RMKT SMB HML
Tỷ suất sinh lợi nhân tố -0.0027606 0.0001827 -0.0038538
Độ lệch chuẩn 0.0212566 0.0244254 0.0216265
Nguồn: Tác giả tính tốn
Bảng 2.9: Tương quan giữa các nhân tố giải thích
Correlation RMKT SMB SMB -0.09217 p-value 0.2264 HML 0.259515 -0.27036 p-value 0.0005 0.0003 Nguồn: Tác giả tính tốn
Bảng 2.9 cho thấy mối tương quan giữa các nhân tố giải thích, theo đó giữa nhân tố thị trường và nhân tố BE/ME và nhân tố quy mơ và nhân tố BE/ME có tương quan có ý nghĩa thống kê, điều này thể hi ện chưa có sự tách biệt rõ ràng giữa các danh mục quy mô và giá trị số sách trên giá trị thị trường và có thể có ảnh hưởng đến kết quả phân tích hồi quy 3 nhân tố của Fama và French
2.2.4 Kết quả kiểm định
Mơ hình nhân tố đơn (mơ hình CAPM) được sử dụng để đánh giá khả năng giải thích của nhân tố thị trường cho tỷ suất sinh lợi của các danh mục:
t MKT ft
pt R a bR
R − = + +ε (Mơ hình 1)
Sau đó hai nhân tố quy mơ và BE/ME được thêm vào trong mơ hình 2.2 để đánh giá khả năng giải thích kết hợp của 3 nhân tố (mơ hình 3 nhân tố của Fama và French, 1993): t t t MKT ft pt R a bR sSMB hHML R − = + + + +ε (Mơ hình 2)
Trong các hồi quy chuỗi thời gian dưới đây, hệ số độ dốc và các R2
là chứng cứ trực tiếp để nói rằng các nhân tố rủi ro SMB và HML có giải thích được sự khác biệt
trong tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phần hay không. Nếu SMB và HML có thể giúp giải thích tỷ suất sinh lợi thì các hệ số độ dốc tương ứng với các nhân tố này trong phương trình hồi quy phải có ý nghĩa thống kê và R2
phải cao hơn khi tỷ suất sinh lợi vượt trội chỉ được giải thích bởi nhân tố Rm-Rf một mình. Vì thế trước tiên tác giả hồi quy các tỷ suất sinh lợi phụ thuộc với nhân tố Rm-Rf, sau đó sẽ hồi quy với đầy đủ cả 3 nhân tố RMKT, SMB và HML.
2.2.4.1 Mơ hình thị trường (CAPM)
Bảng 2.10 trình bày các kết quả kiểm định mơ hình một nhân tố thị trường. Kết quả trong bảng cho thấy, các hệ số độ dốc của nhân tố thị trường đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Khi phần bù thị trường tăng lên 1% thì tỷ suất sinh lợi vượt trội cho các danh mục tăng lên từ 0.36 – 0.73 %, cho thấy rằng vấn đề lựa chọn danh mục đầu tư hiệu quả là hết sức quan trọng. Dù vậy, các danh mục quy mơ nhỏ có hệ số thấp hơn các danh mục quy mô lớn nhưng sẽ dẫn đến một phần bù rủi ro thị trường thấp hơn vì trong giai đoạn nghiên cứu bởi lẽ tỷ suất sinh lợi nhân tố thị trường bị âm. Kết quả cũng cho thấy nhân tố thị trường giải thích khơng đáng kể sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi vượt trội của các danh mục, các hệ số R2 điều chỉnh chỉ từ 4,9% đến 7,3%. Điều này chứng tỏ ngồi nhân tố thị trường cịn nhiều nhân tố khác có tác động lên tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục.
Bảng 2.10: Hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của 4 danh mục
theo quy mô - BE/ME với nhân tố thị trường từ 07/2007 đến
12/2010 Mơ hình 1: Rpt-Rft = a + bRMKT + et L H L H a p-value S -0.0001 -0.0030 0.9649 0.3865 B 0.0003 -0.0031 0.9332 0.4516 b p-value S 0.3612 0.5981 0.0033 0.0002 B 0.4399 0.7312 0.0038 0.0002
R2điều chỉnh se
S 0.0491 0.0703 0.0340 0.0447
B 0.0421 0.0713 0.0421 0.0543
Nguồn: Hồi quy do tác giả thực hiện
2.2.4.2 Mơ hình Fama – French
Theo nghiên cứu của Fama và French, ngồi nhân tố thị trường thì quy mơ (ME) và tỷ số giá sổ sách trên thị giá BE/ME giúp giải thích tỷ suất sinh lợi, để kiểm định kết quả nghiên cứu của hai tác giả này trên thị trường Việt Nam, chúng tôi đưa thêm hai nhân tố Quy mô và BE/ME vào hồi quy ba nhân tố đối với tỷ suất sinh lợi vược trội của 4 danh mục S/L, S/H, B/L, B/H, trên thời kỳ quan sát từ tháng 7/2007 đến tháng 12/2010. Kết quả được trình bày trong bảng 2.11
Bảng 2.11 Hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của 4
danh mục theo quy mô - BE/ME với 3 nhân tố RMKT, SMB và HML từ 07/2007 đến 12/2010 Mơ hình 2: Rpt-Rft = a + bRMKT + sSMBt + hHMLt + et L H L H a p-value S 0.002147 0.001776 0.3699 0.4733 B 0.001833 0.002011 0.3735 0.4531 b p-value S 0.196569 0.205636 0.0866 0.0832 B 0.215541 0.223241 0.0781 0.0857 s p-value S 0.22917 0.070553 0.0226 0.4943 B -0.92945 -0.77083 0.0000 0.0000 h p-value S 0.715759 1.514592 0.0000 0.0000 B 0.514592 1.715759 0.0000 0.0000 R2điều chỉnh se
S 0.211589 0.524650 0.030876 0.031944 B 0.447241 0.699378 0.030551 0.030017
Nguồn: Tác giả
Chúng ta thấy các hệ số nhân tố thị trường đều dương và có ý nghĩa thống kê ở 10% tuy nhiên các hệ số nhân tố này chỉ xoay quanh 0,2, đây là một sự khác biệt so với kết quả nghiên cứu của Fama và French (1993). Các hệ số nhân tố dương kết hợp với tỷ suất sinh lợi nhân tố thị trường âm sẽ dẫn đến phần bù nhân tố thị trường âm đối với tất cả 4 danh mục xem xét (xem bảng 2.12).
Hệ số nhân tố SMB có ý nghĩa thống kê 1% ở hai trường hợp, 5% ở một trường hợp và trường hợp cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê. Hai danh mục quy mơ nhỏ có hệ số nhân tố này dương, cụ thể là 0,23 đối với danh mục S/L và 0,071 đối với danh mục S/H. Ngược lại hai danh mục quy mơ lớn có hệ số nhân tố này âm lần lượt là - 0,92 và -0,77 đối với danh mục B/L và B/H. Mẫu hình hệ số nhân tố này kết hợp với tỷ suất sinh lợi nhân tố SMB là 0,018% sẽ dẫn đến các danh mục quy mơ nhỏ có phần bù nhân tố dương và ngược lại (xem bảng 2.12). Kết quả này phù hợp với kết quả về phần bù rủi ro nhân tố quy mô trong nghiên cứu của hai tác giả Fama và French.
Hệ số nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, HML, đều dương đối với cả 4 kết quả hồi quy và tất cả hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở 1%.. Nghiên cứu của Fama và French đã chỉ ra rằng danh mục bao gồm những cổ phiếu giá trị sẽ có hệ số nhân tố HML cao và đối với danh mục bao gồm những cổ phiếu tăng trưởng sẽ có hệ số nhân tố HML thấp. Bằng chứng thị trường Việt Nam cũng tương tự, hai danh mục cổ phiếu có BE/ME cao có hệ số hồi quy lần lượt là 1.515 và 1.716, trong khi đối với hai danh mục cổ phiếu có BM/ME thấp con số này lần lượt chỉ là 0.716 và 0.515. Mẫu hình hệ số này kết hợp với tỷ suất sinh lợi nhân tố HML -0.039% dẫn đến phần bù rủi ro của các danh mục có BE/ME cao thấp hơn so vơi các danh mục co BE/ME thấp (xem bảng 2.12). Điều này thể hiện một hiệu ứng ngược của nhân tố HML so với kết quả của Fama và French (1993).
Xét về khả năng giải thích, mơ hình 3 nhân tố của Fama và French có mức độ giải thích cải thiện rất nhiều so với mơ hình thị trường. Nếu như trong mơ hình thị trường, khả năng giải thích chỉ dưới 10% thì trong mơ hình 3 nhân tố, mức độ giải thích của đã xấp xỉ từ 21% đến 70%. Sai số chuẩn của các hồi quy trong mơ hình 3 nhân tố cũng thấp hơn trong mơ hình một nhân tố thị trường.
Bảng 2.12: Phần bù rủi ro nhân tố trong mơ hình 3 nhân tố của Fam và French
Phần bù thị trường Phần bù quy mô Phần bù giá trị
S/L -0.00054 0.00004 -0.00276 S/H -0.00057 0.00001 -0.00584 B/L -0.00060 -0.00017 -0.00198 B/H -0.00062 -0.00014 -0.00661 Nguồn: Tác giả Kết luận chương 2
Trong chương 2 tác giả đã kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố rủi ro cơ bản của doanh nghiệp trong mơ hình 3 nhân tố của Fama và French với tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán Việt nam. Kết quả nghiên cứu có thể tóm lược như sau:
Tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khốn Việt Nam khơng chỉ giải thích bởi một mình nhân tố beta mà cịn được giải thích bởi nhân tố HML và SMB. Tuy nhiên, kết quả kiểm định tại thị trường Việt Nam có những điểm trái ngược với kết quả nghiên cứu của Fama-French, đặc biệt là phần bù rủi ro thị trường âm và phần bù rủi ro nhân tố HML bị đảo ngược. Hơn nữa mức độ giải thích của các mơ hình với đầy đủ 3 nhân tố dù có được cải thiện hơn một nhân tố thị trường song khả năng giải thích cao nhất cũng chỉ khoảng 70%, như vậy có lẽ chúng ta cần thêm những nhân tố khác để giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi. Những kết quả phân tích này là cơ sở để tác giảđề xuất các khuyến nghị nhằm ứng dụng hiệu quả mơ hình ba nhân tố Fama-French trên thị trường chứng khoán Việt Nam ở chương tiếp theo.
CHƯƠNG 3: MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ NHẰM ỨNG DỤNG HIỆU QUẢ MƠ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA-FRENCH TRÊN
THỊTRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Những kiểm định ở chương 2 cho thấy, mơ hình ba nhân tố của Fama và French có thể giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán trên thị trường so với mơ hình CAPM. Tuy nhiên để mơ hình có thể ứng dụng hiệu quả, tác giả xin đưa ra một vài khuyến nghị. Theo tác giả, để có thể ứng dụng được mơ hình này, chúng ta cần xem xét trên các khía cạnh: dữ liệu đầu vào cho mơ hình, người sử dụ ng mơ hình và tăng tính hiệu quả của thị trường. Dữ liệu cho mơ hình có thể có được từ các chỉ số đặc tính cổ phiếu, dữ liệu của thị trường. Người sử dụng mơ hình: các nhà đầu tư cá nhân, nhà đầu tư tổ chức và tăng tính hiệu quả thị trường bằng cách cho phép bán khống, minh bạch thơng tin. Khuyến nghị cho các khía cạnh này cụ thể như sau :
3.1 Xây dựng các chỉ số đặc tính cổ phiếu
Những cổ phiếu có đặc tính khác nhau sẽ đem lại rủi ro và tỷ suất sinh lợi khác nhau. Nhiều nhà đầu tư, nhất là các nhà đầu tư tổ chức thường có mục tiêu đầu tư gắn liền với những nhóm chứng khốn nhất định. Như phân tích thực nghiệm ở trong mơ hình 3 nhân tố của Fama và French và mơ hình 3 nhân tố đề xuất cho thị trường Việt Nam chúng ta thấy nhóm cổ phiếu có BE/ME cao mang lại tỷ suất sinh lợi và rủi ro tương ứng cao hơn nhóm cổ phiếu có BE/ME thấp. Tuy nhiên đây mới chỉ là một số trong nhiều đặc trưng của các nhóm cổ phiếu trên thị trường. Vì vậy các cơng ty tư vấn đầu tư cần xây dựng nhiều chỉ số đặc tính để cung cấp cho thị trường như là những thước đo thành quả để các nhà đầu tư, nhà quản lý danh mục tham chiếu.
Việc xây dựng các chỉ số phản ánh đặc trưng của các nhóm cổ phiếu trên thị trường quốc tế thường do những tổ chức cung cấp dịch vụ đầu tư thực hiện. Xây dựng đa dạng các chỉ số này sẽ mang lại hai lợi ích: lợi ích thứ nhất là giúp các nhà đầu tư ứng dụng mơ hình định giá dễ dàng hơn. Chẳng hạn để đánh giá tác động của nhân tố quy mô, cần phải phân các cổ phiếu thành hai nhóm quy mơ nhỏ và quy mơ lớn,
sau đó hình thành danh mục nhân tố quy mơ. Thay vào đó, với chỉ số đặc tính cổ phiếu được các tổ chức tư vấn đầu tư cung cấp sẵn, việc tính tốn tỷ suất sinh lợi của các nhân tố này khơng cịn là vấn đề trong đầu tư ứng dụng. Lợi ích thứ hai là các chỉ số đặc tính có thể được sử dụng làm điểm chuẩn (benchmark) để đánh giá thành quả của nhà đầu tư hay của một quỹ đầu tư nắm giữ tập hợp các cổ phiếu có đặc tính tương tự.
Ở thị trường Việt Nam do phần lớn là các nhà đầu tư cá nhân, mục tiêu đầu tư của họ chưa được rõ ràng và chủ yếu là đầu tư theo đám đông nên việc đánh giá thành quả chưa phải là vấn đề được quan tâm nhiều. Nhưng đối với các nhà đầu tư tổ chức việc tìm được một thước đo tương ứng với mục tiêu đầu tư đã được xây dựng để đánh giá thành quả của một nhà quản lý là hết sức cần thiết.
Để dễ dàng ứng dụng các mơ hình định giá và có nhiều lựa chọn trong việc đánh giá thành quả của các nhà đầu tư tổ chức nói riêng và của các nhà đầu tư trên thị trường nói chung, tác giả cho rằng các tổ chức cung cấp dịch vụ đầu tư cần sớm xây dựng nhiều chỉ số đặc tính cổ phiếu để cung cấp ra thị trường như:
- Chỉ số cổ phiếu vốn hóa lớn - Chỉ số cổ phiếu vốn hóa nhỏ - Chỉ số cổ phiếu tăng trưởng - Chỉ số cổ phiếu giá trị
- Chỉ số cổ phiếu có sở hữu nhà nước cao - Chỉ số cổ phiếu có sở hữu nhà nước thấp…
- Xây dựng các chỉ số ngành.
3 vấn đề cần lưu ý đối với công ty cung cấp chỉ số khi tiến hành xây dựng chỉ số:
• Lựa chọn chứng khốn: xác định tiêu chí mà theo đó các chứng khốn được lựa chọn (vốn hóa lớn/nhỏ, tăng trưởng/giá trị, tiêu chí phân ngành…). Các nhà cung cấp chỉ số hàng đầu thế giới hiện nay cũng có những tiêu chí khác nhau. Chẳng hạn như đối với việc xác định chỉ số tăng trưởng và chỉ số giá trị: S&P sử dụng tỷ số giá thị trường/giá sổ sách, để xác định một cổ phiếu là cổ phiếu tăng trưởng hay cổ phiếu giá trị bằng cách, đầu tiên xếp hạng các công ty trong S&P theo
tỷ số giá thị trường/giá sổ sách, sau đó chia các cổ phiếu sao cho 50% vốn hóa thị trường được phân bổ cho chỉ số tăng trưởng và 50% phân bổ cho chỉ số giá trị; Russell thì sử dụng kết hợp cả chỉ số giá thị trường/giá sổ sách và dự báo tăng trưởng thu nhập trung bình dài hạn để đưa ra một điểm số kết hợp. Điểm số này được Russell sử dụng để xác định một cổ phiếu là cổ phiếu tăng trưởng hay cổ phiếu giá trị; MSCI sử dụng nhiều biến số hơn như các tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường, tỷ số thu nhập của 12 tháng tới trên giá thị trường, tỷ số cổ tức và các chỉ số tăng trưởng gồm tỷ lệ tăng trưởng của EPS dài hạn, tỷ lệ tăng trưởng của EPS ngắn hạn dự kiến trong tương lai, tỷ lệ tăng trưởng nội tại. Đối với các chỉ số ngành, cần xác định rõ tiêu chí phân ngành, mức độ chi tiết của ngành để lựa chọn đúng các cổ phiếu cho các ngành khác nhau.
Nhà cung cấp chỉ số cần minh bạch tiêu chí lựa chọn cổ phiếu của chỉ số để những nhà đầu tư sử dụng chỉ số đó có thể phân tích ngun nhân dẫn đến những khác biệt (nếu có) giữa thành quả chỉ số và của danh mục đầu tư của họ để xác định chỉ số đó có phải là danh mục chuẩn tốt nhất cho danh mục của nhà đầu tư hay khơng.
• Xác định tỷ trọng các chứng khốn: có các cách xác định tỷ trọng khi tính tốn một chỉ số như tỷ trọng theo theo vốn hóa thị trường, tỷ trọng theo giá hay tỷ trọng theo giá trị của các cổ phần tự do giao dịch. Nên ưu tiên xây dựng các chỉ số theo tỷ trọng giá trị cổ phần tự do giao dịch.