Trang i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng luận văn “Đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lời vượt trội đối với chứng khoán ngành Bất động sản Việt Nam” là bài nghiên cứu của chính tôi Ngoài t[.]
GIỚI THIỆU
Lý do nghiên cứu
Sau hơn 13 năm hoạt động, Thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng phát triển và đóng vai trò vô cùng quan trọng cho sự phát triển của nền kinh tế Thị trường chứng khoán được xem là kênh chuyển tải vốn, do đó kinh tế phát triển thì không thể tách rời sự phát triển của Thị trường chứng khoán.
Tuy nhiên, Thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn quá non trẻ và ẩn chứa bên trong nhiều biến động, do đó việc đầu tư vào chứng khoán 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, họ đã không quan tâm đúng mức đến việc xem xét sự tương xứng của mức sinh lợi được hưởng đối với mức độ rủi ro phải gánh chịu, dẫn đến nhiều trường hợp gần như hoàn toàn bị “trắng tay” sau một thời gian tham gia đầu tư trên thị trường.
Trong những nhóm ngành tham gia giao dịch cổ phiếu trên các sàn chứng khoán tại Việt Nam thì ngành Bất động sản là một trong số những ngành hiện nay đang đối mặt với những khó khăn và tìm ẩn nhiều rủi ro Lượng vốn khi Nhà đầu tư bỏ vào đầu tư loại cổ phiếu Bất động sản là không hề nhỏ
Chính vì lẽ đó, cần có những thông tin phân tích tình hình thị trường Bất động sản, cũng như cần có một mô hình thực nghiệm để đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lời của chứng khoán ngành này, để làm cơ sở tốt và đáng tin cậy hơn trong việc ra quyết định lựa chọn mã cổ phiếu đầu tư mà mang lại suất sinh lợi cao với mức rủi ro thấp nhất.
Vấn đề nghiên cứu
Thực tế Thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay luôn xảy ra nhiều biến động và tìm ẩn nhiều rủi ro Vì vậy, cho thấy một sự cần thiết phải ứng dụng các mô hình kinh tế - tài chính để xác định rủi ro và tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trên Thị trường chứng khoán Việt Nam Đáp ứng điều này có thể kể đến các mô hình nổi tiếng là mô hình định giá tài sản vốn CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama-French, mô hình 4 nhân tố của Carhart… Các mô hình này đã được nghiên cứu trên nhiều Thị trường chứng khoán khác nhau trên thế giới và mang lại nhiều kết quả hữu ích cho Nhà đầu tư khi tham gia vào Thị trường chứng khoán. Ở Việt Nam đã xuất hiện các nghiên cứu vận dụng mô hình định giá tài sản vốn CAPM, mô hình 3 nhân tố của Fama- French, mô hình 4 nhân tố của Carhart cho Thị trường chứng khoán Việt Nam Tuy nhiên, các nghiên cứu chỉ tập trung trên TTCK nói chung mà chưa đi sâu nghiên cứu cổ phiếu cho từng ngành cụ thể Và thực tế có những ngành tham gia niêm yết trên TTCK giữ vai trò quan trọng trong nền kinh tế do đó cần phải có nghiên cứu, phân tích tích sâu về chứng khoán ngành.
Với đề tài này tác giả tập trung nghiên cứu cổ phiếu ngành Bất động sản, vì ngành Bất động sản chiếm một tỷ trọng lớn lượng của cải vật chất của nền kinh tế. Hiện nay là một trong những ngành rất “nhạy cảm” trên Thị trường chứng khoán, đang trong tình trạng khó khăn kéo dài
Nghiên cứu tác giả dựa trên cơ sở kết hợp mô hình 3 nhân tố Fama-French, với nhân tố xu hướng sinh lời trong quá khứ của mô hình 4 nhân tố của Carhart, và thêm vào đó là nhân tố liên quan đến đặc thù của ngành Bất động sản là tỷ số thanh toán hiện hành, tác giả đưa ra mô hình 5 nhân tố để đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất lợi nhuận các chứng khoán ngành Bất động sản, nhằm giúp Nhà đầu tư có cái nhìn đúng đắn khi tham gia vào thị trường cũng như giảm thiếu được rủi ro khi đầu tư.
Câu hỏi nghiên cúu
Với nội dung của đề tài nghiên cứu tác giả đưa ra các câu hỏi sau:
- Bằng cách nào để đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lời vượt trội của cổ phiếu Bất động sản, và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro đến tỷ suất sinh lời như thế nào?
- Nhà đầu tư sẽ làm gì để giảm thiểu rủi ro khi nắm giữ cổ phiếu Bất động sản?
Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu nhằm vào các mục tiêu:
- Xác định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lời vượt trội đối với cổ phiếuBất động sản, đưa ra những kết quả và kết luận
- Đưa ra những kiến nghị mang tính gợi ý cho các Nhà đầu tư khi lựa chọn đầu tư cổ phiếu Bất động sản nhằm giảm thiểu rủi ro.
Phạm vi và dữ liệu nghiên cứu
1.5.1 Dữ liệu nghiên cứu Đề tài sử dụng lịch sử giá giao dịch các loại chứng khoán đóng cửa vào phiên giao dịch cuối tháng, thông tin về giá cổ phiếu được thu thập qua website của Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.
Dữ liệu thu thập Báo cáo tài chính, Báo cáo đại hội đồng cổ đông, bản cáo bạch theo năm của các cổ phiếu trong danh mục Dữ liệu báo cáo tài chính hàng năm được thu thập trên website của sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, sở giao dịch chứng khoán Hà nội, công ty chứng khoán FPTS, các trang thông tin điện tử chuyên về chứng khoán Suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro được gọi là lãi suất phi rủi ro được xác định bằng lãi suất trái phiếu chính phủ 5 năm lấy trên Bloomberg.
Nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu quan sát là những dữ liệu của các công ty niêm yết thuộc ngành BĐS Việt Nam trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội giai đoạn từ tháng 7/2009 đến tháng tháng 6/2014 Tác giả lựa chọn khoảng thời gian thu thập dữ liệu vì các lý do, trước năm 2009 số lượng công ty niêm yết rất ít, TTCK hoạt động chưa thật sự ổn định, mức độ vốn hóa thị trường không cao.
Các cổ phiếu được chọn theo tiêu chuẩn sau : Cổ phiếu được chọn phải có thời gian giao dịch trong quá khứ từ 1 năm trở lên do mô hình Carhart có tính đến biến động giá của cổ phiếu năm vừa qua
Từ những tiêu chuẩn trên, dữ liệu thu thập giới hạn trên 69 mã chứng khoán của các công ty BĐS (trong đó có 49 công ty niêm yết trên sàn HOSE và 20 công ty niêm yết trên sàn HNX).
Sàn HOSE dữ liệu thu thập 49 công ty (năm 2009 chỉ có 10 mã chứng khoán,năm 2010 là 12 mã, năm 2011 là 23 mã, năm 2012 tăng lên 45 mã, và đạt 49 mã chứng khoán ở năm 2013, năm 2014 Tổng số quan sát là 1.902 (tổng số lượng mã chứng khoán từng năm * số tháng lấy dữ liệu trong 1 năm)
Sàn HNX dữ liệu thu thập 20 công ty (năm 2009, 2010 chỉ có 2 mã chứng khoán, năm 2011 là 12 mã, năm 2011 là 6 mã, năm 2012 tăng lên 16 mã, và đạt 20 mã chứng khoán ở năm 2013, năm 2014 Tổng số quan sát là 496 (tổng số lượng mã chứng khoán từng năm * số tháng lấy dữ liệu trong 1 năm)
Ý nghĩa và ứng dụng cửa đề tài nghiên cứu
Với kết quả nghiên cứu này đưa ra những đánh giá, nhận xét và bình luận có cơ sở về tình hình thị trường, cổ phiếu BĐS cũng như chỉ ra được mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất lợi nhuận vượt trội của cổ phiếu ngành này
Về mặt khoa học, đề tài góp phần củng cố lý thuyết của các mô hình định giá trên thị trường nhỏ và mới nổi hiện nay ở Thị trường chứng khoán Việt Nam
Về mặt thực tiễn, đề tài có ý nghĩa quan trọng trong việc giúp Nhà đầu tư lượng hóa rủi ro và đưa ra quyết định lựa chọn đầu tư cổ phiếu BĐS trên thị trường chứng khoán Việt Nam đạt hiệu quả.
Kết cấu của đề tài
Đề tài nghiên cứu gồm 5 chương :
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước
Chương 3: Thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
Chương này tác giả tóm lược lại những vấn đề nghiên cứu, lý do nghiên cứu,mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu của đề tài, ứng dụng thực tiễn của đề tài;ngoài ra tác giả nêu những mặt còn hạn chế của luận văn và đưa ra đề xuất về hướng nghiên cứu mở rộng.
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Khái niệm về rủi ro và tỷ suất sinh lời
Rủi ro được hiểu là những bất trắc ngoài ý muốn tồn tại trong công việc mà chúng ta tiến hành Dù muốn hay không, hầu hết những điều chúng ta làm đều chứa đựng rủi ro Hoạt động đầu tư cũng không thể tránh khỏi. Định nghĩa về rủi ro trong tài chính còn có nghĩa rộng hơn, thực tế nói đến sự sai lệch giữa khả năng chúng ta nhận được suất sinh lời khoản vốn đã bỏ ra so với tỷ suất lợi nhuận mà chúng ta kỳ vọng
Nếu căn cứ trên phạm vi tác động của rủi ro, có thể chia nó thành 2 loại là rủi ro có thể đa dạng hóa (Diversifiable Risk) và rủi ro không thể đa dạng hóa, còn gọi là rủi ro thị trường (Market Risk)
- Rủi ro có thể đa dạng hóa (Diversifiable Risk): là phần rủi ro của chứng khoán liên quan đến các sự kiện ngẫu nhiên; có thể loại trừ bằng cách đa dạng hóa đầu tư
- Rủi ro thị trường (Market Risk): là phần rủi ro của chứng khoán không thể loại trừ bằng cách đa dạng hóa đầu tư.
Nếu căn cứ trên đặc điểm của rủi ro, có thể chia nó thành 4 loại: Rủi ro thị trường, rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động
- Rủi ro thị trường (market risk): là loại rủi ro xuất hiện khi có biến động về giá cả thị trường cổ phiếu.
- Rủi ro thanh khoản (liquidity risk): bao gồm 2 hình thức: rủi ro thanh khoản tài sản (asset liquidity risk) và rủi ro thanh khoản nguồn vốn (funding liquidity risk) + Rủi ro thanh khoản tài sản liên quan đến rủi ro mà giá trị thanh khoản của tài sản khác đáng kể so với giá trị theo giá thị trường hiện tại.
+ Rủi ro thanh khoản nguồn vốn, còn được gọi là rủi ro dòng tiền, là rủi ro mà một tổ chức có thể bị rơi vào tình trạng thiếu tiền mặt và không thể huy động nguồn vốn mới để đáp ứng nghĩa vụ thanh toán, có thể dẫn đến mất khả năng thanh toán chính thức
- Rủi ro tín dụng (credit risk): xuất phát từ sự kiện các đối tác không sẵn lòng hoặc không thể đáp ứng nghĩa vụ theo hợp đồng đã ký
- Rủi ro hoạt động (operational risk): là những rủi ro về tổn thất gây bởi những nguyên nhân như qui trình nội bộ sai lầm hoặc có thiếu sót, từ nhân tố con người và hệ thống, hoặc từ những sự kiện bên ngoài.
- Tỷ suất lợi nhuận: là tỷ lệ phần trăm giữa thu nhập và giá trị khoản đầu tư bỏ ra.
- Tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng: là tỷ suất lợi nhuận dự kiến xảy ra của một khoản đầu tư
- Tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư (rp): là tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng trung bình trọng số của các tài sản trong danh mục đầu tư.
2.1.3 Đo lường rủi ro và tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng:
Đo lường rủi ro cổ phiếu đơn nhất: Để tính toán mức rủi ro của cổ phiếu đầu tư, ta căn cứ vào phương sai và độ lệch chuẩn của nó (phương sai và độ lệch chuẩn đo lường mức độ phân tán hay sự biến động xung quanh Er).
-Tính tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng:
Trong đó: Pi là xác suất xảy ra khả năng i ri là tỷ suất lợi nhuận tương ứng với khả năng i n là số khả năng xảy ra.
Xuất phát từ kỳ vọng toán, được tính theo xác suất thành phần của các giá trị ri như sau:
Là hệ số đo lường sự sai biệt giữa lợi nhuận so với lợi nhuận kỳ vọng Độ lệch chuẩn càng lớn thì độ ly tán lợi nhuận kỳ vọng càng lớn, rủi ro càng nhiều Độ lệch chuẩn lớn hay nhỏ phản ánh độ ly tán tuyệt đối lớn hay nhỏ.
Trường hợp sử dụng dữ liệu trong quá khứ để đo lường rủi ro, chúng ta có thể tính độ lệch chuẩn theo công thức sau:
Trong đó: rt là tỷ suất lợi nhuận thực tế của kỳ t trong quá khứ rAVG là tỷ suất lợi nhuận bình quân trong n năm qua
Đo lường rủi ro trong danh mục:
Như trình bày ở phần trên, có 2 loại rủi ro là rủi ro có thể đa dạng hóa và rủi ro không thể đa dạng hóa (hay rủi ro thị trường) Đối với rủi ro có thể đa dạng hóa, chúng ta có thể làm giảm bớt chúng bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư Số lượng cổ phiếu trong danh mục càng tăng lên thì rủi ro của danh mục sẽ giảm đi
Mức độ giảm rủi ro của danh mục còn phụ thuộc vào mức độ tương quan giữa các cổ phiếu Hệ số tương quan càng thấp thì danh mục đầu tư có nhiều cổ phiếu sẽ có δ 2 =∑ i=1 n
[r i −E(r)] 2 p i δ=√ ∑ i =1 n [ r i − E( r )] 2 p i δ=√ ∑ i=1 n ( r n−1 t − r AVG ) 2 mức rủi ro càng thấp Đối với rủi ro thị trường, do không thể đa dạng hóa nên xét trên tổng thể thì đó chính là rủi ro chủ yếu của danh mục được đa dạng hóa tốt Để ước lượng được rủi ro của danh mục đầu tư, trước hết chúng ta cần đo lường về rủi ro của một cổ phiếu khi nó tham gia vào danh mục đầu tư Nó chính là phần rủi ro mà cổ phiếu đó tăng thêm vào rủi ro của danh mục đầu tư
Lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư là trung bình có trọng số của các lợi nhuận kỳ vọng của từng chứng khoán trong danh mục đầu tư Trọng số ở đây chính là tỷ trọng của từng loại chứng khoán trong danh mục đầu tư.
Trong đó: wi là tỷ trọng của chứng khoán j,
Er i là lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán i m là tổng số chứng khoán có trong danh mục đầu tư.
Các mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lời
Để đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi nhuận kỳ vọng, trên thế giới được nhiều các nghiên cứu được phát triển từ nhiều mô hình khác nhau.
4.2.1 Mô hình CAPM (Capital asset pricing model):
Mô hình CAPM do các nhà kinh tế Jack Treynor (1961), William Sharpe
(1964), John Lintnet (1965) và Mossin (1966) đã nghiên cứu và thể hiện mối tương quan giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán vào thập niên 1960
Mô hình CAPM cho rằng tỷ suất lợi nhuận đòi hỏi của một cổ phiếu bằng lãi suất phi rủi ro (risk-free) cộng phần bù rủi ro phản ánh phần rủi ro còn lại sau khi đa β i =Cov im σ m 2 dạng hóa đầu tư Mô hình CAPM được mô tả thông qua phương trình “Đường thị trường chứng khoán” (Security Market Line-SML) như sau:
E(Ri) : là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục cổ phiếu i
Rf : là lãi suất phi rủi ro, được cho là bằng với lãi suất trái phiếu kho bạc
E(Rm) : là tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường ã βiM : là hệ số beta thị trường của danh mục cổ phiếu i.
Hình 1.1: Mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và β
Trong mô hình trên, tỷ suất sinh lời chứng khoán bằng tỷ suất sinh lời tài sản phi rủi ro cộng với khoản bù đắp rủi ro của chứng khoán Rủi ro của chứng khoán thể hiện thông qua hệ số β Hệ số β càng cao thể hiện khả năng chứng khoán mang lại suất sinh lợi càng cao nhưng cũng vì thế mà chứa đựng nhiều rủi ro hơn Quan hệ giữa lợi nhuận và hệ số rủi ro beta của cổ phiếu là quan hệ tuyến tính được diễn tả bởi đường thẳng SML có hệ số góc là E(Rm) - Rf
Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản, dễ hiều và thuận tiện khi sử dụng Tuy nhiên nó cũng có nhiều nhược điểm như có nhiều giả định của mô hình chúng ta chưa thể giải thích được Ví dụ, giả định không có chi phí giao dịch, nhưng thực tế thì rất ít khi giao dịch mà không có chi phí Hoặc như giả định Nhà đầu tư có thể vay mượn tiền với lãi suất tương đương lãi suất họ có thể cho vay, thực tế thì lãi suất đi vay luôn cao hơn lãi suất cho vay
Hơn thế, mô hình CAPM phụ thuộc vào một nhân tố duy nhất là danh mục thị trường nên bỏ một số nhân tố khác trong việc giải thích biến động tỷ suất lợi nhuận.
4.2.2 Mô hình Fama French ba nhân tố
Trong một công trình nghiên cứu nổi tiếng về mô hình định giá tài sản vốn được công bố năm 1992, Fama và French đã chỉ ra rằng tỷ suất lợi nhuận thực trong giai đoạn từ 1963 đến1990 có liên quan mật thiết đến các hệ số Giá trị sổ sách/Giá trị thị trường (BE/ME) và qui mô hoạt động của công ty Trong khoảng thời gian này, những khoản đầu tư có lợi nhuận cao có khuynh hướng thu được từ những công ty có giá trị vốn hóa thị trường thấp và hệ số BE/ME cao Từ đó hai ông đã đề xuất sử dụng hai thước đo này làm đại diện cho rủi ro và xây dựng mô hình hồi qui dành cho tỷ suất lợi nhuận hàng tháng của các cổ phiếu trên Sàn giao dịch chứng khoán New York (NYSE).
Tiếp tục nghiên cứu này, vào năm 1993, Fama và French phát triển thêm một bước mô hình của mình với những cải tiến sau:
- Đưa thêm trái phiếu công ty và trái phiếu chính phủ Mỹ vào danh mục tài sản
- Bổ sung thêm biến dùng để giải thích lợi nhuận.
- Quan trọng nhất là Fama và French đã thay đổi phương pháp hồi qui bằng cách sử dụng phương pháp hồi qui dựa trên chuỗi dữ liệu thời gian của Black, Jensen vàScholes (1972) Lợi nhuận hàng tháng của các cổ phiếu và trái phiếu sẽ được hồi qui dựa trên một danh mục thị trường của chứng khoán Nghiên cứu này đã sử dụng lợi nhuận chênh lệch (lợi nhuận hàng tháng của các cổ phiếu hoặc trái phiếu trừ đi lãi trái phiếu kho bạc kỳ hạn 1 tháng) như là biến phụ thuộc và lợi nhuận chênh lệch của danh mục đầu tư làm biến giải thích Nghiên cứu này chia các chứng khoán thành 6 danh mục dựa trên sự phân loại theo giá trị vốn hóa thị trường lớn, bé (B và S) và tỷ sốBV/MV cao, trung bình, thấp (H, M, L) Từ đó hình thành 6 danh mục sau: S/L, S/M,S/H, B/L, BE/ME, B/H
Fama và French đã sử dụng cách tiếp cận hồi quy theo dãy số thời gian của Black, Jensenvà Scholes (1972), với mô hình:
Phương trình hồi quy chuỗi thời gian trình bày như sau:
E(Ri) - Rf = αi + βi [(E(RM) - Rf ] + si E(SMB) + hi E(HML) + ei
Trong đó: αi : là hệ số chặn của mô hình
E(Ri) : là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i
Rf : là lãi suất phi rủi ro.
E(RM) : là tỷ suất sinh lợi của thị trường.
SMB : phần bù quy mô SMB là tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục có giá trị vốn hóa thị trường lớn
HML : phần bù giá trị HML là bình quân tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (B/M) cao trừ cho danh mục cổ phiếu có B/M thấp. βi, si, hi : là các biến phản ánh độ nhạy của các nhân tố, trong đó βi còn được gọi là beta chứng khoán 3 nhân tố (để phân biệt với beta chứng khoán trong CAPM). ei : là sai số ngẫu nhiên của mô hình.
Giải thích các biến trong mô hình
Mô hình Fama French 3 nhân tố chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi vượt trội của chứng khoán (Ri-Rf) chính là phần đóng góp của tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường [βi(Rm- Rf)] cộng với phần bù của quy mô (si SMB) và phần bù của giá trị (hi HML)
- Tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội:
Phần chênh lệch Rm-Rf đôi khi còn được gọi là phần bù của thị trường (market premium) hay tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, tức là phần tăng thêm của tỷ suất sinh lợi do rủi ro của thị trường mang lại Nhân tố này cũng giống như trong CAPM
- Phần bù của quy mô:
SMB (Small Minus Big) đo lường lợi nhuận tăng thêm của Nhà đầu tư khi đầu tư vào những danh mục cổ phiếu có vốn hóa thị trường nhỏ trừ cho danh mục cổ phiếu có vốn hóa thị trường lớn Phần lợi nhuận tăng thêm này đôi khi còn được gọi là phần bù của quy mô, tức là lợi nhuận do quy mô của công ty mang lại
Trong thực tế, dãy dữ liệu SMB được tính bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục gồm 33% chứng khoán có giá trị vốn hóa thị trường (quy mô) nhỏ trừ cho tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục gồm 33% chứng khoán có giá trị vốn hóa thị trường (quy mô) lớn Một SMB dương chỉ ra rằng những chứng khoán có quy mô nhỏ luôn tốt hơn (có tỷ suất sinh lợi cao hơn) những chứng khoán có quy mô lớn Một SMB âm thì biểu hiện điều ngược lại, chứng khoán có quy mô lớn sẽ tốt hơn chứng khoán có quy mô nhỏ
HML (High Minus Low) đo lường lợi nhuận tăng thêm của Nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao - tức là những cổ phiếu “giá trị” HML còn được gọi là phần bù giá trị, tức là phần tỷ suất sinh lợi tăng thêm do cổ phiếu giá trị mang lại
Nhân tố HML được tính bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục gồm 50% chứng khoán có BE/ME cao nhất trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục gồm 50% chứng khoán có BE/ME thấp nhất Một HML dương thể hiện những cổ phiếu
Các nghiên cứu trước
Các nghiên cứu ở các nước:
Nghiên cứu vào năm 2004 của hai tác giả Cakici và Bali tiến hành nghiên cứu kiểm định có hay không khả năng mất vốn tối đa đo lường bởi Value At Risk có giải thích suất sinh lợi kỳ vọng bằng phương phá hồi quy Nghiên cứu này sử dụng các dữ liệu của các công ty niêm yết trên sàn NYSE, AMEX và NASDAQ trong khoảng thời gian từ tháng 1/1958 đến tháng 12/2001 Mô hình kiểm định dựa trên 25 danh mục trong nghiên cứu Fama – French (1993) với 4 biến độc lập gồm các nhân tố theo mô hình Fama-French và VAR Sau đó, nghiên đưa thêm 1 nhân tố thanh khoản của cổ phiếu để xem mức độ giải thích tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng như thế nào.
Kết quả nghiên cứu: Qui mô của công ty, độ thanh khoản và VAR có ý nghĩa giải thích lên sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu.
Nghiên cứu vào năm 2005 của hai tác giả Hadrian Djajadikerta và Gilbert Nartea thuộc Đại học Lincoln thực nghiệm mô hình 3 nhân tố Fama và French trên Thị trường chứng khoán New Zealand trong giai đoạn 8 năm từ 1994 - 2002 Nghiên cứu này nhằm mục đích thêm vào những bằng chứng xác định những ảnh hưởng của phần bù giá trị và qui mô vốn hóa trong mô hình 3 nhân tố với nền kinh tế tồn tại thị trường chứng khoán khá nhỏ ở quốc gia này.
Kết quả nghiên cứu: nhân tố thị trường giữ vai trò quan trọng trong việc giải thích biến động tỷ suất lợi nhuận danh mục cổ phiếu Xác nhận ảnh hưởng tương đối lớn của nhân tố quy mô, cũng như tác động yếu của nhân tố phần bù giá trị Vẫn còn tồn tại một phần lớn sự biến đổi trong tỷ suất lợi nhuận chứng khoán tại New Zealand không thể giải thích được.
Nghiên cứu của Souad Ajili vào năm 2005 “Nhân tố quy mô và giá trị - Trường hợp của nước Pháp” Nghiên cứu 341 cổ phiếu từ 7/1984 đến 6/2001, sử sụng mô hình Fama French cho thấy mô hình Fama French tốt hơn so với mô hình CAPM R 2 của mô hình CAPM là 11.12% còn R 2 của mô hình Fama French là 34.22% Kết quả hồi quy dữ liệu chéo quả từ mô hình Fama French thì chỉ có nhân tố quy mô là có ý nghĩa thống kê còn khi hồi quy dữ liệu chuỗi thì nhân tố qui mô và phần bù giá trị đều có ý nghĩa giải thích tốt Sau khi thêm biến đòn bẩy tài chính vào mô hình Fama French thì mô hình có khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi tốt hơn nữa (R 2 của mô hình này là 40.25%) Như vậy ở Pháp phải sử dụng mô hình đặc thù gồm nhân tố là rủi ro thị trường, quy mô, giá trị và đòn bẩy tài chính thì khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán mới cao
Nghiên cứu ở Nhật Bản năm 2007 của hai tác giả Elhaj Walid và Elhaj Ahlem,
“Những bằng chứng về khả năng áp dụng của mô hình Fama French lên Thị trường chứng khoán Nhật Bản” Dữ liệu mẫu sử dụng là tỷ suất sinh lợi bình quân hàng tháng của tất cả chứng khoán trên Sở giao dịch chứng khoán Tokyo (TSE) trong khoảng thời gian từ năm 2002 đến 2007
Kết quả nghiên cứu: ở Nhật Bản nhân tố quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi có quan hệ nghịch biến, còn nhân tố giá trị và tỷ suất sinh lợi thì đồng biến Nhân tố quy mô thể hiện rõ nét ở những chứng khoán có mức vốn hóa thị trường nhỏ Mô hình Fama French vẫn tỏ ra hiệu quả hơn so với mô hình CAPM chỉ trừ những danh mục các chứng khoán có giá trị vốn hóa thị trường thấp R 2 trung bình của mô hình Fama French lả 78.2% lớn hơn so với R 2 trung bình của mô hình CAPM là 70.5%.
Nghiên cứu vào năm 2008 của hai tác giả Kyong Shik Eom và Jong-Ho Park ở Hàn Quốc, chạy mô hình hồi qui tuyến tính với dữ liệu từ 868 cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 7 năm 1981 đến tháng 12 năm 2007 với đề tài nghiên cứu “Bằng chứng mô hình ba nhân tố tại Hàn Quốc”
Kết quả nghiên cứu: Nhóm tác giả này cho thấy rằng trong khoảng thời gian (1984-1994) mô hình ba nhân tố Fama French thì không phù hợp để giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán mà chỉ có mô hình CAPM tỏ ra phù hợp Ngoài ra, nghiên cứu cho thấy mô hình Fama French chỉ phù hợp để dự báo tỷ suất sinh lợi trong Thị trường chứng khoán Hàn Quốc trong khoảng thời gian ngắn nhưng không phù hợp trong khoảng thời gian dài Kết quả này chỉ ra rằng R 2 mô hình ba nhân tố là 2.52% với khoảng tin cậy là 99% Giải thích biến phần bù thị trường, phần bù qui mô và phần bù giá trị không giải thích và dự báo được tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và danh mục của nó Thêm vào đó, nhóm tác giả cũng mở rộng mô hình và tìm ra nhân tố chính ảnh hưởng đến mô hình để giải thích tỷ suất sinh lợi là phần bù rủi ro thanh khoản, sự công bố thông tin và sự lan rộng của việc cấp tín dụng.
Nghiên cứu vào năm 2009 của các tác giả Nopbhanon Homsud, Jatuphon Wasunsakul, Sirina Phuangnark, Jitwatthana Joongpong thuộc Trường Đại học Silpakorn, Thái Lan thực nghiệm mô hình 3 nhân tố Fama và French đối với với 421 mã cổ phiếu trên Thị trường chứng khoán Thái Lan trong giai đoạn 5 năm từ 2002 đến
Kết quả nghiên cứu: mô hình Fama French cho thấy khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng tháng của các danh mục tốt hơn mô hình CAPM Mặc dù mô hình Fama French thích hợp với Thị trường chứng khoán Thái Lan hơn mô hìnhCAPM nhưng mô hình Fama French lại không có cơ sở lý thuyết tài chính hỗ trợ cho việc giải thích về tác động của 2 nhân tố mới biến phần bù quy mô và phần bù giá trị đến tỷ suất lợi nhuận, nhưng kết luận rằng có mối liên hệ giữa 2 nhân tố này với tỷ suất lợi nhuận Ngoài 3 nhân tố trong mô hình, còn có các nhân tố khác có thể giải thích biến động tỷ suất lợi nhuận danh mục cổ phiếu.
Nghiên cứu vào năm 2012 của tác giả Valsamis Manolakis thuộc Trường Đại học Macedonia thực nghiệm mô hình 3 nhân tố Fama và French đối với với 229 mã cổ phiếu phổ thông trên Thị trường chứng khoán Hy Lạp trong giai đoạn 10 năm từ tháng 06/2001 đến tháng 06/2011
Kết quả nghiên cứu: Tồn tại hiệu ứng công ty quy phần bù mô lớn, trái với kết quả nghiên cứu của Fama và French Nhân tố phần bù giá trị có tác động cùng chiều với tỷ suất lợi nhuận danh mục cổ phiếu Không tìm thấy các nhân tố có ý nghĩa thống kê cho tất cả các danh mục đầu tư, điều này đặt câu hỏi về sức mạnh của mô hình.
Các nghiên cứu ở Việt Nam:
Đề tài luận văn thạc sỹ kinh tế “Ứng dụng các lý thuyết tài chính hiện đại trong việc đo lường rủi ro của các chứng khoán niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TPHCM”, năm 2008 của tác giả Trần Minh Ngọc Diễm Đề tài này chủ yếu chỉ sử dụng hệ số beta để đo lường rủi ro của cổ phiếu niêm yết trong mối tương quan với tỷ suất lợi nhuận nhằm hướng đến việc chọn ra danh mục đầu tư tối ưu
Kết quả nghiên cứu: đưa ra phương pháp tính toán beta và phương pháp xây dựng danh mục đầu tư.
Nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong “Vận dụng mô hình CAPM đa biến trong dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu niêm yết tại Sở Giao Dịch Chứng Khoán TPHCM”, năm 2008 Đề tài này chủ yếu sử dụng mô hình CAPM đa nhân tố dự báo tỷ suất lợi nhuận của cổ phiếu niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TPHCM. Tuy nhiên, do hạn chế về việc lấy số liệu, đề tài này chỉ nghiên cứu trên 2 cổ phiếu đại diện cho 1 ngành nên chưa thể khẳng định đúng thực chất về tỷ suất lợi nhuận của ngành
Kết quả nghiên cứu: các nhân tố D/E và ROE không có mối quan hệ với tỷ suất lợi nhuận Nhân tố thị trường và P/B có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất lợi nhuận.
Nhân tố E/P có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất lợi nhuận Nhân tố E/P có tác động mạnh nhất đến tỷ suất lợi nhuận
THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Tổng quan về Thị trường chứng khoán BĐS
Thị trường BĐS là một trong những thị trường quan trọng của nền kinh tế thị trường vì thị trường này liên quan trực tiếp tới một lượng tài sản cực lớn cả về quy mô, tính chất cũng như giá trị của các mặt trong nền kinh tế quốc dân Tỷ trọng BĐS trong tổng số của cải xã hội ở các nước có khác nhau nhưng thường chiếm trên dưới 40% lượng của cải vật chất của mỗi nước Các hoạt động liên quan đến BĐS chiếm tới 30% tổng hoạt động của nền kinh tế
Theo thống kê, ở các nước phát triển lượng tiền ngân hàng cho vay qua thế chấp bằng BĐS chiếm trên 80% trong tổng lượng vốn cho vay Vì vậy, phát triển đầu tư, kinh doanh BĐS đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển các tài sản thành nguồn tài chính dồi dào phục vụ cho yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội đặc biệt là đầu tư phát triển cơ sở hạ tầng của nền kinh tế.
3.1.1 Các giai đoạn phát triển ngành BĐS tại Việt Nam
Theo “Báo cáo phân tích ngành Bất động sản năm 2012” của Công ty cổ phần chứng khoán Phương Nam, thì thị trường BĐS tại nước ta đã tồn tại từ rất lâu và có thể chia các giai đoạn quan trọng từ sau năm 2000 khi mà Thị trường chứng khoán Việt Nam thành lập:
Từ năm 2000, giá nhà đất bắt đầu biến động, tiếp đó giá cả tăng nhanh liên tục và đạt đỉnh cao vào khoảng Quý II năm 2001 Cơn sốt đất diễn ra do người đầu tư dự đoán và đánh giá chủ trương cho Việt kiều mua nhà và ban hành giá đất mới sẽ có triển vọng cho thị trường nhà đất nên nhiều người đầu tư mua đất khắp nơi ở vùng ven.
Từ cuối năm 2002 đến 2006 Thị trường BĐS diễn ra trầm lắng, thậm chí “đóng băng” như nhiều người nhận xét Thị trường BĐS năm sau lạnh hơn năm trước Theo số liệu thống kê: Năm 2003 giao dịch địa ốc thành công giảm 28%, năm 2004 giảm 56% và năm 2005 giảm 78%
Trước thực trạng Thị trường BĐS lên cơn sốt vào năm 2001 – 2002, Nhà nước ra tay điều tiết thị trường bằng biện pháp hành chính với “ luật đất đai 2003” và “nghị định 181” hướng dẫn thi hành luật đất đai Nghị định 181 đã chấm dứt tình trạng “phân lô bán nền”, đã làm thị trường nhà đất hạ nhiệt vì "đánh" trúng vào lợi ích tạo ra giá đầu cơ Do đó dù cơn sốt đã dừng lại nhưng giá đất vẫn không hạ xuống bằng giá trước khi xảy ra cơn sốt Tác động bằng chính sách của Nhà nước từ năm 2002 đã gây ra đóng băng của thị trường Bất động sản Việt Nam 2002-2006
Giai đoạn này thị trường BĐS tiếp tục lên cơn sốt đất, lần sốt đất này tập trung mạnh mẽ vào phân khúc Căn hộ cao cấp và Biệt thự Một số nguyên nhân chính là do nguồn vốn FDI tăng trưởng mạnh đầu tư vào Việt Nam tạo nên tăng trưởng kinh tế ấn tượng trong 2003-2007 Trong năm 2006-2007, có thể xem là năm khá huy hoàng đối với Thị trường chứng khoán Việt Nam và mọi người đều tham gia cũng như kiếm tiền dễ dàng từ Thị trường Chứng khoán Điều này tạo ra một nguồn vốn thặng dư lớn của người thắng chứng khoán chuyển dịch sang Thị trường Bất động sản tạo điều kiện cho phân khúc cao cấp “sốt” mạnh
Giai đoạn từ năm 2008 – nay Đứng trước thực trạng bong bóng thị trường Bất động sản ngày càng lớn cùng với tốc độ lạm phát tăng một cách chóng mặt, chính phủ đã tiến hành điều tiết thị trường bằng các chính sách tiền tệ với việc kiểm soát tín dụng chặt chẽ, đặc biệt là tín dụng phi sản xuất với hàng loạt các biện pháp được chính phủ thực hiện nhằm ổn định thị trường và kiềm chế lạm phát Ngay sau khi có các chính sách thắt chặt tài chính thực hiện thị trường Bất động sản lập tức bị ảnh hưởng nặng nề và sự suy giảm cả về giá lẫn giao dịch.
Nghị định 71 và 69 ra đời năm 2010 hướng dẫn thi hành luật đất đai có sửa đổi
2009 và việc thu thuế sử dụng đất càng làm cho thị trường đã trầm lắng nay lại thêm phần ảm đạm
Bước sang 2011, trước nguy cơ lạm phát tăng cao cùng sự leo dốc mãnh liệt của giá vàng và USD đã buộc chính phủ phải có nghị quyết số 11 về các biện pháp kiềm chế lạm pháp, ổn định tình hình kinh tế vĩ mô Theo đó tăng trưởng tín dụng năm 2011 bị giới hạn ở con số 20%, dư nợ tín dụng cho vay đối với lĩnh vực phi sản xuất bị giới hạn ở mức 16% càng làm cho thị trường Bất động sản thêm phần ảm đạm, xua tan kỳ vọng thị trường phục hồi của các Nhà đầu tư Bất động sản
Năm 2012 là năm chứng kiến nhiều doanh nghiệp phá sản nhất trong vòng 10 năm qua Năm 2012 cũng là năm cạnh tranh khốc liệt, thậm chí là cuộc chiến sống còn của doanh nghiệp BĐS Hàng loạt công ty dịch vụ môi giới và cho thuê BĐS đóng cửa Các Chủ Đầu Tư thiếu năng lực về tài chính gần như tuyên bố phá sản hoặc phải rao bán dự án
3.1 2 Qui mô phát triển Thị trường chứng khoán BĐS
Ngày 01/01/2007, Luật kinh doanh BĐS có hiệu lực, cùng với sự ra đời quy định chính sách kinh doanh BĐS giúp các Nhà đầu tư yên tâm hơn khi tham gia thị trường. Hành lang pháp lý cho thị trường ngày càng trở nên rõ ràng, hợp lý như Luật Đăng ký BĐS, Luật thuế sử dụng đất, Luật Nhà ở, chính sách áp dụng cho Việt kiều mua nhà… đã được hoàn thiện và bắt đầu có hiệu lực Bên cạnh đó, nguồn vốn FDI tăng trưởng mạnh đầu tư vào Việt Nam tạo tăng trưởng kinh tế ấn tượng Các nguyên nhân trên đã làm cho thị trường BĐS ấm lên và có dấu hiệu khởi sắc Năm 2007 cũng là năm đánh dấu các chứng khoán BĐS bắt đầu tham gia niêm yết trên TTCK mặc dù với số lượng còn khá khiêm tốn.
Bảng 3.1: Số lượng công ty BĐS 2 sàn HSX và HNX giai đoạn 2008-2014
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ http://finance.vietstock.vn
Theo số liệu Bảng 3.1 số lượng chứng khoán BĐS niêm yết giai đoạn 2008-2014 có thể thấy số lượng công ty BĐS tham gia niêm yết chỉ thật sự gia tăng đáng kể từ năm 2010 trở về sau.
Xét về giá trị giao dịch chứng khoán BĐS giai đoạn 2007-2013 ta nhận thấy có thể chia thành 3 giai đoạn: giai đoạn 1 từ tháng 01/2007 đến tháng 06/2009 giá trị giao dịch trên thị trường BĐS hầu như không đáng kể; giai đoạn 2 từ tháng 07/2009 đến tháng 12/2010 là giai đoạn bùng nổ về giá trị giao dịch của thị trường này Đặc biệt là
2 thời điểm tháng 10/2009 và tháng 12/2010, giá trị giao dịch tăng vọt lên mức trên dưới 10.000 tỷ đồng; giai đoạn 3 từ tháng 01/2011 đến tháng 06/2013, giá trị giao dịch có tăng có giảm tùy thời điểm. Đồ thị 3.1: Giá trị giao dịch chứng khoán ĐBS giai đoạn 2007-2013
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ http://finance.vietstock.vn.
3.1.3 Tình hình tài chính của các công ty BĐS:
Bảng 3.2: Các chỉ tiêu bình quân doanh nghiệp ngành BĐS giai đoạn 2009-2013 Đơn vị tính:Triệu đồng
1 160,422,171 190,174,529 220,273,662 Vốn CSH 20,986,715 45,077,221 68,067,331 71,664,021 74,932,538 Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính toán từ http://finance.vietstock.vn
Từ bảng số liệu ta nhận thấy, ngoại trừ năm 2010 doanh thu trung bình của ngành có tăng, các năm còn lại doanh thu biến động giảm Ngược lại tổng tài sản quân ngành này liên tục tăng với một tốc độ khá cao, trong khi vốn chủ tăng không đáng kể.
Giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên những nghiên cứu thực nghiệm trước ở các nước trên thế giới và ở Việt Nam, tác giả xây dựng các giả thuyết giả định cho mô hình 5 nhân tố như sau:
+ Giả thuyết H1 : Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố phần bù rủi ro thị trường với suất sinh lời của cổ phiếu.
+ Giả thuyết H2 : Có mối tương quan nghịch biến giữa nhân tố quy mô với suất sinh lời của cổ phiếu.
+ Giả thuyết H3 : Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố giá trị sổ sách trên thị trường với suất lời của cổ phiếu.
+ Giả thuyết H4 : Có mối tương quan đồng biến giữa những cổ phiếu có suất sinh lời cao trong quá khứ sẽ tiếp tục có suất sinh lời cao trong tương lai với suất sinh lời của cổ phiếu.
+ Giả thuyết H5 : Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố phần bù rủi ro khả năng thanh toán thấp với suất sinh lời của cổ phiếu.
Mô tả số liệu
3.5.1 Thu thập dữ liệu: Đề tài sử dụng lịch sử giá giao dịch các loại chứng khoán đóng cửa vào phiên giao dịch cuối tháng, thông tin về giá cổ phiếu được thu thập qua website của Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.
Dữ liệu thu thập Báo cáo tài chính, Báo cáo đại hội đồng cổ đông, bản cáo bạch theo năm của các cổ phiếu trong danh mục Dữ liệu báo cáo tài chính hàng năm được thu thập trên website của công ty chứng khoán FPTS, các trang thông tin điện tử chuyên về chứng khoán.
Suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro được gọi là lãi suất phi rủi ro được xác định bằng lãi suất trái phiếu chính phủ 5 năm lấy trên Bloomberg.
Nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu quan sát là những dữ liệu của các công ty niêm yết thuộc ngành Bất động sản Việt Nam trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội giai đoạn từ tháng 6/2009 đến tháng tháng 6/2014 Giới hạn trên
69 mã chứng khoán của các công ty Bất động sản (trong đó có 49 công ty niêm yết trên sàn HOSE và 20 công ty niêm yết trên sàn HNX).
Sàn HOSE dữ liệu thu thập 49 công ty (năm 2009 chỉ có 10 mã chứng khoán, năm 2010 là 12 mã, năm 2011 là 23 mã, năm 2012 tăng lên 45 mã, và đạt 49 mã hứng khoán ở năm 2013, năm 2014 Tổng số quan sát là 1.902 (tổng số lượng mã chứng khoán từng năm * số tháng lấy dữ liệu trong 1 năm)
Sàn HNX dữ liệu thu thập 20 công ty (năm 2009, 2010 chỉ có 2 mã chứng khoán, năm 2011 là 12 mã, năm 2011 là 6 mã, năm 2012 tăng lên 16 mã, và đạt 20 mã hứng khoán ở năm 2013, năm 2014 Tổng số quan sát là 496 (tổng số lượng mã chứng khoán từng năm * số tháng lấy dữ liệu trong 1 năm)
3.5.3 Các nhân tố liên quan đến đặc trưng doanh nghiệp
Quy mô vốn hóa = giá cổ phiếu * số lượng cổ phiếu phổ thông đang lưu hành Đây là tiêu chí phân loại cổ phiếu trên thị trường để từ đó chọn ra các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ (gọi là nhóm S) thành một danh mục và các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn thành một danh mục (gọi là nhóm B) Đầu tư vào cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ rủi ro cao hơn so với đầu tư vào cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn vì các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ dễ bị làm giá, tác động thông tin hơn so với cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn Vì vậy cần phải có phần bù rủi ro này khi nắm giữ cổ phiếu quy mô vốn hóa nhỏ
Do biến phụ thuộc được đo lường bằng phần trăm, tương tự các biến độc lập cũng vậy nên để đưa nhân tố quy mô vốn hoá này vào mô hình người ta lấy sự khác biệt về lợi nhuận khi nắm giữ 2 danh mục trên Các nghiên cứu trong nước (ĐinhTrọng Hưng, 2008) và quốc tế (Banz, 1981 ; Fama và French, 1992) đều chỉ ra rằng nắm giữ cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ có lợi nhuận vượt trội so với việc nắm giữ các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn Vì vậy nhân tố quy mô được đo lường bằng lợi nhuận vuợt trội của danh mục có quy mô vốn hóa nhỏ so với danh mục có quy mô vốn hóa lớn hàng tháng và đó chính là biến độc lập SMB.
Giá trị sổ sổ sách (B) = tổng tài sản – nợ phải trả - tài sản cố định vô hình
Giá trị thị trường (M) = số cổ phiếu phát hành * giá cổ phiếu
BM = B/M (giá trị sổ sách/giá trị thị trường)
Hệ số này đo lường mức độ định giá cao hay thấp của các Nhà đầu tư trên thị trường đối với cổ phiếu nào đó Đây là tiêu chí phân loại cổ phiếu trên thị trường để từ đó chọn ra các cổ phiếu có BM cao (gọi là nhóm H) thành một danh mục và các cổ phiếu có BM thấp thành một danh mục (gọi là nhóm L) Cổ phiếu có hệ số BM cao là một chỉ dấu cho việc cổ phiếu đang được định giá thấp đồng nghĩa với việc đầu tư vào nó sẽ sinh lợi cao hơn so với đầu tư vào cổ phiếu BM thấp (trường phái đầu tư theo Warren Buffett) Vì vậy cần phải có phần thưởng cho việc xác định cổ phiếu đang định giá thấp
Do biến phụ thuộc được đo lường bằng phần trăm, tương tự các biến độc lập cũng vậy nên để đưa nhân tố BM này vào mô hình người ta lấy sự khác biệt về lợi nhuận khi nắm giữ 2 danh mục trên Nghiên cứu trong nước (Đinh Trọng Hưng, 2008) và quốc tế (Fama và French, 1992) đều chỉ ra rằng nắm giữ cổ phiếu BM cao có lợi nhuận vượt trội so với việc nắm giữ các cổ phiếu BM thấp Vì vậy nhân tố BM được đo lường bằng lợi nhuận vuợt trội của danh mục BM cao so với danh mục BM thấp hàng tháng và đó chính là biến độc lập HML.
Nhân tố liên quan đến lợi nhuận trong quá khứ Đây là nhân tố thứ tư trong mô hình Carhart liên quan trực tiếp đến biến động giá của các cổ phiếu Một Nhà đầu tư có 2 xu hướng đầu tư như sau :
Mua những cổ phiếu đang có lợi nhuận cao ngay thời điểm phân tích Đây là chiến lược đầu tư cổ phiếu dạng lướt sóng.
Mua những cổ phiếu đang có lợi nhuận thấp ngay thời điểm phân tích Đây là chiến lược đầu tư đi ngược thị trường.
Như vậy phải xây dựng danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận cao (Winners) và các cổ phiếu có lợi nhuận thấp (Losers) Hai chiến lược này phát huy tác dụng tùy theo thị trường Theo khảo sát với chiến lược luớt sóng phát huy tác dụng trên thị trường
Mỹ (Jegadeesh và Titman, 1993; Carhart 1997), châu Âu (Rouwenhorst, 1998) Chiến lược đầu tư đi ngược thị trường phát huy tác dụng trên thị trường Trung Quốc (Wu Yangru, 2004), Nhật Bản và Hàn Quốc (Chui, Titman và Wei, 2000)
Nhân tố tính thanh khoản
Khả năng thanh khoản chính là một trong những đặc tính hấp dẫn của chứng khoán với các Nhà đầu tư Tính thanh khoản cho thấy sự linh hoạt và an toàn của vốn đầu tư, thị trường hoạt động càng năng động và có hiệu quả thì tính thanh khoản của chứng khoán giao dịch càng cao
Tỷ số thanh khoản có mối quan hệ mật thiết đến Thị trường chứng khoánNgành BĐS Nếu khả năng thanh khoản kém, nghĩa là khó tìm được người mua hoặc phải bán mất giá Rủi ro thanh khoản còn là hệ quả các rủi ro khá như là rủi về tín dụng và rủi ro về lãi suất Vì vậy Công ty hay Nhà đầu tư sẽ gánh chịu những tổn thất tài chính lớn khi rủi ro thanh khoản xảy ra.
Phương pháp xử lý số liệu
+ Đối với biến phụ thuộc:
Trong nghiên cứu này, tác giả tách ra 2 dạng biến phụ thuộc:
Thứ nhất: Tỷ suất lợi nhuận (TSLN) trung bình của danh mục thị trường bao gồm tất cả các chứng khoán BĐS giao dịch trên 2 sàn HOSE và sàn HNX TSLN này được tính hàng tháng theo phương pháp trung bình cộng cho giai đoạn từ tháng 7/2009 đến tháng 6/2014 TSLN hàng tháng của từng chứng khoán được tính theo công thức:
Ri = ∑ {[VN-Index_k - VN-Index_(k-1)]/VnIndex_(k-1) }/N
Thứ hai: Tỷ suất lợi nhuận (TSLN) trung bình của danh mục phân theo quy mô Cụ thể Ri là trung bình cộng TSLN của các chứng khoán có trong từng danh mục trong 12 danh mục
Bảng 3.5 : Danh mục cổ phiếu phân theo quy mô vốn hóa Danh mục
Vốn hóa H L WIN LOSE HLi LLi
S: Nhóm cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ
B: Nhóm cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn
H: Nhóm cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao
L: Nhóm cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp
WIN: Tỷ suất lợi nhuận bình quân danh mục các cổ phiếu có tỷ suất lợi nhuận cao hơn năm trước.
LOSE: tỷ suất lợi nhuận bình quân danh mục các cổ phiếu có tỷ suất lợi nhuận thấp hơn năm trước
Phân theo quy mô vốn hóa nhỏ S, có 6 danh mục như sau: S/H, S/L, S/WIN, S/LOSE, S/HLi, S/LLi
Phân theo quy mô vốn hóa lớn B, có 6 danh mục như sau: B/H, B/L, B/WIN, B/LOSE, B/HLi, B/LLi
Các danh mục có thể diễn giải như sau:
S/H: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ và có tỷ sốBE/ME cao trong tháng i, hay nói cách khác, S/H là phần giao của danh mục S và danh mục H
S/L: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ và có tỷ số BE/ME thấp trong tháng i, hay nói cách khác, S/L là phần giao của danh mục S và danh mục L
S/WIN: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ và tỷ suất lợi nhuận cao trong 11 tháng bỏ đi 1 tháng trước vào thời điểm lập danh mục, hay nói cách khác S/WIN là phần giao của danh mục S và danh mục WIN.
S/LOSE: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ và tỷ suất lợi nhuận thấp trong 11 tháng bỏ đi 1 tháng trước vào thời điểm lập danh mục, hay nói cách khác S/LOSE là phần giao của danh mục S và danh mục LOSE.
S/HLi: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ và có tỷ số thanh khoản cao, hay nói cách khác S/HLi là phần giao của danh mục S và danh mục HLi.
S/LLi: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ và có tỷ số thanh khoản thấp, hay nói cách khác S/LLi là phần giao của danh mục S và danh mục LLi.
B/H: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn và có tỷ số BE/ME cao trong tháng i, hay nói cách khác, B/H là phần giao của danh mục B và danh mục H
B/L: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn và có tỷ số BE/ME thấp trong tháng i, hay nói cách khác, B/L là phần giao của danh mục B và danh mục L
B/WIN: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn và tỷ suất lợi nhuận cao trong 11 tháng bỏ đi 1 tháng trước vào thời điểm lập danh mục, hay nói cách khác B/WIN là phần giao của danh mục B và danh mục WIN.
B/LOSE: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn và tỷ suất lợi nhuận thấp trong 11 tháng bỏ đi 1 tháng trước vào thời điểm lập danh mục,hay nói cách khác B/LOSE là phần giao của danh mục B và danh mục LOSE.
B/HLi: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn và có tỷ số thanh khoản cao, hay nói cách khác B/HLi là phần giao của danh mục B và danh mục HLi.
B/LLi: là danh mục bao gồm các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn và có tỷ số thanh khoản thấp, hay nói cách khác B/LLi là phần giao của danh mục B và danh mục LLi.
Qua tính toán các tiêu chí phân nhóm chứng khoán hàng tháng cho giai đoạn từ T07/2009 đến T06/2014, tác giả nhận thấy do số lượng chứng khoán ngành BĐS còn khá hạn chế nên một số danh mục không đáp ứng về mặt số lượng, dữ liệu bị ngắt quãng Vì vậy, tác giả quyết định chọn 6 danh mục của mỗi sàn chứng khoán mà đáp ứng đầy đủ số lượng và số liệu để đưa vào phân tích cụ thể:
Sàn HOSE có 6 danh mục được chọn: S/H, B/L, S/WIN, B/LOSE, S/LLi, B/HLi
Sàn HNX có 6 danh mục được chọn: S/H, B/L, S/LOSE, B/WIN, S/LLi, B/HLi
Ngoài ra còn một danh mục nữa bao gồm toàn bộ các chứng khoán BĐS (ký hiệu là danh mục RiRf)
Mô tả thống kê
Trước hết ta phân tích sơ bộ các tham số thống kê của mô hình
Bảng 4.1 : Bảng tóm tắt các giá trị thống kê mô hình 5 nhân tố
Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewnes s Kurtosi s Observation s
Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewnes s Kurtosi s Observation s
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả kiểm định tại phần phụ lục A1.1-B1.1
Nhìn kết quả tại bảng 4.1 ta thấy các giá trị thống kê trong mô hình có đặc điểm: Đối với sàn chứng khoán HOSE các chuỗi RMRf, SMB, HML, WML, S/H, B/L, B/LOSE, S/WIN, S/LLi, B/HLi có TSLN vượt trội trung bình âm, điều này phản ánh rõ giai đoạn khủng hoảng của thị trường BĐS tại Việt Nam Giá trị trung bình của TSLN vượt trội trung bình thay đổi từ -0.0399 đến -0.0124 cho nhóm có quy mô nhỏ và thay đổi từ -2.0150 đến -0.0170 cho nhóm có quy mô lớn. Đối với sàn chứng khoán HXN các chuỗi SMB, HML, WML có TSLN vượt trội trung bình dương, tuy nhiên RMRf, LLiH có TSLN trung bình âm Giá trị trung bình của TSLN vượt trội trung bình thay đổi từ -0.0299 đến -0.0100 cho nhóm có quy mô nhỏ và thay đổi từ -0.0230 đến -0.0170 cho nhóm có quy mô lớn.
Như vậy, có sự khác biệt một số nhân tố SMB, HML, WML giữa 2 sàn chứng khoán là do số lượng công ty nghiên cứu ở sàn HXN ít hơn so với số lượng công ty nghiên cứu sàn HOSE.
Khi xem xét đến độ lệch chuẩn của TSLN vượt trội của cả hai sàn chứng khoán, ta nhận thấy hầu hết các danh mục đều có độ lệch chuẩn cao, biểu hiện của mức độ rủi ro cao.
Ma trận tương quan
Để kiểm tra khả năng đa cộng tuyến lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến giải thích.
Bảng 4.2 : Ma trận tương quan giữa các biến độc lập
RmRf SMB HML WML LLIH
RmRf SMB HML WML LLIH
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả kiểm định tại phần phụ lục A1.2-B1.2
Theo Nguyễn Trọng Hoài cùng các tác giả (năm 2009) cho rằng khi hệ số tương quan giữa 2 biến giải thích nào đó bằng hoặc lớn hơn 0.9 thì đó là một dấu hiệu quan trọng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả số liệu ở bảng 4.2, nhận thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến không có trường hợp nào vượt quá 0,9 Vì vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến.
Ma trận hệ số tương quan cho thấy, đối sàn chứng khoán HOSE các nhân tốSMB, WML, LLiH có quan hệ ngược chiều với nhân tố RmRf, HML; còn đối với sàn chứng khoán HNX các nhân tố SMB, WML, LLiH, RmRf, HML đều có quan hệ cùng chiều với nhau.
Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu
Theo Gujarati (2003) một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, phương sai, hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không đổi cho dù chuỗi được xác định vào thời điểm nào đi nữa Chuỗi dừng có xu hướng trở về giá trị trung bình và những dao động quanh giá trị trung bình sẽ là như nhau Nói cách khác, một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian.
Trước khi phân tích kết quả chạy mô hình, tác giả tiến hành kiểm định tính dừng của các biến độc lập Tác giả sử dụng tiêu chuẩn kiểm định Augmented Dickey-Fuller với phương pháp nghiệm đơn vị (Unit Root Test) để ta kiểm tra tính dừng của các biến độc lập trong mô hình Với mô hình 5 nhân tố ta có 5 biến độc lập (biến giải thích) là
RmRf, SMB, HML, WML và LLiH
Xét mô hình: Yt = ρYt-1 + Ut , trong đó Ut là nhiễu trắng
Giả thiết H0: ρ = 1, tức chuỗi không dừng
Giả thiết đối H1: ρ ≠ 1, chuỗi dừng
Bảng kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.3: Giá trị thống kê kiểm định Augmented Dickey-Fuller các biến độc lập độc lậpBiến Giá trị thống kê Kết quả so sánh Kết luận τ τ 0,01 τ 0,05 τ 0,1
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả kiểm định tại phần phụ lục A1.3-B1.3
Qua bảng 4.3 trên ta nhận thấy giá trị tuyệt đối của các giá trị thống kê τ trên toàn bộ các biến độc lập đều lớn hơn so với giá trị tuyệt đối của τ0.01, τ0.05, τ0.1 Do vậy ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là các chuỗi RmRf, SMB,HML, WML, LLiH là các chuỗi dừng.
Ước lượng mô hình hồi quy
Dùng phương pháp OLS, ta hồi quy TSLN vượt trội các danh mục theo nhân tố thị trường RmRf, nhân tố quy mô SMB, nhân tố giá trị HML, nhân tố xu hướng WML,nhân tố tỷ số thanh khoản LLiH để kiểm định tính phù hợp mô hình 5 nhân tố trên Thị trường chứng khoán ngành BĐS Việt Nam.
Bài nghiên cứu tác giả đã lựa chọn mỗi thị trường gồm 7 danh mục có số lượng cổ phiếu phân chia lớn để thực hiện kết quả hồi qui với biến phụ thuộc Kết thu được các mô hình như sau:
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mô hình 5 nhân tố của chứng khoán ngành BĐS
STT Danh mục Mô hình 5 nhân tố
1 RiRf RiRf = -0.017 1.040 (Rm-Rf) -0.194 SMB 0.181 HML -0.383 WML 0.229 LLiH
2 S/H S/H = -0.016 1.050 (Rm-Rf) 0.069 SMB 0.620 HML -0.399 WML 0.313 LLiH
3 B/L B/L = -0.017 1.048 (Rm-Rf) -0.621 SMB -0.049 HML -0.376 WML 0.285 LLiH
4 S/WIN S/WIN = -0.009 0.879 (Rm-Rf) 0.000 SMB 0.289 HML 0.092 WML 0.403 LLiH
= -0.012 1.061 (Rm-Rf) -0.888 SMB 0.309 HML -0.827 WML 0.185 LLiH
6 S/LLi S/LLi = -0.015 1.009 (Rm-Rf) 0.230 SMB 0.221 HML -0.532 WML 0.547 LLiH
= -0.014 0.952 (Rm-Rf) -0.552 SMB 0.190 HML -0.630 WML -0.359 LLiH
STT Danh mục Mô hình 5 nhân tố
1 RiRf RiRf = 0.001 +0.989 (Rm-Rf) -0.224 SMB +0.041 HML -0.025 WML +0.21
2 S/H S/H = 0.001 +0.726 (Rm-Rf) +0.312 SMB +0.402 HML -0.227 WML +0.11
3 B/L B/L = -0.006 +0.593 (Rm-Rf) -0.567 SMB -0.218 HML +0.011 WML +0.30
4 S/ LOSE S/LOSE = 0.003 +0.893 (Rm-Rf) +0.349 SMB +0.103 HML -0.205 WML +0.20
5 B/WIN B/WIN = -0.003 +0.813 (Rm-Rf) -0.702 SMB -0.061 HML +0.288 WML +0.01
6 S/LLi S/LLi = 0.001 +0.928 (Rm-Rf) +0.099 SMB +0.046 HML -0.111 WML +0.51
7 B/HLi B/HLi = 0.004 +1.030 (Rm-Rf) -0.678 SMB +0.173 HML +0.061 WML -0.071 LLiH
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả kiểm định tại phần phụ lục A1.4-B1.4
4.5 Kết quả kiểm định mô hình và các giả thuyết
Tác giả tiến hành một số kiểm định nhằm đánh giá mức độ phù hợp và khả năng giải thích của mô hình 5 nhân tố
4.5.1 Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Ta kiểm định xem các nhân tố phần bù rủi ro thị trường, nhân tố phần bù quy mô, nhân tố phần bù giá trị, nhân tố phần bù xu hướng lợi nhuận quá khứ và nhân tố thanh khoản có thực sự giải thích cho TSLN vượt trội chứng khoán hay không
Bảng 4.5: Bảng giá trị hệ số xác định mô hình 5 nhân tố
STT Danh mục Hệ số R 2 R 2 hiệu chỉnh Thống kê F P- value
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả kiểm định tại phần phụ lục A1.4-B1.4
Căn cứ vào bảng 4.5 ta nhận thấy giá trị R 2 hiệu chỉnh của các mô hình:
Sàn HOSE cho thấy mô hình tác giả đề xuất trong nghiên cứu này giải thích được sự biến thiên của TSLN vượt trội của chứng khoán BĐS Trong số 7 danh mục được tiến hành hồi quy, danh mục B/LOSE có mức độ phù hợp cao nhất (R 2 hiệu chỉnh đạt 0,707) và danh mục S/WIN có mức độ phù hợp thấp nhất (R 2 hiệu chỉnh chỉ đạt 0,574).
Sàn HNX cho thấy mô hình tác giả đề xuất trong nghiên cứu này cũng giải thích được sự biến thiên của TSLN vượt trội của chứng khoán BĐS Trong số 7 danh mục được tiến hành hồi quy, danh mục S/LLi có mức độ phù hợp cao nhất (R 2 hiệu chỉnh đạt 0,75) và danh mục B/L có mức độ phù hợp thấp nhất (R 2 hiệu chỉnh chỉ đạt 0,59).
Như vậy giá trị R 2 hiệu chỉnh của các mô hình ở 2 sàn đều phù hợp cho nghiên cứu Sự biến thiên của TSLN vượt trội của chứng khoán BĐS là phụ thuộc vào các nhân tố thị trường, quy mô, biến động giá trị sổ sách, TSLN quá khứ, và tỷ số thanh toán hiện hành
4.5.2 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy Để kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy, ta sử dụng giá trị thống kê kiểm định t và xác suất p-value để kiểm định H0 Đại lượng ngẫu nhiên t tuân theo quy luật Student với bậc tự do n-k, k là số hệ số có trong mô hình Với mức ý nghĩa α
Giả thiết Ho: Hệ số hồi quy = 0 (với các hệ số α, β1, β2, β3, β4, β5)
Nếu giá trị p-value < α ta bác bỏ giả thuyết H0 Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định các hệ số của mô hình 5 nhân tố
STT Danh mục Hệ số t P-value Kết quả kiểm định SÀN HOSE
1 RiRf α: -0.0167 -2.167286 0.035 Bác bỏ H0 β1: 1.0400 7.349757 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.1943 -1.005355 0.319 Chấp nhận H0 β3: 0.1814 1.086757 0.282 Chấp nhận H0 β4: -0.3826 -3.072536 0.003 Bác bỏ H0 β5: 0.2295 1.393214 0.169 Chấp nhận H0
2 S/H α: -0.0161 -1.974749 0.053 Chấp nhận H0 β1: 1.0500 7.029651 0.000 Bác bỏ H0 β2: 0.0693 0.339502 0.736 Chấp nhận H0 β3: 0.6197 3.516529 0.001 Bác bỏ H0 β4: -0.3992 -3.037528 0.004 Bác bỏ H0 β5: 0.3128 1.798925 0.078 Chấp nhận H0
3 B/L α: -0.0170 -2.145533 0.036 Bác bỏ H0 β1: 1.0481 7.191027 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.6206 -3.117595 0.003 Bác bỏ H0 β3: -0.0486 -0.282905 0.778 Chấp nhận H0 β4: -0.3757 -2.928993 0.005 Bác bỏ H0 β5: 0.2851 1.680286 0.099 Chấp nhận H0
4 S/WIN α: -0.0090 -1.187487 0.240 Chấp nhận H0 β1: 0.8792 6.305581 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.0002 -0.001217 0.999 Chấp nhận H0 β3: 0.2886 1.754087 0.085 Chấp nhận H0 β4: 0.0923 0.752526 0.455 Chấp nhận H0 β5: 0.4027 2.481439 0.016 Bác bỏ H0
5 B/LOSE α: -0.0121 -1.5793 0.120 Chấp nhận H0 β1: 1.0612 7.5352 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.8879 -4.6158 0.000 Bác bỏ H0 β3: 0.3094 1.8623 0.068 Chấp nhận H0 β4: -0.8268 -6.6718 0.000 Bác bỏ H0 β5: 0.1847 1.1265 0.265 Chấp nhận H0
6 S/LLi α: -0.0145 -1.7515 0.086 Chấp nhận H0 β1: 1.0088 6.6181 0.000 Bác bỏ H0 β2: 0.2301 1.1050 0.274 Chấp nhận H0 β3: 0.2214 1.2313 0.224 Chấp nhận H0 β4: -0.5322 -3.9677 0.000 Bác bỏ H0 β5: 0.5471 3.0833 0.003 Bác bỏ H0
7 B/HLi α: -0.0140 -1.6823 0.098 Chấp nhận H0 β1: 0.9516 6.2122 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.5525 -2.6406 0.011 Bác bỏ H0 β3: 0.1905 1.0539 0.297 Chấp nhận H0 β4: -0.6301 -4.6748 0.000 Bác bỏ H0 β5: -0.3592 -2.0147 0.049 Bác bỏ H0
1 RiRf α: 0.0006 0.0811 0.936 Chấp nhận H0 β1: 0.9890 9.9130 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.2242 -2.0221 0.048 Bác bỏ H 0 β3: 0.0415 0.6465 0.521 Chấp nhận H0 β4: -0.0254 -0.3209 0.750 Chấp nhận H0 β5: 0.2130 2.1792 0.034 Bác bỏ H0
2 S/H α: 0.0008 0.0837 0.934 Chấp nhận H0 β1: 0.7261 5.6551 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.3115 -2.1833 0.033 Bác bỏ H0 β3: 0.4025 4.8734 0.000 Bác bỏ H0 β4: -0.2273 -2.2311 0.030 Bác bỏ H0 β5: 0.1117 0.8880 0.379 Chấp nhận H0
3 B/L α: -0.0062 -0.7528 0.455 Chấp nhận H0 β1: 0.5927 5.5975 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.5670 -4.8186 0.000 Bác bỏ H0 β3: 0.2177 3.1957 0.002 Bác bỏ H0 β4: 0.0115 0.1363 0.892 Chấp nhận H0 β5: 0.3052 2.9420 0.005 Bác bỏ H0
4 B/LOSE α: 0.0026 0.2503 0.803 Chấp nhận H0 β1: 0.8933 6.5941 0.000 Bác bỏ H0 β2: 0.3489 2.3180 0.024 Bác bỏ H0 β3: 0.1028 1.1798 0.243 Chấp nhận H0 β4: -0.2055 -1.9123 0.061 Chấp nhận H0 β5: 0.2077 1.5652 0.123 Chấp nhận H0
5 B/WIN α: -0.0027 -0.3590 0.721 Chấp nhận H0 β1: 0.8133 8.4467 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.7024 -6.5643 0.000 Bác bỏ H0 β3: -0.0610 -0.9846 0.329 Chấp nhận H0 β4: -0.2883 -3.7745 0.000 Bác bỏ H 0 β5: 0.0195 0.2066 0.837 Chấp nhận H0
6 S/LLi α: 0.0007 0.0757 0.940 Chấp nhận H0 β1: 0.9276 7.8380 0.000 Bác bỏ H0 β2: 0.0994 0.7557 0.453 Chấp nhận H0 β3: 0.0455 0.5982 0.552 Chấp nhận H0 β4: -0.1109 -1.1808 0.243 Chấp nhận H0 β5: 0.5096 4.3951 0.000 Bác bỏ H0
7 B/HLi α: 0.0037 0.3991 0.691 Chấp nhận H0 β1: 1.0301 8.5952 0.000 Bác bỏ H0 β2: -0.6778 -5.0900 0.000 Bác bỏ H0 β3: 0.1733 2.2482 0.029 Bác bỏ H0 β4: 0.0611 0.6424 0.523 Chấp nhận H0 β5: -0.0712 -0.6068 0.547 Chấp nhận H0
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả kiểm định tại phần phụ lục A1.4-B1.4
Nhận xét về kết quả kiểm định các hệ số hồi quy:
Hệ số α : Hầu hết tất cả các danh mục của 2 sàn chứng khoán cho kết quả kiểm định là chấp nhận giả thiết H0 Điều này có nghĩa là chênh lệch giữa TSSL sinh lợi thực tế và TSSL kỳ vọng không đáng kể Tuy nhiên sàn HOSE có danh mục RiRf cho kết quả bác bỏ H0 nghĩa là có ý nghĩa thống kê, cho thấy có sự chênh lệch giữa TSSL sinh lợi thực tế và TSSL kỳ vọng
Hệ số β 1 : đối với nhân tố thị trường qua giá trị thống kê t và p-value, ta thấy tất cả danh mục đều cho kết quả kiểm định là bác bỏ giả thiết H0 Điều này cho thấy nhân tố thị trường RmRf có ý nghĩa giải thích thực sự cho TSSL sinh lời vượt trội của chứng khoán.
Hệ số β 2 : nhân tố quy mô kiểm định cho thấy đối với sàn HOSE các danh mục
RiRf, S/H, S/WIN, S/LLi; sàn HNX các danh mục S/LLi chấp nhận giả thiết Ho, điều đó cho thấy nhân tố quy mô không có ý nghĩa đối với các danh mục này
Các danh mục kiểm định bác bỏ giả thiết H0 đối sàn HOSE bao gồm : B/L, B/LOSE, B/HLi; sàn HNX bao gồm: RiRf, S/H, B/L, B/LOSE, B/WIN, B/HLi Điều này cho thấy nhân tố qui mô có ý nghĩa giải thích thực sự cho TSLN vượt trội chứng khoán và phù hợp để đưa vào mô hình
Hệ số β 3 : nhân tố giá trị qua kiểm định cho thấy đối với sàn HOSE các danh mục RiRf, B/L, S/WIN, B/LOSE, S/LLi, B/HLi; sàn HNX bao gồm các danh mục RiRf, S/LOSE, B/WIN, S/LLi chấp nhận giả thiết H0 Điều đó cho thấy nhân tố quy mô không có ý nghĩa đối với các danh mục này
Các danh mục kiểm định bác bỏ giả thiết H0 đối sàn HOSE danh mục S/H, sàn HNX bao gồm: S/H, B/L, B/HLi Điều này cho thấy nhân tố giá trị có ý nghĩa giải thích thực sự cho TSLN vượt trội chứng khoán và phù hợp để đưa vào mô hình
Hệ số β 4 : nhân tố mô phỏng xu hướng lợi nhuận quá khứ, kết quả kiểm định đối với sàn HOSE các danh mục S/WIN, B/HLi; sàn HNX bao gồm các danh mục RiRf, B/L, S/LOSE, S/LLi, B/HLi chấp nhận giả thiết H0 Điều đó cho thấy nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ không có ý nghĩa đối với các danh mục này
Các danh mục kiểm định bác bỏ giả thiết H0 đối sàn HOSE các danh mục RiRf, S/H, B/L, B/LOSE, S/LLi, B/HLi; sàn HNX các danh mục bao gồm: S/H, B/WIN. Điều này cho thấy nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ có ý nghĩa giải thích thực sự cho TSLN vượt trội chứng khoán và phù hợp để đưa vào mô hình
Hệ số β 5 : nhân tố tỷ số thanh khoản kết quả kiểm định cho thấy đối với sàn
Nhận định, bình luận kết quả
Từ kết quả hồi quy mô hình 5 nhân tố về mối quan hệ giữa rủi ro và TSLN các chứng khoán BĐS trên TTCK Việt Nam tại Bảng 4.10, tác giả có một số nhận xét sau: Đối với sàn chứng khoán HOSE: mô hình 1 của danh mục RiRf, ước lượng cho thấy ngoài 2 nhân tố RiRf và WML thì nhân tố SMB, HML, LLiH không có mặt Điều này cho thấy, đối với NĐT nắm giữ một danh mục bao gồm tất cả các cổ phiếu BĐS thì họ không quan tâm tới các nhân tố quy mô công ty, giá trị và tỷ số thanh khoản. Điều mà các NĐT quan tâm là phần bù rủi ro thị trường cao hay thấp tức là xu hướng thị trường và lãi suất phi rủi ro đang lên hay xuống Kết quả hồi quy các danh mục còn lại, có thể thấy nhân tố tác động mạnh nhất trong mô hình là phần bù rủi ro thị trường. Các mô hình còn lại S/H, B/L, S/WIN, B/LOSE, S/LLi, B/HLi luôn tồn tại nhân tố RmRf và có tác động mạnh nhất, còn các nhân tố SMB, HML, WML, LLiH có mức độ tác động khác nhau ở các mô hình.
Một điều ta dễ dàng nhận thấy suất sinh lời của danh mục S/H ở sàn HOSE duy nhất chỉ có sự xuất hiện nhân tố giá trị HML, tuy nhiên mức độ tác động của nhân tố
HML cũng khá cao là 0.62 và mô hình S/WIN kết quả cho thấy R 2 cao thứ hai trong tất cả các mô hình (69%). Đối với sàn chứng khoán HNX: mô hình 1 của danh mục RiRf, ước lượng cho thấy ngoài 3 nhân tố RiRf , SMB và WML thì nhân tố HML, LLiH cũng không có mặt có sự khác biệt so với sàn HOSE Điều này cho thấy, đối với NĐT nắm giữ một danh mục bao gồm tất cả các cổ phiếu BĐS thì họ cũng quan tâm tới các nhân tố quy mô công ty Nhân tố phần bù rủi ro thị trường cũng được đánh giá cao nhất Kết quả hồi quy các danh mục còn lại, có thể thấy nhân tố tác động mạnh nhất trong mô hình là phần bù rủi ro thị trường, tiếp đến là nhân tố quy mô công ty Các mô hình còn lại S/H, B/L, S/WIN, B/LOSE, S/LLi, B/HLi luôn tồn tại nhân tố RmRf và SBM có tác động mạnh nhất, còn các nhân tố, HML, WML, LLiH có mức độ tác động khác nhau ở các mô hình.
Xem xét dấu của các hệ số nhân tố của 2 sàn thì dấu hệ số của các nhân tố giống nhau Các nhân tố RmRf, HML, LLiH đều có quan hệ đồng biến với TSLN vượt trội các danh mục cổ phiếu, riêng hệ số SMB, WML có quan hệ nghịch biến với TSLN vượt trội các danh mục cổ phiếu ngành BĐS Việt Nam.
Về mức tố tác động của các nhân tố trong từng có mức độ tác động khác nhau, trong đó hệ số của nhân phần bù rủi ro thị trường là hệ số có mức độ ảnh hưởng lớn nhất trong các mô hình, cho thấy sự biến động của nhân tố rủi ro thị trường tác động mạnh tới TSSL của cổ phiếu nhàng BĐS Một lần nữa khẳng định dù bổ sung nhiều nhân tố độc lập nghiên cứu để giải thích cho suất sinh lời của cổ phiếu, thì nhân tố rủi ro thị trường cũng là biến quan trọng nhất, có sức giả thích cao nhất.
Trong 5 nhân tố, không phải nhân tố nào cũng có ý nghĩa giải thích biến động TSLN vượt trội danh mục cổ phiếu khi được kết hợp lại với nhau Cụ thể như khi kết hợp các nhân tố với các nhân tố còn lại đã gây ra hiện tượng phương sai không đồng nhất, dẫn đến phải loại bỏ các danh mục ra khỏi mô hình phân tích
Trong số các danh mục phân tích đạt yêu cầu, hệ số R 2 hiệu chỉnh trung bình của sàn HOSE đạt 0,66 cho thấy mô hình mới giải thích được 66% biến động củaTSLN danh mục cổ phiếu; hệ số R 2 hiệu chỉnh trung bình của sàn HOSE đạt 0,70 cho thấy mô hình mới giải thích được 70% biến động của TSLN danh mục cổ phiếu.
So sánh kết quả hồi quy trên mô hình khác nhau
Tác giả chạy hồi quy với các biến độc lập và phụ thuộc với các mô hình CAPM, Fama & French 3 nhân tố, Carhart 4 nhân tố cho thấy mức độ giải thích của mô hình 5 nhân tố tác giả đề xuất cao hơn nhiều so với các mô hình trước
Bảng 4.11: So sánh kết quả hồi quy cổ phiếu ngành BĐS trên các mô hình khác nhau
STT Danh mục R 2 hiệu chỉnh
R 2 hiệu chỉnh mô hình 5 nhân tố SÀN HOSE
STT Danh mục R 2 hiệu chỉnh
R 2 hiệu chỉnh mô hình 5 nhân tố
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả kiểm định tại phần phụ lục A1.7-B1.7
Từ so sánh kết quả R 2 hiệu chỉnh trung bình trên Bảng 4.11, ta nhận thấy trung bình sử dụng mô hình 5 nhân tố sẽ tăng được mức giải thích biến động TSLN vượt trội cổ phiếu ngành BĐS. Đối với sàn HOSE mức giải thích biến động TSLN cổ phiếu ngành BĐS mô hình CAMP là 46%, mô hình Fama và French 3 nhân tố lá 55%, mô hình Carhart 4 nhân tố là 63% và cao nhất là mô hình 5 nhân tố 66%. Đối với sàn HNX mức giải thích biến động TSLN cổ phiếu ngành BĐS mô hình CAMP là 38%, mô hình Fama và French 3 nhân tố lá 64%, mô hình Carhart 4 nhân tố là 67% và cao nhất là mô hình 5 nhân tố 70%.
So sánh các nghiên cứu trước
Tác giả so sánh kết quả nghiên cứu của mình với các nghiên cứu tại Thị trường chứng khoán Việt Nam trước đây và sẽ tập trung làm rõ sự khác biệt tạo ra từ đặc thù của ngành BĐS Còn đối với các nghiên cứu ở nước ngoài do đặc thù thị trường và thời gian nghiên cứu có rất nhiều khác biệt do vậy việc so sánh chưa phù hợp.
Bảng 4.12: So sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu khác
STT Tác giả - Mô hình Số lượng mã cổ phiếu -
Giai đoạn nghiên cứu Tác động của các nhân tố
8 cổ phiếu phổ thông của các công ty phi tài chính sàn HOSE từ T01/2005 đến T03/2008
Từ 68 mã cổ phiếu (T7/2007) đến 235 mã cổ phiếu (T6/2012) trên sàn HOSE
Mô hình 4 nhân tố của Bali-Cakici
Từ 81 mã cổ phiếu (T7/2007) đến 142 mã cổ phiếu (T6/2010) trên sàn HOSE
4 nghiên cứu của tác giả Mô hình 5 nhân tố
69 mã cổ phiếu của các côn ty BĐS tại 2 sàn HOSE; HNX từ T07/2009–T06/2014
Nguồn: Tổng hợp từ nghiên cứu của các tác giả chi tiết tại phần tài liệu tham khảo
Ghi chú: “+” : Có tác động cùng chiều với TSLN danh mục cổ phiếu
“-” : Có tác động ngược chiều với TSLN danh mục cổ phiếu
So với kết quả nghiên cứu của các tác giả trước đây, kết quả nghiên cứu của tác giả có điểm giống nhau ở chỗ cùng khẳng định tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa các nhân tố thị trường (RMRf), quy mô (HML) với TSLN vượt trội danh mục cổ phiếu.
Nghiên cứu của tác giả một lần nữa khẳng định sự ảnh động mạnh của nhân tố phần bù rủi ro thị trường đến TSLN vượt trội của danh mục cổ phiếu trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Điểm khác biệt trong nghiên cứu của tác giả là nhân tố quy mô (SMB) có tác động ngược chiều với TSLN danh mục cổ phiếu Điều này có thể lý giải sự khác biệt trong nghiên cứu ngành BĐS nói riêng và thời gian nghiên cứu trong giai đoạn Thị trường chứng khoán đang đi xuống cũng như cỡ mẫu nghiên cứu của tác giả chưa đủ lớn để phản ảnh toàn bộ quy mô của thị trường.
Ngoài ra nghiên cứu của tác giả chỉ ra nhân tố phần bù xu hướng lợi nhuận quá khứ (WML) tác động ngược chiều TSLN danh mục cổ phiếu BĐS; Nhân tố tỷ số thanh khoản (LLiH) tác động cùng chiều TSLN danh mục cổ phiếu BĐS Do vậy các NĐT cần quan tâm đến xu hướng lợi nhuận quá khứ và tỷ số thanh toán hiện hành, để quá trình đầu tư đạt hiệu quả
Trên cơ sở kết hợp mô hình Fama và French (1993), Carhart (1997), và nhân tố tỷ số thanh toán hiện hành, tác giả đã đưa ra mô hình 5 nhân tố để đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và TSLN vượt trội của chứng khoán ngành BĐS tại Việt Nam đang được niêm yết trên 2 sàn HOSE và HNX giai đoạn từ T07/2009 đến T06/2014 Kết quả nghiên cứu cho thấy danh mục toàn bộ cổ phiếu BĐS chịu sự tác động mạnh mẽ của nhân tố phần bù rủi ro thị trường, đồng thời cũng chịu sự tác động của các nhân tố phần bù quy mô, phần bù giá trị, phần bù xu hướng lợi nhuận quá khứ, phần bù rủi ro khả năng thanh toán hiện hành Bên cạnh đó, ngoài các nhân tố có ý nghĩa giải thích, còn có những nhân tố khác có thể giải thích biến động của TSLN vượt trội danh mục cổ phiếu mà tác giả chưa tìm ra trong nghiên cứu này.
Cuối cùng, tác giả cũng cho thấy mô hình 5 nhân tố do tác giả đề xuất có khả năng giải thích biến động TSLN danh mục cổ phiếu BĐS cao hơn hẳn so với các mô hình CAPM, Fama và French 3 nhân tố, Carhart 4 nhân tố.