Các biến Cách tính Chú thích
Biến phụ thuộc
rp rp = Rp – Rf rp: TSSL vƣợt trội của danh mục p Rp: TSSL trung bình của danh mục p Rf : lãi suất trái phiếu chính phủ (tính
theo tháng)
Biến độc lập
rm rm = Rm – Rf rm: TSSL vƣợt trội của danh mục thị trƣờng Rm: TSSL của danh mục thịtrƣờng SMB SMB = (RSH + RSL) - (RBH + RBL) RSH: TSSL của danh mục SH RSL: TSSL của danh mục SL RBH: TSSL của danh mục BH RBL: TSSL của danh mục BL HML HML = (RSH + RBH) - (RSL + RBL)
(Nguồn: Tính tốn và tổng hợp của tác giả)
Biến phụ thuộc: tỷ suất sinh lợi vƣợt trội rp:
rp = Rp – Rf Trong đó:
Rp: TSSL trung bình của từng danh mục p (gồm RSH,RSL,RBH và RBL)
Rf: lãi suất phi rủi ro. Trong nghiên cứu này, tác giả lấy lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro.
Tác giả tính tốn TSSL của từng danh mục cổ phiếu SH, SL, BH và BL bằng cách lấy trung bình TSSL của các cổ phiếu trong từng danh mục.
Tác giả sử dụng khung thời gian là tháng để tính tốn TSSL của các nhân tố. Rp =
Trong đó:
Rp: TSSL trung bình của từng danh mục p (gồm RSH,RSL,RBH và RBL) Rit: là TSSL của cổ phiếu thứ i tại thời điểm cuối tháng t
Rit =
Trong đó:
: giá đóng cửa vào thời điểm cuối tháng của cổ phiếu i tháng t đã đƣợc điều chỉnh
: giá đóng cửa vào thời điểm đầu tháng của cổ phiếu i tháng t đã đƣợc điều chỉnh
Giá đóng cửa hàng tháng là giá đóng cửa của phiên giao dịch cuối cùng trong tháng. Trƣờng hợp cổ phiếu khơng có giao dịch phiên cuối tuần thì lấy giá đóng cửa của ngày giao dịch gần nhất trƣớc đó. Giá đóng cửa của cổ phiếu cuối mỗi ngày giao dịch đã đƣợc điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thƣởng và cổ tức tiền mặt.
Trong nghiên cứu của Fama và French (1993), TSSL tháng của các danh mục đƣợc tính theo tỷ trọng giá trị vốn hóa thị trƣờng của các cổ phiếu trong danh mục. Tuy nhiên Nartea và Ward (2009); O’Brien và cộng sự (2008), Ron Y. Ho và cộng sự (2006); Shum và Tang (2005) tính TSSL của các danh mục quy mơ và BE/ME theo tỷ trọng bằng nhau và cho rằng kết quả là không khác biệt đáng kể khi tính TSSL danh mục theo tỷ trọng bằng nhau và theo tỷ trọng giá trị. Hơn nữa, Fama và French
(1998) cũng sử dụng TSSL theo tỷ trọng bằng nhau để xem xét chứng cứ trên phạm vi quốc tế cho hiệu ứng giá trị. Vì vậy, để việc tính tốn đƣợc đơn giản, tác giả tính TSSL của 4 danh mục theo tỷ trọng bằng nhau (trung bình cộng).
Biến độc lập: TSSL vƣợt trội của danh mục thị trƣờng
rm = Rm – Rf Trong đó:
rm: TSSL vƣợt trội của danh mục thị trƣờng
Rm: TSSL của danh mục thị trƣờng, là TSSL trung bình của 4 danh mục (SH, SL, BH và BL) gia quyền theo giá trị vốn hóa thị trƣờng của 4 danh mục.
Rm =
Với tỷ trọng theo giá trị thị trƣờng của từng danh mục p : TSSL trung bình của danh mục p
Rf: TSSL phi rủi ro. Trong nghiên cứu này, tác giả lấy lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm làm đại diện cho TSSL phi rủi ro.
Biến độc lập: Nhân tố quy mô SMB (Small minus Big)
Nhân tố SMB đƣợc xây dựng từ TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu có quy mơ nhỏ (SH và SL) trừ TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu có quy mơ lớn (BH và BL), dùng để mô phỏng cho nhân tố rủi ro trong TSSL liên quan tới quy mô. Điều này cho phép xem xét sự thay đổi trong TSSL giữa các cổ phiếu ở các nhóm quy mơ khác nhau.
SMB = (RSH + RSL) - (RBH + RBL)
Trong đó:
RSL: TSSL của danh mục SL RBH: TSSL của danh mục BH RBL: TSSL của danh mục BL
Biến độc lập: Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng HML (High minus low)
Nhân tố HML đƣợc xây dựng từ TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao (SH và BH) trừ cho TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp (SL và BL), nhân tố HML dùng để mô phỏng cho nhân tố rủi ro trong TSSL liên quan đến tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng. Điều này cho phép xem xét sự thay đổi trong TSSL giữa các cổ phiếu ở các nhóm BE/ME khác nhau. HML = (RSH + RBH) - (RSL + RBL) Trong đó: RSH: TSSL của danh mục SH RSL: TSSL của danh mục SL RBH: TSSL của danh mục BH RBL: TSSL của danh mục BL
3.3 Dữ liệu nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng tháng của các cổ phiếu đƣợc niêm yết liên tục từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013 trên trên Sở giao dịch chứng khốn Tp.Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội, loại trừ cổ phiếu của các cơng ty tài chính, tín dụng và ngân hàng.
Ba tiêu chí chọn mẫu:
Thứ nhất, các cổ phiếu niêm yết liên tục trong giai đoạn từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013.
Thứ ba, các công ty trong mẫu nghiên cứu phải cung cấp báo cáo tài chính đầy đủ, và khơng thuộc các cơng ty bị đƣa vào diện kiểm sốt.
Ứng với mỗi công ty trong mẫu nghiên cứu, tác giả thu thập các số liệu sau:
- Giá đóng cửa và giá đóng đã điều chỉnh của mỗi cổ phiếu cuối mỗi ngày giao dịch từ ngày 01/01/2008 đến 30/06/2013.
- Khối lƣợng cổ phiếu đang lƣu hành tại thời điểm 30 tháng 06 và 31 tháng 12 của các năm trong giai đoạn năm 2008 đến năm 2013. Số liệu này đƣợc sử dụng cùng với dữ liệu giá để tính tốn quy mơ của từng cơng ty tại cuối mỗi tháng trong các năm của giai đoạn nghiên cứu.
- Giá trị sổ sách của vốn cổ phần tại ngày 31 tháng 12 của mỗi năm từ tháng 12 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013.
- Về lãi suất phi rủi ro, tác giả sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm từ tháng 07 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013.
Tất cả các dữ liệu đƣợc thu thập từ Công ty cổ phần Tài Việt (Vietstock) trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013.
Tác giả xây dựng các danh mục theo quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng theo phƣơng pháp Fama và French (1993), Shum và Tang (2005). Theo đó, để đảm bảo những thơng tin kế toán đƣợc sử dụng để giải thích cho TSSL cổ phiếu đƣợc biết trƣớc TSSL cổ phiếu, tác giả kết hợp TSSL cổ phiếu từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t + 1 với dữ liệu kế tốn của cơng ty tại thời điểm kết thúc năm tài chính t – 1. Danh mục đƣợc xây dựng tại thời điểm 30 tháng 06 năm t. Quy mô là giá trị vốn hóa thị trƣờng tại thời điểm 30 tháng 6 năm t. Giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng là giá trị sổ sách tại thời điểm kết thúc năm tài chính của năm t -1 chia cho giá trị thị trƣờng của vốn cổ phần tại thời điểm 31 tháng 12 năm t -1. Do các công ty trong mẫu đều có năm tài chính là 31 tháng 12 nên giá trị BE/ME dùng để chia danh mục sẽ là giá trị tại 31 tháng 12 năm t - 1.
Tác giả sẽ tính TSSL trung bình hàng tháng từ tháng 07 năm t đến tháng 06 năm t+1 cho từng danh mục đã đƣợc xây dựng tại 30 tháng 06 năm t để làm cơ sở tính tốn nhân tố SMB, HML.
Bảng 3.3 Tổng hợp nguồn gốc số liệu và cách tính tốn các chỉ số
Chỉ số
Giải thích Nguồn
Pit giá đóng cửa đã đƣợc điều chỉnh cổ phiếu i ở thời điểm cuối tháng
Vietstock
Pi(t-1) giá đóng cửa đã đƣợc điều chỉnh cổ phiếu i ở thời điểm đầu tháng
Vietstock
Rit Rit: tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm cuối
tháng t Rit =
Tính tốn của tác giả
Rp
Rp: tỷ suất sinh lợi của danh mục p Rp =
Tính tốn của tác giả
BE Giá trị sổ sách của danh nghiệp vào cuối năm Vietstock ME Quy mô hay giá trị vốn hóa thị trƣờng của doanh
nghiệp (Số lƣợng cổ phiếu đang lƣu hành * giá đóng cửa cổ phiếu)
Tính tốn của tác giả
Rf Lãi suất phi rủi ro (lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm)
Vietstock
Rm TSSL danh mục thị trƣờng Rm = Tính tốn của
tác giả
3.4 Xử lý dữ liệu và phƣơng pháp ƣớc lƣợng
Dữ liệu trong bài nghiên cứu đƣợc thu thập từ gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ cơng ty cổ phần Tài Việt (www.vietstock.vn).
Tác giả chọn phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng thông qua việc xem xét mối quan hệ giữa TSSL cổ phiếu với nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô và nhân tố giá trị bằng cách sử dụng phần mềm STATA 11 để phân tích và xử lý các mơ hình theo dữ liệu thời gian và dữ liệu gộp. Để tiến hành nghiên cứu, tác giả thực hiện thống kê mô tả nhằm cung cấp một cái nhìn tổng thể xu hƣớng các biến trong mơ hình nghiên cứu. Sau khi thực hiện thống kê mô tả, tác giả sẽ tiến hành thực hiện các bƣớc sau để phục vụ cho việc nghiên cứu của mình:
- Đầu tiên, tác giả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian bằng kiểm định nghiệm đơn vị của Dickey-Fuller để kiểm tra tính dừng của chuỗi TSSL của các biến độc lập và biến phục thuộc trong nghiên cứu.
- Thứ hai, kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình bằng cách sử dụng hệ số tƣơng quan của từng cặp biến và sử dụng thừa số phóng đại phƣơng sai VIF.
- Thứ ba, phân tích hồi quy biến độc lập và các biến phụ thuộc bằng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất (OLS) cho dữ liệu chuỗi thời gian của TTSL các danh mục. Bên cạnh đó, tác giả cũng dùng hồi quy OLS cho dữ liệu gộp tất cả các chuỗi TSSL của cả 4 danh mục (Time – pooled cross - sectional regression) để đánh giá khả năng giải thích của mơ hình nghiên cứu.
Luận văn sử dụng hồi quy với sai số chuẩn Newey – West (regression with Newey – West standard errors) với 4 và 5 độ trễ ƣớc lƣợng các hệ số hồi quy theo phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất. Theo phƣơng pháp của Newey và West (1987), số độ trễ ƣớc lƣợng đƣợc xác định bằng: 4.( với n là kích thƣớc mẫu. Với mẫu nghiên cứu có 60 quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian, tác giả tính đƣợc độ trễ ƣớc lƣợng là 4. Với dữ liệu gộp, mẫu lúc này có 240 quan sát, độ trễ ƣớc lƣợng là 5. Hồi
quy với sai số chuẩn Newey – West sẽ cho ra kết quả kiểm định các hệ số hồi quy đáng tin cậy hơn khi có tự tƣơng quan và phƣơng sai sai số thay đổi.
Chƣơng 4. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH 3 NHÂN TỐ FAMA - FRENCH VÀ ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA NHÂN TỐ THỊ TRƢỜNG, NHÂN TỐ QUY MÔ, NHÂN TỐ GIÁ TRỊ ĐẾN SỰ KHÁC BIỆT TRONG TSSL CỔ PHIẾU
TRÊN TTCK VIỆT NAM 4.1 Thống kê mô tả các nhân tố
Bảng 4.1 Thống kê TSSL vƣợt trội của 4 danh mục trong giai đoạn từ tháng
07/2008 đến 06/2013 Đvt: %/tháng
Mean Median Std. Dev Min Max
SH 0.56% -0.70% 10.58% -17.11% 31.47%
SL 0.01% -0.31% 11.69% -24.22% 47.12%
BH -0.18% -1.54% 10.26% -20.85% 29.00%
BL 0.36% -1.59% 10.12% -24.55% 32.35%
Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên dữ liệu giá và cổ phiếu đang lưu hành, được cung cấp thơng qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Cơng ty cổ phần Tài Việt và phần mềm Stata 11
Bảng 4.1 thống kê một số thông số của bốn danh mục: TSSL vƣợt trội trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất. Ta thấy ứng với nhóm cổ phiếu có quy mơ nhỏ, TSSL vƣợt trội trung bình của danh mục có giá trị cao (danh mục SH) thì cao hơn so với TSSL vƣợt trội trung bình của danh mục có giá trị thấp (danh mục SL). Trong nhóm danh mục có BE/ME cao, danh mục có quy mơ nhỏ (danh mục SH) có TSSL vƣợt trội trung bình cao hơn danh mục có quy mơ lớn (danh mục BH). Điều này là phù hợp với kết quả nghiên cứu của Fama và French (1993) là trong cùng một nhóm quy mơ, TSSL vƣợt trội sẽ tăng theo BE/ME và trong cùng một nhóm theo BE/ME, danh mục có quy mơ nhỏ sẽ có TSSLvƣợt trội cao hơn danh mục có quy mơ lớn. Tuy nhiên, đối với danh mục có quy mơ lớn, danh mục BL lại có TSSL vƣợt trội trung bình (0.36%) cao hơn so với danh mục BH (- 0.18%); trong nhóm có BE/ME thấp, danh mục SL lại có TSSL vƣợt trội trung bình thấp hơn danh mục BL.
Nếu xét trong điều kiện trị tuyệt đối của TSSL vƣợt trội của các danh mục thì biến động cổ phiếu giai đoạn này không thể hiện đƣợc mối quan hệ giữa TSSLvà rủi ro vì ta thấy độ lệch chuẩn của danh mục BL là thấp nhất trong khi TSSL vƣợt trội lại cao thứ hai (0.36%), cịn danh mục S/L có độ lệch chuẩn cao nhất (11.69%) trong khi TSSL vƣợt trội lại thấp nhất (0.01%). Điểm dễ dàng nhận thấy là độ lệch chuẩn TSSL vƣợt trội của các danh mục trong giai đoạn nghiên cứu khá cao (trên 10%). Bảng 4.2 TSSL và rủi ro 3 nhân tố giải thích trong giai đoạn từ tháng 07/2008 đến tháng 06/2013
Đvt: %/tháng
Mean Median Std. Dev Min Max
Rm - Rf 0.28% -1.48% 9.97% -22.58% 31.05%
SMB 0.20% -0.02% 4.03% -11.17% 11.38%
HML 0.01% -0.13% 3.51% -11.57% 7.21%
Nguồn: tác giả tính tốn dựa trên dữ liệu giá và cổ phiếu đang lưu hành, được cung cấp thông qua
gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Cơng ty cổ phần Tài Việt và phần mềm Stata 11
Kết quả bảng 4.2 trình bày rủi ro và TSSL, và mối tƣơng quan giữa 3 nhân tố giải thích trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2013: nhân tố thị trƣờng (Rm-Rf), nhân tố SMB và nhân tố HML. TSSL vƣợt trội trung bình của danh mục thị trƣờng là 0,28%/tháng (so với 0,43%/tháng trong Fama và French (1993)) nhƣng với một độ lệch chuẩn khá cao 9,97%/tháng (so với 4,54%/tháng trong Fama và French (1993)), điều này cho thấy rủi ro của một thị trƣờng mới nổi nhƣ Việt Nam cao hơn nhiều so với thị trƣờng Mỹ. TSSL trung bình theo nhân tố HML là 0.01% (so với 0,4% trong Fama và French (1993)), với độ lệch chuẩn là 3.51% (so với 2,54% trong Fama và French (1993)). Bên cạnh đó, TSSL trung bình theo nhân tố SMB 0.20% (so với 0,27% trong Fama và French (1993)) nhƣng với độ lệch chuẩn là 4.03% (so với 2,89% trong Fama và French (1993)), cao hơn TSSL theo nhân tố HML. Kết quả này thể hiện hiệu ứng quy mô nhỏ và tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trƣờng cao và điều này phù hợp với kết quả của Fama và French (1993).
4.2 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình và tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian dừng của chuỗi dữ liệu thời gian
4.2.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian
Trong phân tích hồi quy đa biến, kiểm định tính dừng và hiện tƣợng đa cộng tuyến là những bƣớc đầu tiên cần phải tiến hành.
Vì bản chất của phân tích hồi quy là xây dựng những dự báo cho tƣơng lai. Một chuỗi không dừng sẽ khơng có giá trị thực tiễn bởi chúng ta không thể sử dụng những mẫu dữ liệu trong quá khứ để khái quát hóa cho giai đoạn thời gian khác. Chúng ta khơng thể dự báo đƣợc điều gì trong tƣơng lai, từ đó cũng sẽ khơng tìm kiếm đƣợc những danh mục có TSSL vƣợt trội trung bình nếu nhƣ bản thân dữ liệu luôn thay đổi. Do vậy kiểm định tính dừng là bƣớc đầu tiên để có thể ra quyết định có nên sử dụng chuỗi dữ liệu quá khứ hay không.
Tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị của Dickey – Fuller để kiểm định tính dừng của chuỗi TSSL của các biến trong nghiên cứu.
Bảng 4.3 Giá trị các thống kê t-statistic trong kiểm định tính dừng
Các biến t-statistic p - value
BH -6.184 0.000000 BL -6.012 0.000000 SH -5.986 0.000000