GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do nghiên cứu
Thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ và thu hút nhiều nhà đầu tư chuyên nghiệp Tuy nhiên, thị trường này vẫn còn non trẻ và tiềm ẩn nhiều biến động, gây ra rủi ro cho các nhà đầu tư, đặc biệt là những người mới tham gia hoặc những nhà đầu tư theo hình thức đám đông mà thiếu kiến thức về chứng khoán.
Rủi ro khi đầu tư là điều không thể tránh khỏi, đặc biệt là rủi ro thanh khoản khi chuyển nhượng chứng khoán Tính thanh khoản trở thành yếu tố quan trọng trong quyết định đầu tư Nghiên cứu của Amihud và Meldenson (1986) đã chỉ ra mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán và tính không thanh khoản.
Nhiều nhà nghiên cứu đã tiếp tục điều tra mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và tính thanh khoản, tuy nhiên, các bằng chứng thu thập được trong thời gian qua vẫn chưa đồng nhất.
Mặc dù nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và tính thanh khoản, nhưng chỉ có một số ít nghiên cứu tập trung vào các thị trường mới nổi và thị trường Châu Á Kết quả thực nghiệm hiện tại cho thấy sự khác biệt giữa nghiên cứu tại các nước mới nổi và các thị trường phát triển Điều này đặt ra câu hỏi liệu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và tính thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam có tương tự như các nghiên cứu trước đây hay không Hơn nữa, thanh khoản có thực sự là yếu tố giải thích tốt cho sự biến động của tỷ suất sinh lợi chứng khoán hay không, đặc biệt khi kiểm soát các yếu tố khác như beta, quy mô, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (theo mô hình 3 nhân tố Fama & French), nhân tố momentum và nhân tố moment bậc cao (coskewness) Những vấn đề này sẽ được khám phá trong đề tài "Nghiên cứu ảnh hưởng của thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam."
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích tác động của thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu sẽ xem xét tính thanh khoản như một yếu tố quan trọng trong việc dự đoán biến động của tỷ suất sinh lợi theo thời gian.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả áp dụng mô hình ba nhân tố của Fama và French (1993) để phân tích dữ liệu cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ tháng 10 năm 2007 đến tháng 06 năm 2013 Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS) để đưa ra các kết quả chính xác và đáng tin cậy.
Bài viết "Liquidity and asset pricing: Evidence from the Hong Kong stock market" của Keith S.K Lam và Lewis H.K Tam (2011) nghiên cứu các mô hình định giá tài sản, bao gồm CAPM và mô hình 3 nhân tố Fama và French (1993), với các yếu tố thị trường, quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Ngoài ra, tác giả còn bổ sung hai yếu tố thanh khoản và momentum vào mô hình 3 nhân tố để xem xét khả năng giải thích các biến động chuỗi thời gian trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán.
Bố cục của bài nghiên cứu
Ngoài phần tóm tắt, danh mục bảng, danh mục hình, danh mục các chữ viết tắt, phụ lục, tài liệu tham khảo, đề tài gồm 5 chương, bao gồm:
Chương 1 Giới thiệu đề tài Trong chương này, tác giả tóm tắt các nội dung chính của đề tài như lý do, mục tiêu, phương pháp, ý nghĩa của nghiên cứu
Chương 2 Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về ảnh hưởng của thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu của các công ty niêm yết Trong chương này, tác giả tóm tắt các nghiên cứu trước đó về các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi và các nghiên cứu trên thế giới về ảnh hưởng của thanh khoản đến TSSL các cổ phiếu
Chương 3 Phương pháp nghiên cứu Ở chương này, tác giả trình bày phương pháp và nguồn dữ liệu để thực hiện nghiên cứu cũng như mô tả các biến sử dụng trong đề tài Các nội dung được trình bày ở chương này làm cơ sở cho các phân tích tiếp theo ở Chương 4
Chương 4 Nghiên cứu ảnh hưởng của thanh khoản đến TSSL các cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán ở Việt Nam Trong chương này, tác giả sẽ ước lượng TSSL theo các biến độc lập Sau đó, tác giả sẽ tiến hành kiểm định mô hình và phân tích các kết quả hồi quy
Chương 5 Kết luận Ở chương này, tác giả tổng kết lại vấn đề nghiên cứu và các hạn chế của đề tài.
NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA TÍNH THANH KHOẢN VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CHỨNG KHOÁN
Mô hình 3 nhân tố của Fama và French (1993)
William Sharpe (1964) đã phát triển lý thuyết thị trường vốn dựa trên lý thuyết danh mục, với giả định về sự tồn tại của tài sản phi rủi ro trong nền kinh tế, cho phép nhà đầu tư vay và cho vay ở mức lãi suất phi rủi ro Hạt nhân của lý thuyết này là mô hình định giá tài sản vốn (CAPM – Capital Asset Pricing Model), trong đó sự biến thiên của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu được giải thích bởi nhân tố thị trường (β) Mô hình CAPM đã thu hút sự quan tâm lớn từ cả giới nghiên cứu học thuật và các nhà thực hành.
Mặc dù CAPM đã được áp dụng rộng rãi, nhiều tác giả đã chỉ ra những khiếm khuyết của mô hình này Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng nhân tố thị trường (β) không đủ để giải thích toàn bộ sự biến động của tỷ suất sinh lợi chứng khoán, do đó cần có nhiều nhân tố khác tham gia vào quá trình định giá Nhiều nghiên cứu đã xác định các nhân tố quan trọng như nhân tố quy mô (Banz, 1981), nhân tố đòn bẩy tài chính (Bhandari, 1988), nhân tố E/P (Basu, 1983) và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường B/P (Stattman, 1980; Rosenberg, Reid, Lanstein).
Fama và French (1992) trong nghiên cứu “Cross-section of Expected Stock Returns” đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường NYSE, AMEX và NASDAQ Họ nhận thấy không có mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi trong giai đoạn 1963–1990 khi chỉ sử dụng beta thị trường Nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố quy mô và giá trị sổ sách so với giá trị thị trường có liên quan đến tỷ suất sinh lợi Dựa trên kết quả này, Fama và French đề xuất mô hình ba nhân tố để giải thích tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, nhấn mạnh rằng nếu cổ phiếu được định giá hợp lý, thì cần có nhiều yếu tố rủi ro hơn.
Mô hình định giá tài sản 3 nhân tố của Fama và French (1993) đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy CAPM không hiệu quả trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi Mô hình này chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến lợi suất tài sản, làm nổi bật sự hạn chế của CAPM trong việc dự đoán chính xác.
Fama và French (1993) đã mở rộng nghiên cứu trước đó của họ về cổ phiếu và trái phiếu trong bài viết “Common risk factors in the returns on stocks and bonds” Tác giả áp dụng phương pháp hồi quy chuỗi thời gian để phân tích tỷ suất sinh lợi tháng của các cổ phiếu và trái phiếu dựa trên 5 nhân tố: tỷ suất sinh lợi vượt trội danh mục thị trường (Rm-Rf), chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục chứng khoán quy mô nhỏ và lớn (SMB), chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa các danh mục có giá trị sổ sách trên giá trị thị trường thấp và cao (HML), phần bù kỳ hạn và phần bù rủi ro mất khả năng thanh toán Kết quả cho thấy ba nhân tố đầu tiên có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, trong khi hai nhân tố còn lại tác động đến tỷ suất sinh lợi trái phiếu Từ đó, Fama và French đã phát triển mô hình định giá tài sản 3 nhân tố cho cổ phiếu, bao gồm nhân tố thị trường, quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, giải thích phần lớn sự khác biệt tỷ suất sinh lợi giữa các cổ phiếu trên thị trường vốn cổ phần Mỹ.
Trong nghiên cứu, các tác giả nhấn mạnh rằng tâm lý thị trường và tính thanh khoản là những yếu tố quan trọng mà mô hình này đã không xem xét Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu khác đã chỉ ra rằng sau khi kiểm soát các yếu tố thị trường, tỷ lệ BE/ME và các biến khác, tính thanh khoản vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Trong các nghiên cứu gần đây, hầu hết các tác giả đã áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính để phân tích mối quan hệ giữa TSSL của cổ phiếu và các yếu tố trong mô hình Tiếp nối phương pháp này, tác giả trong đề tài này cũng sử dụng phương pháp tương quan và hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS) nhằm làm rõ các mục tiêu nghiên cứu đã được đề ra.
Theo phương pháp này, tác giả sẽ kiểm định các giả thuyết của mô hình thông qua việc sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) để xác định chuỗi dữ liệu dừng, kiểm định Dubin-Watson để phát hiện hiện tượng tự tương quan, và thừa số tăng phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
Tác giả đã sử dụng Microsoft Excel 2010 để thực hiện các phép tính và lọc dữ liệu cần thiết Tiếp theo, phần mềm Stata 11.0 được áp dụng để ước lượng và kiểm định các hệ số trong các phương trình hồi quy.
Mô hình nghiên cứu
Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu của Keith S.K.Lam, Lewis H.K.Tam
Trong nghiên cứu năm 2011 mang tên „Liquidity and asset pricing: Evidence from the Hong Kong stock market”, tác giả đã kiểm tra mô hình định giá tài sản với các yếu tố như quy mô, giá trị sổ sách so với giá trị thị trường, và tính thanh khoản, nhằm xem xét khả năng giải thích các biến động chuỗi thời gian trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán Kết quả cho thấy nếu tính thanh khoản được định giá đúng, các hệ số chặn sẽ bằng 0 sau khi đã kiểm soát các yếu tố liên quan đến thanh khoản.
Tác giả tiến hành kiểm tra mô hình CAPM ba khoảnh khắc, mô hình ba nhân tố của Fama-French, cùng với mô hình ba nhân tố bổ sung yếu tố thanh khoản và momentum Các hồi quy chuỗi thời gian OLS đã được ước lượng cho từng danh mục trong mỗi mô hình.
Mô hình 3-moment CAPM được Kraus và Litzenberger (1976) đề xuất và kiểm tra thực nghiệm, dẫn đến câu hỏi liệu rủi ro độ nghiêng có điều kiện có bao gồm tính thanh khoản hay không Tác giả đã xây dựng kiểm định bằng cách thêm nhân tố moment bậc cao, hay độ lệch điều kiện (coskewness), vào mô hình CAPM truyền thống Đồng thời, họ cũng kiểm tra mô hình ba nhân tố Fama và French, bao gồm tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, cùng với mô hình ba nhân tố bổ sung nhân tố thanh khoản và nhân tố momentum Các mô hình này được trình bày qua các phương trình từ (3.1) đến (3.3).
– : là tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục
Tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường được xác định bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi thị trường trừ đi lãi suất phi rủi ro Nhân tố coskewness đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích lợi nhuận, trong khi trung bình chuỗi thời gian của MPt cũng là một yếu tố cần xem xét.
: Nhân tố quy mô : Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường : Nhân tố thanh khoản
: là sai số , , , , , lần lượt là hệ số độ dốc của các nhân tố , ̅̅̅̅̅ , , ,
Tác giả áp dụng GRS F-test để xác định xem các hệ số chặn anpha trong mô hình có đồng thời bằng 0 hay không Các nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng một mô hình định giá tài sản đạt tiêu chuẩn khi các yếu tố trong mô hình phản ánh đầy đủ các ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, với các hệ số chặn của danh mục tỷ suất sinh lợi hồi quy theo chuỗi thời gian cũng đồng thời bằng không.
Dữ liệu nghiên cứu
Theo nghiên cứu của Fama và French (1993), hai tác giả đã lựa chọn các công ty cổ phần trong mẫu nghiên cứu, bao gồm những công ty phi tài chính có vốn cổ phần không âm.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã chọn lọc các công ty phi tài chính có vốn cổ phần dương niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán TP Hồ Chí Minh (HSX) và Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội (HNX) Đồng thời, tác giả cũng loại bỏ các cổ phiếu không cung cấp báo cáo tài chính, cổ phiếu có giá trị sổ sách bằng 0 và các cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm soát.
Các cổ phiếu trong mô hình nghiên cứu phải được niêm yết ít nhất 2 năm trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán TP Hồ Chí Minh (HSX) và Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội (HNX), như đã nêu trong nghiên cứu của Fama và French (1993) Những cổ phiếu không đáp ứng tiêu chí này sẽ bị loại khỏi cơ sở dữ liệu của mô hình.
Tác giả đã lựa chọn cơ sở dữ liệu cổ phiếu bao gồm các công ty được niêm yết trước ngày 01/10/2007 và vẫn tiếp tục giao dịch trên sàn cho đến tháng 06 năm nay.
Năm 2013, đã tiến hành loại bỏ cổ phiếu quỹ và các cổ phiếu đã bị hủy niêm yết tính đến cuối năm 2012 Đồng thời, những cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm soát trong năm 2012 và các công ty không nộp báo cáo tài chính trong năm 2012 cũng đã bị đưa vào diện kiểm soát tài chính.
Nghiên cứu này tập trung vào dữ liệu từ 01/10/2007 đến 30/06/2013, bao gồm 156 quan sát giá cổ phiếu hàng tháng, tương ứng với 156 TSSL cổ phiếu trong giai đoạn này Danh sách chi tiết các công ty được trình bày trong phụ lục 1 Tác giả đã thu thập các dữ liệu liên quan cho mỗi công ty có mặt trong mẫu.
Giá đóng cửa của cổ phiếu vào cuối mỗi ngày giao dịch được điều chỉnh để phản ánh các yếu tố như cổ tức cổ phiếu, thưởng cổ phiếu và cổ tức tiền mặt Dữ liệu giá này được thu thập từ Công Ty Cổ Phần Tài Việt (VietStock) trong khoảng thời gian từ 01/10/2007 đến 30/06/2013.
Khối lượng cổ phần lưu hành vào cuối mỗi năm từ 01/10/2007 đến 31/12/2012 được ghi nhận, trong khi năm 2013 chỉ tính đến khối lượng cổ phiếu vào cuối ngày 30/06/2013 Dữ liệu này được kết hợp với giá cổ phiếu để tính toán quy mô của từng công ty vào cuối mỗi tháng trong giai đoạn nghiên cứu.
Giá trị sổ sách của vốn cổ phần được ghi nhận vào ngày 31/12 hàng năm từ năm 2008 đến 2012, trong khi năm 2013 sử dụng giá trị sổ sách tại ngày 30/06 Dữ liệu về khối lượng cổ phần lưu hành và giá trị sổ sách này được thu thập từ Công Ty Cổ Phần Tài Việt (Vietstock).
- Lãi suất phi rủi ro tác giả tổng hợp lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm từ 01/2008 đến 06/2013 nguồn từ:
Website: http://asianbondsonline.adb.org trái phiếu trực tuyến Châu Á của ngân hàng Phát Triển Châu Á
Website: http://finance.tvsi.com.vn/ListingBondsList.aspx Công Ty Chứng Khoán Tân Việt.
Cách thức hình thành và phương pháp tính toán các biến trong mô hình
R p – R f : là TSSL vượt trội của từng danh mục cổ phần
- Rp: là TSSL trung bình từng danh mục cổ phần
- Rf: là TSSL trái phiếu chính phủ được tính theo tháng
Trong nghiên cứu năm 2011, Lam và Tam đã xây dựng 25 danh mục cho mỗi năm trên thị trường chứng khoán Hồng Kông Tuy nhiên, tác giả chỉ tạo ra 9 danh mục cho mỗi năm trên thị trường chứng khoán Việt Nam Fama và French cho rằng việc phân chia danh mục theo quy mô và giá trị sổ sách so với giá trị thị trường thành 5 hoặc 3 danh mục không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định Hơn nữa, số lượng công ty trong mô hình nghiên cứu trung bình là
156 công ty từ giai đoạn tháng 10/2007 đến tháng 06/2013 (chỉ khoảng 3,26% trong
Cuối năm 1991, có 4,791 công ty niêm yết trên NYSE theo nghiên cứu của Fama và French, trong khi khoảng 20,28% trong số 769 công ty trên thị trường chứng khoán Hồng Kông được ghi nhận từ tháng 7/1981 đến tháng 6/2004 theo Lam và Tam (2011) Do số lượng cổ phiếu hạn chế, tác giả đã phân loại chúng thành 3 nhóm và hình thành 2 danh mục dựa trên quy mô, biến đại diện thanh khoản, giá trị sổ sách so với giá trị thị trường Trong nghiên cứu, tác giả đã sử dụng 8 biến để đại diện cho thanh khoản, với chi tiết về cách tính sẽ được trình bày trong các phần tiếp theo.
Tác giả đã phân loại chứng khoán thành 9 danh mục quy mô và thanh khoản dựa trên giá trị vốn hóa thị trường, chia thành 3 nhóm cân bằng theo quy mô Đồng thời, tác giả tính toán biến đại diện cho tính thanh khoản của từng cổ phần và phân loại chúng vào 3 nhóm thanh khoản Kết hợp giữa quy mô và thanh khoản, tác giả xây dựng 9 danh mục Ngoài ra, tác giả cũng kết hợp giá trị sổ sách trên giá trị thị trường với biến đại diện cho thanh khoản để tạo ra các danh mục mới Quá trình này được lặp lại vào cuối mỗi năm từ 2008 đến tháng 6 năm 2013.
Tác giả tính toán tỷ suất sinh lợi trung bình cho từng danh mục cổ phiếu bằng cách lấy trung bình tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trong danh mục đó, sử dụng khung thời gian là một tháng để thực hiện các phép tính này.
- Rp là TSSL trung bình của từng danh mục
- R it là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu thứ i tại thời điểm trong tháng t
- Pi(t-1) là giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t-1 đã được điều chỉnh
- Pi(t) là giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t đã được điều chỉnh
Giá đóng cửa hàng tháng là mức giá của phiên giao dịch cuối cùng trong tháng, và nếu cổ phiếu không có giao dịch vào phiên cuối tuần, sẽ sử dụng giá đóng cửa của phiên tiếp theo Giá này được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng và cổ tức tiền mặt, giúp cung cấp cái nhìn chính xác về giá trị thực của cổ phiếu vào thời điểm cuối tháng.
3.4.2 Hình thành biến độc lập 3.4.2.1 Nhân tố thị trường và nhân tố coskewness a Nhân tố thị trường
MP t là chỉ số đại diện cho nhân tố thị trường, thể hiện tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục thị trường Cụ thể, nó được tính bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường trừ đi tỷ suất sinh lợi phi rủi ro.
R m : TSSL thị trường là TSSL trung bình của cổ phiếu gia quyền theo giá trị vốn hóa thị trường của cổ phiếu
Với Ri là TSSL trung bình của các cổ phiếu wi là tỷ trọng theo giá trị thị trường của từng cổ phiếu
Lãi suất phi rủi ro được xác định thông qua lãi suất của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm, do không có dữ liệu về lãi suất tín phiếu kho bạc (T.Bill) 1 tháng, 3 tháng và 1 năm tại thị trường Việt Nam Trung bình của MPt trong suốt thời gian nghiên cứu được sử dụng làm đại diện cho lãi suất này, đồng thời nhân tố coskewness cũng được xem xét trong phân tích.
3.4.2.2 Nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
Trong nghiên cứu năm 1993, Fama và French đã phân loại cổ phiếu thành 6 danh mục dựa trên hai yếu tố: quy mô và tỷ số BE/ME Cụ thể, cổ phiếu được chia thành hai nhóm quy mô (S và B) theo trung vị vốn hóa thị trường, sau đó phân loại theo tỷ số BE/ME, với 30% cổ phiếu vào nhóm BE/ME thấp nhất, 40% vào nhóm giữa và 30% vào nhóm cao nhất Tuy nhiên, các tác giả cho rằng việc phân nhóm theo BE/ME và quy mô là tùy ý và không ảnh hưởng đến kết quả Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ phân chia cổ phiếu thành hai nhóm quy mô dựa trên quy mô trung vị: nhóm S (quy mô nhỏ) gồm các cổ phiếu có quy mô thấp hơn trung vị, và nhóm B (quy mô lớn) bao gồm các cổ phiếu có quy mô bằng hoặc cao hơn trung vị.
Sau khi phân chia hai nhóm S và B dựa trên quy mô trung vị, tác giả tiếp tục chia mỗi nhóm thành hai nhóm nhỏ hơn dựa trên chỉ số BE/ME trung vị Nhóm có BE/ME thấp được ký hiệu là L, trong khi nhóm có BE/ME cao được ký hiệu là H Cụ thể, 50% cổ phiếu trong nhóm L có chỉ số BE/ME thấp hơn trung vị, trong khi 50% còn lại thuộc nhóm H với chỉ số BE/ME bằng hoặc cao hơn trung vị.
Bài viết phân chia các công ty thành 4 danh mục dựa trên quy mô và giá trị BE/ME: S/L cho các công ty quy mô nhỏ với giá trị BE/ME thấp, S/H cho các công ty quy mô nhỏ với giá trị BE/ME cao, B/L cho các công ty quy mô lớn với giá trị BE/ME thấp, và B/H cho các công ty quy mô lớn với giá trị BE/ME cao Nhân tố quy mô (SMB – Small Minus Big) đóng vai trò quan trọng trong phân tích này.
Danh mục SMB được thiết kế để phản ánh rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan đến quy mô Tỷ suất sinh lợi hàng tháng của SMB được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô nhỏ (S/L và S/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô lớn (B/L và B/H).
Nhân tố SMB được tính bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô nhỏ trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô lớn.
(3.7) b Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML – High minus Low)
Danh mục HML được thiết lập nhằm phản ánh rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan đến tỷ lệ BE/ME Tỷ suất sinh lợi hàng tháng của HML được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục BE/ME cao (S/H và B/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục BE/ME thấp (S/L và B/L).
HML được tính bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục có tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cao, sau đó trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục BE/ME thấp.
3.4.2.3 Nhân tố Momentum (WML - Winner minus Loser)
Danh mục WML được hình thành dựa trên bài nghiên cứu của L’Her và cộng sự
(2004), đó là dựa vào TSSL hàng tháng của các cổ phiếu, tác giả chia thành 03 nhóm danh mục, ký hiệu như sau:
- Nhóm danh mục WINNER (W): các công ty có TSSL từ phân vị thứ 70% trở lên
- Nhóm danh mục NEUTRAL (M): các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% đến phân vị thứ 70%
- Nhóm danh mục LOSER (L): các công ty có TSSL từ phân vị thứ 30% trở xuống
Tác giả đã kết hợp kết quả từ ba danh mục với phân nhóm S và B dựa trên quy mô trung vị, tạo thành sáu danh mục: S/W, S/M, S/L, B/W, B/M, và B/L Danh mục S/W bao gồm các công ty quy mô nhỏ (S) với tỷ suất sinh lợi cao (W), trong khi danh mục B/W chứa các công ty quy mô lớn (B) cũng có tỷ suất sinh lợi cao (W) Ngược lại, danh mục S/L gồm các công ty quy mô nhỏ (S) với tỷ suất sinh lợi thấp (L), và danh mục B/L bao gồm các công ty quy mô lớn (B) với tỷ suất sinh lợi thấp (L).
PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
Thống kê mô tả và mối tương quan giữa các biến nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả đã đo lường tính thanh khoản bằng 8 phương pháp khác nhau, tương ứng với 8 biến đại diện cho tính thanh khoản Tuy nhiên, trong phần này, tác giả chỉ trình bày thống kê mô tả cho các danh mục và biến độc lập trong mô hình hồi quy, cùng với ma trận tương quan giữa các biến giải thích, nhằm kiểm tra tính độc lập của biến LIQ, được đại diện bởi tỷ lệ giao dịch (turnover ratio), trong mô hình hồi quy Các biến đại diện khác sẽ được trình bày chi tiết trong phần phụ lục.
Bảng 4.1 cung cấp thống kê mô tả cho 18 danh mục được hình thành từ sự kết hợp giữa quy mô, giá trị sổ sách và giá trị thị trường, đồng thời xem xét tính thanh khoản của chứng khoán.
Trong Panel A bảng 4.1, các danh mục được phân loại theo quy mô và tính thanh khoản của chứng khoán cho thấy không có mối tương quan rõ ràng giữa biến động của quy mô trung bình công ty và tính thanh khoản trung bình Tương tự, Panel B cũng không phát hiện mối liên hệ nào giữa quy mô, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) và tính thanh khoản, ngay cả khi BE/ME được kiểm soát Điều này chỉ ra rằng, nếu tác giả phát hiện tính thanh khoản có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán khi đã kiểm soát quy mô và BE/ME, thì tác động của tính thanh khoản sẽ khác biệt so với mối tương quan của quy mô và BE/ME.
Bảng 4.1 trình bày số lượng trung bình cổ phiếu theo từng danh mục, bao gồm 9 danh mục quy mô – thanh khoản và 9 danh mục BE/ME – thanh khoản Trung bình, danh mục quy mô lớn và thanh khoản cao có số lượng công ty ít hơn so với danh mục quy mô nhỏ và thanh khoản cao, cũng như danh mục quy mô trung bình và thanh khoản trung bình Tương tự, danh mục có tỷ lệ BE/ME thấp và thanh khoản cao cũng ít công ty hơn so với danh mục tỷ lệ BE/ME cao và thanh khoản kém, trong khi danh mục tỷ lệ BE/ME cao và thanh khoản cao có số lượng công ty nhiều hơn so với danh mục tỷ lệ BE/ME trung bình.
Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả các nhóm danh mục xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa quy mô, thanh khoản và tỷ lệ BE/ME từ giai đoạn 01/01/2008 đến 30/06/2013.
Size Liquidity TB Quy Mô TB BE/ME TB LIQ
BE/ME Liquidity TB Quy Mô TB BE/ME TB LIQ
Liquidity rank BE/ME rank
Nguồn: Tác giả tính toán
Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến giải thích trong mô hình hồi quy theo chuỗi thời gian từ
Nhân tố Trung bình Trung vị Nhỏ nhất Lớn nhất Độ lệch chuẩn
LIQ 1 -TurnoverRatio 0.0015 0.0054 -0.2520 0.1401 0.0766 LIQ 2 -TradingVolume 0.0214 0.0285 -0.2010 0.1563 0.0702 LIQ 3 -STDEVTurnoverRatio -0.0062 0.0095 -0.3120 0.1093 0.0825 LIQ 4 -STDEVTradingVolume 0.0073 0.0271 -0.1746 0.1277 0.0640 LIQ 5 -CoefficientTurnover -0.0176 -0.0116 -0.2032 0.0674 0.0461 LIQ 6 -CoefficientTradingVolume -0.0094 -0.0066 -0.1965 0.0810 0.0450
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào kết quả ước lượng hệ số hồi quy bằng chương trình stata 11.0
Bảng 4.2 cung cấp thống kê mô tả cho các biến giải thích trong mô hình hồi quy Tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường có giá trị trung bình là 0.54% mỗi tháng, thấp hơn so với 1.19% trong nghiên cứu của Lam và Tam (2011) tại Hồng Kông và 0.43% trong nghiên cứu của Fama-French (1993).
Nghiên cứu cho thấy rằng giá trị trung bình hàng tháng của phần bù quy mô (SMB) tại Việt Nam là 0.06%, thấp hơn so với 0.28% trong nghiên cứu của Lam và Tam (2011) và 0.27% trong nghiên cứu của Fama-French (1993) Đối với phần bù nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML), trung bình là 2.21% mỗi tháng, cũng thấp hơn so với 0.83% và 0.40% trong các nghiên cứu trước đó Phần bù nhân tố Momentum có trung bình hàng tháng là 22.37%, trong khi tại Hồng Kông là -0.42% và Mỹ là 0.91%, cho thấy nhân tố này có xu hướng không đáng kể Các phần bù thanh khoản thể hiện sự biến động thấp, với LIQ1 là 0.15% và LIQ2 là 2.14%, nhưng LIQ5 và LIQ6 lại có giá trị âm So với nghiên cứu tại Hồng Kông, nhân tố thanh khoản tại Việt Nam thấp hơn, cho thấy nhà đầu tư Việt Nam ít quan tâm đến tính thanh khoản hơn Tuy nhiên, điều này vẫn cho thấy sự quan tâm nhất định của nhà đầu tư Việt Nam đến tính thanh khoản trong định giá chứng khoán.
Bảng 4.3 thể hiện mối tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình hồi quy Cụ thể, Panel A của bảng 4.4 trình bày mối tương quan giữa 8 nhân tố thanh khoản (LIQ1-LIQ8), trong khi Panel B tập trung vào mối tương quan giữa biến đại diện tính thanh khoản - tỷ lệ giao dịch (LIQ1) và các nhân tố còn lại trong mô hình Mối tương quan giữa các biến đại diện tính thanh khoản khác và các nhân tố trong mô hình hồi quy sẽ được trình bày trong phần phụ lục nhằm tiết kiệm không gian.
Bảng 4.3: Mối tương quan giữa các biến đại diện tính thanh khoản và mối tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình hồi quy
LIQ 1 LIQ 2 LIQ 3 LIQ 4 LIQ 5 LIQ 6 LIQ 7 LIQ 8
MP ̅̅̅̅̅ SMB HML WML LIQ 1
Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào kết quả ước lượng hệ số hồi quy bằng chương trình stata 11.0
Theo Panel A bảng 4.3, các phương pháp đo lường thanh khoản có sự tương quan cao với nhau, tương tự như nghiên cứu của Lam và Tam (2011) cũng như Keene và Peterson (2007) Hầu hết các mối tương quan đều mang tính thuận, ngoại trừ LIQ7 và LIQ8, có tương quan âm so với các biến đại diện cho tính thanh khoản còn lại Tất cả các mối tương quan này đều đạt ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Biến đo lường thanh khoản turnover ratio (LIQ1) có mối tương quan âm với các biến MP, ̅̅̅̅̅ ) 2 , HML, WML và mối tương quan dương với biến SMB Mặc dù các mối tương quan này là nhỏ, nhưng mối tương quan giữa MP và LIQ1 có giá trị âm cao (-0.7764) và có ý nghĩa ở mức 1%, tương tự như kết quả nghiên cứu của Lam và Tam (2011), cho thấy có thể có hiện tượng đa cộng tuyến Tuy nhiên, kiểm định OLS trong phần phụ lục cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến, do đó, turnover ratio (LIQ1) có thể được xem là một biến độc lập giải thích tốt cho tỷ suất sinh lợi của chứng khoán.
Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Tác giả trình bày kết quả hồi quy cho hai phương pháp xây dựng danh mục trong các mô hình định giá đã được đề cập Phân tích các kết quả này giúp xác định mô hình định giá tài sản phù hợp hơn cho việc định giá chứng khoán trên thị trường Việt Nam.
Tác giả sẽ trình bày kết quả hồi quy của mô hình bằng cách thay thế nhân tố thanh khoản bằng 8 biến đại diện được đo lường theo 8 phương pháp khác nhau Mục tiêu là xác định biến đại diện cho nhân tố thanh khoản nào mang lại kết quả tối ưu và phù hợp nhất với thị trường Việt Nam Đồng thời, tác giả cũng sẽ kiểm tra tính bền vững của kết quả khi thay đổi biến đại diện cho nhân tố thanh khoản.
4.2.1 Nhân tố thanh khoản (LIQ) đại diện bởi turnover ratio
Bảng 4.4 trình bày kết quả hồi quy cho mô hình 3 nhân tố (MP, SMB, HML) đối với hai nhóm danh mục, được xây dựng dựa trên quy mô - thanh khoản (Panel A) và BE/ME - thanh khoản (Panel B).
Theo Panel A bảng 4.4, có 2 trong 9 hệ số chặn không có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Kiểm định GRS F-test cho thấy các hệ số chặn alpha không đồng thời bằng 0 với mức ý nghĩa thống kê 10% Hầu hết các hệ số của các nhân tố MP, SMB, HML đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong đó tất cả các hệ số hồi quy của nhân tố MP đều có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1%.
Có 6 hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi 3 hệ số không có ý nghĩa chủ yếu thuộc về nhóm danh mục quy mô lớn, với xu hướng giảm khi quy mô tăng Các hệ số hồi quy cho danh mục quy mô lớn có dấu âm, trong khi các danh mục khác có dấu dương Nhân tố HML cũng cho thấy 7 hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, tập trung vào danh mục quy mô vừa và nhỏ Trung bình hệ số hồi quy của MP gần bằng 1.0, phù hợp với nghiên cứu của Lam và Tam (2011) trên thị trường chứng khoán Hồng Kông và nghiên cứu của Fama và French (1993).
Kết quả hồi quy cho thấy các danh mục kết hợp tỷ lệ BE/ME và thanh khoản cho ra các hệ số có ý nghĩa thống kê Trong Panel B, hệ số chặn đạt mức ý nghĩa 5%, và kiểm định GRS F-test xác nhận rằng tất cả các hệ số chặn alpha của mô hình đều bằng 0 Hầu hết các hệ số của các nhân tố MP, SMB, HML đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Hệ số MP trung bình gần bằng 1.0 và có ý nghĩa thống kê cao, trong khi nhân tố SMB và HML cho thấy hai hệ số hồi quy không có ý nghĩa, đặc biệt là ở nhóm kém thanh khoản và tỷ lệ BE/ME thấp Hệ số hồi quy của nhân tố HML có xu hướng tăng theo tỷ lệ BE/ME, trong khi không có xu hướng rõ ràng cho nhân tố SMB.
Bảng 4.4 trình bày kết quả hồi quy cho mô hình ba nhân tố áp dụng cho chín danh mục, được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa quy mô, thanh khoản và tỷ lệ BE/ME với thanh khoản trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013.
Bảng dưới đây trình bày các hệ số hồi quy cùng với giá trị thống kê p-value tương ứng từ kết quả của mô hình 3 nhân tố Fama và French, áp dụng cho tỷ suất sinh lợi hàng tháng của 9 danh mục được phân loại theo quy mô - thanh khoản (Panel A) và BE/ME - thanh khoản (Panel B).
Phân vị thanh khoản Phân vị BE/ME
GRS test statistic: 1.8745715 ; p-value: 0.07580485 ( Pane A) GRS test statistic: 1.2671203 ; p-value: 0.27600844 ( Panel B) Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào kết quả ước lượng hệ số hồi quy bằng chương trình stata 11.0
Hầu hết các giá trị R² điều chỉnh đều cao, dao động từ 81,31% đến 95,4%, tương đồng với kết quả nghiên cứu của Fama và French (1993) và vượt trội hơn so với nghiên cứu của Lam và Tam (2011).
Một số hệ số chặn trong mô hình 3 nhân tố (thị trường, quy mô, tỷ lệ BE/ME) không có ý nghĩa, cho thấy rằng chúng chưa giải thích hết biến động giá trên thị trường Việt Nam Kiểm định GRS F-test cho danh mục kết hợp giữa quy mô và thanh khoản cho thấy các hệ số chặn alpha không đồng thời bằng 0 ở mức ý nghĩa thống kê 10%, bác bỏ giả thiết rằng thanh khoản không được định giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam Do đó, tác giả xem xét mô hình 3 nhân tố với việc bổ sung nhân tố thanh khoản và momentum.
Bảng 4.5 hiển thị kết quả hồi quy từ mô hình 5 nhân tố, bao gồm MP, SMB, HML, WML và LIQ, cho 9 danh mục được tạo ra dựa trên sự kết hợp giữa quy mô và thanh khoản (Panel A) cũng như BE/ME và thanh khoản (Panel B).
Trong Panel A, có 3 hệ số chặn không có ý nghĩa thống kê, tăng một so với mô hình hồi quy 3 nhân tố Kết quả tương tự ở mô hình hồi quy 3 nhân tố (bảng 4.4 Panel A), với hầu hết các hệ số hồi quy của các nhân tố SMB, HML, LIQ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Trung bình hệ hồi quy của nhân tố MP gần bằng 1.0 và tất cả đều có ý nghĩa thống kê cao 1% Nhân tố LIQ có 2 hệ số hồi quy không có ý nghĩa trong nhóm danh mục quy mô trung bình, lớn và tính thanh khoản trung bình, trong khi 7 hệ số còn lại có ý nghĩa thống kê cao 1% Các hệ số hồi quy này thường mang giá trị dương đối với danh mục kém thanh khoản và âm đối với danh mục thanh khoản cao Nhân tố WML chủ yếu không có ý nghĩa, chỉ có 2 trong số 9 hệ số hồi quy có ý nghĩa.
Tại Panel B, số lượng hệ số chặn khác không giảm xuống còn 1, trong khi hầu hết các hệ số hồi quy khác đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với các nhân tố MP, SMB, HML, và LIQ Ngược lại, các hệ số hồi quy đối với nhân tố WML không có ý nghĩa.
Theo bảng 4.5, hầu hết các hệ số hồi quy của các nhân tố đều có ý nghĩa, trong đó MP là mạnh nhất với ý nghĩa thống kê ở mức 1% Các hệ số hồi quy của SMB, HML, và LIQ cũng có ý nghĩa ở mức 1% và 5% Kết quả cho thấy hệ số hồi quy của MP gần bằng 1.0, trong khi hệ số hồi quy của SMB giảm khi quy mô tăng Hệ số hồi quy của HML tăng khi BE/ME tăng, còn LIQ có xu hướng dương đối với công ty nhỏ và âm với công ty lớn Chỉ một vài hệ số của WML có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, cho thấy WML không quan trọng trong định giá cổ phiếu tại thị trường chứng khoán Việt Nam.
Bảng 4.5 trình bày kết quả hồi quy cho mô hình 3 nhân tố, trong đó bổ sung nhân tố thanh khoản và nhân tố momentum đối với 9 danh mục được xây dựng từ sự kết hợp giữa quy mô - thanh khoản và BE/ME - thanh khoản trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013 Kết quả bao gồm các hệ số hồi quy và giá trị p-value tương ứng cho tỷ suất sinh lợi hàng tháng của 9 danh mục quy mô - thanh khoản (Panel A) và BE/ME - thanh khoản (Panel B).
Phân vị thanh khoản Phân vị quy mô
Phân vị thanh khoản Phân vị BE/ME
GRS test statistic: 3.0130092 ; p-value: 0.00572698 (Panel A) GRS test statistic: 1.3690171 ; p-value: 0.22621615 (Panel B) Nguồn: Tác giả tính toán dựa vào kết quả ước lượng hệ số hồi quy bằng chương trình stata 11.0