GI ỚI THIỆU CHUNG
Lý do ch ọn đề tài
Sự phát triển của thị trường chứng khoán đã giúp các nhà đầu tư ngày càng hoàn thiện kỹ năng phân tích, tuy nhiên, giai đoạn đầu của sự bùng nổ thị trường chứng kiến nhiều quyết định dựa vào “tâm lý bầy đàn”, dẫn đến tổn thất lớn Sự biến động của thị trường cũng phản ánh hiện tượng làm giá trục lợi và sự nhạy cảm quá mức của nhà đầu tư với thông tin đồn thổi, như sự kiện bầu Kiên bị bắt đã khiến thị trường mất 4 tỷ USD trong thời gian ngắn Gần đây, vào ngày 8/5/2014, Vn-Index giảm 32,88 điểm (5,87%) và HNX-Index giảm hơn 4,9 điểm (6,4%), được coi là cú giảm điểm tệ nhất trong gần 14 năm qua, chủ yếu do căng thẳng chính trị biển đảo ảnh hưởng đến tâm lý nhà đầu tư.
Nhiều nhà đầu tư cá nhân đã rút ra bài học từ những sai lầm trước đó và bắt đầu áp dụng các chiến thuật đầu tư được nghiên cứu kỹ lưỡng tại các thị trường phát triển, như phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật, nhằm xác định giá trị nội tại và thời điểm giao dịch hợp lý Trong khi đó, các nhà đầu tư tổ chức với nguồn vốn lớn tìm cách đa dạng hóa danh mục đầu tư để giảm thiểu rủi ro theo lý thuyết Markowitz Việc lượng hóa mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi dựa trên đặc tính chứng khoán trở thành một nhu cầu thiết yếu, với dữ liệu đủ dài giúp các nhà nghiên cứu kiểm định thực nghiệm các lý thuyết học thuật tại các thị trường phát triển trong bối cảnh thị trường chứng khoán non trẻ của Việt Nam Một ví dụ điển hình là các nghiên cứu về ứng dụng mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố.
Các mô hình như Fama-French và 4 nhân tố của Carhart cung cấp những kết luận quan trọng, hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu, phù hợp với khẩu vị rủi ro của họ.
Mặc dù có nhiều nghiên cứu về đặc tính chứng khoán tại thị trường Việt Nam sử dụng các mô hình như Fama-French và CAPM, nhưng vẫn thiếu một nghiên cứu toàn diện về mối quan hệ giữa tăng trưởng Tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi chứng khoán Tăng trưởng Tổng tài sản là một biến dễ tính toán, chỉ cần sử dụng số liệu từ bảng cân đối kế toán trong hai năm liên tiếp Để đơn giản hóa quá trình phân tích, tác giả đã sử dụng phần mềm “Stockbiz Excel Platform”, cho phép lượng hóa đặc tính của các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian dài 7 năm.
Tác giả nhận thấy sự mới mẻ trong việc xây dựng mô hình dự đoán thị trường chứng khoán bằng cách sử dụng các yếu tố mới, vì vậy đã quyết định tiến hành nghiên cứu về chủ đề này.
Mối quan hệ giữa tăng trưởng tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi chứng khoán là một chủ đề quan trọng trong nghiên cứu tài chính Nghiên cứu này được thực hiện thông qua việc phân tích dữ liệu từ thị trường chứng khoán Việt Nam Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà sự gia tăng tổng tài sản ảnh hưởng đến lợi nhuận từ đầu tư chứng khoán, từ đó giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
M ục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu chỉ ra rằng mối quan hệ giữa tăng trưởng Tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi tương lai đã được xác nhận ở các thị trường phát triển như Mỹ và Úc Cụ thể, các công ty có mức tăng trưởng Tổng tài sản cao trong quá khứ thường có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp hơn trong tương lai, và ngược lại.
Đề tài nghiên cứu tập trung vào các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong khoảng thời gian từ tháng 12/2006 đến tháng 12/2013 tại thị trường Việt Nam.
Câu h ỏi nghiên cứu
Hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản, vốn được ghi nhận ở nhiều thị trường phát triển trên thế giới, liệu có xuất hiện tại Việt Nam hay không? Nếu có, cần tìm hiểu các cơ sở giải thích cho hiện tượng này.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả nghiên cứu các lý thuyết tài chính để làm rõ mối quan hệ định tính giữa tăng trưởng tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi tương lai Để thực hiện điều này, tác giả áp dụng phương pháp định lượng thông qua việc chạy ba mô hình hồi quy khác nhau, dựa trên các kết quả thực nghiệm từ các quốc gia phát triển như Mỹ.
K ết cấu luận văn
1.6 Kết cấu của luận văn
Ngoài các phần danh mục hình vẽ, bảng biểu, kết luận, tài liệu tham khảo… nội dung chính của luận văn được trình bày trong 5 phần:
T ỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÓ
Quá trình phát tri ển của các nghiên cứu về đặc tính chứng khoán ở trên thế giới và
thế giới và những nghiên cứu về hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản gần đây
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa đặc tính chứng khoán và tỷ suất sinh lợi đã phát triển lâu dài trên thế giới, bắt đầu từ mô hình định giá tài sản vốn của Sharpe, Lintner và Black Mô hình này nhấn mạnh mối liên hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi, cho rằng danh mục thị trường là danh mục hiệu quả trung bình-phương sai theo Markowitz Điều này chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi trung bình của các chứng khoán phụ thuộc vào beta thị trường, và các beta này đủ để giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán khác nhau.
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng mô hình của SLB không còn phù hợp Đặc biệt, hiệu ứng kích cỡ (size effect) được Banz (1981) phát hiện cho thấy giá trị vốn hóa thị trường (ME), tính bằng giá thị trường cổ phiếu nhân với số lượng cổ phiếu lưu hành, giải thích sự khác biệt trong chuỗi tỷ suất sinh lợi trung bình tốt hơn so với các hệ số β.
Một phản biện đối với mô hình SLB là mối quan hệ tích cực giữa mức độ sử dụng đòn bẩy và tỷ suất sinh lợi trung bình, như Bhandari (1988) đã chỉ ra Mặc dù đòn bẩy liên quan đến tỷ suất sinh lợi và rủi ro, trong mô hình SLB, rủi ro từ đòn bẩy lẽ ra cần được phản ánh qua các β thị trường Bhandari đã chứng minh rằng đòn bẩy có khả năng giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, ngay cả khi đã bổ sung biến β và ME vào mô hình.
Stattman (1980) and Rosenberg, Reid, and Lanstein (1985) observed a positive correlation between the average return on U.S securities and the book-to-market ratio.
Nghiên cứu của Chan, Hamao và Lakonishok (1991) chỉ ra rằng tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) có khả năng giải thích mạnh mẽ sự khác biệt trong chuỗi tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Nhật Bản.
Basu (1983) chỉ ra rằng tỷ số thu nhập trên giá (E/P) có vai trò quan trọng trong việc giải thích chuỗi tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường Mỹ, bao gồm cả yếu tố kích cỡ và β thị trường Trong khi đó, Ball (1978) nhận định rằng E/P thường cao hơn, tức là giá cổ phiếu thấp hơn so với thu nhập, đối với các cổ phiếu có mức độ rủi ro cao và tỷ suất sinh lợi lớn, bất kể loại rủi ro cụ thể nào.
Fama và French (1992) đã tổng hợp các yếu tố như β thị trường, kích cỡ, tỷ số giá trên thu nhập (E/P), đòn bẩy và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (book-to-market equity) để giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán Họ nhận thấy rằng β thị trường, khi sử dụng độc lập, có ít giá trị trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi trung bình, trong khi quy mô, E/P, đòn bẩy và BE/ME lại có khả năng giải thích tốt hơn Khi kết hợp các yếu tố này, kích cỡ và BE/ME dường như bao hàm khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi của đòn bẩy và E/P Năm 1993, Fama và French mở rộng nghiên cứu bằng cách bổ sung hai yếu tố SMB (Small Minus Big) và HML (High Minus Low) vào mô hình ba nhân tố, kết hợp với tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường (Rm-Rf) của CAPM Mô hình này đã được kiểm định hiệu quả tại cả thị trường chứng khoán phát triển và mới nổi, cho thấy các công ty nhỏ thường có khả năng quản lý kém hơn và các công ty với tỷ số BE/ME cao có nguy cơ kiệt quệ tài chính, do thị trường đánh giá thấp tiềm năng của họ Rủi ro ở các công ty nhỏ và BE/ME cao hơn, khiến cổ phiếu của họ chứa đựng một phần bù rủi ro.
Sau khi nghiên cứu của Fama-French, các nhà nghiên cứu đã chú ý đến những yếu tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán ngoài ba nhân tố chính Nhiều bằng chứng cho thấy rằng tỷ suất sinh lợi bất thường của các doanh nghiệp thường xảy ra sau các giai đoạn mở rộng hoặc thu hẹp đầu tư Cụ thể, các sự kiện liên quan đến tăng trưởng tài sản như thâu tóm, phát hành nợ-chứng khoán và vay thêm thường dẫn đến giai đoạn tỷ suất sinh lợi thấp bất thường.
Những sự kiện thu hẹp quy mô như chia tách, mua lại cổ phiếu quỹ, trả nợ và chi cổ tức thường dẫn đến một giai đoạn với tỷ suất sinh lợi cao bất thường.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược giữa các hình thức đầu tư của doanh nghiệp và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán.
Đầu tư vốn, tỷ lệ tăng trưởng doanh thu và gia tăng vốn thường có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với tỷ suất sinh lợi trong tương lai.
Michael J Cooper, Huseyin Gulen, và Michael J Schill (CGS) (2008) đã nghiên cứu biến tăng trưởng Tổng tài sản, bao gồm tất cả các thành phần như tài sản ngắn hạn, tài sản dài hạn, thu nhập giữ lại, phát hành cổ phiếu, và vay nợ Các tác giả đã chứng minh rằng hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản (assets growth effect) rất mạnh mẽ trên thị trường Mỹ thông qua việc phân chia các công ty trong danh mục thành thập phân vị dựa trên tỷ lệ tăng trưởng.
CGS (2008) đã tiến hành tính toán chênh lệch tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng giữa danh mục có tỷ lệ tăng trưởng Tổng tài sản cao nhất và thấp nhất trong vòng 5 năm kể từ ngày thành lập danh mục Kết quả cho thấy giá trị chênh lệch này là âm (-) và có ý nghĩa thống kê.
-0.0173 (t = -8.45), -0.0083 (t = -4.67), -0.0053 (t = -3.79), -0.0042 (t = -3.14), -0.0033 (t = -2.41) tương ứng 1-5 năm (tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục là như nhau)
Sau đó các tác giả này chạy mô hình 3 nhân tố Fama-French (*)
Theo phương pháp tỷ trọng đều, các công ty trong danh mục tăng trưởng tài sản thấp nhất có tỷ suất sinh lợi điều chỉnh rủi ro (alpha α) đạt 0.76%/tháng (9.1%/năm), trong khi nhóm tăng trưởng tài sản cao nhất lại ghi nhận -0.87%/tháng (-10.4%/năm), tạo ra mức chênh lệch lớn 19.5%/năm với ý nghĩa thống kê cao (t-statistic = 8.33) Tỷ suất sinh lợi tính toán dựa trên tỷ trọng vốn hóa thị trường của từng cổ phiếu vẫn cho thấy chênh lệch lớn và có ý nghĩa thống kê ở mức 8.4%/năm (t-statistic 3.84) Sử dụng hồi quy Fama-MacBeth (1973), nghiên cứu cho thấy tăng trưởng Tổng tài sản là yếu tố quan trọng hơn cả so với biến quy mô và giá trị sổ sách trên thị trường (BE/ME) trong việc dự đoán tỷ suất sinh lợi chứng khoán Fama và French (2008) nhấn mạnh rằng kết quả này chủ yếu do các cổ phiếu có vốn hóa nhỏ, và hiệu ứng này biến mất khi xem xét các cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn.
Nghiên cứu của Philip Gray và Jessica Johnson (2010) tại thị trường Úc chỉ ra rằng có mối quan hệ nghịch chiều giữa tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi tương lai ở các cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn nhất, chiếm 90% giá trị vốn hóa toàn danh mục, khi áp dụng phương pháp tỷ trọng đều.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đối tượng phạm vi nghiên cứu
Bài viết này đề cập đến toàn bộ các công ty niêm yết trên sàn HOSE, loại trừ các công ty tài chính và những công ty đã bị hủy niêm yết, trong khoảng thời gian từ cuối năm 2006 đến cuối năm hiện tại.
+ Total assets – Tổng tài sản + Stock price – Giá thị trường cổ phiếu + Shares outstanding – Số cổ phiếu lưu hành + Book value – Giá trị sổ sách
+ Earning – Thu nhập + Long-term debt, short-term debt – Giá trị dài hạn, ngắn hạn của nợ Các công ty thỏa mãn điều kiện trên được cho ở bảng 3.1
Bảng 3.1 trình bày số lượng công ty tham gia nghiên cứu và giá trị vốn hóa của chúng qua các năm, với đơn vị tính cho giá trị vốn hóa là tỷ đồng.
Năm Số lượng (công ty) Giá trị vốn hóa của danh mục
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục)
Cách tính, s ắp xếp dữ liệu
Dữ liệu của nghiên cứu được thu thập từ phần mềm “Stockbiz Excel Platform”, cho phép lọc các biến quan trọng như kích cỡ vốn hóa công ty, giá trị sổ sách, tăng trưởng tổng tài sản và đòn bẩy Công cụ này giúp tự động hóa quá trình xử lý số liệu, giảm thiểu sai sót nhập liệu thủ công Tác giả đã xây dựng bộ dữ liệu cho tất cả các công ty niêm yết, thay vì chỉ tập trung vào một nhóm cổ phiếu nhất định như các nghiên cứu trước đây về thị trường Việt Nam Sau khi đối chiếu dữ liệu với báo cáo thường niên, tác giả xác nhận độ chính xác cao Đối với tỷ suất sinh lợi chứng khoán, dữ liệu được lấy từ cophieu68.com, với giá cổ phiếu đã điều chỉnh theo các sự kiện như cổ tức, cổ phiếu thưởng, mua cổ phiếu quỹ và phát hành hiện hữu Tỷ suất sinh lợi được tính toán theo công thức phù hợp.
Phỏng theo Fama và French (1992, 2008), CGS (2008) và nhiều tác giả khác
Hàng năm, các công ty được phân loại thành ba nhóm dựa trên vốn hóa thị trường: Lớn, Trung Bình và Nhỏ (BIG, MEDIUM và SMALL) Các công ty Lớn chiếm 70% giá trị vốn hóa toàn thị trường, trong khi các công ty Trung bình chiếm 20% và các cổ phiếu Nhỏ chiếm 10% giá trị còn lại Tỷ lệ 70/20/10 này tương đồng với phương pháp phân loại của công ty nghiên cứu thị trường Morningstar.
Sau đó biến được quan tâm trong bài nghiên cứu là tăng trưởng Tổng tài sản sẽ được tính toán như sau:
ASSETG(t) (tăng trưởng tài sản tại năm t) = TotalAssets (t)−TotalAssets (t−1)
Dữ liệu Tổng tài sản được thu thập vào ngày cuối cùng của tháng 12 hàng năm, với năm đầu tiên được tính toán là 2006, khi các danh mục trong mẫu đã có số liệu đầy đủ.
Cuối năm 2005, tổng tài sản được phân loại theo tỷ lệ tăng trưởng tài sản, với các nghiên cứu trước đây sử dụng nhiều phương pháp khác nhau CGS (2008) chia nhỏ tỷ lệ tăng trưởng tài sản thành thập phân vị và phân loại các công ty vào 10 nhóm tăng trưởng khác nhau Trong khi đó, Fama và French (2008) xem xét cẩn thận từng nhóm tăng trưởng âm và dương, nhấn mạnh rằng việc kiểm định các nhân tố bất thường cần được thực hiện cẩn thận theo từng nhóm danh mục kích cỡ Nếu không phân loại, kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi các cổ phiếu vốn hóa nhỏ, mặc dù chúng chiếm số lượng lớn nhưng lại chỉ đóng góp một phần nhỏ vào tổng giá trị vốn hóa thị trường Hơn nữa, cổ phiếu nhỏ có tính thanh khoản kém, gây nghi ngờ về khả năng lợi nhuận thực tế từ giao dịch Philip Gray và Jessica Johnson (2010) đã phân chia tỷ lệ tăng trưởng tài sản thành 7 danh mục khác nhau, với 2 danh mục cho tỷ lệ tăng trưởng âm và 5 danh mục cho tỷ lệ tăng trưởng dương, dựa trên ngưỡng trung vị và ngũ phân vị Họ cũng xây dựng các ngưỡng dựa trên tỷ lệ tăng trưởng tài sản của cổ phiếu lớn và nhỏ, loại bỏ cổ phiếu siêu nhỏ, sử dụng ngưỡng 90/7/3 để phân loại thành 3 nhóm: Lớn, Nhỏ và Siêu nhỏ.
Thị trường chứng khoán Việt Nam còn nhỏ với số lượng công ty niêm yết ít và dữ liệu quan sát ngắn, khiến cho việc áp dụng phương pháp phân chia như ở các thị trường phát triển không hiệu quả Điều này dẫn đến việc mỗi nhóm danh mục chỉ có vài công ty, làm giảm tính thuyết phục của kết quả nghiên cứu Để phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam và đơn giản hóa tính toán, tác giả đã phân chia tỷ lệ tăng trưởng tài sản thành tam phân vị.
Tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản của các công ty được phân loại thành ba mức: Cao (HIGH) 33.3%, Vừa (MID) 33.3%, và Thấp (LOW) 33.3% Các ngưỡng này được xác định dựa trên tỷ lệ tăng trưởng của các công ty vốn hóa lớn và trung bình, trong đó loại bỏ tỷ lệ tăng trưởng của các công ty nhỏ.
Vào ngày cuối cùng của năm, các cổ phiếu trong danh mục được xác định ngưỡng tăng trưởng tổng tài sản và vốn hóa thị trường, sau đó được phân loại vào 9 danh mục khác nhau Việc phân loại này được thể hiện qua bảng 3.2 với các ký hiệu tương ứng.
BẢNG 3.2: Ký hiệu cách sắp xếp các cổ phiếu theo kích cỡ và tăng trưởng
Tổng tài sản, số luợng các cổ phiếu trong từng danh mục
Danh m ục Kích c ỡ công ty – Tăng trưởng Tổng tài sản S ố lượng các công ty trong danh muc
MEDIUM HIGH Trung Bình – Cao 6 9 10 13 25 23 19 18
MEDIUM MID Trung Bình – V ừa 6 9 11 15 21 20 18 17
MEDIUM LOW Trung Bình – Th ấp 7 11 13 21 29 27 19 19
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục)
Bảng 3.3 trình bày các đặc tính cổ phiếu theo từng danh mục, thường được sử dụng trong các nghiên cứu về tỷ suất sinh lợi bất thường Đơn vị tính cho Tổng tài sản và giá trị vốn hóa thị trường là tỷ đồng.
Danh mục tăng trưởng Tổng tài sản theo kích cỡ
Các đặc tính theo từng danh mục
ASSETG ASSETG(-1) ASSETG(+1) ASSETS MV BM EP LEVERA
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Bảng 3.3 tóm tắt các đặc tính của cổ phiếu trong từng nhóm danh mục tăng trưởng tài sản Đối với các cổ phiếu riêng lẻ, đặc tính được tính toán hàng năm, sau đó, đặc tính của danh mục hàng năm là trung vị của các giá trị đặc tính của từng chứng khoán trong danh mục Cuối cùng, giá trị đặc tính của từng nhóm danh mục là giá trị trung bình của các trung vị này qua các năm.
Các ký hiệu đặc tính được sử dụng trong bảng 3.3 được giải thích và tính toán như sau:
ASSETG là tỷ lệ phần trăm tăng trưởng tổng tài sản từ năm trước (t - 1) đến năm hiện tại (t), được xác định vào ngày cuối cùng của mỗi năm kể từ năm 2006 Tỷ lệ tăng trưởng này được phân loại thành ba mức: HIGH, MID và LOW dựa trên tam phân vị.
+ ASSETG(-1): là tỷ lệ % tăng trưởng Tổng tài sản trước đó 1 năm từ năm (t –
2) đến năm (t – 1) Do số lượng công ty có số liệu về Tổng tài sản năm 2004 rất ít nên ASSETG(-1) được thiết lập từ cuối năm 2007
+ ASSETG(+1): là tỷ lệ % tăng trưởng Tổng tài sản sau đó 1 năm từ năm (t +
1) đến năm (t + 2), được tính toán từ cuối năm 2006 đến hết năm 2012
+ MV: là giá trị vốn hóa thị trường tại cuối năm t bằng số lượng cổ phiếu lưu hành nhân với thị giá chứng khoán
+ ASSETS: giá trị Tổng tài sản tại năm t
+ BM: Giá trị sổ sách trên giá trị thị trường tại cuối năm t
+ EP: thu nhập EPS chia cho thị giá thị trường cổ phiếu chưa điều chỉnh lịch sử sự kiện tại thời điểm thành lập danh mục
+ LEVERAGE: Tỷ lệ đòn bẩy bằng tổng nợ ngắn hạn và dài hạn chia cho giá trị Tổng tài sản tại cuối năm t
+ Tỷ số ROA: được tính bằng cách lấy thu nhập ròng từ hoạt động kinh doanh
“Net profit from operating activities” chia cho giá trị của Tổng tài sản
BiếnBHRET6 là tỷ suất sinh lợi từ việc nắm giữ cổ phiếu theo phương pháp buy-and-hold trong vòng 6 tháng trước khi thành lập danh mục đầu tư Tỷ suất này được tính bằng cách so sánh tỷ lệ phần trăm giá cổ phiếu vào tháng 12 và tháng 6 của năm t.
Biến BHRET36 là tỷ suất sinh lợi từ việc nắm giữ cổ phiếu trong 36 tháng trước ngày thành lập danh mục Tỷ suất này được tính bằng cách so sánh tỷ lệ phần trăm giữa giá cổ phiếu vào tháng 12 của năm t và tháng 12 của năm (t – 3) Việc tính toán biến BHRET36 bắt đầu từ năm 2009 do dữ liệu của các công ty trước năm 2006 rất hạn chế.
Với nguyên tắc sắp xếp và tính toán như vậy, có thể quan sát ở bảng 3.3một số kết quả đáng chú ý như sau:
Tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản giảm dần theo kích cỡ danh mục, với sự chênh lệch rõ rệt giữa nhóm tăng trưởng cao và nhóm tăng trưởng thấp, lần lượt là 66.82%, 57.56% và 55.08% cho các danh mục BIG, MEDIUM và SMALL Kết quả này hợp lý khi xem xét ngưỡng phân chia tỷ lệ tăng trưởng tài sản giữa các danh mục BIG và MEDIUM, đồng thời loại bỏ tỷ lệ tăng trưởng của danh mục SMALL Sự chênh lệch lớn này cũng được xác nhận trong các nghiên cứu trước đây của Fama French (2008) và Philip Gray cùng Jessica Johnson (2010).
Khi xem xét biến ASSETG(-1), có sự nhất quán trong tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản giữa các nhóm cổ phiếu BIG và MEDIUM, với tỷ lệ tăng trưởng giảm dần từ trên xuống dưới Tuy nhiên, nhóm SMALL lại cho thấy tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản của danh mục MEDIUM cao nhất trong năm trước, trong khi thứ tự của nhóm HIGH và LOW bị đảo ngược Đối với biến ASSETG(+1), sự nhất quán giữa hai nhóm HIGH và LOW vẫn tồn tại, nhưng nhóm MEDIUM lại có tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản cao nhất sau một năm Sự nhất quán này cũng được CGS (2008) ghi nhận, cho thấy rằng tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản của nhóm HIGH và LOW vẫn duy trì trong một khung thời gian 10 năm xung quanh ngày thành lập danh mục trên thị trường chứng khoán Mỹ.
Bảng 3.3 sử dụng hai đại lượng đo lường quy mô là Tổng tài sản (ASSETS) và giá trị vốn hóa thị trường (MV), cho thấy rằng số lượng các công ty có kích cỡ SMALL mặc dù áp đảo hai kích cỡ còn lại, nhưng chỉ chiếm một phần nhỏ trong tổng quy mô giá trị vốn hóa toàn danh mục và Tổng tài sản của chúng rất khiêm tốn Nhóm danh mục lớn nhất trong nhóm SMALL chỉ bằng 0.07 và 0.03 lần nhóm danh mục nhỏ nhất trong nhóm BIG khi sử dụng biến ASSETS và MV Điều này chứng tỏ sự lo ngại về ảnh hưởng của số lượng lớn cổ phiếu SMALL là hợp lý, và việc phân chia danh mục thành các kích cỡ khác nhau là cần thiết để quan sát và kiểm định Đối với biến BM, cổ phiếu Lớn có chỉ số BM thấp hơn so với cổ phiếu Nhỏ và Trung Bình, với tỷ lệ này tăng dần từ trên xuống dưới qua các nhóm kích cỡ, cho thấy sự tăng trưởng Tổng tài sản từ Lớn đến Nhỏ.
K ẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
K ết quả ở góc độ so sánh tỷ suất sinh lợi danh mục
Hiệu ứng “tăng trưởng Tổng tài sản” trên thị trường chứng khoán Mỹ và Úc cho thấy rằng các danh mục cổ phiếu có tỷ lệ tăng trưởng Tổng tài sản cao thường có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp hơn so với các danh mục có tỷ lệ tăng trưởng Tổng tài sản thấp Điều này phản ánh mối quan hệ nghịch đảo giữa tăng trưởng tài sản và lợi nhuận trong các danh mục đầu tư.
Bảng 4.1 trình bày tỷ suất sinh lợi trung bình trong một năm của từng danh mục, được sắp xếp theo kích cỡ vốn hóa và mức tăng trưởng tổng tài sản Dữ liệu này được phân tích theo từng tháng, từ tháng 1 đến tháng 12, bắt đầu từ ngày thành lập danh mục.
TĂNG TRƯỞNG TỔNG TÀI SẢN HIGH MID LOW
M ục A: Tỷ trọng đều CHÊNH
M ục B: Tỷ trọng theo giá trị vốn hóa
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Sau khi thiết lập chuỗi 79 tỷ suất sinh lợi với thời gian nắm giữ 1 năm theo phương pháp đã trình bày ở phần 3.3.1, giá trị trong từng ô của bảng 4.1 thể hiện giá trị trung bình của các chuỗi tỷ suất sinh lợi tương ứng với từng danh mục.
Giá trị trong ô “CHÊNH LỆCH” dương chủ yếu xuất hiện ở các nhóm danh mục, ngoại trừ nhóm BIG STOCKS theo phương pháp tỷ trọng giá trị vốn hóa Đặc biệt, giá trị này chỉ có ý nghĩa thống kê trong nhóm MEDIUM STOCKS với các độ lớn lần lượt là 0.0604 và 0.072 theo cả hai phương pháp, đạt mức ý nghĩa 1%.
Trong thị trường chứng khoán Việt Nam, hiệu ứng này được xác nhận tồn tại chủ yếu ở nhóm danh mục MEDIUM, chiếm 20% tổng giá trị vốn hóa, thay vì ở nhóm BIG, SMALL hay MICRO như ở các thị trường Mỹ và Úc Phân tích cho thấy tỷ suất sinh lợi giảm dần từ nhóm có tổng tài sản cao đến nhóm có tổng tài sản thấp, với chênh lệch giữa nhóm tăng trưởng tổng tài sản cao nhất và thấp nhất là 0.0604 mỗi năm (p-value = 0.0039).
Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp tỷ trọng theo giá trị vốn hóa mang lại hiệu quả cao với chênh lệch lên đến 0.0727 (p-value < 0.001) Danh mục MEDIUM có số lượng công ty tương đối lớn, trong khi đó, số lượng công ty trong danh mục BIG ở Việt Nam vẫn còn khiêm tốn so với MEDIUM và SMALL, ngay cả khi áp dụng ngưỡng 70/20/10 Nghiên cứu của CGS (2008) và Philip Gray và Jessica Johnson (2010) cho thấy ngưỡng để phân loại BIG ở thị trường Mỹ là 40% giá trị vốn hóa lớn nhất, và tại Australia, hai danh mục BIG và MEDIUM chiếm 90% giá trị vốn hóa lớn nhất Mặc dù danh mục SMALL có số lượng công ty áp đảo, nhưng quy mô của chúng lại rất nhỏ khi so sánh với hai đại lượng ASSETS và MV Các cổ phiếu trong danh mục MEDIUM cũng cho thấy tính thanh khoản tương đối tốt, không gặp phải vấn đề như phát hiện của Philip Gray và Jessica Johnson (2010) ở nhóm MICRO.
Hình 4.1 và 4.2 cho thấy sự khác biệt rõ rệt về tỷ suất sinh lợi giữa nhóm danh mục có tăng trưởng Tổng tài sản thấp và nhóm có tăng trưởng Tổng tài sản cao Phân tích này dựa trên chuỗi 79 tỷ suất sinh lợi nắm giữ 1 năm theo từng tháng kể từ khi thành lập danh mục MEDIUM, được thực hiện bằng phương pháp tỷ trọng đều và vốn hóa thị trường.
Hình 4.1: Chuỗi 79 quan sát với phương pháp tỷ trọng đều*
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(*) Giá trị này mang dấu (+) 52 lần chiếm tỷ lệ 65.82%
Hình 4.2: Chuỗi 79 quan sát với phương pháp tỷ trọng theo giá trị vốn hóa **
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(**)Giá trị này mang dấu (+) 60 lần chiếm tỷ lệ 75.94%
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
Các kết quả thống kê khi nâng thời gian nắm giữ lên 2, 3 năm được cho tương ứng ở bảng 4.2 và bảng 4.3.
Tỷ suất sinh lợi trung bình nắm giữ trong 2 năm của từng danh mục được sắp xếp theo kích cỡ vốn hóa và mức tăng trưởng tổng tài sản trong năm tiếp theo, được tính toán theo từng tháng từ tháng 1 đến tháng 12.
TĂNG TRƯỞNG TỔNG TÀI SẢN
M ục A: Tỷ trọng đều CHÊNH
M ục B: Tỷ trọng theo giá trị vốn hóa
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Bảng 4.3 trình bày tỷ suất sinh lợi trung bình trong 3 năm của từng danh mục đầu tư, được sắp xếp theo kích cỡ vốn hóa và mức độ tăng trưởng tổng tài sản trong năm tiếp theo Dữ liệu được phân tích theo từng tháng từ tháng 1 đến tháng 12, giúp nhà đầu tư có cái nhìn rõ ràng về hiệu suất của các danh mục từ thời điểm thành lập.
TĂNG TRƯỞNG TỔNG TÀI SẢN
M ục A: Tỷ trọng đều CHÊNH
M ục B: Tỷ trọng theo giá trị vốn hóa
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Hình 4.3 và 4.4 cho thấy sự chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa nhóm danh mục có tăng trưởng tổng tài sản thấp và nhóm có tăng trưởng tổng tài sản cao trong chuỗi 67 tỷ suất sinh lợi nắm giữ 2 năm theo từng tháng kể từ ngày thành lập danh mục MEDIUM, sử dụng phương pháp tỷ trọng đều và vốn hóa thị trường.
Hình 4.3: Chuỗi 67 quan sát với phương pháp tỷ trọng đều ****
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(****)Giá trị này mang dấu (+) 56 lần chiếm tỷ lệ 83.58%
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
Hình 4.4: Chuỗi67 quan sát với phương pháp tỷ trọng theo giá trị vốn hóa *
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(*)Giá trị này mang dấu (+) 54 lần chiếm tỷ lệ 80.59%
Hình 4.5: Chuỗi 55 quan sát với phương pháp tỷ trọng đều **
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(**)Giá trị này mang dấu (+) 52 lần chiếm tỷ lệ 94.54%
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH MEDIUM 3 NĂM NẮM GIỮ
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
Hình 4.6: Chuỗi55 quan sát với phương pháp tỷ trọng theo giá trị vốn hóa *
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(*)Giá trị này mang dấu (+) 47 lần chiếm tỷ lệ 85.45%
Hình 4.5 và 4.6 thể hiện sự khác biệt về tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có tăng trưởng Tổng tài sản thấp và danh mục có tăng trưởng Tổng tài sản cao, dựa trên chuỗi 55 tỷ suất sinh lợi trong vòng 3 năm theo từng tháng kể từ khi thành lập danh mục MEDIUM, sử dụng phương pháp tỷ trọng đều và vốn hóa thị trường.
Hiệu ứng “tăng trưởng Tổng tài sản” vẫn duy trì mạnh mẽ sau 2 đến 3 năm kể từ khi thành lập danh mục MEDIUM, với chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa các danh mục có tăng trưởng Tổng tài sản thấp và cao đều dương và p-value nhỏ hơn 0.001 Ngược lại, nhóm danh mục BIG stock cho thấy cổ phiếu có tăng trưởng Tổng tài sản cao mang lại kết quả tốt hơn, nhưng mức chênh lệch này lại nhỏ cả về giá trị lẫn độ tin cậy Danh mục SMALL cũng thể hiện hiệu ứng “tăng trưởng Tổng tài sản”, tương tự như các nghiên cứu ở thị trường phát triển với khung thời gian nắm giữ 2, 3 năm.
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
Chênh lệch tỷ suất sinh lợi năm 2023 cho thấy sự dương trong cả bốn quan sát, với ý nghĩa thống kê rõ ràng ở các mức 1%, 5% và 10%.
Trong nghiên cứu của Fama và French (1993), các tác giả đã phát triển hai yếu tố SMB (Small Minus Big) và HML (High Minus Low) để giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Họ cho rằng các công ty có kích cỡ nhỏ và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM) cao thường có tỷ suất sinh lợi tốt hơn so với các công ty lớn và có tỷ số BM thấp Tuy nhiên, các công ty nhỏ thường gặp khó khăn trong quản lý và có nguy cơ cao về tình trạng kiệt quệ tài chính, do đó rủi ro ở các công ty này cũng lớn hơn.
BM cao lớn hơn nên các nhà đầu tư yêu cầu một tỷ suất sinh lợi cao hơn
Sau khi thu thập chuỗi phần bù rủi ro thị trường (Rm – Rf), SMB và HML, tác giả tiến hành hồi quy theo mô hình (2) với các tỷ suất sinh lợi trong bảng 4.1 để kiểm tra dấu và mức ý nghĩa của từng hệ số Độ lớn và mức ý nghĩa của hệ số góc α sau hồi quy danh mục “CHÊNH LỆCH” sẽ cho biết liệu các nhân tố do Fama-French đề xuất có giải thích được sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi giữa nhóm danh mục có tăng trưởng tổng tài sản thấp và nhóm có tăng trưởng tổng tài sản cao Nếu mô hình Fama-French (1993) giải thích tốt, hệ số góc α sẽ rất nhỏ và không có ý nghĩa thống kê.
Kết quả thu được như sau:
K ết quả ở góc độ chứng khoán riêng lẻ: Mô hình hối quy bội
R p = α + β1*ASSETG + β2*MV + β3*BM + β4*BHRET6 + β5*BHRET36 + ε
Hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản (ASSETG) được nghiên cứu qua sự chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa các danh mục cùng kích cỡ nhưng khác nhau về tỷ lệ tăng trưởng Tác giả sẽ kiểm tra mối quan hệ giữa ASSETG và tỷ suất sinh lợi tương lai qua phân tích từng chứng khoán riêng lẻ Bảng 3.3 phân chia các công ty thành 9 danh mục, cho thấy sự khác biệt rõ rệt về tăng trưởng Tổng tài sản, đặc biệt là tỷ lệ BM tăng dần từ trên xuống dưới Tỷ số BE/ME, theo nghiên cứu của Fama và French (1993), cho thấy các công ty có tỷ số cao thường có nguy cơ tài chính cao hơn, dẫn đến yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn từ cổ đông Tác giả sẽ nghiên cứu xem ASSETG có ảnh hưởng nghịch chiều đến tỷ suất sinh lợi khi đã điều chỉnh cho các biến như BM và MV hay không.
Kết quả thu được như sau:
BẢNG 4.5: Hồi quy tỷ suất sinh lợi theo quý với các nhân tố đặc trưng cho từng danh mục được tính theo năm *
Chuỗi quan sát đã được xử lý bằng cách lấy phân sai bậc 1 để khắc phục hiện tượng tự tương quan Tác giả đã tiến hành vẽ ma trận hệ số tương quan giữa các chuỗi quan sát và không phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến Các biến số bao gồm α, β 1 (ASSETG), β 2 (MV), β 3 (BM), β 4 (BHRET6), β 5 (BHRET36) với giá trị Adj R 2 cho thấy mối quan hệ giữa các yếu tố này trong nhóm cổ phiếu lớn.
***, **, *: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Bảng 4.5 cho ta kết quả hệ số hồi quy theo mô hình (1), p-value của từng hệ số nằm trong dấu ngoặc kép ( )
Biến mà chúng ta quan tâm là sự tăng trưởng Tổng tài sản ASSETG, với hệ số có giá trị âm (-) và có ý nghĩa thống kê ở ba nhóm kích cỡ: BIG-LOW, MEDIUM-LOW và SMALL-MID.
Trong nghiên cứu về các biến MV và BM, kết quả cho thấy biến MV không có ý nghĩa thống kê trong tất cả 9 danh mục, cho thấy rằng quy mô công ty không ảnh hưởng đến quyết định của nhà đầu tư Biến BM chỉ có ý nghĩa thống kê trong danh mục SMALL-LOW, nhưng giá trị tuyệt đối và mức ý nghĩa của nó vẫn thấp hơn nhiều so với biến ASSETG.
Khi kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi danh mục, mô hình (1) cho thấy rằng sự tăng trưởng Tổng tài sản có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi Mối quan hệ này càng trở nên mạnh mẽ hơn khi xem xét các biến như MV và BM, được nhấn mạnh trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm Kết quả chi tiết được tóm tắt trong Bảng 4.6.
BẢNG 4.6: Kỳ vọng và kết quả dấu của các biến
BIẾN KỲ VỌNG BAN ĐẦU KẾT QUẢ
MV - KHÔNG TÌM ĐƯỢC BẰNG CHỨNG
(Nguồn: Tác giả tổng hợp lại)
Cơ sở giải thích cho hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản, kết quả mô hình 3 nhân
3 nhân tố Fama-French, Fama-French mở rộng
4.3.1 Cơ sở giải thích hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản
Hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản xuất hiện rộng rãi trên thế giới, với các công ty tăng trưởng cao thường có hiệu suất kém hơn so với các công ty tăng trưởng thấp trong giai đoạn đầu Tranh luận về hiệu ứng này chia thành hai hướng: hướng thứ nhất cho rằng các công ty tăng trưởng thấp tiềm ẩn một phần bù rủi ro, vì chúng duy trì quyền chọn tăng trưởng tài sản song song với các tài sản hiện hữu Khi các công ty thực hiện quyền chọn này, rủi ro sẽ giảm xuống do tài sản thực ít rủi ro hơn thay thế cho các quyền chọn rủi ro Do đó, các công ty tăng trưởng thấp, với nhiều quyền chọn hơn, sẽ mang theo rủi ro cao hơn, dẫn đến yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn từ nhà đầu tư Một lý giải khác liên quan đến mối quan hệ giữa tăng trưởng và rủi ro là lý thuyết Tobin-q.
So với giá trị của một khoản đầu tư mới, nếu hiện giá chiết khấu dòng tiền trong tương lai tương đương, các công ty sẽ tiếp tục đầu tư miễn là dòng tiền tương lai được dự đoán cao hơn hoặc tỷ suất chiết khấu tương lai thấp hơn.
Hay nói cách khác, các mức đầu tư (investment levels) được dựa trên tỷ suất chiết khấu
(rủi ro) tương lai, rủi ro và đầu tư có mối quan hệ với nhau
Theo hướng giải thích thứ hai về "tài chính hành vi", các công ty có mức tăng trưởng cao thường có tỷ suất sinh lợi thấp hơn do sự định giá sai trên thị trường Nghiên cứu của Lakonishok, Schleifer và Vishny (1994) cùng với CGS (2008) đã chỉ ra rằng những sai lầm trong định giá này ảnh hưởng đến hiệu suất tài chính của các công ty.
Philip Gray và Jessica Johnson (2010) chỉ ra rằng tâm lý của các nhà đầu tư thường ưu tiên các công ty có mức tăng trưởng cao hơn, dẫn đến việc họ sẵn sàng trả giá cao hơn giá trị thực của các công ty này Hành động này có thể gây ra tỷ suất sinh lợi thấp trong tương lai.
Hướng giải thích đúng có ý nghĩa quan trọng trong việc lựa chọn chiến thuật đầu tư Nếu hiệu ứng "assets growth effect" xuất phát từ rủi ro, nhà đầu tư ngại rủi ro sẽ tránh cổ phiếu tăng trưởng thấp, mặc dù đầu tư vào những cổ phiếu này có thể mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn trong tương lai Ngược lại, nếu các nhà tài chính hành vi đúng, việc lựa chọn cổ phiếu nên dựa vào các tiêu chí khác, chẳng hạn như ba nhân tố của Fama-French (thị trường, kích thước, và premium BE/ME).
Trong phần này tác giả sẽ cố gắng tìm hiểu hiệu ứngtìm thấy ở thị trường Việt
Nam liệu có nguồn gốc từ rủi ro hay không được xác định bằng cách phân tích các yếu tố rủi ro liên quan đến đặc tính của chứng khoán, nhằm giải thích sự khác biệt trong chuỗi tỷ suất sinh lợi.
4.3.2 Mô hình 3 nhân tố Fama-French Đầu tiên, các nhân tố rủi ro liên quan đến kích cỡ quy mô, tỷ số BE/ME, tăng trưởng Tổng tài sản lần lượt là SMB, HML, AGfactor sẽ được ước tính Giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và ma trận tương quan giữa các nhân tố được cho ở bảng 4.7.
BẢNG4.7: Giá trị trung bình các nhân tố giải thích và ma trận tương quan giữa chúng
Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của từng nhân tố
Tỷ suất sinh lợi trung bình nhân tố -0.1205 0.0468 -0.0152 0.0294 Độ lệch chuẩn 0.3429 0.1367 0.1446 0.1327
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Bảng 4.7 cho thấy mối tương quan giữa các nhân tố (Rm-Rf), SMB, HML là khá thấp, điều này cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến ít xảy ra Tuy nhiên, nhân tố HML và AG có độ tương quan cao lên tới 0.6551, nhưng vẫn dưới ngưỡng 0.7, cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến chưa nghiêm trọng Mối quan hệ này hỗ trợ nhận định ban đầu của tác giả rằng sự tăng trưởng Tổng tài sản có liên quan đến tỷ số BE/ME, như được thể hiện trong bảng 3.3.
BẢNG4.8: Giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi của 4 danh mục và độ lệch chuẩn của chúng
Giá trị trung bình 0.0791 0.0902 0.0586 0.0170 Độ lệch chuẩn 0.5416 0.4707 0.4014 0.5464
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Tác giả thực hiện hồi quy mô hình (2) với ba nhân tố Fama-French nhằm đánh giá khả năng giải thích của mô hình đối với chuỗi tỷ suất sinh lợi đã được xây dựng.
BẢNG4.9: Hồi quy tỷ suất sinh lợi của bốn danh mục theo quy mô-tỷ lệ BE/ME với 3 nhân tố R m -R f , SMB, HML ****
L-BM H-BM L-BM H-BM Α p-value (α)
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Để khắc phục hiện tượng tự tương quan, chuỗi quan sát đã được lấy phân sai bậc 1 Đồng thời, độ lệch chuẩn của các hệ số đã được điều chỉnh bằng phương pháp White Heteroskedasticity Consistent Coefficient Covariance nhằm giải quyết vấn đề phương sai thay đổi.
Tác giả đã vẽ ma trận hệ số tương quan giữa các chuỗi quan sát và không phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố Fama-French có khả năng giải thích cao về biến động tỷ suất sinh lợi của các danh mục đầu tư, với R² điều chỉnh dao động từ 0.8876 đến 0.9580 Tuy nhiên, các hệ số góc α đều rất nhỏ và không có ý nghĩa thống kê.
Mô hình (3) Fama-French mở rộng đưa thêm nhân tố AG để đánh giá khả năng giải thích kết hợp của cả bốn nhân tố
BẢNG4.10: Hồi quy tỷ suất sinh lợi của bốn danh mục theo quy mô-tỷ lệ BE/ME với 3 nhân tố R m -R f , SMB, HML cộng 1 nhân tố AG ****
L-BM H-BM L-BM H-BM α p-value (α)
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Để khắc phục hiện tượng tự tương quan, chuỗi quan sát đã được lấy phân sai bậc 1 Đồng thời, độ lệch chuẩn của các hệ số cũng đã được điều chỉnh bằng phương pháp White Heteroskedasticity Consistent Coefficient Covariance nhằm giải quyết vấn đề phương sai thay đổi.
Tác gi ả đã vẽ ma trận hệ số tương quan giữa các chuỗi quan sát và không phát hiện hiện tượng đa c ộng tuyến
Kết hợp bảng 4.8 và bảng 4.10 cho thấy rằng hai danh mục của nhóm công ty quy mô Nhỏ có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn so với hai danh mục của nhóm công ty quy mô Lớn Cụ thể, giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi dao động từ 0.0791 đến 0.0902 cho nhóm có tỷ lệ BE/ME thấp, trong khi nhóm có tỷ lệ BE/ME cao có giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi từ 0.0586 đến 0.0170.
Giá trị trung bình của SMB cho thấy hệ số nhân tố dương ở danh mục S/L, S/H và âm ở danh mục B/L, cho thấy phần bù rủi ro quy mô trên thị trường chứng khoán VN là phần bù rủi ro cho quy mô nhỏ Điều này chỉ ra mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, tương đồng với các nghiên cứu tại thị trường phát triển như Fama-French (1992) cho NYSE, AMEX, NASDAQ, CGS (2008) cho thị trường Mỹ, và Philip Gray cùng Jessica Johnson (2010) cho thị trường Úc, cũng như các nghiên cứu ở thị trường mới nổi như Connor và Sehgal (2001) và Bhavna Bahi (2006) cho thị trường Ấn Độ.
(2004) cho thị trường chứng khoán Nam Phi và Drew và Veeraraghavan (2003) cho thị trường các nước Hong Kong, Hàn Quốc, Malaysia và Philippines
Khi xét đến yếu tố HML,ta thấynhân tốmang giá trị trung bình âm Ở mô hình
Hệ số trên nhân tố BE/ME cho thấy mối quan hệ khác nhau với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, mang giá trị (+) và có ý nghĩa thống kê ở các danh mục S/H, B/H, trong khi ở danh mục B/L có giá trị (-) nhưng thấp hơn Điều này đặt ra nghi ngờ về mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa tỷ số BE/ME và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, trái với kết luận của Fama-French (1992) nhưng lại phù hợp với nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân - Hồ Thị Huệ (2008) tại thị trường Việt Nam Nhân tố AGfactor, dù có giá trị tuyệt đối nhỏ, vẫn thể hiện ý nghĩa thống kê trong bốn mô hình Tỷ suất sinh lợi thị trường ghi nhận -0.12052 do thời điểm tính toán vào cuối năm 2006 khi Vnindex đạt đỉnh 1170,67 điểm, nhưng sau đó giảm mạnh đến 505 điểm vào tháng 12/2013 Khủng hoảng kinh tế toàn cầu đã khiến lãi suất trong nước biến động cao, với lãi suất phi rủi ro trung bình trên 10%/năm, dẫn đến giá trị âm cho lãi suất vượt trội thị trường Rm-Rf Tác giả không xem xét phần bù rủi ro cho tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường, trong khi phần bù rủi ro cho các nhân tố khác được trình bày trong bảng 4.11.
K ẾT LUẬN
Nhiều nghiên cứu đã xác định mối quan hệ giữa các đặc tính chứng khoán và tỷ suất sinh lợi trong cả thị trường phát triển và đang phát triển Một số đặc tính quan trọng như kích cỡ công ty, giá trị sổ sách trên thị trường và các yếu tố quán tính giá đã được công nhận là có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi Gần đây, Cooper et al (2008) đã phát hiện mối liên hệ nghịch chiều giữa tăng trưởng tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại thị trường Mỹ.
Nghiên cứu của Fama-French (2008) chỉ ra rằng các phát hiện chủ yếu liên quan đến các công ty có vốn hóa nhỏ, trong khi đó, những phát hiện này không còn hiệu lực khi áp dụng cho các công ty có vốn hóa lớn.
Nghiên cứu của Philip Gray và Jessica Johnson (2010) cho thấy hiệu ứng này cũng xuất hiện ở các công ty trên thị trường Úc, với điểm khác biệt quan trọng là mối quan hệ nghịch chiều giữa tăng trưởng Tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi ở các công ty vốn hóa Lớn Những công ty này chỉ chiếm 14% tổng số công ty niêm yết nhưng lại chiếm đến 90% giá trị vốn hóa thị trường Họ không gặp phải trở ngại về thanh khoản trong giao dịch và bán khống, điều này làm cho tỷ suất sinh lợi của danh mục giữa tăng trưởng thấp và cao trở nên đáng tin cậy hơn.
Tăng trưởng tổng tài sản, theo tác giả luận văn, là một biến dễ dàng tính toán nhờ vào sự hỗ trợ của cơ sở dữ liệu stockbiz và phần mềm "stockbiz excel platform", giúp đơn giản hóa việc lượng hóa các biến theo mô hình Fama-French cho tất cả các công ty Tác giả đã xây dựng các danh mục với số lượng mẫu công ty gia tăng hàng năm để nghiên cứu các đặc tính ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, không chỉ giới hạn trong một danh mục có sẵn như của Vương Đức Hoàng Quân - Hồ Thị Huệ (2008) Nghiên cứu cũng phát hiện hiệu ứng tăng trưởng tổng tài sản trên thị trường Việt Nam qua nhóm danh mục.
Danh mục MEDIUM chiếm 20% giá trị vốn hóa thị trường, sau danh mục BIG với 70% Các công ty trong danh mục MEDIUM không gặp khó khăn về tính thanh khoản Đặc biệt, hiệu ứng này không chỉ không bị mất đi mà còn mạnh mẽ hơn khi áp dụng phương pháp tỷ trọng theo vốn hóa thị trường.
Tóm l ại các kết quả và phát hiện chính bài nghiên cứu này:
Tác giả phân loại các công ty trong danh mục dựa trên kích cỡ và biến quan tâm là tăng trưởng tổng tài sản Sau đó, tác giả so sánh giá trị trung bình chênh lệch giữa nhóm công ty có mức tăng trưởng thấp nhất và cao nhất Kết quả cho thấy các hiệu ứng này tồn tại rõ ràng trong danh mục MEDIUM.
Tác giả đã sử dụng hình vẽ minh họa để thể hiện giá trị chênh lệch giữa hai nhóm trong khoảng thời gian nắm giữ 1, 2 và 3 năm, cho thấy tỷ lệ giá trị dương (+) đạt mức rất cao, dao động từ 65% đến 94%.
Vào thứ ba, tác giả đã thực hiện mô hình hồi quy bội để phân tích tác động của các biến quan tâm Kết quả cho thấy biến ASSETG có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê, trong khi biến MV không có ý nghĩa trong cả 9 danh mục được xem xét.
Biến BE/ME chỉ có ý nghĩa duy nhất trong danh mục SMALL-LOW, phù hợp với nghiên cứu CGS (2008) khi cho rằng biến ASSETG chiếm ưu thế hơn hai biến MV và BM Điều này được giải thích qua tiêu chí t-satistics, cho thấy sự ảnh hưởng của các biến này đến tỷ suất sinh lợi khi áp dụng mô hình hồi quy bội.
Vào thứ tư, tác giả đã áp dụng mô hình Fama-French với các yếu tố thị trường, quy mô và giá trị, cho thấy mô hình này hoạt động hiệu quả trong điều kiện thị trường Việt Nam, với tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, hệ số góc lại rất nhỏ và không mang ý nghĩa đáng kể.
Vào thứ năm, tác giả đã áp dụng mô hình Fama-French mở rộng với yếu tố thứ tư AGfactor và kết luận rằng hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản trước đó tồn tại trong nhóm danh mục MEDIUM, xuất phát từ rủi ro Hệ số trên yếu tố này khác 0 và có ý nghĩa thống kê.
Vào thứ Sáu, tác giả chỉ ra rằng các công ty trên thị trường Việt Nam có chứa một phần bù rủi ro quy mô dương, nghĩa là tỷ suất sinh lợi tăng khi giá trị vốn hóa giảm, đồng thời cũng có một phần bù rủi ro giá trị âm, trong đó tỷ suất sinh lợi của các công ty có tỷ lệ BE/ME cao thường thấp hơn và ngược lại.
TÀI LI ỆU THAM KHẢO
Mô hình 3 nhân tố của Fama và French đã được nghiên cứu để xem xét cách thức hoạt động của nó trên thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu của Trần Thị Hải Lý (2010) đăng trên Tạp chí Phát triển Kinh tế chỉ ra rằng mô hình này có thể giải thích sự biến động của lợi suất cổ phiếu trong bối cảnh thị trường Việt Nam Kết quả cho thấy các yếu tố thị trường, kích thước và giá trị có vai trò quan trọng trong việc định hình hiệu suất đầu tư.
Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008) đã nghiên cứu một mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi cổ phiếu phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu này được công bố trên Tạp chí Ngân hàng Nhà nước số ra ngày 04/09/2008, nhằm cung cấp những kiến thức và công cụ hữu ích cho các nhà đầu tư trong việc ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn.
Ball Ray., (1978) Anomalies in relationships between securities' yields and yield-surrogates Journal of Financial Economics, 1978, vol 6, issue 2-3, pages 103-
Banz, R.W., (1981) The relationship between return and market value of common stocks Journal of Financial Economics 9, 3–24
Basu., (1983) The relationship between earnings' yield, market value and return for NYSE common stocks : Further evidence Journal of Financial Economics, volume 12, issue 1, pages: 129-156
Berk, Green, and Naik.,(1999) Optimal Investment, Growth Options, and Security Returns Journal Of Finance, Vol 54, No 5, October 1999
Bhandari., (1988) Debt/Equity Ratio and Expected Common Stock Returns:
Empirical Evidence.Journal of Finance, 1988, vol 43, issue 2, pages 507-28
Bhavna Bahi., (2006) Testing the Fama and French Three-Factor Model and Its Variants for the Indian Stock Returns (August 28, 2006)
Bundoo., (2004) An Augmented Fama and French Three-Factor Model:
New Evidence From An Emerging Stock Market Applied Economics Letters, 2008, vol 15, issue 15, pages 1213-1218
Black, F., (1972) The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests
Michael C Jensen, Studies in the theory of Capital Markets, Praeger Publishers Inc.,
Carhart, M.M., (1997) On persistence in mutual fund performance Journal of Finance52, 57–71
Cochrane, J., (1991) Production-Based Asset Pricing and the Link Between
Stock Returns and Economic.The Journal of Finance, Vol 46, No 1, (Mar., 1991), pp
Cochrane, J., (1996) A Cross-Sectional Test of an Investment-Based Asset Pricing Model Journal of Political Economy, Vol 104 no 3, June 1996
Connor and Sehgal., (2001) Tests of the Fama and French model in India
Cooper, M.J., Gulen, H., Schill, M.J., (2008) Asset growth and the cross- section of stock returns Journal of Finance 63, 1609–1651
Chan, Hamao, và Lakonishok., (1991) Fundamentals and Stock Returns in
Japan The Journal of FinanceVolume 46, Issue 5, pages 1739–1764, December 1991
Drew, M.E and M Veeraraghan Beta, Firm Size, Book-to-Market Equity and Stock Returns Journal of the Asia Pacific Economy 8(3), 354-379, (2003)
Fama, Eugene F., and Kenneth R French, (1992).The Cross-Section of
Expected Stock Returns, Journal of Finance 47 (1992): 427- 465
Fama, Eugene F., and Kenneth R French, (1993).Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds, Journal of Financial Economics 33 (1993): 3-56
Fama, E.F., French, K.R., (2008) Dissecting anomalies Journal of Finance
Fama, E.F., MacBeth, J.D., (1973) Risk, return and equilibrium: Empirical tests Journalof Political Economy 81, 607–642
Gomes, Kogan, and Zhang., (2003) Equilibrium Cross-Section of Returns
Journal of Political Economy, Vol 111, No 4, 2003
Lakonishok, Schleifer, and Vishny., (1994) Contrarian Investment,
Extrapolation, and Risk The Journal of FinanceVolume 49, Issue 5, pages 1541–1578,
Li, Livdan, and Zhang., (2008) Anomalies Review of Financial Studies, Forthcoming
Lintner., (1965) The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets Review of Economics and
Markowitz, H.M., (1959) Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments New York: John Wiley & Sons
Philip Gray and Jessica Johnson (2010) The relationship between asset growth and the cross-section of stock returns Journal of banking & finance.- Amsterdam [u.a.] : Elsevier, ISSN 0378-4266, ZDB-ID 7529053 - Vol 35.2011, 3, p
Rosenberge, Reid, và Lanstein., (1985) Persuasive evidence of market inefficiency The Journal of Portfolio Management Spring 1985, Vol 11, No 3: pp 9-
Stattman, dennis., (1980) Book values and Stock returns The Chicago MBA: A journal of Selected papers, 4, pp 25-45
Sharpe., (1964) Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk The Journal of Finance, Vol 19, No 3 (Sep., 1964), pp 425-
Tobin, J., (1969) A General Equilibrium Approach To Monetary Theory
Journal of Money, Credit and Banking, Vol 1, No 1 (Feb., 1969), pp 15-29
Yoshikawa., (1980) On the "q" Theory of Investment American Economic Review, 1980, vol 70, issue 4, pages 739-43
Kết quả hồi quy mô hình:
R p = α + β1*ASSETG + β2*MV + β3*BM + β4*BHRET6 + β5*BHRET36 + ε
Các tỷ suất sinh lợi đã được tính sai phân bậc nhất để khắc phục tình trạng tự tương quan
K ết quả hồi quy mô hình:
R p,t – R f,t = αp+ β1,p*(R m,t – R f,t ) + β2,p*SMB t + β3,p*HML t + εp,t(2) cho 4 danh mục
Tác giả lấy sai phân bậc 1 (first difference) để khắc phục hiện tượng tự tương quan đồng thời điều chỉnh độ lệch chuẩn (standard error) theo phương pháp
White Heteroskedasticity-Consistent Standard errors & Covariance để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi
K ết quả hồi quy mô hình :
The author employs first differences to address the issue of autocorrelation while adjusting the standard errors using the White Heteroskedasticity-Consistent Standard errors and Covariance method to correct for heteroscedasticity.
