Ứng dụng mô hình định giá tài sản fama – french 5 nhân tố vào thị trường chứng khoán việt nam

Hiện nay, các nghiên cứu ứng dụng mô hình Fama - French 5 nhân tố trên các thị trường chưa nhiều, tuy nhiên các kết quả cho thấy thực tế mô hình có đóng góp cho việc giải thích tỷ suất s

NAM” là công trình nghiên cứu của riêng cá nhân tôi Kết quả của bài nghiên cứu

chưa từng được công bố tại bất kỳ công trình nghiên cứu nào Còn số liệu trong bài nghiên cứu đảm bảo tính trung thực và có nguồn gốc rõ ràng

TP Hồ Chí Minh, tháng 5 năm 2017

Học viên

Nguyễn Thị Kim Hòa

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 2

1.4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 2

1.5 Phương pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu 2

1.6 Ý nghĩa đề tài 3

1.7 Kết cấu của luận văn 3

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU 4

2.1 Mô hình Fama – French 5 nhân tố (2015) 4

2.1.1 Cơ sở của mô hình Fama – French 5 nhân tố 4

2.1.2 Xác định các nhân tố trong mô hình 7

2.1.3 Kết quả nghiên cứu của Fama & French ở TTCK Mỹ (2015) 9

2.2 Lược khảo một số nghiên cứu có liên quan đến mô hình Fama – French 5 nhân tố 10

2.2.1 Các nghiên cứu ở thị trường quốc tế 10

2.2.2 Các nghiên cứu ở thị trường Việt Nam 15

2.3 Sơ lược về thị trường chứng khoán Việt Nam 22

2.4 Giả thuyết nghiên cứu 25

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH, DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27

3.1 Mô hình nghiên cứu 27

3.2 Dữ liệu nghiên cứu 28

3.3 Định nghĩa các biến trong mô hình 29

3.3.1 Tỷ suất sinh lời chứng khoán 29

3.3.2 Lãi suất phi rủi ro 29

3.3.3 Tỷ suất sinh lời của thị trường 29

3.3.4 Quy mô của cổ phiếu (Size) 29

3.3.5 Giá trị của cổ phiếu (Value) 30

3.3.6 Lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability) 30

3.3.7 Mức độ đầu tư (Investment) 30

3.4 Các danh mục đầu tư và cách xác định các nhân tố trong mô hình 31

3.4.1 Các danh mục hình thành nhân tố 31

3.4.2 Các danh mục hồi quy 36

3.5 Phương pháp nghiên cứu 37

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 39

4.1 Thống kê các chỉ tiêu phân loại 39

4.2 Kết quả thống kê mô tả các danh mục đầu tư và các nhân tố 40

4.3 Kết quả hồi quy các danh mục đầu tư 46

4.3.1 Kết quả hồi quy 9 danh mục Size-B/M, 9 danh mục Size-OP và 9 danh mục Size Inv theo bộ 5 nhân tố hình thành từ cách sắp xếp 2x3 46

4.3.2 Kết quả hồi quy 18 danh mục 2x3 và 12 danh mục 2x2 52

4.3.3 Kết quả hồi quy 16 danh mục 2x2x2x2 với bộ nhân tố 2x2x2x2 54

4.3.4 Kết quả hồi quy từng nhân tố với 4 nhân tố còn lại trong mô hình FF5F 56 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 59

5.1 Kết luận chung đề tài nghiên cứu 59

5.2 Hạn chế của đề tài nghiên cứu 60

5.3 Gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

1 B/M Tỷ lệ Giá trị sổ sách/Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu

9 (RM – RF) Nhân tố phần bù rủi ro thị trường

14 UPCOM Thị trường giao dịch Chứng khoán dành cho các công ty đại

chúng chưa niêm yết của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

DANH MỤC CÁC BẢNG

4.3 Ma trận hệ số tương quan giữa các phiên bản của cùng một nhân tố 41

4.6

TSSL vượt trội (Rit-Rft) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư

bao gồm 9 danh mục B/M, 9 danh mục OP, 9 danh mục

Size-Inv

44

4.7 TSSL vượt trội (Rit-Rft) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư

bao gồm 18 danh mục 2x3, 12 danh mục 2x2 và 16 danh mục 2x2x2x2 45

4.8 Kết quả hồi quy 9 danh mục Size-B/M (với bộ nhân tố từ cách sắp xếp

4.9 Kết quả hồi quy 9 danh mục Size-OP (với bộ nhân tố từ cách sắp xếp

4.10 Kết quả hồi quy 9 danh mục Size-Inv (với bộ nhân tố từ cách sắp xếp

4.15 Sử dụng hồi quy 4 nhân tố để giải thích nhân tố còn lại (Bộ nhân tố 2x3) 56

DANH MỤC CÁC HÌNH

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu kiểm định sự phù hợp của mô hình Fama – French 5 nhân tố tại thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là tại Sở giao dịch Chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn 2011-2015 Tác giả tập trung kiểm định mức độ giải thích đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu của hai nhân tố mới là nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư

Bằng việc sử dụng phương pháp hồi quy chuỗi thời gian thông thường, tác giả

đã kiểm định mô hình trên 71 danh mục đầu tư khác nhau Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ giải thích của các nhân tố không đồng đều

Nhân tố truyền thống của mô hình CAPM là rủi ro thị trường có ý nghĩa thống

kê trên tất cả các danh mục được kiểm tra và luôn mang đúng dấu kỳ vọng Hai nhân

tố từ mô hình Fama – French 3 nhân tố là nhân tố quy mô và nhân tố giá trị giải thích tốt tỷ suất sinh lời cổ phiếu Trong hai nhân tố mới được thêm vào mô hình thì nhân

tố lợi nhuận có ý nghĩa thống kê và mang dấu âm ở hầu hết các danh mục Trong khi

đó, nhân tố đầu tư cho kết quả kiểm định khá thất vọng

Từ khóa: Fama – French, FF3F, FF5F, định giá chứng khoán, MRP, CAPM, CMA, SMB, HML, RMW, mô hình 5 nhân tố, HOSE.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Lý do chọn đề tài

Bằng việc kế thừa và phát triển mô hình CAPM truyền thống, vào năm 1993, hai giáo sư nổi tiếng trong lĩnh vực tài chính là Eugene Fama và Kenneth French đã cho ra đời mô hình định giá tài sản ba nhân tố bằng việc bổ sung hai nhân tố mới: quy

mô và giá trị bên cạnh nhân tố nền tảng beta rủi ro thị trường của CAPM Sự ra đời của mô hình Fama - French ba nhân tố đã giúp hoàn thiện những khoảng trống nghiên cứu trong việc định giá tài sản tài chính Hai mươi năm sau, vào năm 2013, hai giáo

sư này tiếp tục phát triển mô hình định giá tài sản thành mô hình Fama - French năm nhân tố thu hút sự chú ý của giới nghiên cứu Mô hình mới được bổ sung hai nhân tố: lợi nhuận hoạt động và mức độ đầu tư Kết quả kiểm tra mô hình ở thị trường chứng khoán Mỹ cho thấy sự cải thiện khả năng giải thích cho lợi nhuận cổ phiếu của mô hình năm nhân tố

Tuy nhiên, trong bài nhận xét của các nhà kinh tế thuộc Viện quản lý tài sản

Robeco có tiêu đề “Why more is not always better?”, Fama và French bị cho rằng

chưa thuyết phục khi công bố nghiên cứu này bởi vì hai nhân tố mới vẫn còn cần xem xét thêm Hiện nay, các nghiên cứu ứng dụng mô hình Fama - French 5 nhân tố trên các thị trường chưa nhiều, tuy nhiên các kết quả cho thấy thực tế mô hình có đóng góp cho việc giải thích tỷ suất sinh lời của cổ phiếu, mặc dù nhân tố lợi nhuận và đầu

tư vẫn còn gây tranh cãi khi áp dụng ở một số thị trường Mặt khác, các nghiên cứu kiểm định mô hình này ở Việt Nam đều thực hiện với số lượng danh mục đầu tư khá hạn chế Trong khi thị trường chứng khoán Việt Nam rất cần một mô hình định giá phù hợp Vì vậy với việc kiểm định mô hình này trên nhiều danh mục khác nhau, tác giả hy vọng đem đến một góc nhìn mới về mô hình định giá này nói riêng cũng như đóng góp vào lĩnh vực định giá chứng khoán tại Việt Nam nói chung

Do đó, xuất phát từ các vấn đề trên tác giả nhận thấy cần thiết phải thực nghiệm

mô hình định giá nổi tiếng này tại Việt Nam và đã quyết định lựa chọn đề tài “ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN FAMA – FRENCH 5 NHÂN TỐ VÀO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM” làm luận văn tốt nghiệp

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Trên cơ sở các vấn đề nghiên cứu đã được xác định, tác giả xác định mục tiêu chính của đề tài là: Vận dụng mô hình định giá tài sản Fama – French 5 nhân tố vào thị trường chứng khoán Việt Nam

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Nhằm thực hiện mục tiêu nghiên cứu trên, bài nghiên cứu cần trả lời hai câu hỏi sau: Thứ nhất, mô hình Fama – French 5 nhân tố có giải thích được tỷ suất sinh lời cổ phiếu với thị trường chứng khoán Việt Nam? Thứ hai, các nhân tố tác động cùng chiều hay ngược chiều với tỷ suất sinh lời?

1.4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: mối quan hệ các nhân tố trong mô hình Fama – French

5 nhân tố (bao gồm nhân tố phần bù rủi ro thị trường, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị, nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư) đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu

Phạm vi nghiên cứu: Do thời gian ra đời của thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, đảm bảo cỡ mẫu đáp ứng độ tin cậy cho nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu

sử dụng dữ liệu của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2011-2015

1.5 Phương pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu định lượng, sử dụng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các công ty phi tài chính trên sàn HOSE (2011-2015) Các chỉ tiêu liên quan đến lãi suất (bao gồm TSSL của cổ phiếu, TSSL của thị trường, lãi suất phi rủi ro) được lấy theo tuần, bao gồm 258 tuần Các chỉ tiêu kế toán (mức vốn hóa thị trường, tỷ lệ B/M, lợi nhuận hoạt động, vốn chủ sở hữu, tổng tài sản…) lấy theo năm

Dữ liệu nghiên cứu được cung cấp bởi công ty cổ phần Tài Việt (Vietstock)

Dữ liệu sau khi thu thập được tính toán bằng Excel, phân chia thành các danh mục đầu tư theo cách sắp xếp như Fama & French, sau đó tính các nhân tố phần bù rủi ro thị trường, SMB, HML, RMW, CMA Tiếp đến dùng phương pháp thống kê

mô tả để đánh giá sơ bộ các nhân tố và kiểm định hệ số tương quan giữa chúng Nghiên cứu sử dụng hồi quy chuỗi thời gian trên nhiều danh mục khác nhau bằng

phần mềm Eviews để xem xét mức độ giải thích của các nhân tố đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu

1.6 Ý nghĩa đề tài

Ý nghĩa về mặt lý luận khoa học: nghiên cứu này kiểm định sự phù hợp của

mô hình Fama – French 5 nhân tố ở thị trường Việt Nam, giúp làm rõ mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và các nhân tố quy mô, giá trị, đặc biệt là hai nhân tố mới được thêm vào mô hình là nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư, bên cạnh nhân tố truyền thống là rủi ro thị trường

Ý nghĩa thực tiễn: Bài nghiên cứu giúp tìm ra mô hình định giá phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam đồng thời chỉ ra sự khác biệt giữa kết quả thực nghiệm ở thị trường chứng khoán Việt Nam và thế giới

1.7 Kết cấu của luận văn

Luận văn gồm có 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu vấn đề nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo nghiên cứu

Chương 3: Mô hình, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU

Trong chương 2 sẽ trình bày cơ sở lý thuyết về mô hình Fama – French 5 nhân

tố, kết quả nghiên cứu ở thị trường chứng khoán Mỹ Sau đó, tác giả tiếp tục lược khảo những nghiên cứu về mô hình này ở các TTCK quốc tế, từ đó làm cơ sở để đưa

ra giả thuyết nghiên cứu phù hợp khi ứng dụng mô hình này vào sàn chứng khoán HOSE

2.1 Mô hình Fama – French 5 nhân tố (2015)

“ Mô hình Fama – French 5 nhân tố (FF5F) giải thích tốt hơn mối quan hệ giữa nhân tố quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư và lợi nhuận trung bình của cổ phiếu so với mô hình ba yếu tố (FF3F) Vấn đề chính của FF5F là không giải thích được mức lợi nhuận trung bình thấp của những cổ phiếu quy mô nhỏ có mức lợi nhuận tương tự như các công ty đầu tư rất nhiều mặc dù khả năng sinh lợi thấp Hiệu suất của mô hình không nhạy cảm với cách thức xác định các nhân tố Với việc bổ sung nhân tố lợi nhuận và đầu tư, nhân tố giá trị của mô hình FF3F trở nên dư thừa trong việc mô tả lợi nhuận trung bình trong mẫu mà chúng tôi kiểm tra.”

– Fama & French, 2015

2.1.1 Cơ sở của mô hình Fama – French 5 nhân tố

Theo Fama & French (1993), có nhiều bằng chứng cho thấy TSSL cổ phiếu trung bình có liên quan đến tỷ số giá trị sổ sách/giá trị thị trường của cổ phiếu (B/M) Cũng có bằng chứng cho thấy nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư bổ sung cho việc

mô tả lợi nhuận trung bình của B/M Fama & French sử dụng mô hình chiết khấu cổ tức để giải thích tại sao các biến này liên quan đến lợi nhuận trung bình Mô hình cho biết giá trị thị trường của một cổ phần là giá trị chiết khấu của cổ tức dự kiến cho mỗi

Phương trình (1) cho thấy nếu tại thời điểm t các cổ phiếu của hai công ty có

cổ tức dự kiến như nhau nhưng giá khác nhau, cổ phiếu với một mức giá thấp hơn có lợi nhuận kỳ vọng cao hơn (dài hạn) Nếu giá cả là hợp lý, cổ tức trong tương lai của

cổ phiếu với giá thấp hơn phải có rủi ro cao hơn Tuy nhiên, những dự đoán dưới đây được rút ra từ phương trình (1) đều giống nhau dù giá cả có hợp lý hay không hợp lý Vận dụng phương trình (1), Fama & French giải thích các hàm ý của phương trình (1) đối với mối quan hệ giữa lợi tức kỳ vọng và lợi nhuận kỳ vọng, đầu tư dự kiến và

tỷ số B/M Miller và Modigliani (1961) cho thấy rằng tổng giá trị thị trường của cổ phiếu công ty tại thời điểm t ngụ ý bởi (1) là:

𝑀𝑡 = ∑∞ E(𝑌𝑡+𝜏 − 𝑑𝐵𝑡+𝜏)/(1 + 𝑟)𝜏

Trong phương trình 𝑌𝑡+𝜏 là tổng thu nhập vốn chủ sở hữu cho giai đoạn 𝑡 + 𝜏

và 𝑑𝐵𝑡+𝜏 = 𝐵𝑡+𝜏− 𝐵𝑡+𝜏−1 là sự thay đổi tổng vốn chủ sở hữu Đem chia 2 vế phương trình (2) cho giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu tại t thì được:

𝑀𝑡

𝐵𝑡 = ∑ E(𝑌𝑡+𝜏−𝑑𝐵𝑡+𝜏)/(1+𝑟)

𝜏

∞ 𝜏=1

Phương trình (3) đưa ra ba phát biểu về lợi tức kỳ vọng của cổ phiếu như sau:

Thứ nhất, cố định tất cả các biến số ở (3) ngoại trừ giá trị hiện tại của cổ phiếu

𝑀𝑡 và lợi tức cổ phiếu kỳ vọng 𝑟 Khi đó, một giá trị thấp hơn của Mt tương đương với một tỷ lệ cao hơn tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Bt /Mt sẽ làm lợi tức

kỳ vọng cao hơn Có nghĩa là, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ số B/M và lợi tức kỳ vọng

Thứ hai, cố định 𝑀𝑡 và các giá trị của tất cả các biến trong phương trình (3) ngoại trừ lợi nhuận kỳ vọng trong tương lai E(𝑌𝑡+𝜏 − 𝑑𝐵𝑡+𝜏) và lợi tức cổ phiếu kỳ vọng 𝑟, khi đó nếu lợi nhuận kỳ vọng trong tương lai cao thì lợi tức cổ phiếu kỳ vọng phải cao, nghĩa là có mối quan hệ đồng biến giữa lợi tức kỳ vọng và lợi nhuận của cổ phiếu

Thứ ba, với các giá trị cố định của 𝐵𝑡, 𝑀𝑡 và lợi nhuận kỳ vọng, sự tăng trưởng

kỳ vọng cao hơn trong giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu 𝑑𝐵𝑡+𝜏 – tức là nhân tố đầu

tư – đem lại lợi nhuận kỳ vọng thấp hơn Tức là lợi tức kỳ vọng quan hệ nghịch biến với tốc độ tăng trưởng của giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu

Như vậy, ngoài nhân tố B/M, lợi nhuận kỳ vọng và tốc động tăng trưởng vốn chủ sở hữu cũng ảnh hưởng đến lợi tức kỳ vọng

Mô hình FF3F (1993) được thiết kế để giải thích mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi (TSSL) trung bình và nhân tố Quy mô (vốn hóa thị trường, giá cổ phiếu đang lưu hành) và mối quan hệ giữa TSSL trung bình và tỷ số B/M Hai nhân tố này đã không được giải thích bởi mô hình CAPM1 của Sharpe và Lintner

Kiểm định mô hình FF3F dựa trên hồi quy chuỗi thời gian:

R it - R Ft = a i + b i (R Mt - R Ft ) + s i SMB t + h i HML t + e it (4)

Trong phương trình (4), Rit là lợi nhuận trên chứng khoán hoặc danh mục đầu

tư i cho giai đoạn t, RFt là tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro, RMt là lợi nhuận trên danh mục

đầu tư thị trường trong giai đoạn t, SMBt (Small Minus Big) là lợi nhuận trên một

danh mục các cổ phiếu có quy mô nhỏ trừ lợi nhuận trên một danh mục cổ phiếu có

quy mô lớn, HMLt (High Minus Low) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục của cổ phiếu có tỷ lệ B/M cao và danh mục cổ phiếu có tỷ lệ B/M thấp, và eit là sai

số Các hệ số hồi quy là bi , s i , và h i được kỳ vọng là dương

Bằng chứng của Novy-Marx (2012)2, Titman, Wei và Xie (2004)3, và những nghiên cứu khác cho rằng (4) là một mô hình không hoàn hảo cho TSSL kỳ vọng bởi

vì mô hình này bỏ lỡ nhiều biến đổi trong TSSL trung bình liên quan đến khả năng sinh lợi và đầu tư Động lực của bằng chứng này và phương trình định giá (3), Fama

& French thêm nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư vào mô hình ba nhân tố

3 Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa nhân tố đầu tư và lợi nhuận thì mạnh hơn đối với các doanh nghiệp có dòng tiền mặt cao hơn và tỷ lệ nợ thấp hơn

Hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư được thêm vào mô hình tạo nên mô hình French 5 nhân tố như sau:

Fama-R it - R Ft = a i + b i (R Mt -R Ft ) + s i SMB t + h i HML t + r i RMW t + c i CMA t + e it (4)

Trong đó:

Trong phương trình (4) thì RMWt (Robust Minus Weak) là sự khác biệt giữa

lợi nhuận trên danh mục đầu tư đa dạng của các cổ phiếu với khả năng sinh lời mạnh

và yếu, và CMAt (Conservative Minus Agresssive) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục đầu tư của cổ phiếu các công ty đầu tư bảo thủ và chủ động; bi , s i , h i , r i , c i

là các hệ số hồi quy; t là thời gian quan sát

2.1.2 Xác định các nhân tố trong mô hình

Cách tính các chỉ tiêu Size, B/M, OP và Investment

Vào cuối tháng 6 mỗi năm, cổ phiếu được chia thành 5 nhóm Quy mô (Size)

từ Nhỏ (Small) đến Lớn (Big) căn cứ theo giá trị vốn hóa thị trường trên sàn chứng khoán New York (NYSE) Cổ phiếu cũng được phân chia thành 5 nhóm căn cứ theo

tỷ số B/M, từ Thấp (Low) cho đến Cao (High) Sự sắp xếp theo 2 tiêu chí này tạo thành 5x5=25 danh mục đầu tư Size-B/M khác nhau

Quy mô của cổ phiếu tại thời điểm t được xác định bằng giá trị vốn hóa thị trường (Market Cap) của cổ phiếu đó tại thời điểm t-1 (tức là lấy giá đóng cửa điều chỉnh ngày cuối năm nhân với số lượng cổ phiếu phổ thông lưu hành ở năm t-1)

Tỷ lệ B/M ở năm t là tỷ số giữa Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu và Giá trị vốn hóa thị trường ở cuối năm t-1

Lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability) ở năm t được tính từ dữ liệu kế toán ở cuối năm t-1, bằng cách lấy doanh thu trừ giá vốn hàng bán, trừ chi phí quản

lý doanh nghiệp, trừ lãi vay, sau đó chia tất cả cho giá sổ sách của vốn chủ sở hữu

Mức độ đầu tư/Khuynh hướng đầu tư (Investment) ở năm t là sự thay đổi của tổng tài sản từ cuối năm t-2 tới cuối năm t-1, tất cả chia cho tổng tài sản ở cuối năm t-2

Phân chia danh mục đầu tư và xác định các nhân tố trong mô hình FF5F

Mô hình FF5F sử dụng 3 cách sắp xếp (sort) danh mục cổ phiếu khác nhau để

từ đó tính ra các nhân tố SMB, HML, RMW, CMA Các cách sắp xếp này bao gồm:

i) 2x3 dựa trên B/M, 2x3 dựa trên OP, 2x3 dựa trên Investment Trong đó cổ phiếu chia làm 2 nhóm theo Size và 3 nhóm theo B/M hoặc

Size-OP hoặc Inv Với cách sắp xếp này sẽ tạo ra 18 danh mục khác nhau

ii) 2x2 dựa trên Size & B/M, 2x2 dựa trên OP, 2x2 dựa trên Investment Trong đó cổ phiếu chia làm 2 nhóm theo Size và 2 nhóm theo B/M hoặc

Size-OP hoặc Inv Với cách sắp xếp này sẽ tạo ra 12 danh mục khác nhau

iii) 2x2x2x2 dựa trên Size-B/M-OP-Inv tạo ra 16 danh mục khác nhau

Bảng 2.1: Tổng hợp cách phân chia danh mục đầu tư và xác định các nhân tố Cách sắp xếp

SMB= (SH+SL+SR+SW+SC++SA)/6 – (BH+BL+BR+BW+SC+SA)/6 HML=(SH+BH)/2 – (SL+BL)/2 = [(SH-SL) + (BH-BL)]/2

RMW=(SR+BR)/2 – (SW+BW)/2 = [(SR-SW) + (BR-BW)]/2 CMA=(SC+BC)/2 – (SA+BA)/2 = [(SC-SA) + (BC-BA)]/2

SMB=(SHRC+SHRA+SHWC+SHWA+SLRC+SLRA+SLWC+SLWA)/8 – (BHRC+BHRA+BHWC+BHWA+BLRC+BLRA+BLWC+BLWA)/8 HML=(SHRC+SHRA+SHWC+SHWA+BHRC+BHRA+BHWC+BHWA) /8 – (SLRC+SLRA+SLWC+SLWA+BLRC+BLRA+BLWC+BLWA)/8 RMW=(SHRC+SHRA+SLRC+SLRA+BHRC+BHRA+BLRC+BLRA)/8 – (SHWC+SHWA+SLWC+SLWA+BHWC+BHWA+BLWC+BLWA)/8 CMA=(SHRC+SLRC+SHWC+SLWC+BHRC+BLRC+BHWC+BLWC)/

8 – (SHRA+SLRA+SHWA+SLWA+BHRA+BLRA+BHWA+BLWA)/8

Nguồn: Fama & French (2015)

2.1.3 Kết quả nghiên cứu của Fama & French ở TTCK Mỹ (2015)

Fama & French sử dụng dữ liệu nghiên cứu bao gồm tất cả cổ phiếu niêm yết trên sàn NYSE, AMEX, NASDAQ Tỷ suất sinh lời của chứng khoán được lấy theo tháng, giai đoạn 1963-2013, tổng cộng có 606 tháng Lãi suất phi rủi ro được sử dụng

là lãi suất Tín phiếu Kho bạc Mỹ (T-Bill) thời hạn 1 tháng Các nhân tố được kiểm định trên các danh mục đầu tư khác nhau bao gồm 25 danh mục Size-B/M, 25 danh mục Size-OP và 25 danh mục Size-Inv trong đó Quy mô chia thành 5 mức và tỷ lệ B/M hoặc lợi nhuận hoặc đầu tư chia thành 5 mức; 32 danh mục Size-B/M-OP (2x4x4), 32 danh mục Size-B/M-Inv (2x4x4) và 32 danh mục Size-OP-Inv (2x4x4) Fama & French sử dụng phương pháp kiểm định GRS4 của Gibbon, Ross & Shanken (1989) để kiểm tra hiệu quả của mô hình FF5F so với mô hình FF3F và mô hình 4 nhân tố (bớt đi nhân tố HML) Kết quả GRS bác bỏ cả 3 mô hình, cho rằng cả

3 mô hình đều mô tả không hoàn chỉnh TSSL kỳ vọng Tuy nhiên, Fama & French ít bận tâm đến việc các mô hình bị từ chối, họ tập trung đến hiệu suất tương đối của chúng Fama & French muốn tìm ra một mô hình hiệu quả (nhưng không hoàn hảo) nhất để giải thích TSSL trên các danh mục đầu tư ở các cách xây dựng khác nhau

Xét về mặt tương đối, kết quả kiểm định GRS cho thấy mô hình FF5F có cải thiện hiệu quả của mô hình FF3F Các bộ nhân tố 2x3, 2x2 hay 2x2x2x2 đều cho kết quả kiểm tra tương tự nhau Đặc biệt hơn, mô hình FF5F và mô hình 4 nhân tố đã loại

đi biến HML thì có tất cả kết quả đo lường tương tự nhau Đồng thời, Fama & French cũng thực hiện dùng 4 nhân tố để hồi quy giải thích cho nhân tố thứ 5 Kết quả hệ số chặn của biến HML thì rất thấp gần như bằng 0 Điều này kết luận rằng, biến HML

là dư thừa, ít nhất là đối với dữ liệu thị trường chứng khoán Mỹ giai đoạn 1963-2013 Tuy nhiên Fama & French để nghị nên kiểm tra xem kết quả này có đúng đối với thị trường chứng khoán Mỹ giai đoạn trước 1963 hoặc đối với thị trường quốc tế hay không Để làm đơn giản hơn, khi thực hiện hồi quy ta có thể loại bỏ luôn biến HML, tuy nhiên, để giải thích đầy đủ hơn mối quan hệ giữa các nhân tố, Fama & French sử

4 Kiểm định GRS là một kiểm định giả thuyết thống kê: nếu mô hình định giá tài sản hoàn toàn giải thích được TSSL kỳ vọng thì kết quả hồi quy TSSL vượt trội lên các nhân tố phải cho hệ số chặn a =0

dụng mô hình FF5F cải tiến với biến HMLO thay thế cho biến HML Biến HMLO được định nghĩa là tổng các hệ số chặn và phần dư từ các phép hồi quy của HML lên

RM-RF, SMB, RMW và CMA

Mặc dù bị bác bỏ bởi kiểm định GRS, mô hình FF5F lại hoạt động hiệu quả: TSSL trung bình chưa giải thích được cho từng danh mục đầu tư thì hầu như đều gần bằng 0 Nghiên cứu ước tính giải thích được khoảng 71% - 94% của TSSL kỳ vọng trên các danh mục Về đánh giá các hệ số chặn hồi quy, ba bộ nhân tố 2x3/2x2/2x2x2x2 thì cung cấp sự miêu tả tương tự nhau đối với TSSL trung bình trên những danh mục đầu tư

2.2 Lược khảo một số nghiên cứu có liên quan đến mô hình Fama – French 5 nhân tố

2.2.1 Các nghiên cứu ở thị trường quốc tế

a) Nghiên cứu của Fama & French ở TTCK quốc tế (2015)

Kết quả nghiên cứu của Fama & French ở TTCK quốc tế cho thấy: TSSL trung bình của thị trường Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á Thái Bình Dương đồng biến cùng với tỷ lệ B/M và nhân tố lợi nhuận, nghịch biến với nhân tố đầu tư Đối với Nhật Bản, mối quan hệ giữa TSSL trung bình và B/M thì mạnh, nhưng TSSL trung bình lại ít liên quan đến nhân tố lợi nhuận hoặc nhân tố đầu tư Mô hình FF5F tiếp thu phần lớn

mô hình FF3F về giải thích TSSL Giống như kết quả nghiên cứu của Fama và French

ở thị trường Mỹ, vấn đề chính của mô hình là không nắm bắt được hoàn toàn mức TSSL thấp của các cổ phiếu nhỏ có mức lợi tức tương tự như các công ty có lợi nhuận thấp mà đầu tư mạnh mẽ

Dữ liệu nghiên cứu về TSSL và các dữ liệu kế toán của nghiên cứu đến từ Bloomberg, được bổ sung bởi tổ chức Datastream và Worldscope Giai đoạn lấy mẫu

từ tháng 7 năm 1990 đến tháng 10 năm 2015 (từ 1990 đến 2015) nhằm đảm bảo có

đủ dữ liệu cần thiết cũng như bao quát rộng rãi các cổ phiếu nhỏ và lớn trên các thị trường Để tăng cường sức mạnh của các kiểm định, Fama & French sử dụng các danh mục đa dạng trong các mô hình hồi quy Sự đa dạng hóa giúp cải thiện sự phù hợp của mô hình hồi quy, làm tăng độ chính xác của các hệ số chặn vốn là trọng tâm

của các nghiên cứu định giá tài sản Fama & French đa dạng hóa các danh mục đầu

tư bằng cách kết hợp 23 thị trường phát triển thành bốn khu vực: (i) Bắc Mỹ (NA), bao gồm Hoa Kỳ và Canada; (ii) Nhật Bản; (iii) Khu vực Châu Á Thái Bình Dương, bao gồm Úc, New Zealand, Hồng Kông và Singapore; Và (iv) Châu Âu, bao gồm Áo,

Bỉ, Đan Mạch, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Ireland, Ý, Hà Lan, Na Uy, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sỹ và Vương quốc Anh Fama & French cũng xem xét danh mục đầu tư toàn cầu kết hợp cả bốn khu vực

Nếu như kết quả nghiên cứu ở thị trường Mỹ cho thấy HML là một nhân tố dư thừa thì đối với kết quả kiểm tra ở thị trường quốc tế, nhân tố HML được xem là nhân

tố quan trọng để giải thích TSSL của cổ phiếu Kết quả kiểm định hồi quy các nhân

tố với nhau cho thấy cả 5 nhân tố trong mô hình FF5F đều góp phần quan trọng trong việc giải thích lợi nhuận cổ phiếu

b) Nghiên cứu của Toni Sundqvist tại TTCK Bắc Âu (2017)

Nghiên cứu này khảo sát xem mô hình FF5F có thể giải thích được TSSL trung bình ở các thị trường Bắc Âu Hơn nữa, nghiên cứu này so sánh mô hình FF5F với

mô hình CAPM và mô hình FF3F Nghiên cứu bác bỏ tất cả mô tả của mô hình FF5F

về lợi nhuận trung bình trên mẫu (thông qua kiểm định GRS) Kết quả hồi quy cho thấy tất cả các mô hình đều hoạt động tốt trong việc giải thích TSSL trung bình của các danh mục đầu tư Size-B/M và Size-Inv Tuy nhiên, mô hình có nhiều khó khăn trong việc giải thích TSSL trung bình của danh mục đầu tư được sắp xếp theo Size-

OP Mặc dù mô hình FF5F mang lại một danh mục đầu tư có hiệu quả trung bình cao hơn từ các biến giải thích của nó, nhưng nó không cải thiện được các hệ số chặn của

mô hình hồi quy dựa trên FF3F Hơn nữa, nghiên cứu này cung cấp nhiều bằng chứng

về sự biến mất của hiệu ứng quy mô (size effect) và cho thấy rằng các cổ phiếu nhỏ

ở các thị trường Bắc Âu nói chung có mức beta thị trường thấp hơn các cổ phiếu lớn

Mẫu dữ liệu được sử dụng trong phân tích bao gồm dữ liệu hằng tháng của giá

cổ phiếu và tổng lợi nhuận từ Thomson Datastream và dữ liệu kế toán từ Worldscope

Dữ liệu đã được thu thập cho tất cả các cổ phiếu trên thị trường Phần Lan, Thụy Điển,

Na Uy và Đan Mạch từ 31/12/1997 đến 30/06/2016 bao gồm 3434 cổ phiếu

Tác giả sử dụng bộ nhân tố từ cách sắp xếp 2x3 và hồi quy trên các danh mục khác nhau bao gồm 16 danh mục Size-B/M (4x4), 16 danh mục Size-OP (4x4) và 16 danh mục Size-Inv (4x4) để giải thích TSSL của cổ phiếu

c) Nghiên cứu Clarice Carneiro Martins và William Eid Jr ở TTCK Braxin (2014)

Đối với nghiên cứu này, các tác giả có hai mục tiêu chính: đầu tiên là kiểm tra hiệu quả của mô hình FF5F trên thị trường chứng khoán Braxin và so sánh kết quả với nghiên cứu của Fama & French, từ đó thu được những điểm giống nhau hoặc khác nhau giữa hai thị trường

Kết quả cho thấy các hệ số chặn hồi quy đã được thống kê bằng không Đó là bằng chứng quan trọng cho thấy rằng không có gì bị bỏ sót chưa giải thích được bởi

mô hình FF5F – cho thấy mô hình FF5F là hiệu quả trong việc đo lường rủi ro và giải thích TSSL ở TTCK Braxin Kết quả cũng cho thấy mô hình FF5F hiệu quả hơn mô hình FF3F Tuy nhiên, các nhân tố thị trường, quy mô và giá trị vẫn mang đúng dấu

kỳ vọng như kết quả của mô hình FF3F

Dữ liệu được sử dụng là giá cổ phiếu hàng ngày, các chỉ tiêu kế từ Bloomberg, L.P và Economatica Mẫu có giai đoạn từ tháng 1/2000 đến tháng 12/2012 (156 tháng) Một đặc điểm thị trường của Braxin là không phải tất cả các công ty đều có tính thanh khoản cao hoặc có thể dễ dàng giao dịch trên cơ sở hàng ngày Vì vậy, để đảm bảo tính thanh khoản của tập hợp các công ty được thử nghiệm, các tác giả đã xác định nhóm các công ty là 100 công ty lớn nhất trong tổng giá trị thị trường

Các tác giả sử dụng bộ nhân tố 2x3 hồi quy lên các danh mục khác nhau gồm

6 danh mục Size-B/M (2x3), 6 danh mục Size-OP (2x3) và 6 danh mục Size-Inv (2x3) Nhìn chung các kết quả hồi quy chuỗi thời gian cho thấy: nhân tố thị trường, SMB và HML dường như đo lường hầu hết các biến động về lợi nhuận trung bình, tương tự nhu mô hình FF3F Các nhân tố mới, RMW và CMA ít có ý nghĩa thống kê trong tập dữ liệu này Các tác giả tin rằng nghiên cứu này không giải thích đầy đủ các nhân tố này và đề xuất việc nghiên cứu thêm ở TTCK Braxin

d) Nghiên cứu của David Blitz, Matthias X Hanauer, Milan Vidojevic, Pim van Vliet: “Năm mối quan tâm về mô hình Fama – French 5 nhân tố” (2016)

Các tác giả cho rằng mặc dù mô hình 5 nhân tố cho thấy có sự cải thiện đáng

kể về mức độ giải thích TSSL, nhưng có năm vấn đề cần lưu tâm liên quan đến mô hình mới

Thứ nhất, mô hình FF5F duy trì mối quan hệ CAPM giữa beta thị trường và

lợi nhuận, mặc dù có bằng chứng cho thấy rằng quan hệ thực nghiệm là bằng phẳng, hoặc thậm chí tiêu cực

Thứ hai, FF5F tiếp tục bỏ qua nhân tố Quán tính (Momemtum) – vốn đã được

chấp nhận rộng rãi trong các nghiên cứu về mô hình định giá tài sản gần đây

Thứ ba, có một số mối quan tâm mạnh mẽ đối với hai yếu tố mới Yếu tố đầu

tư trong mô hình 5 yếu tố được định nghĩa là tăng trưởng tài sản, trong khi Fama và French tự kết luận rằng nhân tố tăng trưởng tài sản không đủ mạnh để giải thích TSSL Trong cùng nghiên cứu đó, họ tìm thấy kết quả tốt hơn cho nhân tố phát hành cổ phiếu ròng, và vì vậy biến số đó cũng phù hợp hơn với mô hình chiết khấu cổ tức, nó sẽ là một ứng cử viên mạnh mẽ hơn cho yếu tố đầu tư trong mô hình 5 nhân tố Mặt khác, Fama và French (2008) cũng kết luận rằng lợi nhuận không phải là yếu tố mạnh mẽ, nhưng sau đó họ vẫn dựa vào nhân tố lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu Novy-Marx (2013) đề xuất một nhân tố lợi nhuận thay thế (gộp), dự đoán tốt hơn lợi nhuận của

cổ phiếu trong tương lai và lợi nhuận của công ty trong tương lai Fama và French (2015) sử dụng một thước đo tương tự về lợi nhuận hoạt động (đã trừ chi phí lãi vay), nhưng vẫn chưa rõ liệu các biến đó có phải là đại diện tốt nhất cho khả năng sinh lời trong tương lai hay không

Thứ tư, trong khi các giải thích dựa trên rủi ro là chìa khóa để biện minh cho

các yếu tố trong mô hình 3 yếu tố, tính hợp lý về kinh tế học cho hai yếu tố mới rõ ràng không rõ ràng

Thứ năm và cuối cùng, có vẻ như mô hình 5 nhân tố sẽ không giải quyết được

những tranh luận chính về định giá tài sản hoặc dẫn đến sự đồng thuận trong giới học thuật

e) Nghiên cứu của Cakici ở TTCK quốc tế (2015)

Trong nghiên cứu này, Cakici kiểm tra mô hình FF5F ở 23 thị trường chứng khoán phát triển Sử dụng dữ liệu cấp độ công ty từ tháng 7 năm 1992 đến tháng 12 năm 2014, tác giả thành lập 25 danh mục Size-OP, 25 danh mục Size-GP (Lợi nhuận gộp thay cho Lợi nhuận hoạt động) và 25 danh mục Size-Inv Mô hình ba yếu tố, bốn yếu tố và năm yếu tố được kiểm tra để giải thích lợi nhuận trên các danh mục đầu tư này bằng cách sử dụng các yếu tố khu vực cũng như toàn cầu Kết quả của mô hình FF5F ở Bắc Mỹ, Châu Âu và các thị trường toàn cầu tương tự như kết quả của thị trường chứng khoán Mỹ Tuy nhiên, kết quả của nhân tố lợi nhuận gộp (GP) và đầu

tư (Inv) cho thấy rằng hai nhân tố mới này không làm tăng thêm sức mạnh giải thích hay yếu đi ở các danh mục của Nhật Bản và Châu Á - Thái Bình Dương Các kết quả cũng cho thấy các mô hình khu vực thực hiện tốt hơn các mô hình toàn cầu Điều này

có thể ngụ ý rằng thị trường vẫn chưa được tích hợp đầy đủ Với việc bao gồm hai nhân tố tố mới, nhân tố giá trị vẫn còn rất quan trọng ở tất cả các vùng, tương phản với kết quả của thị trường Mỹ

f) Nghiên cứu của Chiah, Daniel và Zhong ở TTCK Úc (2016)

Các tác giả áp dụng mô hình FF5F tại TTCK Úc trong giai đoạn 1982 đến

2013 Kết quả cho thấy rằng mô hình FF5F có thể giải thích thêm những bất thường

về định giá tài sản hơn mô hình FF3F, điều này ủng hộ cho sự vượt trội của mô hình FF5F Ngược lại với kết quả nghiên cứu của Fama & French tại TTCK Mỹ (2015), nhân tố HML vẫn duy trì được sức mạnh giải thích cùng với sự có mặt của các nhân

tố đầu tư và lợi nhuận

Cụ thể, nhân tố quy mô có tương quan thuận với TSSL Nhân tố HML có tương quan thuận với TSSL đối với những cổ phiếu có giá trị và tương quan nghịch đối với những cổ phiếu tăng trưởng Nhân tố lợi nhuận (RMW) có tương quan nghịch (thuận) với danh mục những cổ phiếu sinh lợi (không sinh lợi).Nhân tố đầu tư có tương quan nghịch (thuận) với TSSL ở danh mục những cổ phiếu có mức đầu tư bảo thủ (chủ động) Nghiên cứu này đã bổ sung cho lĩnh vực nghiên cứu về định giá tài sản ở Úc

g) Nghiên cứu của Rehab Taha and Khairy Elgiziry ở TTCK Ai Cập (2016)

Trong nghiên cứu này, các tác giả đề xuất một mô hình FF3F mở rộng ở Ai Cập Bên cạnh nhân tố thị trường, quy mô và tỷ lệ B/M, họ điều tra liệu các yếu tố như earnings-to-price, sales-to-price, dividends-to-price, liquidity và momentum có phải là những yếu tố rủi ro về giá hay không Các yếu tố được hình thành bằng phương pháp của Fama & French (1993) Nghiên cứu sử dụng hồi quy chuỗi thời gian OLS theo phương pháp HAC của Newey và West sử dụng 55 công ty trong khoảng thời gian từ tháng 7 năm 2005 đến tháng 6 năm 2013 Tác giả ghi nhận được hiệu ứng quy

mô và hiệu ứng giá trị đáng kể Nhân tố B/M không hấp thụ vai trò của nhân tố earnings-to-price Nhân tố thanh khoản đóng một vai trò quan trọng Hai nhân tố sales-to-price, dividends-to-price là dư thừa Không có hiệu ứng quán tính (momentum effect) nào ở Ai Cập Taha & Elgiziry kết luận rằng mô hình 5 yếu tố kết hợp yếu tố thị trường, quy mô doanh nghiệp, tỷ lệ B/M, tỷ lệ earnings-to-price và thanh khoản thì mang lại kết quả tốt hơn so với các mô hình FF3F Sự hiệu quả của

mô hình được kiểm tra bằng chia tách các giai đoạn thị trường

2.2.2 Các nghiên cứu ở thị trường Việt Nam

a) Nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân năm 2014 tại sàn HOSE

Trong bài nghiên cứu đăng trên Tạp chí Công nghệ Ngân hàng số 101 có tiêu

đề “Sự phù hợp của mô hình Fama-French 5 nhân tố vào thị trường Việt Nam”, hai

tác giả Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân đã vận dụng mô hình Fama-French 5 nhân tố vào thị trường Việt Nam với mẫu nghiên cứu là 281 công ty niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2007 – 2013

Đức và Tân đã phân chia bộ dữ liệu thành 14 phân mục đầu tư dựa trên quy

mô, tỷ lệ B/M, lợi nhuận hoạt động và khuynh hướng đầu tư Hai tác giả đã kiểm định tính vững của mô hình FF5F bằng phương pháp kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định

tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Kết quả cho thấy mô hình không có hiện tượng tư tương quan và phương sai sai số thay đổi Sau đó, các tác giả chạy mô hình hồi quy chuỗi thời gian cho 14 danh mục Kết quả tóm lược như sau: nhân tố phần bù

rủi ro thị trường mang đúng dấu kỳ vọng (+) và có ý nghĩa thống kê ở tất cả 14 danh mục; nhân tố HML giải thích tốt hơn cho TSSL của cổ phiếu so với nhân tố SMB (14

so với 10 danh mục mang ý nghĩa thống kê); trong 2 nhân tố mới của mô hình FF5F

là nhân tố RMW và CMA thì nhân tố RMW giải thích tốt cho TSSL cổ phiếu còn nhân tố CMA ngược dấu kỳ vọng ở tất cả 14 danh mục

b) Nghiên cứu của Nhu Nguyen, Numan Ulku và Jin Zhang (2015) tại TTCK Việt Nam

Nghiên cứu của Nhu và Cộng sự (2015) đưa ra bằng chứng cho thấy mô hình FF5F có thể giải thích TTSL bổ sung cho mô hình CAPM truyền thống và mô hình FF3F và cho thấy tầm quan trọng của nhân tố giá trị (HML) không bị giảm đi khi bổ sung hai nhân tố mới lợi nhuận và đầu tư vào mô hình đối với thị trường chứng khoán Việt Nam Các tác giả cũng nhận thấy rằng ở Việt Nam, nơi chính phủ nắm giữ cổ phần lớn trong các công ty lớn, các mô hình định giá tài sản truyền thống không giải thích được lợi nhuận trung bình đối với các doanh nghiệp nhà nước (DNNN) Nghiên cứu giải quyết các câu hỏi sau:

i) Mô hình định giá tài sản nào (CAPM, FF3F hay FF5F) mô tả tốt nhất hành

vi của thị trường chứng khoán Việt Nam;

ii) Nhân tố giá trị (HML) có trở nên dư thừa để giải thích lợi nhuận của cổ phiếu trong một nền kinh tế đang phát triển sau khi thêm các yếu tố mới vào mô hình định giá tài sản,

iii) Cơ cấu sở hữu nhà nước đóng vai trò quan trọng trong việc mô tả lợi nhuận của cổ phiếu

Phân tích nghiên cứu này được thực hiện đối với tất cả cổ phiếu phổ thông trên

cả hai sàn HOSE và HNX (bao gồm cả UPCOM) theo tần suất hàng tháng và hàng ngày từ tháng 8 năm 2007 đến tháng 7 năm 2015 Nguồn dữ liệu là cơ sở dữ liệu Datastream bao gồm giá đóng cửa điều chỉnh, tỷ lệ B/M, giá trị vốn hóa thị trường, doanh thu, chi phí quản lý, chi phí lãi vay, giá vốn hàng bán, tổng tài sản và tỷ lệ sở hữu nhà nước Lãi suất qua đêm liên ngân hàng được sử dụng như lãi suất phi rủi ro

để phù hợp với các nghiên cứu trước đây về Việt Nam Mẫu dữ liệu gồm có 135 cổ

phiếu vào tháng 12/2007 và 438 cổ phiếu vào năm 2015, tương đương 1.113.948 quan sát theo ngày và 50.112 quan sát theo tháng

Các kết quả tính toán (thống kê trung bình R2 hiệu chỉnh và GRS) chỉ ra sự vượt trội của mô hình FF5F so với mô hình CAPM và mô hình FF3F Mặt khác, tỷ lệ Sharpe của alpha cho thấy mô hình FF3F được ưu tiên hơn trong việc giải thích lợi nhuận của các danh mục đầu tư Nghiên cứu còn kết luận nhân tố giá trị (HML) có mối quan hệ với lợi nhuận của danh mục đầu tư và hiệu quả của nó không bị hấp thụ bởi nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư

Nghiên cứu này cũng báo cáo bằng chứng về phần bù rủi ro trên tỷ lệ vốn sở hữu nhà nước ở Việt Nam, tức là các doanh nghiệp nhà nước có lợi nhuận trung bình cao hơn đáng kể so với các doanh nghiệp tư nhân mặc dù trước đây đầu tư ít hơn và

có tỷ lệ lợi nhuận và tỷ lệ B/M thấp hơn các doanh nghiệp tư nhân Các doanh nghiệp

tư nhân có xu hướng mang lại lợi nhuận thấp cho các nhà đầu tư và có khuynh hướng đầu tư mạnh mẽ hơn các doanh nghiệp nhà nước Danh mục đầu tư quy mô lớn bao gồm các cổ phiếu mà lợi nhuận hoạt động giống như các công ty có giá trị, không có lợi nhuận và đầu tư một cách bảo thủ Phát hiện mới của nghiên cứu là các mô hình định giá tài sản không giải thích được mức lợi nhuận trung bình của các doanh nghiệp nhà nước Ngược lại với bằng chứng quốc tế (Fama và French, năm 2015) cho thấy lợi nhuận của các cổ phiếu nhỏ không được giải thích bởi các mô hình định giá tài sản vốn, mô hình 5 yếu tố này không giải thích được mức lợi nhuận cao của danh mục đầu tư có các cổ phiếu có tỷ lệ B/M và lợi nhuận trung bình, và không thể giải thích lợi nhuận thấp của cổ phiếu với tỷ lệ đầu tư trung bình Nghiên cứu cũng cho thấy rằng các nhà đầu tư nắm giữ danh mục đầu tư với tỷ lệ B/M trung bình hoặc chỉ tập trung vào các cổ phiếu của DNNN trong giai đoạn lấy mẫu sẽ có lợi nhuận cao nhất Danh mục đầu tư thua lỗ trong giai đoạn lấy mẫu là cổ phiếu có tỷ lệ đầu tư trung bình

c) Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thúy Nhi tại sàn HOSE và HNX (2016)

Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016) kiểm định sự phù hợp của mô hình Fama-French

5 nhân tố và mô hình Carhart 4 nhân tố trên TTCK Việt Nam Tác giả sử dụng bộ dữ

liệu thứ cấp của các công ty phi tài chính niêm yết trên cả hai sàn HOSE và HNX, dữ liệu giá đóng của điều chỉnh và lãi suất trái phiếu chính phủ

Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất Dữ liệu được lấy theo tháng, số quan sát là 78 tháng Tác giả chia mẫu nghiên cứu thành 3 bộ danh mục đầu tư bao gồm: 2x3, 2x2 (theo Size-BM/ Size-OP/ Size-Inv) và 2x2x2x2 (theo Size-B/M-OP-Inv) sau đó tiến hành tính các nhân tố của mô hình FF5F Thay vì xây dựng các danh mục hồi quy 5x5 để chạy các mô hình hồi quy thì tác giả sử dụng luôn các danh mục nhân tố để kiểm định

Ngoài ra, tác giả còn thực hiện kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, sau đó khắc phục các khuyết tật của mô hình trước khi tiến hành hồi quy

Kết quả nghiên cứu cho thấy Mô hình FF5F với cách phân loại 2x3 có mức độ giải thích mô hình cao với R2 hiệu chỉnh đi từ 80,58% đến 95,23% Nhân tố phần bù rủi ro thị trường đồng biến phần bù TSSL cổ phiếu Nhân tố SMB đồng biến với phần

bù TSSL cổ phiếu ở nhóm danh mục cổ phiếu nhỏ, và nghịch biến với phần bù TSSL

cổ phiếu ở nhóm danh mục cổ phiếu lớn Nhân tố HML đồng biến với phần bù tỷ suất sinh lợi ở nhóm cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao và có tương quan nghịch với phần bù

tỷ suất sinh lợi ở nhóm cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp Nhân tố RMW tương quan thuận với TSSL cổ phiếu ở nhóm cổ phiếu có tỷ số OP cao và có tương quan nghịch

ở nhóm cổ phiếu có tỷ số OP thấp Nhân tố CMA có tương quan thuận ở nhóm cổ phiếu có mức độ đầu tư thấp và có tương quan nghịch với nhóm có mức độ đầu tư cao

Mô hình FF5F với cách phân loại 2x2 có mức độ giải thích cao hơn mô hình FF5F cách phân loại 2x3, với R2 hiệu chỉnh đi từ 90,97% đến 95,76% Trong khi mô hình FF5F cách phân loại 2x2x2x2, có mức độ giải thích mô hình thấp hơn nhiều so với mô hình FF 5 nhân tố cách phân loại 2x3 và cách phân loại 2x2

So sánh các cách phân loại với nhau, thì 2 cách phân loại 2x2 và 2x3 thể hiện kết quả và mức độ giải thích tốt, còn kết quả của các phân loại 2x2x2x2, chưa giải thích được các nhân tố trong mô hình

So sánh giữa mô hình FF5F và mô hình Carhart 4 nhân tố thì mô hình FF5F giải thích tốt hơn TSSL trên TTCK Việt Nam

d) Nghiên cứu của Nguyễn Đức Minh trên sàn HOSE và HNX (2016)

Nghiên cứu của Minh (2016) kiểm tra sức mạnh giải thích của mô hình FF5F tại TTCK Việt Nam Các câu hỏi nghiên cứu bao gồm: i) Liệu phần bù rủi ro thị trường có giải thích đầy đủ về TSSL của cổ phiếu? ii) Mô hình Fama-French năm nhân tố có khả năng giải thích được TSSL cổ phiếu trung bình trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2011-2015 không? iii) Nhân tố Đầu tư và nhân tố Lợi nhuận có liên quan đến TSSL cổ phiếu hay không?

Dữ liệu được đề cập là từ 1/1/2011 đến 31/12/2015 Dữ liệu bao gồm tất cả các cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) - hai thị trường chứng khoán của Việt Nam Lý do lựa chọn khoảng thời gian là để tránh ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính và bong bóng bất động sản ở Việt Nam trong năm 2008 và 2009

Kết quả cho thấy rằng sức mạnh giải thích của CAPM, mô hình ba yếu tố, và

mô hình năm yếu tố là khá đáng thất vọng Mô hình năm nhân tố có chỉ số R2 cao nhất, nhưng chỉ có 34% Từ mô hình CAPM đến mô hình 5 yếu tố, chỉ số R2 tăng dần

và không đáng kể Hai biến bổ sung (RMW và CMA) đóng góp không đáng kể trong việc giải thích lợi nhuận của cổ phiếu RMW và CMA giải thích không đáng biến động của các nhân tố khác Các kết quả cũng chỉ ra rằng RMW và CMA phần lớn hấp thụ các ảnh hưởng của các yếu tố khác Mô hình FF5F có ưu thế trong việc giải thích TSSL ở các danh mục đầu tư có quy mô lớn, danh mục các cổ phiếu giá trị, danh mục đầu tư sinh lời mạnh mẽ và danh mục đầu tư chủ động

Bảng 2.2 sau đây tổng hợp và so sánh về phạm vi, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu chính giữa các nghiên cứu thực nghiệm mô hình FF5F tại thị trường chứng khoán Việt Nam Đây là cơ sở để tác giả tham khảo khi đưa ra các giả thuyết nghiên cứu về mô hình FF5F

Bảng 2.2: Tổng hợp các nghiên cứu kiểm định mô hình FF5F tại Việt Nam Nghiên

cứu Phạm vi nghiên cứu Dữ liệu Phương pháp chính

• Nhân tố phần bù rủi ro thị trường mang đúng dấu kỳ vọng (+) và có ý nghĩa thống kê ở tất cả 14 danh mục;

• Nhân tố HML giải thích tốt hơn cho TSSL của cổ phiếu so với nhân tố SMB;

• Nhân tố RMW giải thích tốt cho TSSL cổ phiếu còn nhân tố CMA ngược dấu kỳ vọng ở tất cả 14 danh mục

t = 96 tháng

Kiểm định GRS Hồi quy chuỗi thời gian

• Mô hình FF5F có thể giải thích TTSL bổ sung cho mô hình CAPM truyền thống và mô hình FF3F;

• Nhân tố giá trị (HML) không trở nên dư thừa khi bổ sung hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư;

• Các mô hình định giá tài sản truyền thống không giải thích được lợi nhuận trung bình đối với các doanh nghiệp nhà nước

• Nhân tố phần bù rủi ro thị trường đồng biến phần bù TSSL cổ phiếu

• Nhân tố SMB đồng biến với phần bù TSSL cổ phiếu ở nhóm danh mục cổ phiếu nhỏ, và nghịch biến với phần bù TSSL cổ phiếu ở nhóm danh mục cổ phiếu lớn

• Nhân tố HML đồng biến với phần bù TSSL ở nhóm cổ phiếu giá trị và nghịch biến ở nhóm cổ phiếu tăng trưởng

• Nhân tố RMW tương quan thuận với TSSL cổ phiếu ở nhóm cổ phiếu có tỷ

số OP cao và có tương quan nghịch ở nhóm cổ phiếu có tỷ số OP thấp

• Nhân tố CMA có tương quan thuận ở nhóm cổ phiếu có mức độ đầu tư thấp

và có tương quan nghịch với nhóm có mức độ đầu tư cao

• Mô hình FF5F giải thích tốt hơn mô hình Carhart 4 nhân tố

Hồi quy chuỗi thời gian

• Kết quả cho thấy rằng sức mạnh giải thích của CAPM, mô hình FF3F, và FF5F khá đáng thất vọng

• Mô hình FF5F có chỉ số R 2 cao nhất, nhưng chỉ có 34% Từ mô hình CAPM đến mô hình FF5F, chỉ số R 2 tăng dần và không đáng kể

• Hai biến bổ sung (RMW và CMA) đóng góp không đáng kể trong việc giải thích lợi nhuận của cổ phiếu

• Các kết quả cũng chỉ ra rằng RMW và CMA phần lớn hấp thụ các ảnh hưởng của các yếu tố khác

• Mô hình FF5F có ưu thế trong việc giải thích TSSL ở các danh mục đầu tư

có quy mô lớn, danh mục các cổ phiếu giá trị, danh mục đầu tư sinh lời mạnh

mẽ và danh mục đầu tư chủ động

2.3 Sơ lược về thị trường chứng khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCK VN) chính thức hình thành từ tháng 7/2000 gắn với mục tiêu trở thành kênh huy động vốn trung và dài hạn cho nền kinh

tế và doanh nghiệp Tháng 7/2015, TTCK VN tròn 15 năm mở cửa hoạt động

Tính hết năm 2015, vốn hóa thị trường đạt hơn 1.298,53 nghìn tỷ đồng Trong

đó, vốn hóa trên sàn TP.HCM (HOSE) đạt 1.146,9 nghìn tỷ đồng, vốn hóa trên sàn

Hà nội(HNX) đạt hơn 151,6 nghìn tỷ đồng

Năm 2015, tổng khối lượng giao dịch trên thị trường đạt gần 39,7 tỷ cổ phiếu, tương ứng giá trị giao dịch đạt hơn 617 nghìn tỷ đồng, giảm 16,3% về khối lượng và 15,8% về giá trị giao dịch của năm 2014

Hình 2.1: Quy mô TTCK Việt Nam so với các thị trường trong khu vực

(Nguồn: Huỳnh Thế Du, 2015)

Sau 15 năm hình thành và phát triển, đến nay vốn hóa thị trường chứng khoán Việt Nam đạt khoảng 57 tỷ USD, một con số khá khiêm tốn nếu so sánh tương quan với một số thị trường trong khu vực Quy mô của thị trường chứng khoán Việt Nam quá nhỏ so với nhu cầu huy động vốn Quy mô này còn rất khiêm tốn so với các thị trường trong khu vực So với thị trường liền kề là Philippines thì tổng gộp của cả hai sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam chỉ có quy mô bằng 40%

Đối với các thị trường khác thì quy mô của thị trường chứng khoán Việt Nam

là không đáng kể Trong khi đó, việc huy động vốn ở Việt Nam hiện nay chủ yếu qua kênh ngân hàng - một kênh gián tiếp Đó là so với khu vực châu Á Còn khi đem quy

mô TTCK Việt Nam so với TTCK lớn nhất thế giới là Mỹ (là nơi kiểm định mô hình Fama – French 5 nhân tố đầu tiên) thì mức vốn hóa thị trường Việt Nam chỉ chiếm 0.35% so với TTCK Mỹ

Hình 2.2: Quy mô 20 TTCK lớn nhất thế giới 2016

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp dựa trên nhiều nguồn)

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 New York

Có hai sở giao dịch chứng khoán chính tại Việt Nam, đó là Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) Ngoài ra còn có sàn Upcom dành cho giao dịch chứng khoán của các công ty đại chính chưa được niêm yết được tổ chức tại sở giao dịch chứng khoán Hà Nội Sự khác nhau cơ bản giữa 2 sở giao dịch HNX và HOSE đó là HOSE có quy mô giao dịch lớn hơn và được nhiều nhà đầu tư nước ngoài quan tâm hơn

Ngoài ra, điều kiện niêm yết ở HOSE cũng khó hơn ở HNX (công ty cổ phần

có vốn điều lệ từ 120 tỷ đồng trở lên tính theo giá trị ghi trên sổ kế toán; Có ít nhất 2 năm hoạt động dưới hình thức công ty cổ phần, ROE năm gần nhất tối thiểu là 5% và hoạt động kinh doanh của hai năm liền trước năm đăng ký niêm yết phải có lãi; không

có các khoản nợ phải trả quá hạn trên 01 năm; không có lỗ luỹ kế tính đến năm đăng

ký niêm yết; tuân thủ các quy định của pháp luật về kế toán báo cáo tài chính )

Hình 2.3: Chỉ số VN-Index qua thời kỳ

(Nguồn: tradingeconomics.com)

Theo số liệu từ Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, tính đến đầu năm 2016, sau

16 năm hoạt động, có 309 cổ phiếu, 38 trái phiếu được niêm yết trên sàn HOSE Giá

trị vốn hóa thị trường của HOSE hiện nay đã vượt qua con số 1,3 triệu tỷ đồng, chiếm gần 90% tổng giá trị vốn hóa toàn thị trường và chiếm 28% GDP của cả nước

2.4 Giả thuyết nghiên cứu

Rõ ràng các kết quả nghiên cứu về mô hình Fama – French 5 nhân tố tại các thị trường chứng khoán khác nhau đều có điểm chung: các nhân tố rủi ro thị trường, nhân tố quy mô và nhân tố giá trị (ba nhân tố nền tảng của mô hình Fama – French 1993) đều giải thích tốt tỷ suất sinh lời cổ phiếu, trong khi hai nhân tố mới được thêm vào sau này là nhân tố lợi nhuận và khuynh hướng đầu tư thì còn nhiều tranh cãi Nhân tố rủi ro thị trường luôn tương quan thuận với TSSL cổ phiếu, hàm ý một mức rủi ro cao hơn đổi lấy mức TTSL cao hơn

Ngoài ra, các nghiên cứu còn chỉ ra chiều tác động của hai biến RMW và CMA

là không đồng nhất Vì thế, tác giả đặt ra những giả thuyết nghiên cứu sau đây:

Giả thuyết nghiên cứu:

H 1 : Có mối quan hệ cùng chiều giữa TSSL cổ phiếu và nhân tố rủi ro thị trường (RM

-RF)

H 2 : Có mối quan hệ cùng chiều giữa TSSL cổ phiếu và nhân tố quy mô (SMB)

H 3 : Có mối quan hệ cùng chiều giữa TSSL cổ phiếu và nhân tố giá trị (HML)

H 4 : Có mối quan hệ cùng chiều giữa TSSL cổ phiếu và nhân tố lợi nhuận (RMW)

H 5 : Có mối quan hệ cùng chiều giữa TSSL cổ phiếu và nhân tố đầu tư (CMA)

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Tác giả đã trình bày những cơ sở lý thuyết và nghiên cứu có liên quan đến mô hình Fama – French 5 nhân tố trong chương 2 Mô hình FF5F được phát triển từ mô hình FF3F với nền tảng là mô hình định giá tài sản vốn CAPM Kết quả kiểm định của Fama & French ở TTCK Mỹ giai đoạn 1963 – 2013 cho thấy hiệu quả của mô hình FF5F là có cơ sở, đồng thời ủng hộ cho việc bổ sung hai nhân tố mới RMW (Lợi nhuận hoạt động) và CMA (Mức độ đầu tư), đồng thời cho thấy nhân tố HML trở nên

dư thừa và thay thế bằng HMLO

Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm mô hình FF5F trên thị trường quốc tế cho nhiều kết quả trái ngược nhau Cụ thể, nhân tố HML vẫn giữ được tầm quan trọng của mình trong mô hình tại các thị trường ngoài Mỹ Trong khi 2 nhân tố mới RMW

và CMA thì cho kết quả chưa thuyết phục trên các thị trường được kiểm tra

Mặc dù TTCK Việt Nam có quy mô và tính chất khác biệt so với TTCK Mỹ, tuy nhiên các kết quả nghiên cứu ở Việt Nam ủng hộ mô hình FF3F và cho thấy trong hai nhân tố mới RMW và CMA thì RMW làm tốt vai trò giải thích TSSL cổ phiếu hơn

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH, DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 trình bày cụ mô hình nghiên cứu cụ thể được sử dụng trong bài nghiên cứu về mô hình Fama – French 5 nhân tố Đồng thời, sẽ mô tả cụ thể các biến được sử dụng để đo lường các nhân tố và một số biến kiểm soát khác được sử dụng trong mô hình Tiếp sau đó, sẽ trình bày một cách chi tiết phương pháp nghiên cứu

và các kiểm định được thực hiện nhằm đảm bảo tính hiệu quả cho mô hình nghiên cứu

3.1 Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu dựa vào mô hình định giá tài sản 5 nhân tố của Eugene F.Fama và Kenneth R.French năm (2015) như sau:

R it - R Ft = a i + b i (R Mt -R Ft ) + s i SMB t + h i HML t + r i RMW t + c i CMA t + e it

Trong đó:

• Rit là lợi nhuận trên chứng khoán hoặc danh mục đầu tư i cho giai đoạn t, RFt

là tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro;

• RMt là lợi nhuận trên danh mục đầu tư thị trường trong giai đoạn t;

• SMBt (Small Minus Big) là lợi nhuận trên một danh mục các cổ phiếu có quy

mô nhỏ trừ lợi nhuận trên một danh mục cổ phiếu có quy mô lớn (gọi là phần

bù rủi ro quy mô);

• HMLt (High Minus Low) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục của cổ phiếu có tỷ lệ B/M cao và danh mục cổ phiếu có tỷ lệ B/M thấp (gọi là phần bù rủi ro giá trị);

• RMWt (Robust Minus Weak) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục đầu

tư đa dạng của các cổ phiếu với khả năng sinh lời mạnh và yếu thấp (gọi là phần

bù rủi ro lợi nhuận);

• CMAt (Conservative Minus Agresssive) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục đầu tư của cổ phiếu các công ty đầu tư bảo thủ và chủ động (gọi là phần bù rủi ro đầu tư);

• bi, si, hi, ri, ci là các hệ số hồi quy

3.2 Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu theo tuần của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong 5 năm giai đoạn 2011-2015 Theo nghiên cứu của Fama & French, các dữ liệu thị trường được thu thập theo tháng từ năm 1963 đến 2013

Bảng 3.1: Danh mục các mã cổ phiếu trong mẫu nghiên cứu 2011

AAA CLG DRC HAX KBC NAV PPI SHI TDH VFG AAM CMG DRH HBC KDC NBB PTC SHP TDW VHC ABT CMT DSN HDC KDH NNC PTL SJD TIC VHG ACC CMV DTA HDG KHA NSC PVD SJS TIE VIC

ACL CMX DTL HLG KHP NT2 PVT SMA TIX VID

AGF COM DTT HMC KMR NTL PXI SMC TLG VIP

ANV CSM DVP HPG KSA NVT PXS SPM TLH VIS

APC CTD DXG HQC KSB OGC PXT SRC TMP VMD ASM CTI DXV HRC KSH OPC QCG SRF TMS VNA ASP CYC ELC HSG L10 PAC RAL SSC TMT VNE BBC D2D EVE HT1 LAF PAN RDP ST8 TNA VNG BCE DAG FDC HTI LBM PDN REE STG TNC VNL BCI DCL FMC HTV LCG PDR RIC SVC TNT VNM BHS DHA FPT HU1 LGC PET SAM SVI TPC VNS BMC DHC GDT HVG LGL PGC SAV SZL TRA VOS BMP DHG GIL HVX LHG PGD SBA TAC TRC VPH BTP DIC GMC ICF LIX PHR SBT TBC TS4 VPK BTT DIG GMD IJC LM8 PIT SC5 TCL TSC VRC CCI DLG GTA IMP LSS PJT SCD TCM TTF VSC

CDC DMC HAG ITA MCG PNC SCR TCO TV1 VSH CHP DPM HAI ITC MCP PNJ SFC TCR TYA VSI

CII DPR HAP ITD MHC POM SFI TCT UDC VTB CLC DQC HAS KAC MSN PPC SGT TDC UIC VTO

(Nguồn: được cung cấp bởi Công ty Tài Việt)

Tuy nhiên, trong phạm vi 5 năm nếu lấy dữ liệu theo tháng sẽ không đảm bảo

đủ số lượng quan sát Vì vậy tác giả quyết định lấy dữ liệu thị trường theo tuần Tổng

cộng có 258 tuần tương đương 258 quan sát Hằng năm, số lượng các công ty niêm yết trên sàn HOSE đều có biến động Năm 2011 số lượng các mã cổ phiếu là 230 (bảng 3.1) và con số này là 290 ở năm 2015 Để đảm bảo nghiên cứu phản ánh đúng thị trường, hằng năm các mã cổ phiếu đều được cập nhật lại

Để đảm bảo dữ liệu được thu thập là có độ tin cậy cao, dữ liệu trong nghiên

cứu này được cung cấp bởi Công ty Cổ phần Tài Việt (Vietstock.vn)

3.3 Định nghĩa các biến trong mô hình

3.3.1 Tỷ suất sinh lời chứng khoán

Theo Fama & French (1993) thì tỷ suất sinh lời chứng khoán theo tháng được xác định bởi công thức:

𝑟𝑖𝑡 = 𝑃𝑡 − 𝑃𝑡−1

𝑃𝑡−1

Trong đó, Pt là trung bình giá đóng cửa trong tháng t và Pt-1 là trung bình giá

đóng cửa trong tháng liền trước đó Áp dụng công thức này đối với tuần, tác giả tính được tỷ suất sinh lời chứng khoán theo tuần

3.3.2 Lãi suất phi rủi ro

Trong nghiên cứu của Fama & French, lãi suất phi rủi ro là lãi suất Tín phiếu Kho bạc Mỹ (T-bill) kỳ hạn 1 tháng Để phù hợp với thị trường Việt Nam, tác giả sử dụng lãi suất theo tuần Trái phiếu Chính phủ thời hạn 5 năm

3.3.3 Tỷ suất sinh lời của thị trường

Theo nghiên cứu Võ Hồng Đức & Mai Duy Tân (2014), chỉ số VN-Index được

sử dụng để đại diện cho thị trường Tỷ suất sinh lời của thị trường được tính theo công thức:

𝑉𝑁𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝑡−1

Trong đó, rVNIndex(t) là tỷ suất sinh lời của thị trường ở thời điểm t VNIndext là

chỉ số trung bình trong tuần t và VNIndext-1 là chỉ số trong tuần t-1

3.3.4 Quy mô của cổ phiếu (Size)

Quy mô của một cổ phiếu tại thời điểm t được xác định bằng mức vốn hóa thị

trường của cổ phiếu đó tại thời điểm t-1 Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ xác định

mức vốn hóa thị trường của một cổ phiếu bằng giá đóng cửa trung bình của năm nhân với số lượng cổ phiếu lưu hành bình quân trong năm đó Sau khi có được mức vốn hóa thị trường, các cổ phiếu được xếp vào hai nhóm: quy mô lớn và quy mô nhỏ

Những cổ phiếu có quy mô lớn (Big) là những cổ phiếu có mức vốn hóa thị trường lớn hơn mức trung vị (median) của mẫu Những cổ phiếu quy mô nhỏ (Small) thì có mức vốn hóa thị trường nhỏ hơn mức trung vị của mẫu

3.3.5 Giá trị của cổ phiếu (Value)

Giá trị của một cổ phiếu được xác định thông qua tỷ số B/M

(Book-to-Market) Tỷ số B/M chính là tỷ lệ giữa giá trị sổ sách và giá trị thị trường của vốn

chủ sở hữu Căn cứ vào tỷ số B/M ở năm t-1 để xác định giá trị của cổ phiếu ở năm

t

Các cổ phiếu sẽ được phân vào 3 nhóm: cổ phiếu có giá trị cao (High), trung lập (Neutral) và thấp (Low) Điểm phân chia (breakpoint) sẽ căn cứ theo mức xếp hạng tỷ lệ B/M ở hai mức 70th và 30th của mẫu đối với cách sắp xếp 2x3 và căn cứ theo tỷ lệ B/M trung vị của thị trường đối với cách sắp xếp 2x2

3.3.6 Lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability)

Lợi nhuận hoạt động của cổ phiếu tại thời điểm t sẽ căn cứ vào số liệu trên bảng cân đối kế toán ở năm t-1 Cụ thể, lợi nhuận hoạt động sẽ bằng tổng doanh thu

trừ đi giá vốn, trừ chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp, trừ lãi vay, sau đó chia cho giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu

Các cổ phiếu sẽ được chia vào 3 nhóm dựa trên lợi nhuận hoạt động: Mạnh (Robust), Trung lập (Neutral), Yếu (Weak) dựa trên điểm phân chia 30th và 70th đối với cách sắp xếp 2x3 và dựa trên trung vị đối với cách sắp xếp 2x2 tương tự như cách phân chia tỷ lệ B/M

3.3.7 Mức độ đầu tư (Investment)

Mức độ đầu tư của cổ phiếu ở năm t được xác định dựa trên tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản ở năm t-1 (Tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản ở năm t-1 sẽ bằng giá trị tổng tài sản ở năm t-1 trừ đi giá trị tổng tài sản ở năm t-2 rồi chia tất cả cho giá trị tổng tài sản ở năm t-2)

Mức độ đầu tư được chia thành các mức độ: Bảo thủ (Conservative), Trung lập (Neutral) và Chủ động (Agggressive), căn cứ trên điểm phân chia 30th và 70th(2x3) và trung vị (2x2) trên mẫu nghiên cứu

3.4 Các danh mục đầu tư và cách xác định các nhân tố trong mô hình

Cách sắp xếp 2x3 hình thành 18 danh mục như sau:

Cách sắp xếp dựa trên 2 mức quy mô và 3 mức giá trị tạo thành 6 danh mục

cổ phiếu như sau:

• SH: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và giá trị cao;

• SNBM: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và giá trị trung bình;

• SL: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và giá trị nhỏ;

• BH: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và giá trị cao;

• BNBM: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và giá trị trung bình;

• BL: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và giá trị nhỏ

Cách sắp xếp dựa trên 2 mức quy mô và 3 mức lợi nhuận tạo thành 6 danh mục cổ phiếu như sau:

• SR: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận mạnh;

• SNOP: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận trung bình;

• SW: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận yếu;

• BR: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận mạnh;

• BNOP: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận trung bình;

• BW: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận yếu;

Cách sắp xếp dựa trên 2 mức quy mô và 3 mức đầu tư tạo thành 6 danh mục

cổ phiếu như sau:

• SA: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và đầu tư chủ động;

• SNInv: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và đầu tư trung lập;

• SC: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và đầu tư bảo thủ;

• BA: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và đầu tư chủ động;

• BNInv: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và đầu tư trung lập;

• BC: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và đầu tư bảo thủ;

Bảng 3.2: Cách xây dựng các nhân tố dựa trên danh mục đầu tư

Cách

2x3 Quy mô: trung vị

B/M: phân vị thứ 30 th và 70 th

OP: phân vị thứ 30 th và 70 th

Inv phân vị thứ 30 th và 70 th

SH, SN BM , SL, BH, BN BM , BL, SR, SN OP , SW, BR,

BN OP , BW, SC, SN Inv , SA, BC, BN Inv , BA

2x2 Quy mô: trung vị

Nguồn: Fama & French (2015)

Nhân tố quy mô (SMB) ở cách sắp xếp 2x3 là lợi nhuận trung bình trên 9

danh mục cổ phiếu với quy mô nhỏ trừ đi lợi nhuận trung bình trên 9 danh mục cổ phiếu với quy mô lớn

𝑆𝑀𝐵 = (𝑆𝐻 + 𝑆𝑁𝐵𝑀 + 𝑆𝐿 + 𝑆𝑅 + 𝑆𝑁𝑂𝑃 + 𝑆𝑊 + 𝑆𝐶 + 𝑆𝑁𝐼𝑛𝑣+ 𝑆𝐴)

(𝐵𝐻 + 𝐵𝑁𝐵𝑀+ 𝐵𝐿 + 𝐵𝑅 + 𝐵𝑁𝑂𝑃 + 𝐵𝑊 + 𝐵𝐶 + 𝐵𝑁𝐼𝑛𝑣+ 𝐵𝐴)

9

Nhân tố giá trị (HML) là lợi nhuận trung bình trên 2 danh mục đầu tư với giá

trị B/M cao (High) trừ đi lợi nhuận trung bình trên 2 danh mục đầu tư giá trị B/M thấp (Low)

𝑆𝐿 + 𝐵𝐿2

Nhân tố lợi nhuận (RMW) là lợi nhuận trung bình trên 2 danh mục đầu tư

với lợi nhuận mạnh (Robust) trừ đi lợi nhuận trung bình trên 2 danh mục đầu tư có lợi nhuận yếu (Weak)

𝑆𝑊 + 𝐵𝑊2

Nhân tố đầu tư (CMA) là lợi nhuận trung bình trên 2 danh mục đầu tư bảo

thủ (Conservative) trừ đi lợi nhuận trung bình trên 2 danh mục đầu tư chủ động (Aggressive)

𝑆𝐴 + 𝐵𝐴2

Cách sắp xếp 2x2 hình thành 12 danh mục như sau:

• SH: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và giá trị cao;

• SL: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và giá trị nhỏ;

• BH: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và giá trị cao;

• BL: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và giá trị nhỏ

• SR: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận mạnh;

• SW: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận yếu;

• BR: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận mạnh;

• BW: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận yếu;

• SA: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và đầu tư chủ động;

• SC: danh mục những cổ phiếu có quy mô nhỏ và đầu tư bảo thủ;

• BA: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và đầu tư chủ động;

• BC: danh mục những cổ phiếu có quy mô lớn và đầu tư bảo thủ;