KẾT QUẢ HỒI QUY CÁC DANH MỤC SẮP XẾP THEO CARHART CHẠY TRÊN MÔ HÌNH FAMA – FRENCH :

Một phần của tài liệu Sử dụng mô hình CAPM, FamaFrench, Carhart vào thị trường Việt Nam (Trang 65 - 66)

CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

5.5.1 KẾT QUẢ HỒI QUY CÁC DANH MỤC SẮP XẾP THEO CARHART CHẠY TRÊN MÔ HÌNH FAMA – FRENCH :

Kết quả chi tiết ở phụ lục A. Dưới đây là bảng tóm tắt kết quả khi chạy 3 danh mục sắp xếp theo Carhart bằng mô hình Fama – French.

Winners Middle Losers

Hệ số chặn (a) -0,0197 -0,0138 -0,0072 p value 0,0007 0,0000 0,2991 Beta (b) 0,9754 1,0517 1,0451 p value 0,0000 0,0000 0,0000 s 0,0462 0,1316 0,0306 p value 0,7688 0,2007 0,8008 h 0,1773 0,3705 0,6058 p value 0,1904 0,0002 0,0000 R2 hiệu chỉnh 0,8685 0,8756 0,8829

Bảng 5.7 : Kết quả hồi quy danh mục sắp xếp theo Carhart chạy trên mô hình Fama -French

Lợi nhuận bất thường đo bằng hệ số chặn có ý nghĩa thống kê với danh mục Winners và Middle. Lợi nhuận bất thường thể hiện ảnh hưởng ngoài ảnh hưởng của mô hình 3 nhân tố. Xét ảnh hưởng liên quan đến lợi nhuận trong quá khứ thì lợi nhuận này tăng khi đi từ danh mục Winners đến Losers. Như vậy mô hình Fama – French có thể giải thích được ảnh hưởng của lợi nhuận trong quá khứ

Toàn bộ hệ số beta của các danh mục đều rất có ý nghĩa thống kê và trong khoảng từ 0,9754 đến 1,0517

Ước lượng s của nhân tố SMB đều không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% cho thấy quy mô không có ảnh hưởng gì đến các danh mục sắp xếp theo lợi nhuận trong quá khứ.

Ước lượng h của nhân tố HML có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% với danh mục Middle và Losers và tăng từ danh mục Winners đến Losers cho thấy BM có ảnh hưởng cùng chiều đến lợi nhuận của danh mục khi sắp xếp danh mục theo Carhart.

R2 hiệu chỉnh trong khoảng từ 86,85% đến 88,29% cho thấy mức độ giải thích cao của mô hình Fama - French

5.5.2 KẾT QUẢ HỒI QUY CÁC DANH MỤC SẮP XẾP THEO CARHART

Một phần của tài liệu Sử dụng mô hình CAPM, FamaFrench, Carhart vào thị trường Việt Nam (Trang 65 - 66)