SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,237191431 R Square 0,056259775 Adjusted R Square -0,10103026 Standard Error 0,00695628 Observations 8 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 0,000017 0,000017 0,357682 0,5716650 Residual 6 0,000290 0,000048 Total 7 0,000308 Coefficients Standard
Error t Stat P-value
Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 0,0077 0,0053 1,4425 0,1993 -0,0054 0,0208 -0,0054 0,0208 X Variable 1 0,0031 0,0051 0,5981 0,5717 -0,0095 0,0156 -0,0095 0,0156 R-square chỉ 5,63%, cùng với đó là p-value của hệ số chặn đến 19,93%, mức ý nghĩa khơng cao. Điều đó cho thấy phƣơng trình SML này khơng giải thích chính xác sự thay đổi của TSSL theo beta, khi beta của từng chứng khoán đƣợc so với VN-INDEX.
Nhận xét kết quả thực nghiệm mơ hình Camp:
Những gì đã thực hiện – kiểm tra mơ hình CAPM bằng việc vẽ đồ thị đƣờng SML – đã không đƣa ra những chứng cứ quan trọng về đƣờng SML: cả 2 chỉ số
hoặc R2 hoặc t-statistic đã không cho thấy mối quan hệ tƣơng quan giữa tỷ suất sinh lợi mong đợi và hệ số beta của danh mục.
Tuy nhiên những kết quả này có thể đúng vì:
- Bản thân chính mơ hình CAPM có lẽ khơng đƣợc giữ vững, điều này có thể là do những nguyên nhân sau:
Có lẽ thị trƣờng mua bán khống đã bị hạn chế. Các kết quả có đƣợc từ mơ hình CAPM (về các danh mục hiệu quả) giả định là khơng có giới hạn cho việc mua bán khống các chứng khoán. Rõ ràng giả định này trên thực tế là khơng có thực.
Các nhà đầu tƣ đều có kỳ vọng không thuần nhất liên quan đến giá trị tỷ suất sinh lợi, phƣơng sai và hiệp phƣơng sai của các chứng khốn.
- Có lẽ mơ hình CAPM chỉ đúng cho các kết hợp đầu tƣ vào các danh mục hơn là kết hợp đầu tƣ vào các tài sản (chứng khoán) riêng lẻ.
- Có lẽ tập hợp lựa chọn các (tài sản) chứng khốn trên là khơng đủ lớn. Mơ hình CAPM đã sử dụng thuật ngữ tất cả các tài sản có rủi ro trong khi ta lại lựa chọn một mẫu quan sát chỉ là một tập hợp con rất nhỏ của những tài sản này.
- Có lẽ danh mục thị trƣờng là không hiệu quả.
2.3.3. Ứng dụng Lý thuyết APT để lựa chọn danh mục đầu tƣ hiệu quả trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam
Trong phạm vi đề tài này, tác giả sử dụng các nhân tố TSSL thị trƣờng, chỉ số giá tiêu dùng (CPI), chỉ số giá vàng và tỷ giá hối đoái (theo giá USD) theo từng tháng (xin xem Phụ lục 6) làm nhân tố vĩ mơ, từ đó đo lƣờng các hệ số β đối với từng nhân tố này của từng loại chứng khoán niêm yết tại SGDCK TPHCM, tác giả lấy 59 mã với các tiêu chí đã đƣợc đề cập ở phần 2.2.1 để thực hiện phân tích với lý thuyết APT.
Ngoài ra, tác giả cũng quy định:
TSSL thị trƣờng và TSSL chứng khoán (để đơn giản, chúng ta bỏ qua cổ tức, vấn đề hƣởng quyền và chia tách cổ phiếu) đƣợc dựa trên các công thức (2.1) và (2.2) ở mục 2.1.1 với kỳ tính tốn là một tháng.
Chứng khốn đƣợc lập phƣơng trình nhân tố phải có đủ 48 kỳ TSSL để số lƣợng mẫu hồi quy đủ lớn. Theo đó, chúng ta sẽ thiết lập đƣợc phƣơng trình TSSL – rủi ro cho 59 chứng khốn.
Từ mơ hình nhân tố, ta biết đƣợc:
TSSL của chứng khoán i là biến phụ thuộc (Yi).
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là biến độc lập thứ nhất (F1). Tỷ giá hối đoái (của USD/VNĐ) là biến độc lập thứ hai (F2). Chỉ số giá vàng là biến độc lập thứ ba (F3).
TSSL thị trƣờng là biến độc lập thứ tƣ (F4).
Vì vậy, phƣơng trình APT của mỗi chứng khốn sẽ có dạng:
Yi ii1F1i2F2i3F3i4F4i (2.5)
2.3.3.1. Xây dựng mơ hình tỷ suất sinh lợi đa nhân tố
Xây dựng mơ hình tỷ suất sinh lợi đa nhân tố thơng qua việc xây dựng phƣơng trình APT với biến phụ thuộc là TSSL của chứng khoán, biến độc lập là Chỉ số giá tiêu dùng, Tỷ giá hối đoái (của USD/VNĐ), Chỉ số giá vàng và TSSL thị trƣờng.
Để xem xét việc ảnh hƣởng của các nhân tố Chỉ số giá tiêu dùng, Tỷ giá hối đoái (của USD/VNĐ), Chỉ số giá vàng và TSSL thị trƣờng đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, ta phân tích hệ số tƣơng quan tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán và các nhân tố này.