CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH
4.3 Thống kê mô tả:
Tiến hành thống kê mô tả các biến quan sát và tham gia hồi quy vào mơ hình. Trong đó các biến độc lập RM – RF, SMB, HML, HVARL, HTVL là các nhân tố của mơ hình hồi quy, các biến phụ thuộc của mơ hình hồi quy là tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục mô phỏng theo Fama – French (1993) là B1S1, B1S2, B1S3, B1S4, B1S5, B2S1, B2S2, B2S3, B2S4, B2S5, B3S1, B3S2, B3S3, B3S4, B3S5, B4S1, B4S2, B4S3, B4S4, B4S5, B5S1, B5S2, B5S3, B5S4, B5S5.
Bảng 4: Mô tả thống kê các biến độc lập và các biến phụ thuộc.
Biến độc lập
Danh Mục Mean Median Max Min Std. Dev. Skewness Kurtosis RM - RF 0.007 -0.003 0.216 -0.156 0.076 0.394 3.227 SMB 0.001 -0.005 0.125 -0.066 0.047 1.159 3.967 HML 0.001 0.002 0.144 -0.121 0.048 0.245 4.755 HVARL -0.005 -0.012 0.172 -0.154 0.062 0.326 3.899 HTVL -0.003 -0.013 0.167 -0.092 0.055 0.933 4.284 Biến phụ thuộc B1S1 - RF 0.007 -0.009 0.323 -0.258 0.139 0.541 3.227 B1S2 - RF 0.022 -0.011 0.588 -0.244 0.168 1.481 5.661 B1S3 - RF -0.004 -0.032 0.417 -0.209 0.132 1.351 4.839 B1S4 - RF 0.015 0.002 0.202 -0.128 0.078 0.507 2.759 B1S5 - RF 0.020 0.015 0.170 -0.143 0.067 0.381 3.413 B2S1 - RF 0.019 0.004 0.488 -0.189 0.127 1.584 6.866 B2S2 - RF 0.017 -0.002 0.267 -0.131 0.097 0.783 3.166 B2S3 - RF 0.020 -0.006 0.390 -0.139 0.106 1.285 5.361 B2S4 - RF 0.012 0.000 0.325 -0.178 0.099 0.788 4.204 B2S5 - RF 0.015 -0.014 0.330 -0.131 0.112 1.119 4.030 B3S1 - RF 0.023 0.002 0.324 -0.163 0.119 0.606 2.783 B3S2 - RF 0.018 0.005 0.344 -0.186 0.100 1.504 6.258 B3S3 - RF 0.015 -0.006 0.416 -0.117 0.097 2.151 9.582 B3S4 - RF 0.004 -0.005 0.316 -0.119 0.079 1.682 7.969 B3S5 - RF 0.003 -0.012 0.218 -0.181 0.085 0.553 3.075 B4S1 - RF 0.016 -0.013 0.246 -0.152 0.102 0.596 2.659 B4S2 - RF 0.011 -0.007 0.292 -0.129 0.096 1.241 4.863 B4S3 - RF 0.016 0.009 0.311 -0.154 0.096 0.985 4.505 B4S4 - RF 0.008 -0.008 0.378 -0.209 0.118 0.883 4.297 B4S5 - RF 0.023 0.005 0.358 -0.111 0.102 1.664 5.958 B5S1 - RF 0.021 -0.011 0.503 -0.164 0.121 1.768 8.197
B5S3 - RF 0.019 0.006 0.249 -0.136 0.090 0.498 3.156
B5S4 - RF 0.001 -0.030 0.305 -0.149 0.119 0.826 3.023
B5S5 - RF -0.006 -0.026 0.292 -0.203 0.110 0.679 3.377
Nguồn: Tác giả tổng hợp.
Theo thống kê mô tả, nhận thấy biến RM – RF có biến động tỷ suất sinh lợi cao hơn các biến độc lập còn lại trong mơ hình điều này cho thấy tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu phụ thuộc nhiều vào sự biến động của thị trường hơn các nhân tố nội tại cịn lại trong mơ hình.
Độ lệch chuẩn của các biến độc lập không phân tán nhiều, biến động từ 0.047 đến 0.076. Đối với các biến trong 25 danh mục có độ lệch chuẩn biến động từ 0.067 đến 0.168.
4.4 Ph n tích tương quan giữa các biến:
Tương quan giữa các biến kh o sát trong mơ hình:
Bảng 5: Hệ số tương quan giữa 25 danh mục và RM - RF, SMB, HML, HVARL. Danh Mục RM - RF SMB HML HVARL B1S1 0.80 0.55 0.27 0.66 B1S2 0.72 0.64 0.12 0.79 B1S3 0.59 0.42 0.36 0.49 B1S4 0.76 0.25 0.32 0.58 B1S5 0.89 -0.12 -0.06 0.37 B2S1 0.67 0.68 0.12 0.83 B2S2 0.82 0.45 0.41 0.71 B2S3 0.84 0.39 0.47 0.68 B2S4 0.89 0.19 0.39 0.62 B2S5 0.84 0.21 0.19 0.65 B3S1 0.78 0.65 0.34 0.87 B3S2 0.73 0.58 0.23 0.70 B3S3 0.79 0.12 0.60 0.52 B3S4 0.84 0.22 0.34 0.47 B3S5 0.80 0.14 0.37 0.58 B4S1 0.80 0.62 0.39 0.82 B4S2 0.82 0.43 0.52 0.70
B4S3 0.84 0.39 0.37 0.71 B4S4 0.76 0.35 0.41 0.56 B4S5 0.70 0.04 0.24 0.49 B5S1 0.67 0.65 0.36 0.72 B5S2 0.83 0.38 0.47 0.64 B5S3 0.80 0.41 0.55 0.66 B5S4 0.71 0.10 0.62 0.56 B5S5 0.72 0.18 0.38 0.54 Trung Bình 0.78 0.36 0.35 0.64 Nguồn: Tác giả tổng hợp.
Từ bảng hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục với các biến độc lập trong mơ hình như RM - RF, SMB, HML, HVARL. Nhận thấy giá trị trung bình của hệ số tương quan giữa các biến độc lập với 25 danh mục nhỏ hơn 0.8.
Hệ số tương quan trung bình giữa tỷ suất sinh lợi 25 danh mục và RM- RF khoảng 0.78, hệ số tương quan trung bình giữa HVARL và tỷ suất sinh lợi 25 danh mục là 0.64. Trong khi đó hệ số tương quan trung bình khoảng 0.35 cho HML và 0.36 cho SMB.
So với bài nghiên cứu gốc của Bali & Cakici (2004) hệ số tương quan trung bình của nhân tố RM – RF là 0.85, HVARL là 0.59, SMB là 0.47, HML là -0.25 so với tỷ suất sinh lợi 25 danh mục cổ phiếu. Tất cả các nhân tố trong mơ hình đều có mối tương quan cùng chiều so với nghiên cứu của Bali & Cakici (2004) ngoại trừ nhân tố HML có mối tương quan ngược chiều.
Hệ số tương quan giữa HVARL và ba nhân tố Fama - French trong mơ hình:
Kết quả tại bảng hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình ta thấy giá trị của hệ số tương quan giữa các nhân tố giải thích trong mơ hình khoảng [0.026, 0.618] là rất thấp. Điều này cho thấy rằng mối tương quan tuyến tính giữa các nhân tố giải thích là rất thấp. Do đó, các biến độc lập
trong mơ hình có thể cùng một lúc giải thích tỷ suất sinh lợi vượt trội của 25 danh mục cổ phiếu.
Bảng 6: Hệ số tương quan giữa các biến độc lập.
Danh Mục RM - RF SMB HML HVARL RM – RF 1 SMB 0.15071701 1 HML 0.19178984 0.026955465 1 HVARL 0.61846485 0.612848963 0.1924728 1 Nguồn: Tác giả tổng hợp.
Kết quả bảng 6 hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng chỉ ra rằng HVARL có mối quan hệ cùng chiều với RM – RF, SMB và HML. Kết quả này ngược với kết quả nghiên cứu gốc của Bali & Cakici (2004) là HML có mối quan hệ ngược chiều với HVARL, RM – RF và SMB. Mối quan hệ cùng chiều giữa HVARL và SMB mạnh hơn so với mối quan hệ dương cùng chiều giữa HVARL và HML.
4.5 Kết qu hồi quy và mơ hình hồi quy: 4.5.1 Phương pháp hồi quy chéo:
Trong bài nghiên cứu này, bảng 7 trình bày hệ số dốc trung bình chuỗi thời gian hàng tháng hồi quy Fama – MacBeth (1973) của tỷ suất sinh lời chéo trên BETA, LN(ME), 1% VaR, 5% VaR, và 10% VaR. Hệ số dốc trung bình cung cấp kiểm định chuẩn Fama – MacBeth cho việc xác định giá trị trung bình những biến giải thích có phần bù kỳ vọng khác không trong giai đoạn 7/2009 đến 6/2012. Hồi quy chéo hàng tháng được thực hiện theo mơ hình sau:
Rj, t = ωt + γtXj,t + εj,t Điều kiện:
Trong đó j = 1, 2, 3, …, Nt ( số lượng các cổ phiếu j trong tháng t);
X = BETA, LN(ME), VaR(α) ;
BETAj, t là BETA của các cổ phiếu j trong tháng t;
LN(ME) j, t là logarithm vốn hóa thị trường của cổ phiếu j trong tháng t;
VaR(α) j, t = -1 nhân với mức thua lỗ tối đa (VaR) cho cổ phiếu j trong
tháng t với xác suất thua lỗ ở mức α = 1%, α = 5%, α = 10%;
Bảng 7: kết quả hệ số dốc trung bình chuỗi thời gian hồi quy chéo hàng tháng trên quy mô, BETA, và VaR ( xem kết quả hồi quy chéo từ phụ lục 3.1 – phụ lục 3.5). Các ký hiệu *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1% trong mơ hình hồi quy chéo.
Hồi quy hàng tháng (n= 6) Giá trị trung b nh của ωt Giá trị trung b nh của γt Giá trị trung b nh của R2 Mơ hình Rj, t = ωt + γtLN(ME)j,t + εj,t -0.088 0.005 0.025 1 (-1.78)* (2.241)** Rj, t = ωt + γtBETAj,t + εj,t 0.010 -0.004 0.055 2 (0.782) (-0.436) Rj, t = ωt + γtVaRj,t + εj,t (α = 1%) 0.050 -0.143 0.061 3 (3.094)*** (-3.606)*** Rj, t = ωt + γtVaRj,t + εj,t (α = 5%) 0.079 -0.327 0.089 4 (4.143)*** (-5.593)*** Rj, t = ωt + γtVaRj,t + εj,t (α = 10%) 0.114 -0.564 0.114 5 (5.023)*** (-6.485)*** Nguồn: Tác giả tổng hợp.
Kết quả Bảng 7 thể hiện hệ số dốc trung bình chuỗi thời gian của γt,
thống kê t, và trung bình chuỗi thời gian của hệ số xác định (R2 ) trong 36
tháng từ 7/2009 đến tháng 6/2012. Thống kê t trong dấu ngoặc đơn là trung bình chuỗi thời gian của γt chia cho sai số chuẩn chuỗi thời gian của γt.
Từ kết quả hồi quy, ta thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng. Kết quả này khác với kết quả nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Mỹ trong nghiên cứu của Bali & Cakici (2004). Nghĩa là quy mơ cơng ty có vốn hóa lớn có tỷ suất sinh lời cao hơn những cơng ty có vốn hóa nhỏ. Hệ số trung bình của quy mơ ln(ME) là 0.005 với t-statistics là 2.241 có ý nghĩa ở mức 5%.
Hệ số dốc trung bình trên BETA khoảng -0.004 với thống kê t là (- 0.436) khơng có ý nghĩa thống kê. Có nghĩa là BETA thị trường không tác động đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong giai đoạn này. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Bali & Cakici (2004).
Hệ số dốc trung bình của VaR có quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Nghĩa là những cổ phiếu có khả năng mất giá trị càng lớn thì tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu càng thấp. Kết quả bảng hồi quy chéo đơn biến cho thấy VaR giải thích mạnh hơn đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng
tháng ở mức ý nghĩa α càng cao. Giá trị R2 của mơ hình 4 và mơ hình 5 cao
hơn mơ hình 1 đến mơ hình 3.
4.5.2 Phương pháp chuỗi thời gian:
Để xác định các thông số của mơ hình, tiến hành phân tích hồi quy chuỗi thời gian các thông số quan trọng cần được xem xét như: t-Statistic, P- Value, R-squared, S.E.E.
Tác giả hồi quy lần lượt từng tổ hợp biến giải thích vào chạy mơ hình để kiểm tra độ mạnh tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc qua bốn bước sau: (1) Hồi quy mơ hình một nhân tố: chỉ hồi quy RM - RF, SMB,
HML, HVARL để giải thích độ mạnh của tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu, (2) Hồi quy mơ hình hai nhân tố: sử dụng RM - RF với SMB, HML, HVARL, (3) Hồi quy mơ hình ba nhân tố: RM – RF, SMB, HML, (4) hồi quy mơ hình bốn nhân tố: RM - RF, SMB, HML, HVARL, (5) Để kiểm tra hiệu quả của những nhân tố thêm vào (HTVL, HILLIQL) giải thích sự thay đổi chuỗi thời gian tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và kiểm tra độ mạnh giải thích thêm của VaR sau khi kiểm soát 3 nhân tố của Fama – French và sự biến động tổng thể của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu. Theo Bali & Cakici (2004) tác giả lần lượt hồi quy thêm các mơ hình năm nhân tố sau: RM – RF, SMB, HML, HVARL, HTVL và RM – RF, SMB, HML, HILLIQL, HTVL.
Kết qu hồi quy chuỗi thời gian như au:
Kết qu hồi quy chuỗi thời gian mơ hình một nhân tố: B ng 1.4A: R(t) - RF(t) = a + b[RM(t) - RF(t)] + u(t)
Xem kết quả bảng 1.4A (phụ lục 1.4) cho thấy rằng tỷ suất sinh lợi vượt trội trên danh mục thị trường cổ phiếu, RM – RF tác động đến sự biến động chung trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hơn SMB, HML, HVARL. Trình bày trong bảng 1.4A, tất cả hệ số dốc RM – RF giao động trong khoảng
[0.771, 1.577] và có ý nghĩa thống kê t-statistics ở mức 1%. Dù giá trị R2
tương đối cao, nhưng ngoài sự biến động thị trường của tỷ suất sinh lợi còn
được giải thích bởi các nhân tố khác. Giá trị R2
trên 0.7 đối với những danh mục cổ phiếu quy mô lớn và giá trị thấp. Đối với những danh mục cổ phiếu
quy mô nhỏ và giá trị cao thì R2 thấp hơn 0.7. Những kết quả này điều phù
hợp với kết quả trong nghiên cứu của Bali & Cakici (2004).
B ng 1.4B: R(t) - RF(t) = a + bHVARL + u(t )
Xem kết quả bảng 1.4B (phụ lục 1.4) chỉ ra rằng HVARL (sự khác nhau giữa tỷ suất sinh lợi danh mục VaR cao và VaR thấp), hầu hết hệ số dốc HVARL trong phạm vi từ [0.396, 2.134], và có ý nghĩa thống kê t-statistics ở
mức 1%. 18/25 giá trị R2 trong bảng 1.4B dưới 0.5 và 7/25 giá trị còn lại của
R2 giao động trong khoảng [0.5, 0.7].
B ng 1.4C: R(t) - RF (t ) = a + bSMB + u(t)
Xem kết quả bảng 1.4C (phụ lục 1.4), tỷ suất sinh lợi mô phỏng đối với nhân tố quy mô SMB, ít tác động hơn HVARL trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cổ phiếu. 15/25 hệ số dốc SMB có ý nghĩa thống kê (trong đó có 11/25 hệ số dốc trên SMB có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 3/25 hệ số dốc trên SMB có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và 1/25 hệ số dốc trên SMB có
ý nghĩa thống kê ở mức 10%). Giá trị R2
trong bảng 1.4B thì lớn hơn bảng 1.4C. Chú ý rằng cả 2 nhân tố HVARL và SMB tác động ít hơn đối với những danh mục trong phân vị quy mô lớn, kết quả này phù với nghiên cứu của Bali & Cakici (2004).
B ng 1.4D: R(t) - RF(t) = a + bHML + u(t )
Xem kết quả bảng 1.4D (phụ lục 1.4), trong mỗi ngũ phân vị BE/ME chỉ ra rằng HML khơng giải thích sự khác nhau lớn giữa tỷ suất sinh lợi trung bình cổ phiếu và trái phiếu. 17/25 hệ số dốc HML được tìm thấy có ý nghĩa thống kê (trong đó có 4/25 hệ số dốc trên HML có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 10/25 hệ số dốc trên HML có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và 3/25 hệ số
dốc trên HML có ý nghĩa thống kê ở mức 10%). 7/25 giá trị R2 trong bảng
1.4D dưới 0.1. Trong mỗi ngũ phân vị quy mô, hệ số dốc HML tăng một cách đơn lẽ từ phân vị giá trị thấp đến phân vị giá trị cao.
Kết quả này ngược với kết quả hồi quy trong nghiên cứu Bali & Cakici (2004) là hệ số dốc của HML tăng từ giá trị âm đối với phân vị giá trị thấp sang dương đối với phân vị giá trị cao so với tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu.
Kết quả trong phụ lục 1.4 dẫn chúng ta đến mơ hình 2 nhân tố mà tỷ suất sinh lợi hàng tháng trên 25 danh mục được hồi quy trên RM – RF với SMB, HML, HVARL.
Kết qu hồi quy chuỗi thời gian h nh hai nh n tố: B ng 1.5A: R(t) - RF(t) = a + b[RM(t) - RF(t)] + cHVARL + u(t)
Xem kết quả hồi quy bảng 1.5A (phụ lục 1.5) thể hiện hệ số dốc trên
nhân tố RM – RF và HVARL, t-statistics, R2 và S.E.E . Hầu hết tất cả hệ số
dốc trên RM – RF có ý nghĩa thống kê ở mức 1%;
12/25 danh mục của hệ số HVARL có ý nghĩa thống kê (trong đó có 7/25 hệ số dốc trên HVARL có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5/25 hệ số dốc
trên HVARL có ý nghĩa thống kê ở mức 10%). Giá trị R2 giao động trong
phạm vi [0.38, 0.85].
B ng 1.5B: R(t) - RF (t ) = a + b [RM (t ) - RF(t)] + cSMB + u(t )
Xem kết quả hồi quy bảng 1.5B (phụ lục 1.5) thể hiện hệ số dốc của hệ số hồi quy trên RM – RF và SMB. Tất cả các hệ số dốc của nhân tố thị trường RM – RF đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. 16/25 hệ số dốc của nhân tố SMB có ý nghĩa thống kê (trong đó có 12/25 hệ số dốc trên SMB có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 4/25 hệ số dốc trên SMB có ý nghĩa thống kê ở mức
5%). Giá trị R2 giao động trong phạm vi từ [0.46, 0.90]. Hệ số dốc của SMB
giảm một cách đơn lẽ từ phân vị quy mô nhỏ đến phân vị quy mô lớn.
B ng 1 5C: R(t) - RF(t) = a + b[RM(t) - RF(t)] + c HML + u(t)
Xem kết quả hồi quy bảng 1.5C (phụ lục 1.5) thể hiện hệ số dốc trên RM – RF và HML. Tất cả các hệ số dốc của nhân tố thị trường RM – RF đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%;
15/25 hệ số dốc của nhân tố HML có ý nghĩa thống kê (trong đó có 7/25 hệ số dốc trên HML có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 3/25 hệ số dốc trên HML có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và 5/25 hệ số dốc trên HML có ý nghĩa