Vai trò của moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường việt nam

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT B/M: Tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần HML: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố tỷ lệ B/M HNX: Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội HOSE: Sở Giao dịc

VÕ HOÀNG OANH

VAI TRÒ CỦA MOMENT BẬC CAO ĐỐI VỚI TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG CỦA CỔ PHIẾU

TẠI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh-2015

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

C:

PGS.

TP Hồ Chí Minh-2015

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây 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

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung và tính trung thực của Luận văn này

TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm

Võ Hoàng Oanh

này để tặng cho Ba Má Ba Má đã sinh con ra, nuôi nấng, dạy

dỗ con nên người để con có được ngày hôm nay Con biết ơn Ba Má thật nhiều vì những gì Ba Má dành cho con Mọi thứ con có được ngày hôm nay đều bắt nguồn

từ công ơn to lớn của Ba Má, những khó khăn nhọc nhằn để con luôn được sống hạnh phúc như mọi người khác Công ơn trời biển của Ba Má con nguyện ghi khắc trong lòng

Cô bỏ ra cho em để em có được những lời khuyên ý nghĩa nhằm đạt được bài làm tốt nhất Chúc cô luôn mạnh khoẻ ều niềm vui trong cuộc sống để dạy

dỗ những thế hệ sinh viên như chúng em, tiếp tục chắp cánh cho những ước mơ bay vào đời

Em cũng xin cám ơn những Thầy Cô trong trường Đại Học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh Những người hằng ngày đứng trên bục giảng truyền dạy cho chúng em những kiến thức hữu ích và cả những bài học làm người để chúng em làm hành trang vững bước vào đời Không có các Thầy Cô chúng em khó mà có được những

gì hôm nay Những lời lạy của Thầy Cô em xin ghi nhớ mãi

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

TÓM TẮT 1

GIỚI THIỆU 2

CHƯƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM 8

1.1 Độ bất đối xứng và độ nhọn 8

1.2 Nguyên nhân tạo ra độ bất đối xứng và độ nhọn trong phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi tài sản 9

1.3 Thước đo độ bất đối xứng và độ nhọn 11

1.4 Các nghiên cứu có liên quan 13

CHƯƠNG 2 - MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 25

2.1 Mô hình nghiên cứu 25

2.2 Phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth 28

CHƯƠNG 3 - DỮ LIỆU VÀ HÌNH THÀNH DANH MỤC 31

3.1 Dữ liệu 31

3.2 Hình thành danh mục 32

3.2.1 Nhóm 25 danh mục từ độ bất đối xứng và độ nhọn hệ thống 32

3.2.2 Nhóm 25 danh mục theo quy mô và tỷ lệ B/M 33

CHƯƠNG 4 - KẾT QUẢ 35

4.1 Thống kê mô tả và mối tương quan giữa các biế 35

4.2 -MacBeth 54

KẾT LUẬN 60

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

B/M: Tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần HML: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố tỷ lệ B/M

HNX: Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội

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

Ki: Độ nhọn hệ thống của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i

KP: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố độ nhọn

MV: Giá trị vốn hóa thị trường của doanh nghiệp

Rmf: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố thị trường

SMB: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố quy mô

Si: Độ bất đối xứng hệ thống của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i SP: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố độ bất đối xứng

VNindex: Chỉ số Chứng khoán Việt Nam

Hình 1.1 So sánh phân phối chuẩn và phân phối bất đối xứng 8

Hình 1.2 So sánh phân phối chuẩn với phân phối có độ nhọn cao và phân phối có độ nhọn thấp 9

Hình 4.1 Phân phối tỷ suất sinh lợi của thị trường 36

Hình 4.2a Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2008 36

Hình 4.2b Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2009 37

Hình 4.2c Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2010 37

Hình 4.2d Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2011 38

Hình 4.2e Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2012 38

Hình 4.2f Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2013 39

Hình 4.3a Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2008 39

Hình 4.3b Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2009 40

Hình 4.3c Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2010 40

Hình 4.3d Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2011 41

Hình 4.3e Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2012 41

Hình 4.3f Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2013 42

Bảng 4.1A: Thống kê mô tả các danh mục phân chia theo Si và Ki 44 Bảng 4.1B: Thống kê mô tả các danh mục phân chia theo quy mô và tỷ lệ B/M 46 Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến giải thích 48 Bảng 4.3A: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống, độ nhọn hệ thống, quy mô và tỷ lệ B/M đối với các danh mục hình thành theo Si 50 Bảng 4.3B: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống, quy mô và tỷ lệ B/M của các danh mục hình thành theo Ki 51 Bảng 4.3C: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống, quy mô và tỷ lệ B/M của các danh mục hình thành theo quy mô 52 Bảng 4.3D: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống, quy mô và tỷ lệ B/M của các danh mục hình thành theo tỷ lệ B/M 53 Bảng 4.4: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với các biến giải thích 55 Bảng 4.5A: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với 25 danh mục hình thành theo

độ bất đối xứng hệ thống Si và độ nhọn hệ thống Ki 55 Bảng 4.5B: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với 25 danh mục hình thành theo quy mô và tỷ lệ B/M 55 Bảng 4.6A: Kết quả hồi quy chéo Fama-MacBeth đối với nhóm danh mục hình thành theo Si và Ki 58 Bảng 4.6B: Kết quả hồi quy chéo Fama-MacBeth đối với nhóm danh mục hình thành theo quy mô và tỷ lệ B/M 59

TÓM TẮT

Nghiên cứu này kiểm tra vai trò của hai nhân tố độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam bên cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh Sử dụng thước đo độ bất đối xứng hệ thống được đưa ra bởi Kraus và Litzenberger (1976) và thước đo độ nhọn

hệ thống trong Doan và Lin (2012), bài nghiên cứu kiểm tra mức ý nghĩa của phần

bù rủi ro liên quan đến hai nhân tố này trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của các danh mục bằng phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth (1973) Với dữ liệu của 202 công ty phi tài chính nêm yết liên tục trên hai sàn HOSE và HNX giai đoạn 12/2007 đến 12/2014, kết quả của bài nghiên cứu cho thấy phần bù rủi ro của

độ bất đối xứng hệ thống có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục cổ phiếu Bên cạnh đó, phần bù rủi ro của nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần có ý nghĩa thống

kê cao, ở mức 1% Cuối cùng, tồn tại giá trị hệ số chặn khác 0 có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy thể hiện rằng ngoài những nhân tố rủi ro đã được kiểm định vẫn còn những nhân tố khác có tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường Việt Nam

GIỚI THIỆU

1 Đặt vấn đề

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM cho rằng nhà đầu tư chỉ cần quan tâm đến hai Moment đầu tiên trong phân phối tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu là trung bình và phương sai, với giả định tỷ suất sinh lợi có phân phối chuẩn Giả định này hàm ý rằng rủi ro hay sự phân tán của tỷ suất sinh lợi xung quanh giá trị kỳ vọng được thể hiện đầy đủ thông qua phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu; rủi ro giảm giá và rủi ro tăng giá là như nhau thể hiện qua hình dạng quả chuông đối xứng trong phân phối chuẩn Nhiều bằng chứng cho thấy tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu không tuân theo phân phối chuẩn và chỉ hai Moment đầu tiên thôi chưa đủ để giải thích cho nó (Fama 1965, Jean 1971, Arditti 1967, Samuelson 1970, Badrinath và Chatterjee 1988, Chung và cộng sự 2006) Cụ thể, nghiên cứu của Chung và cộng sự (2006) đã tiến hành kiểm định giả thiết phân phối chuẩn của tỷ suất sinh lợi theo ngày, theo tuần, theo tháng, quý và nữa năm Kết quả bài nghiên cứu của họ cho thấy giả thiết phân phối chuẩn bị bác bỏ trong cả năm trường hợp nêu trên Thay vào đó, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chệch trái hoặc chệch phải; hoặc có độ nhọn hoặc độ bẹt Điều này mang ý nghĩa rằng khả năng giá

cổ phiếu tăng hay giảm là không giống nhau, và khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi

kỳ vọng cũng khác với những gì độ lệch chuẩn thể hiện, phụ thuộc vào hình dạng phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi Do vậy, các tài liệu nghiên cứu đã chuyển sang hướng tập trung vào ý nghĩa của việc bổ sung các nhân tố rủi ro liên quan đến Moment bậc cao hơn trong phân phối tỷ suất sinh lợi vào trong mô hình định giá tài sản Một trường phái tuân thủ chặt chẽ theo tinh thần của mô hình một nhân tố CAPM là mô hình nhân tố Moment bậc cao Vượt ra khỏi khuôn khổ trung bình-phương sai, độ bất đối xứng-skewness (Moment thứ ba) và độ nhọn-kurtosis (Moment thứ tư) được cho là có thể quan trọng như độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Tương tự như vậy, hàm mục tiêu của nhà đầu tư khó có thể được mô tả

bởi một hàm hữu dụng bậc hai mà có nhiều khả năng có tính ưa thích độ bất đối xứng dương và không thích độ nhọn cao

Có nhiều nghiên cứu trên thế giới chứng minh tầm quan trọng của nhân tố Moment bậc cao trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của tài sản như: Harvey và Siddque (2000) và Smith (2007) chứng minh rằng các cổ phiếu có độ bất đối xứng

âm lớn có xu hướng đạt được phần bù rủi ro cao hơn Dittmar (2002) và Potì và Wang (2010) tìm ra rằng độ bất đối xứng và độ nhọn đều được định giá trong hồi quy chéo của các danh mục cổ phiếu phân loại theo ngành You và Daigler (2010)

đề xuất rằng độ bất đối xứng được định giá đối với các danh mục cổ phiếu quốc tế Nghiên cứu của Doan và Lin (2012) trên thị trường chứng khoán Úc đưa ra bằng chứng cho thấy hai nhân tố Moment bậc cao bao gồm độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống đều có ý nghĩa quan trọng trong hồi quy chéo tỷ suất sinh lợi danh mục cổ phiếu Nhân tố độ nhọn hệ thống thể hiện vai trò thay thế đối với beta thị trường trong việc định giá cổ phiếu khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối đuôi lớn

Đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, chưa có nhiều nghiên cứu kiểm định vai trò của Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Nguyễn Quốc Chí (2014) thể hiện rằng phần bù rủi ro yếu tố hiệp độ nhọn có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và tác động cùng chiều đến lợi nhuận

kỳ vọng danh mục cổ phiếu

Qua những phân tích trên có thể thấy quá trình tìm hiểu và đánh giá vai trò của nhân tố Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu được các nhà nghiên cứu trên thế giới rất quan tâm lưu ý từ lâu nay Tuy nhiên, những nghiên cứu này đa phần thực hiện trên dữ liệu của các thị trường phát triển, ít nghiên cứu đi vào phân tích trên những thị trường các nước mới nổi Tại Việt Nam, một thị trường mới nổi với hai sàn giao dịch chứng khoán được thành lập trong khoảng thời gian chưa

lâu với nhiều biến động trong thời gian gần đây, việc tìm hiểu vai trò của nhân tố Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu sẽ giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn

và đánh giá đúng mức nhân tố rủi ro này trong khi ra quyết định đầu tư

2 Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu này kiểm tra vai trò của nhân tố Moment bậc cao trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam bên cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh (nhân tố rủi ro thị trường (Rmf), rủi ro liên quan đến quy mô (SMB) và rủi ro liên quan đến tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần (HML)) Cụ thể nghiên cứu trả lời cho hai câu hỏi:

- Nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn có tác động như thế nào đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường Việt Nam?

- Hai nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn có bổ sung cho khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu mà các nhân tố khác như quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần chưa giải thích được hay không?

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu trong bài là vai trò của độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu thị trường Việt Nam bên cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh Mẫu nghiên cứu gồm các công ty phi tài chính nêm yết trên hai sàn HNX và HOSE trong thờ 12/2007 đến 12/2014, không bao gồm các công ty bị hủy nêm yết, các công ty có dữ liệu không liên tục hoặc độ ủ theo yêu cầu

4 Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth (1973) để kiểm tra mức ý nghĩa của hai Moment bậc cao trong phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi cổ phiếu-độ bất đối xứng và độ nhọn-đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng chéo của các danh mục cổ phiếu Việc phân các chứng khoán vào trong các danh

mục để kiểm định cũng như xây dựng các biến giải thích phù hợp với phương pháp trong các nghiên cứu có liên quan trước đó (Fama và French 1992, 1993) Theo Fama và MacBeth (1973), các ước lượng beta cho danh mục là những ước lượng chính xác hơn cho giá trị beta đúng (true beta) so sánh với các ước lượng beta của riêng từng chứng khoán

Bài nghiên cứu mở rộng mô hình CAPM 2 Moment truyền thống bằng cách kết hợp các thước đo hệ thống của độ bất đối xứng và độ nhọn tạo thành mô hình gồm 4 Moment Ngoài hai nhân tố độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống, nhiều nghiên cứu cũng cho thấy rằng nhân tố rủi ro liên quan tới quy mô (SMB) và

tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần (HML) giúp giải thích được biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu (Fama và French, 1993; Chung và cộng sự, 2006) Các kết quả này dẫn đến vấn đề có liên quan rằng liệu rủi ro liên quan tới nhân tố quy mô và nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có bao gồm nhân tố Moment bậc cao hay không Do vậy, bài nghiên cứu xây dựng kiểm định bằng cách kiểm định mô hình Fama-French 3 nhân tố cũng như đưa thêm nhân tố SMB và HML vào trong mô hình 4 Moment

Để xây dựng biến phụ thuộc trong các mô hình, hai nhóm 25 danh mục được tạo lập theo hai cách khác nhau: từ độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu; và từ quy mô doan ỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) Các danh mục được tái cân bằng hằng năm

Dữ liệu trong bài được xử lý và phân tích bằng phần mềm thống kê R 3.2.2, trong đó quá trình hồi quy được thực hiện dưới dạng ma trận1 Chi tiết nội dung phương pháp nghiên cứu được trình bày cụ thể trong chương 2

1

Xét phương trình hồi quy dưới dạng ma trận : Y= iN+ X + , với Y là vector Nx1 các quan sát của biến phụ thuộc; X

là ma trận NxK quan sát của K biến độc lập; iN là vector một N chiều; là vô hướng; là vector Kx1 tham số; là vector Nx1 sai số

Các tham số ước lượng và i được suy ra từ ma trận (Z’Z)-1Z’Y, với Z=[iN,X] và Z’ là ma trận chuyển vị của Z; giả định Z là ma trận không suy biến, tức không tồn tại đa cộ trong mô hình (xem trong Davidson và Mackinnon, 1999)

5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Khi thực hiện quyết định đầu tư vào cổ phiếu, nhà đầu tư e ngại rủi ro sẽ chọn cho mình một giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục đầu tư tương ứng với khẩu vị rủi ro của chính họ Lúc này rủi ro hay sự biến động của tỷ suất sinh lợi xung quanh giá trị kỳ vọng cần phải được xem xét và tính toán Với giả định tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chuẩn hay phân phối có dạng hình quả chuông cân, mô hình định giá tài sản vốn CAPM cho rằng nhà đầu tư chỉ cần quan tâm đến giá trị trung bình và phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi Tuy nhiên, nếu nhà đầu tư chỉ dừng lại ở hai Moment đầu tiên này thôi là chưa đủ Như đã trình bày ở phần giới thiệu, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu không tuân theo phân phối chuẩn

do đó ngoài độ lệch chuẩn, rủi ro của cổ phiếu còn thể hiện thông qua độ bất đối xứng và độ nhọn Ví dụ, khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chệch trái, khả năng xuất hiện tỷ suất sinh lợi dưới giá trị kỳ vọng lớn hơn so với khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi trên giá trị kỳ vọng, khi đó rủi ro giảm giá lớn hơn so với những gì độ lệch chuẩn thể hiện Ngược lại, khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chệch phải, khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn giá trị kỳ vọng lại lớn hơn so với khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi nhỏ hơn giá trị kỳ vọng, khi đó rủi

ro giảm giá nhỏ hơn những gì độ lệch chuẩn thể hiện Như vậy, một cổ phiếu với phân phối tỷ suất sinh lợi chệch trái sẽ có rủi ro giảm giá lớn hơn so với một cổ phiếu có phân phối chuẩn hay phân phối chệch phải với cùng giá trị tỷ suất sinh lợi

kỳ vọng và nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu này cần đòi hỏi một phần bù tỷ sinh lợi tương ứng với mức độ rủi ro gánh chịu Tương tự vậy, một cổ phiếu với phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi có độ nhọn cao sẽ có rủi ro lớn hơn so với một cổ phiếu với phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi có độ nhọn thấp mà có cùng giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Điều này khiến nhà đầu tư yêu cầu một phần bù rủi ro khi nắm giữ cổ phiếu này

Từ phân tích ở trên có thể thấy việc tìm hiểu xem liệu nhân tố Moment bậc cao

có thực sự được định giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không và vai trò của nhân tố này đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu bên cạnh những nhân tố khác được thể hiện như thế nào chính là một vấn đề đáng quan tâm Bài nghiên cứu sẽ giúp nhà đầu tư có cách nhìn nhận cẩn trọng hơn, đánh giá đúng đắn hơn đối với các rủi ro liên quan đến Moment bậc cao khi thực hiện quyết định đầu

tư

6 Cấu trúc của đề tài

Bài nghiên cứu có kết cấu gồm các chương sau:

- Chương 1: Trình bày cơ sở lý thuyết về độ bất đối xứng và độ nhọn cũng như các

bằng chứng thực nghiệm có liên quan đến chủ đề nghiên cứu

- Chương 2: Trình bày các mô hình và phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong

bài

- Chương 3: Trình bày dữ liệu và cách hình thành danh mục trong bài nghiên cứu

- Chương 4: Thảo luận về kết quả nghiên cứu

- Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

1.1 Độ bất đối xứng và độ nhọn

Cùng với trung bình và độ lệch chuẩn, độ bất đối xứng và độ nhọn góp phần

mô tả hình dạng phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên Độ bất đối xứng là Moment thứ ba, đo lường mức độ chệch hay độ bất đối xứng xung quanh giá trị kỳ vọng trong phân phối xác xuất Độ nhọn là Moment thứ tư, đo lường độ nhọn trong phân phối xác suất

Một phân phối xác xuất với độ bất đối xứng âm sẽ có phần đuôi dài hơn về phía âm, còn gọi là chệch trái; ngược lại, một phân phối với độ bất đối xứng dương

sẽ có phần đuôi dài hơn về phía dương, gọi là chệch phải (hình 1.1)

Phân phối chệch phải Phân phối chệch trái

Nguồn: Doan (2011)

Hình 1.1 So sánh phân phối chuẩn và phân phối bất đối xứng

Phân phối tỷ suất sinh lợi của một tài sản với độ bất đối xứng âm sẽ có rủi ro giảm giá lớn hơn so với những gì độ lệch chuẩn thể hiện Trái lại, độ bất đối xứng dương sẽ có rủi ro giảm giá thấp hơn so sánh với thước đo độ lệch chuẩn Nói cách khác, độ lệch chuẩn đánh giá quá mức rủi ro giảm giá khi phân phối suất sinh lợi chệch phải và đánh giá quá thấp rủi ro này khi phân phối chệch trái

Một phân phối xác xuất có độ nhọn lớn hơn 3 được gọi là leptokurtic, với 3 là

giá trị độ nhọn trong một phân phối chuẩn Phân phối leptokurtic sẽ có phần đỉnh nhọn hơn và hai đuôi lớn hơn so với một phân phối chuẩn Trường hợp ngược lại, phân phối có độ nhọn nhỏ hơn 3 được gọi là platykurtic, với đỉnh bẹt hơn và đuôi nhỏ hơn so sánh với phân phối chuẩn (hình 1.2) Trong phân phối leptokurtic, xác suất biến ngẫu nhiên có giá trị gần với kỳ vọng sẽ thấp hơn và xác suất có giá trị khác xa khỏi kỳ vọng sẽ cao hơn khi so sánh với phân phối chuẩn Điều này ngược lại đối với phân phối platykurtic, xác suất có giá trị gần kỳ vọng lớn hơn và xác suất

có giá trị khác xa kỳ vọng sẽ nhỏ hơn Nói cách khác, khả năng tỷ suất sinh lợi khác

xa giá trị kỳ vọng sẽ lớn hơn khi tỷ suất sinh lợi của một tài sản có phân phối leptokurtic so sánh với phân phối chuẩn và ngược lại đối với một tài sản có tỷ suất sinh lợi ở dạng phân phối platykurtic

1.2 Nguyên nhân tạo ra độ bất đối xứng và độ nhọn trong phân phối xác suất

của tỷ suất sinh lợi tài sản

Damodaran (1985) chỉ ra rằng phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi của tài sản bị chệch là do nhà đầu tư phản ứng bất đối xứng trước thông tin xấu và thông tin tốt từ công ty Tin tốt làm gia tăng giá cổ phiếu, một vài mức tăng trong số đó nhỏ hơn so với giá trị phần bù rủi ro yêu cầu tương ứng với mức biến động rủi ro Ngược lại, khi một thông tin xấu làm giảm giá cổ phiếu thì mức giảm lại lớn hơn so

với mức tăng tại cùng giá trị mức biến động rủi ro Điều này giải thích tại sao phần lớn phân phối tỷ suất sinh lợi tài sản có độ bất đối xứng âm

Chen, Hong và Stein (2001) đưa ra lý do khác cho độ bất đối xứng Họ lập luận rằng các nhà đầu tư không đồng nhất là nguyên nhân chính của hiện tượng này Khi tồn tại sự khác biệt ý kiến giữa những nhà đầu tư với giá trị tài sản ban đầu lớn, những nhà đầu tư trong một thị trường đang đi xuống mà là những người lệ thuộc vào các hợp đồng bán khống buộc phải bán tất cả cổ phần của họ và thoát ra khỏi thị trường Giá cả mà những người này đưa ra có thể không phản ảnh đầy đủ thông tin trên thị trường Tuy nhiên, việc bán ra vì những hợp đồng bán khống này lại tạo

ra một tín hiệu sai tới thị trường và khiến giá giảm đáng kể như là một kết quả từ những nhà đầu gây nhiễu2 phản ứng quá mức với tình trạng hiện tại của thị trường Karpoff (1987) dùng lý thuyết chi phí giao dịch và phần bù rủi ro liên quan đến suy thoái để giải thích tại sao phần bù tỷ suất sinh lợi lại cao hơn đối với rủi ro giảm giá khi so sánh với rủi ro tăng giá Ông cho rằng chi phí giao dịch cao hơn khi suy thoái kinh tế tạo ra phần bù tỷ suất sinh lợi cao hơn khi thị trường giảm giá Schwert (1989) tìm ra rằng mức biến động của thị trường lớn hơn trong giai đoạn suy thoái

và điều này tạo ra chênh lệch giá mua-giá bán cao hơn khiến các nhà giao dịch yêu cầu phần bù cao hơn để chấp nhận sự không chắc chắn lớn hơn

Phân phối leptokurtic, phân phối thường thấy đối với tỷ suất sinh lợi của tài sản, được tạo ra từ ến động (volatility clustering3) (Campbell và Hentschel 1992) Kircheler và Huber (2007) đưa ra quan điểm rằng sự

ở là động lực chính cho hoạt động giao dịch, tính biến động và việc xuất hiện phần đuôi lớn trong phân phối của suất sinh lợ

tuyệt đối sau khi một thông tin mớ ẫu hình này sinh ra sự tự tương quan dương kéo dài trong tỷ suất sinh lợi tuyệt đối Khi thông tin xuất hiện trên thị trường, giá cả biến động rất lớn Sự biến động này giảm đi nhanh chóng khi nhà giao dịch đã học hỏi được từ ứ và phản ứng nhanh chóng trướ

Chính điều trên khiến giá cả khá ổn định cho tới khi có thông tin mới xuất hiện nữa

3 1

của độ bất đối xứng hệ thống mô phỏng theo công thức beta thị trường như công thức (3) dưới đây:

3 2

M M

M M

i i

i

r E r E

r E r r E r E

so với tỷ suất sinh lợi của thị trường

Độ bất đối xứng có điều kiện được xác định theo công thức (4):

2 1 ,

2

1 ,

1 , 2 1 ,

t M t

t M t i

E E

E

(4)

với i,t+1= ri,t+1 - i - βirM,t+1 và M,t+1= rM,t+1 - E[rM] và i, βi là các ước lượng từ phương trình hồi quy mô hình CAPM; ri,t+1, rM,t+1 và E[rM] lần lượt là tỷ suất sinh lợi của tài sản i tài thời điểm t+1, tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t+1 và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường

Bởi vì nghiên cứu đang thực hiện chỉ tập trung và các mô hình định giá không điều kiện nên sử dụng thước đo trong Kraus và Litenberger (1976) là phù hợp hơn Đối với thước đo độ nhọn hệ thống, nghiên cứu sử dụng công thức được định nghĩa theo cách tương tự với Kraus và Litzenberger (1976) được đưa ra trong Doan và Lin (2012) trong công thức (5) dưới đây:

4 3

M M

M M

i i

i

r E r E

r E r r E r E

1.4 Các nghiên cứu có liên quan

Nhiều nghiên cứu tìm thấy rằng tỷ suất sinh lợi của tài sản có xu hướng phân phối bất đối xứng và xuất hiện nhiều tỷ suất sinh lợi vượt trội đến mức không còn phù hợp với phân phối chuẩn (Fama 1965, Jean 1971, Arditti 1967, Samuelson 1970, Badrinath và Chatterjee 1988) Jean (1971) và Scott và Horvath (1980) chỉ ra rằng nếu tỷ suất sinh lợi không có phân phối chuẩn, các Moment bậc cao hơn phương sai

sẽ có ý nghĩa trong việc tối đa hóa mức hữu dụng kỳ vọng của nhà đầu tư Rubinstein (1973) đưa ra mô hình CAPM bậc cao liên kết tỷ suất sinh lợi kỳ vọng với tất cả Moment của nó

Nghiên cứu đầu tiên đưa ra một khuôn khổ toàn diện liên quan đến Moment bậc cao trong mô hình định giá tài sản là Kraus và Litzenbeger (1976) Vài nghiên cứu trước đó có xem xét đến Moment bậc cao hơn phương sai nhưng không xét đến bối cảnh thị trường (Samuelson 1970) Arditti (1967) và Rubinstein (1973) xem xét

độ bất đối xứng trong bối cảnh thị trường nhưng không phân biệt rõ giữa độ bất đối xứng hệ thống và độ bất đối xứng có điều kiện Kraus và Litzenberger (1976) cho rằng độ bất đối xứng hệ thống, không phải là độ bất đối xứng tổng, mới thích hợp với việc định giá trong thị trường

Theo Kraus và Litzenberger (1976), danh mục thị trường là không hiệu quả về mặt kỳ vọng-phương sai4 nhưng lại hiệu quả khi phản ánh hàm hữu dụng kỳ vọng của nhà đầu tư Do đó, cách tiếp cận cơ bản của họ là mở rộng hàm hữu dụng của nhà đầu tư khỏi Moment thứ hai trong chuỗi Taylor để kiểm tra ảnh hưởng của độ bất đối xứng Hai ông lập luận rằng Moment bậc cao hơn 3 không thích hợp vì giả định rằng hàm hữu dụng kỳ vọng của nhà đầu tư chỉ có thể xác định qua 3 Moment đầu tiên của phân phối tỷ suất sinh lợi Hai tác giả cho rằng nhà đầu tư e ngại rủi ro,

người mà muốn tối đa hoá hữu dụng kỳ vọng, sẽ lựa chọn danh mục có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn, phương sai thấp hơn, độ bất đối xứng hệ thống cao hơn (dương)

so với tỷ suất sinh lợi thấp hơn, phương sai cao hơn và độ bất đối xứng hệ thống thấp hơn Do đó nhà đầu tư sẵn lòng chấp nhận tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn đối với độ bất đối xứng kỳ vọng dương cao hơn nếu thị trường cũng có độ bất đối xứng dương Theo nghiên cứu của họ, nếu tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường có phân phối bất đối xứng, tỷ suất sinh lợi của tài sản tuân theo mô hình (6) cụ thể dưới đây:

(6) Với

chứng khoán đối với tỷ suất sinh lợi vượt trội bằng 0 Sau cùng hai tác giả đưa ra kết luận rằng mô hình CAPM 3 Moment hiệu quả hơn mô hình CAPM 2 Moment trung bình-phương sai truyền thống

Không giống với Kraus và Litzenberger (1976), Harvey và Siddique (2000) phân tích khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi chéo của độ bất đối xứng có điều kiện bên cạnh các nhân tố rủi ro đã được chứ ểm đị

suất sinh lợi của tài sản có tồn tại độ bất đối xứng hay không và phần thưởng cho việc chấp nhận rủi ro liên quan đến độ bất đối xứng bền vững như thế nào Họ sử dụng một mô hình định giá tài sản bổ sung thêm vào độ bất đối xứng có điều kiện

Sử dụng các nhân tố khác nhau như nhóm ngành, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, họ tạo thành các danh mục và xác định ảnh hưởng của độ bất đối xứng lên tỷ suất sinh lợi Nghiên cứu của họ được thúc đẩy bởi thực tế rằng mô hình CAPM chuẩn thất bại khi giải thích suất sinh lợi của các tài sản nhất định hoặc nhóm các tài sản nhất định ví dụ như các phân vị có mức vốn hóa thị trường nhỏ nhất hoặc tỷ suất sinh lợi từ chiến lược dựa vào Momentum5 Những tài sản này là nhóm có phân phối tỷ suất sinh lợi bất đối xứng nhất Bài nghiên cứu của họ tìm thấy rằng độ bất đối xứng có điều kiện có thể nắm bắt được rủi ro giảm giá6 và mang lại một phần bù rủi ro có giá trị trung bình khoản 3.6 % trên năm Họ cho rằng các sai số trong mô hình định giá tài sản dựa vào trung bình và phương sai cũng có thể phần nào được giải thích bằng cách sử dụng độ bất đối xứng có điều kiện Tuy nhiên, nghiên cứu này không xét đến tác động của độ nhọn

Hai nghiên cứu vừa nêu trên đã đưa ra những bằng chứng mạnh mẽ hỗ trợ cho vai trò của độ bất đối xứng hệ thống và độ bất đối xứng có điều kiện đối với việc giải thích tỷ suất sinh lợi của tài sản Tuy nhiên, các tác giả lại không đưa ra kênh dẫn truyền kinh tế nào đã gây ra độ bất đối xứng Damoradan (1985) chỉ ra rằng độ

bất đối xứng âm có thể là kết quả của việc phân phối các thông tin tốt và xấu của công ty Campbell và Hentschel (1992) kiểm tra ý tưởng của Damodaran (1985) và kết luận rằng độ bất đối xứng được gây ra bởi việc phản ứng bất đối xứng của nhà đầu tư trước thông tin tốt và thông tin xấu Tin tốt làm gia tăng giá cổ phiếu, một vài mức tăng trong số đó nhỏ hơn so với giá trị phần bù rủi ro yêu cầu tương ứng với mức biến động rủi ro Ngược lại, khi một thông tin xấu làm giảm giá cổ phiếu thì mức giảm lại lớn hơn so với mức tăng tại cùng giá trị mức biến động rủi ro

Chen, Hong và Stein (2001) đưa ra lý do khác cho độ bất đối xứng Họ lập luận rằng các nhà đầu tư không đồng nhất là nguyên nhân chính của hiện tượng này Khi tồn tại sự khác biệt ý kiến giữa những nhà đầu tư với giá trị tài sản ban đầu lớn, những nhà đầu tư trong một thị trường đang đi xuống mà lệ thuộc vào các hợp đồng bán khống, buộc phải bán tất cả cổ phần của họ và thoát ra khỏi thị trường Giá cả

mà những người này đưa ra có thể không phản ảnh đầy đủ thông tin trên thị trường Tuy nhiên, việc bán ra vì những hợp đồng bán khống này lại tạo ra một tín hiệu sai tới thị trường và khiến giá giảm đáng kể như là một kết quả từ những nhà đầu gây nhiễu phản ứng quá mức với tình trạng hiện tại của thị trường Nhìn chung, nghiên cứu của nhóm tác giả này cho rằng độ bất đối xứng âm rõ ràng nhất ở các cổ phiếu mà: (1) xảy ra một sự gia tăng trong khối lượng giao dịch tương ứng với xu hướng của hơn 6 tháng trước đó; (2) có tỷ suất sinh lợi dương trong hơn 36 tháng và (3) có mức vốn hóa thị trường lớn

Smith (2007) tìm thấy rằ

, nhân tố quy mô (SMB) và nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phầ

- Bên cạnh đó, ông cũng tìm thấy rằng khi

độ ều kiện là dương, nhà đầu tư sẵn lòng đánh đổi một tỷ suất sinh lợi lớn hơn trên một đơn vị gama (thước đo chuẩn hóa của rủi ro độ bất đối xứng có điều kiện) trong khi chỉ yêu cầu một phần bù rủi ro thấp hơn khi độ bất đôi xứng là âm Tương tự vậy, nhân tố độ ều kiện được đưa ra bởi Harvey và Siddque (2000) ngụ ý rằ

ột giá trị ất sinh lợi lớn hơn trên một đơn vị gama nhưng khi thị trường có độ , nhà đầu tư chỉ yêu cầu một phần bù rủi

ro nhỏ hơn cho rủi ro gama khi thị trường đi xuống

Ngược lại (2006) cho rằng các nhân tố phi thị trường như SMB và HML là biến đại diện cho các Moment có điều kiện bậc cao Với tính phức tạp khi ước lượng các Moment có điều kiện bậc cao, những nhân tố trong mô hình Fama-French có thể tốt hơn trên phương diện thực nghiệm Mặc dù vậy, bài nghiên cứu vẫn cho thấy rằng việc tồn tại của tính bất đối xứng trong phân phối suất sinh lợi của chứng khoán không thể được giải thích một cách hòan toàn bởi các nhân tố quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần và Momentum, nghiên cứu này cũng cho thấy ảnh hưởng của độ bất đối xứng lên việc định giá tài sản có thể mạnh hoặc yếu phụ thuộc vào thị trường, loại cổ phiếu và giai đoạn được kiểm tra Cuối cùng nghiên cứu kết lận rằng tác động của độ bất đối xứng mạnh hơn đối với rủi ro giảm giá và yếu hơn đối với rủi ro tăng giá

Hầu hết các nghiên cứu đều tập trung vào 3 Moment đầu tiên-trung bình, phương sai và độ bất đối xứng-mà bỏ qua độ nhọn Samuelson (1970) đề nghị rằng

độ nhọn là nhân tố phản ánh xác suất xảy ra những sự kiện đột biến Nghiên cứu của Mandelbrot (1963) và Mandelbrot và Taylor (1967) cho thấy tỷ suất sinh lợi của thị trường tài chính không tuân theo phân phối chuẩn nhưng lại có đuôi lớn Campbell và Hentschel (1992) đề nghị rằng thông tin sẽ tạo ra tính biến độ

Hoạt động giao dịch thường ít hơn khi không có thông tin nào trên thị trường Ngay sau khi thông tin được đưa ra, giá cả biến động rất

đáng kể Do đó, độ nhọn càng lớn tính biến động càng lớn và xác suất xảy ra các sự kiện đột biế ớn Tuy nhiên, họ cũng cho rằng, mặc dù thông tin tốt làm gia tăng giá cổ phiếu, nhưng một vài mức tăng trong số đó nhỏ hơn so với giá trị phần

bù rủi ro yêu cầu tương ứng với mức biến động rủi ro Ngược lại, khi một thông tin xấu làm giảm giá cổ phiếu thì mức giảm lại lớn hơn so với mức tăng tại cùng giá trị mức biến động rủi ro Bởi vì có sự ần đuôi bên trái trong phân phối suất sinh lợi dày hơn so với đuôi bên phải

Fang và Lai (1997) kiểm định mô hình CAPM 4 Moment trong đó đưa vào thêm nhân tố độ nhọn hệ thống Theo đó, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một tài sản có tương quan tuyến tính với phần đóng góp của phương sai, độ bất đối xứng và độ nhọn của tài sản đó vào trong danh mục thị trường theo phương trình (9) sau:

i i

i f

R

với Ri và Rf lần lượt là tỷ suất sinh lợi của tài sản rủi ro i và tỷ suất sinh lợi phi rủi

ro , , lần lượt là mức giá thị trường-martket price của beta (hiệp phương sai trên phương sai của tỷ suất sinh lợi thị trường), gama (hiệp độ lệch chia cho độ lệch của tỷ suất sinh lợi thị trường) và delta (hiệp độ nhọn chia cho độ nhọn của tỷ suất sinh lợi thị trường) Beta, gama, delta của một tài sản với danh mục thị trường, tương ứng theo các công thức (10) đến (12) sau:

2

M

M M i i

R R R Ri

s

R R R Ri

k

R R R Ri

E

(12)

với Ri và RM tương ứng với tỷ suất sinh lợi của tài sản rủi ro i và tỷ suất sinh lợi thị

trường R ivà R M là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản i và thị trường M, sM, và

kM lần lượt là độ lệch chuẩn, độ bất đối xứng và độ nhọn của danh mục thị trường Kết quả bài nghiên cứu thấy rằng tồn tại độ bất đối xứng và độ nhọn trong phân phối tỷ suất sinh lợi của tài sản, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản không chỉ

có tương quan với phương sai hệ thống (beta) mà còn tương quan với độ bất đối xứng hệ thống (gama) và độ nhọn hệ thống (delta)

Kirchler và Huber (2007) tìm thấy mối tương quan dương có ý nghĩa thống kê giữa mức độ không đồng nhất của các thông tin cơ sở và tỷ suất sinh lợi tuyệt đối

Sự không đồng nhất của các thông tin cơ sở là động lực chính cho hoạt động giao dịch, tính biến động và việc xuất hiện phần đuôi lớn trong phân phối của suất sinh lợi Họ cũng tìm thấy rằng tùy thuộc vào xu hướng quy tụ của biến động, một sự sụt giảm trong suất sinh lợi tuyệt đối sau một thông tin mới sẽ được tạo ra tuân theo một mẫu hình nội chu kỳ-intra_periodical mà mẫu hình này sinh ra sự tự tương quan dương kéo dài trong suất sinh lợi tuyệt đối Khi thông tin xuất hiện trên thị trường, giá cả biến động rất lớn Sự biến động này giảm đi nhanh chóng khi nhà giao dịch đã học hỏi được từ quá khứ và phản ứng nhanh chóng trướ

Mỗi khi giá cả đã phản ánh thông tin, chúng trở nên khá ổn định cho tới khi có thông tin mới xuất hiện nữa

Chang và cộng sự (2013) sử dụng dữ liệu quyền chọn chỉ số S&P 500 từ 1996 đến 2007 để ước lượng độ bất đối xứng và độ nhọn của tỷ suất sinh lợi thị trường cho thấy: phần bù rủi ro độ bất đối xứng của thị trường có ý nghĩa thống kê về mặt kinh tế và không thể được giải thích bởi bất kỳ nhân tố rủi ro nào khác như tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường, nhân tố quy mô, nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần hay Momentum Về phần nhân tố độ nhọn của tỷ suất sinh lợi thị trường, phần bủ rủi ro của nhân tố này biến động phụ thuộc vào giai đoạn mẫu và cách thức kiểm tra thực nghiệm

Trên các thị trường mới nổi, vấn đề đánh giá tác động của Moment bậc cao lên

tỷ suất sinh lợi cũng đã được thực hiệ (2009), kiểm định mô hình CAPM và mô hình CAPM 4 Moment bằng dữ liệu thị trường Pakistan giai đoạn 1993-2004 Tác giả đi sâu vào phân tích vai trò của từng nhân tố rủi ro với dữ liệu hàng ngày và hằng tuần, sử dụng thước đo hai thước đo cho Moment bậc cao:

có điều kiện và không có điều kiện Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy rằng nhân

tố hiệp độ lệch có điều kiện là nhân tố quan trọng trong việc định giá tài sản còn nhân tố hiệp độ nhọn chỉ có khả năng giải thích giới hạn cho giá cổ phiếu

Glawischnig và Seidl (2011) kiểm định dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng tháng của

5 chỉ số toàn cầu giai đoạn 1994-2009, bao gồm thị trường cổ phiếu, thị trường trái phiếu, các quỹ đầu tư, các quỹ tín thác đầu tư bất động sản và thị trường hàng hóa, cho thấy việc bổ sung thêm độ bất đối xứng và độ nhọn không tạo ra sự thay đổi đáng kể nào trong việc phân bổ danh mục tối ưu

Kostakis (2012) kiểm định vai trò của nhân tố Moment bậc cao đối với việc định giá các cổ phiếu trên thị trường Anh Bài nghiên cứu chỉ ra rằng, trong một thị trường gồm các nhà đầu tư e ngại rủi ro, cẩn trọng và ứng xử có chừng mực, các công ty với tỷ suất sinh lợi có độ bất đối xứng âm và độ nhọn dương tạo ra phần bù rủi ro cao hơn so sánh với các công ty với tỷ suất sinh lợi có độ bất đố xứng dương

và độ nhọn âm Kết quả trên có được đối với giai đoạn mẫu từ 1986-2008, dẫn đến kết luận rằng nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn thực sự được định giá đối với thị trường Anh, nhiều hơn và vượt quá khả năng giải thích của các nhân tố quy mô, giá trị, Momentum và rủi ro hiệp phương sai

Heaney và cộng sự (2012) tìm hiểu xem liệu nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn có tác động đến giá chứng khoán tại thị trường Mỹ hay không Bài nghiên cứu

sử dụng phương pháp hồi quy Fama-MacBeth (1973) hai giai đoạn với dữ liệu trong khoảng thời gian từ 7/1963 đến 12/2010 Các tác giả đưa ra bằng chứng cho thấy nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn cùng với nhân tố quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách

trên giá trị thị trường trong mô hình Fama-French (1992,1993) có tác động đến giá chứng khoán

Nghiên cứu của Doan và Lin (2012) trên thị trường chứng khoán Úc đưa ra bằng chứng cho thấy hai nhân tố Moment bậc cao bao gồm độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống đều có ý nghĩa quan trọng trong hồi quy chéo tỷ suất sinh lợi danh mục cổ phiếu Nhân tố độ nhọn hệ thống thể hiện vai trò thay thế đối với beta thị trường trong việc định giá cổ phiếu khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối với phần đuôi lớn

Vishnani (2013) đánh giá khả năng giải thích của mô hình CAPM 3 Moment đối với thị trường chứng khoán Ấn Độ, mẫu nghiên cứu kéo dài 12 năm kể từ 1/1999 đến 6/2010 của 283 công ty trong danh mục chỉ số chứng khoán Bombay của Ấn Độ BSE-500 Chỉ số S&P CNX 500 được coi là đại diện cho danh mục thị trường Các kết quả thực nghiệm cho thấy tính hiệu quả của mô hình CAPM 3 Moment trên thị trường Ấn Độ, theo đó nhân tố độ bất đối xứng là nhân tố có tác động quan trọng đối với giá cổ phiếu

Hasan và Kamil (2014) kiểm định khả năng giải thích của nhân tố Moment bậc cao bên cạnh beta thị trường đối với mẫu nghiên cứu gồm các công ty nêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Dhaka Bangladesh trong thời gian từ 1/2005 đến 12/2009 Sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng tháng các 80 công ty phi tài chính thuộc 10 nhóm ngành, các tác giả cho thấy tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường không có khả năng giải thích cho tỷ suất sinh lợi của tài sản cho dù mô hình được kiểm định có bao gồm các nhân tố Moment bậc cao hay không Ngược lại, phần bù rủi ro nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn có ý nghĩa thống kê, cho thấy mô hình CAPM bổ sung Moment bậc cao có khả năng giải thích hiệu quả đối với thị trường chứng khoán Bangladesh

Lambert và Hübner (2013) thực hiện kiểm định dựa trên bộ dữ liệu từ CRSP

đối với thị trường chứng khoán Mĩ từ 12/1955 đến 12/2011 cho thấy nhân tố Moment có điều kiện là nhân tố định giá quan trọng cùng với các nhân tố trong mô hình Fama-French (1993) và Carhart (1997) Họ cũng kiểm tra khả năng giải thích của phần bù rủi ro liên quan đến nhân tố độ bất đối xứng có điều kiện và độ nhọn có điều kiện thông qua việc xem xét trong điều kiện thị trường tăng giá (up market) và trong điều kiện thị trường giảm giá (down market) một cách độc lập Kết quả cho thấy, khi thị trường đi lên việc chấp nhận những rủi ro này sẽ đem lại một tỷ suất sinh lợi vượt trội Trong điều kiện thị trường ngược lại, chấp nhận rủi ro liên quan đến Moment bậc cao lại tạo ra một phần bù rủi ro âm

Chang và cộng sự (2013) kiểm tra vai trò của độ biến động, độ bất đối xứng và

độ nhọn (trong tỷ suất sinh lợi) của thị trường đối với tỷ suất sinh lợi chéo của cổ phiếu, sử dụng các ước lượng Moment của tỷ suất sinh lợi thị trường từ các quyền chọn chỉ số trên thị trường Mĩ giai đoạn 1996-2007 Họ tìm thấy rằng, các cổ phiếu với độ nhạy cảm cao đối với các thay đổi trong độ bất đối xứng của thị trường chỉ đạt được tỷ suất sinh lơi trung bình ở mức thấp Kết quả yếu hơn đối với độ biến động và độ nhọn của thị trường: những cổ phiếu có độ nhạy cảm cao hơn đối với thay đổi trong độ biến động của thị trường có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp hơn một ít, trong khi đó những cổ phiếu với độ nhạy cảm cao đối với những thay đổi trong độ nhọn của thị trường có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn một ít Mặt khác, trong khi các kết quả đối với rủi ro độ bất đối xứng của thị trường thể hiện một phần

bù rủi ro âm rất vững thì kết quả đối với độ biến động và độ nhọn của thị trường lại thay đổi theo cách xây dựng danh mục và giai đoạn mẫu Giá trị ước lượng của phần bù liên quan đến rủi ro độ bất đối xứng của thị trường có ý nghĩa về mặt kinh

tế và không thể được giải thích bởi các nhân tố khác như tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, Momentum hay các đặc điểm của công ty

Hung và cộng sự (2014) đánh giá vai trò của các nhân tố định giá đối với tỷ

suất sinh lợi của cổ phiếu trong giai đoạn có và không có khủng hoảng tài chính Phân tích tập trung vào các biến như: quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, Momentum, thanh khoản, các nhân tố Moment có điều kiện bậc cao Mẫu nghiên cứu gồm dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng tháng của tất cả các công ty nêm yết trên NYSE, AMEX, và NASDAQ giai đoạn 1926-2012 Kết quả nghiên cứu cho thấy trong giai đoạn không có khủng hoảng, beta thị trường đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi chéo của cổ phiếu Các nhân tố quy mô, giá trị, Momentum, thanh khoản cũng thể hiện mối quan hệ đối với tỷ suất sinh lợi chéo của cổ phiếu Tuy nhiên, trong giai đoạn khủng hoảng, hầu hết các biến được kiểm định đều mất khả năng giải thích, ngụ ý rằng tính hữu ích của chúng bị giới hạn khi thị trường tài chính trải qua khủng hoảng Có vài bằng chứng cho thấy nhân tố độ bất đối xứng được định giá trong giai đoạn khủng hoảng

, nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Nguyễn Quốc Chí (2014) sử dụng phương pháp hồi quy hai giai đoạn của Fama-MacBeth (1973), với thước đo hiệp Moment bậc cao trong Harvey và Siddque (2000) và phương pháp xây dựng danh mục cổ phiếu mô phỏng trong Lambert và Hubner (2013), cho thấy phần bù rủi ro yếu tố hiệp độ nhọn có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và tác động cùng chiều đến lợi nhuận kỳ vọng danh mục cổ phiếu Ngoài ra, họ không tìm thấy tác động có

ý nghĩa thống kê của rủi ro liên quan đến rủi ro hiệp phương sai, hiệp độ lệch và yếu

tố phi tuyến của các rủi ro hiệp Moment bậc cao

Tóm lại, các nghiên cứu về vai trò của nhân tố Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu chủ yếu được thực hiện trên các thị trường phát triển Nhiều thước đo cho Moment bậc cao được sử dụng và kết quả cũng không đồng nhất Một nhóm các nghiên cứu sử dụng thước đo hệ thống của độ bất đối xứng và

độ nhọn (như Kraus và Litzenberger1976, Chung và cộng sự 2006, Doan và Lin 2012) trong khi nhóm khác sử dụng thước đo có điều kiện của hai Moment bậc cao này (như Harvey và Siddique 2000, Smith2007, Lambert và Hübner 2013, Hung và

cộng sự 2014) Có nghiên cứu lại dùng các thước đo Moment bậc cao của chính danh mục thị trường thay vì của cổ phiếu hay danh mục cổ phiếu (Fang và Lai 1997, Chang và cộng sự 2013) Kết quả của một số nghiên cứu cho thấy nhân tố Moment bậc cao có vai trò quan trọng trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của tài sản bên cạnh các nhân tố khác như beta thị trường, nhân tố quy mô hay nhân tố tỷ lệ giá trị

sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần Ngược lại, vẫn có nghiên cứu cho thấy hai Moment bậc cao này không có ý nghĩa đáng kể (Chung và cộng sự 2006, Glawishnig và Seidl 2011) hoặc phụ thuộc vào cách xây dựng danh mục và giai đoạn mẫu được kiểm định (Chang và cộng sự 2013) Bài nghiên cứu hiện tại hy vọng sẽ tìm được ra câu trả lời cho thị trường Việt Nam, một thị trường mới nổi tại châu Á với nhiều biến động trong thời gian qua

CHƯƠNG 2 - MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Mô hình nghiên cứu

Bài nghiên cứu phát triển mô hình định giá tài sản hai Moment chuẩn bằng cách kết hợp thêm các thước đo hệ thống của độ bất đối xứng và độ nhọn, lần lượt được đề xuất bởi Kraus và Litzenberger (1976) và Doan và Lin (2012) Được xác định như là hiệp biến động (co-movement) giữa tỷ suất sinh lợi của tài sản với phương sai của danh mục thị trường, và giữa tỷ suất sinh lợi của tài sản với độ bất đối xứng của danh mục thị trường, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống được trình bày tương ứng trong phương trình (13) và (14) dưới đây:

3 2

M M

M M

i i

i

r E r E

r E r r E r

E

4 3

M M

M M

i i

i

r E r E

r E r r E r

E

Trong đó ri và rM tương ứng là tỷ suất sinh lợi của tài sản i và tỷ suất sinh lợi của thị trường và E(ri) và E(rM) lần lượt là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản i và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường

Theo đó, độ nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi của tài sản đối với phần bù thị trường, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống có thể được trình bày như phương trình (15) sau:

t t i t

i t

f t m i t

của độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống; và ei,t là sai số ở thời điểm t Các giá trị β1,i, β2,i, β3,i lần lượt đại diện cho độ nhạy cảm rủi ro của các nhân tố thị

trường, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống

Để kiểm tra xem độ nhạy cảm rủi ro của bốn nhân tố Moment có quan trọng hay không trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi tài sản trung bình, kiểm tra hồi quy chéo được trình bày trong phương trình (16) sau đây:

i i i

i f

Trong đó ri là tỷ suất sinh lợi của danh mục i, rf là lãi suất phi rủi ro, (ri - rf) là tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục i; β1,i, β2,i và β3,i là các beta ước lượng từ phương trình (15) Những thước đo này do đó là những thước đo thích hợp của các Moment thứ hai, thứ ba và thứ tư Các giá trị γ1, γ2, γ3, lần lượt đại diện cho phần bù rủi ro của nhân tố thị trường, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống

Bài nghiên cứu này kiểm tra ý nghĩa của hai nhân tố Moment bậc cao trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu bên cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh nên các mô hình được kiểm định bao gồm mô hình CAPM 2 Moment truyền thống, mô hình CAPM bổ sung nhân tố độ bất đối xứng,

mô hình CAPM bổ sung nhân tố độ nhọn, mô hình CAPM 4 Moment, lần lượt được trình bày trong các phương trình từ (17) đến (21) dưới đây:

t t f t m i t

f

t t i t

f t m i t

f

t t i t

f t m i t

f

t t i t

i t

f

t t i t

i t

f t m i t

và tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t; (ri,t - rf,t)là tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục i; (rm,t - rf,t) là phần bù tỷ suất sinh lợi thị trường SPt và KPt là phần bù tỷ suất sinh lợi của độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống; ei,t là sai số ở thời điểm t SP được đo lường bằng chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục gồm các

cổ phiếu có độ bất đối xứng hệ thống thấp nhất (S1) với danh mục gồm các cổ phiếu

có độ bất đối xứng cao nhất (S5) KP được đo lường bằng chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục gồm các cổ phiếu có độ nhọn hệ thống cao nhất (K5) với danh mục gồm các cổ phiếu có độ nhọn hệ thống thấp nhất (K1)

Bên cạnh các Moment bậc cao, nhiều nghiên cứu cũng cho thấy rằng nhân tố rủi ro liên quan tới quy mô (SMB) và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn

cổ phần (HML) giúp giải thích được biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu (Fama

và French, 1993; Chung và cộng sự, 2006) Fama và French (1993) đưa ra mô hình định giá tài sản ba nhân tố gồm tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường, nhân tố quy

mô và nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần Trong đó, phần bù tỷ suất sinh lợi của nhân tố rủi ro liên quan đến quy mô (SMB) được đo lường bằng chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục gồm các cổ phiếu có quy mô nhỏ với danh mục gồm các cổ phiếu có quy mô lớn; phần bù tỷ suất sinh lợi của nhân tố rủi ro liên quan đến tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần (HML) được đo lường bằng chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục gồm các cổ phiếu có tỷ lệ B/M cao nhất và danh mục gồm các cổ phiếu có tỷ lệ B/M thấp nhất Các kết quả này dẫn đến vấn đề có liên quan rằng liệu rủi ro liên quan tới nhân tố quy mô và nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có bao gồm nhân tố Moment bậc cao hay không Do đó, bài nghiên cứu hiện tại cũng tiến hành kiểm định mô hình Fama-French ba nhân tố và mô hình ba nhân tố bổ sung thêm hai Moment bậc cao Hai mô hình này lần lượt được trình bày trong phương trình (22)

và (23) dưới đây:

t t i

t i t

f t m i t

f

t t i t i t i t i t

t m i t

f

Trong đó ri,t, rf,t, và rm,t lần lượt là tỷ suất sinh lợi của danh mục i, lãi suất phi rủi ro

và tỷ suất sinh lợi của thị trường tại thời điểm t; SPt và KPt là phần bù tỷ suất sinh lợi của nhân tố độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống; SMBt và HMLt là phần bù tỷ suất sinh lợi của nhân tố quy mô và tỷ lệ B/M; ei,t là sai số ở thời điểm t Các giá trị β1,i, β2,i, β3,i, β4,i,β5,i lần lượt đại diện cho độ nhạy cảm rủi ro của các nhân tố thị trường, độ bất đối xứng hệ thống, độ nhọn hệ thống, quy mô và tỷ lệ B/M

2.2 Phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth (1973) để kiểm tra mức ý nghĩa của hai Moment bậc cao trong phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi cổ phiếu-độ bất đối xứng và độ nhọn-đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng chéo của các danh mục cổ phiếu Việc phân các chứng khoán vào trong các danh mục để kiểm định cũng như xây dựng các biến giải thích phù hợp với phương pháp trong các nghiên cứu có liên quan trước đó (Fama và MacBeth 1973; Fama và French 1992, 1993) Theo Fama và MacBeth (1973), các lượng beta cho danh mục

là những ước lượng chính xác hơn cho giá trị beta đúng (true beta) so sánh với các ước lượng beta của riêng từng chứng khoán Quy trình hồi quy hai giai đoạn của Fama-MacBeth (1973) được sử dụng rộng rãi như là kiểm định hồi quy chéo chuẩn

để kiểm tra mức ý nghĩa của các biến giải thích trong việc định giá tài sản Cụ thể, các beta đầu tiên được ước lượng bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục theo các phần bù tỷ suất sinh lợi của các nhân tố rủi ro trong giai đoạn hồi quy chuỗi thời gian ở bước đầu tiên Các beta này sau đó được cập nhật hàng tuần

Tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục sau đó được hồi quy theo những beta đoán trước này hay còn gọi là các beta trễ (lagged beta) trong giai đoạn hồi quy chéo thứ hai Trong bài nghiên cứu hiện tại, phương pháp hồi quy này được tiến hành như sau: