Tại thị trường Ấn Độ, Bhavna Bahl nghiên cứu thực nghiêm mơ hình 3 nhân tố và các biến thể của nó, bao gồm cả mơ hình một nhân tố CAPM với 79 cổ phiếu được niêm yết trên chỉ số BSE-100 của Ấn Độ để so sánh với các kết quả của các nghiên cứu trước trên thị trường Ấn Độ (Connor và Sehgal (2001)) có phải chỉ đúng cho một mẫu hoặc một khoảng thời gian nghiên cứu hay không.
Connor và Sehgal (2001) đã xem xét phần bù quy mô và phần bù giá trị trên thị trường mới nổi Ấn Độ và các thị trường mới nổi khác. Họ thấy rằng trong mơ hình 3 nhân tố, thì nhân tố thị trường có sức mạnh giải thích cao nhất, trong khi đó nhân tố SMB và HML thì khơng rõ ràng. Ơng mang đến các bằng chứng trên một dữ liệu khác và trong khoảng thời gian dài hơn so với các nghiên cứu trước nhưng cho ra các kết quả tương tự.
Các bằng chứng cho thấy danh mục cổ phiếu có quy mơ nhỏ có TSSL bình qn cao hơn 3 danh mục cổ phiếu có quy mơ lớn, nó cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô và TSSL bình quân danh mục (Fama và French (1992), Connor và Sehgal (2001)). TSSL bình quân của các danh mục cổ phiếu có quy mơ nhỏ nằm trong khoảng 1.48% -1.96% , trong khi đó TSSL bình qn của các danh mục cổ phiếu có quy mơ lớn nằm trong khoảng 0,58% -1,07%.
Đối với hiệu ứng giá trị, ơng thấy rằng TTSL bình qn của các danh mục tăng từ các danh mục có BE/ME thấp đến các danh mục có BE/ME trung bình và sau đó giảm từ các danh mục có BE/ME trung bình xuống các danh mục có BE/ME cao. Phát hiện này trái ngược với những kết quả của Fama và French (1992), hai ơng đã tìm thấy mối quan hệ cùng chiều mạnh mẽ giữa TSSL bình quân và BE/ME trên thị trường Mỹ, cũng như Connor và Sehgal (2001) tìm thấy mối quan hệ cùng chiều đối với các cổ phiếu có quy mơ nhỏvà ngược chiều đối với các cổ phiếu có quy mơ lớn trên thị trường Ấn Độ. Như vậy ta có thể thấy sự không ổn định trong nhân tố giá trị BE/ME tại thị trường Ấn Độ so với thị trường Mỹ hay khi so sánh khác mẫu nghiên cứu. Kết quả này có thể bị ảnh hưởng bởi thái độ của nhà đầu tư đối với hiệu ứng giá trị, và hiệu ứng này cần được khảo sát nhiều hơn.
Không giống như những phát hiện của Connor và Sehgal (2001) và Fama và French (1993), tương quan giữa TSSL vượt trội của danh mục thị trường và nhân tố SMB là âm , trong khi đó tương quan giữa nhân tố HML và TSSL vượt trội thị trường cũng như tương quan giữa nhân tố SMB và nhân tố HML là dương.
Các kết quả hồi quy của mơ hình ba nhân tố cũng như các biến thể của nó (bao gồm cả CAPM) cho thấy nhân tố TSSL thị trường giải thích phần lớn nhất những biến
động trong TSSL cổ phiếu đối với cả 6 danh mục (beta của các danh mục trong tất cả các hồi quy có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 5%). Hồi quy mơ hình CAPM (chỉ sử dụng nhân tố TSSL thị trường vượt trội) tạo ra R2 hiệu chỉnh bình quân khoảng 76%, là cao hơn nhiều so với hồi quy chỉ sử dụng nhân tố SMB và HML . Đối với tất cả các danh mục, hồi quy sử dụng nhân tố thị trường và SMB có R2 hiệu chỉnh cao hơn so với hồi quy sử dụng nhân tố thị trường và HML. Hồi quy sử dụng nhân tố SMB và HML tạo ra R2 hiệu chỉnh bình quân thấp nhất so với các hồi quy đa nhân tố khác - có nhân tố thị trường, điều đó cho thấy nhân tố TSSL thị trường đóng một vai trị quan trọng trong việc giải thích TSSL chéo của các cổ phiếu trên thị trường Ấn Độ.
Đối với hồi quy 3 nhân tố ( nhân tố thị trường vượt trội, SMB và HML), hệ số s là dương cho các danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và âm cho các danh mục cổ phiếu có quy mơ lớn, xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng quy mô. Tương tự, hệ số h là âm cho các danh mục cổ phiếu có BE/ME thấp và dương cho các danh mục cổ phiếu có BE /ME cao, xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng giá trị. Các R2 hiệu chỉnh nằm trong khoảng từ 75% đến 94%. Nhân tố thị trường có ý nghĩa đối với tất cả các danh mục, nhân tố SMB có ý nghĩa đối với 5 danh mục và HML có ý nghĩa đối với 4 danh mục. Điều này cho thấy nhân tố thị trường có sức mạnh giải thích cao nhất và khơng có thứ hạng rõ ràng cho hai nhân tố còn lại.
Dù hệ số s và h của 3 nhân tố quy mô và giá trị thể hiện đúng như nghiên cứu như FAMA-FRENCHđã trình bày tại thị trường Mỹ nhưng ở thị trường Ấn Độ vì tỷ súât sinh lợi nhân tố HML là âm (-0.27%) nên cho ta phần bù giá trị là âm đối với các danh mục có BE/ME từ trung bình đến cao và cho một phần bù giá trị là dương đối với danh mục BE/ME từ thấp đến trung bình. Như vậy kết quả là hồn tồn trái ngược đối với mẫu màConnor và Sehgal (2001) và Fama và French (1993) đã kiểm định.
Fama và Frech (1993) tranh luận rằng mơ hình định giá tài sản đa nhân tố có thể được kiểm nghiệm xem chúng có mơ tả đầy đủ TSSL chéo hay không. Nếu lý thuyết định giá này tồn tại , thì các hệ số chặn trong hồi quy chuỗi thời gian nên tiến
về gần bằng 0 hoặc bằng 0. Fama và French (1995) thấy rằng hệ số chặn trong hồi quy 3 nhân tố là gần bằng không. Điều này cho thấy hệ số độ dốc hồi quy và giá trị bình quân của 3 nhân tố (TSSL thị trường vượt trội, SMB và HML) mô tả hầu hết chênh lệch trong TSSL bình qn của 6 danh mục quy mơ-BE/ME
Để hồn tất phân tích của ơng, ơng tập trung vào việc kiểm nghiệm xem các nhân tố rủi ro có giải thích TSSL chéo bình qn hay khơng. Điều này được thực hiện bằng cách kiểm tra giả thuyết hệ số chặn bằng 0. Có 2 phương pháp để kiểm định điều này bằng cách xem xét thống kê t cho từng hệ số chặn,và dùng kiểm định GRS (của Gibbons, Ross and Shanken) để kiểm định các hệ số chặn đồng thời đều bằng 0. Theo như kết quả của ơng thì kiểm định t cho thấy hệ số chặn có ý nghĩa (ở mức ý nghĩa 5%) cho 3 danh mục cổ phiếu có quy mơ lớn đối với mơ hình CAPM,và chỉ có ý nghĩa cho danh mục B/L đối với mơ hình 3 nhân tố. Điều này trái với Connor và Sehgal (2001) , kết quả của họ cho thấy các hệ số chặn có ý nghĩa thống kê cho 3 danh mục cổ phiếu có quy mơ nhỏ đối với mơ hình CAPM,và tất cả các hệ số chặn đều khơng khác 0 đối với mơ hình 3 nhân tố. Nhưng sử dụng thống kê t không đưa ra được một kết luận rõ ràng về việc mơ hình nào sẽ tốt hơn trong việc giải thích các TSSL.Vì vậy ơng cần dùng tới kiểm định GRS cho những phân tích sâu hơn.
Những kết luận trước đây của ông rằng từng nhân tố SMB và HML riêng khơng giữ vai trị quan trọng trong những phân tích của chúng ta làm trong bài này. Bằng cách sử dụng kiểm định GRS trong hồi quy chỉ với nhân tố SMB và HML,ông phát hiện ra rằng giả thuyết các hệ số chặn đồng thời bằng 0 bị bác bỏ tại các mức ý nghĩa thích hợp , từ đó có thể cho thấy có một nhân tố bị bỏ sót (TSSL thị trường vượt trội) và nhân tố này nên được đưa vào hồi quy để giải thích TSSL.
Trong bài nghiên cứu,ông đã thành công trong việc kiểm định sự hiệu quả của mơ hình 3 nhân tố của Fama và French trên thị trường Ấn Độ,vượt trội so với mơ hình một nhân tố CAPM. Sử dụng R2 hiệu chỉnh để kiểm tra khả năng giải thích của danh mục nhân tố, và dùng kiểm định GRS để kiểm tra các hệ số chặn đồng thời tiến về 0, chúng ơng khơng tìm thấy sự hiện diện của TSSL bất thường, mà khơng
được giải thích bởi mơ hình 3 nhân tố. Ơng cũng kiểm tra xem hiệu ứng mùa vụ có tác động đến chuỗi TSSL hay không, và ông thấy rằng chúng không tồn tại.
Tuy nhiên, ta có thể thấy là tồn tại song song là sự không ổn định của tại thị trường Ấn Độ khi các nhân nghiên cứu cho các kết quả trái ngược nhau, hiệu ứng giá trị có thể bị sai lệch bởi tác động của việc lấy dữ liệu hoặc xu hướng lựa chọn mẫu nghiên cứu. Nhân tố SMB và HML khơng thể giải thích TSSL một cách rõ ràng do đó cần kiểm tra nhiều mẫu hơn và nghiên cứu trên các khoảng thời gian khác nhau, và có thể nghiên cứu của Connor và Sehgal (2001) chỉ đúng cho một mẫu hoặc một khoảng thời gian nghiên cứu nhất đinh. Đây cũng là điều dễ hiểu khi mà thị trường Ấn Độ mới phát triển và cần mở rộng nghiên cứu trên những chỉ số chứng khoán khác, xây dựng các danh mục với nhiều cổ phiếu hơn và dựa vào các đặc trưng khác ngồi quy mơ và BE/ME, và nghiên cứu mơ hình sử dụng danh mục các ngành cũng nên được xem xét.
1.3.3.2.Thị trường chứng khốn Hồng Kơng
Các hiệu ứng quy mô và giá trị cũng được kiểm chứng trên thị trường Hong Kong, Hàn Quốc, Malaysia, Thái Lan và Philippin ( Chui và Wei, 1998; Lam,2002; Drew và Veeraraghavan, 2002, 2003). Chui và Wei ( 2003) sử dụng dữ liệu lấy từ cở sở dữ liệu Pacific Basin Capital Market ( PACAP) trong khoảng thời gian 13 năm từ 7/1980 đến 6/1993. Họ sử dụng phương pháp hồi quy của Fama và MacBeth ( 1973) và báo cáo rằng thị trường chứng khốn HongKong tồn tại hiệu ứng quy mơ và hiệu ứng giá trị một cách ý nghĩa. Tuy nhiên, hiệu ứng quy mơ được kì vọng tồn tại trong các tháng khác tháng 1 vì hiệu ứng quy mô ngược chiều đã xuất hiện trong tháng 1 với việc các cơng ty lớn có biểu hiện tốt hơn các cơng ty nhỏ. Các nhà nghiên cứu lí giải cho phát hiện khơng được kì vọng này như là một kết quả của hành động mua cổ phiếu có quy mơ lớn trong tháng 1 của các nhà đầu tư tổ chức nước ngồi, họ là lực lượng chính trên thị trường chứng khốn HongKong. Tương tự, Lam ( 2003) cũng sử dụng khoảng thời gian kiểm định 13 năm từ 7/1984 đến 6/1997, các dữ liệu này cũng được thu thập từ PACAP. Bằng việc thu thập các công ty từ cơ sở dữ liệu này, tác giả thu thập được 100 công ty kể cả các cơng ty tài chính
và chứng minh có hiệu ứng quy mơ và hiệu ứng giá trị nhưng hiệu ứng quy mô là dương trong tất cả các hồi quy, trái ngược với sự kì vọng. Tuy nhiên, các kết quả của Lam có thể bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu nhỏ thêm vào đó là sự hiện diện của lựa chọn mẫu nghiên cứu.
Drew và Veeraraghavan ( 2002, 2003) đã kiểm định mơ hình trên các thị trường mới nổi châu Á và tìm thấy rất ít bằng chứng về sự đại diện của các nhân tố rủi ro trên các thị trường HongKong, Hàn Quốc, Malaysia và Philippin. Tuy nhiên, các kiểm định của tác giả trong chuỗi thời gian từ 5 năm đến 8 năm lại cho thấy rằng cần nhiều nghiên cứu thực nghiệm hơn nữa trước khi mơ hình Fama-French có thể được chấp nhận để thay thế cho mơ hình CAPM.
Drew và Veeraraghavan ( 2003) ( DV), hai ông đã xác nhận có phần bù rủi ro quy mơ và phần bù rủi ro giá trị và báo cáo rằng mô hình Fama-French có thể giải thích TSSL bình qn tốt hơn CAPM. Tuy nhiên khoảng thời gian nghiên cứu của họ chỉ là 6 năm từ 12/1993 đến 12/1999. Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu nghiên cứu nhằm mục đích thu thập một kết quả thuyết phục hơn bằng việc sử dụng dữ liệu trong khoảng thời gian dài hơn để kiểm định sự ổn định của mơ hình tại thị trường HongKong.
Nghiên cứu của Chui và Wei (1998) và Lam (2003) đều sử dụng phân tích hồi quy chéo của Fama và MacBeth (1973), trong khi nghiên cứu này sử dụng hồi quy chuỗi thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972), tương tự như DV (2003). Tuy nhiên, không giống như DV( 2003) Gilbert V.Nartea-Christopher Gan - Ji Wu sử dụng khoảng thời gian kiểm định 20 năm từ 1/1982 đến 12/2001, điều này phù hợp với những bình luận của Pinfold et al ( 2001), ông ta nhấn mạnh rằng “ các nghiên cứu về hiệu ứng quy mô hoặc hiệu ứng giá trị phụ thuộc rất lớn vào việc lựa chọn khung thời gian nghiên cứu.
Các kết quả trên toàn mẫu nghiên cứu cũng cho thấy hiệu ứng quy mô mạnh hơn hiệu ứng BM cho cả tháng 1 và các tháng còn lại. Điều cần quan tâm ởđây là TSSL của danh mục cũng như SMB và HML phải có ý nghĩa cao hơn trong tháng 1 so với các tháng cịn lại. Do đó, dựa vào các kết quả thống kê TSSL, Gilbert V.Nartea -
Christopher Gan - Ji Wu kết luận rằng hiệu ứng quy mô và hiệu ứng BM tồn tại trong suốt các tháng trong năm, nhưng các hiệu ứng này mạnh hơn trong tháng 1. Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu sẽ xác nhận các phát hiện này bằng cách sử dụng mơ hình F.F để ước tính cho tháng 1 và các tháng cịn lại, nhưng đầu tiên Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu sẽ kiểm tra lại một phát hiện bất thường của Chui và Wei ( 1998), hai ơng cho rằng có hiệu ứng quy mơ ngược chiều trong tháng 1.Tuy nhiên, Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu tranh luận rằng hiệu ứng quy mô ngược chiều này chỉ tồn tại duy nhất trong khoảng thời gian 1980-1993 khi xem xét các bằng chứng được trình bày trong các nghiên cứu trước cho toàn bộ thời gian mẫu.
Các kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mối quan hệ yếu hơn giữa giá trị và TSSL, kết quả này rất nhạy cảm với khung thời gian được lựa chọn để kiểm nghiệm; nghiên cứu trước của Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu cũng cho thấy có hiệu ứng giá trị mạnh trong khoảng thời gian từ 12/1993 đến 12/1999. Hành vi của các độ nhạy cảm nhân tố SMB và HML ( s và h) đã hổ trợ cho khả năng giải thích dựa trên rủi ro của phần bù quy mô và phần bù giá trị như là sự bù đắp cho việc gánh chịu rủi ro, phù hợp với giả thuyết thị trường hiệu quả. Mơ hình Fama-French cũng giải thích sự biến động của TSSL bình quân tốt hơn CAPM, bình qn nó cải thiện được khoảng 17%, tuy nhiên sự hiện hiện có ý nghĩa của các hệ số chặn cho thấy mơ hình Fama-French là chưa điển hình trên thị trường HongKong và ngụ ý rằng có thể có các nhân tố khác tốt hơn trong việc giải thích TSSL bình quân.
Các kết quả của Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu cũng hỗ trợ cho khả năng giải thích dựa trên rủi ro của hiệu ứng quy mô và hiệu ứng BM; và phần bù quy mô và phần bù giá trị không là quan điểm của thị trường không hiệu quả, nhưng chúng là phần thưởng cho việc gánh chịu rủi ro. Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu cũng tìm thấy rằng mơ hình FAMA-FRENCH giải thích sự biến động trong TSSL tốt hơn CAPM. Nhìn chung, các phát hiện của Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu cho thấy rằng mẫu nghiên cứu của Gilbert V.Nara -Christopher Gan - Ji Wu đã đa dạng hơn rộng lớn hơn khi đó ta thấy với mẫu nghiên cứu của các nhà
nghiên cứu đi trước khi thị trường chứng khoán HongKong mới phát triển vẫn tồn tại các vấn đề mà cần có thời gian nghiên cứu sâu hơn và thơng qua 3 nhân tố -thị trường, BM và quy mô- các biến bền vững trong giải thích TSSL và sự hiện diên có