7. Giải thích và ứng dụng
7.1Giải thích
Bảng 2 cho thấy: 3 nhân tố thị trường cổ phiếu, RMO, SMB và HML, thì không tương quan với cái khác và với 2 nhân tố cấu trúc kỳ hạn TERM và DEF. Phần hồi quy trong bảng 8 sử dụng , SMB, HML, TERM và DEF giải thích tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và trái phiếu.
25 danh mục đầu tư cổ phiếu tạo độ dốc trên tỷ suất sinh lợi thị trường thực sự, RMO, và tất cả xoay quanh 1. Tỷ suất sinh lợi RMO trung bình như phí của một cổ phiếu (hơn phí một tháng) và chia sẻ rủi ro thị trường cổ phiếu chung.
49
TERM và DEF tạo sự thay đổi theo chuỗi thời gian trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và trái phiếu kỳ vọng.
TERM và DEF giải thích hầu hết tất cả sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi doanh nghiệp cấp cao.
Giống RMO, TERM và DEF, tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội không giải thích được sự khác biệt dữ liệu chéo mạnh trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trung bình và tính hay biến đổi của nó.
Những nhân tố liên quan tới quy mô chung trong tỷ suất sinh lợi giải thích tại sao tỷ suất sinh lợi cổ phiếu nhỏ thì thay đổi nhiều hơn tỷ suất sinh lợi cổ phiếu lớn
HML có khuynh hướng tăng tính bất ổn của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu BE/ME thấp. Cổ phiếu giá trị sổ sách trên giá trị thị trường liên quan tới khả năng sinh lợi. HML giảm tỷ suất sinh lợi trung bình trên cổ phiếu BE/ME.
RMO và RM-RF tạo hệ số chặn tương tự và giá trị R2 cho việc thử nghiệm một mô
hình 5 nhân tố giá trị tài sản
Ít nhất thì kết quả của chúng tôi cũng cho thấy rằng 5 nhân tố đã giải thích tốt về (a) việc thay đổi chung trong tỷ suất sinh lợi trái phiếu và cổ phiếu trung bình và (b) dữ liệu chéo của tỷ suất sinh lợi trung bình. Không có một lý thuyết chỉ ra cụ thể hình dáng chính xác của việc biến đổi hay những nhân tố chung trong tỷ suất sinh lợi, sự lựa chọn của bất kỳ dạng đặc biệt nào của những nhân tố thì phần nào là tùy hứng.
7.2 Ứng dụng
Về nguyên tắc, kết quả của chúng tôi có thể được sử dụng trong bất kỳ ứng dụng đòi hỏi phải ước tính tỷ suất sinh lợi mong đợi của cổ phiếu. Danh sách bao gồm (a) lựa chọn danh mục đầu tư, (b) đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư, (c) đo lường tỷ suất sinh lợi bất thường trong các nghiên cứu sự kiện, và (d) ước tính chi phí vốn. Các ứng dụng phụ thuộc vào bằng chứng rằng 5 nhân tố cung cấp một mô tả tốt về dữ liệu chéo của tỷ suất sinh lợi trung bình, nhưng họ không yêu cầu mà chúng tôi đã xác định được các nhân tố đúng.
Nếu 5 nhân tố thể hiện dữ liệu chéo tỷ suất sinh lợi trung bình, thì chúng có thể được sử dụng để lựa chọn danh mục đầu tư. Độ nhạy cảm của danh mục đầu tư đối với năm nhân tố rủi ro có thể được ước lượng bằng hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội quá khứ theo 5 biến giải thích của suất sinh lời. Độ dốc của đường hồi quy và phần bù trung bình trong quá khứ cho của nhân tố sau đó có thể được sử dụng để ước lượng (không điều kiện) suất sinh lợi mong đợi của danh mục đầu tư. Một cách làm tương tự có thể được sử dụng để ước tính tỷ suất sinh lợi mong đợi
50
về chứng khoán của một công ty, với mục đích định giá chi phí vốn. (Chúng tôi dự đoán, tuy nhiên đó sai sót lấy mẫu sẽ là một vấn đề nghiêm trọng trong các ước lượng tham số 5 nhân tố đối với mội chứng khoán).
Nếu kết quả theo mệnh giá, thì việc đánh giá quản lý một danh mục đầu tư là đơn giản. Các điểm chặn trong hồi quy chuỗi thời gian của suất sinh lợi vượt trội của danh mục đầu tư trên 5 biến giải thích suất sinh lợi là suất sinh lợi bất thường trung bình cần được đánh giá, khi một người quản lý có thể đánh bại thị trường, bởi vì, nếu ông ấy có thể sử dụng thông tin đặc biệt nào đó để tạo ra tỷ suất sinh lợi trung bình lớn hơn kết hợp tỷ suất sinh lợi lặp lại cho năm nhân tố rủi ro.
Sử dụng kết quả của chúng tôi cho việc hình thành danh mục đầu tư và đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư thì đơn giản hơn việc chỉ nắm giữ cổ phiếu. Bảng 5 đến 8 chỉ ra rằng một mô hình chỉ sử dụng 3 nhân tố thị trường cổ phiếu, RM-RF, SMB và HML cũng như mô hình 5 nhân tố trong việc giải thích sự thay đổi chung theo thời gian trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và dữ liệu chéo của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trung bình.
Nhiều người tiếp tục sử dụng mô hình một nhân tố Sharpe-Lintner để đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư và để dự báo chi phí vốn, mặc dù thiếu bằng chứng xác đáng. Ở mức tối thiểu, kết quả này và trong Fama và French (1992a) sẽ nhằm phá vỡ những quan điểm thông thường.
Cuối cùng, trong các trường hợp nghiên cứu các phản ứng giá cổ phiếu đối với thông tin trong cụ thể của công ty, phần thặng dư từ hồi quy một nhân tố của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên tỷ suất sinh lợi thị trường chỉ để tóm tắt những biến đổi chung trong tỷ suất sinh lợi. Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng phần thặng dư từ hồi quy ba nhân tố đó cũng sử dụng SMB và HML để tách biệt suất sinh lợi đặc thù của từng công ty.
Sử dụng một giải pháp thay thế ba nhân tố đặc biệt quan trọng nếu các cuộc thử nghiệm áp đặt một hạn chế về dự liệu chéo suất sinh lợi trung bình cổ phiếu. Ví dụ, Agrawal, Jaffe, và Mandelker (1991) sử dụng các phần thặng dư từ các mô hình Sharpe-Lintner để đánh giá suất sinh lợi cổ phiếu sau sáp nhập của các công ty được mua lại. Nhận thức rằng tỷ suất sinh lợi sau sáp nhập có vẻ như quá thấp vì các doanh nghiệp được mua lại có xu hướng ngày càng lớn, họ bắt đầu kiểm soát quy mô cũng như suất sinh lời vượt trội của thị trường khi đo lường tỷ suất sinh lợi bất thường. Tỷ suất sinh lợi trung bình bất thường của việc sáp nhập công ty thì thường là âm và tương tự trong quy mô của mỗi 5 năm sau khi sáp nhập.
51
Chúng tôi phỏng đoán rằng tỷ suất sinh lợi âm bất thường mà các công ty có được là tác động của giá trị sổ sách trên giá trị thị trường. Chúng tôi đoán rằng các công ty được mua lại có xu hướng là các công ty thành công có giá cổ phiếu cao so với giá trị sổ sách và HML thấp. Trong mô hình ba nhân tố của chúng tôi, HML thấp sẽ làm giảm tỷ suất sinh lợi trung bình cổ phiếu của các công ty được mua lại, và làm cho suất sinh lời bất thường càng âm trong kiểm định mà chỉ sử dụng nhân tố thị trường và quy mô.