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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - - 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 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - - 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 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Nghiên cứu mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi chứng khoán thị trường chứng khốn Việt Nam” cơng trình nghiên cứu độc lập Các thông tin, số liệu kết luận văn trung thực Luận văn thực hướng dẫn TS Nguyễn Thị Uyên Uyên Người thực hiện: Nguyễn Ngọc Thiên Bảo LỜI CẢM ƠN Trước tiên xin chân thành gửi lời cảm ơn đến TS Nguyễn Thị Uyên Uyên, người tận tình hướng dẫn đóng góp ý kiến có giá trị giúp tơi hồn thành luận văn tốt nghiệp Bên cạnh đó, tơi chân thành gửi lời cảm ơn đến quý Thầy Cô giảng dạy chương trình cao học Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM nhiệt tình giảng dạy cho tơi suốt thời gian theo học Trường Và sau cùng, tơi chân thành gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè ln hết lịng quan tâm hỗ trợ tạo điều kiện thuận lợi cho suốt q trình học tập hồn hồn thành luận văn tốt nghiệp Xin trân trọng cảm ơn! Tác giả Nguyễn Ngọc Thiên Bảo MỤC LỤC  Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục chữ viết tắt Danh mục bảng biểu TÓM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu vấn đề nghiên cứu 1.3 Đối tượng nghiên cứu phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa thực tiễn đề tài nghiên cứu 1.6 Kết cấu đề tài nghiên cứu CHƯƠNG 2: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI 2.1 Các chứng thực nghiệm kiểm định mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi chứng khốn sở mơ hình CAPM 2.2 Các chứng thực nghiệm mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi chứng khoán sở nghiên cứu tính khoản biến động chứng khoán mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi chứng khoán 11 2.3 Bằng chứng thực nghiệm mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng chứng khoán 13 CHƯƠNG DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 17 3.1 Mẫu nghiên cứu 17 3.2 Mơ hình nghiên cứu 18 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 kiểm định lựa chọn phương pháp chạy hồi quy 28 4.3 Kết kiểm định mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khốn tồn mẫu 31 4.4 Kết kiểm định mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khốn theo nhóm công ty dựa đặc điểm quy mô giá trị vốn hóa cơng ty 44 4.5 Kết kiểm định mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khốn theo nhóm dựa tỷ lệ giá trị sổ sách giá trị thị trường (B/M) chứng khoán 48 4.6 Kết kiểm định mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi hàng ngày chứng khốn theo nhóm cơng ty dựa tính khoản ( spread) chứng khốn 52 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 56 5.1 Kết luận 56 5.2 Hạn chế nghiên cứu đề xuất hướng nghiên cứu 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC Phụ lục 1: Danh sách công ty mẫu nghiên cứu Phụ lục 2: Kết kiểm định DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT D/A Tỷ lệ tổng nợ tổng tài sản công ty HOSE Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HR Phương pháp đo lường giá trị rủi ro đuôi phải phi truyền thống M/B Tỷ lệ giá trị sổ sách giá trị thị trường chứng khoán Semi-dev Phương pháp đo lường rủi ro đuôi trái truyền thống Size Quy mơ giá trị vốn hóa cơng ty Spread Chênh lệch giá cao thấp chứng khoán ngày Stdev Phương pháp đo lường rủi ro truyền thống độ lệch chuẩn năm VaR Phương pháp đo lường giá trị rủi ro đuôi trái phi truyền thống DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 4.1: Thống kê mô tả 24 Bảng 4.2: Kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) mơ hình Random Effect 28 Bảng 4.3: Kiểm định Hausman mơ hình hồi quy Rit = αt + γt (Risk Measureit-1) + δt ln (size)it-1 + λt ln (B/M)it-1 +ηttdait-1 + εit 29 Bảng 4.4: Kiểm định Hausman mô hình hồi quy Rit = αt + γt (Risk Measureit-1) + δt 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 rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán 33 Bảng 4.6: Mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán xét thêm biến kiểm soát 36 Bảng 4.7: Kiểm định tính đa cộng tuyến mơ hình hồi quy Rit = αt + γt (Risk Measureit-1) + δt ln (size)it-1 + λt ln (B/M)it-1 +ηttdait-1 + εit 38 Bảng 4.8: Mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán xét thêm biến kiểm soát biến giả 39 Bảng 4.9: Kiểm định tính đa cộng tuyến mơ hình hồi quy Rit = αt + γt (Risk 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 rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán theo nhóm quy mơ giá trị vốn hóa cơng ty 46 Bảng 4.11: Mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán theo nhóm tỷ lệ B/M 50 Bảng 4.12 :Mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khốn theo nhóm spread 53 TÓM TẮT Bài nghiên cứu xem xét mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán giao dịch Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) dựa phương pháp đo lường rủi ro khác Bài nghiên cứu sử dụng mẫu nghiên cứu 55 cơng ty phi tài niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn tháng 01/2008 đến tháng 06/2013 Bằng phương pháp hồi quy Random Effect (RE) liệu bảng (panel data) thơng qua mơ hình hồi quy chéo (cross section regression), nghiên cứu thu kết nghiên cứu sau đây: Thứ nhất, dựa phương pháp đo lường rủi ro khác tác giả tìm thấy mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán chiều Tuy nhiên, việc sử dụng phương pháp đo lường rủi ro truyền thống: độ lệch chuẩn (standard deviation) bán lệch (semi –deviation) để xác định mối tương quan chiều rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán hiệu mối quan hệ khơng có ý nghĩa thống kê Trong khi, việc sử dụng phương pháp đo lường rủi ro phi truyền thống: VaR (Value at Risk) HR (Home run Risk) tham số phi tham số với độ tin cậy khác để xác định mối tương quan chiều rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán hiệu mối quan hệ có ý nghĩa thống kê Thứ hai, kết không thay đổi sau đưa biến kiểm sốt quy mơ giá trị vốn hóa cơng ty, tỷ lệ giá trị sổ sách giá trị thị trường (B/M), tỷ lệ tổng nợ tổng tài sản biến giả tỷ suất sinh lợi chứng khốn ngày trước vào mơ hình kiểm định phương pháp đo lường rủi ro phi truyền thống mà có ý nghĩa thống kê Kết cho thấy mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khốn chiều có ý nghĩa thống kê Thứ ba, kết nghiên cứu cho thấy mức độ tương quan chiều rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán chịu ảnh hưởng lớn quy mơ giá trị vốn hóa cơng ty, tỷ lệ giá trị sổ sách giá trị thị trường chứng khốn (B/M) Cụ thể, chia tồn mẫu thành nhóm dựa quy mơ giá trị vốn hóa cơng ty mối tương quan thuận chiều rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khốn có ý nghĩa thống kê phần lớn nhóm cơng ty có giá trị vốn hóa nhỏ Tương tự, chia mẫu thành nhóm dựa tỷ lệ giá trị sổ sách giá trị thị trường (B/M), tác giả tìm thấy mối tương quan thuận chiều rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng chứng khốn có ý nghĩa thống kê phần lớn nhóm chứng khốn có tỷ lệ B/M cao Thứ tư, kết nghiên cứu cho thấy mối tương quan tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tỷ suất sinh lợi ngày trước chiều có ý nghĩa thống kê thông qua việc đưa biến giả vào mơ hình kiểm định Với kết nghiên cứu khuyến nghị nhà đầu tư nên cân nhắc bán chứng khốn sau thị trường bắt đầu có giảm điểm vài phiên giao dịch, mua vào sau thời gian dài thị trường giảm điểm sâu bắt đầu có khởi sắc tăng điểm vài phiên giao dịch Từ khóa: Phương pháp đo lường rủi ro, tỷ suất sinh lợi chứng khoán, thị trường chứng khoán Việt Nam Large firm size quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 12620 Group variable: Ma1 Number of groups = 10 R-sq: within = 0.6427 Obs per group: = 1262 between = 0.5149 avg = 1262.0 overall = 0.6426 max = 1262 Wald chi2(3) = 22678.78 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0281552 0005161 54.55 0.000 0271436 0291668 RetNEG | -.0265137 0005131 -51.68 0.000 -.0275193 -.0255082 Semidev | 001051 0005385 1.95 0.051 -4.48e-06 0021064 _cons | -.0004886 0005114 -0.96 0.339 -.001491 0005138 -+ -sigma_u | sigma_e | 01887874 rho | (fraction of variance due to u_i) -Largest firm size quintile Random-effects GLS regression Group variable: Ma1 R-sq: within = 0.5704 between = 0.4591 overall = 0.5703 corr(u_i, X) = (assumed) Number of obs = 13882 Number of groups = 11 Obs per group: = 1262 avg = 1262.0 max = 1262 Wald chi2(3) = 18416.26 Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0241922 0004883 49.54 0.000 0232352 0251492 RetNEG | -.0229289 0004858 -47.20 0.000 -.0238811 -.0219768 Semidev | 0003876 0005189 0.75 0.455 -.0006293 0014046 _cons | -.0001849 0004881 -0.38 0.705 -.0011415 0007717 -+ -sigma_u | sigma_e | 01890662 rho | (fraction of variance due to u_i) Bảng 4.8 A Smallest B/M quintile Random-effects GLS regression Group variable: Ma1 R-sq: within = 0.5689 between = 0.5628 overall = 0.5686 Number of obs = 10096 Number of groups = Obs per group: = 1262 avg = 1262.0 max = 1262 Wald chi2(3) = 13302.62 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0249121 000596 41.80 0.000 023744 0260802 RetNEG | -.0233543 000595 -39.25 0.000 -.0245206 -.0221881 VaRhis95 | 0609536 0211811 2.88 0.004 0194395 1024677 _cons | 0023522 0009643 2.44 0.015 0004622 0042423 -+ -sigma_u | sigma_e | 01946229 rho | (fraction of variance due to u_i) -Small B/M quintile Random-effects GLS regression Group variable: Ma1 R-sq: within = 0.5870 between = 0.1348 overall = 0.5868 Number of obs = 10096 Number of groups = Obs per group: = 1262 avg = 1262.0 max = 1262 Wald chi2(3) = 14334.83 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0255266 000598 42.68 0.000 0243545 0266988 RetNEG | -.0239392 000594 -40.30 0.000 -.0251034 -.0227749 VaRhis95 | 0460809 0214355 2.15 0.032 0040681 0880936 _cons | 0019239 001033 1.86 0.063 -.0001007 0039485 -+ Middle B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 13882 Group variable: Ma1 Number of groups = 11 R-sq: within = 0.6654 Obs per group: = 1262 between = 0.0268 avg = 1262.0 overall = 0.6650 max = 1262 Wald chi2(3) = 27552.32 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0285827 0004845 58.99 0.000 027633 0295324 RetNEG | -.0267261 0004822 -55.42 0.000 -.0276713 -.0257809 VaRhis95 | 031902 0167103 1.91 0.056 -.0008496 0646535 _cons | 001397 0008432 1.66 0.098 -.0002557 0030496 -+ -sigma_u | sigma_e | 01823118 rho | (fraction of variance due to u_i) -Large B/M quintile Random-effects GLS regression Group variable: Ma1 R-sq: within = 0.6657 between = 0.6255 overall = 0.6657 corr(u_i, X) = (assumed) Number of obs = 12620 Number of groups = 10 Obs per group: = 1262 avg = 1262.0 max = 1262 Wald chi2(3) = 25122.04 Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0287935 0004674 61.61 0.000 0278775 0297095 RetNEG | -.0266488 0004652 -57.28 0.000 -.0275606 -.025737 VaRhis95 | 042566 0187804 2.27 0.023 005757 079375 _cons | 0017767 0008747 2.03 0.042 0000623 003491 -+ -sigma_u | sigma_e | 01791675 rho | (fraction of variance due to u_i) Largest B/M quintile Random-effects GLS regression Group variable: Ma1 R-sq: within = 0.7615 between = 0.1909 overall = 0.7611 Number of obs = 22716 Number of groups = 18 Obs per group: = 1262 avg = 1262.0 max = 1262 Wald chi2(3) = 72339.18 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0307906 0002981 103.30 0.000 0302064 0313748 RetNEG | -.0289659 0002946 -98.32 0.000 -.0295434 -.0283885 VaRhis95 | 0601994 0132202 4.55 0.000 0342883 0861106 _cons | 0028226 0006686 4.22 0.000 0015122 0041331 -+ -sigma_u | sigma_e | 0152845 rho | (fraction of variance due to u_i) -Bảng 4.8 B Smallest B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 10096 Group variable: Ma1 Number of groups = R-sq: within = 0.5684 Obs per group: = 1262 between = 0.6512 avg = 1262.0 overall = 0.5683 max = 1262 Wald chi2(3) = 13283.93 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0247325 0005956 41.53 0.000 0235653 0258998 RetNEG | -.0235311 0005942 -39.60 0.000 -.0246958 -.0223664 HRhis95 | -.0104013 0226968 -0.46 0.647 -.0548863 0340837 _cons | 0004259 001061 0.40 0.688 -.0016536 0025053 -+ -sigma_u | sigma_e | 01947351 rho | (fraction of variance due to u_i) Small B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 10096 Group variable: Ma1 Number of groups = R-sq: within = 0.5868 Obs per group: = 1262 between = 0.0116 avg = 1262.0 overall = 0.5867 max = 1262 Wald chi2(3) = 14324.53 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0253461 0005972 42.44 0.000 0241757 0265165 RetNEG | -.0240898 0005935 -40.59 0.000 -.0252531 -.0229265 HRhis95 | 0136525 0226112 0.60 0.546 -.0306648 0579697 _cons | -.0005878 0011019 -0.53 0.594 -.0027474 0015718 -+ -sigma_u | sigma_e | 01926819 rho | (fraction of variance due to u_i) -Middle B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 13882 Group variable: Ma1 Number of groups = 11 R-sq: within = 0.6652 Obs per group: = 1262 between = 0.4485 avg = 1262.0 overall = 0.6651 max = 1262 Wald chi2(3) = 27565.43 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0283331 0004848 58.44 0.000 0273828 0292834 RetNEG | -.0269815 0004826 -55.91 0.000 -.0279273 -.0260356 HRhis95 | 0438388 0154632 2.84 0.005 0135315 074146 _cons | -.001972 000812 -2.43 0.015 -.0035634 -.0003805 -+ -sigma_u | sigma_e | 01823779 rho | (fraction of variance due to u_i) Large B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 12620 Group variable: Ma1 Number of groups = 10 R-sq: within = 0.6657 Obs per group: = 1262 between = 0.7436 avg = 1262.0 overall = 0.6657 max = 1262 Wald chi2(3) = 25120.81 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0284818 0004673 60.95 0.000 027566 0293977 RetNEG | -.0269815 0004639 -58.16 0.000 -.0278907 -.0260722 HRhis95 | 0376576 0173263 2.17 0.030 0036986 0716165 _cons | -.0016228 0008415 -1.93 0.054 -.0032721 0000265 -+ -sigma_u | sigma_e | 01791849 rho | (fraction of variance due to u_i) -Largest B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 22716 Group variable: Ma1 Number of groups = 18 R-sq: within = 0.7613 Obs per group: = 1262 between = 0.4625 avg = 1262.0 overall = 0.7609 max = 1262 Wald chi2(3) = 72272.63 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0306659 0002983 102.81 0.000 0300813 0312505 RetNEG | -.0290935 0002946 -98.76 0.000 -.0296708 -.0285161 HRhis95 | 0269712 0122853 2.20 0.028 0028924 0510499 _cons | -.0012668 0006291 -2.01 0.044 -.0024999 -.0000338 -+ -sigma_u | sigma_e | 01529447 rho | (fraction of variance due to u_i) Bảng 4.8 C Smallest B/M quintle Random-effects GLS regression Group variable: Ma1 R-sq: within = 0.5684 between = 0.6422 overall = 0.5683 Number of obs = 10096 Number of groups = Obs per group: = 1262 avg = 1262.0 max = 1262 Wald chi2(3) = 13284.45 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0247334 0005937 41.66 0.000 0235699 025897 RetNEG | -.0235304 0005926 -39.71 0.000 -.024692 -.0223689 Stdev | -.0008811 0013361 -0.66 0.510 -.0034998 0017375 _cons | 0003691 0007584 0.49 0.627 -.0011174 0018555 -+ -sigma_u | sigma_e | 01947358 rho | (fraction of variance due to u_i) -Small B/M quintle Random-effects GLS regression Number of obs = 10096 Group variable: Ma1 Number of groups = R-sq: within = 0.5868 Obs per group: = 1262 between = 0.0474 avg = 1262.0 overall = 0.5867 max = 1262 Wald chi2(3) = 14323.72 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0253725 0005963 42.55 0.000 0242037 0265413 RetNEG | -.0240683 0005933 -40.57 0.000 -.0252312 -.0229054 Stdev | 0002364 0013299 0.18 0.859 -.0023701 0028429 _cons | -.0001013 0007688 -0.13 0.895 -.0016082 0014055 -+ -sigma_u | sigma_e | 01926817 rho | (fraction of variance due to u_i) Middle B/M quintile Random-effects GLS regression Group variable: Ma1 R-sq: within = 0.6651 between = 0.2195 overall = 0.6650 Number of obs = 13882 Number of groups = 11 Obs per group: = 1262 avg = 1262.0 max = 1262 Wald chi2(3) = 27549.47 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0283933 0004852 58.51 0.000 0274422 0293443 RetNEG | -.0269194 000483 -55.74 0.000 -.0278661 -.0259728 Stdev | 0019524 0011907 1.64 0.101 -.0003812 0042861 _cons | -.0008664 0006743 -1.28 0.199 -.002188 0004553 -+ -sigma_u | sigma_e | 01823947 rho | (fraction of variance due to u_i) -Large B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 12620 Group variable: Ma1 Number of groups = 10 R-sq: within = 0.6656 Obs per group: = 1262 between = 0.8199 avg = 1262.0 overall = 0.6656 max = 1262 Wald chi2(3) = 25109.71 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0285595 0004679 61.04 0.000 0276424 0294766 RetNEG | -.0269053 000465 -57.86 0.000 -.0278166 -.0259939 Stdev | 0011519 0011446 1.01 0.314 -.0010915 0033953 _cons | -.000478 0006134 -0.78 0.436 -.0016803 0007242 -+ -sigma_u | sigma_e | 01792215 rho | (fraction of variance due to u_i) Largest B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 22716 Group variable: Ma1 Number of groups = 18 R-sq: within = 0.7613 Obs per group: = 1262 between = 0.3382 avg = 1262.0 overall = 0.7609 max = 1262 Wald chi2(3) = 72259.26 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0307439 0002989 102.84 0.000 030158 0313298 RetNEG | -.0290231 0002952 -98.32 0.000 -.0296016 -.0284445 Stdev | -.0013326 0010463 -1.27 0.203 -.0033833 0007181 _cons | 0006184 0005464 1.13 0.258 -.0004525 0016893 -+ -sigma_u | sigma_e | 01529578 rho | (fraction of variance due to u_i) -Bảng 4.8 D Smallest B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 10096 Group variable: Ma1 Number of groups = R-sq: within = 0.5684 Obs per group: = 1262 between = 0.6541 avg = 1262.0 overall = 0.5683 max = 1262 Wald chi2(3) = 13283.76 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0247023 0005917 41.75 0.000 0235426 025862 RetNEG | -.0235584 000591 -39.86 0.000 -.0247167 -.0224 Semidev | 0002043 0005475 0.37 0.709 -.0008688 0012773 _cons | -.0001023 0005807 -0.18 0.860 -.0012405 0010359 -+ -sigma_u | sigma_e | 01947314 rho | (fraction of variance due to u_i) Small B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 10096 Group variable: Ma1 Number of groups = R-sq: within = 0.5869 Obs per group: = 1262 between = 0.0460 avg = 1262.0 overall = 0.5867 max = 1262 Wald chi2(3) = 14328.03 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0253811 0005943 42.71 0.000 0242163 0265459 RetNEG | -.0240688 0005915 -40.69 0.000 -.0252281 -.0229096 Semidev | 0007864 0005839 1.35 0.178 -.0003582 0019309 _cons | -.0003792 0005878 -0.65 0.519 -.0015312 0007728 -+ -sigma_u | sigma_e | 01926563 rho | (fraction of variance due to u_i) -Middle B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 13882 Group variable: Ma1 Number of groups = 11 R-sq: within = 0.6652 Obs per group: = 1262 between = 0.1340 avg = 1262.0 overall = 0.6650 max = 1262 Wald chi2(3) = 27547.09 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0284809 0004819 59.10 0.000 0275363 0294255 RetNEG | -.0268321 0004795 -55.95 0.000 -.027772 -.0258922 Semidev | 0008218 0005973 1.38 0.169 -.0003489 0019925 _cons | -.0003689 0004975 -0.74 0.458 -.0013439 0006061 -+ -sigma_u | sigma_e | 01823832 rho | (fraction of variance due to u_i) Large B/M quintile Random-effects GLS regression Group variable: Ma1 R-sq: within = 0.6657 between = 0.7774 overall = 0.6657 Number of obs = 12620 Number of groups = 10 Obs per group: = 1262 avg = 1262.0 max = 1262 Wald chi2(3) = 25120.10 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0285863 0004626 61.80 0.000 0276797 0294929 RetNEG | -.0268867 0004593 -58.53 0.000 -.0277869 -.0259864 Semidev | 0013061 0006165 2.12 0.034 0000978 0025144 _cons | -.0005391 0004641 -1.16 0.245 -.0014487 0003704 -+ -sigma_u | sigma_e | 01791941 rho | (fraction of variance due to u_i) -Largest B/M quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 22716 Group variable: Ma1 Number of groups = 18 R-sq: within = 0.7613 Obs per group: = 1262 between = 0.3977 avg = 1262.0 overall = 0.7609 max = 1262 Wald chi2(3) = 72260.68 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0306975 0002978 103.09 0.000 0301139 0312811 RetNEG | -.0290661 0002942 -98.80 0.000 -.0296427 -.0284895 Semidev | 0009545 0006817 1.40 0.161 -.0003816 0022906 _cons | -.0003718 0003651 -1.02 0.309 -.0010874 0003439 -+ -sigma_u | sigma_e | 01529551 rho | (fraction of variance due to u_i) Bảng 4.9 A Small spread quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 49218 Group variable: Ma1 Number of groups = 39 R-sq: within = 0.6391 Obs per group: = 1262 between = 0.2480 avg = 1262.0 overall = 0.6388 max = 1262 Wald chi2(3) = 87046.13 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0270969 0002475 109.47 0.000 0266118 0275821 RetNEG | -.0253496 0002463 -102.94 0.000 -.0258323 -.024867 VaRhis95 | 0415608 008992 4.62 0.000 0239369 0591848 _cons | 0017442 0004322 4.04 0.000 0008971 0025912 -+ -sigma_u | sigma_e | 01816475 rho | (fraction of variance due to u_i) -Large spread quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 20192 Group variable: Ma1 Number of groups = 16 R-sq: within = 0.7460 Obs per group: = 1262 between = 0.2223 avg = 1262.0 overall = 0.7455 max = 1262 Wald chi2(3) = 59129.68 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0313309 0003424 91.49 0.000 0306598 0320021 RetNEG | -.0294655 0003388 -86.98 0.000 -.0301295 -.0288016 VaRhis95 | 0678835 0150842 4.50 0.000 0383189 097448 _cons | 003196 0007672 4.17 0.000 0016922 0046997 -+ -sigma_u | sigma_e | 01629035 rho | (fraction of variance due to u_i) Bảng 4.9 B Small spread quintile Random-effects GLS regression Group variable: Ma1 R-sq: within = 0.6388 between = 0.4686 overall = 0.6387 Number of obs = 49218 Number of groups = 39 Obs per group: = 1262 avg = 1262.0 max = 1262 Wald chi2(3) = 87012.16 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 0268847 0002475 108.62 0.000 0263995 0273698 RetNEG | -.0255615 0002461 -103.86 0.000 -.0260439 -.0250792 HRhis95 | 0264787 0087833 3.01 0.003 0092638 0436936 _cons | -.0011485 0004353 -2.64 0.008 -.0020017 -.0002953 -+ -sigma_u | sigma_e | 01817159 rho | (fraction of variance due to u_i) -Large spread quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 20192 Group variable: Ma1 Number of groups = 16 R-sq: within = 0.7456 Obs per group: = 1262 between = 0.4695 avg = 1262.0 overall = 0.7453 max = 1262 Wald chi2(3) = 59062.86 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -RetPOS | 031198 0003427 91.03 0.000 0305262 0318697 RetNEG | -.0296012 0003388 -87.36 0.000 -.0302653 -.0289371 HRhis95 | 0254069 0141452 1.80 0.072 -.0023171 053131 _cons | -.0011978 0007274 -1.65 0.100 -.0026234 0002278 -+ -sigma_u | sigma_e | 01630697 rho | (fraction of variance due to u_i) Bảng 4.9 C Small spread quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 49218 Group variable: Ma1 Number of groups = 39 R-sq: within = 0.6391 Obs per group: = 1262 between = 0.2801 avg = 1262.0 overall = 0.6388 max = 1262 Wald chi2(5) = 87049.36 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -lnsize | -.0001071 0000736 -1.46 0.146 -.0002514 0000371 LnBM | -.0002188 0001574 -1.39 0.165 -.0005273 0000897 RetPOS | 0270823 0002484 109.04 0.000 0265956 0275691 RetNEG | -.0253571 0002468 -102.76 0.000 -.0258407 -.0248734 VaRhis95 | 0457574 0094794 4.83 0.000 0271782 0643366 _cons | 0048737 0021993 2.22 0.027 0005632 0091842 -+ -sigma_u | sigma_e | 01816196 rho | (fraction of variance due to u_i) -Large spread quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 20192 Group variable: Ma1 Number of groups = 16 R-sq: within = 0.7460 Obs per group: = 1262 between = 0.2096 avg = 1262.0 overall = 0.7455 max = 1262 Wald chi2(5) = 59142.58 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -lnsize | 0001242 0001092 1.14 0.255 -.0000897 0003382 LnBM | -.0002396 0002086 -1.15 0.251 -.0006484 0001691 RetPOS | 0312166 0003477 89.78 0.000 0305351 0318981 RetNEG | -.0295727 0003428 -86.26 0.000 -.0302447 -.0289008 VaRhis95 | 0649694 0156279 4.16 0.000 0343393 0955995 _cons | -.0001105 0032011 -0.03 0.972 -.0063846 0061635 -+ Bảng 4.9 D Small spread quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 49218 Group variable: Ma1 Number of groups = 39 R-sq: within = 0.6388 Obs per group: = 1262 between = 0.4678 avg = 1262.0 overall = 0.6387 max = 1262 Wald chi2(5) = 87012.12 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -lnsize | 0000676 0000727 0.93 0.352 -.0000748 00021 LnBM | 0000226 0001579 0.14 0.886 -.0002868 000332 RetPOS | 0268762 0002483 108.26 0.000 0263896 0273627 RetNEG | -.0255695 0002465 -103.73 0.000 -.0260526 -.0250863 HRhis95 | 0286745 009139 3.14 0.002 0107623 0465866 _cons | -.003112 0021583 -1.44 0.149 -.0073423 0011183 -+ -sigma_u | sigma_e | 01816876 rho | (fraction of variance due to u_i) -Large spread quintile Random-effects GLS regression Number of obs = 20192 Group variable: Ma1 Number of groups = 16 R-sq: within = 0.7457 Obs per group: = 1262 between = 0.4298 avg = 1262.0 overall = 0.7454 max = 1262 Wald chi2(5) = 59091.06 corr(u_i, X) = (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 -Ri | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -lnsize | 0002731 0001068 2.56 0.011 0000638 0004824 LnBM | -.0000378 0002077 -0.18 0.856 -.0004449 0003693 RetPOS | 0311106 0003478 89.44 0.000 0304288 0317924 RetNEG | -.0296927 0003428 -86.62 0.000 -.0303646 -.0290209 HRhis95 | 0292797 0143524 2.04 0.041 0011495 05741 _cons | -.0085598 0030468 -2.81 0.005 -.0145314 -.0025881 -+ ... εit 30 Bảng 4.5: Mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán 33 Bảng 4.6: Mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày chứng khoán xét thêm biến... khoản chứng khốn, mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi chứng khoán Kết tìm thấy nghiên cứu chứng hỗn hợp mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi chứng khoán 9 Dựa chứng thực nghiệm hỗn hợp mối quan hệ rủi. .. kết nghiên cứu cho thấy lý có chứng trái ngược liên quan đến mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh lợi đảo chiều tỷ suất sinh lợi chứng khoán Như vậy, kết nghiên cứu giới mối quan hệ rủi ro tỷ suất sinh