NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN BỐN NHÂN TỐ CỦA CARHART TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP.HCM

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT TSSL: Tỷ suất sinh lợi TTCK: Thị trường chứng khoán HOSE: Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh CAPM: Capital asset pricing model Mô hình định giá tài

TRỊNH THỊ THU HOA

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

BỐN NHÂN TỐ CỦA CARHART TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TPHCM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013

TRỊNH THỊ THU HOA

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

BỐN NHÂN TỐ CỦA CARHART TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TPHCM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS PHAN THỊ BÍCH NGUYỆT

TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013

Carhart trên Sàn giao dịch chứng khoán TPHCM” là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả luận văn

Trịnh Thị Thu Hoa

LỜI CẢM ƠN

Chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu và Khoa Đào tạo Sau Đại học Trường Đại

học Kinh tế TPHCM đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi học tập và nghiên cứu trong

suốt thời gian qua

Chân thành cảm ơn các Thầy Cô Trường Đại học Kinh Tế TPHCM đã nhiệt

tình giảng dạy tôi trong suốt quá trình tham gia học tập tại trường

Chân thành cảm ơn PGS.TS Phan Thị Bích Nguyệt đã tận tình chỉ bảo, đóng

góp và động viên tôi trong quá trình thực hiện luận văn

Chân thành cảm ơn cám ơn gia đình, đồng nghiệp, bạn bè đã tạo điều kiện

thuận lợi để tôi hoàn thành luận văn này

Xin trân trọng cảm ơn,

Tác giả luận văn

Trịnh Thị Thu Hoa

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC ĐỒ THỊ

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

TÓM TẮT

1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Lý do chọn đề tài nghiên cứu 1

1.2 Nội dung chính của luận văn và các vấn đề nghiên cứu 2

2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 3

2.1 Các nghiên cứu trên thế giới 3

2.2 Các nghiên cứu trong nước 11

2.3 Câu hỏi nghiên cứu rút ra 17

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18

3.1 Mô hình nghiên cứu 18

3.2 Dữ liệu: 18

3.3 Xác định các nhân tố cho mô hình 19

3.3.1 Các khái niệm: 19

3.3.2 Xây dựng các biến số cho mô hình 22

4 NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 24

4.1 Các phương pháp kiểm định: 24

4.2 Kết quả kiểm định 24

5 KẾT LUẬN 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

TSSL: Tỷ suất sinh lợi

TTCK: Thị trường chứng khoán

HOSE: Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

CAPM: Capital asset pricing model (Mô hình định giá tài sản vốn)

SMB: Small minus Big – Nhân tố quy mô

HML: High minus Low – Nhân tố giá trị

UMD: Up minus Down – Nhân tố xu hướng

BE: Book Equity – Giá trị sổ sách vốn cổ phần

ME: Market Equity – Giá trị thị trường vốn cổ phần

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1 Tổng kết khả năng giải thích của mô hình bốn nhân tố Carhart trong các

bài nghiên cứu 13

Bảng 2.2 Tóm tắt mối quan hệ giữa TSSL trung bình của chứng khoán với các nhân tố trong các bài nghiên cứu 13

Bảng 3.1Số lượng công ty, quy mô trung bình tại 30/6 năm t, BE/ME trung bình tại 31/12 năm t-1 của 8 danh mục 21

Bảng 4.1Thống kê mô tả các biến độc lập 24

Bảng 4.2 Bảng thống kê mô tả biến phụ thuộc 25

Bảng 4.3 Kiểm định tính dừng của các biến độc lập dùng kiểm định Unit Root Test 27

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy danh mục SHU 27

Bảng 4.5 Kết quả hồi quy danh mục SHD 29

Bảng 4.6 Kết quả hồi quy danh mục SLU 30

Bảng 4.7 Kết quả hồi quy danh mục SLD 31

Bảng 4.8 Kết quả hồi quy danh mục BHU 32

Bảng 4.9 Kết quả hồi quy danh mục BHD 33

Bảng 4.10 Kết quả hồi quy danh mục BLU 34

Bảng 4.11 Kết quả hồi quy danh mục BLD 35

Bảng 4.12 Tổng hợp kết quả hồi quy (hàng trên), giá trị P-value (hàng dưới) của kiểm định t các hệ số hồi quy, R2 điều chỉnh và P-value của kiểm định F của 8 danh mục 36

Bảng 4.13 Kiểm định tính độc lập của phần dư (các phần dư không có tự tương quan) 43

Bảng 4.14 Kiểm định phương sai của các phần dư không đổi 44

Bảng 4.15 Hệ số tương quan giữa các biến độc lập 44

Bảng 4.16 Kết quả hồi quy biến RMRF theo biến SMB, HML, UMD 45

Bảng 4.17 Kết quả hồi quy biến SMB theo biến RMRF, HML, UMD 46

Bảng 4.18 Kết quả hồi quy biến HML theo biến RMRF, SMB, UMD 47

Bảng 4.19 Kết quả hồi quy biến UMD theo biến RMRF, SMB, HML 48

Bảng 4.20 Giá trị VIF của bốn biến độc lập 48

Bảng 4.21 Phần bù rủi ro các nhân tố 50

DANH MỤC ĐỒ THỊ

Hình 4.1 Đồ thị phân phối phần dư của danh mục SHU 39

Hình 4.2 Đồ thị phân phối phần dư của danh mục SHD 40

Hình 4.3 Đồ thị phân phối phần dư của danh mục SLU 40

Hình 4.4 Đồ thị phân phối phần dư của danh mục SLD 41

Hình 4.5 Đồ thị phân phối phần dư của danh mục BHU 41

Hình 4.6 Đồ thị phân phối phần dư của danh mục BHD 42

Hình 4.7 Đồ thị phân phối phần dư của danh mục BLU 42

Hình 4.8 Đồ thị phân phối phần dư của danh mục BLD 43

TÓM TẮT

Trong bài nghiên cứu này, tác giả kiểm định khả năng giải thích của mô hình bốn nhân tố của Carhart (1997) đối với các cổ phiếu niêm yết trên HOSE từ tháng 01/2005 đến tháng 06/2012 Đồng thời, tác giả muốn tìm ra nhân tố nào trong bốn nhân tố: thị trường, quy mô, giá trị, xu hướng tác động nhiều nhất đến sự thay đổi TSSL vượt trội của cổ phiếu trong mẫu của tác giả Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình bốn nhân tố của Carhart giải thích trên 90% sự thay đổi TSSL vượt trội của cổ phiếu.Tuy nhiên, nhân tố giá trị không giải thích được TSSL của những cổ phiếu giá trị, còn nhân tố xu hướng không giải thích được TSSL những cổ phiếu có TSSL một năm trước cao Cả ba nhân tố: thị trường, quy mô, giá trị đều ảnh hưởng cùng chiều tới TSSL vượt trội của cổ phiếu, còn nhân tố xu hướng tác động ngược chiều Nhân

tố thị trường có phần bù rủi ro lớn nhất Kết quả của bài nghiên cứu này là tài liệu tham khảo thêm cho các nhà đầu tư để lựa chọn chứng khoán cho danh mục đầu tư của mình

1 GIỚI THIỆU

1.1 Lý do chọn đề tài nghiên cứu

Thị trường chứng khoán luôn là kênh đầu tư hấp dẫn đối với các nhà đầu tư Việc lựa chọn danh mục cổ phiếu nào để đạt được TSSL kỳ vọng, cùng với mức độ rủi ro chấp nhận trở thành vấn đề quan trọng của bất kỳ nhà đầu tư nào Chính vì thế, cùng với sự ra đời của các mô hình định giá tài sản là sự nghiên cứu về tính khả dụng của các mô hình này ở nhiều quốc gia Các mô hình tiêu biểu có thể kể đến là:

mô hình định giá tài sản vốn CAPM của William Sharp (1964), mô hình ba nhân tố của Fama-French (1993), mô hình bốn nhân tố của Carhart (1997)

Banz (1981) nhận thấy TSSL trung bình của những cổ phiếu có giá trị vốn hóa nhỏ thì có xu hướng cao Cũng có bằng chứng cho thấy TSSL trung bình những cổ phiếu giá trị - có các chỉ số cơ bản cao như B/P (giá trị sổ sách/ giá thị trường) – cao hơn các cổ phiếu tăng trưởng – có các chỉ số cơ bản thấp (DeBondt và Thaler, 1985; Fama và French, 1992; Lakonishok, Shleifer, và Vishny, 1994) Fama-French (1993) đã đề xuất một mô hình ba nhân tố là sự mở rộng của mô hình CAPM bằng cách thêm nhân tố quy mô và nhân tố giá trị để nắm bắt những thay đổi trong TSSL trung bình của chứng khoán Mỹ Jegadeesh và Titman (1993) chỉ ra TSSL chứng khoán Mỹ có hiệu ứng momentum (cổ phiếu đang tăng giá có xu hướng tiếp tục tăng và ngược lại, cổ phiếu đang giảm có xu hướng tiếp tục giảm Ví dụ: những cổ phiếu có TSSL quá khứ cao tiếp tục có thành quả tốt hơn những cổ phiếu có TSSL quá khứ thấp trong thời gian tới với lợi nhuận vượt trội trung bình năm là 1% ) (tác giả tạm dịch hiệu ứng momentum là hiệu ứng xu hướng theo khái niệm mà Jegadeesh và Titman đưa ra) Fama và French (1996) cho thấy mô hình ba nhân tố không giải thích được thay đổi trong TSSL chéo của các danh mục chứng khoán được phân loại theo xu hướng, nên Carhart (1997) đề nghị mô hình bốn nhân

tố bằng cách thêm nhân tố PR1YR [TSSL một năm trước - dựa theo Jegadeesh và Titman (1993)] vào mô hình ba nhân tố để nắm bắt những thay đổi này

Hầu hết các nghiên cứu về mô hình bốn nhân tố của Carhart tập trung ở các thị trường tài chính phát triển Ở Việt Nam, mô hình CAPM một nhân tố và mô hình

Fama-French ba nhân tố được biết đến rộng rãi, trong khi mô hình bốn nhân tố Carhart còn khá xa lạ Do đó, tác giả đã chọn mô hình này để thực hiện nghiên cứu trên sàn HOSE Tác giả tham khảo bài nghiên cứu của nhiều tác giả, trong đó chủ yếu dựa theo tác giả Manuel Ammann và Michael Steiner (2008), Carhart (1997)

1.2 Nội dung chính của luận văn và các vấn đề nghiên cứu

Các nội dung chính của luận văn:

1 Giới thiệu

2 Tổng quan các nghiên cứu trước đây

3 Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

4 Kết quả nghiên cứu và thảo luận

2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Các nghiên cứu trên thế giới

Mark M Carhart, 1997, On persistence in Mutual Fund Performance

Mục tiêu: Tác giả chứng minh các nhân tố chung trong TSSL cổ phiếu và các

loại chi phí đầu tư, chi phí giao dịch giải thích được hầu hết xu hướng trong TSSL của các quỹ tương hỗ Ông cũng chỉ ra rằng hiệu ứng xu hướng không phản ánh kỹ năng lựa chọn chứng khoán giỏi

Biến giải thích: - SMB, HML: được xây dựng theo Fama-French

- PR1YR: chênh lệch giữa TSSL trung bình của danh mục gồm 30% công ty có TSSL cao nhất 11 tháng trước với TSSL trung bình của danh mục gồm 30% công ty có TSSL thấp nhất 11 tháng trước Các danh mục này được tạo hàng tháng và TSSL trung bình của danh mục được tính có trọng số bằng nhau

Kết quả: Mô hình 4 nhân tố của tác giả giải thích được hầu hết sự thay đổi

trong TSSL trung bình của các danh mục được xếp theo PR1YR (đặc biệt là vai trò của nhân tố SMB và PR1YR) Các danh mục tốt đứng đầu dường như nắm giữ

chứng khoán vốn hóa nhỏ nhiều hơn các danh mục kém TSSL của các danh mục tốt tương quan dương mạnh với nhân tố PR1YR, trong khi TSSL của các danh mục kém thì tương quan âm mạnh với nhân tố này

Ông cũng đúc kết ba nguyên tắc hàng đầu để tối đa hóa tài sản khi đầu tư quỹ: (1) tránh xa các quỹ có TSSL kém nhiều năm; (2) những quỹ có TSSL cao năm trước thì có TSSL kì vọng cao hơn trong năm tiếp theo, nhưng không chắc trong những năm sau đó; (3) chi phí đầu tư, phí môi giới và phí giao dịch có ảnh hưởng ngược chiều, trực tiếp tới TSSL

Manuel Ammann and Michael Steiner, 2008, Risk Factors for the Swiss Stock Market

Mục tiêu: Bài này phát triển và phân tích bốn nhân tố trong mô hình Carhart

(1995) trên TTCK Thụy Sỹ có xét đến các đặc điểm riêng của TTCK Thụy Sỹ - số lượng mã cổ phiếu niêm yết khá nhỏ

Mô hình

Rt – Rft = cT + bT*RMRFt + sT*SMBt + vT*HMLt + mT*UMDt + eT

Xây dựng biến số

Biến phụ thuộc: TSSL vượt trội của danh mục Rt – Rf

Biến độc lập: SMB, HML và UMD được xây dựng dựa theo Fama và French (1993), Carhart (1995) Tuy nhiên, cũng có những khác biệt do những đặc trưng của TTCK Thụy Sỹ và tác giả tham khảo thêm cách xây dựng danh mục của Vaihekoski (2004) Cụ thể, các chứng khoán được phân loại độc lập theo từng đặc điểm: theo giá trị vốn hóa thành 2 nhóm S và B dựa trên quy mô trung vị; theo tỷ lệ BE/ME thành hai nhóm H và L, theo TSSL 1 năm trước thành hai nhóm U và D Từ đó, tám danh mục phụ SHU, SHD, SLU, SLD, BHU, BHD, BLU, BLD được hình thành từ

sự kết hợp các danh mục trên TSSL của mỗi danh mục trong tám danh mục vừa tạo được tính hàng tháng có trọng số giá trị Sau đó, nhân tố SMB, HML và UMD được tính theo công thức sau:

SMB = (SHU+SHD+SLU+SLD)/4 – (BHU+BHD+BLU+BLD)/4

HML = (SHU+SHD+BHU+BHD)/4 – (SLU+SLD+BLU+BLD)/4

UMD = (SHU+SLU+BHU+BLU)/4 - (SHD+SLD+BHD+BLD)/4

Kết quả: Phần bù rủi ro thị trường là 7.16%/năm, phần bù xu hướng dương

đáng kể 10.33%/năm, trong khi phần bù rủi ro quy mô là -0.67%/năm và phần bù rủi

ro giá trị là 2.35%/năm Tóm lại, khả năng giải thích lợi nhuận danh mục vượt trội của mô hình 4 nhân tố của Carhart cao, phù hợp với thị trường chứng khoán Thụy Sỹ Tác giả nhận thấy sự tương quan giữa hầu hết các nhân tố thấp so với cả các nghiên cứu quốc tế trước đây Hơn nữa, sự thay đổi trong thời gian tái cơ cấu danh mục, sự loại trừ chứng khoán có vốn hóa nhỏ, sử dụng các danh mục phụ nhiều hơn, tính TSSL các danh mục có trọng số bằng nhau, và sự loại trừ điểm vượt trội (bất thường) ảnh hưởng không đáng kể tới phần bù các nhân tố

Eugene F.Fama and Kenneth R.French, 2012, Size, Value, and Momentum in International Stock Returns

Mục tiêu: kiểm tra các mô hình định giá tài sản có nắm bắt được các mẫu hình

lợi nhuận trung bình quốc tế theo giá trị và xu hướng hay không, và các mô hình định giá có phù hợp trên bốn khu vực quốc tế không

tỷ lệ BE/ME (BE và ME được tính tại ngày 31/12 năm t-1) và chia thành ba nhóm với điểm chia là phân vị thứ 30 và 70: nhóm G (có B/M thấp hơn phân vị thứ 30), nhóm V (có B/M bằng hoặc cao hơn phân vị thứ 70), nhóm N (có B/M thuộc nhóm giữa tức thấp hơn phân vị thứ 70 và lớn hơn hoặc bằng phân vị thứ 30) Từ đó, sáu

danh mục SV, SN, SL, BV, BN, BL được tạo ra từ sự kết hợp các nhóm cổ phiếu này và được tính TSSL hàng tháng có trọng số từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t+1 Nhân tố SMB và HML được tính như sau:

SMB = (SV+SN+SG)/3 - (BV+BN+BG)/3

HML = (SV+BV)/2 - (SG+BG)/2

Đồng thời, các cổ phiếu này cũng chia thành năm nhóm theo quy mô và năm nhóm theo B/M để tạo thành 25 danh mục vào cuối tháng 6 năm t làm biến phụ thuộc Điểm chia các cổ phiếu theo quy mô là phân vị thứ 3, 7, 13, 25 Các cổ phiếu được chia thành năm nhóm bằng nhau theo B/M

- Nhân tố WML được hình thành như sau: cuối mỗi tháng, các cổ phiếu được chia theo TSSL lũy tiến một năm trước (bỏ tháng liền kề) thành ba nhóm W, L, N dựa trên phân vị thứ 30 và 70 Ba nhóm này kết hợp với hai nhóm quy mô S và B để tạo thành các danh mục SW, SL, BW, BL Công thức tính WML như sau:

WML = (SW+BW)/2 - (SL+BL)/2

25 danh mục là biến phụ thuộc khác được hình thành từ năm danh mục theo quy mô và năm danh mục theo TSSL 11 tháng trước

Kết quả: Trong 4 khu vực (Bắc Mỹ, Châu Âu, Nhật và Châu Á Thái Bình

Dương) được kiểm định, tác giả nhận thấy phần bù rủi ro nhân tố giá trị giảm theo quy mô, ngoại trừ ở Nhật Bản Mặt khác, cũng loại trừ Nhật Bản ra, ba khu vực kia đều có phần bù rủi ro nhân tố xu hướng và giảm dần từ cổ phiếu có quy mô nhỏ đến

cổ phiếu có quy mô lớn Trong 3 khu vực (Nhật, Bắc Mỹ, Châu Âu), mô hình địa phương (sử dụng biến giải thích địa phương) giải thích khá tốt về lợi nhuận địa phương của những danh mục cổ phiếu xếp theo quy mô và giá trị Mô hình địa phương ít thành công khi kiểm định những danh mục dựa theo quy mô và xu hướng Cuối cùng, mô hình định giá chung cho bốn khu vực không nhận được sự hỗ trợ mạnh trong kiểm định của bài này

Alan Gregory, Rajesh Tharyan and Angela Christidis, 2011, Constructing and Testing Alternative Versions of the Fama-French and Carhart Model in the UK

Mục tiêu: xây dựng và kiểm định các phiên bản có thể thay thế nhau của mô

hình Fama-French và mô hình Carhart ở thị trường chứng khoán Anh

(1) 25 danh mục là sự kết hợp hai nhóm quy mô và BTM, cụ thể:

• Năm danh mục dựa trên quy mô, trong đó bốn danh mục gồm 350 công ty lớn nhất và một danh mục gồm các công ty còn lại

• Năm danh mục dựa trên BTM của 350 công ty lớn nhất

(2) 27 danh mục là sự kết hợp ba nhóm quy mô, BTM với xu hướng, cụ thể:

• Ba danh mục dựa trên quy mô, trong đó hai danh mục gồm 250 công ty lớn nhất và một danh mục gồm những công ty còn lại

• Trong mỗi danh mục quy mô trên, tạo ra ba danh mục dựa trên BTM

• Với mỗi danh mục trong chín danh mục mới này, tạo ra ba danh mục dựa trên xu hướng Như vậy tạo ra được 27 danh mục

(3) 25 danh mục xếp theo độ lệch chuẩn TSSL 12 tháng trước

Biến độc lập: tác giả xây dựng các biến độc lập theo phương pháp của nhiều tác giả khác, nhưng chủ yếu dựa trên cách xây dựng cơ bản của 4 biến RMRF, SMB, HML, UMD như sau: dựa trên quy mô trung vị, chia các cổ phiếu chia thành

2 nhóm S và B; dựa trên tỷ lệ BE/ME, chia các cổ phiếu thành ba nhóm H, M, L tại phân vị BTM thứ 30 và 70; dựa trên TSSL 11 tháng trước, chia các cổ phiếu thành

Kết quả: Mặc dù tác giả nổ lực dùng nhiều phương pháp xây dựng các nhân tố

thay thế nhau, nhưng khi đi quá xa việc kiểm định danh mục theo quy mô và BTM, kết quả kiểm định của mô hình không được mạnh

Jean-Francois L’Her, Tarek Masmoudi, Jean-Marc Suret, 2003, Evidence

to support the four-factor pricing model from the Canadian stock market

Mục tiêu: Bài này kiểm định mô hình ba nhân tố của Fama-French trên thị

trường chứng khoán Canada bổ sung thêm nhân tố xu hướng

Mô hình:

E(Rit) – Rft = bi*(E(Rmt)-Rft) + si*E(SMBt) + hi*E(HMLt) + wi*E(WMLt)

Xây dựng biến số: Dựa theo Fama-French (1993) và trên trang web của

Kenneth French để xây dựng các nhân tố

SMB = (SH+SM+SL)/3 - (BH+BM+BL)/3

HML = (SH+BH)/2 - (SL+BL)/2

WML = (SW+BW)/2 - (SL+BL)/2

Kết quả: Phần bù rủi ro trung bình hàng năm đạt được trong giai đoạn từ tháng

07/1960 đến 04/2001 tương ứng với các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị và xu hướng lần lượt là 4.52%, 5.08%, 5.09%, 16.07%

Nghiên cứu của bài còn cho thấy: lợi nhuận theo nhân tố quy mô trong tháng 1

về cơ bản là lớn hơn các tháng khác, ngược lại lợi nhuận theo nhân tố xu hướng luôn có ý nghĩa trong các tháng ngoại trừ tháng 1 Lợi nhuận của nhân tố giá trị thì dương và cao trong thị trường giảm (hoặc âm và ít khi âm trong thị trường tăng) Cuối cùng, tác giả xem xét dưới điều kiện chính sách tiền tệ và nhận thấy phần bù rủi ro của nhân tố SMB và HML chỉ ý nghĩa trong điều kiện chính sách tiền tệ mở rộng, trong khi phần bù của nhân tố WML vẫn dương đáng kể, nhưng thấp hơn trong thời điểm chính sách tiền tệ thắt chặt

Prof Sanjay Sehgal & Mr Manoj Jhanwar, 2007, Short-term persistence

in mutual funds performance: evidence from India

Mục tiêu: Bài nghiên cứu chứng minh có xu hướng ngắn hạn trong TSSL của các

quỹ tương hỗ nhưng không nhất thiết hàm ý các kỷ năng lựa chọn chứng khoán giỏi

Mô hình: CAPM của Sharpe (1964), Lintner (1965) và Mossin (1966)

Xây dựng biến số

SMB = (SH+SM+SL)/3 - (BH+BM+BL)/3

HML = (SH+BH)/2 - (SL+BL)/2

WML = (SW+BW)/2 - (SL+BL)/2

Kết quả: Các nhân tố chung trong lợi nhuận cổ phiếu giải thích được lợi nhuận

bất thường của các quỹ tương hỗ hàng đầu Theo dữ liệu ngày, chỉ những danh mục

có lời cung cấp lợi nhuận hàng năm khoảng 10% Sử dụng dữ liệu ngày thì kết quả

xu hướng ngắn hạn tốt hơn so với quan sát tháng, do đó mật độ xuất hiện dữ liệu ảnh hưởng tới kết luận về xu hướng trong TSSL của các quỹ đầu tư

Mona Al-Mwalla, 2012, Can book to market, size, momemtum be extra risk factors that explain the stocks rate of return?: emerging market

Mục tiêu: kiểm tra khả năng giải thích của các mô hình định giá tài sản khác

nhau: mô hình ba nhân tố của Fama và French và mô hình bốn nhân tố bổ sung của Fama và French (thêm nhân tố xu hướng) trong việc giải thích sự thay đổi TSSL cổ phiếu từ tháng 6/1999 đến tháng 6/2010 Bài nghiên cứu điều tra có sự tồn tại hiệu ứng quy mô, giá trị và xu hướng ở TTCK Amman (ASE- Amman stock Exchange) hay không?

ba nhóm: nhóm H (có BE/ME bằng hoặc cao hơn phân vị thứ 70), nhóm M (có BE/ME thuộc nhóm giữa tức dưới phân vị thứ 70 và lớn hơn hoặc bằng phân vị thứ 30), nhóm L (có BE/ME thấp hơn phân vị thứ 30) Từ đó, sáu danh mục SH, SM,

SL, BH, BM, BL được tạo ra từ sự kết hợp các nhóm cổ phiếu này Nhân tố SMB

và HML được tính như sau:

SMB = (SH+SM+SL)/3 - (BH+BM+BL)/3

HML = (SH+BH)/2 - (SL+BL)/2

- Nhân tố WML được hình thành như sau: các cổ phiếu được phân chia theo quy mô thành hai nhóm S và B tại ngày 30/6 năm t-1 và theo TSSL 11 tháng trước (không tính tháng liền kề) (so với 30/6 năm t) thành 2 nhóm: W (gồm 30% cổ phiếu

có TSSL 11 tháng trước cao nhất) và L (gồm 30% cổ phiếu có TSSL 11 tháng trước thấp nhất) Các danh mục SW, SL, BW, BL được hình thành từ sự kết hợp của 4 nhóm trên Công thức tính WML như sau:

WML = (SW+BW)/2 - (SL+BL)/2

Kết quả: Bài đã tìm ra hiệu ứng quy mô, hiệu ứng giá trị dương mạnh trên ASE Bài cũng chỉ ra mô hình bốn nhân tố bổ sung của Fama và French giải thích TSSL cổ phiếu không tốt bằng mô hình ba nhân tố của Fama và French

Sabine Artmann, Philipp Finter and Alexander Kempf, 2011, Determinants of Expected Stock Returns: Large Sample Evidence from the German Market

Bài này nghiên cứu mô hình định giá tài sản trên thị trường chứng khoán Đức Trong giai đoạn từ năm 1963 đến năm 2006, tác giả cho thấy nhân tố giá trị và xu hướng giải thích được TSSL cổ phiếu Trong đó, mô hình ba nhân tố của Fama-French giải thích TSSL cổ phiếu trung bình không tốt bằng mô hình bốn nhân tố của Carhart, nhưng mô hình bốn nhân tố mà trong đó nhân tố quy mô được thế bằng

nhân tố E/P sẽ giải thích tốt hơn

2.2 Các nghiên cứu trong nước

TS Phan Đình Nguyên và Hà Minh Đức, 2012, Các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL của cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khoán TP.HCM

Mục tiêu: Bài viết nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL của các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE bằng việc sử dụng các mô hình CAPM, Fama-French

và Carhart Nghiên cứu này còn mở rộng mô hình Carhart bằng cách đưa thêm các yếu tố phần bù ROE, phần bù E/P và phần bù doanh thu vào mô hình

Mô hình: Rit – Rft = α + βi(Rmt – Rft) + si(SMBt) + hi(HMLt) + wi(WMLt) +

ri(RROEt) + ei(EE/Pt) + di(DDTt) + ε

Trong đó:

SMB: là phần bù quy mô, được tính bằng bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty nhỏ so với lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty lớn

HML: là phần bù giá trị, được tính bằng bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có BE/ME cao so với công ty có BE/ME thấp

WML: là phần bù xu hướng, được tính bằng bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có suất sinh lời cao so với công ty có suất sinh lời thấp

RROEt: là phần bù ROE, được tính bằng bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có ROE cao so với công ty có ROE thấp

EE/Pt: là phần bù E/P, được tính bằng bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có E/P cao so với công ty có E/P thấp

DDTt: là phần bù xu hướng, được tính bằng bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có doanh thu cao so với công ty có doanh thu thấp

Kết quả: R2

điều chỉnh của bốn mô hình: CAPM, mô hình ba biến của French, mô hình bốn biến của Carhart và mô hình Carhart mở rộng của tác giả lần lượt là 74.1%, 76.4%, 77.3%, 77.7% Như vậy, mô hình bốn biến của Carhart giải thích tốt hơn mô hình CAPM và mô hình ba biến của Fama-French Lợi nhuận thị trường, phần bù quy mô, phần bù giá trị, phần bù thu nhập và phần bù doanh thu có

Fama-có mối quan hệ đồng biến với TSSL của cổ phiếu, trong khi đó yếu tố xu hướng và phần bù ROE có quan hệ ngược chiều với TSSL cổ phiếu

Bảng 2.1 Tổng kết khả năng giải thích của mô hình bốn nhân tố Carhart

mô hình khác

- Carhart, 1997

- Craig Heatter, Charles Gabriel, Yi Wang, 2004

- Eugene F.Fama và Kenneth R.French, 2011

- Francois L’Her, Tarek Masmoudi,

Jean-Marc Suret, 2003

- Manuel Ammann và Michael Steiner, 2008

- Rogér Otten và Dennis Bams, 2003

- Sabine Artmann, Philipp Finter và Alexander

Kempf, 2011

- Prof Sanjay Sehgal và Mr Manoj Jhanwar,

2007

- TS Phan Đình Nguyên và Hà Minh Đức, 2012

- Alan Gregory, Rajesh Tharyan và Angela Christidis,

Bảng 2.2 Tóm tắt mối quan hệ giữa TSSL trung bình của chứng khoán với các nhân

tố trong các bài nghiên cứu

Nhân tố tác động Kết quả Tác giả

- Carhart, 1997

- Jean-Francois L’Her, Tarek Masmoudi, Jean-Marc Suret, 2003

- Roger Otten, Dennis Bams, 2003

- Manuel Ammann và Michael Steiner, 2008

- Alan Gregory, Rajesh Tharyan và Angela Christidis,

- Roger Otten, Dennis Bams, 2003

- Manuel Ammann và Michael Steiner, 2008

- Alan Gregory, Rajesh Tharyan và Angela Christidis,

HML

+

- Stattman (1980)

- Rosenberg, Reid, và Lanstein (1985)

- Jean-Francois L’Her, Tarek Masmoudi, Jean-Marc Suret, 2003

- Alan Gregory, Rajesh Tharyan và Angela Christidis,

2011

- TS Phan Đình Nguyên và Hà Minh Phước,

-

- Carhart, 1997

- Roger Otten, Dennis Bams, 2003

- Alan Gregory, Rajesh Tharyan và Angela Christidis,

- Roger Otten, Dennis Bams, 2003

- Alan Gregory, Rajesh Tharyan và Angela Christidis,

- Đối với nhân tố quy mô, TSSL cổ phiếu có quan hệ cùng chiều với công ty

có quy mô nhỏ và có quan hệ ngược chiều với công ty có quy mô lớn Một số nghiên cứu cho thấy TSSL vượt trội của cổ phiếu có quan hệ cùng chiều với các công ty có quy mô nhỏ và cả công ty quy mô lớn Tuy nhiên, hầu hết TSSL của cổ phiếu quy mô nhỏ có xu hướng cao hơn cổ phiếu quy mô lớn

- Xét theo nhân tố BE/ME, một số nghiên cứu cho thấy, TSSL chứng khoán có quan hệ ngược chiều/cùng chiều với nhân tố BE/ME đối với cổ phiếu giá trị và cả

cổ phiếu tăng trưởng Cũng có một số nghiên cứu cho thấy, TSSL chứng khoán có quan hệ cùng chiều với cổ phiếu giá trị , trong khi số khác chỉ ra TSSL chứng khoán

có quan hệ cùng chiều với cổ phiếu tăng trưởng

- TSSL chứng khoán có quan hệ cùng chiều với nhân tố xu hướng ở một số nghiên cứu Một số nghiên cứu khác cho thấy TSSL chứng khoán không cùng chiều với nhân tố xu hướng Hoặc có nghiên cứu cho thấy, TSSL chứng khoán có quan hệ cùng chiều với cổ phiếu có TSSL trước đó cao, và ngược lại, đối với cổ phiếu có TSSL trước đó thấp thì TSSL chứng khoán có mối quan hệ ngược chiều

2.3 Câu hỏi nghiên cứu rút ra

Phần lớn các bài nghiên cứu mô hình bốn nhân tố Carhart tập trung các nước phát triển và đều cho thấy khả năng giải thích thay đổi TSSL vượt trội của cổ phiếu cao của mô hình Vậy ở những nước đang phát triển như Việt Nam, khả năng giải thích của mô hình bốn nhân tố này có cho thấy giá trị đáng kể không? Đây là câu hỏi nghiên cứu mà tác giả cần kiểm định trong bài này Đồng thời, tác giả cũng tìm câu trả lời cho các giả thuyết của tác giả về mối quan hệ giữa TSSL chứng khoán với các nhân tố trong bài này như sau:

- TSSL chứng khoán có quan hệ cùng chiều với cổ phiếu có quy mô nhỏ và ngược chiều với cổ phiếu có quy mô lớn

- TSSL chứng khoán có quan hệ cùng chiều với cổ phiếu giá trị và ngược chiều với cổ phiếu tăng trưởng

- TSSL chứng khoán có quan hệ cùng chiều với cổ phiếu có TSSL một năm trước cao và ngược chiều với cổ phiếu có TSSL một năm trước thấp

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình nghiên cứu

Từ những bài nghiên cứu trên, tác giả xây dựng mô hình đo lường như sau:

SMB, HML, UMD lần lượt là TSSL của danh mục mô phỏng nhân tố theo quy

mô, giá trị và xu hướng

e : sai số ngẫu nhiên hay phần dư

3.2 Dữ liệu:

- Mẫu là các cổ phiếu thường của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE từ ngày 01/01/2004 đến 31/12/2011 và có vốn cổ phần không âm Những dữ liệu tác giả thu thập bao gồm:

+ Giá đóng cửa cuối mỗi tháng của cổ phiếu đã được điều chỉnh (khi cổ phiếu tới ngày giao dịch không hưởng quyền như cổ tức cổ phiếu, cổ tức tiền mặt, cổ phiếu thưởng, phát hành thêm cổ phiếu thì giá tham chiếu ngày đó sẽ được điều chỉnh theo một tỷ lệ để đảm bảo sự công bằng về quyền lợi giữa cổ đông được hưởng quyền và không hưởng quyền, đồng thời giá quá khứ cũng sẽ được điều chỉnh theo tỷ lệ đó để phù hợp với giá hiện tại đã được điều chỉnh)

và ngày 31/12 của các năm từ 2004 đến 2011

+ Giá trị sổ sách của vốn cổ phần tại ngày 31/12 của mỗi năm từ 2004 đến

2011

- Lãi suất phi rủi ro: sẽ đại diện cho TSSL phi rủi ro Tác giả sử dụng lãi suất trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 10 năm điều chỉnh theo tháng (nguồn www.hnx.vn)

3.3 Xác định các nhân tố cho mô hình

Tác giả dựa theo phương pháp xây dựng nhân tố của Manuel Ammann và Michael Steiner (2011) Manuel Ammann và Michael Steiner (2011) xây dựng nhân

tố dựa theo Fama và French (1993), Carhart (1995) và Vaihekoski (2004) có xét đến những đặc thù của TTCK Thụy Sỹ Manuel Ammann và Michael Steiner (2011) xây dựng tám danh mục phụ là các biến phụ thuộc với những lý do sau:

- Số lượng mã cổ phiếu trên TTCK Thụy Sỹ quá nhỏ để xây dựng thành 27 danh mục với số lượng cổ phiếu phù hợp ở mỗi danh mục, mà theo Vaihekoski (2004) đề nghị là ít nhất năm chứng khoán trong mỗi danh mục

- Nếu chia thành 27 danh mục thì sẽ tạo ra nhiều danh mục trung bình chỉ có sáu cổ phiếu/danh mục Kết quả sẽ bị nhiễu từ những danh mục có số chứng khoán quá nhỏ

- Phân nhóm 3x3x3 có bất tiện là không phải tất cả chứng khoán đều được phân về các danh mục nhân tố mà chỉ có cổ phiếu thuộc nhóm cao nhất và thấp nhất được dùng để tính các nhân tố

Những lý do này, tác giả nhận thấy phù hợp với sàn HOSE nên dựa theo Manuel Ammann và Michael Steiner (2011) để xây dựng các nhân tố cho mô hình 3.3.1 Các khái niệm:

- Quy mô công ty: là giá trị thị trường của công ty tại thời điểm 30/06 của

năm t được tính theo công thức: Khối lượng cổ phiếu lưu hành x Thị giá của cổ phiếu

- Tỷ lệ BE/ME (hay còn gọi là giá trị) - giá trị sổ sách/giá trị thị trường của

vốn cổ phần tại thời điểm 31/12 của năm t-1, trong đó BE, ME đều được tính tại ngày 31/12 năm t-1

- Xu hướng: cổ phiếu đang tăng có xu hướng tiếp tục tăng và ngược lại, cổ

phiếu đang giảm có xu hướng tiếp tục giảm Có thể tính TSSL bình quân tháng của

cổ phiếu trong khoảng thời gian 1 năm hoặc 6 tháng hoặc 3 tháng trước (không tính tháng liền kề nên chỉ tính TSSL bình quân 11 tháng hoặc 5 tháng hoặc 2 tháng trước) để xây dựng nhân tố Trong bài này, tác giả sử dụng TSSL bình quân tháng trong một năm trước

- Nhóm S: là nhóm cổ phiếu quy mô nhỏ, bao gồm các cổ phiếu có quy mô thấp hơn quy mô trung vị

- Nhóm B: là nhóm cổ phiếu quy mô lớn, bao gồm các cổ phiếu có quy mô bằng hoặc cao hơn quy mô trung vị

- Nhóm H: là nhóm cổ phiếu giá trị, bao gồm các cổ phiếu có tỷ lệ BE/ME bằng hoặc cao hơn tỷ lệ BE/ME trung vị

- Nhóm L: là nhóm cổ phiếu tăng trưởng, bao gồm các cổ phiếu có tỷ lệ BE/ME thấp hơn tỷ lệ BE/ME trung vị

- Nhóm U: là nhóm cổ phiếu có TSSL một năm trước cao, bao gồm các cổ phiếu có TSSL một năm trước cao hơn trung vị TSSL một năm trước

- Nhóm D: là nhóm cổ phiếu có TSSL một năm trước thấp, bao gồm các cổ phiếu có TSSL một năm trước thấp hơn trung vị TSSL một năm trước

- Danh mục SHU: bao gồm các công ty thuộc ba nhóm: S, H, U

- Danh mục SHD: bao gồm các công ty thuộc ba nhóm: S, H, D

- Danh mục SLU: bao gồm các công ty thuộc ba nhóm: S, L, U

- Danh mục SLD: bao gồm các công ty thuộc ba nhóm: S, L, D

- Danh mục BHU: bao gồm các công ty thuộc ba nhóm: B, H, U

- Danh mục BHD: bao gồm các công ty thuộc ba nhóm: B, H, D

- Danh mục BLU: bao gồm các công ty thuộc ba nhóm: B, L, U

- Danh mục BLD: bao gồm các công ty thuộc ba nhóm: B, L, D

Như vậy, tám danh mục này sẽ được tái cơ cấu hàng năm vào ngày 30/6 dựa trên đặc trưng quy mô, tỷ lệ BE/ME, trong đó đặc trưng quy mô được phân loại tại ngày 30/6 năm t, đặc trưng BE/ME được phân loại tại ngày 31/12 năm t-1, đặc

trưng xu hướng được phân loại hàng tháng, do đó TSSL bình quân 11 tháng trước

sẽ được tính trượt bắt đầu từ 30/06/2005

Bảng 3.1 Số lượng công ty, quy mô trung bình tại 30/6 năm t, BE/ME trung bình tại 31/12 năm t-1 của 8 danh mục

SHU SHD SLU SLD BHU BHD BLU BLD

Số công ty niêm yết (đầu năm)

- Số lượng công ty niêm yết trên sàn HOSE tăng nhanh trong năm 2007, hơn gấp 3 lần so với năm 2006 Số lượng công ty niêm yết ở những năm sau đều gấp 1.3 lần so với năm trước

- Năm 2007 là năm đạt vùng điểm cao nhất của TTCK Việt Nam Chốt tại 30/06, chỉ số VN-Index cao hơn gấp 2 lần so với các năm khác, do đó tuy số lượng công ty trong mỗi danh mục năm 2007 ít hơn những năm khác nhưng giá trị vốn hóa trung bình cao hơn

3.3.2 Xây dựng các biến số cho mô hình

- Biến phụ thuộc: là TSSL vượt trội của danh mục cổ phiếu (tám danh mục SHU, SHD, SLU, SLD, BHU, BHD, BLU, BLD) được tính bằng hiệu số Rpt - Rft, trong đó Rpt là TSSLcủa danh mục, Rft là TSSL phi rủi ro TSSL của danh mục là bình quân giản đơn các TSSL của các cổ phiếu trong danh mục và được tính theo tháng từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t+1 Do đó, TSSL của từng cổ phiếu cũng được tính theo tháng với công thức :Rp = (Pt – Pt-1) / Pt-1

Rm = (VN-Indext – VN-Indext-1)/ VN-Indext-1

+ Nhân tố quy mô (SMB): Nhân tố SMB mô phỏng cho nhân tố rủi ro liên quan đến quy mô công ty TSSL của SMB là chênh lệch giữa TSSL trung bình bốn danh mục quy mô nhỏ (SHU, SHD, SLU, SLD) và TSSL trung bình bốn danh mục quy mô lớn (BHU, BHD, BLU, BLD) Công thức tính:

BHU, BHD) và TSSL trung bình bốn danh mục cổ phiếu tăng trưởng (SLU, SLD, BLU, BLD) Công thức tính:

HML = (SHU+SHD+BHU+BHD)/4 – (SLU+SLD+BLU+BLD)/4

+ Nhân tố xu hướng (UMD): Nhân tố này mô phỏng cho nhân tố rủi ro liên quan đến TSSL quá khứ TSSL của UMD là chênh lệch giữa TSSL trung bình của bốn danh mục cổ phiếu có TSSL một năm trước cao (SHU, SLU, BHU, BLU) và TSSL trung bình của bốn danh mục cổ phiếu có TSSL một năm trước thấp (SHD,

SLD, BHD, BLD) Công thức:

UMD = (SHU+SLU+BHU+BLU)/4- (SHD+SLD+BHD+BLD)/4

Bốn nhân tố này được tính TSSL theo tháng

4 NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Các kiểm định:

Vì dữ liệu các biến giải thích là chuỗi dữ liệu theo thời gian nên cần kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu: tác giả sử dụng Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test)

Khi chuỗi dữ liệu các biến giải thích đảm bảo có tính dừng, tác giả tiến hành chạy hồi quy bằng Eview sử dụng phương pháp OLS (Ordinary least square – Bình phương bé nhất thông thường) để ước lượng các hệ số hồi quy Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy, tác giả sử dụng p-value Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, tác giả sử dụng R2

điều chỉnh

Theo phương pháp OLS, tác giả cần kiểm định các giả thiết quan trọng của phương pháp này để đảm bảo các kiểm định về ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy và các đánh giá về mức độ phù hợp của mô hình là đáng tin cậy Các giả định này bao gồm: (1) phần dư có phân phối chuẩn bằng thống kê JB của Jarque-Berra, (2) các phần dư không có tự tương quan bằng kiểm định Durbin-Watson (DW), (3) phương sai phần dư không đổi bằng kiểm định White, (4) không có đa cộng tuyến giữa các biến độc lập dựa vào hệ số tương quan và kiểm định VIF

4.2 Kết quả kiểm định

Thống kê mô tả các biến

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến độc lập

Bảng 4.2 Bảng thống kê mô tả biến phụ thuộc

SHU SHD SLU SLD BHU BHD BLU BLD Mean 0.01248 0.01257 0.0111 0.01112 0.01128 0.01213 0.00903 0.00955 Median -0.00777 -0.01386 -0.01029 -0.00625 -0.00924 -0.01022 -0.00814 -0.01953 Maximum 0.38768 0.37021 0.37638 0.36060 0.37089 0.37620 0.37659 0.36287 Minimum -0.23555 -0.24480 -0.23724 -0.23822 -0.24039 -0.23506 -0.24356 -0.23522 Std Dev 0.13184 0.13456 0.13021 0.13155 0.13129 0.13280 0.12930 0.13164 Skewness 0.54328 0.55428 0.53623 0.514600 0.52820 0.52961 0.52123 0.51272 Kurtosis 3.16168 3.10079 3.20753 3.07661 3.15527 3.10666 3.30588 3.05770

Jarque-Bera 4.22365 4.33670 4.17634 3.72792 3.99038 3.96668 4.13083 3.69203 Probability 0.12102 0.11437 0.12391 0.15506 0.13599 0.13761 0.12677 0.15787

Sum 1.04867 1.05556 0.93811 0.93407 0.94764 1.01864 0.75815 0.80212 Sum Sq Dev 1.44269 1.50281 1.40712 1.43625 1.43068 1.46373 1.38772 1.43837

Nguồn: Eview

Nhận xét: TSSL trung bình khá tương đồng nhau trong sáu danh mục đầu, chỉ

có hai danh mục quy mô lớn và BE/ME thấp (BLU, BLD) thì có TSSL thấp hơn so với sáu danh mục kia Tuy nhiên, độ lệch chuẩn của cả tám danh mục đều bằng nhau

Kiểm định tính dừng của các biến độc lập

Bảng 4.3 Kiểm định tính dừng của các biến độc lập dùng kiểm định Unit Root Test

Dependent Variable: RP_RF_SHU

Method: Least Squares

Adjusted R-squared 0.915489 S.D dependent var 0.131838

S.E of regression 0.038326 Akaike info criterion -3.627676

Sum squared resid 0.116044 Schwarz criterion -3.482985

Log likelihood 157.3624 Hannan-Quinn criter -3.569511

Prob(F-statistic) 0.000000