Mối quan hệ giữa thanh khoản và tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán thành phố hồ chí minh giai đoạn 2009 2015

Dựa trên nền tảng lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đó, đặc biệt là nghiên cứu của Tsung-wu Ho và Shu-Hwa Chang 2015, luận văn “Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội và

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

- -

VŨ THỊ CẨM LY

SUẤT SINH LỢI VƯỢT TRỘI CỦA CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH GIAI ĐOẠN 2009 – 2015

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn khoa học của GS.TS Trần Ngọc Thơ

Các số liệu được thu thập từ thực tế, xử lý trung thực và khách quan

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung và tính trung thực của đề tài này

TP Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 10 năm 2015

Người cam đoan

Vũ Thị Cẩm Ly

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1

1.1 Lý do nghiên cứu đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

1.4 Phương pháp nghiên cứu 3

1.5 Cấu trúc luận văn 3

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 5

2.1 Lý thuyết về thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu 5

2.1.1 Lý thuyết về thanh khoản 5

2.1.2 Lý thuyết về tỷ suất sinh lợi cổ phiếu 5

2.1.2.1 Mô hình định giá tài sản vốn 5

2.1.2.2 Mô hình 3 nhân tố Fama – French (1992) 7

2.1.2.3 Mô hình 4 nhân tố Carhart (1997) 8

2.2 Nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới 9

CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Dữ liệu nghiên cứu 22

3.2 Phương pháp nghiên cứu 22

3.2.1 Cách thức hình thành và phương pháp tính toán các biến 22

3.2.1.1 Tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu 22

3.2.1.5 Nhân tố thanh khoản 23

3.2.1.6 Tổng hợp cách tính toán, nguồn gốc các chỉ tiêu trong mô hình 25

3.2.2 Mô hình 27

3.2.3 Phương pháp hồi quy và kiểm định 29

3.2.3.1 Phương pháp hồi quy phân vị 29

3.2.3.2 Mô hình ngưỡng (Hansen, 2000) 30

CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 35

4.1 Phân tích thống kê mô tả các nhân tố 35

4.2 Kiểm định mô hình 39

4.3 Kết quả hồi quy giữa TSSL vượt trội của cổ phiếu với các phần bù rủi ro 41

4.3.1 Kết quả hồi quy khi chưa xem xét yếu tố thanh khoản 41

4.3.2 Kết quả hồi quy khi sắp xếp các cổ phiếu theo beta thanh khoản 45

4.3.2.1 Sắp xếp theo beta thanh khoản với thước đo Amihud 46

4.3.2.2 Sắp xếp theo beta thanh khoản với thước đo Turnover rate 47

4.3.2.3 Sắp xếp theo beta thanh khoản với thước đo Spread 49

4.3.3 Mô hình ngưỡng 52

4.3.3.1 Xác định ngưỡng tiềm năng 52

4.3.3.2 Kiểm định hiệu ứng ngưỡng 55

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 60

5.1 Kết luận chung 60

5.2 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo 61

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC PHỤ LỤC

TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh

HOSE Sàn giao dịch chứng khoán TP HCM CAPM Mô hình định giá tài sản vốn

TSSL Tỷ suất sinh lợi

SMB Nhân tố quy mô (Small minus Big)

HML Nhân tố giá trị (High minus Low)

WML Nhân tố momentum (Winner minus Loser)

ME Giá trị vốn hóa thị trường

BE/ME Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường NYSE Sàn giao dịch chứng khoán New York AMEX Sàn giao dịch chứng khoán Mỹ

NASDAQ National Association of Securities Dealers

Automated Quotation System

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý do nghiên cứu đề tài

Tính thanh khoản được xem là việc chuyển đổi một tài sản thành tiền mặt một cách

dễ dàng mà không bị sụt giảm giá cả và không phát sinh chi phí kèm theo Vì vậy, khi quyết định giao dịch một loại cổ phiếu, nhà đầu tư thường xem xét mức thanh khoản và tỷ suất sinh lợi tương ứng của cổ phiếu để thực hiện các chiến lược đầu tư phù hợp cho từng cổ phiếu đó

Hiện nay, nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mối quan hệ của thanh khoản và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngày càng được quan tâm ở các thị trường đang phát triển nói chung và Việt Nam nói riêng Tuy nhiên, các tác giả nghiên cứu ảnh hưởng của thanh khoản lên tỷ suất sinh lợi vượt trội trong một khoảng thời gian liên tục bất kể tình hình thị trường tốt hay xấu, như vậy có thể tạo ra các quan sát nhiễu làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Ngoài ra, kết quả nghiên cứu của các tác giả chưa đi đến kết luận thống nhất về mối quan hệ của thanh khoản và tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu

Dựa trên nền tảng lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đó, đặc biệt là nghiên cứu của Tsung-wu Ho và Shu-Hwa Chang (2015), luận văn “Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội và thanh khoản cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2009-2015” được thực hiện để trả lời cho các câu hỏi:

- Liệu có tồn tại mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội và thanh khoản của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh hay không?

- Mối quan hệ này có bền vững khi sử dụng các mô hình định giá và các thước

đo thanh khoản khác nhau cũng như trong các giai đoạn khác nhau hay không?

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu được mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu và thanh khoản cổ phiếu để trên cơ sở đó, các nhà đầu tư

có thể đưa ra những dự đoán về diễn biến giá cổ phiếu dựa vào các thông tin liên

quan đến vấn đề thanh khoản của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Luận văn nghiên cứu tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu trong mối quan hệ với rủi ro thanh khoản, rủi ro hệ thống, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên vốn hóa thị trường

Phạm vi nghiên cứu là các cổ phiếu của các công ty phi tài chính được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE từ tháng 4 năm 2009 đến tháng 6 năm 2015 Tác giả chọn năm 2009 làm năm bắt đầu vì trong năm này, sàn HOSE bắt đầu sử dụng

hệ thống giao dịch trực tuyến, làm cải thiện đáng kể thanh khoản chứng khoán so với giai đoạn trước đó

Ngoài ra, để nghiên cứu sự khác biệt của các mối quan hệ này trong những tình hình thị trường khác nhau, tác giả phân tích khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của các nhân tố tren 2 giai đoạn mẫu phụ: 2009-2011 và 2012-2015 Nguyên nhân tác giả chọn cách phân chia thành 2 giai đoạn như vậy là do giai đoạn 2009-2011 là giai đoạn chứng kiến hầu hết các kỷ lục xấu nhất của thị trường chứng khoán Việt Nam nói chung và HOSE nói riêng kể từ lúc thành lập Năm 2009, VN-Index rơi xuống mức đáy Năm 2011, tổng huy động của thị trường chứng khoán giảm 90%

so với năm 2010 Trên sàn HOSE, số cổ phiếu và chứng chỉ quỹ dưới mệnh giá có đến 162 mã, chiếm gần 53% trên tổng số 306 mã đang niêm yết Giá trị và khối lượng giao dịch bình quân 1 phiên tính cho HOSE (theo phương thức khớp lệnh) trong năm 2011 có sự sụt giảm rõ rệt so với năm 2010 được thể hiện trong bảng 1.1

Bảng 1.1 Khối lượng và giá trị giao dịch sàn HOSE năm 2010-2011

Thời điểm KLGD bình quân/phiên

(khớp lệnh)

GTGD bình quân/phiên (khớp lệnh)

(đơn vị: tỷ đồng) Quý 1-2010 40.169.681 1.735,25

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp hồi quy phân vị (Quantile Regression), cụ thể là hồi quy trung vị thông qua phần mềm thống kê Stata 12 và sử dụng mô hình ngưỡng với sự trợ giúp của phần mềm Excel và Stata 12

1.5 Cấu trúc luận văn

Ngoài phần tóm tắt, danh mục bảng, danh mục các chữ viết tắt, phụ lục, tài liệu tham khảo, luận văn được trình bày gồm 5 chương như sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Trong chương này, tác giả tóm tắt các nội dung chính của đề tài như lý do, mục tiêu, phạm vi và phương pháp nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới

Trong chương này, tác giả trình bày các lý thuyết liên quan đến thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu; đồng thời, tóm tắt kết quả các nghiên cứu thực nghiệm trước

đó liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội và tính thanh khoản của

cổ phiếu

Chương 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Trong chương này, tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu, nguồn dữ liệu và đồng thời mô tả biến được sử dụng trong bài nghiên cứu

Chương 4: Nội dung và kết quả nghiên cứu

Trong chương này, tác giả phân tích ảnh hưởng của tính thanh khoản lên tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE Tác giả sử dụng 3 mô hình định giá tài sản và 3 thước đo đại diện cho thanh khoản để làm vững kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận

Trong chương này, tác giả tổng kết các vấn đề nghiên cứu, các hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU

THỰC NGHIỆM 2.1 Lý thuyết về thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu

2.1.1 Lý thuyết về thanh khoản

Tính thanh khoản của tài sản được xem là việc chuyển đổi một tài sản thành tiền mặt một cách dễ dàng mà không bị sụt giảm giá cả và không phát sinh chi phí kèm theo Nếu một tài sản không có tính thanh khoản hoặc tính thanh khoản kém thì nhà đầu tư nắm giữ tài sản đó sẽ gặp khó khăn trong việc bán tài sản do khó tìm người mua hoặc phải chấp nhận bán tài sản với giá thấp Vì vậy, tính thanh khoản được xem là một yếu tố quan trọng trong việc ra quyết định đầu tư

2.1.2 Lý thuyết về tỷ suất sinh lợi cổ phiếu

2.1.2.1 Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM)

Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) do William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor phát triển từ những năm 1960 để mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng

Trong mô hình này, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận phi rủi

ro (risk-free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro hệ thống của chứng khoán đó Rủi ro phi hệ thống không được xem xét trong mô hình này vì nhà đầu tư có thể đa dạng hoá danh mục đầu tư để loại bỏ loại rủi ro này Với quan điểm này, mô hình CAPM thể hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro qua công thức sau:

𝑅𝑖 = 𝑅𝑓+ 𝛽(𝑅𝑚− 𝑅𝑓) Trong đó: 𝑅𝑖 là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán

𝑅𝑚là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường

𝑅𝑓 là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro

𝛽 là beta chứng khoán, có giá trị trong đoạn [0;1]

Công thức CAPM còn có thể được viết lại như sau:

𝑅𝑖− 𝑅𝑓 = 𝛽(𝑅𝑚− 𝑅𝑓) Tức là: Phần bù rủi ro chứng khoán = 𝛽 × phần bù rủi ro thị trường

Như vậy, tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán có mối tương quan với beta của nó: một chứng khoán có beta càng lớn thì phần bù rủi ro lớn thể hiện rủi ro cao và một

tỷ suất sinh lợi cao, và ngược lại Một chứng khoán có 𝛽 ≈ 1 thì có tỷ suất sinh lợi tương đương tỷ suất sinh lợi thị trường, một chứng khoán có 𝛽 ≈ 0 thì có tỷ suất sinh lợi tương đương tỷ suất sinh lợi phi rủi ro, thông thường đây là các chứng khoán do Chính phủ phát hành

Đối với một mô hình đơn giản, các giả định là cần thiết để không làm thay đổi tính chất vấn đề Mô hình CAPM có các giả định cơ bản sau:

- Thị trường vốn là hiệu quả: nhà đầu tư được cung cấp thông tin đầy đủ, chi phí giao dịch không đáng kể, không có những hạn chế đầu tư, và không có nhà đầu

tư nào đủ lớn để ảnh hưởng đến giá cả của một loại chứng khoán nào đó Nói khác

đi, giả định thị trường vốn là thị trường hiệu quả và hoàn hảo

- Nhà đầu tư kỳ vọng thuần nhất, lựa chọn hợp lý và chỉ có hai cơ hội đầu tư: đầu tư vào chứng khoán phi rủi ro và đầu tư vào danh mục cổ phiếu thường trên thị trường

Một số hạn chế của mô hình trong áp dụng thực tiễn:

Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản và có thể ứng dụng trên thực tế Có thể nói, với vai trò tiên phong trong việc đánh giá rủi ro từ một cơ hội đầu tư và ước lượng

tỷ suất sinh lợi mà nhà đầu tư đòi hỏi, CAPM là một thành công không thể phủ nhận

Tuy nhiên, mô hình CAPM dựa trên các giả định không thể xảy ra trong thực tế Hơn nữa, giá trị beta của các cổ phiếu không cố định theo thời gian

Ngoài ra, khi các nhà nghiên cứu áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số yếu tố làm ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình, bao gồm:

- Ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp: các nhà nghiên cứu phát hiện rằng

cổ phiếu của các doanh nghiệp có vốn hóa thị trường nhỏ thì đêm lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những doanh nghiệp có vốn hóa thị trường lớn, nếu các doanh nghiệp tương đồng nhau về các yếu tố khác, như nghiên cứu của Banz (1981)

- Ảnh hưởng của tỷ số thu nhập cổ phần trên giá cổ phần E/P: các nhà nghiên cứu thấy rằng cổ phiếu của những doanh nghiệp có tỷ số E/P cao thì đem lại lợi nhuận cao hơn so với các cổ phiếu của những doanh nghiệp có tỷ số E/P thấp, như nghiên cứu của Basu (1983)

- Ảnh hưởng của tỷ số BE/ME: các nhà nghiên cứu thấy rằng cổ phiếu của các doanh nghiệp có tỷ số BE/ME cao thì đem lại lợi nhuận cao hơn những doanh nghiệp có tỷ số BE/ME cao, như nghiên cứu của Rosenberg, Reid, và Lanstein (1985)

- Ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính: các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng các doanh nghiệp có sử dụng đòn bẩy tài chính thì có lợi nhuận cao hơn các doanh nghiệp không có sử dụng hoặc sử dụng đòn bẩy ít hơn, như nghiên cứu của Bhandari (1988)

Mặc dù vậy, cho đến nay, nhiều mô hình khác đã được đề xuất và giải thích động thái thị trường tương đối tốt hơn nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát với thực tiễn

2.1.2.2 Mô hình 3 nhân tố Fama-French (1992)

Năm 1992, Eugene Fama – một giá sư tài chính người Mỹ, cùng với Kenneth French đã chứng minh tính thiếu hiệu quả của mô hình CAPM bằng nghiên cứu thực nghiệm cho các công ty niêm yết trên sàn giao dịch NYSE, AMEX và NASDAQ trong giai đoạn 1963-1990, cho thấy mối quan hệ yếu giữa beta và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán

Dựa trên một mô hình trong đó tổng hợp nhiều yếu tố khác có khả năng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, cuối cùng, Fama và French chỉ ra rằng nhân tố quy mô và BE/ME là những yếu tố có mối quan hệ mạnh nhất, từ đó đưa ra mô hình 3 nhân tố

𝑟𝑖 = 𝛼 + 𝛽𝑖𝑀𝑟𝑚𝑡+ 𝛽𝑖𝐻𝐻𝑀𝐿 + 𝛽𝑖𝑆𝑆𝑀𝐵 + 𝜀𝑖 (3)

Trong đó:

𝑟𝑖 biểu thị tỷ suất sinh lợi vượt trội dự kiến của cổ phiếu i

𝑟𝑚𝑡 = 𝑟𝑚− 𝑟𝑓 biểu thị tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục thị trường

𝜀𝑖 biểu thị phần tỷ suất sinh lợi vượt trội không giải thích được

HML và SMB đại diện cho nhân tố quy mô và nhân tố giá trị:

- Nhân tố 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 thị trường nhỏ Phần lợi nhuận tăng thêm này đôi khi còn được gọi là phần bù của quy mô, tức là lợi nhuận do quy mô của công ty mang lại Một SMB dương chỉ ra rằng những chứng khoán có quy mô nhỏ luôn tốt hơn (tức là có tỷ suất sinh lợi cao hơn) những chứng khoán có quy mô lớn Một SMB âm thì thể hiện điều ngược lại, chứng khoán có quy mô lớn hơn sẽ mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn những chứng khoán có quy mô nhỏ

- Nhân tố giá trị HML đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao (các

cổ phiếu này được gọi là cổ phiếu giá trị) HML còn được gọi là phần bù giá trị, tức

là phần tỷ suất sinh lợi tăng thêm do cổ phiếu giá trị mang lại Một HML dương thể hiện những cổ phiếu giá trị tốt hơn (có tỷ suất sinh lợi cao hơn) so với những cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường thấp (gọi là những cổ phiếu tăng trưởng) Một HML âm thì ngược lại, thể hiện rằng những cổ phiếu tăng trưởng đem lại tỷ suất sinh lợi cao hơn những cổ phiếu giá trị

Các hệ số hồi quy của nhân tố SMB và HML (𝛽𝑖𝑆 và 𝛽𝑖𝐻): mô hình 3 nhân tố French cho rằng tỷ suất sinh lợi cao là phần thưởng cho sự chấp nhận rủi ro cao Danh mục i bao gồm những cổ phiếu có vốn hóa thị trường cao thì sẽ có hệ số 𝛽𝑖𝑆thấp và ngược lại đối với những danh mục gồm những cổ phiếu có vốn hóa thị trường thấp, sẽ có 𝛽𝑖𝑆 cao

Fama-Danh mục i bao gồm những cổ phiếu giá trị thì sẽ có hệ số 𝛽𝑖𝐻 cao và ngược lại đối với những danh mục gồm những cổ phiếu tăng trưởng, sẽ có 𝛽𝑖𝐻 thấp

2.1.2.3 Mô hình 4 nhân tố Carhart (1997)

Hiệu ứng quán tính lần đầu tiên được tìm thấy bởi Jegadeesh và Titman vào năm

1993 Họ phát hiện ra các cổ phiếu Mỹ có diễn biến giá tốt (hoặc không tốt) trong 3 đến 12 tháng gần nhất sẽ tiếp tục diễn biến tốt (hoặc không tốt) trong 3 đến 12 tháng tiếp theo Jegadeesh và Titman cũng tìm ra một danh mục đầu tư bằng không (zero investment portfolio) được tạo lập bằng cách mua những cổ phiếu tăng giá gần đây

và bán những cổ phiếu giảm giá gần đây, tạo ra lợi nhuận theo quán tính giá mà không có liên quan đến rủi ro hệ thống, khoảng 1% mỗi tháng Khả năng sinh lời của chiến lược quán tính giá này cũng được dẫn chứng ở các quốc gia khác Mỹ trong nghiên cứu của Rouwehorst (1998) hay Griffin(2003)

Mark Carhart tiếp tục nghiên cứu vấn đề hiệu ứng quán tính giá và năm 1997, ông

đề xuất sử dụng mô hình 4 nhân tố trên cơ sở mô hình 3 nhân tố Fama-French (1993) có bổ sung thêm nhân tố quán tính (WML):

𝑟𝑖 = 𝛼 + 𝛽𝑖𝑀𝑟𝑚𝑡+ 𝛽𝑖𝐻𝐻𝑀𝐿 + 𝛽𝑖𝑆𝑆𝑀𝐵 + 𝛽𝑖𝑊𝑊𝑀𝐿 + 𝜀𝑖Trong đó, nhân tố momentum WML là nhân tố đại diện cho lợi nhuận quá khứ WML đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty

có lợi nhuận trong quá khứ cao Một WML dương thể hiện những cổ phiếu có lợi nhuận quá khứ cao thì sẽ đem lại tỷ suất sinh lợi cao hơn so với những cổ phiếu có lợi nhuận quá khứ thấp Một WML âm thì ngược lại, thể hiện rằng những cổ phiếu

có lợi nhuận quá khứ cao sẽ đem lại tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với những cổ phiếu

có lợi nhuận trong quá khứ thấp

2.2 Nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới

Với sự phát triển nhanh chóng của thị trường chứng khoán trên toàn cầu, có rất nhiều nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán, đặc biệt là các nghiên cứu cho các nước phát triển

Năm 1981, Banz tìm ra nhân tố quy mô (ME); nghiên cứu của Basu năm 1983 phát hiện nhân tố thu nhập cổ phần/giá cổ phần (E/P); nghiên cứu của Rosenberg, Reid,

và Lanstein năm 1985 phát hiện ra nhân tố tỷ số giá trị sổ sách/giá trị thị trường (BE/ME); nghiên cứu của Bhandari năm 1988 tìm ra nhân tố đòn bẩy tài chính

(leverage) Trên cơ sở các nghiên cứu này, Fama –French (1992) đã tổng hợp

nghiên cứu các nhân tố riêng lẻ tác động đến TSSL kỳ vọng trong bài nghiên cứu

“Cross-section of Expected Stock Returns” được đăng trên tạp chí tài chính (The Journal of Finance) Họ nghiên cứu trong phạm vi cổ phiếu của các công ty niêm yết trên các sàn giao dịch chứng khoán Mỹ (AMEX – America Stock Exchange), sàn giao dịch chứng khoán New York (NYSE – New York Stock Exchange) và

Hiệp hội Quốc gia các nhà giao dịch chứng khoán (NASDAQ – National Association of Securities Dealers Automated Quotation) trong giai đoạn 1963-1990 với các nhân tố được xem xét gồm beta thị trường (β), thu nhập cổ phần trên giá cổ phần (E/P), quy mô (ME), chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) và đòn bẩy Nghiên cứu này cho rằng không tồn tại mối quan hệ giữa beta, thu nhập trên giá cổ phần, đòn bẩy với tỷ suất sinh lợi trong suốt thời kỳ 1963–1990, trong khi đó nhân tố quy mô và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có mối quan

hệ với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu

Fama-French (1993) tiến hành nghiên cứu các nhân tố rủi ro tác động đến cả tỷ

suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu Với lập luận rằng nếu các thị trường có quan hệ với nhau thì những nhân tố giải thích cho tỷ suất sinh lợi của thị trường cổ phiếu cũng có thể giải thích cho tỷ suất sinh lợi của thị trường trái phiếu và ngược lại, bài nghiên cứu mở rộng các biến phụ thuộc gồm có tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và trái phiếu, bổ sung các biến độc lập là các biến đại diện cho nhân tố rủi ro của thị trường trái phiếu như cấu trúc kỳ hạn (term structure), rủi ro vỡ nợ (default risk)

Họ cho rằng mô hình 5 nhân tố này dường như giải thích tốt cho cả tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu trừ trái phiếu yếu kém Tuy nhiên, đối với cổ phiếu, mô hình 5 nhân tố cho ra kết quả thay đổi không đáng kể so với mô hình chỉ sử dụng 3 nhân tố beta thị trường, quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Theo kết quả này, Fama và French cho rằng nếu cổ phiếu được định giá hợp lý, thì phải có nhiều nhân tố rủi ro và đã đề xuất sử dụng mô hình ba nhân tố cho tỷ suất sinh lợi

cổ phiếu

Tuy nhiên, nghiên cứu đầu tiên sử dụng rủi ro thanh khoản để giải thích cho tỷ suất

sinh lợi cổ phiếu là nghiên cứu của Amihud và Mendelson (1986) với tựa đề

“Asset pricing and the bid-ask spread” được đăng tải trên tạp chí kinh tế tài chính

(Journal of Financial Economics) Các tác giả nghiên cứu trong phạm vi các chứng khoán niêm yết trên sàn NYSE giai đoạn 1951-1980

Các tác giả cho rằng chi phí thực hiện ngay lập tức có thể là một thước đo cho tính thiếu thanh khoản Các nhà đầu tư có thể lựa chọn hoặc là chờ đợi và giao dịch tài

sản ở một mức giá thuận lợi hoặc là giao dịch ngay lập tức với một mức giá có thể chưa thuận lợi: “Các đề nghị mua bao gồm phần bù cho việc mua ngay lập tức, và tương tự, giá hỏi bán phản ánh một sự nhượng bộ cần thiết để bán ngay lập tức Như vậy, một biện pháp đo lường tự nhiên của tính thiếu thanh khoản là sự chênh lệch giữa giá mua và giá bán, đó là tổng phần bù mua và phần nhượng bộ bán”

(Amihud và Mendelson, 1986) Các tác giả cũng nghĩ rằng sự chênh lệch này

không phải là một giải thích tốt cho thị trường hiệu quả, nhưng nó là một đại diện cho một phản ứng hợp lý của thị trường hiệu quả Vì vậy, trong nghiên cứu này, các tác giả sử dụng biến chênh lệch giá mua-bán tương đối (relative bid-ask spread) để đại diện cho nhân tố thanh khoản với giả thuyết rằng tỷ suất sinh lợi dự kiến thị trường là một hàm tăng của chênh lệch giá mua-bán và hàm này là một hàm lõm Các tác giả nghiên cứu dựa theo phương pháp của Fama-Macbeth (1973) về hồi quy chéo để ước tính mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi, rủi ro thị trường và sự chênh lệch giá mua –bán giữa các danh mục của chứng khoán

Đầu tiên, các cổ phiếu sẽ được hồi quy độc lập theo mô hình CAPM để rút ra các hệ

số beta Sau đó, các cổ phiếu được sắp xếp theo chênh lệch giá mua-bán và được chia thành 7 danh mục đều nhau Các cổ phiếu trong từng danh mục sẽ được sắp xếp theo beta và tiếp tục được chia thành 7 danh mục đều nhau Kết thúc quá trình này, dữ liệu được chia thành 49 danh mục cổ phiếu và các tác giả tiến hành phân tích, kiểm định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội và chênh lệch giá mua-bán của 49 danh mục riêng rẽ, cho ra kết quả là các hệ số góc khác nhau cho từng danh mục

Kết quả nghiên cứu của Amihud và Mendelson (1986) cho thấy tỷ suất sinh lợi dường như gia tăng theo sự gia tăng của chênh lệch giá mua-bán (cụ thể là 1% gia tăng trong chênh lệch giá mua-bán sẽ làm tăng 0,211% trong tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng tháng đã có điều chỉnh rủi ro) và mức độ gia tăng trong tỷ suất sinh lợi có

xu hướng giảm đối với các danh mục có chênh lệch giá mua-bán lớn hơn Điều này

có nghĩa là các tác giả chấp nhận giả thuyết rằng tỷ suất sinh lợi là hàm tăng của chênh lệch giá mua-bán và là một hàm lõm

Datar, Naik và Radcliffe (1998) với bài nghiên cứu “Liquidity and stock returns:

An alternative test” được đăng tải trên tạp chí thị trường tài chính (Journal of

Financial Markets) đã kiểm định vai trò của thanh khoản trong định giá cổ phiếu đối với các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn NYSE từ tháng 7 năm 1962 đến tháng 12 năm 1991 Trong nghiên cứu này, các tác giả sử dụng turnover rate làm đại diện cho nhân tố thanh khoản với turnover rate từng thời kỳ được tính bằng trung bình số cổ phiếu được giao dịch trong 3 tháng trước đó chia cho tổng số cố phiếu đang lưu hành trong thời kỳ đó Các tác giả loại bỏ các quan sát của các cổ phiếu có

sự thay đổi trong số lượng cổ phiếu đang lưu hành (trong 3 tháng) và lọc dữ liệu bằng cách loại bỏ 1% các cổ phiếu có turnover rate cao nhất và thấp nhất để tránh quan sát nhiễu

Về cơ bản, phương pháp nghiên cứu của Datar, Naik and Radcliffe (1998) cũng dựa trên cơ sở nghiên cứu của Fama-Macbeth (1973) và tương tự với nghiên cứu của Amihud và Mendelson (1986) Sau khi kiểm tra tính vững của mô hình bằng cách thay đổi cách tính biến turnover rate, phân tích trên dữ liệu gốc chưa lọc, chia mẫu thành hai thời kỳ, các tác giả kết luận rằng có mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa thống kê giữa thanh khoản và tỷ suất sinh lợi, và kết quả này là bền vững

Yakov Amihud (2002) trong nghiên cứu “Illiquidity and stock returns:

cross-section and time-series effects” được đăng trên tạp chí kinh tế tài chính (Journal of

Financial Economics) đã xem xét mối quan hệ giữa tính thanh khoản (tính thiếu thanh khoản) và tỷ suất sinh lợi dự tính của các cổ phiếu được niêm yết trên sàn NYSE giai đoạn 1963-1997 Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thước đo thanh khoản được tính bằng tỷ lệ hàng ngày của giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi trên khối lượng dollar giao dịch tương ứng Thước đo này có thể được giải thích như là

sự phản ứng của mức giá hàng ngày với một dollar khối lượng giao dịch hay là sự tác động của dòng lệnh giao dịch lên giá cổ phiếu Theo Amihud, có các thước đo tính thiếu thanh khoản tốt hơn như chênh lệch giá mua-bán hoặc xác suất giao dịch dựa trên thông tin, tuy nhiên, các thước đo này đòi hỏi rất nhiều dữ liệu cấu trúc vi

mô (microstructure data) không có sẵn, thậm chí nếu có sẵn cũng không bao gồm hết cả giai đoạn rất dài mà tác giả nghiên cứu

Khi đưa ra giả thuyết nghiên cứu, Amihud đưa ra quan điểm rằng: “Tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu phản ánh sự bồi thường, phần bù (compensation) của tính thiếu thanh khoản dự kiến và do đó, nó chính là một hàm tăng của tính thiếu thanh khoản dự kiến” (Amihud, 2002)

Kết quả nghiên cứu của tác giả đã chứng minh quan điểm này là đúng Các tỷ suất sinh lợi vượt trội không cố định mà thay đổi theo thời gian cùng với sự thay đổi của tính thiếu thanh khoản Ngoài ra, nghiên cứu của tác giả còn tìm ra mối quan hệ ngược chiều giữa giá cổ phiếu và tính thiếu thanh khoản ngoài dự kiến, nghĩa là sự thiếu thanh khoản ngoài dự kiến sẽ làm giảm giá cổ phiếu Tác giả cũng tìm thấy rằng tác động của tính thanh khoản là mạnh hơn đối với cổ phiếu các doanh nghiệp nhỏ

Marshall và Young (2003) với nghiên cứu “Liquidity and stock returns in pure

order driven markets: evidence from the Australian stock market” đã nghiên cứu

mối quan hệ giữa thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Úc Bài nghiên cứu sử dụng ba thước đo đại diện cho nhân tố thanh khoản gồm chênh lệch giá mua-bán tương đối, turnover rate và chênh lệch phân bổ (amortized spread – tức là chênh lệch giá mua-bán có điều chỉnh khối lượng giao dịch) Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu với thanh khoản đại diện bởi chênh lệch giá mua-bán và turnover rate Không

có tác động có ý nghĩa của thanh khoản được đại diện bởi chênh lệch phân bổ đối với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu

Archaya và Pedersen (2005) với nghiên cứu “Asset pricing with liquidity risk” đã

thử nghiệm mô hình định giá tài sản vốn có điều chỉnh thanh khoản adjusted capital asset pricing model – LCAPM) để kiểm định sự tương quan giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội với giá trị thiếu thanh khoản, beta đo lường rủi ro hệ thống, các beta đo lường rủi ro thanh khoản, quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cho dữ liệu thị trường Mỹ

(Liquidity-Trong mô hình này, các tác giả sử dụng 3 loại rủi ro thanh khoản khác nhau độc lập với rủi ro thị trường truyền thống, gồm: hiệp phương sai của thanh khoản cổ phiếu với thanh khoản thị trường (commonality in liquidity), hiệp phương sai của thanh khoản cổ phiếu với tỷ suất sinh lợi thị trường và hiệp phương sai của tỷ suất sinh lợi

cổ phiếu với thanh khoản thị trường

Trong nghiên cứu này, các tác giả lập luận rằng không chỉ có mức độ thiếu thanh khoản mà sự không chắc chắn về tính thiếu thanh khoản (rủi ro thiếu thanh khoản) cũng nên được định giá Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng beta tính thiếu thanh khoản được định giá và mô hình LCAPM giải thích dữ liệu tốt hơn so với mô hình CAPM nguyên bản với cùng bậc tự do

Bekaert, Harvey và Lundblad (2007) nghiên cứu tác động của thanh khoản lên tỷ

suất sinh lợi dự kiến ở cấp độ danh mục quốc gia với mẫu gồm 19 thị trường mới nổi Trong nghiên cứu này, các tác giả sử dụng thước đo đại diện chính cho nhân tố thanh khoản là tỷ lệ các ngày có tỷ suất sinh lợi bằng 0 tính trung bình hàng tháng với lập luận dựa trên chi phí giao dịch rằng các nhà đầu tư lựa chọn giao dịch hoặc không giao dịch trên cơ sở chấp nhận hay không chấp nhận mức chi phí giao dịch tài sản đó, nghĩa là việc có hay không có giao dịch thể hiện tính thanh khoản hoặc thiếu thanh khoản của tài sản đó Các tác giả sử dụng mô hình tự hồi quy vector (VAR) để kiểm định các giả thuyết đã được đưa ra bởi Amihud (2002) và thấy rằng biện pháp này không dự đoán đáng kể tỷ suất sinh lợi, và các cú sốc thanh khoản bất ngờ có tương quan dương với tỷ suất sinh lợi và tương quan âm với lợi suất cổ tức

Trong dữ liệu mẫu nghiên cứu, có một số thị trường đã trải qua một quá trình tự do hóa và tự do hóa có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ năng động giữa lợi nhuận và tính thanh khoản Vì vậy, các tác giả sử dụng một số mô hình để xem xét liệu mối quan hệ này có phụ thuộc vào mức độ tự do hóa của các quốc gia được nghiên cứu hay không Kết quả cho thấy khi thanh khoản được định giá, các yếu tố khu vực là quan trọng ngay cả dưới các giả thuyết về hội nhập thị trường toàn cầu Kết quả

cũng cho thấy rủi ro thanh khoản hệ thống khu vực là quan trọng hơn rất nhiều so với rủi ro thị trường khu vực

Lischewski và Voronkova (2012) trong nghiên cứu “Size, value and liquidity Do

They ReallyMatter on an Emerging Stock Market?” được đăng tải trên tạp chí

Emerging Markets Review đã xem xét ảnh hưởng của các nhân tố quy mô, giá trị và thanh khoản lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên các thị trường mới nổi Bài nghiên cứu thực hiện trên dữ liệu thị trường chứng khoán Ba Lan trong giai đoạn từ tháng 1 năm 1996 đến tháng 3 năm 2009 Các tác giả sử dụng mô hình định giá tài sản vố CAPM và mô hình 3 nhân tố Fama-French (1992) có xem xét thêm nhân tố thanh khoản, từ đó hình thành mô hình CAPM mở rộng 2 nhân tố và mô hình Fama-French mở rộng 4 nhân tố Nhân tố thanh khoản được các tác giả đo lường bằng nhiều phương pháp khác nhau nhằm làm tăng thêm độ bền vững cho kết quả nghiên cứu Tuy nhiên, các tác giả không tìm thấy bằng chứng cho thấy thanh khoản có tác động đáng kể để tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Ba Lan Tác giả nhận định rủi ro thanh khoản ít được các nhà đầu tư định giá trên thị trường chứng khoán Ba Lan

Batten và Vinh (2011) nghiên cứu mối quan hệ giữa thanh khoản và lợi nhuận cổ

phiếu trên thị trường chứng khoán Việt nam trong giai đoạn khủng hoảng

2007-2010 đối với dữ liệu gồm các cổ phiếu được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh Các tác giả sử dụng mô hình 3 nhân tố Fama-French (1992) và bổ sung thêm nhân tố thanh khoản Trái với kết quả các nghiên cứu trước đó, nghiên cứu của các tác giả cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong suốt giai đoạn 2007-2010: các cổ phiếu có thanh khoản càng cao thì có tỷ suất sinh lợi càng cao và ngược lại, các cổ phiếu kém thanh khoản thì có tỷ suất sinh lợi thấp hơn

Lam và Tam (2011) trong nghiên cứu “Liquidity and asset pricing: Evidence from

the Hong Kong stock market” được đăng tải trên tạp chí Ngân hàng và Tài chính

(Journal of Banking and Finance) đã xem xét tác động của tính thanh khoản lên TSSL trên thị trường chứng khoán Hong Kong thị trường chứng khoán Hong

Kong, là một thị trường quan trọng, xếp hạng thứ 7 trên thế giới về vốn hóa thị trường vào cuối năm 2008, điềunày có thể giúp tác giả hiểu mức ảnh hưởng của tính thanh khoản đến định giá tài sản ở thị trường mới nổi bởi vì thị trường Hong Kong được biết là một trong những thị trường chứng khoán biến động nhất trên thế giới

và được biết đến là thị trường có nhiều doanh nghiệp nhỏ Vì vậy, Hong Kong là thị trường lý tưởng để kiểm định mối quan hệ TSSL –tính thanh khoản bởi vì tính thanh khoản (tính thiếu thanh khoản) ắt sẽ ảnh hưởng đến TSSL kỳ vọng của nhiều công ty niêm yết Các nhân tố được sử dụng trong bài gồm: beta, quy mô, và nhân

tố tỷ lệ book-to-market, nhân tố momentum và nhân tố moment (coskewness) cao hơn Tác giả thu thập dữ liệu từ nguồn cơ sở dữ liệu Pacific-Basin Capital Markets (PACAP) được tập hợp bởi Trường Đại học Rhode Island Tập dữ liệu gồm 769 công ty được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hong Kong từ tháng 7 năm

1981 đến tháng 6 năm 2004 Trong bài nghiên cứu, tác giả giải thích tầm quan trọng của tính thanh khoản trong việc định giá TSSL trong các nhân tố ảnh hưởng theo chuỗi thời gian được biết ở Hong Kong Các nghiên cứu trước đây không giải thích

rõ về mối quan hệ giữa tính thanh khoản, các nhân tố định giá tài sản quan trọng theo truyền thống và TSSL chứng khoán ở thị trường Hong Kong và thị trường chứng khoán các nước Châu Á Tác giả chọn nghiên cứu thị trường có tính biến động cao như ở Hong Kong để nghiên cứu xem nhân tố thanh khoản có ảnh hưởng đáng kể đến TSSL của chứng khoán hay không Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy rằng nhân tố thanh khoản là một nhân tố quan trọng trong định giá TSSL trên thị trường chứng khoán Hong Kong Ngoài ra, trong tất cả các mô hình định giá tài sản mà tác giả nghiên cứu thì mô hình tốt nhất là mô hình bốn nhân tố có nhân tố tính thanh khoản, bao gồm nhân tố TSSL vượt trội của thị trường, nhân tố quy mô, nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và nhân tố thanh khoản

Bali và Cakici (2004) thực hiện nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷsuất sinh

lợi kỳvọng của cổ phiếu như nhân tố thị trường, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, thanh khoản và một số nhân tố khác Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu

cổ phiếu của các công ty phi tài chính được niêm yết trên các sàn giao dịch chứng

khoán của Mỹ như NYSE (New York Stock Exchange), Amex (America Stock Exchange) và Nasdaq (National Association of Securities Dealers Automated Quotation System) trong giai đoạn từ tháng 01 năm 1958 đến tháng 12 năm 2001 Dựa trên nền tảng mô hình ba nhân tố của Fama và French (1992), tác giả lần lượt

bổ sung thêm các nhân tố khác như thanh khoản và giá trị tổn thất tối đa (Value at Risk –VaR) để hình thành nên các mô hình nghiên cứu mới Sau đó, mỗi mô hình được thực hiện hồi quy trên cơ sở dữ liệu của 25 danh mục được phân loại theo hai tiêu chí quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Qua kết quả nghiên cứu, tác giả cũng đã tìm được các bằng chứng rõ ràng trên thị trường chứng khoán Mỹ cho thấy nhân tố thanh khoản góp phần giải thích đáng kể TSSL kỳ vọng của cổ phiếu

Rahim và Nor (2006) đã nghiên cứu so sánh và tìm kiếm mô hình thích hợp trong

việc dự báo lợi nhuận của danh mục cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Malaysia

từ tháng 01 năm 1987 đến tháng 12 năm 2004 Mặc dù cũng dựa trên mô hình ba nhân tố của Fama và French (1992) nhưng khác với đa số các nghiên cứu trước đó (thông thường là bổ sung nhân tố thanh khoản vào mô hình ba nhân tố Fama-French

để hình thành mô hình bốn nhân tố như nghiên cứu của Chan và Faff (2002), Bali

và Cakici (2004)),các mô hình nghiên cứu mà hai tác giả này vận dụng được hình thành bằng cách lần lượt thay thế nhân tố thanh khoản cho hai nhân tố quy mô và giá trị để xây dựng nên hai mô hình nghiên cứu mới Để có dữ liệu thực hiện hồi quy, tác giả cấu trúc các cổphiếu trong mẫu nghiên cứu thành các loại danh mục theo từng cặp tiêu chí quy mô (ME) – giá trị(BM), quy mô (ME) – thanh khoản (TURN) và giá trị(BM) – thanh khoản (TURN), từ đó hình thành nên 27 loại danh mục khác nhau Tiếp theo, tác giả thực hiện hồi quy lần lượt từng mô hình nghiên cứu cho từng loại danh mục trong suốt thời gian chọn mẫu Kết quả nghiên cứu cho thấy bên cạnh các nhân tố truyền thống như thị trường và giá trị thì nhân tố thanh khoản có tác động đáng kể đến TSSL của danh mục Mối quan hệ giữa thanh khoản

và TSSL là mối quan hệ ngược chiều Từ đó, tác giả cho rằng các nhà đầu tư nên đòi hỏi một phần bù lợi nhuận tăng thêm do rủi ro cho việc đầu tư vào danh mục cổ phiếu của các công ty đang gặp nhiều khó khăn (có tỷ lệ BE/ME cao) và có tính

thanh khoản kém, hơn là chú trọng vào rủi ro do quy mô của cổ phiếu mang lại Cùng với các nghiên cứu trước đây, bài nghiên cứu này đã tiếp tục khẳng định vai trò quan trọng của yếu tố thanh khoản trong việc định giá tài sản đầu tư Đồng thời, qua đó các tác giả còn tìm được bằng chứng trên thị trường chứng khoán Malaysia, một trong những thị trường sôi động nhất khu vực châu Á cho thấy mô hình bao gồm các nhân tố thị trường, giá trị và thanh khoản có khả năng giải thích mạnh nhất TSSL của danh mục cổ phiếu so với các mô hình nghiên cứu còn lại

Tsung-wu Ho và Shu-Hwa Chang (2015) trong nghiên cứu The Pricing of

Liquidity Risk on the Shanghai Stock Market được đăng trên tạp chí International

Review of Economics and Finance đã nghiên cứu ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản lên giá cổ phiếu đối với mẫu nghiên cứu gồm hơn 900 cổ phiếu được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thượng Hải cho giai đoạn 2001-2014 Ngoài ra, các tác giả xem xét ảnh hưởng của tình hình thị trường lên mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu bằng cách chia giai đoạn mẫu thành 2 giai đoạn mẫu phụ, lấy mốc 2007 là thời điểm xảy ra khủng hoảng tài chính toàn cầu làm ranh giới: 2001-2007 và 2008-2014 Các tác giả sử dụng 3 mô hình định giá gồm mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama-French và mô hình 3 nhân tố Fama-French+ nhân tố thanh khoản 4 thước đo thanh khoản được sử dụng gồm Amihud, Spread, Turnover rate và Pastor-Stambaugh Rủi ro thanh khoản 𝛽𝐿 được trích xuất từ mô hình 3 nhân tố có bổ sung nhân tố thanh khoản, sau đó, các cổ phiếu sẽ được sắp xếp theo giá trị 𝛽𝐿 và chia thành 10 danh mục đều nhau với danh mục 1 là danh mục gồm các cổ phiếu có giá trị 𝛽𝐿 nhỏ nhất và danh mục 0 là danh mục gồm các

cổ phiếu có giá trị 𝛽𝐿 lớn nhất Các danh mục cổ phiếu này sẽ được hồi quy theo phương trình thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình với rủi

ro các nhân tố tùy theo các mô hình định giá: tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình-rủi

ro thị trường với mô hình CAPM, tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình-rủi ro thị trường, rủi ro quy mô và rủi ro giá trị với mô hình 3 nhân tố, tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình-rủi ro thị trường, rủi ro quy mô, rủi ro giá trị và rủi ro quán tính với

mô hình 3 nhân tố+1 Các bước này sẽ được thực hiện riêng lẻ cho từng giai đoạn

mẫu và mẫu phụ Kết thúc quá trình hồi quy, các hệ số chặn của các danh mục 1 và danh mục 10 sẽ được so sánh tương ứng với nhau, nếu hệ số chặn của danh mục 10 lớn hơn hệ số chặn của danh mục 1 và sự chênh lệch giữa 2 hệ số chặn là có ý nghĩa

về mặt thống kê thì thể hiện có sự hiện diện của rủi ro thanh khoản

Để làm rõ hiệu ứng thanh khoản, tác giả sử dụng mô hình ngưỡng do Hansen đề xuất năm 1999 và được bổ sung năm 2000 Tất cả các hồi quy trong bài nghiên cứu được thực hiện là hồi quy phân vị, cụ thể là hồi quy trung vị

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

- Rủi ro thanh khoản được định giá trên thị trường chứng khoán Thượng Hải giai đoạn 2001-2014

- Ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng dưới chuẩn nên được quan tâm khi nghiên cứu khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi của các nhân tố rủi ro

- Hai thước đo đại diện tốt cho nhân tố thanh khoản là Amihud và Stambaugh

Pastor Sau quá trình tìm ngưỡng và kiểm định ngưỡng bằng phương pháp bootstrap, hiệu ứng thanh khoản được thể hiện rõ ràng hơn

Bảng 2.2 Tóm tắt một số nghiên cứu thực nghiệm

VAR Không

Lischewski và Voronkova

(2012)

Ba Lan 1/1996-3/2009

CAPM Fama-French

CAPM Fama-French Fama-French + 1

(+)

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Trong chương 2, tác giả trình bày lý thuyết về thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Tác giả tóm tắt nội dung của một số nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa thanh khoản và tỷ suất sinh lợi vượt trội cổ phiếu như các nghiên cứu của Amihud và Mendelson (1986), Yakov Amihud (2002), Bekaert, Harvey và Lundblad (2007),…

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập từ các website cophieu68.vn và finance.vietstock.vn , bao gồm khối lượng giao dịch, giá đóng cửa, giá mua tốt nhất (giá thấp nhất), giá bán tốt nhất (giá cao nhất), mức vốn hóa thị trường và số lượng

cổ phiếu đang lưu hành hàng ngày của 234 cổ phiếu thường của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) từ tháng 4 năm 2009 đến tháng 6 năm 2015

Dữ liệu theo quý của giá sổ sách và giá thị trường cũng được thu thập trên các website trên

Dữ liệu lãi suất trái phiếu Chính phủ 3 năm được thu thập trên trang web của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (hnx.vn) và trang web chuyên cung cấp thông tin về trái phiếu chính phủ của Bộ Tài chính (tpcp.mof.gov.vn)

3.2 Phương pháp nghiên cứu

3.2.1 Cách thức hình thành và phương pháp tính toán các biến

3.2.1.1 Tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu:

Tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu được tính bằng công thức:

Ri,t = Ri –Rf

Trong đó:

Ri là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i

Rf là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro

3.2.1.2 Nhân tố thị trường

Nhân tố thị trường là tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục thị trường, tính bằng công thức:

rmt = Rm – Rf

Trong đó: Rm là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường VN-Index

3.2.1.3 Nhân tố quy mô (Small Minus Big – SMB), nhân tố giá trị (High minus low – HML)

Trong bài nghiên cứu này, nhân tố SMB và HML chỉ đơn thuần là sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình của hai nhóm cổ phiếu ở hai cực, thể hiện bằng công thức:

Trong hai giai đoạn 2009-2011 và 2009-2015, sổ cổ phiếu có đủ các quan sát là 106

cổ phiếu, tác giả sử dụng k=10 cho từng giai đoạn này

3.2.1.4 Nhân tố momentum (Winners minus losers – WML)

Momentum tại một thời điểm là tỷ suất sinh lợi tích lũy của 5 tháng kết thúc vào đầu tháng trước Nhân tố WML được xây dựng theo đề xuất của Avromov và Chordia (2006), tương tự các thước đo SMB và HML:

WML = 𝐸[∑𝑘𝑖=1𝑅𝑊𝑖] − 𝐸[∑𝑘𝑖=1𝑅𝐿𝑜𝑖] (Lo ở đây là Loser, để phân biệt với L trong Low của nhân tố HML)

Giá trị của k cũng được sử dụng tương tự hai nhân tố SMB và HML, tức là k=15 cho giai đoạn 2012-2015 và k=10 cho giai đoạn 2009-2011 và 2009-2015

3.2.1.5 Nhân tố thanh khoản

Mặc dù có nhiều thước đo đại diện cho thanh khoản đã được đề xuất nhưng chưa có

sự khẳng định nào về khả năng đo lường thanh khoản của chúng Do đó, bài nghiên cứu sử dụng 3 thước đo tính thanh khoản (tính thiếu thanh khoản) nhằm so sánh kết quả

Đại diện nhân tố thanh khoản đầu tiên là thước đo tính thiếu thanh khoản được đề xuất bởi Amihud trong nghiên cứu của mình năm 2002 Ý tưởng đằng sau thước đo này là để nắm bắt một cách đơn giản và trực quan sự nhạy cảm của giá đối với một

đơn vị tiền khối lượng giao dịch Amihud(2002) đề nghị tính toán theo công thức sau:

Trong đó: 𝑅𝑡𝑑𝑖 là tỷ suất sinh lợi ngày d tháng t của cổ phiếu (danh mục) i

𝑉𝑡𝑑𝑖 là khối lượng giao dịch tính bằng VNĐ vào ngày d tháng t của cổ phiếu (danh mục) i

D là số ngày hợp lệ (Khối lượng giao dịch > 0) trong tháng t

Thước đo này hàm ý rằng nếu giá trị LIQAmihud cao có nghĩa là giá của cổ phiếu thay đổi rất nhiều để đáp lại một giá trị giao dịch nhỏ Thước đo này thường được gọi là tính thiếu thanh khoản Amihud, vì giá trị LIQAmihud càng cao thể hiện một sự kém thanh khoản hơn

Đại diện nhân tố thanh khoản thứ hai là Spread (chênh lệch giá mua-bán tương đối) Theo đề nghị của Lesmond (2005), chênh lệch giá mua-bán được tính toán theo tháng như sau:

𝑎𝑠𝑘𝑑− 𝑏𝑖𝑑𝑑0,5 × (𝑎𝑠𝑘𝑑+ 𝑏𝑖𝑑𝑑)]}

𝐷

𝑑=1

Trong đó: askd là giá bán tốt nhất

bidd là giá mua tốt nhất

Thước đo thứ ba đại diện cho nhân tố thanh khoản là turnover rate Turnover rate

được sử dụng trong các nghiên cứu của Rouwenhorst (1999), Bekaert, Harvey và Lundblad (2007) kéo theo nhiều ứng dụng

Turnover rate nắm bắt tần số giao dịch (khối lượng giao dịch) nhưng không nắm bắt các chi phí giao dịch trong khi các chi phí này khác nhau cho các cổ phiếu khác nhau Với một khía cạnh chỉ tập trung vào khối lượng giao dịch, turnover rate có thể vẫn tăng trong các giai đoạn khủng hoảng thanh khoản như xảy ra ở Tequila, Brazil (Summers, 2000) và do đó, không phản ánh được sự suy giảm thanh khoản của thị trường Tuy nhiên, turnover rate dễ dàng xây dựng và trực quan Turnover rate và

chênh lệch giá mua-bán được đưa giả thuyết là tỷ lệ nghịch vì xét về cơ bản, chênh lệch giá mua-bán lớn sẽ làm giảm tần số giao dịch

Theo đề xuất của Lesmond (2005), turnover rate được tính theo công thức sau:

𝐿𝐼𝑄𝑇𝑅𝑖 = 1

𝐷∑

𝑉𝑖,𝑡𝑠ℎ𝑎𝑟𝑒𝑠 𝑜𝑢𝑡𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖,𝑡

𝐷

𝑡=1

Trong đó:

D là số ngày giao dịch trong tháng

𝑉𝑖,𝑡 (volume) là khối lượng giao dịch tính bằng VNĐ (giá trị giao dịch) của cổ phiếu

I tại thời điểm t

𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑠 𝑜𝑢𝑡𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖,𝑡 là số lượng cổ phiếu đang lưu hành của cổ phiếu i tại thời điểm t

LIQTR càng lớn hàm ý rằng cổ phiếu (danh mục) thanh khoản hơn

Đối với từng đại diện, tính thanh khoản (tính thiếu thanh khoản) của thị trường được tính bằng trung bình có trọng số tỷ lệ vốn hóa thị trường của tất cả các cổ phiếu:

Bảng 3.1 Tổng hợp các biến

Biến

(ký hiệu)

Công thức Diễn giải Nguồn

ri ri = Ri – Rf ri:TSSL vượt trội cổ phiếu i

Ri: TSSL hàng tháng của

cổ phiếu I, được tính bằng bình quân gia quyền của TSSL hàng ngày

Rf: lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 3 năm

Thông tin về lãi suất trái phiếu chính phủ được thu thập từ các báo cáo kết quả đấu thầu trên các website www.hnx.vn

và www.tpcp.mof.gov.vn Các thông tin về cổ phiếu được thu thập trên các website www.cophieu68.vn và www

Vietstock.vn, từ đó, tác giả tự tính toán các biến theo

rmt rmt = Rm – Rf rmt: TSSL vượt trội thị

trường

Rm: TSSL của danh mục thị trường VN-Index

RBi: TSSL của các cổ phiếu

có vốn hóa thị trường lớn nhất

𝐸[∑𝑘𝑖=1𝑅𝐿𝑜𝑖] RWi: TSSL của các cổ

phiếu có TSSL tích lũy 5 tháng (kết thúc vào đầu tháng trước) cao nhất

RLoi: TSSL của các cổ phiếu có TSSL tích lũy 5 tháng (kết thúc vào đầu tháng trước) thấp nhất

Đầu tiên, mô hình CAPM được áp dụng cho cấp cổ phiếu:

𝑟𝑖,𝑡 = 𝜇𝑖 + 𝛽𝑖𝑟𝑚𝑡+ 𝜀𝑖,𝑡 (1)

Theo mô hình CAPM, rủi ro không hệ thống được xem như không đáng kể, tức là lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản có quan hệ đồng biến với rủi ro hệ thống của tài sản đó, thể hiện qua phương trình hồi quy sau:

để trích xuất thông tin từ yếu tố rủi ro thanh khoản:

𝑟𝑖 = 𝛼 + 𝛽𝑖𝐿𝐿𝑖𝑞𝑚𝑡 + 𝛽𝑖𝑀𝑟𝑚𝑡+ 𝛽𝑖𝐻𝐻𝑀𝐿 + 𝛽𝑖𝑆𝑆𝑀𝐵 + 𝜀𝑖 (7)

Trong đó:

Liqmt đại diện cho rủi ro thanh khoản thị trường

Cuối cùng, các cổ phiếu sẽ được sắp xếp theo beta thanh khoản (𝛽𝑖𝐿 đã được xác định trong phương trình (7)) sẽ được phân thành 4 danh mục được đánh số từ 1 đến

4 theo thứ tự danh mục gồm các cổ phiếu có beta thanh khoản bé nhất đến danh mục gồm các cổ phiếu có beta thanh khoản lớn nhất Sự khác nhau có ý nghĩa thống

kê trong hệ số chặn α của các danh mục ứng với mỗi mô hình (2), (4), (6) sẽ thể hiện sự hiện diện của phần bù rủi ro thanh khoản

3.2.3 Phương pháp hồi quy và kiểm định

3.2.3.1 Phương pháp hồi quy phân vị

Trong phân tích hồi quy, các nhà nghiên cứu quan tâm tới việc phân tích sự thay đổi của một biến phụ thuộc khi biết trước thông tin về các biến độc lập của nó Phương pháp bình phương bé nhất thông thường (Ordinary Least Square – OLS) là phương pháp chuẩn để cụ thể hóa mô hình hồi quy tuyến tính và ước lượng các thông số chưa biết của nó bằng cách cực tiểu hóa tổng sai số bình phương Điều này dẫn đến việc lấy xấp xỉ hàm trung bình của phân bố có điều kiện của biến phụ thuộc Ước lượng OLS là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất khi các giả thiết của phương pháp OLS được thỏa mãn, bao gồm 4 giả thiết:

- Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

- Kỳ vọng toán của thành phần sai số (εi) bằng 0, tức là E[εi] = 0

- Có tính thuần nhất – phương sai của thành phần sai số cố định, tức là var(εi) = σ2

- Không có tự tương quan, tức là cov(εi , εj) = 0 với I ≠ j

Tuy nhiên, các giả thiết của phương pháp ước lượng OLS quá chặt, thường một hoặc hai giả thiết trên bị xâm phạm, đặc biệt là giả thiết về sai số chuẩn và phương sai không thay đổi, dẫn đến kết quả là phương pháp OLS không còn tốt nhất, tuyến tính và có ước lượng không chệch nữa Ngoài ra, phương pháp OLS còn có một số hạn chế như chỉ nghiên cứu các tác động đến giá trị trung bình của biến phụ thuộc, nhạy cảm với các giá trị ngoại lai và không theo chuỗi xu thế, làm phóng đại sự ảnh hưởng của các quan sát bất thường

Năm 1978, Koenker và Bassett đề xuất sử dụng phương pháp hồi quy phân vị nhằm

bổ sung cho phân tích hồi quy tuyến tính Mô hình hồi quy phân vị chủ yếu là mở rộng phân vị thông thường từ mô hình định vị sang mô hình tuyến tính tổng quát hơn, trong đó hồi quy phân vị có điều kiện có dạng tuyến tính

Hồi quy phân vị có thể giải quyết các vấn đề vốn là nhược điểm của phương pháp OLS trên thực tế, như:

- Nới lỏng một số giả thiết của phương pháp OLS như giả thiết về sai số chuẩn hay phương sai không thay đổi

- Không quá tập trung vào giá trị trung bình mà hồi quy cùng lúc ở nhiều phân vị khác nhau sẽ cho thấy một cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu

- Nếu số liệu phân tán, ước lượng hồi quy trung vị có thể hiệu quả hơn ước lượng hồi quy trung bình

Với các ưu điểm trực quan của phương pháp hồi quy phân vị, bài nghiên cứu sử dụng hồi quy trung vị để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố lên tỷ suất sinh lợi Hồi quy trung vị sẽ được áp dụng cho tất cả các danh mục cho mỗi mô hình CAPM,

mô hình 3 nhân tố Fama-French và mô hình 4 nhân tố Carhart

Để kiểm tra sự khác biệt về mặt thống kê của các hệ số chặn α của mỗi mô hình hồi quy đối với các danh mục cổ phiếu có beta thanh khoản khác nhau, thống kê Chi bình phương được sử dụng với giả thuyết null Ho: αhigh = αlow

3.2.3.2 Mô hình ngưỡng (Hansen, 2000)

Để đảm bảo tính vững cho nghiên cứu thực nghiệm, tác giả tiếp cận bằng mô hình hồi quy ngưỡng Theo Lý thuyết phân phối tiệm cận của các ước lượng bình phương bé nhất, Hansen (2000) đề xuất xây dựng mô hình hồi quy ngưỡng dựa trên

bộ dữ liệu cân bằng {yit, qit, xit : 1 ≤ I ≤ n, 1 ≤ t ≤ T}, trong đó I là chỉ số mẫu, t là chỉ số thời kỳ, yit là biến phụ thuộc, qit là biến phân ngưỡng và xit là véc-tơ của các biến độc lập

Để đơn giản, đầu tiên, xét trong mô hình đơn ngưỡng (chỉ có một ngưỡng duy nhất),

mô hình có thể được thể hiện qua phương trình sau:

𝑦𝑖𝑡 = 𝜇𝑖+ 𝛽′𝑥𝑖𝑡(𝛾) + 𝑒𝑖𝑡 (9)

Theo Hansen (1999), giá trị ngưỡng γ và hệ số 𝛽′của mô hình được ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS Để thực hiện ước lượng, cần xác định giá trị trung bình của các biến và sai số trong phương trình (9):

𝑦𝑖∗ = 𝛽′𝑥𝑖∗(𝛾) + 𝑒𝑖∗ (11)

Với 𝑦𝑖∗ = 𝑦𝑖𝑡− 𝑦̅ 𝑖

𝑒𝑖∗ = 𝑒𝑖𝑡− 𝑒̅ 𝑖

𝑥𝑖∗(𝛾) = 𝑥𝑖𝑡(𝛾) − 𝑥̅ (𝛾) 𝑖Khi đó, ta có các ma trận:

𝑌∗ = 𝑋∗(𝛾)𝛽 + 𝑒∗ (12)

Với mỗi giá trị ngưỡng γ, hệ số β có thể được ước lượng theo phương pháp OLS

𝛽̂(𝛾) = (𝑋∗(𝛾)′𝑋∗(𝛾))−1𝑋∗(𝛾)′𝑌∗Véc-tơ phần dư được xác định:

𝑒̂(𝛾) = 𝑌∗− 𝑋∗(𝛾)𝛽̂(𝛾) Tổng bình phương phần dư:

𝑆1(𝛾) = 𝑒̂(𝛾)′𝑒̂ (𝛾) ∗ (13)

Ước lượng của giá trị ngưỡng γ được xác định bằng cách tối thiểu hóa giá trị S1(γ) ở phương trình (13): 𝛾̂ = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑖𝑛𝛾𝑆1(𝛾)

Khi đó: 𝛽̂ = 𝛽̂(𝛾̂) và 𝑒̂∗(𝛾) = 𝑒̂∗(𝛾̂)

Sau khi xác định các giá trị ngưỡng, điều quan trọng là xác định xem liệu các hiệu ứng ngưỡng này có ý nghĩa thống kê hay không Điều này được kiểm tra bằng cách kiểm định xem hệ số ước lượng của các regime có bằng nhau hay không, và kiểm định LR (Likelihood Ratio Test) được sử dụng theo gợi ý của Hansen (2000) với giả thuyết:

; 𝜎̂2 là phương sai của sai số đối với phương trình có ngưỡng

Tuy nhiên, theo Hansen (1999 và 2000), phân phối tiệm cận của F1 là không chuẩn

và không tuân thủ nghiêm ngặt phân phối Chi – bình phương Vì thế, không thể kiểm định giả thuyết bằng phương pháp thông thường, mà thay vào đó, việc tính toán p-value nên được thực hiện theo phương pháp bootstrap Trong quá trình thực hiện bootstrap, biến độc lập xit và ngưỡng γ sẽ được giữ cố định, phần dư 𝑒̂ ={𝑒̂ , 𝑒1 ̂ , … , 𝑒2 ̂) của phương trình không ngưỡng (8) sẽ được bootstrap Về bản chất, 𝑛bootstrap là một quá trình lấy mẫu có hoàn lại, do đó, các phần dư bootstrap được

tạo ra sẽ có dạng 𝑒̂ = {𝑒𝑖 ̂ , 𝑒1𝑖 ̂ , … , 𝑒2𝑖 ̂ ), trong đó, mỗi giá trị 𝑒𝑛𝑖 ̂ (với k=1,2,…,n) sẽ 𝑘𝑖

là một giá trị được lấy ngẫu nhiên trong tập hợp của 𝑒̂ Khi đó, biến phụ thuộc bootstrap sẽ được tạo ra và được sử dụng để hồi quy trong mô hình không ngưỡng (8) và phương trình có ngưỡng (12), từ đó, tính được giá trị bootstrap của tỷ lệ thống kê Likelihood F1 Việc bootstrap này sẽ được lặp đi lặp lại với rất nhiều lần,

và chúng ta sẽ tính được tỷ lệ số lần có F1>F0, đây chính là ước lượng bootstrap của p-value tiệm cận cho F1 Nếu p-value nhỏ hơn các giá trị tới hạn (Critical Values) thì bác bỏ giả thuyết null mô hình không ngưỡng

Mô hình đa ngưỡng là mô hình tồn tại từ 2 ngưỡng trở lên Mô hình đa ngưỡng cũng được xử lý tương tự như mô hình đơn ngưỡng Với mô hình 2 ngưỡng, khi ngưỡng đầu tiên γ1 đã được kiểm định và chấp nhận, ngưỡng γ2 cũng được xác định với: 𝛾̂2𝑟 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑖𝑛 𝑆2𝑟(𝛾2𝑟)

Quy trình tương tự với mô hình nhiều ngưỡng hơn

Áp dụng mô hình ngưỡng trong nghiên cứu tác động của nhân tố thanh khoản lên tỷ suất sinh lợi khi kiểm soát các nhân tố thị trường, giá trị, quy mô và momentum gồm 3 ngưỡng ứng với 4 danh mục đầu tư mô hình có thể được biểu diễn với dạng tổng quát như sau:

Mô hình ngưỡng sẽ được thực hiện theo quá trình sau đây:

- Xác định các ngưỡng bằng phương pháp tổng sai số bình phương nhỏ nhất

- Bootstrap phần dư, từ đó tạo ra các biến phụ thuộc bootstrap

Với ngưỡng đầu tiên được xem xét, các biến phụ thuộc bootstrap này lần lượt được hồi quy với phương trình có ngưỡng và không ngưỡng, F1 và F0 sẽ được so sánh

- Tính tỷ lệ số lần F1 > F0, đó chính là giá trị p-value dùng để xem xét chấp nhận hay bác bỏ ngưỡng

Nếu ngưỡng bị bác bỏ, thực hiện lại tương tự với ngưỡng tiếp theo

Nếu ngưỡng được chấp nhận, ngưỡng thứ 2 sẽ được xem xét, phần dư của mô hình ngưỡng 1 sẽ được bootstrap, và biến phụ thuộc bootstrap sẽ được hồi quy theo mô hình 1 ngưỡng và 2 ngưỡng, F2 và F1 được so sánh và tỷ lệ p-value được tìm ra Các bước tương tự với ngưỡng 3

Nếu quá trình bootstrap được lặp lại càng nhiều lần thì độ chính xác của việc chấp nhận hay bác bỏ ngưỡng càng cao Thông thường, như một số nhà nghiên cứu đã từng áp dụng, 1000 lần bootstrap là một con số khá lý tưởng Tuy nhiên, do hạn chế

về mặt thời gian, tác giả chỉ bootstrap 500 lần đối với mỗi ngưỡng cần kiểm định

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 giới thiệu mẫu nghiên cứu, các mô hình sử dụng để phân tích mối quan

hệ giữa thanh khoản và tỷ suất sinh lợi và cách đo lường các biến được sử dụng trong mô hình Tác giả trình bày cụ thể các bước thực hiện hồi quy và kiểm định

CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Phân tích thống kê mô tả các nhân tố:

Bảng 4.1 tổng hợp thống kê mô tả các nhân tố của mô hình theo 3 giai đoạn:

2009-2015 Mean Std Dev Min Max