4.2.1. Khuyến nghị dựa vào sự so sánh giữa kết quả thống kê và kết quả hồi quy :
-Nhân tố BE/ME có tác động không nhất quán lên TSSL,chuỗi HML có giá trị trung bình âm nhưng chênh lệch với 0 không đáng kể, -0.020357%/tháng. Tức kết quả thống kê cho thấy cổ phiếu có BE/ME nhỏ hơn sẽ cho TSSL cao hơn. Tuy nhiên khi đưa vào mô hình cho thấy đối với các chứng khoán thuộc cùng một nhóm ME, chứng khoán nào có BE/ME cao hơn thì hệ số đối với nhân tố HML lớn hơn. Hệ số đối với HML của danh mục B/H>B/M> B/L, hệ số đối với HML của danh mục S/H>S/M>S/L. Vì sự không nhất quán đó, NĐT
không nên chỉ dựa vào chỉ số BE/ME để ra quyết định đầu tư vào ngành
CNVT.
- NĐT nên đầu tư theo nhân tố quy mô. Vì kết quả mối quan hệ giữa ME với TSSL là khá nhất quán theo kết quả của bài nghiên cứu. Khi thực hiện thống kê thì chuỗi SMB có giá trị trung bình dương (0.006283% /tuần, tức 0.075396% / năm), nghĩa là cổ phiếu có quy mô nhỏ sẽ cho TSSL cao hơn. Đúng như vậy, khi đưa vào mô hình thì hệ số nhân tố SMB dương đối với các danh mục quy mô nhỏ và âm với danh mục quy mô lớn.
4.2.2. Khuyến nghị dựa vào kết quả ứng dụng phương pháp dự báo san bằng mũ đơn giản và phân tích hồi quy:
Vì các cổ phiếu ngành CNVT được niêm yết sàn chứng khoán chủ yếu vào năm 2010 về sau (khoảng 13 CK), tác giả lại chọn kỳ quan sát theo tháng, nên số quan sát tính riêng cho mỗi chứng khoán nằm dưới 30 quan sát. Là số quan sát chưa đủ tin cậy để hồi quy từng chứng khoán theo mô hình FF3FM, cũng vì lý do đó nên tác tác giả không thể định giá cho từng chứng khoán, đưa ra kiến nghị đầu tư cụ thể. Áp dụng mô hình FF3FM kết quả hồi quy theo danh mục ở phần trên kết hợp với dự báo thống kê ta sẽ xác định được danh mục được định giá cao hay định giá thấp và đưa ra kiến nghị đầu tư cho tháng 2/2013.
4.2.2.1. Xử lý số liệu:
-Thông qua thu thập 26 cổ phiếu ngành CNVT với 60 kỳ quan sát từ tháng 1 năm 2008 đến tháng 12 năm 2012 bằng cách chia thành sáu danh mục SH, SM, SL, BH, BM, BL để chúng ta có cái nhìn cụ thể hơn về ảnh hưởng của từng nhân tố lên từng nhóm cổ phiếu. Qua đó, tác giả thấy rằng nhóm gồm 4 cổ phiếu thuộc danh mục B/H, nhóm cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ số BE/ME cao, đã vi phạm giả thiết quan trọng của OLS đối với chuỗi thời gian là tự tương quan (Fama French), vì vậy t á c g iả loại danh mục nà y ra khỏi trong quá trịnh định giá. Ngoài ra tác giả còn quyết định loại danh mục B/M vì một trong 3 nhân tố của mô hình FF3FM là HML không có ý nghĩa thống kê tại danh mục này, danh mục này cũng có R2 thấp nhất,chỉ 57%. Còn lại 4 danh mục B/L, S/H, S/M, S/L, tác giả sẽ tiến hành định giá.
Tính TSSL thực tế của mỗi danh mục: Tác giả đã thu thập thêm giá cổ phiếu vào đầu tháng 1 và 2 để tính TSSL mỗi cổ phiếu vào tháng
1, sau đó dựa vào bước phân loại danh mục phía dưới, cùng với tỷ trọng mỗi cổ phiếu trong danh mục ta sẽ tính được Ri thực tế tháng 1/2013 của từng danh mục.
Bảng 4.1: Tỷ suất sinh lợi thực tế (Rtt) của 6 danh mục tháng 1/2013
B/L S/H S/M S/L
0.1950 0.1463 0.2008 0.1423
(Xem TSSL mỗi cổ phiếu tháng 1/2013 tại phụ lục 1)
Phân loại danh mục tháng 1: Tác giả làm lại các bước thu thập số liệu (VHTT và B/P) và phân loại lại danh mục (Xem phụ lục 18)
Bảng 4.2: Phân loại danh mục và tỷ trọng thành phần tháng 1/2013
Danh mục B/H Tỷ trọng Danh mục B/M Tỷ trọng Danh mục B/L Tỷ trọng ITD 4.488% SGT 22.289% ST8 1.525% CMT 3.501% ONE 3.735% SVT 0.775% CKV 2.783% CMG 45.422% ELC 9.102% SAM 89.228% POT 18.313% FPT 88.598% UNI 10.241% Danh mục S/H Tỷ trọng Danh mục S/M Tỷ trọng Danh mục S/L Tỷ trọng TST 25.397% LTC 26.000% VLA 35.484% TLC 25.397% KST 22.000% ADC 38.710% SRB 31.746% SRA 5.000% VIE 25.806% VTC 17.460% VAT 4.000% SMT 23.000% NIS 20.000%
Tìm TSSL thị trường: Thu thập chỉ số VN-Index, HNX-index vào các ngày đầu tháng 1 và tháng 2 để tính TSSL tháng 1 của từng sàn giao dịch. Sau đó từ mức vốn hóa từng chứng khoán niêm yết trên mỗi sàn, tính ra được Tỷ trọng vốn hóa của mỗi sàn HOSE và HNX.
Bảng 4.3: Tỷ suất sinh lợi thị trường tháng 1/2013
Ngày VN-index HNX-index Rm
2/1/2013 418,35 59.11
1/2/2013 483,42 62.99
TSSL 0.1555 0.0656
Tỷ trọng 93.79% 6.21% 0.1500
Rf tháng 1: Báo cáo trái phiếu của PG bank
Ta nhận thấy trong tháng 1 năm 2013, kho bạc Nhà nước đã tổ chức 3 lần đấu thầu, trong đó có 2 lần đấu thầu TP kỳ hạn 5 năm với mức lãi suất trúng thầu bằng nhau là 8.45%/ năm, tức 0.7042%/tháng.
Để tính tỷ suất sinh lợi theo mô hình Fama-French, tác giả sử dụng phương pháp san bằng mũ giản đơn để dự báo các biến SMB, HML vì phương pháp này được sử dụng cho những dãy số thời gian không có tính biến động xu hướng hoặc thời vụ.
Công thức tính
Trong đó: α là hằng số san mũ đơn (0<α<1)
là giá trị dự đoán của hiện tượng ở thời gian t+1 là giá trị thực tế ở thời gia (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
) ˆ )( 1 ( ˆt 1 yt yt yt y 1 ˆt y t y
Do ảnh hưởng của gía trị dự đoán đầu tiên ngày càng giảm dần( tức là thời điểm dự đoán càng xa thì ảnh hường của giá trị dự đoán đầu tiên càng giảm). Do đó, để đơn giản, người ta thường chọn
Dự báo SMB:
Nhìn vào đồ thị dưới đây, ta thấy diễn biến của SMB qua các kì quan sát là không có xu hướng tăng hoặc giảm rõ rệt, đồng thời cũng không có tính mùa vụ do không tìm thấy một chu kì nào lặp lại. Do đó chứng tỏ chuỗi quan sát này thích hợp để dự báo bằng phương pháp san mũ giản đơn.
Tiếp theo tác giả sử dụng Eview để ước lượng hằng số san bằng mũ α:
Với α=0.001, ta có kết quả dự báo ở bảng sau:
1 1
ˆ y
Bảng 4.4: Kết quả dự báo nhân tố SMB Tháng SMB Giá trị dự báo Tháng SMB Giá trị dự báo Tháng 01/2008 -0.24371 -0.24371 Tháng 07/2010 0.28656 -0.25116 Tháng 02/2008 0.06892 -0.24371 Tháng 08/2010 0.06151 -0.25170 Tháng 03/2008 0.03880 -0.24402 Tháng 09/2010 -0.10705 -0.25201 Tháng 04/2008 0.01292 -0.24431 Tháng 10/2010 0.08717 -0.25216 Tháng 05/2008 -0.04181 -0.24456 Tháng 11/2010 -0.09749 -0.25250 Tháng 06/2008 -0.01479 -0.24477 Tháng 12/2010 -0.02225 -0.25265 Tháng 07/2008 0.18662 -0.24500 Tháng 01/2011 -0.03963 -0.25288 Tháng 08/2008 -0.21770 -0.24543 Tháng 02/2011 -0.00237 -0.25310 Tháng 09/2008 -0.39950 -0.24546 Tháng 03/2011 -0.03518 -0.25335 Tháng 10/2008 0.12431 -0.24530 Tháng 04/2011 0.15893 -0.25356 Tháng 11/2008 0.03079 -0.24567 Tháng 05/2011 -0.03978 -0.25398 Tháng 12/2008 0.09611 -0.24595 Tháng 06/2011 -0.06558 -0.25419 Tháng 01/2009 -0.02751 -0.24629 Tháng 07/2011 0.15592 -0.25438 Tháng 02/2009 0.03895 -0.24651 Tháng 08/2011 0.03461 -0.25479 Tháng 03/2009 0.07127 -0.24679 Tháng 09/2011 -0.13253 -0.25508 Tháng 04/2009 -0.04182 -0.24711 Tháng 10/2011 0.02375 -0.25520 Tháng 05/2009 -0.05894 -0.24732 Tháng 11/2011 -0.02201 -0.25548 Tháng 06/2009 0.06206 -0.24751 Tháng 12/2011 0.01619 -0.25571 Tháng 07/2009 -0.07625 -0.24782 Tháng 01/2012 -0.04973 -0.25599 Tháng 08/2009 -0.03457 -0.24799 Tháng 02/2012 -0.02694 -0.25619 Tháng 09/2009 -0.06717 -0.24820 Tháng 03/2012 -0.00474 -0.25642 Tháng 10/2009 0.03041 -0.24838 Tháng 04/2012 0.14182 -0.25667 Tháng 11/2009 0.17775 -0.24866 Tháng 05/2012 -0.18519 -0.25707 Tháng 12/2009 0.03210 -0.24909 Tháng 06/2012 -0.00532 -0.25714 Tháng 01/2010 -0.05152 -0.24937 Tháng 07/2012 0.03287 -0.25740 Tháng 02/2010 0.02020 -0.24957 Tháng 08/2012 -0.05344 -0.25769 Tháng 03/2010 -0.02883 -0.24984 Tháng 09/2012 0.03199 -0.25789 Tháng 04/2010 -0.08247 -0.25006 Tháng 10/2012 0.08961 -0.25818 Tháng 05/2010 0.39265 -0.25022 Tháng 11/2012 -0.03152 -0.25853 Tháng 06/2010 0.04338 -0.25087 Tháng 12/2012 0.04939 -0.25876 Tháng 01/2013 -0.25906
Kết quả dự báo cho tháng 1/2013 là -0.25906
Nhìn vào đồ thị trên, ta thấy diễn biến của HML qua các kì quan sát là không có xu hướng tăng hoặc giảm rõ rệt, đồng thời cũng không có tính mùa vụ do không tìm thấy một chu kì nào lặp lại. Do đó, tương tự như với SMB chứng tỏ chuỗi quan sát này thích hợp để dự báo bằng phương pháp san mũ giản đơn.
Tiếp theo chúng tôi sử dụng Eview để ước lượng hằng số san bằng mũ α:
Với α=0.011, ta có kết quả dự báo ở bảng sau: Bảng 4.5: Kết quả dự báo nhân tố HML
Tháng HML Giá trị dự báo Tháng HML Giá trị dự báo Tháng 01/2008 -0.08745 -0.08745 Tháng 07/2010 -0.34454 -0.12064 Tháng 02/2008 -0.08610 -0.08745 Tháng 08/2010 -0.11686 -0.11817 Tháng 03/2008 -0.03899 -0.08746 Tháng 09/2010 -0.00891 -0.11819 Tháng 04/2008 -0.03273 -0.08799 Tháng 10/2010 -0.13004 -0.11939 Tháng 05/2008 0.01989 -0.08860 Tháng 11/2010 -0.02275 -0.11927 Tháng 06/2008 -0.02361 -0.08980 Tháng 12/2010 0.00266 -0.12033 Tháng 07/2008 -0.02482 -0.09052 Tháng 01/2011 -0.04329 -0.12169 Tháng 08/2008 -0.07608 -0.09125 Tháng 02/2011 0.10334 -0.12255 Tháng 09/2008 -0.05428 -0.09141 Tháng 03/2011 -0.13510 -0.12503 Tháng 10/2008 -0.08853 -0.09182 Tháng 04/2011 -0.09011 -0.12492 Tháng 11/2008 0.04898 -0.09186 Tháng 05/2011 -0.04382 -0.12531 Tháng 12/2008 0.00367 -0.09341 Tháng 06/2011 0.04537 -0.12620 Tháng 01/2009 -0.07832 -0.09447 Tháng 07/2011 -0.30790 -0.12809 Tháng 02/2009 -0.06472 -0.09465 Tháng 08/2011 -0.06894 -0.12611 Tháng 03/2009 -0.13857 -0.09498 Tháng 09/2011 0.03267 -0.12674 Tháng 04/2009 0.27277 -0.09450 Tháng 10/2011 -0.22951 -0.12849 Tháng 05/2009 0.15912 -0.09854 Tháng 11/2011 -0.00788 -0.12738 Tháng 06/2009 0.13391 -0.10138 Tháng 12/2011 -0.04608 -0.12870 Tháng 07/2009 0.07669 -0.10396 Tháng 01/2012 -0.15636 -0.12961 Tháng 08/2009 0.01088 -0.10595 Tháng 02/2012 0.13517 -0.12931 Tháng 09/2009 -0.08879 -0.10724 Tháng 03/2012 0.05323 -0.13222 Tháng 10/2009 -0.16485 -0.10744 Tháng 04/2012 0.06226 -0.13426 Tháng 11/2009 0.16090 -0.10681 Tháng 05/2012 0.24107 -0.13642 Tháng 12/2009 -0.06389 -0.10975 Tháng 06/2012 0.12446 -0.14057 Tháng 01/2010 -0.03566 -0.11026 Tháng 07/2012 -0.08144 -0.14349 Tháng 02/2010 -0.12256 -0.11108 Tháng 08/2012 -0.02131 -0.14417 Tháng 03/2010 0.00521 -0.11095 Tháng 09/2012 -0.04925 -0.14552 Tháng 04/2010 0.03352 -0.11223 Tháng 10/2012 -0.10328 -0.14658 Tháng 05/2010 0.28258 -0.11383 Tháng 11/2012 -0.02524 -0.14706 Tháng 06/2010 0.10379 -0.11819 Tháng 12/2012 -0.03137 -0.14840 Tháng 01/2013 -0.14969
Kết quả dự báo cho tháng 1/2013 là -0.14969.
Với cách phân tích dữ liệu như vậy, ta có các bảng tổng hợp dữ liệu biến giải thích vào thời điểm tháng 3/2011 như sau:
Rf Rm SMB HML
0.007042 0.1500 -0.25906 -0.14969
Thay số liệu trên vào phương trình hồi quy mỗi danh mục ta được Rđg
4.2.2.2 Kết quả phân tích:
Sử dụng các hệ số hồi quy cùng với dữ liệu dự báo biến giải thích được thu thập như trên. Chúng ta có bảng tổng hợp TSSL của danh mục như sau: Bảng 4.6: Khuyến nghị đầu tư các danh mục tháng 1/2013.
Danh mục Rđg Rtt Đánh giá Khuyến nghị
Danh mục B/L 0.296944 0.195 Định giá cao Bán Danh mục S/H -0.11697 0.146 Định giá thấp Mua Danh mục S/M -0.10347 0.201 Định giá thấp Mua Danh mục S/L 0.051569 0.142 Định giá thấp Mua
Theo kết quả phân tích trên, các cổ phiếu thuộc nhóm SM, BH, BM được định giá thấp, các cổ phiếu thuộc danh mục B/L được định giá cao. Tuy nhiên có điều khiến chúng ta nghi ngờ về hiệu quả dự báo của mô hinh là tỷ suất sinh lợi của các danh mục theo FF3FM khác xa so với tỷ suất sinh lợi thực tế tháng 1/2013. Điển hình như hai danh mục S/H và S/M theo FF3FM thì cho TSSL âm, nhưng trong thực tế lại ngược lại hoàn toàn, TSSL dương cao. Nguyên nhân không chỉ là mô hình FF3FM chưa thực sự hoàn hảo trong việc giải thích TSSL ngành CNVT ( chỉ đạt trên 64%) mà cốt yếu là từ nguyên nhân sau đây:
Trong khoảng thời gian nghiên cứu TSSL trung bình của các danh mục, Rm- Rf đều âm (TSSL âm chiếm chủ yếu). Đến khoảng thời gian áp dụng dự báo thì thị trường biến chuyển lạc quan. Theo www.vietinbankschool.edu.vn, gam màu chủ đạo trong tháng đầu tiên của năm 2013 là màu xanh. Dòng vốn ngoại đổ vào mạnh với giá trị lớn lên tới 51 triệu USD (tương đương 1.062 tỷ đồng) ngay
trong những phiên đầu tiên của năm (từ 2 – 10/1/2013) đã tạo thành nhịp tăng nóng cho thị trường - đặc biệt trên sàn HOSE, nâng giá cổ phiếu lên một mặt bằng giá mới. Tính đến phiên ngày 10/1/2013, VN-Index đã thiết lập được chuỗi tăng dài nhất trong 9 năm trở lại đây và được công nhận là chỉ số tăng mạnh nhất thế giới với mức thay đổi đạt tới 11,21%, vượt xa so với vị trí thứ hai là thị trường chứng khoán Argentina với mức thay đổi 9,11%.Sau 1 tháng, VN-Index tăng tới 66,06 điểm, HNX-Index tăng 5,53 điểm so với phiên cuối cùng của năm 2012 (ngày 28/12/2012).
Điểm đặc biệt trong diễn biến thị trường tháng này gây ra sự sai lệch với dự báo là các nhịp tăng, giảm trên 2 sàn không chịu ảnh hưởng nhiều từ các thông tin vĩ mô, thông tin tài chính, mà chủ yếu dựa vào tâm lý lạc quan, tin tưởng từ phía các nhà đầu tư.
4.3. Khuyến nghị đầu tư:
Theo bảng số liệu tổng hợp 4.6 trên, nhà đầu tư có thể thực hiện quyết định đầu tư của mình theo các nhận định đó. Cụ thể như, các chứng khoán t h uộ c d a n h mụ c B/L thì nhà đầu tư nên thực hiện quyền bán và ngược lại, cổ phiếu thuộc da nh mục vố n hóa nhỏ (S / H, S/M , S/ L) thì thực hiện quyết định mua, không nên có suy nghĩ là đầu tư vào các cổ phiếu vốn hóa lớn (blue chip) thì luôn luôn mang lại TSSL lớn hơn cổ phiếu khác.
- Còn một số mô hình khác chưa được ứng dụng vào thị trường Việt Nam như mô hình bốn nhân tố Carhart và mô hình ba nhân tố Lu Zhang. Theo đó, còn có các nhân tố như: TSSL trong quá khứ, nhân tố đầu tư trên tổng tài sản, nhân tố ROA…cũng có ảnh hưởng đến TSSL của chứng khoán. Các NĐT cũng cần quan tâm đến những nhân tố này trong đầu tư. Tuy nhiên việc nghiên cứu ứng dụng các mô hình này cho ngành CNVT sẽ là kết quả của bài nghiên cứu sâu hơn. Tác giả chưa có khả năng thực hiện để đưa ra khuyến nghị đầu tư theo các nhân tố trên. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Thời điểm đầu tư tối ưu đối với mỗi chứng khoán nên được nhà đầu tư dự kiến, dựa vào các phương pháp phân tích khác, ví dụ như phân tích kỹ thuật…
- Đồng thời để có được danh mục tối ưu với tỷ trọng đầu tư cụ thể vào mỗi chứng khoán, ta có thể ứng dụng lý thuyết danh mục hiệu quả của Markowitz. Với mô hình Markowitz ta sẽ tính được tỷ trọng đầu tư tối ưu vào từng chứng khoán với yêu cầu về độ lệch chuẩn hoặc TSSL cụ thể của nhà đầu tư. Tuy nhiên bài nghiên