PHẦN 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Dữ liệu nghiên cứu:
3.2.1 Các chỉ số đại diện rủi ro hiệp moment bậc cao
Hệ số bất đối xứng (Skewness) và hệ số nhọn (Kurtosis) là những thuật ngữ thống kê, cùng với trung bình và độ lệch chuẩn để mơ tả hình dạng tổng qt phân phối xác suất của một biến. Hệ số bất đối xứng là moment chuẩn hóa bậc 3 của phân phối xác suất và nó phản ánh sự bất đối xứng của phân phối, thể hiện chuỗi tỷ suất sinh lợi thường xảy ra theo xu hướng nào. Hệ số nhọn là moment chuẩn hóa bậc 4 của phân phối xác suất và nó đo lường độ dày của đuôi (Heavy – tailed) so với đỉnh đầu của phân phối, thể hiện mức độ tập trung quanh tỷ suất sinh lời trung bình cũng như khả năng xảy ra những sự kiện bất thường ở hai đuôi. Bài nghiên cứu sử dụng hai chỉ số đại diện cho rủi ro hiệp moment bậc cao bao gồm Coskewness và Cokurtosis của cổ phiếu i với danh mục thị trường.
3.2.1.1 Hệ số bất đối xứng (skewness):
Một phân phối với hệ số bất đối xứng âm (negative skewness) có đi dài hơn ở phía có tỷ suất sinh lời nhỏ hơn. Hình dạng đồ thị bị lệch trái (left skewed), và có giá trị trung bình < trung vị < mode. Phân phối có hệ số bất đối xứng âm có xác suất xảy ra rủi ro (mang tính tiêu cực) nhiều hơn phân phối chuẩn. Một nhà đầu tư nắm giữ tài sản có chuỗi tỷ suất sinh lợi thể hiện hệ số bất đối xứng âm cho thấy tài sản này mang lại một khoản lợi nhuận đều đặn cho nhà đầu tư, tuy nhiên có khả năng nhà đầu tư phải gánh chịu một khoản lỗ trong tương lai do phần đuôi bên trái dài hơn so với phân phối chuẩn.
Ngược lại, với hệ số bất đối xứng dương (positive skewness), phân phối có xác suất rủi ro (mang tính tiêu cực) ít hơn so với phân phối chuẩn. Một phân phối với hệ số bất đối xứng dương có đi dài hơn ở phía có tỷ suất sinh lợi lớn hơn. Hình dạng đồ thị
bị lệch phải (right-skewed) và có mode < trung vị < trung bình. Một phân phối có hệ số bất đối xứng dương có đi dài hơn ở phía có tỷ suất sinh lợi lớn hơn. Một nhà đầu tư nắm giữ tài sản có chuỗi tỷ suất sinh lợi thể hiện hệ số bất đối xứng dương cho thấy nhà đầu tư này có thể phải gánh chịu những khoản lỗ hoặc khoản lời nhỏ đều đặn, tuy nhiên có khả năng nhà đầu tư sẽ nhận được một khoản lời rất lớn trong tương lai do phần đuôi bên phải dài hơn so với phân phối chuẩn.
Theo Harvey & Siddique (2000), Moreno & Rodriguez (2009) và Kostakis và cộng sự (2012), hệ số coskewness (systematic skewness) của cổ phiếu i với danh mục thị trường được tính như sau:
CSK = 𝑬(ɛ𝒊,𝒕 ɛ𝑴,𝒕
𝟐 )
𝑬(ɛ𝑴,𝒕𝟐 )√𝑬(ɛ𝒊,𝒕𝟐 (1) Trong đó:
ɛi,t = ri,t – αi – βi (rM,t): là phần dư của phương trình hồi quy giữa lợi nhuận của cổ phiếu i so với lợi nhuận của danh mục thị trường M trong kỳ quan sát
ɛM,t được tính bằng lợi nhuận của danh mục thị trường M ở tháng t trừ đi lợi nhuận trung bình của danh mục thị trường M trong kỳ quan sát
ri,t : lợi nhuận của cổ phiếu i ở tháng t
rM,t: lợi nhuận danh mục thị trường ở tháng t
αi, βi: Hệ số hồi quy của ri,t với rM,t trong kỳ quan sát
Coskewness là một phương pháp đo lường tính đối xứng trong phân phối xác suất của biến này so với biến khác. Chỉ số này là một ước lượng thể hiện quan hệ rủi ro của cổ phiếu so với thị trường. Harvey và Siddque (2000) cho rằng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nhà đầu tư e ngại rủi ro mong muốn một hệ số Coskewness dương (positive coskewness). Điều này hàm ý rằng xác suất của lợi nhuận cổ phiếu này cao hơn xác suất lợi nhuận của danh mục thị trường.
Một phân phối có hệ số nhọn lớn hơn 3 được gọi là Leptokurtic (phân phối nhọn vượt chuẩn), với 3 là hệ số nhọn của phân phối chuẩn. Hệ số nhọn vượt trội (excess kurtosis) bằng hệ số nhọn thô đo được (raw kurtosis) trừ đi hệ số nhọn 3 của phân phối chuẩn, trong trường hợp này thì hệ số nhọn vượt trội lớn hơn 0. Phân phối Leptokurtic có đỉnh nhọn hơn và đi thoải hơn so với phân phối chuẩn, do đó nó phản ảnh xác suất thấp hơn ở những giá trị gần giá trị trung bình của phân phối chuẩn và xác suất cao hơn ở những giá trị vô cùng theo Doan và cộng sự (2008).
Ngược lại, một phân phối có hệ số nhọn lớn hơn 3 được gọi là platykurtic (phân phối nhọn dưới chuẩn). Trong trường hợp này thì hệ số nhọn vượt trội nhỏ hơn 0. Phân phối platykurtic có đỉnh thấp hơn và ít nhọn hơn và đi dẹp hơn, nó phản ánh xác suất cao hơn ở những giá trị gần giá trị trung bình và xác suất thấp hơn ở những giá trị vơ cùng của biến có phân phối chuẩn, theo Doan và cộng sự (2008).
Theo Harvey & Siddique (2000) và Kostakis và cộng sự (2012), hệ số Cokurtosis (Systematic kurtosis) của cổ phiếu i với danh mục thị trường M được tính như sau:
CKT = 𝑬(ɛ𝒊,𝒕 ɛ𝑴,𝒕
𝟑 ) √𝑬[ɛ𝒊,𝒕𝟐]𝑬[ɛ𝑴,𝒕𝟑 ]
(2)
Cokurtosis là một phương pháp đo lường độ nhọn trong phân phối xác suất của biến này so với biến khác. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, hệ số Cokurtosis cao (high cokurtosis) có nghĩa là biến thứ nhất có phân phối xác suất phẳng hơn so với biến thứ hai xét về độ dốc. Đối với nhà đầu tư e ngại rủi ro, một hệ số Cokurtosis thấp (low Cokurtosis) là tốt hơn với hàm ý lợi nhuận của cổ phiếu không khác biệt nhiều so với lợi nhuận của danh mục thị trường M.
3.2.2 Dữ liệu nghiên cứu và hình thành danh mục
Nghiên cứu này thu thập dữ liệu bao gồm 286 công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TPHCM và chỉ số VN index được thu thập theo tần suất ngày trong giai
đoạn từ tháng 06/2009 đến tháng 06/2014 từ cơ sở dữ liệu của trang web Vietstock.vn. Dữ liệu có cấu trúc dữ liệu bảng, đã loại trừ những công ty tài chính, các quỹ đầu tư, các cơng ty bị hủy niêm yết, các cơng ty có dữ liệu q khứ khơng liên tục và không đủ độ dài chuỗi dữ liệu theo yêu cầu.
Với mỗi cơng ty có mặt trong mẫu, tác giả thu thập các dữ liệu: Giá đóng cửa của cổ phiếu mỗi ngày, giá đóng cửa của cổ phiếu vào ngày cuối ngày đã được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng và cổ tức tiền mặt. Giá cổ phiếu mỗi tháng sẽ được tính tốn là trung bình của giá 22 ngày. Dữ liệu giá điều chỉnh được thu thập từ Vietstock.vn trong khoảng thời gian từ tháng 6/2009 đến tháng 9/2014. Khối lượng cổ phần đang lưu hành tại thời điểm cuối mỗi năm của các năm trong giai đoạn từ tháng 12/2008 đến tháng 12/2013. Số liệu này được sử dụng cùng với dữ liệu về giá để tính tốn quy mơ của từng công ty tại cuối mỗi tháng trong các năm của giai đoạn nghiên cứu. Giá trị sổ sách của vốn cổ phần tại ngày 31/12 của mỗi năm từ tháng 12/2008 đến tháng 12/2013.
Chỉ số Vnindex được dùng để tính tốn tỷ suất sinh lợi của thị trường, cũng được thu thập theo tần suất tuần.
Bài nghiên cứu xây dụng 25 danh mục theo hai nhân tố quy mô và ME/BE theo cách đã được Fama French (1993) sử dụng. Phương pháp sắp xếp danh mục này cũng được Lambert và Hubner (2013) xây dựng trong bài nghiên cứu của các tác giả. Đầu mỗi năm t, xếp hạng các cổ phiếu theo tiêu chí quy mơ (ME) vào cuối tháng 12 của năm t-1 theo thứ tự quy mơ tăng dần, và chia thành 05 nhóm danh mục tỷ trọng cân bằng. Tương tự với nhân tố BE/ME, các cổ phiếu được sắp xếp theo thứ tự giá trị BE/ME tăng dần và cũng được chia thành 5 nhóm danh mục tỷ trọng cân bằng. 25 danh mục được hình thành là giao điểm giữa năm nhóm danh mục theo ME và 5 nhóm danh mục theo BE/ME. Tỷ suất sinh lợi của một danh mục vào tháng t là tỷ suất sinh lời trung bình của các cổ phiếu trong danh mục trong tháng t.