BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM TRƯƠNG PHÚ TRÍ QUY MƠ, GIÁ TRỊ, QN TÍNH GIÁ VÀ TỈ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM Chun ngành : Tài – Ngân hàng Mã số : 60.34.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Nguyễn Tấn Hoàng TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Quy mô, giá trị, quán tính giá tỉ suất sinh lợi cổ phiếu thị trƣờng chứng khoán Việt Nam” cơng trình nghiên cứu tác giả Nội dung đúc kết từ trình học tập kết nghiên cứu thực tiễn thời gian qua Số liệu sử dụng trung thực có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng Luận văn thực hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Tấn Hồng Tác giả luận văn Trƣơng Phú Trí MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ TĨM TẮT CHƢƠNG I GIỚI THIỆU .1 1.1 Lý chọn đề tài nghiên cứu 1.2 Mục đích nghiên cứu 1.3 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu .3 1.5 Đóng góp luận văn .3 1.6 Tóm tắt nội dung luận văn CHƢƠNG II TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY 2.1 Mơ hình CAPM 2.2 Mơ hình Fama- French (1993) 2.3 Mơ hình Carhart 10 CHƢƠNG III PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .15 3.1 Mơ hình nghiên cứu 15 3.2 Phương pháp thu nhập xử lý liệu nghiên cứu 16 3.2.1 Phương pháp thu thập liệu: 16 3.2.2 Phương pháp xử lý liệu 17 CHƢƠNG IV KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 23 4.1 Thống kê tổng quát danh mục 23 4.2 Kiểm định kết hồi quy 27 4.2.1 Kiểm định tính dừng 27 4.2.2 Kiểm định tượng đa cộng tuyến 28 4.2.3 Kết hồi quy 30 4.2.4 Kiểm định tượng phương sai sai số thay đổi 39 4.2.5 Kết thống kê GRS 46 4.2.6 Kiểm tra tính vững mạnh mơ hình nhân tố 49 CHƢƠNG V KẾT LUẬN .55 5.1 Kết luận .55 5.2 Hạn chế đề tài 57 5.3 Nghiên cứu đề xuất 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT BE/ME: Tỉ số giá trị sổ sách vốn cổ phần thường/ giá trị thị trường vốn cổ phần thường BE: Giá trị sổ sách vốn cổ phần thường BG (Big-Growth): danh mục cổ phiếu vốn hóa lớn có BE/ME thấp BL (Big-Loser): danh mục cổ phiếu vốn hóa lớn TSSL thấp khứ BM (Big-Medium): danh mục cổ phiếu có vốn hóa lớn TSSL trung bình khứ BN (Big-Neutral): danh mục cổ phiếu vốn hóa lớn có BE/ME trung bình BV (Big-Value): danh mục cổ phiếu vốn hóa lớn có BE/ME cao BW (Big-Winner): danh mục cổ phiếu có vốn hóa lớn TSSL cao q khứ CAPM: Mơ hình định giá tài sản vốn DMĐT: Danh mục đầu tư Down: nhóm danh mục trường hợp thị trường giảm Growth stock: cổ phiếu tăng trưởng HML: nhân tố phần bù giá trị HOSE: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM Loser: danh mục cổ phiếu có TSSL thuộc 30% từ lên ME: Giá trị thị trường vốn cổ phần thường Rf: Lãi suất phi rủi ro Rm : Tỷ suất sinh lợi thị trường Rm Rf: nhân tố thị trường SG (Small-Growth): danh mục cổ phiếu vốn hóa nhỏ có BE/ME thấp SL (Small-Loser): danh mục cổ phiếu vốn hóa nhỏ TSSL thấp khứ SM (Small- Medium): danh mục cổ phiếu vốn hóa nhỏ TSSL trung bình khứ SMB: nhân tố phần bù qui mô SN (Smal-Neutral): danh mục cổ phiếu vốn hóa nhỏ có BE/ME trung bình SV (Small-Value): danh mục cổ phiếu vốn hóa nhỏ có BE/ME cao SW (Small-Winner): danh mục cổ phiếu vốn hóa nhỏ TSSL cao khứ TSSL: Tỷ suất sinh lợi TTCK: Thị trường chứng khốn Up: nhóm danh mục trường hợp thị trường tăng Value stock: cổ phiếu giá trị Winer: danh mục cổ phiếu có TSSL thuộc 30% từ xuống WML: nhân tố quán tính giá DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Bảng tóm tắt nghiên cứu trước mơ hình CAPM, Fama-French Carhart Bảng 3.1 Thống kê số lượng doanh nghiệp mẫu qua năm Bảng 4.1 Quy mơ trung bình danh mục Bảng 4.2 BE/ME trung bình c danh mục Bảng 4.3 Thống kê tổng quát biến giải thích Bảng 4.4 Thống kê danh mục tạo thành từ quy mô BE/ME Bảng 4.5 Thống kê danh mục tạo thành từ quy mơ qn tính giá Bảng 4.6 Kiểm định tính dừng liệu Bảng 4.7 Hệ số tương quan biến giải thích Bảng 4.8 Bảng tính hệ số VIF Bảng 4.9 Kết hồi quy mơ hình nhân tố Bảng 4.10 Kết hồi quy mơ hình Fama-French Bảng 4.11 Thống kê t từ kết hồi quy mơ hình Fama-French Bảng 4.12 Kết hồi quy mơ hình nhân tố Bảng 4.13 Thống kê t từ kết hồi quy mô hình nhân tố Bảng 4.14 Kiểm định phương sai sai số thay đổi mơ hình Fama-French Bảng 4.15 Kết hồi quy sau khắc phục phương sai sai số thay đổi mơ hình Fama-French Bảng 4.16 Kiểm định phương sai sai số thay đổi mơ hình nhân tố Bảng 4.17 Kết hồi quy sau khắc phục phương sai sai số thay đổi- mơ hình nhân tố Bảng 4.18 Kết thống kê t mơ hình Fama-French mơ hình nhân tố trước sau khắc phục tượng phương sai thay đổi Bảng 4.19 Kết thống kê GRS mơ hình thị trường Bảng 4.20 Số liệu hệ số chặn thị trường Bảng 4.21 Kết hồi quy nhóm (Up) Bảng 4.22 Kết hồi quy nhóm (Down) DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 3.1 Ma trận hệ số chặn danh mục Hình 3.2 Ma trận phần dư từ phương trình hồi quy TĨM TẮT Với mục tiêu nghiên cứu tác động nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, quán tính giá đến TSSL cổ phiếu TTCK Việt Nam việc kiểm định mơ hình CAPM, Fama-French, Carhart Bên cạnh đó, tác giả tiến hành đánh giá mức độ hiệu mơ hình định giá tài sản thị trường Việt Nam so sánh với thị trường nước giới thơng qua việc tính tốn thống kê GRS Tác giả tiến hành lấy liệu nghiên cứu giai đoạn 2007-2013 công ty niêm yết Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM Kết nghiên cứu cho thấy nhân tố thị trường giải thích tốt thay đổi TSSL mà hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê mức cao Nhân tố quy mơ có tác động mạnh vào cổ phiếu có quy mơ nhỏ cổ phiếu có quy mơ lớn nghĩa phần bù quy mô cho công ty nhỏ lớn Nhân tố giá trị có tác động mạnh vào cổ phiếu giá trị (những cổ phiếu có số BE/ME cao) cổ phiếu tăng trưởng (những cổ phiếu có số BE/ME thấp) Đối với nhân tố quán tính giá, phần bù quán tính giá cho cổ phiếu có TSSL cao khứ cao so với cổ phiếu có TSSL thấp khứ Tuy nhiên, nhân tố qn tính giá, cịn nhiều danh mục chưa có ý nghĩa thống kê, nhân tố qn tính giá tác động đến TSSL thị trường Việt Nam yếu Thống kê GRS rằng, thị trường Việt Nam ngắn hạn mơ hình Fama-French giải thích tốt biến động TSSL danh mục, dài hạn mơ hình Carhart giải thích tốt So sánh với thị trường nước hầu hết thị trường, mơ hình Carhart mơ hình giải thích tốt biến động TSSL danh mục Tuy nhiên qua quan sát hệ số p-value làm ta bác bỏ giả thiết hệ số chặn danh mục khơng, có nghĩa cịn tồn sai số mơ hình định giá tài sản -+ F( 3, 352) = 845.84 Model | 6466.85883 2155.61961 Prob > F = 0.0000 Residual | 897.070862 352 2.54849 677 R-squared = 0.8782 Adj R-squared = 0.8771 Root MSE 1.5964 -+ -Total | 7363.92969 355 20.7434639 = -snf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 8000431 0209059 38.27 0.000 7589269 8411594 smb | 1.365875 0537414 25.42 0.000 1.260181 1.47157 hml | 2822026 0558605 5.05 0.000 1723403 3920649 _cons | -.1642671 0940169 -1.75 0.081 -.3491726 0206384 - predict snf3 (option xb assumed; fitted values) gen usnf3=snf-snf3 reg sgf rmrf smb hml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 3, 356 352) = 673.99 Model | 4818.94037 1606.31346 Prob > F = 0.0000 Residual | 838.920679 352 2.38329738 R -squared = 0.8517 Adj R-squared = 0.8505 Root MSE 1.5438 -+ -Total | 5657.86105 355 15.9376368 = -sgf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 7880099 020217 38.98 0.000 7482486 8277712 smb | 1.078134 0519704 20.75 0.000 975922 1.180345 hml | -.171457 0540197 -3.17 0.002 -.2776989 -.0652151 _cons | -.2867798 0909187 -3.15 0.002 -.4655919 -.1079676 - predict sgf3 (option xb assumed; fitted values) gen usgf3=sgf-sgf3 reg bwf rmrf smb hml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 3, 356 352) = 444.16 Model | 5818.85443 1939.61814 Prob > F = 0.0000 Residual | 1537.14727 352 4.36689565 R -squared = 0.7910 Adj R-squared = 0.7893 Root MSE 2.0897 -+ -Total | 7356.0017 355 20.7211316 = -bwf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 8794972 0273662 32.14 0.000 8256755 933319 smb | 2648298 0703483 3.76 0.000 126474 4031855 hml | 1055308 0731222 1.44 0.150 -.0382805 2493421 _cons | 7495338 1230695 6.09 0.000 5074898 9915777 - predict bwf3 (option xb assumed; fitted values) gen ubwf3=bwf-bwf3 reg bmf rmrf smb hml Source | SS df MS Number of obs = 356 -+ F( 3, 352) = 768.12 Model | 6643.49988 2214.49 996 Prob > F = 0.0000 Residual | 1014.82608 352 2.88302863 R -squared = 0.8675 Adj R-squared = 0.8664 Root MSE 1.6979 -+ -Total | 7658.32596 355 21.5727492 = -bmf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 9198499 0222358 41.37 0.000 8761182 9635815 smb | 2565004 0571599 4.49 0.000 1440825 3689182 hml | 2210039 0594138 3.72 0.000 1041532 3378545 _cons | 0536057 0999973 0.54 0.592 -.1430617 250273 - predict bmf3 (option xb assumed; fitted values) gen ubmf3=bmf-bmf3 reg blf rmrf smb hml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 3, 356 352) = 659.75 Model | 7098.2246 2366.07487 Prob > F = 0.0000 Residual | 1262.38909 352 3.58633264 R -squared = 0.8490 Adj R-squared = 0.8477 Root MSE 1.8938 -+ -Total | 8360.61369 355 23.5510245 = -blf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 8767359 0248001 35.35 0.000 827961 9255108 smb | 0239939 0637518 0.38 0.707 -.1013884 1493761 hml | 5708572 0662656 8.61 0.000 440531 7011835 _cons | -.6744422 1115294 -6.05 0.000 -.8937899 -.4550945 - predict blf3 (option xb assumed; fitted values) gen ublf3=blf-blf3 reg swf rmrf smb hml Source | SS df MS Number of obs = -+ -Model | 7449.09991 2483.0333 Residual | 1579.92559 352 4.48842497 F( -+ -Total | 9029.0255 355 25.4338747 3, 356 352) = 553.21 Prob > F = 0.0000 R -squared = 0.8250 Adj R-squared = 0.8235 Root MSE 2.1186 = -swf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 9166489 0277443 33.04 0.000 8620834 9712144 smb | 1.40579 0713204 19.71 0.000 1.265523 1.546058 hml | 0822789 0741327 1.11 0.268 -.0635198 2280775 _cons | 6868434 1247702 5.50 0.000 4414546 9322322 - predict swf3 (option xb assumed; fitted values) gen uswf3=swf-swf3 reg smf rmrf smb hml Source | SS df MS Number of obs = 356 -+ F( 3, 352) = 702.20 Model | 6885.09495 2295.03165 Prob > F = 0.0000 Residual | 1150.4525 352 3.26833097 R -squared = 0.8568 Adj R-squared = 0.8556 Root MSE 1.8079 -+ -Total | 8035.54745 355 22.6353449 = -smf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 8361307 023675 35.32 0.000 7895684 882693 smb | 1.304025 0608597 21.43 0.000 1.18433 1.423719 hml | 3237601 0632595 5.12 0.000 199346 4481742 _cons | -.0255373 1064699 -0.24 0.811 -.2349345 1838598 - predict smf3 (option xb assumed; fitted values) gen usmf3=smf-smf3 reg slf rmrf smb hml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 3, 356 352) = 711.01 Model | 7738.67355 2579.55785 Prob > F = 0.0000 Residual | 1277.06796 352 3.62803398 R -squared = 0.8584 Adj R-squared = 0.8571 Root MSE 1.9047 -+ -Total | 9015.74151 355 25.396455 = -slf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ - rmrf | 8868769 0249438 35.55 0.000 8378192 9359345 smb | 1.228391 0641213 19.16 0.000 1.102282 1.3545 hml | 4398645 0666497 6.60 0.000 3087828 5709463 _cons | -.5037798 1121759 -4.49 0.000 -.724399 -.2831605 - predict slf3 (option xb assumed; fitted values) gen uslf3=slf-slf3 Kết hồi quy mơ hình nhân tố reg bvf rmrf smb hml wml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 4, 356 351) = 707.09 Model | 7147.1494 1786.78735 Prob > F = 0.0000 Residual | 886.962861 351 2.52695972 R -squared = 0.8896 Adj R-squared = 0.8883 Root MSE 1.5896 -+ -Total | 8034.11226 355 22.6313021 = -bvf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 8063294 020831 38.71 0.000 7653601 8472987 smb | 1638642 0543873 3.01 0.003 0568983 2708302 hml | 8616585 0588078 14.65 0.000 7459985 9773185 wml | -.0381069 0464003 -0.82 0.412 -.1293644 0531506 _cons | -.1592483 1115557 -1.43 0.154 -.37865 0601534 - predict bvf4 (option xb assumed; fitted values) gen ubvf4=bvf-bvf4 reg bnf rmrf smb hml wml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 4, 356 351) = 497.13 Model | 4602.52437 1150.63109 Prob > F = 0.0000 Residual | 812.398877 351 2.31452671 R -squared = 0.8500 Adj R-squared = 0.8483 Root MSE 1.5214 -+ -Total | 5414.92325 355 15.2533049 = -bnf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 7629692 0199362 38.27 0.000 7237598 8021787 smb | 1890595 052051 3.63 0.000 0866883 2914306 hml | 2254386 0562817 4.01 0.000 1147468 3361303 wml | 1012753 0444071 2.28 0.023 0139379 1886128 _cons | -.4521108 1067637 -4.23 0.000 -.6620879 -.2421337 predict bnf4 (option xb assumed; fitted values) gen ubnf4=bnf-bnf4 reg bgf rmrf smb hml wml Source | SS df MS -+ -Model | 4238.05382 1059.51346 Residual | 736.157213 351 2.097314 -+ -Total | 4974.21103 355 14.0118621 Number of obs = F( 4, 356 351) = 505.18 Prob > F = 0.0000 R -squared = 0.8520 Adj R-squared = 0.8503 Root MSE 1.4482 = -bgf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 796689 0189777 41.98 0.000 7593647 8340132 smb | 1430964 0495484 2.89 0.004 0456472 2405456 hml | -.1989174 0535757 -3.71 0.000 -.3042871 -.0935477 wml | 0575987 042272 1.36 0.174 -.0255397 140737 _cons | -.2334186 1016306 -2.30 0.022 -.4333 -.0335371 gen ubgf4=bgf-bgf4 bgf4 not found r(111); reg bgf rmrf smb hml wml Source | SS df MS Number of obs = -+ -Model | 4238.05382 1059.51346 Residual | 736.157213 351 2.097314 F( -+ -Total | 4974.21103 355 14.0118621 4, 356 351) = 505.18 Prob > F = 0.0000 R -squared = 0.8520 Adj R-squared = 0.8503 Root MSE 1.4482 = -bgf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 796689 0189777 41.98 0.000 7593647 8340132 smb | 1430964 0495484 2.89 0.004 0456472 2405456 hml | -.1989174 0535757 -3.71 0.000 -.3042871 -.0935477 wml | 0575987 042272 1.36 0.174 -.0255397 140737 _cons | -.2334186 1016306 -2.30 0.022 -.4333 -.0335371 - predict bgf4 (option xb assumed; fitted values) gen ubgf4=bgf-bgf4 reg svf rmrf smb hml wml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 4, 356 351) = 893.61 Model | 7065.74438 1766.4361 Prob > F = 0.0000 Residual | 693.839151 351 1.97674972 R -squared = 0.9106 Adj R-squared = 0.9096 -+ -Total | 7759.58353 355 21.8579818 Root MSE = 1.406 -svf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 7785744 0184241 42.26 0.000 7423388 81481 smb | 1.059308 0481032 22.02 0.000 9647012 1.153915 hml | 7636138 052013 14.68 0.000 6613174 8659101 wml | 0857667 041039 2.09 0.037 0050533 16648 _cons | -.347926 0986662 -3.53 0.000 -.5419774 -.1538746 predict svf4 (option xb assumed; fitted values) gen usvf4=svf-svf4 reg snf rmrf smb hml wml Source | SS df MS -+ Number of obs = F( 4, 351) = 356 634.48 Model | 6469.22208 1617.30552 Prob > F = 0.0000 Residual | 894.707614 351 2.54902454 R -squared = 0.8785 Adj R-squared = 0.8771 Root MSE 1.5966 -+ -Total | 7363.92969 355 20.7434639 = -snf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 799315 0209218 38.20 0.000 7581672 8404628 smb | 1.356487 0546242 24.83 0.000 1.249055 1.463919 hml | 3006615 059064 5.09 0.000 1844976 4168254 wml | 0448721 0466024 0.96 0.336 -.046783 1365271 _cons | -.2229338 1120417 -1.99 0.047 -.4432913 -.0025762 predict snf4 (option xb assumed; fitted values) gen usnf4=snf-snf4 reg sgf rmrf smb hml wml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 4, 356 351) = 504.14 Model | 4819.05448 1204.76362 Prob > F = 0.0000 Residual | 838.806572 351 2.38976231 R -squared = 0.8517 Adj R-squared = 0.8501 Root MSE 1.5459 -+ -Total | 5657.86105 355 15.9376368 = -sgf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ rmrf | 7881699 0202576 38.91 0.000 7483283 8280115 smb | 1.080197 0528902 20.42 0.000 9761749 1.184218 hml | -.1755131 0571891 -3.07 0.002 -.2879895 -.0630366 wml | -.00986 0451231 -0.22 0.827 -.0986056 0788856 _cons | -.2738886 1084851 -2.52 0.012 -.4872511 -.060526 - predict sgf4 (option xb assumed; fitted values) gen usgf4=sgf-sgf4 reg bwf rmrf smb hml wml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 4, 356 351) = 537.99 Model | 6324.4458 1581.11145 Prob > F = 0.0000 Residual | 1031.5559 351 2.9389057 R -squared = 0.8598 Adj R-squared = 0.8582 Root MSE 1.7143 -+ -Total | 7356.0017 355 20.7211316 = -bwf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 868847 0224649 38.68 0.000 8246643 9130297 smb | 1275104 0586531 2.17 0.030 0121546 2428661 hml | 3755234 0634204 5.92 0.000 2507916 5002551 wml | 6563283 0500396 13.12 0.000 5579131 7547436 _cons | -.1085631 1203055 -0.90 0.367 -.3451734 1280472 - predict bwf4 (option xb assumed; fitted values) gen ubwf4=bwf-bwf4 reg bmf rmrf smb hml wml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 4, 356 351) = 574.49 Model | 6643.55312 1660.88828 Prob > F = 0.0000 Residual | 1014.77284 351 2.89109072 R -squared = 0.8675 Adj R-squared = 0.8660 Root MSE 1.7003 -+ -Total | 7658.32596 355 21.5727492 = -bmf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 9197406 0222814 41.28 0.000 8759188 9635624 smb | 2550913 058174 4.38 0.000 1406778 3695048 hml | 2237744 0629023 3.56 0.000 1000615 3474873 wml | 0067348 0496309 0.14 0.892 -.0908766 1043462 _cons | 0448005 1193228 0.38 0.708 -.1898772 2794781 - predict bmf4 (option xb assumed; fitted values) gen ubmf4=bmf-bmf4 reg blf rmrf smb hml wml Source | SS df MS -+ Number of obs = F( 4, 356 351) = 625.63 Model | 7332.20653 1833.05163 Prob > F = 0.0000 Residual | 1028.40717 351 2.92993495 R -squared = 0.8770 Adj R-squared = 0.8756 Root MSE 1.7117 -+ -Total | 8360.61369 355 23.5510245 = -blf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 8839811 0224306 39.41 0.000 8398659 9280963 smb | 1174103 0585635 2.00 0.046 0022307 2325898 hml | 3871852 0633235 6.11 0.000 262644 5117264 wml | -.4464908 0499632 -8.94 0.000 -.5447557 -.3482259 _cons | -.0906911 1201218 -0.75 0.451 -.3269401 1455578 - predict blf4 (option xb assumed; fitted values) gen ublf4=blf-blf4 reg swf rmrf smb hml wml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 4, 356 351) = 547.95 Model | 7782.69026 1945.67256 Prob > F = 0.0000 Residual | 1246.33524 351 3.55081266 R -squared = 0.8620 Adj R-squared = 0.8604 Root MSE 1.8844 -+ -Total | 9029.0255 355 25.4338747 = -swf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 9079979 0246931 36.77 0.000 8594329 9565629 smb | 1.294248 0644707 20.07 0.000 1.167451 1.421046 hml | 301589 0697108 4.33 0.000 1644856 4386923 wml | 5331238 0550029 9.69 0.000 4249472 6413004 _cons | -.0101734 1322381 -0.08 0.939 -.2702521 2499053 predict swf4 (option xb assumed; fitted values) gen uswf4=swf-swf4 reg smf rmrf smb hml wml Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 4, 356 351) = 532.88 Model | 6899.41862 1724.85466 Prob > F = 0.0000 Residual | 1136.12883 351 3.23683427 R -squared = 0.8586 Adj R-squared = 0.8570 Root MSE 1.7991 -+ -Total | 8035.54745 355 22.6353449 = -smf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 8343381 0235761 35.39 0.000 78797 8807062 smb | 1.280911 0615543 20.81 0.000 1.15985 1.401973 hml | 3692043 0665574 5.55 0.000 2383029 5001058 wml | 1104711 0525148 2.10 0.036 0071878 2137543 _cons | -.1699694 1262563 -1.35 0.179 -.4182834 0783445 - predict smf4 (option xb assumed; fitted values) gen usmf4=smf-smf4 reg slf rmrf smb hml wml Source | SS df MS -+ -Model | 7894.13502 1973.53376 Number of obs = F( 4, Prob > F 356 351) = 617.61 = 0.0000 Residual | 1121.60649 351 3.19546008 R -squared -+ -Total | 9015.74151 355 25.396455 = 0.8756 Adj R-squared = 0.8742 Root MSE 1.7876 = -slf | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -rmrf | 8927826 0234249 38.11 0.000 8467117 9388534 smb | 1.304536 0611596 21.33 0.000 1.184251 1.424822 hml | 2901502 0661306 4.39 0.000 1600881 4202124 wml | -.3639425 0521781 -6.98 0.000 -.4665634 -.2613215 _cons | -.0279541 1254467 -0.22 0.824 -.2746759 2187677 predict slf4 (option xb assumed; fitted values) gen uslf4=slf-slf4 ... định giá tính tốn chi phí vốn phù hợp, giúp nhà đầu tư đưa chiến lược đầu tư nhằm tối đa hóa lợi ích tài sản cho Do tác giả định nghiên cứu đề tài ? ?Quy mô, giá trị, quán tính giá tỉ suất sinh lợi. .. đó: P giá ngày cuối năm 3.2.2 Phƣơng pháp xử lý liệu 3.2.2.1 Xác định tính tỉ suất sinh lợi - Tỉ suất sinh lợi cổ phiếu Dựa vào giá đóng cửa hàng ngày cổ phiếu, tác giả xác định suất sinh lợi tuần... t, P t-1 giá cổ phiếu tuần t-1, ta có tỉ suất sinh lợi tuần sau: Rt = (Pt -Pt-1) / Pt-1 - Tỉ suất sinh lợi thị trường TSSL thị trường tính vào TSSL hàng tuần VN-Index, thời điểm tính vào cuối