Bảng 2.44: So sánh hệ số xác định hiệu chỉnh mô hình Carhart và Lu Zhang
R2 hiệu chỉnh (Carhart) R2 hiệu chỉnh trung bình (Carhart) R2 hiệu chỉnh (Lu Zhang) R2 hiệu chỉnh trung bình (Lu Zhang) Danh mục S/H 0.806836 0.780572 0.711914 0.721905 Damh mục S/M 0.760420 0.668177 Danh mục S/L 0.699869 0.567590 Danh mục B/H 0.836234 0.524932 Danh mục B/M 0.809989 0.783956 Danh mục B/L 0.770085 0.745147 Danh mục S/LINV 0.650271 Danh mục S/HINV 0.751948 Danh mục B/LINV 0.862791 Danh mục B/HINV 0.828485 Danh mục S/LROA 0.718819 Danh mục S/HROA 0.718510 Danh mục B/LROA 0.838761 Danh mục B/HROA 0.709011 Danh mục S/W 0.666510 Danh mục S/Losers 0.681586 Danh mục B/W 0.756405 Danh mục B/Losers 0.807682
So sánh R2 hiệu chỉnh của mô hình Lu Zhang và mô hình Carhart cho thấy mô hình Carhart có hệ số xác định hiệu chỉnh trung bình lớn hơn trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2008-2010, do đó mô hình Carhart giải thích được nhiều hơn cho TSSL chứng khoán và phù hợp để giúp nhà đầu tư lượng hóa rủi ro trên TTCK Việt Nam.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Như vậy, qua thực hiện kiểm định bốn mô hình: Mô hình định giá tài sản vốn CAPM, mô hình ba nhân tố Fama-French, mô hình bốn nhân tố Carhart và mô hình ba nhân tố Lu Zhang với mẫu gồm 95 chứng khoán trên HoSE giai đoạn tháng 1-2008 đến tháng 12-2010, ta thấy mô hình bốn nhân tố Carhart là phù hợp nhất để xác định TSSL của chứng khoán. Mô hình Carhart khắc phục được các vi phạm giả thiết phương pháp hồi quy OLS của mô hình Fama-French về tính tự tương quan và phương sai thay đổi của các hạng nhiễu, đồng thời là mô hình cho giá trị các hệ số hồi quy có ý nghĩa, giá trị hệ số xác định hiệu chỉnh lớn nhất.
CHƢƠNG 3: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHO MÔ HÌNH XÁC ĐỊNH TỶ SUẤT SINH LỢI CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ
TRƢỜNG VIỆT NAM
3.1. Nhận xét về kết quả của các mô hình đã đƣa ra trên TTCK Việt Nam: 3.1.1. Kết quả mô hình ba nhân tố Fama-French:
Kết quả thống kê trên 95 chứng khoán niêm yết trên HoSE giai đoạn 2008-2010 cho thấy chuỗi HML có trung bình dương (0.5399%/tuần), giống với kết quả của Fama- French nhưng chuỗi SMB lại có trung bình âm (-0.037%/tuần). Điều này hàm ý đối với TTCK Việt Nam, chứng khoán có quy mô lớn có TSSL cao hơn chứng khoán có quy mô nhỏ và chứng khoán có BE/ME cao có TSSL cao hơn chứng khoán có BE/ME thấp. Mô hình hồi quy theo ba nhân tố đưa ra kết quả: Với các danh mục thuộc cùng nhóm BE/ME, chứng khoán có quy mô nhỏ hơn thì có hệ số đối với nhân tố SMB lớn hơn, hệ số SMB dương đối với những chứng khoán có quy mô nhỏ và âm đối với những chứng khoán có quy mô lớn, đồng thời giá trị trung bình của chuỗi SMB lại âm, tức là những công ty có quy mô lớn cung cấp tỷ suất sinh lợi lớn hơn những công ty có quy mô nhỏ. Kết quả này trái ngược với kết quả của Fama French trên thị trường Mỹ 1963- 1991, vốn được lý giải rằng các công ty có quy mô nhỏ thường tồn tại rủi ro cao, chi phí đại diện cao, hoạt động kém hiệu quả hơn, do đó phải cung cấp một phần bù rủi ro lớn hơn cho nhà đầu tư, tức mang lại một TSSL lớn hơn.
Các chứng khoán có BE/ME cao thì có hệ số đối với nhân tố HML lớn, cụ thể hệ số HML của danh mục S/H>S/M>S/L, B/H>B/M>B/L. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kết quả trên thị trường Mỹ 1963-1991, được Fama-French giải thích rằng các công ty có BE/ME cao phải cung cấp một phần bù đối với nhân tố giá trị lớn hơn cho nhà đầu tư, vì những công ty này thường có rủi ro rơi vào kiệt quệ tài chính cao.
Đồng thời, mô hình ba nhân tố khi kiểm định trên 95 chứng khoán tại HoSE cho giá trị R2 hiệu chỉnh khá cao.So sánh kết quả này với kết quả kiểm định ở các thị trường khác ta thấy mô hình nhân tố của Fama-French là hiệu quả và phù hợp để giải thích TSSL chứng khoán trên thị trường Việt Nam.
Bảng 3.1: Bảng giá trị hệ số xác định hiệu chỉnh trong kiểm định mô hình FF3FM trên thị trƣờng Việt Nam
R2 hiệu chỉnh (FF3FM) R2 hiệu chỉnh trung bình Danh mục S/H 0.803741 0.747558 Damh mục S/M 0.752295 Danh mục S/L 0.578511 Danh mục B/H 0.785686 Danh mục B/M 0.806123 Danh mục B/L 0.758992
Bảng 3.2: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định mô hình CAPM và FF3FM trên các thị trƣờng thế giới
Thị trƣờng chứng khoán Tác giả nghiên cứu (năm) R
2 trung bình CAPM R2 trung bình FF3FM 3 thị trường lớn Mỹ NYSE, AMEX, NASDAQ giai đoạn 1963-2003
Nima Billou (2004)
0.72 0.890 Pháp giai đoạn 1976-2001 Souad Ajili (2005) 0.714 0.905 New Zealand giai đoạn 1994-
2002
Nartea và
Djajadikerta (2005) 0.360 0.441 Úc giai đoạn 1981-2005 Michael A. O'Brien
(2007) 0.439 0.730
Africa giai đoạn 1998-2004 Sunil K Bundoo
(2006) * 0.710
Ấn độ giai đoạn 2001-2006 Bhavna Bahl (2006) 0.760 0.870 HongKong giai đoạn 1993-1999
Drew và Veeraraghavan (2003)
0.400 0.625
Hàn Quốc giai đoạn 1991-1999 0.510 0.793
Malaysia giai đoạn 1991-1999 0.700 0.893
Philippines giai đoạn 1994-1999 0.420 0.653 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
* Tất cả hệ số hồi quy của 4 danh mục đầu tư mà Bundoo phân chia cho mô hình Fama-French đều có ý nghĩa ở mức tin cậy 99%, vì vậy Bundoo không chạy hồi quy mô hình một biến CAPM.
Theo Vương Đức Hoàng Quân, Hồ Thị Huệ (2008)
Tóm lại, kiểm định mô hình ba nhân tố của Fama-French trên thị trường Việt Nam cho kết quả các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị đều có ý nghĩa thống kê, do đó có ảnh hưởng thực sự lên TSSL chứng khoán. Tuy nhiên mối quan hệ giữa nhân tố quy
mô công ty và tỷ suất sinh lợi chứng khoán lại ngược với kết quả của Fama-French.
3.1.2. Kết quả mô hình bốn nhân tố Carhart:
Thống kê trên thị trường Việt Nam cho thấy với dữ liệu từ tháng 6-2008 đến tháng 12-2010 của 95 chứng khoán trên HoSE thì các chuỗi SMB và HML có trung bình dương (lần lượt là 0.0462%/tuần và 0.3992%/tuần), chuỗi WML có trung bình âm (0.243%/ tuần). Tuy nhiên, cũng với 95 chứng khoán này, khi thời gian dữ liệu lấy từ tháng 1-2008 đến tháng 12-2010 thì chuỗi SMB lại cho giá trị trung bình âm (Kết quả của mô hình ba nhân tố Fama-French). Chính sự bất ổn định và khác nhau về dấu của trung bình SMB đã không giúp ta trả lời được câu hỏi là liệu những công ty có quy mô nhỏ trên thị trường Việt Nam có cung cấp một TSSL lớn hơn những công ty có quy mô lớn như kết quả mà Fama và French đưa ra hay không.
Sự khác biệt này có thể giải thích là do thời gian dữ liệu quá ngắn, đồng thời có những giai đoạn giá chứng khoán biến động mạnh trong khoảng thời gian quan sát, do đó giá trị trung bình của SMB, HML, WML có thể có thay đổi về dấu khi ta lấy các chuỗi thời gian quan sát khác nhau. Chính vì vậy, giá trị trung bình của SMB, HML, WML chưa thể đại diện cho ý nghĩa của các nhân tố trong mô hình,
Tuy nhiên với chuỗi HML có giá trị trung bình dương, ổn định và khá lớn so với SMB, ta có thể kết luận rằng nhân tố giá trị có tác động lên TSSL chứng khoán mạnh hơn tác động của nhân tố quy mô. Ta có thể kiểm định điều này qua kết quả
của mô hình hồi quy TSSL các danh mục theo từng cặp nhân tố (mục 2.5.5). Cụ thể, khi thực hiện hồi quy với mô hình gồm hai biến là nhân tố thị trường và nhân tố quy mô thì ta được hệ số R2
= 0.6855315, và khi thực hiện hồi quy với mô hình gồm nhân tố thị trường và nhân tố giá trị (BE/ME) thì ta thu được giá trị R2 lớn hơn = 0.71335, cho thấy nhân tố giá trị có ý nghĩa giải thích lớn hơn nhân tố quy mô. Điểm đặc biệt ở đây là kết quả này trùng khớp với nhận định Fama-French đưa ra là “Mối quan hệ giữa TSSL trung bình và BE/ME thì nhất quán hơn so với nhân tố quy mô” (Eugene F. Fama and Kenneth R. French (1993), “Common risk factors in the returns of stocks and bonds”,
Journal of Financial Economics, (33), trang 12).
Bảng 3.3: Bảng giá trị hệ số xác định hiệu chỉnh trong kiểm định mô hình Carhart trên thị trƣờng Việt Nam
R2 hiệu chỉnh (Carhart) Danh mục S/H 0.806836 Damh mục S/M 0.760420 Danh mục S/L 0.699869 Danh mục B/H 0.836234 Danh mục B/M 0.809989 Danh mục B/L 0.770085
3.1.3. Kết quả mô hình ba nhân tố Lu Zhang:
Kết quả thống kê trên HoSE 2008-2010 cho thấy nhân tố đầu tư và nhân tố ROA có tác động lên TSSL trên thị trường chứng khoán Việt Nam giống như trên TTCK Mỹ. RINV có trung bình dương 0.2875%/tuần, tức 14.95%/năm, và RROA có trung bình dương 0.2702%/tuần, tức 14.05%/năm. Điều này có nghĩa đầu tư vào những chứng khoán có đầu tư/tài sản thấp thì có TSSL cao hơn 14.95%/năm so với những chứng khoán có đầu tư/tài sản cao; và đầu tư vào những chứng khoán có ROA cao thì TSSL cao hơn 14.05%/năm so với những chứng khoán có ROA thấp. Tiến hành xây dựng các mô hình và thực hiện kiểm định cho kết quả là mô hình Lu Zhang có hệ số xác định hiệu chỉnh trung bình thấp hơn mô hình Carhart. R2 hiệu chỉnh trung bình của mô hình Lu Zhang = 0.721905, nhỏ hơn so với giá trị 0.780572 của mô hình Carhart. Do đó bài nghiên cứu tiến hành đưa ra khuyến nghị đầu tư dựa trên kết quả của mô hình Carhart.
3.2. Hạn chế và kiến nghị cho quá trình xây dựng mô hình: 3.2.1. Hạn chế: 3.2.1. Hạn chế:
3.2.1.1. Hạn chế khách quan:
Thị trường chứng khoán Việt Nam mới đi vào hoạt động chỉ 10 năm, quá non trẻ so với các thị trường khác trên thế giới như Mỹ, Nhật…, đồng thời tính công bố thông tin trên thị trường Việt Nam còn thấp nên bài nghiên cứu chỉ được thực hiện trong chuỗi thời gian 3 năm. Chính vì chuỗi thời gian quan sát khá ngắn, các kết quả thu được chưa thể đại diện cho toàn bộ thị trường và phản ánh đúng ảnh hưởng của các nhân tố lên TSSL chứng khoán.
hiệu quả trong điều kiện thông tin cân xứng, nhà đầu tư có thông tin như nhau. Do đó một hạn chế trong quá trình xây dựng mô hình trên thị trường Việt Nam là yếu tố thông tin bất cân xứng, từ đó có thể có những bóp méo cho mô hình khi mà nhà đầu tư phản ứng khác nhau do thông tin nhận được là khác nhau và không cùng lúc.
3.2.1.2. Hạn chế chủ quan:
Hạn chế chủ quan xuất phát từ bản thân người xây dựng mô hình. Do các công cụ tính toán còn thiếu và thị trường Việt Nam thiếu một bộ cơ sở dữ liệu chung cho toàn thị trường nên đa số dữ liệu trong bài nghiên cứu đều được xử lý thủ công. Quá trình xử lý dữ liệu do con người tiến hành nên có thể xảy ra sai sót.
3.2.2. Kiến nghị cho quá trình xây dựng mô hình:
Bài nghiên cứu kiến nghị hình thành một hệ thống dữ liệu đáng tin cậy cho toàn bộ thị trường như hệ thống CRSP (The Center for Research in Security Prices) ở Mỹ - cung cấp hệ thống dữ liệu của các thị trường chứng khoán NYSE, NASDAQ và Amex. Đây là một yêu cầu cần phải có nhằm đảm bảo cho thông tin trên thị trường được minh bạch, rõ ràng, và là điều kiện cần để phát triển thị trường chứng khoán. Qua nghiên cứu hiện tại cho thấy có rất nhiều kênh thông tin cung cấp các dữ liệu của công ty niêm yết, tuy nhiên khi thực hiện so sánh, đối chiếu thì nhận thấy giữa một số nguồn thông tin có thể xảy ra sự khác biệt, gây nhiễu thông tin cho nhà đầu tư.
Một điều chúng ta cần quan tâm nữa là, trong quá trình tìm hiểu, tác giả đã tham khảo các trang web của Fama, French và nhận thấy rằng trên các phương tiện thông tin này có sẵn dữ liệu là các danh mục đã xếp hạng cho mô hình ba nhân tố do Fama và French tự cập nhật liên tục qua các tháng, có thể xem thêm ở http://mba.tuck.
dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html. Như vậy nếu chúng ta muốn
tiến hành kiểm định trên thị trường nào thì chỉ cần tham khảo dữ liệu ở đây và có những điều chỉnh cho thị trường đó. Tuy nhiên, trang web này chỉ cung cấp dữ liệu của các thị trường chứng khoán trên thế giới như Anh, Thụy Điển, Singapore, NaUy, NewZealand, Malaysia… , không có dữ liệu của thị trường Việt Nam. Điều này chính vì thị trường chứng khoán Việt Nam còn quá non trẻ, chưa thu hút nhà đầu tư nhiều và rõ ràng là chưa có chỗ đứng trên thị trường chứng khoán quốc tế. Do đó, giải pháp căn bản nhất được kiến nghị cho quá trình xây dựng mô hình vẫn là phát triển TTCK Việt Nam.
3.3. Các yếu tố đặc thù của TTCK Việt Nam:
Mặc dù có những hạn chế trên, việc nghiên cứu mô hình cũng có một ý nghĩa nhất định trong quá trình ra quyết định đầu tư. Ở phần này ta tìm hiểu những yếu tố đặc thù của thị trường chứng khoán Việt Nam, trên cơ sở đó kết hợp với kết quả của những mô hình đưa ra ở trên để đưa ra kiến nghị cho nhà đầu tư.
Thị trường Việt Nam đang còn ở buổi ban đầu và phụ thuộc nhiều vào yếu tố tâm lý, do đó những dữ liệu thống kê trên thị trường Việt Nam, ví dụ như giá cổ phiếu, không mang tính ổn định. Giá cổ phiếu trong nhiều thời gian biến động bất thường do tâm lý của nhà đầu tư, có thể là xuất phát từ một nguyên nhân cụ thể về phát hành thêm cổ phiếu, tăng vốn, thông tin về khả năng tạo lợi nhuận…; nhưng chính tâm lý nhà đầu tư đôi lúc đã thổi phồng những ảnh hưởng của các yếu tố này lên giá chứng khoán. Do đó khi đưa vào mô hình thì mối quan hệ giữa các nhân tố là không nhất quán và có thể là không phản ánh đúng bản chất mối quan hệ, làm cho mô hình giảm bớt tính đúng đắn và gây khó khăn trong việc giải thích mô hình. Do đó quá trình ra quyết định đầu tư không nên quá phụ thuộc vào mô hình.
Thị trường chứng khoán Việt Nam chiếm phần lớn là nhà đầu tư cá nhân. Theo thống kê của Ủy ban chứng khoán Nhà nước, kết thúc năm 2010, số lượng tài khoản giao dịch chứng khoán tăng mạnh, lên đến hơn 1 triệu tài khoản, chiếm đa số là các tài khoản nhà đầu tư cá nhân. Nhà đầu tư tổ chức hiện có 102 công ty chứng khoán (hầu hết đều có mảng tự doanh), khoảng 50 công ty quản lý quỹ trong nước, trên 60 ngân hàng thương mại cổ phần, vài chục công ty tài chính, bảo hiểm và hàng trăm tổ chức đầu tư nước ngoài tham gia. Tuy nhiên các tổ chức trên vẫn chiếm thiểu số. Tỷ trọng giao dịch hàng ngày của nhà đầu tư tổ chức chỉ chiếm 20% trong tổng giá trị giao dịch toàn thị trường (Số liệu từ Cơ quan thông tin Bộ Tài chính,trang web tapchitaichinh.vn). Đây gần như là điều đối nghịch với các thị trường phát triển trên thế giới. Nhà đầu tư cá nhân vẫn còn thiếu kiến thức đầu tư, thiếu am hiểu thị trường, nghiên cứu thông tin, do đó khiến thị trường Việt Nam đôi lúc vận động không theo quy luật. Chính vì vậy, việc áp dụng các mô hình Fama-French, Carhart vào thị trường Việt Nam phải tính đến những đặc thù này của thị trường để có thể áp dụng mô hình cho phù hợp. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
so với các thị trường khác như Mỹ, Nhật,…
Đồng thời thị trường chứng khoán Việt Nam còn chịu sự tác động và chi phối