3.2.1.Nguồn dữ liệu
Nguồn dữ liệu của bài nghiên cứu được lấy từ trang www.hsx.vn vì nguồn dữ liệu của Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh nên không có sự sai lệch và hoàn toàn chính xác bên cạnh đó còn sử dụng nguồn dữ liệu từ trang
www.cophieu68.com so sánh với trang www.hsx.vn thì dữ liệu cũng hoàn toàn chính xác.
3.2.2.Cách lấy và xử lý dữ liệu
TSSL chứng khoán và TSSL thị trường
TSSL thị trường là được lấy là chỉ số VN- Index.Từ giá đóng cửa cuối ngày, ta tính TSSL ngày cho các chứng khoán.Bài nghiên cứuchọn ngày để tính toán vì muốn số liệu thật chính xác.Vớithời kỳ mẫu 3 năm, có tất cả 745 ngày giao dịch.
Để thuận lợi cho việc tính toán, TSSL được tính ở đây bỏ qua việc tính cổ tức và TSSL ngày được tính dựa vào công thức như sau:
𝑹𝑹𝒊𝒊 =𝑷𝑷𝑷𝑷 − 𝟏𝟏 − 𝟏𝟏𝑷𝑷𝑷𝑷
Trong đó:
Pt: là giá đóng cửa cổ phiếu ngày t Pt-1: giá đóng cửa cổ phiếu ngày t
TSSL tài sản phi rủi ro (Rf)
Lãi suất phi rủi ro trong bài nghiên cứu được lấy là lãi suất của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm do Kho bạc nhà nước phát hành, dữ liệu lấy trên trang web của Bộ tài chính. Lãi suất này là lãi suất trúng thầu của các đợt phát hành trái phiếu do Kho bạc nhà nước phát hành.
Giá trị thị trường và giá trị sổ sách
Giá trị thị trường và giá trị sổ sách được lấy từ BCTT theo quý của các công ty. Hầu hết các báo cáo tài chính đã được kiểm toán và được soát xét.
Hệ số Beta trong mô hình Fama - French hay cả CAPM được phân tích sơ bộ bằng công thức:
β = 𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪(𝑹𝑹𝒊𝒊,𝑹𝑹𝑹𝑹)𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽(𝑹𝑹𝑹𝑹)
Cov (Ri, Rm) là hiệp phương sai giữ tỷ suất sinh lợi danh mục i và danh mục thị trường.
Var (Rm): phương sai của tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường
Phần bù quy mô (SMB) và phần bù giá trị (HML)
Quy mô (giá trị thị trường-ME) công ty được tính bằng giá cổ phiếu đóng cửa nhânvới số cổ phiếu đang lưu hành ở ngày hiện tại.Số cổ phiếu đang lưu hành đã trừ đi cổphần ưu đãi. Giá trị sổ sách(BM) ở đây theo Fama- French(1993)là giá trị sổ sách củavốn chủ sỡ hữu cộng với thuế thu nhập hoãn lại trên Bảng cân đối kế toán trừ đi giá trịsổ sách cổ phần ưu đãi. Giá trị thị trường và giá trị sổ sách tính trên cổ phần thường vìcổ phần ưu đãi không cho người nắm giữ quyền quản lý công ty. Theo Fama- Frenchnăm 1993 các chứng khoán được sắp xếp theo quy mô và chia thành 2 nhóm theo tỷ lệ50%-50%, nếu quy mô công ty nào nhỏ hơn hoặc bằng 50% vốn hóa trung bình củatoàn thị trường thì được xếp vào nhóm quy mô nhỏ (Small) và ngược lại được xếp vàonhóm quy mô lớn (Big). Yếu tố B/M được sắp xếp tăng dần và chia thành 3 nhóm là L (Low), M ( Medium ), H ( High) tương ứng với giá trị thấp, vừa và cao. Sáu danh mục quy mô công ty (S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H) là sự tổ hợp của hai nhóm ME và ba nhóm BE/ME.
Nhân tố SMB được tính bằng TSSL bình quân của 3 danh mục có quy mô nhỏ trừ choTSSL bình quân của 3 danh mục quy mô lớn :
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆3 −𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆3
Nhân tố HML được tính bằng TSSL bình quân của 2 danh mục có B/M cao trừ choTSSL bình quân của 2 danh mục có B/M thấp.
Bảng 3.1: Phân chia danh mục
Bảng 3.2:Kết quả phân chia 30 cổ phiếu ngành xây dựng thành 6 danh mục
SL SM SH BL BM BH PTX, C47, L10, LM8, PXI, THG,VSI CDC, HU1, HU3, MDG, PTC, UDC, VRC, HAS ACC, C32, CTD, FNC, LGC, PXS, SC5, TV1 BCE, DIG, HBC, HTI, LCG, VNE MCG
Nhân tố xu hướng (đà tăng trưởng) – WML
Nhân tố xu hướng được xây dựng tương tự như nhân tố HML, lần lượt chia thành các nhóm W ( Winners ), M ( Medium ), L (Lose ) tương ứng với xu hướng cao, trung bình và thấp. Tương tự trong mô hình 3 nhân tố, phối hợp với nhóm ME ta cũng được 6 danh mục SW, BW, MW, SLc, MLc, BLc.
Nhân tố WML được tính bằng trung bình của 2 danh mục tăng giá mạnh nhất trừ cho trung bình cuả 2 danh mục giảm giá :
𝑊𝑊𝑆𝑆𝑆𝑆 = 𝑆𝑆𝑊𝑊 + 𝑆𝑆𝑊𝑊2 −𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 − 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆2
Phân theo giá trị vốn hóa
Phân theo hệ số BE/ME
L(30%) M(40%) H(30%)
S (50%) SL SM SH
3.2.3.Mẫu nghiên cứu
Phạm vi của bài nghiên cứu gồm 30 chứng khoán thuộc nhóm ngành xây dựng được niêm yết trên Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (Hose). Thời gian mẫu là tháng 1 năm 2013 đến tháng 12 năm 2015 (2013-2015).
Bảng 3.3:Tên công ty và mã cổ phiếu nhóm ngành xây dựng niêm yết trên sàn HOSE.
STT Mã CP Tên công ty STT Mã
CP Tên công ty
1 ACC CTCP Bê tông Becamex 16 L10 CTCP Lilama 10
2 BCE CTCP Xây dựng và Giao
thông Bình Dương 17 LM8
CTCP Lilama 18
3 C32 CTCP Đầu tư Xây dựng 3-2 18 MCG
CTCP Cơ điện và Xây dựng Việt Nam 4 C47 CTCP Xây dựng 47 19 MDG CTCP Miền Đông 5 CTD CTCP Xây dựng COTEC 20 PTC CTCP Đầu tư và Xây dựng Bưu Điện 6 CDC CTCP Chương Dương 21 PXS CTCP Kết cấu Kim loại và Lắp máy Dầu khí
7 DIG CTCP Đầu tư Phát triển Xây dựng 22 PXT CTCP Xây lắp Đường ống Bể chứa Dầu khí 8 FCN CTCP FECON 23 PXI CTCP Xây dựng Công nghiệp & Dân
dụng Dầu khí 9 HAS CTCP HACISCO 24 SC5 CTCP Xây dựng số 5 10 HBC CTCP Xây dựng và Kinh
doanh Địa ốc Hòa Bình 25 THG
CTCP Đầu tư và Xây dựng
Tiền Giang
11 HTI CTCP Đầu tư Phát triển Hạ
tầng IDICO 26 TV1
CTCP Tư vấn Xây dựng Điện
1
12 HU1 CTCP Đầu tư và Xây dựng
HUD1 27 UDC CTCP Xây dựng và Phát triển Đô thị tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu
13 HU3 CTCP Đầu tư và Xây dựng
HUD3 28 VNE
CTCP Xây dựng Điện Việt
Nam
và Địa ốc Vũng Tàu
15 LGC CTCP Đầu tư Cầu Đường CII 30 VSI
CTCP Đầu tư và Xây dựng Cấp thoát nước
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này sẽ tiến hành: phân tích mô tả thống kê, phân tích tương quan, phân tích hồi quy và kiểm định sự phù hợp của các mô hình.
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 4.1: Phân tích mô tả dữ liệu
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Ri-Rf 745 -.05242 .03734 .0003278 .01401841
Rm-Rf 745 -.05892 .03977 .0004466 .01155917
SMB 745 -.03647 .04246 .0000801 .01247315
HML 745 -.05074 .04128 -.0003777 .01439806
WML 745 -.04967 .07129 .0058579 .01687802
Nguồn : Kết quả chạy từ SPSS
Bảng 4.1 cho thấy tổng phần bù rủi ro danh mục cổ phiếu (Ri – Rf) được quan sát có giá trị nằm trong khoảng từ -0.5242 đến 0.3734 và (Ri – Rf) trung bình là 0.003278 tương đương 0.3278%. Phần bù rủi ro thị trường có giá trị quan sát dao động từ -0.05892 đến 0.03977, với giá trị trung bình đạt khoảng 0.0004466 tương đương 0.04466%. Phần bù do tác động của quy mô (SMB) với giá trị thấp nhất đạt khoảng -0.03647, cao nhất là 0.04246 và trung bình là 0.000801 tương đương 0.0801%. Phần bù giá trị (HML) có giá trị quan sát dao động từ -0.05074 đến 0.04128 với giá trị trung bình đạt -0.0003777 tương đương 0.03777%.
Độ lệch chuẩn - sự biến động quanh các giá trị trung bình của của các biến Ri – Rf, Rm-Rf, SMB, HML và WML lần lượt là 0.01401841, 0.01155919, 0.1247315, 0.1439806, 0.01687802.
4.2. Phân tích tương quan.
Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp . Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Đồng thời cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập . Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đế n kết quả của phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa c ộng tuyến . Cụ thể, trong bài nghiên cứu này chúng ta sẽ nghiên cứu mối tương quan giữa biến Phần bù rủi ro danh mục đầu tư ( Ri-Rf) và các biến độc lập: phần bù rủi ro thị trường (Rm-Rf), quy mô công ty (SMB), giá trị (HML) và xu hướng (WML).
Bảng 4.2: Tính chất của hệ số tương quan
Giá trị r Mối quan hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc
r > 0 Có quan hệ đồng biến
r = ±1 Có quan hệ tuyến tính chặt chẽ r = 0 Không có quan hệ tuyến tính r < 0 Có quan hệ nghịch biến
Correlations Ri-Rf Rm-Rf SMB HML WML Ri-Rf Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) .000 N 745 Rm-Rf Pearson Correlation .760 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 745 745 SMB Pearson Correlation -.552 ** -.460** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 N 745 745 745 HML Pearson Correlation .285 ** .299** -.487** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 745 745 745 745 WML Pearson Correlation -.007 -.007 .025 -.028 1
Sig. (2-tailed) .842 .839 .503 .451
N 745 745 745 745 745
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn : Kết quả phân tích tương quan từ SPSS
Nhìn vào ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc tại bảng, chúng ta thấy trong số 4 biến độc lập thì biến rủi ro thị trường Rm - Rf là có tương quan mạnh nhất tới phần bù rủi ro cổ phiếu với hệ số tương quan lên tới 0.76 ở mức ý nghĩa 1% tương đương độ tin cậy 99%, đối với biến HML có hệ số tương quan thuận là 0.285. Hai biến còn lại gồm SMB và WML có mối tương quan tương nghịch đối với biến Ri - Rf với hệ số tương quan lần lượt là -0.552 và -0.007 đều ở mức ý nghĩa 1% (hay độ tin cậy 99%). Mặt khác giá trị sig = 0.000 < 1% cho thấy kết quả phân tích tương quan có ý nghĩa thống kê (do kết quả phân tích tương quan có ý nghĩa ở mức 1%)
Ngoài ra, chạy tương quan Pearson có thể nhận diện được vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau dựa vào giá trị tuyệt đối r để đánh giá.Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính hiện hữu giữa 2 biến độc lập trong mô hình.
4.3. Thực hiện mô hình hồi quy.
R2 hiệu chỉnh được sử dụng làm thông số đo lường mức độ thích hợp của mô hình theo quy tắc R2 hiệu chỉnh tiến đến 1 thì mô hình càng thích hợp, R2 càng gần 0 thì mô hình càng kém phù hợp.
Tác giả thực hiện hồi quy cho lần lượt ba mô hình CAPM, Fama – French và Carhart .Như đã trình bày phần trên , tác giả vẫn sử dụng phương pháp kiểm định khi lần lượt cho từng nhân tố vào mô hình nghiên cứu.
4.3.1.Kiểm định với mô hình CAPM
Model Summary
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1 .760a .577 .577 .00911969 a. Predictors: (Constant), Rm-Rf ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .084 1 .084 1014.965 .000b Residual .062 743 .000 Total .146 744
a. Dependent Variable: Ri-Rf b. Predictors: (Constant), Rm-Rf
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -8.372E-5 .000 -.250 .802
Rm-Rf .921 .029 .760 31.859 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Ri-Rf
Nguồn : Kết quả chạy từ SPSS
4.3.1.1 Kiểm định giả thiết các hệ số hồi quy mô hình CAPM
Dùng phân phối Student để kiểm định giả thiết hệ số hồi quy Beta: Ho: βi = 0,
H1: βi ≠ 0. Ta áp dụng quy tắc kiểm định t
Bảng kết quả Coefficents cho thấy giá trị t Statistic tuyệt đối của biến Beta có giá trị bằng 31.859 lớn hơn giá trị t*=1.96 kết hợp với Sig của biến này bằng 0.000 < 5%. Điều này cho thấy kết quả hồi quy này có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (mức ý nghĩa 5%) và ta bác bỏ giả thiết H0. Chứng tỏ nhân tố rủi ro thị trường thực sự tác động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu.
4.3.1.2Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy mô hình CAPM
Chúng ta sử dụng phân phối Fisher-Snedecor để kiểm định tính phù hợp của hàm hồi quy với giả thiết đặt ra:
H0: R2 = 0 H1: R2 ≠ 0.
Kết quả từ bảng Model Summary cho thấy giá trị hệ số xác định R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) có giá trị là 0.577 tương đương 57.7%, tức biến phần bù rủi ro thị trường (Rm - Rf) có thể giải thích khoảng 57.7% sự thay đổi của nhân tố phần bù rủi ro cổ phiếu (Ri - Rf). Chúng ta nên sử dụng kết quả R2 hiệu chỉnh để làm cơ sở xác định tính phù hợp hàm hồi quy vì hệ số R2
có xu hướng đưa ra một cái nhìn lạc quan về độ thích hợp của mô hình hồi quy.Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy sig của hàm hồi quy bằng 0.000 < 5%. Đều này cho thấy mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% và hàm hồi quy là phù hợp.
Qua kết quả phân tích trên, ta có thể viết được hàm hồi quy cụ thể mô hình CAPM:
Ri – Rf = 0.76 (Rm – Rf)
Mô hình này cho chúng ta thấy: Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi tỷ suất sinh lời của danh mục đầu tư thị trường tăng 1% thì tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i (CP ngành xây dựng) sẽ tăng trung bình 0.76%.
4.3.2.Kiểm định với mô hình ba nhân tố của Fama – French ( 1993 ) Model Summary Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .794a .631 .629 .00853644
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .092 3 .031 421.799 .000b Residual .054 741 .000 Total .146 744
a. Dependent Variable: Ri-Rf
b. Predictors: (Constant), HML, Rm-Rf, SMB Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -1.261E-5 .000 -.040 .968
Rm-Rf .783 .031 .646 25.554 .000 .781 1.281
SMB -.310 .031 -.276 -9.982 .000 .654 1.529
HML -.041 .025 -.042 -1.648 .100 .756 1.323
a. Dependent Variable: Ri-Rf
4.3.2.1 Kiểm định giả thiết các hệ số hồi quy mô hình Fama-French
Chúng ta cũng sử dụng phân phối Student để kiểm tra 3 hệ số hồi quy. Đặt giả thiết: H0: βi = 0, H1: βi ≠ 0. Ta áp dụng quy tắc kiểm định t
Bảng Coefficients cho thấy giá trị tuyệt đối t Statistics của ba biến phần bù rủi ro thị trường (Rm – Rf), quy mô công ty (SMB) và giá trị thị trường (HML) lần lượt là 25.554, 9.982 và 1.648. Có 2 biến có hệ số t Stas> t* =1.96 là Rm - Rf và SMB còn nhân tố HML lại có hệ số nhỏ hơn 1.96 ( 1.648 < 1.96) (1). Giá trị sig của 2 biến Rm – Rf và SMB đều nhỏ hơn 5% trong khi con số này tại biến HML lại lên tới 0.1 tương tương 10% >5% (2).
Từ (1) và (2) kết luận rằng chỉ có nhân tố rủi ro thị trường và quy mô công ty thật sự tác động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu i hay nói cách khác chỉ có 2 hệ số hồi quy riêng của biến phần bù rủi ro thị trường và quy mô công ty là có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa 5%), còn nhân tố giá trị cũng tác động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu nhưng ở mức ý nghĩa 10%.
Chúng ta có thể viết hàm hồi quy mô hình Fama-French như sau:
Ri – Rf = 0.646.(Rm – Rf) – 0.276.SMB – 0.042.HML
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy được phát biểu như sau:
- Hệ số βi=0.646: Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi tỷ suất sinh lời của danh mục đầu tư thị trường tăng 1% thì tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i (CP ngành xây dựng) sẽ tăng trung bình 0.646%.
- Hệ số si=-0.276: Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi quy mô của công ty tăng 1% sẽ làm tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i (CP ngành xây dựng) sẽ