PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Mơ hình nghiên cứu
Xuất phát từ mơ hình định giá tài sản vốn CAPM:
Ri – Rf = αi + β(Rm - Rf ) + εi (1)
Và mơ hình ba nhân tố Fama – French:
Ri – Rf = αi + βi (Rm - Rf) + si(SMB) + hi(HML) + εi (2)
Tác giả kiểm định hai mơ hình CAPM và mơ hình Fama - French để kiểm tra tính vững chắc của hai mơ hình nói trên thơng qua bằng chứng thực nghiệm trên thị TTCK VN bằng việc so sánh kết quả hồi quy của mơ hình (1) và (2).
Mơ hình bốn nhân tố Carhart:
Ri – Rf = αi + βi (Rm – Rf) + si(SMB) + hi(HML) +wi (WML) + εi
(3)
Tác giả kiểm tra xem có hay khơng sự tồn tại của hiệu ứng quán tính giá ở TTCK VN và so sánh hoạt động của các mơ hình ba nhân tố Fama - French (2) và bốn nhân tố của Carhart (3) trong việc giải thích lợi nhận của các danh mục đầu tư được hình thành trên cơ sở của lợi nhuận trong quá khứ.
3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng tháng của các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX). Giai đoạn nghiên cứu từ 01/01/2008 đến 30/06/2013 gồm 166 công ty tương ứng với 166 TSSL trong giai đoạn nghiên cứu.
-Cổ phiếu của các công ty trong mẫu phải niêm yết trước ngày 01/01/2008 và vẫn còn giao dịch trên sàn đến 30/06/2013.
-Loại bỏ cổ phiếu quỹ, cổ phiếu đã hủy niêm yết, cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm sốt, cổ phiếu khơng cung cấp báo cáo tài chính, cổ phiếu có tỷ số BE/ME âm.
-Loại bỏ cổ phiếu của các cơng ty tài chính, tín dụng và ngân hàng.
Ứng với mỗi công ty trong mẫu, dữ liệu được thu thập như sau:
-Giá đóng cửa đã điều chỉnh của cổ phiếu cuối mỗi phiên giao dịch. Dữ liệu giá này sẽ được sử dụng để tính tốn các TSSL cổ phiếu.
-Khối lượng cổ phiếu đang lưu hành tại thời điểm cuối mỗi năm được thu thập từ các báo cáo tài chính từ 2008 đến tháng 06/2013. Số liệu này cùng với dữ liệu giá đóng của cổ phiếu được sử dụng để tính tốn quy mô công ty.
-Giá trị sổ sách của vốn cổ phần được lấy tại thời điểm ngày 31/12 mỗi năm.
Trong nghiên cứu của Fama và French năm 1993, TSSL tháng theo tỷ trọng giá trị của các danh mục được tính từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t+1. Tuy nhiên, theo như nghiên cứu của các tác giả Gilbert, Bert và Hadrian trên TTCK Newzealand (2009) chia danh mục quy mô và danh mục giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vào cuối tháng 12 của năm t-1. Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả cũng lấy dữ liệu ME và tỷ số BE/ME vào cuối tháng 12 để làm cơ sở tính tốn danh mục quy mơ và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường.
Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm điều chỉnh theo tháng được tác giả sử dụng làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro.
Dữ liệu giá đóng cửa đã điều chỉnh, TSSL đã điều chỉnh, khối lượng cổ phần đang lưu hành, giá trị thị trường, giá trị sổ sách của vốn cổ phần và lãi suất trái phiếu chính phủ được cung cấp bởi Cơng ty cổ phần Tài Việt.
3.3. Xây dựng danh mục cổ phiếu theo nhân tố quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
Trong nghiên cứu của mình năm 1993, Fama và French đã xây dựng danh mục như sau. Các cổ phiếu được chia thành hai nhóm quy mơ nhỏ (S) và nhóm quy mơ lớn (B) dựa vào quy mơ trung vị. Sau đó tất cả lại được phân nhóm dựa trên tỷ số BE/ME: 30% được xếp vào nhóm có tỷ số BE/ME thấp nhất (L), 30% được xếp vào nhóm có tỷ số BE/ME cao nhất (H) và 40% cịn lại xếp vào nhóm có tỷ số BE/ME trung bình (M).
Tuy nhiên, Fama và French cũng cho rằng việc phân chia các cổ phiếu thành hai nhóm theo quy mơ và ba nhóm theo hệ số BE/ME là tùy ý và khơng ảnh hưởng đến kết quả kiểm định. Do đó, với dữ liệu nghiên cứu là 166 công ty quan sát trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013 so với số lượng mẫu và giai đoạn nghiên cứu của Fama và French là khá nhỏ nên tác giả chỉ phân chia cổ phiếu thành hai nhóm quy mơ dựa vào quy mơ trung vị như sau: nhóm quy mơ lớn (B) bao gồm các cổ phiếu có quy mơ bằng hoặc cao hơn quy mơ trung vị và nhóm quy mơ nhỏ (S) bao gồm các cổ phiếu có quy mơ nhỏ hơn quy mơ trung vị.
Sau đó, tác giả tiếp tục phân nhóm độc lập theo BE/ME trung vị thành hai nhóm. Nhóm có tỷ số BE/ME cao (H) bao gồm những cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao hơn hoặc bằng BE/ME trung vị và nhóm có tỷ số BE/ME thấp (L) bao gồm những cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp hơn BE/ME trung vị.
Và hình thành 4 danh mục theo quy mô và tỷ số BE/ME như sau:
- Danh mục S/H: gồm CP của những cơng ty nhỏ (S) và có tỷ số BE/ME cao (H).
- Danh mục S/L: gồm CP của những cơng ty nhỏ (S) và có tỷ số BE/ME thấp (L).
- Danh mục B/H: gồm CP của những cơng ty lớn (B) và có tỷ số BE/ME cao (H).
3.4. Xây dựng danh mục cổ phiếu theo nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ
Để nghiên cứu hiệu hứng quán tính giá, tác giả dựa theo phương pháp của Gilbert, Bert và Hadrian (2009) để xây dựng danh mục theo nhân tố xu hướng như sau: tác giả xếp hạng các cổ phiếu từ cao nhất theo thứ tự giảm dần xuống thấp nhất căn cứ vào TSSL bình quân hàng tháng của các cổ phiếu; các cổ phiếu được xếp hạng sau đó phân thành ba danh mục đầu tư như sau: một phần ba cổ phiếu ở trên được chỉ rõ là những cổ phiếu tăng giá, một phần ba cổ phiếu ở dưới được chỉ rõ là những cổ phiếu giảm giá và phần còn lại là những cổ phiếu giữ giá.
Tác giả hình thành 3 danh mục đầu tư theo nhân tố xu hướng như sau:
-Danh mục Winners: bao gồm 30% các cơng ty có TSSL cao nhất, là các cơng ty có TSSL từ phân vị thứ 70% trở lên.
-Danh mục Losers: bao gồm 30% các cơng ty có TSSL thấp nhất, là các cơng ty có TSSL từ phân vị thứ 30% trở xuống.
-Danh mục Middle: bao gồm 40% các cơng ty cịn lại, là các cơng ty có TSSL từ phân vị thứ 30% đến 70%.
3.5. Xác định các biến trong mơ hình nghiên cứu
3.5.1. Biến phụ thuộc: TSSL vượt trội của danh mục i ( Ri – Rf )
Trong đó:
- Rf : lãi suất phi rủi ro điều chỉnh theo tháng
- Ri : là TSSL trung bình của danh mục i, được tính bằng cách lấy trung bình TSSL của n các cổ phiếu j trong danh mục i.
n
∑ Rjt
Ri = j 1= n
với
Rjt
= Pj(t)− Pj(t −1)
Pj(t −1)
: là TSSL cổ phiếu j tại thời điểm trong tháng t
Trong đó:
+ Pj(t) : là giá đóng cửa của cổ phiếu j tháng t đã điều chỉnh + Pj(t-1) : là giá đóng cửa của cổ phiếu j tháng t – 1 đã điều chỉnh
Giá đóng cửa là giá đóng cửa của cổ phiếu cuối mỗi phiên giao dịch. Giá đóng cửa hàng tháng là giá đóng cửa phiên giao dịch cuối cùng mỗi tháng. Giá này phải được điều chỉnh trong trường hợp nhận cổ tức bằng cổ phiếu, cổ tức tiền mặt hoặc cổ phiếu thưởng. Trường hợp cổ phiếu khơng có giao dịch phiên cuối tháng thì lấy giá đóng cửa của phiên giao dịch trước đó.
3.5.2. Các biến độc lập:
TSSL vượt trội của danh mục thị trường (Rm - Rf)
Được tính bằng TSSL của danh mục thị trường Rm trừ đi lãi suất phi rủi ro Rf.
Với n R = ∑ R m w 1 i i ,trong đó:
- Ri : là TSSL trung bình của danh mục i
- Wi : là tỷ trọng theo giá trị thị trường của danh mục i
Lãi suất phi rủi ro Rf tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu là lãi suất trái phiếu
chính phủ kỳ hạn 2 năm được điều chỉnh theo tháng.
Nhân tố quy mô (SMB - Small Minus Big)
Nhân tố quy mô SMB mô phỏng cho nhân tố rủi ro liên quan đến quy mô của doanh nghiệp, được tính là chênh lệch giữa TSSL bình qn của danh mục có quy mơ nhỏ (SH, SL) trừ cho TSSL bình qn của danh mục có quy mơ lớn (BH, BL). Điều
này cho phép xem xét sự thay đổi trong TSSL giữa các cổ phiếu ở các nhóm quy mơ khác nhau.
SMB = ( SH + 2 SL ) − ( BH 2 + BL )
Nhân tố giá trị (HML - High Minus Low)
Nhân tố giá trị HML mô phỏng cho nhân tố rủi ro liên quan đến tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, được tính là chênh lệch giữa TSSL bình qn của danh mục có tỷ số BE/ME cao (BH, SH) trừ cho TSSL bình qn của danh mục có tỷ số BE/ME thấp (BL, SL). Điều này cho phép xem xét sự thay đổi trong TSSL giữa các cổ phiếu ở các nhóm BE/ME khác nhau.
HML = ( BH 2 + SH ) − 2 ( BL + SL )
Nhân tố xu hướng (WML - Win Minus Lose)
Nhân tố xu hướng WML mô phỏng cho nhân tố rủi ro liên quan đến TSSL quá khứ, được tính là chênh lệch giữa TSSL bình quân của danh mục có TSSL cao nhất (danh mục Winners) trừ cho TSSL bình qn của danh mục có TSSL thấp nhất (danh mục Losers). Điều này cho phép xem xét sự thay đổi trong TSSL giữa các cổ phiếu ở các nhóm cổ phiếu tăng giá hoặc giảm giá.
WML = Winners - Losers
3.6. Các phương pháp kiểm định
Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian, mơ hình hồi quy tuyến tính bình phương bé nhất OLS để kiểm định và đánh giá khả năng giải thích của các mơ hình.
Tác giả sử dụng phần mềm Excel để tính tốn các dữ liệu cần thiết, sau đó sử dụng phần mềm STATA 11 để phân tích dữ liệu và chạy mơ hình hồi quy.
Việc tiến hành phân tích muốn đạt được độ tin cậy cao, tác giả sẽ thực hiện các phương pháp kiểm định như sau:
Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Mục đích kiểm định:
Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, một mơ hình chỉ tốt khi phân tích trên các dữ liệu dừng. Một chuỗi thời gian khơng dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai. Và khi đó chúng ta khơng thể sử dụng những mẫu dữ liệu trong quá khứ để dự báo cho tương lai, từ đó cũng sẽ khơng thể tìm kiếm được những danh mục có TSSL vượt trội nếu như bản thân dữ liệu luôn thay đổi.
Do vậy kiểm định tính dừng là bước đầu tiên để có thể ra quyết định có nên sử dụng chuỗi dữ liệu quá khứ hay không.
Phương pháp kiểm định:
Tác giả sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test), dùng tiêu chuẩn kiểm định Dickey – Fuller mở rộng (ADF) và thống kê t-statistic trong phần mềm Stata để kiểm định tính dừng của các chuỗi TSSL của các biến giải thích.
Kiểm định đa cộng tuyến
Mục đích kiểm định:
Để có thể sử dụng một mơ hình hồi quy cho mục đích dự báo, điều quan trọng là phải đảm bảo các biến trong mơ hình hồi quy khơng có mối quan hệ tương quan với nhau. Mỗi biến độc lập chứa thông tin giải thích riêng về biến phụ thuộc và thơng tin này không chứa trong các biến độc lập khác. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến nhằm kiểm tra xem các biến có độc lập với nhau trong việc giải thích cho biến phụ thuộc hay không.
Phương pháp kiểm định:
Tác giả sử dụng phương pháp thừa số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
1 VIFi =
1 – Ri2
Trong đó R2i là hệ số xác định trong hồi quy tuyến tính của biến giải thích Xi
theo tất cả các biến giải thích cịn lại.
VIF càng lớn càng có khả năng có hiện tượng đa cộng tuyến cao vì Ri2 1. Do
đó, khi VIF ≥ 10 thì Ri2 ≥ 0.9 được xem là đa cộng tuyến cao.
Kiểm định tự tương quan của các phần dư
Mục đích kiểm định:
Giả định của mơ hình hồi quy OLS là các phần dư ei khơng có tương quan nhau để đảm bảo cho các Ri2 thu được có giá trị đáng tin cậy.
Phương pháp kiểm định:
Tác giả kiểm định tự tương quan của phần dư thông qua tham số Durbin– Watson (d) trong kết quả hồi quy.
Tham số kiểm định d khác giá trị 2 càng nhiều thì càng có nguy cơ có tính tự tương cao quan của các phần dư. Nếu tham số d nằm trong khoảng [1,3] thì tác giả có thể kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Mục đích kiểm định: kiểm định giả thiết về sự khơng thay đổi của phương sai. Phương pháp kiểm định:
Tác giả tiến hành kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định White trong phần mềm Stata.
Giả thuyết : H0: có phương sai sai số thay đổi
H1: khơng có phương sai sai số thay đổi
Dựa theo kết quả ước lượng mơ hình, tác giả xem mức ý nghĩa p-value của từng biến. Nếu: p-value ≤ 0.05 bác bỏ Ho có phương sai sai số thay đổi
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.1: Lượng cổ phiếu trong các danh mục đầu tư qua các năm 2008 – 06.2013 Cuối năm Vốn hóa (tỷ VND) Các cơng ty niêm yết
Số lượng CP trong DM được phân loại theo quy mô-BE/ME S/L 27 69 43 4 3 10 S/H 56 14 40 79 80 73 B/L 56 77 70 30 34 43 B/H 27 6 13 53 49 40 Total 166 166 166 166 166 166
Số lượng CP trong DM được phân loại theo tỷ suất sinh lợi
quá khứ
Winners 50 34 136 58 57 20
Middle 66 44 25 36 68 62
Losers 50 88 5 72 41 84
Total 166 166 166 166 166 166
Nguồn: Tác giả tính tốn dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt. Bảng 4.1 cho thấy một cái nhìn tổng qt quy mơ của thị trường chứng khoán Việt Nam tại thời điểm cuối mỗi năm trong giai đoạn nghiên cứu từ năm 2008 đến tháng 06/2013 với 166 công ty được lựa chọn, số lượng cổ phiếu ở mỗi 4 danh mục đầu tư phân loại theo quy mô – BE/ME và số lượng cổ phiếu ở mỗi 3 danh mục đầu tư (Winners, Midlle, Losers) được phân loại theo TSSL quá khứ.
12/2008 12/2009 12/2010 12/2011 12/2012 6/2013
109,754 185,967 195,893 168,740 230,449 230,449
Bảng 4.1 thể hiện giá trị vốn hóa thị trường được tính đến cuối tháng 12 của mỗi năm, riêng năm 2013 tác giả chỉ thu thập được dữ liệu đến tháng 6/2013. Do đó, vốn hóa thị trường tính đến tháng 6/2013 được lấy bằng với vốn hóa thị trường tại thời điểm tháng 12/2012.
Chỉ bốn danh mục đầu tư được tạo lập sử dụng các cổ phiếu tại điểm giao nhau của nhóm quy mơ và BE/ME (S/H, S/L, B/H, B/L) thay vì 25 danh mục được sử dụng bởi Fama và French bởi số lượng cổ phiếu khá nhỏ trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Điều này là phù hợp với các phiên bản linh hoạt khác nhau của Fama – French (1993) cho những thị trường nhỏ.
Bảng 4.2: Đặc tính của 4 danh mục đầu tư phân loại theo quy mô và BE/ME
LowBE/ME HighBE/ME
Bảng A. Số lượng cơng ty trung bình hàng năm trong danh mục
Small 27 56
Big 52 31
Bảng B: Vốn hóa trung bình hàng năm (VND)
Small 18,138,775,575 10,930,127,683
Big 576,424,154,287 94,833,684,673
Bảng C: Tỷ số giá trị sổ sách trên vốn hóa thị trường trung bình hàng năm
Small 0.83 2.23
Big 0.70 1.82
Nguồn: Tác giả tính tốn dựa vào số liệu được cung cấp qua gói dữ liệu tài chính tác giả mua từ CTCP Tài Việt.