CHƢƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Định nghĩa các biến
3.3.1 Cách hình thành danh mục:
3.3.1.1 Danh mục thanh khoản.
Vận dụng theo b i nghi n cứu của Chordia et al (2009), Liu (2006), Spiegel - Wang (2005), tác giả hình th nh các danh mục thanh khoản.V o mỗi tháng, các chứng khoán được phân loại dựa theo 4 phương pháp đo lường thanh khoản. Tác giả chia danh mục thanh khoản theo tam phân vị, chia các chứng khoán thành 3 danh mục bao gồm danh mục thanh khoản thấp, cao v trung bình. TSSL danh mục thanh khoản h ng tháng được tính theo TSSL trung bình của các cổ phiếu. Cụ thể như sau:
AMILOW: TSSL của danh mục thanh khoản cao theo chỉ số AMI. AMIHIGH: TSSL của danh mục thanh khoản thấp theo chỉ số AMI.
AMIMEDIUM: TSSL của danh mục thanh khoản trung bình theo chỉ số AMI. LIULOW: TSSL của danh mục thanh khoản cao theo chỉ số LIU.
LIUHIGH: TSSL của danh mục thanh khoản thấp theo chỉ số LIU.
LIUMEDIUM: TSSL của danh mục thanh khoản trung bình theo chỉ số LIU. DVOLLOW: TSSL của danh mục thanh khoản thấp theo chỉ số DVOL. DVOLHIGH: TSSL của danh mục thanh khoản cao theo chỉ số DVOL.
DVOLMEDIUM: TSSL của danh mục thanh khoản trung bình theo chỉ số DVOL. STRUNLOW: TSSL của danh mục thanh khoản thấp theo chỉ số STURN. STURNHIGH: TSSL của danh mục thanh khoản cao theo chỉ số STURN.
STURNMEDIUM: TSSL của danh mục thanh khoản trung bình theo chỉ số STURN.
3.3.1.2 Danh mục quy mô.
Vận dụng theo b i nghi n cứu của Fama - French (1993), tác giả hình th nh danh mục quy mô v danh mục giá trị. Vào cuối mỗi năm, tác giả sử dụng trung vị của giá trị vốn hóa thị trường, chia cổ phiếu th nh 3 danh mục là quy mô nhỏ (small) và quy mơ lớn (big). Sau đó, để xem xét tác động của nhân tố quy mô đối với mối quan hệ của TSSL - tính thanh khoản, tác giả kết hợp các danh mục thanh khoản v các danh mục quy mơ v so sánh TSSL giữa các nhóm.
3.3.1.3 Danh mục giá trị.
Vào cuối mỗi năm, tác giả sử dụng trung vị của giá trị BE/ME, chia cổ phiếu th nh 2 danh mục l nhóm có BE/ME thấp (low) và cao (high). Sau đó, để xem xét tác động của nhân tố giá trị đối với mối quan hệ của TSSL - tính thanh khoản, tác giả kết hợp các danh mục thanh khoản v các danh mục giá trị v so sánh TSSL giữa các nhóm.
3.3.1.4 Danh mục Momentum.
Vào mỗi tháng, dựa v o TSSL h ng tháng, cổ phiếu được chia th nh 3 nhóm : nhóm H1, M1 v L1. Tuy nhi n, tác giả chỉ lấy nhóm H1 (winner) và L1 (loser). Sau đó, để xem xét tác động của momentum đối với mối quan hệ của TSSL - tính thanh khoản, tác giả kết hợp các danh mục thanh khoản với các danh mục momentum v so sánh TSSL giữa các nhóm.
3.3.2 Biến phụ thuộc.
TSSL trung bình của danh mục j (Rjt).
Trong đó:
Rit : TSSL của cổ phiếu i trong tháng t. n : số lượng cổ phiếu trong danh mục j.
Rit =
Trong đó:
Pit : l giá đóng cửa cuối tháng của cổ phiếu i tháng t đã được điều chỉnh. Pi (t-1) : l giá đóng cửa đầu tháng của cổ phiếu i tháng t đã được điều chỉnh.
Giá đóng cửa h ng tháng l giá đóng cửa của phi n giao dịch cuối cùng trong tháng, trường hợp cổ phiếu khơng có giao dịch phi n cuối tuần thì lấy giá đóng cửa phi n ng y tiếp theo. Giá đóng cửa của cổ phiếu ng y giao dịch cuối tháng v được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng v cổ tức tiền mặt.
3.3.3 Biến độc lập.
3.3.3.1Nhân tố thị trường (Rmt - rft)
Rmt l TSSL trung bình của các danh mục tại tháng t, tính theo gia quyền giá trị vốn hóa thị trường của các danh mục.
Rm = ∑
phi rủi ro.
Trong đó:
Rj : TSSL trung bình của danh mục j.
wj : tỷ trọng theo giá trị thị trường của từng danh mục.
Rmt - rft: Nhân tố thị trường l hiệu số giữa TSSL thị trường v lãi suất
3.3.3.2 Nhân tố quy mô (SMB).
Nhân tố SMB (Small Minus Big) bằng TSSL bình quân của danh mục có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ trừ đi TSSL bình qn của danh mục có giá trị vốn
hóa thị trường cao. Phần ch nh lệch n y được gọi l phần bù quy mô, tức là TSSL do quy mô của công ty mang lại.
Trong b i nghi n cứu của Fama v French, hai tác giả sử dụng phân vị của giá trị vốn hóa thị trường, tác giả chia cổ phiếu th nh 2 nhóm: nhóm có quy mơ nhỏ (S) v nhóm có quy mơ lớn (B). Đồng thời, hai tác giả sử dụng phân vị giá trị sổ sách tr n giá thị trường (BE/ME), tác giả chia cổ phiếu th nh 3 nhóm: nhóm có BE/ME thấp nhất (L), nhóm có BE/ME trung bình (M) v nhóm có BE/ME cao nhất (H).
So với nghi n cứu của Fama v French thì số lượng cơng ty trong mơ hình của tác giả l khá thấp (số lượng mẫu cơng ty nghi n cứu trong mơ hình Fama
- French l 4.791 cơng ty. Trong khi đó, số lượng mẫu cơng ty nghi n cứu trong b i nghi n cứu của tác giả l 166 công ty). Đồng thời, Fama v French cho rằng số lượng nhóm cổ phiếu được phân chia theo quy mơ v giá trị l tùy ý v không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định. Do đó, tác giả chỉ chia cổ phiếu th nh 2 nhóm dựa theo quy mơ v 2 nhóm dựa theo giá trị. Cụ thể như sau:
Sử dụng phân vị của giá trị vốn hóa thị trường tác giả chia các cổ phiếu th nh 2 nhóm l nhóm có quy mơ nhỏ (S) v nhóm có quy mơ lớn (B). Trong đó, 50% cổ phiếu thuộc về nhóm có giá trị vốn hóa thấp hơn số trung vị l nhóm có quy mơ nhỏ v 50% cổ phiếu thuộc về nhóm có giá trị vốn hóa cao hơn số trung vị l nhóm có quy mơ lớn (B).
Tương tự như vậy, sử dụng phân vị giá trị sổ sách tr n giá trị thị trường (BE/ME), tác giả chia các cổ phiếu th nh 2 nhóm: 50% cổ phiếu được xếp v o nhóm có BE/ME thấp nhất (L) v 50% cổ phiếu cịn lại xếp v o nhóm có BE/ME cao nhất (H).
Quy mơ Giá trị BE/ME Danh mục Diễn giải Nhỏ (S)
Thấp (L) SL Danh mục gồm các Cơng ty có quy mơ nhỏ v có
tỷ số BE/ME thấp.
Cao (H) SH Danh mục gồm các Công ty có quy mơ nhỏ v có
tỷ số BE/ME cao. Lớn
(B)
Thấp (L) BL Danh mục gồm các Cơng ty có quy mơ lớn v có
tỷ số BE/ME thấp.
Cao (H) BH Danh mục gồm các Cơng ty có quy mơ lớn v có
tỷ số BE/ME cao. Cơng thức tính nhân tố quy mơ như sau :
SMB = (R
+ R ) - (R + R )
SH SL BH BL
Trong đó:
RSH : TSSL của danh mục gồm các Cơng ty có quy mơ nhỏ v có tỷ số BE/ME cao.
RSL : TSSL của danh mục gồm các Cơng ty có quy mơ nhỏ v có tỷ số BE/ME thấp.
RBH : TSSL của danh mục gồm các Cơng ty có quy mơ lớn v có tỷ số BE/ME cao.
RBL : TSSL của danh mục gồm các Cơng ty có quy mơ lớn v có tỷ số BE/ME thấp.
3.3.3.3 Nhân tố giá trị (HML).
Nhân tố HML (High Minus Low) đo lường TSSL bình quân của danh mục có tỷ số BE/ME cao trừ đi TSSL bình qn của danh mục có tỷ số BE/ME
thấp. Phần ch nh lệch n y được gọi l phần bù giá trị, tức l TSSL do cổ phiếu giá trị mang lại.
Cơng thức tính nhân tố giá trị như sau :
HML = (R + R ) - (R + R )
SH BH SL BL
3.3.3.4 Nhân tố momentum (UMD).
Nhân tố momentum được hình th nh dựa tr n việc sử dụng trung vị TSSL h ng tháng của các cổ phiếu, tác giả chia th nh 03 nhóm danh mục, ký hiệu như sau:
- Danh mục H1: các cơng ty có TSSL từ phân vị thứ 70% trở l n. - Danh mục M1: các cơng ty có TSSL từ phân vị thứ 30% đến phân vị
thứ 70%.
- Danh mục L1: các cơng ty có TSSL từ phân vị thứ 30% trở xuống. Trong đó, tác giả chỉ lấy kết quả danh mục H1 v danh mục L1 kết hợp với phân nhóm S v B theo quy mơ, từ đó hình th nh 4 danh mục S/H1, B/H1, S/L1 v B/L1, trong đó:
- Danh mục S/H1 bao gồm những cơng ty có quy mơ nhỏ (S) v TSSL cao (H1).
- Danh mục B/H1 bao gồm những cơng ty có quy mơ lớn (B) v TSSL cao (H1)
- Danh mục S/L1 bao gồm các cơng ty có quy mơ nhỏ (S) v TSSL thấp thấp (L1)
- Danh mục B/L1 bao gồm những cơng ty có quy mơ lớn (B) v TSSL thấp (L1).
Sau đó, nhân tố UMD được xây dựng từ TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu có TSSL cao (S/H1 v B/H1) trừ cho TSSL trung bình của 2 danh mục cổ phiếu có TSSL thấp (S/L1 v B/L1).
MOM = (S/H1 + B/H1) - (S/L1 + B/L1)
Tương ứng với ký hiệu TSSL:
MOM = (R
+ R ) - (R + R )
S/H1 B/H1 S/L1 B/L1
3.4 Đo lƣờng tính thanh khoản.
Tham khảo các nghi n cứu trước đây cho thấy có khá nhiều phương pháp để đo lường tính thanh khoản. Trong b i nghi n cứu n y, tác giả lựa chọn phương pháp đo lường của Amihud (2002) v Liu (2006). Ngo i ra, tác giả còn sử dụng chỉ số doanh thu h ng tháng (STURN) v khối lượng giao dịch h ng tháng (DVOL) để đại diện cho tính thanh khoản.
3.4.1 Phƣơng pháp Amihud (2002).
ILLIQiy = x ∑
Trong đó:
Riyd : TSSL của cổ phiếu i v o ng y d tháng y.
VOLDiyd : Khối lượng giao dịch của cổ phiếu i v o ng y d tháng y. Diy : Số ng y giao dịch của cổ phiếu i trong tháng y.
ILLIQ : Đo lường sự thay đổi giá tr n mỗi khối lượng giao dịch. Do đó, cổ phiếu có ILLIQ c ng cao thì có tính thanh khoản c ng thấp.
3.4.2 Phƣơng pháp Liu (2006).
Phương pháp n y giúp tính số ng y khơng khớp lệnh trong 1 hay nhiều tháng. Do đó, chỉ số Liu c ng cao thì tính thanh khoản c ng thấp. Để thống nhất số liệu tính tốn của b i nghi n cứu, tác giả tính số ng y không khớp lệnh trong 1 tháng, ký hiệu LM1. Cơng thức tính như sau:
Trong đó:
NZeros : Số ng y giao dịch không khớp lệnh của tháng trước.
Turn : Tổng doanh thu h ng ng y, được tính bằng số lượng cổ phiếu giao dịch tr n tổng số cổ phiếu lưu h nh của tháng trước.
Deflator được chọn sao cho: 0 < < 1
Trong b i nghi n cứu, tác giả chọn Deflator = 110.000. NTDays : số ng y giao dịch trong tháng.
3.4.3 Doanh thu hàng tháng (STURN).
Theo nghi n cứu của Datar et al (1998), cho rằng có rất nhiều ưu điểm khi sử dụng chỉ số STURN để đo lường thanh khoản.
Thứ nhất, Amihud v Mendelson (1986) chứng minh rằng trạng thái cân bằng thanh khoản có tương quan với tần suất giao dịch. Do đó, nếu khơng thể quan sát trực tiếp tính thanh khoản thì có thể xem xét thơng qua chỉ số STURN.
Thứ hai, TTCK VN được giao dịch thông qua hệ thống đặt lệnh (order system), không sử dụng hệ thống giá bán - giá mua (bid - ask system) v dữ liệu STURN dễ tính tốn.
Cơng thức tính doanh thu h ng tháng như sau:
STURN = ố ượ ổ ế ị à á
ố ượ ổ ế đ ư à
Chỉ số STURN c ng cao thì tính thanh khoản sẽ c ng cao.
3.4.4 Khối lƣợng giao dịch hàng tháng (DVOL).
Cơng thức tính như sau:
DVOL = số ng y giao dịch trong tháng * khối lượng giao dịch * giá đóng cửa điều chỉnh.
3.5 Phƣơng pháp nghiên cứu.
Tác giả kiểm định mối quan hệ giữa TSSL v tính thanh khoản bằng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (OLS).
Hồi quy sai số chuẩn Robust cung cấp ước lượng vững khi có tự tương quan v phương sai thay đổi.
B i nghi n cứu sử dụng dữ liệu t i chính được mua từ Công ty CP T i Việt (www.vietstock.vn).
CHƢƠNG 4:
NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA TÍNH THANH KHOẢN ĐỐI VỚI TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 4.1. Thống kê mô tả các nhân tố
Bảng 4.1. Các chỉ tiêu thống kê mơ tả các nhân tố giải thích.
Mean St.dev Min Max
Rm - rf -0.0137808 0.114874 -0.254535 0.343362
SMB -0.0014767 0.0380205 -0.086045 0.1231
HML -0.0215387 0.0411868 -0.180412 0.067937
UMD 0.2407239 0.0776118 0.017736 0.59585
Nguồn: Do tác giả tính tốn dựa trên dữ liệu tài chính được mua từ Cơng ty Cổ phần Tài Việt và dựa trên phần mềm Stata 11.
Bảng 4.1 thống k TSSL của bốn nhân tố giải thích trong giai đoạn từ tháng 1/2008 đến tháng 6/2013. Nhìn bảng kết quả cho thấy TSSL trung bình của các nhân tố đều âm, ngoại trừ nhân tố momentum (UMD).
Trong ba nhân tố quy mô SMB, nhân tố giá trị HML, nhân tố thị trường (Rm- rf) thì nhân tố HML có TSSL trung bình âm cao nhất (-2,15387%). Trong khi đó, nhân tố thị trường (Rm-rf) có độ lệch chuẩn cao nhất (11,4874%).
TSSL trung bình của nhân tố SMB có giá trị âm (-0,14767%) cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa TSSL cổ phiếu với quy mô công ty, tức l cổ phiếu của cơng ty có quy mơ nhỏ có TSSL thấp hơn so với cổ phiếu của các cơng ty có quy mơ lớn.
TSSL trung bình của nhân tố HML có giá trị âm (-2,15%) cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa TSSL cổ phiếu với tỷ số BE/ME, tức l cổ phiếu của các cơng ty thuộc nhóm giá trị (có tỷ số BE/ME cao) thì có TSSL thấp hơn so với cổ phiếu của các cơng ty thuộc nhóm tăng trưởng (có tỷ số BE/ME thấp).
Bảng 4.2: Ma trận tương quan theo từng cặp của bốn nhân tố giải thích.
Rm - rf SMB HML UMD Rm - rf 1.0000 SMB 0.0553 1.0000 0.6589 HML 0.0285 -0.4759 1.0000 0.8206 0.0001 UMD 0.4212 0.1613 -0.3477 1.0000 0.0004 0.1956 0.0042
Nguồn: Do tác giả tính tốn dựa trên dữ liệu tài chính được mua từ Cơng ty Cổ phần Tài Việt và dựa trên phần mềm Stata 11.
Nhìn v o bảng 4.2 ta thấy các hệ số tương quan không cao, chứng tỏ giữa các nhân tố có mối tương quan khơng chặt chẽ với nhau.
Nhân tố Rm - rf có tương quan dương với các nhân tố SMB, HML v UMD. Nhân tố SMB có tương quan âm với nhân tố HML v có tương quan dương với nhân tố UMD.
Nhân tố HML có tương quan âm với nhân tố UMD.
Như vậy, có mối tương quan nhưng khơng chặt chẽ với nhau giữa các biến giải thích, nghĩa l mỗi biến giải thích chứa một thơng tin về biến phụ thuộc v không chứa bất kỳ thơng tin về biến giải thích n o khác, n n ít có khả năng xảy ra
hiện tượng đa cộng tuyến vì vậy tác giả có thể kết luận các biến trong mơ hình là độc lập với nhau và tác giả có thể đưa các biến vào trong mơ hình hồi quy.
4.2 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình và tính 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 bình phương bé nhất OLS, kiểm định tính dừng v hiện tượng đa cộng tuyến l những bước đầu ti n quan trọng cần phải tiến h nh.
Vì bản chất của phân tích hồi quy l xây dựng những dự báo cho tương lai. Một chuỗi khơng dừng sẽ khơng có giá trị thực tiễn bởi tác giả không thể sử dụng những mẫu dữ liệu trong quá khứ để khái quát hóa cho các giai đoạn thời gian khác. Tác giả khơng thể dự báo được điều gì cho tương lai, từ đó cũng sẽ khơng thể tìm kiếm được những danh mục có tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình nếu như bản thân dữ liệu luôn thay đổi. Do vậy kiểm định tính dừng l bước đầu ti n để có thể ra quyết định có n n sử dụng chuỗi dữ liệu quá khứ hay không. Một chuỗi được gọi l dừng nếu kỳ vọng, phương sai v hiệp phương sai không đổi theo thời gian.
Trong b i nghi n cứu, tác giả sử dụng kiểm định tính dừng bằng kiểm định nghiệm đơn vị của Dickey-Fuller để kiểm định tính dừng của chuỗi TSSL của các