Trong chương 4 này, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu và những phân tích sự tương quan giữa nhân tố thị trường, nhân tố quy mô công ty, nhân tố giá trị công ty, nhân tố xu hướng. Cụ thể, bao gồm các cơng việc chính:
Mô tả quan sát; Phân loại danh mục;
Kiểm định giả thuyết thống kê về quy luật phân phối xác suất TSSL của 25 danh mục ;
Kiểm định mơ hình hồi quy; (mơ tả thống kê biến, phân tích tương quan giữa các nhân tố, kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu, ước lượng mơ hình hồi quy,
Kiểm định và khắc phục các giả thuyết thống kê (kiểm định hiện tượng tự tương quan, kiểm định phương sai thay đổi, kiểm định sự phù hợp của hàm)
4.1 Mô tả quan sát:
Mẫu bao gồm các cơng ty trên hai sàn chứng khốn HOSE và HNX từ năm 2009 đến năm 2012 sau khi đã loại trừ các cơng ty tài chính, các cơng ty chuyển sàn niêm yết và các công ty hủy niêm yết trong giai đoạn này, càng về sau số lượng các công ty trong mẫu càng nhiều.
Bảng 3: số lượng các công ty quan sát qua các giai đoạn. (tại ngày 31/12)
Giai đoạn
Số công ty
Tổng Ghi chú Hose Hnx
07/2010-06/2011 242 290 532 Gồm 356 công ty giai đoạn 1 07/2011-06/2012 271 329 600 Gồm 532 công ty giai đoạn 2 07/2012-06/2013 285 343 628 Gồm 600 công ty giai đoạn 3
4.2 Phân loại danh mục:
Mô phỏng theo Fama – French việc phân loại sáu danh mục dựa trên quy mô công ty và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME). Ngồi ra các cơng ty này được phân loại theo tỷ suất sinh lợi bình quân của kỳ trước theo nghiên cứu của Carhart (1993) và Keith S. K. Lam; Frank K. Li, Simon M.S So (2009) như đã trình bày trong chương 1. Chi tiết phân chia số lượng các công ty trong danh mục như sau:
Bảng 4: Số lượng công ty của 6 danh mục tại ngày 30/6 mỗi năm Danh mục Số lượng công ty GĐ 1 07/2009-06/2010 Số lượng công ty GĐ 2 07/2010-06/2011 HOSE HNX Tổng Tỷ lệ HOSE HNX Tổng Tỷ lệ S/L 4 26 30 7% 4 14 18 3% S/M 24 38 62 14% 34 67 101 18% S/H 13 120 133 30% 9 161 170 30% B/L 77 15 92 21% 113 38 151 26% B/M 85 38 123 28% 90 42 132 23% B/H 1 4 5 1% 3 1 4 1% Tổng 204 241 445 100% 253 323 576 100%
mục 07/2011-06/2012 07/2012-06/2013 HOSE HNX Tổng Tỷ lệ HOSE HNX Tổng Tỷ lệ S/L 0 8 8 1% 1 6 7 1% S/M 43 75 118 19% 43 71 114 19% S/H 10 168 178 29% 15 164 179 29% B/L 139 35 174 28% 140 31 171 28% B/M 82 46 128 21% 81 50 131 22% B/H 2 3 5 1% 0 6 6 1% Tổng 267 335 611 100% 280 328 608 100% Nguồn: Tác giả tổng hợp.
Từ bảng kết quả phân chia danh mục theo quy mô qua các giai đoạn tác giả nhận thấy số lượng các công ty trên sàn tập trung chủ yếu ở gần điểm phân trung vị. Số lượng cơng ty trên sang HOSE phân bổ vào nhóm B nhiều hơn nhóm S, trong khi các cơng ty trên sang HNX phân bổ về nhóm S nhiều hơn nhóm B. Điều đó cho thấy, cơng ty ở niêm yết trên sàn HOSE thì có quy mô lớn hơn so với các công ty niêm yết trên sàn HNX. Điều này hoàn toàn phù hợp với quy định mức vốn hóa để niêm yết của cơng ty trên sàn HOSE thì lớn hơn.
Bảng 5: Số lượng công ty của 4 danh mục tại ngày 30/6 mỗi năm (tt) Danh mục Số lượng công ty GĐ 1 07/2009-06/2010 Số lượng công ty GĐ 2 07/2010-06/2011 HOSE HNX Tổng Tỷ lệ HOSE HNX Tổng Tỷ lệ B/W 34 30 64 24% 84 19 103 30%
B/LOSE 49 11 60 22% 40 27 67 19% S/W 6 64 70 26% 12 60 72 21% S/LOSE 23 50 73 27% 15 88 103 30% Tổng 112 155 267 100% 151 194 345 100% Danh mục Số lượng công ty GĐ 3 07/2011-06/2012 Số lượng công ty GĐ 4 07/2012-06/2013 HOSE HNX Tổng Tỷ lệ HOSE HNX Tổng Tỷ lệ B/W 83 38 121 33% 85 27 112 31% B/LOSE 50 12 62 17% 34 17 51 14% S/W 8 55 63 17% 6 65 71 20% S/LOSE 26 95 121 33% 35 95 130 36% Tổng 167 200 367 100% 160 204 364 100% Nguồn: Tác giả tổng hợp.
Từ bảng kết quả phân chia danh mục qua các giai đoạn nhận thấy số lượng các công ty trên HOSE chủ yếu tập được phân vào danh mục B/W và B/LOSE, trong khi đó các cơng ty trên sàn HNX chủ yếu được phân vào danh mục S/W và S/LOSE, qua đó cho thấy sự khác biệt về quy mô trên 02 sàn thể hiện rõ, các cơng ty trên sàn HOSE có quy mơ lớn hơn các công ty trên sàn HNX.
4.3 Kiểm định giả thiết thống kê về quy luật phân phối xác suất của TSSL của 25 danh mục.
Ta kiểm định xem TSSL danh mục có phân phối theo quy luật chuẩn hay khơng, vì một trong những giả thiết của phương pháp bình phương bé nhất OLS là các phần dư Ui có phân phối chuẩn. Ta sử dụng
thống kê Jacques-Bera (thống kê JB), kiểm định được thực hiện trên toàn bộ 25 danh mục với 48 kỳ quan sát.
Giả thiết Ho: Chuỗi/biến có phân phối chuẩn
Với kích cỡ mẫu quan sát lớn, thống kê JB có phân phối xấp xỉ Chi bình phương với bậc tự do là 2. Ho sẽ bị bác bỏ nếu JB > χα2 (2). Nếu xảy ra trường hợp ngược lại thì chưa có cơ sở bác bỏ Ho. JB = 0 thì chuỗi có phân phối chuẩn hồn toàn. Xác suất p được báo cáo kèm theo giá trị thống kê JB là xác suất nhỏ nhất có thể bác bỏ Ho với mức ý nghĩa α. Giá trị p càng nhỏ thì khả năng bác bỏ Ho càng cao.
Bảng 6: Mô tả giá trị giá trị thống kê 25 danh mục
Mean Median Std.
Dev. Skewness Kurtosis
Jarque- Bera Probability B1S1 -0.00158 -0.012081 0.123253 0.750466 4.054511 6.729584 0.034569 B1S2 0.011396 -0.018378 0.151192 1.680228 6.84415 52.14032 0 B1S3 -0.00988 -0.033307 0.126434 1.283371 4.740246 19.23324 0.000067 B1S4 0.00609 -0.007534 0.090076 0.502704 2.913498 2.036657 0.361198 B1S5 0.006579 0.009822 0.081335 -0.01698 3.08421 0.016489 0.991789 B2S1 0.015477 0.003881 0.111023 1.879169 9.082171 102.2358 0 B2S2 0.011352 -0.006523 0.08804 0.964072 3.762876 8.599445 0.013572 B2S3 0.010462 -0.006726 0.096106 1.480529 6.488805 41.87924 0 B2S4 0.005568 -0.00503 0.091143 0.884555 4.670042 11.83758 0.002688 B2S5 0.011228 -0.01446 0.106156 1.156367 4.150403 13.34434 0.001266 B3S1 0.016498 -0.000068 0.105183 0.821279 3.604821 6.127607 0.04671 B3S2 0.010747 -0.001937 0.090429 1.712148 7.590771 65.60196 0 B3S3 0.010278 -0.004562 0.088757 2.167172 10.72609 156.9579 0 B3S4 0.002781 -0.005583 0.075793 1.596201 7.397122 59.05222 0 B3S5 0.00125 -0.014054 0.085145 0.592823 2.81962 2.87659 0.237332
B4S1 0.01622 0.010589 0.090321 0.628074 3.190162 3.228135 0.199076 B4S2 0.009926 -0.001772 0.085662 1.28192 5.670883 27.41378 0.000001 B4S3 0.012146 -0.000073 0.085979 1.133898 5.491918 22.70512 0.000012 B4S4 0.008261 -0.007521 0.104618 0.959737 5.232408 17.33604 0.000172 B4S5 0.018625 0.0031 0.093182 1.742283 6.775838 52.7983 0 B5S1 0.019789 -0.000602 0.109684 1.776269 9.114076 100.0049 0 B5S2 0.009437 -0.004014 0.082144 0.619472 3.335432 3.294994 0.192531 B5S3 0.014764 0.003337 0.081318 0.618278 3.695132 4.024555 0.133684 B5S4 0.002031 -0.018518 0.103844 0.894847 3.823263 7.761526 0.020635 B5S5 -0.00324 -0.016116 0.097791 0.655766 3.917269 5.122991 0.077189 Nguồn: Tác giả tổng hợp.
Dựa vào bảng kết quả: Nếu chọn mức ý nghĩa 10% thì có 6/25 danh mục có p đi kèm với thống kê JB >10%, tức chưa có cơ sở bác bỏ Ho, TSSL có thể có phân phối chuẩn. Nếu mức ý nghĩa 5% thì 7/25 danh mục có thể có phân phối chuẩn. Tuy nhiên với kết quả 6/25 và 7/25 danh mục có phân phối chuẩn thì đây là một kết quả chấp nhận được (do giới hạn về độ dài thời kỳ quan sát, nếu kỳ quan sát lớn hơn thì sẽ có nhiều danh mục có TSSL có phân phối chuẩn). Ta có thể tiến hành tiếp việc kiểm định các mơ hình
Để đánh giá rủi ro danh mục ta không chỉ dựa vào TSSL trung bình và phương sai mà còn căn cứ vào hệ số bất đối xứng Skewness và hệ số nhọn Kurtosis. Hệ số bất đối xứng là momen bậc ba, đo lường độ lệch của phân phối. Nếu hệ số = 0, phân phối là cân xứng và số bình quân = số trung vị = số mode. Nếu hệ số Skewness < 0, phân phối lệch phải, số mode < số trung vị < số bình quân, hàm ý rằng với TSSL trung bình dương thì xuất hiện một vài TSSL rất âm, đây là rủi ro cho nhà đầu tư. Nếu hệ số Skewness > 0, phân phối lệch trái, có nghĩa là với TSSL trung bình
âm có khả năng trong tương lai xuất hiện một vài TSSL dương rất cao. Chính vì vậy nhà đầu tư sẽ ưa thích cổ phiếu có skewness dương.
Hệ số nhọn Kurtosis đo lường phân phối của các giá trị quanh TSSL trung bình. Hệ số nhọn càng nhỏ thì có xác suất lớn các TSSL gần với TSSL trung bình, chứng tỏ chứng khốn có độ an tồn cao.
Ta có thể thấy những danh mục thu hút nhà đầu tư là các chứng khốn có mean >0, skewness cao và kurtosis thấp
4.4 Kiểm định mơ hình 4 nhân tố Cahart
Tiến hành thống kê mô tả các biến quan sát và tham gia hồi quy vào mơ hình. Trong đó các biến độc lập RM – RF, SMB, HML, WML là các nhân tố của mơ hình hồi quy, các biến phụ thuộc của mơ hình hồi quy là tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục mô phỏng theo Fama – French (1993) là B1S1, B1S2, B1S3, B1S4, B1S5, B2S1, B2S2, B2S3, B2S4, B2S5, B3S1, B3S2, B3S3, B3S4, B3S5, B4S1, B4S2, B4S3, B4S4, B4S5, B5S1, B5S2, B5S3, B5S4, B5S5.
4.4.1. Mô tả các tham số thống kê của mơ hình:
Trước hết ta phân tích sơ bộ các tham số thống kê của mơ hình.
Bảng 7: Mơ tả giá trị thống kê 6 danh mục
Danh
mục Mean Median Maximum Minimum
Std.
Dev. Skewness Kurtosis
Jarque- Bera Probability S_H 0.00786 -0.00517 0.26223 -0.17531 0.09285 0.73205 3.89959 5.90566 0.05219 S_M -0.01104 -0.01659 0.22268 -0.19908 0.09253 0.41367 3.13043 1.40299 0.49584 S_L -0.01975 -0.02245 0.21180 -0.22000 0.10407 0.23251 2.49856 0.93538 0.62645 B_H 0.01895 0.00000 0.45161 -0.17069 0.11758 1.39838 5.60810 29.24806 0.00000 B_M 0.01162 -0.00565 0.30377 -0.13174 0.08803 0.90273 4.14044 9.12060 0.01046
B_L -0.00202 -0.01310 0.23292 -0.15137 0.08231 0.46792 3.01723 1.75221 0.41640 S_W -0.00553 -0.00198 0.24104 -0.21559 0.08898 0.30007 4.27336 3.96322 0.13785 S_LOSE 0.00212 -0.02290 0.25868 -0.20047 0.09963 0.61569 3.02220 3.03356 0.21942 B_W 0.00764 0.00012 0.30170 -0.15820 0.08285 0.90117 5.27542 16.85192 0.00022 B_LOSE 0.00227 -0.02855 0.22547 -0.19092 0.10330 0.50279 2.55602 2.41660 0.29871 SMB -0.01716 -0.02310 0.12475 -0.09674 0.04638 0.88655 4.02106 8.37295 0.01520 HML 0.02429 0.01676 0.23459 -0.09007 0.06006 0.75990 4.61027 9.80559 0.00743 WML -0.00114 0.00357 0.10591 -0.14885 0.05136 -0.43189 3.35839 1.74908 0.41705 RM_RF -0.01384 -0.02458 0.13776 -0.17209 0.07191 0.08347 2.63116 0.32782 0.84882 Nguồn: tác giả tỏng hợp
Với kết quả trong bài nghiên cứu của Fama-French trên thị trường Mỹ giai đoạn 1963-1991 thì chuỗi SMB và HML có trung bình dương, tức các chứng khốn có quy mơ nhỏ thì có TSSL lớn hơn chứng khốn có quy mơ lớn, và chứng khốn có BE/ME cao thì có TSSL lớn hơn chứng khốn có BE/ME thấp. Tuy nhiên, với kết quả thống kê được trên các chứng khoán niêm yết trên HoSE và HNX giai đoạn 2009-2013 thì chuỗi HML có trung bình dương, giống với kết quả của Fama-French nhưng chuỗi SMB lại có trung bình âm. Điều này có nghĩa là các chứng khốn có quy mơ lớn có TSSL cao hơn chứng khốn có quy mơ nhỏ và chứng khốn có BE/ME cao có TSSL cao hơn chứng khốn có BE/ME thấp.
Chuỗi WML có trung bình âm. Điều này khác với kết quả trên mẫu của Carhart trên thị trường Mỹ giai đoạn 1962-1993.
4.4.2 Phân tích tương quan giữa các nhân tố
RM___RF SMB HML WML RM___RF 1.000000 0.001772 -0.080412 -0.408702
SMB 0.001772 1.000000 -0.556038 0.112284 HML -0.080412 -0.556038 1.000000 0.103750 WML -0.408702 0.112284 0.103750 1.000000
Ma trận hệ số tương quan cho thấy nhân tố thị trường tương quan cùng chiều với SMB trong khi tương quan ngược chiều với HML và WML. Nhân tố thị trường tương quan ngược chiều khá chặt với nhân tố WML, hệ số tương quan -0.408702. Hai nhân tố SMB và HML có tương quan ngược chiều nhau, hệ số tương quan bằng -0.556038. Tương quan giữa các nhân tố <0.6 nên ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.3 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu
Ta kiểm tra tính dừng của biến độc lập bằng phương pháp nghiệm đơn vị (Unit Root Test), vì đây là giả thiết đầu tiên của mơ hình hồi quy tuy ến tính OLS. Với mơ hình 4 nhân tố của Carhart, ta có 4 biến độc lập (biến giải thích) là Rm-Rf, SMB và HML và WML
Xét mơ hình: Yt = ρYt-1 + Ut , trong đó Ut là nhiễu trắng
Ta dùng tiêu chuẩn kiểm định Dickey-Fuller, kiểm định giả thiết Ho: ρ=1, tức chuỗi không dừng. Giả thiết đối H1: ρ≠1, chuỗi dừng. Bảng kết quả kiểm định như sau:
Bảng 9 : Bảng kiểm định Unit Root Test trên nhân tố Rm-Rf :
Giá trị τ của thống kê DF là -6,063884. Ta thấy |τ| khi so sánh với τ0.01, τ0.05, τ0.1thì đều lớn hơn, có nghĩa là giả thiết Ho có thể bị bác bỏ với các mức ý nghĩa 1%, 5%,10%. Ta kết luận chuỗi dữ liệu của biến độc lập là chuỗi dừng
Bảng 10: Bảng kiểm định Unit Root Test trên nhân tố SMB
Giá trị τ của thống kê DF là -4.922895. Ta thấy |τ| khi so sánh với τ0.01, τ0.05, τ0.1thì đều lớn hơn, có nghĩa là giả thiết Ho có thể bị bác bỏ với các mức ý nghĩa 1%, 5%,10%. Ta kết luận chuỗi dữ liệu của biến độc lập là chuỗi dừng
Bảng 11: Bảng kiểm định Unit Root Test trên nhân tố HML:
Giá trị τ của thống kê DF là -5.7929215. Ta thấy |τ| khi so sánh với τ0.01, τ0.05, τ0.1thì đều lớn hơn, có nghĩa là giả thiết Ho có thể bị bác bỏ với các mức ý nghĩa 1%, 5%,10%. Ta kết luận chuỗi dữ liệu của biến độc lập là chuỗi dừng
Bảng 12 : Bảng kiểm định Unit Root Test trên nhân tố WML:
Giá trị τ của thống kê DF là -6.065083. Ta thấy |τ| khi so sánh với τ0.01, τ0.05, τ0.1thì đều lớn hơn, có nghĩa là giả thiết Ho có thể bị bác bỏ với các mức ý nghĩa 1%, 5%,10%. Ta kết luận chuỗi dữ liệu của biến độc lập là chuỗi dừng.
Kết quả kiểm định cho thấy các chuỗi dữ liệu của tất cả các biến độc lập trong mơ hình đều là chuỗi dừng
4.4.4 Ước lượng mơ hình hồi quy
Dùng phương pháp OLS, ta hồi quy TSSL vượt trội các danh mục theo nhân tố thị trường Rm-Rf, nhân tố quy mô SMB, nhân tố giá trị HML và nhân tố xu hướng WML để kiểm định tính phù hợp mơ hình 4 nhân tố Carhart trên thị trường Việt Nam.
Mơ hình có dạng:
E(Ri(t))– Rf(t) = αi + bi.[E(Rm(t)) – RF(t)] + si.SMB(t) + hi.HML(t) + wi .WML(t) +e(t)
t = 1,2,.. T
Carhart chia các chứng khốn thành hai nhóm theo quy mơ (S,B) và ba nhóm theo TSSL, tức xu hướng (Winners, Neutral, Losers), nhưng Carhart chỉ sử dụng 2 nhóm đầu và cuối để tính tốn ảnh hưởng của yếu tố xu hướng. Carhart quan sát 4 danh mục, khơng sử dụng danh mục có size- neutral momentum, tức là không sử dụng danh mục gồm các chứng khốn có tỷ suất sinh lợi trung bình. Thực hiện hồi quy với biến phụ thuộclà TSSL của 25 danh mục, ta được kết quả hồi quy như sau:
Bảng 13: Tóm tắt các hệ số mơ hình Carhart Danh Danh mục αi bi si hi wi (hệ số chặn) (hệ số Rm-Rf) (hệ số SMB) (hệ số HML) (hệ số WML) B1S1 0.031942 1.425641 1.303343 0.37724 0.517975 B1S2 0.050514 1.509872 1.442255 0.258664 -0.214959
B1S3 0.009284 1.082078 0.537382 0.192819 -0.309923 B1S4 0.023081 0.804649 0.180534 -0.12951 -0.341639 B1S5 0.021944 0.6402 -0.101988 -0.351422 -0.247673 B2S1 0.041055 1.038942 1.545114 0.629803 -0.016358 B2S2 0.031286 1.045629 0.497218 0.131747 0.113664