Trong phần này, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra tính vững mạnh của mô hình 4 nhân tố tại thị trường Việt Nam trong điều kiện thị trường tăng và giảm. Lý do là trong những nghiên cứu gần đây, Pettengill (1995) cho rằng khả năng sự giải thích của những quan sát bị yếu khi giải thích mối quan hệ giữa TSSL trên thị trường Mỹ và beta trong điều kiện thị trường lên và xuống. Trong khi đó Lam(2001) tìm ra rằng một mối quan hệ mạnh giữa beta và TSSL trong cả giai đoạn thị trường lên và xuống ở TTCK Hồng Kông.
Để kiểm tra tính vững mạnh của mô hình 4 nhân tố tại thị trường Việt Nam, tác giả dựa vào TSSL c ủa thị trường để phân thành 2 nhóm: nhóm 1 là Up (khi mà TSSL c ủa thị trường là dương) và nhóm 2 là Down (khi mà TSSL của thị trường là âm). Dựa trên cơ sở mẫu dữ liệu tuần, tác giả có 176 quan sát thuộc nhóm 1 là Up và 180 quan sát thuộc nhóm Down. Kết quả hồi quy được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4.21 Kết quả hồi quy nhóm 1 (Up)
E(Ri) – Rf(t) = αi + βi [E(Rm) – Rf(t)] + si SMB(t) + hi HML(t) + wi WML(t) + e(t)
Α Α
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small 0.27 -0.12 0.2 Small 0.21 0.2 0.27 Big 0.24 -0.18 0.3 Big 0.24 0.33 0.18
Β Β
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small 0.90 *** 0.86 *** 0.89 *** Small 0.96 *** 0.93 *** 0.99 *** Big 0.9 *** 0.83 *** 0.91 *** Big 0.96 *** 0.99 *** 0.93 ***
S S
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small 1.04 *** 1.21 *** 0.92 *** Small 1.12 *** 1.02 *** 1.27 *** Big -0.006 0.06 0.11 Big 0.09 0.11 -0.06
H H
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small -0.24 *** 0.27 *** 0.76 *** Small 0.37 *** 0.34 *** 0.27 *** Big -0.22 *** 0.23 *** 0.78 *** Big 0.31 *** 0.12 0.41 ***
W W
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small 0.05 0.18 ** 0.17 *** Small -0.22 *** 0.22 *** 0.68 *** Big 0.18 *** 0.17 ** 0.06 Big -0.36 *** 0.05 0.74 ***
R2 R2
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small 0.86 0.84 0.9 Small 0.86 0.83 0.87 Big 0.82 0.82 0.85 Big 0.86 0.82 0.8
Ghi chú: *** có ý nghĩa ở mức 1%, ** có ý nghĩa ở mức 5%, * có ý nghĩa ở mức 10%.
A A
Growth Neutral Value Loser Medium Winner
Small 1.24 -0.48 1.05 Small 0.86 0.81 1.09 Big -2.3 -0.89 1.36 Big 1.12 1.4 0.74
RmRf RmRf
Growth Neutral Value Loser Medium Winner
Small 27.86 23.59 30.36 Small 25.84 24.11 26.26
Big 28.18 26.68 27.38 Big 29.12 27.53 24.82
SMB SMB
Growth Neutral Value Loser Medium Winner
Small 13.68 14.26 13.36 Small 12.87 11.38 14.4 Big -0.08 0.86 1.42 Big 1.15 1.25 -0.69
HML HML
Growth Neutral Value Loser Medium Winner
Small -3.13 3.17 10.99 Small 4.2 3.71 2.99
Big -2.89 3.15 9.93 Big 4.06 1.47 4.73
WML WML
Growth Neutral Value Loser Medium Winner
Small 0.77 2.27 2.73 Small -2.76 2.62 8.39 Big 2.58 2.49 0.83 Big -5.04 0.61 9.23
Bảng 4.22 Kết quả hồi quy nhóm 2 (Down)
E(Ri) – Rf(t) = αi + βi [E(Rm) – Rf(t)] + si SMB(t) + hi HML(t) + wi WML(t) + e(t)
Α Α
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small -0.33 ** -0.18 -0.36 ** Small 0.1 -0.25 -0.06 Big -0.28 ** -0.35 ** -0.24 Big -0.27 0.33 0.18
Β Β
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small 0.72 *** 0.78 *** 0.72 *** Small 0.85 *** 0.85 *** 0.88 *** Big 0.77 *** 0.69 *** 0.76 *** Big 0.91 *** 0.92 *** 0.93 ***
S S
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small 1.04 *** 1.41 *** 1.08 *** Small 1.37*** 1.42 *** 1.26 *** Big 0.18 *** 0.21 *** 0.14 ** Big 0.12 0.32 *** -0.06
H H
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small -0.05 0.08 *** 0.83 *** Small 0.26 *** 0.46 *** 0.40 *** Big -0.11 0.25 *** 1.00 *** Big 0.52 *** 0.35 *** 0.41 ***
W W
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small -0.02 -0.01 0.06 Small -0.42 *** 0.07 0.48 *** Big 0.018 0.08 -0.06 Big -0.48 *** -0.001 0.74 ***
R2 R2
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small 0.86 0.84 0.81 Small 0.73 0.75 0.71 Big 0.69 0.78 0.77 Big 0.74 0.71 0.8
Ghi chú: *** có ý nghĩa ở mức 1%, ** có ý nghĩa ở mức 5%, * có ý nghĩa ở mức 10%.
A A
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small -2.11 -1.15 -2.6 Small 0.56 -1.4 -0.28 Big -2.01 -2.2 -1.52 Big -1.49 -0.34 0.74
RmRf RmRf
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small 16.34 17.94 18.2 Small 16.36 16.8 15.78 Big 19.53 15.55 16.88 Big 17.54 18.9 24.82
SMB SMB
Growth Neutral Value Loser Medium Winner
Small 13.71 18.94 15.83 Small 15.38 16.31 13.14 Big 2.71 2.77 1.77 Big 1.3 3.87 -0.69
HML HML
Growth Neutral Value Loser Medium Winner Small -0.63 4.35 10.8 Small 2.62 4.66 3.72 Big -1.46 2.87 11.5 Big 5.19 3.72 4.73
WML WML
Growth Neutral Value Loser Medium Winner
Small -0.33 -0.16 1.2 Small -6 1.08 6.29 Big 0.34 1.39 -1.09 Big -6.86 -0.02 9.23
Nguồn: Tác giả tính toán
Kết quả hồi quy chuỗi thời gian ở 2 nhóm Up và Down được thể hiện trong bảng 4.21 và 4.22. Cũng giống như những kết quả hồi quy ở phần trên, hệ số hồi quy của nhân tố thị trường ở tất cả các danh mục đều dương và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Trung bình beta trong nhóm Up và Down lần lượt là 0.92 và 0.82 so với kết quả khi chưa phân nhóm là 0.87. Kết quả này tuy có sự khác nhau
giữa các nhóm nhưng với giá trị tuyệt đối lớn và mức ý nghĩa cao, vai trò của nhân tố thị trường lại một lần nữa khẳng định là quan trọng trong mô hình 4 nhân tố. Kết quả này cũng phù hợp với những nghiên cứu trước đây khi nghiên cứu về mô hình định giá tài sản dưới những điều kiện khác nhau.
Trong c ả 2 nhóm thị trường Up và Down, nhân tố HML có ý nghĩa thống kê ở mức 1% hầu hết ở tất cả các danh mục (nhóm thị trường Up là 11/12; nhóm thị trường Down là 10/12). Cũng giống như kết quả nghiên cứu khi gom chung 2 nhóm, nhân tố HML tác động mạnh hơn vào những cổ phiếu giá trị khi mà ta thay đổi danh mục từ cổ phiếu tăng trưởng sang giá trị thì hệ số hồi quy h cũng tăng tương ứng.
Về trường hợp của nhân tố SMB, ở nhóm thị trường Up, nhân tố SMB chỉ có ý nghĩa thống kê 6/12 danh mục và đều ở mức ý nghĩa 1% ở nhóm cổ phiếu có vốn hóa nhỏ. Trong khi đó ở nhóm thị trường Down, nhân tố SMB có ý nghĩa thống kê 10/12 danh mục trong đó có đến 9 danh mục có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Hệ số hồi quy của nhân tố SMB cũng giảm dần khi mà quy mô doanh nghiệp tăng lên. Từ kết quả đó nhận thấy rằng cả 2 nhân tố SMB và HML cũng đóng một vai trò quan trọng trong mô hình 4 nhân tố, nhân tố HML thì ổn định hơn SMB.
Kết quả trong bảng 4.21 cũng chỉ ra rằng nhân tố WML cũng có thể chịu ảnh hưởng của điều kiện thị trường. Nhân tố WML có ý nghĩa thống kê ở lần lượt trong 9 và 4 danh mục trong 2 nhóm là thị trường Up và Down. Tuy nhiên hệ số chặn a lại không có ý nghĩa thố ng kê ở 12/12 danh mục tại nhóm thị trường Up và 8/12 danh mục tại nhóm thị trường Down.
Do đó dưới tác động của việc thị trường tăng hay giảm cũng không ảnh hướng đáng kể tác động của mô hình 4 nhân tố. Từ đó mô hình 4 nhân tố được cho là giải thích tốt sự biến động của TSSL bất kể điều kiện thị trường tăng hay giảm.
CHƢƠNG V KẾT LUẬN 5.1. Kết luận
Với mục tiêu đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố quy mô, giá trị, quán tính giá lên TSSL c ủa cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, luận văn đã tiến hành nghiên cứu bằng số liệu của các công ty niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn từ 1/2007-12/2013. Kết quả nghiên cứu thu được ở chương IV cho thấy bằng chứng thực nghiệm giá trị của các mô hình định giá tài sản CAPM, Fama-French và Carhart cũng như mối quan hệ giữa các nhân tố với TSSL.
Các nhân tố gồm : nhân tố thị trường (RmRf), nhân tố quy mô (SMB), nhân tố giá trị (HML), nhân tố quán tính giá (WML) đều ảnh hưởng đến TSSL của cổ phiếu trên sàn HOSE qua 3 mô hình CAPM, Fama-French và Carhart. Trong đó, nhân tố thị trường có ảnh hưởng mạnh nhất đến TSSL của cổ phiếu khi mà hệ số hồi quy c ủa nhân tố này luôn có ý nghĩa thống kê cao ở tất c ả các danh mục, hệ số R2 hiệu chỉnh luôn ở mức cao khi có nhân tố thị trường trong mô hình hồi quy. Điều này hàm ý rằng TSSL bị chi phối nhiều bởi các rủi ro mang tính hệ thống, các rủi ro thị trường này phần lớn xuất phát từ lạm phát và biến động của lãi suất. Nhân tố quy mô có sự tác động mạnh vào những cổ phiếu có quy mô nhỏ hơn quy mô lớn, đây là kết quả giống với những nghiên cứu của Fama-French khi mà ông cho rằng các công ty quy mô nhỏ thường tồn tại rủi ro cao hơn và ho ạt động kém hiệu quả hơn nên phải có phần bù rủi ro lớn hơn cho nhà đầu tư. Nhân tố giá trị có sự tác động mạnh vào những cổ phiếu giá trị (cổ phiếu có chỉ số BE/ME cao) cao hơn cổ phiếu tăng trưởng (cổ phiếu có chỉ số BE/ME thấp). Điều này cũng phù hợp với những nghiên cứu của Fama-French (1993) tại thị trường Mỹ, những công ty giá trị có TSSL cao hơn công ty tăng trưởng vì các công ty giá trị thường có rủi ro rơi vào kiệt quệ tài chính cao nên phải có phần bù rủi ro lớn hơn. Nhân tố quán tính giá tác động mạnh vào những cổ phiếu có TSSL cao trong quá khứ hơn là những cổ phiếu có TSSL thấp trong quá khứ. Tuy nhiên, sự tác động của nhân tố quán tính giá là
chưa thật sự mạnh, vẫn còn tồn tại ở những danh mục mà nhân tố này chưa có ý nghĩa thống kê hoặc có ý nghĩa thống kê ở mức thấp.
Để xét tính ổn định về sự tác động của các nhân tố trên đến TSSL của cổ phiếu, tác giả tiến hành chạy hồi quy trong trường hợp thị trường lên (Up) và thị trường xuống (Down). Kết quả cho thấy rằng không có sự khác biệt nhiều về sự tác động của các nhân tố đến TSSL của cổ phiếu so với trường hợp không phân chia thị trường lên và xuống. Nhân tố thị trường vẫn ổn định, nhân tố HML tác động ổn định hơn nhân tố SMB, tác động của nhân tố quán tính giá là chưa mạnh.
Để xét về mức độ hiệu quả của các mô hình định giá tài sản CAPM, Fama- French và Carhart tại thị trường Việt Nam. Sau khi dùng thống kê GRS, tác giả nhận thấy rằng trong ngắn hạn, mô hình Fama-French giải thích TSSL của cổ phiếu tốt nhất khi mà thống kê GRS đ ạt mức thấp nhất là 21.98 và SR(a) cũng đạt mức thấp nhất là 0.97. Trong dài hạn hơn thì mô hình Carhart gi ải thích TSSL của cổ phiếu trên TTCK Việt Nam là tốt nhất, thống kê GRS đạt mức thấp nhất là 8.82.
Kết quả thống kê GRS tại một số thị trường cũng có sự khác biệt, cụ thể như sau: tại thị trường Nhật và thị trường Bắc Mỹ, theo thống kê GRS thì mô hình CAPM là mô hình định giá tài sản tốt nhất khi mà giá trị thống kê GRS tại 2 thị trường này đạt thấp nhất lần lượt đạt giá trị là 42.22 và 28.04. Điều này chứng tỏ rằng nhân tố thị trường là nhân tố quan trọng nhất tại 2 thị trường này. Tại thị trường Châu Âu thì mô hình định giá tài sản tốt nhất là mô hình Carhart khi mà giá trị thống kê GRS ở mô hình này đạt mức thấp nhất là 3.06, trong khi con số này là 3.99 ở mô hình CAPM và 32.58 ở mô hình Fama-French. Điều này chứng tỏ rằng tại thị trường Châu Âu, ngoài nhân tố thị trường ra, TSSL c ủa cổ phiếu còn phụ thuộc nhiều vào các nhân tố như quy mô, giá trị và quán tính giá.
Kết quả thống kê GRS tại thị trường toàn cầu cho kết quả là mô hình Carhart là mô hình định giá tài sản tốt nhất khi mà tại mô hình này, giá trị thống kê GRS đạt mức thấp nhất là 35.58; so với giá trị thống kê GRS tại các mô hình CAPM là 37.72 và mô hình Fama-French là 36.67 thì đây quả là con số ấn tượng. Điều này chứng tỏ rằng, tại phần lớn các thị trường, mô hình Carhart là mô hình định giá tài sản tốt
nhất; TSSL của cổ phiếu không chỉ chịu ảnh hưởng của nhân tố thị trường mà còn chịu ảnh hưởng c ủa các nhân tố khác như quy mô, giá trị và quán tính giá.
So sánh với thị trường các nước và khu vực thì thị trường Việt Nam trong dài hạn cho kết quả giống với thị trường Global (toàn cầu) và thị trường Châu Âu khi mà giá trị thống kê GRS tại thị trường Việt Nam trong dài hạn là thấp nhất ở mô hình Carhart. Nhưng khi so sánh với thị trường Nhật và thị trường Bắc Mỹ, điều này có sự khác biệt, khi mà ở 2 thị trường này thì mô hình CAPM là mô hình định giá tài s ản tốt nhất; trong khi ở Việt Nam là mô hình Fama-French trong ngắn hạn và mô hình Carhart trong dài hạn.
Tuy nhiên có một điều hạn chế là giá trị p-value của thố ng kê GRS ở hầu hết các thị trường đều rất thấp (gần bằng 0), điều này làm ta bác bỏ giải thiết hệ số chặn ở tất cả các danh mục đều bằng 0. Tức là vẫn còn sai số trong các mô hình định giá được xem là tốt nhất tại các thị trường.
5.2. Hạn chế của đề tài
Với dữ liệu nghiên c ứu là các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE, nên chưa nghiên c ứu hết thị trường Việt Nam. Ngoài ra việc bình quân toàn bộ giai đoạn thị trường từ năm 2007 đến năm 2013 nên chưa phản ánh hết được sự biến động của thị trường cho từng giai đoạn cụ thể.
Việt Nam là thị trường mới nổi nên tính ổ n định của thị trường chưa cao, bên cạnh đó là những quy định mức giá trần, sàn, sự thiếu minh bạch thông tin,… điều này dẫn đến những hạn chế và ảnh hưởng trong sự biến động giá cổ phiếu. Bên cạnh đó nền kinh tế Việt Nam là r ất đặc thù nên có thể có những so sánh phân tích không được chính xác.
Sự tác động của các hiện tượng làm giá cổ phiếu có thể làm cho giá các cổ phiếu biến động mạnh nên làm sai lệch xu hướng vận động của thị trường.
Ngoài ra các công c ụ tính toán còn thiếu và tại Việt Nam chưa có một bộ cơ sở dữ liệu chung cho toàn thị trường nên có thể xảy ra sai sót trong quá trình xử lý dữ liệu thủ công.
5.3. Nghiên cứu đề xuất
Bằng việc sử dụng phương pháp hồi quy OLS, phương pháp này bản thân nó đã tồn tại rất nhiều giả định như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan,… Mặc dù trong bài đã tìm cách sửa và hạn chế ảnh hưởng của hiện tượng phương sai sai số thay đổi nhưng trên nền tảng này, một đề xuất về hướng nghiên cứu tiếp theo là áp dụng các phương pháp hồi quy mới như GMM,.. nhằm hạn chế những giả định những hạn chế của phương pháp OLS
Trong thời gian gần đây và đ ặc biệt là xu hướng các nước trên thế giới, các tác giả đã đưa thêm nhiều nhân tố giải thích khác ngoài 4 nhân tố trình bày trong luận văn này vào để giải thích TSSL của cổ phiếu như tính thanh khoản, tâm lý đầu tư, các yếu tố vĩ mô,… Đó cũng là một hướng nghiên cứu cho những đề tài tiếp theo.
Các nghiên cứu tiếp theo nên nghiên cứu trên toàn bộ thị trường chứng khoán Việt Nam và có thể chia làm nhiều giai đoạn để phân tích sâu hơn như hiệu ứng tháng giêng, giai đoạn thị trường lên, thị trường xuống,… để có những cách