Hiệu ứng quy mô, giá trị và quán tính ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Sự cần thiết của đề tài

Thị trường chứng khoán Việt Nam, ra đời từ tháng 07 năm 1998 và chính thức hoạt động từ năm 2000, đã trải qua hơn 13 năm với nhiều thăng trầm Mặc dù đạt được nhiều kết quả tích cực, thị trường vẫn bộc lộ hạn chế và rủi ro cho nhà đầu tư, khi phần lớn quyết định đầu tư của họ dựa vào khuyến nghị từ các công ty chứng khoán Những khuyến nghị này chủ yếu dựa vào phương pháp chiết khấu dòng tiền và phương pháp tương đối, nhưng do sự biến động khó lường của thị trường, các phương pháp này không mang lại hiệu quả như mong đợi Điều này khiến nhà đầu tư gặp khó khăn trong việc đánh giá rủi ro, lợi nhuận, xu hướng biến động và giá trị thực của tài sản để đưa ra quyết định đúng đắn.

Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã áp dụng mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi trong thị trường chứng khoán, đặc biệt ở các thị trường mới nổi, cho thấy kết quả có ý nghĩa thực tiễn cao Các nghiên cứu này không chỉ củng cố độ chính xác mà còn nâng cao tính thực nghiệm của các mô hình Hai mô hình phổ biến nhất trong dự báo tỷ suất sinh lợi là Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và Mô hình 3 nhân tố Fama – French Trong đó, Mô hình 3 nhân tố Fama – French được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng đầu tư toàn cầu để dự báo thu nhập kỳ vọng của tài sản rủi ro.

Nhiều nghiên cứu toàn cầu đã mở rộng Mô hình Fama - French 3 nhân tố bằng cách bổ sung thêm một hoặc hai yếu tố giá trị, nhằm cải thiện khả năng đánh giá và dự báo xu hướng thị trường Các nghiên cứu này cũng xem xét tác động của các yếu tố như Tháng Giêng, Tháng Tư, và đặc biệt là Mô hình Carhart 4 nhân tố, trong đó có nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ.

Mô hình hiệu ứng quy mô, giá trị và quán tính giá vẫn còn mới mẻ tại Việt Nam, điều này thúc đẩy tác giả nghiên cứu đề tài “Hiệu ứng quy mô, giá trị và quán tính giá ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm khẳng định sự tồn tại của hiệu ứng quy mô và tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cùng với tác động của hiệu ứng quán tính giá tại thị trường chứng khoán Việt Nam Bài nghiên cứu cũng so sánh hiệu quả của các mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), mô hình Fama-French (FF) và mô hình Carhart trong việc giải thích sự biến động của lợi nhuận cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Nghiên cứu này cung cấp những lời khuyên hữu ích cho các nhà đầu tư, giúp họ hiểu rõ hơn về tính ứng dụng của các mô hình tài chính Đồng thời, nó giới thiệu một công cụ hiệu quả để dự đoán rủi ro và lợi tức, hỗ trợ quá trình ra quyết định đầu tư vào cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung vào 166 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013.

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bình phương bé nhất OLS để kiểm tra và đánh giá khả năng giải thích của các mô hình trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tương tự như các nghiên cứu thực nghiệm ở các thị trường quốc tế.

Tác giả đã sử dụng phần mềm Excel để tính toán các dữ liệu cần thiết, sau đó tiến hành phân tích dữ liệu và chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm STATA 11.

Công ty cổ phần Tài Việt cung cấp dữ liệu quan trọng về giá cổ phiếu, khối lượng cổ phần lưu hành, giá trị sổ sách của vốn cổ phần và lãi suất trái phiếu chính phủ Đặc biệt, lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm được điều chỉnh hàng tháng được sử dụng làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro.

Ý nghĩa của đề tài

Phân tích mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu là yếu tố quan trọng giúp nhà đầu tư xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với khả năng chịu rủi ro Bài nghiên cứu này sẽ chỉ ra các phương pháp đo lường hiệu quả để đánh giá rủi ro và tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam Tác giả sẽ đưa ra các kiến nghị nhằm hỗ trợ nhà đầu tư trong việc nhận diện rủi ro và lợi nhuận, nắm bắt xu hướng biến động của thị trường, hiểu rõ bản chất của tỷ suất sinh lợi, giá trị thực của tài sản, và cải thiện quyết định đầu tư.

Kết cấu của đề tài

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 2: Mô hình lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam Chương 5: Kết luận

MÔ HÌNH LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Mô hình lý thuyết

2.1.1 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM

Vào năm 1952, Harry Markowitz đã khởi xướng mô hình quản lý danh mục đầu tư, đánh dấu bước đầu tiên trong lĩnh vực này Đến năm 1964, mô hình CAPM được phát triển bởi William Sharpe, John Lintner và Jan Mossin, và từ đó đã trở thành công cụ quan trọng trong việc phân tích và quản lý rủi ro đầu tư.

Mô hình CAPM cho rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán được xác định bằng lợi nhuận phi rủi ro cộng với khoản bù đắp rủi ro dựa trên rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó Nếu lợi nhuận kỳ vọng không đạt yêu cầu tối thiểu, nhà đầu tư sẽ không đầu tư Mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro trong mô hình CAPM được mô tả qua một công thức cụ thể.

− Ri : suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ

− Rf : lợi nhuận phi rủi ro

− Rm: lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường

− β : hệ số beta thị trường của danh mục tài sản i

Hệ số rủi ro β (beta) là thước đo mức độ biến động và rủi ro hệ thống của chứng khoán hoặc danh mục đầu tư so với toàn bộ thị trường Hệ số beta cao đồng nghĩa với suất sinh lời cao, nhưng cũng đi kèm với nhiều rủi ro hơn.

Các giả định của mô hình:

Thị trường vốn hiệu quả là nơi nhà đầu tư có đầy đủ thông tin, chi phí giao dịch thấp, không có hạn chế đầu tư và không có nhà đầu tư nào đủ lớn để tác động đến giá chứng khoán Trong môi trường này, không có thuế, chi phí giao dịch, lạm phát hay thay đổi lãi suất, giúp các tài sản được định giá chính xác theo mức độ rủi ro của chúng.

Nhà đầu tư mong muốn giữ chứng khoán trong vòng 1 năm có hai lựa chọn đầu tư: chứng khoán không rủi ro và danh mục cổ phiếu thường trên thị trường Mô hình này được thiết lập cho một khoảng thời gian giả định, và kết quả của nó sẽ chịu ảnh hưởng từ các giả định khác nhau.

Nhà đầu tư thường có tâm lý không thích rủi ro, họ đưa ra quyết định dựa trên suất sinh lợi kỳ vọng và độ lệch chuẩn của suất sinh lợi Tất cả các nhà đầu tư tiếp cận các cơ hội đầu tư một cách đồng nhất, với những kỳ vọng tương tự về lợi nhuận và rủi ro, bao gồm độ lệch chuẩn và phương sai của các cơ hội đầu tư.

Một số hạn chế của mô hình trong thực tiễn áp dụng:

Mô hình CAPM nổi bật với tính đơn giản và khả năng ứng dụng thực tiễn cao Đây là một trong những nỗ lực thành công đầu tiên trong việc đánh giá rủi ro từ các cơ hội đầu tư tiềm năng, đồng thời giúp ước lượng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng mà nhà đầu tư mong đợi khi thực hiện đầu tư.

Mô hình CAPM dựa trên nhiều giả định, nhưng trong thực tế, không phải lúc nào cũng đáp ứng đầy đủ các giả định này Hơn nữa, việc ước lượng beta đã chỉ ra rằng giá trị beta có sự không ổn định theo thời gian.

Một số nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng khi áp dụng mô hình CAPM, có những điểm bất thường xuất hiện, làm cho mô hình này không còn chính xác như trong các trường hợp bình thường Những điểm bất thường này cần được xem xét kỹ lưỡng để hiểu rõ hơn về hiệu suất của tài sản.

Quy mô công ty có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của chứng khoán; nghiên cứu cho thấy rằng cổ phiếu của các công ty có giá trị thị trường nhỏ thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với cổ phiếu của các công ty lớn, khi các yếu tố khác được giữ ổn định.

Cổ phiếu của những công ty có tỷ số P/E và ME/BE thấp thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với cổ phiếu của các công ty có tỷ số P/E và ME/BE cao.

Ảnh hưởng tháng Giêng là hiện tượng mà những nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu từ tháng 12 đến tháng 1 thường đạt được lợi nhuận cao hơn so với các tháng khác Tuy nhiên, cần lưu ý rằng mặc dù ảnh hưởng này đã được quan sát trong nhiều năm, nhưng không phải năm nào nó cũng xuất hiện.

2.1.2 Mô hình 3 nhân tố Fama - French

Nội dung của mô hình:

Năm 1992, giáo sư tài chính Eugene Fama và Kenneth French đã chứng minh tính thiếu hiệu quả của mô hình CAPM bằng cách chỉ ra mối quan hệ yếu giữa hệ số beta thị trường và lợi nhuận trung bình của các công ty niêm yết trên NYSE, AMEX và NASDAQ trong giai đoạn 1963 - 1990 Họ đã phát triển một mô hình tổng hợp nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, trong đó các yếu tố như giá trị vốn cổ phần trên giá trị thị trường (E/P), đòn bẩy tài chính, quy mô doanh nghiệp và giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) được xác định là có khả năng giải thích cho tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu.

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng BE/ME và quy mô là hai yếu tố có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán, trong khi vai trò của các yếu tố khác như đòn bẩy và E/P trở nên mờ nhạt khi hai yếu tố này được đưa vào mô hình Ý tưởng mở rộng mô hình bằng cách thêm nhân tố mới đã dẫn đến sự phát triển của mô hình 3 nhân tố Fama - French, một trong những mô hình nổi tiếng hiện nay, được giới thiệu trong nghiên cứu “Common Risks Factors in The.

Return on Stocks and Bonds” vào năm 1993.

Mô hình CAPM được mở rộng với hai yếu tố mới là quy mô và tỷ lệ giá trên giá trị sổ sách (BE/ME), nhằm phản ánh độ nhạy cảm của danh mục đầu tư đối với các loại chứng khoán này Mô hình ba yếu tố Fama-French đã được giới thiệu để giải thích rõ hơn về sự biến động của lợi suất đầu tư.

Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới

2.2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm ở các thị trường phát triển

In 2003, author Chu-sheng Tai published a study titled "Are Fama-French and Momentum Factors Really Priced?" in the journal Globalization and Financial Market Integration, which examined trend factors in the U.S stock markets.

Nghiên cứu này phân tích dữ liệu hàng tháng từ các sàn chứng khoán NYSE, AMEX và NASDAQ trong khoảng thời gian từ tháng 06/1953 đến tháng 05/2000, nhằm điều tra mối liên hệ giữa mô hình 3 nhân tố Fama-French cùng với nhân tố xu hướng và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Đồng thời, nghiên cứu cũng xem xét khả năng của các nhân tố rủi ro trong việc giải thích sự biến động theo thời gian của lợi nhuận cổ phiếu.

Tác giả khẳng định rằng bốn nhân tố rủi ro chính, bao gồm nhân tố rủi ro thị trường (Rm-Rf), quy mô (SMB), tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML) và xu hướng quán tính giá (MOM), đều có ảnh hưởng đáng kể đến giá cổ phiếu và phản ánh rõ rệt trong tỷ suất sinh lợi của chúng.

 Năm 2004, cỏc tỏc giả Jean-Franỗois L’Her, Tarek Masmoudi và Jean-Marc Suret có một nghiên cứu đăng trên tạp chí International Financial Markets có tên

“Evidence to support the four-factor pricing model from the Canadian stock market” trên TTCK Canada.

Nghiên cứu này kiểm tra mô hình định giá 3 nhân tố Fama-French với việc bổ sung nhân tố xu hướng trên thị trường chứng khoán Canada Nó tập trung vào lợi nhuận của các nhân tố rủi ro tại Canada, đồng thời đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố hành vi dưới các điều kiện thị trường tăng và giảm, cũng như trong bối cảnh chính sách tiền tệ thắt chặt và nới lỏng.

Các tác giả đã tiến hành nghiên cứu lợi nhuận hàng tháng từ bốn yếu tố: Rm-Rf, SMB, HML và WML trên thị trường chứng khoán Canada trong khoảng thời gian từ năm 1960 đến 2001, với trung bình 298 công ty được phân tích Dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu Financial Post và Research Insight Compustat.

Quy trình xây dựng danh mục đầu tư để tính toán SMB, HML và WML dựa trên phương pháp Fama-French bao gồm việc tạo ra sáu danh mục đầu tư: S/L, S/N, S/H, B/L, B/N và B/H, tương ứng với hai nhóm quy mô và giá trị sổ sách trên giá thị trường Đồng thời, tác giả cũng xây dựng sáu danh mục đầu tư S/L, S/N, S/W, B/L, B/N và B/W, phản ánh hai nhóm quy mô và hiệu quả hoạt động trong quá khứ WML được xác định là mức chênh lệch TSSL giữa các danh mục đầu tư cổ phiếu tăng giá và cổ phiếu giảm giá.

Một là, lợi nhuận hàng năm trung bình của SMB và HML lần lượt là 5,08% và

Lợi nhuận SMB tại thị trường chứng khoán Canada đạt 5,09% với độ lệch chuẩn 10,97% và 12,72%, cho thấy lợi nhuận này lớn hơn một chút và ít biến động hơn so với mức Fama và French quan sát tại Mỹ Ngược lại, lợi nhuận HML lại thấp hơn và có độ biến động tương tự như những gì Fama và French phát hiện ở Mỹ Đáng chú ý, lợi nhuận WML là cao nhất, đạt 1,34% mỗi tháng.

Nghiên cứu chỉ ra rằng lợi nhuận của SMB và HML chịu ảnh hưởng từ điều kiện thị trường, với lợi nhuận gần bằng không trong các giai đoạn thị trường tăng điểm Ngược lại, trong các giai đoạn thị trường giảm điểm, lợi nhuận theo quy mô và đặc biệt là lợi nhuận từ giá trị sổ sách trên giá thị trường đều dương và rất lớn.

Ba là, các tác giả kiểm tra ảnh hưởng của các chính sách tiền tệ đến lợi nhuận

Nghiên cứu về SMB, HML và WML cho thấy rằng sự phân tầng trong các giai đoạn thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt hoặc mở rộng không ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của WML.

Nghiên cứu cho thấy hiệu ứng Tháng Giêng xuất hiện rõ rệt trên thị trường chứng khoán Canada, tương tự như các nghiên cứu của Loughran (1997), Davis (1994) và Fama & French (2000) trên thị trường chứng khoán Mỹ Lợi nhuận từ yếu tố quy mô trong tháng Một thường cao hơn đáng kể so với các tháng khác, trong khi lợi nhuận từ yếu tố xu hướng luôn duy trì mức cao, ngoại trừ tháng Một Bên cạnh đó, lợi nhuận từ yếu tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có thể là dương hoặc âm và có sự khác biệt đáng kể trong các thị trường giảm điểm so với các thị trường tăng điểm.

In 2010, Keith S.K Lam and his colleagues conducted a study titled "On the validity of the augmented Fama and French’s (1993) model: Evidence from the Hong Kong stock market," which examined the applicability of the augmented Fama and French model within the context of the Hong Kong stock market.

Tác giả nghiên cứu mô hình 4 nhân tố nhằm giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu Nghiên cứu này cũng xem xét khả năng giải thích hai hiệu ứng quan trọng trên thị trường chứng khoán: hiệu ứng trong điều kiện thị trường tăng giá và giảm giá, cùng với hiệu ứng hành vi theo mùa.

Nghiên cứu này phân tích 689 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hồng Kông trong giai đoạn từ tháng 07/1981 đến tháng 06/2001 Dữ liệu được thu thập từ Pacific Basin Capital Markets (PACAP).

Mô hình 4 nhân tố mang lại giải thích sâu sắc hơn về tỷ suất sinh lợi trung bình của chứng khoán, đồng thời cho thấy khả năng mạnh mẽ trong việc nắm bắt biến động của tỷ suất sinh lợi vượt trội.

Nghiên cứu chỉ ra rằng các điều kiện thị trường, dù là đang tăng hay giảm, không ảnh hưởng đến khả năng giải thích của mô hình 4 nhân tố.

Ba là, kết quả nghiên cứu cho thấy không có bằng chứng về nhân tố mùa vụ ở thị trường chứng khoán Hồng Kông.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên c ứ u

Xuất phát từ mô hình định giá tài sản vốn CAPM:

Và mô hình ba nhân tố Fama – French:

Tác giả đã tiến hành kiểm định hai mô hình CAPM và Fama - French để đánh giá tính vững chắc của chúng trên thị trường chứng khoán Việt Nam Việc so sánh kết quả hồi quy giữa hai mô hình này cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho sự hiệu quả của từng mô hình trong việc giải thích biến động giá cổ phiếu.

Mô hình bốn nhân tố Carhart:

Tác giả kiểm tra xem có hay không sự tồn tại của hiệu ứng quán tính giá ở TTCK

Bài viết so sánh hiệu quả của mô hình ba nhân tố Fama - French và mô hình bốn nhân tố Carhart trong việc giải thích lợi nhuận của các danh mục đầu tư dựa trên lợi nhuận quá khứ Nghiên cứu chỉ ra rằng cả hai mô hình đều có khả năng giải thích lợi nhuận, nhưng mô hình Carhart với yếu tố động lượng mang lại kết quả tốt hơn Việc áp dụng các mô hình này giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về biến động thị trường và tối ưu hóa chiến lược đầu tư của mình.

D ữ li ệ u nghiên c ứ u

Nghiên cứu này phân tích dữ liệu hàng tháng từ 166 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013.

Các tiêu chí chọn mẫu như sau:

-Cổ phiếu của các công ty trong mẫu phải niêm yết trước ngày 01/01/2008 và vẫn còn giao dịch trên sàn đến 30/06/2013.

Để tối ưu hóa danh mục đầu tư, cần loại bỏ các loại cổ phiếu như cổ phiếu quỹ, cổ phiếu đã hủy niêm yết, cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm soát, cổ phiếu không cung cấp báo cáo tài chính, và cổ phiếu có tỷ số BE/ME âm.

-Loại bỏ cổ phiếu của các công ty tài chính, tín dụng và ngân hàng. Ứng với mỗi công ty trong mẫu, dữ liệu được thu thập như sau:

-Giá đóng cửa đã điều chỉnh của cổ phiếu cuối mỗi phiên giao dịch Dữ liệu giá này sẽ được sử dụng để tính toán các TSSL cổ phiếu.

Khối lượng cổ phiếu lưu hành vào cuối mỗi năm, từ 2008 đến tháng 06/2013, được thu thập từ các báo cáo tài chính Dữ liệu này, kết hợp với giá đóng cửa của cổ phiếu, được sử dụng để xác định quy mô công ty.

-Giá trị sổ sách của vốn cổ phần được lấy tại thời điểm ngày 31/12 mỗi năm.

Nghiên cứu của Fama và French năm 1993 đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời tháng theo trọng số giá trị của các danh mục được tính từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t+1 Đồng thời, các tác giả Gilbert, Bert và Hadrian cũng đã thực hiện nghiên cứu trên thị trường chứng khoán New Zealand, cung cấp thêm cái nhìn về mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính trong bối cảnh này.

Vào cuối tháng 12 năm t-1, tác giả sử dụng dữ liệu về giá trị thị trường (ME) và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) để xây dựng danh mục quy mô và danh mục giá trị sổ sách Nghiên cứu này nhằm phân tích mối quan hệ giữa các chỉ số này trong bối cảnh thị trường.

Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm điều chỉnh theo tháng được tác giả sử dụng làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro.

Dữ liệu giá đóng cửa đã được điều chỉnh, bao gồm TSSL, khối lượng cổ phần đang lưu hành, giá trị thị trường, giá trị sổ sách của vốn cổ phần và lãi suất trái phiếu chính phủ, tất cả đều được cung cấp bởi Công ty cổ phần Tài Việt.

Xây d ự ng danh m ụ c c ổ phi ế u theo nhân t ố quy mô và giá tr ị s ổ sách trên giá tr ị th ị trườ ng

Trong nghiên cứu năm 1993, Fama và French đã phân loại cổ phiếu thành hai nhóm quy mô nhỏ (S) và lớn (B) dựa trên quy mô trung vị Sau đó, họ tiếp tục phân nhóm theo tỷ số BE/ME, với 30% cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp nhất được xếp vào nhóm L, 30% có tỷ số BE/ME cao nhất vào nhóm H, và 40% còn lại vào nhóm M với tỷ số BE/ME trung bình.

Fama và French cho rằng việc phân chia cổ phiếu thành hai nhóm theo quy mô và ba nhóm theo hệ số BE/ME là tùy ý và không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định Trong nghiên cứu với 166 công ty từ 01/01/2008 đến 30/06/2013, tác giả chỉ phân chia cổ phiếu thành hai nhóm quy mô dựa vào quy mô trung vị: nhóm quy mô lớn (B) bao gồm các cổ phiếu có quy mô bằng hoặc cao hơn quy mô trung vị, và nhóm quy mô nhỏ (S) bao gồm các cổ phiếu có quy mô nhỏ hơn quy mô trung vị.

Tác giả đã phân nhóm độc lập dựa trên tỷ số BE/ME trung vị thành hai nhóm rõ ràng Nhóm có tỷ số BE/ME cao (H) bao gồm các cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao hơn hoặc bằng trung vị, trong khi nhóm có tỷ số BE/ME thấp (L) chứa những cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp hơn trung vị.

Và hình thành 4 danh mục theo quy mô và tỷ số BE/ME như sau:

- Danh mục S/H: gồm CP của những công ty nhỏ (S) và có tỷ số BE/ME cao (H).

- Danh mục S/L: gồm CP của những công ty nhỏ (S) và có tỷ số BE/ME thấp (L).

- Danh mục B/H: gồm CP của những công ty lớn (B) và có tỷ số BE/ME cao (H).

- Danh mục B/L: gồm CP của những công ty lớn (B) và có tỷ số BE/ME thấp (L).

Xây dựng danh mục cổ phiếu theo nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ 36

Để nghiên cứu hiệu ứng quán tính giá, tác giả áp dụng phương pháp của Gilbert, Bert và Hadrian (2009) để xây dựng danh mục đầu tư theo yếu tố xu hướng Cụ thể, tác giả xếp hạng các cổ phiếu từ cao nhất đến thấp nhất dựa trên TSSL bình quân hàng tháng Các cổ phiếu này sau đó được phân chia thành ba danh mục: một phần ba cổ phiếu hàng đầu được xác định là cổ phiếu tăng giá, một phần ba cổ phiếu cuối cùng là cổ phiếu giảm giá, và phần còn lại là cổ phiếu giữ giá.

Tác giả hình thành 3 danh mục đầu tư theo nhân tố xu hướng như sau:

-Danh mục Winners: bao gồm 30% các công ty có TSSL cao nhất, là các công ty có TSSL từ phân vị thứ 70% trở lên.

-Danh mục Losers: bao gồm 30% các công ty có TSSL thấp nhất, là các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% trở xuống.

-Danh mục Middle: bao gồm 40% các công ty còn lại, là các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% đến 70%.

Xác đị nh các bi ế n trong mô hình nghiên c ứ u

3.5.1 Biến phụ thuộc: TSSL vượt trội của danh mục i ( R i – R f )

- R f : lãi suất phi rủi ro điều chỉnh theo tháng

- R i : là TSSL trung bình của danh mục i, được tính bằng cách lấy trung bình TSSL của n các cổ phiếu j trong danh mục i.

: là TSSL cổ phiếu j tại thời điểm trong tháng t

+ Pj(t) : là giá đóng cửa của cổ phiếu j tháng t đã điều chỉnh

+ Pj(t-1) : là giá đóng cửa của cổ phiếu j tháng t – 1 đã điều chỉnh

Giá đóng cửa là giá của cổ phiếu tại cuối mỗi phiên giao dịch, trong khi giá đóng cửa hàng tháng là giá của phiên giao dịch cuối cùng trong tháng Cần điều chỉnh giá này khi có cổ tức bằng cổ phiếu, cổ tức tiền mặt hoặc cổ phiếu thưởng Nếu cổ phiếu không giao dịch vào phiên cuối tháng, giá đóng cửa sẽ được lấy từ phiên giao dịch trước đó.

 TSSL vượt trội của danh mục thị trường (R m - R f ) Được tính bằng TSSL của danh mục thị trường Rm trừ đi lãi suất phi rủi ro Rf

- R i : là TSSL trung bình của danh mục i

- W i : là tỷ trọng theo giá trị thị trường của danh mục i

Lãi suất phi rủi ro R f tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu là lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm được điều chỉnh theo tháng.

 Nhân tố quy mô (SMB - Small Minus Big)

Nhân tố quy mô SMB đại diện cho rủi ro liên quan đến kích thước doanh nghiệp, được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu nhỏ (SH, SL) và tỷ suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu lớn (BH, BL) Phân tích này giúp hiểu rõ sự biến động của tỷ suất sinh lời giữa các nhóm cổ phiếu có quy mô khác nhau.

 Nhân tố giá trị (HML - High Minus Low)

Nhân tố giá trị HML đại diện cho rủi ro liên quan đến tỷ số giá trị sổ sách so với giá trị thị trường, được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi (TSSL) bình quân của danh mục cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao và TSSL bình quân của danh mục có tỷ số BE/ME thấp Phương pháp này giúp phân tích sự biến động trong TSSL giữa các cổ phiếu thuộc các nhóm BE/ME khác nhau.

 Nhân tố xu hướng (WML - Win Minus Lose)

Nhân tố xu hướng WML mô phỏng rủi ro dựa trên TSSL quá khứ, được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa TSSL bình quân của danh mục cổ phiếu có TSSL cao nhất (Winners) và TSSL bình quân của danh mục cổ phiếu có TSSL thấp nhất (Losers) Phương pháp này giúp phân tích sự thay đổi TSSL giữa các cổ phiếu trong các nhóm tăng giá và giảm giá.

Các p hương pháp kiểm đị nh

Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu chuỗi thời gian, sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bình phương bé nhất (OLS) để kiểm tra và đánh giá khả năng giải thích của các mô hình.

Tác giả đã sử dụng phần mềm Excel để thực hiện các phép tính cần thiết cho dữ liệu, sau đó chuyển sang phần mềm STATA 11 để tiến hành phân tích và chạy mô hình hồi quy.

Việc tiến hành phân tích muốn đạt được độ tin cậy cao, tác giả sẽ thực hiện các phương pháp kiểm định như sau:

 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, một mô hình chỉ thực sự hiệu quả khi áp dụng cho dữ liệu dừng Nếu chuỗi thời gian không dừng, giá trị trung bình và phương sai sẽ thay đổi theo thời gian, làm giảm khả năng dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ Điều này cũng dẫn đến việc không thể xác định các danh mục có TSSL vượt trội, vì bản chất dữ liệu luôn biến động.

Do vậy kiểm định tính dừng là bước đầu tiên để có thể ra quyết định có nên sử dụng chuỗi dữ liệu quá khứ hay không.

Tác giả áp dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của các chuỗi TSSL của các biến giải thích, sử dụng tiêu chuẩn kiểm định Dickey – Fuller mở rộng (ADF) và thống kê t-statistic trong phần mềm Stata.

 Kiểm định đa cộng tuyến

Mục đích kiểm định là đảm bảo rằng các biến trong mô hình hồi quy không có mối quan hệ tương quan, để mỗi biến độc lập có thể cung cấp thông tin giải thích riêng cho biến phụ thuộc Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giúp xác định tính độc lập của các biến trong việc giải thích biến phụ thuộc, từ đó tăng cường độ chính xác của dự báo.

Tác giả sử dụng phương pháp thừa số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:

Trong đó R 2 i là hệ số xác định trong hồi quy tuyến tính của biến giải thích Xi theo tất cả các biến giải thích còn lại.

VIF càng lớn càng có khả năng có hiện tượng đa cộng tuyến cao vì Ri 2 1 Do đó, khi VIF ≥ 10 thì Ri 2 ≥ 0.9 được xem là đa cộng tuyến cao.

 Kiểm định tự tương quan của các phần dư

Giả định của mô hình hồi quy OLS là các phần dư ei không tương quan, điều này giúp đảm bảo rằng các giá trị Ri 2 thu được là đáng tin cậy.

Tác giả kiểm định tự tương quan của phần dư thông qua tham số Durbin– Watson (d) trong kết quả hồi quy.

Tham số kiểm định d có giá trị càng xa 2 thì nguy cơ tự tương quan của các phần dư càng cao Nếu tham số d nằm trong khoảng [1,3], tác giả có thể kết luận rằng không có hiện tượng tự tương quan xảy ra.

 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Mục đích kiểm định: kiểm định giả thiết về sự không thay đổi của phương sai.

Tác giả tiến hành kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định White trong phần mềm Stata.

Giả thuyết : H0: có phương sai sai số thay đổi

H1: không có phương sai sai số thay đổi Dựa theo kết quả ước lượng mô hình, tác giả xem mức ý nghĩa p-value của từng biến.

Nếu: p-value ≤ 0.05 bác bỏ Ho có phương sai sai số thay đổi p-value > 0.05 chấp nhận Ho không có phương sai sai số thay đổi

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Th ố ng kê mô t ả d ữ li ệ u

Bảng 4.1: Lượng cổ phiếu trong các danh mục đầu tư qua các năm 2008 –

Các công ty niêm yết

Số lượng CP trong DM được phân loại theo quy mô-BE/ME

Số lượng CP trong DM được phân loại theo tỷ suất sinh lợi quá khứ

Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt.

Bảng 4.1 cung cấp cái nhìn tổng quát về quy mô thị trường chứng khoán Việt Nam vào cuối mỗi năm trong giai đoạn từ 2008 đến tháng 06/2013 Nghiên cứu này bao gồm 166 công ty, phân loại số lượng cổ phiếu theo bốn danh mục đầu tư dựa trên tỷ lệ BE/ME và ba danh mục đầu tư (Winners, Middle, Losers) dựa trên thành tích tài chính trong quá khứ.

Bảng 4.1 trình bày giá trị vốn hóa thị trường tính đến cuối tháng 12 hàng năm, ngoại trừ năm 2013, khi dữ liệu chỉ được thu thập đến tháng 6 Do đó, vốn hóa thị trường tính đến tháng 6/2013 được xác định bằng với giá trị vốn hóa thị trường của tháng 12/2012.

Chỉ có bốn danh mục đầu tư được hình thành từ các cổ phiếu tại điểm giao nhau của nhóm quy mô và BE/ME (S/H, S/L, B/H, B/L) do số lượng cổ phiếu hạn chế trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thay vì 25 danh mục như Fama và French Điều này phù hợp với các phiên bản linh hoạt khác nhau của mô hình Fama – French.

(1993) cho những thị trường nhỏ.

Bảng 4.2: Đặc tính của 4 danh mục đầu tư phân loại theo quy mô và BE/ME

Bảng A Số lượng công ty trung bình hàng năm trong danh mục

Bảng B: Vốn hóa trung bình hàng năm (VND)

Bảng C: Tỷ số giá trị sổ sách trên vốn hóa thị trường trung bình hàng năm

Bảng 4.2 tóm tắt các đặc tính của bốn danh mục đầu tư được phân loại theo quy mô và BE/ME.

Bảng A chỉ ra rằng số lượng công ty trung bình hàng năm trong các danh mục đầu tư khác nhau dao động từ 27 công ty ở danh mục S/L đến 56 công ty ở danh mục S/H, và từ 31 công ty ở danh mục B/H đến 52 công ty ở danh mục B/L.

Bảng B chỉ ra rằng giá trị vốn hóa thị trường trung bình của các công ty trong danh mục đầu tư dao động từ 18,138,775,575 VND (danh mục S/L) đến 576,424,154,287 VND (danh mục B/L), và từ 10,930,127,683 VND (danh mục S/H) đến 94,833,684,673 VND (danh mục B/H) Ngoài ra, bảng này cũng cho thấy quy mô có mối tương quan dương với BE/ME ở cả nhóm quy mô nhỏ và lớn Bảng C khẳng định rằng BE/ME kiểm soát tốt cho cả hai loại quy mô Tuy nhiên, cần phân tích chi tiết các kết quả hồi quy để đưa ra những kết luận cụ thể hơn.

Bảng 4.3: Tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của 4 danh mục đầu tư

Tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng (%)

High BE/ME minus Low BE/ME

Bảng 4.3 cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của bốn danh mục đầu tư S/L, S/H, B/L, B/H trong 66 tháng quan sát Kết quả cho thấy danh mục S/L và B/L có giá trị TSSL trung bình dương, trong khi danh mục S/H và B/H có giá trị âm Điều này chỉ ra rằng các danh mục có tỷ số BE/ME thấp thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn.

Low BE/ME High BE/ME

Hiệu ứng BE/ME có tác động rõ rệt đến tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng, khi tỷ suất này giảm từ danh mục đầu tư có BE/ME thấp đến danh mục có BE/ME cao, áp dụng cho cả cổ phiếu nhỏ và lớn Cụ thể, danh mục S/L ghi nhận tỷ suất giảm từ 0.008090 xuống -0.017367 ở danh mục S/H, trong khi danh mục B/L giảm từ 0.007190 xuống -0.013497 ở danh mục B/H.

Mặc dù hiệu ứng quy mô có ảnh hưởng nhưng không mạnh, các công ty nhỏ lại hoạt động tốt hơn so với các công ty lớn trong danh mục BE/ME thấp, với TSSL giảm từ 0.008090 ở danh mục S/L xuống 0.007190 ở danh mục B/L Tuy nhiên, sự chênh lệch lợi nhuận giữa các danh mục này không đáng kể về mặt thống kê Cả hai danh mục S/H và B/H đều ghi nhận tỷ suất sinh lợi trung bình âm, trong đó tỷ suất sinh lợi của danh mục B/H thấp hơn, mặc dù sự khác biệt không đáng kể.

Bảng 4.4: Thống kê mô tả các nhân tố

Mean Std Dev Min Max

Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính của CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11.

Bảng 4.4 thống kê TSSL của bốn nhân tố giải thích là: nhân tố thị trường Rm-

Rf, nhân tố quy mô SMB, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường HML và nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ WML.

Trong nghiên cứu, TSSL trung bình của ba nhân tố Rm-Rf, SMB và HML đều có giá trị âm, cho thấy danh mục có quy mô lớn và tỷ số BE/ME thấp có TSSL cao hơn Nhân tố HML có giá trị trung bình âm lớn nhất (-2.307%), chỉ ra rằng có mối quan hệ nghịch giữa tỷ số BE/ME và TSSL của cổ phiếu, tức là các công ty giá trị có TSSL thấp hơn so với các công ty tăng trưởng, điều này trái ngược với nghiên cứu của Fama-French Đặc biệt, trong khi các nhân tố khác có TSSL âm, nhân tố WML lại có giá trị dương, cho thấy cổ phiếu tăng giá mang lại TSSL cao hơn Tuy nhiên, độ lệch chuẩn của WML (7.76%) cao hơn các nhân tố khác, phản ánh rủi ro cũng tăng theo Cuối cùng, độ lệch chuẩn của nhân tố Rm-Rf cao nhất (11.48%), cho thấy rủi ro cao trong thị trường chứng khoán Việt Nam.

Kết quả hồi quy nhân tố quy mô và nhân tố giá trị theo mô hình CAPM và mô hình 3 nhân tố Fama – French trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 01/2008 – 06/2013

4.2.1 Hồi quy theo mô hình CAPM: Ri – Rf = αi + β(Rm - Rf ) + εi

Bảng 4.5: Hồi quy TSSL 4 danh mục theo mô hình CAPM

Hệ số hồi quy beta (β)

Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính của CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11.

Tác giả đã thực hiện hồi quy TSSL của bốn danh mục theo nhân tố thị trường nhằm đánh giá khả năng giải thích của nhân tố này đối với sự biến động của TSSL các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

Bảng 4.5 cho thấy các kết quả hồi quy từ mô hình CAPM như sau:

Các hệ số chặn α của 2 danh mục S/H và B/L có ý nghĩa thống kê ở mức 1%,

Hệ số chặn α của danh mục S/L có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trừ danh mục B/H (p- value = 0.051 > α = 0.05) có ý nghĩa ở mức 10%.

Các hệ số chặn α của danh mục có tỷ số BE/ME thấp, bao gồm S/L và B/L, đều cho giá trị dương lần lượt là 0.014 và 0.012 Ngược lại, các hệ số chặn α của hai danh mục có tỷ số BE/ME cao, S/H và B/H, lại cho giá trị âm với α lần lượt là -0.012 và -0.009.

Các hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, có giá trị dương và xấp xỉ bằng

1, cho thấy rằng các danh mục này có độ biến động gần với danh mục thị trường.

R2 điều chỉnh cho thấy mức độ phù hợp cao, với giá trị dao động từ 86% đối với danh mục S/L đến 95% cho danh mục B/L Điều này cho thấy TSSL vượt trội của danh mục thị trường giải thích rõ ràng các biến động trong TSSL vượt trội của các danh mục.

Hầu hết các hệ số chặn đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%, ngoại trừ danh mục B/H với ý nghĩa ở mức 10% Điều này cho thấy ngoài yếu tố thị trường, còn tồn tại những nhân tố khác góp phần giải thích cho TSSL vượt trội.

4.2.2 Hồi quy theo mô hình 3 nhân tố Fama – French

Tác giả đã thực hiện hồi quy TSSL của bốn danh mục cổ phiếu theo nhân tố thị trường, đồng thời bổ sung hai nhân tố SMB và HML Mục đích là để đánh giá khả năng giải thích của ba nhân tố này đối với sự biến động của TSSL các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

Bảng 4.6 cho thấy các kết quả hồi quy từ mô hình 3 nhân tố Fama – French như

Bảng 4.6: Hồi quy TTSL của 4 danh mục theo mô hình Fama – French

Ri – Rf = αi + βi (Rm - Rf) + si(SMB) + hi(HML) + εi

Hệ số hồi quy beta (β)

Dựa trên số liệu từ gói dữ liệu tài chính mua từ CTCP Tài Việt, tác giả đã thực hiện các phép tính và phân tích bằng phần mềm Stata 11.

Các hệ số chặn α dao động trong khoảng [-0.001, 0.001] Tuy nhiên như mong đợi, nhìn chung nó ít có ý nghĩa về mặt thống kê (p-value = 0.77 > α = 0.05).

Các hệ số beta, hệ số s i và h i đều có giá trị khác 0 và đạt ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy rằng ba nhân tố thị trường, bao gồm SMB và HML, có khả năng giải thích sự biến động của TSSL trong các danh mục đầu tư.

Hệ số beta của nhân tố thị trường trong cả 4 danh mục đều dương, với giá trị lớn nhất gần bằng 1, cho thấy rằng nhân tố thị trường là yếu tố quan trọng nhất trong ba nhân tố ảnh hưởng đến sự biến thiên của TSSL vượt trội.

R² hiệu chỉnh trong mẫu dao động đạt từ 96% đến 98%, cho thấy sự cải thiện rõ rệt so với R² hiệu chỉnh trong mô hình CAPM, chỉ dao động từ 86% đến 95% Tất cả các danh mục đầu tư đều thể hiện khả năng giải thích vượt trội so với mô hình CAPM truyền thống.

Tác giả phân tích ảnh hưởng của nhân tố quy mô SMB đến sự biến động của TSSL vượt trội của cổ phiếu, trong bối cảnh BE/ME giữ nguyên.

Hai danh mục đầu tư có quy mô nhỏ (S/L và S/H) thể hiện hệ số si cao và giá trị dương (0.531 và 0.424), trong khi hai danh mục quy mô lớn (B/L và B/H) lại có hệ số si nhỏ và giá trị âm (-0.576 và -0.469) Điều này cho thấy hiệu ứng quy mô rõ rệt, với hệ số si tăng từ giá trị thấp ở danh mục lớn sang giá trị cao ở danh mục nhỏ Hệ số si âm ở danh mục đầu tư quy mô lớn chỉ ra rằng cổ phiếu của các công ty nhỏ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn so với cổ phiếu của các công ty lớn Do các công ty nhỏ mang nhiều rủi ro hơn, nhà đầu tư thường yêu cầu một khoản bồi thường rủi ro khi đầu tư vào các công ty này.

Tác giả phân tích ảnh hưởng của yếu tố giá trị HML đến sự biến động của tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu trong bối cảnh quy mô không thay đổi.

Hai danh mục với tỷ số BE/ME thấp (S/L và B/L) thể hiện hệ số hi nhỏ và giá trị âm (-0.642 và -0.455), trong khi hai danh mục có tỷ số BE/ME cao (S/H và B/H) lại có hệ số hi lớn và giá trị dương (0.545 và 0.358) Kết quả này cho thấy rõ ràng hiệu ứng giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, khi hệ số hi chuyển từ giá trị thấp ở danh mục BE/ME thấp sang giá trị cao ở danh mục BE/ME cao Sự gia tăng trong nhân tố HML từ danh mục BE/ME thấp đến BE/ME cao cho thấy các cổ phiếu có BE/ME cao mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn Do đó, các công ty có BE/ME cao được cho là có nhiều rủi ro hơn, và nhà đầu tư cần xem xét thêm phần tiền đền bù rủi ro khi đầu tư vào những cổ phiếu này.

Nhân tố quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Mô hình ba nhân tố Fama – French có khả năng giải thích các tác động của hiệu ứng quy mô và hiệu ứng BE/ME.

4.3 Kết quả hồi quy của nhân tố xu hướng trong mô hình 3 nhân tố Fama - French và mô hình 4 nhân tố Carhart trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 01/2008 – 06/2013

Kiểm định mô hình

 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài

Việt và sử dụng phần mềm Stata 11.

Theo kết quả thống kê của bảng trên, trị tuyệt đối của giá trị t-statistic của cả

Kết quả kiểm định cho thấy tất cả 4 biến giải thích đều có giá trị tuyệt đối lớn hơn giá trị t tra bảng trong Stata, ngay cả tại mức ý nghĩa cao nhất 1% Điều này cho thấy các chuỗi dữ liệu đều là chuỗi dừng, không có hiện tượng tự tương quan hoặc không dừng trong dữ liệu.

 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.9: Thống kê hệ số phóng đại phương sai VIF

Variable VIF 1/VIF Mean VIF

Nguồn dữ liệu trong bài viết được tác giả tính toán dựa trên thông tin từ gói dữ liệu tài chính mua từ CTCP Tài Việt, sử dụng phần mềm Stata 11 để phân tích.

Theo kết quả tính toán VIF, tất cả các giá trị VIF đều nhỏ và giá trị trung bình là 1.48, thấp hơn 10 Điều này cho thấy chưa có bằng chứng thống kê nào cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình.

 Kiểm tra hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.10: Các thống kê d-statistic để kiểm định tự tương quan

Winner 0.998108 Middle 0.985985 Loser 1.054018 Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11.

Bảng 4.10 chỉ ra rằng tất cả các d-statistic của các danh mục trong ba mô hình đều nằm trong khoảng [1,3], do đó tác giả kết luận rằng không có sự tự tương quan giữa các phần dư trong mô hình.

 Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.11: Thống kê kết quả kiểm định White

Dữ liệu trong bài viết được tác giả tính toán dựa trên thông tin từ gói dữ liệu tài chính mua từ CTCP Tài Việt, sử dụng phần mềm Stata 11 để phân tích.

Tại Bảng 4.11, p-value của các danh mục B/H (mô hình CAPM), S/L và B/H, Winner và Middle (mô hình Fama-French), cùng với S/H, S/L, B/H, B/L, Middle (mô hình 4 nhân tố) đều nhỏ hơn α = 0.05, cho thấy không đủ bằng chứng để bác giả thiết H1 Điều này chỉ ra rằng các phương trình này gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi Để khắc phục vấn đề này, tác giả đã thực hiện hồi quy với sai số chuẩn robust test trong phần mềm Stata cho các danh mục gặp hiện tượng trên.

Phần bù rủi ro của các nhân tố

Bảng 4.12: Phần bù thị trường, quy mô, giá trị và xu hướng trong mô hình

4 nhân tố của 4 danh mục cổ phiếu theo quy mô – BE/ME Danh mục Thị trường Quy mô Giá trị Xu hướng

Bảng 4.12 trình bày các tính toán về phần bù cho bốn nhân tố: thị trường, quy mô, giá trị và xu hướng, tương ứng với bốn danh mục cổ phiếu phân loại theo quy mô và tỷ số BE/ME Phần bù này được xác định bằng cách nhân TSSL của từng nhân tố trong bảng 4.4 với các hệ số hồi quy tương ứng theo mô hình bốn nhân tố Carhart được nêu trong bảng 4.8.

Phần bù thị trường đều âm trong giai đoạn nghiên cứu 01/2008 – 06/2013.

Trong nghiên cứu về phần bù quy mô trên thị trường chứng khoán Việt Nam, hai danh mục lớn (B/H và B/L) cho thấy phần bù quy mô dương với giá trị lần lượt là 0.00072 và 0.00085 Ngược lại, hai danh mục nhỏ (S/H và S/L) lại có phần bù quy mô âm, với giá trị -0.00064 và -0.00077 Điều này cho thấy rằng phần bù rủi ro quy mô hiện tại đang nghiêng về các công ty lớn, trái ngược với kết quả của Fama và French (1993), khi họ cho rằng phần bù rủi ro quy mô thuộc về các công ty nhỏ.

Trong nghiên cứu, phần bù giá trị của hai danh mục có tỷ số BE/ME cao (S/H và B/H) cho thấy giá trị âm (-0.01297 và -0.00701), trong khi hai danh mục có tỷ số BE/ME thấp (S/L và B/L) lại có phần bù giá trị dương (0.01606 và 0.01011) Điều này chỉ ra rằng phần bù rủi ro giá trị trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu chủ yếu dành cho các công ty có tỷ số BE/ME thấp Kết quả này trái ngược với phát hiện của Fama và French (1993), cho rằng phần bù rủi ro giá trị thường áp dụng cho các công ty có tỷ số BE/ME cao.

Có thể kết luận rằng, một chiến lược đầu tư để đạt được TSSL cao trên TTCK

VN đầu tư vào các công ty lớn với chỉ số BE/ME thấp, khác với xu hướng đầu tư vào các công ty nhỏ có chỉ số BE/ME cao như trong các nghiên cứu tại thị trường chứng khoán phát triển.

Bảng 4.13 trình bày phần bù thị trường, quy mô, giá trị và xu hướng trong mô hình 4 nhân tố của ba danh mục cổ phiếu theo xu hướng Các danh mục này bao gồm thị trường, quy mô và giá trị, mỗi danh mục thể hiện những đặc điểm riêng biệt trong việc phân tích xu hướng đầu tư.

Bảng 4.13 trình bày các tính toán về phần bù cho bốn nhân tố: thị trường, quy mô, giá trị và xu hướng, dựa trên ba danh mục cổ phiếu theo xu hướng quá khứ Phần bù này được xác định bằng cách nhân TSSL của từng nhân tố trong bảng 4.4 với các hệ số hồi quy tương ứng theo mô hình.

4 nhân tố Carhart trong bảng 4.7.

Phần bù thị trường đều âm trong giai đoạn nghiên cứu 01/2008 – 06/2013.

Phần bù quy mô và phần bù giá trị đều có giá trị dương Tuy nhiên, theo phân tích hồi quy ở Mục 4.3, các hệ số si và hi trong các danh mục không đạt ý nghĩa thống kê.

Phần bù xu hướng của danh mục Winners dương lớn (0.16947) cho thấy lợi nhuận của các cổ phiếu tăng giá có tương quan dương mạnh mẽ với xu hướng lợi nhuận quá khứ, trong khi phần bù xu hướng của danh mục Losers âm nhỏ (-0.06957) cho thấy lợi nhuận của cổ phiếu giảm giá có tương quan âm mạnh mẽ Điều này chỉ ra rằng các chứng khoán kém hiệu quả sẽ tiếp tục xấu đi, trong khi các chứng khoán tốt sẽ duy trì hiệu suất tốt hơn Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Carhart (1997).

Chiến lược đầu tư ngắn hạn hiệu quả trên thị trường chứng khoán Việt Nam là mua các cổ phiếu có xu hướng tăng giá gần đây và bán những cổ phiếu đang giảm giá.

KẾ T LU Ậ N

Kết luận về các kết quả nghiên cứu

Bài nghiên cứu này áp dụng phương pháp của Gilbert, Bert và Hadrian (2009) để xác định sự tồn tại của hiệu ứng quy mô và tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME), đồng thời đánh giá tác động của hiệu ứng quán tính giá thông qua xu hướng lợi nhuận trong quá khứ trên thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu cũng so sánh hiệu quả của các mô hình định giá tài sản vốn như CAPM, mô hình Fama-French và mô hình Carhart trong việc giải thích sự biến động lợi nhuận cổ phiếu tại Việt Nam Điểm khác biệt chính của nghiên cứu này là phân chia cổ phiếu thành 2 nhóm quy mô và 2 nhóm giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, tạo ra 4 danh mục đầu tư, cùng với việc tái cân bằng danh mục hàng tháng thay vì hàng năm như trong nghiên cứu trước đó.

Và các kết quả của bài nghiên cứu này là:

Thứ nhất, kết luận về hiệu ứng quy mô và tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường:

Nghiên cứu cho thấy rằng quy mô và giá trị BE/ME là những yếu tố quan trọng, góp phần giải thích sự vượt trội về lợi nhuận của cổ phiếu trong giai đoạn nghiên cứu Cụ thể, danh mục đầu tư có BE/ME thấp (phần bù dương) mang lại lợi nhuận cao hơn so với các danh mục có BE/ME cao (phần bù âm), trong khi các công ty quy mô lớn (phần bù dương) cũng đạt lợi nhuận cao hơn so với các công ty quy mô nhỏ (phần bù âm).

Thứ hai, kết luận về hiệu ứng quán tính giá:

Nghiên cứu cho thấy hiệu ứng quán tính giá tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam, với sự gia tăng rõ rệt của yếu tố WML Cụ thể, hệ số wi chuyển từ âm ở danh mục cổ phiếu giảm giá (-0.289) sang dương ở danh mục cổ phiếu tăng giá (0.704) Phần bù xu hướng của danh mục Winners dương lớn (0.16947), trong khi phần bù xu hướng của danh mục Losers là âm nhỏ (-0.06957) Điều này chỉ ra rằng các chứng khoán kém sẽ tiếp tục giảm giá, trong khi các chứng khoán tốt sẽ duy trì hiệu suất cao Vì vậy, một danh mục đầu tư ngắn hạn vào các cổ phiếu tăng giá trong quá khứ có khả năng mang lại hiệu quả tốt hơn so với danh mục đầu tư vào các cổ phiếu giảm giá.

Thứ ba, kết luận về khả năng giải thích của các mô hình:

Nghiên cứu chỉ ra rằng mô hình 3 nhân tố Fama-French có khả năng giải thích tốt hơn đáng kể so với mô hình CAPM truyền thống Cụ thể, R2 hiệu chỉnh của mô hình Fama-French dao động từ 96% đến 98%, trong khi R2 hiệu chỉnh của mô hình CAPM chỉ từ 86% đến 95%.

Mô hình 3 nhân tố Fama-French đã chứng minh khả năng giải thích hiệu quả các hiệu ứng quy mô và BE/ME Tuy nhiên, kết quả này có sự khác biệt so với nghiên cứu của Fama và French (1993).

Trong giai đoạn nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, phần bù rủi ro quy mô chủ yếu tập trung vào các danh mục quy mô lớn, thể hiện qua việc phần bù rủi ro nhân tố SMB âm đối với các danh mục quy mô nhỏ như S/L và S/H, trong khi các danh mục quy mô lớn như B/L và B/H lại có phần bù rủi ro dương.

Trong giai đoạn nghiên cứu, phần bù rủi ro giá trị trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy rằng phần bù rủi ro cho các danh mục có tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) thấp là tích cực, trong khi phần bù rủi ro cho các danh mục BE/ME cao lại là âm Cụ thể, các danh mục BE/ME cao như S/H và B/H ghi nhận phần bù rủi ro nhân tố HML âm, trái ngược với các danh mục BE/ME thấp như S/L và B/L, nơi mà phần bù rủi ro là dương.

Chiến lược đầu tư hiệu quả trên thị trường chứng khoán Việt Nam nhằm đạt được tỷ suất sinh lợi cao là tập trung vào các công ty có quy mô lớn và tỷ lệ BE/ME thấp, thay vì đầu tư vào các công ty quy mô nhỏ với tỷ lệ BE/ME cao.

Mô hình 3 nhân tố Fama-French không giải thích hiệu ứng quán tính giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam như mô hình 4 nhân tố Carhart Mô hình 4 nhân tố thể hiện hiệu quả thực nghiệm vượt trội với sai số định giá thấp hơn và khả năng giải thích tốt hơn về xu hướng lợi nhuận trong quá khứ R² hiệu chỉnh của mô hình 4 nhân tố Carhart cải thiện đáng kể, tăng từ 67% của mô hình Fama-French lên 81%.

Hạn chế của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Mặc dù tác giả đã nỗ lực hết mình để hoàn thành bài nghiên cứu một cách tốt nhất, nhưng vẫn không thể tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế nhất định.

Trong nghiên cứu của tác giả, số lượng mẫu chỉ có 166 quan sát, điều này là rất nhỏ so với số lượng cổ phiếu trong các nghiên cứu của Fama và French cũng như các nghiên cứu khác trên toàn cầu Vì vậy, tác giả chỉ có thể phân chia danh mục đầu tư thành hai mức quy mô: lớn và nhỏ, cùng với hai mức BE/ME: cao và thấp.

- Thời gian nghiên cứu chỉ trong giai đoạn 01/2008 đến 06/2013 là rất ngắn.

Tác giả chưa xác định được tác động của hiệu ứng tháng Giêng và tháng Tư Hy vọng rằng trong các nghiên cứu tiếp theo, tác giả sẽ thu thập được dữ liệu với số lượng mẫu lớn hơn và thời gian nghiên cứu kéo dài hơn, nhằm đa dạng hóa danh mục đầu tư và nâng cao tính bền vững cho mô hình.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt

Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright (FETP) đã cung cấp bài giảng về Rủi ro và Lợi nhuận vào năm 2013 Bài giảng này là một phần của khóa học phân tích tài chính trong học kỳ xuân 2013, có thể truy cập tại với ngày truy cập là 15 tháng 12 năm 2013.

Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright (FETP) đã cung cấp bài giảng 11&12 về Mô hình định giá tài sản vốn vào năm 2013 Thông tin chi tiết có thể được tìm thấy trên trang web chính thức của FETP Bài giảng này là một phần quan trọng trong khóa học phân tích tài chính, giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các phương pháp định giá tài sản.

Nguyễn Thu Hằng và Nguyễn Mạnh Hiệp (2012) đã thực hiện nghiên cứu về việc kiểm định mô hình Fama-French tại thị trường chứng khoán Việt Nam, được công bố trong Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 81, trang 49-56 Trong khi đó, Phạm Trí Cao (2010) đã biên soạn cuốn sách "Kinh tế lượng ứng dụng" tại Tp.HCM, Nhà Xuất bản Thống Kê, cung cấp kiến thức về ứng dụng kinh tế lượng Ngoài ra, Phan Thị Bích Nguyệt (2008) cũng đóng góp vào lĩnh vực tài chính với cuốn sách "Đầu tư tài chính", xuất bản tại Tp.HCM bởi Nhà Xuất bản Thống Kê.

Trần Ngọc Thơ, 2007 Tài chính doanh nghiệp hiện đại Tp.HCM: Nhà Xuất bản

Trần Thị Hải Lý (2010) đã thực hiện một nghiên cứu sâu sắc về rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong luận án Tiến sĩ của mình Nghiên cứu này được lưu trữ tại Thư viện sau đại học, Trường Đại học, cung cấp cái nhìn quan trọng về sự biến động và hiệu suất đầu tư trong bối cảnh tài chính Việt Nam.

Chu-sheng Tai, 2003 Are Fama-French and Momentum Factors Really Priced Journal of

Fama, Eugene F & Kenneth R French, 1993 Common Risks Factors in The Return on Stocks and Bonds Journal of Financial Economics, 33: 3-56.

Fama, Eugene F & Kenneth R French, 2012 Size, Value, and Momentum in International Stock Returns Journal of Financial Economics, 105: 457-472.

Gilbert V Nartea, Bert D Ward and Hadrian G Djajadikerta, 2009 Size, BM, and momentum effects and the robustness of the Fama-French three factor model -

Evidence from New Zealand International Journal of Managerial Finance, 5: 179- 200.

Jean-Franỗois L’Her, Tarek Masmoudi & Jean-Marc Suret, 2004 Evidence to support the four-factor pricing model from the Canadian stock market International Financial

Keith S K Lam et al., 2010 On the validity of the augmented Fama and French’s

(1993) model: Evidence from the Hong Kong stock market Quantitative Finance and Accounting, 35: 89-111.

Mark M Carhart, 1997 On Persistence in Mutual Fund Performance The Journal of Finance, 52: 57-82.

Mona Al-Mwalla, 2012 Can Book-to-Market, Size and Momentum be Extra Risk Factors that Explain the Stocks Rate Of Return? Evidence from Emerging Market.

Journal of Finance - Accounting and Management, 3: 42-57.

Nawazish Mirza and Saima Shahid, 2008 Size and Value Premium in Karachi Stock Exchange The Lahore Journal of Economics, 13: 1-26.

Thu Hang Nguyen, 2012 Momentum effect in the Vietnamese stock market Procedia Economics and Finance, 2: 179-190.

Valeed Ahmad Ansari and Soha Khan, 2012 Momentum anomaly: Evidence from India Managerial Finance, 38: 206-223.

Veysel Eraslan, 2013 Fama and French Three-Factor Model: Evidence from IstanbulStock Exchange Business and Economics Research Journal 4: 11-22

DANH MỤC CỔ PHIẾU TRONG MẪU NGHIÊN CỨU

STT MCK STT MCK STT MCK STT MCK STT MCK STT MCK

1 ABT 31 DMC 61 ICF 91 PSC 121 SGH 151 VC5

2 ACL 32 DNP 62 IMP 92 PTC 122 SIC 152 VC6

3 AGF 33 DPC 63 ITA 93 PTS 123 SJ1 153 VCS

4 ALP 34 DPM 64 KDC 94 PVC 124 SJC 154 VGP

5 ALT 35 DPR 65 KHA 95 PVD 125 SJD 155 VIC

6 ANV 36 DRC 66 KHP 96 PVE 126 SJE 156 VNC

7 BBC 37 DST 67 LAF 97 PVS 127 SMC 157 VNE

8 BBS 38 DXP 68 LBM 98 PVT 128 SNG 158 VNM

9 BCC 39 EBS 69 LGC 99 QNC 129 SSC 159 VSC

10 BHS 40 FMC 70 LSS 100 RAL 130 STC 160 VSH

11 BMC 41 FPT 71 LTC 101 RCL 131 STP 161 VTB

12 BMP 42 GIL 72 LUT 102 RHC 132 SVC 162 VTL

13 BT6 43 GMC 73 MCP 103 RIC 133 TAC 163 VTO

14 BTH 44 GTA 74 MEC 104 S12 134 TCM 164 VTS

16 CDC 46 HAS 76 NBC 106 S99 136 TJC 166 XMC

17 CID 47 HBC 77 NLC 107 SAV 137 TMC

18 CII 48 HCC 78 NSC 108 SC5 138 TNA

19 CJC 49 HDC 79 NST 109 SCD 139 TNC

20 CLC 50 HEV 80 NTL 110 SCJ 140 TPH

21 COM 51 HJS 81 PAC 111 SD2 141 TRC

22 CTB 52 HLY 82 PAN 112 SD5 142 TS4

23 CTN 53 HMC 83 PET 113 SD7 143 TTC

24 DAC 54 HNM 84 PGC 114 SDA 144 TTP

25 DAE 55 HPG 85 PGS 115 SDC 145 TXM

26 DCS 56 HRC 86 PJT 116 SDD 146 UIC

27 DCT 57 HSI 87 PLC 117 SDT 147 UNI

28 DHA 58 HT1 88 PNC 118 SFC 148 VBH

29 DHG 59 HTP 89 POT 119 SFI 149 VC2

30 DIC 60 HTV 90 PPG 120 SFN 150 VC3

KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG CỦA CHUỔI DỮ LIỆU THEO

DICKEY – FULLER MỞ RỘNG (ADF)

Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65

Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical

KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN THEO PHƯƠNG PHÁP THỪA SỐ PHÓNG ĐẠI PHƯƠNG SAI VIF

Variable VIF 1/VIF smb 1.49 0.67228 hml 1.47 0.67824 rmrf 1.02 0.98373

Variable VIF 1/VIF hml 1.71 0.583261 smb 1.51 0.661872 wml 1.43 0.698297 rmrf 1.25 0.800969

pwcorr rmrf smb hml wml,sig rmrf smb hml wm l rmrf 1.0000 smb 0.1265 1.0000

KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH CAPM CỦA 4 DANH MỤC THEO QUY MÔ-BE/ME

Adj R-squared = 0.9548 Total 841972321 65 01295342 Root MSE = 02421 rshrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9684491 026137 37.05 0.000 9162345 1.02066 _cons -.0124713 0030013 -4.16 0.000 -.0184671 -.0064755

Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags( p ) chi2 df Prob > chi2

H0: no serial correlation imtest,white

White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(2) = 4.54

Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test

Adj R-squared = 0.8610 Total 1.02615373 65 01578698 Root MSE = 04684 rslrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 1.016176 0505792 20.09 0.000 9151327 1.1172 _cons 0136436 005808 2.35 0.022 0020407

H0: no serial correlation estat dwatson

Adj R-squared = 0.8986 Total 845874502 65 013013454 Root MSE = 03633 rbhrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9421678 0392277 24.02 0.000 8638015 1.02053 _cons -.0089628 0045045 -1.99 0.051 -.0179616

000036 Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags( p ) chi2 df Prob > chi2

Linear regression Number of obs = 66

F( 1, 64) = 353.85 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9001 Root MSE = 03633 rbhrf Coef

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9421678 0500865 18.81 0.000 8421085 1.04222 _cons -.0089628 0049414 -1.81 0.074 -.0188344

Adj R-squared = 0.9500 Total 820642837 65 012625274 Root MSE = 02513 rblrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9537515 0271298 35.16 0.000 8995535 1.0079 _cons 0118834 0031153 3.81 0.000 0056598

KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH FAMA-FRENCH CỦA 4 DANH MỤC THEO QUY MÔ-BE/ME

reg rshrf rmrf smb hml

Adj R-squared = 0.9812 Total 841972321 65 01295342 Root MSE = 01562 rshrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9658264 0170087 56.78 0.000 9318265 smb 4236714 0586777 7.22 0.000 3063763 hml 5452024 0588867 9.26 0.000 4274896

reg rslrf rmrf smb hml

Adj R-squared = 0.9704 Total 1.02615373 65 01578698 Root MSE = 02161 rslrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9735727 0235251 41.38 0.000 9265467 1.02059 smb 5310799 0811583 6.54 0.000 3688467 hml -.6423236 0814474 -7.89 0.000 -.8051346 -.4795125 _cons -.0009743 0033157 -0.29 0.770 -.0076023

White's test for Ho: against Ha: homoskedasticity unrestricted heteroskedasticity chi2(9)

14.55 0.104 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test

reg rslrf rmrf smb hml,robust

F( 3, 62) = 671.37 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9718 Root MSE = 02161 rslrf Coef

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9735727 022504 43.26 0.000 9285879 1.01855 smb 5310799 0980033 5.42 0.000 3351742 hml -.6423236 0973133 -6.60 0.000 -.8368501 -.44779 _cons -.0009743 0034037 -0.29 0.776 -.0077781

reg rbhrf rmrf smb hml

Adj R-squared = 0.9641 Total 845874502 65 013013454 Root MSE = 02161 rbhrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9735729 0235251 41.38 0.000 9265468 1.02059 smb -.4689175 0811586 -5.78 0.000 -.6311512 -.3066839 hml 3576753 0814476 4.39 0.000 1948639

White's test for Ho: against Ha: homoskedasticity unrestricted heteroskedasticity chi2(9)

30.62 0.000 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test

reg rbhrf rmrf smb hml,robust

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9735729 022504 43.26 0.000 9285881 1.01855 smb -.4689175 0980035 -4.78 0.000 -.6648238 -.273011 hml 3576753 0973142 3.68 0.000 1631471

reg rblrf rmrf smb hml

Adj R-squared = 0.9807 Total 820642837 65 012625274 Root MSE = 01562 rblrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9658259 0170087 56.78 0.000 9318261 smb -.5763257 0586775 -9.82 0.000 -.6936204 -.459031 hml -.4547987 0588865 -7.72 0.000 -.5725112 -.3370863 _cons 0007006 0023973 0.29 0.771 -.0040914

KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH FAMA-FRENCH VÀ MÔ HÌNH

CARHART CỦA 3 DANH MỤC THEO XU HƯỚNG WML

1.Danh mục Winners (Fama-French)

reg winners rmrf smb hml

Adj R-squared = 0.6694 Total 994813511 65 015304823 Root MSE = 07113 winners Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 8497661 0774384 10.97 0.000 694969 1.00456 smb -.3436082 267152 -1.29 0.203 -.8776374 hml -.8181387 2681034 -3.05 0.003 -1.35407 -.2822076 _cons 1017831 0109144 9.33 0.000 0799655

reg winners rmrf smb hml,robust

F( 3, 62) = 22.92 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.6846 Root MSE = 07113 winners Coef

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 8497661 1132482 7.50 0.000 6233862 1.07614 smb -.3436082 2294078 -1.50 0.139 -.8021878 hml -.8181387 2479333 -3.30 0.002 -1.31375 -.322527 _cons 1017831 0113618 8.96 0.000 0790713

2 Danh mục Middle (Fama-French)

reg middle rmrf smb hml

Total 46048588 65 007084398 Root MSE = 062 middle Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 4855279 0674954 7.19 0.000 3506065 smb -.2940221 23285 -1.26 0.211 -.7594825 hml -.5089722 2336792 -2.18 0.033 -.9760903 -.041854 _cons -.0357688 009513 -3.76 0.000 -.0547852 -.0167525

reg middle rmrf smb hml,robust

F( 3, 62) = 10.15 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.4824 Root MSE = 062 middle Coef

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 4855279 0964179 5.04 0.000 2927912 smb -.2940221 259393 -1.13 0.261 -.8125413 hml -.5089722 2181164 -2.33 0.023 -.9449806 -.072963 _cons -.0357688 0103892 -3.44 0.001 -.0565365 -.015001

3 Danh mục Losers (Fama-French)

reg losers rmrf smb hml

Adj R-squared = 0.5148 Total 468937313 65 00721442 Root MSE = 05916 losers Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 5441613 064406 8.45 0.000 4154155 smb -.1149868 222192 -0.52 0.607 -.5591424 hml -.0634153 2229833 -0.28 0.777 -.5091526

reg winners rmrf smb hml wml

Source SS df MS Number of obs = 66

Adj R-squared = 0.8092 Total 994813511 65 015304823 Root MSE = 05403 winners Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 6582541 0651874 10.10 0.000 5279039 smb -.1701622 2045142 -0.83 0.409 -.5791137 hml -.2579888 2196046 -1.17 0.245 -.6971154 wml 7043269 1033345 6.82 0.000 4976969

reg middle rmrf smb hml wml

Source SS df M Number of = 66

Adj R-squared = 0.4837 Total 46048588 65 007084398 Root MSE = 06048 middle Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 4213698 0729631 5.78 0.000 2754711 smb -.2359163 2289092 -1.03 0.307 -.6936486 hml -.3213172 2457997 -1.31 0.196 -.812824 wml 2359554 1156605 2.04 0.046 004678

reg middle rmrf smb hml wml,robust

F( 4, 61) = 9.68 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.5155 Root MSE = 06048 middle Coef

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 4213698 0992371 4.25 0.000 2229329 smb -.2359163 2614323 -0.90 0.370 -.7586824 hml -.3213172 2571758 -1.25 0.216 -.835572 wml 2359554 1162808 2.03 0.047 0034377

reg losers rmrf smb hml wml

Total 468937313 65 00721442 Root MSE = 05642 losers Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 6227043 068072 9.15 0.000 4865858 smb -.1861206 2135644 -0.87 0.387 -.613169 hml -.2931442 2293226 -1.28 0.206 -.751703 wml -.2888589 1079072 -2.68 0.010 -.5046327 -.073085 _cons -.0632236 0258533 -2.45 0.017 -.1149205 -.0115267

reg losers rmrf smb hml wml,robust

F( 4, 61) = 14.47 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.5859 Root MSE = 05642 losers Coef

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 6227043 0827193 7.53 0.000 4572969 smb -.1861206 261222 -0.71 0.479 -.7084663 hml -.2931442 2088053 -1.40 0.165 -.7106762 wml -.2888589 1196595 -2.41 0.019 -.5281329 -.049584 _cons -.0632236 026452 -2.39 0.020 -.1161176 -.010329

KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH CARHART CỦA 4 DANH MỤC THEO QUY MÔ-BE/ME

reg rshrf rmrf smb hml wml

Adj R-squared = 0.9810 Total 841972321 65 01295342 Root MSE = 01569 rshrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 96015 0189285 50.73 0.000 9223002 smb 4288123 0593849 7.22 0.000 3100649 hml 5618052 0637667 8.81 0.000 4342959 wml 0208762 0300053 0.70 0.489 -.039123

reg rshrf rmrf smb hml wml,robust

F( 4, 61) = 507.96 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9822 Root MSE = 01569 rshrf Coef

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 96015 0227427 42.22 0.000 9146731 1.00562 smb 4288123 0455668 9.41 0.000 3376958 hml 5618052 0887432 6.33 0.000 3843523 wml 0208762 0241507 0.86 0.391 -.0274162

reg rslrf rmrf smb hml wml

Total 1.02615373 65 01578698 Root MSE = 02131 rslrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9919066 0257136 38.58 0.000 940489 1.04332 smb 5144755 0806721 6.38 0.000 3531617 hml -.695948 0866246 -8.03 0.000 -.8691647 -.5227313 wml -.0674269 040761 -1.65 0.103 -.1489336

reg rslrf rmrf smb hml wml,robust

F( 4, 61) = 498.65 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9730 Root MSE = 02131 rslrf Coef

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9919066 0244194 40.62 0.000 943077 1.04073 smb 5144755 0959099 5.36 0.000 3226918 hml -.695948 0925766 -7.52 0.000 -.8810663 -.510829 wml -.0674269 0437282 -1.54 0.128 -.1548669

reg rbhrf rmrf smb hml wml

Adj R-squared = 0.9651 Total 845874502 65 013013454 Root MSE = 02131 rbhrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9919071 0257137 38.58 0.000 9404894 1.04332 smb -.4855221 0806723 -6.02 0.000 -.6468364 -.3242079 hml 3040501 0866248 3.51 0.001 130833 wml -.0674278 0407611 -1.65 0.103 -.1489347

reg rbhrf rmrf smb hml wml,robust

Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 9919071 0244194 40.62 0.000 9430774 1.04073 smb -.4855221 0959102 -5.06 0.000 -.6773064 -.293737 hml 3040501 0925773 3.28 0.002 1189304 wml -.0674278 0437283 -1.54 0.128 -.154868

reg rblrf rmrf smb hml wml

Adj R-squared = 0.9805 Total 820642837 65 012625274 Root MSE = 01569 rblrf Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] rmrf 960149 0189284 50.73 0.000 9222993 smb -.5711843 0593847 -9.62 0.000 -.6899313 -.4524374 hml -.4381946 0637664 -6.87 0.000 -.5657035 -.3106857 wml 0208779 0300052 0.70 0.489 -.0391211

Tiêu đề	Hiệu Ứng Quy Mô, Giá Trị Và Quán Tính Ảnh Hưởng Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Của Các Cổ Phiếu Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
Tác giả	Phạm Thị Trà Mi
Người hướng dẫn	TS. Mai Thanh Loan
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Tp.Hcm
Chuyên ngành	Tài Chính – Ngân Hàng
Thể loại	luận văn thạc sĩ kinh tế
Năm xuất bản	2014
Thành phố	Tp. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	101
Dung lượng	344,77 KB