.1231616 0288478 -4.27 0.000 -.1797715 -.066551 _cons -.0002838 0002403 -1.18 0.238 -.0007553 000187
Total 285481893 992 000287784 RootMSE = 00695 iv4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.012408 0149204 67.85 0.000 9831283 1.04168 cos 2436453 0286538 8.50 0.000 187416 299874 cok -.1451016 0264815 -5.48 0.000 -.197068 -.093135 _cons -.0002671 0002206 -1.21 0.226 -.0007 000165
AdjR-squared = 0.878 Total 268198971 992 000270362 RootMSE = 0057 iv5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.006274 0123062 81.77 0.000 9821246 1.03042 cos 1239846 0236336 5.25 0.000 0776069 170362 cok -.0701869 0218418 -3.21 0.001 -.1130485 -.027325 _cons -.0003063 0001819 -1.68 0.093 -.0006633 000050
AdjR-squared = 0.885 Total 275349003 992 00027757 RootMSE = 0056 v1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.019914 0120943 84.33 0.000 9961804 1.04364 cos 2229226 0232265 9.60 0.000 1773438 268501 cok -.0874829 0214656 -4.08 0.000 -.1296062 -.045359 _cons 0000506 0001788 0.28 0.777 -.0003003 000401
AdjR-squared = 0.889 Total 28304107 992 000285324 RootMSE = 0056 v2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.03151 0120793 85.40 0.000 1.007806 1.05521 cos 1970071 0231977 8.49 0.000 1514848 242529 cok -.0422833 021439 -1.97 0.049 -.0843545 -.000212 _cons -.0001229 0001786 -0.69 0.492 -.0004733 000227
AdjR-squared = 0.896 Total 287398702 992 000289716 RootMSE = 0054 v3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.041428 0117859 88.36 0.000 1.0183 1.06455 cos 1858763 0226342 8.21 0.000 1414597 230292 cok -.0235294 0209183 -1.12 0.261 -.0645787 017519 _cons -.0001641 0001743 -0.94 0.347 -.000506 000177
Total 264275814 992 000266407 RootMSE = 00495 v4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.010318 0106221 95.11 0.000 9894736 1.03116 cos 1576463 0203992 7.73 0.000 1176155 197677 cok -.0467151 0188527 -2.48 0.013 -.083711 -.009719 _cons -.0001466 000157 -0.93 0.351 -.0004548 000161
AdjR-squared = 0.934 Total 257098528 992 000259172 RootMSE = 0041 v5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.003981 0088772 113.10 0.000 9865611 1.02140 cos 0374871 0170482 2.20 0.028 0040323 070941 cok 0293717 0157557 1.86 0.063 -.0015467 060290 _cons -.0001904 0001312 -1.45 0.147 -.0004479 000067
Co- skewnesscủatấtcả25danhmụcđềucóýnghĩathốngkê.Kếtquảhồiquycũnggiốngvớikế tquảhồiquytheomôhình1,cácdanhmụccóBV/MVcàng caothìcàngchịutácđộngcủanhântốco-skewnessnhiềuhơn.Ngoạitrừdanhmục5- 5chịutácđộngcủaco- skewnessrấtthấp,ở24danhmụccònlạikhiCoSg i a tăng1%thìTSSLtrungbìnhtăngtừ0, 12%đến0,32%.
Kurtosiscủa22trong25danhmụccóýnghĩathốngkêvàtươngquanâmvớibiếnphụth uộc, khácvớikếtquảlàtươngquandươngởmôhình1.
Hệsốhiệuchỉnhcủatấtcả25danhmụcđềucóýnghĩathốngkê,sựphùhợpc ủamôhìnhhồi quylàkhácao,giátrịhiệuchỉnhnằmtrongkhoảngtừ0,75đến0,93.
BảngnàychothấykếtquảhồiquycủaTSSLdanhmụcvượttrộitheophầnbùr ủirothịtr ường,co-skewnessvàco-kurtosiscủa25danhmụcđượcphânloạitheoquymôvàBV/ MV.Trongđó,*chothấyhệsốhồiquylàcóýnghĩavớig i á trịxácsuấtthốngkêp- valuenhỏhơn0,05.
Size BV/MV mục α Rm-Rf CoS CoK Adj
Size BV/MV Danhmục chi2 Prob>chi2
Kếtquảkiểmđịnhởbảng12chothấygiátrịp- valueđềulớnhơn0,05,tachấpnhậngiảthiếtHo.Tấtcả25danhmụcđềukhôngxảyrahiệ ntượngphươngsait h a y đổi.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng13chothấygiátrịcó8trongtổngsố25danhmụccóg i á trịp- valuenhỏhơn0,05.Nhưvậycó17trên25danhmụckhôngxảyrahiệntượngtựtươngquan
Cuốicùng,tácg i ảtiếpt ụckiểmđ ị nhx e m c á c nhânt ốco-skewnessv à c o - kurtosiscóthựcsựtácđộngđếnTSSLhaykhôngbằngcáchđưathêmcácbiếnq u y mô, BV/MV,momentumvàomôhìnhhồiquynhưsau:
AdjR-squared = 0.928 Total 292516591 992 000294876 RootMSE = 0046 i1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.02644 0101286 101.34 0.000 1.00656 1.04631 cos 066396 0208667 3.18 0.002 025448 107344 cok -.002878 0208713 -0.14 0.890 -.0438354 038079 smb 510697 0226599 22.54 0.000 466229 555164 hml 390003 022854 17.06 0.000 345155 434851 m -.0584132 0207891 -2.81 0.005 -.0992091 -.017617 _cons -.0001049 0001464 -0.72 0.474 -.0003922 000182
AdjR-squared = 0.904 Total 29546207 992 000297845 RootMSE = 0053 i2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.05166 0117 89.89 0.000 1.0287 1.0746 cos 0979829 024104 4.07 0.000 050682 145283 cok 0558821 0241093 2.32 0.021 008570 103193 smb 6290285 0261754 24.03 0.000 577662 680394 hml 1497045 0263996 5.67 0.000 097898 201510 m -.0797891 0240143 -3.32 0.001 -.1269142 -.0326641 _cons -.0002116 0001691 -1.25 0.211 -.0005434 000120
AdjR-squared = 0.9027 Total 29418427 992 000296557 RootMSE = 00537 i3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.058087 0118089 89.60 0.000 1.034914 1.08126 cos 1033454 0243284 4.25 0.000 05560 151086 cok 0459633 0243338 1.89 0.059 -.0017886 093715 smb 5906594 0264191 22.36 0.000 5388152 642503 hml 1213218 0266454 4.55 0.000 0690337 17361 m -.0808093 0242379 -3.33 0.001 -.1283731 -.0332455 _cons -.0002397 0001707 -1.40 0.160 -.0005747 000095
AdjR-squared = 0.905 Total 26380830 992 000265936 RootMSE = 005 i4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.015502 0110028 92.29 0.000 9939106 1.03709 cos 104652 0226676 4.62 0.000 0601698 149134 cok -.0414832 0226727 -1.83 0.068 -.0859754 00300 smb 4564853 0246156 18.54 0.000 4081803 504790 hml 1568705 0248264 6.32 0.000 1081517 205589 m -.0313521 0225833 -1.39 0.165 -.075669 012964 _cons -.0002108 000159 -1.33 0.185 -.0005229 000101
AdjR- = 0.925 Total 245493504 992 000247473 RootMSE = 0042 i5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01796 0094422 107.81 0.000 999439 1.03649 cos 057330 0194525 2.95 0.003 019157 095503 cok 010075 0194569 0.52 0.605 -.028106 048257 smb 506847 0211242 23.99 0.000 465393 54830 hml -.0799848 0213052 -3.75 0.000 -.1217935 -.0381761 m -.0453761 0193802 -2.34 0.019 -.0834073 -.0073449 _cons -.0001776 0001365 -1.30 0.194 -.0004454 000090
AdjR-squared = 0.8967 Total 30100879 992 000303436 RootMSE = 0056 ii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.023902 0123113 83.17 0.000 9997423 1.04806 cos 0719466 0253633 2.84 0.005 0221744 121718 cok -.0397014 025369 -1.56 0.118 -.0894848 010081 smb 2333783 027543 8.47 0.000 1793287 287427 hml 5266764 0277789 18.96 0.000 4721639 58118 m -.0223876 025269 -0.89 0.376 -.0719748 027199 _cons -.0002022 0001779 -1.14 0.256 -.0005514 00014
AdjR-squared = 0.866 Total 305629159 992 000308094 RootMSE = 0064 ii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.04906 0140802 74.51 0.000 1.021437 1.07669 cos 104500 0290076 3.60 0.000 0475771 161424 cok 019007 029014 0.66 0.513 -.0379293 075943 smb 350998 0315004 11.14 0.000 2891825 412813 hml 287275 0317702 9.04 0.000 2249309 349620 m -.043503 0288997 -1.51 0.133 -.100215 01320 _cons -.0003067 0002035 -1.51 0.132 -.000706 000092
AdjR-squared = 0.863 Total 306860972 992 000309336 RootMSE = 0064 ii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.05574 0142796 73.93 0.000 1.027727 1.08377 cos 109641 0294184 3.73 0.000 0519115 167371 cok 009122 0294249 0.31 0.757 -.0486203 066865 smb 311751 0319465 9.76 0.000 2490608 374442 hml 259074 0322202 8.04 0.000 1958461 322302 m -.0455498 029309 -1.55 0.120 -.103065 011965 _cons -.000337 0002064 -1.63 0.103 -.000742 00006
AdjR-squared = 0.8665 Total 27864806 992 000280895 RootMSE = 00612 ii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.013205 0134625 75.26 0.000 9867869 1.03962 cos 1111079 027735 4.01 0.000 0566815 165534 cok -.0789244 0277412 -2.85 0.005 -.1333629 -.0244858 smb 1786052 0301185 5.93 0.000 1195014 237708 hml 2943995 0303765 9.69 0.000 2347896 354009 m 0035713 0276319 0.13 0.897 -.0506528 057795 _cons -.0003066 0001946 -1.58 0.115 -.0006885 000075
AdjR-squared = 0.8891 Total 259449398 992 000261542 RootMSE = 00539 ii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01544 0118413 85.75 0.000 9922074 1.03868 cos 064285 0243951 2.64 0.009 0164133 11215 cok -.0268166 0244006 -1.10 0.272 -.0746996 021066 smb 230044 0264916 8.68 0.000 1780579 282030 hml 056496 0267185 2.11 0.035 0040649 108928 m -.0098715 0243044 -0.41 0.685 -.0575658 037822 _cons -.0002718 0001712 -1.59 0.113 -.0006076 000064
AdjR-squared = 0.894 Total 302088284 992 000304524 RootMSE = 0056 iii1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.03068 0124911 82.51 0.000 1.00616 1.05519 cos 095740 0257338 3.72 0.000 045241 146240 cok -.0754208 0257395 -2.93 0.003 -.1259313 -.0249103 smb 210734 0279453 7.54 0.000 155895 265573 hml 499461 0281846 17.72 0.000 444152 554769 m -.0357042 0256381 -1.39 0.164 -.0860157 014607 _cons -.000215 0001805 -1.19 0.234 -.0005693 000139
AdjR-squared = 0.867 Total 306270083 992 00030874 RootMSE = 0063 iii2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.05599 014058 75.12 0.000 1.028408 1.08358 cos 128760 0289619 4.45 0.000 0719266 185594 cok -.0161743 0289684 -0.56 0.577 -.073021 040672 smb 328602 0314508 10.45 0.000 2668838 390320 hml 259144 0317202 8.17 0.000 196898 321391 m -.0565602 0288542 -1.96 0.050 -.1131829 000062 _cons -.0003212 0002032 -1.58 0.114 -.00072 000077
AdjR-squared = 0.8607 Total 30911385 992 000311607 RootMSE = 00659 iii3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.062638 0144882 73.35 0.000 1.034207 1.09106 cos 1338114 0298481 4.48 0.000 0752384 192384 cok -.0262058 0298547 -0.88 0.380 -.0847919 032380 smb 2896218 0324132 8.94 0.000 2260151 353228 hml 2306708 0326908 7.06 0.000 1665193 294822 m -.0581694 0297371 -1.96 0.051 -.1165246 000185 _cons -.0003507 0002094 -1.67 0.094 -.0007617 000060
Source SS df MS Numberofobs = 99
AdjR-squared = 0.862 Total 281603845 992 000283875 RootMSE = 0062 iii4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01999 0137397 74.24 0.000 993030 1.04695 cos 135369 0283061 4.78 0.000 079822 190916 cok -.1142178 0283125 -4.03 0.000 -.1697774 -.058658 smb 156269 0307387 5.08 0.000 095948 216590 hml 266288 031002 8.59 0.000 205451 327126 m -.0086932 0282009 -0.31 0.758 -.0640338 046647 _cons -.0003213 0001986 -1.62 0.106 -.000711 000068
AdjR- = 0.888 Total 262071634 992 000264185 RootMSE = 0054 iii5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.02223 0119622 85.45 0.000 998758 1.04570 cos 087490 0246442 3.55 0.000 039129 135851 cok -.0624094 0246497 -2.53 0.012 -.1107813 -.0140375 smb 207819 0267621 7.77 0.000 155301 260336 hml 027533 0269913 1.02 0.308 -.0254335 080500 m -.022465 0245526 -0.91 0.360 -.0706463 025716 _cons -.0002851 0001729 -1.65 0.099 -.0006244 000054
AdjR-squared = 0.892 Total 30024591 992 000302667 RootMSE = 0057 iv1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.033102 0125657 82.22 0.000 1.008444 1.05776 cos 1039289 0258874 4.01 0.000 0531282 154729 cok 0248118 0258932 0.96 0.338 -.0260002 075623 smb 2133251 0281121 7.59 0.000 1581586 268491 hml 4143458 0283529 14.61 0.000 3587068 469984 m -.0484565 0257911 -1.88 0.061 -.0990683 002155 _cons -.0002472 0001816 -1.36 0.174 -.0006037 000109
AdjR- = 0.868 Total 306677923 992 000309151 RootMSE = 0063 iv2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.05836 0140282 75.45 0.000 1.030838 1.08589 cos 137918 0289004 4.77 0.000 0812054 194632 cok 083896 0289069 2.90 0.004 0271701 140622 smb 331415 0313841 10.56 0.000 2698286 393003 hml 173853 0316529 5.49 0.000 1117386 235968 m -.0687996 028793 -2.39 0.017 -.1253021 -.012297 _cons -.0003541 0002028 -1.75 0.081 -.000752 000043
AdjR-squared = 0.859 Total 31164161 992 000314155 RootMSE = 0066 iv3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.065086 0146311 72.80 0.000 1.03637 1.09379 cos 14255 0301425 4.73 0.000 083399 201700 cok 0744888 0301493 2.47 0.014 015324 133652 smb 2923416 0327329 8.93 0.000 228107 356575 hml 1454011 0330133 4.40 0.000 080616 210185 m -.0707685 0300304 -2.36 0.019 -.1296994 -.0118376 _cons -.0003832 0002115 -1.81 0.070 -.0007982 000031
AdjR-squared = 0.8569 Total 28548189 992 000287784 RootMSE = 00642 iv4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.022671 0141124 72.47 0.000 994977 1.05036 cos 1438675 029074 4.95 0.000 0868136 200921 cok -.0139598 0290804 -0.48 0.631 -.0710264 043106 smb 1591846 0315725 5.04 0.000 0972276 221141 hml 1816225 0318429 5.70 0.000 1191348 244110 m -.0208257 0289658 -0.72 0.472 -.0776675 03601 _cons -.0003527 000204 -1.73 0.084 -.000753 000047
AdjR-squared = 0.8875 Total 26819897 992 000270362 RootMSE = 00551 iv5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.024577 0121247 84.50 0.000 1.000784 1.04837 cos 0960982 0249789 3.85 0.000 0470802 145116 cok 0371992 0249845 1.49 0.137 -.0118298 086228 smb 2105034 0271256 7.76 0.000 1572729 263733 hml -.0576037 0273579 -2.11 0.035 -.1112902 -.003917 m -.0348574 0248861 -1.40 0.162 -.0836932 013978 _cons -.0003178 0001752 -1.81 0.070 -.0006617 000026
AdjR-squared = 0.934 Total 275349003 992 00027757 RootMSE = 0042 v1 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.01647 0093745 108.43 0.000 998078 1.03487 cos 058681 0193131 3.04 0.002 020782 096581 cok 018155 0193174 0.94 0.348 -.0197524 056063 smb 040186 0209728 1.92 0.056 -.0009699 081343 hml 384948 0211525 18.20 0.000 343439 426457 m -.0475771 0192413 -2.47 0.014 -.0853357 -.0098185 _cons -.0000986 0001355 -0.73 0.467 -.0003645 000167
AdjR-squared = 0.911 Total 28304107 992 000285324 RootMSE = 0050 v2 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.041824 011021 94.53 0.000 1.020196 1.06345 cos 092033 022705 4.05 0.000 0474773 136588 cok 0779651 0227101 3.43 0.001 0333994 122530 smb 1594053 0246563 6.47 0.000 1110205 207790 hml 1428609 0248674 5.74 0.000 0940617 191660 m -.067874 0226206 -3.00 0.003 -.1122641 -.023484 _cons -.000206 0001593 -1.29 0.196 -.0005186 000106
AdjR-squared = 0.910 Total 287398702 992 000289716 RootMSE = 0050 v3 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.04888 0111924 93.71 0.000 1.02691 1.07084 cos 096737 0230583 4.20 0.000 051489 141986 cok 067774 0230634 2.94 0.003 022515 113033 smb 120456 0250399 4.81 0.000 071318 169593 hml 114356 0252543 4.53 0.000 064797 163914 m -.0698033 0229725 -3.04 0.002 -.114884 -.0247227 _cons -.0002334 0001618 -1.44 0.149 -.0005509 00008
AdjR-squared = 0.914 Total 264275814 992 000266407 RootMSE = 0047 v4 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.00650 0105139 95.73 0.000 9858741 1.02713 cos 097995 0216604 4.52 0.000 0554902 140501 cok -.0218341 0216652 -1.01 0.314 -.0643493 020681 smb -.0132889 0235218 -0.56 0.572 -.0594475 032869 hml 152000 0237233 6.41 0.000 1054466 198554 m -.0177253 0215798 -0.82 0.412 -.0600729 024622 _cons -.000202 000152 -1.33 0.184 -.0005002 000096
AdjR-squared = 0.9351 Total 25709852 992 000259172 RootMSE = 0041 v5 Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] rm_rf 1.008271 0090147 111.85 0.000 9905804 1.02596 cos 0494043 0185717 2.66 0.008 0129596 085848 cok 0305478 0185759 1.64 0.100 -.005905 067000 smb 0387502 0201678 1.92 0.055 -.0008265 078326 hml -.0884972 0203405 -4.35 0.000 -.1284128 -.048581 m -.0333905 0185027 -1.80 0.071 -.0696997 002918 _cons -.0001718 0001303 -1.32 0.188 -.0004274 000083
Co- skewnessc ủatấtcả25danhmụcđềuc óý nghĩathốngkê.Tuynhiên,tácđộngcủanhântố nàyđốivớiTSSLtrungbìnhkhôngcaonhưởmôhình1vàmôhình2 Cụt h ể,khiCoSgia tăng1 % thìmanglạisựgiatăngtrongTSSLbìnhquântrongkhoảngtừ0,05% đến0,14%.
Sizelớn 0.018156 0.077965 0.067775 -0.021834 0.030548 Co- kurtosischỉcóýnghĩathốngkêở8trongtổngsố25danhmụcvàảnhhưởngcủanólênTSSLlàkhôngrõràngdocósựthayđổidấuhệsốhồiquy.ĐiềunàychothấydườngnhưTSSLd anhmụckhôngchịuảnhhưởngbởinhânt ốco-kurtosis. ốngkêở10trongtổngsố25danhmục.
Hệsốhiệuchỉnhcủatấtcả25danhmụcđềucóýnghĩathốngkê,sựphùhợpc ủamôhìnhbằn ghoặccaohơnmôhình2 , giátrịhiệuchỉnhnằmtrongkhoảngtừ0,85đến0,93.
Tómlại,cáckếtquảhồiquychothấyco- skewnesslàyếutốquantrọngtrongviệcđịnhgiáchứngkhoán.Pháth i ệnc ủab à i nghiên cứun à y l à phùh ợpvớinghiêncứucủaPhuongDoanetal.
(2009)khichorằngđốivớicácthịtrườngcóq u y môn h ỏthìảnhhưởngcủanhântốco- skewnesstrênTSSLc h ứngkhoánnhiềuhơnsovớinhântốco-kurtosis.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng17chothấygiátrịp- valueđềulớnhơn0,05,tachấpnhậngiảthiếtHo.Tấtcả25danhmụcđềukhôngxảyrahiệ ntượngphươngsait h a y đổi.
Kếtquảkiểmđịnhởbảng18chothấycó10danhmụccógiá trịp-valuenhỏhơn0,05.Nhưvậycó15trên25danhmụckhôngxảyrahiệntượngtựtươngquan.
Kurtosis α Rm-Rf SMB HML M Adj
BảngnàychothấykếtquảhồiquycủaTSSLdanhmụcvượttrộitheophầnbùr ủi rothịtrường,co-skewness,co-kurtosis,SMB,HML,Momentumcủa
25danhmụcđượcphânloạitheoquymôvàBV/MV.Trongđó,*chothấyhệsốhồiquyl à c óýnghĩavớigiátrịxácsuấtthốngkêp-valuenhỏhơn0,05.
Size BV/MV Danhmục chi2 Prob>chi2
Kiểmtratínhbềnvữngcủamôhình
Bàinghiêncứunà ytìmthấyco-skewnessvàco- kurtosiscóvaitròquantrọngtrongviệcđịnhgiáchứngkhoántrênt h ịtrườngchứngkhoán ViệtNam.T u y nhiên,mứcđộtácđộngcủanóphụthuộcvàoquymôcủacáccôngty.Tá cgiảtinrằngdocáccôngtyniêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNamcóquymôn hỏnênmứcđộảnhhưởngcủaco-skewnesslênTSSLchứngkhoánlànhiềuhơnsovớico- kurtosis.PháthiệncủabàinghiêncứunàylàphùhợpvớinghiêncứucủaPhuongDoaneta l.(2009)khichorằngcósựthayđổitrongquymôtừtrungbìnhđếnnhỏ,co- skewnesscóthểlàmộtnhântốliênquanđếnviệcđịnhg i á nhiềuhơnlàco- kurtosis.Cáckếtquảhồiquycủatácgiảđã thểhiệnchođiềunày.Mốitươngquanthấpgiữaco-skewnessvàco- kurtosisvớicácnhântốquymô,BV/
MV,vàmomentumkhônglàmảnhhưởngnhiềuđếntầmquantrọngcủaco- skewnessvàco-kurtosistrongviệcđịnhgiátàis ản.Điềunàychothấy,co- skewnessvàco- kurtosisđãgiảithíchđượccácphầnbiếnthiêntrongTSSLtrungbìnhmàcác nhântốtrướcđóchưađượcgiảithíchđược.
Thêmvàođó,tácgiảchorằngmẫuquansáthướngđếnviệctìmkiếmtácđộngc ủacácm omentb ậccaolênthịtrườngchứngkhoáncóquymônhỏnhưViệtNamđãbổsungbằng chứngvềtầmquantrọngcủaco-skewnessvàco- kurtosistrongviệcđịnhgiáchứngkhoán,sovớicácnghiêncứutrướcđóchỉtậptrungvào phântíchcáccôngtycóvốnhóalớntạiMỹ,Úc Tuynhiên,thayvìchỉtậptrungvàothịtrư ờngchứngkhoánViệtNam,nếubàinghiêncứunàybaogồmthêmcácchứngkhoánnhỏ ởcácthịtrườngkhácthìtácgiảhyvọngrằngsẽchoc á c kếtquảthựcnghiệmsâuhơnvềsự tồntạicủamomentbậccao.Tácgiảtinrằngbàinghiêncứunàyđãchothấynhucầukếthợ pmomentbậccaovàocác
Kếtluận 62 Danhmụctàiliệuthamkhảo
Bàinghiêncứunà ytìmthấyco-skewnessvàco- kurtosiscóvaitròquantrọngtrongviệcđịnhgiáchứngkhoántrênt h ịtrườngchứngkhoán ViệtNam.T u y nhiên,mứcđộtácđộngcủanóphụthuộcvàoquymôcủacáccôngty.Tá cgiảtinrằngdocáccôngtyniêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNamcóquymôn hỏnênmứcđộảnhhưởngcủaco-skewnesslênTSSLchứngkhoánlànhiềuhơnsovớico- kurtosis.PháthiệncủabàinghiêncứunàylàphùhợpvớinghiêncứucủaPhuongDoaneta l.(2009)khichorằngcósựthayđổitrongquymôtừtrungbìnhđếnnhỏ,co- skewnesscóthểlàmộtnhântốliênquanđếnviệcđịnhg i á nhiềuhơnlàco- kurtosis.Cáckếtquảhồiquycủatácgiảđã thểhiệnchođiềunày.Mốitươngquanthấpgiữaco-skewnessvàco- kurtosisvớicácnhântốquymô,BV/
MV,vàmomentumkhônglàmảnhhưởngnhiềuđếntầmquantrọngcủaco- skewnessvàco-kurtosistrongviệcđịnhgiátàis ản.Điềunàychothấy,co- skewnessvàco- kurtosisđãgiảithíchđượccácphầnbiếnthiêntrongTSSLtrungbìnhmàcác nhântốtrướcđóchưađượcgiảithíchđược.
Thêmvàođó,tácgiảchorằngmẫuquansáthướngđếnviệctìmkiếmtácđộngc ủacácm omentb ậccaolênthịtrườngchứngkhoáncóquymônhỏnhưViệtNamđãbổsungbằng chứngvềtầmquantrọngcủaco-skewnessvàco- kurtosistrongviệcđịnhgiáchứngkhoán,sovớicácnghiêncứutrướcđóchỉtậptrungvào phântíchcáccôngtycóvốnhóalớntạiMỹ,Úc Tuynhiên,thayvìchỉtậptrungvàothịtrư ờngchứngkhoánViệtNam,nếubàinghiêncứunàybaogồmthêmcácchứngkhoánnhỏ ởcácthịtrườngkhácthìtácgiảhyvọngrằngsẽchoc á c kếtquảthựcnghiệmsâuhơnvềsự tồntạicủamomentbậccao.Tácgiảtinrằngbàinghiêncứunàyđãchothấynhucầukếthợ pmomentbậccaovàocác
1 Alles,L.,Spowart,A.,1995.Highermomentso f Australianequityreturns:chara cteristicsanddeterminants.AccountingResearchJournal,8:pp.66–76.
2 Ando,M.,Hodoshima,J.,2006.T h e robustnessofassetpricingmodels:coske wnessandcokurtosis FinanceResearchLetters, 3:pp 133–146.
4 Bansal,R.,Viswanathan,S.,1993.No- arbitrageandarbitragepricing:an e w approach JournalofFinance, 48:pp.
5 Beedles,W.,1986.AsymmetryinAustralianequityreturns.AustralianJournalof Management,11:pp.1–11.
6 Bird,R.,Gallagher,D.,2002.Theevaluationofactivemanagerreturnsina non- symmetricalenvironment.Journalo f AssetManagement,2 : pp.303–324.
7 Brands,S , Gallagher,D.,2004.Portfolioselection,diversification,andfunds- of-funds:anote AccountingandFinance,45:pp 185–197.
8 Campell,J.Y.,Hentschel,L.,1992.Nonewisgoodnews:anasymmetricmodelof changingvolatilityinstockr e t u r n s.JournalofFinancialEconomics,
9 Campbell,J.,Lo,A.,MacKinlay,C.,1995.TheEconometricofFinancialMarke ts Princeton,NJ:PrincetonUniversityPress.
13.Fama,E.,French,K.,1993.Commonriskfactorsinthereturnsonstocksandbon ds JournalofFinancialEconomics, 33:pp.3–56.
14.Fama,E , MacBeth,J.D.,1973.Riskreturnandequilibrium:empiricaltest. JournalofPoliticalEconomy,81:pp.607–636.
15.Fang,H,Lai,T.Y.,1997.Co- kurtosisandcapitalassetpricing.TheFinanceReview,32:pp.293–307.
17.Harvey,C , Siddique,A.,2000.Conditionalskewnessina s s e t pricingtests. TheJournalofFinance, 55:pp.1263–1295.
18.Jegadeesh,N.,Titman,S , 1993.Returnstobuyingwinnersandsellinglosers:im plicationsofstockmarketinefficiency.TheJournalofFinance,58:pp 65–91.
19.Kan,R , Zhou,G.,2003.Modellingnon- normalityusingmultivariatet:implicationsforassetpricing.[pdf]Availableat:
