Luận văn thạc sĩ UEH kiểm định mô hình đầu tư tài chính fama french và carhart trên thị trường chứng khoán

Dựa vào nền tảng lý thuyết trên, luận văn “Kiểm định mô hình đầu tư tài chính Fama – French và Carhart trên thị trường chứng khoán” được thực hiện nhằm góp phần tìm ra một mô hình đầu tư

-

BÙI ANH HOÀNG

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH FAMA – FRENCH VÀ CARHART TRÊN

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

-

BÙI ANH HOÀNG

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH FAMA – FRENCH VÀ CARHART TRÊN

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học PGS TS BÙI KIM YẾN

TP Hồ Chí Minh – Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân dưới sự hướng dẫn của PGS TS Bùi Kim Yến Nguồn số liệu và kết quả thực nghiệm được thực hiện trung thực, chính xác

Tác Giả

Bùi Anh Hoàng

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC MÔ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH HIỆN ĐẠI TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN 4

1.1 Lý thuyết về danh mục đầu tư: 4

1.1.1 Giả định cơ bản của lý thuyết danh mục: 4

1.1.2 Mức ngại rủi ro và hàm hữu dụng: 4

1.1.3 Lợi suất và rủi ro của danh mục đầu tư: 6

1.1.4 Lý thuyết lựa chọn danh mục tối ưu theo mô hình Markowitz: 10

1.2 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM: 11

1.2.1 Các giả định của mô hình: 11

1.2.2 Mô hình CAPM và phần bù rủi ro thị trường: 12

1.2.3 Áp dụng mô hình định giá CAPM để định giá trong thực tế: 13

1.3 Mô hình Fama – French: 14

1.3.1 Xây dựng mô hình, ý nghĩa các nhân tố hệ số: 14

1.3.2 Kết quả mô hình trên mẫu: 16

1.3.3 Các nghiên cứu thực nghiệm mô hình Fama – French: 16

1.4 Mô hình Carhart: 19

1.4.1 Xây dựng mô hình, ý nghĩa các nhân tố hệ số: 19

1.4.2 Kết quả mô hình trên mẫu: 20

1.4.3 Các nghiên cứu thực nghiệm mô hình Carhart: 20

1.5 Sự cần thiết phải có mô hình đầu tư tài chính phù hợp với thị trường Việt Nam: 21

1.5.1 Những nghiên cứu ứng dụng các mô hình đầu tư tài chính Fama – French và Carhart tại Việt Nam: 21

1.5.2 Sự cần thiết phải kiểm định các mô hình đầu tư tài chính trên thị trường Việt Nam: 22

Kết luận chương 1: 23

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ VIỆC ỨNG DỤNG CÁC MÔ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH 24

2.1 Thị trường chứng khoán Việt Nam: 24

2.1.1 Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam: 24

2.1.2 Thành tựu của thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2007 – 2012: 24

2.1.3 Những vấn đề tồn tại của thị trường chứng khoán Việt Nam: 25

2.2 Thực trạng việc vận dụng các mô hình đầu tư tài chính trên thị trường chứng khoán Việt Nam: 29

2.2.1 Các phương pháp và mô hình đầu tư tài chính được nhà đầu tư sử dụng tại Việt Nam: 29

2.2.2 Những hạn chế và khó khăn trong quá trình vận dụng mô hình đầu tư tài chính ở thị trường chứng khoán Việt Nam: 30

2.3 Ứng dụng mô hình Fama French và mô hình Carhart tại SGDCK TP.HCM: 33

2.3.1 Xây dựng mô hình Fama – French và Carhart với cổ phiếu trên SGDCK TP.HCM: 33

2.3.2 Dữ liệu mẫu nghiên cứu: 34

2.3.3 Xây dựng các danh mục cổ phiếu theo quy mô vốn hóa và tỷ số BE/ME: 36 2.3.4 Xây dựng danh mục cổ phiếu theo yếu tố xu hướng một năm: 37

2.3.5 TSSL kỳ vọng của các danh mục cổ phiếu: 38

2.3.6 Xác định các biến cho mô hình Fama – French và Carhart: 38

2.4 Kết quả kiểm định mô hình Fama – French và mô hình Carhart: 39

2.4.1 Phân tích dữ liệu sơ bộ: 39

2.4.2.1 Kiểm định tính dừng: 42

2.4.2.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: 43

2.5 Kết quả hồi quy 45

2.5.1 Kết quả hồi quy mô hình một nhân tố: 45

2.5.3 Kết quả hồi quy mô hình Fama – French: 48

2.5.4 Kết quả hồi quy mô hình Carhart: 50

Bảng 2.8: Kết quả hồi quy mô hình Carhart 50

2.5.5 Kiểm định phần dư: 51

2.5.5.1 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư: 51

2.5.5.2 Kiểm định tự tương quan: 53

2.5.5.3 Kiểm định phương sai thay đổi 54

2.5.6 Kết luận 55

Kết luận chương 2: 56

CHƯƠNG 3: KIẾN NGHỊ VÀ GIẢI PHÁP NHẰM ỨNG DỤNG CÁC MÔ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH TRÊN TTCK VIỆT NAM 58

3.1 Khuyến nghị đối với nhà đầu tư khi ứng dụng mô hình đầu tư tài chính: 58

3.2 Giải pháp đối với các nhân tố trong mô hình nhằm tăng khả năng ứng dụng các mô hình đầu tư tài chính: 58

3.2.1 Xây dựng các chỉ số đặc tính cổ phiếu: 58

3.2.2 Xây dựng bộ dữ liệu thị trường đầy đủ, cập nhật: 59

3.2.3 Tăng tính chuyên nghiệp của nhà đầu tư cá nhân: 60

3.2.4 Phát triển các tổ chức đầu tư chuyên nghiệp: 61

3.2.5 Nâng cao chất lượng và tính minh bạch về công bố thông tin: 61

3.3 Giải pháp hỗ trợ cho việc ứng dụng các mô hình đầu tư tài chính: 61

3.3.1 Giải pháp đối với cơ quan quản lý thị trường chứng khoán: 62

3.3.2 Giải pháp đối với các công ty niêm yết: 63 3.3.3 Giải pháp đối với các công ty chứng khoán, quỹ đầu tư chứng khoán: 63

3.3.3.1 Củng cố và nâng cao năng lực hoạt động của các CTCK: 64

3.3.4 Giải pháp đối với nhà đầu tư: 65

Kết luận chương 3: 66

KẾT LUẬN 67

TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 PHỤ LỤC Error! Bookmark not defined

thường

ME Giá trị thị trường vốn cổ phần thường

HML High Minus Low – Nhân tố phần bùi giá trị HOSE Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

RMRF Nhân tố phần bù thị trường SMB Small Minus Big – Nhân tố phần bù quy mô TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh

TSSL Tỷ suất sinh lợi

UBCKNN Ủy ban chứng khoán Nhà nước WML Win Minus Lose – Nhân tố xu hướng

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Thống kê 8 danh mục phân loại theo quy mô, BE/ME, xu hướng Bảng 2.2: Thống kê các nhân tố phần bù thị trường, quy mô, giá trị, xu hướng Bảng 2.3: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến độc lập

Bảng 2.4: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập Bảng 2.5: Kết quả hồi quy phụ giữa các biến độc lập và nhân tử phóng đại phương sai (VIF)

Bảng 2.6: Kết quả hồi quy mô hình một nhân tố Bảng 2.7: Kết quả hồi quy mô hình Fama – French Bảng 2.8: Kết quả hồi quy mô hình Carhart

Bảng 2.9: Kết quả kiểm định Jarque-Berra Bảng 2.10: Kết quả kiểm định Breusch – Godfrey Bảng 2.11: Kết quả kiểm định Harvey

kỳ trước

Dựa vào nền tảng lý thuyết trên, luận văn “Kiểm định mô hình đầu tư tài chính Fama – French và Carhart trên thị trường chứng khoán” được thực hiện nhằm góp phần tìm ra một mô hình đầu tư tài chính phù hợp với Việt Nam và là cơ sở tham khảo giúp nhà đầu tư có một mô hình tin cậy để ra quyết định đầu tư

2 Mục tiêu đề tài:

Mục tiêu của luận văn là kiểm định quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu với nhân tố thị trường, nhân tố quy mô công ty, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và nhân tố xu hướng Kết quả của luận văn giúp nhà đầu tư có cơ sở để ứng dụng mô hình đầu tư tài chính khi đầu tư trên thị trường chứng khoán

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Đối tượng nghiên cứu của luận văn là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam Mẫu dữ liệu gồm 77 cổ phiếu của các công ty phi tài chính được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HOSE)

từ tháng 1/2007 đến tháng 12/2012

4 Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng các phương pháp như: phân tích, mô tả thống kê, phân tích định lượng và hồi quy Từ các nguồn dữ liệu từ SGDCK TP HCM (Hose), …công bố trong khoảng thời gian từ 2007 đến 2012

Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bình phương bé nhất thông thường OLS

để kiểm định mô hình và đánh giá tác động của từng nhân tố đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu

Sử dụng phần mềm Excel để xây dựng danh mục và các biến của mô hình kết hợp phầm mềm Eview hồi quy kiểm định mô hình

5 Đóng góp của đề tài:

Đề tài tiến hành kiểm định hai mô hình Fama – French và Carhart trên cùng một mẫu quan sát và trong cùng khoảng thời gian, tạo cơ sở để so sánh và đưa ra mô hình phù hợp nhất định giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam Kết quả hồi quy cho biết khả năng giải thích của các nhân tố trong hai mô hình lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Đề tài có ý nghĩa trong việc giúp nhà đầu tư định giá chứng khoán và đưa ra quyết định đầu tư trên thị trường chứng khoán

6 Kết cấu đề tài:

Ngoài phần mở đầu và phần kết luận Luận văn tốt nghiệp gồm 3 chương:

- Chương 1: Tổng quan về các mô hình đầu tư tài chính hiện đại trên thị trường chứng khoán

- Chương 2: Thực trạng thị trường chứng khoán Việt Nam và việc ứng dụng các

mô hình đầu tư tài chính

- Chương 3: Kiến nghị và giải pháp nhằm ứng dụng các mô hình đầu tư tài chính trên thị trường chứng khoán Việt Nam

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC MÔ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH HIỆN

ĐẠI TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

1.1 Lý thuyết về danh mục đầu tư:

1.1.1 Giả định cơ bản của lý thuyết danh mục:

Một giả định cơ bản nhất của lý thuyết danh mục đầu tư là những người đầu tư đều mong muốn đạt được mức lợi suất đầu tư tối đa ứng với mỗi mức rủi ro của danh mục

Lý thuyết này cũng giả định rằng về cơ bản các nhà đầu tư đều không muốn gặp rủi ro,

họ sẽ chọn loại tài sản có rủi ro thấp khi khi lựa chọn giữa hai tài sản cùng đem lại một mức lợi suất đầu tư như nhau Tuy nhiên, không phải các nhà đầu tư đều có mức ngại rủi ro như nhau mà còn tùy thuộc vào mức độ chấp nhận rủi ro của mỗi người trong mối tương quan với lợi suất đầu tư mà họ nhận được Từ đó, lý thuyết tài chính đưa ra một quan điểm được chấp nhận chung là bất cứ một nhà đầu tư hợp lý nào cũng đều có một mức ngaị rủi ro nhất định khi đầu tư

1.1.2 Mức ngại rủi ro và hàm hữu dụng:

Các nhà kinh tế học tài chính hiện đại đã chứng minh một cách định lượng hóa được đặc điểm mức ngại rủi ro các nhà đầu tư bằng lý thuyết hàm hữu dụng biểu thị mối quan hệ giữa giá trị hữu dụng của một đơn vị tiền tệ kiếm thêm với mức độ rủi ro của khoản đầu tư và mức ngại rủi ro của một cá nhân đầu tư Một công thức cho mối tương quan “rủi ro – mức đền bù rủi ro tương xứng” đã được hình thành:

U= E(r) – 0,5A.σ2Trong đó U là giá trị hữu dụng và A là chỉ số biểu thị mức độ ngại rủi ro của nhà đầu

tư Hằng số 0,5 là một con số quy ước theo thông lệ của xác suất thống kê diễn tả mối quan hệ giữa lợi suất ước tính bình quân E(r) và độ lệch chuẩn (σ) của giá trị bình quân

đó

Phương trình hàm hữu dụng cho thấy rằng giá trị hữu dụng sẽ tăng lên nếu kết quả tỷ suất lợi nhuận ước tính tăng và giá trị hữu dụng sẽ bị giảm nếu mức độ rủi ro tăng Mỗi nhà đầu tư sẽ có một chỉ số mức độ ngại rủi ro A khác nhau

Thông thường, đối với cùng một khoản đầu tư thì các nhà đầu tư có mức ngại rủi ro cao hơn sẽ đòi hỏi mức đền bù rủi ro tương ứng nhiều hơn mới chấp nhận đầu tư Khi xem xét những danh mục đầu tư khác nhau (có những cặp lợi nhuận ước tính – mức độ rủi ro khác nhau), nhà đầu tư sẽ chọn danh mục đầu tư nào đem lại cho họ giá trị hữu dụng U lớn nhất (có nghĩa là có cặp lợi nhuận ước tính – mức độ rủi ro tốt nhất)

Mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận ước tính và độ lệch chuẩn của một danh mục được thể hiện bằng đồ thị dưới đây:

Hình 1.1: Mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận ƣớc tính và độ lệch chuẩn của một danh mục

Nguồn: Lê Thị Mai Linh (2003), “Giáo trình phân tích và đầu tư chứng khoán”, NXB Chính Trị Quốc Gia

Trên đồ thị trên, danh mục đầu tư P có mức lợi nhuận ước tính E(rp) và độ lệch chuẩn (σp), được những nhà đầu tư ngại rủi ro thích hơn so với các danh mục đầu tư nằm trong phần IV của đồ thị vì có lợi suất ngang bằng hoặc lớn hơn bất cứ danh mục đầu

tư nào nằm trong phần IV và luôn có độ lệch chuẩn (mức độ rủi ro) ngang bằng hoặc

thấp hơn Ngược lại, bất cứ danh mục đầu từ nào trong phần I đều được các nhà đầu tư thích hơn danh mục đầu tư P

Còn những danh mục nằm trong vùng II và II cần phải xét thêm một yếu tố Đó là khả năng chấp nhận chúng khi so sánh với danh mục P, tùy thuộc vào bản chất ngại rủi ro của nhà đầu tư

Theo công thức của hàm hữu dụng, ta có thể lập nên đường đồng mức hữu dụng (đường cong bàng quan) Những nhà đầu tư có các mức rủi ro khác nhau sẽ có các đường cong bàng quan phân bổ khác nhau về phía vùng II hoặc vùng III Ứng với mỗi đường cong bàng quan, nếu càng tiến lên cao thì mức hữu dụng của nhà đầu tư càng cao (càng dễ chấp nhận)

Hình 1.2: Đường cong bàng quan thể hiện mức đồng hữu dụng

Nguồn: Lê Thị Mai Linh (2003), “Giáo trình phân tích và đầu tư chứng khoán”, NXB Chính Trị Quốc Gia

1.1.3 Lợi suất và rủi ro của danh mục đầu tư:

Lợi suất danh mục:

Lợi suất danh mục là bình quân gia quyền theo tỷ trọng vốn đầu tư vào từng loại tài

Rủi ro của danh mục đầu tư:

Cũng giống như rủi ro của chứng khoán riêng lẻ, rủi ro tổng thể của danh mục đầu tư là khả năng biến động trong tương lai về kết quả thu được từ việc đầu tư Tuy nhiên, khi phân tích một danh mục đầu tư, chúng ta phải quan tâm đến rủi ro của cả danh mục chứ không chỉ đơn thuần của từng loại chứng khoán Tức là nhà đầu tư không thể đánh giá rủi ro bằng việc chỉ đánh giá rủi ro của từng loại chứng khoán riêng lẻ, mà việc đánh giá là sự lường mức độ ảnh hưởng của từng loại chứng khoán riêng lẻ đó đối với danh mục đầu tư Trong đó chứng khoán đó là một thành tố, và giữa chứng khoán đó với toàn bộ chứng khoán của thị trường Thực tế là những chứng khoán có tính rủi ro có khả năng là những thành tố góp phầm làm giảm rủi ro cho toàn danh mục đầu tư Đây

là lý do tại sao nhà đầu tư cần quan tâm đến việc đa dạng hóa danh mục đầu tư cũng như xác định phần rủi ro hệ thống

Đa dang hóa danh mục đầu tư: là việc thực hiện đầu tư qua nhiều loại tài sản vốn khác nhau tạo thành một danh mục đầu tư sao cho tổng mức rủi ro trên toàn bộ danh mục sẽ được giới hạn nhỏ lại Nhà đầu tư có thể loại trừ được rủi ro hệ thống, nhưng có một số rủi ro không thể loại trừ được Hình vẽ 1.3 cho thấy khi số chứng khoán tăng lên, rủi ro còn lại của danh mục là rủi ro thị trường – rủi ro hệ thống

Hình 1.3: Đa dạng hóa giảm thiểu rủi ro không hệ thống

(Rủi ro)

(số lượng chứng khoán)

Nguồn: Lê Thị Mai Linh (2003), “Giáo trình phân tích và đầu tư chứng khoán”, NXB Chính Trị Quốc Gia

Các thước đo rủi ro

Một chỉ tiêu thống kê chuẩn đo lường sự biến thiên của tỷ suất sinh lợi của chứng khoán cũng chính là rủi ro, là phương sai và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi Phương sai của TSSL được tính bằng bình phương chênh lệch giữa TSSL thực tế và TSSL kỳ vọng của nhà đầu tư

Phương sai TSSL (ri)= giá trị mong đợi của (ri – r¯ i)2

Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai

Rủi ro danh mục được đo lường bằng phương sai danh mục Với danh mục gồm hai chứng khoán, để tính phương sai danh mục, ta cần biết về hệ số tương quan và hiệp phương sai của hai chứng khoán

Hệ số tương quan của hai chứng khoán cho thấy mối quan hệ cùng hướng hay ngược hướng của TSSL hai chứng khoán theo thời gian Nếu hai chứng khoán có TSSL di chuyển cùng chiều, chúng có tương quan dương và ngược lại Hệ số tương quan nằm

Rủi ro không hệ thống

Rủi ro không hệ thống

Rủi ro hệ thống

Rủi ro hệ thống

Rủi ro

Trong đó σA, σB là độ lệch chuẩn của hai chứng khoán A, B

COV(A,B) là hiệp phương sai của hai chứng khoán, được tính :

riA,riB là TSSL của chứng khoán A, B ở tình huống i,

rA, rB là các TSSL kỳ vọng của chứng khoán A, B

Từ đó, phương sai của danh mục hai chứng khoán A, B tính theo công thức:

Từ công thức trên, ta thấy rủi ro của danh mục phụ thuộc vào hệ số tương quan của hai chứng khoán (nếu không xét đến độ lệch chuẩn của mỗi chứng khoán) Nếu hệ số tương quan = 1 thì khi đó độ lệch chuẩn danh mục hai chứng khoán chính là bình quân gia quyền độ lệch chuẩn hai chứng khoán với quyền số là tỷ trọng mỗi chứng khoán

Nếu hệ số tương quan <1 thì độ lệch chuẩn danh mục sẽ giảm thậm chí thấp hơn cả độ lệch chuẩn khi đầu tư 100% vào chứng khoán có độ lệch chuẩn thấp trong hai chứng khoán, đây chính là hiệu quả do việc đa dạng hóa mang lại Khi hệ số tương quan giữa hai chứng khoán = -1 thì rủi ro dannh mục là thấp nhất

Với danh mục n chứng khoán thì phương sai của danh mục cũng tương tự:

Phương sai tỷ lệ xấp xỉ với độ dài thời gian mà một chứng khoán hay một danh mục đầu tư được nắm giữ, nên độ lệch chuẩn tỷ lệ với căn bậc hai của khoảng thời gian

Điều này có nghĩa là thời gian càng dài thì rủi ro càng cao

1.1.4 Lý thuyết lựa chọn danh mục tối ƣu theo mô hình Markowitz:

Đường biên hiệu quả Markowitz

Marowitz đã chứng minh được rằng đa dạng hóa có thể làm giảm rủi ro danh mục với danh mục gồm hai chứng khoán, các tỷ trọng kết hợp khác nhau cho ra những kết hợp của TSSL và độ lệch chuẩn mà Markowitz gọi là vùng quả trứng vỡ Bất kỳ kết hợp nào cũng cho ra kết quả nằm trong vùng này Đường biên trên của vùng quả trừng vỡ chính là đường biên hiệu quả, bao gồm các kết hợp tạo thành những danh mục hiệu quả, tức là những danh mục có TSSL cao nhất ứng với độ lệch chuẩn cho trước hoặc danh mục có độ lệch chuẩn thấp nhất ứng với một TSSL cho trước (với giả định các nhà đầu tư đều muốn tăng TSSL và giảm độ lệch chuẩn)

Hình 1.4: Vùng quả trứng vỡ Markowitz

Nguồn: Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright

Mỗi gạch chéo tượng trưng cho TSSL và độ lệch chuẩn của một danh mục Với giả định là nhà đầu tư lúc nào cũng muốn tăng TSSL và giảm độ lệch chuẩn thì họ chỉ đầu

tư vào những danh mục nằm trên đường biên hiệu quả Do đó, nhà đầu tư có thể thiết lập đường biên hiệu quả để lựa chọn danh mục đầu tư hơn là đầu tư vào các chứng khoán riêng lẻ Việc lựa chọn danh mục đầu tư sẽ tùy thuộc vào đường biên hiệu quả

Kết hợp danh mục hiệu quả Markowitz và đường hữu dụng

Ứng với mỗi nhà đầu tư (một giá trị hệ số ngại rủi ro) ta có một tập hợp các đường hữu dụng song song với nhau Đường hữu dụng càng cao cho thấy mức hữu dụng càng lớn

Hình 1.5: Kết hợp đường biên hiệu quả và đường hữu dụng

Nguồn: Bài giảng môn Tài Chính Doanh Nghiệp trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM

Nhà đầu tư sẽ kết hợp danh mục hiệu quả Markowitz và đường hữu dụng để lựa chọn danh mục đầu tư Danh mục đầu tư tối ưu sẽ là danh mục nằm trên đường biên hiệu quả và tiếp xúc với đường hữu dụng cao nhất có thể

1.2 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM:

1.2.1 Các giả định của mô hình:

Mô hình CAPM do ba nhà kinh tế William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor phát triển từ những năm 1960

Trong mô hình CAPM, các giả thuyết được chia làm hai loại: giả thuyết về tâm lý của các nhà đầu tư và giả thuyết của thị trường vốn:

* Những giả thuyết về tâm lý của các nhà đầu tư:

- Các nhà đầu tư khi đưa ra quyết định của mình đều dựa trên việc phân tích hai yếu tố: lợi suất ước tính và rủi ro của chứng khoán

- Các nhà đầu tư sẽ tìm cách giảm thiểu rủi ro bằng việc kết hợp nhiều chứng khoán khác nhau trong tập hợp danh mục đầu tư của mình

- Các quyết định đầu tư được đưa ra và kết thúc trong khoảng thời gian nhất định

- Các nhà đầu tư có chung các kỳ vọng về các thông số đầu vào sử dụng để tạo lập danh mục đầu tư hữu hiệu Markowitz Đó là các thông số như: mức lợi suất, độ rủi ro hay các quan hệ tương hỗ

* Những giả thuyết về thị trường vốn:

- Thị trường vốn là thị trường cạnh tranh hoàn hảo

- Không tồn tại các loại phí giao dịch trên thị trường hay bất kỳ một sự cản trở nào trong cung và cầu của một loại chứng khoán

- Trên thị trường tồn tại loại chứng khoán không có rủi ro mà nhà đầu tư có thể đầu tư Và lãi suất cho vay cùng bằng nhau và bằng lãi suất không rủi ro

1.2.2 Mô hình CAPM và phần bù rủi ro thị trường:

Mô hình CAPM mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng: TSLL mong đợi bằng TSLL phi rủi ro cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn

hệ thống của chứng khoán đó

Mối quan hệ này được thể hiện bằng công thức sau:

E(Ri) = Rf + βi [E(Rm) – Rf ] Trong đó:

E(R i) là TSSL kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ

Rf là lợi nhuận phi rủi ro E(R ) là lợi nhuận kỳ vọng của thị trường

Trong đồ thị hình 1.1, mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng chứng khoán và hệ số rủi ro beta được biểu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường chứng khoán SML (security market line)

Hình 1.6: Mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán và β

Nguồn: Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright

Từ đồ thị ta thấy: Khi hệ số β càng cao thì TSSL của chứng khoán càng cao và vì vậy cũng mang nhiều rủi ro hơn β bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có β bằng

0 chính là lợi nhuận không rủi ro Rf β bằng 1: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có

β bằng 1 chính là lợi nhuận thị trường, E(Rm) Quan hệ giữa lợi nhuận và hệ số rủi ro β của chứng khoán là quan hệ tuyến tính được diễn tả bởi đường thẳng SML có hệ số góc

là E(Rm) – Rf

1.2.3 Áp dụng mô hình định giá CAPM để định giá trong thực tế:

Khi dùng để định giá chứng khoán, mô hình CAPM được thể hiện như sau:

E(Ri) – Rf = αi + βi[E(Rm) – Rf ] Tài sản được định giá đúng khi αi = 0

αi đo lường TSSL tăng thêm bằng với TSSL mong đợi trừ cho TSSL yêu cầu

Khi αi > 0, tức tài sản đang bị định giá thấp Như vậy α được xem là nhân tố định giá chứng khoán

1.3 Mô hình Fama – French:

1.3.1 Xây dựng mô hình, ý nghĩa các nhân tố hệ số:

Để kiểm nghiệm mối quan hệ giữa TSSL trung bình với β trong mô hình CAPM, vào năm 1993 hai tác giả Fama và French tiến hành xem xét tất cả các nhân tố riêng lẻ từ các nghiên cứu của Banz (1981), Basu (1983), Roenberg, Reid, Lanstein (1985) và Bhandari (1988) để đánh giá vai trò kết hợp của β, quy mô công ty (ME), E/P, đòn bẩy tài chính và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) trong việc giải thích cho TSSL của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Mỹ trong giai đoạn từ 1963 –

1990 Nghiên cứu này cho thấy rằng TSSL trung bình ít có mối quan hệ với β trong mô hình CAPM Kết quả nghiên cứu còn chỉ ra hai nhân tố ME và BE/ME là những yếu tố

có mối quan hệ mạnh nhất tới tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và vai trò của hai nhân tố còn lại (đòn bẩy, E/P) ít có ý nghĩa khi đưa hai nhân tố này vào mô hình

Từ đó, Fama và French đã xây dựng mô hình định giá chứng khoán với 3 nhân tố bao gồm: nhân tố thị trường, nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Mô hình 3 nhân tố này giải thích phần lớn sự khác biệt TSSL giữa các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Mỹ

* Xây dựng mô hình:

Vào tháng 6 mỗi năm t từ 1963 đến 1990, tất cả chứng khoán được xếp theo quy mô và chia thành 2 nhóm: quy mô nhỏ và quy mô lớn với tỷ lệ 50% - 50% Quy mô ở đây chính là giá trị vốn hóa thị trường, được tính bằng số cổ phần phổ thông nhân với giá trị hiện tại của cổ phiếu Những chứng khoán này cũng được chia theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) thành 3 nhóm: thấp, trung bình và cao với tỷ lệ tương

ứng là 30%-40%-30% BE/ME được tính là giá trị sổ sách cổ phần thường/giá trị thị trường vào cuối tháng 12 của năm (t – 1)

Trên cơ sở phân chia này, 6 danh mục đầu tư được hình thành: S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H Ví dụ danh mục B/L bao gồm những chứng khoán của công ty có quy mô lớn và BE/ME thấp Fama – French sử dụng kỳ quan sát là tháng trong bài nghiên cứu

TSSL trung bình hàng tháng của mỗi danh mục được tính với trọng số là % giá trị vốn hóa của mỗi chứng khoán trong tổng giá trị danh mục

Fama và French sử dụng cách tiếp cận hồi quy chuỗi thời gian của Black, Jensen và Scholes, đưa ra mô hình:

E(Ri) – Rf = αi + βi[E(Rm) – Rf ] + siE(SMB) + hiE(HML) + eiTrong đó

E(Ri): là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i

E(Rm): là tỷ suất sinh lợi của thị trường

Rf: là lãi suất phi rủi ro (theo kỳ quan sát tháng) SMB: là phần bù quy mô, được tính bằng chênh lệch giữa TSSL bình quân của danh mục có quy mô nhỏ so với TSSL bình quân của danh mục có quy mô lớn SMB đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty có giá trị vốn hóa nhỏ Phần lợi nhuận tăng thêm này được gọi là phần bù quy mô tức là phần TSLL

do quy mô của công ty mang lại Một SMB dương cho thấy những chứng khoán có quy

mô nhỏ có TSSL cao hơn những chứng khoán quy mô lớn và ngược lại

HML: là phần bù giá trị, được tính bằng chênh lệch giữa TSLL bình quân của danh mục có giá trị BE/ME cao so với TSLL bình quân của danh mục có giá trị này thấp

HML đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty có tỷ

số BE/ME cao- tức là những cổ phiếu giá trị Phần lợi nhuận tăng thêm này được gọi

là phần bù giá trị tức là phần TSLL tăng thêm do cổ phiếu giá trị mang lại Một HML dương cho thấy những cổ phiếu giá trị có TSSL cao hơn những cổ phiếu tăng trưởng

β,s,h: các biến phản ánh độ nhạy của các nhân tố

α là hệ số chặn của mô hình, cũng chính là chênh lệch giữa TSSL thực tế và TSSL kỳ vọng theo mô hình ba nhân tố

e : sai số ngẫu nhiên của mô hình

1.3.2 Kết quả mô hình trên mẫu:

Mô hình trên mẫu của Fama – French trên thị trường chứng khoán Mỹ giai đoạn 1963 – 1990 đã cho thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô và TSSL trung bình và một mối tương quan cùng chiều mạnh hơn của BE/ME với TSSL trung bình Điều này

có nghĩa là nhân tố BE/ME có vai trò quan trọng hơn quy mô trong việc tác động lên TSSL trung bình Với cùng một nhóm danh mục con BE/ME (ngoại trừ nhóm danh mục con BE/ME thấp nhất), TSSL giảm khi quy mô tăng, điều này cũng có nghĩa là hệ

số của nhân tố SMB là dương Với cùng một nhóm danh mục con theo quy mô, TSSL trung bình có xu hướng tăng cùng với BE/ME, tức hệ số của nhân tố HML là dương

1.3.3 Các nghiên cứu thực nghiệm mô hình Fama – French:

Từ khi được công bố, mô hình Fama Frech đã được kiểm định và ứng dụng trên nhiều thị trường chứng khoán Đa số các nghiên cứu ủng hộ mô hình Fama – French khi so sánh với mô hình CAPM Kết quả nghiên cứu cho thấy khi thêm nhân tố SMB, HML vào mô hình CAPM sẽ giải thích TSSL chứng khoán tốt hơn là mô hình chỉ với một nhân tố thị trường

Nghiên cứu tại Mỹ của Nima Billou (2004):

Năm 2004, tác giả Nima Billou đã công bố bài nghiên cứu “Kiểm định mô hình CAPM

và mô hình ba nhân tố Fama – French” trên thị trường chứng khoán Mỹ Mẫu nghiên cứu bao gồm 25 danh mục chứng khoán được phân chia theo quy mô và giá trị mà Fama – French đã sử dụng để kiểm định lại nhằm xem xét trong một khoảng thời gian dài hơn thì mô hình có còn hiệu quả nữa hay không Cơ sở so sánh và kiểm tra tính

hiệu quả của hai mô hình là dựa trên α và trung bình giá trị tuyệt đối của α Kết quả cho thấy mô hình Fama Frech tốt hơn do có α nhỏ hơn

Nghiên cứu tại Nhật của hai tác giả Elhaj Walid và Elhaj Ahlem (2007):

Trong bài nghiên cứu “Những bằng chứng về khả năng áp dụng của mô hình Fama – French trên thị trường chứng khoán Nhật Bản”, dữ liệu mẫu bao gồm TSSL trung bình hàng tháng của tất cả chứng khoán trên Sở giao dịch chứng khoán Tokyo trong khoảng thời gian từ 1/2002 đến 9/2007 Kết quả kiểm định cho thấy ở Nhật Bản TSSL có quan

hệ nghịch biến với nhân tố quy mô công ty và đồng biến với nhân tố giá trị Nhân tố quy mô thể hiện rõ nét ở những chứng khoán có mức vốn hóa thị trường nhỏ Mô hình Fama – French vẫn tỏ ra hiệu quả hơn so với mô hình CAPM chỉ trừ những danh mục các chứng khoán có giá trị vốn hóa thị trường thấp

Nghiên cứu tại Thái Lan của tác giả Nopbhanon Homsud (2009):

Tại Thái Lan, bài nghiên cứu “Một nghiên cứu về mô hình ba nhân tố Fama và French”

sử dụng số liệu trên thị trường chứng khoán Thái Lan từ 7/2002 đến tháng 5/2007, bao gồm 421 cổ phiếu chia làm 6 nhóm danh mục: BH, BM, BL, SH, SM, SL Kết quả là

mô hình ba nhân tố giải thích tốt hơn mô hình CAPM cho các cổ phiếu thuộc 4 nhóm

SH, BH, BM, SL Kết quả nghiên cứu cho thấy việc thêm vào các biến quy mô công ty

và biến giá trị đã làm cho mô hình Fama – French có khả năng giải thích TSSL vượt trội hàng tháng của các danh mục tốt hơn mô hình CAPM Tuy nhiên nghiên cứu này cũng cho rằng TSSL của các cổ phiếu trên thị trường Thái Lan cũng có thể có những biến khác phù hợp hơn các biến quy mô và giá trị và đề xuất nên thêm các nhân tố khác như nợ, tài sản, P/E vào mô hình ba nhân tố Fama – French

Tuy nhiên vẫn có những bài nghiên cứu bác bỏ mô hình Fama – French và đề xuất thêm những nhân tố mới để giải thích cho TSSL cổ phiếu

Nghiên cứu tại Hàn Quốc của tác giả Kyong Shik Eom và Jong-Ho Park (2008):

Trong bài nghiên cứu “Bằng chứng mô hình ba nhân tố tại Hàn Quốc”, dữ liệu mẫu bao gồm 868 cổ phiếu trong khoảng thời gian từ 7/1981 đến tháng 12/2007 Các tác giả cho thấy rằng trong khoảng thời gian (1984 – 1994) mô hình ba nhân tố Fama – French thì không phù hợp để giải thích TSSL của chứng khoán mà chỉ có mô hình CAPM tỏ ra phù hợp Ngoài ra, nghiên cứu cho thấy mô hình Fama – French chỉ phù hợp để dự báo TSSL trong thị trường chứng khoán Hàn Quốc trong khoảng thời gian ngắn nhưng không phù hợp trong khoảng thời gian dài Thêm vào đó, nhóm tác giả cũng mở rộng mô hình và tìm ra nhân tố chính ảnh hưởng đến mô hình để giải thích TSSL là tính thanh khoản, sự công bố thông tin và sự lan rộng của việc cấp tín dụng

Nghiên cứu tại Mỹ của tác giả Long Chen và Lu Zhang (2010):

Với bài nghiên cứu “Một mô hình tốt hơn mô hình ba nhân tố có thể giải thích nhiều hơn cho TSSL”, Long Chen và Lu Zhang cho rằng mô hình ba nhân tố Fama – French không giải thích được một mối tương quan thuận giữa TSSL trung bình với TSSL kỳ trước trong ngăn hạn và mối tương quan nghịch giữa TSSL trung bình với tình trạng kiệt quệ tài chính, phát hành cổ phần mới và tăng trưởng tài sản Hai tác giả đã xây dựng mô hình trên NYSE, Amex và NASDAQ từ tháng 1/2007 đến 12/2006, gồm ba nhân tố là phần bù thị trường, phần bù đầu tư và phần bù TSSL trên tổng tài sản ROA

Nhóm tác giả tiến hành hồi quy TSSL các danh mục phân loại theo quy mô và xu hướng, khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính, tăng trưởng tài sản theo ba nhân tố mới xây dựng trong mô hình của mình Kết quả cho thấy hệ số α giảm đi đáng kể so với kết quả hồi quy theo mô hình CAPM, Fama – French và các hệ số nhân tố hầu hết đều có ý nghĩa thống kê cao

1.4 Mô hình Carhart:

1.4.1 Xây dựng mô hình, ý nghĩa các nhân tố hệ số:

Trong nghiên cứu năm 1997, Carhart nhận thấy mô hình Fama – French không giải thích được biến động trong TSSL khi phân loại danh mục theo TSSL kỳ trước (theo xu hướng/đà tăng trưởng)

Carhart xây dựng mô hình 4 nhân tố bao gồm 3 nhân tố của mô hình Fama – French và thêm một nhân tố nữa được đưa ra bởi Jegadeesh và Titman (1993) là yếu tố xu hướng bất thường trong một năm

Mô hình Carhart:

E(Ri) – Rf = αi + βi[E(Rm) – Rf ] + siE(SMB) + hiE(HML) + pEi (PR1YR) + eiTrong đó: Có một nhân tố mới là PR1YR: là yếu tố xu hướng một năm Các nhân tố còn lại tương tự như mô hình Fama – French

PR1YR ( High minus Low prior-year return, hay Winners minus Losers): Yếu tố xu hướng một năm, được tính bằng TSSL bình quân của các chứng khoán cao giá năm trước trừ cho TSSL bình quân của các chứng khoán thấp giá năm trước, đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi tiếp tục nắm giữ những chứng khoán cao giá năm trước do thực hiện chiến lược đầu tư theo xu hướng

Hệ số PR1YR được xây dựng trên cơ sở tạo 6 danh mục do phân loại chứng khoán theo quy mô (Smaill, Big – S, B theo tỷ lệ phân chia là 50 % - 50%) và theo chứng khoán cao giá/ mất giá năm trước (Winner, Neutral, Losers – W,N,L với tỷ lệ phân chia là 30%-40%-30%) Hệ số này được tính bằng TSSL bình quân tháng năm sau của 30% chứng khoán có TSSL năm trước cao nhất trừ cho TSSL bình quân tháng năm sau của 30% chứng khoán có TSSL năm trước thấp nhất TSSL mà Carhart dùng để phân loại danh mục là TSSL 11 tháng năm trước với độ trễ 1 tháng Công thức tính:

PR1YR = [(S/W – S/L) + (B/W – B/L)]/2

1.4.2 Kết quả mô hình trên mẫu:

Kết quả nghiên cứu của Cahart đã cho thấy sự khác nhau lớn trong TSSL của các danh mục SMB, HML và PR1YR và các nhân tố này có thể giải thích được sự thay đổi của TSSL theo thời gian Carhart cũng đưa ra kết quả là mua những chứng khoán cao giá năm trước có thể mang lại TSSL trung bình 8 %/năm và khuyến nghị không nên đầu tư vào những quỹ có TSSL âm thương xuyên, những quỹ có TSSL cao hơn năm trước thì năm sau sẽ có TSSL cao hơn TSSL mong đợi trung bình, nhưng những năm sau đó thì chưa chắc

1.4.3 Các nghiên cứu thực nghiệm mô hình Carhart:

Mô hình Carhart được xây dựng dựa trên mô hình Fama – French có bổ sung thêm nhân tố xu hướng Tuy nhiên kết quả kiểm định mô hình Carhart ở các thị trường chứng khoán trên thế giới lại trái ngược nhau chứ không được ủng hộ nhiều như đối với mô hình Fama – French Một số nghiên cứu cho rằng mô hình Carhart là tốt nhất so với các mô hình khác, một số khác lại bác bỏ mô hình này

Nghiên cứu tại Mỹ của tác giả Tarun Chordia (2005):

Bài nghiên cứu “Lợi nhuận và xu hướng giá” của tác giả Tarun Chordia sử dụng chuỗi

dữ liệu của các công ty niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán New York từ tháng 01/1972 đến tháng 12/1999 Tác giả chia các công ty thành 10 danh mục theo đà tăng trưởng Khi tiến hành hồi quy mô hình Fama – French và Carhart, kết quả cho thấy mô hình bốn nhân tố có ý nghĩa thống kê hơn mô hình Fama – French

Nghiên cứu tại Tunisia của Samy Bennaceur và Hasna Chaibi (2007):

Trong bài nghiên cứu “Mô hình định giá tài sản tốt nhất ước tính chi phí vốn: Bằng chứng thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Tunisia”, nhóm tác giả kiểm định 9

mô hình đầu tư tài chính trong đó có mô hình Fama – French và Carhart Hai tác giả xem xét TSSL hàng tháng với 4 nhân tố cơ bản là thị trường, SMB, HML, WML trên thị trường chứng khoán Tunisia từ 7/2000 đến 6/2005 Mẫu bao gồm 6 ngành công

nghiệp là : ngân hàng, bảo hiểm, công nghiệp, cho thuê, nông sản, và bất động sản Kết quả kiểm định cho thấy mô hình Carhart là tốt nhất

Nghiên cứu tại Ai Cập của tác giả Mohamed A Shaker và Khairy Elgiziry (2013)

Bài nghiên cứu “Kiểm định các mô hình định giá tài sản tại thị trường chứng khoán Ai Cập” tiến hành kiểm định và so sánh khả năng áp dụng 5 mô hình định giá tại thị trường chứng khoán Ai Cập 5 mô hình định giá được nghiên cứu là : CAPM, Fama – French, Carhart, mô hình 4 nhân tố của Chan và Faff (dựa trên mô hình Fama – French

và thêm nhân tố thanh khoản), mô hình 5 nhân tố (cũng lấy mô hình hình Fama – French là cơ sở và thêm 2 nhân tố thanh khoản và xu hướng) Mẫu bao gồm 55 công ty niêm yết trên thị trường này từ 1/2003 – 12/2007 Hai tác giả sử dụng dữ liệu tài chính

và TSSL hàng tháng của các công ty để phân chia làm 6 danh mục theo quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Kết quả nghiên cứu chấp nhận mô hình Fama –

French và loại bỏ sự phù hợp với mô hình Carhart và các mô hình khác

1.5 Sự cần thiết phải có mô hình đầu tư tài chính phù hợp với thị trường Việt Nam:

1.5.1 Những nghiên cứu ứng dụng các mô hình đầu tư tài chính Fama – French và Carhart tại Việt Nam:

Việc nghiên cứu và ứng dụng mô hình CAPM và Fama – French đã được thực hiện bởi một số tác giả, còn mô hình Cahart thì chưa có nhiều nghiên cứu có quy mô và uy tín cao Đa số các nghiên cứu đều ủng hộ mô hình Fama – French, cũng tương tự như các kết quả nghiên trên thế giới

Bài nghiên cứu “Mô hình Fama – French – một nghiên cứu thực nghiệm đối với thị trường chứng khoán Việt Nam” của tác giả Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008)

Hai tác giả đã sử dụng dữ liệu của 28 công ty phi tài chính trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM (HoSE) với thời gian nghiên cứu từ 1/2005 đến 26/3/2008 TSSL được

tính theo tuần chia làm 4 danh mục SL, SH, BL, BH Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng TSSL ngoài việc chịu tác động của nhân tố thị trường còn bị tác động bởi những yếu

tố thuộc về đặc tính của doanh nghiệp niêm yết như quy mô và tỷ số BE/ME Ngoài ra, tác giả rút ra kết luận về mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa biến quy mô và giá trị với TSSL

kỳ vọng tức là những công ty có quy mô nhỏ thì có TSSL trung bình cao hơn danh mục của nhóm công ty có quy mô lớn và các công ty có tỷ số BE/ME thấp lại có giá trị TSSL cao hơn nhóm công ty có tỷ số BE/ME cao

Bài nghiên cứu “Ứng dụng mô hình CAPM và Fama French dự báo tỷ suất sinh lợi

để kinh doanh chứng khoán trên thị trường Việt Nam” của tác giả Lê Khả Vy và Phạm Tấn Triết (2011)

Tác giả sử dụng dữ liệu của 88 công ty trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM (HoSE) với thời gian nghiên cứu từ 1/2007 đến 12/2010 các công ty được chia làm 6 danh mục đầu tư tương tự như cách làm của Fama – French Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Fama – French có ý nghĩa tốt hơn mô hình CAPM Trong mô hình Fama French thì nhân tố phần bù rủi ro thị trường có tác động nhiều nhất đến TSSL chứng khoán tiếp sau đó là nhân tố giá trị HML, cuối cùng tác động thấp nhất là nhân tố quy

lý đám đông và cũng là người bị thua lỗ nhiều nhất khi thị trường có đợt điều chỉnh.Trong tình hình biến động thất thường của thị trường chứng khoán Việt Nam, thì việc xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL của cổ phiếu để giảm thiểu rủi ro cho các nhà đầu tư là điều cần thiết Vì vậy, các nghiên cứu về mô hình CAPM và Fama – French của các tác giả như Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ đã giới thiệu cho các nhà đầu tư các mô hình vừa đơn giản vừa thiết thực để định giá chứng khoán Tuy nhiên, các tác giả cũng thừa nhận những hạn chế trong nghiên cứu của mình như: mẫu

dữ liệu nhỏ, thời gian ngắn … Chính vì vậy luận văn này sẽ góp phần hoàn thiện những nghiên cứu về các mô hình định giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam Hơn nữa, kết quả nghiên cứu còn giúp cho các nhà đầu tư có thêm một công cụ tham khảo tin cậy trong quá trình đầu tư của mình

Kết luận chương 1:

Chương 1 đã trình bày những nội dung cơ bản của lý thuyết danh mục đầu tư Trên cơ

sở này, các nhà nghiên cứu đã xây dựng nên các mô hình đầu tư tài chính như mô hình CAPM, mô hình ba nhân tố Fama – French, mô hình bốn nhân tố Carhart Những mô hình này cho thấy ảnh hưởng của các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, xu hướng đến

tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Từ những lý thuyết cơ bản, các học giả trên thế giới tiếp tục nghiên cứu và ứng dụng các mô hình này vào các thị trường chứng khoán trên thế giới và tại Việt Nam

TạiViệt Nam chưa có một mô hình đầu tư tài chính nào được sử dụng rộng rãi như một tiêu chuẩn chung Vì vậy, các nhà đầu tư vẫn còn tiến hành các đầu tư mang tính phán đoán chủ quan không có cơ sở rõ ràng.Vì vậy luận văn này sẽ tiến hành kiểm định các

mô hình đầu tư tài chính để tìm ra một mô hình phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam nhằm giúp nhà đầu tư có cơ sở tham khảo khi quyết định đầu tư

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ

VIỆC ỨNG DỤNG CÁC MÔ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH

2.1 Thị trường chứng khoán Việt Nam:

2.1.1 Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam:

Kể từ khi thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức ra mắt - ngày 20/7/2000, số doanh nghiệp (DN) niêm yết đã tăng lên đáng kể, từ con số 41 cuối năm 2005 lên 737

DN vào cuối tháng 6/2013, đó là chưa kể 135 DN trên thị trường UPCOM Sau 13 năm hoạt động, tổng giá trị vốn hoá thị trường đã tăng nhanh qua các năm, từ trên dưới 1 nghìn tỷ đồng cuối năm 2005, lên 904 nghìn tỷ đồng cuối tháng 6/2013 Tỷ lệ vốn hoá thị trường cuối tháng 6/2013 đạt khoảng 27,9% GDP 2012, cao hơn con số tương ứng của năm 2006 (21,8%)

Theo thống kê của UBCKNN, giá trị giao dịch bình quân 1 ngày của tháng 6/2013 đã đạt 1507 tỷ đồng Điểm số chung của VN-Index đã đạt quanh mức 500 điểm, cao gấp 4,9 lần cách đây 13 năm, tương đương tốc độ tăng 13%/năm; so với cuối năm trước đã tăng 20%, trong đó của một số mã còn tăng cao hơn nhiều Tuy nhiên, điểm số chung trên sàn Hà Nội (HNX) chỉ còn bằng 62% khởi điểm sau 8 năm thành lập, với gần 2/3 tổng số mã hiện đã ở mức dưới mệnh giá

Bên cạnh đó, số vốn huy động qua phát hành thêm cổ phiếu và cổ phần hoá 6 tháng

2013 đạt 5 nghìn tỷ đồng, giảm 20% so với cùng kỳ năm trước; vốn huy động qua phát hành trái phiếu chính phủ đạt 123 nghìn tỷ đồng, tăng 67% so với cùng kỳ năm trước,

và dòng vốn FII trên thị trường chứng khoán chính thức vào thuần đạt 404 triệu USD, cao gấp 8 lần so với cùng kỳ

2.1.2 Thành tựu của thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2007 – 2012:

Quy mô thị trường hiện tăng trên 50 lần, vốn hóa năm đầu tiên dưới 1% GDP, nhưng

đầu tiên giao dịch Công ty niên yết trong năm đầu tiên thị trường hoạt động chỉ hơn 10 doanh nghiệp, nay tăng lên gần 800 doanh nghiệp

Huy động vốn thực sự là điểm đáng chú ý hơn cả với gần 700.000 tỷ đồng huy động cho nền kinh tế qua 12 năm, đỉnh cao là năm 2007 đạt 127.000 tỷ đồng Luồng vốn đầu

tư gián tiếp nước ngoài có thời điểm cao nhát lên đến 12 tỷ USD, nay khoảng 6,7 tỷ USD, góp phần cân bằng cán cân thanh toán, cũng như gia tăng sức hấp dẫn của môi trường đầu tư Việt Nam trong con mắt nhà đầu tư quốc tế

Các tổ chức kinh doanh chứng khoán đã có những bước phát triển về quy mô mạng lưới công nghệ và trở thành một tổ chức trung gian phục vụ cho hoạt động tư vấn, cổ phần hóa kết nối cung cầu trên thị trường chứng khoán

Về số lượng tài khoản nhà đầu tư cũng ngày một gia tăng, khi mới có thị trường chứngk hoán chỉ có khoảng 3.000 tài khoản, nhưng hiện nay đã có 1,2 triệu tài khoản

Lượng vốn huy động qua thị trường, đặc biệt là từ khối nhà đầu tư nước ngoài đến nay danh mục của khối này khoảng 8 tỷ USD

Các tổ chức như Sở, Trung tâm Lưu ký cũng ngày càng phát triển, công nghệ thông tin

đã được cải thiện, nhiều dịch vụ, nghiệp vụ, sản phẩm mới cũng đã được triển khai đảm bảo cho hoạt động thị trường được thông suốt, không xảy ra đổ vỡ Khung pháp lý cho thị trường cũng ngày càng được hoàn thiện và từng bước tiếp cận với tiêu chuẩn quốc tế

Tuy nhiên nhiên, thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn là một thị trường non trẻ, ngành kinh doanh mới, chứa đựng nhiều hạn chế và khó khăn

2.1.3 Những vấn đề tồn tại của thị trường chứng khoán Việt Nam:

Hàng hoá của thị trường

Số lượng chứng khoán nhiều nhưng chất lượng còn thấp, sản phẩm thị trường chưa đa dạng, chưa đáp ứng được yêu cầu của các nhà đầu tư Đối với trái phiếu, số lượng mã

trái phiếu được niêm yết là khá lớn nhưng khối lượng mỗi mã lại nhỏ, đây là rào cản lớn đối với việc tăng cường thanh khoản của thị trường

Đa số các công ty niêm yết, đăng ký giao dịch là những công ty vừa và nhỏ Chất lượng của các công ty niêm yết chưa cao, đặc biệt là quản trị công ty và tính công khai, minh bạch Trong thời kỳ khó khăn đặc biệt là giai đoạn 2010-2011 nhiều công ty niêm yết làm ăn thua lỗ, ảnh hưởng đến sự hấp dẫn của cổ phiếu niêm yết và niềm tin của các nhà đầu tư

Sản phẩm thị trường còn nghèo nàn, ngoài cổ phiếu và một số loại trái phiếu doanh nghiệp, chứng chỉ quỹ, chưa có các sản phẩm phái sinh và các công cụ đầu tư khác, vì vậy hàng hoá thị trường còn khiếm khuyết, chưa có công cụ phòng ngừa rủi ro

Cơ sở pháp lý

Luật chứng khoán vẫn còn những thiếu sót chưa phù hợp, hành lang pháp lý thiếu hoàn chỉnh để đảm bảo tính chặt chẽ cho thị trường

Luật chứng khoán có hiệu lực từ ngày 01/01/2007 và được sửa đổi bổ sung vào năm

2010, mặc dù đã đáp ứng yêu cầu pháp lý cao trong tình hình quản lý thị trường chứng khoán hiện nay, nâng cao khả năng hội nhập của thị trường nước ta với thế giới, tuy nhiên thị trường chứng khoán lại đang phát sinh nhiều hoạt động chưa được điều chỉnh bởi những văn bản pháp lý cao nhất Việc kiểm soát hoạt động tập trung kinh tế, hoạt động mua bán, sát nhập doanh nghiệp chưa được phối hợp chặt chẽ, phần lớn chỉ dừng lại ở biện pháp giám sát, các quy định về quản lý, kiểm soát thị trường đảm bảo phát triển bền vững còn thiếu và chưa đồng bộ

Công tác quản lý giám sát

Quản lý, giám sát hoạt động thị trường còn chưa thật tốt dẫn đến việc giá cổ phiếu tăng giảm bất thường, chất lượng dịch vụ của các tổ chức tài chính trung gian, hoạt động tư

vấn, giám sát, định giá cổ phần để niêm yết chưa hợp lý, chất lượng và quản lý thông tin hạn chế, thị trường phi tập trung OTC hoạt động kém hiệu quả

Nguyên nhân là do sự chủ động của các bộ, ngành chức năng cũng như sự phối hợp liên ngành để thực hiện quản lý, kiểm soát thị trường chứng khoán chưa thật tốt Việc quản lý hoạt động của các tổ chức phát hành, các công ty chứng khoán chưa được phối hợp chặt chẽ Hiện nay tình trạng vi phạm xảy ra thường xuyên, đặc biệt là những vi phạm trong hoạt động thao túng thị trường, giao dịch nội gián xảy ra thường xuyên trong thời gian qua đã gây ra tâm lý mất niềm tin vào diễn biến thị trường của các nhà đầu tư, tạo nên một thị trường chứng khoán Việt Nam hoạt động một cách bất thường không đúng với những điều chỉnh theo quy luật kinh tế, có nhiều rủi ro hơn và kém hấp dẫn hơn đối với các nhà đầu tư

Hiện nay, thị trường OTC còn thả nổi, chưa đi vào tập trung quản lý nên trong thời gian qua đã có nhiều biến động dữ dội mà hiện tại thị trường này đã bị đóng băng sau một thời gian hoạt động rất bùng nổ Chính vì việc quản lý thiếu chặt chẽ các công ty đại chúng và không có sự điều chỉnh nên thị trường OTC thiếu đi những thông tin mang tính minh bạch là nguyên nhân làm giảm đi sự thu hút của các nhà đầu tư đối với thị trường này

Các thành phần tham gia thị trường chứng khoán

Diễn biến thị trường chứng khoán Việt Nam thất thường Nguyên nhân là do mức vốn hóa thị trường đang tăng nhanh trong khi lượng vốn hóa đạt được lại thấp, quy mô phát triển còn nhỏ, lượng hàng hóa trên thị trường còn ít dẫn đến sự mất cân đối cung cầu và những biến động bất lợi cho thị trường Do vậy mà thị trường phát triển không ổn định,không phản ánh đúng trạng thái của nền kinh tế Ngoài ra còn do những hạn chế của các nhà đầu tư Việt Nam trên thị trường về kiến thức đầu tư chứng khoán, tạo nên tình trạng đầu tư theo tâm lý bầy đàn, mang tính chất đầu cơ khiến cho thị trường phát triển kém lành mạnh

Cơ sở hạ tầng trong ngành chứng khoán còn chưa đáp ứng được yêu cầu, hoạt động của các trung gian tài chính còn chưa đủ năng lực Phần lớn là do công nghệ thông tin đầu

tư trên thị trường đã lỗi thời, nguồn nhân lực chuyên môn cao còn thiếu của các trung tâm giao dịch chứng khoán và của các công ty chứng khoán chưa thể theo kịp sự phát triển quá nhanh của thị trường Do đó các công ty chứng khoán tại Việt Nam hiện nay chỉ dừng lại ở các hoạt động môi giới, tư vấn, lưu ký, bảo lãnh phát hành, chưa đủ năng lực giám sát tài chính, chưa đủ điều kiện để tiến hành phát triển các công cụ phái sinh

để hạn chế rủi ro

Hoạt đông kiểm toán

Hoạt động kiểm toán trên thị trường chứng khoán còn bộc lộ nhiều hạn chế:

Thứ nhất, về kiểm toán báo cáo tài chính của các công ty phát hành và niêm yết chứng khoán Một số nghiệp vụ kế toán quan trọng của doanh nghiệp chưa được phản ánh đầy

đủ do thiếu các chuẩn mực kế toán và kiểm toán phù hợp trong quy định chế độ kế toán hiện hành như việc tăng vốn điều lệ, cổ phiếu quỹ, các biến động bất thường … nhiều công ty chưa thận trọng khi kiểm toán các các nghiệp vụ này, có khi còn bỏ qua sai sót

rõ ràng của doanh nghiệp được kiểm toán Hơn nữa, một số báo cáo tài chính của công

ty phát hành và niêm yết được kiểm toán có phần thuyết minh còn sơ sài, gây khó khăn cho UBCKNN cũng như các nhà đầu tư trong việc theo dõi và đánh giá tình hình hoạt động của các công ty này trên thị trường chứng khoán, đặc biệt là những chỉ tiêu có biến động lớn, những thông tin về tình hình sản xuất kinh doanh, tình hình tài chính của doanh nghiệp mà chưa có đầy đủ trong các báo cáo tài chính

Thứ hai, về chất lượng kiểm toán báo cáo tài chính của các công ty chứng khoán cũng còn một số sai sót như trình bày cẩu thả, không kiểm soát kỹ các thông tin trong báo cáo tài chính, thông tin trong thuyết minh báo cáo tài chính còn sơ sài, việc hạch toán của một số công ty chứng khoán còn chưa tuân thủ chế độ kế toán công ty chứng khoán

chủ yếu của tình trạng nêu trên là do các công ty chưa hoàn toàn thích ứng với việc áp dụng các chuẩn mực kế toán, kiểm toán mới ban hành Theo đánh giá của Bộ Tài chính, các công ty kiểm toán trong nước thường không có các hướng dẫn quy trình kiểm toán nội bộ như sổ tay kiểm toán và tài liệu đào tạo Hơn nữa, việc vận dụng các Chuẩn mực quốc tế và Chuẩn mực Việt Nam một cách không thích hợp đôi khi không chỉ gây khó hiểu mà còn khó khăn cho các công ty trong quá trình thực hiện trong điều kiện kinh tế ở Việt Nam hiện nay

2.2 Thực trạng việc vận dụng các mô hình đầu tư tài chính trên thị trường chứng khoán Việt Nam:

2.2.1 Các phương pháp và mô hình đầu tư tài chính được nhà đầu tư sử dụng tại Việt Nam:

Trên thị trường chứng khoán Việt Nam, các nhà đầu tư cá nhân chiếm đa số Trong đó, cách lựa chọn đầu tư chứng khoán của từng nhà đầu tư cũng khác nhau, có nhà đầu tư thì chọn đầu tư chứng khoán theo phương pháp phân tích kỹ thuật, một số đầu tư dựa trên tin tức, dựa vào tâm lý đám đông và theo xu hướng thị trường Hoặc nhà đầu tư tham khảo các phân tích cơ bản của các công ty chứng khoán phát hành để thực hiện kinh doanh.Ưu điểm của phương pháp phân tích cơ bản là có thể phát hiện ra những cổ phiếu tốt được thị trường định giá thấp và khi thị trường nhận ra giá trị thực sự của cổ phiếu này thì giá của nó sẽ tăng cao và nhà đầu tư thu được lợi nhuận lớn

Ngoài ra, yếu tố đầu tư tâm lý bầy đàn và theo xu hướng của thị trường chứng khoán Việt Nam cũng có xu hướng giảm trong thời gian gần đây vì các nhà đầu tư nhận ra rằng sẽ rất rủi ro khi những nhà đầu tư chiếm vốn lớn trên thị trường gặp rủi ro và cũng không dễ để có thông tin chính xác hiện các nhà đầu tư lớn này đang dự định mua cổ phiếu nào, giá sẽ được đẩy tới bao nhiêu Nếu thông tin nhận được quá trễ hay không chính xác thì nhà đầu tư có thể phải chịu thua lỗ Còn đối với phương pháp đầu tư theo phương pháp kỹ thuật thì cũng có nhược điểm là rất dễ bị đánh lừa nếu một nhà đầu tư

nào đó đang kiểm soát một cổ phiếu nhất định và thực hiện việc mua bán để tạo cung

ảo, cầu ảo Các nhà đầu tư khác nếu chỉ dựa vào các chỉ báo kỹ thuật mà không có các phân tích khác thì sẽ lầm tưởng đây là cổ phiếu tốt được nhiều người quan tâm Thêm vào đó, kiến thức về chứng khoán của các nhà đầu tư còn hạn chế nên việc phân tích các đồ thị gây rất nhiều khó khăn và bất lợi cho các nhà đầu tư

Hiện nay, trong các phương pháp định giá theo phân tích cơ bản, các công ty định giá chủ yếu dựa vào phương pháp định giá trên thu nhập (P/E) và giá trên giá trị sổ sách (P/BV) Và nếu việc định giá dựa trên kỹ thuật chiết khấu dòng tiền thì họ chủ yếu dùng phương pháp hiện giá dòng tiền hoạt động (OFCF) và hiện giá dòng tiền vốn cổ phần (FCFE) kết hợp với viêc định gái theo phương pháp P/E và P/BV

Tuy nhiên, việc áp dụng phương pháp hiện giá dòng tiền để định giá chứng khoán tại Việt Nam cũng gặp một số khó khăn làm cho việc ước tính nguồn thu trong tương lai của các công ty khó có thể chính xác như: tình hình môi trường kinh doanh có nhiều biến động ,trong khi các doanh nghiệp Việt Nam đều chưa quen với lập kế hoạch sản xuất kinh doanh dài hạn, đặc biệt là còn xa lạ với việc dự báo chi tiét luồng tiền dài hạn

ra vào công ty, do đó dẫn đến khó khăn trong xác định dòng tiền để chiết khấu

2.2.2 Những hạn chế và khó khăn trong quá trình vận dụng mô hình đầu tư tài chính ở thị trường chứng khoán Việt Nam:

Thiếu thông tin, chất lượng thông tin chưa đáng tin cậy

Trong những năm qua, nhiều bất cập về chất lượng thông tin và vi phạm về thiếu minh bạch thông tin liên tiếp xảy ra Điều này cho thấy chất lượng và hệ thống minh bạch thông tin trên thị trường chưa được thực thi hiệu quả, ảnh hưởng tiêu cực đến tính hiệu quả của thị trường và niềm tin của nhà đầu tư đối với thông tin được công bố

Những bất cập và vi phạm về công bố thông tin đã ảnh hưởng đến các phương pháp định giá như:

Thiếu thông tin thống kê về thị trường: hoạt động thống kê theo ngành, theo lĩnh vực kinh doanh vẫn là một vấn đề chưa giải quyết được hoàn toàn, nguyên nhân là chúng ta chưa xây dựng được một cơ sở dữ liệu thống nhất toàn quốc Vì vậy chất lượng thông tin công bố không có sự đảm bảo, do vậy không có một cơ sở dữ liệu chung để thống

kê phục vụ cho công tác định giá

Thiếu những thông tin nghiên cứu về chứng khoán như những tờ báo của tổ chức xếp hạng tín dụng.Việc không tồn tại các tổ chức xếp hạng tín dụng ở Việt Nam là một trở ngại lớn cho quá trình định giá

Những giao dịch có vấn đề

Tại những thị trường chứng khoán mới nổi, những giao dịch có vấn đề thường nảy sinh

do sự quản lý lỏng lẻo của pháp luật cũng như sự thiếu hiểu biết của những người tham gia thị trường Những thông tin nội gián, thao túng giá và tung tin đồn sai sự thật được

sử dụng để kiếm lời riêng thường là những hành động làm ảnh hưởng lớn đến giá cổ phiếu, tạo ra cung cầu ảo ảnh hưởng tiêu cực đến tính hiệu quả của thị trường Bên cạnh đó, các quy định xử phạt vi phạm còn khá nhẹ nên những hành vi này vẫn tiếp diễn Vì vậy giá giao dịch thời gian trước đây có khoảng cách rất lớn với giá trị nội tại của cổ phiếu

Chuẩn mực kế toán và những bất cập

Một số doanh nghiệp thực hiện chưa đúng quy định về hạch toán kết toán hoặc hạch toán không đầy đủ, dẫn đến các khoản mục trên báo cáo tài chính chưa phản ánh chính xác tình hình tài chính của doanh nghiệp, khiến cho việc so sánh hiệu quả hoạt động giữa các doanh nhgiệp thông qua kết quả trên báo cáo tài chính trở nên khập khiễng, thậm chí kết quả kinh doanh của nhiều doanh nghiệp trước và sau kiểm toán chênh lệch nhiều, một số chênh lệch là do sự không nhất quán trong hạch toán của doanh nghiệp

và của kiểm toán viên Ngoài ra, thông tin trên báo cáo thường niên của doanh nghiệp