Chưa có một nghiên cứu nào chứng minh rằng có phương pháp phân chia danh mục cổ phiếu tốt nhất để giải thích rõ ràng kết quả hồi quy trong mô hình Fama – French. Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp phân chia danh mục theo nguyên tắc của Lam và Tam (2011) làm quy chuẩn cho phân loại cổ phiếu.
Tuy nhiên bài nghiên cứu có một vài điểm khác biệt so với phương pháp nghiên cứu của Lam và Tam. Bài nghiên cứu phân loại danh mục dựa trên 2 nhóm danh mục thay vì 3 nhóm danh mục chính theo Lam và Tam. Do tôi chỉ sử dụng tỷ lệ turnover đại diện cho thanh khoản để tính toán mô hình, trong khi nhóm danh mục thứ 3 của Lam và Tam sử dụng 9 biến đại diện cho thanh khoản cổ phiếu. Nghiên cứu của Lam và Tam sử dụng phương pháp ngũ vị phân độc lập theo quy mô và thanh khoản sau
đó kết hợp 2 nhân tố để hình thành 25 danh mục đầu tư. Tuy nhiên trong bài nghiên cứu tôi phân chia độc lập các cổ phiếu thành 3 nhóm danh mục theo quy mô và thanh khoản để hình thành 9 danh mục đầu tư, cách phân chia này phù hợp với kích thước mẫu dữ liệu và mang ý nghĩa thống kê tốt hơn. Ngoài ra, 9 danh mục được hình thành trong năm 2015 được áp dụng cho các năm còn lại thay vì tái phân chia danh mục lại từ đầu vào mỗi năm, do các cổ phiếu không có sự biến động lớn qua các năm. Quy trình thực hiện phân chia danh mục sẽ lần lượt theo những bước như sau:
Đầu tiên tôi xây dựng nhóm 9 danh mục đầu tư cho năm 2015 dựa trên 2 nhóm danh mục: (1) quy mô và tính thanh khoản, (2) tỷ lệ giá sổ sách trên giá thị trường và tính thanh khoản. Với biến thanh khoản được đại diện bởi tỷ lệ số lượng cổ phiếu giao dịch hằng tháng chia cho số lượng cổ phiếu lưu hành trung bình qua 3, 6 hoặc 12 tháng trước tháng 10 (tỷ lệ turnover).
Đối với nhóm danh mục thứ nhất (dựa trên quy mô và thanh khoản), sử dụng dữ liệu chứng khoán của cổ phiếu vào cuối tháng 9 năm 2015, tôi tính toán biến quy mô (hay còn gọi là mức vốn hóa thị trường) của từng cổ phiếu bằng tích giữa giá thị trường của cổ phiếu và số lượng cổ phiếu đang lưu hành. Sau đó tôi xếp hạng các cổ phiếu theo kích thước và phân chia thành 3 nhóm danh mục cân bằng: Quy mô nhỏ (S), quy mô trung bình (M) và quy mô lớn (L). Tiếp theo, sử dụng cùng mẫu dữ liệu tôi tính toán tỷ lệ turnover đại diện cho thanh khoản bằng tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu giao dịch chia cho số lượng cổ phiếu lưu hành tại ngày cuối cùng của tháng 9/2015. Sau đó tôi xếp hạng độc lập các cổ phiếu theo tính thanh khoản và phân chia cổ phiếu thành 3 nhóm danh mục cân bằng theo tính thanh khoản: Thanh khoản thấp (L1), thanh khoản trung bình (L2) và thanh khoản cao (L3). Bằng cách kết hợp 2 nhóm danh mục quy mô và thanh khoản tôi hình thành được 9 danh mục được mô tả trong bảng sau:
Quy mô Nhỏ (S) Vừa (M) Lớn (B) Thanh khoản Thấp (L1) S/L1(DMĐT1) M/L1 (DMĐT2) B/L1 (DMĐT3) TB (L2) S/L2 (DMĐT4) M/L2 (DMĐT5) B/L2 (DMĐT6) Cao (L3) S/L3 (DMĐT7) M/L2 (DMĐT8) B/L3 (DMĐT9)
Sau khi thành lập 9 danh mục dựa trên biến quy mô và thanh khoản, tôi lặp lại cách phân chia trên với nhóm danh mục (2) sử dụng tỷ lệ giá sổ sách trên giá thị trường và thanh khoản. Đầu tiên tôi tính toán tỷ lệ BV/P bằng tỷ lệ giá sổ sách chia cho giá thị trường của cổ phiếu tại ngày cuối cùng của tháng 9/2015 và phân loại cổ phiếu thành 3 nhóm danh mục cân bằng: Tỷ lệ BV/P thấp (BL), tỷ lệ BV/P trung bình (BM) và tỷ lệ BV/P cao (BH). Sau đó kết hợp với 3 nhóm danh mục thanh khoản đã phân loại trước đó, tôi hình thành được 9 danh mục dựa trên tỷ lệ giá sổ sách trên giá thị trường và thanh khoản cổ phiếu: BL/L1, BL/L2, BL/L3, BM/L1, BM/L2, BM/L3, BH/L1, BH/L2, BH/L3.
Đối với biến thanh khoản đại diện bởi tỷ lệ turnover được xây dựng như sau. Tại ngày cuối cùng của tháng 9/2015, dữ liệu mẫu sẽ được phân loại theo quy mô thành 2 nhóm: Lớn (B) đối với những cổ phiếu có mức vốn hóa cao hơn mức trung vị kích thước công ty và Nhỏ (S) đối với 50% cổ phiếu còn lại có mức vốn hóa thấp hơn hoặc bằng mức trung vị kích thước công ty. Tiếp theo, sử dụng cùng mẫu dữ liệu nghiên cứu tôi phân chia độc lập các cổ phiếu vào 3 nhóm danh mục theo thanh khoản: Thanh khoản thấp (LL), thanh khoản trung bình (LM), thanh khoản cao (LH). Kết hợp 2 biến trên tôi hình thành được 6 nhóm danh mục có dạng: S/LL, S/LM, S/LH, B/LL, B/LM, B/LH. Sau đó tôi tính toán tỷ suất sinh lời hằng tháng dựa trên 6 nhóm danh mục đã phân loại và biến thanh khoản trong mô hình sẽ được tính toán theo công thức (9).
Sau khi phân loại cổ phiếu vào 9 danh mục đầu tư, tôi thực hiện tính toán TSSL bình quân của từng danh mục E(Rpt) theo tháng theo công thức (2). Khi đó tôi có biến phụ
thuộc là tỷ suất sinh lời vượt trội của danh mục của 9 mô hình và lần lượt chạy dữ liệu cho mỗi danh mục với mỗi Rt tương ứng. Đối với các chỉ tiêu MPt, SMB, HML tôi thực hiện tính toán theo công thức đã trình bày ở phần mô tả biến trong mô hình Fama – French.
Sau khi tính toán các biến đầy đủ theo mô hình nghiên cứu, tôi thực hiện thống kê mô tả trung bình các nhân tố của từng danh mục và kiểm định mối tương quan giữa biến thanh khoản và các biến còn lại. Thực hiện chạy mô hình hồi quy dựa trên mô hình nghiên cứu để phân tích tác động của thanh khoản đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu.