CHƢƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
4.5.5. Đối với các công ty quản lý quỹ
Không tăng số lượng các công ty quản lý quỹ, xử lý thanh lọc các công ty quản lý quỹ yếu kém, hoạt động không hiệu quả, khơng có khả năng huy động tài sản để quản lý. Nâng cao hiệu quả hoạt động của các công ty quản lý quỹ.
Mở cửa thị trường dịch vụ quản lý tài sản theo lộ trình hội nhập đã cam kết, kết hợp với việc nâng cao sức cạnh tranh của ngành quản lý tài sản Việt Nam, nâng cao năng lực và chất lượng dịch vụ quản lý tài sản, năng lực quản trị rủi ro, đạo đức nghề nghiệp và năng lực quản trị doanh nghiệp.
Tăng cường khả năng, hiệu quả quản lý, giám sát đối với hoạt động công ty quản lý quỹ.
4.5.6. Đối với Sở giao dịch chứng khoán và thị trƣờng giao dịch chứng khoán
Cơ cấu lại các Sở giao dịch chứng khoán theo hướng hợp nhất phù hợp với xu hướng mơ hình tổ chức và hoạt động của Sở giao dịch chứng khoán trên thế giới và khu vực.
Trang 60
Cơ cấu lại thị trường cổ phiếu theo hướng phân khu vực niêm yết cho các doanh nghiệp lớn, doanh nghiệp vừa và nhỏ và công ty đại chúng chưa niêm yết.
4.5.7. Đối với hệ thống lƣu ký, đăng ký, bù trừ và thanh tốn chứng khốn
Hồn thiện và phát triển hệ thống lưu ký, đăng ký, thanh toán, bù trừ đáp ứng được yêu cầu và mục tiêu phát triển của thị trường chứng khoán trong 10 năm tới.
Có đầy đủ các cơ chế phịng ngừa và quản lý rủi ro, đặc biệt là cho hệ thống thanh toán để đảm bảo cho thị trường hoạt động an toàn, hiệu quả.
Tổ chức lưu giữ và bảo quản tài sản chuyên nghiệp, cung cấp đầy đủ các dịch vụ liên quan đến quản lý tài sản.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Từ Thiết kế nghiên cứu ở chương 3, luận văn đã đưa ra kết quả nghiên cứu từ việc ứng dụng các mơ hình định giá tài sản CAPM, mơ hình ba nhân tố Fama - French và mô hình bốn nhân tố Carhart đối với thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn kiểm nghiệm.
Từ các kết quả có được sau khi thực hiện hồi quy và kiểm định, có thể thấy các mơ hình này đều có mức giải thích khác nhau nhưng đều có thể vận dụng tại thị trường chứng khốn Việt Nam.
Tuy nhiên để có thể vận dụng tốt các mơ hình định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam, luận văn đã đưa ra các kiến nghị và giải pháp đối với thị trường chứng khoán chung cũng như các đối tượng tham gia thị trường…
Trang 61
KẾT LUẬN
Với kết quả có được từ việc nghiên cứu trên nền dữ liệu của các cổ phiếu trên hai sàn: sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (từ tháng 7/2003 đến tháng 11/2012) và Hà Nội (từ tháng 7/2008 đến tháng 11/2012), chúng ta có thể thấy các biến giải thích (nhân tố Market, SMB, HML và WML) độc lập với nhau, do đó dữ liệu các nhân tố phù hợp để tiến hành kiểm định theo 3 mơ hình: CAPM, 3 nhân tố Fama và 4 nhân tố Carhart. Và với kết quả của kiểm định các mơ hình đã chứng minh mơ hình 3 nhân tố Fama và mơ hình 4 nhân tố Carhart có tính ưu việt hơn mơ hình CAPM, điều này được thể hiện qua mức độ giải thích của các mơ hình: mơ hình 3 nhân tố Fama có mức độ giải thích đạt 91,3% đối với sàn Hồ Chí Minh và 86,5% đối với sàn Hà Nội; mơ hình 4 nhân tố Carhart có mức độ giải thích đạt 91,4% đối với sàn Hồ Chí Minh và 88,6% đối với sàn Hà Nội; trong khi đó, mơ hình CAPM có mức độ giải thích chỉ đạt 79,6% đối với sàn Hồ Chí Minh và 79,7% đối với sàn Hà Nội. Ngoài ra, trong hai mơ hình Fama và Carhart các nhân tố Market, SMB và HML có ý nghĩa thống kê cao trên cả hai sàn giao dịch; cịn nhân tố WML chỉ có ý nghĩa thống kê cao đối với sàn Hà Nội, điều này cho thấy mức độ qn tính giá trên sàn giao dịch chứng khốn Hà Nội cao hơn so với sàn Hồ Chí Minh (ngun nhân có thể là do tính ổn định trong giao dịch của sàn Hồ Chí Minh được đánh giá là cao hơn sàn Hà Nội). Qua đó, chúng ta có thể kết luận: mơ hình 3 nhân tố Fama giải thích tốt nhất trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh, trong khi đó mơ hình 4 nhân tố Carhart giải thích tốt nhất trên sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội.
Đối với mức độ định giá tài sản, kết quả nghiên cứu về tung độ gốc ai đã cho
thấy các tài sản gần như được định giá đúng theo cả 3 mơ hình đối với sàn giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh, trong đó mơ hình Fama và Carhart thể hiện tốt hơn; trong khi đó việc định giá đúng các tài sản theo 3 mơ hình trên
Trang 62 sàn Hà Nội còn hạn chế.
Những hạn chế của việc nghiên cứu các mơ hình định giá tài sản
Hạn chế khách quan
Thị trường chứng khoán Việt Nam mới đi vào hoạt động chỉ hơn 12 năm, quá non trẻ so với các thị trường khác trên thế giới như Mỹ, Nhật…, đồng thời tính cơng bố thơng tin trên thị trường Việt Nam cịn thấp nên bài nghiên cứu chỉ được thực hiện trong chuỗi thời gian thấp (113 tháng đối với sàn giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh và 53 tháng đối với sàn Hà Nội). Chính vì chuỗi thời gian quan sát ngắn, các kết quả thu được chưa thể đại diện cho toàn bộ thị trường và phản ánh đúng ảnh hưởng của các nhân tố lên tỷ suất sinh lợi chứng khốn.
Các mơ hình đã đưa ra, cũng như bất kỳ mơ hình dự báo nào khác, chỉ hoạt động hiệu quả cao trong điều kiện thông tin cân xứng, nhà đầu tư có thơng tin như nhau. Do đó một hạn chế trong q trình xây dựng mơ hình trên thị trường Việt Nam là yếu tố thơng tin bất cân xứng, từ đó có thể có những bóp méo cho mơ hình khi mà nhà đầu tư phản ứng khác nhau do thông tin nhận được là khác nhau và không cùng lúc.
Hạn chế chủ quan
Hạn chế chủ quan xuất phát từ bản thân người tiến hành nghiên cứu các mơ hình định giá. Do các cơng cụ tính tốn cịn thiếu và thị trường chứng khoán Việt Nam thiếu một bộ cơ sở dữ liệu chung cho toàn thị trường nên đa số dữ liệu trong bài nghiên cứu đều được xử lý thủ cơng. Q trình xử lý dữ liệu do con người tiến hành nên có thể xảy ra sai sót.
Hƣớng nghiên cứu tiếp theo:
Luận văn chỉ mới tiến hành nghiên cứu kiểm định một cách tổng quan theo 3 mơ hình định giá tài sản (mơ hình CAPM, mơ hình 3 nhân tố Fama và mơ hình 4 nhân tố Carhart), chưa đi sâu nghiên cứu các chi tiết cụ thể; đồng thời việc
Trang 63
phân loại thiết lập biến phụ thuộc (LHS) trong phép hồi quy định giá tài sản theo 3 danh mục đầu tư (MkC S, MkC N và MkC B) còn đơn giản, chưa thể thể hiện hết các loại tính chất của cổ phiếu. Do những yếu tố hạn chế sau: Thời gian thực hiện đề tài này chưa đủ đáp ứng để nghiên cứu vấn đề trên quy mô lớn; Lượng kiến thức và kinh nghiệm của một cá nhân chưa đủ để đi sâu nghiên cứu vấn đề này.
Những hướng có thể nghiên cứu tiếp theo:
Nghiên cứu thêm các mơ hình định giá danh mục đầu tư khác ngồi 3 mơ hình CAPM, Fama và Carhart trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Mở rộng việc phân loại danh mục đầu tư để biến phụ thuộc (LHS) trong phép hồi quy được đa dạng hóa, từ đó chúng ta sẽ có những kết luận chính xác hơn về các mơ hình định giá đối với các loại cổ phiếu.
Nghiên cứu việc ứng dụng các mơ hình định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khốn Việt Nam với mục đích thiết lập chiến lược đầu tư thích hợp trong thực tế.
Trang 64
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Đinh Trọng Hưng (2008). “Ứng dụng một số mơ hình đầu tư tài chính hiện
đại vào thị trường chứng khốn Việt Nam”, Luận văn thạc sĩ kinh tế.
2. Hoàng Ngọc Nhậm (2008). “Giáo trình Kinh tế lượng”, NXB Thống kê. 3. Phan Thị Bích Nguyệt (2008). “Đầu tư tài chính”, NXB Thống kê.
4. Trần Ngọc Thơ (2007). “Tài chính doanh nghiệp hiện đại”, NXB Thống kê. 5. Vũ Thị Kim Liên (2011). “Phát triển và hồn thiện thị trường chứng khốn
Việt Nam trong bối cảnh tái cấu trúc hệ thống tài chính”.
6. Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008). “Mơ hình Fama-French-
một nghiên cứu thực nghiệm đối với thị trường chứng khoán Việt Nam”.
7. Ajili Souad (2005). “The Capital Asset Pricing Model and the Three Factor
Model of Fama and French Revisited in the Case of France”, Working
Paper.
8. Chun Wei Huang (2010). “Fama and French three factor Model applied to
Taiwan stock market”, Department of Business Administration.
9. Eugene F. Fama and Kenneth R. French (2011). “Size, Value, and
Momentum in International Stock Returns”.
10. Gregory Connor, Sanjay Sehgal (2001). “Tests of the Fama and French Model in India”, LSE Financial Markets Group.
11. Hadrian Djajadikerta and Gilbert Nartea (2005). “The Size and Book-to-
Market Effects and the Fama-French Three-Factor Model in Small Markets: Preliminary Findings from New Zealand”, Edith Cowan University, School
of Accounting Finance & Economics.
12. Manuel Ammann and Michael Steiner (2008). “Risk Factors for the Swiss
Trang 65
13. Michael A. O’Brien (2007). “Fama and French Factors in Australia”, UQ Business School, The University of Queensland, Australia.
14. Nima Billou (2004). “Tests of the CAPM and Fama and French three factor
model”, Simon Fraser University.
15. Nopbhanon Homsud (2009). “A Study of Fama and French Three Factors
Model and Capital Asset Pricing Model in the Stock Exchange of Thailand”,
Silpakorn University Petchburi, Thailand.
16. Tarun Chordia and Lakshmanan Shivakumar (2005). “Earnings and Price
Trang 66
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Thống kê dữ liệu tỷ suất sinh lợi giải thích của sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ chí Minh (HOSE, từ tháng 7/2003 đến tháng 11/2012, 113 tháng) và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX, từ tháng 7/2008 đến tháng 11/2012, 53 tháng)
Vào cuối tháng 6 mỗi năm t, cổ phiếu trên mỗi sàn giao dịch được phân loại dựa trên giá trị vốn hóa trên thị trường và B/M. Cổ phiếu lớn là những cổ phiếu trên mức 80% trong xếp loại theo giá trị vốn hóa thị trường của sàn giao dịch, và cổ phiếu nhỏ là cổ phiếu dưới mức 20%. Ngưỡng phân loại theo B/M trong các phân loại 2x3 cho mỗi sàn giao dịch là mức 30% và mức 70% của B/M. Với mỗi sàn giao dịch, các giao điểm của các phân loại 2x3 độc lập theo quy mô và B/M tạo ra 6 danh mục đầu tư: SG, SN, SV, BG, BN và BV, trong đó S và B ám chỉ cổ phiếu có vốn hóa nhỏ và lớn và G, N và V ám chỉ sự tăng trưởng, trung tính và giá trị (tương ứng 30% thấp nhất, 40% ở giữa và 30% cao nhất của B/M). Nhân tố quy mô, SMB, là tỷ suất sinh lợi trung bình cộng trên 3 danh mục đầu tư cổ phiếu nhỏ từ phân loại 2x3 theo giá trị - B/M trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình trên 3 danh mục đầu tư cổ phiếu lớn. Thiết lập tỷ suất sinh lợi giá trị - tăng trưởng dành cho cổ phiếu nhỏ và lớn, HMLS = SV – SG và HMLB = BV – BG, và HML là giá trị trung bình cộng của HMLS và HMLB. Phân loại
2x3 theo quy mơ và qn tính giá bằng cách sử dụng các quy ước về ngưỡng phân loại như phân loại theo quy mô - B/M, ngoại trừ B/M được thay thế bằng tỷ suất sinh lợi theo quán tính giá tích lũy. Tỷ suất sinh lợi theo quán tính giá tích lũy là tỷ suất sinh lợi tích lũy của một cổ phiếu từ tháng t-11 đến t-1 (Bỏ qua tháng phân loại làm chuẩn trong kiểm định quán tính giá). Giao điểm của các phân loại 2x3 độc lập theo quy mơ và qn tính giá tạo nên 6 danh mục đầu tư theo trọng số giá trị, SL, SN, SW, BL, BN và BW, trong đó S và B chỉ ra cổ
Trang 67
phiếu có vốn hóa nhỏ và lớn và L, N và W chỉ ra bên thấp, trung bình, và bên cao (tương ứng 30% thấp nhất, 40% ở giữa và 30% cao nhất của quán tính giá tích lũy). Thiết lập tỷ suất sinh lợi cho bên cao - bên thấp đối với cổ phiếu nhỏ và lớn, WMLS = SW – SL và WMLB = BW – BL, và WML là trung bình
cộng của WMLS và WMLB. Market là tỷ suất sinh lợi của thị trường trong
tháng (tính theo chỉ số VNINDEX đối với sàn giao dịch chứng khốn thành phố Hồ chí Minh và chỉ số HNXINDEX đối với sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội) trừ lãi suất cơ bản trong tháng đó (được cơng bố bởi Ngân hàng nhà nước Việt Nam). Mean và Std Dev là giá trị trung bình và độ lệch tiêu chuẩn của dữ liệu, và t-Mean là tỷ số của Mean đối với Standard error (sai số tiêu chuẩn).
Market SMB HML HMLS HMLB HMLS-B WML WMLS WMLB WMLS-B HOSE Mean (%) 0.71 -0.06 0.61 2.60 -1.39 3.99 1.03 1.06 1.00 0.06 Median (%) -0.80 -0.27 0.28 -0.41 -0.01 0.80 0.71 0.50 0.72 -0.65 Min (%) -25.15 -24.43 -17.54 -34.96 -51.61 -41.76 -28.38 -32.05 -60.88 -42.08 Max (%) 37.83 18.57 39.20 63.39 33.18 81.49 34.19 59.58 42.23 65.00 Std Dev (%) 11.29 6.85 8.54 15.74 11.80 21.96 8.75 11.99 12.43 17.04 t-Mean 0.67 -0.10 0.76 1.76 -1.25 1.93 1.25 0.94 0.86 0.04 Count 113 113 113 113 113 113 113 113 113 113 HNX Mean (%) -1.54 0.31 1.13 -0.46 2.72 -3.18 1.42 2.46 0.37 2.10 Median (%) -3.61 1.53 -0.35 0.24 0.33 0.57 0.19 2.37 -0.25 1.83 Min (%) -23.94 -21.81 -20.32 -47.91 -24.44 -96.14 -20.96 -29.38 -26.40 -26.81 Max (%) 33.12 28.53 45.76 25.31 66.22 22.60 37.44 51.24 23.63 28.65 Std Dev (%) 11.89 8.42 10.47 12.38 15.16 18.11 11.15 14.04 11.21 12.18 t-Mean -1.06 3.73 1.28 -3.67 0.77 -0.78 1.08 0.78 4.20 0.80 Count 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53
Trang 68
Phụ lục 2: Kiểm định đa cộng tuyến
Sàn giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh
Regression Statistics Market- SMB Market- HML Market- WML SMB- HML SMB- WML HML- WML Observations 113 113 113 113 113 113 R Square 0.082755 0.110724 0.008656 0.002182 0.033537 0.017381 Adjusted R Square 0.074491 0.102713 -0.000275 -0.006808 0.024830 0.008529 ANOVA F-statistic 10.014551 13.820685 0.969247 0.242706 3.851786 1.963460 Prob(F-statistic) 0.002004 0.000317 0.327009 0.623232 0.052195 0.163934
Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội Regression Statistics Market- SMB Market- HML Market- WML SMB- HML SMB- WML HML- WML Observations 53 53 53 53 53 53 R Square 0.179609 0.162767 0.021238 0.100994 0.021864 0.093141 Adjusted R Square 0.163523 0.146350 0.002046 0.083367 0.002685 0.075360 ANOVA F-statistic 11.165514 9.914926 1.106621 5.729341 1.139970 5.238097 Prob(F-statistic) 0.001566 0.002740 0.297777 0.020401 0.290687 0.026273
Trang 69
Phụ lục 3: Kết quả hồi quy
Sàn giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh
Mơ hình CAPM
Dependent Variable: MKC_S Method: Least Squares
Sample: 2003:07 2012:11 Included observations: 113
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.003906 0.007079 0.551818 0.582200 MARKET 0.974511 0.062852 15.504840 0.000000 R-squared 0.684121 Mean dependent var 0.0108270 Adjusted R-squared 0.681275 S.D. dependent var 0.1330190 S.E. of regression 0.075097 Akaike info criterion -2.3225290 Sum squared resid 0.625993 Schwarz criterion -2.2742570 Log likelihood 133.2229 F-statistic 240.4002000 Durbin-Watson stat 1.722075 Prob(F-statistic) 0.0000000
Dependent Variable: MKC_N Method: Least Squares
Sample: 2003:07 2012:11 Included observations: 113
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.002867 0.004818 -0.595171 0.552900 MARKET 0.923554 0.042776 21.590280 0.000000 R-squared 0.807672 Mean dependent var 0.0036920 Adjusted R-squared 0.80594 S.D. dependent var 0.1160220 S.E. of regression 0.05111 Akaike info criterion -3.0921240 Sum squared resid 0.28996 Schwarz criterion -3.0438520
Trang 70
Log likelihood 176.705 F-statistic 466.1404000 Durbin-Watson stat 1.808178 Prob(F-statistic) 0.0000000
Dependent Variable: MKC_B