GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài nghiên cứu
Thị trường chứng khoán Việt Nam là một thị trường mới nổi, có nhiều biến động và rủi ro tiềm ẩn Những rủi ro này phụ thuộc vào sự biến động của nền kinh tế vĩ mô và tình hình hoạt động của các doanh nghiệp.
Thị trường chứng khoán Việt Nam đang trải qua những biến động mạnh mẽ, tạo ra rủi ro cho các nhà đầu tư Do đó, việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu là rất cần thiết để giảm thiểu rủi ro Để tối ưu hóa danh mục đầu tư, các nhà đầu tư cần đánh giá dựa trên hai yếu tố chính: rủi ro và tỷ suất sinh lợi Tất cả quyết định đầu tư đều phụ thuộc vào hai yếu tố này và tác động của chúng đến vốn đầu tư.
Trong những năm 1960, mô hình CAPM ra đời, phản ánh mối quan hệ giữa rủi ro và suất sinh lợi dựa trên lý thuyết danh mục của Markowitz Mô hình này cho thấy mối liên hệ tích cực giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán và hệ số beta Tuy nhiên, vào năm 1992, Fama – French chỉ ra rằng beta thị trường không thể giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán Mỹ trong giai đoạn 1962 – 1990, do đó ông đã bổ sung hai yếu tố: quy mô và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) Năm 2004, Tuaran G.Bali và Nusret Cakici cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy quy mô công ty, tính thanh khoản và mức thua lỗ tối đa có thể giải thích sự biến động trong tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, trong khi beta thị trường không ảnh hưởng nhiều đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của công ty Luận văn này sẽ nghiên cứu tác động của các yếu tố trên đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu này đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố thị trường như chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi thị trường và không rủi ro (RM – RF), quy mô công ty (SMB), và giá trị công ty (HML), cùng với mức thua lỗ tối đa (Value_at_risk - VaR) đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam Kết quả cho thấy các nhân tố này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định lợi nhuận kỳ vọng của các cổ phiếu, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho nhà đầu tư và quản lý danh mục đầu tư.
Câu hỏi nghiên cứu là:
Nhân tố thị trường (RM – RF) có tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam?
Nhân tố quy mô công ty (SMB) có tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam?
Nhân tố giá trị công ty (HML) có tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam?
Nhân tố mức thua lỗ tối đa công ty (VaR) có tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Tác giả dựa theo nghiên cứu của Bali và Cakici
Năm 2004, nghiên cứu đã xây dựng mô hình 4 nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, bao gồm các cổ phiếu niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
Nghiên cứu này tập trung vào việc thu thập và phân tích dữ liệu để kiểm định tính phù hợp của mô hình 4 nhân tố, bao gồm các yếu tố từ mô hình Fama – French và VaR, nhằm đánh giá ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Dữ liệu quan sát là tất cả các công ty phi tài chính trên sàn HOSE và HNX giai đoạn 01/01/2008 đến 30/06/2012 gồm giá chứng khoán, chỉ số VN-
Chỉ số HNX, giá trị giao dịch cổ phiếu, lãi suất trái phiếu chính phủ, và báo cáo tài chính của các công ty niêm yết là những yếu tố quan trọng để xác định giá trị sổ sách Ngoài ra, giá trị vốn hóa thị trường và tỷ suất sinh lợi của danh mục cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất đầu tư.
Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu trong luận văn này áp dụng mô hình kinh tế lượng để phân tích mối quan hệ giữa các biến Sử dụng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất OLS, bao gồm hồi quy chéo và hồi quy chuỗi thời gian, nhằm xác định mức độ giải thích của các biến trong mô hình Qua đó, kiểm định tính phù hợp của mô hình nghiên cứu với điều kiện thực tế.
Xác định mẫu nghiên cứu;
Giới thiệu mô hình nghiên cứu để mô tả mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu;
Đưa ra giả thuyết mô hình nghiên cứu;
Xác định và tính toán các biến trong mô hình
Dữ liệu thứ cấp từ các trang web chứng khoán và tài chính là cần thiết để kiểm định mô hình trong nghiên cứu này, bao gồm thông tin của các công ty liên quan.
Giới hạn của đề tài nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung phân tích các cổ phiếu của các công ty niêm yết trên sàn HOSE và HNX trước ngày 30/06/2012, với dữ liệu đầy đủ về giá và báo cáo tài chính từ 01/01/2008 đến 30/06/2012 Chỉ các cổ phiếu niêm yết trên SGDCK TP.HCM (HOSE) và SGDCK Hà Nội (HNX) được xem xét, trong khi thị trường UPCOM và thị trường chứng khoán phi tập trung (OTC) không được nghiên cứu do tính chất sôi động và rủi ro cao, cũng như thiếu minh bạch trong cung cấp thông tin cho nhà đầu tư.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới
2.1.1 Nghiên cứu của Bali-Cakici (2004) trên thị trường chứng khoán Mỹ giai đoạn 1963-2001:
Năm 2004, giáo sư tài chính Nusret Cakici từ trường đại học New York cùng với trợ lý giáo sư Turan G.Bali đã tiến hành nghiên cứu nhằm kiểm định khả năng mất vốn tối đa được đo lường bởi Value-at-Risk (VaR) Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp hồi quy chéo và hồi quy chuỗi thời gian để phân tích mối quan hệ giữa VaR và suất sinh lợi kỳ vọng.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng quy mô công ty, tính thanh khoản và VaR có ảnh hưởng đáng kể đến sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, trong khi beta thị trường và biến động tổng thể của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu lại không làm thay đổi nhiều tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của công ty Mối quan hệ tích cực giữa tỷ suất sinh lợi trung bình và VaR sẽ trở nên mạnh mẽ hơn khi áp dụng cho các giới hạn đầu tư và xác suất lỗ khác nhau Hơn nữa, nghiên cứu cũng thực nghiệm phương pháp VaR trong việc phân tích danh mục đầu tư theo phương pháp chuỗi thời gian, với kết quả dựa trên 25 danh mục có quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) theo mô hình Fama-French.
Nghiên cứu năm 1993 cho thấy phương pháp VaR có khả năng giải thích mạnh mẽ khi đã kiểm soát các yếu tố như đặc điểm của tỷ suất sinh lợi thị trường, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và tính thanh khoản.
2.1.2 Nghiên cứu tại thị trường chứng khoán đang phát triển Đài Loan giai đoạn 1995 đến 2008:
Nghiên cứu “VaR và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng chéo: Một bằng chứng ở thị trường mới nổi” của giáo sư Dar-Hsin Chen từ trường đại học quốc gia Đài Bắc, Đài Loan, dựa trên nghiên cứu của Bali và Cakici (2004), phân tích ảnh hưởng của Beta thị trường, quy mô công ty và tỷ số BE/ME đến suất sinh lợi kỳ vọng trên thị trường chứng khoán Đài Loan trong giai đoạn từ tháng 1/1995 đến tháng 12/2008 Sử dụng dữ liệu hàng tháng trong 168 tháng và phương pháp hồi quy tuyến tính, nghiên cứu cho thấy VaR có thể giải thích suất sinh lợi trung bình với mức ý nghĩa 1% và 5%, đồng thời ảnh hưởng đến sự biến động của thị trường, đặc biệt là ở các công ty lớn Kết quả chỉ ra mối quan hệ nghịch biến giữa suất sinh lợi thực tế và beta, với lợi nhuận của cổ phiếu có vốn hóa lớn thấp hơn so với cổ phiếu có vốn hóa nhỏ Ngoài ra, các công ty có triển vọng kém, thể hiện qua giá cổ phiếu thấp và tỷ lệ BE/ME cao, lại có suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn so với các công ty có triển vọng tốt, phù hợp với quan điểm của Fama - French (1992) rằng BE/ME mạnh hơn trong việc giải thích suất sinh lợi trung bình so với quy mô công ty.
2.1.3 Nghiên cứu của Fama – French (1993) về “Các Nhân tố Rủi
Ro Ảnh Hưởng Đến Lợi Nhuận Trái Phiếu Và Cổ Phiếu”:
Nghiên cứu này xác định năm nhân tố rủi ro hệ thống quan trọng ảnh hưởng đến lợi nhuận của trái phiếu và cổ phiếu, trong đó hai nhân tố liên quan đến thị trường trái phiếu và ba nhân tố thuộc về thị trường cổ phiếu Kết quả cho thấy, lợi nhuận cổ phiếu chịu tác động từ các nhân tố thị trường cổ phiếu, đồng thời có mối liên hệ với lợi nhuận trái phiếu thông qua hai nhân tố thị trường trái phiếu Đối với các trái phiếu có xếp hạng thấp, các nhân tố thị trường trái phiếu giải thích phần lớn sự biến động lợi nhuận Năm nhân tố này được phát hiện có ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận trung bình của cả cổ phiếu và trái phiếu.
Trong Fama&French (1992a), hai nhà nghiên cứu đã đưa ra mô hình định giá cổ phiếu gồm ba nhân tố: thị trường, quy mô và giá trị (BE/ME)
Nghiên cứu này tiếp tục từ các kết quả trước đó nhằm tìm kiếm một mô hình định giá tài sản chung cho cổ phiếu và trái phiếu Hai tác giả cho rằng nếu các thị trường được hội nhập, sẽ có sự chồng chéo trong quá trình hình thành lợi nhuận của cổ phiếu và trái phiếu Điều này có nghĩa là những yếu tố quan trọng đối với cổ phiếu cũng sẽ có ảnh hưởng tương tự đến trái phiếu và ngược lại.
Kết quả hồi quy của nghiên cứu này chỉ ra rằng, biến thị trường RM –
RF ảnh hưởng mạnh mẽ đến lợi nhuận cổ phiếu, với độ dốc dao động từ 0.84 đến 1.42 Các danh mục cổ phiếu lớn và có tỷ lệ BE/ME thấp thường có R² gần 0.9, trong khi các danh mục cổ phiếu nhỏ và BE/ME cao thường có R² dưới 0.8 Điều này cho thấy rõ ràng tác động của quy mô và tỷ lệ BE/ME đến lợi nhuận cổ phiếu.
2.1.4 Một số nghiên cứu khác:
Nartea và Djajadikerta (2005) đã nghiên cứu mô hình 3 nhân tố Fama – French tại thị trường New Zealand từ năm 1994 đến 2002, phát hiện ra rằng nhân tố quy mô có tác động mạnh, trong khi nhân tố giá trị (BE/ME) lại có tác động không đáng kể Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình 3 nhân tố không giải thích tốt hơn mô hình một nhân tố CAPM.
Nghiên cứu của Ajili (2005) về mô hình 3 nhân tố Fama - French tại thị trường Pháp từ năm 1976 đến 2001 đã chỉ ra rằng mô hình này có khả năng giải thích hiệu quả hơn so với mô hình CAPM.
Nghiên cứu của Bhavna Bahl (2006) trên thị trường chứng khoán Ấn Độ cho thấy nhân tố thị trường là yếu tố giải thích mạnh nhất cho sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Trong khi đó, hai nhân tố còn lại là quy mô và giá trị không cung cấp sự giải thích rõ ràng cho sự biến động này Tuy nhiên, mô hình ba nhân tố có hệ số xác định R² điều chỉnh cao hơn so với mô hình CAPM.
Nima Billou (2004) đã tiến hành nghiên cứu ba thị trường chứng khoán lớn là NYSE, AMEX và NASDAQ trong giai đoạn từ tháng 7 năm 1926 đến tháng 12 năm 2003 Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Fama-French 3 nhân tố có khả năng giải thích hiệu quả sự biến động của tỷ suất sinh lợi.
Các nghiên cứu thực nghiệm ở Việt
2.2.1 M h nh nh n tố của a a à r nch hoạt động như thế nào trên thị trường chứng khoán iệt Na của T Tr n Thị H i L :
Trong nghiên cứu này, tác giả kiểm định mô hình ba nhân tố của Fama và French và so sánh với mô hình CAPM để đánh giá sự cải thiện của mô hình ba nhân tố Bên cạnh đó, do đặc thù sở hữu nhà nước cao trong các công ty niêm yết tại Việt Nam, nhân tố sở hữu nhà nước cũng được xem xét trong nghiên cứu.
Mẫu nghiên cứu được chọn là các công ty cổ phần niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) do thời gian hoạt động lâu dài của sàn này, cung cấp chuỗi dữ liệu phong phú hơn cho phân tích thống kê Mặc dù thị trường phi chính thức tại Việt Nam khá lớn, nhưng dữ liệu về các công ty trong thị trường này lại không đầy đủ và khó tiếp cận.
Dựa trên phương pháp của Fama và French, tác giả đã lựa chọn tất cả các công ty phi tài chính có vốn cổ phần không âm trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM để xây dựng danh mục đầu tư theo quy mô và giá trị sổ sách so với giá trị thị trường Số lượng công ty trong mẫu đã biến động từ 25 công ty vào ngày 31/12/2004 lên đến 136 công ty vào ngày 31/12/2007.
Kết quả hồi quy chỉ ra rằng ba nhân tố Rm – Rf, SMB và HML đều có khả năng giải thích những biến động trong tỷ suất sinh lợi của các danh mục đầu tư Tất cả các hệ số hồi quy của ba nhân tố này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Hệ số beta của nhân tố thị trường duy trì xung quanh giá trị 1 và có ý nghĩa thống kê mạnh mẽ hơn so với các nhân tố SMB và HML, khẳng định vai trò quan trọng của nhân tố thị trường trong việc giải thích sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi.
Phần bù thị trường dương lớn, phù hợp với nghiên cứu của Fama và French (1993) Phần bù rủi ro giá trị cũng tương đồng với kết quả của Fama và French, cho thấy các danh mục có tỷ lệ BE/ME cao mang lại phần bù rủi ro dương (0,41% và 0,65% cho danh mục S/H và B/H), trong khi các danh mục có tỷ lệ BE/ME thấp lại có phần bù rủi ro âm (-0,28% và -0,52% cho danh mục S/L và B/L).
Tuy nhiên, có một điểm trái ngược với kết quả của Fama và French
Phần bù rủi ro quy mô trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy rằng các danh mục đầu tư quy mô lớn (B/L và B/H) có phần bù rủi ro dương, trong khi các danh mục quy mô nhỏ (S/L và S/H) lại có phần bù rủi ro âm Điều này chỉ ra rằng để đạt được tỷ suất sinh lợi cao, nhà đầu tư nên tập trung vào các công ty quy mô lớn với tỷ lệ BE/ME cao, thay vì các công ty quy mô nhỏ, điều này khác biệt so với các thị trường quốc tế Sự khác biệt này có thể xuất phát từ đặc trưng của thị trường Việt Nam, nơi các công ty lớn thường là những doanh nghiệp cổ phần hóa nhưng vẫn có sự chi phối của Nhà nước.
Nghiên cứu của John M Griffin (2002) đã chỉ ra rằng mô hình 3 nhân tố của Fama và French, khi kết hợp các nhân tố quốc tế với nhân tố đặc trưng của quốc gia, cho thấy mô hình 3 nhân tố quốc gia mang lại hiệu quả cao hơn so với mô hình nhân tố quốc tế Kết quả này có thể áp dụng cho thị trường chứng khoán Việt Nam do những đặc thù riêng của thị trường này.
Phần bù rủi ro của nhân tố sở hữu nhà nước có ảnh hưởng dương đối với các danh mục có tỷ lệ sở hữu nhà nước cao, trong khi lại âm đối với các danh mục có tỷ lệ sở hữu nhà nước thấp Điều này giải thích tại sao nhân tố quy mô tác động đến tỷ suất sinh lợi không phù hợp với kết quả nghiên cứu của Fama và French cũng như nhiều nghiên cứu khác tại các thị trường khác Thực tế này phản ánh đặc trưng của thị trường Việt Nam, nơi mà các công ty niêm yết có quy mô vốn lớn thường có tỷ lệ sở hữu nhà nước khá cao.
Nghiên cứu của Nguyễn Tấn Minh (2012) tập trung vào việc đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố trong mô hình Fama-French và Value-At-Risk (VaR) đối với suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE để kiểm định tính chính xác của mô hình.
Mô hình 4 nhân tố cho thấy tất cả các nhân tố đều ảnh hưởng đến suất sinh lợi cổ phiếu trên sàn HOSE, với giá trị R² hiệu chỉnh trung bình đạt 0.9 và hầu hết các hệ số hồi quy có ý nghĩa 5% Nhân tố thị trường có ảnh hưởng mạnh nhất đến suất sinh lợi, với giá trị hiệu chỉnh cao nhất trong mô hình hồi quy một nhân tố Các nhân tố quy mô công ty, rủi ro VaR và BE/ME cũng tác động đến suất sinh lợi, nhưng không mạnh bằng nhân tố thị trường VaR có ảnh hưởng đến suất sinh lợi nhưng chỉ đối với một số danh mục nhất định.
Các nhân tố thị trường có ảnh hưởng mạnh đến suất sinh lợi của tất cả các danh mục đầu tư Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố khác nhau lại khác nhau giữa các danh mục Nhân tố phần bù quy mô tác động mạnh nhất đến các danh mục nhỏ, trong khi nhân tố phần bù giá trị ảnh hưởng lớn nhất đến danh mục có tỷ số BE/ME cao Đối với danh mục H(VaR), nhân tố phần bù rủi ro có ảnh hưởng mạnh Trong số 8 danh mục, hai nhóm danh mục: danh mục có khả năng mất tối đa trong tương lai cao (H(VaR)) và danh mục lớn với BE/ME cao, chịu ảnh hưởng mạnh nhất từ các nhân tố của mô hình.
2.3 Tóm lược kết qu nghiên cứu trên các thị trường theo mô hình ba và bốn nhân tố:
Tác gi nghiên cứu (nă )
Tác động của nhân tố (RM – RF)
Tác động của nhân tố (SMB)
Tác động của nhân tố (HML)
Tác động của nhân tố (VaR)
Danh mục quy mô lớn giá trị cao có tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các danh mục quy mô nhỏ giá trị thấp
Giảm một cách đơn lẽ từ phân vị quy mô nhỏ đến phân vị quy mô lớn
Tăng một cách đơn lẽ từ phân vị giá trị thấp đến phân vị giá trị cao
Có mối quan hệ dương cùng chiều với các danh mục quy mô nhỏ và mối quan hệ âm ngược chiều với các danh mục quy mô lớn
Danh mục quy mô nhỏ giá trị thấp có tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các danh mục cổ phiếu quy mô lớn giá trị cao
Giảm một cách đơn lẽ từ phân vị quy mô nhỏ đến phân vị quy mô lớn
Tăng một cách đơn lẽ từ phân vị giá trị thấp đến phân vị giá trị cao
Có ý nghĩa thống kê mạnh đối với danh mục quy mô lớn
Danh mục quy mô nhỏ giá trị thấp có tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các danh mục quy mô lớn giá trị cao
Có ý nghĩa với một số danh mục nhất định
Có ý nghĩa với một số danh mục nhất định
Danh mục quy mô lớn giá trị cao có tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các danh mục quy mô nhỏ giá trị thấp
Giảm một cách đơn lẽ từ phân vị quy mô nhỏ đến phân vị quy mô lớn
Tăng một cách đơn lẽ từ phân vị giá trị thấp đến phân vị giá trị cao
Có ý nghĩa thống kê mạnh và có mối quan hệ dương với tỷ suất sinh lợi vượt trội của các cổ phiếu
Giảm từ phân vị quy mô nhỏ đến phân vị quy mô lớn
Tăng từ phân vị giá trị thấp đến phân vị giá trị cao.
Tóm lược kết quả nghiên cứu trên các thị trường theo mô hình ba và bốn nhân tố
The author’s research is based on the study by Turan G Bali and Nusret Cakici (2004), titled “Value at Risk and Expected Stock Returns,” published in the Financial Analysts Journal, Vol 60.
No 2 (Mar - Apr., 2004), pp 57-73 Được tác giả trình bày tóm lược trong phần 2.1.1 “Nghiên cứu của Bali-Cakici (2004) trên thị trường chứng khoán
Mỹ giai đoạn từ 1963 đến 2001”
Tác giả lần lượt trả lời cho câu hỏi nghiên cứu các nhân tố thị trường
Nghiên cứu này phân tích tác động của các yếu tố như RM – RF, quy mô công ty (SMB), giá trị công ty (HML) và mức thua lỗ tối đa (VaR) đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam Mẫu nghiên cứu bao gồm các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX), do dữ liệu của các công ty này tương đối minh bạch và dễ tiếp cận Việc lựa chọn mẫu này giúp đảm bảo tính đại diện cho thị trường Việt Nam, trong khi dữ liệu từ thị trường phi chính thức lại thiếu đầy đủ và khó tiếp cận.
Dựa trên phương pháp của Fama - French, tác giả đã lựa chọn tất cả các công ty phi tài chính có vốn cổ phần không âm để xây dựng các danh mục quy mô và danh mục giá trị dựa trên tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) Số lượng công ty trong mẫu thay đổi từ 265 công ty vào ngày 31/07/2009 lên đến 531 công ty vào ngày 30/06/2012.
2012 tăng gấp đôi so với năm 2008.
PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Mẫu nghiên cứu
Tác giả lần lượt trả lời cho câu hỏi nghiên cứu các nhân tố thị trường
Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của các yếu tố như RM – RF, quy mô công ty (SMB), giá trị công ty (HML) và mức thua lỗ tối đa (VaR) đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam Tác giả lựa chọn mẫu gồm các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) vì dữ liệu của các công ty này tương đối minh bạch và dễ tiếp cận, từ đó đại diện tốt cho thị trường Việt Nam Mặc dù thị trường phi chính thức của Việt Nam cũng lớn, nhưng dữ liệu về các công ty trong thị trường này lại không đầy đủ và khó tiếp cận.
Dựa trên phương pháp Fama - French, tác giả đã lựa chọn tất cả các công ty phi tài chính có vốn cổ phần không âm để xây dựng danh mục quy mô và danh mục giá trị dựa trên tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) Số lượng công ty trong mẫu đã biến đổi từ 265 công ty vào ngày 31/07/2009 đến 531 công ty vào ngày 30/06/2012.
2012 tăng gấp đôi so với năm 2008
Bảng 1 thể hiện số lượng công ty trong các danh mục giai đoạn 2009 –
2012 Số lượng các công ty trong các năm vừa qua tăng khá nhanh trên hai sàn giao dịch
Bảng 1: Số lượng các công ty cổ phần trong mỗi danh mục
Nguồn: tác giả tổng hợp Ứng với mỗi công ty có mặt trong mẫu, tác giả thu thập các dữ liệu sau:
Giá đóng cửa của các công ty niêm yết vào cuối mỗi ngày giao dịch sẽ được điều chỉnh để phản ánh các yếu tố như cổ tức cổ phiếu, thưởng cổ phiếu và cổ tức tiền mặt Dữ liệu giá chưa điều chỉnh được thu thập từ Công ty Chứng khoán FPT (http://fpts.com.vn/), và tác giả sẽ điều chỉnh dữ liệu của các công ty vào ngày giao dịch không hưởng quyền dựa trên thông tin từ http://www.cophieu68.com/.
Khối lượng cổ phần lưu hành ngày 31/12 và 30/6 của các năm từ
Từ năm 2008 đến 2012, dữ liệu được thu thập để tính toán vốn hóa thị trường của từng công ty vào cuối tháng 12 và tháng 6 hàng năm, sử dụng số liệu này kết hợp với dữ liệu giá.
Giá trị sổ sách của vốn cổ phần của công ty vào cuối tháng 12 hàng năm từ năm 2008 đến 2012 được xác định thông qua việc tổng hợp dữ liệu từ các báo cáo tài chính năm và báo cáo soát xét 6 tháng Các thông tin cần thiết bao gồm khối lượng cổ phiếu đang lưu hành và vốn chủ sở hữu của công ty, được cung cấp trên trang thông tin điện tử http://cafef.vn/.
Mô hình 4 nhân tố gồm: 3 nhân tố của Fama – French và nhân tố HVARL
R(t) – RF(t) = a + b[RM(t) – RF(t)] + cSMB(t) + dHML(t) + eHVARL(t) + u(t)
RM(t) – RF(t): tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường;
SMB: bình quân chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi danh mục công ty nhỏ so với tỷ suất sinh lợi danh mục công ty lớn;
HML là chỉ số phản ánh sự chênh lệch trung bình về tỷ suất sinh lợi giữa các công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cao và thấp.
HVARL là chỉ số đo lường sự chênh lệch trung bình giữa tỷ suất sinh lợi của các danh mục công ty có mức thua lỗ tối đa cao và tỷ suất sinh lợi của các danh mục công ty có mức thua lỗ tối đa thấp.
R(t): tỷ suất sinh lợi của 25 danh mục cổ phiếu;
RF: lãi suất trái phiếu chính phủ;
R(t) – RF: tỷ suất sinh lợi vượt trội 25 danh mục của cổ phiếu;
b: hệ số dốc hồi quy nhân tố thị trường;
c: hệ số dốc hồi quy nhân tố quy mô;
d: hệ số dốc hồi quy nhân tố giá trị;
e: Hệ số dốc hồi quy nhân tố mức thua lỗ tối đa;
u(t): sai số ngẫu nhiên của mô hình hồi quy;
3.3 Các gi thuyết nghiên cứu
Các giả thuyết ban đầu của mô hình được giả định như sau:
Giả thuyết H1: Nhân tố thị trường có tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục của cổ phiếu
Giả thuyết H2: Nhân tố quy mô công ty có tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục của cổ phiếu
Giả thuyết H3: Nhân tố giá trị công ty có tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục của cổ phiếu
Giả thuyết H4: Nhân tố mức thua lỗ tối đa có tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục của cổ phiếu
3.4 Xác định à tính toán các biến trong các mô hình:
3.4.1 Các biến trong mô hình hồi quy chéo:
Quy mô công ty được xác định thông qua ln(ME), tức là logarithm của giá trị vốn hóa thị trường, được tính bằng cách nhân giá một cổ phiếu với số lượng cổ phiếu đang lưu hành, và được đo lường vào tháng 12 hàng năm.
Để tính toán VaR, phương pháp phương sai – hiệp phương sai được áp dụng ở các mức ý nghĩa khác nhau Bằng cách sử dụng tỷ suất sinh lợi trong quá khứ, ta có thể tính toán tỷ suất sinh lợi trung bình và độ lệch chuẩn của cổ phiếu, từ đó xác định giá trị VaR theo yêu cầu Giá trị VaR sẽ có dấu âm, và trước khi thực hiện hồi quy, cần nhân với (-1) Cụ thể, VaR (α)j,t đại diện cho khả năng mất tối đa trong chu kỳ tiếp theo của danh mục j tại chu kỳ t với các mức ý nghĩa α = 1%, 5%, và 10%.
Ri,t: tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i ở tháng thứ t
VOLDi,t: là lượng tiền giao dịch của cổ phiếu i ở tháng thứ t
Theo nghiên cứu của Amihud (2002) và Pastor cùng Stambaught (2002), phương pháp đo lường VaR có thể phản ánh rủi ro thanh khoản Để đánh giá mối quan hệ này, họ đã tính toán hệ số tương quan giữa VaR và tính thanh khoản, đồng thời kiểm tra khả năng giải thích của VaR sau khi kiểm soát ba yếu tố Fama - French cùng với tính thanh khoản Kết quả cho thấy mối liên hệ giữa VaR và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu không bị ảnh hưởng bởi tính thanh khoản.
ILLIQ được xác định trên tất cả cổ phiếu sàn HOSE, sắp xếp theo giá trị từ thấp đến cao Giá trị trung vị của tỷ số ILLIQ trên sàn HOSE được sử dụng để chia các cổ phiếu thành hai nhóm: nhóm cổ phiếu ILLIQL có ILLIQ nhỏ hơn giá trị trung vị và nhóm cổ phiếu HILLIQ có ILLIQ lớn hơn giá trị trung vị HILLIQL được tính bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng từ tháng 7/2009 đến tháng 6/2012 của danh mục HILLIQ trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục ILLIQL.
Tỷ suất sinh lợi cổ phiếu được đo lường bằng độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi hàng tháng, từ đó xác định điểm phân chia trung vị TV để phân loại cổ phiếu trên sàn HOSE và HNX thành hai nhóm: TV cao và TV thấp HTVL được định nghĩa là sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục này Cách xây dựng danh mục TV tương tự như phương pháp xây dựng danh mục quy mô của Fama French, với danh mục VaR 1% được thực hiện vào tháng 12 hàng năm từ 2009 đến 2012, trong đó tất cả cổ phiếu trên sàn HOSE được xếp hạng dựa trên TV.
Theo mô hình CAPM mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn tả bởi công thức sau:
Rf : Lợi nhuận phi rủi ro
Rm: Lợi nhuận kì vọng của danh mục thị trường βi: hệ số beta của cổ phiếu i
Hệ số beta (β) là chỉ số đo lường độ nhạy cảm của suất sinh lợi cổ phiếu i so với thị trường Cụ thể, khi suất sinh lợi của thị trường tăng 1%, suất sinh lợi của cổ phiếu sẽ thay đổi theo tỷ lệ β% Nếu chứng khoán có rủi ro cao hơn (hệ số β lớn), nhà đầu tư sẽ yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn để bù đắp cho rủi ro đó.
Khi βi = 0, lợi nhuận kỳ vọng tương đương với lợi nhuận không rủi ro Nếu βi = 1, lợi nhuận kỳ vọng bằng lợi nhuận thị trường Trường hợp βi < 1 cho thấy mức độ rủi ro của cổ phiếu i thấp hơn so với thị trường, trong khi βi > 1 chỉ ra rằng mức độ rủi ro của cổ phiếu i cao hơn so với thị trường.
3.4.2 Các biến trong h nh chuỗi thời gian:
RM – RF là tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, trong đó RM đại diện cho tỷ suất sinh lợi có trọng số của sáu danh mục, bao gồm hai danh mục quy mô và ba danh mục giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H), đồng thời loại trừ các cổ phiếu có BE âm RF là lãi suất trái phiếu chính phủ 5 năm.
Xác định cách tính toán các biến trong mô hình
Giả thuyết H2: Nhân tố quy mô công ty có tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục của cổ phiếu
Giả thuyết H3: Nhân tố giá trị công ty có tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục của cổ phiếu
Giả thuyết H4: Nhân tố mức thua lỗ tối đa có tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục của cổ phiếu
3.4 Xác định à tính toán các biến trong các mô hình:
3.4.1 Các biến trong mô hình hồi quy chéo:
Quy mô công ty được xác định thông qua ln(ME), tức là logarithm của giá trị vốn hóa thị trường, được tính bằng cách nhân giá một cổ phiếu với số lượng cổ phiếu đang lưu hành, và được đo lường vào tháng 12 hàng năm.
Để tính toán Giá trị Rủi ro (VaR) ở các mức ý nghĩa khác nhau, phương pháp phương sai – hiệp phương sai được áp dụng Dựa vào tỷ suất sinh lợi trong quá khứ, ta có thể tính toán tỷ suất sinh lợi trung bình và độ lệch chuẩn của cổ phiếu, từ đó xác định giá trị VaR theo yêu cầu Giá trị VaR sẽ có giá trị âm, vì vậy trước khi thực hiện hồi quy, cần nhân với (-1) Cụ thể, VaR (α)j,t đại diện cho khả năng mất tối đa trong chu kỳ tiếp theo của danh mục j tại chu kỳ t với các mức ý nghĩa α = 1%, 5%, và 10%.
Ri,t: tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i ở tháng thứ t
VOLDi,t: là lượng tiền giao dịch của cổ phiếu i ở tháng thứ t
Theo nghiên cứu của Amihud (2002) và Pastor cùng Stambaught (2002), phương pháp đo lường VaR có thể phản ánh rủi ro thanh khoản Để xác định mối liên hệ này, họ đã tính toán hệ số tương quan giữa VaR và tính thanh khoản, đồng thời kiểm tra khả năng giải thích của VaR sau khi kiểm soát ba yếu tố của mô hình Fama - French và tính thanh khoản Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa VaR và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu không bị ảnh hưởng bởi tính thanh khoản.
ILLIQ được tính toán cho tất cả cổ phiếu trên sàn HOSE, sắp xếp theo giá trị từ thấp đến cao Giá trị trung vị của tỷ số ILLIQ trên sàn HOSE được sử dụng để phân chia cổ phiếu thành hai nhóm: nhóm cổ phiếu ILLIQL có ILLIQ nhỏ hơn giá trị trung vị và nhóm cổ phiếu HILLIQ có ILLIQ lớn hơn giá trị trung vị HILLIQL được xác định bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng từ tháng 7/2009 đến tháng 6/2012 của danh mục HILLIQ trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục ILLIQL.
Tỷ suất sinh lợi cổ phiếu được đo lường bằng độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi hàng tháng, với điểm phân chia trung vị TV được sử dụng để phân loại cổ phiếu trên sàn HOSE và HNX thành hai nhóm: TV cao và TV thấp HTVL, hay sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của hai nhóm này, được xác định rõ ràng Quy trình xây dựng danh mục TV tương tự như cách xây dựng danh mục quy mô theo mô hình Fama French, trong khi danh mục VaR 1% được thực hiện vào tháng 12 hàng năm từ 2009 đến 2012, trong đó tất cả cổ phiếu trên sàn HOSE được sắp xếp lại dựa trên TV.
Theo mô hình CAPM mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn tả bởi công thức sau:
Rf : Lợi nhuận phi rủi ro
Rm: Lợi nhuận kì vọng của danh mục thị trường βi: hệ số beta của cổ phiếu i
Hệ số beta (β) đo lường độ nhạy cảm của suất sinh lợi cổ phiếu i so với thị trường Cụ thể, khi suất sinh lợi thị trường tăng 1%, suất sinh lợi của cổ phiếu sẽ thay đổi theo tỷ lệ β% Nếu chứng khoán có rủi ro cao hơn (hệ số β lớn), nhà đầu tư sẽ yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn để bù đắp cho mức độ rủi ro đó.
Khi βi = 0, lợi nhuận kỳ vọng tương đương với lợi nhuận không rủi ro Nếu βi = 1, lợi nhuận kỳ vọng sẽ bằng lợi nhuận thị trường Đối với βi < 1, mức độ rủi ro của cổ phiếu i thấp hơn so với thị trường, trong khi βi > 1 cho thấy cổ phiếu i có mức độ rủi ro cao hơn so với thị trường.
3.4.2 Các biến trong h nh chuỗi thời gian:
RM – RF là tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, trong đó RM đại diện cho tỷ suất sinh lợi có trọng số của sáu danh mục, bao gồm hai danh mục quy mô và ba danh mục giá trị sổ sách so với giá trị thị trường (S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H), đồng thời loại trừ các cổ phiếu có BE âm RF là lãi suất trái phiếu chính phủ 5 năm.
Quy mô của công ty (SMB) được xác định bằng cách nhân số lượng cổ phần đang lưu hành với giá trị thị trường của công ty Đầu tiên, xác định điểm phân chia trung vị mức vốn hóa thị trường các cổ phiếu trên sàn HOSE, sau đó bổ sung các cổ phiếu trên sàn HNX dựa trên trung vị quy mô của các công ty trên sàn HOSE Cổ phiếu được phân loại và sắp xếp thành hai nhóm theo quy mô trên sàn HOSE: nhóm quy mô lớn có giá trị lớn hơn giá trị trung vị và nhóm quy mô nhỏ có giá trị nhỏ hơn giá trị trung vị, với việc tính toán và sắp xếp lại danh mục quy mô vào tháng 6 hàng năm.
Giá trị sổ sách của công ty được tính bằng cách chia Vốn chủ sở hữu cho Số lượng cổ phần lưu hành Vào cuối tháng 12 hàng năm, giá trị (BE/ME) được tính toán và phân loại Các cổ phiếu trên sàn HOSE được sắp xếp theo thứ tự tăng dần của tỷ số (BE/ME), trong đó 30% cổ phiếu có giá trị thấp nhất được xếp vào nhóm L (Low), 40% cổ phiếu tiếp theo vào nhóm M (Medium), và 30% cổ phiếu có giá trị cao nhất vào nhóm H (High) Dựa trên điểm phân chia (BE/ME) từ năm 2009 đến 2012, các cổ phiếu trên sàn HNX cũng được phân loại tương ứng với các nhóm này.
Chúng ta sẽ tạo ra 6 danh mục đầu tư cổ phiếu, được phân chia dựa trên hai danh mục quy mô và ba danh mục giá trị (BE/ME) Sáu danh mục này sẽ được ký hiệu để dễ dàng theo dõi và quản lý.
S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H là các danh mục cổ phiếu phân loại theo quy mô và giá trị của công ty Cụ thể, S/L bao gồm cổ phiếu của các công ty nhỏ với giá trị thấp, S/M là cổ phiếu của công ty nhỏ với giá trị trung bình, và S/H là cổ phiếu của công ty nhỏ với giá trị cao Tương tự, B/L chứa cổ phiếu của công ty lớn với giá trị thấp, B/M là cổ phiếu của công ty lớn với giá trị trung bình, còn B/H là cổ phiếu của công ty lớn với giá trị cao.
SMB được xác định bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi bình quân hàng tháng từ tháng 7/2009 đến tháng 6/2012 của danh mục công ty nhỏ, sau đó trừ đi tỷ suất sinh lợi của danh mục công ty lớn.
HML được xác định bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi bình quân hàng tháng của danh mục "giá trị" từ tháng 7/2009 đến tháng 6/2012, sau đó trừ đi tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục "tăng trưởng".
HVARL: tính 1% VaR của tất cả các cổ phiếu, sắp xếp cổ phiếu thành
Bài viết phân tích hai nhóm cổ phiếu dựa trên chỉ số VaR, trong đó 50% cổ phiếu thuộc nhóm có VaR thấp và 50% thuộc nhóm có VaR cao Sau đó, tác giả tính toán suất sinh lợi trung bình có trọng số của cả hai nhóm danh mục này Yếu tố HVARL được xác định bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng từ tháng 7/2009 đến tháng 6/2012 của danh mục có VaR cao và trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục có VaR thấp.
Quy trình nghiên cứu
Kết luận – hạn chế - kiến nghị
Phân tích kết quả kiểm định
Kiểm định hệ số hồi quy, mô hình hồi quy
Kiểm định và khắc phục hiện tượng tự tương quan
Kiểm định và khắc phục phương sai thay đổi
Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH
Phân loại danh mục
Mô phỏng theo phương pháp Fama – French, bài viết phân loại sáu danh mục dựa trên quy mô công ty và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) Ngoài ra, các công ty còn được phân loại theo VaR, TV, và ILLIQ theo nghiên cứu của Bali – Cakici (2004), như đã trình bày trong chương 1 Chi tiết về số lượng các công ty trong từng danh mục sẽ được cung cấp trong bài viết.
Bảng 3: Phân chia các danh mục cổ phiếu qua các giai đoạn
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Từ bảng kết quả phân chia danh mục qua các giai đoạn nhận thấy
Hose Hnx Tổng Tỷ lệ % Hose Hnx Tổng Tỷ lệ % Hose Hnx Tổng Tỷ lệ %
Số lượng c ng ty giai đoạn 1
Số lượng c ng ty giai đoạn 2
Số lượng c ng ty giai đoạn Danh ục các công ty quy mô nhỏ, còn lại 28% thuộc nhóm các công ty quy mô lớn Cụ thể như sau:
Nhóm công ty quy mô nhỏ có giá trị trung bình chiếm tỷ lệ cao hơn so với nhóm công ty quy mô nhỏ có giá trị thấp và nhóm công ty quy mô nhỏ có giá trị cao.
Nhóm công ty quy mô lớn có giá trị thấp chiếm tỷ lệ cao hơn so với nhóm công ty quy mô lớn có giá trị trung bình và cao.
Trong nghiên cứu về các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE), số lượng công ty quy mô nhỏ ít hơn so với trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX), trong khi số lượng công ty quy mô lớn niêm yết trên HOSE lại cao hơn nhiều so với HNX, phù hợp với tiêu chí niêm yết khắt khe hơn của HOSE Đối với danh mục LVaR và HVaR, có sự chuyển dịch rõ rệt khi tỷ lệ công ty trong danh mục LVaR giảm từ 71% ở giai đoạn 1 xuống còn 30% ở giai đoạn 2 và 40% ở giai đoạn 3, cho thấy sự biến động mạnh mẽ giữa LVaR và HVaR Trong khi đó, danh mục LTV và HTV cho thấy số lượng công ty niêm yết trong danh mục HTV luôn cao hơn so với LTV, nhưng tỷ lệ công ty trong danh mục HTV có xu hướng giảm qua các giai đoạn nghiên cứu.
Thống kê mô tả
Trong nghiên cứu này, chúng tôi tiến hành thống kê mô tả các biến quan sát và tham gia hồi quy vào mô hình Các biến độc lập bao gồm RM – RF, SMB, HML, HVARL, HTVL, đóng vai trò là các nhân tố trong mô hình hồi quy Biến phụ thuộc của mô hình là tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục được mô phỏng theo phương pháp Fama – French.
Bảng 4: Mô tả thống kê các biến độc lập và các biến phụ thuộc
Danh Mục Mean Median Max Min Std Dev Skewness Kurtosis
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Theo thống kê mô tả, biến RM – RF cho thấy tỷ suất sinh lợi cao hơn các biến độc lập khác, cho thấy rằng cổ phiếu phụ thuộc nhiều vào biến động của thị trường hơn là các yếu tố nội tại Độ lệch chuẩn của các biến độc lập dao động từ 0.047 đến 0.076, trong khi độ lệch chuẩn của các biến trong 25 danh mục nằm trong khoảng từ 0.067 đến 0.168.
4.4 Ph n tích tương quan giữa các biến:
Tương quan giữa các biến kh o sát trong mô hình:
Bảng 5: Hệ số tương quan giữa 25 danh mục và RM - RF, SMB, HML, HVARL
Danh Mục RM - RF SMB HML HVARL B1S1 0.80 0.55 0.27 0.66
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng hệ số tương quan cho thấy mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục và các biến độc lập trong mô hình như RM - RF, SMB, HML, HVARL Những kết quả này giúp phân tích hiệu suất đầu tư và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận.
Nhận thấy giá trị trung bình của hệ số tương quan giữa các biến độc lập với
Hệ số tương quan trung bình giữa tỷ suất sinh lợi 25 danh mục và RM-
RF khoảng 0.78, hệ số tương quan trung bình giữa HVARL và tỷ suất sinh lợi
25 danh mục là 0.64 Trong khi đó hệ số tương quan trung bình khoảng 0.35 cho HML và 0.36 cho SMB
Theo nghiên cứu của Bali & Cakici (2004), hệ số tương quan trung bình của các nhân tố RM – RF đạt 0.85, HVARL là 0.59, SMB là 0.47 và HML là -0.25 khi so sánh với tỷ suất sinh lợi của 25 danh mục cổ phiếu Tất cả các nhân tố trong mô hình đều có mối tương quan cùng chiều với nghiên cứu của Bali & Cakici.
Cakici (2004) ngoại trừ nhân tố HML có mối tương quan ngược chiều
Hệ số tương quan giữa HVARL và ba nhân tố Fama - French trong mô hình:
Kết quả từ bảng hệ số tương quan cho thấy giá trị hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình chỉ nằm trong khoảng [0.026, 0.618], cho thấy mối tương quan tuyến tính giữa các nhân tố giải thích là rất thấp Điều này cho phép các biến độc lập trong mô hình có thể đồng thời giải thích tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục cổ phiếu.
Bảng 6: Hệ số tương quan giữa các biến độc lập
Danh Mục RM - RF SMB HML HVARL
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kết quả bảng 6 hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng chỉ ra rằng
HVARL có mối quan hệ cùng chiều với RM – RF, SMB và HML, điều này trái ngược với nghiên cứu của Bali & Cakici (2004), cho rằng HML có mối quan hệ ngược chiều với HVARL, RM – RF và SMB Đặc biệt, mối quan hệ cùng chiều giữa HVARL và SMB mạnh hơn so với mối quan hệ dương cùng chiều giữa HVARL và HML.
4.5 Kết qu hồi quy và mô hình hồi quy:
4.5.1 Phương pháp hồi quy chéo:
Trong bài nghiên cứu này, bảng 7 trình bày hệ số dốc trung bình chuỗi thời gian hàng tháng hồi quy Fama – MacBeth (1973) của tỷ suất sinh lời chéo trên các yếu tố như BETA, LN(ME), 1% VaR, 5% VaR, và 10% VaR Hệ số dốc trung bình này cung cấp kiểm định chuẩn Fama – MacBeth nhằm xác định giá trị trung bình của các biến giải thích có phần bù kỳ vọng khác không trong giai đoạn từ tháng 7/2009 đến tháng 6/2012 Hồi quy chéo hàng tháng được thực hiện theo mô hình đã đề cập.
R là tỷ suất sinh lợi trung bình tháng t của các cổ phiếu j
Trong đó j = 1, 2, 3, …, Nt ( số lượng các cổ phiếu j trong tháng t);
BETAj, t là BETA của các cổ phiếu j trong tháng t;
LN(ME) j, t là logarithm vốn hóa thị trường của cổ phiếu j trong tháng t;
VaR(α) j, t = -1 nhân với mức thua lỗ tối đa (VaR) cho cổ phiếu j trong tháng t với xác suất thua lỗ ở mức α = 1%, α = 5%, α = 10%;
thể hiện mức ý nghĩa tương ứng là 10%, 5% và 1% trong mô hình hồi quy chéo.
Giá trị trung b nh của ω t
Giá trị trung b nh của γ t
Giá trị trung b nh của
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kết quả Bảng 7 cho thấy hệ số dốc trung bình chuỗi thời gian của γ t, thống kê t và trung bình chuỗi thời gian của hệ số xác định (R²) trong khoảng thời gian 36 tháng từ tháng 7/2009 đến tháng 6/2012 Thống kê t được tính bằng cách chia trung bình chuỗi thời gian của γ t cho sai số chuẩn chuỗi thời gian của γ t.
Kết quả hồi quy chỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực giữa quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng Điều này trái ngược với những phát hiện trong nghiên cứu của Bali & trên thị trường chứng khoán Mỹ.
Cakici (2004) chỉ ra rằng các công ty có vốn hóa lớn thường có tỷ suất sinh lời cao hơn so với các công ty có vốn hóa nhỏ Hệ số trung bình của quy mô ln(ME) là 0.005, với t-statistics đạt 2.241, cho thấy kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Hệ số dốc trung bình trên BETA là -0.004 với thống kê t là -0.436, cho thấy không có ý nghĩa thống kê Điều này chỉ ra rằng BETA thị trường không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong giai đoạn này, phù hợp với nghiên cứu của Bali & Cakici (2004).
Hệ số dốc trung bình của VaR có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, cho thấy cổ phiếu có khả năng mất giá trị lớn hơn sẽ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn Kết quả từ bảng hồi quy chéo đơn biến chỉ ra rằng VaR giải thích mạnh mẽ hơn cho tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng tháng khi mức ý nghĩa α cao hơn Giá trị R² của mô hình 4 và mô hình 5 vượt trội so với mô hình 1 và mô hình 3.
4.5.2 Phương pháp chuỗi thời gian: Để xác định các thông số của mô hình, tiến hành phân tích hồi quy chuỗi thời gian các thông số quan trọng cần được xem xét như: t-Statistic, P- Value, R-squared, S.E.E
Tác giả thực hiện hồi quy từng tổ hợp biến giải thích để kiểm tra tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc qua bốn bước Bước đầu tiên là hồi quy mô hình một nhân tố, trong đó chỉ hồi quy RM - RF và SMB.
Kết quả hồi quy và phương trình hồi quy
Bảng 6: Hệ số tương quan giữa các biến độc lập
Danh Mục RM - RF SMB HML HVARL
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kết quả bảng 6 hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng chỉ ra rằng
HVARL có mối quan hệ cùng chiều với RM – RF, SMB và HML, điều này trái ngược với nghiên cứu của Bali & Cakici (2004) khi cho rằng HML có mối quan hệ ngược chiều với HVARL, RM – RF và SMB Đặc biệt, mối quan hệ cùng chiều giữa HVARL và SMB mạnh hơn so với mối quan hệ dương cùng chiều giữa HVARL và HML.
4.5 Kết qu hồi quy và mô hình hồi quy:
4.5.1 Phương pháp hồi quy chéo:
Trong bài nghiên cứu này, bảng 7 trình bày hệ số dốc trung bình chuỗi thời gian hàng tháng hồi quy Fama – MacBeth (1973) của tỷ suất sinh lời chéo trên các yếu tố như BETA, LN(ME), 1% VaR, 5% VaR, và 10% VaR Hệ số dốc trung bình này cung cấp kiểm định chuẩn Fama – MacBeth để xác định giá trị trung bình của các biến giải thích có phần bù kỳ vọng khác không trong giai đoạn từ tháng 7 năm 2009 đến tháng 6 năm 2012 Hồi quy chéo hàng tháng được thực hiện theo một mô hình cụ thể.
R là tỷ suất sinh lợi trung bình tháng t của các cổ phiếu j
Trong đó j = 1, 2, 3, …, Nt ( số lượng các cổ phiếu j trong tháng t);
BETAj, t là BETA của các cổ phiếu j trong tháng t;
LN(ME) j, t là logarithm vốn hóa thị trường của cổ phiếu j trong tháng t;
VaR(α) j, t = -1 nhân với mức thua lỗ tối đa (VaR) cho cổ phiếu j trong tháng t với xác suất thua lỗ ở mức α = 1%, α = 5%, α = 10%;
chỉ ra mức ý nghĩa tương ứng là 10%, 5% và 1% trong mô hình hồi quy chéo.
Giá trị trung b nh của ω t
Giá trị trung b nh của γ t
Giá trị trung b nh của
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 7 trình bày hệ số dốc trung bình chuỗi thời gian của γt, thống kê t và trung bình chuỗi thời gian của hệ số xác định (R²) trong khoảng thời gian 36 tháng từ tháng 7 năm 2009 đến tháng 6 năm 2012 Giá trị thống kê t được tính bằng cách chia trung bình chuỗi thời gian của γt cho sai số chuẩn chuỗi thời gian của γt.
Kết quả hồi quy cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng, điều này trái ngược với nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Mỹ của Bali &.
Cakici (2004) chỉ ra rằng các công ty có vốn hóa lớn thường có tỷ suất sinh lời cao hơn so với các công ty có vốn hóa nhỏ Hệ số trung bình của quy mô ln(ME) đạt 0.005 với t-statistics là 2.241, cho thấy kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Hệ số dốc trung bình trên BETA là khoảng -0.004 với thống kê t là -0.436, cho thấy không có ý nghĩa thống kê Điều này chỉ ra rằng BETA thị trường không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong giai đoạn này, phù hợp với nghiên cứu của Bali & Cakici (2004).
Hệ số dốc trung bình của VaR có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, cho thấy rằng cổ phiếu có khả năng mất giá trị cao thường có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn Kết quả từ bảng hồi quy chéo đơn biến chỉ ra rằng VaR giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng tháng khi mức ý nghĩa α tăng cao Giá trị R² của mô hình 4 và mô hình 5 vượt trội hơn so với mô hình 1 và mô hình 3.
4.5.2 Phương pháp chuỗi thời gian: Để xác định các thông số của mô hình, tiến hành phân tích hồi quy chuỗi thời gian các thông số quan trọng cần được xem xét như: t-Statistic, P- Value, R-squared, S.E.E
Tác giả thực hiện hồi quy từng tổ hợp biến giải thích để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc thông qua bốn bước Bước đầu tiên là hồi quy mô hình một nhân tố, trong đó chỉ xem xét RM - RF và SMB.
HML và HVARL được sử dụng để giải thích độ mạnh của tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu Các mô hình hồi quy bao gồm mô hình hai nhân tố (RM - RF với SMB, HML, HVARL), mô hình ba nhân tố (RM – RF, SMB, HML), và mô hình bốn nhân tố (RM - RF, SMB, HML, HVARL) Để kiểm tra hiệu quả của các nhân tố bổ sung như HTVL và HILLIQL, nghiên cứu xem xét sự thay đổi chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và khả năng giải thích của VaR sau khi kiểm soát ba nhân tố của Fama – French cùng với biến động tổng thể của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Bali & Cakici (2004) đã lần lượt hồi quy các mô hình năm nhân tố: RM – RF, SMB, HML, HVARL, HTVL và RM – RF, SMB, HML, HILLIQL, HTVL.
Kết qu hồi quy chuỗi thời gian như au:
Kết qu hồi quy chuỗi thời gian mô hình một nhân tố:
Kết quả từ bảng 1.4A cho thấy tỷ suất sinh lợi vượt trội trên danh mục thị trường cổ phiếu, với RM – RF có ảnh hưởng lớn hơn đến sự biến động chung trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu so với SMB, HML, và HVARL Hệ số dốc RM – RF dao động trong khoảng [0.771, 1.577] và có ý nghĩa thống kê với t-statistics ở mức 1% Mặc dù giá trị R² tương đối cao, sự biến động của tỷ suất sinh lợi còn được giải thích bởi các yếu tố khác Giá trị R² trên 0.7 đối với các danh mục cổ phiếu quy mô lớn và giá trị thấp, trong khi với danh mục cổ phiếu quy mô nhỏ và giá trị cao, R² lại thấp hơn 0.7 Những kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Bali & Cakici (2004).
Kết quả từ bảng 1.4B (phụ lục 1.4) cho thấy HVARL (sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi danh mục VaR cao và VaR thấp) có hầu hết hệ số dốc nằm trong khoảng [0.396, 2.134] và đạt ý nghĩa thống kê với t-statistics ở mức 1% Trong số 25 giá trị R², có 18 giá trị dưới 0.5 và 7 giá trị còn lại cũng cho thấy sự tương quan thấp.
Theo bảng 1.4C (phụ lục 1.4), tỷ suất sinh lợi mô phỏng đối với nhân tố quy mô SMB có tác động ít hơn HVARL trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu Trong số 25 hệ số dốc SMB, có 15 hệ số có ý nghĩa thống kê, trong đó 11 hệ số đạt mức ý nghĩa 1%, 3 hệ số đạt mức 5% và 1 hệ số đạt mức 10% Giá trị R² trong bảng 1.4B cao hơn so với bảng 1.4C Cần lưu ý rằng cả hai nhân tố HVARL và SMB đều có tác động ít hơn đến các danh mục trong phân vị quy mô lớn, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Bali.
Kết quả từ bảng 1.4D (phụ lục 1.4) cho thấy rằng trong từng ngũ phân vị BE/ME, HML không giải thích rõ ràng sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu và trái phiếu Trong số 25 hệ số dốc HML, có 17 hệ số có ý nghĩa thống kê, với 4 hệ số đạt mức ý nghĩa 1%, 10 hệ số ở mức 5% và 3 hệ số ở mức 10% Ngoài ra, 7 trong số 25 giá trị R² dưới 0.1 Đặc biệt, trong mỗi ngũ phân vị quy mô, hệ số dốc HML tăng dần từ phân vị giá trị thấp đến phân vị giá trị cao.
Kết quả này ngược với kết quả hồi quy trong nghiên cứu Bali & Cakici
Thảo luận kết quả nghiên cứu và so sánh với kết quả của các nghiên cứu khác
Trong chương cuối cùng, các kết luận sẽ được rút ra dựa trên phân tích từ chương 4 và kết quả dữ liệu nghiên cứu của tác giả Những kết luận này nhằm trả lời các câu hỏi liên quan đến mục tiêu nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và mức độ ý nghĩa của sự tác động này là những câu hỏi quan trọng cần được trả lời.
Cuối chương là đưa ra những kiến nghị và hướng nghiên cứu đề xuất
Luận văn này nhằm đánh giá tác động của các yếu tố trong mô hình Fama-French và VaR đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, tập trung vào sàn HOSE và HNX, thông qua việc nghiên cứu 531 công ty trong giai đoạn từ năm 2009.
Kết quả phân tích trong chương 4 cho thấy các mô hình của Bali - Cakici (2004) bao gồm ba yếu tố Fama - French và các nhân tố HVARL, HTVL, HILLIQL có giá trị thực nghiệm, đồng thời cho thấy mối quan hệ giữa các nhân tố này và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu.
Các nhân tố ảnh hưởng đến suất sinh lợi của cổ phiếu trên hai sàn chứng khoán Việt Nam bao gồm: nhân tố thị trường (RM – RF), nhân tố quy mô (SMB), nhân tố giá trị (HML), nhân tố mức thua lỗ tối đa (HVARL) và nhân tố sự biến động tổng thể tỷ suất sinh lợi (HTVL) Nghiên cứu cho thấy giá trị R² đạt cao trong khoảng từ 0.53 đến 0.97, với hầu hết các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê, theo nghiên cứu của Bali - Cakici.
Năm 2004, các nhân tố quan trọng trong phân tích tài chính bao gồm nhân tố thị trường (RM – RF), nhân tố quy mô (SMB), nhân tố giá trị (HML), nhân tố mức thua lỗ tối đa (HVARL) và tính thanh khoản của cổ phiếu đã được xác định Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất và rủi ro của các khoản đầu tư trên thị trường chứng khoán.