NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG HÀNG NGÀY CỦA CÁC CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM.PDF

------ NGUYỄN NGỌC THIÊN BẢO NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG HÀNG NGÀY CỦA CÁC CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KIN

- -

NGUYỄN NGỌC THIÊN BẢO

NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG HÀNG NGÀY CỦA CÁC CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh – Năm 2013

- -

NGUYỄN NGỌC THIÊN BẢO

NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG HÀNG NGÀY CỦA CÁC CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

MÃ SỐ: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN

TP Hồ Chí Minh – Năm 2013

các chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam” là công trình nghiên cứu độc lập của tôi Các thông tin, số liệu và kết quả trong luận văn đều là trung thực

Luận văn được thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS Nguyễn Thị Uyên Uyên

Người thực hiện: Nguyễn Ngọc Thiên Bảo

tận tình hướng dẫn và đóng góp những ý kiến có giá trị giúp tôi có thể hoàn thành luận văn tốt nghiệp

Bên cạnh đó, tôi cũng chân thành gửi lời cảm ơn đến các quý Thầy Cô giảng dạy chương trình cao học của Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM đã nhiệt tình giảng dạy cho tôi trong suốt thời gian theo học tại Trường

Và sau cùng, tôi chân thành gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè đã luôn hết lòng quan tâm hỗ trợ và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn hoàn thành luận văn tốt nghiệp

Xin trân trọng cảm ơn!

Tác giả

Nguyễn Ngọc Thiên Bảo

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các chữ viết tắt

Danh mục các bảng biểu

TÓM TẮT 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 3

1.1 Lý do chọn đề tài 3

1.2 Mục tiêu nghiên cứu và vấn đề nghiên cứu 5

1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu 5

1.4 Phương pháp nghiên cứu 6

1.5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu 6

1.6 Kết cấu của đề tài nghiên cứu 6

CHƯƠNG 2: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI 8

2.1 Các bằng chứng thực nghiệm về kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trên cơ sở mô hình CAPM 9

2.2 Các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trên cơ sở nghiên cứu tính thanh khoản hoặc sự biến động của chứng khoán trong mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi chứng khoán 11

2.3 Bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán 13

3.3 Phương pháp nghiên cứu 23

CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG CỦA CÁC CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 24

4.1 Thống kê mô tả 24

4.2 Kết quả kiểm định lựa chọn phương pháp chạy hồi quy 28

4.3 Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên toàn mẫu 31

4.4 Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán theo từng nhóm công ty dựa trên đặc điểm quy mô giá trị vốn hóa của công ty 44

4.5 Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán theo từng nhóm dựa trên tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) của chứng khoán 48

4.6 Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi hàng ngày của các chứng khoán theo từng nhóm công ty dựa trên tính thanh khoản ( spread) của chứng khoán 52

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 56

5.1 Kết luận 56

5.2 Hạn chế của bài nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu 57

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Danh sách các công ty trong mẫu nghiên cứu

Phụ lục 2: Kết quả kiểm định

D/A Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản của công ty

Bảng 4.1: Thống kê mô tả 24 Bảng 4.2: Kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) của mô hình Random Effect 28

ln (size)it-1 + λt ln (B/M)it-1 +ηttdait-1 + εit 29

ln (size)it-1 + λt ln (B/M)it-1 +ηttdait-1 + φt + RetPOSit-1 + κt RetNEGit-1 + εit 30 Bảng 4.5: Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán 33 Bảng 4.6: Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán khi xét thêm các biến kiểm soát 36

Measureit-1) + δt ln (size)it-1 + λt ln (B/M)it-1 +ηttdait-1 + εit 38 Bảng 4.8: Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán khi xét thêm các biến kiểm soát và biến giả 39

Measureit-1) + δt ln (size)it-1 + λt ln (B/M)it-1 +ηttdait-1 + φt + RetPOSit-1 + κt RetNEGit-1 +

εit. 42 Bảng 4.10: Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán theo mỗi nhóm quy mô giá trị vốn hóa của công ty 46 Bảng 4.11: Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán theo mỗi nhóm tỷ lệ B/M 50 Bảng 4.12 :Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán theo nhóm spread 53

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán giao dịch trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) dựa trên các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau Bài nghiên cứu sử dụng mẫu nghiên cứu là 55 công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn tháng 01/2008 đến tháng 06/2013 Bằng phương pháp hồi quy Random Effect (RE) trên dữ liệu bảng (panel data) thông qua mô hình hồi quy chéo (cross section regression), bài nghiên cứu thu được các kết quả nghiên cứu sau đây:

Thứ nhất, dựa trên các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau tác giả tìm thấy mối quan

hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán là cùng chiều Tuy nhiên, việc sử dụng các phương pháp đo lường rủi ro truyền thống: độ lệch chuẩn (standard deviation) và bán lệch (semi –deviation) để xác định mối tương quan cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán là kém hiệu quả bởi mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê Trong khi, việc sử dụng các phương pháp đo lường rủi ro phi truyền thống: VaR (Value at Risk) và HR (Home run Risk) tham

số và phi tham số với độ tin cậy khác nhau để xác định mối tương quan cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán là hiệu quả hơn bởi mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê

Thứ hai, kết quả vẫn không thay đổi sau khi đưa các biến kiểm soát quy mô giá trị vốn

hóa công ty, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M), tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản và 2 biến giả về tỷ suất sinh lợi của chứng khoán ngày trước đó vào trong các mô hình kiểm định của các phương pháp đo lường rủi ro phi truyền thống mà có ý nghĩa thống kê Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán là cùng chiều và có ý nghĩa thống kê

Thứ ba, kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ tương quan cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất

sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán chịu ảnh hưởng lớn của quy mô giá trị vốn hóa công ty, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của chứng khoán (B/M) Cụ thể, khi chia toàn mẫu thành các nhóm dựa trên quy mô giá trị vốn hóa công ty thì mối tương quan thuận chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán là có

ý nghĩa thống kê ở phần lớn nhóm các công ty có giá trị vốn hóa nhỏ Tương tự, khi chia mẫu thành các nhóm dựa trên tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M), tác giả tìm thấy mối tương quan thuận chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán

là có ý nghĩa thống kê ở phần lớn nhóm chứng khoán có tỷ lệ B/M cao

Thứ tư, kết quả nghiên cứu cho thấy mối tương quan giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày

tiếp theo và tỷ suất sinh lợi ngày trước đó là cùng chiều và có ý nghĩa thống kê thông qua việc đưa các biến giả vào trong mô hình kiểm định Với kết quả nghiên cứu này khuyến nghị các nhà đầu tư nên cân nhắc bán chứng khoán ngay sau khi thị trường bắt đầu có sự giảm điểm trong một vài phiên giao dịch, mua vào sau một thời gian dài thị trường đã giảm điểm sâu và bắt đầu có sự khởi sắc tăng điểm trong một vài phiên giao dịch

Từ khóa: Phương pháp đo lường rủi ro, tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, thị trường

chứng khoán Việt Nam

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Lý do chọn đề tài

Thị trường chứng khoán Việt Nam ngay từ khi đi vào hoạt động, tháng 7 năm 2000 đã nhanh chóng trở thành kênh đầu tư hấp dẫn thu hút các nhà đầu tư trong và ngoài nước.Trải qua gần 13 năm hoạt động, thị trường chứng khoán Việt Nam đã có những bước phát triển nhanh chóng cả về số lượng chứng khoán niêm yết lẫn giá trị giao dịch Tính đến tháng 6 năm 2013, Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM có 93 công ty chứng khoán thành viên, 341 chứng khoán niêm yết, trong đó có 301 cổ phiếu, 2 chứng chỉ quỹ

và 38 trái phiếu (theo báo cáo quy mô niêm yết năm 2013 của HOSE,

Nội có 92 công ty chứng khoán thành viên và 388 cổ phiếu niêm yết (theo báo cáo quy

với thị trường chứng khoán của các nước trong khu vực và thế giới thì thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn non trẻ, quy mô hoạt động nhỏ và có nhiều biến động

Đặc biệt, từ khi đi vào hoạt động đến nay, giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam luôn có những biến động bất thường khó lường trước được qua từng giai đoạn khác nhau Cụ thể, chỉ số Vn Index đại diện cho sự biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam từ điểm xuất phát ban đầu 100 điểm đã thay đổi tăng giảm không ngừng với biên độ dao động rất lớn, từ năm 2001 đến năm 2005 chỉ số Vn Index liên tục biến động trong khoảng từ 134.14 điểm đến 571.04 điểm Bước sang năm 2006, thị trường chứng khoán bắt đầu bùng nổ với sự tăng nóng, hầu hết các chứng khoán trên thị trường đều tăng giá liên tục bất chấp chứng khoán tốt hay xấu, chỉ số Vn Index đạt đỉnh cao nhất 1,170.67 điểm vào ngày 12/03/2007, sau giai đoạn này thị tường chứng khoán chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, giá các chứng khoán sụt giảm không ngừng, chỉ số Vn Index rơi xuống mức đáy thấp nhất là 235.50 điểm vào ngày 24/02/2009 Kể từ đó đến nay, thị trường vẫn tiếp tục biến động không ngừng, tuy có những giai đoạn thị trường có sự phục hồi tăng điểm khá cao nhưng dường như niềm tin

của nhà đầu tư ít nhiều đã suy giảm, các nhà đầu tư hầu như thận trọng và cân nhắc hơn trong các quyết định giao dịch của mình, đỉnh cao nhất mà Vn Index phục hồi tăng trở lại là 615.20 điểm vào ngày 23/10/2009, còn lại xu hướng chính trong dài hạn của thị trường cho đến thời điểm hiện nay vẫn là xu hướng giảm Trước những biến động thay đổi thất thường trong giá chứng khoán, vấn đề cấp thiết được các nhà đầu tư đặt ra là

“dựa trên cơ sở nào để có thể dự đoán tốt tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong tương lai của các chứng khoán”

Bên cạnh đó, đa số các nhà đầu tư trong nước đầu tư hoặc theo cảm tính hoặc theo số đông, thiếu sự phân tích và đánh giá khách quan trước những thay đổi trong giá chứng khoán nên dường như họ vẫn chưa nhận biết hết những rủi ro mình phải gánh chịu khi tham gia vào thị trường chứng khoán Vấn đề cấp thiết được đặt ra từ góc độ của các nhà đầu tư là “làm sao có thể đo lường rủi ro và rủi ro có ảnh hưởng như thế nào đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán”

Để tìm lời giải đáp chung cho các vấn đề cấp thiết được đặt ra cùng lúc từ góc độ của nhà đầu tư trong bối cảnh thị trường chứng khoán nhiều biến động, tác giả chọn thực hiện đề

tài “Nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các

chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam” dựa trên cơ sở các phương pháp

đo lường rủi ro khác nhau Thông qua đề tài nghiên cứu này sẽ cung cấp cho các nhà đầu

tư có thêm sự hiểu biết về các xu hướng biến động giá trong thị trường và các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau, cũng như có thể dự đoán tốt tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của các chứng khoán trong tương lai, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư tức thời đúng đắn

1.2 Mục tiêu nghiên cứu và vấn đề nghiên cứu

Mục tiêu của bài nghiên cứu này là dựa trên các phương pháp đo lường rủi ro truyền thống và phi truyền thống thực hiện kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi

kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán giao dịch trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) Từ mục tiêu nghiên cứu này, tác giả sẽ tập trung vào các vấn đề nghiên cứu sau đây:

Thứ nhất, xem xét mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của

chứng khoán dựa trên các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau Ngoài ra, để chắc chắn hơn về sự dự đoán của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo tác giả sẽ tiếp tục kết hợp làm rõ vấn đề tỷ suất sinh lợi ngày trước đó có liên hệ như thế nào với tỷ suất sinh lợi ngày tiếp theo thông qua việc đưa các biến giả vào trong mô hình kiểm định

Thứ hai, kiểm định tăng cường mối quan hệ giữa đo lường rủi ro bất cân xứng và tỷ suất

sinh lợi kỳ vọng hàng ngày khi đưa vào các biến kiểm soát giá trị vốn hóa thị trường, tỷ lệ

nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, tính thanh khoản

1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

Để phù hợp với mục tiêu và nội dung của bài nghiên cứu, tác giả chọn mẫu là các công ty phi tài chính niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ ngày 02/01/2008 đến ngày 31/06/2013 Sau khi chọn mẫu, tác giả tiến hành nghiên cứu mẫu trong phạm vi tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán, giá trị vốn hóa thị trường, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (M/B), tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, thanh khoản, các biện pháp đo lường rủi ro hàng ngày truyền thống và phi truyền thống tác động đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Dữ liệu

công ty thực hiện niêm yết trên sàn Hose và Hnx giai đoạn 01/2008 - 06/2013

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy Random Effect (RE) trên dữ liệu bảng (panel data) thông qua mô hình hồi quy chéo (cross section regression) để kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên sàn HOSE và HNX

1.5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu

Bài nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng cho biết thêm mối quan

hệ giữa tỷ suất sinh lợi ngày trước đó và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo thông qua việc đưa các biến giả vào trong mô hình kiểm định Nói chung, bài nghiên cứu sẽ cho biết thực tế các thông tin tỷ suất sinh lợi quá khứ của các chứng khoán trên sản HOSE và HNX có là hữu ích để giúp các nhà đầu tư dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong tương lai hay không

Bên cạnh đó, bài nghiên cứu cũng cung cấp các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau cho các nhà đầu tư để nhà đầu tư biết được mức độ rủi ro khi đầu tư và có sự xem xét cân nhắc so với khả năng chấp nhận rủi ro của mình mà đưa ra các quyết định đầu tư hợp lý

1.6 Kết cấu của đề tài nghiên cứu

Tác giả trình bày nội dung bài nghiên cứu theo trình tự sau đây:

Chương 1: Giới thiệu đề tài Trong chương này tác giả sẽ trình bày rõ lý do chọn đề tài,

mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu và kết cấu của bài nghiên cứu

Chương 2: Các bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ

suất sinh lợi của chứng khoán Trong chương này cung cấp các bằng chứng thực nghiệm

về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán dựa trên các cơ sở nghiên cứu khác nhau, chẳng hạn kiểm định mối quan hệ này trên cơ sở của mô hình CAPM, và kiểm định mối quan hệ này trên cơ sở đặc điểm rủi ro của chứng khoán như sự biến động, tính thanh khoản của chứng khoán trong mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, và kiểm định mối quan hệ này thông qua mối quan hệ giữa đo lường rủi ro bất cân xứng và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán

Chương 3: Phương pháp, mô hình và dữ liệu nghiên cứu Trong chương này tác giả sẽ

nêu rõ phương pháp, mô hình và dữ liệu để thực hiện nghiên cứu, cũng như mô tả các biến sử dụng trong bài nghiên cứu

Chương 4: Kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của

các chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam Chương này tác giả trình bày chi

tiết kết quả nghiên cứu sau khi kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên sàn HOSE và HNX trên cơ sở các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau

Chương 5: Kết luận Chương này tác giả tóm tắt lại những gì tác giả đã thu được từ bài

nghiên cứu này và nhận xét đánh giá, đồng thời cũng nêu lên những hạn chế của bài nghiên cứu và hướng nghiên cứu mở rộng từ bài nghiên cứu này

CHƯƠNG 2: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CHỨNG KHOÁN

Bất kỳ quyết định đầu tư tài chính nào cũng đều được xem xét và cân nhắc dưới góc độ rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cũng như kết quả thực tế đạt được Vì vậy, rủi ro và tỷ suất sinh lợi luôn là mối quan tâm lớn trong nghiên cứu của các nhà nghiên cứu tài chính

và các nhà đầu tư Các nhà nghiên cứu trên thế giới đã tiếp cận vấn đề mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi theo nhiều hướng các nhau

Một số tác giả nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi chứng khoán bằng cách thực hiện kiểm định mối quan hệ này trên cơ sở các mô hình định giá tài sản truyền thống, điển hình là mô hình CAPM Mô hình này hàm ý rằng các nhà đầu tư có xu hướng không thích rủi ro sẽ đòi hỏi mức tỷ suất sinh lợi cao hơn để đổi lấy việc họ sẵn lòng đầu

tư vào những tài sản rủi ro cao hơn Ý nghĩa thông qua mô hình này là cho biết mối quan

hệ cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi Tuy nhiên kết quả tìm thấy trong các nghiên cứu của các tác giả là trái ngược nhau Điều này cho thấy hạn chế của mô hình CAPM khi ứng dụng vào môi trường thực tế Có lẽ sự hạn chế của mô hình CAPM thể hiện trong một số giả định về tỷ suất sinh lợi tuân theo phân phối chuẩn hay mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi được cho là không hoàn toàn phù hợp với thực tế biến động của giá chứng khoán trên thị trường, đặc biệt sự biến động đáng kể của giá chứng khoán sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008

Một số các tác giả khác tìm hiểu mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi thông qua những nghiên cứu về đặc điểm rủi ro của chứng khoán như sự biến động của giá chứng khoán hoặc tính thanh khoản của chứng khoán, trong mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi chứng khoán Kết quả tìm thấy trong các nghiên cứu này cũng là các bằng chứng hỗn hợp

về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi chứng khoán

Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm hỗn hợp về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi, cũng như để khắc phục sự hạn chế đến từ các giả định trong mô hình CAPM, Stephen

P Huffman và Cliff R Moll (2012) đã chuyển sang hướng nghiên cứu mới đó là “Nghiên cứu mối quan hệ giữa đo lường rủi ro bất cân xứng và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán” Nhìn chung, nghiên cứu của Stephen P Huffman và Cliff R Moll

(2012) là hướng nghiên cứu mới trong vấn đề mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, tác giả chưa tìm thấy hướng nghiên cứu này trong bài nghiên cứu nào ở Việt Nam Vì vậy, tác giả sẽ thực hiện đề tài nghiên cứu này trên cơ sở kế thừa nghiên cứu của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012)

2.1 Các bằng chứng thực nghiệm về kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trên cơ sở mô hình CAPM

Năm 1999, Andor, Mihaly Ormos & Balazs Szabo thực hiện nghiên cứu “Empirical

Tests of Capital Asset Pricing Model (CAPM) in the Hungarian Capital Market” Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng dữ liệu nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi hàng tháng của 17 công

ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Budapest và các chỉ số BUX –Index (chỉ số chứng khoán Budapest), NYSE Index (chỉ số chứng khoán New York) và MSCI World Index (chỉ số chứng khoán thế giới) trong giai đoạn từ 31/07/1991 -1/6/1999 Bằng phương pháp phân tích hồi quy, nhóm tác giả đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán có mối tương quan thuận chiều với hệ số rủi ro beta Điều này có nghĩa chứng khoán có rủi ro cao thì sẽ có tỷ suất sinh lợi cao Kết quả này cho thấy mô hình CAPM hoàn toàn phù hợp với các chứng khoán trên thị trường chứng khoán Budapest

Năm 2006, Michailidis, Grigoris, Stavros Tsopoglou, Demetrios Papanastasious & Eleni Mariola thực hiện nghiên cứu “ Testing the Capital Asset Pricing Model (CAPM):

The case of the emerging Greek securities market” với dữ liệu nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi hàng tuần của 100 chứng khoán giao dịch trên thị trường chứng khoán Athens trong giai đoạn từ 01/1998 -12/2002 Kết quả tìm thấy là chứng khoán có rủi ro (beta) cao không đi liền với tỷ suất sinh lợi cao

Năm 2010, Choudhary, Kapil & Sakshi Choudhary thực hiện nghiên cứu “ Testing

Capital Asset Pricing Model: Empirical evidences from Indian Equity Market” Trong nghiên cứu, nhóm tác giả sử dụng dữ liệu nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi hàng tháng của

278 chứng khoán trên thị trường chứng khoán Bombay trong giai đoạn từ 01/1996 – 12/2009 Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro của chứng khoán càng cao không có nghĩa là

tỷ suất sinh lợi cũng cao

Năm 2010, Zorbaer Hasan & Adli Mustafa thực hiện nghiên cứu “An Analysis of the

CAPM for Dhaka Stock Exchange: Evidence from Non-Financial Sector” với mẫu nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi hàng tháng của các chứng khoán từ 60 công ty phi tài chính trên Sở giao dịch chứng khoán Dhaka, Bangladesh giai đoạn tháng 1 năm 2005 đến tháng 12 năm

2009 Thông qua phương pháp hồi quy OLS, nhóm tác giả đã tìm thấy bằng chứng là các chứng khoán có rủi ro (beta) cao không đi đôi với tỷ suất sinh lợi cao, và ngược lại Từ kết quả này, nhóm tác giả đã đi đến kết luận là mô hình CAPM không thích hợp cho việc định giá chứng khoán ở Bangladesh

Từ các bằng chứng thực nghiệm hỗn hợp trong kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán trên thế giới dựa trên mô hình CAPM cho thấy hàm ý

sự đánh đổi rủi ro và tỷ suất sinh lợi trong mô hình CAPM đôi khi là không phù hợp với thực tế, đặc biệt là sự diễn biến phức tạp khôn lường của thị trường chứng khoán trong thời gian qua Một số tác giả khác nhận thấy được sự hạn chế khi ứng dụng mô hình CAPM để kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi chứng khoán nên đã chuyển sang các hướng nghiên cứu khác, cụ thể như nghiên cứu tính thanh khoản hoặc sự biến động của chứng khoán trong mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi chứng khoán, nhằm để kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi chứng khoán

2.2 Các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trên cơ sở nghiên cứu tính thanh khoản hoặc sự biến động của chứng khoán trong mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi chứng khoán

Năm 2002, Yakov Amihud thực hiện nghiên cứu “Illiquidity and stock returns:

Cross-section and time-series effects” với mẫu nghiên cứu là các chứng khoán giao dịch trên thị

chứng khoán New York, Mỹ giai đoạn 1963 -1997 Trong bài nghiên cứu, tác giả tìm thấy các chứng khoán kém thanh khoản có tỷ suất sinh lợi cao hơn thể hiện qua mối tương quan thuận giữa biến “illiquidity” và tỷ suất sinh lợi Kết quả này phù hợp với mô hình định giá tài sản CAPM truyền thống, tỷ suất sinh lợi vượt trội của chứng khoán thanh

khoản của chứng khoán so với trái phiếu chính phủ phi rủi ro Tuy nhiên, tỷ suất sinh lợi

chứng khoán là nhỏ hơn 0 khi sự không thanh khoản xảy ra bất ngờ Ngoài ra, tác giả tìm thấy chứng khoán các công ty nhỏ có tính thanh khoản thấp hơn và đây có thể giải thích như “hiệu ứng quy mô vốn hóa thị trường”

Năm 2006, Andrew Ang, Robert J Hodrick, Yuhang Xing và Xiaoyan Zhang nghiên

cứu “The cross-section of volatility and expected returns” Trong bài nghiên cứu, tác giả

tìm thấy bằng chứng bất thường của các chứng khoán có biến động cao trong giai đoạn

1963 -2000 ở Mỹ là không phù hợp với mối quan hệ rủi ro và tỷ suất sinh lợi như trong các mô hình định giá tài sản truyền thống là rủi ro càng cao thì tỷ suất sinh lợi yêu cầu càng cao để bù đắp cho phần rủi ro cao đó Kết quả nghiên cứu cho thấy các chứng khoán

có biến động cao lại có tỷ suất sinh lợi thấp bất thường

Năm 2011, Malcolm Baker, Brendan Bradley và Jeffrey Wurgler nghiên cứu

“Benchmarks as limits to arbitrage: Understanding the low-volatility anomaly” với dữ

liệu nghiên cứu là các tỷ suất sinh lợi hàng tháng của chứng khoán trên thị trường Mỹ giai đoạn từ tháng 1 năm 1968 đến tháng 12 năm 2008 Trong nghiên cứu, tác giả tìm thấy bằng chứng là danh mục đầu tư cổ phiếu ít rủi ro thực sự vượt trội hơn sovới danh mục đầu tư cổ phiếu có rủi ro cao với một khoảng chênh lệch khá lớn Để có được kết quả này,

tác giả đã tiến hành sắp xếp 1000 cổ phiếu lớn nhất tại Mỹ thành năm nhóm khác nhau vào mỗi tháng, dựa trên hai thước đo rủi ro là độ lệch chuẩn và hệ số beta Sau đó bằng phương pháp hồi quy, tác giả đã tìm thấy có hiện tượng bất thường khi đầu tư một đô la vào chứng khoán có vốn hóa lớn biến động thấp thì sau khoảng thời gian 41 năm tăng lên 53.81$, trái lại một đô la đầu tư vào chứng khoán có vốn hóa lớn biến động cao cũng sau thời gian đó chỉ tăng lên 7.35$ Ngoài ra , tác giả tìm thấy điều tương tự khi phân loại các cổ phiếu dựa trên độ trễ của hệ số beta Trong cùng thời kỳ, một đô la đầu tư vào danh mục đầu tư gồm các cổ phiếu có beta thấp nhất đã tăng lên 78.66$, trong khi một đô

la đầu tư vào danh mục đầu tư với các cổ phiếu có hệ số beta cao nhất tăng không đáng

kể, chỉ 4.70 $ với giả định trong nghiên cứu là không có chi phí giao dịch Kết quả nghiên cứu cho thấy các chứng khoán có biến động cao có tỷ suất sinh lợi tương đối thấp là đúng trong các giai đoạn thị trường sụp đổ: 1973-1974, 2000 -2002, 1987, khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 Tác giả cho rằng các chứng khoán rủi ro thấp có kết quả tốt vượt trội trong dài hạn, và đây có lẽ là sự bất thường lớn nhất trong lý thuyết tài chính

Năm 2011, Turan G Bali, Nusret Cakici và Robert F Whitelaw nghiên cứu

“Maxing out: Stocks as lotteries and the cross-section of expected returns” Trong bài

nghiên cứu, tác giả thực hiện hồi quy các biến tỷ suất sinh lợi hàng ngày cao nhất (MAX), beta thị trường (BETA), logarit tự nhiên vốn hóa thị trường (SIZE), logarit tự nhiên của giá trị sổ sách trên gia trị thị thường (BM), momentum (MOM), đảo chiều trong ngắn hạn (REV), bất thanh khoản (ILLIQ) của các chứng khoán trên thị trường Mỹ giai đoạn 1926 -2005 với giá trị các biến có độ trể 1 tháng trong mô hình hồi quy chéo hàng tháng (monthly cross-section regression)

Ri, t+1 = λ0,t + λ1,t MAXi,t +λ2,t BETAi,t + λ3,t SIZEi,t + λ4,t BM i,t + λ5,t MOM i,t

+ λ6,t REV i,t + λ7,t ILLIQ i,t + εi,t+1 Tác giả tìm thấy bằng chứng mối tương quan nghịch giữa tỷ suất sinh lợi trong tương lai

và biến “đảo chiều trong ngắn hạn” (short-term reversal) Ngoài ra, tác giả cũng tìm thấy kết quả tỷ suất sinh lợi hàng ngày cao nhất trong tháng trước có mối quan hệ ngược chiều

với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tháng kế tiếp Biến tỷ suất sinh lợi cao nhất hàng ngày là hàm

ý tương tự với phương pháp HR (Home run risk measure) trong bài nghiên cứu này Riêng đối với biến “illiquidity”, tác giả tìm thấy mối tương quan cùng chiều giữa biến

“illiquidity” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng

Năm 2012, Turan G Bali, Lin Peng, Yannan Shen và Yi Tang nghiên cứu “Liquidity

shocks and stock market reactions” với mẫu nghiên cứu là các công ty niêm yết trên thị

trường chứng khoán New York, Mỹ giai đoạn 1963 -2010 Trong bài nghiên cứu, tác giả tìm thấy các cú sốc thanh khoản tiêu cực và dai dẵng không chỉ dẫn đến tỷ suất sinh lợi tức thời giảm xuống mà còn dự đoán tỷ suất sinh lợi trong 6 tháng tới cũng sụt giảm Hơn nữa, sự ảnh hưởng của cú sốc thanh khoản lên tỷ suất sinh lợi là nhiều hơn đối với các chứng khoán công ty quy mô nhỏ hay ít thanh khoản Với kết quả tìm thấy, tác giả cho rằng thị trường chứng khoán ít phản ứng đến các cú sốc thanh khoản mức độ công ty bởi khi thị trường ít phản ứng, tác động của cú sốc lên giá chứng khoán giảm có thể không xảy ra ngay lập tức mà là tác động từ từ vào trong giá chứng khoán theo thời gian, dẫn đến tỷ suất sinh lợi tiếp tục giảm xuống trong tương lai gần Ngoài ra, tác giả cũng tìm thấy thị trường ít phản ứng đến cú sốc thanh khoản mức độ công ty là liên quan đến sự thiếu chú ý của nhà đầu tư đối với các chứng khoán nhỏ, các chứng khoán ít được theo dõi phân tích hay các chứng khoán mà các đối tượng nhà đầu tư tổ chức ít nắm giữ và kém thanh khoản

2.3 Bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán

Năm 2012, Stephen P Huffman và Cliff R Moll nghiên cứu “An examination of the

relation between asymmetric risk measures, prior returns and expected daily stock returns” với mẫu nghiên cứu là các chứng khoán trên thị trường Mỹ giai đoạn 1989-2009

Trong bài nghiên cứu, tác giả tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi chứng khoán đối với toàn bộ mẫu nghiên cứu Kết quả này là đúng cho tất cả các phương pháp đo lường rủi ro truyền thống : độ lệch chuẩn (standard deviation) và bán

lệch (semi –deviation) cũng như đối với các phương pháp đo lường rủi ro bất cân xứng phi truyền thống: VaR (Value at Risk) và HR (Home run Risk) tham số và phi tham số đối với độ tin cậy khác nhau Hơn nữa, sau khi đưa vào các biến kiểm soát quy mô vốn hóa công ty, tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M), đòn bẩy tài chính, thanh khoản và 2 biến giả đo lường xu hướng tỷ suất sinh lợi của ngày hôm trước, tác giả vẫn tìm thấy mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi cùng chiều

Qua nghiên cứu, tác giả nhận thấy các phương pháp đo lường rủi ro bất cân xứng phi truyền thống không cung cấp thêm bất kỳ thông tin nào so với các phương pháp đo lường rủi ro truyền thống

Tuy nhiên, mức độ tương quan cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi là chịu ảnh hưởng lớn của quy mô vốn hóa công ty, tỷ số B/M và thanh khoản Cụ thể, khi tác giả chia mẫu thành các nhóm dựa trên quy mô vốn hóa công ty thì mối quan hệ giữa rủi ro và

tỷ suất sinh lợi là cùng chiều chỉ xảy ra đối với các công ty có quy mô nhỏ nhất Tương

tự, khi tác giả chia mẫu thành các nhóm dựa trên rủi ro thanh khoản, mối quan hệ rủi ro

và tỷ suất sinh lợi cùng chiều chỉ thể hiện đối với các công ty có tính thanh khoản cao Khi tác giả chia mẫu thành các nhóm dựa trên tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) thì mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro xảy ra đối với tất cả các nhóm Mặc dù sự phân chia mẫu làm giảm đi sự tổng quát của bằng chứng mối quan hệ rủi ro và tỷ suất sinh lợi cùng chiều, nhưng từ đây cho thấy lý do của các kết quả hỗn hợp trong các nghiên cứu trước đây và sự biến động bất thường

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cho thấy xảy ra sự đảo chiều tỷ suất sinh lợi mạnh mẽ trong ngắn hạn khi thực hiện kiểm định đối với toàn bộ mẫu Cụ thể, kết quả của toàn bộ mẫu cho thấy các công ty có tỷ suất sinh lợi ngày trước đó âm thì sẽ có xu hướng có tỷ suất sinh lợi dương ngày sau đó, và các công ty có tỷ suất sinh lợi ngày trước đó dương thì sẽ

có xu hướng có tỷ suất sinh lợi âm ngày sau đó Sau khi kiểm định kỹ hơn, tác giả tìm thấy mức độ của sự đảo ngược tỷ suất sinh lợi hàng ngày là trực tiếp liên quan đến mức

độ rủi ro, được đo lường bởi VaR, HR, độ lệch chuẩn và độ lệch bán chuẩn Cụ thể, các

công ty với rủi ro lớn hơn thể hiện các mẫu đảo chiều tỷ suất sinh lợi lớn hơn từ đó khuyến nghị nhà đầu tư nên mua cổ phiếu của các công ty rủi ro hơn theo sau tỷ suất sinh lợi những ngày giảm xuống và mua các công ty ít rủi ro theo sau những ngày tỷ suất sinh lợi tăng lên Hơn nữa, các kiểm định tăng cường của tác giả chỉ ra các mẫu đảo chiều tỷ suất sinh lợi là có liên quan đến các công ty ít thanh khoản và sự ảnh hưởng của thanh khoản làm giảm dần từ nhóm có chênh lệch giữa giá mua – bán (spread) nhỏ nhất đến nhóm có có chênh lệch giữa giá mua – bán (spread) lớn nhất Mặc dù các kết quả chính không khái quát cho tất cả các công ty nhưng kết quả nghiên cứu cũng cho thấy các lý do

có thể có về các bằng chứng trái ngược nhau liên quan đến mối quan hệ rủi ro và tỷ suất sinh lợi và sự đảo chiều tỷ suất sinh lợi chứng khoán

Như vậy, kết quả của các nghiên cứu trên thế giới về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán theo nhiều hướng khác nhau cho thấy:

Thứ nhất, việc kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán dựa

trên cơ sở mô hình CAPM đôi khi là không phù hợp với thực tế Cụ thể, các bằng chứng thực nghiệm về rủi ro cao không đi liền với tỷ suất sinh lợi cao của các chứng khoán giao dịch trên thị trường chứng khoán Athens, Hy Lạp trong giai đoạn từ 01/1998 -12/2002, các chứng khoán giao dịch trên thị trường chứng khoán Bombay, Ấn Độ trong giai đoạn

từ 01/1996 – 12/2009 và các chứng khoán giao dịch trên thị trường chứng khoán Dhaka, Bangladesh giai đoạn từ 01/2005 – 12/2009

Thứ hai, các bằng thực nghiệm hỗn hợp về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của

chứng khoán trên cơ sở nghiên cứu tính thanh khoản, sự biến động của chứng khoán trong mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi của khoán Cụ thể, bằng chứng thực nghiệm trong nghiên cứu của Yakov Amihud (2002) cho thấy chứng khoán kém thanh khoản có tỷ suất sinh lợi cao hơn, trong khi nghiên cứu của Andrew Ang, Robert J Hodrick, Yuhang Xing và Xiaoyan Zhang (2006), Malcolm Baker, Brendan Bradley và Jeffrey Wurgler (2011), Turan G Bali, Lin Peng, Yannan Shen và Yi Tang (2012) cho thấy chứng khoán có rủi ro cao, nhiều biến động, kém thanh khoản lại có tỷ suất sinh lợi thấp hơn

Thứ ba, theo hướng nghiên cứu mới của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012) dựa

trên các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán trên thị trường Mỹ là cùng chiều Tuy nhiên, mức độ tương quan cùng chiều này chịu ảnh hưởng lớn của quy mô vốn hóa công

ty, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và thanh khoản

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mẫu nghiên cứu

Để đáp ứng mục tiêu nghiên cứu đề cập ở mục 1.2, tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu là các chứng khoán niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) được giao dịch liên tục kể từ phiên ngày 02/01/2008 đến phiên ngày 30/06/2013 Ứng với mỗi chứng khoán trong mẫu, tác giả thu thập các dữ liệu sau:

Giá đóng cửa của cổ phiếu cuối mỗi ngày giao dịch

Khối lượng cổ phần lưu hành được cập nhật mỗi ngày trên sự kiện và thông tin cổ tức của các công ty Số liệu này được sử dụng cùng với dữ liệu giá hàng ngày để tính toán quy mô vốn hóa của từng công ty

Giá trị sổ sách của vốn cổ phần ngày cuối của quý từ năm 2008 đến tháng 6 năm 2013 Số liệu này cũng được sử dụng cùng với dữ liệu giá để tính toán tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) của từng mã chứng khoán

Nợ ngắn hạn và nợ dài hạn, tổng tài sản của mỗi công ty vào ngày cuối của quý từ năm

2008 đến tháng 06 năm 2013 Số liệu này sử dụng để tính đòn bẩy tài chính công ty (D/A) của từng công ty vào cuối mỗi quý

Đối với “spread” trong bài nghiên cứu, tác giả thu thập số liệu chênh lệch giữa giá cao nhất và giá thấp nhất của chứng khoán trong mỗi ngày giao dịch thay cho chênh lệch giữa giá mua và giá bán hàng ngày thực hiện trong phương pháp nghiên cứu của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012) bởi lẽ chứng khoán giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam là thực hiện theo lệnh đối ứng

Dữ liệu thu thập trong bài nghiên cứu là có sẵn trên http://www.cophieu68.vn/, http://www.cafef.vn

Kết quả sau khi thu thập và chọn lọc dữ liệu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, tác giả có được mẫu nghiên cứu gồm 55 mã chứng khoán giao dịch trên cả hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn từ ngày 02/01/2008 đến ngày 30/06/2013

3.2 Mô hình nghiên cứu

Trong bài nghiên cứu này, tác giả áp dụng mô hình nghiên cứu của Stephen P Huffman

và Cliff R Moll (2012) để thực các kiểm định trong bài nghiên cứu này Đầu tiên, tác giả dùng mô hình hồi quy chéo (cross –section regression) mỗi ngày để kiểm định mối quan

hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng vượt trội hàng ngày Mô hình hồi quy chéo (cross –section regression) được xác định như sau:

R it =α t + γ t (Risk Measure it-1 ) + ε it (1)

lường dựa trên các quan sát tỷ suất sinh lợi trong 100 ngày giao dịch trước đó (chẳng hạn ngày t -1 đến ngày t – 100)

Trong phương trình (1), tác giả sẽ xác định biến đo lường rủi ro (Risk Measures) bao gồm

đo lường “total risk” và “downside risk” , “upside risk” theo các phương pháp khác nhau:

Phương pháp 1: đo lường rủi ro “total risk” bằng độ lệch chuẩn năm (annualized standard

deviation) theo công thức sau:

là tỷ suất sinh lợi trung bình của công ty i trong 100 ngày giao dịch trước đó

Tác giả kỳ vọng mối quan hệ giữa độ lệch chuẩn và tỷ suất sinh lợi trong tương lai là cùng chiều bởi nhà các nhà đầu tư ngại rủi ro sẽ cân nhắc đầu tư vào tài sản rủi ro nếu có

sự đánh đổi giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi

Phương pháp 2: đo lường rủi ro “downside risk” bằng bán lệch năm (annualized semi –

deviation) theo công thức sau:

Với n =100

Tác giả cũng kỳ vọng mối quan hệ cùng chiều giữa bán lệch (semi –deviation) và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tương lai bởi “downside risk” càng cao thì sự kỳ vọng tỷ suất sinh lợi càng cao để bù đắp cho rủi ro bất lợi “downside risk” này

Phương pháp 3: đo lường rủi ro “downside risk” bằng VaR (Value at Risk) VaR đo

lường thua lỗ lớn nhất trong một khoản thời gian xác định với độ tin cậy nhất định (Philippe Jorion, 2003) Trong phương pháp đo lường rủi ro -VaR thì có 2 cách chủ yếu

để tính VaR bao gồm phương pháp tính VaR theo thông số (parametric) và phương pháp tính VaR lịch sử (historical)

Cách tính VaR theo thông số được xác định theo công thức của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012) như sau:

Z là điểm Z (Z-score) tương ứng, đại diện mức độ tin cậy Chẳng hạn, độ tin cậy 95% giá trị của VaR là khoảng thua lỗ kỳ vọng lớn nhất, cho phân phối phù hợp với phân phối chuẩn, Z-score sẽ là 1,65

Theo nghiên cứu của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012), cho rằng vấn đề tiềm năng của thông số VaR là ngày càng có nhiều nghiên cứu cho thấy tỷ suất sinh lợi chứng khoán không phân phối chuẩn VaR lịch sử là biện pháp đo lường phi tham số mà được ước tính chỉ sử dụng các quan sát lịch sử Do vậy, cách tính VaR lịch sử là không phụ thuộc vào giả định phân phối tỷ suất sinh lợi Chẳng hạn, nếu nhà đầu tư mong muốn độ tin cậy 95% khoảng thua lỗ lớn nhất, nhà đầu tư có thể xếp 100 ngày giao dịch gần nhất

từ cao nhất đến thấp nhất VaR 95% là tỷ suất sinh lợi đứng thứ 5 trong các mức tỷ suất sinh lợi thấp nhất, đại diện thua lỗ tối đa mà được kỳ vọng xảy ra trong 95% thời gian của giai đoạn kế tiếp

Phương pháp 4: đo lường rủi ro “upside risk” bằng phương pháp HR (Home run Risk),

phương pháp tính ngược lại của VaR Cụ thể, phương pháp HR (Home run Risk) thông số được xác định như sau:

HRit = it + sitZ (5)

ngày t

Z là điểm Z (Z-score) tương ứng đại diện mức độ tin cậy Chẳng hạn, độ tin cậy 95% giá trị của HR (Home run Risk) là khoảng thua lỗ kỳ vọng lớn nhất, cho phân phối phù hợp với phân phối chuẩn, Z-score sẽ là 1,65

Tương tự phương pháp VaR lịch sử, phương pháp HR lịch sử được tính chỉ sử dụng các quan sát tỷ suất sinh lợi trong quá khứ Chẳng hạn, nếu nhà đầu tư mong muốn độ tin cậy 95% của khoảng lợi nhuận tối đa, nhà đầu tư sẽ xấp xếp tỷ suất sinh lợi của 100 ngày giao dịch gần nhất từ cao nhất đến thấp nhất HR 95% là tỷ suất sinh lợi đứng thứ 5 trong số

các tỷ suất sinh lợi cao nhất, đại diện tỷ suất sinh lợi tối đa mà được kỳ vọng xảy ra trong 95% thời gian của giai đoạn kế tiếp

Tiếp theo, tác giả thực hiện tăng cường kiểm định, bằng cách đưa thêm các biến kiểm soát quy mô vốn hóa công ty, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M), tỷ lệ tổng nợ trên tài sản vào phương trình (1) để xác định xem liệu kết quả của mối quan hệ giữa các rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày có chịu tác động của các biến kiểm soát này hay không Khi đó, mô hình hồi quy chéo mà tác giả thực hiện kiểm định được thể hiện như sau:

R it = α t + γ t (Risk Measure it-1 ) + δ t ln (size) it-1 + λ t ln (B/M) it-1 +η t tda it-1 + ε it (6)

ln (size)it-1 , ln (B/M)it-1 và tdait-1 được xác định tại giá trị cuối quý trước theo logarit cơ số tự nhiên của công ty i

Trong phương trình (6), tác giả xác định các biến kiểm soát như sau:

Biến ln(size) là logarit cơ số tự nhiên của giá trị vốn hóa thị trường của công ty Với giá trị vốn hóa thị trường của công ty được xác định bằng giá chứng khoán cuối mỗi ngày giao dịch nhân với số lượng cổ phần đang lưu hành

Biến ln(B/M) là logarit cơ số tự nhiên của tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của chứng khoán Với giá trị sổ sách của chứng khoán được xác định như là tổng vốn chủ sở hữu trừ cho giá trị của chứng khoán ưu đãi Giá trị thị trường của chứng khoán được xác định như là giá chứng khoán cuối mỗi ngày giao dịch nhân với số lượng cổ phần lưu hành

Biến tda là biến đòn bẩy tài chỉnh thể hiện tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản của công ty được tính theo mỗi quý Với tổng nợ bao gồm nợ ngắn hạn và nợ dài hạn của công ty

Để kiểm định tính chắc chắn hơn của các kết quả trên theo mô hình nghiên cứu của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012), tác giả tiếp tục đưa 2 biến giả về tỷ suất sinh lợi ngày trước đó vào trong phương trình (6) kiểm soát đối với các hiệu ứng đảo ngược (reversal effect) hay động lượng (momentum) có thể có

R it = α t + γ t (Risk Measure it-1 ) + δ t ln (size) it-1 + λ t ln (B/M) it-1 +η t tda it-1 + φ t RetPOS it-1 + κ t RetNEG it-1 + ε it (7)

phương trình (7)

Theo Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012), nếu sự đảo chiều trong ngắn hạn là hiện diện trong dữ liệu, φ được kỳ vọng là hệ số âm và κ được kỳ vọng là hệ số dương

Tiếp theo, để tăng cường kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và cả tỷ suất sinh lợi kỳ vọng

và động lượng (momentum)/ đảo chiều (reversal), tác giả chia mẫu thành các nhóm dựa trên quy mô vốn hóa công ty (size), tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (tỷ lệ B/M)

và thanh khoản (spread) Với các nhóm được hình thành bởi việc sắp xếp thứ tự các công

ty trong mẫu từ thấp nhất đến cao nhất đối với quy mô vốn hóa công ty (size) hoặc tỷ giá giá trị sổ sách (B/M) hoặc tính thanh khoản (spread) tại ngày cuối mỗi tháng và chia thành 5 nhóm Chia mẫu thành các nhóm mỗi tháng sẽ giảm tác động của những thay đổi

theo thời gian trên giai đoạn mẫu và cho phép thực hiện phân tích chi tiết hơn đối với tác động của quy mô vốn hóa công ty (size), tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M), tính thanh khoản (spread)

3.3 Phương pháp nghiên cứu

Để xác định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán trên Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), trong nghiên cứu này tác giả thực hiện theo phương pháp định lượng dựa trên mô hình nghiên cứu của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012) trong bài nghiên cứu “An examination of the relation between asymmetric risk measures, prior returns and expected daily stock returns” Một cách cụ thể phương pháp này được thực hiện như sau:

Bài nghiên cứu sử dụng các mô hình hồi quy dữ liệu bảng nên sẽ có 3 phương pháp hồi quy tiếp cận đó là Pooled, Fixed Effect (hiệu ứng cố định) và Random Effect (hiệu ứng ngẫu nhiên)

Thứ nhất, để kiểm tra xem phương pháp nào thích hợp giữa hai phương pháp Pooled và

Random Effect, tác giả sử dụng kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) của mô hình Random Effect Kiểm định LM với giả thiết Ho: hồi quy theo phương pháp Pooled là thích hợp Nếu giả thiết Ho bị bác bỏ, thì mô hình hồi quy theo phương pháp Random Effect phù hợp hơn so với phương pháp Pooled

Thứ hai, để lựa chọn hồi quy theo phương pháp nào là phù hợp hơn giữa phương pháp

Random Effect (hiệu ứng ngẫu nhiên) và Fixed Effect (hiệu ứng cố định), tác giả sử dụng kiểm định Hausman, với giả thiết Ho là hồi quy theo phương pháp Random Effect phù hợp hơn Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ, thì mô hình hồi quy theo phương pháp Fixed Effect thích hợp hơn so với Random Effect

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phần mềm STATA để chạy mô hình hồi quy

CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG HÀNG NGÀY CỦA CÁC CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Trong chương này, tác giả trình bày rõ kết quả kiểm định thực tế của mối quan hệ giữa rủi

ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam theo các phương pháp và mô hình hồi quy đã được đề cập trong chương 3 Kết quả nghiên cứu được trình bày theo trình tự sau: thống kê mô tả các biến nghiên cứu trong

mô hình, kết quả kiểm định lựa chọn phương pháp hồi quy, kết quả mối tương quan của các biến trong phương trình hồi quy tuyến tính theo toàn mẫu và theo phân loại nhóm công ty dựa trên các đặc điểm quy mô giá trị vốn hóa công ty (size), tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M), tính thanh khoản (spread)

Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

Bảng 4.1 trình bày các thống kê mô tả về số lượng các quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của các biến đo lường rủi ro và các biến kiểm soát trong mô hình hồi quy đã đề cập trong chương 3

Biến Rit – Tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán của công ty i tại thời điểm t: tổng

số quan sát là 69410 quan sát, tỷ suất sinh lợi trung bình hàng ngày của chứng khoán là 0.0024%

Biến ln(Size) – Logarit cơ số tự nhiên của quy mô giá trị vốn hóa thị trường của công ty: tổng số quan sát là 69410 quan sát, logarit của giá trị vốn hóa thị trường của các công ty trung bình là 27.3748

Biến ln (B/M) – Logarit cơ số tự nhiên của tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của chứng khoán công ty: tổng số quan sát là 69410 quan sát, logarit của tỷ lệ B/M trung bình của các chứng khoán trên thị trường -0.0619

Biến D/A – Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản của công ty: tổng số quan sát là 69410 quan sát, tỷ lệ D/A trung bình của các công ty là 50.69%

Biến Stdev – Phương pháp đo lường rủi ro (total risk) bằng độ lệch chuẩn: tổng số quan sát là 69410 quan sát, độ lệch chuẩn trung bình của các chứng khoán là 0.4733

Biến Semi dev – Phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) bằng Semi dev: tổng số quan sát 69410 quan sát, semi dev trung bình của các chứng khoán là 0.4461

Biến 95% VaR parametric – Phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) bằng phương pháp VaR hàng ngày theo thông số với độ tin cậy là 95%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung bình của VaR hàng ngày theo thông số với độ tin cậy 95% của các chứng khoán là -0.0496

Biến 97.5% VaR parametric – Phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) bằng phương pháp VaR hàng ngày theo thông số với độ tin cậy là 97.5%: tổng số quan sát 69410 quan

sát, giá trị trung của VaR hàng ngày theo thông số với độ tin cậy 97.5% của các chứng khoán là -0.0589

Biến 95% VaR historical – Phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) bằng phương pháp VaR dựa trên các quan sát tỷ suất sinh lợi hàng ngày trong quá khứ với độ tin cậy 95%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung bình của VaR historical của các chứng khoán với độ tin cậy 95% là -0.0457

Biến 97.5% VaR historical – Phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) bằng phương pháp VaR dựa trên các quan sát tỷ suất sinh lợi hàng ngày trong quá khứ với độ tin cậy 97.5%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung bình của VaR historical của các chứng khoán với độ tin cậy 95% là -0.0450

Biến 95% HR parametric – Phương pháp đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp

HR theo thông số với độ tin cậy là 95%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung bình của HR parametric của các chứng khoán với độ tin cậy 95% là 0.0487

Biến 97.5% HR parametric – Phương pháp đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp HR theo thông số với độ tin cậy là 97.5%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung bình của HR parametric của các chứng khoán với độ tin cậy 97.5% là 0.0579

Biến 95% HR historical – Phương pháp đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp

HR dựa trên các quan sát tỷ suất sinh lợi hàng ngày trong quá khứ với độ tin cậy 95%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung bình của HR historical của các chứng khoán với độ tin cậy 95% là 0.0467

Biến 97.5% HR historical – Phương pháp đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp

HR dựa trên các quan sát tỷ suất sinh lợi trong quá khứ với độ tin cậy 97.5%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung bình của HR historical của các chứng khoán với độ tin cậy 97.5% là 0.0506

Biến RetNEG – Bằng 1 nếu tỷ suất sinh lợi thời gian t-1 là âm và bằng 0 các trường hợp khác: tổng số quan sát là 69410 quan sát, giá trị trung bình của biến RetNEG là 0.4349

Biến RetPOS - Bằng 1 nếu tỷ suất sinh lợi thời gian t-1 là dương và bằng 0 các trường hợp khác: tổng số quan sát là 69410 quan sát, giá trị trung bình của biến RetPOS là 0.4125

Biến Spread – Chênh lệch giữa giá cao nhất và giá thấp nhất hàng ngày của chứng khoán: tổng số quan sát là 69410 quan sát, giá trị trung bình của spread là 0.0327

Qua bảng thống kê mô tả của các biến cho thấy giá trị rủi ro hàng ngày trung bình của chứng khoán xoay quanh mức 5%, còn tỷ suất sinh lợi trung bình hàng ngày của các chứng khoán trên thị trường Việt Nam giai đoạn 01/2008 – 06/2013 là rất thấp (0.0024%), thấp hơn cả chi phí tối thiểu (0.15%) để thực hiện các giao dịch chứng khoán Điều này cho thấy phần lớn các nhà đầu tư lướt sóng trong giai đoạn 01/2008 -06/2013 là không có lời so với khoảng tiền đầu tư chi ra

4.2 Kết quả kiểm định lựa chọn phương pháp chạy hồi quy

Kết quả kiểm định lựa chọn giữa hồi quy theo phương pháp Pooled và Random Effect

Bảng 4.2: Kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) của mô hình Random Effect

Kết quả kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) cho thấy giả thuyết Ho bị bác bỏ với value = 1 nên tác giả chọn phương pháp hồi quy Random Effect trong bài nghiên cứu

p-Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

Ri[Ma1,t] = Xb + u[Ma1] + e[Ma1,t]

Kết quả kiểm định lựa chọn giữa hồi quy theo phương pháp Random Effect và Fixed Effect

Bảng 4.3: Kiểm định Hausman đối với mô hình hồi quy R it = α t + γ t (Risk Measure it-1 ) + δ t ln (size) it-1 + λ t ln (B/M) it-1 +η t tda it-1 + ε it

hausman fem rem

b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

= 78.08

Prob>chi2 = 0.0000

Bảng 4.4: Kiểm định Hausman đối với mô hình hồi quy R it = α t + γ t (Risk Measure it-1 ) + δ t ln (size) it-1 + λ t ln (B/M) it-1 +η t tda it-1 + φ t + RetPOS it-1 + κ t RetNEG it-1 + ε it

hausman fem rem

b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

= 53.72

Prob>chi2 = 0.0000

(V_b-V_B is not positive definite)

Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giả thuyết Ho được chấp nhận với p-value = 0 nên tác giả chọn phương pháp hồi quy Random Effect trong bài nghiên cứu là sự chọn lựa tốt nhất trong số ba phương pháp hồi quy dữ liệu bảng

4.3 Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên toàn mẫu

Bảng 4.5 cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên toàn mẫu thông qua các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau

Trong mô hình 1 của bảng 4.5 thể hiện mối tương quan thuận chiều giữa biến đo lường rủi ro (total risk) bằng độ lệch chuẩn và tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán với hệ

số tương quan là 0.00061 Điều này đúng như kỳ vọng của tác giả về mối quan hệ cùng chiều giữa độ lệch chuẩn và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Kết quả này cho thấy chứng khoán

có rủi ro cao sẽ có tỷ suất sinh lợi cao Tuy nhiên, mối tương quan thuận chiều giữa độ lệch chuẩn và tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán là không có ý nghĩa thống kê

Tương tự, trong mô hình 2 của bảng 4.5 cũng cho thấy mối tương quan thuận chiều giữa biến đo lường rủi ro (downside risk) bằng phương pháp “semi dev” và tỷ suất sinh lợi hàng ngày với hệ số tương quan là 0.00032 Kết quả này đúng như mong đợi của tác giả

về “downside risk” càng cao thì tỷ suất sinh lợi kỳ vọng càng cao để bù đắp cho rủi ro bất lợi “downside risk” này Tuy nhiên, kết quả trong mô hình 2 này cũng không có ý nghĩa thống kê

Trong mô hình 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10 của bảng 4.5, các biến đo lường rủi ro phi truyền thống

có tương quan thuận chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán và có

ý nghĩa thống kê ở mức 1% (ngoại trừ mô hình 7 là có ý nghĩa thống kê ở mức 5%) Kết quả này chứng tỏ rằng chứng khoán có rủi ro càng cao thì sẽ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng càng cao Điều này phù hợp với mô hình CAPM và tâm lý ngại rủi ro của nhà đầu tư bởi

họ chỉ sẵn lòng đầu tư vào những tài sản rủi ro cao hơn khi sự kỳ vọng của họ về tỷ suất sinh lợi là cao hơn Ngoài ra, trong mô hình 9 của bảng 4.2 cũng cho thấy biến đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp “97.5% HR parametric” là tương quan thuận chiều với tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán nhưng mối tương quan này không có ý nghĩa thống kê

Nhìn chung, bảng 4.5 cho thấy các biến đo lường rủi ro có mối tương quan thuận chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán Điều này chứng tỏ chứng khoán

có rủi ro cao sẽ mang lại tỷ suất sinh lợi cao Tuy nhiên, trong kết quả hệ số tương quan của các biến đo lường rủi ro thì có hệ số tương quan của biến độ lệch chuẩn, “semi dev”,

“97.5% HR parametric” là không có ý nghĩa thống kê, còn hệ số tương quan của các biến

đo lường rủi còn lại (95% VaR parametric, 97.5% VaR parametric, 95% VaR historical, 97.5% VaR historical, 95% HR historical, 95% HR parametric, 97.5% HR historical) đều

có ý nghĩa thống kê Kết quả tương quan này là phù hợp với bằng chứng thực nghiệm trong nghiên cứu trước của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012)