Lu Zhang đã đưa ra được mối quan hệ ngược chiều giữa TSSL mong đợi với đầu tư trên tài sản I/A, đầu tư trên tài sản Lu Zhang tính đến là phát hành cổ phần mới, tăng trưởng tài sản, tỷ số giá trị ME/BE, tăng trưởng doanh thu dài hạn trong quá khứ, TSSL dài hạn trong quá khứ. Điều này cũng phù hợp với mô hình của Fama French về mối quan hệ BE/ME với TSSL: những công ty có BE/ME cao đòi hỏi một TSSL cao hơn những công ty BE/ME thấp. Theo lý giải của Lu Zhang dựa trên thuyết Q thì công ty có BE/ME cao cho thấy q<1, công ty đầu tư ít và đạt TSSL trung bình cao hơn những công ty có BE/ME thấp (lãi suất dùng chiết khấu cao hơn, làm cho q thấp). Đồng thời Lu Zhang cũng đã đưa ra mối quan hệ cùng chiều của ROA mong đợi với TSSL mong đợi.
TSSL RINV trung bình trong mẫu của Lu Zhang 1972-2006 là 0.43%/tháng. Hồi quy chuỗi rINV theo nhân tố thị trường thì được α = 0.51%/tháng và R2 = 16%. Hồi quy theo 4 nhân tố của mô hình Carhart thì α = 0.22%/tháng và R2 = 36%. Đồng thời hệ số tương quan giữa HML (nhân tố mô phỏng BE/ME) và rINV là 0.51.
TSSL RROA trung bình trong mẫu của Lu Zhang 1972-2006 là 0.96%/tháng. Hồi quy chuỗi rINV theo nhân tố thị trường thì được α = 1.05%/tháng và R2 = 4%. Hồi quy theo 4 nhân tố của mô hình Carhart thì α = 0.74%/th áng v à R2 = 24%. Đồng thời hệ số tương quan giữa WML (nhân tố mô phỏng xu hướng) và rROA là 0.26.
Lu Zhang lần lượt hồi quy TSSL các danh mục phân loại theo quy mô và xu hướng (chia 5 nhóm theo quy mô và 5 nhóm theo xu hướng - 25 danh mục), khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính ( 10 danh mục dựa trên đo lường xác suất phá sản của Campell (2008) và 10 danh mục dựa trên O-Score của Ohlson (1980)), tăng trưởng tài sản (chia thành 10 danh mục dựa trên tăng trưởng tài sản), BE/ME ( 5 danh mục) theo ba nhân tố mới xây dựng trong mô hình của mình. Các kết quả thu được cho thấy α giảm đi đáng kể so với kết quả hồi quy theo CAPM, mô hình Fama-French, đồng thời các hệ số nhân tố βMKT, βINV, βROA phần lớn là có ý nghĩa thống kê với giá trị |t| khá lớn, có thể bác bỏ giả thiết Ho là các hệ số nhân tố = 0.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 1
Như vậy Chương 1 đã cho chúng ta những nền tảng về lý thuyết danh mục Markowwitz về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi. Đồng thời Chương 1 cung cấp những lý thuyết về mô hình định giá tài sản vốn CAPM, mô hình ba nhân tố Fam- French, mô hình bốn nhân tố Carhart và mô hình ba nhân tố Lu Zhang cho thấy ảnh hưởng của các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, xu hướng, đầu tư/tài sản và ROA lên tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Đây là cơ sở cho việc thực hiện kiểm định tính hiệu quả của những mô hình này ở thị trường chứng khoán Việt Nam, mà cụ thể là các chứng khoán niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM trong phần tiếp theo.
CHƢƠNG 2: ỨNG DỤNG MỘT SỐ MÔ HÌNH VÀO THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
2.1. Thị trƣờng chứng khoán Việt Nam: 2.1.1. Tổng quan về thị trƣờng:
Thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời được đánh dấu bằng sự bắt đầu hoạt động của Trung tâm giao dịch chứng khoán (TTGDCK) TPHCM ngày 20/07/2000 và thực hiện phiên giao dịch đầu tiên ngày 28/07/2000 với hai loại cổ phiếu là REE và SAM. Ngày 8/8/2007, TTGDCK TPHCM được đổi thành Sở giao dịch chứng khoán (SGDCK) TP.HCM. Tính cho đến đầu tháng 3 năm 2011, thị trường chứng khoán qua hơn 10 năm hoạt động đã có những bước phát triển đáng kể.
Cho đến đầu tháng 3-2011, có 281 loại cổ phiếu, 5 loại chứng chỉ quỹ và 49 loại trái phiếu được niêm yết trên SGDCK TP.HCM (HoSE), với tổng khối lượng niêm yết là 13.110.732.640 chứng khoán, tổng giá trị niêm yết là 140.476.425,5 triệu đồng (Nguồn: Trang web SGDCK TP.HCM). Tại SGDCK Hà Nội (HaSTC), có 430 loại cổ phiếu và 511 loại trái phiếu, tổng khối lượng niêm yết là 9.377.670.669 chứng khoán với giá trị niêm yết là 247.377.546,69 triệu đồng (Nguồn: Trang web SGDCK Hà Nội). Có 150 công ty lên sàn UpCOM, tổng khối lượng niêm yết là 1.191.236.596 với tổng giá trị là 11.912.365,96 triệu đồng.
2.1.2. Thực tế sử dụng các mô hình tại Việt Nam:
Kết quả khảo sát với đối tượng là những nhà đầu tư cá nhân và những nhà phân tích, chuyên gia đầu tư tại các quỹ đầu tư trên thị trường Việt Nam cho thấy trên thực tế, các mô hình xác định TSSL kỳ vọng nêu trên để đưa ra chiến lược đầu tư được ứng dụng ít và hầu như không có.
Hầu hết ý kiến khảo sát cho biết các nhà đầu tư tổ chức đã biết đến hai mô hình là CAPM và mô hình ba nhân tố Fama-French trong số bốn mô hình (CAPM, FF3FM, mô hình bốn nhân tố Carhart và mô hình ba nhân tố Lu Zhang), tuy nhiên thực tế không sử dụng được tại Việt Nam. Lý do đưa ra là thị trường chứng khoán Việt Nam chưa phát triển như các nước khác, thị trường chưa hiệu quả và nhà đầu tư còn theo số đông,
tâm lý bầy đàn khá mạnh. Với nhà đầu tư cá nhân thì các khảo sát cho kết quả đánh giá là NĐT cá nhân trên TTCK Việt Nam hầu như không biết đến các mô hình này.
(Xem thêm ở Phụ lục 5: Bảng câu hỏi khảo sát)
2.2. Phƣơng pháp thu thập và xử lý dữ liệu: 2.2.1. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu: 2.2.1. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu:
Với các mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama-French, mô hình 4 nhân tố Carhart và mô hình ba nhân tố Lu Zhang, ta cần thu thập dữ liệu là giá chứng khoán, TSSL của tài sản phi rủi ro, TSSL thị trường, giá trị sổ sách, giá trị thị trường, đầu tư trên tài sản I/A và TSSL trên tài sản ROA của các chứng khoán trong mẫu quan sát.
Phạm vi nghiên cứu gồm 95 chứng khoán niêm yết trên SGDCK TPHCM (HoSE). Giá chứng khoán được thu thập trong giai đoạn từ 04/01/2008 đến 31/12/2010, từ cơ sở dữ liệu của Công ty chứng khoán Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam (BIDV) và là giá đóng cửa. Giá này đã được so với các nguồn dữ liệu đáng tin cậy khác và cho thấy không có sự sai lệch.
TSSL phi rủi ro là lãi suất của tài sản phi rủi ro. Bài nghiên cứu này sử dụng lãi suất của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm do Kho Bạc Nhà Nước phát hành, số liệu lấy trên trang web của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Lãi suất này được là lãi suất trúng thầu của các đợt đấu thầu loại trái phiếu chính phủ 5 năm của Kho Bạc Nhà Nước; với những đợt không có lãi suất trúng thầu thì giữ nguyên lãi suất của đợt trước. Qua thu thập số liệu tác giả nhận thấy lãi suất này không có biến động nhiều trong giai đoạn 2008-2010, do đó sử dụng chung một mức lãi suất là 9%/năm, được đưa vào mô hình theo kỳ quan sát tuần với lãi suất 0.1726%/tuần.
Tỷ suất sinh lợi thị trường được lấy là sự thay đổi trong chỉ số VN-Index.
Giá trị sổ sách, giá trị thị trường, đầu tư trên tài sản I/A và TSSL trên tổng tài sản ROA được lấy 6 tháng một lần, dựa trên các báo cáo tài chính 6 tháng và báo cáo tài chính năm của các công ty, hầu hết báo cáo đều đã được soát xét (BCTC 6 tháng) và kiểm toán (BCTC năm). Với 95 chứng khoán trong ba năm quan sát, bài nghiên cứu đã sử dụng 480 báo cáo tài chính.
2.2.2. Phƣơng pháp xử lý dữ liệu:
Tỷ suất sinh lợi chứng khoán
hành chạy mô hình là tuần, quan sát trong 3 năm, có tất cả 153 tuần, do trừ một số tuần lễ, tết không giao dịch). TSSL tuần được tính theo công thức:
TSSL = ln Giáđóng cửa
Giá tham chiếu ; với giá tham chiếu được tính theo quyết định số 79/2000/
QĐ-UBCK ngày 29/12/2000 của Chủ tịch UBCK Nhà nước về Quy chế thành viên, niêm yết, công bố thông tin và giao dịch chứng khoán. Theo đó thì với định kỳ là tuần, giá tham chiếu là giá đóng cửa của ngày cách ngày hiện tại ít nhất 7 ngày. Để thuận tiện trong cách tính toán, bài nghiên cứu tiến hành tính TSSL ngày của chứng khoán và TSSL tuần được tính là tổng của các TSSL ngày, hai cách tính này đều cho kết quả như nhau, bởi: lnPt P0 = ln Pt Pt −1+ lnPt −1 Pt −2+ … + lnP2 P1 + lnP1 P0 .
Các nhân tố mô phỏng cho mô hình Với mô hình của Fama-French:
Quy mô công ty được tính theo giá chứng khoán của ngày hiện tại nhân với số lượng cổ phần thường đang lưu hành. Đây cũng chính là giá trị thị trường-vốn hoá thị trường (ME) của công ty. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giá trị sổ sách cổ phần thường (BE-Book common equity): được tính theo cách tính của Fama-French, bằng giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu+thuế được hoãn lại trên bảng cân đối kế toán– giá trị sổ sách cổ phần ưu đãi (Theo Eugene F.Fama and Kenneth R.French (1993), “Common risk factors in the returns of stocks and bonds” Journal of Financial Economics 33, trang 8). Giá thị trường và giá sổ sách chỉ được tính trên cổ phần thường, vì cổ phần ưu đãi không cho người nắm giữ quyền quản lý công ty.
Ta tiến hành chia 95 chứng khoán thành 2 nhóm theo quy mô với tỷ lệ 50%-50% và chia thành 3 nhóm theo BE/ME với tỷ lệ 30%-40%-30%, tạo thành 6 danh mục. Như vậy để có thể xếp hạng chứng khoán được, trong khi giá trị thị trường thay đổi hàng ngày thì việc xếp hạng 95 chứng khoán hàng ngày, thay đổi chứng khoán trong danh mục hàng ngày là điều khó có thể làm được. Chính vì chi phí lớn như vậy, tôi tiến hành phân loại chứng khoán mỗi 6 tháng. Các chứng khoán được xếp hạng theo quy mô và BE/ME 6 tháng một lần (dựa trên số liệu trên BCTC của 6 tháng trước) và cứ sau 6 tháng, các danh mục S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H được tái tạo. Với mẫu quan sát 3 năm thì sẽ có 6 lần tái tạo danh mục. TSSL tuần mỗi danh mục được tính với tỷ trọng là
% vốn hoá của chứng khoán trong danh mục. Các chỉ số SMB, HML được tính là:
SMB = (S/L + S/M + S/H)/3 – (B/L + B/M + B/H)/3 HML = (S/H + B/H)/2 – (S/L + B/L)/2
Ta được chuỗi tuần của SMB, HML. Đầu vào cho mô hình Fama-French đã được tính.
Với mô hình của Carhart:
Ba nhân tố đầu tiên của mô hình Carhart ta xây dựng tương tự như trong mô hình Fama-French. Nhân tố thứ tư là nhân tố xu hướng một năm. Carhart tính nhân tố thứ tư là chênh lệch TSSL hàng tháng của danh mục 30% chứng khoán cao giá trong những tháng trước và TSSL danh mục 30% chứng khoán thấp giá trong những tháng trước, TSSL Carhart sử dụng là TSSL 11 tháng trước trễ 1 tháng. Bài nghiên cứu này sử dụng kỳ quan sát tính toán là tuần, do đó ta sẽ tiến hành xây dựng nhân tố PR1YR là Pr6MT, là chênh lệch TSSL của những chứng khoán cao giá 6 tháng trước trừ cho TSSL những chứng khoán thấp giá 6 tháng trước.
Ta chia 95 chứng khoán thành 2 nhóm theo quy mô ( tỷ lệ 50%-50%) và 3 nhóm theo nhân tố xu hướng (tỷ lệ 30%-40%-30%), tức là theo TSSL. Ta tái tạo các chứng khoán trong 6 danh mục mỗi 6 tháng một lần. Tuy nhiên, để xây dựng được nhân tố xu hướng cho kỳ đầu tiên thì ta phải có số liệu giá của kỳ trước đó, do đó bài nghiên cứu này sẽ chạy mô hình Carhart trong khoảng thời gian từ tháng 6 năm 2008 đến tháng 12 năm 2010. Nhân tố xu hướng được chia thành 3 nhóm danh mục mô phỏng: Winners, Neutral, Losers dựa trên TSSL 6 tháng trước, nhóm Winners bao gồm những chứng khoán có TSSL cao nhất, và tương tự như thế cho các nhóm kia, điểm gãy để phân nhóm là 30%-40%-30%. Từ đó ta có 6 danh mục. Vào đầu 6 tháng tiếp theo, ta lại tiến hành phân loại lại theo quy mô (vốn hoá thị trường của chứng khoán) và theo TSSL. Nhân tố PR6MT được tính hàng tuần:
PR6MT = (S/W + B/W)/2 – (S/L + B/L)/2
Như vậy các nhân tố cho mô hình bốn nhân tố Carhart đã được xây dựng.
Với mô hình của Lu Zhang:
Mô hình gồm có ba nhân tố là phần bù thị trường, phần bù đầu tư và phần bù ROA. Các nhân tố cũng được xây dựng theo phương pháp danh mục mô phỏng nhân tố.
Đầu tư trên tài sản I/A được tính là đầu tư kỳ trước trên tổng tài sản đầu kỳ trước. Ví dụ: Ta tiến hành xếp hạng chứng khoán vào tháng 1 năm 2008 thì: I/A = (Hàng tồn kho + Đầu tư tài chính ngắn hạn + Tài sản cố định, Bất động sản đầu tư + Đầu tư tài chính dài hạn cuối Quý 4 năm 2007) – (Hàng tồn kho + Đầu tư tài chính ngắn hạn + Tài sản cố định, Bất động sản đầu tư + Đầu tư tài chính dài hạn cuối Quý 2 năm 2007) / Tổng tài sản cuối Quý 2 năm 2007. Các chứng khoán được chia thành 3 nhóm theo I/A là High, Medium, Low với các điểm gãy 30%-40%-30%. Các chứng khoán cũng được phân theo quy mô thành 2 nhóm là Small, Big. Từ đó ta có 6 danh mục, TSSL tuần từng danh mục là bình quân gia quyền TSSL các chứng khoán trong danh mục với quyền số là % vốn hoá thị trường các chứng khoán trong danh mục. Các danh mục được tái tạo 6 tháng một lần.
Nhân tố rINV được tính là chênh lệch TSSL giữa các danh mục có I/A thấp và danh mục có I/A cao (low minus high).
RINV= (S/LINV + B/LINV)/2 – (S/HINV + B/HINV)/2
Với nhân tố ROA, 95 chứng khoán cũng được chia thành 2 nhóm theo quy mô (Small, Big) và 3 nhóm theo ROA với các điểm gãy 30%-40%-30%, ROA được tính là lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản. Sáu danh mục cũng được tái tạo mỗi sáu tháng. Nhân tố rROA được tính là chênh lệch TSSL tuần của các chứng khoán có ROA cao trừ TSSL chứng khoán có ROA thấp (high minus low):
RROA = (S/HROA+ B/HROA)/2 – (S/LROA + B/LROA)/2
Như vậy các nhân tố cho mô hình ba nhân tố Lu Zhang đã được xây dựng.
2.3. Kiểm định giả thiết thống kê về quy luật phân phối xác suất của TSSL chứng khoán: chứng khoán:
Ta kiểm định xem TSSL chứng khoán có phân phối theo quy luật chuẩn hay không, vì một trong những giả thiết của phương pháp bình phương bé nhất OLS là các phần dư Ui có phân phối chuẩn. Ta sử dụng thống kê Jacques-Bera (thống kê JB), kiểm định được thực hiện trên toàn bộ 95 chứng khoán với 153 kỳ quan sát.
Giả thiết Ho: Chuỗi/biến có phân phối chuẩn
Với kích cỡ mẫu quan sát lớn, thống kê JB có phân phối xấp xỉ Chi bình phương với bậc tự do là 2. Ho sẽ bị bác bỏ nếu JB > χα2 (2). Nếu xảy ra trường hợp ngược lại thì chưa có cơ sở bác bỏ Ho. JB = 0 thì chuỗi có phân phối chuẩn hoàn toàn. Xác suất p
được báo cáo kèm theo giá trị thống kê JB là xác suất nhỏ nhất có thể bác bỏ Ho với mức ý nghĩa α. Giá trị p càng nhỏ thì khả năng bác bỏ Ho càng cao.
Ta có bảng các giá trị thống kê như sau:
Bảng 2.1: Bảng tóm tắt các giá trị thống kê
Mean Median Std. Dev. Skewness Kurtosis
Jarque-
Bera Prob. Obs. BHS -0.00167 0.002963 0.091196 -0.13783 5.499911 40.32533 0.00000 153 KDC -0.00343 4.68E-17 0.078576 -0.47064 4.336792 17.04041 0.000199 153 BBC -0.00948 -0.01266 0.086207 0.229505 3.751752 4.945857 0.084338 153 ABT -0.00173 9.37E-17 0.092265 -0.96112 11.69811 505.8699 0.00000 153 DMC -0.00898 -0.01053 0.076735 0.591746 7.863427 159.7165 0.00000 153 IMP -0.0072 -2.6E-16 0.06151 -0.02347 4.331211 11.31133 0.003498 153 VTB -0.00625 -0.00273 0.078737 -0.03999 3.484866 1.539506 0.463128 153 FPT -0.00306 0 0.091308 -0.43357 6.851497 99.36054 0.00000 153 STB -0.0065 -0.00594 0.06587 -0.1549 4.432185 13.68791 0.001066 153 BMP -0.00215 -0.00211 0.11673 -0.81811 23.46422 2686.816 0.00000 153 DPR -0.00106 -4.2E-17 0.083572 0.115996 4.159476 8.913556 0.0116 153 HRC -0.00637 -0.00563 0.09615 0.092756 3.785436 4.152197 0.125419 153