Chọn mẫu
nghiên cứu
Nghiên cứu xem xét tồn bộ các cơng ty phi tài chính được niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE, giai đoạn từ 01/01/2007 đến 31/12/2016. Dữ liệu của đề tài là dữ liệu thứ cấp. Dữ liệu được cung cấp bởi Thomson Reuters.
Thu thập dữ liệu Các chỉ số cần thu thập gồm:
- Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm (năm) - Chỉ số VNIndex (ngày)
- Giá đóng cửa cổ phiếu (ngày)
- Số liệu từ bảng cân đối kế toán, bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và các thơng tin kế tốn khác của các công ty trong mẫu nghiên cứu được thu thập tại các thời điểm cuối năm gồm: số lượng cổ phiếu phổ thông (năm), giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu (năm), lợi nhuận hoạt động trên vốn chủ sở hữu (năm), tổng tài sản (năm). Phân tích số liệu Sử dụng Excel để tổng hợp và tính tốn các nhân tố: quy mô
(năm), giá trị (năm), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (năm) và đầu tư trên tổng tài sản (năm).
Tính tốn phần bù của các nhân tố này, tiến hành các mô tả thống kê và kiểm tra tương quan giữa các nhân tố.
Tiến hành các kiểm định và chạy mơ hình hồi quy
Sử dụng phần mềm Stata để xử lý các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi và chạy các mơ hình hồi quy.
Phân tích kết quả nghiên cứu và kết luận
Dựa vào kết quả hồi quy đưa ra kết luận về tác động của từng nhân tố đến tỷ suất sinh lợi.
Tổng hợp và so sánh các kết quả hồi quy để lựa chọn mơ hình và cách phân loại phù hợp, từ đó đưa ra các khuyến nghị.
3.2. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Theo Fama và French (2015) tất cả các biến đều có kỳ vọng dấu dương, bởi vì khi nhà đầu tư phải chịu thêm một loại rủi ro nào thì phải được nhận sự bù đắp về lợi nhuận để cho họ chịu loại rủi ro ấy. Điều này có thể khơng đúng với thực tế ở Việt Nam nơi mà các nhà đầu tư xử lý thông tin không theo một lý luận chung nào. Tuy nhiên nghiên cứu này cũng đặt kỳ vọng dấu dương cho tất cả các nhân tố.
H1: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố thị trường và phần bù tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư.
H2: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố quy mô SMB và phần bù tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư.
H3: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố giá trị HML và phần bù tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư.
H4: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố lợi nhuận RMW và phần bù tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư.
H5: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố đầu tư CMA và phần bù tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư.
H6: Mơ hình FF 5 nhân tố phù hợp với thị trường Việt Nam.
H7: Mơ hình FF 5 nhân tố giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại Việt Nam tốt hơn các mơ hình CAPM, FF 3 nhân tố và Q 4 nhân tố của Hou.
H8: Các cách phân chia danh mục đầu tư khác nhau làm cho kết quả nghiên cứu đạt được từ mơ hình khác nhau.
3.3. MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3.1. Mơ hình nghiên cứu
Mơ hình trong nghiên cứu này sử dụng các mơ hình sau đây: mơ hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) của Sharpe (1964), mơ hình 3 nhân tố của Fama French (1993), mơ hình Q 4 nhân tố của Hou, Xue và Zhang (2015), mơ hình 5 nhân tố của Fama French (2015):
it ft i i mt ft it R R a b R R e it ft i i mt ft i t i t it R R a b R R s SMB h HML e (4) it ft i i mt ft i t i t i t it R R a b R R s SMB r RMW c CMA e it ft i i mt ft i t i t i t i t it R R a b R R s SMB h HML r RMW c CMA e (6) Trong đó:
Rit: tỷ suất sinh lợi danh mục i Rft: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
SMBt: nhân tố quy mô hay phần bù rủi ro do quy mô, bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có giá trị vốn hóa thị trường lớn.
HMLt: nhân tố giá trị hay phần bù rủi ro do giá trị, bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có BE/ME thấp.
RMWt: nhân tố lợi nhuận hay phần bù rủi ro do lợi nhuận, bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận cao trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận thấp.
CMAt: nhân tố đầu tư hay phần bù rủi ro do đầu tư, bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư thấp trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư cao.
eit: sai số ngẫu nhiên
ai: hệ số chặn hay tung độ góc của phương trình hồi quy bi, si, hi, ri, ci: hệ số hồi quy riêng của các nhân tố.
Ngoài các mơ hình kể trên 3 mơ hình sau cũng được đưa vào nghiên cứu. Chúng tơi sẽ giải thích tại sao lại có các mơ hình này trong phần đầu mục 4.4.
it ft i i mt ft i t i t i t it
R R a b R R s SMB r HML c RMW e (5)
it ft i i mt ft i t i t it
R R a b R R s SMBO h HMLO e (7)
it ft i i mt ft i t i t i t it
R R a b R R s SMBO h HMLO r RMWO e (8)
it ft i i mt ft i t i t i t i t it
3.3.2. Phương pháp tính các nhân tố trong mơ hình
Việc phân chia danh mục và xây dựng các nhân tố là rất quan trọng trong việc kiểm định mơ hình. Tuy nhiên khơng tồn tại một lý thuyết nền tảng nào hướng dẫn cách phân chia danh mục đầu tư khi mơ hình này được áp dụng. Do vậy, không tồn tại một quy chuẩn nào để đánh giá cách chia danh mục nào là tối ưu (Brailsford và cộng sự, 2012a). Trong nghiên cứu này chúng tôi lựa chọn phương pháp xây dựng các nhân tố theo 3 cách sắp xếp 2x3, 2x2 và 2x2x2x2 như trong nghiên cứu của Fama và French (2015).
Nhân tố quy mô (SMB): dựa vào giá trị thị trường vốn chủ sở hữu ở thời điểm t- 1 để xác định giá trị quy mô (Size) tại thời điểm t. Những cổ phiếu có mức vốn hóa thị trường thấp hơn giá trị trung vị của mức vốn hóa thị trường sẽ được đưa vào nhóm cố phiếu có quy mơ nhỏ (Small-S). Những cổ phiếu có mức vốn hóa thị trường lớn hơn giá trị trung vị của mức vốn hóa thị trường sẽ được đưa vào nhóm cố phiếu có quy mơ lớn (Big-B).
Nhân tố giá trị (HML): Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (Book to Market-B/M) được thu thập từ bảng cân đối kế tốn của năm trước đó, tức năm t-1, để xác định yếu tố giá trị tại thời điểm t. Các cổ phiếu được sắp xếp theo tỷ số B/M tăng dần. Nếu danh mục được chia 3 thì: 40% các cổ phiếu có tỷ số B/M nhỏ nhất sẽ đưa vào nhóm B/M thấp (Low-L); 20% các cổ phiếu tiếp theo được đưa vào nhóm B/M trung bình (Neutral-N); 40% các cổ phiếu có B/M cao nhất đưa vào nhóm B/M cao (High-H). Nếu danh mục được chia 2 thì: Những cổ phiếu có tỷ số B/M thấp hơn giá trị trung vị của tỷ số B/M sẽ đưa vào nhóm B/M thấp (Low-L); Những cổ phiếu có tỷ số B/M lớn hơn giá trị trung vị của tỷ số B/M sẽ đưa vào nhóm B/M cao (High-H).
Nhân tố lợi nhuận (RMW): có cách tính tương tự như nhân tố giá trị nhưng dựa theo lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability-OP). Như vậy sẽ có các nhóm: lợi nhuận cao (Robust-R); lợi nhuận trung bình (Neutral-N); lợi nhuận thấp (Weak-W).
Nhân tố đầu tư (CMA): có cách tính tương tự như nhân tố giá trị nhưng dựa theo đầu tư (Investment-Inv). Như vậy sẽ có các nhóm: đầu tư thấp (Conservative-C); đầu tư trung bình (Neutral-N); đầu tư cao (Aggressive-A).
Như vậy khi kết hợp các nhóm lại chúng ta sẽ được các danh mục như sau:
Cách phân loại 2x3
Bảng 3.2: Các nhóm tạo được theo phương pháp sắp xếp 2x3, 18 nhóm
2x3 B/M OP Inv H N L R N W C N A Size S SH SN SL SR SN SW SC SN SA B BH BN BL BR BN BW BC BN BA Khi đó 9 9 SH SN SL SR SN SW SC SN SA SMB BH BN BL BR BN BW BC BN BA 2 2 SH BH SL BL HML 2 2 SR BR SW BW RMW 2 2 SC BC SA BA CMA Cách phân loại 2x2
Bảng 3.3: Các nhóm tạo được theo phương pháp sắp xếp 2x2, 12 nhóm 2x3 B/M OP Inv H L R W C A Size S SH SL SR SW SC SA B BH BL BR BW BC BA Khi đó 6 6 SH SL SR SW SC SA BH BL BR BW BC BA SMB 2 2 SH BH SL BL HML 2 2 SR BR SW BW RMW 2 2 SC BC SA BA CMA Cách phân loại 2x2x2x2
Bảng 3.4: Các nhóm tạo được theo phương pháp sắp xếp 2x2x2x2, 16 nhóm
B/M H L
OP R W R W
Inv C A C A C A C A
Size
S SHRC SHRA SHWC SHWA SLRC SLRA SLWC SLWA
Khi đó
8
8
SHRC SHRA SHWC SHWA SLRC SLRA SLWC SLWA
SMB
BHRC BHRA BHWC BHWA BLRC BLRA BLWC BLWA
8
8
SHRC SHRA SHWC SHWA BHRC BHRA BHWC BHWA
HML
SLRC SLRA SLWC SLWA BLRC BLRA BLWC BLWA
8
8
SHRC SHRA BHRC BHRA SLRC SLRA BLRC BLRA
RMW
SHWC SHWA BHWC BHWA SLWC SLWA BLWC BLWA
8
8
SHRC BHRC SHWC BHWC SLRC BLRC SLWC BLWC
CMA
SHRA BHRA SHWA BHWA SLRA BLRA SLWA BLWA
3.4. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Mẫu được chọn gồm các công ty niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE trong giai đoạn 01/01/2007-31/12/2016. Lý do cho việc chọn khoảng thời gian này là do trước năm 2006 số lượng công ty niêm yết và khối lượng giao dịch rất thấp. Kể từ năm 2006 đến nay thị trường chứng khoán Việt Nam đã có bước tăng trưởng mạnh mẽ cả về số lượng công ty lẫn doanh số giao dịch và kể từ ngày 01/01/2007 Luật chứng khoán (được Quốc hội ban hành ngày 29/06/2006) có hiệu lực thi hành đã tạo lập được khuôn khổ pháp lý cao, đồng bộ và thống nhất cho hoạt động của thị trường chứng khốn. Ngồi ra, thời gian kết thúc giai đoạn nghiên cứu được chọn là 31/12/2016, bởi vì chúng tơi muốn có được số quan sát nhiều nhất có thể. Dữ liệu của đề tài là dữ liệu thứ cấp. Dữ liệu được cung cấp bởi Thomson Reuters. Các công ty niêm yết trên thị trường
lần vào cuối năm. Các công ty được đưa vào danh mục mỗi năm phải được niêm yết và giao dịch chậm nhất là vào tuần giao dịch cuối cùng của năm trước đó và cơng bố đầy đủ dữ liệu phục vụ nghiên cứu.
Số liệu về giá và các báo cáo tài chính của các cơng ty được thu thập cụ thể như sau:
· Giá cổ phiếu (ngày): là giá đóng cửa sau mỗi phiên giao dịch.
· Số liệu từ bảng cân đối kế toán, bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và các thông tin kế tốn khác của các cơng ty trong mẫu nghiên cứu được thu thập tại các thời điểm cuối năm gồm: số lượng cổ phiếu phổ thông (năm), giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu (năm), lợi nhuận hoạt động trên vốn chủ sở hữu (năm), tổng tài sản (năm). Năm tài chính của các cơng ty tại Việt Nam bắt đầu từ 01/01 và kết thúc vào 31/12 hàng năm.
Để tính tỷ suất sinh lợi phi rủi ro Rf thì ta sử dụng lãi suất của trái phiếu Chính phủ có kỳ hạn 1 năm trong giai đoạn từ 01/2007-12/2016. Lãi suất phi rủi ro tính theo ngày bằng lãi suất phi rủi ro tính theo năm chia cho 360.
Fama và French (1992) chạy mơ hình theo tháng, tỷ suất sinh lợi chứng khoán được xác định bằng tỷ suất sinh lợi trung bình của các ngày trong tháng. Nếu lấy giá đóng cửa một ngày bất kỳ trong tháng làm đại diện để tính tỷ suất sinh lợi, sẽ không phản ánh đầy đủ sự biến động giá trong tháng đó. Hơn nữa, với dữ liệu tại Việt Nam, nếu lấy dữ liệu theo tháng thì số quan sát sẽ rất hạn chế (120 quan sát). Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu theo tuần với 464 quan sát, tỷ suất sinh lợi chứng khoán được sử dụng cho mỗi tuần xác định bằng tỷ suất sinh lợi trung bình của các ngày trong tuần. Nếu gọi Pt là giá điều chỉnh của cổ phiếu tại ngày t, Pt-1 là giá điều chỉnh của cổ phiếu tại thời điểm ngày t – 1, ta có tỷ suất sinh lợi theo ngày của cổ phiếu như sau:
1 1 t t t t P P r P
Tỷ suất sinh lợi thị trường Rm được thu thập từ chỉ số VNIndex theo ngày. Tỷ suất sinh lợi thị trường được sử dụng cho mỗi tuần bằng tỷ suất sinh lợi trung bình của các ngày trong tuần. Nếu gọi VnIndext là chỉ số VnIndex tại ngày t và VnIndext-1 là chỉ số VnIndex tại thời điểm ngày t-1 thì tỷ suất sinh lợi thị trường theo ngày được tính như sau: 1 1 t t mt t VnIndex VnIndex r VnIndex 3.5. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được kiểm tra và loại bỏ các mã cổ phiếu không cung cấp đủ các chỉ tiêu cần thiết. Đầu tiên, chúng ta tính tốn các chỉ số như quy mô công ty, B/M, lợi nhuận hoạt động trên vốn chủ sở hữu, đầu tư trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lợi theo ngày, tỷ suất sinh lợi trung bình các ngày trong tuần của từng mã cổ phiếu, của danh mục thị trường và lãi suất phi rủi ro. Tiếp theo, chia các mã cổ phiếu theo 3 cách sắp xếp 3x2, 2x2 và 2x2x2x2 để tính bốn nhân tố quy mơ, giá trị, lợi nhuận và đầu tư, đây là các biến độc lập trong mơ hình hồi quy. Bước thứ ba, chia các mã cổ phiếu thành 25 danh mục Size-B/M, 25 danh mục Size-OP, 25 danh mục Size-Inv, 32 danh mục Size-B/M-OP, 32 danh mục Size-B/M-Inv và 32 danh mục Size-OP-Inv để tính tỷ suất sinh lợi vượt trội cho từng danh mục theo tuần. Bước bốn, thống kê và kiểm tra kết quả tính tốn ở các bước trên. Bước năm, kiểm định và so sánh giữa các mơ hình định giá. Bước cuối cùng, chạy các mơ hình hồi quy sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Bảng trình bày các kết quả ước lượng đã có xử lý các vấn đề tự tương quan và phuong sai thay đổi. Để xử lý hiện tượng đa cộng tuyết chúng ta sử dụng các nhân tố trực giao được mô tả chi tiết trong phần đầu mục 4.4.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Chương này trình bày về những đặc tính của dữ liệu thu thập được, kết quả tính tốn các biến từ dữ liệu, phân tích mối tương quan giữa các biến, các kết quả hồi quy và thảo luận về các kết quả này.
Trước khi tiến hành hồi quy, chúng ta kiểm tra dữ liệu, kết quả tính tốn biến phụ thuộc và năm biến độc lập thông qua các thống kê mô tả và các so sánh ở mục 4.1. Trong mục này lãi suất phi rủi ro và lãi suất 10%/năm (0.028%/ngày) được dùng để đối chiếu. Để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình CAPM, mơ hình FF 3 nhân tố, mơ hình Q 4 nhân tố của Hou và cộng sự, mơ hình FF 5 nhân tố và các mơ hình phụ, chúng ta so sánh thống kê GRS và các chỉ tiêu thống kê khác trong mục 4.2. Chúng ta sẽ xem xét có nhân tố nào (trong 5 nhân tố của mơ hình FF) thừa hay khơng ở mục 4.3. Cuối cùng, kết quả hồi quy và thảo luận cho từng danh mục trong tổng số 171 danh mục được nghi lại trong mục 4.4.
4.1. XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU