GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do chọn đề tài
Thị trường chứng khoán Việt Nam, hoạt động từ tháng 7 năm 2000, đã nhanh chóng trở thành kênh đầu tư hấp dẫn cho cả nhà đầu tư trong và ngoài nước Đến tháng 6 năm 2013, Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM ghi nhận 93 công ty chứng khoán thành viên và 341 chứng khoán niêm yết, trong khi Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội có 92 công ty và 388 cổ phiếu niêm yết Mặc dù đã có sự phát triển nhanh chóng, thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn non trẻ và có quy mô nhỏ so với các nước khác Giá cổ phiếu thường xuyên biến động mạnh, với chỉ số Vn Index từ 100 điểm ban đầu đã trải qua nhiều giai đoạn tăng giảm lớn, đạt đỉnh 1,170.67 điểm vào tháng 3 năm 2007 trước khi giảm xuống 235.50 điểm vào tháng 2 năm 2009 do khủng hoảng tài chính toàn cầu Từ đó, thị trường vẫn tiếp tục biến động, dù có những giai đoạn phục hồi nhưng niềm tin của nhà đầu tư đã giảm sút, dẫn đến xu hướng thận trọng trong quyết định giao dịch.
“dựa trên cơ sở nào để có thể dự đoán tốt tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong tương lai của các chứng khoán”
Đa số nhà đầu tư trong nước thường đầu tư theo cảm tính hoặc theo số đông, thiếu sự phân tích và đánh giá khách quan về biến động giá chứng khoán, dẫn đến việc chưa nhận thức đầy đủ về rủi ro khi tham gia thị trường Một vấn đề quan trọng đặt ra là làm thế nào để đo lường rủi ro và ảnh hưởng của nó đến tỷ suất sinh lợi Để giải quyết vấn đề này, tác giả thực hiện nghiên cứu về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán tại Việt Nam, sử dụng các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau Nghiên cứu này nhằm cung cấp cho nhà đầu tư cái nhìn sâu sắc về xu hướng biến động giá và các phương pháp đo lường rủi ro, từ đó giúp họ dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.
Mục tiêu nghiên cứu và vấn đề nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán giao dịch trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) thông qua các phương pháp đo lường rủi ro truyền thống và phi truyền thống Tác giả sẽ tập trung vào các vấn đề nghiên cứu liên quan đến mối quan hệ này.
Trước tiên, bài viết sẽ phân tích mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán bằng cách sử dụng các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau Hơn nữa, để tăng cường độ tin cậy trong việc dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cho ngày tiếp theo, tác giả sẽ làm rõ cách mà tỷ suất sinh lợi của ngày trước ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của ngày tiếp theo thông qua việc đưa các biến giả vào mô hình kiểm định.
Kiểm định mối quan hệ giữa đo lường rủi ro bất cân xứng và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày được tăng cường khi xem xét các biến kiểm soát như giá trị vốn hóa thị trường, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và tính thanh khoản.
Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã lựa chọn mẫu là các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) trong khoảng thời gian từ 02/01/2008 đến 31/06/2013 Nghiên cứu tập trung vào tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán, giá trị vốn hóa thị trường, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (M/B), tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, thanh khoản, và các biện pháp đo lường rủi ro ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Dữ liệu được thu thập từ các trang web cophieu68.vn và cafe.vn cho các công ty niêm yết trong giai đoạn nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp hồi quy Random Effect (RE) trên dữ liệu bảng để kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên sàn HOSE và HNX thông qua mô hình hồi quy chéo.
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu
Bài nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) Nghiên cứu cũng chỉ ra mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi ngày trước và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo thông qua việc áp dụng các biến giả trong mô hình kiểm định Tổng quan, nghiên cứu nhằm xác định liệu thông tin về tỷ suất sinh lợi trong quá khứ của các chứng khoán trên HOSE và HNX có thể hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong tương lai hay không.
Bài nghiên cứu này trình bày các phương pháp đo lường rủi ro đa dạng, giúp các nhà đầu tư nhận thức rõ mức độ rủi ro khi đầu tư Qua đó, nhà đầu tư có thể xem xét khả năng chấp nhận rủi ro của bản thân để đưa ra các quyết định đầu tư hợp lý.
Kết cấu của đề tài nghiên cứu
Tác giả trình bày nội dung bài nghiên cứu theo trình tự sau đây:
Chương 1: Giới thiệu đề tài Trong chương này tác giả sẽ trình bày rõ lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu và kết cấu của bài nghiên cứu
Chương 2: Các bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Trong chương này cung cấp các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán dựa trên các cơ sở nghiên cứu khác nhau, chẳng hạn kiểm định mối quan hệ này trên cơ sở của mô hình CAPM, và kiểm định mối quan hệ này trên cơ sở đặc điểm rủi ro của chứng khoán như sự biến động, tính thanh khoản của chứng khoán trong mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, và kiểm định mối quan hệ này thông qua mối quan hệ giữa đo lường rủi ro bất cân xứng và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán
Chương 3: Phương pháp, mô hình và dữ liệu nghiên cứu Trong chương này tác giả sẽ nêu rõ phương pháp, mô hình và dữ liệu để thực hiện nghiên cứu, cũng như mô tả các biến sử dụng trong bài nghiên cứu
Chương 4: Kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam Chương này tác giả trình bày chi tiết kết quả nghiên cứu sau khi kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên sàn HOSE và HNX trên cơ sở các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau
Chương 5: Kết luận Chương này tác giả tóm tắt lại những gì tác giả đã thu được từ bài nghiên cứu này và nhận xét đánh giá, đồng thời cũng nêu lên những hạn chế của bài nghiên cứu và hướng nghiên cứu mở rộng từ bài nghiên cứu này.
BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI
Các bằng chứng thực nghiệm về kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trên cơ sở mô hình CAPM
Năm 1999, Andor, Mihaly Ormos & Balazs Szabo thực hiện nghiên cứu “Empirical
Nghiên cứu "Tests of Capital Asset Pricing Model (CAPM) in the Hungarian Capital Market" sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng tháng của 17 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Budapest cùng với các chỉ số BUX-Index, NYSE Index và MSCI World Index trong giai đoạn từ 31/07/1991 đến 1/6/1999 Qua phương pháp phân tích hồi quy, nhóm tác giả phát hiện rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán có mối tương quan thuận với hệ số rủi ro beta, cho thấy chứng khoán có rủi ro cao sẽ mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn Kết quả này khẳng định mô hình CAPM hoàn toàn phù hợp với các chứng khoán trên thị trường chứng khoán Budapest.
Năm 2006, Michailidis, Grigoris, Stavros Tsopoglou, Demetrios Papanastasious & Eleni Mariola thực hiện nghiên cứu “ Testing the Capital Asset Pricing Model (CAPM):
Nghiên cứu về "Thị trường chứng khoán Hy Lạp mới nổi" sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng tuần của 100 chứng khoán trên sàn giao dịch Athens từ tháng 1 năm 1998 đến tháng 12 năm 2002 Kết quả cho thấy rằng các chứng khoán có rủi ro cao (beta) không nhất thiết dẫn đến tỷ suất sinh lợi cao.
Năm 2010, Choudhary, Kapil & Sakshi Choudhary thực hiện nghiên cứu “ Testing
The study titled "Capital Asset Pricing Model: Empirical Evidence from the Indian Equity Market" analyzes monthly return data to evaluate the effectiveness of the Capital Asset Pricing Model (CAPM) within the context of India's equity market Through empirical analysis, the authors aim to uncover insights into the relationship between risk and expected returns, contributing to a deeper understanding of market dynamics in India.
Nghiên cứu về 278 chứng khoán trên thị trường chứng khoán Bombay từ tháng 1 năm 1996 đến tháng 12 năm 2009 cho thấy rằng mức độ rủi ro cao của chứng khoán không đồng nghĩa với tỷ suất sinh lợi cao.
In 2010, researchers Zorbaer Hasan and Adli Mustafa conducted a study titled "An Analysis of the CAPM for Dhaka Stock Exchange: Evidence from Non-Financial Sector." The study analyzed the monthly returns of securities from 60 non-financial companies listed on the Dhaka Stock Exchange in Bangladesh, covering the period from January 2005 to December 2010.
Năm 2009, thông qua phương pháp hồi quy OLS, nhóm tác giả phát hiện rằng các chứng khoán có rủi ro cao (beta) không tương ứng với tỷ suất sinh lợi cao, và ngược lại Kết quả này dẫn đến kết luận rằng mô hình CAPM không phù hợp để định giá chứng khoán tại Bangladesh.
Các bằng chứng thực nghiệm cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán toàn cầu theo mô hình CAPM không luôn phản ánh thực tế, đặc biệt trong bối cảnh thị trường chứng khoán biến động phức tạp Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình CAPM có những hạn chế, dẫn đến việc các nhà nghiên cứu chuyển hướng sang các lĩnh vực khác như tính thanh khoản và biến động của chứng khoán để kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi.
Các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trên cơ sở nghiên cứu tính thanh khoản hoặc sự biến động của chứng khoán trong mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi chứng khoán
Năm 2002, Yakov Amihud đã thực hiện nghiên cứu “Illiquidity and stock returns: Cross-section and time-series effects” trên các chứng khoán giao dịch tại thị trường New York từ 1963 đến 1997 Nghiên cứu chỉ ra rằng các chứng khoán kém thanh khoản có tỷ suất sinh lợi cao hơn, thể hiện qua mối tương quan thuận giữa biến “illiquidity” và tỷ suất sinh lợi, phù hợp với mô hình CAPM truyền thống Tỷ suất sinh lợi vượt trội của chứng khoán thanh khoản thấp (Rm – Rf) được xem là “phần bù rủi ro” cho rủi ro kém thanh khoản so với trái phiếu chính phủ không rủi ro Tuy nhiên, tỷ suất sinh lợi chứng khoán có thể nhỏ hơn 0 khi sự không thanh khoản xảy ra bất ngờ Nghiên cứu cũng cho thấy chứng khoán của các công ty nhỏ có tính thanh khoản thấp hơn, điều này có thể được giải thích qua “hiệu ứng quy mô vốn hóa thị trường”.
In 2006, Andrew Ang, Robert J Hodrick, Yuhang Xing, and Xiaoyan Zhang conducted a study titled "The Cross-Section of Volatility and Expected Returns." Their research uncovered unusual evidence regarding high-volatility securities during the period analyzed.
Giai đoạn 1963 - 2000 tại Mỹ cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi không phù hợp với các mô hình định giá tài sản truyền thống, nơi mà rủi ro cao thường đi kèm với tỷ suất sinh lợi yêu cầu cao hơn Nghiên cứu chỉ ra rằng các chứng khoán có biến động lớn lại mang lại tỷ suất sinh lợi thấp bất thường, điều này trái ngược với kỳ vọng thông thường.
Năm 2011, Malcolm Baker, Brendan Bradley và Jeffrey Wurgler nghiên cứu
Nghiên cứu "Benchmarks as limits to arbitrage: Understanding the low-volatility anomaly" phân tích tỷ suất sinh lợi hàng tháng của chứng khoán trên thị trường Mỹ từ tháng 1 năm 1968 đến tháng 12 năm 2008, cho thấy danh mục đầu tư cổ phiếu ít rủi ro vượt trội hơn so với danh mục có rủi ro cao với chênh lệch lớn Tác giả đã phân loại 1000 cổ phiếu lớn nhất thành năm nhóm dựa trên độ lệch chuẩn và hệ số beta, và phát hiện rằng một đô la đầu tư vào cổ phiếu có biến động thấp tăng lên 53.81$ sau 41 năm, trong khi cổ phiếu có biến động cao chỉ tăng 7.35$ Tương tự, một đô la đầu tư vào danh mục cổ phiếu có beta thấp nhất tăng lên 78.66$, trong khi danh mục có beta cao nhất chỉ tăng 4.70$ Kết quả cho thấy cổ phiếu có biến động cao có tỷ suất sinh lợi thấp trong các giai đoạn thị trường sụp đổ, như 1973-1974 và khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 Tác giả kết luận rằng cổ phiếu rủi ro thấp có hiệu suất vượt trội trong dài hạn, phản ánh một bất thường lớn trong lý thuyết tài chính.
Năm 2011, Turan G Bali, Nusret Cakici và Robert F Whitelaw nghiên cứu
Bài nghiên cứu "Maxing out: Stocks as lotteries and the cross-section of expected returns" phân tích mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi hàng ngày cao nhất (MAX) và các yếu tố như beta thị trường (BETA), logarit tự nhiên của vốn hóa thị trường (SIZE), logarit tự nhiên của giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM), momentum (MOM), đảo chiều trong ngắn hạn (REV), và bất thanh khoản (ILLIQ) của các chứng khoán trên thị trường Mỹ trong giai đoạn 1926 - 2005 Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy chéo hàng tháng với giá trị các biến có độ trễ 1 tháng để phân tích các yếu tố này.
R i, t+1 = λ 0,t + λ 1,t MAX i,t +λ 2,t BETA i,t + λ 3,t SIZE i,t + λ 4,t BM i,t + λ 5,t MOM i,t
Tác giả phát hiện mối tương quan nghịch giữa tỷ suất sinh lợi trong tương lai và biến "đảo chiều trong ngắn hạn" Bên cạnh đó, kết quả cho thấy tỷ suất sinh lợi hàng ngày cao nhất trong tháng trước có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong tháng kế tiếp Biến tỷ suất sinh lợi cao nhất hàng ngày tương tự như phương pháp HR (Home run risk measure) trong nghiên cứu này Đối với biến "illiquidity", tác giả nhận thấy mối tương quan cùng chiều.
“illiquidity” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Năm 2012, Turan G Bali, Lin Peng, Yannan Shen và Yi Tang đã nghiên cứu về "Cú sốc thanh khoản và phản ứng của thị trường chứng khoán" với mẫu nghiên cứu là các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán New York từ 1963 đến 2010 Nghiên cứu cho thấy cú sốc thanh khoản tiêu cực không chỉ làm giảm tỷ suất sinh lợi tức thời mà còn dự đoán sự sụt giảm tỷ suất sinh lợi trong 6 tháng tiếp theo Đặc biệt, ảnh hưởng của cú sốc thanh khoản lớn hơn đối với các chứng khoán công ty quy mô nhỏ và ít thanh khoản Tác giả cho rằng thị trường chứng khoán phản ứng yếu với cú sốc thanh khoản mức độ công ty, dẫn đến tác động từ từ lên giá chứng khoán theo thời gian, làm tỷ suất sinh lợi tiếp tục giảm Ngoài ra, sự thiếu chú ý của nhà đầu tư đối với các chứng khoán nhỏ và ít được theo dõi cũng là nguyên nhân khiến thị trường ít phản ứng với cú sốc thanh khoản này.
Bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán
In 2012, researchers Stephen P Huffman and Cliff R Moll conducted a study titled "An Examination of the Relation Between Asymmetric Risk Measures, Prior Returns, and Expected Daily Stock Returns," analyzing securities in the U.S market from 1989 to 2009.
Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ tích cực giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi chứng khoán trong toàn bộ mẫu, áp dụng cho cả các phương pháp đo lường rủi ro truyền thống như độ lệch chuẩn và bán lệch, cũng như các phương pháp phi truyền thống như VaR và HR Dù có đưa vào các biến kiểm soát như quy mô vốn hóa công ty, tỷ số B/M, đòn bẩy tài chính, thanh khoản và các biến giả liên quan đến xu hướng tỷ suất sinh lợi trước đó, mối quan hệ này vẫn được xác nhận.
Nghiên cứu chỉ ra rằng các phương pháp đo lường rủi ro bất cân xứng phi truyền thống không mang lại thông tin bổ sung so với các phương pháp truyền thống.
Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi chịu ảnh hưởng lớn bởi quy mô vốn hóa công ty, tỷ số B/M và thanh khoản Cụ thể, chỉ các công ty có quy mô nhỏ nhất cho thấy mối quan hệ cùng chiều này khi phân nhóm theo quy mô vốn hóa Tương tự, chỉ các công ty có tính thanh khoản cao mới thể hiện mối quan hệ này khi phân nhóm theo rủi ro thanh khoản Khi phân nhóm theo tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M), mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro xuất hiện ở tất cả các nhóm Mặc dù việc phân chia mẫu làm giảm tính tổng quát của bằng chứng, nhưng nó giải thích lý do cho các kết quả hỗn hợp trong các nghiên cứu trước đây và sự biến động bất thường.
Nghiên cứu cho thấy có sự đảo chiều mạnh mẽ trong tỷ suất sinh lợi ngắn hạn, với các công ty có tỷ suất sinh lợi âm trước đó có xu hướng có tỷ suất dương sau đó, và ngược lại Mức độ đảo ngược tỷ suất sinh lợi hàng ngày liên quan trực tiếp đến mức độ rủi ro, được đo bằng VaR, HR, độ lệch chuẩn và độ lệch bán chuẩn Các công ty có rủi ro cao hơn thể hiện mẫu đảo chiều lớn hơn, khuyến nghị nhà đầu tư mua cổ phiếu của các công ty rủi ro hơn sau những ngày giảm và mua cổ phiếu của các công ty ít rủi ro sau những ngày tăng Ngoài ra, các kiểm định cho thấy mẫu đảo chiều tỷ suất sinh lợi liên quan đến các công ty ít thanh khoản, với ảnh hưởng của thanh khoản giảm dần từ nhóm có chênh lệch giá mua - bán nhỏ nhất đến nhóm có chênh lệch lớn nhất Mặc dù kết quả không khái quát cho tất cả các công ty, nhưng nghiên cứu cung cấp những lý do khả dĩ cho các bằng chứng trái ngược về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi.
Kết quả từ các nghiên cứu toàn cầu cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán có nhiều khía cạnh khác nhau.
Mô hình CAPM đôi khi không phản ánh chính xác mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Cụ thể, nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng các chứng khoán có rủi ro cao không nhất thiết mang lại tỷ suất sinh lợi cao trên các thị trường chứng khoán Athens, Hy Lạp (1998-2002), Bombay, Ấn Độ (1996-2009) và Dhaka, Bangladesh (2005-2009).
Nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán cho thấy rằng chứng khoán kém thanh khoản thường có tỷ suất sinh lợi cao hơn, theo Yakov Amihud (2002) Ngược lại, các nghiên cứu của Andrew Ang, Robert J Hodrick, Yuhang Xing và Xiaoyan Zhang (2006), cùng với Malcolm Baker, Brendan Bradley và Jeffrey Wurgler (2011), và Turan G Bali, Lin Peng, Yannan Shen và Yi Tang (2012) chỉ ra rằng chứng khoán có rủi ro cao, biến động lớn và kém thanh khoản lại có tỷ suất sinh lợi thấp hơn.
Nghiên cứu của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012) chỉ ra rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán trên thị trường Mỹ Tuy nhiên, mối tương quan này chịu ảnh hưởng đáng kể từ quy mô vốn hóa công ty, tỷ lệ giá trị sổ sách so với giá trị thị trường, cũng như mức độ thanh khoản của chứng khoán.
CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Mẫu nghiên cứu Để đáp ứng mục tiêu nghiên cứu đề cập ở mục 1.2, tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu là các chứng khoán niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) được giao dịch liên tục kể từ phiên ngày 02/01/2008 đến phiên ngày 30/06/2013 Ứng với mỗi chứng khoán trong mẫu, tác giả thu thập các dữ liệu sau:
Giá đóng cửa của cổ phiếu cuối mỗi ngày giao dịch
Khối lượng cổ phần lưu hành được cập nhật hàng ngày dựa trên sự kiện và thông tin cổ tức của các công ty, giúp cung cấp số liệu quan trọng Thông tin này được sử dụng kết hợp với dữ liệu giá hàng ngày để tính toán quy mô vốn hóa của từng công ty.
Giá trị sổ sách của vốn cổ phần vào cuối quý từ năm 2008 đến tháng 6 năm 2013 được sử dụng để tính toán tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) cho từng mã chứng khoán, kết hợp với dữ liệu giá.
Nợ ngắn hạn và nợ dài hạn, tổng tài sản của mỗi công ty vào ngày cuối của quý từ năm
Từ năm 2008 đến tháng 06 năm 2013, số liệu được sử dụng để tính toán đòn bẩy tài chính (D/A) của từng công ty vào cuối mỗi quý Để phân tích "spread" trong nghiên cứu, tác giả đã thu thập dữ liệu về chênh lệch giữa giá cao nhất và thấp nhất của chứng khoán trong mỗi ngày giao dịch, thay vì chênh lệch giữa giá mua và giá bán như phương pháp của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012) Điều này được thực hiện do đặc điểm của thị trường chứng khoán Việt Nam, nơi giao dịch chủ yếu theo lệnh đối ứng.
Dữ liệu thu thập trong bài nghiên cứu là có sẵn trên http://www.cophieu68.vn/, http://www.cafef.vn
Sau khi thu thập và chọn lọc dữ liệu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã xây dựng được mẫu nghiên cứu gồm 55 mã chứng khoán được giao dịch trên hai sàn HOSE và HNX trong khoảng thời gian từ ngày 02/01/2008 đến ngày 30/06/2013.
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng mô hình của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012) để thực hiện các kiểm định Đầu tiên, tác giả sử dụng mô hình hồi quy chéo hàng ngày để kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng vượt trội hàng ngày Mô hình hồi quy chéo được xác định như sau:
R it =α t + γ t (Risk Measure it-1 ) + ε it (1)
Với R it là tỷ suất sinh lợi vượt trội của công ty i tại ngày t
Thống kê mô tả
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Bảng 4.1 cung cấp thống kê mô tả về số lượng quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của các biến đo lường rủi ro cùng với các biến kiểm soát trong mô hình hồi quy được đề cập trong chương 3.
Tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán công ty i tại thời điểm t là 0.0024%, dựa trên tổng số 69,410 quan sát.
Biến ln(Size) là logarit tự nhiên của giá trị vốn hóa thị trường của công ty, với tổng số quan sát đạt 69.410 Giá trị trung bình của logarit vốn hóa thị trường các công ty là 27.3748.
Biến ln (B/M) là logarit tự nhiên của tỷ lệ giá trị sổ sách so với giá trị thị trường của chứng khoán công ty, với tổng số quan sát lên đến 69,410 Trung bình, logarit của tỷ lệ B/M trên thị trường đạt -0.0619.
Biến D/A – Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản của công ty: tổng số quan sát là 69410 quan sát, tỷ lệ D/A trung bình của các công ty là 50.69%
Biến Stdev là một phương pháp quan trọng để đo lường rủi ro tổng thể (total risk) thông qua độ lệch chuẩn Trong nghiên cứu này, tổng số quan sát đạt 69,410, với độ lệch chuẩn trung bình của các chứng khoán là 0.4733.
Biến Semi dev – Phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) bằng Semi dev: tổng số quan sát 69410 quan sát, semi dev trung bình của các chứng khoán là 0.4461
Phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) bằng VaR hàng ngày theo thông số với độ tin cậy 95% cho thấy tổng số quan sát là 69,410 Giá trị trung bình của VaR hàng ngày đạt -0.0496, phản ánh mức độ rủi ro của các chứng khoán trong khoảng thời gian này.
Biến 97.5% VaR parametric – Phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) bằng phương pháp VaR hàng ngày theo thông số với độ tin cậy là 97.5%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung của VaR hàng ngày theo thông số với độ tin cậy 97.5% của các chứng khoán là -0.0589
Biến 95% VaR historical là một phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) dựa trên các quan sát tỷ suất sinh lợi hàng ngày trong quá khứ với độ tin cậy 95% Tổng số quan sát được thực hiện là 69,410, và giá trị trung bình của VaR historical cho các chứng khoán với độ tin cậy 95% đạt -0.0457.
Biến 97.5% VaR historical – Phương pháp đo lường rủi ro (downside risk) bằng phương pháp VaR dựa trên các quan sát tỷ suất sinh lợi hàng ngày trong quá khứ với độ tin cậy 97.5%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung bình của VaR historical của các chứng khoán với độ tin cậy 95% là -0.0450
Biến 95% HR parametric – Phương pháp đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp
Theo phân tích HR với độ tin cậy 95%, tổng số quan sát là 69,410 Giá trị trung bình của tham số HR parametric cho các chứng khoán đạt 0.0487.
Biến 97.5% HR parametric – Phương pháp đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp HR theo thông số với độ tin cậy là 97.5%: tổng số quan sát 69410 quan sát, giá trị trung bình của HR parametric của các chứng khoán với độ tin cậy 97.5% là 0.0579
Biến 95% HR historical – Phương pháp đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp
HR được xác định dựa trên 69,410 quan sát tỷ suất sinh lợi hàng ngày trong quá khứ với độ tin cậy 95% Giá trị trung bình của HR historical cho các chứng khoán đạt 0.0467, cho thấy mức độ sinh lợi ổn định trong thời gian qua.
Biến 97.5% HR historical – Phương pháp đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp
HR được xác định dựa trên 69410 quan sát tỷ suất sinh lợi trong quá khứ, với độ tin cậy đạt 97.5% Giá trị trung bình của HR historical cho các chứng khoán trong nghiên cứu này là 0.0506.
Biến RetNEG được xác định là 1 nếu tỷ suất sinh lợi thời gian t-1 là âm và bằng 0 trong các trường hợp khác Tổng số quan sát trong nghiên cứu là 69,410, với giá trị trung bình của biến RetNEG đạt 0.4349.
Biến RetPOS có giá trị bằng 1 khi tỷ suất sinh lợi thời gian t-1 dương và bằng 0 trong các trường hợp khác Tổng số quan sát trong nghiên cứu là 69,410, với giá trị trung bình của biến RetPOS đạt 0.4125.
Kết quả kiểm định lựa chọn phương pháp chạy hồi quy
Kết quả kiểm định lựa chọn giữa hồi quy theo phương pháp Pooled và Random Effect
Bảng 4.2: Kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) của mô hình Random Effect
Kết quả kiểm định Lagrangian Multiplier (LM) cho thấy giả thuyết Ho bị bác bỏ với p-value = 1, do đó tác giả đã lựa chọn phương pháp hồi quy Random Effect cho nghiên cứu này.
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects Ri[Ma1,t] = Xb + u[Ma1] + e[Ma1,t]
Ri | 0009514 0308445 e | 0009497 0308166 u | 0 0 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 0.00 Prob > chibar2 = 1.0000
Kết quả kiểm định lựa chọn giữa hồi quy theo phương pháp Random Effect và Fixed Effect
Bảng 4.3: Kiểm định Hausman đối với mô hình hồi quy R it = α t + γ t (Risk Measure it-1 ) + δ t ln (size) it-1 + λ t ln (B/M) it-1 +η t tda it-1 + ε it
hausman fem rem Coefficients | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem rem Difference S.E
DA | -.0019025 -.0006292 -.0012733 0013278 VaRhis95 | 1679665 078482 0894845 011484 - b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 78.08
Bảng 4.4: Kiểm định Hausman đối với mô hình hồi quy R it = α t + γ t (Risk Measure it-1 ) + δ t ln (size) it-1 + λ t ln (B/M) it-1 +η t tda it-1 + φ t + RetPOS it-1 + κ t RetNEG it-1 + ε it
hausman fem rem Coefficients | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem rem Difference S.E
DA | 000501 0004191 0000818 0007637 RetPOS | 0281544 0282855 -.0001312 000024 RetNEG | -.026702 -.0265702 -.0001318 0000227 VaRhis95 | 091673 0497183 0419547 0065739 - b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 53.72
Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite)
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giả thuyết Ho được chấp nhận với p-value = 0, do đó tác giả đã chọn phương pháp hồi quy Random Effect là lựa chọn tối ưu trong ba phương pháp hồi quy dữ liệu bảng.
Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trên toàn mẫu
Bảng 4.5 minh họa mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán trong toàn bộ mẫu, sử dụng các phương pháp đo lường rủi ro khác nhau.
Mô hình 1 của bảng 4.5 cho thấy mối tương quan thuận chiều giữa rủi ro (total risk) đo bằng độ lệch chuẩn và tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán với hệ số tương quan là 0.00061 Kết quả này phù hợp với kỳ vọng của tác giả về mối quan hệ cùng chiều giữa độ lệch chuẩn và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, cho thấy chứng khoán có rủi ro cao thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao Tuy nhiên, mối tương quan này không có ý nghĩa thống kê.
Mô hình 2 trong bảng 4.5 cho thấy mối tương quan thuận giữa biến đo lường rủi ro (downside risk) bằng phương pháp “semi dev” và tỷ suất sinh lợi hàng ngày với hệ số tương quan là 0.00032 Kết quả này phù hợp với kỳ vọng của tác giả rằng khi “downside risk” tăng cao, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cũng sẽ tăng để bù đắp cho rủi ro này Tuy nhiên, kết quả trong mô hình 2 không đạt ý nghĩa thống kê.
Trong các mô hình 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10 của bảng 4.5, các biến đo lường rủi ro phi truyền thống cho thấy mối tương quan thuận chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán, với ý nghĩa thống kê ở mức 1% (trừ mô hình 7, có ý nghĩa ở mức 5%) Kết quả này khẳng định rằng chứng khoán có rủi ro cao hơn sẽ mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn, phù hợp với mô hình CAPM và tâm lý ngại rủi ro của nhà đầu tư Họ chỉ đầu tư vào tài sản rủi ro cao khi kỳ vọng về tỷ suất sinh lợi là lớn Bên cạnh đó, mô hình 9 của bảng 4.2 cũng cho thấy biến đo lường rủi ro (upside risk) bằng phương pháp “97.5% HR parametric” có mối tương quan thuận chiều với tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán, nhưng không có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.5 chỉ ra rằng các biến đo lường rủi ro có mối tương quan tích cực với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán, cho thấy rằng chứng khoán có rủi ro cao thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn Tuy nhiên, trong các hệ số tương quan của các biến đo lường rủi ro, biến độ lệch chuẩn và “semi dev” cần được chú ý đặc biệt.
Hệ số 97.5% HR parametric không có ý nghĩa thống kê, trong khi các biến đo lường rủi ro khác như 95% VaR parametric, 97.5% VaR parametric, 95% VaR historical, 97.5% VaR historical, 95% HR historical, 95% HR parametric và 97.5% HR historical đều có ý nghĩa thống kê Kết quả này phù hợp với các bằng chứng thực nghiệm trong nghiên cứu của Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012).
Ghi chú: * có ý nghĩa thống kê 10%
Sau khi kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán, tác giả đã thực hiện kiểm định bổ sung bằng cách đưa vào các biến kiểm soát như quy mô vốn hóa công ty, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) và tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản (D/A) trong các mô hình kiểm định Kết quả của kiểm định này sẽ được trình bày trong bảng 4.6.
Bảng 4.6 trình bày mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán khi xét thêm các biến kiểm soát
Mô hình từ 11 đến 17 trong bảng 4.6 cho thấy sự tương quan nghịch giữa quy mô giá trị vốn hóa công ty (LnSize) và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán, với mức ý nghĩa thống kê đạt 1% Điều này có nghĩa là khi quy mô giá trị vốn hóa của công ty tăng lên, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán giảm xuống Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Banz (1981), Fama & French (1992, 1993) và Barber & Lyon (1997), cũng như Stephen P Huffman và Cliff R Moll (2012).
Mô hình từ 11 đến 17 của bảng 4.6 chỉ ra mối tương quan nghịch giữa giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của chứng khoán (LnB/M) với mức ý nghĩa thống kê 1% Điều này có nghĩa là khi giá trị sổ sách trên giá trị thị trường tăng, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng sẽ giảm Kết quả này trái ngược với các nghiên cứu trước đây của Fama & French (1992, 1993) và Barber & Lyon (1997) Phân tích cho thấy nhiều nhà đầu tư trong nước không áp dụng chiến lược đầu tư giá trị dài hạn, mà thường có xu hướng lướt sóng ngắn hạn Khi thị trường giảm, họ có tâm lý bán tháo theo đám đông, dẫn đến việc tỷ lệ B/M tăng và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng giảm, do đó, khi giá chứng khoán giảm, họ thường bi quan và dự đoán giá sẽ tiếp tục giảm, từ đó quyết định bán tháo, làm giảm tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
Mô hình từ 11 đến 17 trong bảng 4.6 cho thấy mối tương quan nghịch chiều giữa tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản (D/A) và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán công ty không đạt ý nghĩa thống kê Cụ thể, khi tỷ lệ D/A tăng lên, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán sẽ giảm xuống Kết quả này đồng nhất với các nghiên cứu trước đây của Fama & French (1992), Stephen P Huffman và Cliff R Moll.
Mô hình từ 11 đến 14 trong bảng 4.6 chỉ ra mối tương quan thuận giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán thông qua các phương pháp đo lường rủi ro VaR (tham số và phi tham số) với độ tin cậy 95% và 97.5% Hệ số tương quan của các biến đo lường rủi ro VaR đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Khi thêm các biến kiểm soát như quy mô giá trị vốn hóa, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, mối tương quan giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và các biến đo lường rủi ro VaR vẫn giữ nguyên Tuy nhiên, mức độ tác động của các biến này lên tỷ suất sinh lợi kỳ vọng đã thay đổi, với hệ số tương quan của các biến 95% VaR parametric, 95% VaR historical, 97.5% VaR parametric và 97.5% VaR historical lần lượt tăng từ 0.0887, 0.0590, 0.0687, 0.0383 trong bảng 4.5 lên 0.1126, 0.0785, 0.0897, 0.0477 trong bảng 4.6.
Ghi chú: * có ý nghĩa thống kê 10%
Mô hình 15 của bảng 4.6 cho thấy mối tương quan thuận giữa biến 95% HR parametric và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán vẫn giữ nguyên khi thêm các biến kiểm soát như quy mô giá trị vốn hóa, tỷ lệ B/M và tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản Kết quả này chỉ ra rằng rủi ro (upside risk) của chứng khoán cao hơn thì tỷ suất sinh lợi cũng tăng, tuy nhiên, mối tương quan này không có ý nghĩa thống kê.
Mô hình 15, 17 trong bảng 4.6 chỉ ra mối tương quan thuận giữa các biến đo lường rủi ro (upside risk) 95% HR historical, 97.5% HR historical và tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán Khi thêm các biến kiểm soát như quy mô giá trị vốn hóa công ty, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của chứng khoán (B/M), và tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản vào mô hình, kết quả vẫn có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Điều này cho thấy rằng chứng khoán có rủi ro cao thường đi kèm với tỷ suất sinh lợi cao.
Bảng 4.6 cho thấy rằng việc bổ sung các biến kiểm soát như quy mô giá trị vốn hóa công ty, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M), và tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản không làm thay đổi mối tương quan cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán Tuy nhiên, ý nghĩa thống kê của hệ số tương quan của các biến đo lường rủi ro có sự thay đổi Cụ thể, hệ số tương quan của biến 95% HR parametric trong mô hình 7 của bảng 4.5 có ý nghĩa thống kê 5%, trong khi ở mô hình 15 của bảng 4.6, hệ số này không còn ý nghĩa thống kê.
Để xác định tính đa cộng tuyến trong các mô hình hồi quy, tác giả sử dụng hệ số phóng đại VIF Các hệ số VIF nhỏ hơn 10 cho thấy tính đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả hồi quy Kết quả kiểm định tính đa cộng tuyến sẽ được trình bày trong bảng 4.7.
Bảng 4.7: Kiểm định tính đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy R it = α t + γ t (Risk Measure it-1 ) + δ t ln (size) it-1 + λ t ln (B/M) it-1 +η t tda it-1 + ε it
Variable | VIF 1/VIF -+ - lnsize | 1.86 0.537317 LnBM | 1.81 0.551217 VaRpar95 | 1.10 0.910518
Variable | VIF 1/VIF -+ - lnsize | 1.91 0.522454 LnBM | 1.75 0.569927 VaRhis95 | 1.13 0.885300
Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán theo từng nhóm công ty dựa trên đặc điểm quy mô giá trị vốn hóa của công ty
Bảng 4.10 thể hiện mối liên hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán, phân loại theo từng nhóm quy mô giá trị vốn hóa của công ty.
Bảng 4.10 phần A cho thấy mối tương quan giữa "95% VaR historical" và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán trong các nhóm có cùng chiều và có ý nghĩa thống kê Hệ số tương quan của "95% VaR historical" ở nhóm công ty có giá trị vốn hóa lớn nhất có ý nghĩa thống kê thấp nhất (10%) Mối tương quan này cho thấy rằng chứng khoán có rủi ro cao thì tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cũng cao Các biến giả về tỷ suất sinh lợi ngày trước (NetPOS, NetNEG) đều có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1% Khi tỷ suất sinh lợi ngày trước lớn hơn 0 (NetPOS), có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày; ngược lại, khi tỷ suất sinh lợi ngày trước nhỏ hơn 0 (NetNEG), có mối quan hệ nghịch chiều Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày trước ở tất cả các nhóm và có ý nghĩa thống kê cao, tương tự như kết quả nghiên cứu trên toàn mẫu của bảng 4.8.
Phần B của bảng 4.10 cho thấy sự tương quan thuận giữa biến “95% HR historical” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán theo từng nhóm quy mô vốn hóa Hệ số tương quan của biến này ở nhóm quy mô cỡ trung và lớn không có ý nghĩa thống kê, trong khi các nhóm còn lại đều có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, các biến giả về tỷ suất sinh lợi ngày trước (NetPOS, NetNEG) đều có ý nghĩa thống kê cao ở tất cả các nhóm.
Biến giả NetPOS cho thấy mối tương quan thuận với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán, trong khi biến giả NetNEG lại có mối tương quan nghịch với tỷ suất sinh lợi ngày tiếp theo Điều này chứng minh rằng tỷ suất sinh lợi ngày trước có ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo trên thị trường chứng khoán Việt Nam, với hiện tượng đảo chiều xảy ra rất hiếm.
Phần C của bảng 4.10 chỉ ra rằng có sự tác động thuận chiều giữa độ lệch chuẩn đo lường rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán ở hầu hết các nhóm quy mô giá trị vốn hóa công ty, phù hợp với kết quả kiểm định trước đó Tuy nhiên, ở nhóm quy mô giá trị vốn hóa công ty cỡ trung, có sự tương quan nghịch chiều giữa độ lệch chuẩn và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, cho thấy chứng khoán có rủi ro cao không nhất thiết đi kèm với tỷ suất sinh lợi cao, mặc dù mối tương quan này không có ý nghĩa thống kê Hệ số tương quan của các biến giả (NetPOS, NetNEG) cũng tương tự như trong các phần A và B của bảng 4.8.
Phần D của bảng 4.10 cho thấy mối tương quan tích cực giữa biến đo lường rủi ro bất cân xứng “Semi-deviation” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán theo từng nhóm quy mô giá trị vốn hóa công ty Kết quả này tương đồng với toàn bộ mẫu, mặc dù hệ số tương quan của “Semi-deviation” trên toàn mẫu không có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, đối với nhóm công ty có quy mô vốn hóa nhỏ (smallest size firm quintile, small size firm quintile), mối tương quan này đạt ý nghĩa thống kê ở mức 10% và 5%.
A, B, C của bảng 4.10, biến giả NetPOS có mối tương quan thuận chiều và biến giả NetNEG có mối tương quan nghịch chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo của chứng khoán
Ghi chú: * có ý nghĩa thống kê 10%
Kết quả kiểm định mối tương quan giữa biến đo lường rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán theo từng nhóm quy mô vốn hóa cho thấy ít sự thay đổi so với toàn mẫu Đặc biệt, mối tương quan này không có ý nghĩa thống kê đối với các công ty có quy mô trung bình và lớn nhất Thêm vào đó, kết quả cũng chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và tỷ suất sinh lợi ngày trước đó của chứng khoán có mối liên hệ tích cực và có ý nghĩa thống kê cao trong từng nhóm theo giá trị vốn hóa công ty.
Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán theo từng nhóm dựa trên tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) của chứng khoán
Bảng 4.11 thể hiện mối liên hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán, phân loại theo từng nhóm tỷ lệ giá trị sổ sách so với giá trị thị trường của chúng.
Trong bảng 4.11, phần A cho thấy mối tương quan thuận giữa biến "95% VaR historical" và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán, với các nhóm xếp theo tỷ lệ B/M từ thấp đến cao Hệ số tương quan của biến này đều có ý nghĩa thống kê Biến giả NetPOS có mối tương quan cùng chiều, trong khi biến giả NetNEG có mối tương quan nghịch chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo, cả hai đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% cho tất cả các nhóm B/M Điều này cho thấy tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi ngày trước đó.
Phần B của bảng 4.11 chỉ ra rằng biến “95% HR historical” có mối tương quan thuận chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán ở tất cả các nhóm phân loại theo tỷ lệ B/M, nhưng sự tương quan này chỉ có ý nghĩa thống kê ở các nhóm có tỷ lệ B/M cao Kết quả kiểm định cho thấy mối tương quan của biến giả NetPOS và NetNEG với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tương tự như trong bảng 4.8 và phần A của bảng 4.11 Điều này chứng tỏ rằng việc phân chia nhóm dựa trên quy mô giá trị vốn hóa công ty hay tỷ lệ B/M không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định của các biến giả về tỷ suất sinh lợi ngày trước đó đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo.
Phần C của bảng 4.11 cho thấy mối quan hệ giữa độ lệch chuẩn và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán có sự khác biệt so với toàn mẫu Cụ thể, trong khi mối tương quan trên toàn mẫu là thuận chiều, thì đối với nhóm công ty có giá trị vốn hóa nhỏ nhất và lớn nhất lại là nghịch chiều Điều này cho thấy rằng chứng khoán ở hai nhóm này có rủi ro cao hơn sẽ dẫn đến tỷ suất sinh lợi thấp hơn, mặc dù kết quả này không có ý nghĩa thống kê Kết quả tương quan của các biến giả NetPOS và NetNEG cũng tương tự như ở phần A và B của bảng 4.11.
Phần D của bảng 4.11 chỉ ra rằng có mối tương quan thuận giữa biến “Semi-deviation” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán theo từng nhóm tỷ lệ B/M Tuy nhiên, mối tương quan này chỉ có ý nghĩa thống kê đối với nhóm có tỷ lệ B/M lớn (large B/M quintile), trong khi các nhóm còn lại không có ý nghĩa thống kê Kết quả cho thấy chứng khoán thuộc nhóm tỷ lệ B/M lớn có rủi ro cao đi kèm với tỷ suất sinh lợi cao Ngoài ra, mối tương quan giữa hai biến giả về tỷ suất sinh lợi ngày trước (NetPOS, NetNEG) và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo cũng tương tự như kết quả trong các kiểm định trên toàn mẫu hoặc theo nhóm quy mô giá trị vốn hóa công ty.
Ghi chú: * có ý nghĩa thống kê 10%
Sau khi phân chia mẫu theo nhóm tỷ lệ B/M, tác giả nhận thấy sự thay đổi trong kết quả kiểm định Mối tương quan thuận chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngảy của chứng khoán chỉ có ý nghĩa thống kê ở nhóm tỷ lệ B/M lớn (large B/M quintle) Kết quả tương quan của các biến giả NetPOS và NetNEG cũng tương tự như kết quả kiểm định trên toàn mẫu.
Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi hàng ngày của các chứng khoán theo từng nhóm công ty dựa trên tính thanh khoản ( spread) của chứng khoán
Bảng 4.12 thể hiện mối liên hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán, được phân loại theo từng nhóm thanh khoản.
Phần A của bảng 4.12 cho thấy mối tương quan tích cực giữa biến đo lường rủi ro bất cân xứng “95% VaR historical” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán, với ý nghĩa thống kê rõ ràng ở cả hai nhóm chứng khoán phân chia theo “spread” lớn nhỏ Bên cạnh đó, mối tương quan của các biến giả NetPOS và NetNEG với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo cũng tương tự như kết quả kiểm định trên toàn mẫu, cho thấy tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi ngày trước đó và đạt mức ý nghĩa thống kê cao.
Phần B của bảng 4.12 chỉ ra rằng có sự tương quan thuận giữa biến “95% HR historical” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán, cho cả hai nhóm chứng khoán phân chia theo “spread” lớn và nhỏ Hệ số tương quan của biến này ở cả hai nhóm đều có ý nghĩa thống kê, nhưng nhóm chứng khoán “spread” lớn có ý nghĩa thống kê thấp hơn (10%) Kết quả tương quan của các biến giả NetPOS và NetNEG với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo cũng tương tự như các kết quả ở phần A của bảng 4.12.
Trong phần C của bảng 4.12, tác giả đã bổ sung biến kiểm soát quy mô giá trị vốn hóa công ty và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) vào mô hình của phần A Sự điều chỉnh này nhằm tăng cường kiểm định mối quan hệ giữa biến đo lường rủi ro “95% VaR historical” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán trong mỗi nhóm “spread”.
Phần C của bảng 4.12 chỉ ra rằng có mối tương quan tích cực giữa biến "95% VaR historical" và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán trong cả hai nhóm.
Kết quả nghiên cứu cho thấy biến NetPOS và NetNEG có tương quan thống kê ở mức 1% Biến quy mô giá trị vốn hóa công ty có mối tương quan thuận chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán trong nhóm có “spread” lớn, trong khi lại có mối tương quan nghịch chiều với nhóm có “spread” nhỏ Tuy nhiên, hệ số tương quan của biến này không có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, biến tỷ lệ B/M cũng thể hiện mối tương quan nghịch chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán trong cả hai nhóm “spread”, nhưng không đạt ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.12: Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của các chứng khoán theo nhóm spread
Variable Small spread quintile Large spread quintile
Ghi chú: * có ý nghĩa thống kê 10%
Trong phần D của bảng 4.12, tác giả đã bổ sung biến kiểm soát quy mô giá trị vốn hóa công ty và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) vào mô hình ở phần B, nhằm đảm bảo tính chính xác trong việc kiểm định mối quan hệ giữa biến đo lường rủi ro bất cân xứng “95% HR historical” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán trong mỗi nhóm “spread”.
Phần D của bảng 4.12 chỉ ra rằng có mối tương quan tích cực giữa biến “95% HR historical” và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán ở cả hai nhóm.
Hệ số tương quan của biến “95% HR historical” trong nhóm chứng khoán có “spread” lớn cho thấy ý nghĩa thống kê thấp (10%) Kết quả tương tự cũng được ghi nhận cho các biến giả NetPOS và NetNEG Biến quy mô giá trị vốn hóa công ty có mối tương quan thuận với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán ở cả hai nhóm spread, nhưng mối tương quan này chỉ có ý nghĩa thống kê thấp (5%) ở nhóm spread lớn và không có ý nghĩa thống kê ở nhóm spread nhỏ, điều này tạo ra sự khác biệt so với kết quả kiểm định trên toàn mẫu.
Bảng 4.12 cho thấy rằng sự phân chia nhóm spread không ảnh hưởng nhiều đến kết quả kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hàng ngày của chứng khoán, ngay cả khi áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro phi truyền thống Hơn nữa, khi kiểm soát các biến như quy mô giá trị vốn hóa công ty và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, kết quả của mối tương quan này vẫn không thay đổi đáng kể Các biến giả cũng có tác động đáng kể đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ngày tiếp theo với mức ý nghĩa thống kê cao.