GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Sự cần thiết của đề tài
Thị trường chứng khoán Việt Nam, ra đời từ tháng 07 năm 1998 và chính thức hoạt động từ năm 2000, đã trải qua hơn 13 năm phát triển với nhiều thăng trầm Mặc dù có những kết quả đáng kể, thị trường vẫn bộc lộ nhiều hạn chế và rủi ro cho nhà đầu tư, cả tổ chức lẫn cá nhân Hiện nay, nhiều nhà đầu tư thường dựa vào khuyến nghị từ các công ty chứng khoán, chủ yếu dựa trên hai phương pháp định giá: chiết khấu dòng tiền và phương pháp tương đối Tuy nhiên, với sự biến động khó lường của thị trường, các phương pháp này không mang lại hiệu quả như mong đợi và không thể dự đoán xu hướng chứng khoán trong tương lai.
Các nhà đầu tư thường gặp khó khăn trong việc đánh giá chính xác rủi ro và lợi nhuận, cũng như xu hướng biến động của thị trường và giá trị thực của tài sản, điều này ảnh hưởng đến khả năng ra quyết định đúng đắn.
Hiện nay, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về việc áp dụng các mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi trong thị trường chứng khoán, đặc biệt là ở các thị trường kinh tế mới nổi Những nghiên cứu này đã cung cấp kết quả có ý nghĩa và thực tiễn, nâng cao độ chính xác và tính thực nghiệm của các mô hình Hai mô hình phổ biến nhất trong việc dự báo tỷ suất sinh lợi là Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và Mô hình 3 nhân tố Fama – French Trong đó, Mô hình 3 nhân tố Fama - French là một trong những kỹ thuật được áp dụng rộng rãi trong cộng đồng nhà đầu tư toàn cầu để dự báo thu nhập kỳ vọng của tài sản rủi ro.
Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã mở rộng Mô hình Fama - French 3 nhân tố bằng cách thêm một hoặc hai yếu tố giá trị để cải thiện việc đánh giá và dự báo xu hướng thị trường Các nghiên cứu này cũng xem xét tác động của nhân tố Tháng Giêng, Tháng Tư và đặc biệt là Mô hình Carhart 4 nhân tố, trong đó có yếu tố xu hướng lợi nhuận quá khứ.
Mô hình hiệu ứng quy mô, giá trị và quán tính giá vẫn còn mới mẻ tại Việt Nam, điều này đã thúc đẩy tác giả nghiên cứu đề tài “Hiệu ứng quy mô, giá trị và quán tính giá ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này khẳng định sự tồn tại của hiệu ứng quy mô và tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) tại thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời xem xét tác động của hiệu ứng quán tính giá Bài nghiên cứu cũng so sánh hiệu quả của các mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), mô hình Fama-French (FF) và mô hình Carhart trong việc giải thích sự biến động của lợi nhuận cổ phiếu trên thị trường này.
Nghiên cứu này cung cấp những lời khuyên hữu ích cho nhà đầu tư, giúp họ hiểu rõ hơn về tính ứng dụng của các mô hình tài chính Đồng thời, nghiên cứu giới thiệu một công cụ hiệu quả để dự đoán rủi ro và lợi tức, hỗ trợ nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư thông minh vào cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) Thời gian nghiên cứu kéo dài từ ngày 01/01/2008 đến 30/06/2013, bao gồm 166 công ty, tương ứng với 166 TSSL trong giai đoạn này.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bình phương bé nhất OLS để kiểm tra và đánh giá khả năng giải thích của các mô hình trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tương tự như một số nghiên cứu thực nghiệm ở các thị trường quốc tế.
Tác giả đã sử dụng phần mềm Excel để thực hiện các phép tính cần thiết cho dữ liệu, sau đó áp dụng phần mềm STATA 11 để phân tích dữ liệu và tiến hành chạy mô hình hồi quy.
Công ty cổ phần Tài Việt cung cấp dữ liệu về giá cổ phiếu, khối lượng cổ phần đang lưu hành, giá trị sổ sách của vốn cổ phần và lãi suất trái phiếu chính phủ.
Trong đó, lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm điều chỉnh theo tháng được tác giả sử dụng làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro.
Ý nghĩa của đề tài
Phân tích mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu giúp nhà đầu tư xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với khả năng chịu rủi ro của họ Nghiên cứu này chỉ ra phương pháp đo lường cần thiết để đánh giá rủi ro và lợi nhuận của danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam Tác giả sẽ đưa ra các kiến nghị giúp nhà đầu tư nhận diện rủi ro, lợi nhuận, xu hướng biến động thị trường, hiểu rõ bản chất của tỷ suất sinh lợi, giá trị thực của tài sản và hỗ trợ quyết định đầu tư hiệu quả.
Kết cấu của đề tài
Chương 1: Giới thiệu đề tài Chương 2: Mô hình lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam Chương 5: Kết luận
MÔ HÌNH LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Mô hình lý thuyết
Vào năm 1952, Harry Markowitz đã khởi xướng mô hình quản lý danh mục đầu tư, mở ra nền tảng cho lĩnh vực này Sau 12 năm, mô hình CAPM được phát triển bởi William Sharpe, John Lintner và Jan Mossin, và từ đó đã trở thành công cụ quan trọng trong việc phân tích và quản lý rủi ro đầu tư.
Mô hình CAPM cho rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán là tổng của lợi nhuận phi rủi ro và khoản bù đắp rủi ro dựa trên rủi ro toàn hệ thống Nếu lợi nhuận kỳ vọng không đạt mức tối thiểu yêu cầu, nhà đầu tư sẽ không thực hiện đầu tư Mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro trong mô hình CAPM được thể hiện qua một công thức cụ thể.
Ri : suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ
Rf : lợi nhuận phi rủi ro
Rm: lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường
: hệ số beta thị trường của danh mục tài sản i
Hệ số rủi ro beta () là chỉ số đo lường mức độ biến động và rủi ro hệ thống của một chứng khoán hoặc danh mục đầu tư so với toàn bộ thị trường Hệ số beta cao đồng nghĩa với suất sinh lời cao hơn, nhưng cũng đồng thời tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn.
Các giả định của mô hình:
Thị trường vốn hiệu quả khi nhà đầu tư có thông tin đầy đủ và chi phí giao dịch tối thiểu Không có hạn chế đầu tư hay nhà đầu tư nào đủ lớn để tác động đến giá chứng khoán Trong môi trường không có thuế, chi phí giao dịch, lạm phát hay biến động lãi suất, các tài sản được định giá chính xác theo mức độ rủi ro, dẫn đến trạng thái cân bằng của thị trường.
Nhà đầu tư có kế hoạch nắm giữ chứng khoán trong vòng một năm và đối mặt với hai cơ hội đầu tư: một là đầu tư vào chứng khoán không rủi ro và hai là đầu tư vào danh mục cổ phiếu thông thường trên thị trường Mô hình này được thiết lập dựa trên một khoảng thời gian giả định, và kết quả của nó có thể bị ảnh hưởng bởi những giả định khác nhau.
Nhà đầu tư thường không ưa thích rủi ro và quyết định đầu tư dựa trên suất sinh lợi kỳ vọng cùng độ lệch chuẩn của nó Họ tiếp cận các cơ hội đầu tư với cùng một cách, đồng thời có kỳ vọng đồng nhất về lợi nhuận và rủi ro, được đo bằng độ lệch chuẩn và phương sai.
Một số hạn chế của mô hình trong thực tiễn áp dụng:
Mô hình CAPM nổi bật với sự đơn giản và tính ứng dụng cao trong thực tế Đây là nỗ lực thành công đầu tiên trong việc đánh giá rủi ro từ các cơ hội đầu tư tiềm năng, đồng thời ước lượng tỷ suất sinh lợi mong đợi mà nhà đầu tư cần khi thực hiện đầu tư.
Mô hình CAPM phụ thuộc vào nhiều giả định, nhưng trong thực tế, không phải lúc nào cũng có đủ các giả định này Hơn nữa, việc ước lượng beta đã cho thấy rằng giá trị beta không ổn định theo thời gian.
Một số nhà nghiên cứu đã phát hiện những điểm bất thường khi áp dụng mô hình CAPM, khiến cho mô hình này không còn chính xác như trong trường hợp bình thường Những điểm bất thường này cần được xem xét kỹ lưỡng để hiểu rõ hơn về sự hạn chế của CAPM trong việc dự đoán lợi suất.
Quy mô công ty ảnh hưởng đến lợi nhuận chứng khoán; nghiên cứu cho thấy cổ phiếu của các công ty có giá trị thị trường nhỏ thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với cổ phiếu của các công ty lớn, khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
Cổ phiếu của các công ty có tỷ số P/E và ME/BE thấp thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với những công ty có tỷ số P/E và ME/BE cao.
Ảnh hưởng tháng Giêng là hiện tượng mà những nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu từ tháng 12 đến tháng 1 thường đạt được lợi nhuận cao hơn so với các tháng khác trong năm.
Tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy trong nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra
2.1.2 Mô hình 3 nhân tố Fama - French
Nội dung của mô hình:
Năm 1992, giáo sư tài chính Eugene Fama và Kenneth French đã chỉ ra tính thiếu hiệu quả của mô hình CAPM bằng cách chứng minh mối quan hệ yếu giữa hệ số beta thị trường và lợi nhuận trung bình của các công ty niêm yết trên NYSE, AMEX và NASDAQ trong giai đoạn 1963 - 1990 Họ đã phát triển một mô hình tổng hợp nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, trong đó các yếu tố như giá trị vốn cổ phần trên giá trị thị trường (E/P), đòn bẩy tài chính, quy mô doanh nghiệp và giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) được xác định là những yếu tố quan trọng giải thích cho tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu.
Hai ông chỉ ra rằng BE/ME và quy mô là hai yếu tố có mối quan hệ mạnh nhất với tỷ suất sinh lợi chứng khoán, trong khi vai trò của các yếu tố khác như đòn bẩy và E/P trở nên mờ nhạt khi hai yếu tố này được đưa vào mô hình Ý tưởng bổ sung thêm nhân tố vào mô hình đã dẫn đến sự phát triển của mô hình 3 nhân tố Fama - French, được công bố trong nghiên cứu "Common Risks Factors in The".
Return on Stocks and Bonds” vào năm 1993
Mô hình CAPM được mở rộng với hai yếu tố mới là quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME), nhằm phản ánh độ nhạy cảm của danh mục đầu tư đối với các loại chứng khoán này Mô hình ba yếu tố Fama-French được phát triển từ đây, cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về sự biến động của lợi suất.
Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới
In 2003, author Chu-sheng Tai published a study titled "Are Fama-French and Momentum Factors Really Priced?" in the journal Globalization and Financial Market Integration, which examined trend factors in the U.S stock markets.
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu hàng tháng từ các sàn chứng khoán NYSE, AMEX và NASDAQ trong giai đoạn từ tháng 06/1953 đến tháng 05/2000 để khám phá mối liên hệ giữa mô hình 3 nhân tố Fama-French và nhân tố xu hướng với tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Mục tiêu là xác định xem các nhân tố rủi ro có thể giải thích sự biến động theo thời gian trong lợi nhuận của cổ phiếu hay không.
Tác giả khẳng định rằng bốn yếu tố rủi ro chính, bao gồm rủi ro thị trường (Rm-Rf), quy mô (SMB), tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML) và xu hướng quán tính giá (MOM), đều có ảnh hưởng đáng kể đến giá cổ phiếu và được phản ánh trong tỷ suất sinh lợi.
Năm 2004, cỏc tỏc giả Jean-Franỗois L’Her, Tarek Masmoudi và Jean-Marc Suret có một nghiên cứu đăng trên tạp chí International Financial Markets có tên
“Evidence to support the four-factor pricing model from the Canadian stock market” trên TTCK Canada
Nghiên cứu này kiểm tra mô hình định giá 3 nhân tố Fama-French với việc bổ sung nhân tố xu hướng trên thị trường chứng khoán Canada Nó tập trung vào lợi nhuận của các nhân tố rủi ro tại Canada và phân tích sự xuất hiện của các nhân tố hành vi trong bối cảnh thị trường tăng và giảm, cũng như dưới ảnh hưởng của các chính sách tiền tệ thắt chặt và nới lỏng.
Các tác giả đã nghiên cứu lợi nhuận hàng tháng từ bốn yếu tố: Rm-Rf, SMB, HML và WML trên thị trường chứng khoán Canada trong giai đoạn từ năm 1960 đến 2001, với trung bình 298 công ty được phân tích Dữ liệu liên quan được thu thập từ cơ sở dữ liệu Financial Post và Research Insight Compustat.
Quy trình xây dựng danh mục đầu tư để tính toán SMB, HML và WML dựa trên phương pháp của Fama-French bao gồm việc tạo ra sáu danh mục đầu tư S/L, S/N, S/H, B/L, B/N và B/H, thể hiện giao điểm giữa hai nhóm quy mô và giá trị sổ sách trên giá thị trường Đồng thời, tác giả cũng xây dựng sáu danh mục đầu tư S/L, S/N, S/W, B/L, B/N và B/W, phản ánh giao điểm giữa hai nhóm quy mô và hiệu quả hoạt động trong quá khứ WML được định nghĩa là mức chênh lệch TSSL của các danh mục đầu tư cổ phiếu tăng giá so với TSSL của các danh mục đầu tư cổ phiếu giảm giá.
Một là, lợi nhuận hàng năm trung bình của SMB và HML lần lượt là 5,08% và
Lợi nhuận SMB tại thị trường chứng khoán Canada đạt 5,09% với độ lệch chuẩn 10,97% và 12,72%, cho thấy lợi nhuận này cao hơn một chút và ít biến động hơn so với mức mà Fama và French quan sát ở Mỹ Ngược lại, lợi nhuận HML thấp hơn và có sự biến động tương tự như những gì Fama và French phát hiện tại Mỹ Đặc biệt, lợi nhuận WML ghi nhận mức cao nhất với 1,34% mỗi tháng.
Nghiên cứu cho thấy rằng lợi nhuận của các danh mục đầu tư SMB và HML chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ điều kiện thị trường Cụ thể, trong các giai đoạn thị trường tăng điểm, lợi nhuận của SMB và HML gần như bằng không, trong khi trong các giai đoạn thị trường giảm điểm, lợi nhuận theo quy mô và đặc biệt là lợi nhuận từ giá trị sổ sách trên giá thị trường lại dương và rất lớn.
Ba là, các tác giả kiểm tra ảnh hưởng của các chính sách tiền tệ đến lợi nhuận
Nghiên cứu về SMB, HML và WML cho thấy rằng sự phân tầng giữa các giai đoạn thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt hoặc mở rộng không ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của WML.
Nghiên cứu cho thấy hiệu ứng Tháng Một rõ rệt ở thị trường chứng khoán Canada, tương tự như các nghiên cứu trước đó tại thị trường Mỹ Lợi nhuận từ yếu tố quy mô trong tháng Một cao hơn nhiều so với các tháng khác, trong khi lợi nhuận từ yếu tố xu hướng luôn ở mức cao, ngoại trừ tháng Một Lợi nhuận từ yếu tố giá trị sổ sách so với giá trị thị trường có xu hướng dương hoặc âm và có ý nghĩa đáng kể trong các thị trường giảm điểm hoặc tăng điểm.
In 2010, author Keith S.K Lam and colleagues conducted a study titled "On the validity of the augmented Fama and French’s (1993) model: Evidence from the Hong Kong stock market," which analyzed the effectiveness of this financial model within the context of the Hong Kong stock market.
Tác giả nghiên cứu mô hình 4 nhân tố để giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu, đồng thời phân tích khả năng giải thích hai hiệu ứng trên thị trường chứng khoán: hiệu ứng trong điều kiện thị trường tăng và giảm, cùng với hiệu ứng hành vi theo mùa.
Nghiên cứu này phân tích 689 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hồng Kông trong giai đoạn từ tháng 07/1981 đến tháng 06/2001, với dữ liệu được thu thập từ Pacific Basin Capital Markets (PACAP).
Mô hình 4 nhân tố không chỉ giải thích rõ ràng về tỷ suất sinh lợi trung bình của chứng khoán mà còn có khả năng nắm bắt hiệu quả sự biến động của tỷ suất sinh lợi vượt trội.
Nghiên cứu cho thấy rằng các điều kiện thị trường, dù đang tăng hay giảm, không ảnh hưởng đến khả năng giải thích của mô hình 4 nhân tố.
Ba là, kết quả nghiên cứu cho thấy không có bằng chứng về nhân tố mùa vụ ở thị trường chứng khoán Hồng Kông
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Xuất phát từ mô hình định giá tài sản vốn CAPM:
Và mô hình ba nhân tố Fama – French:
Tác giả tiến hành kiểm định hai mô hình CAPM và Fama - French nhằm đánh giá tính vững chắc của chúng thông qua các bằng chứng thực nghiệm trên thị trường chứng khoán.
VN bằng việc so sánh kết quả hồi quy của mô hình (1) và (2)
Mô hình bốn nhân tố Carhart:
Tác giả kiểm tra xem có hay không sự tồn tại của hiệu ứng quán tính giá ở TTCK
Bài viết này so sánh hiệu suất của hai mô hình tài chính nổi bật: mô hình ba nhân tố Fama - French và mô hình bốn nhân tố Carhart, nhằm phân tích khả năng giải thích lợi nhuận của các danh mục đầu tư được xây dựng dựa trên lợi nhuận trong quá khứ Mô hình Fama - French tập trung vào ba yếu tố chính là thị trường, quy mô và giá trị, trong khi mô hình Carhart bổ sung thêm yếu tố động lực Nghiên cứu này nhằm làm rõ sự khác biệt trong khả năng dự đoán lợi nhuận của các mô hình này, cung cấp cái nhìn sâu sắc cho các nhà đầu tư và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính.
Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu hàng tháng từ 166 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013.
Các tiêu chí chọn mẫu như sau:
- Cổ phiếu của các công ty trong mẫu phải niêm yết trước ngày 01/01/2008 và vẫn còn giao dịch trên sàn đến 30/06/2013
Để tối ưu hóa danh mục đầu tư, cần loại bỏ các loại cổ phiếu như cổ phiếu quỹ, cổ phiếu đã hủy niêm yết, cổ phiếu đang trong diện kiểm soát, cổ phiếu không cung cấp báo cáo tài chính, và cổ phiếu có tỷ số BE/ME âm.
- Loại bỏ cổ phiếu của các công ty tài chính, tín dụng và ngân hàng Ứng với mỗi công ty trong mẫu, dữ liệu được thu thập như sau:
- Giá đóng cửa đã điều chỉnh của cổ phiếu cuối mỗi phiên giao dịch Dữ liệu giá này sẽ được sử dụng để tính toán các TSSL cổ phiếu
Khối lượng cổ phiếu lưu hành vào cuối mỗi năm được thu thập từ báo cáo tài chính giai đoạn 2008 đến tháng 06/2013 Dữ liệu này, kết hợp với giá đóng cửa của cổ phiếu, được sử dụng để tính toán quy mô công ty.
- Giá trị sổ sách của vốn cổ phần được lấy tại thời điểm ngày 31/12 mỗi năm
Nghiên cứu của Fama và French năm 1993 cho thấy TSSL tháng được tính theo tỷ trọng giá trị của các danh mục từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t+1 Ngược lại, nghiên cứu của Gilbert, Bert và Hadrian trên thị trường chứng khoán New Zealand lại đưa ra những quan điểm khác biệt về cách tính toán này.
Vào cuối tháng 12 của năm t-1, nghiên cứu sử dụng danh mục quy mô và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) để phân tích Dữ liệu về giá trị thị trường (ME) và tỷ số BE/ME được thu thập nhằm làm cơ sở cho việc tính toán các danh mục này.
Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm điều chỉnh theo tháng được tác giả sử dụng làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro
Dữ liệu giá đóng cửa đã điều chỉnh, TSSL, khối lượng cổ phần lưu hành, giá trị thị trường, giá trị sổ sách của vốn cổ phần và lãi suất trái phiếu chính phủ được cung cấp bởi Công ty cổ phần Tài Việt.
Xây dựng danh mục cổ phiếu theo nhân tố quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
Năm 1993, Fama và French đã tiến hành nghiên cứu và xây dựng danh mục cổ phiếu bằng cách chia chúng thành hai nhóm: quy mô nhỏ (S) và quy mô lớn (B) dựa trên quy mô trung vị Sau đó, các cổ phiếu này được phân nhóm tiếp theo dựa trên tỷ số BE/ME.
Trong nghiên cứu, 30% được phân loại vào nhóm có tỷ số BE/ME thấp nhất (L), 30% vào nhóm có tỷ số BE/ME cao nhất (H), và 40% còn lại được xếp vào nhóm có tỷ số BE/ME trung bình (M).
Fama và French cho rằng việc phân chia cổ phiếu thành hai nhóm theo quy mô và ba nhóm theo hệ số BE/ME là tùy ý và không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định Trong nghiên cứu với 166 công ty từ 01/01/2008 đến 30/06/2013, tác giả chỉ phân chia cổ phiếu thành hai nhóm quy mô dựa trên quy mô trung vị: nhóm quy mô lớn (B) bao gồm các cổ phiếu có quy mô bằng hoặc cao hơn quy mô trung vị, và nhóm quy mô nhỏ (S) bao gồm các cổ phiếu có quy mô nhỏ hơn quy mô trung vị.
Tác giả đã phân nhóm cổ phiếu dựa trên tỷ số BE/ME trung vị thành hai nhóm chính: Nhóm H với tỷ số BE/ME cao hơn hoặc bằng trung vị và Nhóm L với tỷ số BE/ME thấp hơn trung vị.
Và hình thành 4 danh mục theo quy mô và tỷ số BE/ME như sau:
- Danh mục S/H: gồm CP của những công ty nhỏ (S) và có tỷ số BE/ME cao (H)
- Danh mục S/L: gồm CP của những công ty nhỏ (S) và có tỷ số BE/ME thấp (L)
- Danh mục B/H: gồm CP của những công ty lớn (B) và có tỷ số BE/ME cao (H)
- Danh mục B/L: gồm CP của những công ty lớn (B) và có tỷ số BE/ME thấp (L).
Xây dựng danh mục cổ phiếu theo nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ
Để nghiên cứu hiệu ứng quán tính giá, tác giả áp dụng phương pháp của Gilbert, Bert và Hadrian (2009) để xây dựng danh mục đầu tư theo nhân tố xu hướng Cụ thể, tác giả xếp hạng các cổ phiếu từ cao xuống thấp dựa trên TSSL bình quân hàng tháng Các cổ phiếu này được chia thành ba danh mục: một phần ba cổ phiếu hàng đầu được xác định là cổ phiếu tăng giá, một phần ba cổ phiếu thấp nhất là cổ phiếu giảm giá, và phần còn lại là cổ phiếu giữ giá.
Tác giả hình thành 3 danh mục đầu tư theo nhân tố xu hướng như sau:
- Danh mục Winners: bao gồm 30% các công ty có TSSL cao nhất, là các công ty có TSSL từ phân vị thứ 70% trở lên
- Danh mục Losers: bao gồm 30% các công ty có TSSL thấp nhất, là các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% trở xuống
- Danh mục Middle: bao gồm 40% các công ty còn lại, là các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% đến 70%.
Xác định các biến trong mô hình nghiên cứu
- R f : lãi suất phi rủi ro điều chỉnh theo tháng
- R i : là TSSL trung bình của danh mục i, được tính bằng cách lấy trung bình TSSL của n các cổ phiếu j trong danh mục i n
: là TSSL cổ phiếu j tại thời điểm trong tháng t
+ Pj(t) : là giá đóng cửa của cổ phiếu j tháng t đã điều chỉnh
+ Pj(t-1) : là giá đóng cửa của cổ phiếu j tháng t – 1 đã điều chỉnh
Giá đóng cửa là mức giá của cổ phiếu vào cuối mỗi phiên giao dịch, trong khi giá đóng cửa hàng tháng là giá vào cuối phiên giao dịch cuối cùng của tháng Khi có cổ tức bằng cổ phiếu, cổ tức tiền mặt hoặc cổ phiếu thưởng, giá này cần được điều chỉnh Nếu cổ phiếu không giao dịch trong phiên cuối tháng, giá đóng cửa sẽ được lấy từ phiên giao dịch trước đó.
TSSL vượt trội của danh mục thị trường (R m - R f ) Được tính bằng TSSL của danh mục thị trường Rm trừ đi lãi suất phi rủi ro Rf
- R i : là TSSL trung bình của danh mục i
- W i : là tỷ trọng theo giá trị thị trường của danh mục i
Lãi suất phi rủi ro R f tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu là lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm được điều chỉnh theo tháng
Nhân tố quy mô (SMB - Small Minus Big)
Nhân tố quy mô SMB phản ánh rủi ro liên quan đến quy mô doanh nghiệp, được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi (TSSL) bình quân của danh mục cổ phiếu nhỏ (SH, SL) và TSSL bình quân của danh mục cổ phiếu lớn (BH, BL) Phương pháp này giúp phân tích sự biến động trong TSSL giữa các cổ phiếu thuộc các nhóm quy mô khác nhau.
Nhân tố giá trị (HML - High Minus Low)
Nhân tố giá trị HML phản ánh rủi ro liên quan đến tỷ số giá trị sổ sách so với giá trị thị trường, được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục có tỷ số BE/ME cao và tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục có tỷ số BE/ME thấp Phân tích này cho phép đánh giá sự biến động trong tỷ suất sinh lợi giữa các cổ phiếu thuộc các nhóm BE/ME khác nhau.
Nhân tố xu hướng (WML - Win Minus Lose)
Nhân tố xu hướng WML mô phỏng rủi ro liên quan đến TSSL trong quá khứ, được xác định bằng cách tính chênh lệch giữa TSSL bình quân của danh mục có TSSL cao nhất (Winners) và TSSL bình quân của danh mục có TSSL thấp nhất (Losers) Phương pháp này giúp phân tích sự biến động trong TSSL giữa các cổ phiếu thuộc nhóm tăng giá và giảm giá.
Các phương pháp kiểm định
Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu chuỗi thời gian và sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bình phương bé nhất OLS để kiểm tra và đánh giá khả năng giải thích của các mô hình.
Tác giả đã sử dụng phần mềm Excel để tính toán các dữ liệu cần thiết, sau đó chuyển sang phần mềm STATA 11 để phân tích dữ liệu và thực hiện mô hình hồi quy.
Việc tiến hành phân tích muốn đạt được độ tin cậy cao, tác giả sẽ thực hiện các phương pháp kiểm định như sau:
Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu Mục đích kiểm định:
Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, một mô hình chỉ thực sự hiệu quả khi được áp dụng trên các dữ liệu dừng Nếu chuỗi thời gian không dừng, giá trị trung bình và phương sai sẽ thay đổi theo thời gian, dẫn đến việc không thể sử dụng dữ liệu quá khứ để dự đoán tương lai Điều này làm cho việc tìm kiếm các danh mục có TSSL vượt trội trở nên khó khăn, vì dữ liệu luôn thay đổi.
Do vậy kiểm định tính dừng là bước đầu tiên để có thể ra quyết định có nên sử dụng chuỗi dữ liệu quá khứ hay không
Tác giả áp dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) với tiêu chuẩn kiểm định Dickey – Fuller mở rộng (ADF) và sử dụng thống kê t-statistic trong phần mềm Stata để kiểm tra tính dừng của các chuỗi TSSL của các biến giải thích.
Kiểm định đa cộng tuyến là quá trình quan trọng trong việc đảm bảo rằng các biến độc lập trong mô hình hồi quy không có mối quan hệ tương quan với nhau Mục đích của kiểm định này là để mỗi biến độc lập cung cấp thông tin giải thích riêng biệt cho biến phụ thuộc, mà không bị trùng lặp với các biến khác Việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giúp xác định tính độc lập của các biến trong việc giải thích biến phụ thuộc, từ đó nâng cao độ chính xác của mô hình hồi quy trong dự báo.
Tác giả sử dụng phương pháp thừa số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
Trong đó R 2 i là hệ số xác định trong hồi quy tuyến tính của biến giải thích Xi theo tất cả các biến giải thích còn lại
VIF càng lớn càng có khả năng có hiện tượng đa cộng tuyến cao vì Ri 2 1 Do đó, khi VIF ≥ 10 thì Ri 2≥ 0.9 được xem là đa cộng tuyến cao
Kiểm định tự tương quan của các phần dư Mục đích kiểm định:
Giả định của mô hình hồi quy OLS yêu cầu rằng các phần dư ei không có mối tương quan, điều này là cần thiết để đảm bảo rằng các chỉ số R² thu được có giá trị đáng tin cậy.
Tác giả kiểm định tự tương quan của phần dư thông qua tham số Durbin–
Watson (d) trong kết quả hồi quy
Tham số kiểm định d khác giá trị 2 càng lớn thì nguy cơ xuất hiện tính tự tương cao của các phần dư càng cao Nếu tham số d nằm trong khoảng [1,3], tác giả có thể khẳng định rằng không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi Mục đích kiểm định: kiểm định giả thiết về sự không thay đổi của phương sai
Tác giả tiến hành kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định White trong phần mềm Stata
Giả thuyết : H0: có phương sai sai số thay đổi
H1: không có phương sai sai số thay đổi Dựa theo kết quả ước lượng mô hình, tác giả xem mức ý nghĩa p-value của từng biến
Nếu: p-value ≤ 0.05 bác bỏ Ho có phương sai sai số thay đổi p-value > 0.05 chấp nhận Ho không có phương sai sai số thay đổi
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.1: Lượng cổ phiếu trong các danh mục đầu tư qua các năm 2008 – 06.2013
Các công ty niêm yết 166 166 166 166 166 166
Số lượng CP trong DM được phân loại theo quy mô-BE/ME
Số lượng CP trong DM được phân loại theo tỷ suất sinh lợi quá khứ
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt
Bảng 4.1 cung cấp cái nhìn tổng quan về quy mô thị trường chứng khoán Việt Nam vào cuối mỗi năm trong giai đoạn từ 2008 đến tháng 06/2013, với 166 công ty được lựa chọn Số lượng cổ phiếu được phân loại theo 4 danh mục đầu tư dựa trên tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) và theo 3 danh mục đầu tư (Winners, Middle, Losers) dựa trên thành tích tài sản trong quá khứ.
Bảng 4.1 trình bày giá trị vốn hóa thị trường tính đến cuối tháng 12 hàng năm, ngoại trừ năm 2013, khi dữ liệu chỉ được thu thập đến tháng 6 Vì vậy, vốn hóa thị trường vào tháng 6/2013 được xác định bằng vốn hóa thị trường của tháng 12/2012.
Chỉ có bốn danh mục đầu tư được xây dựng từ cổ phiếu tại giao điểm của nhóm quy mô và BE/ME (S/H, S/L, B/H, B/L), thay vì 25 danh mục như Fama và French do số lượng cổ phiếu hạn chế trên thị trường chứng khoán Việt Nam Điều này cho thấy sự phù hợp với các phiên bản linh hoạt khác nhau của mô hình Fama – French.
(1993) cho những thị trường nhỏ
Bảng 4.2: Đặc tính của 4 danh mục đầu tư phân loại theo quy mô và BE/ME
Bảng A Số lượng công ty trung bình hàng năm trong danh mục
Bảng B: Vốn hóa trung bình hàng năm (VND)
Bảng C: Tỷ số giá trị sổ sách trên vốn hóa thị trường trung bình hàng năm
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt
Bảng 4.2 tóm tắt các đặc tính của bốn danh mục đầu tư được phân loại theo quy mô và BE/ME
Bảng A chỉ ra rằng số lượng công ty trung bình hàng năm trong mỗi danh mục đầu tư dao động từ 27 công ty cho danh mục S/L đến 56 công ty cho danh mục S/H, và từ 31 công ty cho danh mục B/H đến 52 công ty cho danh mục B/L.
Bảng B chỉ ra rằng giá trị vốn hóa thị trường trung bình của các công ty trong danh mục đầu tư dao động từ 18,138,775,575 VND (danh mục S/L) đến 576,424,154,287 VND (danh mục B/L) và từ 10,930,127,683 VND (danh mục S/H) đến 94,833,684,673 VND (danh mục B/H) Ngoài ra, bảng B cũng cho thấy quy mô có mối tương quan dương với BE/ME ở cả nhóm quy mô nhỏ và lớn Bảng C xác nhận rằng BE/ME kiểm soát tốt cho cả hai loại quy mô Tuy nhiên, cần phân tích chi tiết các kết quả hồi quy để đưa ra kết luận cụ thể.
Bảng 4.3: Tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của 4 danh mục đầu tư
Tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng (%)
Low BE/ME High BE/ME High BE/ME minus
Small minus Big 0.000900 -0.003870 Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt
Bảng 4.3 cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của bốn danh mục đầu tư S/L, S/H, B/L, B/H trong 66 tháng quan sát Kết quả cho thấy danh mục S/L và B/L có giá trị TSSL trung bình dương, trong khi S/H và B/H có giá trị âm Điều này chỉ ra rằng danh mục có tỷ số BE/ME thấp mang lại TSSL cao hơn.
Hiệu ứng BE/ME có tác động rõ rệt, thể hiện qua sự giảm sút TSSL trung bình hàng tháng từ danh mục đầu tư có BE/ME thấp sang danh mục có BE/ME cao, cả ở cổ phiếu nhỏ và lớn Cụ thể, danh mục S/L giảm từ 0.008090 xuống -0.017367 ở danh mục S/H, trong khi danh mục B/L giảm từ 0.007190 xuống -0.013497 ở danh mục B/H.
Mặc dù hiệu ứng quy mô tồn tại, nhưng ảnh hưởng của nó không mạnh Các công ty nhỏ thể hiện hiệu suất tốt hơn so với các công ty lớn trong danh mục BE/ME thấp, với TSSL giảm từ 0.008090 ở danh mục S/L xuống 0.007190 ở danh mục B/L Tuy nhiên, chênh lệch lợi nhuận giữa các danh mục này không đáng kể về mặt thống kê Cả hai danh mục S/H và B/H đều ghi nhận tỷ suất sinh lợi trung bình âm, trong đó tỷ suất sinh lợi của danh mục B/H thấp hơn, mặc dù mức độ không đáng kể.
Bảng 4.4: Thống kê mô tả các nhân tố Mean Std Dev Min Max Rm-Rf -0.01378 0.11487 -0.25454 0.34336
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính của CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11
Bảng 4.4 thống kê TSSL của bốn nhân tố giải thích là: nhân tố thị trường Rm-
Rf, nhân tố quy mô SMB, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường HML và nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ WML
Trong nghiên cứu, TSSL trung bình của ba nhân tố Rm-Rf, SMB và HML đều có giá trị âm, cho thấy danh mục có quy mô lớn và tỷ số BE/ME thấp mang lại TSSL cao hơn Nhân tố HML có giá trị trung bình âm lớn nhất (-2.307%), phản ánh mối quan hệ nghịch giữa tỷ số BE/ME và các công ty tăng trưởng, điều này trái ngược với nghiên cứu của Fama-French Sự khác biệt này có thể xuất phát từ đặc trưng phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam Đặc biệt, trong khi các nhân tố khác đều có TSSL âm, nhân tố WML lại có giá trị dương, cho thấy cổ phiếu tăng giá mang lại TSSL cao hơn cổ phiếu giảm giá Tuy nhiên, độ lệch chuẩn của nhân tố WML (7.76%) cao hơn so với các nhân tố khác, chỉ ra rằng rủi ro cũng tương ứng cao Độ lệch chuẩn của nhân tố Rm-Rf là cao nhất trong bốn nhân tố (11.48%), cho thấy rủi ro khá cao của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kết quả hồi quy nhân tố quy mô và nhân tố giá trị theo mô hình CAPM và mô hình 3 nhân tố Fama – French trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 01/2008 – 06/2013
mô hình 3 nhân tố Fama – French trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 01/2008 – 06/2013
4.2.1 Hồi quy theo mô hình CAPM: Ri – Rf = i + (Rm - Rf ) + i
Bảng 4.5: Hồi quy TSSL 4 danh mục theo mô hình CAPM
Hệ số hồi quy beta (β)
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính của CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11
Tác giả đã thực hiện hồi quy TSSL của bốn danh mục cổ phiếu theo nhân tố thị trường nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của nhân tố này đến sự biến động của TSSL các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
Bảng 4.5 cho thấy các kết quả hồi quy từ mô hình CAPM như sau:
Các hệ số chặn α của 2 danh mục S/H và B/L có ý nghĩa thống kê ở mức 1%,
Hệ số chặn α của danh mục S/L có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trừ danh mục B/H (p- value = 0.051 > α = 0.05) có ý nghĩa ở mức 10%
Các hệ số chặn α của danh mục có tỷ số BE/ME thấp (S/L và B/L) đều cho thấy giá trị dương, lần lượt là 0.014 và 0.012 Ngược lại, các hệ số chặn α của hai danh mục có tỷ số BE/ME cao (S/H và B/H) lại có giá trị âm, với các số liệu -0.012 và -0.009.
Các hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, có giá trị dương và xấp xỉ bằng
1, cho thấy rằng các danh mục này có độ biến động gần với danh mục thị trường
R 2 hiệu chỉnh khá cao, dao động từ thấp nhất là 86% (danh mục S/L) đến 95%
(danh mục B/L) cho thấy TSSL vượt trội của danh mục thị trường giải thích khá tốt cho những thay đổi trong TSSL vượt trội của các danh mục
Hầu hết các hệ số chặn đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%, ngoại trừ danh mục B/H có ý nghĩa ở mức 10% Điều này chứng tỏ rằng bên cạnh yếu tố thị trường, còn tồn tại các yếu tố khác góp phần giải thích cho TSSL vượt trội.
4.2.2 Hồi quy theo mô hình 3 nhân tố Fama – French
Tác giả đã áp dụng mô hình hồi quy TSSL cho bốn danh mục cổ phiếu, bổ sung thêm hai nhân tố SMB và HML nhằm đánh giá khả năng giải thích của ba nhân tố này đối với sự biến động của TSSL trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
Bảng 4.6 cho thấy các kết quả hồi quy từ mô hình 3 nhân tố Fama – French như sau:
Bảng 4.6: Hồi quy TTSL của 4 danh mục theo mô hình Fama – French
Ri – Rf = i + βi (Rm - Rf) + si(SMB) + hi(HML) + i
Hệ số hồi quy beta (β)
Nguồn dữ liệu trong bài viết được tác giả tính toán dựa trên số liệu từ gói tài chính mua từ CTCP Tài Việt, sử dụng phần mềm Stata 11 để phân tích.
Các hệ số chặn α dao động trong khoảng [-0.001, 0.001] Tuy nhiên như mong đợi, nhìn chung nó ít có ý nghĩa về mặt thống kê (p-value = 0.77 > α = 0.05)
Các hệ số beta, hệ số s i và h i đều khác 0 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy ba nhân tố thị trường SMB và HML có khả năng giải thích sự thay đổi của TSSL trong các danh mục.
Hệ số beta của nhân tố thị trường ở cả bốn danh mục đều dương và có giá trị gần 1, cho thấy nhân tố thị trường là yếu tố quan trọng nhất trong ba yếu tố ảnh hưởng đến sự biến thiên của TSSL vượt trội.
R² hiệu chỉnh trong mẫu dao động đã tăng từ 96% đến 98%, cho thấy sự cải thiện đáng kể so với R² hiệu chỉnh trong mô hình CAPM, chỉ dao động từ 86% đến 95% Tất cả các danh mục đầu tư đều chứng minh khả năng giải thích vượt trội so với mô hình CAPM truyền thống.
Tác giả phân tích ảnh hưởng của nhân tố quy mô SMB đến sự biến động của tỷ suất sinh lời vượt trội (TSSL) của cổ phiếu, trong bối cảnh tỷ lệ giá trên giá trị sổ sách (BE/ME) không thay đổi Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và hiệu suất đầu tư, nhấn mạnh tầm quan trọng của yếu tố quy mô trong việc giải thích sự khác biệt trong lợi nhuận cổ phiếu.
Hai danh mục quy mô nhỏ (S/L và S/H) có hệ số si cao và giá trị dương (0.531 và 0.424), trong khi hai danh mục quy mô lớn (B/L và B/H) có hệ số si nhỏ và giá trị âm (-0.576 và -0.469) Điều này cho thấy hiệu ứng quy mô rõ rệt, với hệ số si tăng từ giá trị thấp ở danh mục lớn sang giá trị cao ở danh mục nhỏ Hệ số si âm ở danh mục đầu tư quy mô lớn chỉ ra rằng cổ phiếu công ty nhỏ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn so với cổ phiếu công ty lớn Do các công ty nhỏ mang nhiều rủi ro hơn, nhà đầu tư yêu cầu khoản bồi thường rủi ro khi đầu tư vào các công ty này.
Tác giả phân tích cách mà yếu tố giá trị HML ảnh hưởng đến sự biến động của TSSL vượt trội của cổ phiếu, trong khi giữ quy mô không đổi.
Hai danh mục có tỷ số BE/ME thấp (S/L và B/L) thể hiện hệ số hi nhỏ và giá trị âm (-0.642 và -0.455), trong khi hai danh mục có tỷ số BE/ME cao (S/H và B/H) lại có hệ số hi lớn và giá trị dương (0.545 và 0.358) Điều này cho thấy rõ rệt hiệu ứng giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, với hệ số hi chuyển từ giá trị thấp ở danh mục BE/ME thấp sang giá trị cao ở danh mục BE/ME cao Sự gia tăng trong nhân tố HML từ danh mục đầu tư BE/ME thấp đến BE/ME cao cho thấy các cổ phiếu có BE/ME cao mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn Do đó, các công ty có BE/ME cao được cho là có nhiều rủi ro hơn, yêu cầu nhà đầu tư phải có thêm khoản bồi thường cho rủi ro này.
Nhân tố quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu Mô hình ba nhân tố Fama – French có khả năng giải thích các tác động của hiệu ứng quy mô và hiệu ứng BE/ME.
4.3 Kết quả hồi quy của nhân tố xu hướng trong mô hình 3 nhân tố Fama - French và mô hình 4 nhân tố Carhart trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 01/2008 – 06/2013
Bảng 4.7 trình bày việc tác giả phân tích mô hình 3 nhân tố Fama-French và mô hình 4 nhân tố Carhart để đánh giá ảnh hưởng của yếu tố xu hướng đến TSSL vượt trội của các danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 01/2008 đến 06/2013 Kết quả từ mô hình 3 nhân tố Fama-French cho thấy
Kiểm định mô hình
Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Rm-Rf SMB HML WML
Nguồn: Dữ liệu được phân tích dựa trên thông tin từ gói tài chính mà tác giả đã mua từ CTCP Tài Việt, sử dụng phần mềm Stata 11 để thực hiện tính toán.
Theo kết quả thống kê của bảng trên, trị tuyệt đối của giá trị t-statistic của cả
Bốn biến giải thích đều có giá trị lớn hơn trị tuyệt đối t trong bảng Stata, ngay cả khi xét ở mức ý nghĩa cao nhất là 1% Điều này cho thấy rằng tất cả các chuỗi kiểm định đều là chuỗi dừng.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.9: Thống kê hệ số phóng đại phương sai VIF
Variable VIF 1/VIF Mean VIF
Nguồn thông tin trong bài viết được tác giả tính toán dựa trên dữ liệu tài chính từ gói dịch vụ mua của CTCP Tài Việt, sử dụng phần mềm Stata 11 để phân tích.
Theo bảng kết quả VIF, tất cả các giá trị đều nhỏ và giá trị trung bình VIF là 1.48, thấp hơn 10 Do đó, tác giả khẳng định không có bằng chứng thống kê cho hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình.
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.10: Các thống kê d-statistic để kiểm định tự tương quan
Winner 0.998108 Middle 0.985985 Loser 1.054018 Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11
Bảng 4.10 chỉ ra rằng tất cả các d-statistic của các danh mục trong ba mô hình đều nằm trong khoảng từ 1 đến 3, do đó tác giả kết luận rằng không có sự tự tương quan giữa các phần dư trong mô hình.
Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.11: Thống kê kết quả kiểm định White
Nguồn: Tác giả đã thực hiện các phép tính dựa trên số liệu được cung cấp từ gói dữ liệu tài chính mua từ CTCP Tài Việt, sử dụng phần mềm Stata 11 để phân tích.
Tại Bảng 4.11, tác giả nhận thấy p-value của các danh mục B/H (mô hình CAPM), S/L và B/H, Winner và Middle (mô hình Fama-French), cùng với S/H, S/L, B/H, B/L, Middle (mô hình 4 nhân tố) đều nhỏ hơn α = 0.05, cho thấy không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H1 Do đó, các phương trình này gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi Để khắc phục tình trạng này, tác giả đã thực hiện hồi quy với sai số chuẩn robust test trong phần mềm Stata cho các danh mục bị ảnh hưởng.
Phần bù rủi ro của các nhân tố
Bảng 4.12: Phần bù thị trường, quy mô, giá trị và xu hướng trong mô hình
4 nhân tố của 4 danh mục cổ phiếu theo quy mô – BE/ME Danh mục Thị trường Quy mô Giá trị Xu hướng
Nguồn dữ liệu trong bài viết được tác giả thu thập từ gói tài chính của CTCP Tài Việt và được phân tích bằng phần mềm Stata 11.
Các tính toán trong bảng 4.12 cho thấy phần bù cho bốn nhân tố: thị trường, quy mô, giá trị và xu hướng, tương ứng với bốn danh mục cổ phiếu theo quy mô – tỷ số BE/ME Phần bù này được xác định bằng cách nhân TSSL từng nhân tố trong bảng 4.4 với các hệ số hồi quy tương ứng theo mô hình bốn nhân tố Carhart trong bảng 4.8.
Phần bù thị trường đều âm trong giai đoạn nghiên cứu 01/2008 – 06/2013
Trong nghiên cứu về phần bù quy mô trên thị trường chứng khoán Việt Nam, hai danh mục có quy mô lớn (B/H và B/L) cho thấy phần bù quy mô dương lần lượt là 0.00072 và 0.00085 Ngược lại, hai danh mục có quy mô nhỏ (S/H và S/L) lại có phần bù quy mô âm với giá trị -0.00064 và -0.00077 Điều này cho thấy rằng phần bù rủi ro quy mô trong giai đoạn nghiên cứu chủ yếu nghiêng về các công ty có quy mô lớn, trái ngược với kết quả của Fama và French (1993) khi cho rằng phần bù rủi ro quy mô thuộc về các công ty nhỏ.
Trong nghiên cứu, hai danh mục có tỷ số BE/ME cao (S/H và B/H) cho thấy phần bù giá trị âm (-0.01297 và -0.00701), trong khi hai danh mục có tỷ số BE/ME thấp (S/L và B/L) lại có phần bù giá trị dương (0.01606 và 0.01011) Điều này chỉ ra rằng phần bù rủi ro giá trị trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu là dành cho các công ty có BE/ME thấp, trái ngược với kết quả của Fama và French (1993), khi mà phần bù rủi ro giá trị lại được dành cho những công ty có BE/ME cao.
Có thể kết luận rằng, một chiến lược đầu tư để đạt được TSSL cao trên TTCK
VN tập trung vào việc đầu tư vào các công ty lớn với tỷ lệ BE/ME thấp, thay vì đầu tư vào các công ty nhỏ có tỷ lệ BE/ME cao, điều này khác biệt với kết quả nghiên cứu thực nghiệm ở các thị trường chứng khoán phát triển.
Trong mô hình bốn yếu tố, bảng 4.13 trình bày phần bù thị trường, quy mô, giá trị và xu hướng của ba danh mục cổ phiếu Đối với danh mục Winners, các giá trị lần lượt là -0.00907 cho phần bù thị trường, 0.00025 cho quy mô, 0.00595 cho giá trị và 0.16947 cho xu hướng.
Nguồn dữ liệu trong bài viết được tác giả tính toán dựa trên thông tin từ gói tài chính mua từ CTCP Tài Việt, sử dụng phần mềm Stata 11 để phân tích.
Bảng 4.13 trình bày các tính toán về phần bù cho bốn nhân tố: thị trường, quy mô, giá trị và xu hướng, tương ứng với lần lượt ba danh mục cổ phiếu dựa trên xu hướng quá khứ Phần bù này được xác định bằng cách nhân TSSL của từng nhân tố trong bảng 4.4 với các hệ số hồi quy tương ứng theo mô hình.
4 nhân tố Carhart trong bảng 4.7
Phần bù thị trường đều âm trong giai đoạn nghiên cứu 01/2008 – 06/2013
Phần bù quy mô và phần bù giá trị đều có giá trị dương, nhưng theo phân tích hồi quy ở Mục 4.3, các hệ số si và hi trong các danh mục không đạt ý nghĩa thống kê.
Phần bù xu hướng của danh mục Winners dương lớn (0.16947) cho thấy lợi nhuận của cổ phiếu tăng giá có tương quan dương mạnh mẽ với xu hướng lợi nhuận quá khứ Ngược lại, phần bù xu hướng danh mục Losers âm nhỏ (-0.06957) cho thấy lợi nhuận của cổ phiếu giảm giá tương quan âm với nhân tố này Điều này chỉ ra rằng các chứng khoán xấu sẽ tiếp tục xấu hơn, trong khi các chứng khoán tốt sẽ duy trì hiệu quả hoạt động tốt hơn, phù hợp với nghiên cứu của Carhart (1997).
Chiến lược đầu tư ngắn hạn hiệu quả trên thị trường chứng khoán Việt Nam là mua những cổ phiếu có xu hướng tăng giá gần đây và bán những cổ phiếu đang giảm giá.