Chương này đi vào thu thập và xử lý dữ liệu, thống kê mô tả các biến và nêu ra các phương pháp chạy và kiểm định mô hình
4.1 LẤY MẪU DỮ LIỆU
Các mô hình CAPM, Fama – French, Carhart ước lượng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một tài sản, trên cơ sở đó xác định tài sản được định giá cao hay thấp hơn thực tế. Trong thực tế rất khó để xác định suất sinh lợi của một tài sản và khó hơn nữa là suất sinh lợi của thị trường. Do vậy để tính toán các suất sinh lợi này, người ta thường dựa vào giá chứng khoán theo định kỳ quan sát
Đề tài sử dụng giá chứng khoán đóng cửa vào phiên giao dịch đầu tháng và cuối tháng
Thông tin về giá cổ phiếu được thu thập qua website của Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và website của công ty chứng khoán FPTS.
Suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro được gọi là lãi suất phi rủi ro được xác định bằng lãi suất trái phiếu chính phủ 5 năm lấy trên Bloomberg.
Đối với dữ liệu sử dụng trong mô hình Fama – French 3 nhân tố, ngoài các dữ liệu trên còn phải thu thập báo cáo tài chính theo năm của các cổ phiếu trong danh mục. Tương ứng với số cổ phiếu được chọn hàng năm là số báo cáo tài chính theo năm. Như vậy luận văn sử dụng tổng cộng 381 báo cáo tài chính năm. Dữ liệu báo cáo tài chính năm được thu thập trên website của công ty chứng khoán FPTS.
4.2 XỬ LÝ DỮ LIỆU
Mô hình CAPM :
Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + e(t) (1)
Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + sSMB(t) + hHML(t) + e(t) (Fama – French) (2) Mô hình Carhart : Rp(t) – Rf(t) = a + b[Rm(t) – Rf(t)] + sSMB(t) + hHML(t) + wWML(t) + e(t) (3) Trong đó :
Rp : lợi nhuận danh mục
Rf : lãi suất phi rủi ro theo tháng
Rm : lợi nhuận của danh mục thị trường
SMB : lợi nhuận trung bình của danh mục chứng khoán có quy mô vốn hóa nhỏ – lợi nhuận trung bình của danh mục chứng khoán có quy mô vốn hóa lớn
HML : lợi nhuận trung bình của danh mục có thư giá trên thị giá (BM) cao - lợi nhuận trung bình của danh mục có thư giá trên thị giá (BM) thấp
WML : lợi nhuận trung bình của các chứng khoán có lợi nhuận cao nhất trong 1 năm – lợi nhuận trung bình của các chứng khoán có lợi nhuận thấp nhất trong 1 năm. Lợi nhuận trong năm của chứng khoán được tính bằng giá đóng cửa của phiên giao dịch cuối tháng thứ 11 trừ đi giá đóng cửa của phiên giao dịch đầu tháng thứ 1. Bỏ đi 1 tháng trước thời gian sắp xếp danh mục để loại bỏ các yếu tố ảnh hưởng mạnh như đang đà tăng giảm làm ảnh hưởng lớn đến mô hình.
a : lợi nhuận bất thường của danh mục b,s,h,w : các hệ số ước lượng mô hình e : sai số của mô hình
Như vậy nhìn vào các phương trình trên ta thấy rõ các nhân tố xác định lợi nhuận của danh mục như sau :
Phần bù rủi ro thị trường Rm(t) – Rf(t)
Phần bù rủi ro thị trường đóng vai trò sống còn và xuất hiện trong cả 3 mô hình từ CAPM, FF và Carhart. Mặc dù các mô hình đưa ra những kết luận khác nhau nhưng đều có chung một số quan điểm.
Rủi ro là phương sai của tỷ suất lợi nhuận thực xung quanh tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng. Vì vậy khoản đầu tư được xem là phi rủi ro khi tỷ suất lợi nhuận thực luôn luôn bằng tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng.
Rủi ro phải được đo lường từ góc nhìn của nhà đầu tư tiêu biểu và nhà đầu tư này phải có danh mục đa dạng hóa tốt.
Do đó các mô hình chỉ đo lường phần bù rủi ro khi có một khoản đầu tư mới tạo ra cho danh mục đa dạng hóa này. Chính quan điểm về rủi ro này là nguyên nhân khiến cho các mô hình phân chia rủi ro của danh mục thành hai thành phần :
Rủi ro công ty : liên quan đến chính tài sản đầu tư đó hoặc một vài tài sản đầu tư khác
Rủi ro thị trường : tác động đến toàn bộ các tài sản đầu tư. Rủi ro này không thể đa dạng hóa được và phải có phần thưởng hay phần bù rủi ro cho việc này.
Như vậy trong mô hình phải có biến này để đo lường phần bù rủi ro thị trường dựa trên danh mục thị trường và đo lường mức độ tương quan giữa rủi ro thị trường và rủi ro của một tài sản hay danh mục nhà đầu tư qua hệ số ước lượng β.
Các nhân tố liên quan đến đặc trưng doanh nghiệp Quy mô vốn hóa
Quy mô vốn hóa = giá cổ phiếu * số lượng cổ phiếu phổ thông đang lưu hành. Đây là tiêu chí phân loại cổ phiếu trên thị trường để từ đó chọn ra các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ (gọi là nhóm S) thành một danh mục và các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn thành một danh mục (gọi là nhóm B). Đầu tư vào cổ phiếu có quy mô vốn
hóa nhỏ rủi ro cao hơn so với đầu tư vào cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn vì các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ dễ bị làm giá, tác động thông tin hơn so với cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn. Vì vậy cần phải có phần bù rủi ro này khi nắm giữ cổ phiếu quy mô vốn hóa nhỏ.
Do biến phụ thuộc được đo lường bằng phần trăm, tương tự các biến độc lập cũng vậy nên để đưa nhân tố quy mô vốn hoá này vào mô hình người ta lấy sự khác biệt về lợi nhuận khi nắm giữ 2 danh mục trên. Các nghiên cứu trong nước (Đinh Trọng Hưng, 2008) và quốc tế (Banz, 1981 ; Fama và French, 1992) đều chỉ ra rằng nắm giữ cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ có lợi nhuận vượt trội so với việc nắm giữ các cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn. Vì vậy nhân tố quy mô được đo lường bằng lợi nhuận vuợt trội của danh mục có quy mô vốn hóa nhỏ so với danh mục có quy mô vốn hóa lớn hàng tháng và đó chính là biến độc lập SMB.
Hệ số thư giá trên thị giá
Thư giá (B) = tổng tài sản – nợ phải trả - tài sản cố định vô hình Thị giá (M) = số cổ phiếu phát hành * giá cổ phiếu
BM = B/M (thư giá/thị giá)
Hệ số này đo lường mức độ định giá cao hay thấp của các nhà đầu tư trên thị trường đối với cổ phiếu nào đó. Đây là tiêu chí phân loại cổ phiếu trên thị trường để từ đó chọn ra các cổ phiếu có BM cao (gọi là nhóm H) thành một danh mục và các cổ phiếu có BM thấp thành một danh mục (gọi là nhóm L). Cổ phiếu có hệ số BM cao là một chỉ dấu cho việc cổ phiếu đang được định giá thấp đồng nghĩa với việc đầu tư vào nó sẽ sinh lợi cao hơn so với đầu tư vào cổ phiếu BM thấp (trường phái đầu tư theo Warren Buffett) . Vì vậy cần phải có phần thưởng cho việc xác định cổ phiếu đang định giá thấp.
Do biến phụ thuộc được đo lường bằng phần trăm, tương tự các biến độc lập cũng vậy nên để đưa nhân tố BM này vào mô hình người ta lấy sự khác biệt về lợi nhuận khi nắm giữ 2 danh mục trên. Nghiên cứu trong nước (Đinh Trọng Hưng, 2008) và quốc tế (Fama và French, 1992) đều chỉ ra rằng nắm giữ cổ phiếu BM cao có lợi nhuận vượt
trội so với việc nắm giữ các cổ phiếu BM thấp. Vì vậy nhân tố BM được đo lường bằng lợi nhuận vuợt trội của danh mục BM cao so với danh mục BM thấp hàng tháng và đó chính là biến độc lập HML.
Nhân tố liên quan đến lợi nhuận trong quá khứ
Đây là nhân tố thứ tư trong mô hình Carhart liên quan trực tiếp đến biến động giá của các cổ phiếu. Một nhà đầu tư có 2 xu hướng đầu tư như sau :
Mua những cổ phiếu đang có lợi nhuận cao ngay thời điểm phân tích. Đây là chiến lược đầu tư cổ phiếu dạng lướt sóng.
Mua những cổ phiếu đang có lợi nhuận thấp ngay thời điểm phân tích. Đây là chiến lược đầu tư đi ngược thị trường.
Như vậy phải xây dựng danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận cao (Winners) và các cổ phiếu có lợi nhuận thấp (Losers). Hai chiến lược này phát huy tác dụng tùy theo thị trường. Theo khảo sát với chiến lược luớt sóng phát huy tác dụng trên thị trường Mỹ (Jegadeesh và Titman, 1993; Carhart 1997), châu Âu (Rouwenhorst, 1998). Chiến lược đầu tư đi ngược thị trường phát huy tác dụng trên thị trường Trung Quốc (Wu Yangru, 2004), Nhật Bản và Hàn Quốc (Chui, Titman và Wei, 2000). Tuy nhiên tùy theo việc nắm giữ danh mục lựa chọn bao lâu và tiêu chí lựa chọn danh mục theo lợi nhuận ngắn hạn (1 tháng), trung hạn (3 đến 6 tháng) hay dài hạn (1 năm trở lên) mà trên cùng thị trường cho kết quả khác biệt nhau với 2 chiến lược đầu tư trên, chẳng hạn cũng với thị trường Nhật Bản chiến lược đầu tư lướt sóng lại phát huy tác dụng (Chang, McLeavy và Rhee, 1995). Vì vậy nhân tố lợi nhuận trong quá khứ được đo lường bằng lợi nhuận vuợt trội của danh mục Winners so với danh mục Losers hàng tháng và đó chính là biến độc lập HML theo chiến thuật lướt sóng hoặc được đo lường bằng lợi nhuận vượt trội của danh mục Losers so với danh mục Winners hàng tháng và đó chính là biến độc lập LMH
Đối với dữ liệu suất sinh lợi chứng khoán theo tháng, xác định bằng công thức : suất sinh lợi trong tháng = (giá đóng cửa cuối tháng - giá đóng cửa đầu tháng)/giá đóng cửa đầu tháng
Suất sinh lợi thị trường cũng được tính tương tự nhưng thay giá chứng khoán bằng chỉ số VN – Index đóng cửa của phiên giao dịch đầu tháng và cuối tháng.
Cách tạo danh mục :
Mỗi cổ phiếu được chọn hàng năm được xếp hạng theo quy mô vốn hóa thị trường vào ngày 31/12 năm trước và sắp xếp từ thấp đến cao. Chọn ra 1/2 cổ phiếu trên tổng số cổ phiếu được chọn hàng năm được xếp từ dưới lên vào nhóm có quy mô vốn hóa nhỏ (S) và phần còn lại thuộc nhóm có quy mô vốn hóa lớn (B).
Tương tự mỗi cổ phiếu được chọn hàng năm được xếp hạng theo tỷ số thư giá trên thị giá (BM) dựa theo báo cáo tài chính cuối năm trước và sắp xếp từ thấp đến cao. Chọn ra 1/3 cổ phiếu trên tổng số cổ phiếu được chọn hàng năm xếp từ dưới lên vào nhóm có BM thấp (L) và 1/3 cổ phiếu trên tổng số cổ phiếu được chọn hàng năm xếp từ trên xuống vào nhóm có BM cao (H) và phần còn lại vào nhóm có BM trung bình (M)
Từ đó tạo thành 6 danh mục theo Fama – French từ 2 nhóm theo quy mô và 3 nhóm theo BM là SL, SM, SH, BL, BM, BH. Chẳng hạn danh mục SL gồm các chứng khoán thuộc nhóm có quy mô vốn hóa nhỏ và cũng thuộc nhóm BM thấp trong khi BH bao gồm các chứng khoán thuộc nhóm có quy mô vốn hóa lớn và BM cao.
Mỗi cổ phiếu được chọn hàng năm được xếp hạng theo lợi nhuận của 11 tháng thuộc năm trước (từ tháng 1 đến tháng 11) dựa theo giá cổ phiếu và sắp xếp từ thấp đến cao. Chọn ra 1/3 cổ phiếu trên tổng số cổ phiếu được chọn hàng năm xếp từ dưới lên vào nhóm có lợi nhuận thấp (Losers) và 1/3 cổ phiếu trên tổng số cổ phiếu được chọn hàng năm xếp từ trên xuống vào nhóm có lợi nhuận cao (Winners) và phần còn lại vào nhóm có lợi nhuận trung bình (Middle).
Dưới đây là bảng thống kê tóm tắt số lượng cổ phiếu trong từng danh mục qua các năm. Thống kê chi tiết tên của các cổ phiếu trong từng danh mục xem ở phụ lục B
Cuối năm 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Tổng số cổ phiếu 26 32 106 138 170 196 S/L 2 1 1 4 8 6 S/M 1 3 4 14 16 25 S/H 5 5 7 21 30 38 B/L 3 5 7 22 28 40 B/M 4 3 3 12 21 21 B/H 1 1 5 6 8 Tổng cộng 15 18 23 78 109 138 Winners 5 6 8 26 36 46 Middle 5 6 7 26 37 46 Losers 5 6 8 26 36 46 Tổng cộng 15 18 23 78 109 138
Bảng 4.1 : Số lượng cổ phiếu trong từng danh mục qua các năm
4.3 Thống kê mô tả các biến :
Mean Std.Dev. Kurtosis Skewness Minimum Maximum Count
RM - Rf 0,66% 12,27% 0,67 0,44 -24,86% 39,81% 72
SMB 0,43% 6,88% 2,87 -0,08 -24,23% 19,69% 72
HML 0,98% 8,04% 2,62 -0,31 -28,18% 25,48% 72
WML -1,97% 7,08% 1,77 -1,01 -23,66% 15,91% 72
Từ kết quả của bảng trên có thể rút ra các kết luận sau :
Các biến có độ lệch chuẩn khá cao so với giá trị kỳ vọng cho thấy tính bất ổn của thị trường chứng khoán.
K < 3 nên các biến có hàm phân phối xác suất đuôi dài.
Biến RM - Rf có S > 0 nên hàm phân phối xác suất nghiêng trái, ngược lại các biến khác có hàm phân phối xác suất nghiêng phải.
Biến WML có kỳ vọng âm nên nắm giữ cổ phiếu lợi nhuận thấp trong quá khứ tốt hơn nắm giữ cổ phiếu lợi nhuận cao trong quá khứ. Vì vậy trong đề tài sẽ sử dụng biến độc lập LMH để đo lường lợi nhuận vượt trội của danh mục Losers so với danh mục Winners hàng tháng.
Các biến còn lại có kỳ vọng dương đúng như nhận định về các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của danh mục.
4.4 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
Kiểm định sự phù hợp các mô hình CAPM, Fama – French và Carhart với dữ liệu trên HOSE bằng cách chạy hồi quy để kiểm tra mức độ giải thích lợi nhuận danh mục của các mô hình (R2 hiệu chỉnh) và kiểm tra các hệ số ước lượng của các biến độc lập. Trước khi chạy kiểm định mô hình cần phải khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập :
Việc khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập được thực hiện bằng cách thiết lập ma trận hệ số tương quan để tìm ra những cặp biến có hệ số tương quan cao.
Kiểm định mô hình :
Dùng mô hình hồi quy GARCH(1,1). Nếu thấy các hệ số của phương trình phương sai không có ý nghĩa thống kê với GARCH(-1) thì chạy mô hình ARCH(1). Nếu
vẫn thấy hệ số liên quan đến độ trễ của phương sai không có ý nghĩa thống kê thì chạy mô hình hồi quy theo OLS.
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của sai số mô hình khi chạy mô hình hồi quy theo OLS đề tài dùng kiểm định Durbin – Watson.
Đánh giá mô hình :
Đề tài tiến hành đánh giá mô hình hồi quy theo một số tiêu chí sau :
Xem xét dấu của các hệ số ước lượng có phù hợp các nghiên cứu trước đây hay không.
Các hệ số ước lượng này phải có ý nghĩa thống kê theo giá trị p value. Ở đề tài này dùng mức ý nghĩa 10% do thị trường chứng khoán Việt Nam mới ra đời, còn hạn chế về mặt số liệu thống kê.
Dùng giá trị R2
hiệu chỉnh để so sánh mức độ phù hợp giữa các mô hình. Do các mô hình CAPM, FF, Carhart có số biến phụ thuộc khác nhau nên phải dùng R2 hiệu chỉnh thay vì dùng R2
.
So sánh các hệ số ước lượng giữa các biến trong cùng mô hình, cùng biến nhưng khác mô hình để thấy được sự thay đổi khi lựa chọn danh mục và mô hình khác nhau
4.5 GIẢI THÍCH CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Các kết quả nghiên cứu được so sánh, đối chiếu với các nghiên cứu nước ngoài, trong nước và giải thích khi có sự khác biệt dựa vào các nhân tố đặc trưng của thị trường Việt Nam so sánh với các thị trường mới nổi.
Kết thúc chương 4, tác giả đã nêu rõ phương pháp nghiên cứu phù hợp với mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu như đã đề cập ở chương 1, qua việc trình bày cách thức đo lường các biến trong mô hình. Ngoài ra, chương 4 cũng đã đề cập đến những công đoạn nghiên cứu khác như phương pháp xử lý số liệu, cách thức thực hiện các kiểm định
và lý giải kết quả nghiên cứu. Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả thu được từ việc áp dụng phương pháp nghiên cứu này.