9 CTCP Đại Lý Liên Hiệp
4.2. Kiểm định thừa biến
Mục đích của việc kiểm định thừa biến nhằm xem xét liệu việc đưa thêm hai nhân tố là SMB và HML vào mô hình truyền thống có hợp lý hay không? Hay cụ thể hơn, ta đang kiểm định giả thiết liệu các hệ số hồi quy của SMB và HML có đồng thời bằng 0 hay không? Trước hết, ta hồi quy biến Ri-Rf theo các biến Rm-Rf, SMB và HML. Sau đó thực hiện một vài thao tác đơn giản trên Eview: View/Coefficent Tests/Redundant variables – Likelihood ratio, rồi nhập tên các biến cần kiểm định là SMB và HML. Ta được kết quả như sau:
www.thuvienluanvan.org Tư vấn hỗ trợ viết luận văn, tiểu luận Trang 45
Giá trị kiểm định F Giá trị χ2
Danh mục S/L 38,49* 56,14*
Danh mục S/H 14,71* 26,21*
Danh mục B/L 14,28* 25,56*
Danh mục B/H 1,50 3,10
*: có ý nghĩa ở mức 1%
Hình 4.3 Kết quả kiểm định thừa biến cho các danh mục
Kết quả hồi quy cho thấy giá trị F tính toán hoặc χ2 tính toán của các danh mục S/L, S/H và B/L có giá trị cao hơn giá trị F tra bảng (13.99) hoặc χ2 tra bảng (7.82) hoặc giá trị xác suất p-value (0%) nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, ta có thể bác bỏ giả thiết cho rằng hệ số của các biến SMB và HML đồng thời bằng 0, và vì thế các biến SMB và HML không phải là các biến thừa trong mô hình. Tuy nhiên, kết quả cho danh mục B/H thì hoàn toàn ngược lại, các biến SMB và HML là các biến thừa trong mô hình kiểm định Fama – French thực hiện cho danh mục B/H. Nghĩa là mô hình CAPM đã có đủ khả năng thực hiện tốt việc dự báo tỷ suất sinh lợi cho danh mục B/H mà không cần phải thêm biến quy mô và giá trị. Đây là một trong những bất cập của đề tài, khi mô hình Fama – French có vẻ như không phù hợp khi được sử dụng để dự báo tỷ suất sinh lợi của các công ty có quy mô lớn và tỷ lệ BE/ME cao.