Một mô hình ba nhân tố tốt hơn trong việc giải thích các bất thường

Một mô hình ba nhân tố tốt hơn trong việc giải thích các bất thường

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

MỘT MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ TỐT HƠN TRONG

VIỆC GIẢI THÍCH CÁC BẤT THƯỜNG

LONG CHEN và LU ZHANG

Nhóm 25

Tp.Hồ Chí Minh, tháng 03 năm 2013

2

MỤC LỤC MỤC LỤC 2

Giới thiệu 3

Mục tiêu nghiên cứu 3

Phương pháp nghiên cứu 3

I Phát triển giả thuyết 4

A Giả thuyết đầu tư 5

A.1 Trực giác 5

A.2 Gợi ý danh mục 6

B Giả thuyết ROA 7

B.1 Trực giác 7

B.2 Gợi ý danh mục 7

II Các nhân tố giải thích 8

A Nhân tố đầu tư 8

B Nhân tố ROA 11

III Kiểm định mô hình mới 12

A Tỷ suất sinh lợi ngắn hạn ở giai đoạn trước 12

B Kiệt quệ 17

C Phát hành cổ phiếu ròng 19

D Tăng trưởng tài sản 21

E Thu nhập bất ngờ 22

F Giá trị sổ sách trên giá thị trường của vốn cổ phần 23

G Ngành công nghiệp, Beta CAPM và giá trị thị trường của vốn cổ phần 25

IV Kết luận 27

3

Giới thiệu

Mặc dù có những đóng góp rất đẹp về mặt lý thuyết, việc tiến hành thực nghiệm mô

hình CAPM của Sharpe (1964) và Lintner (1965) là rất khó khăn Fama và French

(1993), cùng với những người khác, đã thêm một số nhân tố cho mô hình CAPM để

giải thích những gì CAPM không giải thích được

Tuy nhiên, trong hai thập kỷ qua, ngày càng cho thấy ngay cả mô hình có ảnh hưởng

lớn của Fama-French cũng không thể giải thích nhiều mẫu dữ liệu chéo Ví dụ nổi bật

như mối quan hệ cùng chiều của tỷ suất sinh lợi trung bình với tỷ suất sinh lợi ngắn

hạn ở giai đoạn trước và thu nhập trước bất ngờ, cũng như mối quan hệ ngược chiều

của tỷ suất sinh lợi trung bình với kiệt quệ tài chính, phát hành cổ phiếu ròng, và tăng

trưởng tài sản

Bài viết này phát triển một mô hình 3 nhân tố mới từ lý thuyết q, hướng tới giải quyết

các mẫu dữ liệu chéo mà mô hình Fama và French không giải thích được Đóng góp

quan trọng của bài viết là đưa ra mô hình nhân tố mới đáng tin cậy để ước lượng tỷ

suất sinh lợi kỳ vọng

Mô hình của Fama-French (1996), mô hình ba nhân tố của họ tổng kết sự hiểu biết

của chúng ta về tỷ suất sinh lợi từ giữa những năm 1990 Tương tự, mô hình mới của

bài viết này tổng kết hiểu biết của chúng ta về tỷ suất sinh lợi cuối những năm 2000

Mục tiêu nghiên cứu

- Tìm ra mô hình nhân tố mới ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi

- So sánh hiệu quả mô hình mới này với mô hình CAPM và mô hình của

Fama-French

Phương pháp nghiên cứu

- Xây dựng một cấu trúc 2 thời kỳ, kết hợp với lý thuyết q để tìm ra nhân tố mới ảnh

hưởng đến tỷ suất sinh lợi

- Kiểm định mô hình mới trên các danh mục được sắp xếp theo các tiêu chí khác nhau

4

I Phát triển giả thuyết

Bài viết phát triển các giả thuyết có thể kiểm định từ lý thuyết q (Tobin (1969) và

Cochrane (1991)) Phác thảo một cấu trúc hai thời kỳ như sau: Có hai thời kỳ, 0 và 1,

và các công ty không đồng nhất, được ký hiệu là j Lợi nhuận hoạt động của công ty j

được cho bởi ở thời kỳ 0 và ở thời kỳ 1 Trong đó Aj0, Aj1 là quy mô tài

sản sản suất của công ty ở thời kỳ 0 và 1, , là tỷ suất sinh lợi trên tài sản của

công ty ở thời kỳ 0 và 1 Công ty j bắt đầu với tài sản Aj0, đầu tư ở thời kỳ 0, sản xuất

trong cả 2 thời kỳ và kết thúc vào cuối thời kỳ 1 với giá trị thanh lý là (1 – )Aj1, với

là tỷ lệ khấu hao Tài sản biến đổi theo Aj1 = Ij0 + (1 - δ)Aj0, Ij0 là đầu tư Đầu tư dẫn

đến chi phí điều chỉnh bậc hai (a / 2) (Ij0/Aj0)2Aj0, a > 0 là một hằng số Công ty j có tỷ

lệ chiết khấu là rj Tỷ lệ chiết khấu giữa các công ty là khác nhau, do rủi ro của công ty

trong nền kinh tế vĩ mô Công ty chọn Aj1 để tối đa hóa giá trị thị trường vào đầu thời

kỳ 0:

(2)

Giá trị thị trường là dòng tiền tự do của thời kỳ 0, , cộng

với giá trị chiết khấu của dòng tiền tự do ở thời kỳ 1, Công

ty không đầu tư ở thời kỳ 1, do vậy dòng tiền tự do ở thời kỳ 1 chỉ đơn giản là tổng

của lợi nhuận hoạt động và giá trị thanh lý

Sự đánh đổi của công ty j đơn giản là: dòng tiền tự do thấp ở thời kỳ 0 thay cho dòng

tiền tự do cao hơn ở thời kỳ 1 Cho đạo hàm bậc nhất của biểu thức (2) theo Aj1 bằng

0

5

(3)

Tử số ở vế phải là lợi ích biên của đầu tư bao gồm năng suất biên của vốn (TSSL trên

tài sản), , và giá trị thanh lý biên của vốn, 1- Mẫu số là chi phí biên của đầu tư

bao gồm chi phí mua biên của đầu tư (một) và chi phí điều chỉnh biên, a(Ij0/Aj0) Điều

kiện này nói rằng lợi ích biên của đầu tư chiết khấu về thời điểm 0 phải bằng chi phí

biên của đầu tư Một cách tương đương, tỷ suất sinh lợi của đầu tư, được định nghĩa là

tỷ số lợi ích biên của đầu tư ở thời kỳ 1 trên chi phí biên của đầu tư ở thời kỳ 0, phải

bằng tỷ lệ chiết khấu, như Cochrane (1991)

A Giả thuyết đầu tư

Giả Thuyết 1: Với ROA dự kiến cho trước, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp khi đầu tư

trên tài sản cao Cơ chế này dẫn đến các mối quan hệ ngược chiều của tỷ suất sinh lợi

trung bình với phát hành cổ phần ròng, tăng trưởng tài sản, các chỉ số định giá, tăng

trưởng doanh số dài hạn trong quá khứ, và tỷ suất sinh lợi dài hạn ở giai đoạn trước.

A.1 Trực giác

Các công ty đầu tư nhiều hơn khi q biên (giá trị hiện tại ròng của dòng tiền tương lai

được tạo ra từ một đơn vị vốn tăng thêm) cao Với ROA dự kiến hoặc dòng tiền dự

kiến cho trước, tỷ lệ chiết khấu thấp làm tăng q biên và tăng đầu tư, tỉ lệ chiết khấu cao

6

làm giảm q biên và đầu tư giảm Với dòng tiền dự kiến cho trước, chi phí vốn cao hàm

ý hiện giá thuần của dự án mới thấp và đầu tư thấp, và chi phí vốn thấp ngụ ý hiện giá

thuần của dự án mới cao và đầu tư cao

A.2 Gợi ý danh mục

Phát hành cổ phiếu ròng và tăng trưởng tài sản có tương quan dương với đầu tư.

Bảng cân đối của các công ty gợi ý rằng việc sử dụng nguồn vốn phải bằng với nguồn

vốn của công ty, nghĩa là công ty có phát hành cổ phiếu phải đầu tư nhiều hơn và tỷ

suất sinh lợi trung bình thấp hơn công ty không phát hành Tương tự cho trường hợp

tăng trưởng tài sản Cooper và các cộng sự (2008) cũng đã chứng minh rằng tăng

trưởng tài sản dự báo tỷ suất sinh lợi trong tương lai sẽ giảm

Phần bù giá trị cũng có thể được giải thích bằng cách sử dụng mối tương quan âm

của đầu tư và tỷ suất sinh lợi lợi nhuận dự kiến: đầu tư trên tài sản là một hàm tăng

theo q biên (mẫu số của phương trình (3)) q biên có tương quan âm với q trung bình

Tuy nhiên, q trung bình của công ty và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của vốn cổ

phần có tương quan cao, và bằng nhau khi không có vay nợ Như vậy, các công ty giá

trị với BE/ME cao thì đầu tư nhiều hơn và có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp hơn các

công ty tăng trưởng với giá trị sổ sách trên giá thị trường thấp Nhìn chung, các công

ty có chỉ số định giá cao có nhiều cơ hội tăng trưởng hơn, đầu tư nhiều hơn, và có tỷ

suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn các công ty có chỉ số định giá thấp

Đối với đòn bẩy thị trường, Fama và French (1992) đo lường đòn bẩy thị trường

bằng tỷ lệ tổng tài sản chia giá trị thị trường của vốn cổ phần Bằng trực giác, bởi vì

giá trị thị trường của vốn cổ phần ở mẫu số, đòn bẩy cao báo hiệu cơ hội tăng trưởng

thấp, đầu tư thấp, tỷ suất sinh lợi dự kiến cao, và đòn bẩy thấp báo hiệu cơ hội tăng

trưởng cao, đầu tư cao, và tỷ suất sinh lợi dự kiến thấp

Chỉ số định giá có thể là hệ quả của những cú sốc Như vậy, chỉ số định giá cao của

các công ty tăng trưởng có thể biểu hiện như tăng trưởng doanh thu cao trong quá

khứ và tỷ suất sinh lợi dài hạn cao ở giai đoạn trước Những công ty này đầu tư

nhiều hơn và có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp hơn so với các công ty có tỷ suất sinh

lợi dài hạn thấp ở giai đoạn trước và tăng trưởng doanh thu trong quá khứ thấp

7

B Giả thuyết ROA

Giả thuyết 2: Với đầu tư trên tài sản cho trước, công ty có ROA dự kiến cao sẽ có tỷ

suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn so với công ty có ROA dự kiến thấp Mối tương quan

dương này của ROA và tỷ suất sinh lợi dự kiến dẫn đến mối tương quan dương giữa

tỷ suất sinh lợi trung bình và tỷ suất sinh lợi ngắn hạn ở giai đoạn trước và thu nhập

bất ngờ cũng như mối tương quan âm của tỷ suất sinh lợi trung bình và kiệt quệ tài

chính.

B.1 Trực giác

Phương trình (3) cho thấy, nếu cố định Ij0/Aj0, ROA dự kiến cao, tức cao, làm cho

rj cao, tức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng sẽ cao

Ngoài ra, lý thuyết q cũng giải thích mối tương quan dương giữa ROA và tỷ suất sinh

lợi dự kiến Tỉ lệ chiết khấu cao là cần thiết để bù đắp ROA dự kiến cao nhằm làm

giảm hiện giá thuần của vốn mới và do đó đầu tư thấp Nếu tỉ lệ chiết khấu không đủ

cao để chống lại ROA dự kiến cao, các công ty sẽ nhìn vào hiện giá thuần của vốn mới

cao và do đó đầu tư nhiều hơn

B.2 Gợi ý danh mục

Đầu tiên, sắp xếp danh mục theo tỷ suất sinh lợi ngắn hạn ở giai đoạn trước sẽ tạo

ra chênh lệch ROA dự kiến Bằng trực giác, những cú sốc với thu nhập tương quan

dương với các cú sốc đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu cùng kỳ Các công ty có thu nhập

bất ngờ dương có thể tăng giá cổ phiếu ngay lập tức, trong khi các công ty với thu

nhập bất ngờ âm có thể giảm giá cổ phiếu ngay lập tức Như vậy, cổ phiếu tăng giá với

tỷ suất sinh lợi ngắn hạn cao ở giai đoạn trước sẽ có ROA dự kiến cao hơn và tỷ suất

sinh lợi trung bình cao hơn cổ phiếu giảm giá với tỷ suất sinh lợi ngắn hạn thấp ở giai

đoạn trước

Thứ hai, các công ty ít kiệt quệ sẽ sinh lợi nhiều hơn (ROA dự kiến cao hơn), khi các

yếu tố khác bằng nhau, sẽ có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn, trong khi các công ty

kiệt quệ hơn thì sinh lợi thấp hơn (ROA dự kiến thấp hơn) sẽ có tỷ suất sinh lợi trung

bình thấp hơn Như vậy, tác động của kiệt quệ có thể được giải thích bằng cách sử

dụng mối tương quan dương giữa ROA và tỷ suất sinh lợi dự kiến

8

Cuối cùng, sắp xếp dựa trên thu nhập bất ngờ nên tạo ra sự chênh lệch ROA dự kiến

giữa các danh mục Bằng trực giác, các công ty có thu nhập bất ngờ dương sẽ tạo ra

nhiều lợi nhuận hơn so với các công ty có thu nhập bất ngờ âm

II Các nhân tố giải thích

Tác giả kiểm định giả thuyết đầu tư và giả thuyết ROA bằng cách sử dụng phương

pháp danh mục Fama-French Các nhân tố mới dựa vào đầu tư trên tài sản và ROA

được xây dựng tương tự như Fama và French (1993, 1996) xây dựng nhân tố quy mô

và giá trị Tác giả cũng bao gồm nhân tố thị trường, và sử dụng kết quả mô hình ba

nhân tố mới này để mô tả chi tiết tỷ suất sinh lợi

Tỷ suất sinh lợi hàng tháng, cổ tức, và giá cả được thu thập từ Center for Research in

Security Prices (CRSP) và thông tin kế toán thu thập từ Compustat Annual and

Quarterly Industrial Files Mẫu từ tháng 1 năm 1972 đến tháng 12 năm 2006 Loại trừ

các công ty tài chính và các công ty có giá trị sổ sách của vốn cổ phần âm

A Nhân tố đầu tư

Đầu tư trên tài sản (I/A) là sự thay đổi hàng năm trong bất động sản, nhà xưởng, máy

móc, thiết bị cộng với sự thay đổi hàng năm của hàng tồn kho chia giá trị sổ sách của

tài sản có độ trễ Thay đổi trong bất động sản, nhà xưởng, máy móc, thiết bị phản ánh

đầu tư vốn vào tài sản dài hạn được sử dụng cho hoạt động trong nhiều năm như các

công trình xây dựng, máy móc, trang thiết bị Thay đổi hàng tồn kho nắm bắt đầu tư

vốn vào tài sản ngắn hạn được sử dụng trong một chu kỳ hoạt động bình thường như

hàng hóa, nguyên liệu, vật tư

Nhân tố đầu tư, rINV, được xây dựng bằng cách sắp xếp two-by-three dựa trên quy mô

và I/A.

Vào tháng 6 mỗi năm, chia cổ phiếu NYSE, Amex, và NASDAQ thành ba nhóm I/A

dựa trên các điểm ngắt 30% thấp, 40% trung bình, và 30% cao Sử dụng trung vị giá

trị thị trường NYSE của vốn cổ phần (giá cổ phiếu nhân với cổ phiếu đang lưu hành)

để chia cổ phiếu NYSE, Amex, và NASDAQ thành hai nhóm 6 danh mục được hình

thành từ các giao điểm của 2 nhóm quy mô và 3 nhóm I/A Trọng số tỷ suất sinh lợi

hàng tháng của 6 danh mục được tính từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t + 1, và danh

mục cân bằng lại vào tháng sáu năm t + 1 Nhân tố đầu tư là sự khác biệt

9

high), mỗi tháng, giữa trung bình đơn giản của tỷ suất sinh lợi trên hai nhóm danh mục

I/A-thấp và trung bình đơn giản của lợi nhuận trên hai nhóm danh mục I/A-cao

Từ Bảng I, tỷ suất sinh lợi rINV trung bình trong mẫu từ năm 1972 đên 2006 là

0,43%/tháng (t = 4,75) Hồi quy rINV theo nhân tố thị trường tạo ra một alpha bằng

0,51%/tháng (t = 6,12) và R2 là 16% Nhân tố rINV cũng có tương quan cao 0.51 với

HML Từ Phụ lục Internet, phân loại dựa trên I/A tạo ra chênh lệch lớn: danh mục

I/A-thấp và quy mô nhỏ có I/A trung bình -4,27% /năm, trong khi danh mục I/A-cao và

quy mô nhỏ có trung bình 30,15%

Ngoài ra, bài viết cũng tiến hành phân loại two-by-three hàng năm theo quy mô và I/A

ngành công nghiệp bằng cách sử dụng 48 ngành công nghiệp của Fama và French

(1997), và nhận thấy rằng tác động của ngành công nghiệp đến nhân tố đầu tư là tương

đối nhỏ

10

11

B Nhân tố ROA

Xây dựng rROA bằng cách sắp xếp dựa trên ROA hiện tại (khác với ROA dự kiến)

Fama và French (2006) cho thấy khả năng sinh lợi hiện tại là yếu tố dự báo mạnh nhất

về khả năng sinh lợi trong tương lai Ngoài ra, bởi vì rROA là phù hợp nhất để giải thích

thu nhập bất ngờ, tỷ suất sinh lợi giai đoạn trước, và các tác động của kiệt quệ

ROA là thu nhập trước các khoản mục bất thường chia cho tổng tài sản của quý cuối

cùng Mỗi tháng từ tháng 1 năm 1972 đến tháng 12 năm 2006, chia cổ phiếu NYSE,

Amex, và NASDAQ thành ba nhóm dựa trên các điểm ngắt cho 30% thấp, trung bình

40%, và 30% dựa trên ROA hàng quý từ 4 tháng trước Áp đặt độ trễ 4 tháng để đảm

bảo rằng thông tin kế toán theo yêu cầu được biết đến trước khi hình thành các danh

mục Sử dụng trung vị NYSE mỗi tháng để chia cổ phiếu NYSE, Amex, và NASDAQ

thành hai nhóm 6 danh mục từ các giao điểm của 2 nhóm quy mô và ba nhóm ROA

Trọng số của tỷ suất sinh lợi hàng tháng của sáu danh mục được tính toán cho tháng

hiện tại, và danh mục cân bằng lại hàng tháng Nhân tố ROA là sự khác biệt

(high-minus-low), mỗi tháng, giữa trung bình đơn giản của tỷ suất sinh lợi 2 danh mục ROA

cao và trung bình đơn giản của tỷ suất sinh lợi 2 danh mục ROA thấp

Từ Panel A của Bảng I, rROA có tỷ suất sinh lợi trung bình 0,96% mỗi tháng (t = 5,10)

từ tháng 1 năm 1972 đến tháng 12 năm 2006 Kiểm soát nhân tố thị trường, các nhân

tố Fama-French, và các nhân tố Carhart không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi rROA

trung bình Bằng chứng này có nghĩa là, giống như như rINV, rROA cũng nắm bắt được

sự thay đổi tỷ suất sinh lợi trung bình mà không có trong các nhân tố chung hiện tại

Từ Panel B, rROA và nhân tố momentum có hệ số tương quan là 0,26, cho thấy rằng

những cú sốc đến thu nhập tương quan dương với những cú sốc đến tỷ suất sinh lợi

cùng kỳ Hệ số tương quan giữa rINV và rROA chỉ là 0,10 (p-value = 0,05), có nghĩa là

không cần trung hòa hai nhân tố này Từ Phụ lục Internet, sắp xếp theo ROA tạo ra

chênh lệch lớn: danh mục ROA-thấp và quy mô nhỏ có ROA trung bình -13,32%

/năm, trong khi danh mục ROA-cao và quy mô nhỏ có ROA trung bình 13,48%

Chênh lệch ROA lớn chỉ tương ứng với chênh lệch nhỏ trong I/A: 11,49% so với

12,56% mỗi năm, giúp giải thích mối tương quan thấp giữa rINV và rROA Chênh lệch

ROA trong các công ty nhỏ tương ứng với chênh lệch lớn trong tỷ suất sinh lợi giai

12

đoạn 2 đến 12 tháng trước, 9,55% so với 34,44%, giúp giải thích các sự tương quan

cao giữa rROA và nhân tố momentum

Ngoài ra, bài viết cũng tiến hành sắp xếp two-by-three hàng tháng theo quy mô và

ROA ngành công nghiệp bằng cách sử dụng 48 ngành công nghiệp của Fama và

French (1997), và nhận thấy rằng tác động ngành công nghiệp đến nhân tố ROA là

nhỏ

III Kiểm định mô hình mới

Sử dụng hồi quy chuỗi thời gian đơn giản để đánh giá mô hình mới bằng cách kiểm

định danh mục được hình thành trên các biến bất thường

Mô hình là có hiệu quả khi không có ý nghĩa thống kê

A Tỷ suất sinh lợi ngắn hạn ở giai đoạn trước

Kế thừa Jegadeesh và Titman (1993), xây dựng 25 danh mục theo quy mô và

momentum bằng cách sử dụng quy ước "6/1/6" Đối với mỗi tháng t, sắp xếp cổ phiếu

dựa trên tỷ suất sinh lợi từ tháng t - 2 đến t - 7, bỏ qua tháng t - 1, và tính toán tỷ suất

sinh lợi danh mục tiếp theo từ tháng t đến t + 5 Sử dụng các ngũ phân vị giá trị thị

trường của vốn cổ phần của thị tường NYSE để sắp xếp các cổ phiếu mỗi tháng vào

năm danh mục theo quy mô 25 danh mục được hình thành hàng tháng là các giao

điểm của 5 nhóm theo quy mô và 5 nhóm theo tỷ suất sinh lợi của giai đoạn 2 đến 7

tháng trước

Từ Panel A của Bảng I, tỷ suất sinh lợi trung bình của winer-minus-loser (W - L) thay

đổi từ 0,85% (t = 3,01) đến 1,25% /tháng (t = 5,49) Các alpha CAPM của W - L

13

alpha CAPM 1,33%/tháng (t = 5.78) W-L ở nhóm quy mô nhỏ có alpha Fama French

1,44%/ tháng (t = 5.54) Loser có HML cao hơn Winner, vì vậy mô hình của họ ngược

lại với dự đoán thực tế rằng loser có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn