4.4 So sánh mơ hình
4.4.3 Kết quả thống kê GRS
Bảng 4-8 Kết quả thống kê GRS mơ hình mơ hình năm nhân tố và ba nhân tố
5 Nhân tố 3 Nhân tố Phân vị 2x2 (1) 2x3 (2) 3x3 (3) 2x2x2x2 (4) SMB HML (5) SMB RMW (6) SMB CMA (7) A 0.008 0.007 0.008 0.008 0.007 0.009 0.008 OLS -0.046 -0.045 -0.046 -0.046 -0.047 -0.045 -0.046 Q10 -0.021 -0.021 -0.020 -0.021 -0.021 -0.020 -0.021 Q25 0.003 0.002 0.002 0.003 0.002 0.003 0.003 Q50 0.029 0.029 0.030 0.029 0.029 0.031 0.031 Q75 0.065 0.065 0.066 0.065 0.065 0.068 0.067 Q90 A| 0.008 0.007 0.008 0.008 0.007 0.009 0.008 OLS 0.050 0.049 0.050 0.050 0.051 0.049 0.050 Q10 0.025 0.025 0.025 0.025 0.026 0.024 0.025 Q25 0.003 0.003 0.003 0.003 0.004 0.003 0.003 Q50 0.029 0.029 0.030 0.029 0.029 0.031 0.031 Q75 0.065 0.065 0.066 0.065 0.065 0.068 0.067 Q90 Ase(𝛂) 0.0005 0.0005 0.0005 0.0005 0.0005 0.0005 0.0005 OLS 0.0008 0.0007 0.0008 0.0008 0.0008 0.0007 0.0009 Q10 0.0005 0.0005 0.0005 0.0005 0.0005 0.0004 0.0004 Q25 0.0004 0.0004 0.0004 0.0004 0.0004 0.0004 0.0004 Q50 0.0006 0.0007 0.0006 0.0006 0.0006 0.0006 0.0006 Q75 0.0012 0.0012 0.0013 0.0012 0.0012 0.0012 0.0011 Q90 Nguồn: Tác giả tự tính tốn
Thống kê GRS thường được sử dụng để đánh giá hiệu năng của mơ hình định giá tài sản, đặc biệt là các mơ hình của Fama-French (Fama & French, 2015, 2017; Guo et al., 2017). GRS dựa vào trung bình hệ số chặn của các danh mục trong mơ hình để đánh giá, trung bình càng gần 0 càng hiệu quả. Trung bình hệ số chặn có hai dạng: trung bình thơng thường và trung bình trị tuyệt đối (hệ số chặn được tính trị tuyệt đối trước khi tính trung bình). Thống kê GRS hiện nay chỉ được sử dụng cho hồi quy OLS. Để phục vụ cho thống kê GRS trên hồi quy phân vị, Tác giả điều chỉnh cho phù hợp nhu cầu.
Bảng 4-9 trình bày kết quả thống kê GRS cho các mơ hình năm nhân tố, mơ hình ba nhân tố theo hồi quy phân vị và hồi quy OLS. Mơ hình năm nhân tố được thống kê theo bốn cách chia danh mục 2x2, 2x3, 3x3 và 2x2x2x2. Mơ hình ba nhân tố thống
HML, RMF SMB RMW và RMF SMB CMA. Dựa vào kết quả thống kê, mơ hình năm nhân tố Fama French có thể sử dụng để giải thích TSSL ở sàn HOSE trong giai đoạn 2009-2019 theo phương pháp hồi quy phân vị bởi những lý do. Thứ nhất, trung bình hệ số chặn (dịng A) và trung bình trị tuyệt đối hệ số chặn (dịng A||) của các mơ hình năm nhân tố (theo cách chia danh mục) có giá trị nhỏ hơn hoặc tương đương mơ hình hình ba nhân tố ở hầu hết các phân vị. Thứ hai, trung bình hệ số chặn phương pháp OLS lớn hơn theo phương pháp hồi quy phân vị (Q50). Thứ ba, trung bình sai số chuẩn của hệ số chặn (dòng Ase()) ở các phân vị nhỏ hơn hồi quy OLS. Tuy vậy, khoảng cách giữa trung bình hệ số chặn giữa mô hình năm nhân tố và ba nhân tố khơng vượt trội hồn tồn nên khơng thể kết luận mơ hình năm nhân tố tốt hơn mơ hình ba nhân tố theo phương pháp hồi quy phân vị.
Kết luận chương
Chương 4 đã trình bày kết quả của quá trình thực nghiệm mơ hình năm nhân tố Fama- French sử dụng hồi quy phân vị của các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn từ 2009-2019. Ở thị trường Việt Nam, các tác động của quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư có tác động đến TSSL.
Kết quả hồi quy phân vị và hồi quy tuyến tính cho thấy rằng mơ hình năm nhân tố có thể dùng để giải thích TSSL của cổ phiếu. Hồi quy phân vị cho thấy sự ưu việt của mình khi cho thấy tổng quan được sự ảnh hưởng của quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư lên TSSL của cổ phiếu. Về dấu của các nhân tố được đảm bảo tương thích với các cơng trình của Fama-French, ngoại trừ nhân tố lợi nhuận. Kết quả tương tự cũng xuất hiện trong hồi quy tuyến tính.
Kết quả hồi quy phân vị cho từng danh mục bảo toàn về dấu như trên mơ hình tồn bộ cổ phiếu. Nó cũng phản ánh rõ nét hơn các hiệu ứng quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư lên TSS. Hiệu ứng đó là cổ phiếu có quy mơ nhỏ thì TSSL cao hơn, lợi nhuận càng cao TSSL càng cao, giá trị (tỷ số B/M) càng cao TSSL càng thấp, Đầu tư càng cao (thay đổi tài sản càng nhiều) thì TSSL càng giảm.
Mơ hình năm nhân tố theo hồi quy phân vị vẫn đảm bảo được mối tương quan giữa TSSL với các nhân tố ở tất cả các phân vị như mơ hình ba nhân tố (RMF SMB HML, RMF SMB RMW và RMF SMB CMA) và các cách chia danh mục (2x2, 2x3, 3x3, 2x2x2x2). Nhân tố đầu tư khơng bảo tồn được dấu ở mơ hình 3 nhân tố có nhân tố đầu tư. Tuy vậy, mơ hình vẫn đảm bảo xu hướng mức độ tác động (hệ số hồi quy) nhân tố lên TSSL như: cổ phiếu có quy mơ càng cao thì xu hướng tác động càng giảm, mức độ tác động của nhân tố thị trường có xu hướng giảm khi đi hai phía vào trung vị (hệ số hồi quy thường nhỏ nhất ở khu vực gần hoặc trung vị) và đầu tư càng tăng mức độ tác động càng giảm
Khi thực hiện thống kê GRS, mơ hình năm nhân tố khơng hồn tồn vượt trội hơn mơ hình 3 nhân tố theo thống kê GRS (khoảng cách trung bình hệ số chặn khơng lớn). Tuy vậy mơ hình năm nhân tố có thể được dùng để giải thích TSSL của của các cổ phiếu phi tài chính tại sàn HOSE của Việt Nam.
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.1 Kết luận
Trong đề tài này tác giả đã kiểm định mơ hình năm nhân tố Fama French ở thị trường Việt Nam trong giai đoạn 2009-2019. Dữ liệu kiểm định là các thơng tin tài chính của các cơng ty phi tài chính được niêm yết trên sàn HOSE.
Kết quả thống kê dữ liệu sau khi thu thập cho thấy rằng có sự tác động (hiệu ứng) của nhân tố quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư lên TSSL. Hiệu ứng quy mô thể hiện ở điểm: những cổ phiếu có quy mơ nhỏ thường có TSSL cao. Hiệu ứng giá trị thể hiện cổ phiếu có tỷ số B/M cao thường có TSSL cao. Hiệu ứng lợi nhuận thể hiện ở cổ phiếu có lợi nhuận cao thường có TTSL cao. Hiệu ứng đầu tư thể hiện ở cổ phiếu có ít sự thay đổi trong tài sản thường có TSSL cao. Tuy vậy những hiệu ứng này bị suy giảm hoặc khơng cịn đúng ở những danh mục ở những nhóm gần trung vị.
Kết quả hồi quy phân vị và hồi quy tuyến tính OLS khi thực hiện cho tồn bộ dữ liệu hay ở từng danh mục cho thấy năm nhân tố đều tham gia giải thích TSSL. Mối tương quan giữa các nhân tố và TSSL vẫn đảm bảo ở tất cả phân vị và hồi quy tuyến tính OLS. Nhân tố quy mô, lợi nhuận và đầu tư tương quan âm với TSSL, nhân tố thị trường và giá trị tương quan dương với TSSL. Mức độ giải thích (giá trị của hệ số hồi quy) có xu hướng giảm ở nhân tố quy mô và đầu tư khi các cổ phiếu có TSSL ở các phân vị cao, xu hướng tăng ở nhân tố giá trị, không thay đổi với nhân tố lợi nhuận và có xu hướng giảm với các cổ phiếu có TSSL ở gần trung vị của nhân tố thị trường (mức độ ảnh hưởng thấp nhất ở trung vị và cao nhất ở hai biên).
Kết quả hồi quy ở các các phân vị và OLS ở các cách kết hợp danh mục 2x2, 2x3, 3x3 và 2x2x2x2 cho kết quả tương đồng nhau. Điều này chứng minh cách chia danh mục không làm thay đổi dấu của các nhân tố và mức độ tác động của các nhân tố lên TSSL. Tuy nhiên, việc kết hợp danh mục phải đảm bảo một số lượng cố phiếu tối thiểu ở các các danh mục (trong đề tài này là 5 cổ phiếu/danh mục).
Với kết quả kiểm định hiệu năng của mơ hình, mơ hình năm nhân tố Fama French có thể được dùng để giải thích TSSL của các cổ phiếu phi tài chính ở sàn HOSE Việt Nam trong giai đoạn 2009-2019. Phương pháp hồi quy phân vị là phù hợp để sử dụng ước lượng cho các mơ hình định giá tài sản Fama French, trung bình hệ số chặn tốt hơn trung bình hệ số chặn của hồi quy tuyến tính OLS. Tuy vậy, mơ hình năm nhân tố cũng khơng hồn tồn tốt hơn so với mơ hình ba nhân tố, khoảng cách trung bình hệ số chặn là khơng lớn.