α β1 β2 s1 s2 h1 h2 adj
R2
Prob> F Mơ hình với biến thị trƣờng thời điểm:
-0.00116 1.014*** 1.035*** 0.462*** 0.481*** 0.285* 0.351*** 0.9255 0.0000
Mơ hình với biến thị trƣờng trễ:
-0.00764 0.508*** -0.00331 0.265 0.659** -0.147 -0.597 0.1233 0.0000
Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thơng qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11.
β1, s1, h1 là hệ số hồi quy của mơ hình 3 nhân tố Fama - French khi thị trƣờng lên (D=1). β2, s2, h2 là hệ số hồi quy của mơ hình 3 nhân tố Fama - French khi thị trƣờng xuống (D=0).
* có ý nghĩa thống kê ở mức 10%; ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%; *** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Kết quả hồi quy mơ hình (5a) trên Stata 11:
. reg tssl rmrfd rmrfe smbd smbe hmld hmle
Source SS df MS Number of obs = 240
F( 6, 233) = 495.80 Model 2.49782214 6 .41630369 Prob > F = 0.0000 Residual .195640558 233 .000839659 R-squared = 0.9274 Adj R-squ ared = 0.9255 Total 2.6934627 239 .011269718 Root MSE = .02898
tssl Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] rmrfd 1.013782 .0306752 33.05 0.000 .9533462 1.074219 rmrfe 1.035118 .0439922 23.53 0.000 .948445 1.121792 smbd .4618729 .0589439 7.84 0.000 .3457418 .5780039 smbe .4813769 .0893728 5.39 0.000 .3052948 .6574591 hmld .2853874 .0708876 4.03 0.000 .1457247 .42505 hmle .3513655 .102448 3.43 0.001 .1495228 .5532083 _cons -.0011591 .0029449 -0.39 0.694 -.0069611 .004643
. newey2 tssl rmrfd rmrfe smbd smbe hmld hmle, lag(5)
Regression with Newey-West standard errors Number of obs = 240 maximum lag : 5
tssl Coef. Newey-West Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] rmrfd 1.013782 .0514373 19.71 0.000 .9124407 1.115124 rmrfe 1.035118 .0498563 20.76 0.000 .9368916 1.133345 smbd .4618729 .1419111 3.25 0.001 .18228 .7414657 smbe .4813769 .1045672 4.60 0.000 .275359 .6873949 hmld .2853874 .1546407 1.85 0.066 -.0192853 .59006 hmle .3513655 .1255578 2.80 0.006 .103992 .5987391 _cons -.0011591 .002639 -0.44 0.661 -.0063585 .0040404 Kết quả hồi quy mơ hình (5b) trên Stata 11:
. reg tssl rmrfdlag rmrfelag smbd smbe hmld hmle
Source SS df MS Number obs = 236 F( 6, 229) = 6.51 Model .386956117 6 .064492686 Prob > F = 0.0000 Residual 2.26908999 229 .00990869 R-squared = 0.1457 Adj R-squ ared = 0.1233 Total 2.65604611 235 .011302324 Root MSE = .09954
tssl Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] rmrfdlag .5079449 .1051132 4.83 0.000 .3008323 .7150575 rmrfelag -.0033098 .0894919 -0.04 0.971 -.1796426 .1730231 smbd .2647627 .2111747 1.25 0.211 -.1513311 .6808565 smbe .6592098 .3060541 2.15 0.032 .0561677 1.262252 hmld -.1468249 .2735871 -0.54 0.592 -.6858948 .3922449 hmle -.5974169 .3272758 -1.83 0.069 -1.242274 .0474398 _cons -.0076376 .0067768 -1.13 0.261 -.0209905 .0057154
. newey2 tssl rmrfdlag rmrfelag smbd smbe hmld hmle, lag(5)
Regression with Newey-West standard errors Number of obs = 236
maximum lag : 5 F( 6, 229) = 7.87
Prob > F = 0.0000 Newey-West
tssl Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] rmrfdlag .5079449 .1044108 4.86 0.000 .3022162 .7136735 rmrfelag -.0033098 .070039 -0.05 0.962 -.1413131 .1346936 smbd .2647627 .3137309 0.84 0.400 -.3534056 .8829309 smbe .6592098 .2842422 2.32 0.021 .0991454 1.219274 hmld -.1468249 .4577273 -0.32 0.749 -1.04872 .7550706 hmle -.5974169 .5167388 -1.16 0.249 -1.615587 .4207535 _cons -.0076376 .0062858 -1.22 0.226 -.0200229 .0047478 F( 6, 233) = 183.12 Prob > F = 0.0000
Từ bảng 4.9 ta thấy các kết quả của mơ hình 3 nhân tố Fama - French khi thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống nhƣ sau:
- Hệ số beta thị trƣờng đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và có giá trị dƣơng gần với 1 ở cả giai đoạn thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống. Giá trị của 2 hệ số beta khi thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống với giá trị lần lƣợt là 1,014 và 1,035, khơng có sự khác biệt đáng kể so với giá trị 1,021 của beta trong mơ hình khơng phân theo tình trạng thị trƣờng (mơ hình (4a)). Khi nhân tố thị trƣờng thời điểm đƣợc thay thế bằng nhân tố thị trƣờng với độ trễ 1 tháng thì hệ số beta cũng có giá trị dƣơng và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% khi thị trƣờng lên. Tuy nhiên, trong giai đoạn thị trƣờng xuống thị beta đạt giá trị âm nhƣng lại khơng có ý nghĩa thống kê. Độ lớn của hệ số beta trong giai đoạn thị trƣờng lên đạt 0,508, cao hơn nhiều so với 0,223 trong mơ hình khơng phân biệt điều kiện thị trƣờng (mơ hình (4b)). Nhƣ vậy, mối quan hệ giữa beta và TSSL cổ phiếu không phụ thuộc vào tình trạng thị trƣờng. Kết quả này phù hợp với kết quả của Tang và Sum (2005).
- Hệ số hồi quy của nhân tố SMB khi thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống đều dƣơng và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Xét về độ lớn, hệ số hồi quy của SMB khi thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống (0,462 và 0,481) không chênh lệch đáng kể với hệ số của SMB trong mơ hình khơng phân biệt điều kiện thị trƣờng (0,473). Trong mơ hình với biến thị trƣờng trễ, hệ số hồi quy của nhân tố SMB đều dƣơng, tuy nhiên chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong giai đoạn thị trƣờng xuống.
- Hệ số hồi quy của nhân tố HML đều dƣơng và có ý nghĩa thống kê 10% trong giai đoạn thị trƣờng lên và có ý nghĩa 1% trong giai đoạn thị trƣờng xuống. So với kết quả trong mơ hình khơng phân biệt điều kiện thị trƣờng, giá trị hệ số hồi quy của HML là 0,285 và 0,351, khơng khác biệt nhiều so với 0,308 trong mơ hình khơng phân biệt tình trạng thị trƣờng. Khi nhân tố thị trƣờng đƣợc thay thế bằng nhân tố thị trƣờng có độ trễ, hệ số hồi quy đều
âm với giá trị -0,147 trong giai đoạn thị trƣờng lên và – 0,597 trong giai đoạn thị trƣờng xuống, cả hai đều khơng có ý nghĩa thống kê. Kết quả này là tƣơng tự nhƣ trong mơ hình khơng phân biệt tình trạng thị trƣờng. - So sánh hệ số R2 hiệu chỉnh của mơ hình khơng phân biệt tình trạng thị
trƣờng và mơ hình khi thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống, kết quả cho thấy rằng khi nhân tố thị trƣờng thời điểm đƣợc sử dụng, R2 hiệu chỉnh gần nhƣ không đổi, đạt 92,55% so với mức 92,63% cho mơ hình khơng phân biệt điều kiện thị trƣờng (mơ hình 4a). Điều này cho thấy rằng mơ hình dựa vào điều kiện thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống không giúp cải thiện khả năng giải thích cho mơ hình 3 nhân tố Fama - French. Tuy nhiên, khi nhân tố thị trƣờng có độ trễ đƣợc đƣa vào mơ hình thay thế cho nhân tố thị trƣờng thời điểm, R2 hiệu chỉnh của mơ hình khi thị trƣờng lên và xuống tăng lên so với mơ hình khơng phân theo điệu kiện thị trƣờng, tăng từ 7,88% lên 12,33%. Điều này cho thấy rằng, mơ hình theo thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống giúp cải thiện khả năng giải thích của mơ hình 3 nhân tố Fama - French khi nhân tố thị trƣờng đƣợc thay thế bằng nhân tố thị trƣờng có độ trễ (mơ hình 4b).
Tóm lại, mối quan hệ giữa beta thị trƣờng và TSSL cổ phiếu khơng phụ thuộc vào tình trạng thị trƣờng. Mơ hình theo điều kiện thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống khơng giúp cải thiện khả năng giải thích của mơ hình 3 nhân tố Fama - French. Tuy nhiên, có sự cải thiện trong khả năng giải thích của mơ hình 3 nhân tố khi nhân tố thị trƣờng đƣợc thay thế bằng nhân tố thị trƣờng có độ trễ.
Tóm tắt chƣơng 4
Trong chƣơng này, tác giả thực hiện kiểm định mơ hình 3 nhân tố Fama - French trên TTCK Việt Nam và kết quả có thể tóm tắt nhƣ sau:
- Mơ hình 3 nhân tố Fama - French giải thích tốt sự khác biệt trong TSSL cổ phiếu trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn từ 2008 đến 2013 (R2 hiệu chỉnh đạt 92,63%).
- Cả ba nhân tố: nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô SMB và nhân tố giá trị HML đều ảnh hƣởng đến TSSL cổ phiếu trên TTCK Việt Nam. Trong đó nhân tố thị trƣờng giữ vai trị chủ đạo giải thích sự khác biệt TSSL của cổ phiếu trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn từ 2008 đến 2013.
- Danh mục cổ phiếu có quy mơ nhỏ thì mang lại TSSL vƣợt trội cao hơn danh mục cổ phiếu có quy mơ lớn. Danh mục có tỷ lệ BE/ME cao có TSSL vƣợt trội cao hơn cao hơn danh mục có BE/ME thấp. Nói cách khác tồn tại hiệu ứng quy mô nhỏ và hiệu ứng giá trị cao ở TTCK Việt Nam trong giai đoạn từ 2008 đến 2013.
- Khi nhân tố thị trƣờng đƣợc thay thế bằng nhân tố thị trƣờng có độ trễ thì khả năng giải thích mơ hình 3 nhân tố giảm mạnh, chỉ đạt 7,88% và TSSL cổ phiếu lúc này bị ảnh hƣởng bởi sự thay đổi của nhân tố thị trƣờng có độ trễ và nhân tố SMB. Khả năng giải thích của nhân tố HML đối với sự khác biệt của TSSL cổ phiếu hồn tồn mất đi. Trong mơ hình này, mức độ giải thích của nhân tố SMB là cao hơn nhân tố thị trƣờng có độ trễ.
- Khả năng giải thích của mơ hình 3 nhân tố Fama - French khơng phụ thuộc vào tình trạng thị trƣờng. R2 hiệu chỉnh trong mơ hình khi thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống khơng thay đổi đáng kể so với mơ hình ban đầu. Kết quả cũng cho thấy beta thị trƣờng không phụ thuộc vào điều kiện thị trƣờng.
Chƣơng 5. KẾT LUẬN
5.1 Kết luận chung từ kết quả nghiên cứu
Luận văn nghiên cứu mối quan hệ giữa nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô SMB và nhân tố giá trị HML đến TSSL cổ phiếu sử dụng mơ hình ba nhân tố Fama – French. Kết quả nghiên cứu thấy rằng mơ hình 3 nhân tố Fama - French giải thích tốt TSSL của cổ phiếu ở thị trƣờng Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu so với mơ hình CAPM. R2 hiệu chỉnh đạt giá trị rất cao, 92,63%.
Kết quả nghiên cứu trên mẫu gồm 166 công ty trên sở giao dịch chứng khốn Tp. Hồ Chí Minh và sở giao dịch chứng khốn Hà Nội trong giai đoạn từ tháng 07 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013 cho thấy sự thay đổi của nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô SMB và nhân tố giá trị HML đều có ảnh hƣởng đến TSSL cổ phiếu trên TTCK Việt Nam và các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Kết quả nghiên cứu trên TTCK Việt Nam cũng đồng nhất với kết quả trong nghiên cứu của Fama và French năm 1993 ở thị trƣờng Mỹ là có hiệu ứng quy mơ nhỏ và hiệu ứng giá trị cao. Kết quả này có nghĩa là cổ phiếu của các cơng ty có quy mơ nhỏ thì có TSSL cao hơn TSSL của cổ phiếu của các cơng ty có quy mơ lớn. Cổ phiếu của các cơng ty có BE/ME cao cũng có TSSL cao hơn so với TSSL của các cơng ty có BE/ME thấp.
Để hiểu rõ hơn vai trò của nhân tố thị trƣờng, tác giả thay thế bằng nhân tố thị trƣờng bằng nhân tố thị trƣờng có độ trễ, kết quả lả khả năng giải thích của mơ hình 3 nhân tố Fama - French trong trƣờng hợp này rất thấp, chỉ đạt 7,88% và nhân tố HML lúc này cũng mất đi khả năng giải thích của mình.
Nghiên cứu này cũng kiểm tra tính ổn định của mơ hình 3 nhân tố Fama - French khi phân thành thời kỳ thị trƣờng lên và thị trƣờng xuống. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng giải thích của mơ hình 3 nhân tố Fama - French ổn định so với mơ hình khơng phân biệt tình trạng thị trƣờng. Bên cạnh đó beta cũng khơng phụ thuộc vào tình trạng thị trƣờng. Khi nhân tố thị trƣờng đƣợc thay thế bằng nhân tố thị trƣờng có độ trễ, khả năng giải thích của mơ hình có tăng so với mơ hình khơng phân biệt điều kiện thị trƣờng. Tuy nhiên, khả năng giải thích của nhân tố thị trƣờng
có độ trễ và nhân tố SMB và HML với biến động TSSL danh mục lúc này vẫn khá thấp, chỉ 12,33%.
Qua kết quả nghiên cứu tác giả có thể rút ra các khuyến nghị sau:
- Mơ hình ba nhân tố Fama - French là mơ hình phù hợp và giải thích tốt TSSL cổ phiếu trên TTCK Việt Nam. Nhà đầu tƣ có thể ứng dụng mơ hình này để đo lƣờng biến động của TSSL, đánh giá hiệu quả hoạt động của danh mục cổ phiếu, lựa chọn danh mục đầu tƣ, cũng có thể sử dụng để hoạch định và ƣớc tính chi phí vốn.
- Để giúp nhà đầu tƣ có thể ứng dụng dễ dàng hơn mơ hình 3 nhân tố cần xây dựng các chỉ số hỗ trợ cho mơ hình ba nhân tố Fama French.
- Cơ sở dữ liệu về cổ phiếu cần cập nhật nhanh hơn theo một hình thức chuẩn (nhƣ hình thức, dạng file) để giảm bớt thời gian xử lý dữ liệu của ngƣời tiêu dùng, giúp cho việc áp dụng mơ hình đơn giản hơn.
- Cuối cùng, cần tăng cƣờng số lƣợng và chất lƣợng các doanh nghiệp niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam nhằm đảm bảo tính đa dạng và ổn định của hàng hóa trên thị trƣờng. Đây là cơ sở để xây dựng niềm tin cho các nhà đầu tƣ và cũng là cơ sở nền tảng để đảm bảo đƣợc tính bền vững trong việc vận dụng mơ hình 3 nhân tố Fama - French.
5.2 Hạn chế của nghiên cứu
Mặc dù đã cố gắng hoàn thành tốt nhất bài luận văn nghiên cứu, tuy nhiên luận văn vẫn khơng tránh khỏi thiếu sót và hạn chế. Theo tác giả, luận văn cịn có hạn chế sau:
Thứ nhất, mẫu nghiên cứu gồm 166 công ty niêm yết liên tục trong giai đoạn từ tháng 07 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013, so với các nghiên cứu trƣớc đây của các tác giả trên thế giới, số lƣợng mẫu quan sát chƣa nhiều. Tác giả hy vọng sẽ có những nghiên cứu sau thu thập số lƣợng cổ phiếu niêm nhiều hơn đáng kể để chia quy mô danh mục thành nhiều mức độ nhƣ: nhỏ, trung bình và lớn và chia danh mục giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng thành nhiều mức độ nhƣ: thấp, trung bình và cao. Một mặt làm đa dạng thêm danh mục và hạn chế khả năng ảnh hƣởng của
một danh mục chiếm tỷ trọng lớn trong tổng giá trị vốn hóa thị trƣờng so với các danh mục còn lại. Mặc khác kết luận rút ra từ mẫu nghiên cứu sẽ có mức độ đại diện cho tổng thể cao hơn.
Thứ hai, thời gian nghiên cứu của tác giả đƣợc thực hiện từ tháng 07 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013 còn ngắn. Tác giả hy vọng nghiên cứu sau sẽ thu thập mẫu trong dài hơn để tăng tính bền vững của kết quả từ mơ hình nghiên cứu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
I. Tiếng Việt
1. Nguyễn Quang Đông, 1999. Bài giảng kinh tế lượng. Hà Nội: Nhà xuất bản
Thống kê.
2. Phan Thị Bích Nguyệt, 2006. Đầu tư Tài chính. TP.HCM: Nhà xuất bản Thống kê.
3. Trần Ngọc Thơ, 2007. Tài chính doanh nghiệp hiện đại. Tp.HCM: Nhà xuất
bản Thống kê.
4. Trần Thị Hải Lý, 2010. Nghiên cứu rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận án Tiến Sĩ, Trƣờng Đại Học Kinh Tế Thành phố
Hồ Chí Minh. II. Tiếng Anh
1. Chris Brooks, 2008. Introductory econometrics for Finance.2nd edition. New York: Cambridge university press.
2. Eugene F. Fama and Kenneth R. French, 1993. Common risk factor in stock and bond returns. Journal of Financial Economics, 33: 3-56. North-Holland 3. Eugene F. Fama and Kenneth R. French, 1993. Size and book-to-market factors
in earnings and returns. The journal of finance, vol.L, No.1 (Mar. 1995): 131-
155
4. Eugene F. Fama and Kenneth R. French, 1998. Value versus growth: The international evidence. Journal of finance, Vol. LIII, No. 6: 1975-1999
5. Gilbert V. Nartea et al., 2009. Size, BM, and momentum effects and the robustness of the Fama-French three-factor model - Evidence from New Zealand. International Journal of Managerial Finance, Vol. 5 No. 2, 2009:
179-200.
6. Gilbert V. Nartea et al., 2008. Persistence of size and value premia and the robustness of the Fama – French three – factor model in the Hong Kong stock
market. Investment management and financial innovatione, Vol. 5 issue 4,
2008: 39 -49.
7. Glenn N. Pettengill et al., 1995. The conditional relation between beta and returns. Journal of financial and quantitative analysis, vol.3d, No.1: Mar.1995 8. Gordon Y.N. Tang and Wai Cheong Shum, 2003. The conditional relationship
between beta and returns: recent evidence from international stock markets.
International Business Review, 12, 109–126