F_Score thấp, trung bình và danh mục thị trường
Để so sánh chênh lệch TSLN giữa các DMĐT chúng ta có thể thực hiện việc so sánh đơn giản xem chênh lệch TSLN giữa cách danh mục thông qua các giá trị TSLN cụ
thể biểu hiện trong các quan sát qua từng năm cũng như giá trị trung bình của các quan sát này. Tuy nhiên, mở rộng hơn trong nghiên cứu khoa học, nghiên cứu này sẽ kiểm tra sự khác biệt trung bình này về mặt thống kê. Để thực hiện so sánh này, các nghiên cứu trước đây thường dùng kiểm định t (t-test), kiểm định t sẽ được sử dụng cho nghiên cứu này. Để so sánh TSLN của hai danh mục, ta tiến hành chọn từng cặp quan sát là TSLN qua các năm của những danh mục đã được thiết lập theo các bước ở trên. Kiểm định t mẫu cặp cho ta kết quả kết luận về mặt kiểm định thống kê về sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm DMĐT cần nghiên cứu. Trong nghiên cứu này, mẫu cặp chính là TSLN của DMĐT có chỉ số F_Score cao và F_Score thấp, F_Score cao và F_Score trung bình, nhóm F_Score cao và danh mục thị trường. Sử dụng phương pháp này sẽ giúp chúng ta trả lời cho Giả thuyết 1: Tỷ suất lợi nhuận của danh mục cổ phiếu F_Score cao cao hơn so với danh mục có F_Score thấp, F_Score trung bình và danh mục thị trường. Nếu có sự khác biệt về mặt thống kê của TSLN giữa danh mục cổ phiếu có tỷ số F_Score cao so với danh mục có F_Score thấp hoặc danh mục F_Score cao với danh mục thị trường và phần khác biệt này nếu có giá trị dương chứng tỏ TSLN của danh mục F_Score cao cao hơn danh mục có F_Score thấp và ngược lại, sự khác biệt này có ý nghĩa về mặt thống kê. Tương tự như vậy cho sự khác biệt giữa TSLN của danh mục F_Score cao với danh mục thị trường. Kiểm định t-test về sự khác biệt TSLN giữa các DMĐT trong nghiên cứu này sẽ được thực hiện bằng phần mềm Stata.
Các biến sử dụng trong kiểm định t-test bao gồm:
RH_F_score : Tỷ suất lợi nhuận của DMĐT cổ phiếu F_Score cao
RM_F_score: Tỷ suất lợi nhuận của DMĐT cổ phiếu F_Score trung bình
RL_F_Score : Tỷ suất lợi nhuận của DMĐT cổ phiếu F_Score thấp
Rm: Tỷ suất lợi nhuận của danh mục thị trường
tính BM và F_Score, do vậy chỉ có 7 quan sát cho các cặp DMĐT trong giai đoạn này. Do hạn chế về khoảng thời gian nghiên cứu, số quan sát như vậy sẽ ít để có thể cho ra một kết quả kiểm định trung bình mẫu của hai đám đông chính xác. Dựa trên những nghiên cứu trước nghiên cứu này đề xuất thêm cách chọn mẫu ngẫu nhiên để tăng số quan sát về tỷ suất lợi nhuận của danh mục trong từng năm. Theo đó với mỗi danh mục (F_Score cao, F_Score trung bình, F_Score thấp) tác giả sẽ lấy ngẫu nhiêu 75% cổ phiếu trong danh mục gốc và thiết lập thêm các DMĐT cho từng năm. Việc lấy mẫu ngẫu nhiên được thực hiện bằng hàm Random trên Excel. Số danh mục quan sát mở rộng qua các năm được trình bày trong Bảng 3.5. Ngoài ra, như đã trình bày trong Bảng 3.3, trong năm 2007 và 2008 chỉ có 3 cổ phiếu trong DMĐT có điểm số F_Score cao, khi tiến hành lấy ngẫu nhiên 75% cổ phiếu trong danh mục thì xác suất trùng lại hoàn toàn các danh mục rất cao. Do vậy để đảm bảo tính khách quan trong việc thiết lập DMĐT, trong năm 2007 và 2008 nghiên cứu chỉ lập một DMĐT cho các nhóm theo điểm số F_Score.
Bảng 3.5: Số lượng DMĐT quan sát qua các năm
Năm SỐ LƯỢNG DANH MỤC F_SCORE ( 0 - 3) F_SCORE ( 4 - 6) F_SCORE ( 7 - 9) 2007 1 1 1 2008 1 1 1 2009 16 16 16 2010 21 21 21 2011 21 21 21 2012 21 21 21 2013 21 21 21 TỔNG 102 102 102
Bảng 3.5 cho biết số lượng DMĐT quan sát qua các năm, trong mỗi năm đều có một DMĐT gốc bao gồm tất cả các cổ phiếu phân nhóm theo điểm số F_Score, số lượng DMĐT mục còn lại là được mở rộng theo phương pháp chọn mẫu đại diện ngẫu nhiên. Riêng đối với năm 2007 và 2008, số lượng cổ phiếu có F_Score cao chỉ là 3, số lượng tương đối ít. Do vậy riêng hai năm này, nghiên cứu sẽ không mở rộng thêm số quan sát về DMĐT theo phương pháp đã giới thiệu ở trên.