BU BD SU SD
d 2,194 2,103 2,104 2,193
Giá trị d tra bảng Durbin – Watson với 4 biến độc lập, 60 quan sát và mức ý nghĩa 5% có dU = 1,73, ta có vùng chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan là 1,73 < d < 2,27. Kết quả cho thấy cả 4 danh mục đều có d rơi vào vùng chấp nhận giả thuyết, như vậy phần dư của các danh mục không tự tương quan.
Kiểm định đa cộng tuyến
Nhân tố thị trƣờng Nhân tố qui mô Nhân tố giá trị Nhân tố thanh khoản VIF 1,198 1,814 1,942 1,288
Kết quả cho thấy cả 4 biến độc lập đều có hệ số VIF nhỏ hơn 10 nên không xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến này.
Kết luận chƣơng 2
Trong chương 2, tác giả đã kiểm định mơ hình CAPM và Fama French vào thị trường chứng khốn Việt Nam thông qua các cổ phiếu niêm yết tại HOSE. Kết quả kiểm định mơ hình CAPM cho thấy nhân tố thị trường đóng vai trị rất quan trọng khi giải thích đến 77,5% (bình qn) những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi. Mơ hình CAPM khi bổ sung thêm nhân tố SMB giải thích 88,6% (bình qn) những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi và mô hình CAPM khi bổ sung thêm nhân tố HML giải thích 88% (bình qn) những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Kết quả này khẳng định vai trị của cả 3 nhân tố góp mặt trong mơ hình theo thứ tự quan trọng lần lượt là nhân tố thị trường, nhân tố qui mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá thị trường.
Bảng 2.32 Kiểm định Durbin - Watson của 4 danh mục mơ hình 4 nhân tố
Kết quả kiểm định mơ hình Fama French 3 nhân tố cho thấy khi bổ sung đồng thời 2 nhân tố SMB và nhân tố HML vào mơ hình CAPM, khả năng giải thích của mơ hình lên đến 94,8% (bình quân), đây là một kết quả khá cao so với thế giới chứng tỏ mơ hình Fama French 3 nhân tố rất phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam. Hiệu ứng qui mơ thể hiện khá mạnh, trong đó cổ phiếu có qui mơ nhỏ có tỷ suất sinh lợi cao hơn cổ phiếu qui mô lớn, điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của Fama French trên thị trường Mỹ năm 1993. Hiệu ứng giá trị thể hiện khá yếu ở thị trường chứng khốn Việt Nam, cổ phiếu có BE/ME cao có tỷ suất sinh lợi cao hơn cổ phiếu có BE/ME thấp, tuy nhiên hiệu ứng này chỉ xảy ra ở nhóm cổ phiếu qui mơ nhỏ.
Kết quả kiểm định mơ hình Fama French riêng cho thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy mơ hình này ưu thế hơn mơ hình quốc tế khi giải thích đến 96,2% (bình quân) biến thiên của tỷ suất sinh lợi với sự góp mặt của nhân tố thanh khoản – nhân tố đặc trưng của một thị trường có nhiều giới hạn. Hiệu ứng thanh khoản cao thể hiện khá mạnh trên thị trường chứng khốn Việt Nam, theo đó cổ phiếu có tính thanh khoản cao có tỷ suất sinh lợi cao hơn cổ phiếu có tính thanh khoản thấp.
Mơ hình 4 nhân tố với sự góp mặt của 4 nhân tố gồm: nhân tố thị trường, qui mô, giá trị sổ sách trên giá thị trường và nhân tố thanh khoản cho thấy mơ hình này khơng ưu thế nhiều so với mơ hình riêng 3 nhân tố khi giải thích được 96,4% biến thiên của tỷ suất sinh lợi ở cấp độ danh mục. Từ đây tác giả đề xuất áp dụng mơ hình riêng 3 nhân tố khi nghiên cứu danh mục chứng khoán. Khi nghiên cứu từng chứng khoán riêng lẽ nên áp dụng mơ hình 4 nhân tố vì mức độ đa dạng hóa của từng chứng khốn kém nên các nhân tố rủi ro không đồng nhất giữa các chứng khốn. Do đó, một mơ hình nhiều nhân tố sẽ thích hợp hơn khi nghiên cứu từng chứng khoán riêng lẽ, điều này sẽ được kiểm chứng ở phần sau khi vận dụng các mơ hình vào thị trường chứng khốn Việt Nam.
CHƢƠNG 3 ỨNG DỤNG MƠ HÌNH FAMA FRENCH VÀO THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Trong phần này, tác giả vận dụng các mơ hình đã kiểm định ở chương 2 vào thị trường chứng khoán Việt Nam để kiểm tra hiệu ứng momentum, hiệu ứng mùa trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán, đánh giá hiệu quả hoạt động của danh mục đầu tư và định giá cổ phiếu.
3.1 Kiểm tra hiệu ứng trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán 3.1.1 Hiệu ứng momentum
Hiệu ứng momentum là hiệu ứng biểu hiện “quán tính” trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu: nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy nếu một cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong quá khứ (từ 3 đến 12 tháng trước) sẽ có khả năng tiếp tục duy trì tỷ suất sinh lợi cao trong một khoảng thời gian tiếp theo trong tương lai và ngược lại. Hiệu ứng momentum giúp nhà đầu tư định ra chiến lược mua bán cổ phiếu để tìm kiếm lợi nhuận. Theo đó, nếu thị trường chứng khốn có hiệu ứng momentum, nhà đầu tư sẽ mua cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong quá khứ và bán cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong quá khứ để hưởng chênh lệch giá trong tương lai. Để kiểm tra xem thị trường chứng khốn Việt Nam có hiệu ứng momentum không, tác giả sẽ xây dựng nhân tố momentum và kiểm chứng bằng mơ hình Fama French 3 nhân tố.
Để xác định hiệu ứng momentum, trước hết cần xác định khoảng thời gian quá khứ và khoảng thời gian xảy ra hiệu ứng trong tương lai. Khoảng thời gian quá khứ là khoảng thời gian dùng để tính tỷ suất sinh lợi bình qn trong q khứ, vì luận văn nghiên cứu tỷ suất sinh lợi tháng nên khoảng thời gian quá khứ là n tháng từ tháng t - 1 đến t - n. Khoảng thời gian xảy ra hiệu ứng momentum là khoảng thời gian nắm giữ danh mục hoặc cổ phiếu, khoảng thời gian này cũng gồm n tháng từ tháng t trở đi. Trong nghiên cứu này, tác giả kiểm tra hiệu ứng momentum với thời gian nắm giữ danh mục là 1 tháng và thời gian để tính tỷ suất sinh lợi bình qn trong q khứ lần lượt là 11 tháng, 6 tháng và 3 tháng.
Trước tiên, tác giả kiểm tra hiệu ứng momentum với tỷ suất sinh lợi bình quân trong quá khứ 11 tháng, các kiểm tra tỷ suất sinh lợi bình quân trong quá khứ 6 và 3 tháng được thực hiện tương tự. Nội dung thực hiện tương tự như xây dựng mơ hình Fama French riêng, các danh mục cũng được xây dựng vào đầu mỗi tháng, trong đó mức độ thanh khoản được thay thế bằng tỷ suất sinh lợi trung bình của 11 tháng trong quá khứ. Việc phân nhóm cổ phiếu tháng t sẽ dựa vào tỷ suất sinh lợi trung bình của 11 tháng từ t - 1 đến t - 11 và tất cả các cổ phiếu được phân thành 2 nhóm: nhóm W là nhóm cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong quá khứ (Winner), nhóm L là nhóm cổ phiếu có có tỷ suất sinh lợi thấp trong quá khứ (Loser). Kết quả sẽ hình thành 4 danh mục theo qui mơ và tỷ suất sinh lợi trong quá khứ: danh mục BW bao gồm những cổ phiếu có mặt trong nhóm qui mơ lớn (B) đồng thời cũng có mặt trong cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong quá khứ (W), danh mục BL bao gồm những cổ phiếu có mặt trong nhóm qui mơ lớn (B) đồng thời cũng có mặt trong nhóm cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong quá khứ (L), danh mục SW bao gồm những cổ phiếu có mặt trong nhóm qui mơ nhỏ (S) đồng thời cũng có mặt trong nhóm cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong quá khứ (W), danh mục SL bao gồm những cổ phiếu có mặt trong nhóm qui mơ nhỏ (S) đồng thời cũng có mặt trong nhóm cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong quá khứ (L).
Nhân tố momentum (WML – Winner Minus Loser) được hình thành nhằm mơ phỏng nhân tố rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan đến tỷ suất sinh lợi trong quá khứ của cổ phiếu. WML được xác định bằng chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của nhóm danh mục cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong quá khứ và tỷ suất sinh lợi trung bình của nhóm danh mục cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong quá khứ.
WML = ½(BW + SW) – ½(BL + SL)
Sau khi tính được chuỗi tỷ suất sinh lợi của nhân tố momentum, hồi qui tỷ suất sinh lợi vượt trội của 4 danh mục theo 4 nhân tố: thị trường, qui mô, thanh khoản và momentum, nếu hệ số w của nhân tố momentum khác 0 có ý nghĩa thống
kê hay nói cách khác nhân tố momentum giữ vai trị quan trọng trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi chứng khốn thì thị trường có hiệu ứng momentum.
Trước hết kiểm tra xem nhân tố momentum với tỷ suất sinh lợi trung bình 11 tháng trong quá khứ có tạo ra hiệu ứng momentum trên các danh mục khơng, kết quả hồi qui mơ hình 4 nhân tố thể hiện ở bảng 3.1
Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + sSMB(t) + uUMD(t) +wWML(t) +e(t) BU BD SU SD a 0,007 0,010 0,010 0,007 b 1,027 1,018 1,018 1,026 s 0,022 -0,168 0,832 1,022 u 0,804 -0,442 0,557 -0,196 w -0,063 0,011 0,011 -0,063 R2 điều chỉnh 0,952 0,972 0,978 0,942 Sig. F 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(a) 0,169 0,003 0,003 0,169 Sig. t(b) 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(s) 0,705 0,000 0,000 0,000 Sig. t(u) 0,000 0,000 0,000 0,032 Sig. t(w) 0,458 0,839 0,840 0,459
Kết quả cho thấy hệ số w của cả 4 danh mục đều khơng khác 0 có ý nghĩa thống kê (Sig. t(w) có giá trị rất lớn) nghĩa là nhân tố momentum khơng có vai trị quan trọng trong mơ hình.
Tiếp theo, kiểm tra nhân tố momentum với tỷ suất sinh lợi trung bình 6 tháng trong quá khứ, kết quả hồi qui mơ hình 4 nhân tố thể hiện ở bảng 3.2
Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + sSMB(t) + uUMD(t) +wWML(t) +e(t) BU BD SU SD a 0,007 0,009 0,009 0,007 b 1,024 1,018 1,018 1,024 s 0,008 -0,162 0,838 1,008 u 0,790 -0,437 0,563 -0,210 w -0,112 0,034 0,034 -0,112 R2 điều chỉnh 0,953 0,972 0,978 0,943 Sig. F 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(a) 0,140 0,004 0,004 0,140 Sig. t(b) 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(s) 0,896 0,000 0,000 0,000 Sig. t(u) 0,000 0,000 0,000 0,022 Sig. t(w) 0,231 0,575 0,574 0,232
Kết quả cho thấy hệ số w của cả 4 danh mục đều không khác 0 có ý nghĩa thống kê, nghĩa là khơng có hiệu ứng momentum đối với tỷ suất sinh lợi bình quân 6 tháng.
Cuối cùng, kiểm tra hiệu ứng momentum với tỷ suất sinh lợi trung bình 3 tháng, kết quả hồi qui mơ hình 4 nhân tố thể hiện ở bảng 3.3
Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + sSMB(t) + uUMD(t) +wWML(t) +e(t) BU BD SU SD a 0,008 0,010 0,010 0,008 b 1,016 1,018 1,018 1,016 s -0,038 -0,173 0,827 0,962 u 0,847 -0,443 0,556 -0,153 w -0,298 -0,011 -0,011 -0,298 R2 điều chỉnh 0,959 0,972 0,978 0,951 Sig. F 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(a) 0,080 0,003 0,003 0,080 Sig. t(b) 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(s) 0,509 0,000 0,000 0,000 Sig. t(u) 0,000 0,000 0,000 0,064 Sig. t(w) 0,002 0,862 0,864 0,002
Kết quả cho thấy hệ số w của 2 danh mục BU và SD khác 0 có ý nghĩa thống kê, cho thấy có hiệu ứng momentum đối với 2 danh mục qui mô lớn thanh khoản cao và danh mục qui mô nhỏ thanh khoản thấp.
Để thấy rõ hơn hiệu ứng momentum, ta phân nhóm tất cả cổ phiếu trong mẫu thành 4 nhóm theo tỷ suất sinh lợi trung bình 3 tháng trước (danh mục W, 3, 2 và L) rồi hồi qui tỷ suất sinh lợi vượt trội của 4 danh mục này theo 4 nhân tố như trên, kết quả thể hiện ở bảng 3.4
Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + sSMB(t) + uUMD(t) +wWML(t) +e(t) W 3 2 L a 0,005 0,006 0,015 0,008 b 1,004 1,031 0,981 1,013 s 0,482 0,677 0,604 0,560 u 0,450 0,091 0,092 0,299 w 0,540 -0,079 -0,321 -0,667 R2 điều chỉnh 0,907 0,936 0,953 0,929 Sig. F 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(a) 0,455 0,200 0,000 0,163 Sig. t(b) 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(s) 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(u) 0,000 0,321 0,220 0,005 Sig. t(w) 0,000 0,448 0,000 0,000
Kết quả cho thấy hệ số w của danh mục 3 khơng khác 0 có ý nghĩa thống kê, cịn lại ba danh mục đều khác 0 có ý nghĩa thống kê. Hệ số w của hai danh mục có tỷ suất sinh lợi bình quân 3 tháng cao nhất (W) và thấp nhất (L) có giá trị lớn nhất (0,540 và -0,667), ta cũng thấy rằng hệ số w tăng dần theo chiều tăng của tỷ suất sinh lợi bình quân 3 tháng trước.
W 3 2 L
Phần bù momentum 0,001568 -0,00023 -0,00093 -0,00194
Ghi chú: phần bù momentum = hệ số momentum x tỷ suất sinh lợi momentum
Phần bù momentum tăng dần theo chiều tăng của tỷ suất sinh lợi bình quân 3 tháng trước, danh mục có tỷ suất sinh lợi bình qn thấp nhất (L) có phần bù âm, danh mục có tỷ suất sinh lợi bình qn cao nhất (W) có phần bù dương. Kết quả trên cho thấy có sự tồn tại hiệu ứng momentum ở thị trường chứng khoán Việt Nam, tuy nhiên hiệu ứng này khá ngắn (dưới 6 tháng) và chỉ xảy ra đối với danh mục qui mô lớn thanh khoản cao và danh mục qui mô nhỏ thanh khoản thấp. Nói cách khác, nếu 2 danh mục này có hiệu quả tốt trong 3 tháng trước thì nó có khả năng tiếp tục duy trì hiệu quả tốt trong ít nhất 1 tháng nữa và ngược lại nếu 2 danh mục này có hiệu quả kém trong 3 tháng trước thì nó có khả năng tiếp tục duy trì hiệu quả kém trong ít nhất 1 tháng nữa.
3.1.2 Hiệu ứng mùa
Mùa vụ là một đặc tính thể hiện sự lặp đi lặp lại theo qui luật của một hiện tượng nào đó xảy ra trong một quảng thời gian dài, chẳng hạn như giá lương thực thường giảm khi vào mùa thu hoạch, lượng tiêu thụ áo len thường tăng vào mùa đơng… Mặc dù về lý thuyết thì giá chứng khốn là ngẫu nhiên và không thể biết trước được nhưng thực tế đã cho thấy thị trường chứng khốn cũng có tính mùa vụ. Xu hướng mùa trong chứng khoán là một quãng thời gian thường lặp đi lặp lại khi thị trường chứng khốn có xu hướng tăng cao hay giảm sâu hơn những giai đoạn khác. Hiệu ứng mùa trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán bao gồm nhiều loại: hiệu ứng ngày, hiệu ứng tuần, hiệu ứng tháng, hiệu ứng quý, hiệu ứng năm… Trong phạm vi của đề tài nghiên cứu, tác giả chỉ kiểm tra hiệu ứng tháng trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán.
Phƣơng pháp
Để kiểm tra hiệu ứng tháng trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán, tác giả sử dụng công cụ thống kê chuỗi thời gian nghiên cứu để phát hiện ra những tháng có tỷ suất sinh lợi bình quân cao hơn rất nhiều lần những tháng cịn lại, sau đó dùng một biến giả (dummy) làm biến độc lập rồi hồi qui tỷ suất sinh lợi vượt trội của tất cả các danh mục và nhân tố của mơ hình Fama French theo biến độc lập đó để kiểm tra sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi của tháng đó so với các tháng cịn lại trong năm. Nếu hệ số độ dốc của biến giả khác 0 có ý nghĩa thống kê trên các danh mục và nhân tố thì kết luận có hiệu ứng mùa xảy ra.
Hiệu ứng tháng giêng
Hiệu ứng tháng giêng là một hiệu ứng mùa khá nổi tiếng trong thị trường chứng khoán thế giới, hiệu ứng tháng giêng xảy ra khi tỷ suất sinh lợi bình qn của tháng giêng hồn tồn vượt trội hơn tỷ suất sinh lợi bình quân của các tháng khác. Rosseff và Kinney (1976) đã ghi nhận hiệu ứng tháng giêng ở thị trường chứng khoán New York giai đoạn 1904 – 1974, họ phát hiện ra rằng tỷ suất sinh lợi bình quân của tháng giêng (trung bình 3,48%) cao hơn 8 lần tỷ suất sinh lợi bình qn 11 tháng cịn lại trong năm (trung bình 0,42%). Sau đó hiệu ứng tháng giêng được tìm