II/ Nội dung
2.2Kiểm định thực nghiệm
2. Các kiểm định thực nghiệm trước đây
2.2Kiểm định thực nghiệm
2.2.1 Ước lượng beta
Uớc lượng beta cho tài sản riêng lẻ là không chính xác, tạo ra sai số đo lường khi chúng được sử dụng để giải thích tỉ suất sinh lợi trung bình. Để cải thiện độ chính xác của ước lượng beta, các nhà nghiên cứu như Blume (1970), French và Blume (1970) và Black, Jensen và Scholes (1972) kiểm định với danh mục đầu tư, chứ không phải với chứng khoán riêng lẻ. Các nhà nghiên cứu sắp xếp chứng khoán dựa trên beta khi tạo danh mục đầu tư; danh mục đầu tư đầu tiên có các chứng khoán với beta thấp nhất, và như vậy, cho đến danh mục đầu tư cuối cùng với các tài sản beta cao nhất. Việc phân loại này hiện nay là tiêu chuẩn trong các kiểm định thực nghiệm.
2.2.2 Hệ số chặn
Jensen (1968) là người đầu tiên lưu ý rằng phiên bản Sharpe-Lintner về mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi kỳ vọng và beta thị trường ngụ ý cho một kiểm định hồi quy chuỗi thời gian. Sharpe-Lintner CAPM cho rằng giá trị kỳ vọng của tỉ suất sinh lợi vượt quá của một tài sản (tỉ suất sinh lợi của tài sản trừ đi lãi suất phi rủi ro, Rit – Rft) có thể hoàn toàn được giải thích bởi phần bù rủi ro CAPM dự kiến của nó (beta của nó nhân với giá
trị kỳ vọng của Rmt – Rft). Điều này cho thấy “alpha của Jensen,” thuật ngữ hệ số chặn trong hồi quy chuỗi thời gian, bằng 0 đối với từng tài sản.
Hệ số chặn trong các hồi quy chuỗi thời gian của tỉ suất sinh lợi tài sản vượt quá với tỉ suất sinh lợi thị trường vượt quá là dương với tài sản có beta thấp và âm đối với tài sản có beta cao.
Fischer Black (1972)
Phương trình 1 nói lên rằng tỷ suất sinh lợi vượt trội mong đợi của một tài sản thì tỷ lệ hoàn toàn với β của nó. Nếu chúng ta định nghĩa α là:
thì phương trình (1) ám chỉ rằng α của tất cả các tài sản là bằng không.
Mặt khác, các bằng chứng của Douglas(1969), Lintner(1965a) và gần đây là Miller và Scholes (1972) ám chỉ mô hình không cung cấp một mô tả hoàn hảo cho cấu trúc của tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Đơn cử, Miller và Schole (1972) cho thấy α của từng tài sản riêng lẻ phụ thuộc vào β theo cách có hệ thống sau: tài sản có β cao có khuynh hướng có
α âm và tài sản có β thấp có khuynh hướng có α dương.
Mô hình Sharpe-Lintner dự đoán rằng hệ số chặn là lãi suất phi rủi ro và hệ số beta là phần vượt quá của tỉ suất sinh lợi thị trường dự kiến với lãi suất phi rủi ro, E(Rm) - Rf. Các hồi quy luôn cho thấy hệ số chặn cao hơn mức lãi suất phi rủi ro trung bình (thường là tỉ suất sinh lợi của một tín phiếu một tháng), và hệ số beta là nhỏ hơn tỉ suất sinh lợi thị trường vượt quá trung bình (tỉ suất sinh lợi trung bình trên một danh mục đầu tư cổ phiếu phổ thông của Mỹ trừ đi lãi suất tín phiếu kho bạc). Điều này đúng trong các kiểm định
trước đây, như Douglas (1968), Black, Jensen và Scholes (1972), Miller và Scholes (1972), Blume và French (1973) và Fama và MacBeth (1973), cũng như trong nhiều kiểm định hồi quy chéo gần đây, như Fama và French (1992).
Fama-Macbeth 1973
Trong giai đoạn 1935-40 và trong hầu hết thời kỳ từ 1961-tháng 6/1968, gần với
. Trong các giai đoạn khác đặc biệt là từ 1951-60, hầu như nhỏ hơn .
Và kết quả trong các giai đoạn này thì lớn hơn đáng kể.
2.2.3 Mối quan hệ giữa beta và tỉ suất sinh lợi trung bình
Các kiểm định trước đây kiên quyết từ chối phiên bản Sharpe-Lintner của CAPM. Có một mối quan hệ dương giữa beta và tỉ suất sinh lợi kỳ vọng, nhưng nó là “phẳng” hơn. French và Blume (1970), Black, Jensen và Scholes (1972) và Stambaugh (1982).
Sharpe-Lintner CAPM dự đoán rằng danh mục đầu tư xếp dọc theo một đường thẳng, với hệ số chặn bằng với lãi suất phi rủi ro Rf, và độ dốc bằng tỉ suất sinh lợi vượt quá dự kiến trên thị trường E(Rm) – Rf. Tác giả sử dụng lãi suất tín phiếu kho bạc một tháng trung bình và tỉ suất sinh lợi thị trường vượt quá trung bình trên CRSP từ 1928-2003 để ước lượng đường dự báo trong hình 2. Xác nhận các bằng chứng trước đó, mối quan hệ giữa beta và tỉ suất sinh lợi trung bình cho mười danh mục đầu tư là phẳng hơn nhiều so với Sharpe-Lintner CAPM dự đoán. Tỉ suất sinh lợi của danh mục đầu tư có beta thấp thì quá cao, và tỉ suất sinh lợi của danh mục đầu tư có beta cao thì quá thấp.
Mặc dù phần bù rủi ro trên một đơn vị beta được quan sát là thấp hơn so với mô hình Sharpe-Lintner dự đoán, mối quan hệ giữa tỉ suất sinh lợi trung bình và beta trong hình 2 là gần tuyến tính. Điều này phù hợp với phiên bản Black của CAPM, với dự đoán duy nhất là phần bù rủi ro beta là dương.
2.2.4 Beta thị trường có giải thích tỉ suất sinh lợi kỳ vọng, không có một yếu tố nào khác có sức mạnh giải thích (phần dư là 0) nào khác có sức mạnh giải thích (phần dư là 0)
Các phần dư của hồi quy có nguồn gốc chủ yếu từ phương sai, chẳng hạn như hiệu ứng “industry effect” trong tỉ suất sinh lợi trung bình. Tương quan dương trong phần dư tạo ra sự lệch xuống của sai số chuẩn của độ dốc hồi quy chéo trong ước lượng OLS thông thường.
Fama và MacBeth (1973) thêm các biến bổ sung là beta thị trường bình phương (để kiểm định dự đoán rằng mối quan hệ giữa tỉ suất sinh lợi kỳ vọng và beta là tuyến tính) và biến phần dư hồi quy tỉ suất sinh lợi tài sản với tỉ suất sinh lợi thị trường (để kiểm định dự đoán rằng beta thị trường là thước đo duy nhất của rủi ro cần thiết để giải thích tỉ suất sinh lợi dự kiến). Các biến này không giải thích thêm cho tỉ suất sinh lợi trung bình được cung cấp bởi beta.
Fama và MacBeth (1973): kết quả của Fama và MacBeth hỗ trợ cho các hàm ý quan trọng được kiểm định của mô hình hai tham số. Nó cho thấy rằng danh mục thị trường là hiệu quả, đặc biệt hơn, cho thấy các danh mục đại diện cho danh mục thị trường thì gần như là hiệu quả, các tác giả không thể bác bỏ giả thiết rằng: tỷ suất sinh lợi trung bình của thị trường chứng khoán New York phản ánh những nỗ lực của các nhà đầu tư không thích rủi ro nắm giữ danh mục hiệu quả. Đặc biệt, về trung bình, dường như có sự đánh đổi dương giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro, với rủi ro được đo lường từ danh mục quan sát. Thêm vào đó, mặc dù có stochastic phi tuyến qua các kỳ nhưng các tác giả không thể bác bỏ giả thuyết rằng về trung bình các tác động của chúng khác không từ thời kỳ này đến thời kỳ kế tiếp. Do đó không thể bác bỏ rằng trong việc ra quyết định danh mục, một nhà đầu tư nên giả định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán là quan hệ tuyến tính theo mô hình hai tham số. Các tác giả cũng không thể bác bỏ giả thuyết rằng mô hình hai tham số không phải là thước đo rủi ro, rủi ro danh mục tác động có hệ thống vào tỷ suất sinh lợi trung bình.
Tuy nhiên Fama và MacBeth (1973) cũng đã đề xuất một phương pháp để đo lường mối tương quan của các phần dư trong hồi quy chéo. Thay vì ước lượng một hồi quy chéo đơn
của tỉ suất sinh lợi trung bình hàng tháng với beta, họ ước lượng hồi quy chéo theo tháng của tỉ suất sinh lợi hàng tháng với beta.
Các thống kê Gibbons, Ross và Shanken kiểm định các đại diện thị trường là danh mục đầu tư tiếp tuyến trong tập hợp các danh mục đầu tư được xây dựng bằng cách kết hợp các danh mục đầu tư thị trường với các tài sản cụ thể được sử dụng như là các biến phụ thuộc trong các hồi quy chuỗi thời gian.
Được soi sáng bởi cái nhìn sâu sắc này của Gibbons, Ross và Shanken (1989), người ta có thể thấy một cách giải thích tương tự của các kiểm định hồi quy chéo beta thị trường đủ để giải thích tỉ suất sinh lợi kỳ vọng.
2.3 Kết luận cho kiểm định thực nghiệm
Những dự đoán trung tâm của phiên bản Black của CAPM rằng beta thị trường đủ để giải thích tỉ suất sinh lợi kỳ vọng và phần bù rủi ro cho beta là dương, dường như vững chắc. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhưng dự đoán cụ thể hơn của Sharpe-Lintner CAPM rằng phần bù rủi ro trên đơn vị của beta là tỉ suất sinh lợi mong đợi của thị trường trừ lãi suất phi rủi ro hoàn toàn bị bác bỏ.
3. Những mâu thuẫn được giải quyết bằng các mô hình thay thế
Basu (1977) cho thấy khi cổ phiếu phổ thông được sắp xếp theo tỷ lệ E/P, TSSL trong tương lai của cổ phiếu có E / P cao thì cao hơn so với dự đoán của mô hình CAPM.
Banz (1981) dẫn chứng một hiệu ứng quy mô: khi cổ phiếu được sắp xếp theo vốn hóa thị trường (giá nhân với số cổ phiếu đang lưu hành), TSSL bình quân trên cổ phiếu nhỏ thì cao hơn so với dự đoán của mô hình CAPM.
Bhandari (1988) thấy rằng tỷ lệ nợ/vốn chủ sở hữu cao (giá trị sổ sách của nợ trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu, một thước đo đòn bẩy) có liên quan đến tỉ suất sinh lợi quá cao so với beta thị trường của chúng.
Statman (1980) và Rosenberg, Reid và Lanstein (1985) chứng minh bằng tài liệu rằng cổ phiếu có tỷ lệ vốn chủ sở hữu theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao (BE / ME, tỷ
lệ giá trị sổ sách của một cổ phiếu phổ thông trên thị giá của nó) có tỉ suất sinh lợi trung bình cao mà không bị ảnh hưởng bởi beta của chúng.
Chan, Hamao, và Lakonishok (1991) thấy rằng BE/ME cũng có một vai trò quan trọng trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi trung bình tiêu biểu của các chứng khoán Nhật.
Fama và French (1992) cập nhật và tổng hợp các bằng chứng về những thất bại thực nghiệm của CAPM. Bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy chéo, họ xác nhận rằng quy mô, tỷ lệ E/P, D/E và BE/ME thêm vào giải thích cho tỉ suất sinh lợi cổ phiếu dự kiến được cung cấp bởi beta thị trường.
Fama và French (1992) cũng khẳng định bằng chứng (Reinganum, 1981; Stambaugh, 1982; Lakonishok và Shapiro, 1986) rằng mối quan hệ giữa tỉ suất sinh lợi trung bình và beta cho cổ phiếu phổ thông thậm chí còn phẳng hơn với thời gian mẫu được sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm CAPM trước đây.
Chen-Roll-Ross 1986 nghiên cứu một bộ các biến số trạng thái kinh tế (tốc độ tăng trưởng sản lượng công nghiệp, tốc độ tăng trưởng hang năm, lạm phát ngoài kỳ vọng, sự thay đổi trong lạm phát kỳ vọng, chênh lệch lãi suất ngắn hạn và dài hạn, giá dầu…) như những ảnh hưởng có hệ thống đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán và đã kiểm định ảnh hưởng của chúng trên giá tài sản. Một số biến kinh tế được tìm thấy có ý nghĩa trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán, (đáng chú ý nhất là biến sản xuất công nghiệp MP, thay đổi về phần bù rủi ro URP), xoay quanh đường cong lợi tức và có phần yếu hơn, là việc đo lường lạm phát không dự kiến và thay đổi trong lạm phát dự kiến các thời kỳ khi các biến này biến động mạnh. Hai biến tốc độ tăng trưởng trong tiêu dùng và tôc độ tăng trưởng trong tiêu thụ bình quân đầu người có ý nghĩa không đáng kể.
4. Giải thích những mâu thuẫn của CAPM do với kiểm định thực nghiệm
Hồi quy chuỗi thời gian và hồi quy chéo đều không kiểm định được mô hình CAPM. Theo nghĩa đen, kiểm định là liệu một đại diện cụ thể cho danh mục đầu tư thị trường (thường là một danh mục đầu tư cổ phiếu phổ thông của Mỹ) là có hiệu quả trong tập hợp các danh mục đầu tư có thể được xây dựng từ nó và các tài sản bên trái phía được sử dụng trong các kiểm định. Người ta có thể kết luận từ điều này là CAPM chưa bao giờ được kiểm định và triển vọng để kiểm định nó là không tốt bởi vì (1) tập hợp các tài sản bên trái không bao gồm tất cả các tài sản thị trường và (2) dữ liệu cho danh mục đầu tư thị trường thực sự của tất cả các tài sản là vượt quá tầm tay (Roll, 1977). Nhưng lời chỉ trích này có thể được nhằm vào các kiểm định của bất kỳ mô hình kinh tế nào khi kiểm định ít đầy đủ hoặc khi chúng sử dụng các đại diện cho các biến của mô hình.
Roll (1977) lập luận rằng CAPM chưa bao giờ được thử nghiệm và có lẽ sẽ không bao giờ. Vấn đề là các danh mục đầu tư thị trường là khó nắm bắt về mặt lý thuyết và thực nghiệm. Nó không rõ ràng về mặt lý thuyết mà tài sản (ví dụ, nguồn nhân lực) có thể được loại trừ hợp pháp khỏi danh mục đầu tư thị trường, và dữ liệu sẵn có hạn chế đáng kể các tài sản được bao gồm trong danh mục. Kết quả là, kiểm định của CAPM buộc phải sử dụng đại diện cho danh mục đầu tư thị trường trong kiểm định xem liệu các đại diện có nằm trên đường biên phương sai tối thiểu. Roll lập luận rằng bởi vì các kiểm định sử dụng đại diện, không phải là danh mục đầu tư thị trường thực sự, chúng ta không biết gì về mô hình CAPM.
Stambaugh (1982) kiểm định CAPM sử dụng một loạt các danh mục đầu tư thị trường bao gồm, ngoài cổ phiếu phổ thông Mỹ còn trái phiếu doanh nghiệp và chính phủ, cổ phiếu ưu đãi, bất động sản và hàng tiêu dùng khác. Ông thấy rằng các kiểm định CAPM không nhạy cảm với việc mở rộng đại diện thị trường ngoài các cổ phiếu phổ thông, cơ bản vì sự biến động của tỉ suất sinh lợi thị trường mở rộng bị chi phối bởi sự biến động của tỉ suất sinh lợi cổ phiếu.
Người ta không bị thuyết phục bởi kết quả của Stambaugh (1982) vì đại diện thị trường của ông ta được giới hạn cho các tài sản của Mỹ. Nếu thị trường vốn quốc tế mở và giá
tài sản phù hợp với một phiên bản quốc tế của mô hình CAPM, danh mục đầu tư thị trường nên bao gồm các tài sản quốc tế. Tuy nhiên, Fama và French (1998) tìm thấy rằng beta của một danh mục đầu tư thị trường chứng khoán toàn cầu không thể giải thích tỉ suất sinh lợi trung bình cao được quan sát trên toàn thế giới của các cổ phiếu có BE/ME cao hay E/P cao.
Kothari, Shanken và Sloan (1995) cố gắng để cứu Sharpe-Lintner CAPM bằng cách cho rằng mối quan hệ yếu giữa tỉ suất sinh lợi trung bình và beta chỉ là một kết quả tình cờ. Một khả năng là các vấn đề của CAPM là không xác thực, kết quả của các dữ liệu “nạo vét” - các nhà nghiên cứu làm sạch các dữ liệu ít ỏi được công bố và đưa ra các mâu thuẫn xảy ra trong các mẫu cụ thể là kết quả ngẫu nhiên. Một phản ứng đến mối quan tâm này là kiểm định kết quả tương tự được tìm thấy trong các mẫu khác. Chan, Hamao và Lakonishok (1991) tìm thấy một mối quan hệ mạnh mẽ giữa tỉ số BE/ME và tỉ suất sinh lợi trung bình đối với cổ phiếu của Nhật Bản. Capaul, Rowley và Sharpe (1993) quan sát một hiệu ứng BE/ME tương tự trong bốn thị trường chứng khoán châu Âu và Nhật Bản. Fama và French (1998) thấy rằng tỷ số giá gây ra vấn đề cho CAPM trong dữ liệu của Mỹ cũng giống như trong TSSL chứng khoán của 12 thị trường lớn ngoài nước Mỹ, và trong tỉ suất sinh lợi thị trường mới nổi. Bằng chứng này cho thấy rằng những mâu thuẫn của CAPM liên quan đến tỷ số giá không chỉ là ở 1 mẫu cụ thể.
Định giá bất hợp lý
Trong số những người kết luận rằng những thất bại thực nghiệm của CAPM là không tránh được, hai tình tiết xuất hiện. Một mặt là những (những nhà hành vi) behavioralists. Quan điểm của họ dựa trên bằng chứng rằng cổ phiếu với tỷ lệ BE/ME cao thường là các