0
Tải bản đầy đủ (.pdf) (121 trang)

Kiểm định chất lượng dự báo lợi tức của các mơ hình

Một phần của tài liệu DỰ BÁO LỢI TỨC CỔ PHIẾU BẰNG MÔ HÌNH ĐA NHÂN TỐ: KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VÀ MỘT SỐ GỢI Ý CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM (Trang 51 -53 )

6. Kết cấu đề tài

2.1.5. Kiểm định chất lượng dự báo lợi tức của các mơ hình

Bài nghiên cứu cĩ tên “Dự báo rủi ro – lợi tức bằng beta của mơ hình Fama – French ba nhân tố” được đăng trên Tạp chí quốc tế Về Kinh tế và Tài chính – Số 5, phát hành năm 2013. Trong bài báo này, các tác giả kiểm tra khả năng của mơ hình ba nhân tố trong việc dự đốn lợi tức một kết hợp với kiểm nghiệm sự chính xác của kết quả dự đốn. Nghiên cứu phân tích khả năng dự đốn lợi tức của mơ hình ba nhân tố và nhận thấy rằng việc kết hợp biến nhân tố thị trường và biến nhân tố giá trị trong mơ hình làm sai lệch các dự đốn và thấy rằng một mơ hình bao gồm nhân

tố thị trường và nhân tố quy mơ dường như dự đốn hiệu quả hơn hơn là mơ hình ba yếu tố hoặc CAPM.

Phương pháp nghiên cứu:

Bước 1: Thu thập dữ liệu về giá cổ phiếu, lợi suất danh mục thị trường, lợi suất tài sản phi rủi ro từ cơ sở dữ liệu của thị trường chứng khốn Mỹ, thu thập các biến nhân tố quy mơ SMB, nhân tố giá trị HML từ website của Kenneth French trong giai đoạn từ năm 1927 đến năm 2009 (83 năm). Tác giả phân 83 năm thành thành 80 kỳ quan sát, mỗi kỳ gồm 4 năm và cách nhau 1 năm (kỳ 1 từ năm đầu 1927 đến hết năm 1930, kỳ 2 từ đầu năm 1928 đên hết năm 1931,…, kỳ 80 từ đầu năm 2005 đến hết năm 2009). Trong mỗi kỳ, 3 năm đầu được dùng để ước lượng các mơ hình đa nhân tố, đưa ra dự báo về lợi tức kỳ vọng. Năm thứ 4 sẽ là năm năm giữ cổ phiếu và lợi tức thực tế nhận được trong năm nắm giữ sẽ được tính tốn để so sánh với lợi tức kỳ vọng.

Bước 2: Ước lượng các hệ số hồi quy cho từng cổ phiếu trong mỗi kỳ. Tiếp đến, tác giả tính tốn lợi suất kỳ vọng của cổ phiếu trong mỗi kỳ nghiên cứu theo cơng thức:

E(Rit) = β1(𝐑𝐌𝐑𝐅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) + β2(𝐒𝐌𝐁̅̅̅̅̅̅) + β3(𝐇𝐌𝐋̅̅̅̅̅̅̅)

Trong đĩ:

- β1, β2, β3là hệ số hồi quy;

- RMRF̅̅̅̅̅̅̅̅, SMB̅̅̅̅̅̅, HML̅̅̅̅̅̅ là giá trị trung bình của các nhân tốt trong 3 năm đầu của kỳ nghiên cứu.

Sau khi đã cĩ lợi tức kỳ vọng của từng cổ phiếu, tiến hành phân chia các cổ phiếu thành 10 nhĩm với mỗi nhĩm số lượng cổ phiếu bằng nhau và theo thứ tự lợi tức kỳ vọng giảm dần.

Tiến hành tính lợi tức đạt được thực tế (realized return) trong năm nắm giữ thứ 4 của kỳ nghiên cứu, chuyển đổi về lợi tức theo tháng để so sánh với lợi tức dự báo. Thực hiện lần lượt, tác giả cĩ được 80 quan sát lợi tức kỳ vọng và lợi tức thực tế của 10 danh mục.

Tác giả sử dụng xếp hạng Spearman và hệ số tương quan giữa lợi tức thực tế so với lợi tức kỳ vọng để đánh giá khả năng dự báo chính xác của mơ hình. Theo

xếp hạng Spearman, danh mục cĩ lợi tức kỳ vọng vào nhất sẽ nhận hạng 1, và lần lượt cho đến danh mục cuối với lợi tức kỳ vọng thấp nhất nhận hạng 10. Tác giả thực nghiệm tương tự với mơ hình CAPM (phân nhĩm theo βit thay vì E(Rit)), mơ hình với 1 nhân tố SMB hoặc HML, mơ hình 2 nhân tố SMB và HML, RMRF và SMB. Kết quả cho thấy tương quan giữa lợi tức thực tế và lợi tức kỳ vọng như bảng bên dưới đây và cĩ thể kết luận rằng các mơ hình đa nhân tố cĩ khả năng dự báo tương đối chính xác xu hướng và lợi tức kỳ vọng của cổ phiếu (Pettengill, Glenn, George Chang và James Hueng, 2013).

Mơ hình CAPM RMRF, SMB và HML SMB HML SMB HML RMRF và SMB Hệ số tương quan Spearman (ρ) 0,8667 0,8303 0,9273 0,9152 0,8182 0,8910 P - value 0,0007 0,0022 <0,00005 0,0001 0,0031 0,0002 So với các nghiên cứu về dự báo lợi tức khác, nghiên cứu này vừa sử dụng mơ hình đa nhân tố để đưa ra dự báo lợi tức, vừa kiểm định tính chính xác của dự báo thơng qua phương pháp đơn giản, tuy nhiên việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn và tính tốn β cho từng cổ phiếu địi hỏi người nghiên cứu phải bỏ ra nhiều thời gian và cơng sức.

Một phần của tài liệu DỰ BÁO LỢI TỨC CỔ PHIẾU BẰNG MÔ HÌNH ĐA NHÂN TỐ: KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VÀ MỘT SỐ GỢI Ý CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM (Trang 51 -53 )

×