Phân tích tác động của các yếu tố đến tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán việt nam

Ngày nay CAPM vẫn là một trong những mô hình được sử dụng thường xuyên để định giá giá trị sinh lời của một tài sản nào đó.Mặc dù để vận dụng được mô hình này còn, người nghiên cứu phải

B Ộ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING

-

PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CÁC

TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT

NAM

Chuyên ngành: TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

TP H Ồ CHÍ MINH – THÁNG 7 NĂM 2015

B Ộ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING

-

PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CÁC

TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Mã s ố: 60340201 GVHD: PGS TS Lê Th ị Lanh

TP H Ồ CHÍ MINH – THÁNG 7 NĂM 2015

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình thực hiện đề tài: "Phân tích tác động của các yếu tố đến tỷ suất sinh

lời của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam " tôi đã nhận được sự

quan tâm, giúp đỡ của quý Thầy cô và bạn bè

Tôi xin gửi lời cảm ơn tới quý Thầy cô của Khoa đào tạo Sau đại học, khoa Ngân hàng

- Trường Đại Học Tài chính-Marketing không chỉ truyền đạt những kiến thức tới chúng tôi, mà còn góp ý những ý kiến quý báu cho đề cương để tôi đúc rút kinh nghiệm và kiến thức, làm cơ sở hoàn thành luận văn này

Đặc biệt tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới Cô Lê Thị Lanh - PGS.TS - Giảng viên đã trực tiếp hướng dẫn và đóng góp ý kiến trong suốt quá trình tôi thực hiện luận văn Với đề tài về thị trường chứng khoán và phạm vi nghiên cứu không tránh khỏi nhiều điểm hạn chế và thiếu sót, chính vì thế tôi mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu từ các Thầy cô để kiến thức của tôi về lĩnh vực này ngày một hoàn thiện

Tôi xin chân thành cảm ơn

Học viên thực hiện

NGUYỄN HƯƠNG GIANG

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi,

Các số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này là trung thực và không trùng lắp với các đề tài nghiên cứu khác

TÁC GIẢ

NGUYỄN HƯƠNG GIANG

DANH MỤC VIẾT TẮT

CAPM: Capital asset pricing model

FF3FM: Fama-French 3 factors model

TTCK: Thị trường chứng khoán

CK: Chứng khoán

TSSL: Tỷ suất sinh lời

UBCKNN: Ủy Ban chứng khoán nhà nước

HOSE: Sàn chứng khoán Tp Hồ Chí Minh

NYSE: New York stock exchange - Thị trường chứng khoán New York

AMEX: American exchange - Thị trường chứng khoán Mỹ

SMB: Small minus big

DER: Debt on Equity ratio

IMV: Illiquidity minus very liquidity

HML: high minus low (về giá trị BE/ME)

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu

Việc đánh giá rủi ro và suất sinh lời của thị trường chứng khoán nói chung và thị trường cổ phiếu nói riêng luôn được đánh giá là công việc khó Trong những năm

60 của thế kỷ 20, Sharpe (1964) và Lintner(1965) đã nghiên cứu và định lượng mối tương quan giữa suất sinh lời và rủi ro của các cổ phiếu trong mô hình định giá tài sản đơn CAPM, mô hình này được coi là tiền đề cho sự phát triển của các mô hình định giá sau này Ngày nay CAPM vẫn là một trong những mô hình được sử dụng thường xuyên để định giá giá trị sinh lời của một tài sản nào đó.Mặc dù để vận dụng được mô hình này còn, người nghiên cứu phải chấp nhận sự tồn tại của khá nhiều giả thuyết không mấy hợp lý như: thị trường hiệu quả yêu cầu tính minh bạch toàn diện, không có chi phí giao dịch, hạn chế không đáng kể về đầu tư, mà bởi mô hình này còn có nhiều điểm hạn chế như toàn bộ rủi ro đều được đưa vào trong chỉ số be-

ta, việc chọn rổ đại diện phải đại diện cho toàn bộ thị trường Chính vì những điểm hạn chế này nên sau này hàng loạt các nghiên cứu khác nhau từ các nhà kinh tế trên thế giới phần là chỉ trích phần còn lại góp ý và bổ sung Một số nghiên cứu điển hình được kể tới là: nghiên cứu Basu (1977), Banz(1981), Bhandari(1988), và sự trở lại Fama và French (1992) tìm thấy các yếu tố quy mô, thu nhập cổ phiếu so với giá (E/P), BE/ME, giải thích suất sinh lời tốt hơn beta thị trường, mô hình này còn

có tên gọi mô hình 3 nhân tố Tiếp theo sự thành công đó, Carhart (1997) công bố

mô hình 4 nhân tố (FF4) với việc xuất hiện thêm nhân tố thanh khoản, và mô hình momentum (nhân tố quán tính) đã ngày một chứng tỏ tính ưu việt khi áp dụng Tóm lại, các mô hình trên đều có đặc điểm chung là tìm ra các yếu tố đặc trưng và định lượng nó ảnh hưởng tới suất sinh lời và rủi ro cổ phiếu niêm yết (ngoài yếu tố rủi ro thị trường là beta theo mô hình CAPM cổ điển), và phân chia thành danh mục theo tiêu chí đã đặt trước để tránh sai sót về độ lệch như mô hình CAPM

Quay trở lại với thị trường chứng khoán Việt Nam, đối tượng nhà đầu tư vô cùng phong phú Năm 2000, chứng kiến sự ra đời của một kênh đầu tư hấp dẫn và đầy

hứa hẹn và sau 15 năm hoạt động, TTCK ngày càng chứng tỏ vai trò “Phong vũ biểu” của nền kinh tế Không thể phủ nhận những tác động và hiệu ứng từ thị trường chứng khoán đến nền kinh tế, doanh nghiệp có thêm kênh huy động vốn mới, tăng tính cạnh tranh, nhà đầu tư có thêm cửa đầu tư sinh lời cao hơn, các chủ thể trung gian như ngân hàng, ngân hàng đầu tư, quỹ, công ty tài chính, bảo hiểm, công ty chứng khoán được đà phát triển và mở rộng thêm thị phần về kinh doanh chứng khoán Theo nghiên cứu tâm lý đầu tư, đối với một nhà đầu tư mới tham gia thị trường thì họ thường tìm kiếm những lời khuyên từ bạn bè, đối tác hay tìm đến một tổ chức tư vấn tài chính, nhưng yếu tố đầu tiên họ quan tâm chính là quy mô vốn của công ty niêm yết hay tỷ lệ vốn hóa trên thị trường, khả năng sinh lời và họ

có thể kiếm lợi nhuận hàng năm từ bao nhiêu Không chỉ có quy mô, những nhân tố tác động đến khả năng gia tăng lợi nhuận và tài sản luôn được chú ý trong các quyết định đầu tư

Kế thừa từ những nghiên cứu từ lý thuyết đến thực nghiệm về mô hình đa nhân tố

và nhận thấy việc tìm ra mô hình phù hợp với thực tiễn tại thị trường Việt Nam thực

sự cần thiết nên tác giả đã lựa chọn đề tài:

“Phân tích tác động của các yếu tố đến tỷ suất sinh lời của các mã chứng khoán

niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam”

làm luận văn tốt nghiệp thạc sỹ chuyên ngành Tài chính ngân hàng

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn tập trung giải quyết các mục tiêu sau:

Xác định các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lời chứng khoán và danh mục đầu tư

Xem xét mức độ tác động của các yếu tố bằng phân tích định lượng, chạy mô hình hồi quy

Từ kết quả có được đưa ra một số đề xuất và chính sách đầu tư

1.3 Đối tƣợng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng: Tỷ suất sinh lời trung bình của các danh mục được hình thành từ 90 mã

chứng khoán, các yếu tố đến tỷ suất của từng danh mục

Thu thập số liệu: Tổng hợp số liệu quá khứ (giá đóng cửa hàng ngày) của 90 mã

chứng khoán trên hai sàn HOSE và HNX cùng với chỉ số thị trường VN-Index

Phạm vi nghiên cứu:

Về thời gian: giai đoạn 1/2009 - 12/2014

Về không gian: hai sàn HOSE và HNX

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Để giải quyết được những câu hỏi nghiên cứu, tác giả sử dụng kết hợp thống kê mô

tả để xử lý số liệu trước khi đưa vào mô hình hình thành dữ liệu dạng bảng

Xây dựng mô hình hồi quy đa biến để kiểm định mối liên hệ giữa suất sinh lời lần lượt của 18 danh mục được thành lập từ 90 mã chứng khoán đã chọn trước

1.5 Ý nghĩa khoa học và ứng dụng thực tiễn

Ý nghĩa khoa học: Đề tài đề cập tới việc xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến tỷ

suất sinh lời của không chỉ chứng khoán riêng lẻ mà cả danh mục chứng khoán trong giai đoạn 5 năm gần đây Cùng với việc nghiên cứu 2 mô hình CAPM và 3 nhân tố của Fama –French và nghiên cứu từ Paper gốc (nghiên cứu thực nghiệm tại thị trường chứng khoán Pakistan) tác giả đã chứng minh được tính cần thiết cần có

và hiệu quả của mô hình khi đưa ra quyết định đầu tư chứng khoán

Ý nghĩa thực tiễn: Dữ liệu được thu thập từ thị trường trong giai đoạn 6 năm gần

đây nên có ý nghĩa dự đoán trong giai đoạn tiếp tới Kết quả cho thấy được tầm ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi của các mã chứng khoán và danh mục đầu tư Đưa ra được một mô hình phù hợp và hữu ích cho không chỉ các NĐT chuyên nghiệp mà còn cho mọi nhà đầu tư

Mở ra hướng nghiên cứu cho những yếu tố định tính để hoàn thiện hơn công cụ trong phân tích hành vi đầu tư

1.6 Kết cấu của luận văn

Luận văn được bố trí theo các chương mục, có quan hệ thống nhất ngoài ra còn có các phần mục lục, tài liệu tham khảo, danh mục bảng biểu và chữ viết tắt Cụ thể, nội dung được bố trí thành 5 chương, mỗi chương đều có phần giới thiệu và kết luận riêng:

Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lời

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5: Kết luận

Kết luận chương 1

Trong chương mở đầu này, tác giả đã nêu lên tầm quan trọng của việc thực hiện đề tài, sử dụng phương pháp hồi quy thích hợp để đạt được mục tiêu nghiên cứu cuối cùng

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ

SUẤT SINH LỜI

Lấy tiền đề là mô hình ba nhân tố của hai nhà nghiên cứu Engene Fama và Kenneth French (1993) cho đến nay mô hình này đã được tiến hành kiểm định thực nghiệm gắt gao bởi rất nhiều nhà kinh tế, nghiên cứu nổi tiếng trên thế giới Kết quả kiểm định thực nghiệm, nhìn chung ủng hộ tích cực cho mô hình ba nhân tố, với dữ liệu của thị trường Mỹ, các TTCK phát triển và đang phát triển, hay những thị trường mới nổi đều có dấu hiệu tích cực trong việc tìm ra những nhân tố ảnh hưởng tới suất sinh lời chứng khoán

Trong chương này, tác giả đi tóm lược lại những nghiên cứu trước đây về mô hình CAPM trong đó nhân tố thị trường nắm vai trò chủ đạo Tiếp theo đó là mô hình 3 nhân tố của Fama – French và dẫn đến mô hình 4 nhân tố của Carhart Từ đó dẫn dắt tới nghiên cứu thực nghiệm của tác giả trên thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1 Cơ sở lý thuyết của 3 mô hình định giá tài sản

2.1.1 CAPM – và sự ảnh hưởng của nhân tố thị trường tới TSSL

CAPM là một trong những mô hình nổi tiếng không chỉ trong lĩnh vực chứng khoán

mà còn ở các lĩnh vực khác có liên quan tới định giá tài sản Nhân tố duy nhất được nhắc tới chính là nhân tố thị trường được thể hiện bởi hệ số beta CAPM ra đời do

ba nhà kinh tế nổi tiếng là William Sharpe, John Litner và Jack Treynor phát triển năm 1960 Hệ số beta được sử dụng để đo lường độ nhạy cảm của chứng khoán trước những biến động của thị trường, cụ thể ở đây là phần bù thị trường (chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời của thị trường với lãi suất tài sản phi rủi ro)

Mô hình này không chỉ là nguồn gốc quan trọng mà còn là cơ sở căn bản giải thích mối tương quan giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, không chỉ áp dụng cho chứng khoán, mà còn được mở rộng cho những loại tài sản khác khi cân nhắc và ra quyết định đầu tư

Tuy nhiên chính vì những giả định tác giả nêu lại dưới đây khiến mô hình này gặp một số hạn chế khi áp dụng trong nền kinh tế hiện nay ở các nước, nên việc xuất hiện mô hình đa nhân tố là tất yếu nhằm không chỉ khắc phục hạn chế mà còn đề xuất ra phương pháp đầu tư tối ưu

2.1.1.1 Các giả định của mô hình

Để thực hiện được mô hình này, phải cân nhắc những giả định như sau:

Các nhà đầu tư nắm giữ danh mục chứng khoán đã đa dạng hóa hoàn toàn, khi này TSSL của nhà đầu tư bị tác động chủ yếu bởi rủi ro hệ thống của chứng khoán

Thị trường vốn hiệu quả

Các nhà đầu tư có thể vay nợ và cho vay với lãi suất phi rủi ro và lãi suất này liên tục không đổi theo thời gian

Không có chi phí môi giới cho việc mua bán chứng khoán

Không có thuế cho các giao dịch này

Tất cả các nhà đầu tư thích lựa chọn chứng khoán có tỷ suất sinh lời cao nhất tương ứng với mức độ rủi ro cho trước hoặc rủi ro thấp nhất với mức sinh lời cho trước

Tất cả các nhà đầu tư có kỳ vọng thuần nhất liên quan đến tỷ suất sinh lời kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai

2.1.1.2 Nội dung của mô hình CAPM

Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu cá biệt với lợi nhuận thị trường thể hiện thông qua đường đặc thù chứng khoán - Characteristic line Đường này mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận của một chứng khoán cá biệt với lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường

Danh mục đầu tư thị trường được lựa chọn theo từng loại thị trường, ví dụ ở Mỹ người ta chọn S&P 500, trong khi ở Canada người ta chọn Toronto stock exchange

300 -TSE300

Không chỉ giải thích được tỷ suất sinh lời các chứng khoán riêng lẻ, mà khi thành lập một danh mục đầu tư, rủi ro danh mục càng được quan tâm hơn đối với những nhà đầu tư mong muốn tối đa hóa lợi nhuận và phân tán bớt rủi ro Rủi ro của một

DM đa dạng hóa tốt phụ thuộc vào rủi ro thị trường của các chứng khoán trong danh mục

Rủi ro thị trường của các chứng khoán trong danh mục được xác định bằng cách đo lường độ nhạy cảm của chứng khoán đó đối với biến động của thị trường - Hệ số β

Hệ số β nêu lên cứ 1% thay đổi lợi nhuận thị trường nói chung thì có bao nhiêu % thay đổi lợi nhuận của cổ phiếu cá biệt Hệ số này được dùng để đo lường rủi ro của một chứng khoán do đó tỷ suất sinh lời mong đợi của một chứng khoán có quan hệ dương với hệ số beta Theo đó beta càng lớn thì rủi ro càng cao và ngược lại do đó phải đòi hỏi lợi nhuận cao để bù đắp rủi ro

Công thức của mô hình CAPM

Ri = Rf + (Rm-Rf)

(Ri-Rf) = (Rm-Rf)

Đây là công thức xác định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời của tài sản cá biệt với

hệ số rủi ro thị trường Ta có thể mở rộng trong việc định giá TSSL của danh mục các chứng khoán kết hợp lại với nhau với hệ số beta danh mục tương ứng

2.1.1.3 Ƣu nhƣợc điểm của mô hình CAPM

Ưu điểm của mô hình

Đơn giản và có thể ứng dụng được trên thực tế CAPM giúp cho các nhà đầu tư nhận dạng rủi ro của mỗi loại chứng khoán riêng lẻ và trong danh mục đầu tư

Hệ số beta: yếu tố quan trọng mô tả cụ thể về rủi ro của chứng khoán, quyết định đến tỷ suất sinh lời kỳ vọng

Là một công cụ hữu hiệu để ước tính TSSL mong đợi đối với NĐT mới

Nhược điểm của mô hình

Chưa phản ánh rõ được sự ảnh hưởng của quy mô, tỷ số P/E, tỷ số MB, đòn bẩy

và hiệu ứng tháng giêng

Theo sự đánh giá về Quy mô công ty: cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường nhỏ đem lại tỷ suất sinh lời cao hơn cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường lớn Về đòn bẩy tài chính có tác động đến hệ số nợ trên hệ số vốn cổ phần và tác động đến tỷ suất sinh lời mong đợi Tỷ số PE và MB: DN nào có tỷ số PE và tỷ

số MB thấp thì đem lại tỷ suất sinh lời cao hơn

Và hiệu ứng tháng giêng: Lợi nhuận cao hơn nếu nắm giữ cổ phiếu trong thời gian từ tháng 12 đến tháng 1

Những phê phán từ các nhà nghiên cứu mô hình đa nhân tố: sau những nghiên cứu thực nghiệm vào thị trường có thể dễ thấy rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán là hàm số của nhiều yếu tố chứ không phải chỉ có Beta như trong mô hình CAPM Dần về sau các nhà nghiên cứu mô hình đa nhân tố khẳng định ngoài nhân tố thị trường còn rất nhiều nhân tố có tác động trực tiếp đến TSSL kỳ vọng của chứng khoán CAPM không đem lại sự đo lường chính xác TSSL mong đợi

và rất cần phải đưa thêm những yếu tố khác vào yếu tố rủi ro

Những nhân tố khác ngoài phần bù rủi ro thị trường có ảnh hưởng tới tỷ suất sinh lời chứng khoán như yếu tố quy mô công ty rằng chứng khoán của công ty

có giá trị vốn hóa nhỏ đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty có giá trị vốn hóa lớn Từ những hạn chế của mô hình CAPM, có hay không sự ra đời của một mô hình đa biến?

2.1.2 Fama – French và mô hình 3 nhân tố FF3FM

Sau khi tìm ra những điểm bất cập của mô hình một nhân tố CAPM, hai tác giả người Mỹ Fama French đã tiến hành nghiên cứu và cho ra đời mô hình 3 nhân tố nổi tiếng hay gọi tắt là FF3FM vào những năm 1992-1993

Đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong quá trình tìm ra mô hình định giá tài sản tốt nhất, hai ông đã chỉ ra được hai nhân tố mới là nhân tố quy mô và giá trị chứng khoán có ảnh hưởng đến TSSL chứng khoán Thật vậy, ngoài nhân tố thị trường còn rất nhiều yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận chứng khoán, mà đây chính là điều nhà đầu tư quan tâm hàng đầu

2.1.2.1 Sự ra đời của mô hình ba nhân tố

Mô hình lý thuyết về định giá tài sản CAPM là nền tảng cho một loạt nghiên cứu về định giá tài sản sau này Đây được coi là mô hình nổi tiếng và cực kỳ phổ biến trong việc dự báo, phân tích, giải thích tỷ suất lợi nhuận của không chỉ chứng khoán mà còn các loại tài sản khác Giới tài chính không còn xa lạ trong việc sử dụng mô hình này để xem xét sự ảnh hưởng của yếu tố thị trường tới tài sản mà họ đang muốn đầu

tư

Như đã đề cập ở phần trên, cần tìm ra một mô hình mới hiệu quả hơn, phù hợp với điều kiện của hầu hết thị trường nhằm tăng khả năng giải thích tới TSSL chứng khoán

Ngoài nhân tố thị trường, còn rất nhiều nhân tố khác ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ suất sinh lời ví dụ như quy mô doanh nghiệp, tỷ lệ BE/ME, tính thanh khoản, đòn cân

nợ, hay đến nhân tố định tính như yếu tố tâm lý nhà đầu tư, hiệu ứng đám đông… Chính vì thế việc dừng lại ở phạm vi biến thị trường là điểm hạn chế lớn của mô hình CAPM cổ điển.Tuy nhiên không thể phủ nhận nó là một tiền đề quan trọng để phát triển những mô hình nhiều biến sau này Từ ý tưởng này 2 nhà nghiên cứu nổi tiếng Fama – French đã phát triển thêm bằng việc thêm hai biến giá trị chứng khoán (HML) và biến quy mô (vốn hóa thị trường – SMB) mang tên “ Common risk factors in the Returns on Stocks and Bonds”, đăng trên tạp chí Journal of Financial Economics, số phát hành năm 1993

Mô hình ba nhân tố ra đời vào những năm 1993, nhưng những ý tưởng xây dựng

mô hình đã được hình thành từ lâu bắt đầu từ quá trình nghiên cứu thực nghiệm của

mô hình CAPM Việc dần tìm ra những hạn chế hay những lỗi mà mô hình CAPM

cổ điển đang vấp phải như: thị trường phải là thị trường cạnh tranh hoàn hảo và toàn

bộ thông tin đều phản ánh đầy đủ vào giá cả tài sản, không tồn tại phí giao dịch hay tồn tại lãi suất phi rủi ro… sau William, vào năm 1973 Fama và MacBeth đã tiến hành kiểm nghiệm CAPM với các công ty đang niêm yết trên TTCK New York giai đoạn 1926-1968 Kết quả nghiên cứu cho thấy mặc dù có mối tương quan tỷ lệ thuận giữa TSSL chứng khoán với β, nhưng mối tương quan này không hoàn toàn trùng với CAPM dự báo

Sau đó là sự kiên trì và nỗ lực không ngừng của hai ông và cuối cùng sự công bố rộng rãi vào cuối năm 1992 của Fama và French đã đem lại một thành công mới tại thị trường thực nghiệm Không chỉ một nhân tố mà trong đó tổng hợp tất cả các yếu

tố ảnh hưởng tới suất sinh lợi như : quy mô công ty, đòn bẩy tài chính, E/P ( giá trị vốn cổ phiếu/ giá trị thị trường ) BE/ME ( giá trị sổ sách/giá trị thị trường – hay còn đánh giá giá trị của chứng khoán ) và β trên những thị trường lớn là NYSE, AMEX, NASDAQ Kết quả nghiên cứu cho thấy, mối quan hệ giữa β và TSSL trung bình là không cao trong suốt thời kỳ 1963-1990, ngay cả việc để một mình nhân tố thị trường giải thích cho TSSL trung bình mà không có bất cứ yếu tố nào khác Trong khi nghiên cứu lại hướng về kiểm định lần lượt giữa TSSL trung bình với quy mô,

hệ số đòn bẩy, E/P và BE/ME cho thấy rằng tất cả các biến này đều quan trọng và

có tín hiệu đáng mong đợi Kết quả cuối cùng hai ông chỉ ra rằng BE/ME và quy

mô là những yếu tố có mối quan hệ mạnh nhất tới tỷ suất sinh lời chứng khoán và vai trò của các yếu tố còn lại như đòn bẩy và E/P bị che lấp khi đưa hai yếu tố này vào

Từ những kết luận trên, khi xét đến vai trò của β trong việc giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời, Fama và French đã đi tới kết luận β trong mô hình CAPM không có tác động đến suất sinh lời Tuy không hoàn toàn đồng ý với ý kiến này của Fama và French nhưng cha đẻ của mô hình CAPM, qua nghiên cứu thực nghiệm về mô hình William Sharpe đã phải công nhận rằng β không thể phản ánh hết toàn bộ thực tế thay đổi của thị trường và cần có thêm những biến khác vào mô hình

Mô hình ba nhân tố chính thức ra đời vào năm 1993 và hai ông đã tiếp tục tiến hành những nghiên cứu thực nghiệm vào năm 1996 và 2000 Kết quả cho thấy mô hình khá thành công trong việc giải thích tỷ suất sinh lời của các công ty.Việc lựa chọn được mô hình phù hợp với mục tiêu nghiên cứu và mang tính ứng dụng là điều không dễ dàng, quá trình đưa biến vào mô hình cũng vậy Mô hình ba biến của Fama- French vẫn là một mô hình được ứng dụng vào thực tiễn cho đến giai đoạn gần đây

mô và nhân tố giá trị vào mô hình CAPM cổ điển lại càng có cơ sở giải thích sự nhạy cảm đối với hai loại chứng khoán này Hai ông đã sử dụng cách tiếp cận hồi quy theo dãy số thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972) với mô hình:

Ri = Rf+βi (Rm – Rf) + si(SMB) + hi(HML)

Trong đó:

- Ri: tỷ suất sinh lời của chứng khoán i

- Rf: lãi suất phi rủi ro

- (Rm-Rf): phần bù thị trường trong đó Rm là tỷ suất lợi nhuận của chứng khoán đóng vai trò thị trường

- SMB: là tỷ suất sinh lời bình quân của danh mục có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ trừ đi tỷ suất sinh lời bình quân của DM có vốn hóa thị trường lớn

- HML: sự chênh lệch TSSL của các cổ phiếu có giá trị với các cổ phiếu tăng trưởng

- βi trong mô hình tương tự hệ số β trong mô hình CAPM, nhưng có giá trị nhỏ hơn

vì việc thêm hai nhân tố vào mô hình và mối nhân tố đều có hệ số hồi quy riêng đã làm giảm bớt tác động của yếu tố thị trường lên Ri

- Các hệ số si, hi lần lượt là các hệ số hồi quy cho các biến độc lập SMB và HML Các biến được giải thích kỹ lưỡng hơn như sau:

Tỷ suất sinh lời thị trường vượt trội (hay còn là phần bù thị trường)

Phần chênh lệch Rm-Rf còn được gọi là phần bù thị trường (market premium) hay chênh lệch, phần tăng thêm của TSSL do rủi ro thị trường mang lại Nhân tố này giống trong mô hình CAPM

Phần bù quy mô

SMB đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty có giá trị vốn hóa nhỏ trên thị trường Phần lợi nhuận tăng thêm này còn được gọi là phần bù quy mô tức là lợi nhuận do sự chênh lệch của các công nhỏ so với công ty lớn mang lại

Nếu biến SMB dương tức là chứng khoán có quy mô nhỏ có tỷ suất sinh lời cao hơn chứng khoán quy mô lớn SMB âm thì ngược lại: TSSL của chứng khoán quy mô lớn sẽ cao hơn TSSL của CK quy mô nhỏ

Phần bù giá trị

HML (High minus Low) đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào công ty có giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao: tức là những cổ phiếu giá trị HML còn được gọi là phần bù giá trị tức là phần tỷ suất tăng thêm do

cổ phiếu giá trị mang lại Nhân tố này được tính bằng TSSL bình quân của DM có BE/ME cao trừ đi DM có BE/ME thấp Chính vì thế nếu HML dương thể hiện những cổ phiếu giá trị tốt hơn những cổ phiếu tăng trưởng, nếu HML âm thì ngược lại, cổ phiếu tăng trưởng tốt hơn cổ phiếu giá trị

Mô hình ba nhân tố có thể giải thích lên đến hớn 90% tỷ suất sinh lời của các DMĐT, thay vì 70% độ giải thích của mô hình CAPM cổ điển khi cùng tiến hành trên một kích thước mẫu giống nhau, hay mẫu trùng nhau

Điểm mấu chốt của mô hình ba nhân tố chính là nó cho phép nhà đầu tư có thể đong

đo những yếu tố trước đây được cho là định tính và định lượng các yếu tố rủi ro trong DMĐT của họ Bên cạnh những nhân tố rủi ro không thể đa dạng hóa được, việc định lượng được những nhân tố ấy có sức tác động to lớn đến quyết định đầu tư tài chính

2.1.2.3 Những điểm còn hạn chế của mô hình ba nhân tố

Bên cạnh những kết quả thành công đạt được, Fama và French vẫn chưa lý giải được vì sao tỷ lệ BE/ME lại đo lường được rủi ro, vì thực tế giá trị BE chỉ phản ánh phần nào về giá trị danh nghĩa của chứng khoán (được ghi nhận trong sổ sách kế toán) và giá trị thị trường phần nào phản ánh sự hấp dẫn của chứng khoán đó đối với nhà đầu tư Tuy nhiên đối với nhiều loại chứng khoán có tỷ lệ này cao, có thể là

một chứng khoán đang bị kiềm giá, hoặc làm giá nghĩa là nó tạm bị bán dưới với giá trị thực do luồng cổ tức trong tương lai bị nghi ngờ về tính khả thi Hiện tượng này xảy ra khá phổ biến với các mã chứng khoán nhỏ, dễ bị ảnh hưởng bởi rủi ro hệ thống và các yếu tố bên ngoài Nếu như đánh giá những CK này không đáng quan tâm mà không dựa vào những nhân tố tác động khác thì rất dẫn đến quyết định sai lầm

Biến quy mô vẫn giải thích tốt hơn nhiều so với biến giá trị nên trong mô hình mà tác giả đề cập tới đã thay thế biến giá trị bằng một biến mới, trong khi vẫn duy trì biến quy mô

2.1.3 Mô hình 4 nhân tố của Carhart (1997)

Mô hình 4 nhân tố của Carhart thực chất là mô hình 3 nhân tố mở rộng, cũng tương

tự với nghiên cứu đang thực hiện của tác giả Chính vì thế để có cái nhìn khái quát hơn và bổ sung thêm tiền đề lý thuyết, tác giả sẽ tiếp tục nêu lại những kết quả đạt được từ mô hình này

Kết hợp nghiên cứu 2 mô hình CAPM của Sharpe(1964) và Litner (1965) và mô hình 4 nhân tố Carhart (1995), ông nhận thấy rằng mô hình 3 nhân tố của Fama – French không giải thích được biến động trong TSSL khi phân loại danh mục theo

kỳ trước (hay theo đà tăng trưởng)

Dữ liệu: mẫu mà Carhart sử dụng là mẫu không loại trừ những công ty ngưng hoạt

động tính tới thời điểm kết thúc khảo sát, đồng thời là mẫu có kích thước lớn nhất tính cho tới thời điểm 1997 Dữ liệu tháng của tất cả những quỹ hoạt động từ 1/1962 đến 12/1993, tổng cộng 1892 quỹ

Mô hình: Carhart xây dựng mô hình 4 nhân tố dựa trên mô hình 3 nhân tố của

Fama French(1993) và thêm một nhân tố nữa được đưa bởi Jegadeesh và Titman (1993) là yếu tố xu hướng bất thường trong một năm

Ri(t) – Rf(t) = ai +bi(Rm-Rf) + siSMB +hiHML + piPR1YR + ei

Trong đó:

Rf: lãi suất phi rủi ro (quan sát theo tháng)

PR1YR =<(S/W – S/L)+(B/W-B/L)>/2

Kết quả: sự khác nhau lớn trong TSSL của các yếu tố SMB, HML và PR1YR, cho

thấy các nhân tố này có thể giải thích được sự thay đổi trong chuỗi thời gian của TSSL Hệ số tương quan của các danh mục này với nhau và với danh mục đại diện thị trường là thấp, cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến ít có ảnh hưởng đến mô hình

Hệ số ý nghĩa của các DM đều trên 0,88 Carhart cũng đưa ra kết quả mua chứng khoán cao giá năm trước và bán những chứng khoán sụt giá năm trước có thể mang lại TSSL trung bình 8%/năm

Kết luận chung: không nên đầu tư vào những quỹ có TSSL âm thường xuyên, những quỹ có TSSL cao năm trước thì năm sau sẽ có TSSL cao hơn TSSL mong đợi trung bình, nhưng những năm sau đó thì chưa chắc chắn Chi phí quản lý/tổng tài sản ròng, chi phí giao dịch, chi phí đầu tư có tác động trực tiếp và ngược chiều đến TSSL của quỹ, những chi phí này sẽ lấy đi phần TSSL vượt trội của những người nắm giữ quỹ có TSSL cao năm trước trong dài hạn

2.2 Một số nghiên cứu thực nghiệm trước đây

Trong phần này tác giả lần lượt tổng hợp những nghiên cứu tiêu biểu liên quan tới bốn nhân tố mà mô hình đề cập, không chỉ giúp có cái nhìn tổng quan và hệ thống lại những kết quả nghiên cứu thực nghiệm mà còn là cơ sở lý thuyết quan trọng giúp tác giả thực hiện thành công đề tài này

Nghiên cứu của Nima Billou (2004) “Kiểm định mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố” tại thị trường chứng khoán Mỹ

Mục tiêu nghiên cứu: So sanh và kiểm tra hiệu quả của hai mô hình định giá tài

sản: mô hình đơn nhân tố CAPM của Sharpe (1964) – Lintner (1965) và mô hình 3 nhân tố Fama – French (1993,1996) Sự hấp dẫn của hai mô hình định giá này nằm trong sự đơn giản về cấu trúc và dễ giải thích Nghiên cứu này nhằm trả lời câu hỏi

“Đâu là mô hình định giá tài sản hiệu quả hơn?”

Dữ liệu: tác giả thu thập dữ liệu của 25 danh mục được sắp xếp theo quy mô và giá

trị thị trường so với giá trị sổ sách trên nhóm 12 ngành công nghiệp bao gồm: hàng tiêu dùng không lâu bền, hàng tiêu dùng lâu bền, sản xuất, năng lượng, hóa chất, kinh doanh thiết bị, telecom, các tiện ích, cửa hàng, chăm sóc sức khỏe, tài chính và nhóm khác Dữ liệu được cung cấp bởi trang web Ken French trên ba thị trường lớn

ở Mỹ là NYSE, AMEX, NASDAQ trong thời gian từ 1926 – 2003 Phần mục lục tác giả sẽ nêu đường link của trang web này

Phương pháp: tác giả sử dụng hai phương pháp: thứ nhất là MAV để kiểm tra tính

chặn (Intercepts) của các biến giải thích trong hai mô hình Thứ hai là phương pháp GRS(Gibbous, Ross và Shanken) để thử nghiệm các hệ số hồi quy trong mô hình

Kết quả nghiên cứu: bằng việc sử dụng kết hợp hai phương pháp MAV và GRS

nhận thấy hệ số các nhân tố ngoài thị trường và =0,13 Với kết quả này cho thấy ở cả hai mô hình TSSL thực nghiệm gần sát so với TSSL được ước lượng bởi mô hình nghiên cứu Ngoài ra với độ tin cậy 95% thì của CAPM

là 72% còn của FF3FM là 89%, chứng tỏ mô hình Fama French vẫn hiệu quả hơn CAPM

Nghiên cứu của Chun-Wei Huang (2010) "Áp dụng mô hình 3 nhân tố CAPM và Fama-French vào thị trường chứng khoán Đài Loan"

Mục tiêu nghiên cứu: Chun Wei Huang muốn vận dụng 2 mô hình CAPM và 3

nhân tố của Fama – French vào thị trường chứng khoán Đài Loan và chỉ ra mô hình nào hoạt động tốt hơn và có khả năng giải thích tốt hơn về tỷ suất sinh lời chứng khoán

Dữ liệu: thu thập 90 mã chứng khoán/700 mã tại thị trường Đài Loan giai đoạn

7/2006 – 6/2009

Kết quả: tác giả chỉ ra trong mô hình Fama French thì chỉ có 2 biến là rủi ro thị

trường và quy mô là có ý nghĩa thống kê, còn biến giá trị thì không Do đó mô hình

3 nhân tố không thể áp dụng hoàn toàn tại TTCK nước này Kết quả hồi quy như sau: của mô hình CAPM là 55,8% với độ tin cậy 99%, mô hình FF3FM là 69,9% độ tin cậy 95% Nguyên nhân mô hình 3 nhân tố không giải thích hoàn toàn tại thị trường là do:

- TTCK Đài Loan là một thị trường mới nổi và chủ yếu là đầu tư cá nhân, việc đầu

tư tiền vào CK còn tập trung vào một số mục tiêu đặc thù và theo khuynh hướng tâm lý bầy đàn, do đó gây ra bẫy thanh khoản và hiện tượng doanh thu bất thường

- Do chính sách của ĐL như giới hạn mức độ biến động giá trong một ngày là 7% hoặc nếu chỉ số Index rớt điểm trầm trọng thì chính phủ sẽ đầu tư vào thị trường để kéo điểm tăng trở lại Điều này không thể phản ánh được giá trị thực của chị số toàn thị trường mà không tạo động lực cạnh tranh bên trong TT đó

- Có hiện tượng các công ty chứng khoán cố gắng làm đẹp các BCTC và giá trị của

CK khác so với giá giao dịch trên thị trường, nó không phản ánh thực giá trị thực tế của công ty

- Có rất nhiều nhà đầu tư cá nhân nên họ có xu hướng tin và các phân tích kỹ thuật hơn là phân tích cơ bản và quen với việc mua CK có giá cao và bán CK có giá thấp Điều này làm cho sự chênh lệch thị trường và biến động mạnh xảy ra thường xuyên, không có sự cân bằng, nó ảnh hưởng rất lớn đến tính thanh khoản của CK

- Giới hạn trong mẫu quan sát Bài nghiên cứu này chỉ sử dụng mẫu 90 mã trong khi thị trường này có khoảng 700 mã Do đó nhân tố quy mô bị ảnh hưởng bởi rủi ro thị trường, nhân tố thị trường thì bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô như chính trị, ngoại giao (có mâu thuẫn với Trung Quốc), nhân tố giá trị bị ảnh hưởng bởi báo cáo tài chính của các công ty

Nghiên cứu của Andreas Charitou và Eleni Constantinidis (2004) “Nhân tố quy

mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường trong thu nhập và tỷ suất sinh lời chứng khoán – Bằng chứng thực nghiệm từ thị trường CK Nhật Bản”

Mục đích nghiên cứu: Tháng 2/2004, hai nhà khoa học thuộc trường Đại học

Cyprus là Andreas Charitou và Eleni Constantinidis đã công bố công trình nghiên cứu của họ mang tên: “Các nhân tố Quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường trong thu nhập và tỷ suất sinh lời chứng khoán – Bằng chứng thực nghiệm từ thị trường CK Nhật Bản” Nghiên cứu tiến hành kiểm định thực nghiệm mô hình dự báo tỷ suất sinh lời ba nhân tố của Fama – French với dữ liệu ở thị trường Nhật Bản

từ 1992-2001

Dữ liệu: so với sự rộng rãi và phong phú trong các nghiên cứu về thị trường chứng

khoán phát triển ở Mỹ, sự ảnh hưởng của BE/ME và biến quy mô được thể hiện rõ rệt thì ở Nhật Bản tồn tại một số giới hạn Với việc sử dụng dữ liệu từ thị trường vốn Nhật Bản, bao gồm tất cả các công ty ngành nghề khác nhau trong giai đoạn 1991-2000, các công ty trên TTCK của Nhật thuộc tất cả ngành nghề, kể cả các công ty tài chính có thời gian hoạt động không thường niên Dữ liệu được đăng trên

ấn phẩm Global Vantage (2002)

Phương pháp: tác giả thiết lập những danh mục theo quy mô và tỷ lệ BE/ME Vào

cuối tháng 9 mỗi năm trong suốt các năm từ 1991-2001, tác giả xếp hạng các chứng khoán thuộc mẫu thị trường NB theo quy mô hay giá trị thị trường của chứng khoán

đó ME Sau đó dựa vào việc phân ra biến quy mô trung vị, rồi sau đó lấy 50% quy

mô nhỏ S, 50% lớn hơn trung vị đước xếp ở quy mô lớn Các chứng khoán được chia làm 3 loại theo giá trị BE/ME: 30:40:30 (Thấp:trung bình:cao) và cũng đưa ra

6 danh mục Những mô hình hồi quy được sử dụng để kiểm định mối tương quan định giá tuyến tính một nhân tố được hàm ý bởi mô hình định giá CAPM và mô hình ba nhân tố Fama - French(1992,1993)

Kết quả nghiên cứu: tác giả tiến hành kiểm định mô hình 3 nhân tố có giải thích

hiệu quả tỷ suất sinh lợi của các CK trên thị trường Nhật Bản trong giai đoạn

1991-2001, và kết quả chứng minh sự thành công trong mô hình này là sự tương quan giữa hai biến SMB và HML chỉ là -0,158 từ tháng 10/1992 đến 12/2001, tạo nên sự

tin cậy cho mô hình kiểm định Theo tác giả thì hai biến SMB và HML mô phỏng cho các nhân tố rủi ro về quy mô và giá trị chứng khoán đã giải thích tốt hơn những thay đổi trong tỷ suất sinh lời của các chứng khoán, phần mà đã bị bỏ qua bởi tỷ suất sinh lời thị trường Khi sử dụng mô hình CAPM hệ số rơi vào khoảng 60%-93%, nhưng khi biến SMB và HML được thêm vào rõ ràng khả năng giải thích tăng lên đáng kể, rõ ràng mô hình Fama- French giải thích tốt hơn mô hình CAPM

Nghiên cứu của Hadrian Djajadikerta và Gilbert Nartea (2005) "Nhân tố quy

mô, giá trị và mô hình Fama - French trong thị trường nhỏ - Những phát hiện ở New Zealand"

Mục tiêu nghiên cứu: Thêm vào những bằng chứng xác thực nhằm khẳng định sự

ảnh hưởng của biến giá trị và quy mô cũng như mô hình 3 nhân tố trên thị trường chứng khoán nhỏ, trường hợp như TTCK New Zealand

Dữ liệu: hai tác giả tiến hành thu thập dữ liệu của 284 công ty trong khoảng thời

gian 1994-2002

Nguồn dữ liệu: hệ thống báo cáo tài chính được thu thập từ IRG (Investment

Research Group LTD) và hệ thống chỉ số chứng khoán và chỉ số thị trường từ TTCK New Zealand (NZX)

Phương pháp: căn cứ vào hai nhân tố quy mô và giá trị chứng khoán , tác giả lập ra

9 danh mục đầu tư và tiến hành hồi quy

Kết quả: sau khi chạy hồi quy lần lượt cho 9 danh mục, xác định phần bù giá trị ảnh

hưởng ít hơn so với phần bù quy mô trong mô hình FF3FM Tuy nhiên kết quả này không phù hợp với những nghiên cứu trước Bryant và Eleswaparu (1997) sử dụng

dữ liệu TTCK New Zealand trong khoảng thời gian từ 1971 tới 1993, xác định ảnh hưởng của phần bù giá trị và phần bù quy mô Vos và Pepper (1997), sử dụng mẫu nhỏ hơn từ năm 1991-1995 kết luận cả 2 phần bù này có ảnh hưởng đáng kể đến TTCK Sự không đồng nhất này bởi vì công ty niêm yết trên TTCK New Zealand thì quá ít và TSSL có tính biến động cao Quy mô mẫu nhỏ sẽ gây khó khăn trong việc hình thành những DM được đa dạng hóa tốt và điều này ảnh hưởng tới việc kiểm định kết quả của mô hình Mặc dù beta không thể giải thích tốt cho tất cả các biến động của TSSL nhưng nó vẫn là một yếu tố quan trọng và chủ đạo trong mô

hình FF3FM.Tuy nhiên SMB có ý nghĩa tại Mỹ và Úc trong khi HML có ý nghĩa giải thích mô hình ở Úc nhưng không có ở TT Mỹ

Nghiên cứu của Souad Ajili (2005) " Nhân tố quy mô và giá trị - Trường hợp của nước Pháp"

Mục tiêu: trước tiên, tác giả muốn đi so sánh hiệu quả giữa hai mô hình CAPM và

FF3FM, sau đó nhận định xem yếu tố quy mô và giá trị có tác động như thế nào đến TTCK Pháp

Dữ liệu: 341 mã chứng khoán trên thị trường chứng khoán Pháp trong giai đoạn

7/1984 – 6/2001

Kết quả: Đánh giá mức độ giải thích và ý nghĩa của CAPM là 11,2% còn của FF3FM là 34,22% Với mô hình Fama French khi hồi quy dữ liệu chéo thì chỉ có nhân tố quy mô là có ý nghĩa thống kê, khi hồi quy dữ liệu chuỗi thì SMB và HML đều có ý nghĩa thống kê Sau khi thêm biến đòn bẩy tài chính vào mô hình Fama French thì mô hình có khả năng giải thích tỷ suất sinh lời tốt hơn nữa ( của mô hình này là 40,25%) Như vậy ở Pháp phải sử dụng mô hình đặc thù gồm nhân tố rủi ro thị trường, quy mô, giá trị và đòn bẩy tài chính thì khả năng giải thích TSSL của chứng khoán mới cao

Nhìn chung hầu hết các nước phát triển mô hình CAPM và FF3FM đều có ý nghĩa trong việc giải thích TSSL của CK Trong đó mô hình FF có ý nghĩa nhiều hơn so với CAPM Ở các nước này, TTCK đã đều phát triển trong một thời gian dài, đạt được độ ổn định cao, là một kênh huy động vốn hữu hiệu cho các DN và là một phong vũ biểu phản ánh trung thực, kịp thời tình trạng của nền kinh tế Ngoài ra mẫu nghiên cứu ở các quốc gia này đều rất lớn, số chứng khoán quan sát chiếm tỷ lệ lớn so với số CK giao dịch trên thị trường, và thời gian quan sát khá dài

Nghiên cứu của Michael A O'Brien (2007) “Mô hình Fama – French tại thị trường Úc”

Mục tiêu: tìm hiểu sự ảnh hưởng của hai biến quy mô và giá trị và khả năng giải

thích của hai biến này đến TSSL ở thị trường Úc

Dữ liệu: do những bài nghiên cứu trước đã gặp hạn chế về dữ liệu vì không thể tiếp

cận các dữ liệu kế toán có thể so sánh được Trong bài nghiên cứu này tác giả đã khắc phục được hạn chế đó và lấy dữ liệu ở 98% các DN niêm yết trên TTCK Úc trong khoảng thời gian 1981-2005

Kết quả: Ảnh hưởng quy mô là phi tuyến tính và ảnh hưởng thị trường là tuyến tính

Có một lượng phần bù HML ở Úc khá lớn, với khoảng thu nhập trung bình hàng tháng là 0,72% lớn hơn 0,46% ở Mỹ Nhân tố SMB thì có khoảng thu nhập trung bình trong tháng là 1,95% lớn hơn ở Mỹ là 0,09% Mức độ giải thích của mô hình FF3FM rõ rệt hơn khi của CAPM là 43,9% trong khi FF3FM là 69% Bên cạnh

đó khả năng giải thích TSSL của danh mục 2 biến SMB và HML đều quan trọng như nhau Ngoài ra FF3FM không thể giải thích TSSL của danh mục nằm trong khoảng 40% quy mô, kết quả này xác nhận mối quan hệ phi tuyến tính giữa TSSL

và quy mô

Nghiên cứu của Elhaj Walid và Elhaj Ahlem (2007) “Khả năng áp dụng của mô hình Fama-French lên thị trường chứng khoán Nhật Bản"

Mục tiêu: nhằm tìm ra bằng chứng thực nghiệm về khả năng áp dụng mô hình

FF3FM tại thị trường chứng khoán Nhật Bản

Dữ liệu: Để thực hiện nghiên cứu này, hai tác giả đã sử dụng mẫu gồm TSSL hàng

tháng của tất cả các chứng khoán trên sở GDCK Tokyo (TSE) trong khoảng thời gian từ 1/2002 đến 9/2007 Quy mô mẫu rất lớn là tất cả các mã đang hoạt động và giao dịch tại TSE

Kết quả: ở Nhật, nhân tố quy mô công ty và TSSL có quan hệ nghịch biến, còn

nhân tố giá trị và TSSL thì đồng biến Nhân tố quy mô thể hiện rõ nét ở những chứng khoán có vốn hóa nhỏ Mô hình FF3FM vẫn tỏ ra hiệu quả hơn CAPM, chỉ trừ danh mục các chứng khoán có giá trị vốn hóa thị trường thấp trung bình của FF3FM là 78,2% lớn hơn so với trung bình của CAPM là 70,5%

Nghiên cứu của Nopbhanon Homsud (2009) " Một nghiên cứu về mô hình ba nhân tố Fama - French" tại Thái Lan

Mục tiêu: Vận dụng mô hình ba nhân tố để kiểm tra sự ảnh hưởng tại thị trường

chứng khoán Thái Lan

Dữ liệu: bộ dữ liệu được lấy từ 421 cổ phiếu trên thị trường Thái Lan từ tháng

7/2002 – 5/2007, được tác giả chia làm 6 nhóm danh mục: BH, BM, BL, SH, SM,SL

Kết quả: mô hình FF3FM giải thích tốt hơn mô hình CAPM cho các cổ phiếu thuộc

4 nhóm là SH,BH,BM,SL Kết quả bài nghiên cứu cho thấy việc thêm vào các biến quy mô công ty và biến giá trị vào mô hình CAPM để trở thành mô hình 3 nhân tố cho thấy khả năng giải thích tỷ suất sinh lời tăng thêm hàng tháng của các DM tốt hơn mô hình CAPM Mặc dù mô hình FF3FM thích hợp với TTCK Thái Lan hơn CAPM nhưng mô hình 3 nhân tố này lại không hỗ trợ tốt cho việc giải thích tầm ảnh hưởng của các biến đến tỷ suất sinh lời vì có những biến giải thích khác thích hợp hơn so với biến quy mô và biến giá trị

Từ hạn chế của mô hình ba nhân tố về sự giải thích không tốt tác động của biến giá trị HML đến tỷ suất sinh lời chứng khoán, tác giả tiến hành tìm biến mới và bổ sung thêm một biến nữa, tạo ra mô hình 3 nhân tố mở rộng

Nhóm ba tác giả Faisal Khan, Dr Arshad Hassan, Shahid Ali với nghiên cứu " Size, leverage and stocks returns: Evidence from Pakistan",(Nghĩa là: Quy mô,

đòn bẩy và lợi nhuận chứng khoán: Bằng chứng từ Pakistan) được đăng trên International Journal of Academic research, Vol 4 No1, January 2012

Mục tiêu nghiên cứu: đánh giá ảnh hưởng của quy mô trên cơ sở vốn hóa thị

trường và đòn bẩy tài chính (được xác định bằng Nợ/Vốn cổ phần) trên danh mục đầu tư được liệt kê ở thị trường cổ phiếu Karachi Exchange (KSE) ở Pakistan

Dữ liệu: Bằng việc thu thập mẫu 200 chứng khoán niêm yết từ 21 ngành trong giai

đoạn từ tháng 1/2001 – 5/2007 trên thị trường chứng khoán Pakistan (KSE)

Phương pháp: hồi quy đa biến đã được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa hai

nhân tố này lên tỷ suất sinh lời chứng khoán

Biến đòn bẩy được nhắc tới dưới dạng phần bù đòn bẩy: nghĩa là nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu trên danh mục chứ không trên chứng khoán riêng lẻ Sự hình

thành phần bù đòn bẩy được hiểu là sự chênh lệch về tỷ suất sinh lời giữa hai nhóm công ty chỉ sử dụng đòn bẩy thấp so với công ty có mức đòn bẩy cao Còn nhóm công ty có mức độ đòn bẩy trung bình bằng với mức chung toàn thị trường không được đề cập tới Như vậy chủ yếu chúng ta đi nghiên cứu hai nhóm danh mục công

ty có đòn bẩy thấp và cao

Kết quả: Dựa trên mô hình cơ bản 3 nhân tố của Fama – French, bên cạnh đó nhận

định rằng sự ảnh hưởng của phần bù đòn bẩy lên lợi nhuận kỳ vọng khá rõ ràng trên thị trường cổ phiếu ở Pakistan Theo đó sự kết hợp giữa mô hình CAPM và phần bù quy mô, phần bù đòn bẩy có kết quả khả quan khi áp dụng vào danh mục đầu tư P1 – P5 (các danh mục đầu tư con được thành lập từ 200 mã chứng khoán và phân chia theo đặc tính của mô hình) Các công ty có tỷ lệ vốn hóa thị trường cao (công ty quy

mô lớn) có tỷ suất sinh lời cao hơn các công ty có tỷ lệ này thấp (các công ty quy

mô nhỏ).Việc đưa thêm hai nhân tố này vào mô hình làm tăng khả năng giải thích cho danh mục P1 lên 40%, chứng tỏ sự giải thích tốt hơn so với mô hình một nhân

tố trước đó

Bên cạnh đó nghiên cứu còn chỉ ra nhân tố quy mô giải thích tốt hơn nhân tố đòn bẩy khi hồi quy đa biến tiến hành, chính từ kết quả này đã giúp những nhà đầu tư chứng khoán, các tổ chức, công ty quản lý quỹ và các bên liên quan đưa ra những quyết định đúng đắn và chú trọng xem xét tới biến phần bù quy mô

Nghiên cứu về sự ảnh hưởng của đòn bẩy đến TSSL chứng khoán phải kể đến nghiên cứu của Bhandari với tựa đề “Debt/Equity Ratio and Expected common stock returns: Empirical evidence” được đăng trên The Journal of Finance Volume

43, Issue2, pages 507-528, June 1988 (nghĩa là Tỷ lệ Nợ/Vốn chủ sở hữu và suất sinh lời kỳ vọng của cổ phiếu thường: Những bằng chứng thực nghiệm)

Nội dung nghiên cứu: Theo Bhandari, lợi nhuận cổ phiếu phổ thông dự kiến sẽ bị

ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nợ (hay gọi là đòn cân nợ), bên cạnh yếu tố beta (yếu

tố thị trường) và quy mô doanh nghiệp cũng như ảnh hưởng xu hướng tháng Giêng Ông lập luận rằng công ty có sử dụng đòn bẩy tài chính kiếm được nhiều lợi nhuận trên vốn chủ hơn so với những công ty không sử dụng hoặc sử dụng với mức thấp Khi cắt ngang lợi nhuận thu được trên vốn chủ sở hữu đã cho thấy vai trò quan trọng của đòn bẩy tài chính ngoài yếu tố quy mô và hệ số BE/ME (giá trị CK)

Tuy vai trò của yếu tố đòn bẩy còn gây nhiều tranh cãi, có nghiên cứu cho rằng ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính còn vượt qua cả quy mô và giá trị CK, nó thu hút sự chú ý đáng kể và đã có nhiều bằng chứng thực nghiệm ra đời càng chứng tỏ sự có tương quan giữa đòn bẩy tài chính và TSSL là có Trên thực tế các doanh nghiệp luôn muốn tối đa hóa sự “giàu có” cho các cổ đông bằng cách làm cho cơ cấu đầu tư trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ vay nợ cao hơn Việc sử dụng đòn bẩy tài chính đem lại nhiều lợi ích cho các công ty cổ phần không chỉ khuếch đại lợi nhuận thông qua cổ tức mà còn là tấm lá chắn thuế hiệu quả Các công ty lấy được giá trị từ hai thành phần: Tài sản đi vay và tài sản hiện có (vốn chủ sở hữu) Sự phân bố tương đối của vốn chủ sở hữu và tài sản đi vay là yếu tố quyết định ảnh hưởng tới phần bù rủi ro vốn cổ phần Rõ ràng các công ty có sử dụng đòn bẩy tài chính có độ rủi ro cao hơn

so với các công ty khác không sử dụng, tại vì họ đang đi vay bên ngoài và có một phần phụ thuộc tài chính vào nguồn bên ngoài (tùy vào độ lớn của khoản vay) Nếu tình hình tài chính của họ tốt, đòn bẩy tài chính sẽ làm gia tăng lợi nhuận rất lớn nhưng ngược lại nếu tình hình hoạt động có nguy cơ thì đòn bẩy lại là con dao hai lưỡi khiến công ty lâm vào tình trạng mắc nợ, và vỡ nợ nếu mất khả năng thanh toán

Chính vì vậy ngoài yếu tố quy mô và giá trị cổ phiếu, đòn bẩy cũng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến TSSL kỳ vọng của chứng khoán

và danh mục đầu tư

Nhân tố cuối cùng trong mô hình tác giả đề cập chính là thanh khoản Thanh khoản được coi là nhân tố quan trọng và được các nhà đầu tư chú ý rất nhiều trong việc lựa chọn cổ phiếu đầu tư Khả năng biến đổi thành tiền khi chứng khoán được giao dịch, dễ mua đi bán lại là những biểu hiện cho thấy chứng khoán có tính thanh khoản tốt Không chỉ dừng lại ở việc đánh giá chứng khoán riêng lẻ, cũng giống như phần bù đòn bẩy, phần bù thanh khoản cho ta cái nhìn về sự chênh lệch về tỷ suất của hai nhóm danh mục có thanh khoản thấp so với danh mục thanh khoản cao

Bên cạnh nhân tố chính: quy mô, thị trường, đòn bẩy tài chỉnh, tính thanh khoản dần khẳng định có vai trò quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi lợi nhuận kỳ vọng Các công ty có tính thanh khoản cao có độ rủi ro ít hơn so với công ty thanh khoản thấp, sự hấp dẫn đầu tư và giao dịch cũng khác biệt, chính vì vậy các mã

chứng khoán thanh khoản thấp yêu cầu lợi nhuận kỳ vọng cao hơn so với mã khác bởi nó phải bù đắp rủi ro khi NĐT chấp nhận đầu tư

Một trong những nghiên cứu đầu tiên xem xét vai trò của tính thanh khoản trong định giá tài sản là của hai tác giả Amihud và Mendelson (1986) Họ cho rằng nhà đầu tư dài hạn sẽ đòi hỏi phần bù thanh khoản thấp hơn so với nhà đầu tư ngắn hạn Amihud và Mendelson sử dụng thông tin danh mục của Fama - Macbeth (1973) trong thời gian ít nhất 11 năm và kết quả cho thấy sự ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất sinh lời danh mục

Một số nhà nghiên cứu khác như Brennan, Chordia và Subrahmanyam (1998); Datar, Naik, Radcliffe (1998); Chui và Wei (1999); Rouwenhorst (1999); Chordia, Subrahmanyam và Anshuman (2001) xem xét mối quan hệ giữa thanh khoản và lợi nhuận của tài sản bằng cách dựa vào sự chênh lệch giữa giá mua - bán Tất cả đều thấy rằng thanh khoản đóng một vai trò trong việc giải thích lợi nhuận của cổ phiếu, sau khi kết hợp yếu tố thanh khoản với mô hình 3 nhân tố Kết quả của một số báo cáo cho rằng hiệu ứng thanh khoản đang hiện diện trong suốt cả năm và không bị giới hạn đến tháng Giêng như trong nghiên cứu của Eleswarapu và Reinganum (1993)

Pastor và Stamburgh (2001) sử dụng " beta thanh khoản" để đo độ nhạy cảm của một cổ phiếu đối với lợi nhuận kỳ vọng Trong khi Amihud (2002) lập ra 10 danh mục với thứ tự thanh khoản tăng dần, kết quả cho thấy các cổ phiếu quy mô nhỏ là

ít thanh khoản và nhạy cảm hơn so với những cổ phiếu quy mô lớn

Anderson, Clarkson và Moran (1997) công bố nghiên cứu khi lấy dữ liệu từ thị trường Úc giai đoạn 1982-1989 Họ cùng xem xét vai trò của quy mô, tính mùa vụ (tính thời gian), thông tin và rủi ro thanh khoản trong mẫu 100 công ty (50 CP nhỏ

và 50 CP lớn) và đưa tới kết luận thanh khoản không có ý nghĩa thống kê

Và Paper thứ hai tác giả sử dụng làm nền tảng nghiên cứu trong luận văn của hai tác giả Howard W Chan và Robert W Faff đến từ khoa kế toán tài chính , Monash University, Australia với tiêu đề " Asset pricing and the Iliquidity premium" (nghĩa là: định giá tài sản và phần bù thanh khoản) được đăng trên The

Financial Review 40 (2005) trang 429-458 Trong nghiên cứu này hai tác giả tiến

hành lấy số liệu thu thập trên thị trường Úc từ 1990-1998 và căn cứ vào mô hình 3 nhân tố của Fama - French (1993) và chỉ ra rằng tính thanh khoản có ảnh hưởng mạnh mẽ trong quá trình định giá tài sản Nội dung nghiên cứu sẽ được nhắc tới trong phần chương 3 của luận văn

Bảng tổng hợp dưới đây sẽ tóm tắt lại những nghiên cứu ở trên, theo đó so sánh mức ý nghĩa của hai mô hình CAPM và FF3FM thể hiện ở hệ số

Bảng 2.1 Kết quả thực nghiệm nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL chứng khoán

CAPM

Kết quả FF3FM

Mỹ 3 TTCK NYSE, AMEX, NASDAQ

giai đoạn 1926-2003

Nima Billou (2004)

New Zealand 248 cổ phiếu từ 1994 đến 2002 Hadrian

Djajadikerta, Gilbert Nartea (2005)

Pháp 341 cổ phiếu từ 7/1984 đến 6/2001 Souad Ajili (2005) 11,12% 34,32%

Úc 98% cổ phiếu trên sàn từ 1981-2005 Micheal

70,5% 78,2%

Thái Lan 421 cổ phiếu từ 7/2002 đến 5/2007 Nopbhanon

Homsud, Jatuphon Wasunsakul, Sirina Phuangnark (2009)

Kết luận chương 2

Như vậy trong toàn bộ chương hai, một mặt tác giả đi khái quát lại sự ảnh hưởng của cả bốn nhân tố xuất hiện trong mô hình, song song với đó là tổng quan lại các nghiên cứu liên quan và cũng là bằng chứng thực nghiệm để củng cố tính khoa học cho mô hình của mình Riêng đối với hai nhân tố thị trường và quy mô do đã gắn liền với hai mô hình nổi tiếng là CAPM và FF3FM nên một lần nữa tác giả nêu lại

lý thuyết của hai mô hình này, những khiếm khuyết tồn tại và phát triển ra mô hình

3 nhân tố mở rộng Bên cạnh đó không thể không nhắc tới mô hình 4 nhân tố nổi tiếng của Carhart được xây dựng năm 1997, mô hình này cũng là một trong những tiền đề mô phỏng cho nghiên cứu của tác giả

Shahid Ali bẩy đến

TSSL

Austraylia Các mã CP từ 1990-1998 trên thị

trường Austraylia

Howard W.Chan, Robert W.Faff

Đánh giá tác động của thanh khoản đến TSSL

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Trong chương này, tác giả đi vào chi tiết về phương pháp nghiên cứu và miêu tả cụ thể các bước làm để đi đến kết quả hồi quy mô hình đề ra

3.1 Mô tả dữ liệu

Nguồn gốc dữ liệu: thu thập từ kho dữ liệu được công bố trên trang web của hai Sở giao dịch chứng khoán HOSE & HNX Là giá đóng cửa cuối ngày từ 1/1/2009 – 31/12/2014, Tính toán số liệu kể từ đầu năm 2009, và số quan sát là 60 tháng (vì tính theo tỷ suất sinh lời chứng khoán)

Trang web nguồn: www.hsx.com và www.hnx.vn

Đặc điểm dữ liệu: giá đóng cửa từng ngày giao dịch của 90 mã chứng khoán được chọn từ 3 nhóm Small – Middle – Large: 40:30:20 mã

Các yếu tố liên quan bao gồm quy mô, đòn bẩy, thanh khoản:

Quy mô: lấy các mã thuộc 3 nhóm phân loại như trên và lấy chỉ tiêu quy mô vốn hóa thị trường

Đòn bẩy: căn cứ vào bảng báo cáo tài chính : hệ số Tổng nợ/VCSH

Thanh khoản: căn cứ vào báo cáo tài chính: chỉ số thanh toán hiện hành (Tổng tài sản có tính thanh khoản cao/ nợ ngắn hạn)

3.2 Xác định biến

Căn cứ vào Paper gốc: nêu lên mô hình 3 yếu tố bao gồm: thị trường, phần bù quy

mô, phần bù đòn bẩy và kết hợp thêm yếu tố thanh khoản Các biến được xác định như sau

3.2.1 Tỷ suất sinh lời danh mục

Tỷ suất sinh lời của các chứng khoán trong các danh mục được tính toán dựa trên giá đóng cửa của từng mã trên thị trường, cũng như phần giá trị tăng thêm dựa vào

cổ tức được chi trả cho các cổ đông nếu có Dữ liệu tỷ suất sinh lời được tính theo

trung bình tháng, trong khoảng thời gian từ 1/2010- 12/2014, do thị trường nước ta thành lập chưa lâu nên một số mã chứng khoán chưa xuất hiện từ năm 2009 trở về trước là điều khó tránh khỏi, như vậy có một số mã chứng khoán sẽ thiếu số liệu trong năm 2009 Nhưng khi tính tỷ suất sinh lời tác giả vẫn tính được tới năm 2010

là đầy đủ Dựa vào nghiên cứu trước đây, tác giả vận dụng công thức sau:

Ri =

Công thức này được tính cho cả mã cổ phiếu thường và chỉ số thị trường VN-Index

Việc phân loại 18 danh mục như bảng trên được lọc theo cổ phiếu từng năm và trên

3 nhân tố Như vậy ta có thể tính toán tỷ suất sinh lời trung bình của từng danh mục theo công thức:

R(DM) =

Trong đó:

R1, R2, R3 : lần lượt là suất sinh lời của các mã nằm trong danh mục theo thống

kê bảng trên và phân theo từng tháng

n: số lượng mã chứng khoán có trong danh mục đó

3.2.2 Phần bù thị trường

Biến thị trường là một biến căn bản của các mô hình định giá tài sản, được thể hiện dưới dạng phần bù nghĩa là sự chênh lệch giữa tỷ suất chứng khoán thị trường với lãi suất tài sản phi rủi ro

Biến này được tính như sau:

- Tính Rm: chỉ số thị trường chính là Vn-Index được tính theo trung bình tháng và theo công thức (3.3) ở trên

- Tính Rf: thu thập lãi suất phi rủi ro, trái phiếu chỉnh phủ kỳ hạn 5 năm đã được niêm yết trên website của sở giao dịch chứng khoán Hà Nội, mục trái phiếu, trong khoảng thời gian 2011-2014 Trên website này đã sẵn có số liệu lịch sử theo từng

năm (tổng kết qua kết quả đấu thầu) nên số liệu đáng tin cậy Ngoài ra có một số liệu tác giả tham khảo thêm trên trang web của Bộ Tài Chính: trái phiếu chính phủ Lãi suất trái phiếu được thu thập theo từng tháng từ 2011-2014, dựa vào lãi suất trúng thầu từng đợt

Sau khi có các số liệu trên, dễ dàng tính toán được biến phần bù thị trường

3.2.3 Phần bù quy mô

Phần bù quy mô được hiểu là: Công ty có quy mô nhỏ có độ rủi ro cao hơn các công

ty quy mô lớn, nên các nhà đầu tư yêu cầu sự bù đắp rủi ro này giữa hai loại công

ty

Như vậy biến SMB: được tính sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời các danh mục công ty quy mô nhỏ trừ đi TSSL danh mục công ty quy mô lớn Chênh lệch tỷ suất sinh lời hàng tháng giữa danh mục chứng khoán có quy mô nhỏ so với DM chứng khoán có quy mô lớn được tính như sau:

SMB =

3.2.4 Phần bù đòn bẩy

Tương tự sự giải thích của phần bù quy mô, biến DER thể hiện sự chênh lệch giữa TSSL của các công ty sử dụng đòn bẩy thấp trừ đi TSSL của các công ty sử dụng đòn bẩy cao Trong quá trình phân loại công ty, tác giả đã phân loại thành 3 nhóm thấp-trung bình-cao (về mức độ sử dụng đòn bẩy) theo tỷ lệ tương ứng là 30:40:30 Nhưng khi tính toán biến, dựa vào lý thuyết và nghiên cứu tác giả chỉ lấy số liệu của hai nhóm thấp và cao, vì hai nhóm này mới thể hiện được sự bù trừ trong khi nhóm trung bình có tỷ suất sinh lời đạt mức yêu cầu

Để tính toán biến này theo công thức dưới:

DER=

Giải thích: trong quá trình lập danh mục theo nhóm, tác giả phân loại được 27 công

ty có đòn bẩy yếu và 27 công ty có đòn bẩy mạnh với 6 danh mục trên Sự phân loại

cụ thể sẽ được thể hiện ở phần dưới Do các công ty sử dụng đòn bẩy thấp thường đem lại mức sinh lời thấp hơn những công ty sử dụng đòn bẩy cao, nên nhà đầu tư chỉ chấp nhận khi họ được hưởng một phần bù chênh lệch xứng đáng

Nếu DER dương : TSSL của nhóm đòn bẩy thấp sẽ cao hơn TSSL của nhóm có đòn bẩy cao và ngược lại nếu DER âm thì nhóm có đòn bẩy cao có TSSL lớn hơn nhóm

có đòn bẩy thấp

3.2.5 Phần bù thanh khoản

Biến IMV, thể hiện sự chênh lệch của DM cổ phiếu có tính thanh khoản kém với

DM cổ phiếu có tính thanh khoản cao, bỏ qua DM cổ phiếu có tính thanh khoản

trung bình

IMV =

Cũng giống việc giải thích của các biến phần bù trên tương tự với biến thanh khoản, tác giả bỏ qua nhóm có thanh khoản trung bình vì nó đã đạt kỳ vọng trung bình của thị trường Chỉ xét hai nhóm có thanh khoản kém và thanh khoản cao

Cách thức phân loại các mã vào từng danh mục theo tỷ lệ 30%:40%:30% trong 90 công ty theo số lượng: 27:36:27 công ty

3.3 Mô hình nghiên cứu

Dựa theo nghiên cứu "Size, leverage and stocks returns: Evidence from Pakistan"

(Nghĩa là "Quy mô, đòn bẩy và tỷ suất sinh lời: Bằng chứng thực nghiệm từ Pakistan") của ba tác giả Faisal Khan, Dr Arshad Hassan, Shahid Ali đang công tác tại các trường đại học và tổ chức kinh tế uy tín ở Pakistan

Mô hình nghiên cứu đề xuất của tác giả:

Trong đó:

R(DM): Tỷ suất sinh lời danh mục đầu tư

Trong bài nghiên cứu ở cả chứng khoán riêng lẻ và các danh mục được thành lập từ danh sách mã chứng khoán

3.4 Xử lý số liệu và thiết lập các danh mục đầu tƣ

- Phân loại chứng khoán theo đòn bẩy: như đã nêu ở mục trên, các công ty được phân thành 3 nhóm với tỷ lệ 30:40:30 (%) tương ứng số công ty là 27:36:27: thấp-trung bình-cao Với ký hiệu là L-M-H Tác giả cũng đi sắp xếp theo từng năm mục đòn bẩy từ nhỏ tới lớn và lấy theo số lượng

- Phân loại chứng khoán theo tính thanh khoản: tương tự với nhân tố đòn bẩy, tính thanh khoản của chứng khoán cũng được phân loại theo tỷ lệ trên, số lượng với ký hiệu I-M-V (kém-trung bình-cao)

3.4.2 Thiết lập danh mục

Kế thừa ý tưởng và phương pháp nghiên cứu cơ bản từ những nghiên cứu trước đây,

cả nghiên cứu trong và ngoài nước các tác giả đều thiết lập những danh mục đầu tư kết hợp những biến trong mô hình của mình Không thay đổi với phương pháp thiết lập này, tác giả cũng lập danh sách của 18 DMĐT dựa trên 3 yếu tố là quy mô, đòn bẩy và tính thanh khoản

Phân nhóm theo quy mô: 2 nhóm: Small – Big: 45 mã: 45 mã

Phân nhóm theo đòn bẩy: 3 nhóm High – Middle – Low: theo tỷ lệ 27:36:27 mã

Phân nhóm theo thanh khoản: 3 nhóm Very liquidity – Middle – Illiquidity theo tỷ

lệ 27:36:27 mã

Trước tiên, tác giả chia 2 nhóm quy mô: nhỏ và lớn và kết hợp với hai yếu tố còn lại

và theo 2 ma trận dưới đây:

Bảng 3.1a Nhóm 1 - Nhóm danh mục quy mô nhỏ (S)

Bảng 3.1b Nhóm 2 - nhóm danh mục quy mô lớn (B)

Hệ thống bảng sau đây là các mã chứng khoán có ba đặc tính được liệt kê trong 5 năm:

Bảng 3.2.Thống kê các mã thuộc danh mục SHI

Với danh mục được thiết lập từ tính chất: quy mô nhỏ, đòn bẩy cao và thanh khoản cao trên thực tế không có và trong quá trình chọn lọc không có mã nào trong 90 mã

có cả 3 đặc tính trên vì vậy DM SHV trong 6 năm đều không có mã nào Tác giả lấy

dữ liệu trong vòng 6 năm nhưng khi tính toán tỷ suất sinh lời và chọn danh mục thì trong vòng 5 năm

Bảng 3.4 Thống kê các mã thuộc danh mục SMI

2014 DQC, HQC, TDH, LIX, HDC, VFG, TIX, LCG, VNE, PTL

Bảng 3.6 Thống kê các mã thuộc danh mục SMV