Tác động của rủi ro phi hệ thống đến tỷ suất lợi nhuận chứng khoán Nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam

L I CAM OAN Tôi cam đoan r ng lu n v n “Tác đ ng c a r i ro phi h th ng đ n t su t l i nhu n ch ng khoán: Nghiên c u th c nghi m th tr nghiên c u c a tơi d is h ng ch ng khoán Vi t Nam” ng d n c a TS Võ Xuân Vinh Ngo i tr nh ng tài li u tham kh o đ c trích d n lu n v n này, cam đoan r ng toàn ph n hay nh ng ph n nh c a lu n v n ch a t ng đ ng i khác công b đ c s d ng đ nh n b ng c p c tác gi ho c nh ng n i khác TP H Chí Minh, Tháng 9/2013 ng Qu c Thành i L IC M N Sau th i gian nhi u tháng n l c nghiên c u d h is h ng d n c a giáo viên ng d n, Tơi hồn thành lu n v n th c s Và đ hoàn thành lu n v n th c s , Tôi không th không nh c đ n nh ng cá nhân t ch c h tr trình th c hi n lu n v n Tr c tiên, Tôi g i l i c m n đ n Quý Th y Cô lãnh đ o khoa Sau c a tr i h c M Thành ph H Chí Minh t o u ki n thu n l i nh t ng iH c su t trình th c hi n đ tài nghiên c u V i lịng kính tr ng, Tơi xin bày t l i c m n chân thành đ n TS Võ Xuân Vinh, ng ph ih ng d n khoa h c, giúp ti p c n ng pháp đ tơi có th hồn thành t t lu n v n Sau cùng, Tôi chân thành g i l i c m n đ n gia đình, ng i thân b n bè t n tình h tr , góp ý giúp đ su t th i gian h c t p nghiên c u Tp H Chí Minh, Tháng 9/2013 Trang ii TĨM T T Mơ hình đ nh giá tài s n CAPM, phiên b n đ u tiên Sharpe (1964) đ a đ c xem lý thuy t n n vi c đ nh giá tài s n th tr ng v n Trong mơ hình đ nh giá, l i nhu n k v ng ch ng khoán d a ph n bù r i ro h th ng CAPM gi đ nh nhà đ u t có kh n ng đa d ng hóa danh m c đ u t nên y u t r i ro phi h th ng mơ hình đ c b qua Tuy nhiên, nhi u nghiên c u th c nghi m ph n bác l i lý thuy t Ví d , Levy (1978) Merton (1987) c hai cho r ng n u nhà đ u t b h n ch t vi c đa d ng hóa danh m c đ u t , h s yêu c u đ c bù đ p chi phí cho r i ro phi h th ng Có nhi u nghiên c u th c nghi m c a nhóm tác gi nh Ang (2006), Drew (2006), Malkiel (1997 & 2006), Drew (2007), Bali (2008), Brockman (2009) and Fu (2009) cho r ng r i ro phi h th ng t n t i tác đ ng đ n t su t l i nhu n c a ch ng khoán tài nghiên c u tác đ ng c a r i ro phi h th ng đ n t su t l i nhu n c a c phi u TTCK VN Thông qua nghiên c u, tác gi cung c p m t nhìn t ng quan v t ng r i ro r i ro phi h th ng TTCK VN nói chung SGDCK HCM nói riêng giai đo n 2007-2012 T ng bi n đ ng r i ro t ng CP đ c đo l ng b ng đ l ch chu n c a bi n đ ng giá hàng ngày m i tháng R i ro phi h th ng đ c đo l ng tr c ti p b ng đ l ch chu n c a ph n d mơ hình F-F y u t u tiên, k t qu cho th y trung bình khơng tr ng s c a r i ro phi h th ng có xu h ng khơng thay đ i, nh ng trung bình t ng r i ro có xu h k giai đo n nghiên c u Ng phi h th ng có xu h ng gi m khơng đáng c l i, trung bình có tr ng s c a t ng r i ro r i ro ng n đ nh h n gi m không đáng k Th hai, nghiên c u d a phân tích d li u chéo theo ph ng pháp Fama- Macbeth (1973) vi c phân tích h s Alpha mơ hình F-F y u t , tác gi đ a b ng ch ng th c nghi m có m i quan h đ ng bi n gi a r i ro phi h th ng t su t l i nhu n c a CP K t qu nghiên c u t ng t v i phát hi n c a Malkiel Xu (2006) Fu (2009) TTCK M , Brockman (2009) 36 TTCK qu c t V n đ quan tr ng h n, tác gi d a vi c phân tích h i quy mơ hình F-F m r ng thêm y u t ph n bù r i ro phi h th ng, cho th y n u nhà đ u t s p x p danh m c theo bi n đ ng r i ro phi h th ng danh m c có r i ro phi h th ng cao t o t su t l i nhu n cao h n danh m c có r i ro phi h th ng th p Trang iii Trên n n t ng lý thuy t tài chính, k t qu nghiên c u có ý ngh a r t l n vi c cung c p thêm nh ng thông tin t ng quan h n v TTCK VN Th nh t, xu h ng r i ro phi h th ng không thay đ i cho th y r ng s gia t ng l i ích t vi c đa d ng hóa danh m c đ u t Hay nói cách khác, s t ng quan t su t l i nhu n gi a c phi u TTCK VN không thay đ i theo th i gian Th hai, nhà đ u t có th đ u t hi u qu b ng vi c phân tích ch ng khốn t o danh m c c n c m c đ r i ro phi h th ng K t qu c a nghiên c u có ý ngh a r t l n cho nhà đ u t c ng nh nhà qu n lý danh m c thêm s hi u bi t v TTCK VN giai đo n 2007-2012 T đó, nhà đ u t nhà qu n lý qu đ u t có th đ a quy t đ nh đ u t h p lý h n t ng lai Trang iv M CL C L I CAM OAN i L I C M N ii TÓM T T iii DANH M C B NG BI U ix DANH M C HÌNH x DANH M C CÁC CH CH VI T T T xi NG 1: GI I THI U Lý nghiên c u .2 V n đ nghiên c u .2 M c tiêu câu h i nghiên c u Ph m vi đ i t ng nghiên c u Ý ngh a c a nghiên c u .5 K t c u lu n v n CH NG 2: C S LÝ THUY T 2.1 Mơ hình đ nh giá tài s n CAPM 2.2.1 Các gi đ nh mơ hình 2.2.2 L i nhu n k v ng c a CP mơ hình CAPM 2.2 M i quan h l i nhu n th c t r i ro mơ hình th tr ng Trang v 2.2.1 Mơ hình th tr ng đ n t 2.2.2 Quan h c a r i ro mơ hình th tr ng 10 2.2.3 H s Alpha phân tích CP mơ hình th tr ng 12 2.2.4 Mơ hình ba y u t Fama_French ( FF-3) 13 2.3 Các nguyên c u v xu h ng c a r i ro phi h th ng TTCK .14 2.3.1 Xu h ng t ng theo th i gian c a r i ro phi h th ng TTCK 14 2.3.2 Xu h ng không thay đ i c a r i ro phi h th ng TTCK 15 2.3.3 Xu h ng gi m c a r i ro phi h th ng TTCK 16 2.4 Quan h r i ro phi h th ng l i nhu n ch ng khoán .16 2.4.1 Quan h đ ng bi n gi a r i ro phi h th ng l i nhu n CP 17 2.4.2 Quan h đ c l p gi a r i ro phi h th ng l i nhu n CP 21 2.4.3 Quan h ngh ch bi n c a r i ro phi h th ng v i l i nhu n CP 22 2.4.4 T ng h p k t qu 25 2.5 Xây d ng gi thuy t nghiên c u TTCK VN 26 2.5.1 Gi thuy t v xu h ng 26 2.5.2 Gi thuy t v quan h gi a r i ro phi h th ng t su t l i nhu n.27 CH NG D 3.1 Ph LI U VÀ PH NG PHÁP NGHIÊN C U 29 ng pháp nghiên c u 29 3.2 D li u nghiên c u 29 3.2.1 M u d li u nghiên c u 29 Trang vi 3.2.2 Thu th p tính tốn bi n 30 3.3 o l ng r i ro phi h th ng .32 3.3.1 o l ng r i ro cho t ng ch ng khoán 32 3.3.2 o l ng bi n đ ng trung bình c a th tr 3.4 Nghiên c u xu h ng 33 ng bi n đ ng r i ro c a CP SGDCK HCM .34 3.5 Nghiên c u quan h r i ro phi h th ng v i t su t l i nhu n CP 34 3.6 Nghiên c u tác đ ng c a r i ro phi h th ng đ n l i nhu n danh m c CP 36 3.6.1 Hình thành danh m c theo r i ro phi h th ng 36 3.6.2 Hình thành nhóm danh m c k t h p r i ro phi h th ng bi n ki m soát 37 3.6.3 Nghiên c u tác đ ng c a IV mơ hình đ nh giá tài s n 37 CH NG 4: K T QU VÀ TH O LU N K T QU 40 4.1 K t qu phân tích xu h ng bi n đ ng c a r i ro phi h th ng 40 4.1.1 Mô t d li u 40 4.1.2 K t qu h i quy xu h ng c a bi n đ ng ch ng khoán 42 4.2 Quan h gi a r i ro phi h th ng l i nhu n c phi u 45 4.2.1 K t qu phân tích 45 4.2.2 T ng h p k t qu 47 4.3 Tác đ ng r i ro phi h th ng đ n t su t l i nhu n danh m c CP .47 4.3.1 Mô t d li u c a bi n mơ hình 47 4.3.2 Phân tích theo ph ng pháp cl ng h s Alpha 48 Trang vii 4.3.3 Tác đ ng r i ro phi h th ng mơ hình m r ng FF-3 y u t 50 4.3.4 T ng h p k t qu 54 CH NG : K T LU N 56 K t lu n 56 M t s đ xu t 57 H n ch đ tài .58 H ng nghiên c u ti p theo 58 DANH M C TÀI LI U THAM KH O 59 PH L C 63 Trang viii DANH M C B NG BI U B ng 2.1 Ma tr n hi p ph ng sai B ng 2.2 B ng t ng h p k t qu nghiên c u th c nghi m tiêu bi u 25 B ng 3.1 S l ng mã CP nghiên c u 29 B ng 3.2 Phân chia danh m c theo nhóm SIZE IV .37 B ng 3.3 Phân chia danh m c theo nhóm BM IV 37 B ng 4.1 B ng th ng kê mô t chu i bi n đ ng 40 B ng 4.2a Ma tr n t ng quan chu i bi n đ ng 40 B ng 4.2b B ng ki m đ nh nghi m đ n v c a chu i bi n đ ng 41 B ng 4.3 K t qu h i quy xu h ng 44 B ng 4.5 K t qu trung bình h s h i quy theo d li u chéo .46 B ng 4.6 Ma tr n t ng quan bi n mơ hình b n nhân t 47 B ng 4.4 B ng giá tr t su t l i nhu n h s Alpha danh m c 48 B ng 4.7 B ng k t qu h i quy danh m c s p x p theo SIZE IV ( EW) 50 B ng 4.8 B ng k t qu h i quy danh m c s p x p theo BM IV .51 B ng 4.9 B ng k t qu h i quy danh m c s p x p theo SIZE IV( VW) 53 B ng 4.10 B ng k t qu h i quy danh m c s p x p theo BM IV (VW) 54 Trang ix DANH M C HÌNH Hình 2.1 Quan h r i ro h th ng, phi h th ng s l ng CP 12 Hình 4.1 Xu h ng trung bình khơng tr ng s c a t ng bi n đ ng CP .42 Hình 4.2 Xu h ng trung bình có tr ng s c a t ng bi n đ ng CP .42 Hình 4.3 Xu h ng trung bình khơng tr ng s c a r i ro phi h th ng CP 43 Hình 4.4 Xu h ng trung bình khơng tr ng s c a r i ro phi h th ng CP 43 Trang x Ch CH ng 5: K t lu n NG : K T LU N K t lu n Trong mô hình đ nh giá tài s n CAPM r i ro phi h th ng hay g i r i ro t bi n t đ c thù đ c b qua nhà đ u t đa d ng hóa danh m c đ u t c a Qua nghiên c u r i ro phi h th ng th tr ng ch ng khốn VN thơng qua SGDCK HCM, tác gi tìm th y r i ro phi h th ng t n t i có tác đ ng đ n t su t l i nhu n giai đo n nghiên c u K t qu nghiên c u cho th y r ng gi đ nh c a mơ hình CAPM khơng phù h p cho m t th tr ng m i n i có quy mơ nh nh TTCK VN K t lu n nghiên c u TTCK VN phù h p v i gi thuy t đ t ban đ u Thơng qua nghiên c u, tác gi tìm tìm th y r i ro phi h th ng xu h ng không thay đ i TTCK giai đo n nghiên c u Bi n đ ng r i ro phi h th ng tính theo trung bình khơng tr ng s SGDCK HCM m t chu i d ng không xu h ng giai đo n nghiên c u t 2007-2012 Ng r i ro phi h th ng tính theo tr ng s có xu h c l i, chu i bi n đ ng ng gi m nh ng không đáng k giai đo n nghiên c u Bi n đ ng r i ro đ c thù chi m t tr ng l n t ng bi n đ ng c a ch ng khoán c hai chu i bi n đ ng có t ng quan l n v i K t lu n gi ng k t lu n c a Bekaert (2009), Angelidis (2010), Nartea (2009) nghiên c u th tr ng phát tri n m i n i Ki m tra m i quan h c a r i ro phi h th ng t su t l i nhu n k v ng CK, Tác gi ti n hành phân tích h i quy d li u chéo theo ph ng pháp c a Fama_Macbeth (1973) tìm th y m i quan h đ ng bi n c a r i ro phi h th ng v i t su t l i nhu n k v ng c a CP K t lu n trái ng c v i quan m c a Fama- Macbeth (1973) tác gi khác mà có đ ng quan m v i CAPM ng th i nghiên c u cho th y y u t BETA khơng có ý ngh a gi i thích su t sinh l i c a CP d li u chéo Ng c l i, hai y u t quy mô BM có ý ngh a th ng kê nh ng có tác đ ng y u đ n t su t l i nhu n c a CP K t qu nghiên c u t ng t k t qu c a Malkiel (1997), Xu (2003), Malkiel (2006), Pukthuanthong-Le (2009), Fu (2010) tác gi khác TTCK th gi i Nghiên c u tác đ ng c a r i ro phi h th ng t ng danh m c CP, Tác gi nh n th y r ng có vai trị l n vi c gi i thích t su t sinh l i k v ng Tr Trang 56 c Ch ng 5: K t lu n tiên, s d ng mơ hình FF_3 cho t ng nhóm danh m c s p x p theo r i ro phi h th ng thu nh p b t th ng hay h s Alpha c a nhóm danh m c có r i ro phi h th ng cao l n h n l n l t danh m c r i ro phi h th ng trung bình th p Th hai, mơ hình FF-3 m r ng thêm y u t ph n bù r i ro phi h th ng (HIVMLIV) h s l cl ng c a danh m c r i ro phi h th ng cao có d u d ng l n h n l n t danh m c có bi n đ ng r i ro phi h th ng trung bình th p K t qu nghiên c uđ ut ng t cho nhóm danh m c s p x p khác theo hai cách tính t su t l i nhu n trung bình có tr ng s trung bình khơng tr ng s K t qu phù h p v i gi thuy t đ t cho th y nhà đ u t k v ng ph n bù r i ro h p lý cho r i ro phi h th ng Nghiên c u nh t quán v i v i k t lu n c a Levy (1978) Merton (1987), Malkiel (2006) Tác gi c ng ti n hình ki m đ nh gi thuy t v y u t T l s sách giá th tr nh h ng c a y u t Quy mơ ng mơ hình FF_3 m r ng phù h p v i gi thuy t nghiên c u Danh m c có quy mơ nh có h sơ cl ng SMB có d u d ng l n h n danh m c có quy mơ l n i u cho th y danh m c có quy mơ nh t o t su t l i nhu n có quy mơ l n m t th i m sách giá th tr d ng, h s ng l n h n l cl iv iy ut T l s ng HML c a danh m c có BM l n đ u có d u c danh m c BM trung bình BM th p th p K t qu phù h p v i Fama (1993) nghiên c u TTCK M M t s đ xu t T k t lu n nghiên c u này, tác gi đ a đ xu t cho nhà đ u t TTCK VN nh sau: - S t n t i c a r i ro phi h th ng TTCK VN minh ch ng cho m t th tr ng khơng hồn h o R i ro phi h th ng t n t i v i xu h xu h ng không thay đ i ho c ng gi m không đáng k Vì v y, nhà đ u t khơng nên đa d ng hóa danh m c đ u t d a s gia t ng s l ng mã CP, u khơng làm gi m r i ro đ c thù cho nhà đ u t - D a m i quan h c a r i ro phi h th ng v i t su t l i nhu n ch ng khốn đ u t c n d a vi c phân tích CP h p lý đ đ nh giá cho tài s n đ u t c a Trang 57 Ch ng 5: K t lu n nh m h n ch r i ro phi h th ng Do đó, nhà đ u t c n xem xét CP n m danh m c đ quy t đ nh đ u t h p lý H n ch đ tài Tuy đ tài nghiên c u tìm s t n t i c a r i ro đ c thù hay g i r i ro phi h th ng SGDCK HCM Nh ng k t qu nghiên c u c a đ tài có m t s h n ch t đ i t ng nghiên c u Th nh t, TTCK VN nói chung SGDCK HCM nói riêng có th i gian thành l p ng n s l khiêm t n nên ch a th nghiên c u m t xu h ng mã CP giao d ch cịn ng hồn ch nh nh nghiên c u TTCK th gi i Th hai, vi c l a ch n ch s VN INDEX làm c s đ i di n cho tính bi n đ ng c a th tr s ch a ph n nh đ ng nh ng v i s l ng CP khiêm t n có th ch c h t s bi n đ ng c a th tr ng Th ba, vi c s d ng lãi su t trái phi u ph k h n n m đ i di n cho lãi su t phi r i ro nh ng lãi su t ch mang tính tham chi u cho m t nghiên c u th c nghi m TTTC Vi t Nam cịn thi u m t cơng c tài ph n ánh th c lãi su t phi r i ro Vì v y, s d ng ch s đ cl ng r i ro phi h th ng có th góp ph n làm sai l ch k t qu d n đ n qu nghiên c u có th khác nghiên c u khác H ng nghiên c u ti p theo Lý thuy t v r i ro phi h th ng có nhi u tác gi th gi i nghiên c u tác đ ng c a k t h p v i bi n gi i thích khác nh kho n c a CP, Momentum, Quy mô v n hóa, T s BM Tuy nhiên, đ tài ch nghiên c u s t n t i tác đ ng c a r i ro phi h th ng v i t su t l i nhu n CP thơng qua vi c phân tích k t h p hai bi n Quy mô v n hóa, BM V n đ có th đ c nghiên c u m r ng th i gian s p t i Trang 58 Ch ng 5: K t lu n DANH M C TÀI LI U THAM KH O Ang, A., Hodrick, R J., Xing, Y., & Zhang, X (2006), 'The cross-section of volatility and expected returns', Journal of Finance, vol 61(1), pp 259-99 Ang, A., Hodrick, R J., Xing, Y., & Zhang, X (2009), 'High Idiosyncratic volatility and low returns: International and further U.S evidence', Journal of Financial Economics, vol 91, pp 1-23 Angelidis, T., & Tessaromatis, N (2005), 'Equity Returns and Idiosyncratic Volatility: UK Evidence', Unpublished SSRN Working Paper, no University of Piraeus Bainbridge, C., & Galagedera, D.U.A (2009), 'Expected Return-Idiosyncratic Risk Relation: An Investigation with Alternative Factor Models', paper presented to the Australian Finance and Banking Conference Bali, T.G., & Cakici, N (2006), 'Aggregate Idiosyncratic Risk and Market Returns', Journal of Investment Management, vol 4(4) Bali, T.G., & Cakici, N (2008), 'Idiosyncratic Volatility and the Cross-Section of Expected Returns', Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol 43(1), p 29 Bekaert, G., Hodrick, R J., & Zhang, X (2010), 'Aggregate Idiosyncratic Volatility', Unpublished Working Paper Columbia University Bekaert, G., Hodrick, R J., & Zhang, X (2009), 'Is there a trend in idiosyncratic volatility?', Paper presented at the AFA 2009 San Francisco Meetings, San Francisco Ben-David, I., Glishkov, D., & Moussawi, R (2010), 'Do arbitrageurs really avoid high idiosyncratic risk stocks? ', Ohio State University, Unpublished Working Paper Bodie, A., Kane, A ,& Macus, A.J, (2009), Investments, 9th edn, McGraw – Hill Brandt, M.W., Brav, A., Graham, J., & Kumar, A (2009), 'The idiosyncratic volatility puzzle: Time trend or speculative episodes?', Review of Financial Studies, vol 23(2), pp 863-99 Brockman, P., & Yan, X S (2008), 'The time-series behaviour and pricing of idiosyncratic volatility: Evidence from 1926 to 1962', Unpublished Working Paper University of Missouri - Columbia Brockman, P., Schutte, M G., & Yu, W (2009), 'Is idiosyncratic volatility prices? The international evidence', vol Unpublished Working Paper, no Michigan Tech University Trang 59 Ch ng 5: K t lu n Brown, D.P., & Ferreira, M A (2007), 'Idiosyncratic Volatility of Small Public Firms and Entrepreneurial Risk', Unpublished Working Paper University of Wisconsin - Madison Campbell, J.Y., Lettau, M., Malkiel, B G., & Xu, Y (2001), 'Have individual stocks become more volatile? An empirical exploration of idiosyncratic risk.', Journal of Finance, vol 56(1-43) Cao, C., Simin, T., & Zhao, J (2008), 'Can growth options explain the trend in idiosyncratic risk?', Review of Financial Studies, vol 21(6), pp 2599-633 Cao, X., & Xu, Y (2010), 'Long-run idiosyncratic volatility and cross-sectional stock returns', Working paper University of Texas at Dallas Chang, E.C., & Dong, S (2006), 'Idiosyncratic volatility, fundamentals, and institutional herding: Evidence from the Japanese stock market.', Pacific-Basin Finance Journal, vol 14, pp 135-54 Clayton, L., Dempsey, M., & Veeraraghavan, Madhu 2006, Are beta, firm size, liquidity and idiosyncratic volatility related to stock returns? Australian Evidence, Working Paper Monash University, Melbourne Dempsey, M., Drew, M.E., & Veeraraghavan, M (2001), 'Idiosyncratic risk and Australian equity returns', Working paper Griffin University, Queensland Drew, M., Marsden, A., and M Veeraraghavan (2007), 'Does Idiosyncratic Volatility Matter? New Zealand Evidence', Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, vol 10(3), pp 289-308 Drew, M.E., & Veeraraghavan (2002), 'Idiosyncratic Volatility and Security Returns: Evidence from the Asian Region', International Quarterly Journal of Finance, vol 2(1-4), pp 1-14 Drew, M.E., Mallin, M., Naughton, T., & Veeraraghavan, M (2006), 'Equity premium: Does it exist? Evidence from Germany and United Kingdom.', Studies in Economics and Finance, vol V23(2), pp 80 - 93 Drew, M.E., Naughton, T., & Veeraraghavan, M (2004), 'Is idiosyncratic volatility priced? Evidence from the Shanghai stock exchange', International Review of Financial Analysis, vol 13, pp 349-66 Fama, E.F., & French, K R (1992), 'The cross-section of expected stock returns', The Journal of Finance, vol 47(2), pp 427-65 Fama, E.F., & French, K R (1993), 'Common risk factors in the returns on stocks and bonds', Journal of Financial Economics, vol 33, pp 3-56 Fama, E.F., & French, K R (1995), 'Size and book-to-market factors in earning and returns', The Journal of Finance, vol 50(1), pp 131-55 Trang 60 Ch ng 5: K t lu n Fu, F (2009), 'Risk and the cross-section of expected stock returns', Journal of Financial Economics, vol 91, pp 24-37 Fu, F., & Schutte, M.G (2010), 'Investors diversification and the pricing of idiosyncratic risk', Working paper Singapore Management University, Singapore Gao, X., Yu, J., Yuan, Y 2010, Investor sentiment and idiosyncratic risk puzzle, Working Paper.University of Hong Kong, Hong Kong Goyal, A., & Santa-Clara, P (2003), 'Idiosyncratic risk matters!', Journal of Finance, vol 58, pp 975-1007 Guo, H., & Savickas, R (2006), 'Idiosyncratic volatility, stock market volatility, and expected stock returns', Journal of Business and Economic Statistics, vol 24(1), pp 43-56 Hamao, Y., Mei, J., & Xu, Y (2003a), 'Idiosyncratic Risk and Creative Destruction in Japan', NBER Hamao, Y., Mei, J., Xu, Y (2003b), 'Idiosyncratic Risk and Creative Destruction in Japan', NBER, Unpublished Working Paper Han, Y & Lesmond, D (2011), 'Liquidity biases and the pricing of cross-sectional idiosyncratic volatility', Review of Financial Studies, vol 24, no 5, pp 1590-629 Huang, W., Liu, Q., Rheee, S.G., & Zhang, L (2010), 'Return reversals, idiosyncratic risk,and expected returns', Review of Financial Studies, vol 23(1), pp 147-68 Jiang, G.J., Xu, D., & Yao, T (2009), 'The Information Content of Idiosyncratic Volatility', Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol 44(1), p Levy, H (1978), 'Equilibrium in an imperfect market: A constraint on the number of securities in the portfolio', American Economic Review, vol 68, pp 642-58 Malkiel, B.G., & Xu, Y (1997), 'Risk and Return Revisited', The Journal of Portfolio Management, Spring, vol 9-14 Malkiel, B.G., & Xu, Y (2006), 'Idiosyncratic risk and security returns', Princeton University & The University of Texas at Dallas Merton, R.C (1987), 'A simple model of capital market equilibrium with incomplete information.', Journal of Finance, vol 42, pp 483-510 Nartea, G.V., & Ward, B.D (2009), 'Does idiosyncratic risk matter? Evidence from the Philippine stock market', Asian Journal of Business and Accounting, vol 2(1&2), pp 47-67 Trang 61 Ch ng 5: K t lu n Nartea, G.V., Ward, B.D., & Yao, L.J (2011), 'Idiosyncratic volatility and crosssectional stock returns in Southeast Asian stock markets', Accounting and Finance, vol V51(4), pp 1031-54 Nartea, G.V., Wu, J., & Yao, L.J (2010), 'Idiosyncratic volatility in the Chinese stock market', Lincoln University Pukthuanthong-Le, K., & Visaltanachoti, N (2009), 'Idiosyncratic volatility and stock returns: a cross country analysis', Applied Financial Economics, vol 19, pp 1269-81 Sharpe, W (1964), 'Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk', Journal of Finance, vol 19, pp 425-42 Xu, Y., & Malkiel, B G (2003), 'Investigating the behaviour of Idiosyncratic Volatility', Journal of Business, vol 76(4), pp 613-44 Trang 62 Ch ng 5: K t lu n PH L C Ph l c Chu i bi n đ ng t ng r i ro r i ro phi h th ng Ph l c trình bày giá tr chu i t ng bi n đ ng bi n đ ng r i ro phi theo trung bình khơng tr ng s trung bình có tr ng s c a t ng tháng giai đo n nghiên c u Trong giá tr c t đ c đ nh ngh a nh sau: IVOLew: r i ro phi h th ng theo trung bình khơng s IVOLvw: r i ro phi h th ng theo trung bình khơng s TOTVOLew: t ng bi n đ ng bi n đ ng r i ro theo trung bình khơng tr ng s TOTVOLew: t ng bi n đ ng bi n đ ng r i ro theo trung bình tr ng s HIVMLIVev: chênh lêch t su t l i nhu n danh m c r i ro h th ng cao danh m c r i ro h th ng th p DATE HIVMLIVew HIVMLIVvw IVOLev IVOLvw TOTVOLew TOTVOLvw 2007/01/31 2007/02/28 2007/03/30 2007/04/25 2007/05/31 2007/06/29 2007/07/31 2007/08/31 2007/09/28 2007/10/31 2007/11/30 2007/12/28 2008/01/30 2008/02/29 2008/03/31 2008/04/29 2008/05/30 2008/06/30 2008/07/31 2008/08/29 2008/09/30 2008/10/31 2008/11/28 2008/12/31 2009/01/23 2009/02/27 2009/03/31 2009/04/29 2009/05/29 -0.11388 -0.01362 0.05362 0.005058 0.082864 0.079363 0.153127 0.123043 0.100789 0.105011 0.014843 -0.01332 -0.00668 0.040269 0.097749 -0.07792 0.035354 -0.01862 -0.06539 -0.03897 1.12E-05 0.024804 0.048705 0.022658 -0.01216 -0.05704 0.126711 0.032599 0.064953 0.0244 0.0837 0.0641 -0.0041 0.0367 0.0035 0.2018 0.1405 0.0436 -0.0395 0.0004 -0.0221 -0.0066 0.0221 0.1069 -0.0876 0.0210 -0.0193 -0.0021 -0.1031 -0.0201 0.0141 0.0406 0.0660 -0.0314 -0.0994 0.1941 0.0551 0.1371 0.0288 0.0241 0.0273 0.0233 0.0308 0.0266 0.0239 0.0194 0.0189 0.0293 0.0230 0.0166 0.0216 0.0163 0.0165 0.0104 0.0085 0.0162 0.0181 0.0245 0.0270 0.0238 0.0234 0.0223 0.0190 0.0207 0.0213 0.0222 0.0284 0.0266 0.0233 0.0238 0.0209 0.0456 0.0266 0.0165 0.0155 0.0140 0.0202 0.0174 0.0156 0.0200 0.0139 0.0152 0.0099 0.0095 0.0175 0.0194 0.0224 0.0241 0.0226 0.0262 0.0208 0.0151 0.0182 0.0185 0.0200 0.0305 0.0342 0.0330 0.0398 0.0356 0.0372 0.0311 0.0320 0.0246 0.0237 0.0347 0.0305 0.0225 0.0372 0.0332 0.0378 0.0156 0.0122 0.0231 0.0285 0.0362 0.0442 0.0391 0.0355 0.0306 0.0240 0.0290 0.0292 0.0369 0.0383 0.0381 0.0392 0.0351 0.0321 0.0538 0.0331 0.0233 0.0218 0.0202 0.0271 0.0232 0.0226 0.0345 0.0309 0.0362 0.0147 0.0130 0.0267 0.0299 0.0336 0.0423 0.0389 0.0431 0.0319 0.0199 0.0294 0.0300 0.0376 0.0416 Trang 63 Ch DATE 2009/06/30 2009/07/31 2009/08/31 2009/09/30 2009/10/30 2009/11/30 2009/12/31 2010/01/29 2010/02/26 2010/03/31 2010/04/29 2010/05/31 2010/06/30 2010/07/30 2010/08/31 2010/09/30 2010/10/29 2010/11/30 2010/12/31 2011/01/28 2011/02/28 2011/03/31 2011/04/29 2011/05/31 2011/06/30 2011/07/29 2011/08/31 2011/09/30 2011/10/31 2011/11/30 2011/12/30 2012/01/31 2012/02/29 2012/03/30 2012/04/27 2012/05/31 2012/06/29 2012/07/31 2012/08/31 2012/09/28 2012/10/31 2012/11/30 2012/12/28 HIVMLIVew 0.105888 0.031544 0.129934 0.177448 0.202124 -0.01611 0.064669 0.021552 0.022423 0.173299 0.149657 0.063334 0.119391 0.060964 -0.00443 0.045124 0.025138 -0.01221 0.053727 0.010875 0.033216 0.014808 -0.0011 0.005232 0.040714 -0.02012 0.002531 0.07492 -0.01674 -0.00714 0.016881 -0.02921 -0.0382 0.03091 0.023824 0.009252 -0.01158 0.011508 -0.00179 -0.0278 0.000813 -0.00068 0.015366 HIVMLIVvw 0.1351 0.0547 0.1638 0.1738 0.2349 0.0540 0.0427 -0.0050 0.0583 0.1338 0.0866 0.0875 0.0670 0.0331 -0.0155 0.0656 0.0857 0.0142 0.0768 0.0504 0.0225 0.0453 0.1027 0.0043 0.1068 -0.0370 0.0141 0.1139 -0.0103 0.0079 0.1052 0.0315 -0.0522 0.0523 0.1081 0.0482 -0.0261 0.0163 0.0193 -0.0187 0.0094 -0.0052 0.0147 IVOLev 0.0305 0.0234 0.0225 0.0244 0.0245 0.0249 0.0243 0.0223 0.0178 0.0201 0.0229 0.0272 0.0221 0.0199 0.0175 0.0194 0.0170 0.0180 0.0199 0.0192 0.0198 0.0201 0.0200 0.0239 0.0244 0.0207 0.0215 0.0213 0.0200 0.0226 0.0230 0.0222 0.0221 0.0233 0.0223 0.0233 0.0199 0.0198 0.0203 0.0201 0.0206 0.0199 0.0197 IVOLvw 0.0221 0.0244 0.0192 0.0217 0.0185 0.0243 0.0239 0.0177 0.0139 0.0154 0.0187 0.0281 0.0194 0.0136 0.0146 0.0145 0.0126 0.0153 0.0172 0.0237 0.0189 0.0191 0.0173 0.0196 0.0222 0.0170 0.0175 0.0194 0.0153 0.0231 0.0201 0.0190 0.0164 0.0213 0.0153 0.0170 0.0170 0.0126 0.0179 0.0177 0.0139 0.0146 0.0167 ng 5: K t lu n TOTVOLew 0.0489 0.0346 0.0267 0.0295 0.0336 0.0399 0.0387 0.0336 0.0247 0.0253 0.0264 0.0391 0.0263 0.0244 0.0301 0.0264 0.0232 0.0255 0.0290 0.0227 0.0269 0.0257 0.0251 0.0310 0.0300 0.0235 0.0270 0.0273 0.0239 0.0260 0.0275 0.0267 0.0279 0.0297 0.0275 0.0328 0.0261 0.0260 0.0266 0.0251 0.0240 0.0231 0.0226 TOTVOLvw 0.0404 0.0372 0.0231 0.0272 0.0273 0.0404 0.0396 0.0310 0.0228 0.0215 0.0239 0.0409 0.0237 0.0170 0.0260 0.0208 0.0184 0.0220 0.0253 0.0292 0.0275 0.0267 0.0222 0.0324 0.0305 0.0211 0.0256 0.0279 0.0213 0.0298 0.0260 0.0264 0.0234 0.0286 0.0194 0.0254 0.0244 0.0189 0.0259 0.0228 0.0182 0.0189 0.0195 Trang 64 Ch Ph l c2 B ng giá tr ki m đ nh mơ hình cl ng h s ALPHA Ph l c trình bày k t qu ki m đ nh đ l a ch n mơ hình ALPHA phù h p Tr ng 5: K t lu n cl ng h s c tiên, Tác gi ch y h i quy OLS ti n hành ki m đ nh t quan chu i (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test) ph ng ng sai thay đ i (Heteroskedasticity Test: WHITE) N u m c ý ngh a c a ki m đ nh th p h n 10% k t lu n gi đ nh c a h i quy OLS b vi ph m Sau đó, Tác gi ti n hành l ph c ng ARCH ho c GARCH đ tìm hình th c h i quy phù h p thơng qua ki m đ nh ng trình h i quy ph Mơ hình: Rp,t - rf,t = + i(Rm,t- rf,t) +si,tSMB +hitHML + i,t A Equal Weighted Danh m c c l ng H s ki m đ nh P-value Breusch-Godfrey Serial Correlation LM OLS Test: 0.0553 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.5071 Danh m c GARCH(1,1) GARCH = C+ C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) HIV C 0.000 RESID(-1)^2 0.010 GARCH(-1) 0.000 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Danh m c OLS Test: 0.6814 MIV Heteroskedasticity Test: WHITE 0.8245 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: OLS 0.6491 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0524 Danh m c ARCH (1) GARCH = C+ C(1)*RESID(-1)^2 LIV C 0.007 RESID(-1)^2 0.020 B Value Weighted Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Danh m c OLS Test: 0.2918 HIV Heteroskedasticity Test: WHITE 0.9809 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Danh m c OLS Test: 0.1937 MIV Heteroskedasticity Test: WHITE 0.8946 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM OLS Test: 0.2253 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0000 Danh m c LIV ARCH (1) GARCH = C+ C(1)*GARCH(-1) C 0.000 GARCH(-1) 0.000 Trang 65 Ch Ph l c Ki m đ nh l a ch n ph ng pháp cl ng 5: K t lu n ng mơ hình - EW (T su t l i nhu n tính theo trung bình khơng tr ng s ) Ph l c trình bày k t qu ki m đ nh đ l a ch n mơ hình c l ng phù h p Tr c tiên, Tác gi ch y h i quy OLS ti n hành ki m đ nh t ng quan chu i (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test) ph ng sai thay đ i (Heteroskedasticity Test: WHITE) N u m c ý ngh a c a ki m đ nh th p h n 10% k t lu n r ng gi đ nh c a h i quy OLS b vi ph m Sau đó, Tác gi ti n hành c l ng ARCH ho c GARCH đ tìm hình th c h i quy phù h p thông qua ki m đ nh ph ng trình h i quy ph Mơ Hình: RP,t = + MKTMKTt + SMB SMB + A Danh m c s p x p theo SIZE IV Danh m c Big SIZE cl ng Big-HIV OLS Garch (1,1) Big-MIV OLS Big-LIV OLS Small SIZE Small-HIV OLS HMLHML + HIVMLIV HIVMLIV+ i,t P-value Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.5972 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0163 GARCH = C+ C(1)*RESID(-1)^2+ C(2)*GARCH(-1) C 0.006 RESID(-1)^2 0.003 GARCH(-1) 0.000 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.7835 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.3993 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.5094 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.6376 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.5695 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.056 Arch (1) GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 C 0.006 RESID(-1)^2 0.001 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.8354 Small-MIV OLS Heteroskedasticity Test: WHITE 0.6755 OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.462 Small-HIV Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0246 Garch (2) GARCH = C + C(1)*GARCH(-1) + C(2)*GARCH(-2) C 0.014 GARCH(-1) 0.000 GARCH(-2) 0.000 B Danh m c s p x p theo BM IV HIGH BM Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.7135 HIGH-HIV OLS Heteroskedasticity Test: WHITE 0.8948 OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.7628 HIGHHeteroskedasticity Test: WHITE 0.0115 MIV arch (1) GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) Trang 66 Ch ng 5: K t lu n C RESID(-1)^2 HIGH-LIV OLS Arch (1) MID BM MID-HIV OLS Arch (1) MID-MIV OLS Arch (1) MID-MIV OLS Garch(1,1) LOW BM LOW-HIV OLS Arch (2) LOW-MIV OLS LOW-LIV OLS Arch (1) 0.013 0.002 GARCH(-1) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Heteroskedasticity Test: WHITE GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 C RESID(-1)^2 0.000 0.0451 0.0653 0.000 0.044 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.0493 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.3219 GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 C 0.000 RESID(-1)^2 0.000 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.2104 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0892 GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 C 0.000 RESID(-1)^2 0.014 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.0828 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0000 GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) C 0.000 RESID(-1)^2 0.004 GARCH(-1) 0.000 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.975 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0002 arch (2) GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*RESID(-2)^2 C 0.000 RESID(-1)^2 0.029 RESID(-2)^2 0.023 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.5844 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.4258 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.0964 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0061 GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 C 0.008 RESID(-1)^2 0.004 Trang 67 Ch Ph l c Ki m đ nh l a ch n ph ng pháp cl ng 5: K t lu n ng mô hình- VW (T su t l i nhu n tính theo trung bình khơng tr ng s ) Ph l c trình bày k t qu ki m đ nh đ l a ch n mơ hình c l Tr c tiên, Tác gi ch y h i quy OLS ti n hành ki m đ nh t Godfrey Serial Correlation LM Test) ph ng phù h p ng quan chu i (Breusch- ng sai thay đ i (Heteroskedasticity Test: WHITE) N u m c ý ngh a c a ki m đ nh th p h n 10% k t lu n r ng gi đ nh c a h i quy OLS b vi ph m Sau đó, Tác gi ti n hành cl đ tìm hình th c h i quy phù h p thông qua ki m đ nh ph ng ARCH ho c GARCH ng trình h i quy ph Mơ hình: Ri,t = + MKTMKTt+ SMB SMB+ HMtHML+ HIVMLIV HIVMLIV+ i,t A Danh m c s p x p theo SIZE IV P-value Danh m c c l ng BIG SIZE OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.0761 Big-HIV Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0000 Arch (1) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 C 0.000 RESID(-1)^2 0.000 OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.0599 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.9896 Big-MIV GARCH = C+C(1)*RESID(-1)^2+C(2)*GARCH(-1)+ Garch (1,2) C(3)*GARCH(-2) C 0.000 RESID(-1)^2 0.033 GARCH(-1) 0.090 GARCH(-2) 0.000 OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.1034 Big-LIV Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0000 Garch (1,1) GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) C 0.046 RESID(-1)^2 0.000 GARCH(-1) 0.000 SMALL SIZE Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.7196 Small-HIV OLS Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0000 GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) + Garch (1,2) C(3)*GARCH(-2) C 0.021 RESID(-1)^2 0.009 GARCH(-1) 0.000 Trang 68 Ch SmallMIV ng 5: K t lu n GARCH(-2) 0.000 OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.7708 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0178 Garch (1,1) GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) C 0.005 RESID(-1)^2 0.084 GARCH(-1) 0.000 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.7218 Small-LIV OLS Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0000 Garch (0,2) GARCH = C+ C(1)*GARCH(-1) + C(2)*GARCH(-2) C 0.000 GARCH(-1) 0.000 GARCH(-2) 0.000 B Danh m c s p x p theo BM IV HIGH BM HIGHOLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.0716 HIV Heteroskedasticity Test: WHITE 0.1156 Arch (1) GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 C 0.000 HIGHMIV HIGHLIV OLS RESID(-1)^2 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.032 0.6193 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.2536 OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.0545 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0000 Garch (1,1) GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) C 0.003 RESID(-1)^2 0.000 GARCH(-1) 0.078 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.3512 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0005 GARCH = C + C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) + Garch (1,2) C(3)*GARCH(-2) C 0.011 RESID(-1)^2 0.050 GARCH(-1) 0.087 GARCH(-2) 0.061 OLS MID-HIV MID BM MID-HIV OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.3512 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0005 GARCH = C+ C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) + Garch (1,2) C(3)*GARCH(-2) C 0.011 RESID(-1)^2 0.050 Trang 69 Ch MID-MIV MID-LIV GARCH(-1) GARCH(-2) OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Heteroskedasticity Test: WHITE Garch (0,2) GARCH = C + C(1)*GARCH(-1) + C(2)*GARCH(-2) C GARCH(-1) GARCH(-2) OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Heteroskedasticity Test: WHITE Garch (0,2) GARCH = C + C(1)*GARCH(-1) + C(2)*GARCH(-2) C GARCH(-1) GARCH(-2) LOW BM LOW-HIV OLS Arch (1) LOWMIV LOW-LIV ng 5: K t lu n OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Heteroskedasticity Test: WHITE GARCH = C+ C(1)*RESID(-1)^2 C RESID(-1)^2 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.087 0.061 0.0286 0.0122 0.000 0.000 0.000 0.1961 0.0061 0.000 0.000 0.000 0.2624 0.0000 0.01250 0.00150 0.5965 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.8124 OLS Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.0417 Heteroskedasticity Test: WHITE 0.0000 Garch (1,1) GARCH = C+ C(1)*RESID(-1)^2 + C(2)*GARCH(-1) C 0.000 RESID(-1)^2 0.000 GARCH(-1) 0.000 Trang 70