GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do nghiên cứu
Thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng phát triển và thu hút ngày càng nhiều các nhà đầu tư chuyên nghiệp Tuy nhiên, thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn quá non trẻ và ẩn chứa bên trong nhiều biến động, do đó cũng mang lại không ít rủi ro cho các nhà đầu tư, đặc biệt là những nhà đầu tư mới tham gia vào thị trường hay những nhà đầu tư theo hình thức đám đông, chưa có nhiều kiến thức về lĩnh vực chứng khoán
Rủi ro khi đầu tư là khó tránh khỏi Đặc biệt, các nhà đầu tư phải đối mặt với rủi ro thanh khoản khi chuyển quyền sở hữu chứng khoán Chính vì vậy, tính thanh khoản được xem như là một yếu tố quan trọng khi thực hiện quyết định đầu tư Amihud và Meldenson (1986) là người đầu tiên đã tìm thấy mối tương quan giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán và tính không thanh khoản
Từ kết quả này, nhiều nhà nghiên cứu đã tiếp tục nghiên cứu mối quan hệ tỷ suất sinh lợi và tính thanh khoản (không thanh khoản), nhưng những bằng chứng trong thời gian qua nhìn chung là không nhất quán
Mặc dù có nhiều nghiên cứu tập trung vào mối quan hệ này nhưng chỉ có một số ít nghiên cứu trên thị trường mới nổi và thị trường Châu Á Kết quả thực nghiệm hiện tại cho thấy rằng nghiên cứu trên thị trường các nước mới nổi có khác biệt với những thị trường phát triển Như vậy, liệu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và tính thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam có giống như những nghiên cứu trước đây không ? Và thanh khoản có thực sự là nhân tố giải thích tốt cho sự biến động của tỷ suất sinh lợi của chứng khoán? Tác động của thanh khoản trên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có tồn tại khi kiểm soát các nhân tố tỷ suất sinh lợi chứng khoán như beta, quy mô, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (mô hình 3 nhân tố Fama & French), nhân tố momentum và nhân tố moment bậc cao (coskewness) … Đây là những vấn đề đặt ra cho đề tài "Nghiên cứu ảnh hưởng của thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam" mà tác giả chọn làm đề tài luận văn của mình.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu ảnh hưởng của thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam Qua đó xem xét liệu tính thanh khoản có là một nhân tố quan trọng nắm bắt được biến động trong chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi chứng khoán hay không.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng mô hình ba nhân tố của Fama and French (1993) mở rộng và chạy hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS) sử dụng dữ liệu các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ tháng 10 năm 2007 đến tháng 06 năm 2013 Đây là phương pháp được sử dụng trong bài nghiên cứu
„Liquidity and asset pricing: Evidence from the Hong Kong stock market” của Keith S.K.Lam, Lewis H.K.Tam (2011) Tác giả kiểm tra mô hình định giá tài sản CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama và French (1993) bao gồm các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và mô hình 3 nhân tố bổ sung thêm hai biến là nhân tố thanh khoản và nhân tố momentum xem liệu có giải thích được hầu hết các biến động chuỗi thời gian trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán hay không.
Bố cục của bài nghiên cứu
Ngoài phần tóm tắt, danh mục bảng, danh mục hình, danh mục các chữ viết tắt, phụ lục, tài liệu tham khảo, đề tài gồm 5 chương, bao gồm:
Chương 1 Giới thiệu đề tài Trong chương này, tác giả tóm tắt các nội dung chính của đề tài như lý do, mục tiêu, phương pháp, ý nghĩa của nghiên cứu
Chương 2 Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về ảnh hưởng của thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu của các công ty niêm yết Trong chương này, tác giả tóm tắt các nghiên cứu trước đó về các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi và các nghiên cứu trên thế giới về ảnh hưởng của thanh khoản đến TSSL các cổ phiếu
Chương 3 Phương pháp nghiên cứu Ở chương này, tác giả trình bày phương pháp và nguồn dữ liệu để thực hiện nghiên cứu cũng như mô tả các biến sử dụng trong đề tài Các nội dung được trình bày ở chương này làm cơ sở cho các phân tích tiếp theo ở Chương 4
Chương 4 Nghiên cứu ảnh hưởng của thanh khoản đến TSSL các cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán ở Việt Nam Trong chương này, tác giả sẽ ước lượng TSSL theo các biến độc lập Sau đó, tác giả sẽ tiến hành kiểm định mô hình và phân tích các kết quả hồi quy
Chương 5 Kết luận Ở chương này, tác giả tổng kết lại vấn đề nghiên cứu và các hạn chế của đề tài.
NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA TÍNH THANH KHOẢN VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CHỨNG KHOÁN
Mô hình 3 nhân tố của Fama và French (1993)
William Sharpe (1964) đã dựa trên nền tảng của lý thuyết danh mục, nhưng bổ sung thêm giả định là tồn tại một tài sản phi rủi ro trong nền kinh tế và nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay ở mức lãi suất phi rủi ro của tài sản này, để phát triển lý thuyết thị trường vốn Hạt nhân của lý thuyết này là mô hình định giá tài sản vốn (CAPM – Capital Asset Pricing Model) Theo mô hình định giá tài sản CAPM thì sự biến thiên trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu được giải thích bởi nhân tố thị trường (β) Mô hình CAPM ra đời đã nhận được rất nhiều sự quan tâm của cả giới nghiên cứu học thuật và các nhà thực hành
Tuy nhiên, sau đó một thời gian, nhiều tác giả đã chỉ ra khiếm khuyết của CAPM
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng chỉ một mình nhân tố thị trường (β) thì không đủ để có thể giải thích hết được sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và cho rằng phải có nhiều nhân tố tham gia định giá, vì thế các mô hình mới tiếp tục được phát triển Đã có rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã tìm ra được những nhân tố tham gia định giá tài sản như: nhân tố quy mô (Banz (1981)), nhân tố đòn bẩy tài chính (Bhandari (1988)), nhân tố E/P (Basu (1983)), tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường B/P (Stattman (1980), Rosenberg, Reid, Lanstein
Fama và French (1992) trong bài nghiên cứu “Cross-section of Expected Stock Returns” được đăng trên tạp chí kinh tế tài chính đã xem xét tất cả các nhân tố riêng lẻ trên và đánh giá vai trò kết hợp của các nhân tố này trong việc giải thích cho tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên các thị trường NYSE, AMEX (American Stock Exchange), và NASDAQ (National Association of Securities Dealers Automated Quotation System) Nghiên cứu này cho rằng không tồn tại mối quan hệ giữa beta giải thích cho tỷ suất sinh lợi trung bình Tác giả cho rằng nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi Theo kết quả này, Fama và French cho rằng nếu cổ phiếu được định giá hợp lý, thì phải có nhiều nhân tố rủi ro và đã đề xuất sử dụng mô hình ba nhân tố cho tỷ suất sinh lợi
Mô hình định giá tài sản 3 nhân tố của Fama và French (1993) là một bằng chứng thực nghiệm bác bỏ CAPM và cho rằng mô hình định giá tài sản vốn hoạt động kém trong việc giải thích cho tỷ suất sinh lợi
Fama và French (1993) trong một nghiên cứu được đăng tải trên tạp chí kinh tế tài chính với tựa đề “Common risk factors in the returns on stocks and bonds” như là kết quả mở rộng nghiên cứu của Fama and French (1992) cho cả cổ phiếu và trái phiếu Tác giả sử dụng cách tiếp cận hồi quy chuỗi thời gian tỷ suất sinh lợi tháng của các cổ phiếu và trái phiếu với 5 nhân tố đó là tỷ suất sinh lợi vượt trội danh mục thị trường (Rm-Rf), chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi của các danh mục chứng khoán quy mô nhỏ và tỷ suất sinh lợi của các danh mục chứng khoán quy mô lớn (SMB), chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi của các danh mục có giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) thấp và tỷ suất sinh lợi của các danh mục có giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao (HML), phần bù kỳ hạn và phần bù rủi ro mất khả năng thanh toán Tác giả đã phát hiện ra rằng 3 nhân tố đầu tiên ảnh hưởng có ý nghĩa lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, còn hai nhân tố sau cùng ảnh hưởng lên tỷ suất sinh lợi trái phiếu Từ đó, Fama và French đã xây dựng một mô hình định giá tài sản 3 nhân tố đối với cổ phiếu bao gồm nhân tố thị trường, nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Mô hình 3 nhân tố này giải thích phần lớn sự khác biệt tỷ suất sinh lợi giữa các cổ phiếu trên thị trường vốn cổ phần Mỹ
Trong nghiên cứu của mình các ông cũng lưu ý rằng tâm lý thị trường và tính thanh khoản là vấn đề quan trọng mà mô hình này đã bỏ qua May mắn là nhiều nghiên cứu cho thấy rằng sau khi kiểm soát các nhân tố thị trường, BE/ME và những biến khác, tính thanh khoản vẫn còn là một nhân tố quan trọng trong tỷ suất sinh lợi.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Trong các nghiên cứu gần đây hầu như các tác giả đều sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để xác định mối quan hệ của giữa TSSL của cổ phiếu và các nhân tố trong mô hình Theo sau các tác giả trước, trong đề tài này, tác giả cũng sử dụng phương pháp tương quan và hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS) để làm rõ các mục tiêu nghiên cứu được đặt ra
Theo phương pháp này thì tác giả sẽ kiểm định các giả thiết của mô hình như chuỗi dữ liệu dừng bằng kiểm định nghiệm đơn vị của Augmented Dickey-Fuller (ADF), hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định của Dubin-Watson, hiện tượng đa cộng tuyến bằng thừa số tăng phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) …
Tác giả sử dụng Microsoft Excel 2010 để tính toán các dữ liệu và lọc các dữ liệu cần thiết Sau đó, tác giả sử dụng phần mềm Stata 11.0 để ước lượng và kiểm định các hệ số trong các phương trình hồi quy.
Mô hình nghiên cứu
Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu của Keith S.K.Lam, Lewis H.K.Tam
(2011) trong bài nghiên cứu „„Liquidity and asset pricing: Evidence from the Hong
Kong stock market”, kiểm tra mô hình định giá tài sản, bao gồm các nhân tố quy mô, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, và tính thanh khoản, có giải thích được hầu hết các biến động chuỗi thời gian trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán hay không
Nếu tính thanh khoản đựợc định giá, các hệ số chặn sẽ đồng thời bằng 0 sau khi kiểm soát nhân tố thanh khoản
Tác giả kiểm tra mô hình 3-moment CAPM, mô hình ba nhân tố của Fama French và mô hình ba nhân tố bổ sung nhân tố thanh khoản và momentum Các hồi qui chuỗi thời gian OLS được ước lượng cho từng danh mục đối với mỗi mô hình
Mô hình 3-moment CAPM lần đầu tiên được đề xuất và kiểm tra thực nghiệm bởi Kraus và Litzenberger (1976) Các kết quả này dẫn đến vấn đề có liên quan rằng rủi ro độ nghiêng có điều kiện có bao gồm tính thanh khoản hay không Do đó tác giả xây dựng kiểm định bằng cách đưa nhân tố moment bậc cao - hay độ lệch điều kiện (coskewness) vào mô hình CAPM truyền thống Tác giả cũng kiểm tra mô hình ba nhân tố Fama và French bao gồm tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, cũng như mô hình ba nhân tố bổ sung nhân tố thanh khoản và nhân tố momentum Những mô hình này được trình bày theo các phương trình dưới đây lần lượt từ (3.1) đến (3.3):
– : là tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục
: là tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường, bằng tỷ suất sinh lợi thị trường trừ đi lãi suất phi rủi ro ̅̅̅̅̅ : Nhân tố coskewness ̅̅̅̅̅ : là trung bình chuỗi thời gian của MP t : Nhân tố quy mô
: Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường : Nhân tố thanh khoản
: là sai số , , , , , lần lượt là hệ số độ dốc của các nhân tố , ̅̅̅̅̅ , , ,
Bên cạnh đó, tác giả sử dụng GRS F-test để kiểm tra xem các hệ số chặn anpha của mô hình có đồng thời bằng 0 không Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng, một mô hình định giá tài sản là tốt khi các nhân tố trong mô hình phản ánh hết yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, các hệ số chặn của các danh mục tỷ suất sinh lợi hồi quy theo chuỗi thời gian đồng thời bằng không.
Dữ liệu nghiên cứu
Theo nghiên cứu của Fama và French (1993) thì hai ông chọn các công ty cổ phần trong mẫu nghiên cứu gồm những công ty phi tài chính có vốn cổ phần không âm
Và trong bài nghiên cứu này tác giả cũng chọn những công ty phi tài chính và có vốn cổ phần không âm trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán TP Hồ Chí Minh (HSX) và Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội (HNX) Bên cạnh đó, loại bỏ các cổ phiếu không cung cấp báo cáo tài chính, các cổ phiếu có giá trị sổ sách bằng 0, các cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm soát
Ngoài ra, những cổ phiếu trong mô hình nghiên cứu đã được niêm yết ít nhất 2 năm trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán TP Hồ Chí Minh (HSX) và Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội (HNX), điều này cũng được đề cập trong nghiên cứu của Fama và French (1993) Những cổ phiếu không đủ điều kiện sẽ loại ra khỏi cơ sở dữ liệu của mô hình
Tóm lại, tác giả chọn cơ sở dữ liệu của cổ phiếu gồm những công ty được niêm yết trước ngày 01/10/2007 và vẫn còn giao dịch trên sàn đến thời điểm tháng 06 năm
2013, loại bỏ cổ phiếu quỹ, những cổ phiếu đã hủy niêm yết đến cuối năm 2012, những cổ phiếu đã bị đưa vào diện kiểm soát năm 2012, những công ty không nộp báo cáo tài chính trong năm 2012 dẫn đến bị đưa vào diện kiểm soát tài chính năm
2013 và chỉ nghiên cứu dữ liệu trong giai đoạn từ ngày 01/10/2007 đến ngày 30/06/2013 gồm có: 156 quan sát giá cổ phiếu theo tháng, tương đương với 156 TSSL cổ phiếu trong giai đoạn này Danh sách cụ thể các công ty vui lòng xem thêm phụ lục 1 Ứng với mỗi công ty có mặt trong mẫu, tác giả thu thập các dữ liệu sau:
- Giá đóng cửa của cổ phiếu cuối mỗi ngày giao dịch, giá này sau đó được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, thưởng cổ phiếu và cổ tức tiền mặt Dữ liệu giá được thu thập từ Công Ty Cổ Phần Tài Việt (VietStock) trong giai đoạn 01/10/2007 đến 30/06/2013
- Khối lượng cổ phần đang lưu hành tại thời điểm cuối mỗi năm của các năm trong giai đoạn 01/10/2007 đến 31/12/2012, riêng năm 2013 thì tác giả tính khối lượng cổ phiếu đang lưu hành tại thời điểm cuối ngày 30/06/2013 Số liệu này được sử dụng cùng với dữ liệu giá để tính toán quy mô của từng công ty tại cuối mỗi tháng trong các năm của giai đoạn nghiên cứu
- Giá trị sổ sách của vốn cổ phần tại ngày 31/12 của mỗi năm từ 12/2008 đến 12/2012, năm 2013 thì tác giả lấy giá trị sổ sách của vốn cổ phần tại ngày 30/06/2013 Dữ liệu khối lượng cổ phần đang lưu hành và giá trị sổ sách của vốn cổ phần được thu thập từ Công Ty Cổ Phần Tài Việt (Vietstock)
- Lãi suất phi rủi ro tác giả tổng hợp lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm từ 01/2008 đến 06/2013 nguồn từ:
Website: http://asianbondsonline.adb.org trái phiếu trực tuyến Châu Á của ngân hàng Phát Triển Châu Á
Website: http://finance.tvsi.com.vn/ListingBondsList.aspx Công Ty Chứng Khoán Tân Việt.
Cách thức hình thành và phương pháp tính toán các biến trong mô hình
R p – R f : là TSSL vượt trội của từng danh mục cổ phần
- R p : là TSSL trung bình từng danh mục cổ phần
- R f : là TSSL trái phiếu chính phủ được tính theo tháng
Trong bài nghiên cứu của mình vào năm 2011, Lam và Tam xây dựng 25 danh mục cho mỗi năm trên thị trường chứng khoán Hồng Kông Tuy nhiên trong bài nghiên cứu này, tác giả chỉ xây dựng 9 danh mục cho mỗi năm trên thị trường chứng khoán Việt Nam Fama và French cho rằng việc chia danh mục quy mô, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường làm 5 danh mục hay 3 danh mục không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định Hơn nữa với số lượng công ty nghiên cứu trong mô hình trung bình là
156 công ty từ giai đoạn tháng 10/2007 đến tháng 06/2013 (chỉ khoảng 3,26% trong
4791 công ty trên NYSE vào cuối thời kỳ mẫu năm 1991 trong nghiên cứu của Fama và French, và khoảng 20,28% trong 769 công ty trên thị trường chứng khoán Hồng Kông từ tháng 7/1981 đến tháng 6/2004 trong nghiên cứu của Lam và Tam (2011)) Với số lượng cổ phiếu giới hạn như vậy nên tác giả chỉ phân chúng thành 3 nhóm Và hình thành 2 nhóm danh mục dựa vào: quy mô và biến đại diện thanh khoản, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và biến đại diện thanh khoản Tác giả sử dụng 8 biến đại diện cho thanh khoản trong bài nghiên cứu của mình (chi tiết về cách tính các biến thanh khoản sẽ được trình bày trong các phần sau) Để xây dựng
9 danh mục quy mô và thanh khoản, tác giả xếp hạng chứng khoán theo giá trị vốn hóa thị trường và chia mẫu thành 3 nhóm danh mục cân bằng theo quy mô (tam phân vị) Một cách độc lập, tác giả tính toán biến đại diện riêng hàng năm cho tính thanh khoản của từng cổ phần trong mẫu và phân từng cổ phần vào 3 nhóm danh mục thanh khoản Sau đó tác giả được 9 danh mục bằng cách kết hợp quy mô và biến đại diện thanh khoản Sau khi xây dựng 9 danh mục quy mô và biến đại diện thanh khoản, tác giả lặp lại việc xây dựng danh mục bằng cách kết hợp giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và biến đại diện cho thanh khoản Tác giả chia lại danh mục vào cuối của mỗi năm từ năm 2008 đến tháng 06 năm 2013
Kế tiếp, tác giả tính toán tỷ suất sinh lợi trung bình của từng danh mục cổ phiếu bằng cách lấy trung bình tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trong từng danh mục (tác giả sử dụng khung thời gian là tháng để tính toán tỷ suất sinh lợi của các nhân tố)
- R p là TSSL trung bình của từng danh mục
- R it là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu thứ i tại thời điểm trong tháng t
- Pi (t-1) là giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t-1 đã được điều chỉnh
- Pi (t) là giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t đã được điều chỉnh
Giá đóng cửa hàng tháng là giá đóng cửa của phiên giao dịch cuối cùng trong tháng, trường hợp cổ phiếu không có giao dịch phiên cuối tuần thì lấy giá đóng cửa phiên ngày tiếp theo Giá đóng cửa của cổ phiếu ngày giao dịch cuối tháng và được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng và cổ tức tiền mặt
3.4.2 Hình thành biến độc lập 3.4.2.1 Nhân tố thị trường và nhân tố coskewness a Nhân tố thị trường
MP t : Đại diện cho nhân tố thị trường là tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục thị trường, tức là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường trừ đi tỷ suất sinh lợi phi rủi ro Trong đó:
R m : TSSL thị trường là TSSL trung bình của cổ phiếu gia quyền theo giá trị vốn hóa thị trường của cổ phiếu
Với R i là TSSL trung bình của các cổ phiếu w i là tỷ trọng theo giá trị thị trường của từng cổ phiếu
Lãi suất phi rủi ro, tác giả sử dụng lãi suất của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro (vì không tìm được dữ liệu của lãi suất tín phiếu kho bạc (T.Bill) 1 tháng, 3 tháng và 1 năm trên thị trường Việt Nam). ̅̅̅̅̅ : Là trung bình của MP t trong suốt thời kỳ nghiên cứu b Nhân tố coskewness
3.4.2.2 Nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
Trong nghiên cứu của mình vào 1993, Fama và French xây dựng 6 danh mục: tất cả các cổ phần được phân thành 2 nhóm quy mô (S và B sử dụng trung vị vốn hóa thị trường của chúng), sau đó tất cả các cổ phần lại được phân nhóm độc lập dựa trên tỷ số BE/ME, 30% công ty đã sắp xếp theo BE/ME được xếp vào nhóm BE/ME thấp nhất, 40% cổ phần xếp vào nhóm BE/ME ở giữa và 30% cổ phần xếp vào nhóm BE/ME cao nhất Tuy nhiên hai tác giả này cho rằng việc phân các cổ phần thành 3 nhóm theo BE/ME và 2 nhóm theo quy mô là tùy ý và không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định Như đã trình bày ở phần xây dựng cổ phiếu, với số lượng cổ phiếu giới hạn như vậy nên trong bài nghiên cứu này, tác giả chỉ phân chúng thành 2 nhóm quy mô dựa vào quy mô trung vị (nhóm quy mô nhỏ: ký hiệu là S và nhóm quy mô lớn ký hiệu là B), theo đó nhóm S bao gồm các cổ phiếu có quy mô thấp hơn quy mô trung vị, nhóm B bao gồm các cổ phiếu có quy mô bằng hoặc cao hơn quy mô trung vị
Sau khi phân 2 nhóm S và B theo quy mô trung vị, tác giả tiếp tục phân mỗi nhóm S và B theo BE/ME trung vị ra thành 2 nhóm (nhóm có BE/ME thấp ký hiệu là L và nhóm có BE/ME cao ký hiệu là H), trong đó 50% cổ phiếu thuộc về nhóm BE/ME thấp hơn BE/ME trung vị và 50% còn lại thuộc về nhóm BE/ME bằng hoặc cao hơn BE/ME trung vị
Từ đó hình thành 4 danh mục S/L, S/H, B/L và B/H, trong đó danh mục S/L bao gồm những công ty có quy mô nhỏ (S) và giá trị BE/ME thấp (L), danh mục S/H bao gồm những công ty có quy mô nhỏ (S) và giá trị BE/ME cao (H), danh mục B/L bao gồm các công ty có quy mô lớn (B) và giá trị BE/ME thấp (L), danh mục B/H bao gồm những công ty có quy mô lớn (B) và giá trị BE/ME cao (H) a Nhân tố quy mô (SMB – Small Minus Big)
Danh mục SMB được tạo ra nhằm mô phỏng cho nhân tố rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan tới quy mô Tỷ suất sinh lợi hàng tháng của SMB là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô nhỏ (S/L và S/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô lớn (B/L và B/H)
Như vậy, nhân tố SMB = Tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô nhỏ trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô lớn:
(3.7) b Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML – High minus Low)
Danh mục HML được hình thành để mô phỏng cho nhân tố rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan tới BE/ME Tỷ suất sinh lợi hàng tháng của HML là chênh lệch tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh mục BE/ME cao (S/H và B/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh mục BE/ME thấp (S/L và B/L)
Như vậy, nhân tố HML = Tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục BE/ME cao trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục BE/ME thấp:
3.4.2.3 Nhân tố Momentum (WML - Winner minus Loser)
Danh mục WML được hình thành dựa trên bài nghiên cứu của L’Her và cộng sự
(2004), đó là dựa vào TSSL hàng tháng của các cổ phiếu, tác giả chia thành 03 nhóm danh mục, ký hiệu như sau:
- Nhóm danh mục WINNER (W): các công ty có TSSL từ phân vị thứ 70% trở lên
- Nhóm danh mục NEUTRAL (M): các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% đến phân vị thứ 70%
- Nhóm danh mục LOSER (L): các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% trở xuống
Sau đó, tác giả kết hợp kết quả danh mục 3 danh mục trên với phân nhóm S và B theo quy mô trung vị, từ đó hình thành 6 danh mục S/W, S/M, S/L, B/W, B/M, B/L trong đó danh mục S/W bao gồm những công ty có quy mô nhỏ (S) và TSSL cao (W), danh mục B/W bao gồm những công ty có quy mô lớn (B) và TSSL cao (W), danh mục S/L bao gồm các công ty có quy mô nhỏ (S) và TSSL thấp thấp (L), danh mục B/L bao gồm những công ty có quy mô lớn (B) và TSSL thấp (L)
Tổng hợp cách tính toán, nguồn gốc các chỉ tiêu và nhân tố trong mô hình
Giá đóng cửa của cổ phiếu vào cuối mỗi tháng
Là giá giao dịch của cổ phiếu vào thời điểm đóng cửa của mỗi tháng
Thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà học viên mua từ Công ty cổ phần Tài Việt: www.vietstock.vn
Giá sổ sách của mỗi cổ phiếu vào cuối mỗi năm
Vốn chủ sở hữu của cổ phần thường/số lượng cổ phần đang lưu hành vào thời điểm cuối mỗi năm
Từ bảng báo cáo tài chính của công ty được cung cấp bởi Công Ty Cổ Phần Tài Việt
Khối lượng cổ phần đang lưu hành tại thời điểm cuối mỗi năm của các năm trong giai đoạn từ 01/10/2007 đến 31/12/2012 Riêng giai đoạn từ 01/01/2013 đến 30/06/2013 tác giả tính khối
Sổ lượng cổ phiếu niêm yết trừ (-) cổ phiếu quỹ
Từ bảng báo cáo tài chính của công ty được cung cấp bởi Công Ty Cổ Phần Tài Việt lượng cổ phần đang lưu hành tại thời điểm cuối 30/06/2013
ME: quy mô hay vốn hóa thị trường của công ty
Số lượng cổ phiếu đang lưu hành * Giá thị trường cổ phiếu Tính toán của tác giả
BE/ME: giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
Vốn chủ sở hữu của cổ phần thường/giá trị vốn hóa thị trường
Tính toán của tác giả
SMB: nhõn tố quy mụ = ẵ(RS/H+RS/L) – ẵ(RB/H+RB/L) Tớnh toỏn của tỏc giả
HML: nhân tố giá trị sổ sỏch trờn giỏ trị thị trường = ẵ(RS/H+RB/H) – ẵ(RS/L+RB/L) Tớnh toỏn của tỏc giả
WML: nhõn tố momentum = ẵ(R S/W +R B/W ) – ẵ(RS/L+RB/L) Tớnh toỏn của tỏc giả
LIQ: nhõn tố thanh khoản = ẵ(R S/L1 +R B/L1 ) - ẵ(R S/L3 -
RB/L3) Tính toán của tác giả
R m : TSSL thị trường Tính toán của tác giả
R f : Lãi suất phi rủi ro Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm
Ngân hàng Phát Triển Châu Á: http://asianbondsonline.adb.o rg mục quốc gia Việt Nam, tiểu mục Data, tiểu mục nhỏ Bond Market Indicators
Công ty chứng khoán Tân Việt: http://finance.tvsi.com.vn/List ingBondsList.aspx
Mục Danh Sách Trái Phiếu Niêm Yết
R p : Đại diện cho TSSL của từng danh mục Tính toán của tác giả
R it : là TSSL của cổ phiếu tại thời điểm t Tính toán của tác giả
R p – R f : TSSL trung bình vượt trội của 18 danh mục quy mô – thanh khoản, BE/ME-thanh khoản
Tính toán của tác giả
PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
Thống kê mô tả và mối tương quan giữa các biến nghiên cứu
Trong đề tài này, tác giả đo lường tính thanh khoản theo 8 phương pháp, tương ứng với 8 biến đại diện cho tính thanh khoản Tuy nhiên, trong phần này tác giả chỉ trình bày thống kê mô tả đối với các danh mục và các biến độc lập trong mô hình hồi quy cũng như ma trận tương quan giữa các biến giải thích để xem xét tính độc lập của biến LIQ – được đại diện bởi turnover ratio - trong mô hình hồi quy Các biến đại diện tương tự còn lại sẽ được trình bày trong phần phụ lục
Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả đối với 18 danh mục được hình thành từ sự kết hợp giữa quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường với tính thanh khoản của chứng khoán
Trong Panel A bảng 4.1, các danh mục được xây dựng dựa vào quy mô và tính thanh khoản của chứng khoán Tác giả quan sát thấy, không có mối tương quan cụ thể nào giữa biến động của quy mô trung bình công ty với biến động của tính thanh khoản trung bình Tương tự, Panel B bảng 4.1 trình bày danh mục chứng khoán được xây dựng dựa vào giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) và tính thanh khoản Tác giả không tìm thấy mối tương quan nào giữa quy mô và tính thanh khoản và cũng không tìm thấy mối tương quan nào giữa giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) và tính thanh khoản khi BE/ME được kiểm soát Do đó, nếu tác giả tìm thấy rằng tính thanh khoản tác động có ý nghĩa đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán sau khi quy mô và BE/ME được kiểm soát thì tác động của tính thanh khoản không giống tương quan của quy mô và BE/ME
Panel C bảng 4.1 trình bày số lượng trung bình các cổ phiếu cho mỗi danh mục (9 danh mục quy mô – thanh khoản, 9 danh mục BE/ME – thanh khoản) Xét về trung bình, danh mục quy mô lớn, thanh khoản lớn và danh mục quy mô nhỏ, thanh khoản kém có ít công ty hơn danh mục quy mô nhỏ, thanh khoản lớn và danh mục quy mô trung bình, thanh khoản trung bình Danh mục tỷ lệ BE/ME thấp, thanh khoản cao và danh mục tỷ lệ BE/ME cao, thanh khoản kém ít công ty hơn danh mục tỷ lệ BE/ME thấp, thanh khoản cao, và danh mục tỷ lệ BE/ME cao, thanh khoản cao, danh mục tỷ lệ BE/ME trung bình
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các nhóm danh mục xây dựng bằng cách kết hợp quy mô - thanh khoản và theo tỷ lệ BE/ME - thanh khoản giai đoạn 01/01/2008 đến 30/06/2013
Size Liquidity TB Quy Mô TB BE/ME TB LIQ
BE/ME Liquidity TB Quy Mô TB BE/ME TB LIQ
Liquidity rank BE/ME rank
Nguồn: Tác giả tính toán
Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến giải thích trong mô hình hồi quy theo chuỗi thời gian từ
Nhân tố Trung bình Trung vị Nhỏ nhất Lớn nhất Độ lệch chuẩn
LIQ 1 -TurnoverRatio 0.0015 0.0054 -0.2520 0.1401 0.0766 LIQ 2 -TradingVolume 0.0214 0.0285 -0.2010 0.1563 0.0702 LIQ 3 -STDEVTurnoverRatio -0.0062 0.0095 -0.3120 0.1093 0.0825 LIQ 4 -STDEVTradingVolume 0.0073 0.0271 -0.1746 0.1277 0.0640 LIQ 5 -CoefficientTurnover -0.0176 -0.0116 -0.2032 0.0674 0.0461 LIQ 6 -CoefficientTradingVolume -0.0094 -0.0066 -0.1965 0.0810 0.0450
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào kết quả ước lượng hệ số hồi quy bằng chương trình stata 11.0
Bảng 4.2 trình bày thống kê mô tả của các biến giải thích trong mô hình hồi quy
Giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường là 0.54% tháng, giá trị này khá nhỏ so với 1.19% trong nghiên cứu của Lam và Tam (2011) trên thị trường Hồng Kông và 0.43% trong nghiên cứu của Fama-French (1993) trên thị trường
Mỹ Tuy nhiên, nó phù hợp với thị trường Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu của bài Giá trị trung bình hàng tháng của phần bù quy mô (SMB) là 0.06%% nhỏ hơn nhiều so với 0.28% trong nghiên cứu của Lam và Tam (2011) và 0.27% trong nghiên cứu của Fama-French (1993) Đối với phần bù nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML), trung bình là 2.21% trên tháng, cũng rất nhỏ so với 0.83% trong nghiên cứu của Lam và Tam (2011) và 0.40% trong nghiên cứu của Fama- French (1993) Phần bù nhân tố Monentum có trung bình hàng tháng là 22.37%, trong khi đó trên thị trường Hồng Kông là -0.42% và thị trường Mỹ là 0.91%
(Keene và Peterson (2007)) Cũng như thị trường Hồng Kông, nhân tố momentum có xu hướng không có ý nghĩa Phần bù nhân tố thanh khoản có trung bình hàng tháng lần lượt đối với từng biến đại diện như sau: LIQ 1 là 0.15%, LIQ 2 là 2.14%, LIQ 3 là -0.62% , LIQ 4 là 0.73%, LIQ 5 là -1.76%, LIQ 6 là -0.94%, LIQ 7 là 0.91% và LIQ 8 là 0.57 % Nhìn chung , tất cả các nhân tố phần bù thanh khoản là thấp hơn so với bài nghiên cứu trên thị trường Hồng Kông của Lam và Tam (2011) Ví dụ, nhân tố thanh khoản được đại diện bởi biến turnover ratio là 0.15% trong khi đó trên thị trường Hồng Kông là 1.28% Nhân tố phần bù thanh khoản thấp chứng tỏ nhà đầu tư Việt Nam ít quan tâm đến tính thanh khoản hơn nhà đầu tư trên thị trường Hồng Kông Tuy nhiên, nó vẫn thể hiện nhà đầu tư Việt Nam có thể quan tâm đến tính thanh khoản trong việc định giá chứng khoán
Bảng 4.3 trình bày mối tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình hồi quy
Panel A bảng 4.4 trình bày mối tương quan giữa 8 nhân tố thanh khoản (LIQ 1 -LIQ 8 ) và Panel B trình bày mối tương quan cho biến đại diện tính thanh khoản- turnover ratio (LIQ 1 ) và các nhân tố còn lại của mô hình (Mối tương quan giữa các biến đại diện tính thanh khoản còn lại và các nhân tố còn lại của mô hình hồi quy sẽ được trình bày ở phần phụ lục để tiết kiệm không gian)
Bảng 4.3: Mối tương quan giữa các biến đại diện tính thanh khoản và mối tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình hồi quy
LIQ 1 LIQ 2 LIQ 3 LIQ 4 LIQ 5 LIQ 6 LIQ 7 LIQ 8
MP ̅̅̅̅̅ SMB HML WML LIQ 1
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào kết quả ước lượng hệ số hồi quy bằng chương trình stata 11.0
Nhìn vào Panel A bảng 4.3 ta thấy, các phương pháp đo lường thanh khoản có tương quan cao với nhau Tương tự như trong bài của Lam và Tam (2011) và Keene và Peterson (2007) Hầu hết các mối tương quan là thuận, chỉ có LIQ7 và LIQ8 là có tương quan âm so với các biến đại diện tính thanh khoản còn lại Tất cả các mối tương quan này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Nhìn vào Panel B ta thấy, biến đo lường thanh khoản turnover ratio (LIQ 1 ) có mối tương quan âm với các biến MP, ̅̅̅̅̅ ) 2 , HML, WML và có mối tương quan dương với biến SMB Do các mối tương quan này là nhỏ, ngoại trừ mối tương quan giữa MP và LIQ 1 là tương quan âm cao ở mức -0.7764 và có ý nghĩa ở mức 1%, giống với kết quả nghiên cứu trong bài nghiên cứu của Lam và Tam (2011), có thể có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra Tuy nhiên, trong phần phụ lục tác giả có kiểm định các giả thiết của OLS đối với các biến độc lập trong mô hình, kết quả cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra Do đó, biến đại diện tính thanh khoản turnover ratio (LIQ 1 ) có thể là một biến độc lập giải thích tốt cho tỷ suất sinh lợi của chứng khoán.
Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Trong phần này, tác giả trình bày kết quả hồi quy đối với 2 cách xây dựng danh mục cho các mô hình định giá đã trình bày ở phần trên Qua đó thực hiện phân tích các kết quả để tìm ra mô hình định giá tài sản thích hợp hơn trong việc định giá chứng khoán trên thị trường Việt Nam
Tác giả sẽ trình bày kết quả hồi quy của mô hình và lần lượt thay nhân tố thanh khoản bằng 8 biến đại diện tính thanh khoản được đo lường theo 8 phương pháp khác nhau Bằng cách này, tác giả sẽ tìm ra biến đại diện nhân tố thanh khoản nào cho kết quả tốt nhất và phù hợp nhất cho thị trường Việt Nam Bên cạnh đó, kiểm tra lại kết quả có bền vững khi chúng ta thay đổi biến đại diện nhân tố thanh khoản không
4.2.1 Nhân tố thanh khoản (LIQ) đại diện bởi turnover ratio
Bảng 4.4 lần lượt trình bày các kết quả hồi quy cho mô hình 3 nhân tố (MP, SMB, HML) đối với 2 nhóm danh mục được xây dựng bằng cách kết hợp quy mô - thanh khoản (Panel A) và BE/ME - thanh khoản (Panel B)
Nhìn vào Panel A bảng 4.4 ta thấy, có 2 trong 9 hệ số chặn khác không có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Kiểm định GRS F-test cũng chỉ ra rằng các hệ số chặn anpha không đồng thời bằng 0 ở mức ý nghĩa thống kê 10% Hầu hết các hệ số của các nhân tố MP, SMB, HML đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Đối với nhân tố MP, tất cả các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở mức cao 1% Nhân tố quy mô có
6 hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 3 hệ số hồi quy không có ý nghĩa tập trung ở nhóm danh mục có quy mô lớn Các hệ số hồi quy có xu hướng giảm khi quy mô tăng Xét về dấu thì các hệ số hồi quy này âm đối với danh mục có quy mô lớn và dương đối với các danh mục còn lại Tương tự, nhân tố HML có 7 hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, và cũng tập trung ở danh mục có quy mô vừa và nhỏ Trung bình hệ số hồi quy của MP gần bằng 1.0, điều này phù hợp với bài nghiên cứu của Lam và Tam (2011) trên thị trường chứng khoán Hồng Kông và bài nghiên cứu của Fama và French (1993)
Kết quả hồi quy là tương tự cho các danh mục được xây dựng bằng cách kết hợp tỷ lệ BE/ME – thanh khoản Trong Panel B, có một hệ số chặn có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Kiểm định GRS F-test cho thấy tất cả các hệ số chặn anpha của mô hình đồng thời bằng 0 Hầu hết các hệ số của các nhân tố MP, SMB, HML đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Trung bình hệ số MP cũng gần bằng 1.0 và có ý nghĩa thống kê ở mức cao1% Nhân tố SMB và HML có 2 hệ số hồi quy không có ý nghĩa tập trung ở nhóm kém thanh khoản và tỷ lệ BE/ME thấp Hệ số hồi quy của nhân tố HML có xu hướng tăng khi tỷ lệ BE/ME tăng và không có xu hướng rõ ràng cho hệ số hồi quy của nhân tố SMB
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy cho mô hình 3 nhân tố đối với 9 danh mục được xây dựng bằng cách kết hợp quy mô - thanh khoản và BE/ME – thanh khoản từ giai đoạn 01/01/2008 đến 30/06/2013
– Bảng trình bày các hệ số hồi quy và giá trị thống kê p-value tương ứng từ kết quả hồi quy mô hình 3 nhân tố Fama và French cho tỷ suất sinh lợi hàng tháng của 9 danh mục quy mô – thanh khoản (Panel A) và BE/ME – thanh khoản (Panel B)
Phân vị thanh khoản Phân vị BE/ME
GRS test statistic: 1.8745715 ; p-value: 0.07580485 ( Pane A) GRS test statistic: 1.2671203 ; p-value: 0.27600844 ( Panel B) Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào kết quả ước lượng hệ số hồi quy bằng chương trình stata 11.0
Hầu hết các R 2 điều chỉnh là cao, nằm trong khoảng từ 81.31% đến 95.4%, kết quả này cũng gần giống với kết quả trong bài nghiên cứu của Fama và French (1993) và cao hơn so với kết quả bài nghiên cứu của Lam và Tam (2011)
Do tồn tại hệ số chặn khác không có ý nghĩa và một vài danh mục có hệ số hồi quy của SMB, HML không có ý nghĩa, điều này có thể là do các biến trong mô hình 3 nhân tố (nhân tố thị trường, quy mô, tỷ lệ BE/ME) chưa giải thích hết các biến động giá trên thị trường Việt Nam Và kiểm định GRS F-test của danh mục kết hợp giữa quy mô – thanh khoản (Panel A) cho thấy các hệ số chặn anpha của mô hình không đồng thời bằng 0 ở mức ý nghĩa thống kê 10% Điều này bác bỏ giả thiết thanh khoản không được định giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam Do đó, tác giả tiếp tục xét tới mô hình 3 nhân tố bổ sung nhân tố thanh khoản và nhân tố momentum
Bảng 4.5 trình bày kết quả hồi quy từ mô hình 5 nhân tố (MP, SMB, HML, WML và LIQ) của 9 danh mục được xây dựng bằng cách kết hợp quy mô – thanh khoản (Panel A) và BE/ME – thanh khoản (Panel B)
Nhìn vào Panel A ta thấy có 3 hệ số chặn khác không có ý nghĩa thống kê, tăng một so với kết quả hồi quy mô hình 3 nhân tố Kết quả là tương tự ở mô hình hồi quy 3 nhân tố (bảng 4.4 Panel A), hầu hết các hệ số hồi quy của các nhân tố SMB, HML, LIQ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Trung bình hệ hồi quy của nhân tố MP gần bằng 1.0 và tất cả đều có ý nghĩa thống kê ở mức cao 1% Nhân tố LIQ có 2 hệ số hồi quy không có ý nghĩa nằm vào nhóm danh mục có quy mô trung bình, lớn và tính thanh khoản trung bình, 7 hệ số hồi quy còn lại có mức ý nghĩa thống kê cao 1% Các hệ số hồi quy này có xu hướng mang giá trị dương đối với danh mục kém thanh khoản và âm đối với danh mục thanh khoản cao Nhân tố WML hầu hết là không có ý nghĩa, chỉ có 2 hệ số hồi quy có ý nghĩa trên tổng số 9 hệ số hồi quy
Tương tự ở Panel B, số lượng hệ số chặn khác không có ý nghĩa giảm xuống còn 1
Kết quả là tương tự, hầu hết các hệ số hồi quy khác không và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với các nhân tố MP, SMB, HML, LIQ và các hệ số hồi quy không có ý nghĩa đối với nhân tố WML
Qua bảng 4.5 Panel A và Panel B ta thấy, hầu hết các hệ số hồi quy của các nhân tố có ý nghĩa, với MP là mạnh nhất Tất cả các hệ số hồi quy của MP đều có ý nghĩa ở mức 1%, các hệ số hồi quy của SMB, HML, LIQ có ý nghĩa thống kê gần hết ở mức ý nghĩa 1% , một vài hệ số có mức ý nghĩa 5% Cũng như kết quả của các nghiên cứu trước đây, trung bình hệ số hồi quy của MP gần bằng 1.0 và hệ số hồi quy của SMB giảm khi quy mô tăng (Panel A), và hệ số hồi quy của nhân tố HML tăng khi BE/ME tăng ( Panel B), hệ số hồi quy của nhân tố LIQ có xu hướng dương đối với các công ty có quy mô nhỏ, kém thanh khoản và âm đối với các công ty quy mô lớn, thanh khoản cao Chỉ có 1 vài hệ số của nhân tố WML có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, điều này cho thấy các nhân tố WML không đóng vai trò quan trọng trong việc định giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy cho mô hình 3 nhân tố bổ sung nhân tố thanh khoản và nhân tố momentum đối với 9 danh mục được xây dựng bằng cách kết hợp quy mô - thanh khoản và BE/ME – thanh khoản từ giai đoạn 01/01/2008 đến 30/06/2013 – Bảng trình bày các hệ số hồi quy và giá trị thống kê p-value tương ứng từ kết quả hồi quy mô hình 5 nhân tố cho tỷ suất sinh lợi hàng tháng của 9 danh mục quy mô – thanh khoản (Panel A) và BE/ME – thanh khoản (Panel B)
Phân vị thanh khoản Phân vị quy mô
Phân vị thanh khoản Phân vị BE/ME
GRS test statistic: 3.0130092 ; p-value: 0.00572698 (Panel A) GRS test statistic: 1.3690171 ; p-value: 0.22621615 (Panel B) Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào kết quả ước lượng hệ số hồi quy bằng chương trình stata 11.0