PHƯƠNG PHÁP, MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Trong chương trước tác giả đã giới thiệu lý thuyết về giá tài sản, cơ sở lý thuyết
3.1 LỰA CHỌN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 1 Cơ sở lựa chọn mô hình nghiên cứu
3.1.1 Cơ sở lựa chọn mô hình nghiên cứu
Trong phần 2.5 và bảng 2.1 đã tóm lược lại tất cả các nghiên cứu tiêu biểu trong và ngoài nước liên quan đến định giá tài sản. Các nghiên cứu trong nước chủ yếu dừng lại ở việc áp dụng các mô hình 3 nhân tố (FF3) hay bốn nhân tố của Carhart (FF4), tuy nhiên việc kiểm chứng chỉ dừng lại ở việc đánh giá ý nghĩa thống kê của các biến, tính phù hợp của các mô hình chỉ dựa vào đánh giá R2 hiệu chỉnh. Số liệu sử dụng một số chỉ áp dụng cho một ngành nào đó, hay cho một sở giao dịch chứng khoán TPHCM hoặc Hà Nội, hoặc bộ dữ liệu nghiên cứu ở giai đoạn thị trường chứng khoán mới hình thành. Một số nghiên cứu có bổ sung thêm biến thanh khoản nhưng áp dụng chỉ một ngành cụ thể hoặc chỉ sử dụng một cách đo thanh khoản. Mô hình bốn nhân tố của Carhart mặc dù khá nổi tiếng, tuy nhiên các nghiên cứu gần đây chứng minh rằng mô hình này không tốt hơn mô hình 3 nhân tố của Fama-French (Fama-French 2012; Lam.K và Tam Lewis 2011). Chính vì lý do này nên tác giả không sử dụng mô hình 4 nhân tố của Carhart. Trong khi mô hình 3 nhân tố của Fama-French sẽ được áp dụng trong nghiên cứu. Ngoài ra rủi ro thanh khoản là yếu tố rủi ro đặc trưng ở TTCK các quốc gia mới nổi (Bekaert et al [55a]; Judith Lischewski-
Svitlana Voronkova 2010 [111b]; Saeed Fathi 2012[111a]). Do đó trong nghiên cứu tác giả sử dụng mô hình ba nhân tố kết hợp với thanh khoản nếu kết quả kiểm chứng cho thấy thanh khoản và rủi ro thanh khoản có ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận các cổ phiếu niêm yết.
3.1.2 Các mô hình nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, trước tiên tác giả sử dụng các mô hình định lượng kiểm chứng xem các biến như quy mô, chỉ số BE/ME và 2 chỉ tiêu thanh khoản Liq1 và Liq2 có tác động đến suất sinh lời của cổ phiếu hay không. Nếu các biến này có tương quan với suất sinh lời, tác giả sử dụng các mô hình mở rộng CAPM khi đưa vào thêm các biến như FF3, FF3 + thanh khoản và sử dụng các phương pháp như GMM, GRS, nhằm đánh giá sự hợp lý của mô hình định giá.
3.1.2.1 Các mô hình kiểm chứng ảnh hưởng của quy mô đến suất sinh lời cổ phiếu
Trên cơ sở tổng hợp các yếu tố tác động đến rủi ro và suất sinh lời trên thị trường chứng khoán theo các nghiên cứu ở nước ngoài, kết hợp phân tích một số yếu tố đặc trưng của TTCK nước ta dự tính các nhân tố tác động đưa vào trong mô hình nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu xem xét ảnh hưởng của quy mô đến suất sinh lời cổ phiếu như sau: [51], [52], [114]
Rit = a0 + a1*ln(MEit) + eit (3.22) Trong đó: Rit: suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i tại thời điểm t
MEit: giá trị vốn hóa thị trường (quá khứ) của danh mục cổ phiếu i tại thời điểm t. Biến ME dùng logarith nhằm khắc phục biến động chênh lệch và phương sai thay đổi
a0: hệ số chặn (tung độ gốc) a1: hệ số dốc của biến quy mô eit: sai số ngẫu nhiên
3.1.2.2 Mô hình kiểm chứng ảnh hưởng của BE/ME đến suất sinh lời cổ phiếu
Mô hình nghiên cứu xây dựng để đánh giá ảnh hưởng của chỉ số BE/ME đến suất sinh lời cổ phiếu theo mô hình sau: [69], [96], [118]
Rit = a0 + a1*ln(BEi(t-1)/MEit) + eit (3.23) Trong đó:
Rit: suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i tại thời điểm t
BEi(t-1) là giá trị sổ sách kỳ (t-1), tức giá trị sổ sách của năm trước của danh mục cổ phiếu i (tính bằng triệu đồng)
MEit: giá thị trường của danh mục cổ phiếu i tại thời điểm t (tính bằng triệu đồng). Biến (BE/ME) dùng logarith nhằm khắc phục biến động chênh lệch và phương sai thay đổi
a0: hệ số chặn (tung độ gốc) a1: hệ số dốc của biến BE/ME eit: sai số ngẫu nhiên
3.1.2.3 Mô hình kiểm chứng ảnh hưởng của thanh khoản đến suất sinh lời cổ phiếu
Trong phần trước tác giả đã trình bày về thanh khoản và rủi ro thanh khoản, đồng thời tác giả cũng đã đưa ra hai chỉ tiêu thanh khoản đề nghị đưa vào trong mô hình gồm: Liq1 tính bằng giá trị giao dịch trung bình trong tháng và Liq2 tính bằng tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu được giao dịch trung bình trong tháng so với số lượng cổ phiếu đang lưu hành. Để kiểm chứng tác động yếu tố thanh khoản đến suất sinh lời và rủi ro cổ phiếu tác giả sử dụng các mô hình sau: [70], [73], [102]
Mô hình 1: Rit = ao + a1*Ln(Liq1it) + eit (3.24) Mô hình 2: Rit = ao + a1*Liq2it + eit (3.25) Trong đó:
Rit là suất sinh lời tính theo tháng của danh mục cổ phiếu thứ i tại thời điểm t Liq1it: giá trị giao dịch bình quân trong tháng của danh mục cổ phiếu i tại thời điểm t (tính bằng triệu đồng)
Liq2it: tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu được giao dịch trung bình trong tháng so với số lượng cổ phiếu đang lưu hành của danh mục cổ phiếu i
ao: hệ số chặn
a1, a2: là các hệ số dốc eit: sai số ngẫu nhiên
3.1.2.4 Mô hình ba nhân tố của Fama và French
Rit – Rft = ai + bi(RMt – Rft) + si(RSMBt) + hi(RHMLt) + eit (3.26) Trong đó:
Rit : suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu i RMt : suất sinh lời trung bình thị trường
Rft: suất sinh lời phi rủi ro (lãi suất trái phiếu chính phủ 1 năm lấy theo giá mua bán ngày đầu mỗi tháng quy về lãi suất theo tháng)
RSMBt : suất sinh lời trung bình danh mục quy mô nhỏ trừ quy mô lớn
RHMLt : suất sinh lời trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME cao trừ suất sinh lời trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME thấp
ai : hệ số chặn
bi, si, hi : hệ số hồi quy theo các danh mục eit : sai số ngẫu nhiên
3.1.2.5 Mô hình bốn nhân tố: kết hợp mô hình ba nhân tố với thanh khoản Nếu kết quả kiểm chứng cho thấy các yếu tố quy mô, chỉ số giá trị sổ sách so với giá thị trường có ảnh hưởng đến suất sinh lời của các cổ phiếu niêm yết chứng tỏ mô hình ba nhân tố của Fama và French là hợp lý. Nếu kết quả kiểm chứng cho thấy yếu tố thanh khoản có ảnh hưởng đến suất sinh lời cổ phiếu, tác giả sẽ kết hợp yếu tố thanh khoản với mô hình ba nhân tố thành mô hình bốn nhân tố, từ đó so sánh lại tính hợp lý giữa ba mô hình: mô hình CAPM, mô hình ba nhân tố và mô hình bốn nhân tố, xem mô hình nào sẽ phù hợp nhất để sử dụng trong thực tế tại Việt Nam.
Mô hình bốn nhân tố có dạng sau đây:
Trong đó:
Rit : suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu i RMt : suất sinh lời trung bình thị trường
Rft: suất sinh lời phi rủi ro (lãi suất trái phiếu chính phủ 1 năm lấy theo giá mua bán ngày đầu mỗi tháng quy về lãi suất theo tháng)
RSMBt : suất sinh lời trung bình danh mục quy mô nhỏ trừ quy mô lớn
RHMLt : suất sinh lời trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME cao trừ suất sinh lời trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME thấp
RLMHt: suất sinh lời trung bình của danh mục có thanh khoản thấp trừ suất sinh lời trung bình của danh mục có thanh khoản cao
ai : hệ số chặn
bi, si, hi, li : hệ số dốc hồi quy theo các danh mục eit: sai số ngẫu nhiên
Trong các mô hình ước lượng trong phương pháp GMM, tác giả sử dụng biến I/V (instrumental variable) là biến suất sinh lời của thời điểm trước (Rt-1). Xét về mặt lý thuyết khi sử dụng biến Rt-1 là phù hợp theo lý thuyết về kỳ vọng hợp lý và thị trường hiệu quả của Fama, bởi nếu thị trường hiệu quả thì tất cả thông tin đã được phản ánh hết vào giá, do vậy suất sinh lời kỳ trước được kỳ vọng cho suất sinh lời kỳ hiện tại. Ngoài ra, theo Hansen và Singleon (1982) và Cochrane (2000) hiệu chỉnh lại ma trận omega nhằm sửa lại tất cả các lỗi phổ biến khi dùng dữ liệu chuỗi thời gian, phổ biến nhất là dùng Rt-1 làm biến I/V đại diện và vẫn đưa ra được kết quả hiệu quả và nhất quán.