Ứng dụng mô hình Fama French năm nhân tố cho thị trường chứng khoán việt nam cách tiếp cận về phân chia danh mục đầu tư

Mô hình Fama – French 5 nhân tố ra đời năm 2013 tạo nên sự quan tâm đặc biệt từ các nhà nghiên cứu và nhà làm chính sách. Mô hình Fama – French 5 nhân tố được đưa vào bài nghiên cứu nhằm kiểm định tính ứng dụng cho thị trường chứng khoán Việt Nam theo cách tiếp cận về phân chia danh mục đầu tư. Tác giả sử dụng phương pháp mô hình hồi quy tuyến tính trên cơ sở dữ liệu hàng tuần của 350 công ty phi tài chính niêm yết năm 2019 trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2010 – 2019. Kết quả nghiên cứu cho thấy: (i) Mô hình Fama – French 5 nhân tố chưa thực sự phù hợp để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu; (ii) Các cách thức phân chia danh mục đầu tư khác nhau sẽ mang đến kết quả khác nhau và cách phân chia danh mục theo phương pháp 2x2 là phù hợp nhất để giải thích biến động tỷ suất sinh lời chứng khoán cho thị trường Việt Nam; (iii) Trong 5 nhân tố của mô hình, nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận giải thích tốt tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại Việt Nam còn nhân tố khuynh hướng đầu tư hầu như chỉ tác động vào các danh mục chứa nhân tố đầu tư; và (iv) Các nhân tốtrong mô hình Fama – French 5 nhân tố dường như tác động cùng chiều đối với cổ phiếu có quy mô nhỏ, cổ phiếu có giá trị cao, cổ phiếu có lợi nhuận cao và cổ phiếu có mức thay đổi tài sản thấp. Điều này cung cấp thêm cho các nhà đầu tư cách lựa chọn cổ phiếu để đưa vào trong danh mục và lựa chọn cách phân chia danh mục phù hợp để gia tăng hiệu quả sinh lời của danh mục. Bên cạnh đó, đề nghị các nhà đầu tư, các nhà nghiên cứu và các công ty nên thận trọng hơn trong việc khẳng định các giá trị đạt được từ mô hình Fama – French 5 nhân tố.

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1

1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 3

1.2.1 Mục tiêu chung 3

1.2.2 Mục tiêu cụ thể 3

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 3

1.4 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU 4

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 4

1.6 Ý NGHĨA CỦA LUẬN VĂN 5

1.7 KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN 5

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 6

2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 6

2.1.1 Mô hình CAPM 6

2.1.2 Mô hình Fama – French 3 nhân tố 7

2.1.3 Mô hình Carhart 4 nhân tố 8

2.1.4 Mô hình Fama – French 5 nhân tố 9

2.2 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 12

2.2.1 Các nghiên cứu ở thị trường quốc tế 12

2.2.2 Các nghiên cứu ở thị trường Việt Nam 14

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18

3.1 GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 18

3.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ ĐO LƯỜNG BIẾN 18

3.2.1 Mô hình nghiên cứu 18

3.2.2 Đo lường biến 19

3.3 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU 25

3.3.1 Dữ liệu nghiên cứu 25

3.3.2 Cách tiếp cận về phân chia danh mục 26

3.3.3 Kịch bản thực nghiệm 31

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 33

4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ 33

4.1.1 Thống kê mô tả lãi suất phi rủi ro 33

4.1.2 Thống kê mô tả các nhân tố và các danh mục đầu tư 33

iv 4.2 KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN 38

4.3 KIỀM ĐỊNH PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI 41

4.4 KẾT QUẢ HỒI QUY 42

4.4.1 Hồi quy tổng thể cho tất cả danh mục theo cách sắp xếp 2x3 42

4.4.2 Hồi quy 18 danh mục theo cách sắp xếp 2x3 43

4.4.3 Hồi quy tổng thể cho tất cả danh mục theo cách sắp xếp 2x2 45

4.4.4 Hồi quy 12 danh mục theo cách sắp xếp 2x2 45

4.4.5 Hồi quy tổng thể cho tất cả danh mục theo cách sắp xếp 2x2x2x2 47

4.4.6 Hồi quy 16 danh mục theo cách sắp xếp 2x2x2x2 47

4.4.7 Thống kê kết quả hồi quy theo 3 cách sắp xếp 2x3, 2x2 và 2x2x2x2 50

4.4.8 Thảo luận kết quả 51

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 52

5.1 KẾT LUẬN 52

5.2 KHUYẾN NGHỊ 54

5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 56

TÀI LIỆU THAM KHẢO 57

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT B/M, BE/ME CAPM : Giá trị sổ sách trên giá thị trường : Mô hình định giá tài sản vốn CMA FF3F FF5F HML : Phần bù rủi ro đầu tư : Fama – French ba nhân tố : Fama – French năm nhân tố : Phần bù rủi ro giá trị HOSE : Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh INV : Investment - Đầu tư MRP : Phần bù rủi ro thị trường OLS : Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường OP Rm- Rf RMW : Operating Profitability - Lợi nhuận hoạt động : Phần bù rủi ro thị trường : Phần bù rủi ro lợi nhuận Size : Quy mô SMB : Phần bù rủi ro quy mô TSSL VN-Index : Tỷ suất sinh lời : Chỉ số chứng khoán Việt Nam (Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh) DANH MỤC BẢNG Bảng 3 1 Lãi suất trái phiếu chính phủ Việt Nam kỳ hạn 5 năm 20

Bảng 4.1 Thống kê mô tả lãi suất phi rủi ro 33

Bảng 4.2 Tổng hợp thống kê mô tả các nhân tố FF5F theo 3 cách sắp xếp 34

Bảng 4.3 TSSL vượt trội (Rp-Rf) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư theo cách phân chia 5x5 35

Bảng 4.4 TSSL vượt trội (Rp-Rf) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư theo cách phân chia 2x4x4 36

Bảng 4.5 TSSL vượt trội (Rp-Rf) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư theo cách phân chia 2x3, 2x2, 2x2x2x2 37

Bảng 4.6 Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố 39

Bảng 4.7 Ma trận hệ số tương quan giữa các phiên bản của cùng một nhân tố 40

Bảng 4.8 Nhân tố phóng đại phương sai của các biến độc lập 41

Bảng 4.9 Kết quả kiểm định phương sai thay đổi của các danh mục 41

Bảng 4 10 Kết quả hồi quy tổng thể các danh mục theo cách sắp xếp 2x3 42

Bảng 4 11 Kết quả hồi quy 18 danh mục với bộ nhân tố 2x3 44

Bảng 4 12 Kết quả hồi quy tổng thể các danh mục theo cách sắp xếp 2x2 45

Bảng 4 13 Kết quả hồi quy 12 danh mục với bộ nhân tố 2x2 46Bảng 4 14 Kết quả hồi quy tổng thể các danh mục theo cách sắp xếp 2x2x2x2 47Bảng 4 15 Kết quả hồi quy 16 danh mục với bộ nhân tố 2x2x2x2 49Bảng 4 16 Thống kê số lượng danh mục mang ý nghĩa thống kê 50Bảng 4 17 Thống kê số lượng danh mục mang đúng dấu kỳ vọng 51

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Mô hình Fama – French 5 nhân tố ra đời năm 2013 tạo nên sự quan tâm đặc biệt từ cácnhà nghiên cứu và nhà làm chính sách Mô hình Fama – French 5 nhân tố được đưa vàobài nghiên cứu nhằm kiểm định tính ứng dụng cho thị trường chứng khoán Việt Namtheo cách tiếp cận về phân chia danh mục đầu tư Tác giả sử dụng phương pháp môhình hồi quy tuyến tính trên cơ sở dữ liệu hàng tuần của 350 công ty phi tài chính niêmyết năm 2019 trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn

2010 – 2019 Kết quả nghiên cứu cho thấy: (i) Mô hình Fama – French 5 nhân tố chưathực sự phù hợp để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng khoán ViệtNam trong giai đoạn nghiên cứu; (ii) Các cách thức phân chia danh mục đầu tư khácnhau sẽ mang đến kết quả khác nhau và cách phân chia danh mục theo phương pháp2x2 là phù hợp nhất để giải thích biến động tỷ suất sinh lời chứng khoán cho thị trườngViệt Nam; (iii) Trong 5 nhân tố của mô hình, nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, lợinhuận giải thích tốt tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại Việt Nam còn nhân tố khuynh hướngđầu tư hầu như chỉ tác động vào các danh mục chứa nhân tố đầu tư; và (iv) Các nhân tốtrong mô hình Fama – French 5 nhân tố dường như tác động cùng chiều đối với cổphiếu có quy mô nhỏ, cổ phiếu có giá trị cao, cổ phiếu có lợi nhuận cao và cổ phiếu cómức thay đổi tài sản thấp Điều này cung cấp thêm cho các nhà đầu tư cách lựa chọn cổphiếu để đưa vào trong danh mục và lựa chọn cách phân chia danh mục phù hợp để giatăng hiệu quả sinh lời của danh mục Bên cạnh đó, đề nghị các nhà đầu tư, các nhànghiên cứu và các công ty nên thận trọng hơn trong việc khẳng định các giá trị đạt được

từ mô hình Fama – French 5 nhân tố

Từ khóa: Fama – French, FF5F, định giá chứng khoán, mô hình năm nhân tố

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Thị trường chứng khoán là một bộ phận quan trọng của thị trường vốn không chỉ ở ViệtNam mà còn ở hầu hết các nước trên thế giới Thị trường chứng khoán Việt Nam chínhthức đi vào hoạt động từ tháng 7/2000 đến nay, qua hơn 20 năm phát triển đã có nhữngbước tiến đáng kể Với sự phát triển nhanh chóng của thị trường, việc đầu tư vào lĩnhvực chứng khoán đã trở thành một kênh hấp dẫn và quen thuộc cho các nhà đầu tư.Thị trường chứng khoán sẽ phát triển hơn nếu các nhà đầu tư trên thị trường đạt đượclợi nhuận mà họ mong muốn Do đó, xác định tỷ suất sinh lợi cho một danh mục đầu tưluôn là bước quan trọng nhất trong tiến trình đầu tư của các nhà đầu tư Đã có nhiềunghiên cứu được thực hiện phân tích những nguyên nhân tác động lên lợi nhuận đầu tư:những nhân tố vĩ mô như biến động của chu kỳ kinh tế, biến động của lãi suất, tỷ giá,giá vàng, giá dầu,… hay các nhân tố vi mô như ảnh hưởng của thị trường, quy mô công

ty, dòng tiền trên giá,… Trong các nhân tố vi mô thì các mô hình định giá được quantâm nhiều nhất Có nhiều mô hình định giá tiêu biểu đã xuất hiện trên thế giới như: môhình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) của Sharpe (1964) vàLintner (1965), mô hình ba nhân tố Fama – French (1993), mô hình bốn nhân tố Carhart(1997), mô hình năm nhân tố Fama – French (2015),… Trong những năm 1960, Sharpe(1964) và Lintner (1965) đã đưa ra mô hình CAPM thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suấtsinh lời và rủi ro hệ thống của cổ phiếu Mô hình CAPM gây ra nhiều tranh cãi vì cácgiả định của nó, mặc dù có giá trị cao về mặt lý thuyết nhưng trên thực tế mô hìnhCAPM không giải thích đầy đủ tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán ởnhiều nghiên cứu thực nghiệm Trên thế giới có nhiều nghiên cứu bổ sung cho CAPM,tiêu biểu nhất là hai giáo sư Fama và French với rất nhiều nghiên cứu được công bố trêncác tạp chí kinh tế hàng đầu Một trong những mô hình của Fama – French được nhiềunhà nghiên cứu trên toàn thế giới áp dụng là mô hình ba nhân tố Fama – French (1993),trong mô hình này, Fama – French đã bổ sung thêm hai nhân tố quy mô và giá trị vàotrong mô hình CAPM để giải thích tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Hơn 20 năm sau, Fama –French tiếp tục công bố mô hình năm nhân tố, bổ sung thêm hai nhân tố lợi nhuận vàđầu tư vào mô hình ba nhân tố Fama – French Hai giáo sư sử dụng mô hình chiết khấu

cổ tức và kế thừa các nghiên cứu của Tilman và cộng sự (2004), Fama –French (2006,2008), Novy – Marx (2013),… để giải thích tại sao bổ sung hai nhân tố lợi nhuận vàđầu tư vào mô hình định giá Trong khi mô hình Fama – French ba nhân tố được giớihọc thuật quan tâm rất nhiều nhưng kết quả đạt được từ việc ứng dụng mô hình này ởnhiều quốc gia khác nhau trong từng thời điểm khác nhau lại mang đến nhiều kết quảkhác nhau Do đó, rất nhiều học giả cho rằng mô hình Fama – French ba nhân tố khôngđược xây dựng trên một nền tảng lý thuyết vững chắc và kết quả đạt được từ mô hìnhnày là kết quả của việc xào nấu dữ liệu (Kogan và Titan, 2012; Wang và Wu, 2011).Nhiều nghiên cứu định lượng trên thế giới chỉ ra rằng, các nhân tố hệ số của phần bùSMB và HML được sử dụng trong mô hình Fama – French ba nhân tố không mangđúng dấu như kỳ vọng hoặc kết quả không có ý nghĩa thống kê Do vậy, nghiên cứu sựphù hợp của mô hình mới Fama – French năm nhân tố đối với thị trường chứng khoánViệt Nam là điều cần được quan tâm

Bên cạnh đó, một khác biệt cơ bản nhất giữa các nghiên cứu định lượng khi sử

dụng mô hình Fama – French ba và năm nhân tố là cách phân chia các danh mục đầu tư.Không tồn tại một lý thuyết nền tảng nào hướng dẫn cách phân chia các danh mục đầu

tư khi mô hình này được áp dụng Do vậy, cũng không tồn tại một quy chuẩn cụ thể đểđánh giá cách chia danh mục nào là tối ưu (Brailsford và cộng sự, 2012a)

Sau khi tìm hiểu các nghiên cứu định lượng liên quan đến mô hình Fama – French,tác giả nhận thấy hầu như chưa có nghiên cứu định lượng tiếp cận nhiều phương phápphân chia danh mục đầu tư được tiến hành tại Việt Nam ngoại trừ nghiên cứu của VõHồng Đức và Mai Duy Tân (2014) nhưng chỉ dừng lại ở mô hình Fama – French banhân tố Chính vì mô hình Fama – French năm nhân tố cần được quan tâm nhiều tạiViệt Nam trong khi chưa có nghiên cứu chính thức nào tiếp cận nhiều phương phápphân chia danh mục đầu tư cho thị trường chứng khoán Việt Nam và nhằm giúp các nhàđầu tư Việt Nam giải thích tốt hơn về suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng khoánViệt Nam nên tác giả đã thực hiện nghiên cứu đề tài “Ứng dụng mô hình Fama – French năm nhân tố cho thị trường chứng khoán Việt Nam: cách tiếp cận về phân chia danh mục đầu tư”.

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1.2.1 Mục tiêu chung

Kiểm định khả năng giải thích mô hình Fama – French 5 nhân tố theo cách tiếp cận

về phân chia danh mục đầu tư trong việc xác định tỷ suất sinh lời của cổ phiếu niêm yếttại HOSE

1.2.2 Mục tiêu cụ thể

Mục tiêu 1: Kiểm định mô hình Fama – French 5 nhân tố tại thị trường chứng

khoán Việt Nam, cụ thể là tại Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh;Mục tiêu 2: Nghiên cứu tiếp cận nhiều cách phân chia danh mục đầu tư nhằm giải

thích liệu các cách phân chia danh mục khác nhau có làm kết quả thay đổi hay không vànếu kết quả thay đổi theo cách phân chia danh mục thì cách phân chia nào là phù hợpnhất để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trong điều kiện của Việt Nam

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Nhằm thực hiện mục tiêu nghiên cứu trên, bài nghiên cứu cần trả lời các câu hỏi

sau:

Thứ nhất, mô hình 5 nhân tố Fama – French có giải thích TSSL của các cổ phiếu

phi tài chính trên sàn HOSE Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2019 hay không?

Thứ hai, các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư tác động cùngchiều hay ngược chiều với tỷ suất sinh lời?

Thứ ba, các cách phân chia danh mục khác nhau có làm kết quả thay đổi hay không,nếu kết quả thay đổi theo cách phân chia danh mục thì cách phân chia nào là phù hợpnhất để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trong điều kiện của Việt Nam?

Thứ tư, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi ro

thị trường (MRP) hay không?

Thứ năm, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi

ro quy mô (SMB) hay không?

Thứ sáu, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi rogiá trị (HML) hay không?

Thứ bảy, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi

ro lợi nhuận (RMW) hay không?

Thứ tám, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi

ro khuynh hướng đầu tư (CMA) hay không?

1.4 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu là mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu niêm

yết tại Việt Nam và các nhân tố trong mô hình định giá Fama – French 5 nhân tố gồm:phần bù rủi ro thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và khuynh hướng đầu tư

Phạm vi nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp của các công ty phi tài chính niêm yếttrên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn từnăm 2010 đến năm 2019 Do khối lượng cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE chiếm 90%giá trị vốn hóa toàn thị trường chứng khoán Việt Nam nên dữ liệu về các công ty đượcniêm yết trên sàn HOSE có thể đại diện cho toàn thị trường chứng khoán Việt Nam

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này thu thập dữ liệu thứ cấp từ năm 2010 đến năm 2019 cho tất cả cáccông ty niêm yết trên HOSE, ngoại trừ các công ty trong lĩnh vực bảo hiểm, tài chính –ngân hàng, chứng khoán Tính đến hết năm 2019, có 379 công ty niêm yết trên HOSE(số liệu lấy từ www.hsx.vn), sau khi các công ty về bảo hiểm, tài chính – ngân hàng,chứng khoán được loại trừ, mẫu nghiên cứu còn lại gồm 350 công ty Dữ liệu cần thiếtcho bài nghiên cứu gồm tỷ suất sinh lời của cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi của thị trường, lãisuất phi rủi ro được lấy theo tuần gồm 512 tuần và các chỉ tiêu kế toán như mức vốnhóa thị trường, giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu, lợi nhuận hoạt động, tổng tài sản đượclấy theo năm Dữ liệu nghiên cứu được cung cấp bởi Công ty Cổ phần Tài Việt(Vietstock)

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, sau khi thu thập nguồn dữ liệu, tác

giả sử dụng Microsoft Excel để chia danh mục theo các cách sắp xếp của Fama –French (2015), tính toán tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi danh mục, tỷ suất sinhlợi vượt trội của từng danh mục và năm nhân tố MRP, SMB, HML, RMW và CMA.Sau đó sử dụng phần mềm Stata 15.1 để phân tích dữ liệu, thống kê mô tả để đánhgiá sơ bộ các nhân tố, kiểm định hệ số tương quan giữa chúng và chạy mô hình hồi quychuỗi thời gian Tác giả sử dụng phương pháp OLS chuỗi dữ liệu thời gian cho mô hìnhFama – French 5 nhân tố Sau đó tổng hợp kết quả để lựa chọn phương pháp phân chiadanh mục tối ưu nhất

1.6 Ý NGHĨA CỦA LUẬN VĂN

Bài nghiên cứu giúp tìm ra mô hình định giá và cách phân chia danh mục phù hợpcho thị trường chứng khoán Việt Nam đồng thời chỉ ra sự khác biệt giữa kết quả thựcnghiệm ở thị trường chứng khoán Việt Nam và một số nước khác trên thế giới

1.7 KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1.1 Mô hình CAPM

Dựa trên những nghiên cứu của Harry Markowitz về lý thuyết danh mục và việc

phát minh ra danh mục thị trường, William Sharpe tiếp tục nghiên cứu, phát triển vàđưa

ra mô hình định giá tài sản vốn Capital asset pricing model – CAPM vào năm 1964 Môhình này phát biểu rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận phi rủi

ro (risk-free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống củachứng khoán đó Còn rủi ro phi hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhàđầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hóa để loại bỏ rủi ro này

Trong mô hình CAPM mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn tả bởi công

thức sau:

Ri– Rf= βim(Rm– Rf)

Trong đó:

- Rilà suất sinh lời kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ;

- Rflà lợi nhuận phi rủi ro;

- Rmlà lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường;

- βimlà hệ số hồi quy nhân tố thị trường của danh mục tài sản i

Các giả định của mô hình: các nhà đầu tư đều nhằm mục tiêu tối đa hóa hữu dụng

kinh tế với số lượng tài sản được cho trước và cố định; các nhà đầu tư là hợp lý, kỳvọng

thuần nhất về tỷ suất sinh lợi, phương sai và e ngại rủi ro; số lượng các nhà đầu tư đủlớn, nhà đầu tư là người nhận giá, tức là không thể tác động lên giá cả; nhà đầu tư có thểcho vay và vay không giới hạn với lãi suất phi rủi ro; không có chi phí giao dịch và thuế;tất cả các tài sản có thể được chia nhỏ và có tính thanh khoản hoàn hảo; tất cả các thôngtin sẵn có đồng thời cho tất cả các nhà đầu tư

Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản về mặt khái niệm, có cơ sở lý thuyết vữngvàng và cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích Tuy nhiên, cũng như nhiều

mô hình khác, CAPM không tránh khỏi những hạn chế và sự chỉ trích, một vài hạn chếnổi bật của mô hình CAPM như: dựa vào quá nhiều giả định không phù hợp với thực tế;các ước lượng beta cho thấy beta không ổn định theo thời gian; đòn bẩy tài chính: tácđộng lên beta vốn cổ phần, tác động đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng; ảnh hưởng thángGiêng

- những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 12 đến tháng 1thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng khác, tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc

dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy trong nhiều năm nhưng không phải năm nàocũng xảy ra; những mô hình đa nhân tố đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán

là hàm số của nhiều yếu tố chứ không chỉ beta như trong mô hình CAPM; ảnh hưởngcủa quy mô công ty - cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường nhỏ (marketcapitalization

= price per share * number of share) mang lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty

có giá trị thị trường lớn nếu những yếu tố khác như nhau; ảnh hưởng của tỷ số P/E(price/earning ratio) và tỷ số M/B (market-to-book value ratio) thấp đem lại lợi nhuận

cao hơn cổ phiếu của những công ty có tỷ số P/E và M/B cao.

Mô hình CAPM không mang lại sự đo lường chính xác tỷ suất sinh lợi kỳ vọng

của cổ phiếu, do vậy cần phải đưa thêm những yếu tố khác vào mô hình

2.1.2 Mô hình Fama – French 3 nhân tố

Fama và French nhận thấy mô hình CAPM không giải thích được tỷ suất sinh lời

trung bình của chứng khoán Mỹ giai đoạn 1963 – 1990 Do vậy, hai ông bắt đầu quansát hai loại cổ phiếu có khuynh hướng tốt hơn so với thị trường: loại thứ nhất là cổphiếu giá trị vốn hóa nhỏ (Small Caps) và vốn hóa lớn (Large Caps); loại thứ hai là cổphiếu có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cao, hay còn gọi là cổ phiếu cógiá trị (Value Stock) và cổ phiếu có BE/ME thấp, còn gọi là cổ phiếu tăng trưởng(Growth Stock) Trên cơ sở đó, Fama – French (1992) đề xuất 3 phần bù tỷ suất sinh lờicần được xem xét, đó là: (1) Phần lợi nhuận vượt trội của suất sinh lời danh mục thịtrường so với suất sinh lời phi rủi ro hay còn gọi là phần bù rủi ro thị trường; (2) Phầnlợi nhuận chênh lệch giữa một danh mục đầu tư với các cổ phiếu có giá trị sổ sách trêngiá thị trường cao, còn gọi là cổ phiếu có giá trị (Value Stock) với danh mục các cổphiếu có giá trị sổ sách trên giá thị trường thấp, còn gọi là cổ phiếu tăng trưởng (GrowthStock), phần chênh lệch này gọi là HML (High Minus Low); và (3) Phần lợi nhuậnchênh lệch giữa một danh mục đầu tư với các cổ phiếu có mức vốn hóa lớn với danhmục các cổ phiếu có mức vốn hóa nhỏ, phần chênh lệch này gọi là SMB (Small MinusBig) Fama – French đề xuất mô hình ba nhân tố như sau:

Rp– Rf= αi+ βi(Rm– Rf) + siSMB + hiHML + εi

Trong đó:

- Rplà tỷ suất sinh lời của chứng khoán hoặc danh mục đầu tư i;

- Rflà tỷ suất sinh lời phi rủi ro;

- Rmlà tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục thị trường;

- SMB là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu

công ty nhỏ so với lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty lớn;

- HML là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu

công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao so với công ty có giá trị này thấp;

- αilà hệ số chặn của mô hình hồi quy;

- βi, si, hilần lượt là hệ số hồi quy của các nhân tố phần bù rủi ro thị trường, SMB,HML;

- εilà sai số ngẫu nhiên

Kết quả nghiên cứu Fama – French (1993) cho thấy: ảnh hưởng của quy mô

-những công ty có quy mô nhỏ có tỷ suất sinh lời trung bình lớn hơn; ảnh hưởng của giátrị - tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trườngcao lớn hơn so với những công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường thấp; so với

mô hình CAPM, mô hình Fama – French 3 nhân tố giải thích biến động tỷ suất sinh lời

cổ phiếu tốt hơn

2.1.3 Mô hình Carhart 4 nhân tố

Khi mô hình Fama – French 3 nhân tố xuất hiện đã có nhiều nghiên cứu thực

nghiệm và tranh cãi về tính áp dụng thực tiễn của mô hình Đây có thể coi là mô hìnhkhá thành công trong việc giải thích sự thay đổi tỷ suất sinh lời của cổ phiếu Tuy nhiên,lại có nhiều nghiên cứu khác sau này cho rằng các nhân tố thị trường, quy mô và giá trị

chưa đủ để thể hiện một cách thuyết phục về phần bù rủi ro hệ thống mà cần thêm vàomột số nhân tố khác Điển hình trong các nghiên cứu đó là nghiên cứu của Carhart(1997) đề xuất đưa thêm nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ Hiệu ứng quán tính giá

là hiệu ứng mà công ty có kết quả kinh doanh tốt vẫn hoạt động tốt và công ty có kếtquả kinh doanh không tốt vẫn tiếp tục thua lỗ Nhân tố xu hướng WML (Winner MinusLoser) được đo bằng lợi nhuận của danh mục đầu tư có lãi trừ đi lợi nhuận của danhmục đầu tư thua lỗ Mô hình được thể hiện như sau:

Rp– Rf= αi+ βi(Rm– Rf) + siSMB + hiHML + wiWML + εi

Trong đó:

- Rplà tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư i;

- Rflà tỷ suất sinh lợi phi rủi ro;

- Rmlà tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư thị trường;

- SMB là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa tỷ suất sinh lợi danh mục các

cổ phiếu có quy mô nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi danh mục các cổ phiếu có quy mô lớn;

- HML là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu

công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao so với công ty có giá trị này thấp;

- WML là nhân tố xu hướng được tính bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của các

chứng khoán cao giá năm trước trừ cho tỷ suất sinh lợi bình quân của các chứng khoánthấp giá năm trước, đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi tiếp tục nắm giữnhững chứng khoán cao giá của năm trước do thực hiện chiến lược đầu tư theo xuhướng;

- αilà hệ số chặn của mô hình hồi quy;

- βi, si, hi, wilần lượt là hệ số hồi quy của các nhân tố phần bù rủi ro thị trường,

quy mô, giá trị, xu hướng;

- εilà sai số ngẫu nhiên

Kết quả nghiên cứu của Carhart cho thấy các nhân tố SMB, HML và WML có thểgiải thích được sự thay đổi trong chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi Mô hình Carhart 4nhân tố đã làm giảm sai số và hiệu quả hơn mô hình Fama – French 3 nhân tố Nghiêncứu của Carhart chỉ ra rằng để mang lại tỷ suất sinh lợi trung bình 8%/năm thì nên muanhững chứng khoán cao giá năm trước và bán những chứng khoán sụt giá năm trước.Bên cạnh đó, Carhart khuyến nghị không nên đầu tư vào những quỹ có tỷ suất sinh lợi

âm thường xuyên; những quỹ có tỷ suất sinh lợi cao năm trước thì năm sau sẽ có tỷ suấtsinh lợi cao hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi trung bình, nhưng những năm sau đó thì chưachắc

2.1.4 Mô hình Fama – French 5 nhân tố

Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới chỉ ra rằng mô hình Fama – French

3 nhân tố giải thích không đầy đủ tỷ suất sinh lời cổ phiếu vì bỏ qua hai yếu tố quantrọng là lợi nhuận và đầu tư, cụ thể: Fama – French (2006) xem xét mối quan hệ giữa tỷsuất sinh lợi của cổ phiếu với lợi nhuận hoạt động và tăng trưởng đầu tư; Tilman vàcộng

sự (2004), Aharoni và cộng sự (2013) chỉ ra rằng đầu tư là một yếu tố quan trọng giảithích cho tỷ suất sinh lợi cổ phiếu; Novy – Marx (2013) đưa ra bằng chứng rằng lợinhuận hoạt động cũng giải thích tốt cho tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Do vậy, năm 2015,Fama và French xây dựng một mô hình mới nhằm giải thích tốt hơn tỷ suất sinh lời của

cổ phiếu bằng cách thêm hai nhân tố lợi nhuận hoạt động và đầu tư vào mô hình 3 nhân

tố để hình thành mô hình 5 nhân tố

Fama – French sử dụng mô hình chiết khấu cổ tức để giải thích lý do tại sao các

biến này có liên quan đến tỷ suất sinh lợi trung bình Mô hình chiết khấu cổ tức(dividend discount model) như sau:

- mtlà giá của cổ phiếu ở thời điểm t;

- E(dt+i) là cổ tức kỳ vọng của cổ phiếu giai đoạn t+i;

- r là tỷ suất sinh lợi trung bình (dài hạn) của cổ phiếu hay chính xác hơn là suất

sinh lời nội bộ (IRR) trên cổ tức kỳ vọng

Phương trình mô hình chiết khấu cổ tức cho thấy, tại thời điểm t nếu có hai cổ

phiếu cùng cổ tức kỳ vọng nhưng khác giá thì cổ phiếu nào có giá thấp sẽ có tỷ suấtsinh lời kỳ vọng cao hơn Để tìm hiểu rõ hơn, cần mở rộng phương trình mô hình chiếtkhấu cổ tức để thấy mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng, lợi nhuận kỳ vọng, đầu

tư kỳ vọng và tỷ số BE/ME Miller và Modigliani (1961) chỉ ra rằng tại thời điểm t nào

đó tổng giá trị thị trường của công ty được xác định:

- Yt+ilà tổng lợi nhuận tạo ra trên vốn chủ sở hữu

- dBt+ilà chênh lệch (sự thay đổi) giữa giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu thời điểm

t+i và t+i-1 (dBt+i= Bt+i- Bt+i-1)

Chia hai vế phương trình trên cho giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu tại thời điểm t

(1) Nếu cố định tất cả các biến ngoại trừ biến Mtvà r, khi đó, nếu giá trị Mtnhỏ

hơn thì tỷ suất sinh lợi kỳ vọng r sẽ lớn hơn Hay nói cách khác, giá trị của tỷ số Bt/Mt

lớn hơn thì r sẽ lớn hơn, tức là có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng

và tỷ số BE/ME

(2) Nếu cố định tất cả các biến ngoại trừ lợi nhuận kỳ vọng trong tương lai

(E[Yt+i– dBt+i]) và tỷ suất sinh lời kỳ vọng r, khi đó, nếu lợi nhuận kỳ vọng trong tương

lai cao thì tỷ suất sinh lời kỳ vọng cũng phải cao, tức là có mối quan hệ đồng biến giữa

tỷ suất sinh lời kỳ vọng và lợi nhuận của cổ phiếu

(3) Nếu cố định các biến Bt, Mt, Yt+ithì ta thấy tốc độ tăng trưởng kỳ vọng của

giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu (dBt+i) càng cao thì tỷ suất sinh lời kỳ vọng càng thấp.Tức là có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và khuynh hướng đầu

tư Ở đây khuynh hướng đầu tư là tốc độ tăng trưởng kỳ vọng của giá trị sổ sách vốnchủ sở hữu (Fama và French, 2013)

Qua phân tích ta thấy không chỉ có nhân tố thị trường, quy mô, tỷ số BE/ME tác

động đến tỷ suất sinh lời kỳ vọng của cổ phiếu mà còn có thêm lợi nhuận và khuynhhướng đầu tư tác động lên tỷ suất sinh lời này Do vậy, để thuyết phục và giải thích tốthơn về tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu, Fama và French (2013) đã thêm nhân tố lợi nhuận(profitability) và nhân tố đầu tư (investment) vào mô hình ba nhân tố để hình thành môhình năm nhân tố có phương trình như sau:

Rp– Rf= αi+ βi(Rm– Rf) + siSMB + hiHML + riRMW + ciCMA + εi

Trong đó:

- Rplà tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư i;

- Rflà tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro;

- Rmlà tỷ suất lợi nhuận của danh mục thị trường;

- SMB là bình quân chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi danh mục các cổ phiếu có

quy mô nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi danh mục của những cổ phiếu có quy mô lớn;

- HML là chênh lệch tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu có giá trị sổ sách

trên giá thị trường (BE/ME) cao trừ cho danh mục các cổ phiếu có BE/ME thấp;

- RMW là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trên danh mục đầu tư (đã được đa dạng

hóa) của những cổ phiếu có lợi nhuận cao (robust) và những cổ phiếu có lợi nhuận thấp(weak);

- CMA là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trên danh mục đầu tư (đã được đa dạng

hóa) của những cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư thấp (conservative) và những cổphiếu có khuynh hướng đầu tư cao (aggressive);

- αilà hệ số chặn của mô hình hồi quy;

- βi, si, hi, ri, cilần lượt là hệ số hồi quy của nhân tố thị trường, SMB, HML,

RMW, CMA;

- εilà sai số ngẫu nhiên

2.2 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

2.2.1 Các nghiên cứu ở thị trường quốc tế

Fama – French (1993, 2006) nghiên cứu về phần bù giá trị trên thị trường chứng

khoán Mỹ và chỉ ra rằng phần bù giá trị ảnh hưởng trên cả cổ phiếu lớn và cổ phiếu nhỏ,

cụ thể phần bù giá trị sẽ lớn hơn cho những cổ phiếu nhỏ hơn và ngược lại

Brailsford và cộng sự (2012a) thực hiện nghiên cứu trên thị trường chứng khoán

Úc, bằng cách áp dụng nhiều phương pháp phân chia danh mục khác nhau, kết quảnghiên cứu cho thấy nhân tố HML ảnh hưởng mạnh mẽ trong việc định giá tất cả cácchứng khoán ở Úc nhưng nhân tố SMB thì chỉ ảnh hưởng đến những cổ phiếu rất nhỏ.Cùng năm, Brailsford và cộng sự (2012b) đã thực hiện một nghiên cứu tương tự nhưng

mở rộng với mẫu dữ liệu lớn, dữ liệu từ 98% các công ty niêm yết của Úc và trong 25năm (từ năm 1982 đến 2006) Kết quả nghiên cứu cho thấy nhân tố BE/ME có ảnhhưởng lớn nhất Cụ thể, có sự khác biệt không đáng kể giữa tỷ suất sinh lời trên các

danh mục đầu tư có vốn hóa lớn và vốn hóa nhỏ được chia theo tỉ lệ BE/ME, nhưng lại

có sự khác biệt đáng kể giữa tỷ suất sinh lời trên các danh mục có tỉ lệ BE/ME cao và tỉ

lệ BE/ME thấp khi được chia theo vốn hóa thị trường

Loukeris (2009) thực hiện nghiên cứu về CAPM trên sàn chứng khoán của Anh vàchỉ ra rằng beta tương thích với CAPM và có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, hệ số R2đạtđược là thấp (7,3%) Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy rằng độ dốc của đường thịtrường chứng khoán (Security Market Line – SML) thực tế khác với độ dốc của SMLđược xác định bởi CAPM Do vậy, Loukeris kết luận rằng CAPM không phù hợp đểxác định suất sinh lời trên thị trường chứng khoán Anh

Walid và Ahlem (2007) đã thực hiện nghiên cứu so sánh tính hiệu quả của hai mô

hình CAPM và Fama – French ba nhân tố ở thị trường chứng khoán Nhật Dữ liệu đượcthu thập trong 6 năm (2002 – 2007) của tất cả các chứng khoán niêm yết trên thị trườngchứng khoán Tokyo Kết quả nghiên cứu cho thấy R2của Fama – French cao hơn so vớiCAPM với tỷ lệ 78,2% so với 70,5% Bên cạnh đó, nghiên cứu còn chỉ ra rằng, ở Nhậtquy mô công ty có quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lời, tức là công ty nào có quy

mô lớn thì tỷ suất sinh lời thấp và ngược lại, còn tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trườngBE/ME có quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lời, nghĩa là công ty nào có tỷ số BE/MEcao thì tỷ suất sinh lời cao và ngược lại

Nima Billou (2004) tiến hành nghiên cứu hai mô hình CAPM và Fama French ba

nhân tố trên thị trường chứng khoán Mỹ Ban đầu, Nima chỉ lấy dữ liệu giai đoạn7/1963 – 12/2003 và kết quả là R2của CAPM là 72% còn của Fama – French ba nhân tố

Greory và Sanjay (2001) đã nghiên cứu kiểm định mô hình CAPM và mô hình

Fama – French ba nhân tố trên thị trường chứng khoán Ấn Độ Nghiên cứu dựa trên bộ

dữ liệu của 364 công ty niêm yết trong khoảng giai đoạn 1989 – 1999 và kết quả hồiquy R2của Fama – French ba nhân tố cao hơn so với R2của CAPM (75% và 88, 3%).Nghiên cứu kết luận rằng việc Fama – French đưa thêm hai nhân tố SMB và HML vàoCAPM hình thành mô hình ba nhân tố sẽ cho kết quả tốt hơn nhiều so với mô hìnhnguyên bản chỉ bao gồm một nhân tố lợi nhuận thị trường

Souad Ajili (2005) thực hiện nghiên cứu nhân tố quy mô và giá trị trên thị trường

chứng khoán Pháp cho thấy kết quả đạt được từ mô hình ba nhân tố Fama – French tốthơn so với mô hình CAPM, R2tương ứng là 32,22% và 11,2% Với mô hình Fama –French khi hồi quy dữ liệu chéo thì chỉ có nhân tố quy mô là có ý nghĩa thống kê, khihồi quy dữ liệu chuỗi thời gian thì nhân tố quy mô và giá trị đều có ý nghĩa thống kê.Fama – French (2015) sử dụng mô hình năm nhân tố nghiên cứu các công ty niêmyết tại Mỹ trong 50 năm từ năm 1963 đến năm 2013, dùng các cách phân loại danh mụcđầu tư: (1) phân loại 2x3 theo Size – BE/ME, 2x3 theo Size – OP, 2x3 theo Size – Inv;(2) phân loại 2x2 theo Size – BE/ME, 2x3 theo Size – OP, 2x3 theo Size – Inv; (3) phânloại 2x2x2x2 theo Size – BE/ME – OP – Inv; (4) phân loại 5x5 theo Size – BE/ME, 5x5theo Size – OP, 5x5 theo Size – Inv; (5) phân loại 2x4x4 theo Size – BE/ME – OP,

2x4x4 theo Size – BE/ME – Inv, 2x4x4 theo Size – OP – Inv Kết quả cho thấy nhân tốHML có ảnh hưởng không đáng kể trong mô hình giai đoạn này, R2của mô hình Fama– French ba nhân tố là 66%, mô hình Fama – French năm nhân tố là 67% Fama –French kết luận mô hình năm nhân tố giải thích tỷ suất sinh lời tốt hơn mô hình ba nhân

tố tại thị trường Mỹ

Chiah và cộng sự (2015) thực hiện nghiên cứu tại thị trường chứng khoán Úc kiểmđịnh thực nghiệm mô hình Fama – French năm nhân tố trong 31 năm (1982 – 2013),dùng 3 cách phân loại danh mục đầu tư: 5x5 Size – BE/ME, 5x5 Size – OP, 5x5 Size –Inv Kết quả cho thấy nhân tố beta và quy mô có quan hệ đồng biến với tỷ suất sinh lợi;các nhân tố giá trị, lợi nhuận và đầu tư có tác động hai chiều tùy theo danh mục đầu tư.Wenting Jiao (2017) kiểm định mô hình năm nhân tố trên thị trường chứng khoán

Trung Quốc và so sánh với mô hình 3 nhân tố Fama – French Mẫu dữ liệu là các chứngkhoán niêm yết trên Shanghai Stock Exchange (SSE) và Shenzhen Stock Exchange(SZSE), tác giả chọn các chứng khoán loại A trong giai đoạn 07/2010 – 05/2015 baogồm 59 tháng Kết quả đưa ra mô hình 5 nhân tố với 2 biến lợi nhuận hoạt động và đầu

tư bổ sung vào, dường như không giải thích được biến động tỷ suất sinh lợi của cổphiếu, ngoại trừ đối với 6 danh mục đầu tư theo quy mô và lợi nhuận hoạt động là giảithích tốt So sánh với mô hình 3 nhân tố, mô hình 5 nhân tố không cải thiện gì nhiều.Nhìn chung ở hầu hết các nước mô hình Fama – French năm nhân tố đều cho kết

quả khả quan với mức độ giải thích lớn hơn mô hình Fama – French ba nhân tố và môhình CAPM

2.2.2 Các nghiên cứu ở thị trường Việt Nam

Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014) thực hiện các nghiên cứu dựa trên mô hình

Fama – French ba nhân tố và năm nhân tố trong khoảng thời gian từ tháng 1/2007 đếntháng 12/2013 đối với dữ liệu là 281 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố

Hồ Chí Minh (HOSE), dữ liệu được chọn sau khi loại bỏ các công ty tài chính, chứngkhoán và ngân hàng Đối với mô hình Fama – French ba nhân tố thì trong ba nhân tố,nhân tố thị trường beta có tác động mạnh mẽ và phù hợp nhất đúng dấu kỳ vọng, giữahai nhân tố quy mô và giá trị thì yếu tố giá trị giải thích tốt hơn nhưng mang dấu âmngược kỳ vọng ban đầu của mô hình Đối với Fama – French năm nhân tố, nhân tố thịtrường luôn mang đúng dấu kỳ vọng và có ý nghĩa thống kê, yếu tố quy mô và giá trịmang đúng dấu kỳ vọng và yếu tố giá trị giải thích tốt hơn nhưng không có ý nghĩathống kê với một số danh mục Trong hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư thì nhân tố lợinhuận giải thích tốt hơn nhân tố đầu tư hơn nữa nhân tố đầu tư mang dấu âm ngược kỳvọng

Kết luận yếu tố đầu tư chưa thực sự phù hợp để giải thích tỷ suất sinh lợi ở thị trườngViệt Nam trong mô hình Fama – French năm nhân tố Các kết quả đạt được cũng khácnhau đối với các cách chia danh mục khác nhau trong cả hai mô hình

Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008) thực hiện nghiên cứu trên mô hìnhFama – French ba nhân tố Nghiên cứu chỉ ra ngoài sự tác động của yếu tố thị trường,

tỷ suất sinh lời cổ phiếu còn chịu sự tác động của đặc tính doanh nghiệp như quy môcông ty, tỷ lệ BE/ME Nói cách khác, các nhân tố của mô hình Fama – French ba nhân

tố đều ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại Việt Nam Kết quả nghiên cứu cũngcho thấy trong ba yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lời thì yếu tố thị trường giữ vai tròquan trọng hơn cả

Phan Đình Nguyên và Hà Minh Phước (2012) thực hiện nghiên cứu mở rộng mô

hình Fama – French ba nhân tố và mô hình Carhart bốn nhân tố bằng cách đưa thêm banhân tố mới vào mô hình: phần bù ROE, phần bù EPS/P và phần bù doanh thu nhằmmục đích giải thích suất sinh lời cổ phiếu cho thị trường Việt Nam Kết quả nghiên cứucho thấy lợi nhuận thị trường, quy mô, giá trị, thu nhập và doanh thu có tác động tíchcực; trong khi các nhân tố về xu hướng và lợi nhuận lại có tác động tiêu cực đến tỷ suấtsinh lời cổ phiếu Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016) thực hiện nghiên cứu trên sàn HOSE vàHNX để kiểm định sự phù hợp của mô hình Fama – French năm nhân tố và mô hìnhCarhart bốn nhân tố của Hou (Q4) Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp của các công typhi tài chính, dữ liệu giá đóng cửa điều chỉnh và lãi suất trái phiếu chính phủ giai đoạn

từ tháng 1/2009 đến tháng 6/2015 và sử dụng ba cách phân chia danh mục: 2x3, 2x2(theo Size – BM/ Size – OP/ Size – Inv) và 2x2x2x2 (theo Size – BE/ME – OP – Inv).Kết quả: nhân tố thị trường mang dấu dương đúng kỳ vọng của mô hình, nhân tố SMBmang dấu dương với danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và âm với danh mục cổ phiếu

có quy mô lớn, nhân tố HML mang dấu dương với danh mục đầu tư có BE/ME cao vàngược lại, nhân tố RMW mang dấu dương với danh mục có lợi nhuận hoạt động trênvốn chủ sở hữu cao và ngược lại, nhân tố CMA mang dấu dương với danh mục có tỷ lệđầu tư trên tổng tài sản thấp và ngược lại R2của mô hình từ 80% đến 96% Nghiên cứucũng kết luận mô hình Fama – French năm nhân tố giải thích tốt hơn mô hình Q4 VõXuân Vinh và Đặng Quốc Thành (2016) thực hiện ứng dụng mô hình 5 nhân tố Fama –French để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.Mẫu dữ liệu đưa vào phân tích bao gồm 279 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giaodịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-2014, gồm 96 tháng

Hai tác giả phân chia danh mục thành 18 danh mục đầu tư, kết quả nghiên cứu cho thấynhân tố phần bù rủi ro thị trường vẫn giải thích tốt nhất cho tỷ suất sinh lời cổ phiếu.Khi chia danh mục cổ phiếu theo lợi nhuận hoạt động và tăng trưởng đầu tư kết hợpkiểm soát bởi nhân tố quy mô thì cho kết quả không đồng nhất Đặc biệt, các nhómdanh mục quy mô lớn thì các nhân tố còn lại trong mô hình đều không có ý nghĩa giảithích tốt Ngược lại, với nhóm danh mục quy mô vốn hóa nhỏ thì phần bủ rủi ro nhân tốquy mô là đồng nhất cho cả 2 cách sắp xếp danh mục và có ý nghĩa thống kê Nghiêncứu phát hiện ra bằng chứng mới về nhân tố giá trị BE/ME, khi sắp xếp danh mục theolợi nhuận hoạt động và tăng trưởng đầu tư kết hợp với nhân tố quy mô thì nhân tốBE/ME trở nên không còn ý nghĩa trong việc giải thích cho TSSL của cổ phiếu ở hầuhết danh mục Mô hình FF5F có ý nghĩa giải thích tốt trong danh mục quy mô nhỏ vàlợi nhuận hoạt động cao

Nhìn chung, tại thị trường chứng khoán Việt Nam, đối với mô hình Fama – French

3 nhân tố, các nghiên cứu đều có cùng nhận định nhân tố thị trường giải thích tốt nhấtcho tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư, hai nhân tố SMB và HML cũng có ảnh hưởngnhưng không lớn, tuy nhiên việc có thêm hai biến này góp phần giải thích cao hơn cho

tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Đối với mô hình Fama – French 5 nhân tố, các nghiêncứu cũng đều nhận định nhân tố thị trường giải thích tốt nhất trong năm nhân tố và đúngdấu kỳ vọng tương tự như kết luận của các nghiên cứu sử dụng mô hình Fama – French

3 nhân tố Theo nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân thì ba nhân tố quy mô,giá trị và lợi nhuận mang dấu dương, nhân tố đầu tư mang dấu âm ở 14 danh mục vàkhông có ý nghĩa thống kê ở hai danh mục Trong khi đó, nghiên cứu của Nguyễn ThịThúy Nhi thì 4 nhân tố quy mô, giá trị, đầu tư và lợi nhuận đều mang dấu dương ở mộtnửa số danh mục và dấu âm ở một nửa số danh mục còn lại Hai kết quả nghiên cứu này

trái ngược nhau Mặt khác nhân tố giá trị ở mô hình ba nhân tố hầu hết mang dấu âmkhác với kết luận của các nghiên cứu sử dụng mô hình 5 nhân tố, làm cho nhân tố nàyrất khó sử dụng vào mục đích đầu tư.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Trên cơ sở của các mô hình lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu thực nghiệm về

tỷ suất lợi nhuận cổ phiếu được trình bày phía trên, các giả thuyết nghiên cứu được xâydựng như sau:

Giả thuyết H1: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần

bù rủi ro thị trường (MRP)

Giả thuyết H2: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần

bù rủi ro quy mô (SMB)

Giả thuyết H3: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần

bù rủi ro giá trị (HML)

Giả thuyết H4: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần

bù rủi ro lợi nhuận (RMW)

Giả thuyết H5: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần

bù rủi ro khuynh hướng đầu tư (CMA)

3.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ ĐO LƯỜNG BIẾN

3.2.1 Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu dựa trên mô hình năm nhân tố của Fama – French (2015) nhưsau:

Rpt– Rft= αi+ βi(Rmt– Rft) + siSMBt+ hiHMLt+ riRMWt+ ciCMAt+ εi

Trong đó:

- Rptlà tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư i tại thời điểm t;

- Rftlà tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro tại thời điểm t;

- Rmtlà tỷ suất lợi nhuận của danh mục thị trường tại thời điểm t;

- SMBtlà bình quân chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi danh mục các cổ phiếu có

quy mô nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi danh mục của những cổ phiếu có quy mô lớn tại thờiđiểm t;

- HMLtlà chênh lệch tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu có giá trị sổ sáchtrên giá thị trường (BE/ME) cao trừ cho danh mục các cổ phiếu có BE/ME thấp tại thờiđiểm t;

- RMWtlà chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trên danh mục đầu tư của những cổ

phiếu có lợi nhuận cao (robust) và những cổ phiếu có lợi nhuận thấp (weak) tại thờiđiểm t;

- CMAtlà chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trên danh mục đầu tư của những cổ

phiếu có khuynh hướng đầu tư thấp (conservative) và những cổ phiếu có khuynh hướngđầu tư cao (aggressive) tại thời điểm t;

- αilà hệ số chặn của mô hình hồi quy;

- βi, si, hi, ri, cilần lượt là hệ số hồi quy của nhân tố thị trường, SMB, HML,

RMW, CMA;

- εilà sai số ngẫu nhiên

3.2.2 Đo lường biến

3.2.2.1 Các yếu tố hình thành biến

- Tỷ suất sinh lời chứng khoán

Fama và French (1992), tỷ suất sinh lời chứng khoán theo tháng được xác định bởicông thức:

rit=

Pt- Pt-1

Pt-1

Trong đó:

- rithay Ri: Tỷ suất sinh lời của chứng khoán i trong tháng t

- Pt: Giá đóng cửa đã điều chỉnh của chứng khoán trong tháng t

- Pt-1: Giá đóng cửa đã điều chỉnh của chứng khoán trong tháng t-1

Áp dụng công thức này đối với tuần, tác giả tính được tỷ suất sinh lời chứng khoántheo tuần

- Lãi suất phi rủi ro

Fama và French (1992) sử dụng lãi suất phi rủi ro là lãi suất tín phiếu Kho bạc Mỹ(Treasury Bill) kỳ hạn 1 tháng (4 tuần) Tuy nhiên, tại Việt Nam lãi suất trái phiếuChính

phủ không có kỳ hạn theo tuần, mà chỉ có theo năm Do vậy, lãi suất phi rủi ro theo tuầnđược xác định bằng cách lấy lãi suất trúng thầu của trái phiếu Chính phủ trong một nămchia cho 52 tuần Lãi suất trúng thầu là mức lãi suất dự thầu cao nhất, áp dụng chungcho các thành viên đấu thầu và được xét chọn theo thứ tự từ thấp đến cao của lãi suất dựthầu (Trích Thông tư 17/2012/TT-BTC của Bộ Tài Chính) Trái phiếu Chính phủ ở ViệtNam có nhiều kỳ hạn: 2 năm, 3 năm, 5 năm, 10 năm, 15 năm Trong đó, kỳ hạn 5 năm

là kỳ hạn có tính thanh khoản cao nhất (số liệu lấy từ www.hnx.vn) Do vậy, lãi suất tráiphiếu theo kỳ hạn 5 năm sẽ được sử dụng làm lãi suất phi rủi ro trong nghiên cứu này.Nhiều phiên đấu thầu trái phiếu Chính phủ diễn ra trong năm Do vậy, lãi suất trái phiếuChính phủ kỳ hạn 5 năm được xác định bằng lãi suất trung bình của các phiên đấu thầutrong năm, lãi suất trái phiếu Chính phủ trung bình theo tuần bằng lãi suất trung bìnhtheo năm chia 52 Lãi suất phi rủi ro được thể hiện qua bảng sau:

Bảng 3.1 Lãi suất trái phiếu chính phủ Việt Nam kỳ hạn 5 năm

Năm Lãi suất phi rủi ro trung bình (%)

Theo năm Theo tuần

Nguồn: Tổng hợp từ Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội

- Tỷ suất sinh lời của thị trường

Trong nghiên cứu của Fama và French (1992), phần bù rủi ro thị trường (Market

Risk Premium – MRP) được xác định bằng sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời của thị

trường và lãi suất phi rủi ro Trong phạm vi nghiên cứu này, chỉ số VN-Index cho thịtrường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh được sử dụng là chỉ số đại diện cho thịtrường Tỷ suất sinh lời thị trường được xác định như sau:

rVNIndex(t) =

VNIndext- VNIndext-1

VNIndext-1

Trong đó:

- rVNIndex(t)hay Rm: Tỷ suất sinh lời thị trường tại thời điểm t

- VNIndext: Giá trị VN-Index ngày t

- VNIndext-1: Giá trị VN-Index ngày t-1

Tương tự tỷ suất sinh lời chứng khoán, tỷ suất sinh lời thị trường theo tuần được

xác định bằng giá trị của tỷ suất sinh lời ngày thứ Tư trong tuần đó

- Quy mô của cổ phiếu (Size)

Fama và French (1992) dựa vào số liệu giá trị thị trường vốn chủ sở hữu ở thời

điểm t-1 để xác định giá trị quy mô (Size) tại thời điểm t Điều này có nghĩa là quy môđược xác định bằng vốn hóa thị trường ở thời điểm của một năm trước đó Trong nghiêncứu này, vốn hóa thị trường bình quân được xác định bằng giá trị trung bình của số cổphiếu phổ thông đang lưu hành nhân với giá đóng cửa tại ngày 30/6 trong năm đó

- Tỷ số BE/ME

Tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (Book-to-market – BE/ME) của mỗi cổ

phiếu được xác định bằng cách sử dụng tỷ lệ giữa giá trị sổ sách (Book Equity – BE)của vốn chủ sở hữu và giá trị thị trường (Market Equity – ME) của vốn chủ sở hữu Sốliệu BE được thu thập từ bảng cân đối kế toán của năm trước đó, tức là số liệu được tínhtới tháng 12 của năm t-1 Số liệu ME được tính bằng cách lấy giá đóng cửa bình quânnhân với tổng số cổ phiếu đang lưu hành

- Lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability)

Lợi nhuận (Profitability) năm t của mỗi cổ phiếu được xác định trên dữ liệu kế

toán ở năm trước đó (tức năm t-1) Cụ thể, lợi nhuận năm t được xác định bằng tổngdoanh thu trừ giá vốn hàng bán, trừ chi phí lãi vay, trừ chi phí bán hàng và quản lýdoanh

nghiệp sau đó lấy tất cả chia cho giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu ở năm t-1 (Fama –French, 2013) Số liệu giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu được lấy từ bảng cân đối kếtoán của năm tương ứng

- Khuynh hướng đầu tư (Investment)

Nhân tố khuynh hướng đầu tư (Investment) vào năm t của mỗi công ty được đo

lường bằng tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản năm t-1 v à Nhân tố khuynh hướng đầu

tư được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng của giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu (khôngđược đo lường dựa trên tổng tài sản) Tuy nhiên, nếu nghiên cứu dùng tổng tài sản thaycho vốn chủ sở hữu thì đều mang lại kết quả như nhau (Fama và French, 2013) Ở bàinghiên cứu này, khuynh hướng đầu tư được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng của tổngtài sản

Tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản năm t-1 bằng giá trị tổng tài sản ở năm t-1 trừ

đi giá trị tổng tài sản ở năm t-2 rồi chia tất cả cho giá trị tổng tài sản ở năm t-2

Dữ liệu của chỉ tiêu khuynh hướng đầu tư được thu thập từ bảng báo cáo kết quả

hoạt động kinh doanh.

- Sơ đồ phân chia danh mục đầu tư theo 3 cách 2x3, 2x2, 2x2x2x2

Biến phụ thuộc của mô hình FF5F là TSSL vượt trội của 46 danh mục được hình

thành từ 3 cách sắp xếp 2x3, 2x2, 2x2x2x2 như được trình bày ở phần trên và được tính

bằng công thức:

TSSL vượt trội của danh mục = Rp– Rf

Trong đó:

- Rp: TSSL bình quân của danh mục

- Rf: Lãi suất phi rủi ro

TSSL của danh mục Rptrong bài nghiên cứu này là TSSL bình quân tỷ trọng bằng

nhau và được tính theo công thức:

Rp= Ri1+ Ri2+ …+ Rinn

Trong đó:

- Rp: TSSL bình quân của danh mục

- Ri: TSSL của cổ phiếu i

- Ri1, Ri2, …, Rin: TSSL của cổ phiếu thứ 1, 2,…, n trong danh mục

- n: số lượng cổ phiếu trong danh mục

Như vậy, ứng với mỗi danh mục ta có một chuỗi các TSSL vượt trội tương ứng

với 512 quan sát (512 tuần) từ năm 2010 đến năm 2019

- Biến độc lập

Biến độc lập của mô hình FF5F gồm 5 biến: nhân tố thị trường, nhân tố quy mô,

nhân tố giá trị, nhân tố lợi nhuận và nhân tố khuynh hướng đầu tư

+ Nhân tố thị trường (MRP – Market Risk Premium)

Nhân tố thị trường còn gọi là phần bù rủi ro thị trường được xác định bằng sự

chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời vượt trội của danh mục thị trường Rmvà lãi suất phi rủi

ro Rf(Rm– Rf) Như vậy, ta có một chuỗi các TSSL vượt trội của danh mục thị trườngtương ứng với 512 quan sát trong 10 năm (2010-2019)

+ Nhân tố quy mô (SMB – Small Minus Big)

Nhân tố quy mô được hình thành nhằm mô phỏng nhân tố rủi ro trong TSSL liên

quan đến quy mô SMB được xác định bằng chênh lệch giữa TSSL bình quân hàng tuầncủa nhóm danh mục quy mô nhỏ và TSSL bình quân hàng tuần của nhóm danh mục quy

mô lớn Công thức tính SMB khác nhau ở từng phương pháp phân chia danh mục, cụthể như sau:

SMB 2x

SH+SNBM+SL+SR+SNOP+SW+SC+

SNINV+SA9

Kết quả tính toán ta có 3 chuỗi các số liệu nhân tố quy mô SMB tương ứng với 3

phương pháp phân chia danh mục Mỗi chuỗi có 512 quan sát tương ứng với 512 tuầncủa giai đoạn nghiên cứu

+ Nhân tố giá trị (HML – High Minus Low)

Biến nhân tố giá trị HML là trung bình TSSL các danh mục có BE/ME cao trừ

trung bình TSSL các danh mục có BE/ME thấp Do đặc thù ở các cách phân chia danhmục khác nhau nên nhân tố HML ở cách phân chia 2x3 và 2x2 giống nhau, còn HMLcủa cách phân chia 2x2x2x2 thì không giống với 2 phương pháp còn lại Cụ thể như sau:

HML 2x3, 2x2=SH + BH2-SL + BL2

-SLRC+SLRA+SLWC+SLWA+BLRC+BLRA+BLWC+BLWA8

Kết quả tính toán ta cũng có 3 chuỗi số liệu nhân tố giá trị HML với 3 phương

pháp phân chia danh mục Mỗi chuỗi gồm 512 quan sát tương ứng 512 tuẩn của giaiđoạn nghiên cứu

+ Nhân tố lợi nhuận (RMW - Robust Minus Weak)

Theo Fama và French (2013) định nghĩa nhân tố RMW, thể hiện cho nhân tố lợi

nhuận, là phần chênh lệch trung bình của tỷ suất sinh lời hàng tuần các cổ phiếu ở nhómlợi nhuận cao và các cổ phiếu ở nhóm lợi nhuận thấp:

+ Nhân tố khuynh hướng đầu tư (CMA – Conservative Minus Aggressive)

Biến nhân tố đầu tư là trung bình TSSL các danh mục thay đổi ít tài sản trừ đi trungbình TSSL các danh mục thay đổi nhiều tài sản Biến CMA ở phương pháp 2x3, 2x2giống nhau, trong khi biến CMA ở phương pháp 2x2x2x2 khác với 2 phương pháp còn

CMA 2x3, 2x2=SC + BC2-SA + BA2

-SHRA+SLRA+SHWA+SLWA+BHRA+BLRA+BHWA+BLWA8

Kết quả tính toán ta có 3 chuỗi số liệu nhân tố đầu tư CMA với 3 phương pháp

phân chia danh mục Mỗi chuỗi gồm 512 quan sát tương ứng 512 tuẩn của giai đoạnnghiên cứu

3.3 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU

3.3.1 Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu theo tuần của các công ty phi tài chính niêm yết

trên sàn HOSE trong 10 năm từ 2010 đến 2019 Theo Fama – French (1992), tỷ suấtsinh lời chứng khoán được xác định dựa theo giá trị trung bình tháng Tuy nhiên, đốivới nghiên cứu này, nếu lấy dữ liệu theo tháng thì số lượng quan sát sẽ rất hạn chế (10năm * 12 tháng = 120 quan sát) Do vậy, nhằm mục đích đạt được số quan sát nhiềuhơn trong nghiên cứu, dữ liệu bài nghiên cứu này được thu thập theo tuần Mẫu nghiêncứu gồm có 512 quan sát (bao gồm 8 năm có 51 tuần và năm 2017, 2018 có 52 tuần)

Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là chuỗi chỉ số thị trường (VN-Index) vàgiá đóng cửa đã điều chỉnh của cổ phiếu 350 công ty phi tài chính được chọn nghiêncứu theo tần suất tuần (weekly series) Giá đóng cửa đã điều chỉnh được thu thập vàothứ Tư hàng tuần Nếu ngày thứ Tư của một tuần nào đó là ngày không có giao dịch thìlấy giá đóng cửa đã điều chỉnh của ngày thứ Năm, hoặc thứ Ba nếu ngày thứ Năm vẫnkhông có giao dịch Nếu cả ba ngày thứ Tư, thứ Ba và thứ Năm của một tuần nào đóđều không có giao dịch thì chỉ số thị trường và giá của các cổ phiếu ở tuần đó sẽ được

bỏ qua, xem như là thiếu thông tin Việc chọn giá đóng cửa ở ngày thứ Tư để nghiêncứu là nhằm tránh hiệu ứng ngày trong tuần (Huber, 1997)

Dữ liệu về khối lượng cổ phiếu đang lưu hành, giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu đượclấy tại thời điểm 31 tháng 12 của các năm; tổng tài sản (Asset Total, AT), giá trị sổ sách(Book Equity, BE), số cổ phiếu thường đang lưu hành, lợi nhuận hoạt động theo năm(Operating Profit, OP), tổng doanh thu, giá vốn hàng bán, chi phí lãi vay, chi phí bánhàng, chi phí quản lý doanh nghiệp thu thập từ các báo cáo tài chính của các công tyhàng năm Đây là cơ sở để thiết lập danh mục đầu tư trong 1 năm và sau 1 năm cácdanh mục đầu tư này sẽ được tái thiết lập

Để đảm bảo dữ liệu được thu thập là có độ tin cậy cao, dữ liệu trong nghiên cứu

này được cung cấp bởi Công ty Cổ phần Tài Việt (VietStock.vn)

3.3.2 Cách tiếp cận về phân chia danh mục

3.3.2.1 Phân chia danh mục để hình thành nhân tố và thực hiện hồi quy

Việc phân chia danh mục và xây dựng các nhân tố là rất quan trọng trong việc

kiểm định mô hình Tuy nhiên không tồn tại một lý thuyết nền tảng nào hướng dẫn cáchphân chia danh mục đầu tư khi mô hình này được áp dụng Do vậy, không tồn tại mộtquy chuẩn nào để đánh giá cách chia danh mục nào là tối ưu (Brailsford và cộng sự,2012a) Trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn phương pháp phân chia danh mục vàxây dựng các nhân tố theo 3 cách sắp xếp 2x3, 2x2 và 2x2x2x2 như trong nghiên cứucủa Fama – French (2015)

- Phương pháp phân chia 2x3:

Ở phương pháp này, những cổ phiếu có mức vốn hóa thị trường thấp hơn mức

trung vị (median) của mẫu sẽ được đưa vào nhóm quy mô nhỏ (Small – S) Trong khi

đó, những cổ phiếu nào có vốn hóa thị trường lớn hơn mức trung vị của mẫu sẽ đưa vàonhóm quy mô lớn (Big – B).

Bên cạch đó, các cổ phiếu được sắp xếp theo tỷ số BE/ME tăng dần: 30% các cổ

phiếu có tỷ số BE/ME nhỏ nhất sẽ đưa vào nhóm BE/ME thấp (Low – L); 40% các cổphiếu tiếp theo đưa vào nhóm BE/ME trung bình (Neutral – N); 30% các cổ phiếu có tỷ

số BE/ME cao nhất đưa vào nhóm BE/ME cao (High – H)

Việc chia danh mục đầu tư theo nhân tố lợi nhuận và khuynh hướng đầu tư được

thực hiện tương tự như phương pháp áp dụng cho nhân tố BE/ME (Fama và French,2013) Các cổ phiếu được sắp xếp tăng dần theo lợi nhuận: 30% các cổ phiếu có lợinhuận nhỏ nhất sẽ đưa vào nhóm lợi nhuận yếu (Weak – W); 40% các cổ phiếu tiếptheo được đưa vào nhóm có lợi nhuận trung bình (Neutral – N); 30% các cổ phiếu có lợinhuận cao nhất đưa vào nhóm lợi nhuận cao (Robust – R)

Với chỉ tiêu khuynh hướng đầu tư, các cổ phiếu được sắp xếp theo khuynh hướng

đầu tư tăng dần: 30% các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư nhỏ nhất sẽ đưa vào nhómbảo thủ (Conservative – C); 40% các cổ phiếu tiếp theo đưa vào nhóm trung bình

(Neutral – N); và 30% các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư cao nhất đưa vào nhómnăng động (Aggressive –A)

Fama và French (2015) thực hiện kết hợp giữa nhóm cổ phiếu có quy mô nhỏ (S),

quy mô lớn (B), tỷ lệ BE/ME cao (H), tỷ lệ BE/ME trung bình (N) và tỷ lệ BE/ME thấp(L) để hình thành 6 danh mục đầu tư sau:

- SH: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME cao

- SNBM: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME trung bình

- SL: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME thấp

- BH: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ số BE/ME cao

- BNBM: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ số BE/ME trung bình

- BL: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ số BE/ME thấp

Kết hợp giữa các cổ phiếu ở nhóm quy mô lớn và quy mô nhỏ, các cổ phiếu ở

nhóm lợi nhuận cao, lợi nhuận trung bình và lợi nhuận thấp, hình thành được 6 danhmục đầu tư:

- SR: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận cao

- SNOP: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận trung bình

- SW: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận thấp

- BR: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận cao

- BNOP: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận trung bình

- BW: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận thấp

Kết hợp giữa các cổ phiếu ở nhóm quy mô lớn và nhóm quy mô nhỏ, các cổ phiếu

ở nhóm khuynh hướng đầu tư mạnh, khuynh hướng đầu tư trung bình và khuynh hướngđầu tư yếu, hình thành được 6 danh mục đầu tư:

- SC: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và khuynh hướng đầu tư yếu

- SNINV: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và khuynh hướng đầu tư trung bình

- SA: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và khuynh hướng đầu tư mạnh

- BC: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và khuynh hướng đầu tư yếu

- BNINV: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và khuynh hướng đầu tư trung bình

- BA: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và khuynh hướng đầu tư mạnh

- Phương pháp phân chia 2x2

Ở phương pháp này 4 chỉ tiêu quy mô, giá trị, lợi nhuận và khuynh hướng đầu tư

được phân chia theo giá trị trung vị của mỗi chỉ tiêu Những cổ phiếu có quy mô, giá trị,lợi nhuận và khuynh hướng đầu tư cao hơn mức trung vị tương ứng sẽ đưa vào nhómquy mô lớn (B), giá trị cao (H), lợi nhuận cao (R) và khuynh hướng đầu tư năng động(A) Ngược lại, các cổ phiếu có số liệu thấp hơn mức trung vị của quy mô, giá trị, lợinhuận và khuynh hướng đầu tư sẽ đưa vào nhóm quy mô nhỏ (S), giá trị thấp (L), lợinhuận thấp (L) và khuynh hướng đầu tư bảo thủ (C)

Thực hiện kết hợp giữa nhóm cổ phiếu có quy mô nhỏ (S), quy mô lớn (B), tỷ lệ

BE/ME cao (H) và tỷ lệ BE/ME thấp (L) để hình thành 4 danh mục đầu tư sau:

- SH: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME cao

- SL: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME thấp

- BH: bao gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ số BE/ME cao

- BL: bao gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ số BE/ME thấp

Kết hợp giữa các cổ phiếu ở nhóm quy mô lớn và quy mô nhỏ, các cổ phiếu ở

nhóm lợi nhuận cao và lợi nhuận thấp, hình thành được 4 danh mục đầu tư:

- SR: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận cao

- SW: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận thấp

- BR: bao gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận cao

- BW: bao gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận thấp

Kết hợp giữa các cổ phiếu ở nhóm quy mô lớn và nhóm quy mô nhỏ, các cổ phiếu

ở nhóm khuynh hướng đầu tư mạnh và khuynh hướng đầu tư yếu, hình thành được 4danh mục đầu tư:

- SC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và khuynh hướng đầu tư yếu

- SA: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và khuynh hướng đầu tư mạnh

- BC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và khuynh hướng đầu tư yếu

- BA: bao gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và khuynh hướng đầu tư mạnh

- Phương pháp phân chia 2x2x2x2

Ở phương pháp này các chỉ tiêu quy mô, giá trị, lợi nhuận và khuynh hướng đầu

tư được phân chia như phương pháp 2x2, tuy nhiên khi hình thành các danh mục có sựđồng kiểm soát của cả bốn nhân tố Cụ thể, giao lần lượt 2 nhóm theo quy mô, 2 nhómtheo giá trị, 2 nhóm theo lợi nhuận và 2 nhóm theo khuynh hướng đầu tư hình thànhđược 16 danh mục như sau:

- SHRC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị cao, lợi nhuận mạnh và

đầu tư bảo thủ

- SHRA: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị cao, lợi nhuận mạnh và

đầu tư chủ động

- SHWC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị cao, lợi nhuận yếu và

đầu tư bảo thủ

- SHWA: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị cao, lợi nhuận yếu và

đầu tư chủ động

- SLRC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị thấp, lợi nhuận mạnh và

đầu tư bảo thủ

- SLRA: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị thấp, lợi nhuận mạnh

và đầu tư chủ động

- SLWC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị thấp, lợi nhuận yếu và