Chương 5 đã trình bày chi tiết kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố tác động đến lợi nhuận của danh mục đầu tư, bên cạnh đó đã phân tích ý nghĩa của các hệ số ước lượng dựa trên kết quả của các nghiên cứu trước và thực trạng thị trường chứng khoán Việt Nam. Ngoài ra còn so sánh được sự phát triển của các mô hình từ CAPM đến FF và Carhart. Chương cuối cùng này trình bày kết luận thu được từ các kết quả nghiên cứu, bên cạnh đó nêu ra những hạn chế trong luận văn cũng như đưa ra một số đề xuất cho các nghiên cứu sau này.
6.1 KẾT LUẬN
Luận văn đã xác định ảnh hưởng các nhân tố quy mô vốn hóa, BM và lợi nhuận trong quá khứ đồng thời kiểm định khả năng các mô hình trên thị trường chứng khoán Việt Nam và đóng góp vào các nghiên cứu hiện nay về khả năng ứng dụng mô hình trên các thị trường chứng khoán nhỏ và mới nổi. Từ các kết quả nghiên cứu được rút ra các kết luận như sau :
Các danh mục có BM cao có lợi nhuận cao hơn so với danh mục có BM thấp. Các danh mục có quy mô vốn hóa nhỏ có lợi nhuận cao hơn so với danh mục có quy mô vốn hóa lớn.
Các danh mục có lợi nhuận trong 1 năm qua thấp lại có lợi nhuận cao hơn so với danh mục có lợi nhuận trong 1 năm qua cao ở năm tiếp theo.
Lợi nhuận của danh mục chịu ảnh hưởng mạnh của nhân tố thị trường, BM và lợi nhuận trong quá khứ trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Ảnh hưởng của quy mô vốn hóa không mạnh lắm.
Ngoài ra luận văn chỉ ra khả năng giải thích của mô hình Fama - French cao hơn so với CAPM và tương tự mô hình Carhart có khả năng giải thích cao hơn so với Fama - French
6.2.1 ƯỚC LƯỢNG CHI PHÍ VỐN CHỦ SỞ HỮU
Đối với các công ty đã niêm yết trên thị trường chứng khoán dùng mô hình CAPM để tính chi phí vốn chủ sở hữu bằng suất sinh lời kỳ vọng đối với cổ phiếu phổ thông. Dùng mô hình CAPM như sau :
Lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu = Rf + β(Rm – Rf)
Với mô hình này phải ước lượng beta dựa trên dữ liệu quá khứ của cổ phiếu đó.
Qua kết luận trên ta thấy ước lượng chi phí vốn dùng mô hình Carhart chính xác hơn so với mô hình CAPM. Khi đó :
Lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu = Rf + β(Rm – Rf) + sSMB + hHML + wLMW
Vẫn dựa vào dữ liệu quá khứ của cổ phiếu nhưng tính thêm ước lượng s, h và w tương ứng với cổ phiếu đó khi chạy hồi quy. Tuy nhiên phải lập các danh mục tương ứng theo Fama – French để tính SMB, HML và danh mục theo Carhart để tính LMW và điều này làm cho việc tính toán chi phí vốn chủ sở hữu phức tạp hơn. Dù sao để có một kết quả chính xác hơn với một dự án lớn chẳng hạn, chi phí bỏ ra để tính này đem lại kết quả chính xác hơn giúp ra quyết định thu được lợi ích cao hơn chi phí bỏ ra để tính toán là điều nên làm.
6.2.2 CHIẾN LƯỢC CHO NHÀ ĐẦU TƯ
Việc xây dựng 1 danh mục đầu tư hiệu quả luôn là điều trăn trở cho các nhà đầu tư hay các nhà quản lý quỹ. Đã có nhiều tranh luận về khả năng có hay không 1 danh mục đầu tư có lợi nhuận cao hơn danh mục thị trường. Có 2 trường phái đầu tư :
Chủ động : xây dựng 1 danh mục có lợi nhuận cao hơn danh mục thị trường bằng các phân tích cơ bản, kỹ thuật, chạy mô hình,… Tuy nhiên việc này chỉ có thể thực hiện được với các quỹ lớn, không phù hợp với nhà đầu tư cá nhân. Trường phái này tin
tưởng rằng ai sở hữu những kỹ thuật phân tích hơn người có thể tìm kiếm lợi nhuận trên TTCK.
Bị động : xây dựng theo danh mục thị trường. Điển hình là quỹ Vanguard 500 Index với 100 tỷ USD tài sản vào tháng 5 năm 2010. Trường phái này cho rằng không thể xây dựng được danh mục đánh bại danh mục thị trường. Danh mục nào có lợi nhuận cao hơn danh mục thị trường ở giai đoạn nào đó sẽ có 1 kết quả trong tương lai tồi tệ xóa sạch đi thành tích của nó trong quá khứ.
Đề tài này đã chỉ ra chỉ có danh mục Losers mới có lợi nhuận cao hơn lợi nhuận danh mục thị trường vì thế nhà đầu tư có thể chọn danh mục đầu tư này để tìm kiếm lợi nhuận.
Ngoài ra nhà đầu tư có thể tăng hơn nữa lợi nhuận danh mục bằng cách đầu tư vào các cổ phiếu vừa có quy mô vốn hóa nhỏ, BM cao và lợi nhuận thấp trong một năm vừa qua.
6.2.3 ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA DANH MỤC
Nhà đầu tư có thể tự lựa chọn các cổ phiếu mình ưa thích để đầu tư và xây dựng riêng một danh mục cho mình. Để đánh giá khả năng sinh lời của danh mục này, nhà đầu tư đánh giá khả năng sinh lời của từng cổ phiếu và tỷ trọng của chúng trong danh mục. Khả năng sinh lời của mỗi cổ phiếu nên đuợc đánh giá gồm các yếu tố thị trường, quy mô, BM và lợi nhuận trong quá khứ theo mô hình Carhart để có kết quả tốt nhất. Sau khi có kết quả lợi nhuận của từng cổ phiếu này dựa trên tỷ trọng của chúng trong danh mục có thể đánh giá khả năng lợi nhuận của danh mục nhà đầu tư lựa chọn
Tiếp theo tác giả nêu lên một số hạn chế của nghiên cứu, đồng thời nêu lên các hướng phát triển tiếp theo có liên quan.
6.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
Như đã trình bày trong phạm vi nghiên cứu, thời điểm nghiên cứu kết thúc vào năm 2010 nhằm đảm bảo giả thiết nghiên cứu. Tuy nhiên việc này cũng làm cho luận văn chưa cập nhật với hiện tại.
Dữ liệu thu thập phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu báo cáo tài chính sau khi kiểm toán. Tuy nhiên tính minh bạch của các dữ liệu có thể chưa cao, đã có trường hợp từ báo cáo lãi chuyển thành lỗ như BBT.
Dữ liệu lấy mẫu theo tháng so sánh 3 mô hình với nhau nhằm đảm bảo tính đồng nhất, do các danh mục xây dựng mỗi năm 1 lần và với mô hình Carhart theo các nghiên cứu trước đây thì 1 năm cơ cấu lại danh mục 1 lần thì dữ liệu cho biến phụ thuộc LMW tính theo tháng và mỗi tháng cơ cấu lại 1 lần. Tuy nhiên điều này làm cho số mẫu nghiên cứu bị hạn chế với thị trường chứng khoán còn non trẻ như Việt Nam.
Đề tài chỉ mới dừng lại ở nhân tố biến động giá quá khứ, ngoài ra cần phải xem xét thêm biến đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu qua khối lượng giao dịch.
Chưa xét đến hiệu ứng tháng Giêng có ảnh hưởng đến lợi nhuận của danh mục.
Từ các hạn chế trên, các nghiên cứu sau nên mở rộng thêm với phạm vi nghiên cứu dài hơn, cập nhật thêm mẫu dữ liệu và bổ sung thêm các yếu tố khác như hiệu ứng tháng Giêng, tính thanh khoản, một số đặc trưng của doanh nghiệp,…