MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Đánh giá tác động của bộ 5 các nhân tố bao gồm lợi nhuận, thị trường, quy mô, giá trị và đầu tư đến tỷ suất sinh lời của các công ty niêm yết trên 2 sàn chứng khoá
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Mô hình định giá tài sản là một chủ đề thu hút sự chú ý đáng kể từ giới chuyên môn, với nhiều lý thuyết và mô hình đã được phát triển qua nhiều năm.
Các mô hình định giá thường áp dụng cho các quốc gia có thị trường chứng khoán phát triển, trong khi nghiên cứu tại các thị trường mới nổi và cận biên vẫn còn hạn chế Điều này tạo ra cơ hội lớn để đánh giá tính chính xác của các mô hình định giá trong những thị trường này.
Khi thị trường tài chính Việt Nam ngày càng tiệm cận với thị trường toàn cầu và phát triển, nhu cầu tìm kiếm các thị trường ngoài truyền thống như bất động sản và hàng hóa tăng cao Trong bối cảnh này, mô hình định giá tài sản trở thành công cụ hữu ích cho các nhà đầu tư, cung cấp dữ liệu cụ thể về hoạt động chung của thị trường Các mô hình trước đây như CAPM và Fama-French 3 nhân tố đã phần nào đo lường được biến động và gợi ý phương pháp lựa chọn danh mục đầu tư, nhưng vẫn chưa bao quát được nhiều khía cạnh khác và loại trừ những yếu tố định kiến liên quan đến lợi nhuận và đầu tư hàng năm của doanh nghiệp Để khắc phục vấn đề này, vào năm 2015, Eugene Fama và Kenneth French đã giới thiệu mô hình Fama-French 5 nhân tố, cho thấy sự cải thiện mạnh mẽ tại thị trường Mỹ.
Nghiên cứu "Ứng dụng mô hình Fama" đã được khởi xướng nhằm đánh giá hiệu quả của thị trường trong nước, tập trung vào việc so sánh 5 nhân tố với 3 nhân tố.
French 5 nhân tố đo lường tỷ suất sinh lời kỳ vọng từ thị trường chứng khoán Việt Nam ”.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Bài viết đánh giá tác động của năm nhân tố chính: lợi nhuận, thị trường, quy mô, giá trị và đầu tư đến tỷ suất sinh lời của các công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán HNX và HOSE Nghiên cứu này nhằm làm rõ mối liên hệ giữa các yếu tố này và hiệu quả tài chính của doanh nghiệp, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc cho các nhà đầu tư và quản lý trong việc ra quyết định đầu tư thông minh hơn.
Xây dựng được mô hình nghiên cứu và lựa chọn mô hình phù hợp với thị trường
Đề xuất những khuyến nghị tối ưu nhằm cải thiện danh mục và bổ trợ cho lựa chọn của nhà đầu tư
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để giải quyết những mục tiêu đề ra, tác giả xác định bộ câu hỏi nghiên cứu sau:
Các yếu tố như lợi nhuận, đầu tư, thị trường, quy mô và giá trị có vai trò quan trọng trong việc xác định mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư Những yếu tố này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất của danh mục mà còn giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về cách thức tương tác giữa chúng và tỷ suất sinh lợi Việc phân tích mối quan hệ này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách tối ưu hóa danh mục đầu tư để đạt được lợi nhuận cao hơn.
Trong các mô hình Fama-French 3 nhân tố, CAPM,và Fama-French 5 nhân tố, mô hình nào phù hợp với thị trường Việt Nam?
Phương pháp chia chia danh mục có tác động thế nào tới kết quả? Nếu có, thì dạng danh mục nào phù hợp với Việt Nam?
Trong mô hình gốc Fama-French 5 nhân tố (2015) Nhân tố giá trị là yếu tố dư thừa, điều đó có đúng với thị trường Việt Nam hay không?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu bao gồm các công ty cổ phần được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2012-2022
Nghiên cứu này tập trung vào các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ năm 2012 đến 2022.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu này ứng dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và mô hình Hồi quy bình phương nhỏ nhất để phân tích ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp, đầu tư hàng năm, hiệu quả hoạt động và yếu tố nội tại so với thị trường lên tỷ suất sinh lợi Mục tiêu là tổng hợp và so sánh để chọn ra danh mục và chiến lược đầu tư tối ưu hóa danh mục.
Nghiên cứu này so sánh các mô hình định giá tài sản vốn phổ biến, bao gồm CAPM, mô hình 3 nhân tố của Fama-French (1993) và mô hình 5 nhân tố của Fama-French (2015) Mục tiêu là áp dụng các phương pháp xác lập danh mục để đánh giá hiệu quả của từng loại danh mục đầu tư Dữ liệu được thu thập từ hệ thống FiinPro-X, bao gồm thông tin từ các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HNX và HOSE trong giai đoạn 2012-2022 Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm được sử dụng làm lãi suất phi rủi trong suốt 10 năm Dữ liệu thô được xử lý qua Excel và ngôn ngữ lập trình Python để thực hiện mô hình hồi quy.
ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu được tiến hành trên trường dữ liệu thời gian 10 năm (từ 2012-
Năm 2022 đánh dấu nhiều sự kiện quan trọng, góp phần thúc đẩy sự tăng trưởng của thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt là quá trình cổ phần hóa hơn 600 doanh nghiệp nhà nước bắt đầu từ năm 2011 và ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 Đây cũng là cơ hội để so sánh ba mô hình định giá nổi bật: Fama-French 3 nhân tố, CAPM, và Fama-French 5 nhân tố Việc này sẽ cung cấp những thước đo rõ ràng, hữu ích cho các nhà đầu tư và những người quan tâm đến thị trường chứng khoán, từ đó giúp họ tối ưu hóa kỳ vọng sinh lời.
4 dài hạn trên thị trường, điều chỉnh cơ cấu doanh mục nhằm đáp ứng được mục tiêu.
KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
Khóa luận được trình bày gồm 5 chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Bài viết giới thiệu về đề tài nghiên cứu, bao gồm cơ sở lựa chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp thực hiện, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và những đóng góp của đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và khảo lược các nghiên cứu trước
Bài viết trình bày cơ sở lý thuyết và công cụ đánh giá, đồng thời khảo sát các lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu Tác giả thực hiện việc tìm hiểu các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế có liên quan, từ đó đưa ra những nhận định sâu sắc về vấn đề nghiên cứu.
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm từ chương 2, tác giả xây dựng mô hình, quy trình, nguồn dữ liệu, mẫu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu cho đề tài Đồng thời, tác giả đề xuất các giả thuyết nghiên cứu và đánh giá tác động của các biến liên quan.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận nghiên cứu
Bài viết trình bày thực trạng và kết quả nghiên cứu, đồng thời phân tích sâu sắc các kết quả thu được Tác giả áp dụng những kết quả từ việc chạy mô hình và kiểm định để giải thích tác động của các biến phụ thuộc đối với các biến độc lập trong mô hình.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Bài viết trình bày những kết luận rút ra từ nghiên cứu, đồng thời đề xuất giải pháp cho việc lựa chọn danh mục đầu tư Tác giả cũng nêu rõ một số luận điểm và hạn chế của đề tài, cùng với những hướng nghiên cứu tiềm năng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Chương 1 đã trình bày bối cảnh lựa chọn và những lí do nhằm thúc đẩy cho tác giả lựa chọn đề tài “Ứng dụng mô hình Fama-French 5 nhân tố đo lường tỷ suất sinh lời kỳ vọng từ thị trường chứng khoán Việt Nam” Nghiên cứu sử dụng dữ liệu trích xuất từ hệ thống FiinPro-X bao gồm toàn bộ các công ty niêm yết trên SGDCK
Từ năm 2012 đến 2022, dữ liệu của Hà Nội (HNX) và SGDCK Tp Hồ Chí Minh (HOSE) đã được xử lý bằng Microsoft Excel và ngôn ngữ lập trình Python Trong chương 1, tác giả trình bày bố cục năm chương của khóa luận và tóm tắt nội dung chính sẽ được đề cập trong từng chương.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.1 Lý thuyết thị trường hiệu quả
Lý thuyết thị trường hiệu quả đã được tranh luận nhiều trong giới học thuật và thực hành đầu tư Theo lý thuyết này, giá cả trên thị trường phản ánh toàn bộ thông tin công bố, khiến nhà đầu tư không có cơ hội vượt trội khi đối đầu với thị trường Sự thiếu minh bạch và lợi thế thông tin mới chính là yếu tố tạo ra sự khác biệt cho các nhà đầu tư.
Theo Miller và cộng sự (2011), học thuyết thị trường hiệu quả được thể hiện qua ba yếu tố chính: sự hiểu biết của nhà đầu tư, mối quan hệ giữa hiểu biết và sai lệch của nhà đầu tư là độc lập, và không thể thực hiện giao dịch chênh lệch.
Nếu tất cả các nhà đầu tư có cùng một mức hiểu biết, kỳ vọng từ thị trường sẽ đồng nhất và thị trường sẽ điều chỉnh theo mức đó Trong tình huống này, các chỉ số như “Earning Excess Return” sẽ không khả thi Dù nhà đầu tư có hành động vô lý, sự vô lý đó không ảnh hưởng đến hiệu quả của thị trường, khiến thị trường vẫn vận hành một cách hiệu quả Nếu thị trường có mối tương quan với những hành động vô lý của nhà đầu tư, thì đây sẽ là cơ hội cho các nhà đầu tư khác tận dụng chênh lệch, qua đó kéo mọi thứ trở lại điểm hiệu quả.
Lý thuyết về hiệu quả thị trường hiện có ba góc nhìn chính: hiệu quả thấp, hiệu quả trung bình và hiệu quả cao Theo giả thuyết thị trường hiệu quả thấp, giá cả trên thị trường không phản ánh đầy đủ thông tin có sẵn, dẫn đến việc các nhà đầu tư có thể kiếm lợi nhuận từ việc khai thác thông tin không hoàn hảo.
Thị trường thường có độ trễ trong việc phản ánh tin tức, thường diễn ra sau một khoảng thời gian nhất định Điều này cho thấy giá của thị trường có thể biến động một cách ngẫu nhiên, không tuân theo bất kỳ quy luật nào và trở nên khó đoán Do đó, chiến lược phân tích kỹ thuật có thể trở nên kém hiệu quả trong bối cảnh này.
Theo giả thuyết thị trường trung bình, mọi thông tin chính thống đều được phản ánh vào giá, dẫn đến việc giá thị trường biến động theo mức độ công bố tin tức của công ty Do đó, việc kết hợp phân tích cơ bản và kỹ thuật là yếu tố then chốt trong chiến lược vượt trội trên thị trường.
Trong giả thuyết thị trường hiệu quả, mọi thông tin, dù là nội bộ hay chính thống, đều được phản ánh vào giá cổ phiếu Do đó, giá sẽ di chuyển theo một mô hình không thể dự đoán trước, và ngay cả thông tin nội bộ cũng không thể mang lại lợi nhuận vượt trội so với thị trường.
2.1.2 Lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz Được giới thiệu lần đầu vào năm 1952 với tên gọi chính thức là Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Modern Portfolio Theory) trong tuyển tập nghiên cứu “lựa chọn danh mục” của Markowitz
Lý thuyết cho rằng các nhà đầu tư không chấp nhận rủi ro sẽ ưu tiên các danh mục đầu tư có mức rủi ro thấp hơn trong cùng một tỷ suất sinh lời Điều này nhấn mạnh mối quan hệ chặt chẽ giữa lợi nhuận và rủi ro, khi mà rủi ro cao thường đi kèm với tỷ suất sinh lời cao và ngược lại.
Markowitz đã phát triển một mô hình tối ưu hóa danh mục đầu tư, trong đó tỷ suất sinh lời được đặt lên hàng đầu, phù hợp với từng mức độ rủi ro khác nhau Mô hình này kết hợp nhiều loại tài sản, dựa trên phân bố của từng danh mục, tự tương quan giữa các cặp tài sản và độ lệch chuẩn riêng biệt, nhằm xác định hiệp phương sai của danh mục đầu tư Đặc biệt, tất cả các giá trị kết hợp của các danh mục được hình dung thành đường biên hiệu quả.
Hình 2.1: Đường biên hiệu quả Markowitz
Việc lựa chọn phân bổ danh mục đầu tư phụ thuộc vào khẩu vị đầu tư, thể hiện qua các thông số giá trị trên đường biên hiệu quả Trục tung đại diện cho kỳ vọng tỷ suất sinh lời, trong khi trục hoành thể hiện độ lệch chuẩn danh mục Điểm giá trị càng xa đường biên hiệu quả phản ánh khẩu vị ưa mạo hiểm, đồng thời kỳ vọng tỷ suất sinh lời cũng sẽ cao hơn Cuối cùng, danh mục đầu tư tối ưu là danh mục nằm sát đường biên hiệu quả và tiếp xúc với điểm hiệu dụng ngay trên điểm cong nhất của đường này.
2.1.3 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), được phát triển bởi William Sharpe vào năm 1964 dựa trên học thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Markowitz, bổ sung thêm hai giả định quan trọng Theo đó, nhà đầu tư kỳ vọng mức lợi nhuận tương đương với lãi suất phi rủi ro cộng với khoản bù đắp rủi ro dựa trên biến động của thị trường Rủi ro phi hệ thống không được tính đến vì có thể được loại bỏ thông qua việc đa dạng hóa danh mục đầu tư theo lý thuyết của Markowitz.
𝑬(𝑹 𝒊 ) = 𝑹 𝐟 + 𝜷(𝑬(𝑹 𝒎 ) − 𝑹 𝒇 ) Để đánh giá, CAPM vẫn giữ nguyên tinh thần của mô hình lý thuyết danh mục hiện đại, nhưng đã có bổ sung một số điểm mới như sau:
- CAPM có thể định giá được các tài sản độc lập
- CAPM bố sung yếu tố tài sản phi rủi ro vào mô hình
- CAPM phân chia cụ thể hai dạng rủi ro hệ thống và phi hệ thống
Mặc dù CAPM là một công cụ phổ biến trong tài chính, nhưng nó cũng bộc lộ nhiều hạn chế, bao gồm giả định về lãi suất phi rủi ro không thực tế, khó khăn trong việc ước lượng rủi ro đòn bẩy, và sự không ổn định của chỉ số Beta Hơn nữa, tác động của Q4-Q1 trong báo cáo tài chính cũng không thể đo lường một cách chính xác, cùng với việc thiếu các yếu tố đặc thù của thị trường tài chính như quy mô doanh nghiệp và ảnh hưởng của các chỉ số P/E và M/B.
2.1.4 Mô hình định giá Fama-French 3 nhân tố
Kế thừa công trình William Sharpe, hai học giả Eugene Fama và Kenneth French đã phát triển và khỏa lấp vào khoảng trống nghiên cứu của mô hình CAPM
Mô hình Fama-French 3 nhân tố đã chỉ ra rằng yếu tố quy mô và giá trị có ảnh hưởng đáng kể đến biến động của thị trường tài chính Mỹ trong giai đoạn 1963-1990 Hai học giả cũng phát hiện mối quan hệ giữa Beta và TSSL bình quân trong thời kỳ này không cao, trong khi các yếu tố quy mô (Size) và giá trị (B/M) lại cho kết quả phù hợp hơn trong việc đánh giá mức độ biến động rủi ro của TSSL bình quân thị trường Kết hợp với CAPM, mô hình Fama-French 3 nhân tố được hình thành như một công cụ hiệu quả để phân tích rủi ro tài chính.
Trong đó: tại mỗi kỳ quan sát t
𝑹 𝒊 là mức lợi nhuận cho danh mục i
𝑹 𝒇 là mức lợi nhuận không rủi ro
𝑹 𝑴 là mức lợi nhuận kỳ vọng của toàn bộ thị trường
SMB, hay "Small Minus Big", là chỉ số đo lường sự chênh lệch lợi nhuận giữa các cổ phiếu của công ty nhỏ và công ty lớn trong quá khứ Chỉ số này phản ánh hiệu suất đầu tư của danh mục cổ phiếu công ty nhỏ so với danh mục cổ phiếu công ty lớn, giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về xu hướng và cơ hội trong thị trường.
HML là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có giá trị B/M cao so với giá trị B/M thấp
𝒆 𝒊 là sai số ngẫu nhiên
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Nhu, Numan và Jin (2015) đã nghiên cứu ba mô hình chủ đạo trong việc đánh giá tỷ suất sinh lời đầu tư tại thị trường Việt Nam từ năm 2008 đến 2015, bao gồm mô hình định giá tài sản vốn, mô hình Fama-French 3 yếu tố và 5 yếu tố Nghiên cứu này đã phân tích mối tương quan giữa các biến độc lập và tỷ suất sinh lời trên toàn thị trường, đồng thời chỉ ra tác động của các công ty nhà nước cổ phần hóa đối với tỷ suất bình quân toàn thị trường trong gần một thập kỷ.
Oleksandr, Paliienko và Svitlana (2020) đã nghiên cứu sự chuyển biến trong tỷ suất danh mục khi chuyển từ mô hình một nhân tố sang mô hình năm nhân tố Nghiên cứu nêu bật những lợi thế và điểm nổi bật của mô hình Fama-French năm nhân tố, đồng thời đề xuất các phương thức điều chỉnh danh mục dựa trên nhân tố SMB (Small-Big) kết hợp với hai nhân tố RMW và CMA, cùng với các điểm ngăn cách trong quá trình này.
Nghiên cứu cho thấy rằng các danh mục đầu tư có quy mô nhỏ, đặc biệt là những danh mục có độ cong (kurtosis) lớn hơn và mức rủi ro cao hơn, thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với các danh mục quy mô lớn.
Minh (2018) Nhóm tác giả tập trung vào yếu tố cổ phần hóa công ty nhà nước
Nghiên cứu về tác động của các doanh nghiệp nhà nước (SOEs) tới tỷ suất sinh lời chung của thị trường thông qua mô hình 5 nhân tố cho thấy R-square lần lượt đạt 45.6% cho CAPM, 69.8% cho Fama-French 3 nhân tố và 70.6% cho Fama-French 5 nhân tố, chứng minh tính ưu việt của mô hình khi thêm các nhân tố thị trường Tuy nhiên, khi áp dụng điều kiện "cổ phần hóa công ty nhà nước", nhóm tác giả không thể cung cấp đủ chứng cứ và số liệu thuyết phục để kết luận liệu SOEs có thực sự ảnh hưởng đến thị trường Việt Nam hay không.
Mustaruddin (2020) đã tiến hành nghiên cứu mô hình đánh giá tương tự như Fama-French cho thị trường Indonesia, tập trung vào các công ty cung cấp dịch vụ tài chính trong giai đoạn 2012-2016, sử dụng các mô hình FEM, REM, CEM thay vì OLS Kết quả cho thấy mô hình 5 nhân tố có khả năng giải thích kém hơn so với mô hình 3 nhân tố Cụ thể, mô hình CAPM chỉ ra rằng Rm có ảnh hưởng lớn đến tỷ suất sinh lời của ngành dịch vụ tài chính, trong khi mô hình 3 nhân tố cho thấy hai biến HML và SMB có tác động lớn, và Rm không đóng góp vào sự thay đổi tỷ suất sinh lời Mô hình 5 nhân tố chỉ xác định được HML và SMB có ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất sinh lời, khuyến khích việc lựa chọn đầu tư vào các công ty có tỷ trọng HML và SMB cao.
Nghiên cứu của Fama & French (2015) áp dụng mô hình FF 5 nhân tố cho các công ty niêm yết tại Mỹ trong giai đoạn 50 năm từ 1963 đến 2013, cho thấy rằng yếu tố HML là dư thừa trong mô hình FF 3 nhân tố với mức R bình phương đạt 66%, trong khi mô hình FF 5 nhân tố đạt 67% Kết luận của các tác giả chỉ ra rằng mô hình 5 nhân tố giải thích tỷ suất sinh lời tốt hơn và khắc phục được những hạn chế của mô hình 3 nhân tố.
Huang (2010) đã nghiên cứu việc áp dụng mô hình 3 nhân tố rủi ro thị trường, rủi ro giá trị và rủi ro quy mô vào thị trường chứng khoán Đài Loan Kết quả cho thấy rằng biến Rm-Rf và SMB có ý nghĩa thống kê, trong khi biến HML lại trở thành yếu tố dư thừa Từ đó, tác giả kết luận rằng mô hình 5 nhân tố không phù hợp trong việc giải thích và đo lường hoạt động của thị trường Đài Loan.
2.2.2 Các nghiên cứu trong nước
Luận văn thạc sĩ của Quang (2017) xây dựng mô hình ứng dụng cho thị trường Việt Nam, dựa trên cấu trúc phân tích và điều chỉnh mô hình Fama-French 5 yếu tố của Eugene Fama và Kenneth French Mục tiêu là lượng hóa các rủi ro nhằm tối ưu hóa chiến lược đầu tư, sử dụng bộ dữ liệu trong 10 năm từ 2007-2016 Kết quả đạt được là adjusted R-square từ 50% đến 61%, và mô hình 5 nhân tố cho kết quả kiểm định GRS với số lần bác bỏ thấp nhất.
Phong (2012) đã áp dụng mô hình Fama-French 3 nhân tố để đánh giá hiệu quả và lý giải của mô hình, cho thấy kết quả vượt trội so với mô hình CAPM Đặc biệt, tác giả nhấn mạnh rằng nhóm Size-HML mang lại tỷ suất sinh lời cao hơn và hợp lý hơn so với các danh mục khác.
Nhi (2016) đã áp dụng mô hình Fama-French 5 nhân tố cùng với 4 nhân tố của Hou và cộng sự cho hai sàn HNX và HOSE trong giai đoạn 2009 – 2015, sử dụng ba phương pháp tạo danh mục Kết quả cho thấy nhân tố thị trường HML có mối quan hệ tích cực với tỷ suất sinh lời vượt trội của các danh mục, trong khi nhân tố SMB có mối quan hệ âm với TSSL vượt trội ở danh mục cổ phiếu quy mô lớn và dương ở danh mục cổ phiếu quy mô nhỏ Nhân tố RMW có mối quan hệ dương với danh mục có lợi nhuận hoạt động cao trên vốn chủ sở hữu, trong khi HML có mối quan hệ dương với danh mục đầu tư có BE/ME cao Cuối cùng, nhân tố CMA cũng cho thấy mối quan hệ dương với danh mục có tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản thấp R bình phương của mô hình dao động từ 80% đến 96%.
Trong chương 2, nghiên cứu đã làm rõ mô hình Fama - French 5 nhân tố trong bối cảnh thị trường Việt Nam, bao gồm nguồn gốc vấn đề, lý do áp dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến việc xây dựng biến và mô hình Tác giả cũng khảo sát các nghiên cứu thực nghiệm trước đây liên quan đến mô hình này cả ở Việt Nam và quốc tế, tạo nền tảng cho việc phân tích và đánh giá mô hình Dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trước, tác giả đã tiến hành nghiên cứu của mình, từ đó xác định các biến độc lập và phụ thuộc cho mô hình nghiên cứu trong chương 3.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Khóa luận sẽ thực hiện theo quy trình sau:
Sơ đồ 3.1 Tiến trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả xây dựng và tổng hợp
TIến hành các kiểm định và chạy mô hình hồi quy
Phân tích kết quả và kết luận
Bước đầu tiên là tiến hành nghiên cứu và xem xét toàn bộ các doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX, bao gồm cả công ty tài chính và phi tài chính, trong khoảng thời gian từ 01/01/2012 đến 31/12/2022 Dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu này được thu thập thông qua FiinproX và thư viện Vnstock3 của Python.
Bước 2: Những chỉ số được thu thâp
Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm
Chỉ số thị trường VNINDEX (ngày)
Giá đóng cửa cổ phiếu (ngày)
Dữ liệu từ báo cáo tài chính hàng năm bao gồm tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh và số lượng cổ phiếu lưu hành, cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính của doanh nghiệp.
Bước 3: Xử lý các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai và mô hình hồi quy nhỏ nhất
Dựa vào kết quả từ mô hình hồi quy, chúng ta có thể rút ra kết luận về ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ suất sinh lời Việc so sánh các kết quả giúp lựa chọn mô hình tối ưu và những kết quả phù hợp, từ đó đưa ra các khuyến nghị hợp lý.
GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng ứng dụng mô hồi quy với kỳ vọng rằng tất cả các biến đều cho ra dấu dương Theo mô hình gốc Fama-French (2015), mỗi biến trái dấu sẽ khiến nhà đầu tư phải đối mặt với rủi ro thị trường cao hơn và nhận thêm phần bù H1: Nghiên cứu tập trung vào mối tương quan giữa các nhân tố thị trường, nhân tố giá trị (HML), nhân tố quy mô (SMB), nhân tố lợi nhuận (RMW), nhân tố đầu tư (CMA) và phần bù tỷ suất sinh lời của danh mục đầu tư.
Mô hình Fama-French 5 nhân tố đã chứng minh tính vượt trội trong việc giải thích tỷ suất sinh lời trên thị trường Việt Nam so với mô hình Fama-French 3 nhân tố và CAPM Việc áp dụng mô hình này giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận đầu tư, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn trong chiến lược đầu tư Sự cải thiện trong khả năng giải thích tỷ suất sinh lời của mô hình Fama-French 5 nhân tố cho thấy tầm quan trọng của việc xem xét thêm các yếu tố như đầu tư và rủi ro trong phân tích tài chính.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Mô hình được sử dụng để nghiên cứu gồm có: Mô hình định giá tài sản vốn,
Mô hình Fama-French 3 nhân tố và Mô hình Fama-French 5 nhân tố
𝑹 𝒊 : tỷ suất sinh lợi danh mục i
𝑹 𝒇 : tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
𝑹 𝒎 : tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường
SMB, hay Nhân tố quy mô, được tính toán bằng cách so sánh tỷ suất sinh lời giữa nhóm cổ phiếu có vốn hóa nhỏ và nhóm cổ phiếu có vốn hóa lớn.
HML, hay còn gọi là nhân tố giá trị, được tính toán dựa trên tỷ suất sinh lời trung bình giữa nhóm cổ phiếu có tỷ lệ giá trên giá trị sổ sách (B/M) cao và nhóm cổ phiếu có B/M thấp.
RMW là một yếu tố lợi nhuận quan trọng, phản ánh sự chênh lệch tỷ suất sinh lời giữa nhóm cổ phiếu có lợi nhuận cao và nhóm cổ phiếu có lợi nhuận thấp Yếu tố này giúp nhà đầu tư nhận diện các cơ hội đầu tư tiềm năng, đồng thời tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình Sự cân bằng giữa hai nhóm cổ phiếu này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất đầu tư mà còn tạo ra những chiến lược đầu tư hiệu quả hơn.
CMA là một yếu tố đầu tư giúp cân bằng tỷ suất sinh lời giữa nhóm cổ phiếu có mức đầu tư thấp và nhóm cổ phiếu có mức đầu tư cao.
𝒃 𝒊 , 𝒔 𝒊 , 𝒉 𝒊 , 𝒓 𝒊 , 𝒄 𝒊 : hệ số hồi quy riêng của từng biến
Ngoài ra còn xem xét một số mô hình với cách tính toán các biến khác như:
3.3.2 Phương pháp tính toán các nhân tố trong mô hình
Bài viết này áp dụng trực tiếp công trình nghiên cứu của Fama-French (2015) để tính toán các biến thông qua các cách phân chia khác nhau như 2x2, 2x3 và 2x2x2x2.
Biến quy mô (SMB) được xác định bằng cách tính toán quy mô thị trường dựa trên sự thay đổi của vốn chủ sở hữu tại thời điểm t so với t-1 Biến này đóng vai trò quan trọng trong việc phân loại thị trường, được chia thành hai nhóm dựa trên điểm trung vị Nửa trên của trung vị đại diện cho các công ty có quy mô thị trường lớn (Big), trong khi nửa dưới tương ứng với các công ty có quy mô thị trường nhỏ (Small).
Biến giá trị (HML) được xác định dựa trên chỉ số B/M (Book-to-Market), phản ánh giá trị của doanh nghiệp Chỉ số này được thu thập từ bảng cân đối kế toán của năm trước (t-1) và năm hiện tại (t) để đánh giá sự thay đổi qua từng năm Sử dụng chỉ số B/M, chúng ta có thể phân tích mức độ biến động giá trị của doanh nghiệp theo thời gian.
Trong việc phân loại danh mục cổ phiếu, 30% cổ phiếu có tỷ số B/M thấp nhất được xếp vào nhóm B/M thấp (Low), 40% cổ phiếu tiếp theo có tỷ số B/M trung bình được phân loại vào nhóm B/M trung bình (Neutral), và 30% cổ phiếu có tỷ số B/M cao nhất sẽ thuộc nhóm B/M cao (High).
Danh mục cổ phiếu được phân chia thành hai nhóm dựa trên chỉ số B/M, trong đó 50% cổ phiếu có chỉ số B/M thấp hơn trung vị sẽ được xếp vào nhóm B/M thấp (Low), và 50% còn lại có chỉ số B/M cao hơn trung vị sẽ được xếp vào nhóm B/M cao (High).
Biến lợi nhuận (RMW) được xác định bằng cách phân chia tỷ lệ tương tự như biến giá trị (HML), nhưng sử dụng lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh tại thời điểm t so với t-1 Nhóm có chỉ số lợi nhuận hoạt động cao nhất sẽ được phân loại vào nhóm lợi nhuận cao (Robust), tiếp theo là nhóm lợi nhuận trung bình (Neutral), và cuối cùng là nhóm lợi nhuận thấp (Weak).
Biến đầu tư (CMA) được áp dụng cho tổng tài sản, tương tự như cách chia nhóm đã nêu Thay vì đo lường sự thay đổi từ t đến t-1, mô hình này sẽ đo lường biến động từ t-1 đến t-2 Kết quả phân loại sẽ tạo ra ba nhóm chính: đầu tư thấp (Conservative), đầu tư trung bình (Neutral) và đầu tư cao (Aggressive).
Size S SH SN SL SR SN SW SC SN SA
B BH BN BL BR BN BW BC BN BA
Size S SH SL SR SW SC SA
B BH BL BR BW BC BA
Size S SHRC SHRA SHWC SHWA SLRC SLRA SLWC SLWA
B BHRC BHRA BHWC BHWA BLRC BLRA BLWC BLWA
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Dữ liệu được thu thập từ các công ty niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE trong khoảng thời gian từ 01/10/2012 đến 31/12/2022, bao gồm các giai đoạn quan trọng như quốc hữu hóa doanh nghiệp nhà nước, sự bùng nổ của thị trường chứng khoán, và tác động của đại dịch Covid-19, khi số lượng tài khoản chứng khoán mới mở tăng gấp ba lần so với trước Sự gia tăng này, cùng với dòng tiền lớn từ nhà đầu tư nhỏ lẻ, đã tạo ra lý do cho việc lựa chọn khoảng thời gian này Để đảm bảo tính ổn định, số lượng công ty niêm yết và phân chia danh mục sẽ được điều chỉnh hàng năm, với điều kiện các công ty phải có ba năm liên tiếp công bố báo cáo tài chính đầy đủ.
Giá cổ phiếu đóng cửa (theo ngày)
Số liệu từ báo cáo tài chính, gồm: số lượng cổ phiếu phát hành, tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh
Tỷ suất sinh lời phi rủi ro (𝑅 𝑓 ) sử dụng trái phiếu chính phủ VIệt Nam kỳ hạn
Mô hình Fama-French 5 nhân tố (2015) sử dụng hơn 600 biến quan sát theo tháng từ thập niên 60 đến 2015, nhưng thị trường Việt Nam chỉ có 160 tháng quan sát kể từ 2007, không đủ độ tin cậy cho mô hình Để tối ưu hóa, tác giả đã áp dụng phương pháp chia tách giao dịch theo tuần.
520 quan sát gần đạt mức đánh giá của mô hình gốc Tỷ suất sinh lời của cổ phiếu và thị trường sẽ được tính toán theo ngày và lấy bình quân hàng tuần, theo công thức tính đã được xác định.
Tỷ suất sinh lời thị trường ứng dụng:
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
XỬ LÝ VÀ THỐNG KÊ DỮ LIỆU ĐẦU VÀO
4.1.1 Biến động lợi suất phi rủi ro và giá thị trường giai đoạn 01/01/2012
Qua đánh giá, có thể thấy một số phản ánh rõ ràng tác động của biến số Covid-
Trong hai năm 2020 và 2021, khi toàn cầu phải đối mặt với giãn cách xã hội và các chính sách kích thích kinh tế, thị trường tài chính đã ghi nhận sự tăng trưởng ấn tượng Cụ thể, chỉ số Dow Jones của 30 công ty hàng đầu Mỹ tăng 20,43%, FTSE của Anh tăng 23,96%, và DAX của Đức tăng 15,72% Tại Việt Nam, VN-INDEX kết thúc năm 2021 với mức tăng 35,7% so với năm 2020, trong khi HNX tăng 133,35% Sự phát triển này đã giúp quy mô thị trường chứng khoán đạt 123% tổng GDP, vượt xa dự kiến của chính phủ.
Mặc dù thị trường chứng khoán đã ghi nhận sự bùng nổ với chỉ số VNINDEX đạt đỉnh 1,500 điểm vào năm 2021, tỷ suất sinh lời vẫn không vượt trội so với trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm, với mức thấp chỉ từ 0.1% đến 0.9% Trong giai đoạn 2020-2021, số lượng người tham gia thị trường chứng khoán tăng mạnh, giúp thặng dư thị trường lần đầu tiên đạt mức dương cao nhất 13% vào năm 2021.
Bảng 4.1 Tỷ suất sinh lời vượt trội của danh mục thị trường và tỷ suất sinh lời phi rủi ro theo tuần (Đơn vị: %)
Trong giai đoạn 2020-2021, nền kinh tế ghi nhận mức tăng trưởng ấn tượng, nhưng sự phát triển này lại phản ánh một nền kinh tế không hiệu quả Các doanh nghiệp không chú trọng vào việc mở rộng và phát triển sản phẩm, mà lại dồn nguồn lực vào các khoản đầu tư ngắn hạn và chứng khoán Mặc dù nhận được hỗ trợ từ chính phủ về chính sách lãi suất, giúp giá cổ phiếu tăng, nhưng tình hình kinh doanh thực tế lại suy giảm.
4.1.2 Các danh mục & phương pháp chia, và bình quân tỷ suất sinh lời vượt trội của các danh mục
Theo phương pháp ngũ phân vị, danh mục được chia thành 5 phần bằng nhau, đánh dấu từ 1 đến 5, trong đó Size 1 đại diện cho nhóm cổ phiếu quy mô nhỏ nhất và Size 5 đại diện cho nhóm cổ phiếu quy mô lớn nhất Phương pháp này cũng được áp dụng để phân loại thành ba nhóm khác nhau.
B/M với B/M 1 đại diện cho nhóm cổ phiếu tăng trưởng tới B/M 5 đại diện cho nhóm cổ phiếu giá trị
OP với OP 1 đại diện nhóm cổ phiếu lợi nhuận thấp tới OP 5 đại diện cho nhóm cổ phiếu lợi nhuận cao nhất
INV với INV 1 đại diện cho cổ phiếu có mức đầu tư thấp nhất tới INV 5 đại diện cho nhóm có mức đầu tư cao nhất
Dựa vào 5 nhóm quy mô, bài viết kết hợp các biến B/M, OP và INV để tạo ra 3 loại danh mục, bao gồm 25 danh mục Size-OP, 25 danh mục Size-B/M và 25 danh mục Size-INV, như được mô tả trong bảng 4.2.
Bảng 4.2: Tỷ suất sinh lời vượt trội của dạng 25 danh mục theo tuần (đơn vị: %)
Phần A: 25 danh mục Size-INV
Phần B: 25 danh mục Size-BM
Phần C: 25 danh mục Size-OP
Theo quan sát, tỷ suất sinh lời của các danh mục cổ phiếu giảm dần theo quy mô, từ nhỏ đến lớn, cho thấy một xu hướng chung và sự ảnh hưởng rõ rệt của hiệu ứng quy mô.
Theo lý thuyết, các công ty có tỷ lệ giá trị nội tại so với thị trường (B/M) cao thường đi kèm với mức độ rủi ro lớn Tuy nhiên, việc chấp nhận rủi ro này có thể mang lại tỷ suất sinh lợi hấp dẫn cho nhà đầu tư.
Mô hình phân tích cho thấy rằng tỷ suất sinh lời cao nhằm bù đắp rủi ro chỉ xuất hiện ở nhóm Size 1 và Size 5, tức là những nhóm có quy mô vốn hóa nhỏ nhất và lớn nhất Trong khi đó, các nhóm Size 2, Size 3 và Size 4 lại thể hiện sự biến động lớn trong tỷ suất sinh lời, thường dao động quanh mức 0.005% Đối với danh mục Size-OP, giả thuyết cho rằng công ty có mức lợi nhuận tăng trưởng cao sẽ dẫn đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu cao hơn, và thực tế cho thấy các chỉ số trong mô hình cũng cho thấy sự tăng trưởng ổn định.
Trong danh mục Size-Inv, các công ty quy mô nhỏ thường gặp khó khăn khi đầu tư quá nhiều vào xây dựng, dẫn đến thâm hụt ngân sách cao và ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh doanh Kết quả là báo cáo tài chính năm sẽ cho thấy sự sụt giảm lớn về nguồn vốn, làm giảm động lực tăng giá cổ phiếu Trong khi nhóm Size 1 và Size 2 có tỷ suất sinh lời vượt trội nhưng có xu hướng giảm, các nhóm lớn hơn lại ghi nhận kết quả dương.
Ngoài cách chia dưới dạng 25 danh mục, mô hình còn có thể chia theo dạng
Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu 32 danh mục, trong đó thay vì chỉ có một biến quy mô (Size), giờ đây có hai biến đảm nhận vai trò đó Cụ thể, cấu trúc được chia theo dạng 2x4x4, với điểm trung vị phân chia thành biến quy mô, trong khi hai biến còn lại được phân loại thành các nhóm khác nhau.
Tứ phân vị được chia thành 4 phần bằng nhau, từ đó các biến sẽ được giao phối để tạo ra 3 danh mục: 32 Size-B/M-INV, 32 Size-OP-INV và 32 Size-B/M-OP Bảng 4.3 mô tả rõ ràng sự khác biệt giữa các nhóm cổ phiếu giá trị Cụ thể, cả hai nhóm quy mô lớn và nhỏ trong bảng A và B đều cho thấy xu hướng tăng trưởng ổn định Tuy nhiên, danh mục quy mô nhỏ của phần B lại cho thấy một xu hướng ngược lại, khi số liệu cho thấy rằng quy mô càng nhỏ thì giá trị càng cao, và giá trị gia tăng tài sản luôn tăng, dẫn đến tỷ suất sinh lời vượt trội.
Tỷ suất sinh lời không tăng một cách tuyến tính mà biến thiên trong một khoảng cố định Các nhóm tài sản có quy mô lớn thường mang lại tỷ suất sinh lời cao hơn so với nhóm nhỏ và có xu hướng tăng dần đều, trong khi nhóm nhỏ lại có hiệu ứng ngược lại Bảng A và C cho thấy hiệu ứng lợi nhuận rõ nét hơn ở nhóm quy mô nhỏ so với nhóm lớn Dữ liệu về tỷ suất sinh lợi cho thấy các danh mục đầu tư phản ánh hiệu ứng quy mô, giá trị và lợi nhuận, tuy nhiên, hiệu ứng đầu tư không mạnh mẽ; những danh mục có mức đầu tư trung bình đôi khi lại thể hiện tỷ suất sinh lời cao hơn.
Bảng 4.3: Tỷ suất sinh lời vượt trội của dạng 32 danh mục theo tuần (đơn vị: %)
Phần A: 32 danh mục Size-B/M-OP
Phần B: 32 danh mục Size-B/M-INV
Phần C: 32 danh mục Size-OP-INV
4.1.3 Mô hình Fama-French 5 nhân tố và phân tích chi tiết 5 nhân tố
Dựa vào bảng 4.4 thống kê các yếu tố mô hình, tính theo trung bình 522 tuần, có thể đề cập:
Phần A phân tích yếu tố thị trường thông qua biến MER, cho thấy giá trị trung bình là -0.026% với độ lệch chuẩn 0.56% So với mức lãi suất phi rủi ro trung bình tuần là 0.069%, tỷ suất sinh lời này gần như không mang lại lợi nhuận và có thể dẫn đến khoản lỗ nhỏ.
Theo các phương pháp tính toán rủi ro quy mô SMB, doanh nghiệp nhỏ thường có mức đầu tư rủi ro cao hơn, dẫn đến tỷ suất sinh lời cũng cao hơn Kết quả cho thấy sự chênh lệch tỷ suất giữa doanh nghiệp nhỏ và lớn lần lượt là 0.013% với phương pháp 2x3, 0.011% với phương pháp 2x2, và 0.013% với phương pháp 2x2x2x2.
Cổ phiếu giá trị mang tính rủi ro cao hơn so với cổ phiếu tăng trưởng HML, với phương pháp 2x3 cho kết quả là 0.001%, phương pháp 2x2 là 0.002%, phương pháp 0.004%
Cổ phiếu của doanh nghiệp có mức lợi nhuận cao hơn so với doanh nghiệp có mức lợi nhuận thấp (RMW), với chênh lệch tỷ suất sinh lời được xác định qua các phương pháp khác nhau Cụ thể, phương pháp 2x3 ghi nhận chênh lệch là 0.023%, trong khi phương pháp 2x2 cho kết quả -0.016%, và phương pháp 2x2x2x2 đạt 0.018%.
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong phần này, tác giả sẽ kiểm tra các yếu tố đã nêu trong mục 4.1.3 để đánh giá khả năng giải thích tỷ suất sinh lời vượt của các danh mục đầu tư qua ba mô hình chính: (i) CAPM, (ii) mô hình Fama-French 3 nhân tố cùng với biến thể có thêm các nhân tố CMA và RMW, và (iii) mô hình Fama-French 5 nhân tố.
Các yếu tố quan trọng trong việc đo lường mô hình bao gồm kiểm định GRS (Gibbon, Ross & Shanken, 1989), trung bình hệ số chặn a (A|ai|), tỷ số Sharpe (Sharpe Ratio), và hệ số đuôi bình phương có điều chỉnh (adjusted R2).
Kiểm định GRS được áp dụng đặc biệt cho mô hình định giá tài sản, nhằm đo lường hệ số chặn alpha trong hồi quy về khả năng tiến về giá trị không của mô hình Hệ số alpha này giải thích cho những mức lợi nhuận bất thường của tài sản mà các biến trong mô hình không thể đo lường Nếu hệ số alpha cao, độ tin cậy của mô hình sẽ giảm, và ngược lại.
Hệ số Sharpe là một chỉ số quan trọng giúp đo lường lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro mà nhà đầu tư phải đối mặt trên thị trường so với lợi suất phi rủi ro Chỉ số này cho thấy rằng, càng cao hệ số Sharpe, nhà đầu tư sẽ nhận được lợi nhuận lớn hơn.
Theo Merton (1973), hệ số chặn A|ai| trong mô hình định giá cần đạt giá trị bằng không khi thực hiện hồi quy, nếu mô hình đó phản ánh đầy đủ biến đổi của tỷ suất sinh lợi.
Hệ số R bình phương điều chỉnh (adjusted R2) là một chỉ số quan trọng trong mô hình hồi quy, thể hiện mối quan hệ giữa biến thiên do hồi quy và biến thiên do phần dư Khi phần biến thiên do phần dư giảm, khoảng cách từ điểm quan sát tới đường hồi quy cũng giảm, dẫn đến phần biến thiên do hồi quy tăng cao Do đó, hệ số R2 sẽ đạt giá trị cao hơn, phản ánh sự chính xác và hiệu quả của mô hình hồi quy.
Các chỉ số tài chính biến đổi theo các biến và mô hình đồng thời, với xu hướng tăng dần từ mô hình CAPM đến Fama-French 5 nhân tố Trong đó, mô hình Fama-French 5 nhân tố mang lại kết quả tốt nhất, trong khi mô hình CAPM cho kết quả kém nhất Mặc dù phương pháp 2x2x2x2 được đánh giá là toàn diện nhất và phản ánh rõ giá trị của các yếu tố, nhưng kết quả của nó vẫn chưa đạt yêu cầu mong đợi.
35 khá không đạt kỳ vọng nếu so với hai phương pháp 2x2 và 2x3 trên cả 4 chỉ số đánh giá
Trong 6 tập danh mục, 25 danh mục Size-Inv cho ra kết quả tốt nhất, tập 32 danh mục Size-B/M-OP có bộ chỉ tiêu xấu nhất
Các danh mục đều cho thấy phương pháp 2x3 đạt kết quả tốt hơn so với các phương pháp khác, nhưng sự khác biệt không rõ ràng và điểm số của phương pháp 2x2 lại vượt trội ở các danh mục A, B và D Ngược lại, phương pháp 2x2x2x2 lại thể hiện hiệu quả tốt hơn ở danh mục C, E, F Vì vậy, việc lựa chọn mô hình phù hợp chỉ dựa vào bảng thống kê 4.5 là rất khó khăn.
Kết quả kiểm định GRS cho thấy mô hình CAPM đạt giá trị trên 2, trong khi mô hình Fama-French 3 nhân tố với các yếu tố MER, SMB, HML thể hiện GRS tốt hơn so với biến thể MER, SMB, RMW Điều này cho thấy rằng nhân tố lợi nhuận có thể thiếu chính xác và gây ra lỗi khi không có các nhân tố khác, trong khi nhân tố giá trị lại thể hiện độ tin cậy cao và giải thích hiệu quả tỷ suất sinh lời Khi kết hợp tất cả các yếu tố trong mô hình Fama-French 5 nhân tố, GRS gần như tiệm cận bằng 0.
Bảng 4.5 cho thấy tác động khác nhau của các nhân tố đối với các phương pháp tạo danh mục Nhân tố giá trị là yếu tố quan trọng trong 25 danh mục Size-B/M và 32 danh mục Size-B/M-Inv, trong khi nhân tố lợi nhuận lại đóng vai trò chủ chốt trong 25 danh mục Size-OP và 32 danh mục Size-OP-Inv.
Mặc dù nhân tố đầu tư không hoàn toàn phản ánh vai trò quan trọng của tất cả các danh mục, nhưng nhân tố giá trị vẫn đóng vai trò chủ chốt trong việc đánh giá sự biến động của tỷ suất sinh lợi trên mọi loại danh mục Cách tạo lập danh mục cũng có ảnh hưởng nhất định, nhưng không thể phủ nhận tầm quan trọng của nhân tố giá trị trong việc phân tích hiệu suất đầu tư.
Bảng 4.5: Các chỉ tiêu thống kê kiểm định mức độ phù hợp của các mô hình CAPM, ba, và năm nhân tố
Kí hiệu: FF 3Fs cho mô hình Fama-French 3 nhân tố, FF5s cho mô hình Fama-French 5 nhân tố
Bảng kiểm định thống kê các mô hình dựa trên 25 danh mục Size-OP (Phần A), 25 danh mục Size-B/M (Phần B), 25 danh mục Size-Inv (Phần C),
GRS A|ai| SR a.R2 GRS A|ai| SR a.R2 GRS A|ai| SR a.R2 Phần A Danh mục 25 Size - OP
FF 3Fs 1.38 0.00026 0.09 0.66 1.92 0.00024 0.09 0.66 1.46 0.00021 0.09 0.62 MER, SMB, RMW 0.82 0.00049 0.09 0.65 0.90 0.00048 0.09 0.64 1.09 0.00050 0.08 0.63
FF 3Fs 0.90 0.00026 0.09 0.66 1.67 0.00024 0.09 0.67 1.39 0.00021 0.08 0.62 MER, SMB, RMW 1.77 0.00050 0.08 0.66 2.07 0.00049 0.08 0.65 2.06 0.00051 0.08 0.64
Phần C Danh mục 25 Size - INV
FF 3Fs 1.07 0.00024 0.09 0.71 1.76 0.00023 0.09 0.72 1.24 0.00020 0.08 0.67 MER, SMB, RMW 1.95 0.00048 0.09 0.70 2.12 0.00047 0.09 0.69 2.25 0.00049 0.08 0.68
Bài viết đề cập đến 32 danh mục Size-INV-OP (Phần D), 32 danh mục Size-B/M-INV (Phần E) và 32 danh mục Size-OP-B/M (Phần F) Trong mỗi tập 25 hoặc 32 phương trình hồi quy, hai yếu tố quy mô và thị trường là những yếu tố chủ chốt, ngoại trừ mô hình CAPM.
GRS A|ai| SR a.R2 GRS A|ai| SR a.R2 GRS A|ai| SR a.R2 Phần D Danh mục 32 Size - INV - OP
FF 3Fs 0.10 0.00027 0.09 0.64 1.15 0.00025 0.09 0.65 0.51 0.00022 0.09 0.61 MER, SMB, RMW 0.14 0.00050 0.09 0.64 0.51 0.00049 0.09 0.63 0.33 0.00051 0.08 0.62
Phần E Danh mục 32 Size - B/M - INV
FF 3Fs 0.44 0.00025 0.09 0.68 1.15 0.00023 0.09 0.69 0.84 0.00020 0.08 0.64 MER, SMB, RMW 0.10 0.00049 0.09 0.67 1.31 0.00048 0.08 0.66 0.97 0.00050 0.08 0.65
Phần F Danh mục 32 Size - B/M - OP
FF 3Fs 0.13 0.00025 0.09 0.67 1.62 0.00024 0.10 0.68 0.58 0.00021 0.09 0.63 MER, SMB, RMW 0.58 0.00048 0.09 0.66 0.80 0.00048 0.09 0.66 0.83 0.00049 0.09 0.64
ĐÁNH GIÁ NHÂN TỐ HML
Bảng 4.6: Dùng 4 nhân tố trong hồi quy để giải thích nhân tố thứ năm
MER SMB HML RMW CMA Inter Adj_R2
Bảng 4.6 thể hiện hồi quy một nhân tố theo 4 nhân tố còn lại có kết quả, với nhân tố thị trường có mức độ giải thích được trong khoảng 65%
Hồi quy nhân tố quy mô SMB so với 4 nhân tố còn lại đạt mức độ giải thích mô hình từ 60%-68%, trong khi hồi quy nhân tố giá trị HML đạt từ 56%-67% Hồi quy nhân tố lợi nhuận RMW giải thích ý nghĩa từ 35%-62%, và nhân tố đầu tư CMA chỉ đạt mức giải thích từ 24%-31% Điều này cho thấy rằng với mức độ giải thích dưới 70%, đặc biệt HML chỉ ở mức 67% với phương pháp 2x3, 4 biến còn lại chưa hoàn toàn giải thích được ý nghĩa của biến giá trị HML, ngụ ý rằng có một số rủi ro mà chỉ HML mới có thể giải thích trong mô hình.
Mối quan hệ giữa các biến HML, CMA và RMW cho thấy sự tương quan cao, chứng minh rằng HML không phải là yếu tố dư thừa trong mô hình Đồng thời, CMA được xác định là yếu tố có ít tác động đến tỷ suất sinh lời vượt trội của mô hình.
