phân tích m i quan h gi a thanh kho n và t su t sinh l i c a c phi u và m c đ gi i thích t su t sinh l i c phi u trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam c a mô hình ba nhân t Fama-French k t h p nhân t thanh kho n, tác gi s d ng ph ng pháp nh sau:
Phân tích m i t ng quan
Nh m phân tích m i quan h gi a các nhân t gi i thích trong mô hình .
Ph ng pháp này d a vào ma tr n h s t ng quan . N u hai hay nhi u nhân t t ng quan v i nhau thì mô hình xu t hi n hi n t ng đa c ng tuy n và có th làm, k t qu nghiên c u b sai l ch. Vì v y, ta c n ph i lo i b m i quan h gi a các nhân t n u nó x y ra.
Phân tích h i quy
Vi c đ a vào mô hình cùng lúc nhi u nhân t s r t khó đánh giá m c
đ nh h ng c a t ng nhân t lên mô hình nên tác gi s áp d ng ph ng
pháp ch n t ng b c đ l n l t đ a các bi n có ý ngh a vào mô hình .
T đó, tác gi s so sánh m c đ gi i thích t su t sinh l i c a các mô hình xem mô hình nào gi i thích t t h n thông qua h s hi u ch nh R2. C ng
đ ng c a các nhân t trong mô hình và đ c bi t là nhân t thanh kho n đ n t su t sinh l i danh m c.
Ph ng pháp h i quy OLS đ c dùng đ đánh giá các nhân t tác đ ng lên t su t sinh l i trong mô hình h i quy đa bi n, do h i quy OLS là ph ng pháp đ c s d ng h u h t trong các nghiên c u v các mô hình đ nh giá tài s n v n.
Sau khi xây d ng mô hình là ta ph i xem xét m c đ phù h p c a mô
hình. ki m đ nh đ phù h p c a mô hình h i quy t ng th , ta s d ng F-
test. i l ng F đ c s d ng trong ki m đ nh này. N u xác su t F nh thì gi thuy t H0 b bác b (prob <5%), ngh a là mô hình có ý ngh a th ng kê
ng c l i thì không.
Và cu i cùng đ đ m b o đ tin c y tác gi s đi ki m đ nh l i các k t qu nghiên c u trên.
Ph ng pháp ki m đ nh đ c tác gi s d ng nh sau:
Ki m đ nh đa c ng tuy n
Mô hình c đi n là mô hình lý t ng v i gi thi t các bi n gi i thích
không t ng quan v i nhau.Ngh a là m i bi n ch a đ ng thông tin riêng v bi n ph thu c và thông tin đó l i không có trong bi n gi i thích khác. Khi đó
ta nói không có hi n t ng đa c ng tuy n.
Ki m đ nh hi n t ng đa c ng tuy n b ng cách h i quy ph m t bi n gi i thích theo các bi n còn l i .Sau đó, s d ng nhân t phóng đ i ph ng sai
(VIF) : t c đ gia t ng c a ph ng sai và hi p ph ng sai có th th y qua nhân t phóng đ i ph ng sai g n li n v i bi n Xi, ký hi u là VIF(Xi), VIF(Xi) đ c thi t l p trên c s h s xác đ nh R2, trong h i quy c a bi n Xi
VIF(Xi) = 1/(1- R 2
ph i )
Ki m đ nh v hi n t ng t t ng quan
Khi có hi n t ng t t ng quan, tuy các c l ng OLS v n là các
c l ng không ch ch nh ng chúng không ph i là c l ng hi u qu n a.
Nói cách khác, c l ng OLS không ph i là c l ng không ch ch t t nh t.
Ph ng pháp ki m đ nh có ý ngh a nh t đ phát hi n có t t ng quan x y ra trong mô hình h i quy hay không là ki m đnh d c a Durbin – Watson.
Ta dùng ph ng pháp nh sau:
Khi 1<d<3 thì k t lu n mô hình không có t t ng quan.
Khi 0<d<1 thì k t lu n mô hình có t t ng quan d ng.
Khi 3<d<4 thì k t lu n mô hình có t t ng quan âm.
Ki m đ nh White
Khi có hi n t ng ph ng sai c a sai s thay đ i, các k t qu d báo
c ng không còn hi u qu n a. Ngh a là n u s d ng các h s c l ng tìm
đ c b ng ph ng pháp khác mà chúng không ch ch và có ph ng sai nh h n các c l ng OLS thì k t qu d báo s t t h n. Ph ng pháp ki m đnh
có ý ngh a nh t đ phát hi n ph ng sai c a sai s thay đ i là ki m đ nh
White. ki m đ nh đ phù h p c a mô hình h i quy t ng th , ta c n ki m
đnh gi thuy t H0: 2 = 3= 0. i l ng Obs*R-squared đ c s d ng trong ki m đ nh này. N u xác su t Obs*R-squared nh thì gi thuy t H0 b bác b (prob <5%), ngh a là có ít nh t 1 trên khác 0 (có ph ng sai c a sai s thay đ i).
K T LU N CH NG 3
Trong lu n v n này, tác gi s d ng nghiên c u đ nh l ng v i m u g m 79 công ty niêm y t trên sàn HOSE giai đo n 6/2008-12/2012 . B ng cách xây d ng m i hai (12) danh m c d a theo quá trình thi t l p danh m c c a Hassan Ghalibaf Asl và các đ ng s (2012). Tác gi s d ng ph ng pháp bình ph ng t i thi u (OLS) đ c th c hi n cho t ng danh m c đ u t đ
c tính h s c a các nhân t nh h ng đ n t su t sinh l i. Trên c s đó,
CH NG IV:K T QU NGHIÊN C U
4.1 Th ng kê mô t bi n và ma tr n h s t ng quan4.1.1 Phân tích th ng kê mô t các bi n c a mô hình