Bài dịch hồi QUI CHÉO tỷ SUẤT SINH lợi kỳ VỌNG của CHỨNG KHOÁN the cross section of expected stock returns

Tính hiệu quả của danh mục thị trường ngụ ý rằng a TSSl kỳvọng của các chứng khoán là một hàm số tuyến tính đồng biến đối với các beta thịtrường của chúng hệ số góc trong hồi qui giữa TS

HỒI QUI CHÉO CỦA TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG CHỨNG KHOÁN

EUGENE F FAMA VÀ KENNETH R FRENCH

TÓM TẮT

Hai biến dễ dàng để đo lường, quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn cổ phần, kết hợp lại để nắm bắt biến động chéo trong tỷ suất sinh lợi trung bình của chứng khoán liên kết với beta thị trường, quy mô, đòn bẩy, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần, và tỷ số thu nhập trên giá Hơn nữa, khi các kiểm định có tính đến những thay đổi trong beta mà không liên quan đến quy mô, mối tương quan giữa beta thị trường và TSSL trung bình là phẳng, thậm chí khi beta là biến giải thích duy nhất.

Mô hình định giá tài sản của Sharpe (1964), Lintner (1965), và Black (1972) đã từlâu định hướng cách các học giả và những nhà thực hành nghĩ về rủi ro và TSSLtrung bình Dự đoán chính của mô hình cho rằng danh mục thị trường của các tàisản đầu tư là hiệu quả về mặt kỳ vọng-phương sai trong ý nghĩa của lý thuyếtMarkovitz (1959) Tính hiệu quả của danh mục thị trường ngụ ý rằng (a) TSSl kỳvọng của các chứng khoán là một hàm số tuyến tính đồng biến đối với các beta thịtrường của chúng (hệ số góc trong hồi qui giữa TSSL một chứng khoán và TSSLthị trường) và (b) các beta thị trường đủ để mô tả hồi qui chéo của TSSL kì vọng

Có vài bằng chứng thực nghiệm trái ngược với mô hình của Sharp-Lintner-Black(SLB) Đáng chú ý nhất là hiệu ứng quy mô của Banz (1981) Ông ta tìm thấy rằngvốn hóa thị trường, ME (giá chứng khoán nhân với số lượng vốn cổ phần lưuhành), đóng góp vào khả năng giải thích của beta thị trường trong hồi qui chéo củaTSSL trung bình TSSL trung bình của chúng khoán nhỏ (ME thấp) quá cao so vớinhững gì mà các ước lượng beta thị trường dự đoán, và TSSL trung bình của cácchứng khoán lớn thì quá thấp

Mâu thuẫn khác đối với mô hình SLB là mối tương quan dương giữa đòn bẩy vàTSSL trung bình thể hiện trong Bhandari (1988) Có vẻ hợp lý khi cho rằng đònbẩy có tương quan với rủi ro và TSSL kỳ vọng, nhưng trong mô hình SLB rủi rođòn bẩy nên được thể hiện trong beta thị trường Tuy nhiên, Bhandari tìm thấy

rằng đòn bẩy vẫn có thể giúp giải thích hồi qui chéo TSSL trung bình của chứngkhoán trong các kiểm định đưa vào quy mô (ME) và beta.

Stattman (1980) và Rosenberg, Reid, và Lanstein (1985) tìm ra rằng TSSL trungbình của chúng khoán Mĩ tương quan dương với tỷ lệ giá trị sổ sách BE trên giá trịthị trường ME của vốn cổ phần Chan, Hamao, và Lakonishok (1991) tìm thấyrằng tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, BE/ME, cũng có vai trò quan trọngtrong việc giải thích hồi qui chéo của TSSl trung bình ở các chứng khoán NhậtBản

Cuối cùng, Basu (1983) cho thấy tỷ số thu nhập trên giá (E/P) giúp giải thích hồiqui chéo của TSSL trung bình đối với các chứng khoán Mĩ trong những kiểm địnhđưa vào cả biến quy mô lẫn beta thị trường Ball (1978) lập luận rằng tỷ lệ E/P làmột biến đại diện “nắm bắt tất cả” cho những nhân tố không được kể ra trongTSSL kỳ vọng E/P dường như cao hơn đối với những chứng khoán có rủi ro vàTSSL kỳ vọng cao hơn, dù cho tồn tại những rủi ro không được kể ra nào nữa.Lập luận về biến đại diện của Ball đối với E/P có thể cũng được áp dụng cho quy

mô, (ME), đòn bẩy, và tỷ lệ GTSS trên GTTT vốn cổ phần Tất cả những biến này

có thể được xem như những cách khác nhau để tính tỷ trọng với giá chứng khoán,

để trích xuất thông tin trong giá về rủi ro và TSSL kỳ vọng (Keim (1988)) Hơnnữa, vì E/P, ME, đòn bẩy và BE/ME tất cả đều là những cách tính tỷ trọng với giánên thật hợp lý để kỳ vọng rằng một vài cái trong số chúng là không cần thiết để

mô tả TSSl trung bình Mục tiêu của chúng tôi là đánh giá vai trò tham gia củabeta thị trường, quy mô, E/P, đòn bẩy và tỷ lệ GTSS trên GTTT vốn cổ phần tronghồi qui chéo TSSL trung bình của các chứng khoán trên sàn NYSE, AMEX vàNASDAQ

Black, Jensen và Scholes (1972) và Fama MacBeth (1973) đã tìm thấy rằng giốngnhư dự đoán từ mô hình SLB, tồn tại mối tương quan dương đơn giản giữa TSSL

TB của chứng khoán và beta trong suốt giai đoạn trước năm 1969 Giống vớinghiên cứu của Reinganum (1981) và Lakonishok và Shapiro (1986), chúng tôitìm ra rằng mối tương quan giữa beta và TSSl tb biến mất trong giai đoạn gần đây

hơn từ 1963-1990, thậm chí khi beta được sd như là biến giải thích duy nhất choTSSL tb Phần phụ lục chỉ ra rằng mối quan hệ đơn giản giữa beta và TSSL tbcũng yếu trong giai đoạn 50 năm từ 1941-1990 Tóm lại, các kiểm định của chúngtôi không hỗ trợ cho dự báo cơ bản nhất của mô hình SLB rằng TSSL tb chứngkhoán tương quan dương với beta thị trường.

Không giống với mối quan hệ đơn giản giữa beta và TSSl tb, những mối quan hệđơn biến giữa TSSLtb và quy mô, đòn bẩy, E/P và tỷ lệ GTSS trên GTTT vốn cổphần đều mạnh Trog các kiểm định đa biến, mối tương quan âm giữa quy mô vàTSSL tb vẫn vững khi thêm vào các biến khác Mối tương quan dương giữa tỷ lệGTSS trên GTTT vốn cổ phần cũng tồn tajii khi có sự hiện diện của những biếnkhác Hơn nữa, mặc dù hiệu ứng quy mô đã được chú ý nhều hơn, tỷ lệ GTSS trênGTTT vốn cổ phần cũng có vai trò mạnh hơn trong TSSL tb Các kết quả cuốicùng của chúng tôi là: (a) beta có vẻ như không giúp giải thích cho hồi qui chéocủa TSSL tb của chứng khoán và (b) việc kết hợp quy mô với tỷ lệ GTSS trênGTTT vốn cổ phần dường như đã hấp thu hết vai trò của E/P và đòn bẩy trongTSSL tb của chứng khoán, ít nhất là trong giai đoạn mẫu 1963-1990

Nếu tài sản được định giá một cách hợp lý, kết quả của chúng tôi gợi ý rằng cácrủi ro của chứng khoán là đa thứ nguyên Một thứ nguyên của rủi ro được đại diệnbởi quy mô, ME Một thứ nguyên khác của rủi ro được đại diện bởi tỷ lệ GTSStrên GTT T vốn cổ phần, BE/ME

Có khả năng phần rủi ro được nắm bắt bởi BE/ME là nhân tố kiệt quệ tương đốitrong Chan và Chen (1991) Họ đã đưa ra định đề rằng triển vọng thu nhập củacông ty có liên quan với rủi ro trong TSSL Các công ty mà thi trường đánh giá cótriển vọng kém, được thể hiện bằng giá chứng khoán thấp và tỷ lệ BE/ME cao, sẽ

có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn (họ bị buộc phải chịu chi phí vốn cao hơn) sovới các công ty có triển vọng tốt hơn Tuy nhiên, cũng có khả năng BE/ME chỉmới thể hiện được việc làm sáng tỏ cho thị trường bất hợp lý với những ý chợtnghĩ ra về triển vọng của công ty

Dù cho nguyên nhân kinh tế bên trong là gì đi nữa, kết quả chính của chúng tôi

vẫn không phức tạp Hai biến dễ dàng để đo lường, quy mô (ME) và tỷ lệ GTSStrên GTTT (BE/ME) cung cấp một sự mô tả đặc điểm đơn giản và mạnh mẽ chohồi qui chéo TSSl tb của chứng khoán trong giai đoạn 1963-1990.

Trong phần kế tiếp chúng tôi thảo luận về dữ liệu và cách tiếp cận của chúng tôitrong việc ước lượng beta Phần 2 giải thích mối quan hệ giữa TSSL tb và beta vàgiữa TSSL tb với quy mô Phần 3 kiểm tra vai trò của E/P, đòn bẩy và tỷ lệ GTSStrên GTTT vốn cổ phần trong TSSl tb Phần 4 và 5, chúng tôi tóm tắt, làm sáng tỏ

và thảo luận về ngụ ý của các kết quả

I SƠ BỘ

A Dữ liệu.

Chúng tôi sử dụng file dữ liệu tỷ suất sinh lợi của tất cả các công ty phi tài chínhchung trên NYSE, AMEX, NASDAQ (a) từ Trung tâm tìm kiếm giá chứng khoán(CRSP) và các tập tin sáp nhập hàng năm của CRSP Chúng tôi loại trừ các công

ty tài chính bởi vì đòn bẩy cao là bình thường cho các công ty này nhưng có lẽkhông đồng nghĩa cho các công ty phi tài chính, nơi mà tỷ lệ đòn bẩy cao dườngnhư là chỉ báo cho kiệt quệ tài chính Các tỷ suất sinh lợi CRSP lấy cho cho cácchứng khoán NYSE và AMEX đến năm 1973 khi mà tỷ suất của NASDAQ đi vàohoạt động Dữ liệu COMPUSTAT cho 1962-1989 Dữ liệu bắt đầu năm 1962 phảnánh thực tế giá trị sổ sách của vốn cổ phần thường ( COMPUSTAT mục 60),nókhông có sẵn các dữ liệu cho trước 1962 Quan trọng hơn là, dữ liệuCOMPUSTAT cho các năm trước có xu hướng lựa chọn một cách nghiêm túc, các

dữ liệu trước năm 1962 nghiêng về các công ty lớn có thành công trong lịch sử

Để đảm bảo rằng các biến kế toán được tìm hiểu trước khi các tỷ suất sinh lợi màchúng tôi sử dụng để giải thích, chúng tôi kết hợp các dữ liệu kế toán cho tất cả làkết thúc năm tài chính trong năm dương lịch t-1 (1962-1989) với tỷ suất sinh lợicho tháng 7 của năm t đến tháng 6 của năm t+1 Khoảng cách 6 tháng (nhỏ nhất)giữa kết thúc năm tài chính và kiểm định tỷ suất sinh lợi là thận trọng Các bàinghiên cứu trước đó (Basu (1983)) thường giả thuyết rằng các dữ liệu kế toán là cósẵn trong vòng 3 tháng kể từ khi kết thúc năm tài chính Các công ty được yêu cầu

phải nộp các báo cáo 10-K của họ với SEC trong vòng 90 ngày kể từ ngày kết thúcnăm tài chính của họ, nhưng trung bình khoảng 19,8% không tuân theo Thêm vào

đó, hơn 40% các công ty kết thúc năm tài chính là tháng 12 mà tuân theo việc nộptrong 90 ngày vào 31/3, và các báo cáo của họ không được công bố cho đến tháng

4 (Xem Alford, Jones, Zmijewski 1992)

Chúng tôi sử dụng cổ phần thị trường của doanh nghiệp tại ngày cuối của tháng 12của năm t-1 để tính giá trị sổ sách/giá trị thị trường (B/M), đòn bẩy tài chính, và tỷ

lệ EPS cho năm t-1, và chúng tôi sử dụng giá trị vốn cổ phần thị trường cho tháng

6 của năm t để đo lường quy mô của nó Do đó, để bao gồm trong kiểm định tỷsuất sinh lợi cho tháng 7 của năm t, một công ty phải có dữ liệu giá chứng khoánCRDP của tháng 12 của năm t-1 và tháng 6 của năm t Nó còn có tỷ suất sinh lợihàng tháng cho ít nhất kaf 24 của 60 tháng trước liền kề tháng 7 của năm t (ướctính xếp hạng β trước, tranh luận sau) Và công ty phải có dữ liệu COMPUSTATtrong tổng giá trị sổ sách các tài sản (A), giá trị sổ sách vốn cổ phần (BE), và thunhập (E ), của các công ty kết thúc năm tài chính trong (bất kỳ tháng nào) của nămdương lịch t-1

Sử dụng của chúng tôi của vốn thị trường tháng 12 trong E/P, BE/ME, và các tỷ lệđòn bẩy là bị phản đối cho các công ty mà không có kết thúc năm tài chính tháng

12 bởi vì các biến kế toán trong tử số của tỷ số không được sử dụng với giá trị thịtrường trong mẫu số Sử dụng ME tại thời điểm kết thúc năm tài chính còn có vấnđề; hơn nữa một phần của biến động dữ liệu chéo của tỷ lệ cho một năm đưa ra là

do biến động trong thị trường của tỷ số trong suốt một năm Ví dụ, nếu có một sựtụt giảm mạnh trong giá chứng khoán trong suốt một năm, các tỷ số được đo lườngđầu năm sẽ có xu hướng thấp hơn các tỷ số được đo lường sau này Tuy nhiên,chúng tôi có thể báo cáo rằng sử dụng các ME của kết thúc năm tài chính tốt hơn

là các ME của tháng 12, trong các tỷ số kế toán ít chịu tác động lên kiểm định tỷsuất sinh lợi của chúng tôi

Cuối cùng, kiểm định giữa các công ty với thời gian kết thúc năm tài chính khácnhau Kể từ khi chúng tôi nối dữ liệu kế toán cho tất cả kết thúc năm tài chính

trong năm dương lịch t-1 với tỷ suất sinh lợi cho tháng 7 của năm t đến tháng 6của năm t+1, khoảng trống giữa dữ liệu kế toán và các tỷ suất sinh lợi giữa cáccông ty Chúng tôi hoàn thành kiểm định bằng sử dụng mẫu nhỏ hơn của các công

ty mà có năm kết thúc tài chính tháng 12 với các kết quả tương tự

B Ước lượng các hệ số β thị trường:

Kiểm định giá tài sản của chúng tôi sử dụng hồi quy dữ liệu chiếu của Fama vàMacBeth (1973) Dữ liệu chéo tỷ suất sinh lợi của mỗi tháng của mỗi chứng khoánđược hồi quy trên giả thuyết về biến để giải thích cho tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Dữliệu thời gian của độ dốc đường hồi quy theo từng tháng sau đó cung cấp các thửnghiệm chuẩn liệu rằng các biến giải thích khác nhau là giá trung bình

Vì quy mô, E/P, đòn bẩy tài chính, BE/ME được đo lường chính xác cho từngchứng khoán độc lập, không có lý do để “bôi nhọ - smear” về thông tin trong cácbiến được sử dụng danh mục trong hồi quy theo Fama-MacBeth (FM) Hầu hết cáckiểm định trước đó sử dụng các danh mục đầu tư bởi vì ước tính của các hệ số β làchính xác hơn cho các danh mục đầu tư Cách tiếp cận của chúng tôi là để ước tínhcác hệ số β cho các danh mục đầu tư và sau đó chỉ định (gán cho) một danh mụccác hệ số β của mỗi chứng khoán trong danh mục Nó cho phép chúng tôi sử dụngcác chứng khoán độc lập trong các kiểm định giá tài sản FM

B.1 Chi tiết ước tính β:

Tại tháng 6 của mỗi năm, tất cả các chứng khoản NYSE trên CRSP được lọc bởiquy mô (ME) để xác định điểm gãy phân vị NYSE cho ME Các chứng khoánNYSE, AMEX, và NASDAQ mà được yêu cầu dữ liệu CRSP-COMPUSTAT thìsau đó được phân bổ thành 10 danh mục dựa theo các điểm gãy NYSE (Nếuchúng tôi sử dụng các chứng khoán từ cả ba sàn giao dịch để xác định các điểmgãy ME, hầu hết các danh mục đầu tư sẽ chỉ bao gồm các chứng khoán nhỏ sau

1973, khi mà các chứng khoán NASDAQ được thêm vào mẫu)

Các mẫu danh mục được chia dựa theo quy mô bởi vì theo bằng chứng của Chan

và Chen (1988) và một số khác là quy mô tạo ra các khoảng chênh lệch rộng củacác tỷ suất sinh lợi trung bình và các hệ số β Chan và Chen sử dụng duy nhất danh

mục quy mô Vấn đề nảy sinh là quy mô và các hệ số β của các danh mục theo quy

mô là tương quan cao (-0.988 trong dữ liệu của họ), do đó các kiểm định giá tàisản thiếu khả năng để tách riêng biệt quy mô khỏi tác động của hệ số β trong các

tỷ suất sinh lợi trung bình

Để cho phép cho các biến động trong hệ số β mà không liên quan đến quy mô,chúng tôi chia nhỏ ra mỗi phân vị quy mô thành 10 danh mục dựa theo các xác lậpước tính trước đó của các hệ số β cho mỗi chứng khoán độc lập Các hệ số β xếphạn trước được ước tính trên 24 của 60 tỷ suất sinh lợi (có sẵn) trong 5 năm trướctháng 7 của năm t CHúng tôi thiết lập các điểm gãy β cho mỗi phân vị quy mô sửdụng chỉ các các chứng khoán NYSE và thỏa mãn các yêu cầu dữ liệuCOMPUSTAT-CRSP của chúng tôi cho năm t-1 Sử dụng các chứng khoán NYSEđảm bảo được các điểm gãy β không bị chi phối bởi sau năm 1973 bởi các chứngkhoán nhỏ trên NASDAQ Thiết lập các hệ số điểm gãy β với các chứng khoán màthỏa mãn các yêu cầu dữ liệu COMPUSTAT-CRSP của chúng tôi rằng đó là cáccông ty trong danh mục 100 β - quy mô

Sau khi xác lập các công ty vào các danh mục quy mô – β trong tháng sáu, chúngtôi tính toán bằng tỷ trọng các tỷ suất sinh lợi hàng tháng trên các danh mục cho

12 tháng tiếp theo, từ tháng 7 đến tháng 6 Cuối cùng, chúng tôi có các tỷ suất sinhlợi sau khi xếp hạng cho 7/1963 đến 12/1990 cho 100 danh mục hình thành dựatheo quy mô và xếp hạng hệ số β trước đó Sau đó chúng tôi ước tính các hệ số βbằng việc sử dụng mẫu đầy đủ (330 tháng) của các tỷ suất sinh lợi sau khi xếphạng của mỗi danh mục trong 100 danh mục, với giá trị tỷ trọng danh mục CRSPcủa NYSE, AMEX, và các chứng khoán NASDAQ (sau năm 1972) được sử dụng

để đại diện cho thị trường Chúng tôi còn ước tính các hệ số β bằng cách sử dụnggiá trị tỷ trọng hoặc bằng tỷ trọng các danh mục của các chứng khoán NYSE nhưmột đại diện cho thị trường Các hệ số β đưa ra suy luận vai trò của hệ số β trêncác tỷ suất sinh lợi trung bình giống như các báo cáo dưới đây

Chúng tôi ước tính β như là tổng của độ dốc trong phương trình hồi quy của tỷsuất sinh lợi của một danh mục đầu tư theo tỷ suất sinh lợi thị trường tháng hiện

tại và tháng trước đó (Một chỉ dẫn thêm vào và độ trễ của thị trường có ít tác độnglên tổng các hệ số β ) Tổng các hệ số β được đo lường để điều chỉnh các giao dịchkhông đồng bộ (Dimson (1979)) Flower và Rorke (1983) đã cho thấy rằng tổngcủa các hệ số β là thường có xu hướng khi tỷ suất sinh lợi là tự tương quan Cácbậc tự tương quan 1 và 2 của các tỷ suất sinh lợi thị trường của 7/1963 đến12/1990 là 0.06 và -0.05, cả hai đều có 1 sai số chuẩn là từ 0 Nếu các tương quanđược Flower-Rorke sử dụng, nó dẫn đến những thay đổi không đáng kể trong các

hệ số β Chúng tôi gắn với các hệ số β đơn giản Bảng phụ lục AI cho thấy sử dụngcác hệ số tổng β của các danh mục ME nhỏ nhất và các sự sụt giảm nhỏ trong các

hệ số tổng β của các danh mục ME lớn nhất

Chan và Chen (1988) cho thấy các ước tính β đầy đủ qua thời gian của các danhmục có thể làm tốt trong việc kiểm định mô hình SLB, ngay cả các hệ số β thựccủa các danh mục biến động qua thời gian, nếu sự biến động trong các hệ số βtương xứng

βjt - βj = kt (βj – β) (1)

Trong đó:

βjt: hệ số β thực cho danh mục j tại thời điểm t

βj: đo lường của βjt qua t

β: đo lường của βj

Phụ lục tranh luận rằng (1) là một xấp xỉ tốt cho các biến động qua thời gian củacác hệ số β của các danh mục (j) hình thành dựa theo quy mô và β Theo trườngphái cực đoan, họ nghi ngờ các kết quả của chúng tôi dựa trên vai trò yếu của βtrên các tỷ suất sinh lợi trung bình của các chứng khoán, chúng tôi còn chỉ ra rằngcác kết quả đặt trên các kiểm tra mạnh mẽ mà sử dụng các hệ số β trước xếp hạng

5 năm, hoặc là các hệ số β sau xếp hạng 5 năm, thay vì các hệ số β sau xếp hạngtrong suốt thời gian sau xếp hạng Chúng tôi phân bổ hệ số β sau xếp hạng chotoàn bộ thời gian của danh mục hệ số β – quy mô đến mỗi chứng khoán trong danhmục các hệ số β này sẽ được sử dụng trong phương trình hồi quy Fama-MacBethcho mỗi chứng khoán độc lập Chúng tôi đánh giá rằng sự chính xác của các hệ số

β sau khi xếp hạng trong toàn bộ thời gian nghiên cứu, liên quan đến ước tính saisót các hệ số β có thể bị phản đối cho mỗi chứng khoán độc lập, hơn nữa nó làmđẹp sự thật mà các hệ số β thật sự sẽ không giống nhau cho tất cả các chứng khoántrong danh mục Và chú ý rằng các hệ số β được chỉ định cho danh mục trong toànthời gian cho mỗi chứng khoán là không có nghĩa hệ số β của chứng khoán nàykhông đổi Một chứng khoán có thể di chuyển giữa các danh mục với sự thay đổitừng năm trong quy mô của chứng khoán (ME) và trong các ước tính của các hệ số

β của nó cho 5 năm trước liền kề

B.2 Các ước tính β:

Bảng 1 cho thấy thiết lập các danh mục dựa theo quy mô và các hệ số β trước xếphạng, tốt hơn là chỉ dựa theo quy mô, trật tự các hệ số β sau xếp hạng từ 1.44 chocác danh mục ME nhỏ nhất đến 0.92 cho giá trị lớn nhất Khoảng cách giữa các hệ

số β của 10 phân vị này là nhỏ hơn khoảng cách giữa các hệ số β sau xếp hạng bởiviệc lọc của bất kỳ phân vị theo quy mô Ví dụ, các hệ số β sau xếp hạng cho 10danh mục trong phân vị có quy mô nhỏ nhất khoảng cách từ 1.05 đến 1.79 Giữatất cả 100 danh mục quy mô-β, các hệ số β sau xếp hạng có khoảng cách từ 0.53dến 1.79, một khoảng cách gấp 2.4 lần khoảng cách, 0.52, bị phản đối với cácdanh mục quy mô một mình

Hai yếu tố khác nữa về các hệ số β khá quan trọng Đầu tiên, trong mỗi phân vịquy mô, các hệ số β gần như sao lại các bậc của các hệ số β trước xếp hạng Chúngtôi lấy đó như là bằng chứng mà phân loại hệ số β trước xếp hạng nắm bắt thứhạng của các hệ số β đúng sau xếp hạng (Phụ lục đưa ra nhiều bằng chứng hơntrong vấn đề quan trọng này) Thứ hai, phân loại hệ số β không phải là một phânloại quy mô hoàn thiện Trong bất kỳ phân vị quy mô, các giá trị tring bình củaln(ME) là giống giữa các danh mục các hệ số β được phân loại Do đó, phân loạicác hệ số β trước xếp hạng thực hiện được mục tiêu Nó tạo ra biến động mạnh mẽtrong các hệ số β mà không liên quan đến quy mô Điều này quan trọng trong việccho phép các kiểm định của chúng tôi phân biệt được giữa hệ số β và các tác độngquy mô trên các tỷ suất sinh lợi trung bình

II Quy mô và β:

Mô hình Sharpe-Lintner-Black (SLB) thực hiện một vai trò quan trọng trong họcthuật và các học viên nghĩ về rủi ro và mối liên quan giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi

kỳ vọng Tiếp theo, chúng tôi chỉ ra rằng kho các danh mục cổ phiếu thường đượchình thành chỉ dựa theo quy mô, dường như là bằng chứng cho sự dự đoán trungtâm của mô hình: tỷ suất sinh lợi trung bình là tương quan dương với hệ số β Tuynhiên, các hệ số β của các danh mục theo quy mô hầu hết tương quan hoàn toànvới quy mô, do đó kiểm định theo các danh mục quy mô là không có khả năng choviệc tháo gỡ vấn đề các tác động của các hệ số β và quy mô lên các tỷ suất sinhlợi Cho phép cho biến động trong các hệ số β mà không liên quan đến các điểmgãy quy mô bế tắc, nhưng tại các chi phí của hệ số β Do đó, khi chúng tôi chianhỏ ra các danh mục quy mô dựa trên các hệ số β trước xếp hạng, chúng tôi tìm ramột mối quan hệ mạnh mẽ giữa tỷ suất sinh lợi trung bình và quy mô, nhưngkhông có mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trung bình và β

A Các kiểm định không chính thức:

Bảng II cho thấy các tỷ suất sinh lợi trung bình sau xếp hạng cho 7/1963 -12/1990cho các danh mục được hình thành từ một không gian phân loại của các chứngkhoán dự theo quy mô hoặc β Ccas danh mục được hình thành tại cuối tháng 6mỗi năm và các tỷ trọng tỷ suất sinh lợi được tính toán cho 12 tháng tiếp theo.CHúng tôi sử dụng các tỷ suất sinh lợi cho tháng 7 đến tháng 6 để nối các tỷ suấtsinh lợi trong các kiểm định sau này mà sử dụng dữ liệu kế toán Khi chúng tôiphân loại trên quy mô hoặc các hệ số β trước xếp hạn 5 năm, chúng tôi hình thành

12 danh mục Qua 8 phân vị chính giữa của quy mô hoặc β Bốn danh mục ngoàicùng (cực) (1A, 1B, 10A, 10B) chia các phân vị phía trên và phía dưới thành mộtnữa

Bảng II cho thấy khi các danh mục được hình thành trên chỉ dựa theo quy mô,chúng tôi quan sát mối liên quan âm quen thuộc giữa quy mô và tỷ suất sinh lợitrung bình (Banz (1981)), và một mối liên quan dương giữa tỷ suất sinh lợi và β.Các tỷ suất sinh lợi giảm từ 1.64%/tháng cho danh mục ME nhỏ nhất xuống

0.90% cho danh mục lớn nhất Các hệ số β sau xếp hạng còn sựt giảm giữa 12danh mục quy mô, từ 1.44 cho danh mục 1A xuoongs 0.90 cho danh mục 10B Do

đó, một phân loiaj quy mô đơn giản dường như ủng hộ cho dự đoán SLB của mốiliến quan giữa β và tỷ suất sinh lợi trung bình Nhưng bằng chứng là mớ hỗn độnbởi mối quan hệ thắt chặt giữa quy mô và các hệ số β của các danh mục quy mô.Các danh mục được hình thành dựa theo xếp hạng các hệ số β thị trường của cácchứng khoán trong bảng II tạo ra một khoảng cách rộng của các hệ số β (từ 0.81cho danh mục 1A đến 1.73 cho danh mục 10B) hơn các danh mục được hình thànhquy mô Không giống như các danh mục quy mô, các danh mục được phân loạitheo các hệ số β không ủng hộ mô hình SLB Có một khoảng cách nhỏ trong các tỷsuất sinh lợi trung bình giữa các danh mục β, và không có mối quan hệ rõ rànggiữa β và các tỷ suất sinh lợi trung bình Ví dụ, mặc dù 2 danh mục ngoài cùng là1A và 10B, có sự khác biệt các hệ số β, chúng có gần như giống hệ nhau các tỷsuất sinh lợi trung bình (1.20% và 1.17%/tháng) Các kết quả cho 1963-1990 xácnhận các bằng chứng của Reinganum rằng cho các danh mục được phân loại theo

β, không có mối quan hệ nào giữa tỷ suất sinh lợi và β trong suốt thời gian 1979

1964-100 danh mục được hình thành dựa theo quy mô và β trước xếp hạng trong bảng Icho thấy bằng chứng mâu thuẫn rõ ràng trong mối quan hệ giữa β và tỷ suất sinhlợi bởi các danh mụ được hình thành chỉ dựa theo quy mô hoặc chỉ dựa theo β.Đặc biệt, 2 cách phân loại đưa ra một bức tranh rõ ràng của sự khác biệt vai tròcủa quy mô và β trong các tỷ suất sinh lợi Trái với các dự báo chính của mô hìnhSLB, tiếp cận thứ hai phân loại theo β tạo ra ít biến động trong các tỷ suất sinh lợi.Mặc dù các hệ số β sau xếp hạng trong bang 1 tăng mạng trong mỗi phân vị theoquy mô, các tỷ suất sinh lợi là bằng phẳng hoặc cho thấy một xu hướng giảm nhẹ.Trong sự trái ngược, với các cột của tỷ suất sinh lợi trung bình và các ma trận βcủa bảng I, các tỷ suất sinh lợi và các hệ số β giảm trong khi quy mô tăng dần.Cách phân loại theo cách tiếp cận dựa theo quy mô và β trong bảng I nói lên rằngbiến động trong β là bị ràng buộc với uy mô là mối liên quan dương với tỷ suất

sinh lợi trung bình, nhưng biến động trong β không liên quan với quy mô là không

có phần bù trong các tỷ suất sinh lợi của 1963-1990 Suy luận thích hợp dườngnhư là có một mối quan hệ giữa quy mô và tỷ suất sinh lợi trung bình, nhưng việckiểm soát theo quy mô, thì không có mối quan hệ giữa β và tỷ suất sinh lợi trungbình Các hồi quy mà được xác nhận trong kết luận và nó được tạo ra những cascikhác mạnh hơn Các hồi quy cho thấy rằng khi một cho phép biến động trong β làkhông liên quan với quy mô, mối liên hệ giữa β và tỷ suất sinh lợi là bằng phẳng,ngay cả khi β là biến giải thích duy nhất

B Các hồi quy Fama-MacBeth :

Bảng III cho thấy các trung bình của độ dốc trong chuỗi thời gian từ các phươngtrình hồi quy Fama-MacBeth (FM) từng tháng từ dữ liệu chéo các tỷ suất sinh lợidựa theo quy mô, β, và một số biến khác ( đòn bẩy tài chính, E/P, giá trị sổsách/vốn thị trường) được sử dụng để giải thích cho các tỷ suất sinh lợi trung bình

Độ dốc trung bình cung cấp các kiểm định FM cho xác nhận các biến giải thíchtrên trung bình có phần bù kỳ vọng khác không trong suốt 7/1963-12/1990

Giống như các tỷ suất sinh lợi trong bảng I và II, các hàm hồi quy trong bảng IInói lên rằng quy mô, ln(ME) giúp giải thích chéo các tỷ suất sinh lợi trung bìnhchứng khoán Độ dốc trung bình từ các hàm hồi quy tháng của các tỷ suất inh lợichỉ dựa trên quy mô là -0.15%, với giá trị thống kê t là -2.58 Mối quan hệ âm nàytồn tại là đáng tin cậy bất kể các biến giải thích khác trong các phương trình hồiquy; các độ dốc trung bình trên ln(ME) thường sát với hoặc hơn 2 sai số chuẩn vớikhông Do đó tác động quy mô (các chứng khoán nhỏ hơn có các tỷ suất inh lợicao hơn) là mạnh mẽ trong các tỷ suất sinh lợi 1963-1990 trong các chứng khoánNYSE, AMEX, NASDAQ

Ngược lại với các giải thích có thể của quy mô, các hàm hồi quy FM cho thấy là

hệ số β thị trường không giúp giải thích các tỷ suất sinh lợi trung bình cho

1963-1990 Một đi thẳng vào máu chốt của mô hình SLB, độ dốc trung bình từ các hàmhồi quy của các tỷ suất sinh lợi chỉ dựa theo β trong bảng III là 0.15%/tháng và chỉ

có 0.46 sai số chuẩn từ 0 Trong các hàm hồi quy của các tỷ suất sinh lợi dựa trên

quy mô và hệ số β, quy mô có khả năng giải thích (một độ dốc trung bình -3.41 sai

số chuẩn từ 0), nhưng độ dốc trung bình của β là âm và chỉ 1.21 sai số chuẩn từ 0.Lakonishok và Shapiro (1986) thu được các kết quả tương tự nhau cho các chứngkhoán NYSE của 1962-1981 CHúng tôi còn tìm thấy rằng hệ số β chỉ ra không cókhả năng giải thích cho các tỷ suất sinh lợi trung bình (Các độ dốc là thường nhỏhơn 1 sai số chuẩn từ 0) trong các phương trình hồi quy FM mà sử dụng các kếthợp khác nhau của β với quy mô, giá trị sổ sách /giá trị thị trường vốn cổ phần,đòn bẩy tài chính, và E/P

C β có thể được lưu lại?.

Những giải thích nào cho kết quả yếu của β? Một khả năng có thể là các biến giảithích là tương quan với giá trị đúng của β, và nó che khuất mối liên quan giữa các

tỷ suất sinh lợi trung bình và các hệ số β được đo lường Nhưng đường dẫn kèmtheo không thể giải thích tại sao β không có khả năng khi sử dụng một mình đểgiải thích các tỷ suất sinh lợi trung bình Hơn nữa, đòn bẩy tài chính, B/M vốn cổphần, và E/P dường như không tốt để đại diện cho β Các giá trị trng bình của cáctương quan dữ liệu chéo hàng tháng giữa β và giá trị của các biến cho mỗi chứngkhoán là trong 0.15 của 0

Một giả thuyết khác là như được dự báo bởi mô hình SLB, có một mối tương quandương giữa β và tỷ suất sinh lợi, nhưng mối quan hệ bị che khuất bởi độ nhiễutrong các ước tính β Tuy nhiên, các hệ số β sau xếp hạn trong toàn bộ thời giandường như không đúng Hầu hết các sai số chuẩn của các hệ số β (không được thểhiện) là 0.05 hoặc nhỏ hơn, chỉ 1 là lớn hơn 0.1, và các sai số chuẩn là nhỏ liênquan đến khoảng cách của các β (0.53 đến 1.79)

Các danh mục được phân loại theo β trong bảng I và bảng II còn được cung cấpbằng chứng mạnh mẽ chống lại câu chệ số β yện sai số đo lường β Khi các danhmục được hình thành chỉ dựa trên các hệ số β xếp hạng trước (bảng II), và các hệ

số β xếp hạng sau cho các danh mục hầu như tái lập lại hoàn hảo các thứ bậc củacác hệ số β xếp hạng trước Chỉ có các hệ số β xếp hạng trước của danh mục 1B lànằm ngoài xu hướng, và chỉ có 0.02 Tương tự, khi các danh mục được hình thành

dựa trên quy mô và sau đó các hệ số các hệ số β trước xếp hạng (Bảng I), các hệ số

β sau xếp hạng trong mỗi phân vị quy mô gần như tái diễn lại các thứ bậc của các

hệ số β trước xếp hạng

Sự tương ứng giữa các thứ hạng của các hệ số β trước xếp hạng và hệ số β sau xếphạng của các danh mục đầu tư được phân loại dựa trên β trong bảng I và II là bằngchứng mà hệ số β sau xếp hạng là cung cấp thông tin chi tiết về các thứ hạn củacác hệ số β thật Vấn đề của mô hình SLB là không có sự tương tự (giống nhau)thứ hạng trong các tỷ suất sinh lợi trên các danh mục đầu tư được phân loại theo β.Nếu chúng ta nhìn qua các danh mục được phân loại chỉ theo hệ số β (bảng II)hoặc quy mô và sau đó β (bảng I), các tỷ suất sinh lợi trung bình là bằng phẳng(bảng II) và giảm nhẹ (bảng I) khi các hệ số β trước xếp hạng tăng

Bằng chứng của chúng tôi dựa theo tác động mạnh mẽ của quy mô và sự thiếuvắng trong mối quan hệ giữa hệ số β và các tỷ suất sinh lợi trung bình là đối lập

mô hình SLB mà nó có nhiệm vụ khảo sát liệu các kết quả là đặc biệt cho năm1963-1990 Bảng phục lục cho thấy rằng các tỷ suất sinh lợi NYSE cho năm 1941-

1990 hành vi giống các tỷ suất inh lợi NYSE, AMEX, và NASDAQ cho 1990; có một tác động tin cậy của quy mô qua toàn bộ thời gian 50 năm, nhưng ítmối quan hệ giữa β và tỷ suất sinh lợi Thú vị là có một mối liên quan đơn giản tincậy giữa β và tỷ suất sinh lợi trong suốt giai đoạn 1941-1965 Có 25 năm đượcchọn làm mẫu chính trong các nghiên cứu trước đó của mô hình SLB của Black,Jensen, và Scholes (1972) và Fama và MacBeth (1973) Ngay cả cho giai đoạn1941-1965, tuy nhiên, mối quan hệ giữa β và tỷ suất sinh lợi biến mất khi chúngtôi tiến hành kiểm soát quy mô

………

……… Phần tham khảo trên web:

Markowitz (1952, 1959) đã đặt nền móng cho các nghiên cứu về định giá tài sản bằng việc đưa ra lý thuyết về sự lựa chọn danh mục Kể từ đó, các mô hình định giá tài sản đã liên tục được nghiên cứu, phát triển, kiểm định, mà nổi bật trong số

đó là mô hình CAPM được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính Mô hình

CAPM dựa trên nghiên cứu của Sharpe (1964) và Lintner (1965) cho rằng, lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản rủi ro nào đó (cổ phiếu) có thể được phản ánh bởi tương quan giữa lợi nhuận tài sản đó và lợi nhuận của danh mục thị trường (chỉ

số thị trường) Theo quan điểm của CAMP, chỉ có sự khác biệt về beta là nhân tố duy nhất tạo ra sự khác biệt về lợi nhuận Ý tưởng rằng, sự khác biệt lợi nhuận là

do sự khác biệt về rủi ro cũng chính là ý tưởng căn bản của một hướng nghiên cứu quan trọng khác trong tài chính là thuyết thị trường hiệu qua Thuyết này cho rằng, về cơ bản, những thông tin đến với nhà đầu tư đều đã được phản ánh vào giá và do vậy, không có nhà đầu tư nào có thể kiếm lợi lớn hơn mà không chấp nhận một mức rủi ro cao hơn.

Mặc dù các lý thuyết được xây dựng và được sử dụng rộng rãi trong cả giới học thuật cũng như giới công nghiệp, nhưng những kiểm định về tính chân thực của chúng luôn được các nhà nghiên cứu tìm tòi và phát hiện Những nghiên cứu đó thường được đề cập như là những sự bất thường hay dị thường đối với các lý thuyết phổ biến Chẳng hạn, nghiên cứu của Fama và French (1992) đã chỉ ra rằng, gần như có sự liên hệ rất ít giữa hệ số beta và lợi nhuận kỳ vọng, mà thay vào đó là các đặc tính khác, chẳng hạn như quy mô công ty và giá trên giá trị sổ sách mỗi cổ phiếu (P/B), mới là những nhân tố quan trọng Phát hiện của Fama

và French sau này đã được sử dụng khá rộng rãi với tên gọi là mô hình ba nhân

tố Fama-French.

Các lý thuyết được phát hiện và xây dựng đều được các nhà nghiên cứu liên tục kiểm nghiệm qua thực tế Điều đó cũng có nghĩa rằng, có những lý thuyết sẽ áp dụng tốt trong những điều kiện này mà không phải trong những điều kiện khác Các chuyên gia trong lĩnh vực công nghiệp đã vận dụng chúng trong các quyết định quản lý của mình Điều quan trọng là các quyết lý thuyết đó phải được dựa trên những nền tảng nghiên cứu phù hợp với đặc điểm môi trường ra quyết định.

III TỶ LỆ GTSS TRÊN GTTT VCP, E/P VÀ ĐÒN BẨY

Bảng 1 và 3 cho thấy rằng có mối tương quan mạnh mẽ giữa TSSl tb và quy mô,nhưng không có mối tương quan đáng tin cậy nào giữa TSSl tb và beta Trong

phần này chúng tôi chỉ ra rằng cũng tồn tại mối quan hệ chéo khá vững giữa TSSl

tb và tỷ lệ GTSS trên GTTT vốn cổ phần Nếu không có gì khác, hiệu ứng tỷ lệGTSS trên GTTT mạnh hơn hiệu ứng quy mô Chúng tôi cũng nhận thấy việc kếthợp quy mô và tỷ lệ này hấp thu hết vai trò bề ngoài của đòn bẩy và E/P trongTSSl tb của chứng khoán

A TSSL tb

Bảng 4 trình bày TSSL tb trong gđ 7/1963- 12/1990 đối với các danh mục đượchình thành theo các giá trị phân vị của tỷ lệ GTSS trên GTTT (BE/ME) hoặc tỷ lệE/P Các danh mục BE/ME và E/P trong bảng 4 được hình thành theo cùng mộtcách tương tự (phân loại hằng năm theo một thứ nguyên) giống như các danh mụcquy mô và beta trong bảng 2 (xem các bảng để biết chi tiết)

Mối quan hệ giữa TSSl tb và E/P có dạng gần giống hình chữ U (vd Jaffe, Keim,

và Westerfield (1989) đối với dữ liệu Mĩ, và Chan, Hamao và Lakonishok (1991)với dữ liệu Nhật) TSSL tb giảm từ 1.46%/tháng đối với các danh mục E/P âmxuống 0.93%/tháng đối với các công ty trong danh mục 1B có tỷ lệ E/P thấpnhưng dương TSSL tb sau đó gia tăng một cách đơn điệu Chạm giá trị1.72%/tháng đối với danh mục có E/P cao nhất

Bằng chứng trong bảng 4 càng nổi bật, mối tương quan dương giữa TSSl tb và tỷ

lệ BE/ME càng mạnh mẽ hơn TSSl tb tăng từ 0.3% đối với danh mục có tỷ lệ BE/

ME thấp nhất lên 1.83% đối với danh mục có tỷ lệ này cao nhất, khác biệt1.53%/tháng Khoảng chênh lệch này có độ lớn gấp hai lần khoảng chênh lệchgiữa TSSL tb hàng tháng giữa danh mục có quy mô nhỏ nhất với danh mục có quy

mô lớn nhất trong bảng 2 Cần chú ý rằng mối quan hệ mạnh mẽ giữa tỷ lệ Be/Me

và TSSL tb không phải là một sự trá hình của hiệu ứng beta; bảng 4 cho thấy cácgiá trị beta thị trường phân loại sau đó (post-ranking) khác biệt rất ít giữa các danhmục hình thành theo các giá trị phân vị của tỷ lệ BE/ME

Tính trung bình, chỉ có khoảng 50 (trong số 2317) công ty trên 1 năm có GTSS,

BE âm Các công ty có BE âm hầu hết tập trung vào 14 năm cuối trong mẫu,1976-1989, và chúng tôi không đưa những công ty này vào trong các kiểm định

Tuy nhiên, chúng tôi thấy rằng TSSL tb của các công ty BE âm cao, giống vớiTSSL tb của các công ty có BE/ME cao BE âm (kết quả của việc có thu nhập âmdai dẳng) và BE/ME cao (có nghĩa giá chứng khoán đó đã giảm) đều có ý nghĩabáo hiệu một triển vọng thu nhập kém TSSL tb tương tự như vậy đối với trườnghợp các công ty có tỷ lệ BE/ME âm và cao phù hợp với giả thuyết cho rằng tỷ lệGTSS trên GTTT vốn cổ phần nắm bắt được các biến động hồi qui chéo trongTSSL tb có liên quan đến kiệt quệ tương đối.

B Hồi qui Fama-MacBeth

B.1 BE/ME

Các hồi qui FM trong bảng 3 xác nhận tầm quan trọng của tỷ lệ GTSS trên GTTTvốn cổ phần trong việc giải thích hồi qui chéo của TSSL tb của chứng khoán Hệ

số góc tb từ các hồi qui hằng tháng đối với TSSL tb của ln(BE/ME) giá trị 0.5%, value 5.71 Mối tương quan với tỷ lệ này cao hơn so với hiệu ứng quy mô, với giátrị t-value -2.58 trong hồi qui giữa TSSl với ln(ME) Nhưng tỷ lệ BE/ME khôngthay thế quy mô trong việc giải thích TSSL tb Khi cả hai ln(BE/ME) và ln(ME)được đưa vào các hồi qui, hệ số góc tb của quy mô là -1.99 với sai số chuẩn từ 0;

t-hệ số góc của BE/ME là 4.44 với sai số chuẩn từ 0

B.2 Đòn bẩy

Hồi quy FM giải thích cho TSSL với biến đòn bẩy cung cấp nhận thức thú vị vềmối quan hệ giữa tỷ lệ GTSS trên GTTT vốn cổ phần và TSSl tb Chúng tôi sửdụng hai biến đòn bẩy, tỷ số GTSS của tài sản trên GTTT vốn cổ phần, A/ME, và

tỷ số GTSS của tài sản trên GTTT vốn cổ phần Chúng tôi xem A/ME như thước

đo cho GTTT của đòn bẩy và A/BE là thước đo cho GTSS của đòn bẩy Các hồiqui sử dụng ln của đòn bẩy, LN(A/ME) và ln(A/BE), bởi vì các kiểm định ban đầuchỉ ra rằng ln là một dạng hàm thích hợp để thể hiện các hiệu ứng đòn bẩy trongTSSL tb Việc sử dụng ln cũng giúp tạo ra sự giải thích đơn giản cho mối quan hệgiữa vai trò của đòn bẩy và tỷ lệ BE/ME vốn cổ phần trong TSSL tb

Hồi quy FM của TSSL với đòn bẩy (bảng 3) thể hiện một chút vấn đề Hai biếnđòn bẩy đều có tương quan với TSSL tb, nhưng mang dấu ngược nhau Như trongBhandari (1988), GTTT của đòn bẩy cao hơn liên kết với TSSL tb cao hơn; hệ sốgóc tb của ln(A/ME) luôn dương và hơn 4 sai số chuẩn từ 0 Nhưng GTSS của đònbẩy cao hơn lại liên kết với TSSL tb thấp hơn; hệ số góc tb của ln(A/BE) luôn âm

và lớn hơn 4 sai số chuẩn từ 0

Vấn đề hệ số góc trái ngược nhau của ln(A/ME) và ln(A/BE) đã có được một giảipháp đơn giản Hệ số góc tb của hai biến đòn bẩy này trái ngược nhau về dấunhưng lại gần bằng nhau về giá trị tuyệt đối, vi dụ 0.5 và -0.57 Do đó, sự khácbiệt giữa GTTT và GTSs của đòn bẩy có thể giúp giải thích cho TSSL tb Nhưng

sự khác biệt giữa GTTT và GTSS của đòn bẩy lại là tyyr lệ GTSS trên GTTT vốn

cổ phần, ln(BE/ME) = ln(A/ME) -ln(A/BE) Bảng 3 cho thấy rằng hệ số góc tb của

tỷ lệ GTSS trên GTTT vốn cổ phần trong hồi qui FM gần với giá trị tuyệt đối của

hệ số góc của hai biến đòn bẩy.

Mối liên kết mật thiết giữa các kết quả của đòn bẩy và tỷ lệ GTSS trên GTTT gợi

ý rằng có hai cách như nhau để giải thích hiệu ứng tỷ lệ BE/ME trong TSSL tb.Một tỷ lệ BE/ME cao (giá chứng khoán thấp tương đối so với GTSS) cho thấyrằng thị trường đánh giá triển vọng tương lai của công ty thấp tương đối so với cáccông ty có tỷ lệ BE/M thấp Do vậy tỷ lệ BE/ME có thể nắm bắt được hiệu ứngkiệt quệ tương đối được đưa ra bởi Chan và Chen (1991) Một tỷ lệ BE/Me caocũng cho thấy rằng đòn bẩy của công ty theo GTTT cao hơn tương đối so vớiGTSS của đòn bẩy Tóm lại, các kiểm định của chúng tôi gợi ý rằng hiệu ứng kiệtquệ tương đối-thể hiện bởi BE/ME, có thể cũng được giải thích như là một hiệuứng đòn bẩy bắt buộc-được thể hiện bởi sự khác biệt giữa A/ME và A/BE

B.3 E/P

Ball (1978) lập luận rằng tỷ lệ thu nhập trên giá là một bộ lộc cho những nhân tốrủi ro bị bỏ sót trong TSSl kỳ vọng Nếu thu nhập hiện tại đại diện cho thu nhập kỳvọng trong tương lai, các chTSSL kỳ vọng cao sẽ có giá thấp tương đối so với thunhập của chúng Vì vậy, E/P sẽ tương quan với TSSL kỳ vọng, bất kể nguồn rủi ro

bj bỏ sót nào đi nữa Khi thu nhập hiện tại âm, nó không phải là một đại diện chocác dự báo thu nhập trong tương lai gắn với giá chứng khoán, tỷ lệ E/P cũngkhông phải là biến đại diện cho TSSl kỳ vọng Do đó, hệ số góc của E/P trong hồiquy FM được dựa trên các giá trọ dương; chúng tôi sử dụng một biến giả cho tỷ lệE/P khi thu nhập là âm

Mối quan hệ dạng chữ U giữa TSSl tb bình và E/P quan sát được trong bảng 4cũng rõ ràng khi chỉ sử dụng riêng biến E/P trong hồi qui FM ở bảng 3 Hệ số góc

tb của các biến giả E/P (0.57%/tháng, 2.28 sai số chuẩn từ 0) cho thấy các công ty

có thu nhập aamcos TSSl tb cao hơn Hệ số góc tb của các chứng khoán có E/Pdương (4.72%/tháng, sai số chuẩn 4.57) chỉ ra rằng TSSl tb tằng cùng với E/P khi

nó dương

Việc thêm biến quy mô vào trong các hồi quy đã loại bỏ khả năng giải thích củabiến giả E/P Bảng 4 cho thấy, tính trung bình thì đối với các chứng khoán nhỏ,

TSSl trung bình cao hơn của các chứng khoán có E/P âm sẽ được nắm bắt tốt hơnbởi quy mô của chúng Việc thêm cả biến quy mô lẫn tỷ lệ GTSS/GTTT vốn cổphần vào trong các hồi quy E/P đã làm biến mất vai trò của biến giả E/P và lafmmgiảm hệ số góc tb của E/P từ 4.72 xuống 0.87 (t=1.23) Ngược lại, hệ số gó tb củaln(ME) và ln(BE/ME) trong các hồi quy mà bao gồm cả E/P vẫn gần giống với cáckết quả từ những hồi quy chỉ sử dụng biến quy mô và tỷ lệ BE/ME để giải thíchcho TSSL tb Các kết quả này gợi mở rằng hầu hết mối quan hệ giữa e/P (dương)

và TSSl tb là do mối tương quan dương giữa E/P và ln(BE/ME), được minh họatrong bảng 4; các công ty với E/P cao có xu hướng có tỷ lệ BE.ME cao

Bảng 4 Các đặc điểm của danh mục hình thành theo tỷ lệ GTSS/GTTT vốn cổ phần (BE/ME) và tỷ lệ thu nhập/giá (E/P) từ 7/1963 đến 12/1990

Vào cuối mỗi năm t-1, 12 danh mục được tạo lập dựa trên các phân vị giá trị BE/

ME và E/P Các danh mục từ 2-9 bao gồm các phân vị của biến xếp hạng Hainhóm danh mục ở đầu và cuối (1A,1B, 10A, 10B) chia hai phân vị ở đầu và cuốilàm hai Đối với E/P, có 13 danh mục; danh mục 0 là các chứng khoán có E/P âm.Bởi vì BE.ME và E/P không tương quan chặt chẽ với việc nêm yết trên sàn, cácđiểm phân chia danh mục của chúng tôi được xác định dựa vào giá trị được xếphạng của các biến đối với tất cả các chứng khoán đáp ứng các điều kiện của dữliệu CRSP-COMPUSTAT BE là GTSS của vốn cổ phần thường cộng với cáckhoản thuế được hoãn lại trên bảng cân đối, A là tổng GTSS của tài sản, và E làthu nhập (thu nhập trước các khoản bất thường cộng thu các khoản thuế được hoãnlại trên báo cáo thu nhập trừ cổ tức ưu đãi) BE, A, E là các giá trị ở cuối năm tàichính trong năm dương lịch t-1 Các tỷ số kế toán được tính toán bằng cách sửdụng giá trị thị trường của vốn cổ phần ME vào tháng 12 năm t-1 Quy mô công tyln(ME) được tính toán vào tháng 6 năm t, với ME tính theo đơn vị triệu dollar.Chúng tôi tính TSSL hằng tháng của từng danh mục theo tỷ trọng cân bằng chogiai đoạn từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t+1, và sau đó tái cân bằng danh mụcvào cuối mỗi năm t

Reurn là giá trị tb theo chuỗi thời gian hàng tháng của các TSSL danh mục theo

tỷ trọng cân hằng dạng phần trăm), ln(ME), ln(BE/ME), ln(A/ME), ln(A/BE),E(+)/P, và biến giả E/P là trung bình theo chuỗi thời gian hàng tháng của các giátrị tb của các biến này cho từng danh mục Vì biến giả E/P bằng 0 khi thu nhậpdương, và bằng 1 khi thu nhập âm, nên biến giả E/P tạo ra tỷ lệ trung bình của cácchứng khoán có thu nhập âm trong từng danh mục.

Beta là trung bình chuỗi thời gian hàng tháng của các beta danh mục Các chứng

khoán đưuọc phân chia theo giá trị xếp hạng beta theo cột của các danh mục quymô-beta chứa chúng vào cuối tháng 6 năm T (bảng 1) Các giá trị beta này củatừng công ty được tính trung bình để tính toán beta hằng tháng của từng danh mụccho giai đoạn tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t+1

Firms là giá trị tb của các chứng khoán tronng danh mục từng tháng.

IV Một mô hình tiết chế cho TSSL tb

Các kết quả của phần này được tóm gọn như sau:

(1) khi chúng tôi cho phép các biến động trong beta mà không liên quan đếnquy mô, không có mối quan hệ nào đáng tin cậy giữa beta và TSSL tb

(2) Vai trò đối nghich của đòn bẩy theo GTTT và theo GTSS trong TSSl tbđược nắm bắt tốt bởi tỷ lệ GTSS/GTTT vốn cổ phần

(3) Mối quan hệ giữa E/P và TSSL tb dường như biến mất khi kết hợp cả biếnquy moo và biến tỷ lệ GTSS/GTTT vốn cổ phần

Tóm tắt lại, beta thị trường dường như không có vai trò nào trong việc giải thíchTSSl tb của các chứng khoán trên sàn NYSE, AMEX, và NASDAQ, giai đoạn1963-1990, trong khi quy mô và tỷ lệ GTSS/GTTT vốn cổ phần nắm bắt biếnđộng trong hồi quy chéo của TSSL tb mà có liên quan tới đòn bẩy và tỷ lệ E/P

A TSSL tb, quy mô và tỷ lệ GTSS/GTTT vốn cổ phần

Ma trận TSSl tb trong bảng năm cho ta cái nhìn đơn giản về biến động hai chiềucủa TSSL tb khi từng phân vị của 10 phân vị quy mô được phân chia vào trong 10danh mục dựa vào giá trị xếp loại BE/ME của từng chứng khoán Trong một phân

vị quy mô (từng dòng của ma trận TSSL tb) TSSL gia tăng đáng kể theo tỷ lệ BE/ME: tính tb, TSSL của danh mục có BE/ME cao nhất và thấp nhất khác nhau0.99% hàng tháng (1.63%-0.64%) Tương tự, nhìn theo cột của ma trận TSSL tbcho thấy tồn tại mối tương quan âm giữa TSSl tb và quy mô; trung bình, khoaarngchênh lệch TSSL giữa các danh mục quy mô trong một nhóm BE/ME là0.58%/tháng Ma trận TSSL trung bình làm sống động cho kết luận từ các hồi quy

mà đã kểm soát quy mô, tỷ lệ GTSS/GTTT nắm bắt được các biến động mạnh mẽtrong TSSl tb, và kiểm soat tỷ lệ GTSS/GTTT khỏi hiệu ứng quy mô trong TSSltb

B Sự tương tác giữa quy mô và tỷ lệ GTSS/GTTT vốn cổ phần

Giá trị tb hàng tháng của mối tương quan giữa hồi qui chéo ln(ME) và ln(BE/ME)cho từng chứng khoán là -0.26 Mối tương quan âm này cũng thể hiện trong giá trị