CAPM dưới dạng hồi qui 2 biến, cuối cùng đưa đồng thời cả 2 nhân tố vào mơ hình CAPM để kiểm định mơ hình Fama French 3 nhân tố.
Kết quả bảng 2.13 cho thấy khi thêm nhân tố qui mơ (SMB) vào mơ hình, mức độ phù hợp của mơ hình được cải thiện rõ rệt so với CAPM, R2 điều chỉnh của cả 4 danh mục đều tăng trong đó 2 danh mục qui mơ nhỏ (SH và SL) có mức cải thiện rất đáng kể (0,883 và 0,913). Tất cả hệ số s đều khác 0 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong đó hệ số s của 2 danh mục qui mô nhỏ rất cao (1,133 và 1,068 xấp xỉ với hệ số b của danh mục thị trường). Như vậy có thể nói, ngồi nhân tố thị trường thì nhân tố qui mơ đóng một vai trị hết sức quan trọng trong việc giải thích những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán.
Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + hHML(t) +e(t) BH BL SH SL a 0,006 0,009 0,016 0,013 b 1,076 1,029 0,931 0,978 h 1,210 -0,178 1,224 0,613 R2 điều chỉnh 0,926 0,972 0,857 0,765 Sig. F 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(a) 0,300 0,007 0,039 0,195 Sig. t(b) 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(h) 0,000 0,003 0,000 0,001
Bảng 2.14 cho thấy khi bổ sung nhân tố giá trị (HML) vào mơ hình CAPM, mức độ phù hợp của mơ hình được cải thiện rõ rệt, R2
điều chỉnh của cả 4 danh mục đều tăng trong đó 2 danh mục có BE/ME cao (BH và SH) có mức cải thiện rất đáng kể (0,926 và 0,857). Tất cả hệ số h đều khác 0 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong
đó hệ số h của 2 danh mục BH và SH rất cao (1,210 và 1,224 cao hơn cả hệ số b của danh mục thị trường). Điều này cho thấy, ngoài nhân tố thị trường thì nhân tố giá trị cũng đóng một vai trị quan trọng trong việc giải thích những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán.
Để đánh giá nhân tố nào quan trọng hơn trong việc giải thích những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán, tác giả so sánh R2 điều chỉnh của mơ hình CAPM kết hợp với SMB với R2 điều chỉnh của mơ hình CAPM kết hợp với HML, mơ hình nào có R2 điều chỉnh cao hơn hay nói cách khác có mức thay đổi R2 điều chỉnh cao hơn thì nhân tố đó quan trọng hơn.
BH BL SH SL Trung bình R2 điều chỉnh (SMB) 0,775 0,973 0,883 0,913 0,886 R2 điều chỉnh (HML) 0,926 0,972 0,857 0,765 0,880
Kết quả cho thấy mơ hình CAPM bổ sung SMB có 3 danh mục có R2 điều chỉnh cao hơn mơ hình CAPM kết hợp với HML, riêng danh mục BH phù hợp với nhân tố HML hơn. Kết quả này cùng với phân tích chênh lệch tỷ suất sinh lợi ở phần trước cho thấy nhân tố SMB đóng vai trị quan trọng hơn HML trong việc giải thích những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Một điều thú vị là dường như nhân tố HML bổ sung cho nhân tố SMB trong việc cải thiện mức độ phù hợp của mơ hình ở hai danh mục BH và SL, điều này rất có ý nghĩa trong việc kết hợp cả 2 nhân tố này vào mơ hình CAPM.
Bước cuối cùng là đồng thời đưa cả 2 nhân tố SMB và HML vào mơ hình CAPM để kiểm định mơ hình Fama French 3 nhân tố, kết quả hồi qui 4 danh mục theo 3 nhân tố thị trường, SMB và HML thể hiện ở bảng 2.16
Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + sSMB(t) + hHML(t) +e(t) BH BL SH SL a 0,006 0,010 0,010 0,006 b 1,077 1,016 1,016 1,077 s 0,004 -0,135 0,865 1,004 h 1,209 -0,124 0,876 0,209 R2 điều chỉnh 0,925 0,974 0,976 0,916 Sig. F 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(a) 0,310 0,002 0,002 0,310 Sig. t(b) 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(s) 0,967 0,011 0,000 0,000 Sig. t(h) 0,000 0,038 0,000 0,069
Kết quả ở bảng 2.16 cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình rất cao, R2 điều chỉnh trên 91% cho cả 4 các danh mục trong đó danh mục BL và SH có R2
điều chỉnh lên đến 97,4 % và 97,6%, tất cả các F đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Tất cả các hệ số b đều lớn hơn 1 có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, điều này khẳng định vai trò quan trọng nhất của nhân tố thị trường trong mơ hình. Nhân tố SMB và HML bổ sung cho nhau trong việc giải thích những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán (danh mục BH và SL). Hai danh mục BL và SH có hệ số chặn a có ý nghĩa thống kê ở mức 1% cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình rất cao.
Kiểm định phần dƣ
Tương tự như phần kiểm định mơ hình CAPM, ta thực hiện các kiểm định phần dư cho mơ hình Fama French 3 nhân tố.
Kiểm định giả thuyết phần dư có phân phối chuẩn
Lần lượt thực hiện kiểm định Kolmogorov-Smirnov cho 4 danh mục, kết quả được trình bày ở bảng 2.17
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
BH BL SH SL
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,936 0,859 0,860 0,935
Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Asymp. Sig. (2-tailed) của cả 4 danh mục đều lớn hơn 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H0 tức là phần dư có phân phối chuẩn.
Kiểm định giả thuyết phần dư có phương sai không đổi (Heteroskedasticity)
Thực hiện kiểm định Park cho 4 danh mục, kết quả thể hiện ở bảng 2.18
BH BL SH SL
Sig. t(b) 0,362 0,43 0,891 0,308
Theo kết quả bảng 2.18, với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Sig. của cả 4 danh mục đều lớn hơn 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H0 tức là phần dư có phương sai khơng đổi.
Kiểm định giả thuyết phần dư không tự tương quan(Autocorrelation)
Thực hiện kiểm định Durbin – Watson cho 4 danh mục, kết quả thể hiện ở bảng 2.19
BH BL SH SL
d 2,065 2,013 2,012 2,064
Bảng 2.17 Kiểm định Kolmogorov-Smirnov của 4 danh mục mơ hình F.F
Bảng 2.18 Kiểm định Park của 4 danh mục mơ hình Fama French
Giá trị d tra bảng Durbin – Watson với 3 biến độc lập, 60 quan sát và mức ý nghĩa 5% có dU = 1,69, ta có vùng chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan là 1,69 < d < 2,31. 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
Đối với mơ hình hồi qui đa biến, ngồi kiểm định phần dư cần phải kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Mặc dù hệ số tương quan giữa các biến độc lập cho thấy ít có khả năng xảy ra đa cộng tuyến, nhưng vẫn cần một kiểm định chính thống để kết luận điều này. Để chẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của SPSS. Nếu hệ số này nhỏ hơn 10 thì khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Nhân tố thị trƣờng
Nhân tố SMB Nhân tố HML
VIF 1,060 1,208 1,149
Kết quả bảng 2.20 cho thấy cả 3 biến độc lập đều có hệ số VIF nhỏ hơn 10 nên không xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến này.
Phần bù rủi ro của các nhân tố
Phần bù rủi ro nhân tố thể hiện phần đóng góp tỷ suất sinh lợi của từng nhân tố trong tỷ suất sinh lợi chung của chứng khốn, nhân tố nào có phần bù càng lớn thì có vai trị càng quan trọng. Phần bù rủi ro của 3 nhân tố thị trường, qui mô và giá trị được thể hiện ở bảng 2.21
Danh mục Nhân tố thị trƣờng Nhân tố SMB Nhân tố HML
BH 0.014631 0.000022 -0.000018
BL 0.013802 -0.000734 0.000002
SH 0.013802 0.004706 -0.000013
SL 0.014631 0.005462 -0.000003
Ghi chú: phần bù rủi ro nhân tố = hệ số rủi ro nhân tố x Tỷ suất sinh lợi nhân tố
Kết quả cho thấy phần bù rủi ro của nhân tố thị trường dương khá cao ở tất cả 4 danh mục (trung bình 1,4% tháng), kế đến là phần bù rủi ro của nhân tố SMB, riêng phần bù rủi ro của nhân tố HML có giá trị rất nhỏ không đáng kể. Đối với nhân tố qui mô, hiệu ứng qui mô thể hiện khá rõ qua phần bù dương khá lớn của 2 danh mục qui mô nhỏ SH và SL, hai danh mục qui mô lớn BH và BL có phần bù âm (BH có phần bù rủi ro rất nhỏ có thể xem như phần bù âm). Tuy nhân tố HML có giá trị phần bù khá nhỏ nhưng cũng có thể thấy hiệu ứng giá trị thể hiện qua giá trị phần bù rủi ro của 2 danh mục BH và SH cao hơn giá trị phần bù rủi ro của 2 danh mục BL và SL.
2.2.5 Mơ hình Fama French trong điều kiện thị trƣờng Việt Nam
Trong phần kiểm định mơ hình Fama French 3 nhân tố, chúng ta nhận thấy khả năng giải thích của mơ hình khá cao (trên 91%), điều đó cho thấy mơ hình Fama French quốc tế rất phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam, tuy nhiên thực nghiệm cho thấy do thị trường chứng khốn ở mỗi nước có những đặc điểm riêng nên một mơ hình theo đặc thù riêng của từng thị trường có thể giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi chứng khốn tốt hơn mơ hình quốc tế. Để nâng cao khả năng giải thích của mơ hình trong điều kiện thị trường Việt Nam, phần tiếp theo tác giả sẽ đi tìm nhân tố đặc trưng để xây dựng mơ hình riêng phù hợp với đặc trưng của thị trường chứng khốn Việt Nam.
Như đã phân tích ở phần trước, thị trường chứng khoán Việt Nam nổi lên 5 đặc điểm có ảnh hưởng đến tính thanh khoản của cổ phiếu. Thứ nhất, tỷ lệ sở hữu nhà
nước cao làm giảm nguồn cung của cổ phiếu vì những cổ phiếu do nhà nước nắm giữ không tham gia giao dịch trên thị trường. Thứ hai, giới hạn biên độ giá làm
giảm tính thanh khoản của thị trường khi thị trường tăng mạnh và giảm mạnh vì mức tăng trần và giảm sàn trong biên độ giá là rào cản nhà đầu tư đạt đến mức giá mà họ muốn giao dịch. Thứ ba, giới hạn tỷ lệ sở hữu nhà đầu tư nước ngoài làm hạn chế lượng cầu chứng khốn vì nhà đầu tư nước ngoài chỉ được phép sở hữu số lượng cổ phiếu theo tỷ lệ qui định. Thứ tư, thị trường không cho phép bán khống
cũng ảnh hưởng đến tính thanh khoản của cổ phiếu. Khi thị trường tăng, những nhà đầu tư nhận định xu hướng giảm sắp tới sẽ thực hiện bán khống qua đó góp phần làm tăng cung cho thị trường. Khi thị trường giảm, những nhà đầu tư bán khống phải mua cổ phiếu để trả lại qua đó cũng góp phần làm tăng cầu cho thị trường. Thứ
năm, tâm lý đám đông và đầu tư theo phong trào của các nhà đầu tư đã tạo ra hiện
tượng tất cả cùng mua cùng bán đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến thanh khoản của thị trường. Do đó, tác giả sẽ đưa nhân tố này vào mơ hình để đánh giá xem liệu nó có cải thiện được khả năng giải thích của mơ hình quốc tế khơng.
Qui trình thực hiện giống như kiểm định mơ hình Fama French quốc tế, chỉ khác là các danh mục được xây dựng lại vào đầu mỗi tháng thay vì vào ngày 30/06 hàng năm. Việc phân chia danh mục theo qui mô tháng t vẫn dựa vào trung vị qui mô tại ngày cuối tháng t - 1, tất cả các cổ phiếu được phân thành 2 nhóm: nhóm B là nhóm cổ phiếu có qui mơ lớn, nhóm S là nhóm cổ phiếu qui mơ nhỏ. Tiếp theo, phân nhóm cổ phiếu một cách độc lập dựa vào mức độ thanh khoản, theo đó việc phân nhóm cổ phiếu vào đầu tháng t sẽ dựa vào mức độ thanh khoản của cổ phiếu tháng t - 1 và tất cả các cổ phiếu được phân thành 2 nhóm: nhóm U là nhóm cổ phiếu có mức độ thanh khoản cao (Up), nhóm D là nhóm cổ phiếu có mức thanh khoản thấp (Down). Kết quả sẽ hình thành 4 danh mục theo qui mô và mức độ thanh khoản: danh mục BU bao gồm những cổ phiếu có mặt trong nhóm qui mơ lớn (B) đồng thời cũng có mặt trong cổ phiếu thanh khoản cao (U), danh mục BD bao
gồm những cổ phiếu có mặt trong nhóm qui mơ lớn (B) đồng thời cũng có mặt trong nhóm cổ phiếu thanh khoản thấp (D), danh mục SU bao gồm những cổ phiếu có mặt trong nhóm qui mơ nhỏ (S) đồng thời cũng có mặt trong nhóm cổ phiếu thanh khoản cao (U), danh mục SD bao gồm những cổ phiếu có mặt trong nhóm qui mơ nhỏ (S) đồng thời cũng có mặt trong nhóm cổ phiếu thanh khoản thấp (D). Mức độ thanh khoản của cổ phiếu tháng t được tính theo cơng thức:
Nhân tố thanh khoản (UMD – Up Minus Down) được hình thành nhằm mơ phỏng nhân tố rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan đến tính thanh khoản của cổ phiếu. UMD được xác định bằng chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của nhóm danh mục cổ phiếu thanh khoản cao và tỷ suất sinh lợi trung bình của nhóm danh mục cổ phiếu thanh khoản thấp.
UMD = ½(BU + SU) – ½(BD + SD)
Hồi qui 4 danh mục BU, BD, SU và SD theo 3 nhân tố: thị trường, qui mô (SMB) và thanh khoản (UMD) ta được kết quả ở bảng 2.22
Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + sSMB(t) + uUMD(t) +e(t) BU BD SU SD a 0,007 0,010 0,010 0,007 b 1,023 1,018 1,018 1,023 s 0,035 -0,170 0,830 1,035 u 0,816 -0,445 0,555 -0,184 R2 điều chỉnh 0,952 0,972 0,979 0,943 Sig. F 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. t(a) 0,172 0,003 0,003 0,172
Khối lượng giao dịch bình quân tháng t Khối lượng cổ phiếu đang lưu hành cuối tháng t Mức độ thanh khoản tháng t =
Sig. t(b) 0,000 0,000 0,000 0,000
Sig. t(s) 0,534 0,000 0,000 0,000
Sig. t(u) 0,000 0,000 0,000 0,039
Kết quả cho thấy R2
điều chỉnh được cải thiện rõ rệt ở 2 danh mục BU (từ 0,925 lên 0,952) và SD (từ 0,916 lên 0,943), 2 danh mục cịn lại có mức cải thiện khơng đáng kể, nhìn chung mơ hình có khả năng giải thích trên 94% biến thiên trong tỷ suất sinh lợi của các danh mục. Hệ số của nhân tố thanh khoản (u) khá cao và tất cả đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Hai danh mục BD và SU đều có hệ số chặn a có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả thực nghiệm trên cho thấy nhân tố thanh khoản (UMD) là một nhân tố đặc trưng quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khốn, có thể thay thế nhân tố HML giải thích tốt hơn sự biến thiên trong tỷ suất sinh lợi của các danh mục trong điều kiện thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kiểm định phần dƣ
Kiểm định giả thuyết phần dư có phân phối chuẩn
Lần lượt thực hiện kiểm định Kolmogorov-Smirnov cho 4 danh mục, kết quả được thể hiện ở bảng bên dưới.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
BU BD SU SD
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,821 0,646 0,652 0,821
Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Asymp. Sig. (2-tailed) của cả 4 danh mục đều lớn hơn 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H0 tức là phần dư có phân phối chuẩn.
Kiểm định giả thuyết phần dư có phương sai không đổi (Heteroskedasticity)
Thực hiện kiểm định Park cho 4 danh mục, kết quả được trình bày ở bảng 2.24
Bảng 2.22 Kết quả kiểm định mơ hình Fama French riêng với 4 danh mục
Kiểm định Park với 4 danh mục
BU BD SU SD
Sig. t(b) 0,018 0,521 0,782 0,065
Theo kết quả bảng trên, với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Sig. của 3 danh mục BD, SU và SD đều lớn hơn 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H0 tức là phần dư có phương sai khơng đổi. Riêng danh mục BU có Sig. = 0,018 < 0,05 nên giả thuyết H0 bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5% tức là phần dư có phương sai thay đổi
Kiểm định giả thuyết phần dư không tự tương quan(Autocorrelation)