Luận văn tiến sĩ: Tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

Trong thập niên 60 của thế kỷ 20, Sharpe 1964 và Lintner 1965 đã định lượng mối tương quan đơn giữa suất sinh lời và rủi ro của các cổ phiếu gọi là mô hình định giá tài sản vốn CAPM Capi

MỞ ĐẦU 1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI VÀ TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Thị trường chứng khoán Việt Nam qua hơn mười năm hình thành và phát triển

đã thể hiện được những thành công của mình Thứ nhất là khuyến khích dân chúng tiết kiệm và thu hút nguồn vốn nhàn rỗi phục vụ cho đầu tư, kể cả vốn trong nước và nước ngoài, tạo ra một kênh sinh lời cho tài sản của nhà đầu tư, giúp đa dạng hóa danh mục đầu tư và giảm rủi ro Thứ hai thị trường chứng khoán là công cụ có thể giúp Nhà nước thực hiện những chương trình phát triển kinh tế xã hội và điều tiết vĩ

mô nền kinh tế nhất là công cụ trái phiếu chính phủ, chính phủ không phải thông qua ngân hàng để phát hành thêm tiền vào lưu thông, do đó không tạo ra sức ép lạm phát Thứ ba: thị trường chứng khoán kích thích doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn: Nhờ TTCK các doanh nghiệp có thể thu hút vốn bằng cách phát hành cổ phiếu; trái phiếu doanh nghiệp, tuy nhiên TTCK chỉ chấp nhận những cổ phiếu, trái phiếu hợp lệ: như kinh doanh hợp pháp, công khai những kế hoạch và chiến lược kinh doanh, tài chính tốt, và nhà đầu tư cũng mua chỉ mua những cổ phiếu, trái phiếu của những công ty hoạt động hiệu quả, sinh lời cao Thị trường chứng khoán Việt Nam đã góp phần giải quyết vốn dài hạn cho các doanh nghiệp phát triển, mở rộng sản xuất kinh doanh Từ hai công ty được niêm yết trên thị trường, hiện tại đã có hơn 700 các công ty và quỹ đầu tư niêm yết trên cả hai sàn giao dịch tại TP.HCM và Hà Nội Chỉ số chứng khoán

có lúc tăng nhanh, nhưng cũng có những lúc suy thoái, đặc biệt là thị trường cũng rơi vào “khủng hoảng” dưới tác động của cuộc khủng hoảng tài chính xuất phát từ Hoa

Kỳ trong cuối năm 2007 Điều này chứng tỏ đầu tư trên thị trường chứng khoán bên cạnh việc tạo ra suất sinh lời thì nó cũng luôn tồn tại những rủi ro tiềm ẩn Tuy nhiên

để đánh giá được những yếu tố rủi ro nào là yếu tố đặc trưng tác động đến suất sinh lời của chứng khoán là một bài toán khá phức tạp và đương nhiên không thể chỉ đánh giá một cách đơn giản

Việc đánh giá rủi ro và suất sinh lời của thị trường chứng khoán nói chung và thị trường các cổ phiếu niêm yết nói riêng, là công việc khó khăn Trong thập niên 60 của thế kỷ 20, Sharpe (1964) và Lintner (1965) đã định lượng mối tương quan đơn giữa suất sinh lời và rủi ro của các cổ phiếu gọi là mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Capital Asset Pricing Model), mô hình xét đoán lợi nhuận của một chứng khoán dựa vào rủi ro của chứng khoán đó theo danh mục thị trường Mô hình này ngày nay đang

có nhiều tranh cải vì những hạn chế của nó như: toàn bộ rủi ro đều được đưa vào trong chỉ số bê-ta, thị trường phải hoàn hảo, việc chọn rổ đại diện phải đại diện cho toàn thị trường, tồn tại lãi suất phi rủi ro, nhưng trong thực tế khó tồn tại một lãi suất hoàn toàn không có rủi ro, Chính những hạn chế như vậy nên sau này có hàng loạt các nghiên cứu khác nhau một phần chỉ trích, một phần bổ sung Một số nghiên cứu điển hình tiếp sau mô hình CAPM của Sharpe và Lintner như: Nghiên cứu của Basu (1977), sắp xếp các cổ phiếu theo chỉ số E/P (earnings-price ratio), khám phá suất sinh lời tương lai của cổ phiếu có chỉ số E/P cao dự báo tốt hơn CAPM Nghiên cứu của Banz (1981), chỉ ra yếu tố qui mô (size) được đo bằng mức vốn hóa thị trường (market capitalization) giải thích suất sinh lời các cổ phiếu tốt hơn CAPM Nghiên cứu của Bhandari (1988) tìm thấy nhân tố đòn bẩy tài chính (leverage-đo bằng tỷ số

nợ trên vốn cổ phần-D/E) khi kết hợp với suất sinh lời có tương quan cao hơn so với bêta thị trường Nghiên cứu của Rosenberg, Reid và Lansten (1985) tìm thấy khi các

cổ phiếu có chỉ số BE/ME (book to market equity ratio) cao sẽ có suất sinh lời trung bình cao Nghiên cứu của Fama và French (1992) tìm thấy các yếu tố quy mô, thu nhập cổ phiếu so với giá (E/P), BE/ME, giải thích suất sinh lời tốt hơn bê-ta thị trường, thậm chí tác giả không tìm thấy mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận và bê-ta Nghiên cứu của Fama và French (1995) đưa ra mô hình ba nhân tố giải thích suất sinh lời chứng khoán, ngoài ra còn cho rằng có các nhân tố khác cũng có tương quan đến suất sinh lời cổ phiếu như chỉ số E/P, dòng tiền so giá (CF/P), tăng trưởng doanh thu Nghiên cứu của Carhart (1997) đưa ra mô hình 4 nhân tố (FF4), ngoài ba nhân tố theo FF3 còn có nhân tố quán tính (momentum), chia thị trường thành 2 danh mục, sau đó lấy suất sinh lời cao nhất của 30% cổ phiếu trừ cho 30% nhóm cổ phiếu có suất sinh

sinh lời tốt hơn FF3…Chung quy lại các nghiên cứu này tập trung theo hướng: thứ nhất là tìm ra các yếu tố đặc trưng mà các yếu tố này mang tính “bất thường” có tác động đến suất sinh lời và rủi ro các cổ phiếu niêm yết (ngoài yếu tố rủi ro thị trường là bêta theo CAPM), thứ hai là phân chia thành các danh mục khi xử lý số liệu để tránh sai sót về độ lệch (bias) như mô hình CAPM

Việc xác định quan hệ giữa các yếu tố rủi ro và suất sinh lời của chứng khoán được thực hiện ở nhiều nước Từ thị trường chứng khoán các nước phát triển như Hoa

Kỳ, Anh, Canada, Úc,…đến thị trường các quốc gia mới nổi như: Trung Quốc, Ấn

Độ, Hàn Quốc, Nga,…Trong các nghiên cứu thực chứng tại thị trường chứng khoán các quốc gia phát triển cũng như thị trường các quốc gia mới nổi đã chứng minh, ủng

hộ cho nghiên cứu của Fama và French, bởi khi nghiên cứu thực nghiệm ở hầu hết các thị trường thì mô hình FF3 đều có ý nghĩa Như vậy chứng tỏ CAPM không còn phù hợp trong dự báo hay định giá mà thay vào đó cần có một mô hình dùng để dự báo, định giá phù hợp và tốt hơn Hiện nay đã có khá nhiều công trình nghiên cứu thực chứng áp dụng các lý thuyết hiện đại vào nghiên cứu tại TTCK nước ta Tuy nhiên các nghiên cứu này còn nhiều hạn chế như: (1) Nguồn số liệu thu thập khá ít, thường chỉ lấy số liệu ở sàn GDCK TPHCM, một số nghiên cứu chỉ lấy số liệu của một ngành cụ thể, do vậy các nghiên cứu này chưa mang tính bao quát; (2) Các nghiên cứu chủ yếu dừng lại ở việc kiểm chứng tính phù hợp các mô hình thông qua R2 hiệu chỉnh, mà kiểm định như vậy chưa hợp lý trong mô hình định giá trong khi các phương pháp hợp lý như FM, GRS hay GMM chưa được áp dụng; (3) Các nghiên cứu chưa đưa ra một mô hình định giá phù hợp áp dụng cho TTCK Việt Nam để áp dụng trong định giá cổ phiếu hay tính chi phí vốn chủ sở hữu Các nghiên cứu hiện đại, nổi tiếng của các tác giả như Fama-French hay Carhart tập trung vào bổ sung cho CAPM, các nghiên cứu khác tập trung vào tính hợp lý các mô hình Tất cả xuất phát từ mô hình CAPM cho rằng cổ phiếu chỉ bị ảnh hưởng duy nhất bởi 1 yếu tố rủi ro, đó là rủi ro thị trường, và do vậy suất sinh lời của chứng khoán dao động theo suất sinh lời của thị trường được đo lường bằng hiệp phương sai của cổ phiếu i so với thị trường

Cov(Ri,Rw) chính vì chúng biến động theo thị trường nên kỳ vọng sai số trong mô hình hồi quy bằng 0 (E(ei)=0) Các nghiên cứu hiện đại chứng minh rằng suất sinh lời một nhóm cổ phiếu có thể dao động giống nhau nhưng khác với thị trường và do đó khi kiểm chứng bằng mô hình kinh tế lượng thì hệ số anpha ≠ 0, do vậy CAPM không đúng Về nguyên tắc, người nghiên cứu có thể bổ sung thêm bất kỳ yếu tố rủi ro nào với điều kiện xem xét biến động của suất sinh lời sao cho anpha=0 Vậy thì tại TTCK Việt Nam ngoài yếu tố rủi ro thị trường còn yếu tố rủi ro nào khác? Và liệu các mô hình định giá ở các thị trường phát triển vẫn hợp lý?

Vì những lý do như trên, để trả lời các câu hỏi nêu trên, nên tác giả chọn đề tài:

“Tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán

Việt Nam” để thực hiện nghiên cứu luận án tiến sỹ chuyên ngành kinh tế tài chính

ngân hàng Luận án này cũng góp phần ủng hộ hay bác bỏ các nghiên cứu ở các nước, kết quả sẽ tìm ra những vấn đề mới trong định giá tài sản mà giới khoa học hiện nay đang tranh cải

1.2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN

1.2.1 Các nghiên cứu quốc tế

Mô hình CAPM do Sharpe (1964) và Lintner (1965) trở nên nổi tiếng, phổ biến trong giới tài chính, và nó được sử dụng trong định giá tài sản một thời gian dài Tuy nhiên bắt đầu từ thập niên 80 của thế kỷ XX bắt đầu có những nghiên cứu tranh luận xung quanh mô hình CAPM cho thấy CAPM không còn đứng vững Nghiên cứu của Banz (1981) cho thấy quy mô và rủi ro của quy mô có ảnh hưởng đến suất sinh lời cổ phiếu ngoài yếu tố rủi ro thị trường (bê-ta) theo mô hình CAPM Kết quả cho thấy các công ty có quy mô nhỏ thường có suất sinh lời trung bình cao hơn các công ty có quy

mô lớn, nghiên cứu cũng cho thấy CAPM chưa phù hợp [44] Nghiên cứu của Basu (1983) đo lường quan hệ giữa một số yếu tố đến suất sinh lời cổ phiếu niêm yết tại NYSE Kết quả cho thấy các cổ phiếu có quy mô nhỏ có suất sinh lời trung bình cao hơn các cổ phiếu có quy mô lớn, đồng thời các cổ phiếu có chỉ số E/P cao có suất sinh lời cao hơn nhóm cổ phiếu có chỉ số E/P thấp [45] Amihud và Mendelson (1986)

Kết quả cho thấy tăng 1% tỷ lệ thanh khoản sẽ làm tăng 0,211% suất sinh lời vượt trội điều chỉnh rủi ro Nghiên cứu của Fama và French (1992) đánh giá tác động của bê-ta, quy mô (đo bằng giá thị trường của chứng khoán), chỉ số giá trị sổ sách so với giá trị thị trường BE/ME (book to market equity), biến đòn bẩy được sử dụng bao gồm tổng tài sản so với giá trị thị trường (A/ME), tổng tài sản so với giá trị sổ sách (A/BE) và tỷ

số E/P đến suất sinh lời của cổ phiếu Kết quả cho thấy biến quy mô và BE/ME có tương quan khá chặt chẽ đến suất sinh lời, kể cả trường hợp kết hợp với các biến khác [67] Nghiên cứu năm 1993, nhận diện 5 yếu tố rủi ro tác động đến suất sinh lời của

cổ phiếu và trái phiếu, đây là nghiên cứu rất nổi tiếng bởi mô hình ba nhân tố bao gồm rủi ro thị trường, rủi ro quy mô và rủi ro do chỉ số BE/ME cao hay thấp thay cho CAPM [68] Nghiên cứu năm 1995 cũng khẳng định lại giá trị của mô hình ba nhân

tố Carhart (1997) đã bổ sung vào mô hình FF3 biến quán tính và được xem là mô hình bốn nhân tố khá nổi tiếng bởi kết quả trong mô hình 4 nhân tố giải thích tốt hơn

mô hình 3 nhân tố của Fama và French (1993) Daniel và Titman (1997) nghiên cứu những đặc trưng của sự biến động đến suất sinh lời cổ phiếu, nhóm tác giả cho thấy sự biến động suất sinh lời là do những đặc trưng của các công ty Hay như Datar, Naik và Radcliffe (1998) cho thấy giữa suất sinh lời và thanh khoản có mối tương quan âm, và kết quả nghiên cứu đề xuất đưa biến thanh khoản vào trong mô hình định giá tài sản Paster and Stambaugh (2003) là nghiên cứu khá nổi tiếng về rủi ro thanh khoản đến suất sinh lời cổ phiếu Họ tìm thấy suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán có liên quan đến độ nhạy của suất sinh lời và sự biến động của thanh khoản Weimin Liu (2006) đã nghiên cứu về thanh khoản trong mô hình định giá tài sản Kết quả cho thấy mô hình hai nhân tố kết hợp giữa thị trường với thanh khoản giải thích khá tốt đến biến động suất sinh lời, trong khi biến BE/ME trong mô hình ba nhân tố của Fama và French không có ý nghĩa giải thích trong mô hình định giá Nghiên cứu của các tác giả Yuenan Wang và Amalia Di Iorio (2007) xem xét các nghiên cứu hiện hành bằng cách khám phá quan hệ giữa suất sinh lời với các đặc trưng công ty như quy mô, E/P, BE/ME, D/P và thanh khoản tại TTCK Trung Quốc, không tìm thấy ý nghĩa tương

quan giữa suất sinh lời với thị trường Tuy nhiên họ tìm thấy chứng cứ hỗ trợ ảnh hưởng của các đặc trưng công ty, kết quả của họ chỉ ra rằng quy mô có ý nghĩa nhất tác động đến suất sinh lời khi kết hợp các biến [98] Fama và French (2008) xem xét các yếu tố bất thường trong mô hình định giá tài sản Kết quả cho thấy có sự tăng trưởng tài sản bất thường ở nhóm nhỏ nhưng không thấy ở nhóm lớn, nhưng không có bằng chứng cho thấy các công ty lợi nhuận ít thì có suất sinh lời thấp Lam, K và Tam Lewis (2011) xem xét sự hợp lý trong các mô hình định giá tài sản tại TTCK Hong Kong giai đoạn 1981-2004, mô hình ba nhân tố của Fama và French kết hợp với thanh khoản (thanh khoản đo bằng tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu được giao dịch so với lượng

cổ phiếu đang lưu hành) là mô hình tốt giải thích suất sinh lời cổ phiếu niêm yết, trong khi mô hình bốn nhân tố của Carhart (1997) thất bại Fama và French (2012) xem xét tính phù hợp của mô hình 4 nhân tố của Carhart (1997) ở các thị trường chứng khoán gồm: Bắc Mỹ (gồm Mỹ cà Canada), Nhật, châu Á Thái Bình Dương (gồm Úc, Newzealand, HongKong và Singapore), Châu Âu (gồm Ý, Bỉ, Đức, Phần Lan, Pháp, Đan Mạch, Hy Lạp, Ireland, Áo, Hà Lan, Na Uy, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sĩ, Anh quốc) Kết quả cho thấy mô hình 4 nhân tố của Carhart (1997) không được ủng hộ từ các kết quả kiểm chứng

1.2.2 Các nghiên cứu trong nước

Hiện tại cũng có khá nhiều các nghiên cứu áp dụng kiểm chứng các mô hình định giá như CAPM hay FF3, FF4 Nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008) áp dụng mô hình ba nhân tố của Fama và French (1993) gồm 28 công

ty niêm yết trên HoSe từ 1/2005 đến 3/2008, kết quả cho thấy có mối quan hệ nghịch giữa biến quy mô và giá trị với tỷ suất sinh lời kỳ vọng tức là nhóm công ty có quy

mô nhỏ thì có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn nhóm công ty có quy mô lớn và các công ty có tỷ số BE/ME thấp lại cho giá trị suất sinh lợi cao hơn nhóm công ty có tỷ

số BE/ME cao Hay Nguyễn Đăng Thanh (2011), áp dụng mô hình ba nhân tố đo lường ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu doanh nghiệp ngành xây dựng Kết quả cho thấy mô hình FF3 không hoàn toàn đúng khi áp dụng với ngành xây dựng, nhân

tố thị trường trong CAPM là vẫn là nhân tố chính tác động tới suất sinh lời của cổ

biến VaR trên thị trường chứng khoán Việt Nam của 78 cổ phiếu niêm yết trên HSX

giai đoạn từ tháng 7/2007 đến tháng 12/2011 Kết quả cho thấy mô hình FF3 kết hợp giải thích tốt hơn FF3 Nhóm tác giả Nguyễn Thị Cành và Lê Văn Huy (2013), xem xét áp dụng mô hình 4 nhân tố của Carhart kết hợp với viến VaR và biến thanh khoản

đo lường các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết ngành ngân hàng Kết quả cho thấy mô hình 6 nhân tố giải thích tốt hơn mô hình 4 nhân tố của Carhart

Từ thống kê các nghiên cứu tiêu biểu nêu trên, tác giả rút ra một số nhận xét quan trọng như sau:

Các nghiên cứu của Banz, Bhandari và các nghiên cứu của Rosenberg, Reid và Lansten là các nghiên cứu tiêu biểu, chứng minh ngoài bê-ta còn có các yếu tố khác tác động đến suất sinh lời của chứng khoán và cho thấy bê-ta giải thích suất sinh lời cho chứng khoán không tốt hơn các yếu tố khác đưa vào Nhắc lại là tất cả xuất phát

từ mô hình CAPM cho rằng cổ phiếu chỉ ảnh duy nhất bởi 1 yếu tố rủi ro, đó là rủi ro thị trường, và do vậy suất sinh lời của chứng khoán dao động theo suất sinh lời của thị trường được đo lường bằng hiệp phương sai của cổ phiếu i so với thị trường Cov(Ri,Rw) chính vì chúng biến động theo thị trường nên kỳ vọng sai số trong mô hình hồi quy bằng 0 (E(ei)=0) Các nghiên cứu hiện đại chứng minh rằng suất sinh lời một nhóm cổ phiếu có thể dao động giống nhau nhưng khác với thị trường và do đó anpha ≠ 0, do vậy CAPM không đúng Như vậy về nguyên tắc, người nghiên cứu có thể bổ sung thêm bất kỳ yếu tố rủi ro nào với điều kiện xem xét biến dộng của suất sinh lời sao cho anpha=0.Và đây là vấn đề trọng tâm cho các nghiên cứu thực chứng của Fama và French về sau Bởi vì theo CAPM nếu chỉ có một loại rủi ro duy nhất giải thích cho suất sinh lời của cổ phiếu là bê-ta thì hệ số anpha (hệ số chặn) phải bằng không, E(ei)=0 Tuy nhiên một số nghiên cứu thực chứng cho thấy anpha không bằng không, điều này chứng tỏ ngoài yếu tố rủi ro thị trường (thể hiện bằng chỉ số bê-ta) còn có các yếu tố rủi ro khác cũng giải thích tốt đến suất sinh lời cho cổ phiếu niêm yết Nghiên cứu thực chứng của Fama và French cũng như một số nghiên cứu

thực chứng áp dụng các mô hình nghiên cứu của hai ông về sau ngoài xem xét yếu tố quy mô, chỉ số BE/ME còn đưa vào xem xét các yếu tố về giá như: E/P, D/P Bởi vì nếu thị trường là tốt (hoàn hảo) thì tất cả các thông tin sẽ được phản ánh vào giá, thị trường sẵn sàng trả giá cao cho sản phẩm tốt, tức là nhà đầu tư sẵn lòng trả giá cao cho những cổ phiếu tốt, có tiềm năng tăng trưởng cao, sản xuất kinh doanh có hiệu quả, đội ngũ quản trị giỏi,…Như vậy các công ty có chỉ số giá trị sổ sách so với giá thị trường BE/ME (Book-to-market ratio)>1 là các công ty đang có vấn đề, hoặc là môi trường kinh doanh không tốt, hoặc là thị trường đang suy giảm nhanh chóng do tác động của tâm lý hoặc nền kinh tế đang có vấn đề,…và do vậy nhà đầu tư sẽ đòi hỏi suất sinh lời cao ở nhóm này nhằm bù lại cho phần rủi ro cao có thể có Tóm lại

các nghiên cứu kể trên tập trung theo hướng: thứ nhất là tìm ra các yếu tố đặc trưng

của công ty, các yếu tố bất thường ngoài yếu tố rủi ro thị trường như: quy mô, chỉ số

B/M, tính thanh khoản,…thứ hai là dùng phương pháp dữ liệu chéo (cross-section) khi xử lý số liệu, điều này nhằm hạn chế của số liệu đơn theo CAPM và thứ ba là

trong phân tích và xử lý số liệu dùng danh mục chứ không đánh giá riêng lẻ từng cổ phiếu, mục đích là để tránh độ lệch (bias) như mô hình CAPM khi xử lý số liệu riêng biệt cho từng cổ phiếu Các nghiên cứu trong nước thì còn một vài hạn chế như về mẫu nghiên cứu, về phương pháp nghiên cứu hay tính ứng dụng đã được tác giả trình bày bên trên

1.3 MỤC TIÊU, CÂU HỎI, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.3.1 Các mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung: Đánh giá tương quan giữa tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu

niêm yết trên TTCK Việt Nam từ đó gợi ý mô hình định giá và mô hình đầu tư hợp lý

Mục tiêu cụ thể của luận án bao gồm các mục tiêu sau:

(1) Đánh giá tác động của yếu tố quy mô và rủi ro về quy mô đến suất sinh lời các

cổ phiếu niêm yết

(2) Đánh giá tác động của yếu tố giá trị (chỉ số BE/ME ) và rủi ro của nó đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết

lời các cổ phiếu niêm yết

(4) Cuối cùng là góp phần cũng cố lý thuyết và nghiên cứu thực chứng về định giá tài sản trong nước cũng như quốc tế, đồng thời tìm ra mô hình định giá phù hợp, giúp các tổ chức và cá nhân đầu tư, các công ty định giá tính toán chi phí vốn phù hợp, giúp các nhà đầu tư có thể đưa ra chiến lược đầu tư nhằm tối đa hóa lợi ích tài sản cho mình

1.3.2 Các câu hỏi nghiên cứu

Để đáp ứng các mục tiêu nghiên cứu đã đề cập ở trên tác giả đặt ra các câu hỏi nghiên cứu như sau:

(1) Theo các nghiên cứu nước ngoài tại nhiều thị trường phát triển cũng như mới nổi thì yếu tố rủi ro thị trường (bê-ta) theo CAPM là chưa phù hợp, thậm chí bê-ta

không có mối tương quan đến suất sinh lời mà biến quy mô (rủi ro về quy mô) giải

thích khá hợp lý đến suất sinh lời cổ phiếu Vậy tại TTCK nước ta thì yếu tố rủi ro về quy mô có giải thích được quan hệ đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết hay không?

Và mối quan hệ đó có sự khác biệt gì so với TTCK các quốc gia khác?

(2) Nhiều nghiên cứu nước ngoài tại nhiều thị trường phát triển cũng như mới nổi chỉ ra ngoài biến quy mô (rủi ro về quy mô) giải thích khá hợp lý đến suất sinh lời cổ

phiếu còn có biến rủi ro giá trị sổ sách so giá trị thị trường ( Book to market Equity

ratio- viết tắt là B/P hoặc BE/ME) cũng có mối quan hệ giải thích khá hợp lý đến suất

sinh lời cổ phiếu Vậy tại TTCK nước ta thì yếu tố rủi ro này có giải thích được quan

hệ đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết hay không? Và mối quan hệ đó như thế nào? Có sự khác biệt gì so với TTCK các quốc gia khác?

(3) Các nghiên cứu nước ngoài tại nhiều thị trường phát triển cũng như mới nổi

thì cũng chỉ ra rằng ngoài biến quy mô, BE/ME, thì yếu thanh khoản (Liquidity) cũng

giải thích tốt đến suất sinh lời cổ phiếu Vậy tại TTCK nước ta thì yếu tố thanh khoản

có giải thích được mối quan hệ với suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết hay không? Và mối quan hệ đó như thế nào? Có sự khác biệt gì so với TTCK các quốc gia khác?

(4) Mô hình định giá phù hợp cho TTCK Việt Nam là thế nào? Áp dụng nó ra sao

để tối đa hóa lợi nhuận giảm thiểu rủi ro cho nhà đầu tư?

1.3.3 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận án là sự biến động giá và tỷ suất lợi nhuận các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam Luận án tập trung phân tích ảnh hưởng các nhân tố thị trường và các nhân tố khác mang tính “bất thường” thuộc về đặc trưng của các công ty niêm yết tác động đến tỷ suất sinh lời và rủi ro như quy mô, chỉ số giá trị

sổ sách so với giá trị thị trường và thanh khoản

1.3.4 Phạm vi nghiên cứu

Trong khuôn khổ của luận án sẽ vận dụng các mô hình để phân tích tác động của các nhân tố đến tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu đã niêm yết tại Sở Giao Dịch Chứng Khoán TP.HCM và Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội, các mẫu được lựa chọn trong thời gian từ năm 2007 đến năm 2011 Để đảm bảo nguồn số liệu đáng tin cậy, tác giả chọn lọc những công ty niêm yết liên tục ít nhất hai năm, trước năm xem xét Ví dụ chọn mẫu năm 2011 thì các công ty phải niêm yết liên tục từ năm 2009 và

2010

1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nhằm phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu và trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu, luận án sử dụng các phương pháp nghiên cứu như sau:

Một là sử dụng phương pháp định tính: trong phương pháp này, tác giả dùng

phương pháp phân tích, tổng hợp lịch sử nhằm xem xét xu thế tác động của các yếu tố đến suất sinh lời và rủi ro cổ phiếu

Hai là sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng: nhằm đo lường suất sinh lời

dưới ảnh hưởng các nhân tố rủi ro, tìm ra các phần bù rủi ro và mô hình định giá phù hợp

1.5 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU

● Luận án sử dụng phần mềm Microsoft Excell XP để tính toán các chỉ số về suất sinh lời và rủi ro cho từng thời kỳ khác nhau, trong luận án này thời kỳ tính bằng tháng

● Để xác định các yếu tố ảnh hưởng suất sinh lời, ước lượng suất sinh lời theo

mô hình đa biến, luận án sử dụng phần mềm Stata, sử dụng phương pháp GRS và GMM trong định lượng nhằm tìm mô hình định giá tối ưu

Xem xét mô hình hồi quy như sau:

it jt ij i

Ri – Rf là suất sinh lời vượt trội của cổ phiếu hay danh mục cổ phiếu

Fj là suất sinh lời vượt trội của yếu tố rủi ro thứ j

αi là hệ số chặn

βi là độ nhạy của yếu tố rủi ro

εi là phần dư (sai số ngẫu nhiên)

Nếu mô hình tối ưu nghĩa là hệ số chặn phải bằng 0 và phần dư cũng bằng 0 và không có tương quan với các biến trong mô hình Phương pháp GRS là phương pháp kiểm chứng hệ số chặn (anpha) có bằng 0 hay không trong phương trình (1.1) và phương pháp GMM là phương pháp tối ưu hóa mô hình trong trường hợp anpha bằng

0 Hai phương pháp này sẽ được trình bày chi tiết trong chương 2

1.6 Khung phân tích nghiên cứu

Hình 1.1 Khung phân tích nghiên cứu

Để tiến hành nghiên cứu tác giả thực hiện theo trình tự sau: (xem hình 1.2)

Các lý thuyết và Các nghiên cứu trước

Mô hình dự kiến Thu thập số liệu

Thanh khoản

Mục tiêu nghiên cứu Các câu hỏi nghiên cứu

Mô hình chuẩn Phương

pháp

GRS

Phương pháp GMM

Hình 1.2 Trình tự tiến hành

Vấn đề và mục tiêu nghiên cứu

(1) Đánh giá tác động của yếu tố quy mô và rủi ro về quy mô đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết

(2) Đánh giá tác động của yếu tố giá trị (chỉ số BE/ME ) và rủi ro của nó đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết

(3) Đánh giá tác động của yếu tố thanh khoản và rủi ro thanh khoản đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết

(4) Cuối cùng là góp phần cũng cố lý thuyết và nghiên cứu thực chứng về định giá tài sản trong nước cũng như quốc tế

Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

●Vận dụng các lý thuyết về AP(Asset Pricing)

●Lý thuyết về lợi nhuận và rủi ro khi đầu tư chứng khoán

●Lý thuyết đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận (trade-off theory)

●Lý thuyết về chi phí vốn

Nguồn số liệu

- Thu thập từ nguồn thứ cấp

- Chọn mẫu phân theo các danh mục sắp xếp dựa vào các yếu tố

Thiết kế nghiên cứu

- Phương pháp định lượng : phân tích, so sánh, hồi quy bội

- Phương pháp phân tích dữ liệu chéo: cross-section, GRS, GMM

Kết quả và các đề xuất

- Các nhân tố ảnh hưởng suất sinh lời và rủi ro

- Đề suất mô hình định giá hợp lý cho TTCK Việt Nam

- Đề suất quản lý các công ty niêm yết, các công ty định giá

1.7 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN

Nghiên cứu này mang lại ý nghĩa khoa học lẫn thực tiễn ở các khía cạnh như sau:

- Đánh giá tác động của các yếu tố đặc trưng bất thường ngoài yếu tố thị trường đến suất sinh lời cổ phiếu niêm yết

- Luận án đưa ra mô hình định giá phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam, qua đó giúp các công ty chứng khoán, các tổ chức định giá,…có mô hình định giá hợp lý nhất trong tính toán suất sinh lời kỳ vọng, cũng như trong việc ước tính chi phí vốn chủ sở hữu phục vụ cho công tác định giá chứng khoán, định giá công ty hợp

lý

- Trong khuôn khổ phân tích từ mô hình và tổng hợp nhận định, đề tài sẽ đưa ra những điểm bất cập trong chính sách quản lý, hạ tầng thông tin, tính bất ổn định của thị trường,…từ đó có các giải pháp thích hợp nhằm phát triển ổn định và bền vững thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng và thị trường vốn nói chung

1.8NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN

- Một là luận án đã tổng hợp toàn bộ lý thuyết và nghiên cứu thực chứng cũng

như các phương pháp được áp dụng trong định giá tài sản nổi tiếng từ thập niên 60 đến nay (bao gồm các phương pháp nổi tiếng như FM, GRS và GMM);

- Hai là luận án lần đầu áp dụng và so sánh bằng hai phương pháp GRS và

GMM trong nghiên cứu thực nghiệm mô hình định giá tài sản tài chính tại Việt Nam;

- Ba là đề tài đã khám phá tại TTCK Việt Nam thì yếu tố thanh khoản có ảnh

hưởng mạnh đến suất sinh lời và rủi ro các cổ phiếu niêm yết và gợi ý mô hình định giá hợp lý kết hợp giữa mô hình 3 nhân tố của Fama-French với thanh khoản, mô hình kết hợp của tác giả có ý nghĩa thống kê cao hơn khi nghiên cứu tách biệt từng nhân tố;

- Cuối cùng là đề tài gợi ý mô hình đầu tư cũng như chính sách quản lý thị

trường hiệu quả Trong đó mô hình LMSB kết hợp sàn lọc các cổ phiếu tạo danh mục đầu tư tối ưu giảm rủi ro và tăng lợi nhuận cho nhà đầu tư

1.9 KẾT CẤU CỦA LUẬN ÁN

Luận án được bố trí theo các chương, mục có quan hệ thống nhất, ngoài ra còn

có các phần mục lục, phụ lục, tài liệu tham khảo, danh mục bảng biểu, danh mục đồ thị và chữ viết tắt Luận án được bố trí thành 5 chương, mỗi chương đều có phần giới thiệu và kết luận riêng

Chương 1: Chương mở đầu, trình bày lý do chọn đề tài nghiên cứu, tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước và chỉ ra điểm mới cũng như tính cần thiết của đề tài Mô tả tổng quát số liệu thu thập, các phương pháp áp dụng, các mục tiêu, câu hỏi,

mô hình và khung nghiên cứu

Chương 2: Tổng quan lý thuyết về tỷ suất sinh lời và rủi ro cổ phiếu Chương này sẽ trình bày nền tảng lý thuyết về định giá tài sản (Asset Pricing) và các yếu tố rủi

ro tác động đến suất sinh lời của cổ phiếu niêm yết

Chương 3: Trình bày về nguồn dữ liệu, phương pháp nghiên cứu và các mô hình nghiên cứu

Chương 4: Các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lời và rủi ro các cổ phiếu niêm yết tại TTCK Việt Nam Chương này đi vào trình bảy tổng quan về TTCK và cổ phiếu

ở Việt Nam qua hơn 10 năm hình thành và phát triển Các vấn đề trình bày như về quy

mô thị trường, tính thanh khoản của thị trường, các chỉ số giá cũng được trình bày làm nền tảng cho phân tích định lượng Chương này cũng sẽ trình bày, phân tích, định lượng mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu niêm yết bằng các mô hình định lượng, đánh giá mức độ phù hợp và lựa chọn mô hình định giá hợp lý

Chương 5: Các kết luận và kiến nghị Trên cơ sở phân tích chương 4, tác giả đề xuất một số kiến nghị hoàn thiện mô hình định giá và phát triển thị trường cổ phiếu

Kết luận chung: Tóm lược lại các vấn đề mà luận án đã đạt được về mặt thực tiễn cũng như lý thuyết, những mặt hạn chế của luận án và hướng nghiên cứu bổ sung hoàn thiện

Chương 2 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ TỶ SUẤT LỢI NHUẬN VÀ RỦI

RO CỔ PHIẾU Chương này cung cấp lý thuyết nền tảng về giá tài sản, lý thuyết về tỷ suất lợi nhuận và rủi ro khi đầu tư trên thị trường chứng khoán nói chung và thị trường cổ phiếu nói riêng Cuối cùng là tổng quan, hệ thống các nghiên cứu trong và ngoài nước

có liên quan đến chủ đề nghiên cứu về tỷ suất lợi nhuận và rủi ro cổ phiếu

2.1 LÝ THUYẾT VỀ GIÁ TÀI SẢN (ASSET PRICING)

2.1.1 Phương trình định giá cơ bản (basic pricing equation)

Đối với bất kỳ nhà đầu tư nào đều dựa vào mô hình tiêu dùng cơ bản như sau (consumption based model): [70, tr14]

) ( '

t t

t t

c u

c u E

Mục tiêu quan trọng nhất là làm sao tìm ra giá trị của dòng tiền không chắc chắn Để hiểu công thức trên hãy bắt đầu với trường hợp đơn giản, ví dụ nếu một người mua cổ phiếu ngày hôm nay, lợi ích trong thời gian tới là giá cổ phiếu cộng với

cổ tức, nên ta có:

xt+1 = pt+1 + dt+1 (2.2) Trong đó:

pt: là giá tài sản tại thời điểm t

pt+1: là giá tài sản tại thời điểm t+1

dt+1: là cổ tức nhận được tại thời điểm t+1

ct: là mức tiêu dùng tại thời điểm t

ct+1: là mức tiêu dùng tại thời điểm t+1

xt+1: là dòng tiền nhận được tại thời điểm t+1

β: là yếu tố chiết khấu chủ quan

t+1 mình sẽ nhận được bao nhiêu từ đầu tư trong tương lai, nhưng họ có thể ước lượng được xác suất của những kết quả có thể xảy ra Ở đây xt+1 không phải là lợi nhuận hay suất sinh lời mà nó là giá trị đầu tư tại thời điểm t+1 Để ước tính được nó, cần có một công thức toán học thể hiện được những gì mà nhà đầu tư mong muốn Công thức được mô hình hóa bằng hàm hữu dụng được xác định qua những giá trị hiện tại và tương lai của tiêu dùng

U(ct,ct+1)= u(ct)+ β*Et [u(ct+1)] (2.3)Hay dạng rút gọn:

Trong đó giới hạn của γ → 1 là u(c)=ln(c)

Tiêu dùng ct+1 là ngẫu nhiên vì nhà đầu tư không biết giá trị tài sản của mình vào ngày mai, do đó họ quyết định tiêu dùng bao nhiêu cũng là ngẫu nhiên Công thức (2.3) còn cho biết sự thiếu kiên nhẫn và mức độ e ngại rủi ro của nhà đầu tư, vì vậy ta

có thể định lượng chính xác các rủi ro và sự chậm trễ của dòng tiền Bê ta (β) được gọi là yếu tố chiết khấu chủ quan bởi vì nó phản ánh sự thiếu kiên nhẫn và mức e ngại rủi ro Nếu giả định rằng nhà đầu tư có thể tự do mua hoặc bán càng nhiều tài sản như

họ mong muốn tại mức giá pt, họ sẽ mua hay bán bao nhiêu?

Gọi e các mức tiêu thụ ban đầu (nếu nhà đầu tư không có tài sản), và ξ là số lượng các tài sản nhà đầu tư lựa chọn để mua Mức tối ưu khi:

)]

( )

( [

) ( u c t E tu c t

Với : ct = et − ptξ và ct+1 = et+1 + xt+1ξ

Thay những ràng buộc trên vào hàm mục tiêu, và thiết lập các đạo hàm đối với

ξ bằng không, ta có được điều kiện đầu tiên cho mức tiêu dùng tối ưu và danh mục cần lựa chọn là:

ptu’(ct) = Et[βu’(ct+1)xt+1] (2.6)

Hoặc chuyển vế ta thu được phương trình (2.1) bên trên:

) ( '

t t

t t

c u

c u E

Các nhà đầu tư mua nhiều hay ít tài sản cho đến khi thỏa mãn theo phương trình (2.1) Phương trình (2.1) thể hiện các điều kiện biên tế để đạt tối ưu: ptu’(ct) là

sự mất mát trong hữu dụng nếu nhà đầu tư mua thêm một đơn vị tài sản khác;

Et[βu’(ct+1) xt+1] là sự gia tăng (chiết khấu, kỳ vọng) hữu dụng mà nhà đầu tư nhận được từ dòng lợi ích tăng thêm tại thời điểm (t +1) Các nhà đầu tư tiếp tục mua hoặc bán tài sản cho đến khi mất mát biên bằng với mức lợi ích biên Phương trình (2.1) cũng chính là công thức định giá tài sản trung tâm, nó cho thấy giá tài sản phụ thuộc vào sự kỳ vọng tỷ lệ giữa mức gia tăng hữu dụng từ dòng lợi ích trong tương lai so với mất mát hữu dụng hiện tại Mà mức tăng hữu dụng trong tương lai phụ thuộc vào dòng lợi ích nhận được (xt+1), và do vậy tài sản nào có khả năng mang lại dòng lợi ích cao trong tương lai sẽ làm tăng hữu dụng cho nhà đầu tư Chính vì thế các lý thuyết định giá tài sản hiện tại thường đi sâu vào việc tìm phần bù (hay chênh lệch) giữa tài sản sinh lời cao so với tài sản sinh lời thấp

2.1.2 Tỷ lệ thay thế biên/yếu tố chiết khấu ngẫu nhiên (Marginal rate of substitution/Stochatic discount factor)

Đặt mt+1 =

) ( '

) ( ' 1

t

t

c u

có điều kiện và không điều kiện thì (2.1) chỉ cần viết p = E(mx) Các yếu tố chiết khấu ngẫu nhiên m nhìn chung là các ý tưởng của yếu tố chiết khấu chuẩn Nếu có sự không chắc chắn, người ta có thể thể hiện giá thông qua công thức giá trị hiện tại chuẩn sau:

pt = f

R xt+1 (2.8) Trong đó: Rf là tỷ lệ rủi ro gộp và 1/Rf là yếu tố chiết khấu Vì lãi suất gộp thường lớn hơn một, lợi ích xt+1 bán tại mức chiết khấu nên tài sản rủi ro nhiều hơn sẽ

có giá thấp hơn so với các tài sản rủi ro tương đương, vì vậy (2.8) được viết lại bằng cách sử dụng yếu tố chiết khấu có điều chỉnh rủi ro

ro cụ thể Trong phương trình (2.7), mt+1 là tỷ lệ mà các nhà đầu tư sẵn sàng để thay thế tiêu thụ tại thời điểm t+1 cho tiêu thụ tại thời điểm t, mt+1 đôi khi cũng được gọi là

yếu tố then chốt giá (pricing kernel) và mt+1 cũng thường được gọi là tỷ lệ thay thế cận biên

2.1.3 Tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro (Risk free rate)

Ta có p = E(mx), với mức giá tại thời điểm t thì suất sinh lời bằng 1 và dòng tiền nhận được x = Rf, do đó ta có 1= E(mRf) = E(m)Rf [70, tr20]

Từ đây suy ra: Rf = 1/E(m) (2.10)

Nếu một chứng khoán không có rủi ro không được giao dịch thì Rf = 1/E(m) ngầm hiểu là tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro, trong một vài mô hình người ta còn gọi là

mô hình có bê-ta bằng 0 (zero-beta model) Tuy nhiên trong nền kinh tế nhà đầu tư lại quan tâm đến lãi suất thực và trong tình huống đơn giản người ta sử dụng hàm hữu dụng u’(c) = c-y, trong trường hợp này ta có:

y t

t f

Chúng ta có thể thấy ba ưu thế khi thể hiện dưới dạng công thức (2.11): Thứ

nhất: lãi suất thực sẽ cao khi người ta thiếu kiên nhẫn (bê-ta thấp) Nếu mọi người đều

muốn tiêu dùng bây giờ nó sẽ tạo cho lãi suất cao để thuyết phục người ta tiết kiệm

Thứ hai: lãi suất thực sẽ cao nếu mức tăng trong tiêu dùng cũng cao Nếu lãi suất cao

thì nhà đầu tư sẽ tiêu dùng ít đi lúc này để đầu tư và tiêu dùng nhiều hơn trong tương

lai Thứ ba: lãi suất thực rất nhạy cảm với tốc độ tăng tiêu dùng, nếu biến y đủ lớn

2.1.4 Đường biên hiệu quả-MVF (Mean-variance frontier)

Toàn bộ suất sinh lời và rủi ro của các tài sản đều nằm trên vùng bao quanh đường biên MVF Tài sản nằm trên đường biên sẽ hoàn hảo trong quan hệ với các tài sản khác và với yếu tố chiết khấu Suất sinh lời trên MVF có thể được tạo ra từ bất kỳ hai tài sản Chúng ta có thể xây dựng yếu tố chiết khấu từ bất kỳ suất sinh lời kỳ vọng nào trên MVF (trừ Rf) Lý thuyết giá tài sản tập trung vào ý nghĩa và phương sai của suất sinh lời của các tài sản Điều đáng nói là tập hợp suất sinh lời và rủi ro các tài sản đều bị giới hạn Tất cả giá các tài sản được chiết khấu bởi yếu tố m đều tuân theo bất phương trình sau: [70, tr26]

) ( ) (

) ( )

m E

m R

R

Từ công thức (2.12) ta viết lại với suất sinh lời của tài sản Ri là:

) ( ) ( )

( ) ( ) (

1 E mR i E m E R i m,R i R i  m

Do đó:

) ( ) (

) ( )

R m f i

R m E

m R

sinh lời là bao nhiêu?

Hình 2.1 Đường MVF (Mean-Variance Frontier) [70, tr28]

● Tất cả suất sinh lời nằm trên MVF có mối tương quan hoàn hảo với yếu tố chiết khấu: đường biên nhìn chung được giới hạn bởi: m, R i=1 Suất sinh lời nằm trên MVF chúng sẽ tối đa hóa rủi ro và nhận được suất sinh lời cao nhất

● Tất cả suất sinh lời trên MVF cũng thể hiện mối tương quan hoàn hảo với các suất sinh lời của tài sản khác, vì vậy tất cả chúng đều có mối tương quan hoàn hảo với yếu tố chiết khấu Việc này hàm ý rằng nhà đầu tư có thể kết hợp hai tài sản bất kỳ Ví

dụ như nếu nhà đầu tư chọn suất sinh lời với Rm khi đó tất cả các đường biên suất sinh lời Rmv sẽ được thể hiện là:

RiRủi ro riêng lẻ

Rf

Suất sinh lời một số tài sản

Hệ số dốc

) (

) (

m E m



● Cho một yếu tố chiết khấu bất kỳ, chúng ta cũng có thể xây dựng mô hình bê-ta đơn, vì vậy suất sinh lời kỳ vọng có thể được thể hiện ở bê-ta đơn bằng bất kỳ điểm nào trên đường hiệu quả MVF (trừ tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro)

] ) ( [ )

2.2 MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN-CAPM

Mô hình CAPM có dạng: mt+1=a + bRw; Rw là suất sinh lời toàn bộ danh mục tài sản CAPM là mô hình đầu tiên, nổi tiếng nhất và là mô hình phổ biến nhất trong định giá tài sản, nó ràng buộc giữa yếu tố chiết khấu m với suất sinh lời của toàn bộ danh mục tài sản Mô hình dạng tuyến tính:

W t

m 1   1 (2.15) [70], [112]

Trong đó a, b là hai tham số tự do, chúng ta có thể tìm ra a và b bằng cách chiết khấu yếu tố m với hai tài sản bất kỳ, chẳng hạn như giữa suất sinh lời toàn bộ danh mục tài sản với suất sinh lời phi rủi ro Trong các nghiên cứu thực chứng, người ta tìm a, b bằng hồi quy dữ liệu yếu tố m so với danh mục thị trường Tuy nhiên chúng ta khó có thể có được dữ liệu về danh mục thị trường, do vậy nghiên cứu thực nghiệm thường dùng các chỉ số suất sinh lời của thị trường chứng khoán đại diện cho suất sinh lời danh mục thị trường, ví dụ như ở Hoa Kỳ thường dùng NYSE hay S&P500 làm đại diện

Hàm hữu dụng của nhà đầu tư có dạng:

] ) [(

2

1 ) (

2

1 ) , (c c 1 c c* 2 E c 1 c* 2

Tỷ lệ thay thế biên tế của họ là:

) (

) (

) ( '

) ( '

*

* 1 1

1

c c

c c c

u

c u

tính Nhà đầu tư có thể đầu tư vào nhiều tài sản với mức giá pit và có dòng thu nhập là

xit+1, hay đơn giản họ nhận được suất sinh lời là i

t

R1 Họ chọn tiêu dùng bao nhiêu tại hai thời điểm ct và ct+1, và quyền số i(nếu họ đầu tư vào danh mục) Do ngân sách được ràng buộc:

ct+1 = Wt+1

1

;

) (

1 1

1 1

i

i i W

t t W t t

R R

c W R W





W t t t t

W t t

t t t

t

t t W t t

R m

R c c

c W c

c

c c

c

c c W R m

1 1

1

) (

) (

(R i  i,R E R W 

Hay có thể nói suất sinh lời trên tài sản i là (nó là suất sinh lời kỳ vọng không có rủi

ro Rf) cộng với phần bù rủi ro của tài sản đó (bằng bê-ta nhân với chênh lệch suất sinh lời của toàn bộ danh mục tài sản trừ cho suất sinh lời không có rủi ro) Phương trình (2.16) có thể viết lại:

] ) ( [ )

R i f i

R R E R

(2) Các nhà đầu tư luôn tối đa hóa lợi ích mong đợi trong một thời kỳ nhất định

và đường cong hữu dụng của họ chứng tỏ việc thu nhỏ mức hữu dụng biên tế của sự giàu có

(3) Các nhà đầu tư đánh giá rủi ro của danh mục đầu tư dựa trên cơ sở phương sai của tỷ suất sinh lợi mong đợi

(4) Các nhà đầu tư căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất sinh lợi và rủi ro mong đợi Do đó đường cong hữu dụng của họ là phương trình của tỷ suất mong đợi và phương sai của tỷ suất sinh lời

(5) Với một mức độ rủi ro cho trước các nhà đầu tư thích tỷ suất sinh lời cao hơn là mức tỷ suất sinh lời thấp Và với một mức tỷ suất sinh lời cho trước nhà đầu tư

sẽ thích rủi ro ít hơn là nhiều rủi ro

Ngoài những giả định đã nêu ở trên, mô hình CAPM còn bổ sung thêm một số giả định như sau:

(6) Tất cả các nhà đầu tư đều là nhà đầu tư hiệu quả Họ mong muốn nắm giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả Do đó vị trí trên đường biên hiệu quả và danh mục cụ thể sẽ phụ thuộc vào hàm hữu dụng giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của mỗi nhà đầu tư

(7) Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở mức tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro (Rf)

(8) Tất cả các nhà đầu tư đều mong muốn thuần nhất, nghĩa là họ ước lượng các phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi trong tương lai giống hệt nhau

(9) Tất cả các nhà đầu tư có phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau (chẳng hạn như một tháng, sáu tháng hay một năm) Sự khác nhau về phạm vi thời gian đòi hỏi các nhà đầu tư phải xác định thước đo rủi ro và các tài sản phi rủi ro phù hợp với phạm vi thời gian đầu tư của họ

(10) Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, nghĩa là các nhà đầu tư có thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản nào hay danh mục nào mà họ nắm giữ

(11) Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan đến việc mua và bán các tài sản

(12) Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất hay lạm phát được phản ánh một cách đầy đủ

giá đúng với mức độ rủi ro của nó

Mô hình CAPM được biểu diễn theo phương trình (2.17):

] ) ( [ )

(R i R f i,R E R W R f

Với : E(Ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán i

Rf : tỷ suất sinh lời phi rủi ro của thị trường

w

i ,

 : hệ số bêta của chứng khoán i so với danh mục thị trường

Rw : tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường

Xác định hệ số bê-ta (β) theo mô hình CAPM:

Thước đo rủi ro thích hợp của một tài sản riêng lẻ chính là hiệp phương sai của

nó với danh mục thị trường (Covi,W) Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường Rwsẽ tương ứng với rủi ro của nó, đó là hiệp phương sai của thị trường với chính nó Chúng

ta biết rằng Covi,i=σ2i, tương tự hiệp phương sai của thị trường với chính nó sẽ là phương sai của tỷ suất sinh lợi của thị trường Covw,w= σ2w, ta có phương trình của đường rủi ro - tỷ suất sinh lời là:

Chúng ta định nghĩa : 2,

W

W i i

Cov



  , phương trình trên trở thành:

] ) ( [ )

(R i R f i,R E R W R f

Hiệp phương sai Covi,W là thước đo rủi ro hợp lý, do đó bê-ta là thước đo chuẩn hóa của rủi ro, nó thiết lập quan hệ giữa hiệp phương sai một tài sản bất kỳ với phương sai của danh mục thị trường Kết quả là danh mục thị trường sẽ có bê-ta =1

) (

)

W W

W i f

W i w

f w f i

R R

Cov R

Cov R R R R



Vì vậy nếu bê-ta của một tài sản lớn hơn 1 thì tài sản này có rủi ro hệ thống lớn hơn thị trường, nghĩa là tài sản đó có độ nhạy cảm hơn so với danh mục thị trường

2.3 NHỮNG VẤN ĐỀ TRANH LUẬN CỦA CAPM

Theo các phương trình (2.17): E(R i) R f i,R W[E(R W) R f] thì mô hình CAPM cho rằng suất sinh lời của tài sản chỉ phụ thuộc duy nhất vào “độ nhạy” của nó

so với thị trường, “độ nhạy” chính là hệ số dốc mà ta gọi là bê-ta, và do đó CAPM

cho rằng toàn bộ rủi ro của tài sản đã được phản ánh vào bê-ta [ 2,

W

W i i

Cov



  ], ngoài rủi

ro thị trường (bê-ta), thì không còn yếu tố rủi ro nào khác, theo công thức tính toán hệ

số bê-ta thì rủi ro của một tài sản chính là hiệp phương sai của tài sản đó so với danh mục thị trường chia cho phương sai suất sinh lời của danh mục thị trường Phương sai của suất sinh lời danh mục thị trường là bằng nhau đối với mọi loại tài sản, do vậy rủi

ro chính là biến động hay dao động giữa suất sinh lời của tài sản (cổ phiếu) đó so với suất sinh lời của thị trường, dao động này là duy nhất Ngày nay, có rất nhiều nghiên cứu lý thuyết lẫn thực chứng đã chứng minh mô hình tài chính này không còn phù hợp, nhất là trong giai đoạn thị trường tài chính rơi vào khủng hoảng, suy thoái, có nhiều biến động quá lớn Điển hình là các nghiên cứu nổi tiếng của Fama-French (1992, 1993, 1995, 2012), trong đó có Fama đã đoạt giải Nobel Kinh tế năm 2013 Trước Fama-French đã có các nghiên cứu tiêu biểu chứng minh ngoài rủi ro thị trường còn có các rủi ro khác như quy mô, chỉ số E/P, BE/ME như các nghiên cứu của Banz (1981), Basu (1983),…Tuy nhiên các nghiên cứu của Fama-French (1993, 1995) đã phát triển và tạo tiếng vang trong nghiên cứu về đã phá CAPM trong thực tế Nghiên cứu của Fama-French cũng dựa vào lý thuyết rủi ro, các ông đã chứng minh rằng suất sinh lời một số cổ phiếu có những đặc trưng nội tại giống nhau (các cổ phiếu có quy

mô giống nhau, hay có chỉ số BE/ME giống nhau) sẽ có dao động giống nhau nhưng chúng có dao động khác với thị trường Như vậy suất sinh lời các cổ phiếu có quy mô nhỏ có dao động nghịch với suất sinh lời của thị trường, nhưng chúng có thểdao động cùng chiều với suất sinh lời nhóm nhỏ trừ cho suất sinh lời nhóm có quy mô lớn, bởi

vì lúc này hiệp phương sai Cov(Ri, Rsmb) >0 và khi bổ sung yếu tố rủi ro quy mô này

ichứng minh rằng rủi ro thị trường không phải là duy nhất, ngoài rủi ro thị trường theo CAPM thì còn có những yếu tố rủi ro khác cần bổ sung vào trong mô hình định giá Nghiên cứu của Fama-French nổi tiếng với mô hình ba nhân tố và đã được kiểm chứng trên nhiều thị trường chứng khoán phát triển Ngoài ra, CAPM đặc nền tảng trên các giả định, mà các giả định này khó có thể tồn tại trong thực tế Ví dụ như suất sinh lời phi rủi ro là lãi suất hoàn toàn không có rủi ro, hay làm sao có được một đại diện tài sản cho toàn bộ thị trường

2.4 TỶ SUẤT LỢI NHUẬN, SUẤT SINH LỜI VÀ RỦI RO CỦA CỔ PHIẾU

2.4.1 Tỷ suất lợi nhuận và suất sinh lời cổ phiếu

Như chúng ta đã biết, nhà đầu tư thường e ngại rủi ro Tuy nhiên không phải nhà đầu tư nào cũng “e ngại” rủi ro Một số nhà đầu tư lại xem rủi ro là một “cơ hội” cho đầu tư vì họ cho rằng chấp nhận rủi ro để nhận được một khoản lợi nhuận cao hơn trong tương lai Chính lợi nhuận là yếu tố chi phối lớn trong quyết định đầu tư Đối với cổ phiếu việc đo lường lợi nhuận là một bài toán đôi khi trở nên khó khăn và phức tạp Do đó, đo lường suất sinh lợi trong quá khứ cho phép nhà đầu tư đánh giá khoản đầu tư của họ cũng như là cơ sở để dự báo trong tương lai.[9], [32]

Đối với cổ phiếu các thu nhập mà nhà đầu tư có thể nhận được bao gồm: Thu nhập từ việc tăng giá cổ phiếu, thu nhập do nhận được cổ tức, thu nhập nhận được từ

cổ phiếu thưởng của công ty, thu nhập từ chứng quyền, hay quyền mua cổ phiếu mới Tuy nhiên trong đầu tư dài hạn, nhà đầu tư thường thực hiện chiến lược mua và giữ (buy and hold strategy) thì nguồn thu nhập chính của một cổ phiếu gồm hai phần chính, đó là cổ tức và sự tăng giá cổ phiếu Đây là hai bộ phận có thể quy đổi trực tiếp thành tiền, còn các khoản khác cũng có giá trị tiền tệ ( như quyền bầu cử, quyền cung cấp thông tin,…) nhưng không thể quy trực tiếp ra tiền

Tỷ suất lợi nhuận (yield) là một khái niệm không đồng nhất với suất sinh lời, tuy nhiên nó có liên quan đến suất sinh lời Vì tỷ suất lợi nhuận chỉ liên quan đếnphần thu nhập bằng tiền của suất sinh lời Còn suất sinh lời được định nghĩa là tỷ lệ giữa khoản thu nhập và giá gốc cũng như các chi phí đầu tư của một chứng khoán bao

gồm cả các khoản thuế phải nộp Tuy nhiên như đã đề cập ở trên thu nhập từ cổ phiếu bao gồm các khoản thu bằng tiền như cổ tức hay sự tăng giá của cổ phiếu, nhà đầu tư còn nhận được những khoản thu nhập không bằng tiền như: như quyền bầu cử, quyền cung cấp thông tin,…rất khó quy ra tiền Mặt khác, trong đầu tư dài hạn, nhà đầu tư thường thực hiện chiến lược mua và giữ (buy and hold strategy) thì nguồn thu nhập

chính của một cổ phiếu gồm hai phần chính, đó là cổ tức và sự tăng giá cổ phiếu Do

vậy để đơn giản, trong luận án này tác giả dùng khái niệm tỷ suất lợi nhuận hay suất sinh lời là một khái niệm, và chỉ tính các khoản thu nhận bằng tiền chính khi

đầu tư là cổ tức và sự thay đổi của giá Và do đó, tỷ suất lợi nhuận hay suất sinh lời của cổ phiếu được tính theo công thức (2.19) hay (2.20)

Hay

1 1

P

D P P

Trong đó: rt là suất sinh lời cổ phiếu kỳ t

Pt là giá cổ phiếu tại thời điểm t

Pt-1 là giá cổ phiếu tại thời điểm (t-1)

Dt là cổ tức (nếu có) trong kỳ t

2.4.2 Trung bình cộng và trung bình nhân của suất sinh lời

Để tính toán suất sinh lời hay tỷ suất lợi nhuận của một chứng khoán qua nhiều

kỳ, người ta thường dùng đến công thức trung bình cộng (2.21)

Trong một số trường hợp khi sử dụng tính trung bình cộng sẽ không chính xác, người ta sẽ thay thế tính bằng trung bình nhân Trung bình nhân mô tả suất sinh lời

(2.19) Thay đổi giá trong kỳ ± Thu nhập bằng tiền mặt trong kỳ

Giá cuối kỳ trước

) 21 2 ( 1

_

n

r r

n t t

suất sinh lời sau n kỳ là căn bậc n của tích các suất sinh lời qua các năm :

( 1 ) 1

/ 1 1

i

t

Với : r G : trung bình nhân suất sinh lời

rt : suất sinh lời tổng thể năm t

n : số kỳ

Trung bình cộng thường dùng để ước lượng suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán dựa vào dữ liệu lịch sử, dùng để tính phương sai và độ lệch chuẩn Trong khi để đo lường hiệu quả đầu tư theo thời gian thì trung bình nhân thường chính xác và đáng tin cậy hơn

2.4.3 Các loại rủi ro trong đầu tư chứng khoán

Các loại rủi ro trong đầu tư chứng khoán bao gồm: rủi ro hệ thống và rủi ro

không hệ thống Khác với những rủi ro trong kinh doanh các hàng hóa và dịch vụ

thông thường, rủi ro trong đầu tư chứng khoán xảy ra khi có sự khác biệt giữa suất sinh lời hiện thực và suất sinh lời kỳ vọng Sự khác biệt này xảy ra là do sự biến động của các khoản thu nhập hay những biến động về giá chứng khoán Lý thuyết về danh mục đầu tư đưa ra nền tảng lý thuyết “đa dạng hóa danh mục đầu tư để giảm thiểu rủi ro” Rủi ro theo nghĩa nào đó mà có thể được loại bỏ hoàn toàn bằng cách đa dạng hóa gọi là rủi ro không hệ thống (hay còn gọi là rủi ro có thể đa dạng hóa được) Tuy nhiên trong thực tế có những rủi ro mà nhà đầu tư không thể nào tránh được cho dù họ

có đa dạng hóa thế nào đi nửa danh mục mà họ đầu tư, loại rủi ro này gọi là rủi ro hệ thống

Hai loại rủi ro này có thể được minh họa bằng hình (2.2) như sau:

Hình 2.2 Các loại rủi ro trong đầu tư chứng khoán [9, tr453]

Rủi ro hệ thống: Là rủi ro tác động đến toàn bộ hoặc hầu hết các chứng khoán

Biểu hiện của rủi ro hệ thống là sự bấp bênh của môi trường kinh tế như: sự sụt giảm GDP, biến động lãi suất, tốc độ lạm phát thay đổi…Những biến động này tác động

mạnh đến sự dao động giá của các chứng khoán trên thị trường Rủi ro hệ thống gồm các nhân tố rủi ro sau:

● Rủi ro thị trường: Rủi ro thị trường xuất hiện do phản ứng của các nhà đầu tư đối với các hiện tượng trên thị trường Những sự sụt giảm đầu tiên trên thị trường thường khiến một số nhà đầu tư hoang mang và họ sẽ cố gắng rút vốn về Điều này làm tăng số lượng bán, làm giá cả chứng khoán rơi xuống thấp so với giá trị cơ sở Cụ thể, rủi ro thị trường bao gồm các loại sau:

- Sự tiến triển của nền kinh tế quốc dân, tình hình kinh tế khu vực và thế giới Giá cổ phiếu có chiều hướng đi lên khi nền kinh tế mạnh lên (và có chiều hướng đi xuống khi nền kinh tế yếu đi) Bởi khi đó, khả năng về kinh doanh có triển vọng tốt đẹp, của cải tăng lên và nhiều người sẽ đầu tư vào cổ phiếu

thuế của Nhà nước đánh vào thu nhập từ chứng khoán cao sẽ làm cho số người đầu tư giảm xuống, từ đó làm cho giá chứng khoán giảm

- Những biến động về chính trị, xã hội, quân sự: Đây là những yếu tố phi kinh

tế nhưng cũng ảnh hưởng không nhỏ đến giá cổ phiếu trên thị trường Nếu những yếu

tố này có khả năng ảnh hưởng tới tình hình kinh doanh của doanh nghiệp theo hướng tích cực thì giá cổ phiếu của doanh nghiệp sẽ tăng lên và ngược lại

● Rủi ro lãi suất: Là tình hình biến động của lãi suất, lãi suất tăng làm tăng chi phí vay đối với doanh nghiệp Chi phí này được chuyển cho các cổ đông vì nó sẽ hạ thấp lợi nhuận mà doanh nghiệp dùng để thanh toán cổ tức Cùng lúc đó, cổ tức hiện

có từ cổ phiếu thường sẽ tỏ ra không mấy cạnh tranh đối với nhà đầu tư tìm lợi tức, sẽ làm cho họ chuyển hướng sang tìm nguồn thu nhập tốt hơn ở bất cứ nơi nào có lãi suất cao (ví dụ lãi suất tiết kiệm) Hơn nữa, lãi suất tăng còn gây tổn hại đến triển vọng phát triển của doanh nghiệp vì nó khuyến khích doanh nghiệp giữ lại tiền mặt nhàn rỗi hơn là liều lĩnh dùng số tiền đó khuếch trương kinh doanh Chính vì vậy, lãi suất tăng sẽ dẫn đến giá cổ phiếu giảm Ngược lại, lãi suất giảm có tác động tốt cho doanh nghiệp vì chi phí cho vay mượn xuống thấp, và giá cổ phiếu thường tăng lên Tóm lại, giá cả chứng khoán thay đổi do lãi suất thị trường dao động thất thường gọi

là rủi ro lãi suất Giữa lãi suất thị trường và giá cả chứng khoán có quan hệ tỉ lệ nghịch Khi lãi suất thị trường tăng, nhà đầu tư có xu hướng bán chứng khoán để lấy tiền dẫn đến giá chứng khoán giảm và ngược lại Ngoài hệ quả trực tiếp đối với chứng khoán, lãi suất còn ảnh hưởng gián tiếp đến giá cổ phiếu thường Khi lãi suất tăng, giá

cổ phiếu sẽ giảm vì các nhà đầu cơ bằng hình thức vay mua ký quỹ cảm thấy việc mua bán kém hấp dẫn hơn và các công ty chứng khoán hoạt động chủ yếu bằng vốn đi vay thì lãi suất tăng làm cho chi phí vốn tăng

● Rủi ro sức mua: là tác động của lạm phát tới các khoản đầu tư Lạm phát tăng luôn là dấu hiệu cho thấy rằng sự tăng trưởng của nền kinh tế sẽ không bền vững, lãi suất sẽ tăng lên, khả năng thu lợi nhuận của doanh nghiệp bị hạ thấp làm cho giá cổ phiếu giảm Biểu hiện của lạm phát là giá cả hàng hóa tăng Đối với sự tăng giá của

một mặt hàng cụ thể, nó sẽ ảnh hưởng đến giá cổ phiếu có liên quan đến mặt hàng đó Hay nói cách khác lợi tức thực tế của chứng khoán đem lại là kết quả giữa lợi tức danh nghĩa sau khi khấu trừ đi lạm phát Khi có lạm phát thì lợi tức thực tế sẽ giảm

Rủi ro không hệ thống: Là rủi ro chỉ tác động đến một loại hoặc một nhóm tài sản, nghĩa là nó chỉ liên quan đến một loại chứng khoán cụ thể nào đó Rủi ro phi hệ thống bao gồm rủi ro kinh doanh và rủi ro tài chính

● Rủi ro kinh doanh: Trong quá trình kinh doanh, định mức thực tế không đạt được theo như kế hoạch gọi là rủi ro kinh doanh Rủi ro kinh doanh được cấu thành bởi yếu tố bên ngoài và yếu tố nội tại trong công ty, phát sinh trong quá trình hoạt động Rủi ro bên ngoài bao gồm những tác động nằm ngoài sự kiểm soát của công ty làm ảnh hưởng đến tình trạng hoạt động của công ty như chi phí tiền vay, thuế, chu kỳ kinh doanh, tâm lý nhà đầu tư Rủi ro nội tại là những yếu tố rủi ro phát sinh trong quá trình hoạt động của công ty như: các yếu tố về quản trị và phá sản công ty…

● Rủi ro tài chính gồm rủi ro do biến động giá và rủi ro tài trợ Rủi ro biến động giá gồm rủi ro biến động giá hàng hóa dịch vụ, biến động lãi suất, tỷ giá,…Rủi

ro tài trợ là rủi ro liên quan đến việc sử dụng nguồn tài trợ hay là loại rủi ro liên quan đến đòn bẩy tài chính, nói cách khác là liên quan tới cơ cấu nợ của công ty Các khoản

nợ sẽ tạo ra nghĩa vụ trả nợ và trả lãi của công ty Công ty phải thực hiện các nghĩa vụ trả nợ như: trả lãi ngân hàng, trả lãi trái phiếu, thanh toán cổ tức cho các cổ đông, và điều này ảnh hưởng đến giá cả cổ phiếu của công ty Nếu công ty không vay nợ thì sẽ không có rủi ro tài chính này

2.4.4 Đo lường rủi ro của một cổ phiếu

Phương sai hay độ lệch chuẩn là một phương pháp ước lượng chênh lệch của những mức tỷ suất sinh lợi có thể có (ri) so với tỷ suất sinh lợi mong đợi (E(ri)), được biểu diễn bằng công thức sau đây:

i i

i E r p r

1

2 2

)]

( [ )

2.4.5 Đo lường rủi ro của một danh mục

Độ lệch chuẩn của một danh mục đầu tư: Harry Markowitz đã tìm thấy công thức tính độ lệch chuẩn của một danh mục đầu tư, công thức tổng quát:

Trong đó : p: độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư

wi,wj : tỷ trọng đầu tư các tài sản riêng lẻ trong danh mục

2.5 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ GIÁ TÀI SẢN SAU KHI CAPM RA ĐỜI

Từ thập niên 1970 đến nay có rất nhiều các nghiên cứu xoay quanh các mô

hình định giá tài sản, cho đến ngày nay vẫn còn 2 hướng nghiên cứu Hướng thứ nhất

cho rằng rủi ro các tài sản là do những yếu tố bất thường tạo ra ngoài yếu tố rủi ro thị trường bởi suất sinh lời của chúng có thể dao động giống nhau nhưng khác so với thị

trường, trường phái này điển hình là nghiên cứu của Fama-French Hướng thứ hai

n i n j

ij j i i

i

2 2

( [ )



n i

i i

i E r p

cho rằng sở dĩ có các yếu tố rủi ro khác đơn giản chỉ là do những đặc trưng của các công ty, trường phái này điển hình là nghiên cứu của Daniel-Titman Trong phần trình bày tổng quan sau đây, tác giả tập hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước, tập trung thành 4 chủ đề như sau: (1) Mô hình CAPM, cách kiểm chứng mới phổ biến áp dụng; (2) Mô hình ba nhân tố của Fama-French; (3) Mô hình bốn nhân tố của Carhart; (4) Các mô hình nghiên cứu liên quan thanh khoản; (5) Các mô hình nghiên cứu các yếu

tố khác Bảng 2.1 bên dưới sẽ tổng quát nghiên cứu của nhiều tác giả từ 1981 đến nay Bảng 2.1 Tổng hợp các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan

Banz (1981)

Biến quy mô đo bằng tỷ lệ giữa giá trị thị trường của chứng khoán so với giá trị trung bình của thị trường

NYSE từ năm 1926 đến

1975 Dữ liệu giá và suất sinh lời được lấy từ CRSP, suất sinh lời được tính theo tháng, áp dụng phương pháp FM (1973)

Basu (1983)

Nghiên cứu đo lường quan hệ giữa một số yếu tố đến suất sinh lời cổ phiếu niêm yết tại NYSE, bao gồm chỉ số thu nhập so với giá (E/P) và quy mô (biến quy mô đo bằng giá trị thị trường của chứng khoán)

NYSE giai đoạn từ

1962-1980 Suất sinh lời được tính từng tháng Cũng giống như Banz, Basu áp dụng phương pháp FM trong định lượng

Amihud và

Mendelson (1986)

Biến thanh khoản được tác giả sử dụng là tỷ lệ chênh lệch giữa giá bán và giá mua (bid-ask spread)

NYSE giai đoạn từ

1960-980, sử dụng phương pháp

FM để kiểm chứng

Fama và French

(1992)

Nghiên cứu đánh giá tác động của bê-ta, quy mô (đo bằng giá thị trường của chứng khoán), chỉ số giá trị sổ sách so với giá trị thị trường BE/ME (book to market equity), biến đòn bẩy được sử dụng bao gồm tổng tài sản so với giá trị thị trường (A/ME), tổng tài sản so với giá trị sổ sách (A/BE) và tỷ số E/P đến suất sinh lời của cổ phiếu

NYSE, AMEX và NASDAQ giai đoạn từ 1962-1990 Tác giả không chọn các cổ phiếu tài chính

vì cho rằng nhóm này có đòn bẩy tài chính cao nên

có sự khác biệt so với công

ty phi tài chính Phương pháp kinh tế lượng được áp dụng là phương pháp FM

Fama và French

(1993)

5 yếu tố rủi ro tác động đến suất sinh lời của cổ phiếu và trái phiếu, trong đó có ba yếu tố rủi tác động đến suất sinh lời cổ phiếu gồm: yếu

tố thị trường nói chung, yếu tố liên quan đế quy mô và một yếu tố liên quan đến giá trị sổ sách so với giá thị trường (BE/ME)

Toàn bộ các cổ phiếu niêm yết tại NYSE, AMEX và NASDAQ từ năm 1963-

1991 Phương pháp áp dụng là FM, phương pháp Black, Jensen và Scholes (1972) cũng được áp dụng, suất sinh lời được tính theo tháng

Fama và French

(1995)

Nghiên cứu có hay không mối tương quan giữa hành vi của giá chứng khoán với quy mô và chỉ số BE/ME

Toàn bộ các cổ phiếu niêm yết tại NYSE, AMEX và NASDAQ từ năm 1963-

1992 Phương pháp áp dụng là FM, suất sinh lời tính theo hàng tháng

Carhart (1997)

Bổ sung thêm nhân tố thứ 4 vào trong mô hình ba nhân tố của Fama

và French (1993), biến này viết tắt

là UMD (Upward forecast minus downwards forecast)

Phương pháp áp dụng trong nghiên cứu này là phương pháp FM Dữ liệu nghiên cứu là các quỹ hỗ tương (mutual fund) từ tháng giêng năm 1962 đến tháng

Toàn bộ các công ty niêm yết tại NYSE, dữ liệu lấy từ CRSP giai đoạn từ 1963 đến 1993, phương pháp

1962 đến 1991 Các tác giả

áp dụng phương pháp FM (1973) và FF(1992)

Keith S.K.Lam

(2002)

Nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa suất sinh lời với bê-ta, quy mô, đòn bẩy tài chính, các chỉ số BE/ME, E/P

Áp dụng mô hình định lượng theo FF (1992), các công ty chọn mẫu là các công ty niêm yết trên TTCK Hong Kong giai đoạn 7/1980 đến 6/1997

Tất cả các cổ phiếu niêm yết tại NYSE và AMEX giai đoạn từ năm 1966 đến

1999 Sử dụng phương pháp FM

Pin Huang Chou,

Robin K.Chou, và

Jane Sue Wang

(2004)

Xem xét sức mạnh của các biến quy

mô, chỉ số BE/ME đến suất sinh lời

cổ phiếu

Phương pháp nghiên cứu

áp dụng theo FM (1973) và

FF (1992), dữ liệu được chọn là các công ty phi tài chính niêm yết trên NYSE, AMEX và NASDAQ từ

Toàn bộ các công ty niêm yết tại trung tâm chứng khoán Thượng Hải giai đoạn từ 1994 đến 2002 Phương pháp sử dụng là phương pháp FF (1992)

Fama và French

(2008)

Đánh giá thêm các yếu tố bất thường như khả năng sinh lời của công ty, tốc độ tăng trưởng tài

Các cổ phiếu niêm yết tại NYSE, AMEX và NASDAQ giai đoạn 1963-

sản,… 2005 Nghiên cứu này sử

dụng lại phương pháp phân nhóm và phương pháp FM

Lam, K và Tam

Lewis (2011)

Mô hình ba nhân tố của Fama và French kết hợp với thanh khoản (thanh khoản đo bằng tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu được giao dịch so với lượng cổ phiếu đang lưu hành)

là mô hình tốt

TTCK Hong Kong giai đoạn 1981-2004, dữ liệu được chọn bao gồm 769 công ty niêm yết, suất sinh lời được tính hàng tháng, phương pháp áp dụng là phương pháp FM kết hợp phương pháp GRS

Fama và French

(2012)

Xem xét tính phù hợp của mô hình

4 nhân tố của Carhart (1997)

Các thị trường chứng khoán gồm: bắc Mỹ, Nhật, châu Á Thái Bình Dương, Châu Âu Dữ liệu thu thập

từ Bloomberg, Datastream, CRSP giai đoạn từ 1989-

2011 Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng 2 phương pháp: phương pháp

Các cổ phiếu niêm yết ngành ngân hàng, dữ liệu

xử lý theo ngày từ 2009 đến 2012, dùng R2 hiệu chỉnh so sánh

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

(1) Mô hình CAPM, cách kiểm chứng mới phổ biến áp dụng:

Như đã trình bày ở phần lý thuyết 2.3 về một số vấn đề hạn chế của CAPM CAPM được các nhà tài chính xem là mô hình chiết khấu nhân tố điển hình, phổ biến

và nổi tiếng (đoạt giải Nobel kinh tế, mô hình dễ áp dụng), tuy nhiên nhắc lại là CAPM cho rằng suất sinh lời của chứng khoán hoàn toàn phụ thuộc vào yếu tố rủi ro thị trường (bê-ta), ngoài ra không còn rủi ro nào khác Các nghiên cứu hiện đại cho thấy cả CAPM (và APT) hiện nay đều không còn hợp lý CAPM cho rằng các nhà đầu

tư thường đa dạng hóa rủi ro, chính vì thế họ đã tránh được rủi ro không hệ thống Do

đó nhà đầu tư chỉ cần quan tâm đến rủi ro hệ thống CAPM cho rằng toàn bộ rủi ro hệ thống đều đã phản ánh hoàn toàn vào bê-ta Mô hình CAPM của Sharpe (1964) và Lintner (1965) được biểu diễn theo phương trình (2.17):

] ) ( [ )

1 0

i f W f

i

R R a a R

Trình bày sau đây của tác giả tóm lược lại toàn bộ các nghiên cứu nổi tiếng, điển hình trong nghiên cứu về định giá tài sản và bổ sung các yếu tố rủi ro khác có thể tác động đến suất sinh lời và rủi ro của cổ phiếu

Phương pháp của Fama và Macbeth (Phương pháp FM)

Fama và MacBeth (1973) [78] đưa ra phương pháp kiểm chứng CAPM theo ba bước:

Bước 1: Hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian tìm các hệ số bê-ta theo phương trình (2.27)

Rit = αot + βiRmt+ εit (2.27) Bước 2: Fama và MacBeth đưa ra 3 giả định: thứ nhất (C1) mối quan hệ giữa suất sinh lời và rủi ro của chứng khoán đó theo danh mục thị trường là quan hệ tuyến tính; thứ hai (C2) βi đo lường toàn bộ rủi ro của chứng khoán và ngoài ra không còn bất kỳ rủi ro nào khác; thứ ba (C3) là đối với nhà đầu tư e ngại rủi ro thì rủi ro cao phải bù đắp bằng suất sinh lời cao (lý thuyết về lợi nhuận và rủi ro) Dùng dữ liệu chéo tìm các hệ số theo (2.28)

Phương trình kiểm chứng như sau: Rit = aot + a1tβi + a2tβi2 +a3tSi +πit (2.28)

Trong đó:

Rit là suất sinh lời của danh mục chứng khoán i vào thời gian t

Rmt là suất sinh lời danh mục thị trường tại thời điểm t

βi là hệ số bê-ta tính theo phương trình (2.27)

Si là độ lệch chuẩn của phần dư theo phương trình (2.27)