Quy trình nghiên cứu gồm 6 bước như sau:
Bước 1: Thu thập dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu thu thập bao gồm các dữ liệu về chuỗi chỉ số thị trường (VN-Index), giá trị vốn hóa thị trường, lãi suất phi rủi ro, giá trị sổ sách (BE), giá trị thị trường (ME), số lượng cổ phiếu đang lưu hành, số lượng cổ phiếu giao dịch thành công theo tuần. Cụ thể được trình bày tại mục 3.4 của chương này.
Bước 2: Xứ lý dữ liệu
Tác giả sử dụng dữ liệu ở bước 1 để lần lượt tính toán tỷ suất sinh lời thực tế của từng cổ phiếu Ri, tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường RM, chỉ tiêu giá trị, chỉ tiêu quy mô, chỉ tiêu thanh khoản và lãi suất phi rủi ro. Được trình bày cụ thể tại mục 3.5 của chương này.
Bước 3: Phân chia và xây dựng các danh mục đầu tư
Dựa trên 2 chỉ tiêu quy mô và B/M theo cách phân chia danh mục đầu tư trong bài nghiên cứu mô hình 3 nhân tố của Fama & French (1993) để chia các cổ phiếu thành 6 danh mục gồm:
Danh mục SH: Cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỉ lệ BE/ME cao
Danh mục SM: Cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỉ lệ BE/ME trung bình Danh mục SL: Cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỉ lệ BE/ME thấp
Danh mục BH: Cổ phiếu có quy mô lớn và tỉ lệ BE/ME cao
Danh mục BM: Cổ phiếu có quy mô lớn và tỉ lệ BE/ME trung bình Danh mục BL: Cổ phiếu có quy mô lớn và tỉ lệ BE/ME thấp
Và sẽ được trình bày cụ thể trong mục 3.4 của chương này.
Bước 4: Đo lường 4 biến số trong mô hình bao gồm phần bù thị trường, phần bù rủi ro
quy mô (𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕), phần bù rủi ro giá trị (𝑹𝑺𝑯𝑴𝑳𝒕) và phần bù rủi ro thanh khoản (𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕).
Cách đo lường cụ thể được trình bày tại mục 3.5.4 của chương này.
Bước 5: Ước lượng các hệ số beta của mô hình hồi quy và kiểm định mô hình.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu bảng thông qua kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để lượng hóa sự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc trong mô hình. Các bước cụ thể như sau:
Trước tiên, nghiên cứu sẽ kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình thông qua hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF), nếu hệ số VIF lớn hơn hoặc bằng 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là nghiêm trọng (Gujrati, 2003).
Tiếp theo, nghiên cứu hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Pooled OLS). Sau đó, nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, nếu có hiện tượng tự tương quan và/hoặc phương sai của sai số thay đổi thì nghiên cứu sẽ chuyển sang phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (General Least Square – GLS) nhằm khắc phục được các vấn đề thống kê như hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi.
Bước 6: Ước lượng các hệ số beta và kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French và
CAPM.
Việc xác định mô hình 3 nhân tố Fama – French và CAPM để có cơ sở so sánh với mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản.