GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Sự cần thiết của đề tài
Thị trường chứng khoán Việt Nam, ra đời từ tháng 07 năm 1998 và chính thức hoạt động từ năm 2000, đã trải qua hơn 13 năm phát triển với nhiều thăng trầm Mặc dù có những kết quả tích cực, thị trường vẫn bộc lộ hạn chế và rủi ro cho nhà đầu tư, cả tổ chức lẫn cá nhân Hầu hết các quyết định đầu tư hiện nay dựa vào khuyến nghị từ các công ty chứng khoán, chủ yếu sử dụng hai phương pháp định giá: chiết khấu dòng tiền và phương pháp tương đối Tuy nhiên, do sự biến động khó lường của thị trường, những phương pháp này không đạt hiệu quả như mong đợi và không thể dự đoán xu hướng chứng khoán tương lai, khiến nhà đầu tư gặp khó khăn trong việc đánh giá rủi ro, lợi nhuận, xu hướng biến động và giá trị thực của tài sản.
Hiện nay, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tính hiệu quả của các mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi trong thị trường chứng khoán, đặc biệt là ở các thị trường mới nổi Những nghiên cứu này không chỉ mang lại kết quả có ý nghĩa mà còn củng cố độ chính xác và tính thực nghiệm của các mô hình Hai mô hình phổ biến nhất trong việc dự báo tỷ suất sinh lợi là Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và Mô hình 3 nhân tố Fama – French Trong đó, Mô hình 3 nhân tố Fama - French được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng nhà đầu tư toàn cầu để dự báo thu nhập kỳ vọng của tài sản rủi ro.
Nhiều nghiên cứu toàn cầu đã mở rộng Mô hình Fama - French 3 nhân tố bằng cách bổ sung thêm một hoặc hai yếu tố giá trị vào các yếu tố rủi ro thị trường, nhằm cải thiện việc đánh giá và dự báo xu hướng thị trường Trong số đó, có các nghiên cứu phân tích tác động của nhân tố Tháng Giêng, Tháng Tư, và đặc biệt là Mô hình Carhart 4 nhân tố, với yếu tố xu hướng lợi nhuận quá khứ được thêm vào.
Mô hình hiệu ứng quy mô, giá trị và quán tính vẫn còn khá mới mẻ tại Việt Nam Điều này đã thúc đẩy tác giả nghiên cứu đề tài “Hiệu ứng quy mô, giá trị và quán tính giá ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này xác định sự tồn tại của hiệu ứng quy mô và tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cũng như tác động của hiệu ứng quán tính giá tại thị trường chứng khoán Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu còn so sánh hiệu quả của các mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), mô hình Fama-French (FF) và mô hình Carhart trong việc giải thích sự biến động của lợi nhuận cổ phiếu trên thị trường này.
Nghiên cứu này cung cấp những lời khuyên hữu ích cho nhà đầu tư, giúp họ hiểu rõ tính ứng dụng của các mô hình tài chính Bài viết cũng giới thiệu một công cụ hiệu quả để dự đoán rủi ro và lợi tức, hỗ trợ nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định đầu tư vào cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ 01/01/2008 đến 30/06/2013, với 166 công ty và tương ứng là 166 TSSL trong giai đoạn này.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bình phương bé nhất OLS để kiểm tra và đánh giá khả năng giải thích của các mô hình trong thị trường chứng khoán Việt Nam, tương tự như một số nghiên cứu thực nghiệm trên các thị trường quốc tế.
Tác giả sử dụng phần mềm Excel để tính toán dữ liệu cần thiết và sau đó áp dụng phần mềm STATA 11 để phân tích dữ liệu và thực hiện mô hình hồi quy.
Công ty cổ phần Tài Việt cung cấp dữ liệu về giá cổ phiếu, khối lượng cổ phần lưu hành, giá trị sổ sách của vốn cổ phần và lãi suất trái phiếu chính phủ Trong đó, lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm được điều chỉnh hàng tháng được sử dụng làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro.
Ý nghĩa của đề tài
Phân tích mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu giúp nhà đầu tư xác định danh mục đầu tư phù hợp với khả năng chịu rủi ro của họ Bài nghiên cứu này chỉ ra phương pháp đo lường thích hợp để đánh giá rủi ro và tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam Tác giả đưa ra kiến nghị giúp nhà đầu tư nhận định rủi ro và lợi nhuận, nắm bắt xu hướng biến động của thị trường, hiểu rõ bản chất của tỷ suất sinh lợi, giá trị thực của tài sản và hỗ trợ quyết định đầu tư hiệu quả.
MÔ HÌNH LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Mô hình lý thuyết
Vào năm 1952, Harry Markowitz đã khởi xướng mô hình quản lý danh mục đầu tư, đánh dấu bước đầu tiên trong lĩnh vực này Đến năm 1964, mô hình CAPM đã được phát triển bởi William Sharpe, John Lintner và Jan Mossin, và từ đó, mô hình này đã được áp dụng rộng rãi trong quản lý đầu tư cho đến nay.
Mô hình CAPM xác định rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán được tính bằng lợi nhuận phi rủi ro cộng với khoản bù đắp rủi ro dựa trên rủi ro toàn hệ thống Nếu lợi nhuận kỳ vọng không đạt mức tối thiểu yêu cầu, nhà đầu tư sẽ từ chối đầu tư Mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro trong mô hình này được thể hiện qua một công thức cụ thể.
R i : suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ
R f : lợi nhuận phi rủi ro
R m : lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường
: hệ số beta thị trường của danh mục tài sản i
Hệ số rủi ro β (beta) là chỉ số đo lường sự biến động và rủi ro hệ thống của một chứng khoán hoặc danh mục đầu tư so với toàn bộ thị trường Hệ số beta cao đồng nghĩa với suất sinh lời cao hơn, tuy nhiên cũng đồng nghĩa với việc chịu nhiều rủi ro hơn.
Các giả định của mô hình:
Thị trường vốn hiệu quả đảm bảo rằng nhà đầu tư có thông tin đầy đủ và chi phí giao dịch không đáng kể Trong môi trường này, không có hạn chế đầu tư và không có nhà đầu tư nào đủ lớn để tác động đến giá cả của chứng khoán Các yếu tố như thuế, chi phí giao dịch, lạm phát và thay đổi lãi suất được phản ánh đầy đủ, dẫn đến trạng thái cân bằng của thị trường, nơi tất cả tài sản được định giá chính xác theo mức độ rủi ro của chúng.
Nhà đầu tư có hai cơ hội đầu tư trong thời gian 1 năm: vào chứng khoán không rủi ro và vào danh mục cổ phiếu thường trên thị trường Mô hình đầu tư này được thiết lập cho một khoảng thời gian giả định, và kết quả sẽ bị ảnh hưởng bởi các giả định khác nhau.
Nhà đầu tư thường không ưa mạo hiểm và đưa ra quyết định dựa trên suất sinh lợi kỳ vọng cùng độ lệch chuẩn của nó Họ tiếp cận các cơ hội đầu tư với cách nhìn tương tự và có những kỳ vọng đồng nhất về lợi nhuận cũng như mức độ rủi ro, bao gồm độ lệch chuẩn và phương sai của các cơ hội đầu tư.
Một số hạn chế của mô hình trong thực tiễn áp dụng:
Mô hình CAPM nổi bật với tính đơn giản và khả năng ứng dụng thực tiễn, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc đánh giá rủi ro từ các cơ hội đầu tư tiềm năng Nó giúp nhà đầu tư ước lượng tỷ suất sinh lợi mong đợi mà họ yêu cầu khi thực hiện các khoản đầu tư.
Mô hình CAPM dựa trên nhiều giả định, nhưng trong thực tế, những giả định này không luôn được thỏa mãn Hơn nữa, ước lượng beta thường cho thấy sự không ổn định theo thời gian.
Một số nhà nghiên cứu đã phát hiện ra những điểm bất thường khi áp dụng mô hình CAPM, khiến cho mô hình này không còn chính xác trong các trường hợp thông thường Những điểm bất thường này đã đặt ra thách thức cho tính hiệu quả của CAPM trong việc dự đoán lợi suất.
Nghiên cứu cho thấy rằng quy mô công ty có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận chứng khoán, với các công ty có giá trị thị trường nhỏ thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với các công ty lớn, khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
Cổ phiếu của các công ty có tỷ số P/E và ME/BE thấp thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với những công ty có tỷ số P/E và ME/BE cao.
Ảnh hưởng tháng Giêng là hiện tượng mà những nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu từ tháng 12 đến tháng 1 thường đạt được lợi nhuận cao hơn so với các tháng khác Tuy nhiên, cần lưu ý rằng mặc dù ảnh hưởng này đã được ghi nhận qua nhiều năm, nhưng không phải năm nào hiện tượng này cũng xảy ra.
2.1.2 Mô hình 3 nhân tố Fama - French
Nội dung của mô hình:
Năm 1992, giáo sư tài chính Eugene Fama cùng Kenneth French đã chỉ ra tính thiếu hiệu quả của mô hình CAPM bằng cách chứng minh mối quan hệ yếu giữa hệ số beta thị trường và lợi nhuận trung bình của các công ty niêm yết trên NYSE, AMEX và NASDAQ trong giai đoạn 1963 - 1990 Họ sử dụng một mô hình tổng hợp nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, trong đó các biến như giá trị vốn cổ phần trên giá trị thị trường (E/P), đòn bẩy tài chính, quy mô doanh nghiệp và giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) được xác định là những yếu tố quan trọng giải thích cho tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu.
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng BE/ME và quy mô là hai yếu tố có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán, trong khi vai trò của các yếu tố khác như đòn bẩy và E/P trở nên mờ nhạt khi hai yếu tố này được đưa vào mô hình Ý tưởng mở rộng mô hình với các nhân tố bổ sung chính là nền tảng cho sự phát triển của mô hình 3 nhân tố Fama - French, được giới thiệu trong nghiên cứu "Common Risks Factors in The".
Return on Stocks and Bonds” vào năm 1993
Mô hình CAPM được mở rộng với hai yếu tố quy mô và BE/ME để phản ánh sự nhạy cảm của danh mục đầu tư đối với các loại chứng khoán này Mô hình ba nhân tố Fama-French được trình bày như sau:
Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới
In 2003, author Chu-sheng Tai published a study titled "Are Fama-French and Momentum Factors Really Priced?" in the journal Globalization and Financial Market Integration, which analyzed trend factors in the U.S stock markets.
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu tháng từ các sàn chứng khoán NYSE, AMEX và NASDAQ trong giai đoạn từ tháng 06/1953 đến tháng 05/2000 nhằm điều tra mối liên hệ giữa mô hình 3 nhân tố Fama-French và nhân tố xu hướng với tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Nghiên cứu cũng xem xét khả năng của các nhân tố rủi ro trong việc giải thích sự thay đổi theo chuỗi thời gian trong lợi nhuận của cổ phiếu.
Tác giả khẳng định rằng bốn yếu tố rủi ro chính, bao gồm nhân tố rủi ro thị trường (Rm-Rf), quy mô (SMB), tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML) và xu hướng quán tính giá (MOM), đều có ảnh hưởng đáng kể đến giá cổ phiếu và được phản ánh trong tỷ suất sinh lợi của chúng.
Năm 2004, cỏc tỏc giả Jean-Franỗois L’Her, Tarek Masmoudi và Jean-Marc Suret có một nghiên cứu đăng trên tạp chí International Financial Markets có tên
“Evidence to support the four-factor pricing model from the Canadian stock market” trên TTCK Canada
Nghiên cứu này kiểm tra mô hình định giá 3 nhân tố Fama-French với việc bổ sung nhân tố xu hướng trên thị trường chứng khoán Canada Nó tập trung vào lợi nhuận từ các nhân tố rủi ro tại Canada và phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố hành vi trong bối cảnh thị trường tăng và giảm, cũng như trong các chính sách tiền tệ thắt chặt và nới lỏng.
Nghiên cứu này phân tích lợi nhuận hàng tháng trên thị trường chứng khoán Canada từ bốn nhân tố: Rm-Rf, SMB, HML và WML, trong giai đoạn từ năm 1960 đến 2001 với trung bình 298 công ty Dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu Financial Post và Research Insight Compustat.
Quy trình xây dựng danh mục đầu tư để tính toán SMB, HML và WML dựa trên phương pháp Fama-French bao gồm việc tạo ra sáu danh mục đầu tư S/L, S/N, S/H, B/L, B/N và B/H, phản ánh giao điểm giữa hai nhóm quy mô và giá trị sổ sách so với giá thị trường Đồng thời, tác giả cũng xây dựng sáu danh mục đầu tư S/L, S/N, S/W, B/L, B/N và B/W, tập trung vào giao điểm giữa hai nhóm quy mô và hiệu quả hoạt động trong quá khứ WML được xác định là mức chênh lệch TSSL giữa các danh mục đầu tư cổ phiếu tăng giá và cổ phiếu giảm giá.
Một là, lợi nhuận hàng năm trung bình của SMB và HML lần lượt là 5,08% và
Lợi nhuận trung bình là 5,09% với độ lệch chuẩn 10,97% và 12,72% Lợi nhuận của SMB cao hơn một chút và ít biến động hơn so với mức Fama và French đã quan sát ở Mỹ, trong khi lợi nhuận HML thấp hơn và dễ biến động tương tự như kết quả mà Fama và French phát hiện ở Mỹ Đặc biệt, lợi nhuận WML đạt mức cao nhất tại thị trường chứng khoán Canada với 1,34% mỗi tháng.
Nghiên cứu chỉ ra rằng lợi nhuận của SMB và HML bị ảnh hưởng bởi điều kiện thị trường Trong các giai đoạn thị trường tăng điểm, lợi nhuận của SMB và HML gần như bằng không Ngược lại, trong các giai đoạn thị trường giảm điểm, lợi nhuận theo quy mô và đặc biệt là lợi nhuận từ giá trị sổ sách trên giá thị trường lại dương và rất cao.
Ba là, các tác giả kiểm tra ảnh hưởng của các chính sách tiền tệ đến lợi nhuận
Nghiên cứu về SMB, HML và WML cho thấy rằng sự phân tầng trong các giai đoạn thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt hoặc mở rộng không ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của WML.
Nghiên cứu cho thấy hiệu ứng Tháng Giêng rõ rệt trên thị trường chứng khoán Canada, tương tự như các nghiên cứu trước đó tại thị trường Mỹ Lợi nhuận từ yếu tố quy mô trong tháng Một cao hơn nhiều so với các tháng khác, trong khi lợi nhuận từ yếu tố xu hướng luôn lớn, ngoại trừ tháng Một Ngoài ra, lợi nhuận từ yếu tố giá trị sổ sách so với giá trị thị trường có thể là dương hoặc âm và có ý nghĩa quan trọng trong các thị trường giảm điểm hoặc tăng điểm.
In 2010, Keith S.K Lam and his colleagues conducted a study titled "On the validity of the augmented Fama and French’s (1993) model: Evidence from the Hong Kong stock market," which examined the applicability of the augmented Fama and French model in the context of the Hong Kong stock market.
Tác giả nghiên cứu mô hình 4 nhân tố để phân tích sự biến động của tỷ suất sinh lợi trung bình cổ phiếu, đồng thời giải thích hai hiệu ứng trên thị trường chứng khoán: một là trong điều kiện thị trường tăng trưởng và hai là trong bối cảnh thị trường suy giảm, cùng với hiệu ứng hành vi theo mùa.
Nghiên cứu này phân tích 689 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hồng Kông từ tháng 07/1981 đến tháng 06/2001, với dữ liệu được thu thập từ Pacific Basin Capital Markets (PACAP).
Mô hình 4 nhân tố không chỉ giải thích hiệu quả tỷ suất sinh lợi trung bình của chứng khoán mà còn có khả năng cao trong việc nắm bắt sự biến động của tỷ suất sinh lợi vượt trội.
Nghiên cứu cho thấy rằng các điều kiện thị trường, dù đang tăng hay giảm, không ảnh hưởng đến khả năng giải thích của mô hình 4 nhân tố.
Ba là, kết quả nghiên cứu cho thấy không có bằng chứng về nhân tố mùa vụ ở thị trường chứng khoán Hồng Kông
Mô hình nghiên cứu
Xuất phát từ mô hình định giá tài sản vốn CAPM:
Và mô hình ba nhân tố Fama – French:
Tác giả thực hiện kiểm định hai mô hình CAPM và Fama - French nhằm đánh giá tính chính xác và độ tin cậy của chúng thông qua các bằng chứng thực nghiệm trên thị trường chứng khoán.
VN bằng việc so sánh kết quả hồi quy của mô hình (1) và (2)
Mô hình bốn nhân tố Carhart:
Tác giả kiểm tra xem có hay không sự tồn tại của hiệu ứng quán tính giá ở TTCK
Nghiên cứu so sánh hoạt động của mô hình ba nhân tố Fama - French và mô hình bốn nhân tố Carhart trong việc giải thích lợi nhuận của các danh mục đầu tư dựa trên lợi nhuận quá khứ Mô hình Fama - French tập trung vào ba yếu tố chính: thị trường, quy mô và giá trị, trong khi mô hình Carhart bổ sung thêm yếu tố động lực Phân tích cho thấy rằng mô hình Carhart có khả năng giải thích tốt hơn về lợi nhuận của danh mục đầu tư, nhờ vào việc tích hợp yếu tố động lực Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng các mô hình đa yếu tố trong đầu tư để tối ưu hóa lợi nhuận.
Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu hàng tháng từ 166 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013.
Các tiêu chí chọn mẫu như sau:
- Cổ phiếu của các công ty trong mẫu phải niêm yết trước ngày 01/01/2008 và vẫn còn giao dịch trên sàn đến 30/06/2013
Để tối ưu hóa danh mục đầu tư, cần loại bỏ các loại cổ phiếu như cổ phiếu quỹ, cổ phiếu đã hủy niêm yết, cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm soát, cổ phiếu không cung cấp báo cáo tài chính và cổ phiếu có tỷ số BE/ME âm.
- Loại bỏ cổ phiếu của các công ty tài chính, tín dụng và ngân hàng Ứng với mỗi công ty trong mẫu, dữ liệu được thu thập như sau:
- Giá đóng cửa đã điều chỉnh của cổ phiếu cuối mỗi phiên giao dịch Dữ liệu giá này sẽ được sử dụng để tính toán các TSSL cổ phiếu
Khối lượng cổ phiếu lưu hành vào cuối mỗi năm, từ 2008 đến tháng 06/2013, được thu thập từ các báo cáo tài chính Dữ liệu này, kết hợp với giá đóng cửa của cổ phiếu, được sử dụng để tính toán quy mô công ty.
- Giá trị sổ sách của vốn cổ phần được lấy tại thời điểm ngày 31/12 mỗi năm
Nghiên cứu của Fama và French năm 1993 cho thấy TSSL tháng được tính theo tỷ trọng giá trị của các danh mục từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t+1 Đồng thời, nghiên cứu của Gilbert, Bert và Hadrian cũng đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán New Zealand.
Vào cuối tháng 12 của năm t-1, nghiên cứu năm 2009 đã chia danh mục thành hai loại: quy mô và giá trị sổ sách so với giá trị thị trường Tác giả sử dụng dữ liệu ME và tỷ số BE/ME vào thời điểm này để tính toán các danh mục quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường.
Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm điều chỉnh theo tháng được tác giả sử dụng làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro
Dữ liệu giá đóng cửa đã được điều chỉnh, bao gồm TSSL, khối lượng cổ phần đang lưu hành, giá trị thị trường, giá trị sổ sách của vốn cổ phần và lãi suất trái phiếu chính phủ, tất cả đều được cung cấp bởi Công ty cổ phần Tài Việt.
Xây dựng danh mục cổ phiếu theo nhân tố quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
Năm 1993, Fama và French đã tiến hành một nghiên cứu và xây dựng danh mục cổ phiếu bằng cách chia chúng thành hai nhóm quy mô nhỏ (S) và quy mô lớn (B) dựa trên quy mô trung vị Sau đó, các cổ phiếu này được phân loại theo tỷ số BE/ME, trong đó 30% cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp nhất được xếp vào nhóm (L), 30% có tỷ số BE/ME cao nhất vào nhóm (H), và 40% còn lại vào nhóm có tỷ số BE/ME trung bình (M).
Fama và French cho rằng việc phân chia cổ phiếu thành nhóm theo quy mô và hệ số BE/ME là tùy ý và không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định Dữ liệu nghiên cứu của tác giả dựa trên 166 công ty từ 01/01/2008 đến 30/06/2013, cho thấy số lượng mẫu và thời gian nghiên cứu nhỏ hơn so với Fama và French Do đó, tác giả chỉ phân chia cổ phiếu thành hai nhóm quy mô dựa trên quy mô trung vị: nhóm quy mô lớn (B) bao gồm cổ phiếu có quy mô bằng hoặc lớn hơn quy mô trung vị, và nhóm quy mô nhỏ (S) bao gồm cổ phiếu có quy mô nhỏ hơn quy mô trung vị.
Tác giả đã phân nhóm cổ phiếu dựa trên tỷ số BE/ME trung vị thành hai nhóm chính: nhóm có tỷ số BE/ME cao (H) bao gồm các cổ phiếu có tỷ số BE/ME bằng hoặc lớn hơn trung vị, và nhóm có tỷ số BE/ME thấp (L) bao gồm các cổ phiếu có tỷ số BE/ME nhỏ hơn trung vị.
Và hình thành 4 danh mục theo quy mô và tỷ số BE/ME như sau:
- Danh mục S/H: gồm CP của những công ty nhỏ (S) và có tỷ số BE/ME cao (H)
- Danh mục S/L: gồm CP của những công ty nhỏ (S) và có tỷ số BE/ME thấp (L)
- Danh mục B/H: gồm CP của những công ty lớn (B) và có tỷ số BE/ME cao (H)
- Danh mục B/L: gồm CP của những công ty lớn (B) và có tỷ số BE/ME thấp (L).
Xây dựng danh mục cổ phiếu theo nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ
Để nghiên cứu hiệu ứng quán tính giá, tác giả áp dụng phương pháp của Gilbert, Bert và Hadrian (2009) để xây dựng danh mục theo nhân tố xu hướng Cụ thể, tác giả xếp hạng các cổ phiếu từ cao đến thấp dựa trên TSSL bình quân hàng tháng Các cổ phiếu được phân chia thành ba danh mục đầu tư: một phần ba cổ phiếu đứng đầu được xác định là cổ phiếu tăng giá, một phần ba cổ phiếu ở dưới là cổ phiếu giảm giá, và phần còn lại là cổ phiếu giữ giá.
Tác giả hình thành 3 danh mục đầu tư theo nhân tố xu hướng như sau:
- Danh mục Winners: bao gồm 30% các công ty có TSSL cao nhất, là các công ty có TSSL từ phân vị thứ 70% trở lên
- Danh mục Losers: bao gồm 30% các công ty có TSSL thấp nhất, là các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% trở xuống
- Danh mục Middle: bao gồm 40% các công ty còn lại, là các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% đến 70%.
Xác định các biến trong mô hình nghiên cứu
- R f : lãi suất phi rủi ro điều chỉnh theo tháng
- R i : là TSSL trung bình của danh mục i, được tính bằng cách lấy trung bình TSSL của n các cổ phiếu j trong danh mục i n
: là TSSL cổ phiếu j tại thời điểm trong tháng t
+ P j(t) : là giá đóng cửa của cổ phiếu j tháng t đã điều chỉnh
+ P j(t-1) : là giá đóng cửa của cổ phiếu j tháng t – 1 đã điều chỉnh
Giá đóng cửa là giá của cổ phiếu vào cuối mỗi phiên giao dịch, trong đó giá đóng cửa hàng tháng được xác định là giá của phiên giao dịch cuối cùng trong tháng Để đảm bảo tính chính xác, giá này cần được điều chỉnh khi có cổ tức bằng cổ phiếu, cổ tức tiền mặt hoặc cổ phiếu thưởng Nếu không có giao dịch vào phiên cuối tháng, giá đóng cửa sẽ được lấy từ phiên giao dịch trước đó.
TSSL vượt trội của danh mục thị trường (R m - R f ) Được tính bằng TSSL của danh mục thị trường R m trừ đi lãi suất phi rủi ro R f
- R i : là TSSL trung bình của danh mục i
- W i : là tỷ trọng theo giá trị thị trường của danh mục i
Lãi suất phi rủi ro R f tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu là lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm được điều chỉnh theo tháng
Nhân tố quy mô (SMB - Small Minus Big)
Nhân tố quy mô SMB phản ánh rủi ro liên quan đến kích thước doanh nghiệp, được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa TSSL bình quân của danh mục có quy mô nhỏ (SH, SL) và TSSL bình quân của danh mục có quy mô lớn (BH, BL) Phương pháp này giúp phân tích sự biến động trong TSSL giữa các cổ phiếu thuộc các nhóm quy mô khác nhau.
Nhân tố giá trị (HML - High Minus Low)
Nhân tố giá trị HML đại diện cho rủi ro liên quan đến tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa TSSL bình quân của danh mục có tỷ số BE/ME cao (BH, SH) và TSSL bình quân của danh mục có tỷ số BE/ME thấp (BL, SL) Phương pháp này giúp phân tích sự biến động trong TSSL giữa các cổ phiếu thuộc các nhóm BE/ME khác nhau.
Nhân tố xu hướng (WML - Win Minus Lose)
Nhân tố xu hướng WML mô phỏng rủi ro liên quan đến TSSL quá khứ, được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa TSSL bình quân của danh mục có TSSL cao nhất (Winners) và TSSL bình quân của danh mục có TSSL thấp nhất (Losers) Phương pháp này cho phép phân tích sự biến động trong TSSL giữa các cổ phiếu thuộc nhóm tăng giá và giảm giá.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.1: Lượng cổ phiếu trong các danh mục đầu tư qua các năm 2008 – 06.2013
Các công ty niêm yết 166 166 166 166 166 166
Số lượng CP trong DM được phân loại theo quy mô-BE/ME
Số lượng CP trong DM được phân loại theo tỷ suất sinh lợi quá khứ
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt
Bảng 4.1 cung cấp cái nhìn tổng quan về quy mô thị trường chứng khoán Việt Nam vào cuối mỗi năm từ 2008 đến tháng 06/2013, với 166 công ty được chọn Số lượng cổ phiếu được phân loại theo bốn danh mục đầu tư dựa trên tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) và ba danh mục đầu tư khác (Winners, Middle, Losers) dựa trên tỷ suất sinh lợi quá khứ.
Bảng 4.1 trình bày giá trị vốn hóa thị trường tính đến cuối tháng 12 hàng năm, ngoại trừ năm 2013, khi dữ liệu chỉ được thu thập đến tháng 6 Vì vậy, vốn hóa thị trường vào tháng 6/2013 được xác định bằng vốn hóa thị trường của tháng 12/2012.
Chỉ có bốn danh mục đầu tư được hình thành từ các cổ phiếu tại giao điểm của nhóm quy mô và tỷ lệ BE/ME (S/H, S/L, B/H, B/L), thay vì 25 danh mục như Fama và French sử dụng, do số lượng cổ phiếu hạn chế trên thị trường chứng khoán Việt Nam Điều này phù hợp với các phiên bản linh hoạt khác nhau của mô hình Fama - French.
(1993) cho những thị trường nhỏ
Bảng 4.2: Đặc tính của 4 danh mục đầu tư phân loại theo quy mô và BE/ME
Bảng A Số lượng công ty trung bình hàng năm trong danh mục
Bảng B: Vốn hóa trung bình hàng năm (VND)
Bảng C: Tỷ số giá trị sổ sách trên vốn hóa thị trường trung bình hàng năm
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt
Bảng 4.2 tóm tắt các đặc tính của bốn danh mục đầu tư được phân loại theo quy mô và BE/ME
Bảng A chỉ ra rằng số lượng công ty trung bình hàng năm trong mỗi danh mục đầu tư dao động từ 27 công ty ở danh mục S/L đến 56 công ty ở danh mục S/H, trong khi đó, danh mục B/H có trung bình 31 công ty và danh mục B/L có trung bình 52 công ty.
Bảng B cho thấy giá trị vốn hóa thị trường trung bình của các công ty trong danh mục đầu tư dao động từ 18,138,775,575 VND (danh mục S/L) đến 576,424,154,287 VND (danh mục B/L), và từ 10,930,127,683 VND (danh mục S/H) đến 94,833,684,673 VND (danh mục B/H) Ngoài ra, quy mô có xu hướng tương quan dương với tỷ lệ BE/ME ở cả nhóm quy mô nhỏ và lớn Bảng C chỉ ra rằng BE/ME kiểm soát tốt đối với cả hai loại quy mô này, tuy nhiên, cần phân tích chi tiết các kết quả hồi quy để đưa ra kết luận cụ thể.
Bảng 4.3: Tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của 4 danh mục đầu tư
Tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng (%)
Low BE/ME High BE/ME High BE/ME minus
Small minus Big 0.000900 -0.003870 Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt
Bảng 4.3 thể hiện tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của bốn danh mục đầu tư S/L, S/H, B/L, B/H trong 66 tháng quan sát Kết quả cho thấy danh mục S/L và B/L có giá trị TSSL trung bình dương, trong khi danh mục S/H và B/H lại có giá trị âm Điều này chỉ ra rằng các danh mục có tỷ số BE/ME thấp thường mang lại TSSL cao hơn.
Hiệu ứng BE/ME có tác động rõ rệt, với TSSL trung bình hàng tháng giảm từ danh mục đầu tư có BE/ME thấp sang danh mục có BE/ME cao Cụ thể, danh mục S/L giảm từ 0.008090 xuống -0.017367 ở danh mục S/H, trong khi danh mục B/L giảm từ 0.007190 xuống -0.013497 ở danh mục B/H.
Mặc dù hiệu ứng quy mô có ảnh hưởng nhưng không mạnh, các công ty nhỏ lại hoạt động tốt hơn so với các công ty lớn trong danh mục BE/ME thấp, với TSSL giảm từ 0.008090 ở danh mục S/L xuống 0.007190 ở danh mục B/L Tuy nhiên, sự chênh lệch lợi nhuận giữa các danh mục này không đáng kể về mặt thống kê Cả hai danh mục S/H và B/H đều ghi nhận tỷ suất sinh lợi trung bình âm, trong đó tỷ suất sinh lợi của danh mục B/H thấp hơn, mặc dù mức độ không đáng kể.
Bảng 4.4: Thống kê mô tả các nhân tố Mean Std Dev Min Max Rm-Rf -0.01378 0.11487 -0.25454 0.34336
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính của CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11
Bảng 4.4 thống kê TSSL của bốn nhân tố giải thích là: nhân tố thị trường Rm-
Rf, nhân tố quy mô SMB, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường HML và nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ WML
TSSL trung bình của ba nhân tố R m -R f, SMB và HML đều có giá trị âm trong thời gian nghiên cứu, cho thấy danh mục có quy mô lớn và tỷ số BE/ME thấp có TSSL cao hơn Nhân tố HML có giá trị trung bình âm lớn nhất (-2.307%), phản ánh mối quan hệ nghịch giữa tỷ số BE/ME và các công ty tăng trưởng, trái ngược với nghiên cứu của Fama-French Sự khác biệt này có thể do đặc trưng phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam Đáng chú ý, trong khi các TSSL trung bình của các nhân tố khác đều âm, nhân tố WML lại có giá trị dương, cho thấy các cổ phiếu tăng giá mang lại TSSL cao hơn Tuy nhiên, độ lệch chuẩn cao (7.76%) cho thấy rủi ro cũng tương ứng cao Đặc biệt, độ lệch chuẩn của nhân tố R m -R f là cao nhất (11.48%), chỉ ra rủi ro đáng kể của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kết quả hồi quy nhân tố quy mô và nhân tố giá trị theo mô hình CAPM và mô hình 3 nhân tố Fama – French trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 01/2008 – 06/2013
mô hình 3 nhân tố Fama – French trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 01/2008 – 06/2013
4.2.1 Hồi quy theo mô hình CAPM: R i – R f = i + (R m - R f ) + i
Bảng 4.5: Hồi quy TSSL 4 danh mục theo mô hình CAPM
Hệ số hồi quy beta (β)
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính của CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11
Tác giả đã thực hiện hồi quy TSSL của bốn danh mục dựa trên nhân tố thị trường nhằm đánh giá khả năng giải thích của nhân tố này đối với sự biến động của TSSL các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
Bảng 4.5 cho thấy các kết quả hồi quy từ mô hình CAPM như sau:
Các hệ số chặn α của 2 danh mục S/H và B/L có ý nghĩa thống kê ở mức 1%,
Hệ số chặn α của danh mục S/L có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trừ danh mục B/H (p- value = 0.051 > α = 0.05) có ý nghĩa ở mức 10%
Các hệ số chặn α của danh mục có tỷ số BE/ME thấp, bao gồm S/L và B/L, đều cho giá trị dương lần lượt là 0.014 và 0.012 Ngược lại, các hệ số chặn α của hai danh mục có tỷ số BE/ME cao, S/H và B/H, lại có giá trị âm là -0.012 và -0.009.
Các hệ số beta có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, có giá trị dương và xấp xỉ bằng
1, cho thấy rằng các danh mục này có độ biến động gần với danh mục thị trường
R 2 hiệu chỉnh khá cao, dao động từ thấp nhất là 86% (danh mục S/L) đến 95%
(danh mục B/L) cho thấy TSSL vượt trội của danh mục thị trường giải thích khá tốt cho những thay đổi trong TSSL vượt trội của các danh mục
Hầu hết các hệ số chặn đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%, ngoại trừ danh mục B/H có ý nghĩa ở mức 10%, cho thấy ngoài yếu tố thị trường, còn tồn tại những nhân tố khác ảnh hưởng đến TSSL vượt trội.
4.2.2 Hồi quy theo mô hình 3 nhân tố Fama – French
Tác giả đã thực hiện hồi quy TSSL của bốn danh mục cổ phiếu theo nhân tố thị trường, bổ sung thêm hai nhân tố SMB và HML, nhằm đánh giá khả năng giải thích của ba nhân tố này đối với sự biến động của TSSL các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
Bảng 4.6 cho thấy các kết quả hồi quy từ mô hình 3 nhân tố Fama – French như sau:
Bảng 4.6: Hồi quy TTSL của 4 danh mục theo mô hình Fama – French
Ri – Rf = i + βi (Rm - Rf) + si(SMB) + hi(HML) + i
Hệ số hồi quy beta (β)
Dữ liệu trong bài viết được tính toán dựa trên thông tin từ gói dữ liệu tài chính mua từ CTCP Tài Việt, với phần mềm Stata 11 được sử dụng để phân tích.
Các hệ số chặn α dao động trong khoảng [-0.001, 0.001] Tuy nhiên như mong đợi, nhìn chung nó ít có ý nghĩa về mặt thống kê (p-value = 0.77 > α = 0.05)
Các hệ số beta, hệ số s i và h i đều có giá trị khác 0 và đạt ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy rằng ba yếu tố thị trường, bao gồm SMB và HML, đều có khả năng giải thích các biến động của TSSL trong các danh mục đầu tư.
Hệ số beta của nhân tố thị trường trong cả 4 danh mục đều dương và gần bằng 1, cho thấy nhân tố thị trường có ảnh hưởng lớn nhất đến sự biến thiên của tỷ suất sinh lời vượt trội.
R^2 hiệu chỉnh trong mẫu dao động đạt từ 96% đến 98%, cho thấy sự cải thiện đáng kể so với R^2 hiệu chỉnh trong mô hình CAPM, chỉ dao động từ 86% đến 95% Tất cả các danh mục đầu tư đều thể hiện khả năng giải thích vượt trội so với mô hình CAPM truyền thống.
Tác giả phân tích ảnh hưởng của nhân tố quy mô SMB đến sự biến động của tỷ suất sinh lợi vượt trội (TSSL) của cổ phiếu trong bối cảnh tỷ lệ giá trên giá trị sổ sách (BE/ME) không thay đổi Nghiên cứu này nhằm làm rõ vai trò của quy mô doanh nghiệp trong việc giải thích các biến động về lợi nhuận cổ phiếu.
Hai danh mục quy mô nhỏ (S/L và S/H) có hệ số s i cao và giá trị dương (0.531 và 0.424), trong khi hai danh mục quy mô lớn (B/L và B/H) có hệ số s i nhỏ và giá trị âm (-0.576 và -0.469) Kết quả cho thấy hiệu ứng quy mô rõ rệt, với hệ số s i tăng từ giá trị thấp ở danh mục lớn sang giá trị cao ở danh mục nhỏ Hệ số s i âm đối với danh mục đầu tư quy mô lớn chỉ ra rằng cổ phiếu công ty nhỏ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn so với cổ phiếu công ty lớn Do các công ty nhỏ mang nhiều rủi ro hơn, nhà đầu tư sẽ yêu cầu một khoản đền bù rủi ro khi đầu tư vào những công ty này.
Tác giả nghiên cứu ảnh hưởng của yếu tố giá trị HML đến sự biến động của lợi suất vượt trội của cổ phiếu trong trường hợp quy mô không thay đổi.
Hai danh mục với tỷ số BE/ME thấp (S/L và B/L) có hệ số h i nhỏ và giá trị âm, trong khi hai danh mục với tỷ số BE/ME cao (S/H và B/H) có hệ số h i lớn và giá trị dương Điều này cho thấy rõ ràng hiệu ứng giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, với hệ số h i tăng từ danh mục BE/ME thấp sang cao Sự gia tăng trong nhân tố HML từ danh mục đầu tư BE/ME thấp đến cao cho thấy các cổ phiếu có BE/ME cao mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn Tác giả kết luận rằng các công ty có BE/ME cao tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn, do đó nhà đầu tư cần yêu cầu một phần tiền bồi thường rủi ro.
Nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường tác động đến TSSL cổ phiếu, trong khi mô hình ba nhân tố Fama – French có khả năng giải thích các hiệu ứng quy mô và hiệu ứng BE/ME.
4.3 Kết quả hồi quy của nhân tố xu hướng trong mô hình 3 nhân tố Fama - French và mô hình 4 nhân tố Carhart trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 01/2008 – 06/2013
Bảng 4.7 trình bày việc tác giả phân tích mô hình 3 nhân tố Fama-French và mô hình 4 nhân tố Carhart để đánh giá ảnh hưởng của nhân tố xu hướng đến TSSL vượt trội của các danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013 Mô hình 3 nhân tố Fama-French đã chỉ ra những kết quả quan trọng về sự tác động của các yếu tố này.
Kiểm định mô hình
Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Rm-Rf SMB HML WML
Dựa vào số liệu từ gói dữ liệu tài chính mua từ CTCP Tài Việt, tác giả đã thực hiện các phép tính và sử dụng phần mềm Stata 11 để tính toán Kết quả cho thấy các giá trị lần lượt là -3.559, -2.918 và -2.594.
Theo kết quả thống kê của bảng trên, trị tuyệt đối của giá trị t-statistic của cả
Tất cả bốn biến đều có giá trị giải thích lớn hơn trị tuyệt đối của giá trị t trong bảng Stata, ngay cả khi xét ở mức ý nghĩa cao nhất là 1% Điều này cho thấy rằng các chuỗi kiểm định đều là chuỗi dừng.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.9: Thống kê hệ số phóng đại phương sai VIF
Variable VIF 1/VIF Mean VIF
Nguồn dữ liệu trong bài viết được tác giả tính toán dựa trên thông tin từ gói dữ liệu tài chính mua từ CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11 để phân tích.
Theo bảng kết quả VIF, tất cả các giá trị VIF đều nhỏ, với giá trị trung bình là 1.48, nhỏ hơn 10 Do đó, tác giả khẳng định rằng chưa có bằng chứng thống kê cho hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình.
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.10: Các thống kê d-statistic để kiểm định tự tương quan
Winner 0.998108 Middle 0.985985 Loser 1.054018 Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt và sử dụng phần mềm Stata 11
Bảng 4.10 chỉ ra rằng tất cả các d-statistic của các danh mục trong ba mô hình đều nằm trong khoảng [1,3], do đó tác giả kết luận rằng không có sự tự tương quan giữa các phần dư trong mô hình.
Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.11: Thống kê kết quả kiểm định White
Dựa trên số liệu được cung cấp từ gói dữ liệu tài chính mua từ CTCP Tài Việt, tác giả đã tiến hành tính toán và sử dụng phần mềm Stata 11 để phân tích.
Theo Bảng 4.11, p-value của các danh mục B/H (mô hình CAPM), S/L và B/H, Winner và Middle (mô hình Fama-French), cùng với S/H, S/L, B/H, B/L, Middle (mô hình 4 nhân tố) đều nhỏ hơn α = 0.05, cho thấy không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H1 Do đó, các phương trình này gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi Để khắc phục vấn đề này, tác giả đã thực hiện hồi quy với sai số chuẩn robust test trong phần mềm Stata cho các danh mục bị ảnh hưởng.