Yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán TP HCM

Mà cụ thể trên Thế Giới đã có những nghiên cứu lâu đời xây dựng mô hình và kiểm định mô hình về các yếu tố ảnh hưởng tỷ suất sinh lời của cổ phiếu tại nhiều thị trường chứng khoán như ki

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

- -

ĐÀO PHẠM THANH TRƯỜNG

YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH

LỜI CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

TP HCM

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

- -

ĐÀO PHẠM THANH TRƯỜNG

YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH

LỜI CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

TP HCM Chuyên ngành: Tài Chính- Ngân hàng

Mã số: 60 34 02 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS TS LÊ PHAN THỊ DIỆU THẢO

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017

MỤC LỤC

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1

1.1 Lý do nghiên cứu 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 3

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4

1.5 Phương pháp nghiên cứu 4

1.6 Ý nghĩa đề tài 5

1.7 Kết cấu luận văn 5

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 6

2.1 Giới thiệu lý thuyết mô hình 6

2.1.1 Mô hình định giá tài sản vốn- CAPM 6

2.1.2 Mô hình FAMA- FRENCH 8

2.1.3 Mô hình 4 nhân tố CARHART 10

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm 11

2.2.1 Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình CAPM 11

2.2.2 Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình Fama- French 14

2.2.3 Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình Carhart 17

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21

3.1 Mô hình nghiên cứu 21

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp Fama- French 22

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp CARHART 22

3.2 Phương pháp xác định các biến trong mô hình 22

3.3 Thu thập dữ liệu nghiên cứu 24

3.4 Phương pháp ước lượng 26

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 28

4.1 Diễn biến chỉ số VN- Index 28

4.2 Thống kê mô tả dữ liệu 33

4.3 Kết quả ước lượng của mô hình 42

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH 50

5.1 Kết luận 50

5.2 Gợi ý chính sách đối với nhà đầu tư 52

5.3 Hạn chế và hướng phát triển của đề tài 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả luận văn có lời cam đoan về công trình khoa học này của mình, cụ thể là : Tôi tên là: Đào Phạm Thanh Trường

Sinh ngày 18 tháng 09 năm 1987, tai Bình Dương

Là học viên cao học khóa XVII của Trường Đại học Ngân hàng TP HCM

Mã số học viên: 020117150205

Cam đoan đề tài: “ Yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP HCM”

Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Lê Phan Thị Diệu Thảo

Là luận văn thạc sỹ Kinh tế, chuyên ngành Tài Chính- Ngân Hàng

Mã số: 60.34.02.01

Luận văn được thực hiện tại Trường Đại học Ngân Hàng TP HCM

Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường đại học nào Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu

là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đây đủ

trong luận văn

Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này

Tác giả

Đào Phạm Thanh Trường

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

1 TTCK Thị trường chứng khoán

2 TSSL Tỷ suất sinh lợi

3 HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange – Sở Giao dịch

Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

5 VCBS Công ty chứng khoán Vietcombank

6 CAPM Capital asset pricing model- Mô hình định giá tài

sản vốn

DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH Danh mục bảng

Bảng 4.1 Thống kê dữ liệu của 6 danh mục

Bảng 4.2 Bảng kiểm định tính dừng Dickey Fuller

Bảng 4.3 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập

Bảng 4.4 Bảng kiểm định VIF cho các biến độc lập

Bảng 4.5 Kết quả phân tích hồi quy tổng hợp cho các danh mục Bảng 4.6 Kết quả ước lượng CAPM

Bảng 4.7 Kết quả ước lượng Fama- French

Bảng 4.8 Kết quả ước lượng CARHART

Bảng 4.9 Bảng R2 của ba mô hình ước lượng

Danh mục hình

Hình 4.1: Diễn biến Vn-index năm 2013

Hình 4.2: Diễn biến Vn-index năm 2014

Hình 4.3: Diễn biến Vn-index năm 2017

1

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

tư hấp dẫn, nhưng thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn là thị trường mới, nhiều nhà đầu tư non trẻ Rủi ro và tỷ suất sinh lời luôn là những vấn đề chính mà nhà đầu

tư quan tâm khi ra quyết định lựa chọn cổ phiếu nào cho danh mục đầu tư của mình Vậy thì tỷ suất sinh lời chịu ảnh hưởng từ yếu tố nào, nó mang một quy luật nào hay chỉ mang tính thị trường và xu hướng Đây là câu hỏi mọi nhà đầu tư đều quan tâm Đối với những cơn khủng hoảng kinh tế, biến cố thị trường, thì chắc chắn rằng không có một vấn đề liên quan tài chính nào lại không bị ảnh hưởng Tuy nhiên, trên phương diện lâu dài, dĩ nhiên phải có những cơ sở lý thuyết được xây dựng và kiểm định thường xuyên để chắc rằng chúng ta kiểm soát được các yếu tố tác động Mà cụ thể trên Thế Giới đã có những nghiên cứu lâu đời xây dựng mô hình và kiểm định

mô hình về các yếu tố ảnh hưởng tỷ suất sinh lời của cổ phiếu tại nhiều thị trường chứng khoán như kiểm định của Connor và Sehgal (2001) tại thị trường Ấn Độ, Dumas (1994) về các thị trường Đức, Anh, Nhật Bản…Việc kiểm định tính phù hợp của mô hình lý thuyết trên thực tế không phải luôn luôn mang lại kết quả như đã dự đoan hoặc kỳ vọng, cho nên trên cơ sở kiểm định lý thuyết các mô hình định giá tài sản và phân tích so sánh, bao gồm mô hình CAPM (Sharpe, 1964), mô hình 3 nhân

tố Fama và French (1993), mô hình 4 nhân tố Carhart (1997)

2

Có những nghiên cứu cho rằng CAPM là phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam, một số khác cho rằng Fama- French là hợp lý hơn, một số lại cho rằng Carhart 4 nhân tố là đúng đắn nhất Có thể nói mô hình CAPM là một mô hình khá hoàn hảo, hoàn hảo bởi vì chỉ có một biến giải thích chủ yếu cho một biến phụ thuộc Vậy liệu rằng nó đã đủ tính giải thích chưa khi trong thị trường chứng khoán là vô vàn nhân tố ảnh hưởng mà chúng ta có thể nhìn nhận được khi chưa đi sâu vào phân tích mổ xẻ Và cho dù sự phát triển ngày một kỹ càng hơn đối với việc phát hiện ra các yếu tố tác động FF và CARHART thì tất cả những mô hình này cũng trở nên đầy

đủ hơn CAPM Như vậy thì mô hình nào mới là chính xác, có nên bác bỏ hai trong

ba mà chỉ lựa chọn một và nên lựa chọn mô hình nào là đầy đủ nhất Tác giả hướng đến áp dụng các mô hình này tại thị trường chứng khoán Việt Nam, để tiến hành kiểm định phân tích các nhân tố có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu niêm yết tại Việt Nam Mô hình nào mang tính giải thích tốt nhất cho thị trường Việt Nam, các

mô hình lý thuyết tài chính trên có khác tại Việt Nam hay không khi đã áp dụng đúng đắn tại các nước trên Thế giới Một điều rõ rang hơn rằng nếu CARHART sự phát triển là dựa trên sự phát triển của CAPM( FF) thì tại sao lại có nhiều nghiên cứu lúc lựa chọn kiểm định CAPM, lúc lại là các mô hình khác và lại kết luận CAPM là phù hợp, FF là phù hợp, Vậy thì tại sao đề tài lại không lựa chọn một trong những mô hình hoặc lựa chọn CARHART là mô hình phát triển sau cùng mà tác giả lại hướng đến so sánh cả ba mô hình? Đề tài sẽ đi vào chi tiết trả lời những câu hỏi chất vấn này

để làm rõ lí do nghiên cứu và tính cần thiết của đề tài đưa ra

Trong xu thế thị trường chứng khoán Việt Nam đang có trên đà triển vọng phát triển, cùng với chính sách khuyến khích đầu tư của Chính phủ trong giai đoạn 2016-

2020, luận văn muốn thông qua mô hình để phân tích các nhân tố ảnh hưởng tỷ suất sinh lời cổ phiếu niêm yết trên HOSE giai đoạn qua, đề tài mong muốn đây là cơ sở tham khảo, củng cố lý thuyết về cho các nhà đầu tư trong tương lai, ước đoán tín hiệu của thị trường Từ đó, giúp các nhà đầu tư có cơ sở xây dựng danh mục thích hợp trên thị trường chứng khoán trên cơ sở đề tài đã nghiên cứu

1.2.2 Mục tiêu cụ thể

Để tiến hành thực hiện mục tiêu tổng quát, tác giả xác định mục tiêu cụ thể như sau: thứ nhất là kiểm định mức độ ảnh hưởng các yếu tố ảnh hưởng TSSL của cổ phiếu niêm yết tại HOSE theo từng lý thuyết mô hình; thứ hai chỉ ra mô hình nào là phù hợp nhất đối với HOSE; thứ ba là từ kết quả và kết luận đạt được tác giả sẽ xây dựng và phân tích một danh mục cổ phiếu cụ thể được xem như DMDT kiến nghị cho thời gian tới với kì vọng TSSL tăng nhằm chứng minh việc áp dụng lý thuyết mô hình cho đầu tư là thiết thực và đúng đắn

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Tác giả căn cứ trên lý do nghiên cứu và mục tiêu cụ thể để đưa ra những câu hỏi chi tiết như sau: thứ nhất là mô hình FF được phát triển dựa trên CAPM, mô hình Carhart 4 nhân tố được phát triển dựa trên FF, vậy thì tại sao cần thiết phải so sánh từng mô hình CAPM, FAMA- FRENCH, CARHART mà không lựa chọn một

mô hình cụ thể Câu hỏi thứ hai là trong ba mô hình mà tác giả so sánh, nhằm hiểu rằng Carhart là sự phát triển sau cùng của hai mô hình CAPM và FAMA- FRENCH thì có phải kỳ vọng của đề tài là Carhart 4 nhân tố sẽ là mô hình phù hợp nhất Dựa trên kết quả cuối cùng, tác giả cần giải đáp cho chính câu hỏi cuối cùng tác giả đặt

ra và các nhà đầu tư cũng mong muốn được nhìn nhận rõ là, tại HOSE trong thời gian nghiên cứu, DMDT như thế nào được xem là hiệu quả, mang lại TSSL kỳ vọng tốt nhất Tác giả sẽ tiến hành giải quyết câu hỏi chi tiết và cuối cùng mà mọi nhà đầu tư quan tâm là câu hỏi về lợi nhuận, tức là, trong giai đoạn sắp tới, một DMDT

4

như thế nào được xem là hiệu quả, và việc lựa chọn cổ phiếu cho danh mục của mình thì các nhà đầu tư cần cân nhắc để phân chia như thế nào cho hợp lý

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là những yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động giá cổ phiếu niêm yết trên HOSE theo cơ sở lý thuyết danh mục Đề tài chỉ nghiên cứu dữ liệu các công ty phi tài chính niêm yết trước ngày 1/1/2012 có dữ liệu đầy đủ theo yêu cầu nghiên cứu đến tháng 09/2017 Lý do tác giả lựa chọn thực hiện đề tài trong thời gian này bởi vì đây là là giai đoạn phát triển phục hồi tươi sáng và có những bước tiến vượt bậc của thị trường chứng khoán sau cơn khủng hoảng kinh tế toàn cầu

và tại Việt Nam Vì vậy, các công ty đã niêm yết trên HOSE nhưng sau ngày 1/1/2012 thì không nằm trong phạm vi khảo sát của đề tài này Bên cạnh đó, nội dung của đề tài chỉ giới hạn trong phạm vi các cổ phiếu niêm yết trên HOSE và không nghiên cứu trái phiếu và các cổ phiếu giao dịch trên thị trường OTC Cuối cùng, đề tài loại bỏ các công ty bị cấm niêm yết hay chuyển sàn trong khoảng thời gian nghiên cứu chẳng hạn như Bông Bạch Tuyết (BBT) (cấm niêm yết) hay Công ty cổ phần Viễn Liên (UNI) (chuyển từ sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh sang sở giao dịch chứng khoán Hà Nội) và một số công ty khác vì dữ liệu không liên tục, việc đưa vào

mô hình ảnh hưởng đến kết quả Sau khi sàn lọc tác giả tính toán lại còn 274 cổ phiếu niêm yết có đầy đủ dữ liệu nghiên cứu

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài dựa trên các giả thiết nghiên cứu được kiểm định bằng các mô hình định lượng, thông qua phương pháp ước lượng hồi quy OLS, thu thập số liệu xử lý phân chia danh mục theo lý thuyết mô hình CAPM, FAMA- FRENCH, CARHART Từ

đó, phân tích tác động của các yếu tố đến tỷ suất sinh lợi danh mục, so sánh mức độ giải thích của từng mô hình đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, mà cụ thể là trên HOSE, trên dữ liệu thu thập của 305 công ty niêm yết có đầy đủ dữ liệu nghiên cứu từ năm 2012 đến 2017

5

1.6 Ý nghĩa đề tài

Việc thực hiện nghiên cứu đề tài này có ý nghĩa quan trọng về mặt thực tiễn Kết quả nghiên cứu mang lại lợi ích cho nhà quản lý, cổ đông trong việc cân nhắc lựa chọn danh mục của mình, đánh giá hiệu quả danh mục cũng như vấn đề hiệu quả của thị trường

1.7 Kết cấu luận văn

Đề tài này được chia làm 5 phần Trong đó, phần 1 sẽ là chương giới thiệu tổng quan về đề tài; phần 2 trình bày cơ sở lý thuyết liên quan của đề tài Dữ liệu thu thập, phương pháp tính toán và nghiên cứu sẽ được trình bày ở phần 3 Phần 4 là kết quả hồi quy, phân tích và thảo luận Cuối cùng phần 5 sẽ nêu ra các hạn chế, cũng như định hướng xây dựng phát triển thêm của đề tài Ngoài ra, đề tài đính kèm thêm danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục về mô hình hồi quy

6

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

2.1 Giới thiệu lý thuyết mô hình

Theo Heffernan (1990) thị trường tài chính là thị trường giao dịch các sản phẩm tài chính Sản phẩm tài chính là các sản phẩm đảm bảo chứa đựng ba yếu tố cơ bản: tính sinh lợi kỳ vọng, tính rủi ro và tính thanh khoản (Lancaster, 1966) Một hàng hóa chứa đựng tính sinh lợi kỳ vọng khi người nắm giữ mong muốn có được lợi nhuận dự kiến sau khi đã trừ đi chi phí giao dịch Mặt khác, rủi ro là khả năng mà người nắm giữ thu được lợi nhuận hoặc chịu tổn thất khi nắm giữ hàng hóa Rủi ro thường được đo lường bằng độ lệch chuẩn của lợi nhuận kỳ vọng và thực tế Trong khi đó, tính thanh khoản được cho là khả năng chuyển đổi hàng hóa đó thành tiền mặt Một hàng hóa có tính thanh khoản hoàn toàn là hàng hóa có khả năng chuyển đổi thành tiền mặt ngay lập tức và người nắm giữ không mất bất kỳ một khoản chi phí giao dịch và chuyển đổi nào

Do đó, thị trường tài chính là được coi là nơi tập trung huy động các nguồn vốn trong xã hội để tài trợ ngắn hạn, trung hạn và dài hạn cho các chủ thể cần vốn trong nền kinh tế thông qua quá tŕnh mua bán, chuyển nhượng các tài sản tài chính tài chính Mô hình định giá tài sản tài chính cũng trở nên là mối quan tâm lớn của hầu hết các nhà đầu tư trên Thế giới cũng như tại Việt Nam Tại cơ sở lý thuyết ở chương

2, tác giả trình bày các nghiên cứu lý thuyết được xây dựng từ lâu đời và được kiểm định tính phù hợp trên nhiều thị trường chứng khoán trên Thế giới

2.1.1 Mô hình định giá tài sản vốn- CAPM

Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) được sử dụng rộng rãi để định giá cổ phiếu, xác định chi phí vốn và đánh giá mức độ tích hợp của các thị trường được giới thiệu bởi Sharpe (1964) Mô hình CAPM giả định rằng trong các điều kiện cân bằng, lợi nhuận kỳ vọng đại diện bù đắp cho mức độ rủi ro mỗi chứng khoán đóng góp vào một danh mục đầu tư rộng thị trường

7

Nghiên cứu của Bodnar, Dumas, và Marston (2003) cho rằng lựa chọn danh mục thị trường tham chiếu ảnh hưởng rất lớn đến kết quả của mô hình CAPM Trong khi đó, danh mục thị trường tham chiếu sẽ phụ thuộc vào mức độ hội nhập của thị trường được lựa chọn với thị trường toàn cầu Mặt khác, Koedijk và Van Dijk (2004) lập luận rằng độ nhạy của tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu với chỉ số đại diện thị trường quốc gia cũng cho thấy sự nhạy cảm của cổ phiếu đó đối với các yếu tố rủi ro toàn cầu với điều kiện thị trường chứng khoán có mức độ hội nhập nhất định Nghiên cứu của Harris, Marston, Mishra, và O'Brien (2002) cung cấp các bằng chứng thực nghiệm khẳng định trong điều kiện thị trường trong nước có mức độ hội nhập sâu với thị trường thế giới thì việc ước lượng bằng mô hình CAPM sẽ cho ra những kết quả giống nhau Kết quả nghiên cứu của Mishra và O'Brien (2005) cũng khẳng định rằng

sự lựa chọn giữa các danh mục tham chiếu khi sử dụng mô hình CAPM chỉ cho ra kết quả khác nhau đáng kể khi thị trường tham chiếu không hội nhập hoặc hội nhập

ở mức độ rất ít với thị trường toàn cầu

Mô hình CAPM được đề xuất bởi Sharpe (1964) thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của của chứng khoán và phần bù rủi ro từ thị trường được biểu diễn bằng công thức:

𝑅𝑖 = 𝑅𝑓+ (𝑅𝑀 − 𝑅𝑓) ∗ 𝛽𝑖 (1) Trong đó, 𝑅𝑖 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ; 𝑅𝑓 là tỷ suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị trường; 𝛽𝑖 là độ nhạy của chứng khoán i sự thay đổi của danh mục, với : 𝛽𝑖 =𝜎𝑖,𝑀

𝜎𝑀2Theo những giả định về mô hình CAPM thì có giả định cần lưu ý không có sự ràng buộc, hay các khác biệt về đòn bẩy tài chính của các công ty niêm yết bị bỏ qua

Tuy nhiên, theo nghiên cứu của Jensen, Black, và Scholes (1972) đã chỉ ra rằng các

hệ số đòn bẩy khác nhau của các công ty trong danh mục tham chiếu có thể làm giảm

độ dốc của đường thị trường chứng khoán, khiến cổ phiếu có beta thấp có lợi nhuận cao hơn dự đoán của mô hình.Nghiên cứu của Black (1993) cũng cố lập luận này đã cho rằng sự khác biệt về hệ số đòn bẩy càng làm tăng mức chênh lệch khi ước lượng

8

bằng mô hình CAPM Trong mô hình CAPM, các nhà đầu tư chỉ có thể lựa chọn bằng cách so sánh các hệ số beta của cổ phiếu và khi họ muốn gia tăng lợi nhuận thì các lựa chọn nghiêng về các hệ số beta cao Trong khi đó, các đòn bẩy tài chính của công

ty bị bỏ qua trong quá trình ra quyết định Tuy nhiên, các đòn bẩy cũng ảnh hưởng đến rủi ro của công ty tham chiếu và qua đó ảnh hưởng đến mức sinh lợi của cổ phiếu.Mặt khác, quy mô của công ty và các giai đoạn thời gian trong ước lượng của CAPM cũng làm sai lệch các kết quả của ước lượng (Brown, Kleidon, & Marsh, 1983) Nghiên cứu chỉ ra rằng các giai đoạn nhỏ như hàng tháng hoặc hàng tuần xảy ra các biến động ảnh hưởng đến kết quả ước lượng nhưng không đáng kể của mô hình CAPM Quy mô của công ty cũng bị bỏ qua trong kết quả ước lượng của CAPM Các công ty lớn có số lượng cổ phiếu đáng kể và có khả năng thao túng thị trường được xem xét tương tự như các công ty có quy mô nhỏ

Bốn giả định khác của mô hình CAPM được nêu lên như sau: các nhà đầu tư

là những người không thích rủi ro, tối đa hóa lợi ích họ, và chỉ quan tâm đến tỷ suất lợi nhuận bình quân và nhạy của chứng khoán với thị trường; nghiên cứu thực hiện trong một giai đoạn; thông tin được hoàn chỉnh và được xử lý hợp lý; và thị trường được xem là hoàn hảo Tất cả các chứng khoán đều có thể phân chia và có tính thanh khoản hoàn toàn, không có chi phí giao dịch, không có thuế và tất cả các nhà đầu tư là người nhận giá

2.1.2 Mô hình FAMA- FRENCH

Nghiên cứu của Fama- French (1992) nhận thấy rằng các kết quả của tỷ suất sinh lợi khi sử dụng mô hình CAPM bị vi phạm các giả định và cho ra các kết quả sai lệch đối với thị trường chứng khoán Mỹ Fama- French (1993) cho rằng hai yếu tố quy mô và giá trị sổ sách giải thích một phần đáng kể đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu Nếu cổ phiếu được định giá một cách hợp lý thì sự khác biệt có hệ thống đối với tỷ suất sinh lời bắt nguồn từ sự khác biệt về rủi ro của các cổ phiếu trong danh mục Do đó, sự biến động của danh mục thị trường, quy mô và mức độ rủi ro của cổ phiếu phải đảm bảo độ nhạy cảm với yếu tố rủi ro của lợi nhuận

9

Fama- French (1993) đã xây dựng mô hình để liên kết yếu tố rủi ro liên quan đến thị trường, quy mô và giá trị sổ sách, giúp giải thích lợi nhuận ngẫu nhiên cho các danh mục cổ phiếu đa dạng Hơn nữa, nghiên cứu của Fama- French (1995) đã cung cấp một nền tảng kinh tế cho mô hình giá cả ba yếu tố bằng cách liên hệ yếu tố

tỷ suất lợi nhuận ngẫu nhiên với các cú sốc lợi nhuận trong danh mục theo chuỗi thời gian Nghiên cứu cho rằng hành vi của lợi nhuận cổ phiếu liên quan đến thị trường, kích cỡ và các yếu tố giá trị phù hợp với sự thay đổi của thu nhập Tuy nhiên, nghiên cứu của Fama- French (1995) cũng tự thừa nhận rằng những phát hiện là thiếu các

cơ sở thực nghiệm nhằm cũng cố đầy đủ, đặc biệt liên quan đến yếu tố giá trị sổ sách Nguyên nhân của vấn đề này được cho là lỗi đo lường trong thu thập dữ liệu

Theo Fama- French (1993) mô hình được biểu diễn như sau:

𝑅𝑖− 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖 + (𝑅𝑀 − 𝑅𝑓) ∗ 𝛽𝑖 + 𝑠𝑖𝑆𝑀𝐵𝑖+ ℎ𝑖𝐻𝑀𝐿 (2)

Trong đó, 𝑅𝑖 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ; 𝑅𝑓 là

tỷ suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị trường; 𝛽𝑖 là độ nhạy của chứng khoán i sự thay đổi của danh mục; 𝑆𝑀𝐵𝑖 là phần bù rủi ro theo qui mô; 𝐻𝑀𝐿𝑖 là phần bù rủi ro theo giá trị

Fama- French (1993) phân chia danh mục các cổ phiếu như sau

SH: danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ lệ B/M cao

SM: danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ lệ B/M trung bình

SL: danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ lệ B/M thấp

BH: danh mục cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ lệ B/M cao

BM: danh mục cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ lệ B/M trung bình

BL: danh mục cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ lệ B/M thấp

Theo Fama- French (1992) dựa vào số liệu giá trị thị trường vốn chủ sở hữu ở thời điểm t-1 để xác định giá trị quy mô tại thời điểm t Những cổ phiếu có mức vốn hóa thị trường thấp hơn mức vốn hóa thị trường bình quân sẽ được đưa vào nhóm cổ

Số liệu tính toán được thu thập từ bảng cân đối kế toán của năm trước, đồng thời cập nhập số liệu niêm yết của từng quý thì mới đạt đủ độ chính xác của dữ liệu Các cổ phiếu sẽ được sắp xếp theo tỷ số B/M tăng dần theo thứ tự cứ 30% các cổ phiếu có tỷ số B/M nhỏ nhất sẽ được đưa vào nhóm có tỷ lệ B/M thấp; 30% các cổ phiếu có tỷ số B/M cao nhất sẽ được đưa vào nhóm có tỷ lệ B/M cao; còn lại 40% các cổ phiếu có tỷ số B/M còn lại sẽ được đưa vào nhóm có tỷ lệ B/M trung bình Nhân tố tác động phần bù rủi ro theo quy mô SMB được xác định là phần chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi bình quân theo tháng của các cổ phiếu ở nhóm có quy mô nhỏ (SH, SM, SL) và các cổ phiếu ở nhóm có quy mô lớn (BH, BM, BL) như sau:

𝑆𝑀𝐵 = 𝑆𝐻 + 𝑆𝑀 + 𝑆𝐿

𝐵𝐻 + 𝐵𝑀 + 𝐵𝐿

3Nhân tố tác động phần bù rủi ro theo giá trị HML được xác định là phần chênh lệch của tỷ suất sinh lời bình quân theo tháng của các cổ phiếu ở nhóm B/M cao (SH, BH) và các cổ phiếu ở nhóm B/M thấp (SL, BL):

𝐻𝑀𝐿 =𝑆𝐻 + 𝐵𝐻

𝑆𝐿 + 𝐵𝐿2

2.1.3 Mô hình 4 nhân tố CARHART

Carhart (1997) giới thiệu mô hình 4 nhân tố dùng lại mô hình Fama- French và thêm vào nhân tố WML để chỉ xung lượng Nghiên cứu cho rằng rằng mô hình 4 nhân

tố có thể giải thích sự thay đổi lợi nhuận của các danh mục được sắp xếp theo lợi nhuận trong quá khứ

Mô hình Carhart (1997) được giới thiệu như sau

11

𝑅𝑖− 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖+ 𝛽𝑖 ∗ (𝑅𝑀 − 𝑅𝑓) + 𝑠𝑖 ∗ 𝑆𝑀𝐵𝑖 + ℎ𝑖 ∗ 𝐻𝑀𝐿𝑖+ 𝑤𝑖∗ 𝑊𝑀𝐿𝑖 (3) Trong đó, 𝑅𝑖 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ; 𝑅𝑓 là tỷ suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị trường 𝛽𝑖 là độ nhạy của chứng khoán i sự thay đổi của danh mục 𝑆𝑀𝐵𝑖 là phần bù rủi ro theo qui mô; 𝐻𝑀𝐿𝑖 là phần bù rủi ro theo giá trị; 𝑊𝑀𝐿𝑖 là phần bù do lợi nhuận trong quá khứ Chênh lệch của tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chứng khoán có lợi nhuận cao nhất trong 1 năm và tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chứng khoán

có lợi nhuận thấp nhất trong 1 năm Lợi nhuận trong năm của chứng khoán được tính bằng giá đóng cửa của phiên giao dịch cuối tháng thứ 11 trừ đi giá đóng cửa của phiên giao dịch đầu tháng thứ 1 Bỏ đi 1 tháng trước thời gian sắp xếp danh mục để loại bỏ các yếu tố ảnh hưởng mạnh như đang đà tăng giảm làm ảnh hưởng lớn đến mô hình

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm

2.2.1 Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình CAPM

Có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới và trong nước sử dụng mô hình CAPM Nghiên cứu của Bartholdy và Peare (2003) sử dụng mô hình CAPM ước tính lợi tức

kỳ vọng của các cổ phiếu dựa trên số liệu hai danh mục trên Stard và Poor và Morgan Stanley trong giai đoạn từ 1975 đến 1996 với 323 quan sát Kết quả nghiên cứu chỉ

ra rằng những khác biệt về biến động trong những giai đoạn nhỏ như tuần sẽ không tác động đáng kể làm vi phạm mô hình và tính chính xác của mô hình Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chi ra rằng các phương pháp ước lượng độc lập đối với cho hệ số beta và phần bù thị trường sẽ cho làm sai lệch lợi tức kỳ vọng được ước tính dựa trên

mô hình CAPM

Nghiên cứu của Dumas (1994) sử dụng dữ liệu cổ phiếu từ bốn thị trường là Đức, Anh, Nhật Bản và Mỹ trong giai đoạn từ năm 1970 đến năm 1991 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố phi tài chính cũng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả

được dự báo của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thế giới Việc sử dụng mô hình CAPM

bằng cách dựa trên các danh mục đầu tư quốc tế hoặc có tính hội nhập cao sẽ cho ra kết quả được chấp nhận Trong khi đó, lựa chọn các danh mục trong nước hoặc có

12

tính hội nhập quốc tế thấp sẽ cho ra kết quả không chính xác về các ước lượng của tỷ suất sinh lời Ngoài ra, độ trễ trong dữ liệu nghiên cứu cũng sẽ ảnh hưởng đáng kể và làm sai lệch các ước lượng

Nghiên cứu của Bartholdy và Peare (2005) về tính chính xác khi sử dụng mô hình CAPM và mô hình Fama- French bằng bộ số liệu thu thập từ CRSP trong giai đoạn từ 1970 đến 1996 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng giai đoạn tốt nhất khi sử dụng

mô hình CAPM để ước lượng suất sinh lời của cổ phiếu là 5 năm và số liệu theo tháng Trong khi đó, các kết quả tỷ suất sinh lời được ước lượng bởi mô hình Fama- French không chính xác hơn Nghiên cứu của Hansson và Hordahl (1998) cũng chỉ

ra rằng hệ số beta không phải luôn có ý nghĩa và tác động tích cực ở mọi danh mục Tuy nhiên, các kết quả ước lượng bằng mô hình CAPM nhạy cảm với sự sụp đổ của thị trường chứng khoán năm 1987

Jagannathan và Wang (1996) sử dụng các số liệu từ 3 sàn chứng khoán là NYSE, AMEX trong giai đoạn 1962-1990 và Nasdaq trong giai đoạn 1973-1990 nhằm so sánh mức độ chính xác của kết quả tỷ suất sinh lời của cổ phiếu khi ước lượng bằng

mô hình CAPM và Fama- French Nghiên cứu cho rằng cả hai mô hình đều có chung

nhược điểm là xem xét danh mục trong trạng thái tĩnh mà không quan tâm đến sự thay đổi tài sản của các doanh nghiệp trong danh mục Mặt khác, nghiên cứu còn

cho rằng phần bù rủi ro từ danh mục là luôn thay đổi vì vậy không thể quan sát được Nghiên cứu cũng cho rằng độ dài của dãy dữ liệu theo năm tác động tới kết quả ước lượng nhưng không ảnh hưởng quan trọng tới mức độ chính xác của ước lượng Khi chọn dãy dữ liệu nghiên cứu quá dài, bao gồm những năm nền kinh tế xảy ra nhiều biến động sẽ gây một sai lệch đáng kể tới kết quả của mô hình Kế thừa từ nghiên cứu này tác giả cũng chỉ chọn dãy dữ liệu hợp lý dưới 5 năm

Phạm Văn Sơn (2010) thu thập dữ liệu từ HOSE từ giai đoạn 2005 đến 2010 của 20 cổ phiếu Kết quả thu được cũng khẳng định khả năng áp dụng mô hình CAPM đối với mẫu quan sát là 83% Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm tại thị trường Việt Nam đều cho kết quả R2 khá cao đối với việc dùng mô hình CAPM để kiểm định Điều này cũng giúp tác giả dự đoán rằng kết quả trong mô hình sắp tới của mình sẽ

13

cho R2 rất cao Tuy nhiên, nếu như vậy có phải CAPM là mô hình đúng đắn và đầy

đủ nhất áp dụng cho TTCK Việt Nam Như có trình bày ở trên, Dumas(1994) có nhắc đến việc CAPM đúng đắn cho DMĐT có tính hội nhập cao khi nghiên cứu thị trường Đức, Anh, Mỹ, Nhật; nhưng với nghiên cứu của Phạm Văn Sơn (2010) đối với thị trường đang phát triển như Việt Nam trong giai đoạn 2010 cũng cho rằng CAPM là phù hợp vậy thì liệu đã đủ để kết luận chưa Tác giả sẽ tiến hành lược khảo một số nghiên cứu khác liên quan đến mô hình FF và CARHART để có thể tìm ra sự khác biệt nào nữa không

Bởi vì vấn đề khác đưa ra là một số nhà học giả khi áp dụng mô hình CAPM lại phát hiện ra nhiều vấn đề bất thường mà họ cho rằng CAPM có thể không còn đúng nữa Người ta có khi phát hiện ra rằng cổ phiếu của những công ty có giá trị vốn hóa nhỏ mang lại lợi nhuận cao hơn so với cổ phiếu của công ty có giá trị vốn hóa lớn, nếu giả định những yếu tố khác là như nhau; mặt khác còn có ảnh hưởng của tỷ số M/B; hay hiệu ứng tháng giêng Tuy nhiên mặt khác người ta lại tìm thấy hiệu ứng tháng giêng không phải thường xuyên xảy ra

Theo quan điểm của tác giả luận văn, việc áp dụng mô hình CAPM để kiểm định trên thị trường chứng khoán Việt Nam đã được chất vấn là đủ chưa? Có chăng một vài yếu tố khác có ảnh hưởng nữa Không thể bác bỏ tính phù hợp của CAPM

mà cần tiến hành kiểm chứng thêm các mô hình phát triển sau đó để thấy rằng có thêm vài yếu tố khác cũng có tác động và tác động như thế nào Hoặc có một nghiên cứu trên đây được nêu ra rất đáng chú ý như của Jagannathan và Wang (1996) là mô hình CAPM và FF đều có chung nhược điểm là không tính đến sự thay đổi tài sản của doanh nghiệp trong danh mục Như vậy cho dù FF là sự phát triển của CAPM,

bổ sung thêm hai nhân tố quy mô và giá trị thì cũng chưa thể giải thích được hoàn toàn ảnh hưởng đến TSSL của DMDT Từ đó tác giả lược khảo nhiều nghiên cứu FF

đã được kiểm nghiệm tại nhiều thị trường trên Thế Giới, và vì sao FF lại được lựa chọn mà không phải là CAPM, chúng ta sẽ cùng nắm bắt nội dung chính của các nghiên cứu FF bên dưới để hiểu rõ hơn sự khác biệt này

14

2.2.2 Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình Fama- French

Dưới đây là một số nghiên cứu liên quan đến mô hình Fama- French trong và ngoài nước Fama- French (2004) nghiên cứu phần bù giá trị bằng số liệu được thu thập trên thị trường chứng khoán Mỹ Kết quả cho thấy phần bù ảnh hưởng đáng kể đến tất cả các cổ phiếu, tuy nhiên đối với các cổ phiếu nhỏ phần bù sẽ lớn hơn Connor và Sehgal (2001) kiểm định mức độ chính xác của mô hình Fama- French tại thị trường chứng khoán Ấn Độ Dữ liệu được thu thập dựa trên 364 công

ty niêm yết trong giai đoạn từ năm 1989 đến 1999 Kết quả nghiên cứu chỉ ra giá trị thị trường và quy mô là hai yếu tố tác động mạnh đến TSSL của các cổ phiếu Tuy

nhiên, kết quả của sự tác động này sẽ không đồng nhất đối với các danh mục thị

trường khác nhau Mặt khác, khi danh mục thị trường được mở rộng sự tác động của

các yếu tố giá trị và quy mô cũng sẽ thay đổi Cuối cùng, mô hình không giải thích

được các thay đổi của lợi nhuận công ty liên quan đến chu kỳ kinh doanh hoặc các

cú sốc trong ngành kinh doanh của họ

Al-Mowalla và Karasneh (2011) kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama - French cho thị trường chứng khoán Amman (Jordan) Tác giả sử dụng số liệu giá của các cổ phiếu trong khoảng thời gian từ 7/1999 đến 6/2010, các tác giả đã tìm thấy sự ảnh rất mạnh và cùng chiều của nhân tố quy mô và giá trị công ty đến tỷ suất sinh lời của các

cổ phiếu Tác giả cho rằng mô hình 3 nhân tố Fama -French giải thích cho sự biến động tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu tốt hơn mô hình CAPM

Erslan (2013) kiểm định tính phù hợp của mô hình 3 nhân tố Fama –French trên

Sở giao dịch chứng khoán Istabul Sử dụng chuỗi tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu theo thời gian với tuần suất tháng trong giai đoạn từ 2003 đến 2010, nghiên cứu này chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu có quy mô lớn cao hơn tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu có quy mô nhỏ Danh mục bao gồm các cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp có tỷ suất sinh lời cao hơn danh mục bao gồm các cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao Ngoài ra, căn cứ vào quy mô, tác giả đã chia các cổ phiếu thành danh mục để nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân tố trên đến tỷ suất sinh lời của từng danh mục Kết quả

15

là yếu tố quy mô không có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của danh mục có quy mô lớn nhưng lại có ảnh hưởng đến danh mục có quy mô nhỏ và quy mô vừa Tỷ số BE/ME là nhân tố có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của danh mục bao gồm các cổ phiếu có BE/ME cao

Một điều trái ngược nếu CAPM có một mức giải thích khá cao trong các nghiên cứu tại TTCK Việt Nam thì FF lại cho kết quả 90% giải thích được sự biến động TSSL trên TTCK Hoa Kỳ trong giai đoạn 1963-1990, trong khi CAPM chỉ giải thích được 72% sự biến động của TSSL Vậy nếu chúng ta lại một lần nữa kiểm định cả hai mô hình này trên TTCK Việt Nam giai đoạn nghiên cứu tác giả đưa ra thì kết quả mang lại có thay đổi so với các nghiên cứu trước đây không

Thực tế lược khảo một số nghiên cứu mô hình trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008) đã vận dụng mô hình 3 nhân

tố Fama –French để nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của các

cổ phiếu trên HOSE Kết quả nghiên cứu cho thấy, danh mục các cổ phiếu có quy mô nhỏ có tỷ suất sinh lời cao hơn danh mục các cổ phiếu có quy mô lớn Kết quả này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu được thực hiện trên thị trường chứng khoán ở các nước phát triển trước đây Tuy nhiên, khi xét đến yếu tố HML thì nghiên cứu này lại có kết quả trái ngược với kết luận của Fama-French (1993) và các nghiên cứu được thực hiện ở nước ngoài Cụ thể là, nhân tố tỷ số BE/ME có tương quan nghịch với tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu

Trần Thị Hải Lý (2010) kiểm định tính phù hợp của mô hình 3 nhân tố Fama - French đối với các cổ phiếu niêm yết trên HOSE trong giai đoạn từ 12/2004 đến 12/2007 Kết quả nghiên cứu cho thấy, nhân tố lợi nhuận thị trường và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML) có tương quan thuận với tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu như kết quả nghiên cứu của Fama và French (1993) Tuy nhiên, trái ngược với kết quả của các nghiên cứu được thực hiện ở nước ngoài, nhân tố quy mô (SMB) lại

có tương quan nghịch với tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu, nghĩa là tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu có quy mô lớn cao hơn tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu có quy mô nhỏ Theo tác giả, kết quả này là do đặc trưng sở hữu nhà nước của các công ty niêm

16

yết trên HOSE Và cũng đồng quan điểm với tác giả Trần Thị Hải Lý, trong đề tài này tác giả cũng kỳ vọng kết quả mô hình sẽ cho thấy TSSL cổ phiếu quy mô lớn mang lại giá trị cao hơn so với danh mục chứa các cổ phiếu nhỏ

Nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang (2014) về kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama French trên HOSE giai đoạn 01/ 2006 đến 12/2012 cho kết quả nhân tố quy mô công ty có tương quan thuận với tỷ suất sinh lời của các danh mục có quy mô nhỏ , nhưng có tương quan nghịch với tỷ suất sinh lời của các danh mục có quy mô lớn; nhân tố giá trị công ty (HML) chỉ có mối tương quan thuận với các danh mục có tỷ số BE/ME cao và vừa nhưng lại có tương quan nghịch với các danh mục có tỷ số BE/ME thấp Tác giả cũng kết luận mô hình 3 nhân tố Fama- French có tính giải thích phù hợp cho việc thay đổi lợi nhuận theo danh mục đầu tư

cổ phiếu trên HOSE

Cũng có nhiều nghiên cứu áp dụng mô hình Fama- French đã được thực hiện Phạm Lệ Mỹ và Nguyễn Thị Liên (2016) được thực hiện dựa trên các cổ phiếu giao dịch trên HOSE trong giai đoạn từ 2008 đến 2012 Kết quả nghiên cứu cho thấy phần

bù thị trường, quy mô và giá trị có ý nghĩa tác động tích cực đến TSSL của cổ phiếu được quan sát Nghiên cứu còn chỉ ra các công ty có tỷ lệ vốn hóa thị trường càng thấp sẽ có xu hướng có TSSL cao hơn các công ty có tỷ lệ vốn hóa thị trường thấp Nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014) thu thập dữ liệu của các

cổ phiếu trên sàn HOSE trong giai đoạn 2007 đến 2013 ngoại trừ các công ty trong lĩnh vực bảo hiểm, tài chính-ngân hàng Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các cách phân chia danh mục đầu tư khác nhau sẽ mang đến kết quả nghiên cứu khác nhau về ý nghĩa thống kê và độ lớn của sự tác động cũng như các kỳ vọng về dấu của các hệ số trong mô hình ước lượng Nghiên cứu cho rằng sử dụng cách phân chia danh mục được Fama- French (2006) áp dụng trên thị trường chứng khoán Mỹ là phù hợp nhất khi ước lượng các TSSL của chứng khoán trên thị trường Việt Nam

Mỗi một nghiên cứu với sự phân chia danh mục khác nhau, tại những giai đoạn khác nhau của thị trường chứng khoán, và tại những thị trường chứng khoán khác

17

nhau thì cho ra kết quả có khi giống nhau và giống với kết luận nguyên bản của mô hình, có khi có vài điểm nghịch với kết luận nguyên bản của mô hình Tuy nhiên, điều đó càng khẳng định rằng, mô hình sau là sự phát triển của mô hình trước nhưng chưa hề có một tuyên bố nào có thể khẳng định bác bỏ mô hình trước Bởi vì việc phân chia DMDT và kiểm định trên từng thị trường khác nhau cũng mang lại các kết quả khác nhau Như vậy đây cũng là một cơ sở để luận văn tiến hành kiểm định từng

mô hình rồi so sánh mà không phải chỉ là lựa chọn một trong những mô hình

2.2.3 Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình Carhart

Mô hình Carhart (1997) được phát triển từ mô hình Fama- French, thêm vào nhân tố lợi nhuận trong quá khứ Nghiên cứu cho rằng các biến động giá của cổ phiếu trong quá khứ sẽ tác động đến TSSL của cổ phiếu đó Nhân tố 𝑊𝑀𝐿𝑖 trong mô hình CARHART liên quan trực tiếp đến biến động giá của các cổ phiếu Do đó, nhân tố 𝑊𝑀𝐿𝑖 đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi tiếp tục nắm giữ những chứng khoán giá cao của năm trước do thực hiện chiến lược đầu tư theo xu hướng

Carhart (1997) cho rằng một nhà đầu tư có 2 xu hướng đầu tư như một là, mua những cổ phiếu đang có lợi nhuận cao ngay thời điểm phân tích Đây là chiến lược đầu tư cổ phiếu dạng lướt sóng; hoặc là, mua những cổ phiếu đang có lợi nhuận thấp ngay thời điểm phân tích Đây là chiến lược đầu tư đi ngược thị trường Do đó sẽ hình thành hai danh mục, danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận cao (Winners) và danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận thấp (Losers) Hai chiến lược này phát huy tác dụng tùy theo thị trường Chiến lược lướt sóng thường được sử dụng trên thị trường chứng khoán Mỹ (Jegadeesh & Titman, 2001) và Châu Âu (Rouwenhorst, 1999) Trong khi

đó, chiến lược đầu tư đi ngược thị trường thường được áp dụng ở các nước Châu Á như Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc (Daniel & Titman, 1997) Như vậy câu hỏi đặt ra là, tại thị trường Việt Nam, việc xây dựng danh mục bao gồm những cổ phiếu

có xu hướng tăng giá (có lợi nhuận cao) thì sẽ mang lại kết quả ảnh hưởng thế nào đến TSSL tổng DMĐT

Tarun Chordia và Lakshmanan Shivakumar (2005) sử dụng chuỗi dữ liệu từ tháng 1/1972 dến 12/1999 trên thị trường Mỹ (các công ty niêm yết trên NYSE) rồi

18

tiến hành hồi quy theo mô hình ba nhân tố và 4 nhân tố Carhart, tác giả nhận thấy mô hình 4 nhân tố có ưu thế giải thích tốt hơn Fama ba nhan tố Cụ thể là mô hình ba nhân tố Fama French chỉ giải thích được 74.9% và Carhart 4 nhân tố giải thích được 80.6% TSSL của danh mục Đồng thời khi phân chia danh mục thì mức giải thích từng danh mục trong mô hình Carhart cũng cao hơn hẳn so với mô hình Fama French

Cụ thể trong bảng mô tả bên trên về TSSL của chứng khoán tại Thụy Sỹ, biếm UMD cho thấy tác động tích cực đến TSSL

19

Bảng trên cho thấy tác động cụ thể riêng biệt từng biến đến TSSL, trong đó tác động của UMD (WML) có ý nghĩa tích cực, rõ nét, vượt trội hơn các biến còn lại Tác giả cũng kết luận rằng yếu tố xu hướng có tác động mạnh mẽ và là nhân tố cần được quan tâm chính trong danh mục đầu tư Mức độ giải thích của mô hình CArhart tại các danh mục phân chia cũng dao động từ 69% đến mức cao nhất tại danh mục BLU(Big-Low-Up tương đương ý nghĩa phân chia danh mục bao gồm các công ty quy mô lớn- tỷ số B/E thấp- có xu hướng tăng giá kỳ sau) là 93% Ngoài ra nghiên cứu còn nhắc đến chỉ số skewness và kurtosis mà đề tài này sẽ lược bàn sơ trong chương 5

Tóm lại, chương 2 trình bày các cơ sở lý thuyết liên quan đến thị trường chứng khoán, các quan niệm về thị trường cũng như các hàng hóa trên thị trường chứng khoán Hơn nữa, chương 2 cũng trình bày các cơ sở lý thuyết về ba mô hình TSSL của chứng khoán là CAPM, FAMA- FRENCH và CARHART Các giả thuyết của từng mô hình và phương pháp ước lượng được trình bày chi tiết dựa trên các bài

20

tham khảo nguyên bản của tác giả Cuối cùng, chương 2 trình bày các nghiên cứu liên quan ở cả trong và ngoài nước liên quan đã sử dụng ba mô hình để làm cơ sở

lý thuyết cho chương tiếp theo Tổng hợp một ưu điểm chung của các nghiên cứu

là tập hợp và xử lý chuỗi dữ liệu đủ lớn cho ra kết quả mô hình đáng tin cậy Tuy nhiên như tác giả có bàn đến việc lựa chọn một trong những mô hình để kiểm định thì có phải rằng đã đủ chưa Vì sao tác giả lại không chọn một mà tiến hành so sánh

cả ba Đi chi tiết hơn vào chương 3 sẽ giúp làm rõ vấn đề này

21

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết mô hình ở chương 2, tác giả tập trung xây dưng mô hình nghiên cứu theo từng lý thuyết mô hình CAPM, FAMA- FRENCH, CARHART Nghiên cứu tiến hành ước lượng mức độ ảnh hưởng từng yếu tố trong mỗi mô hình lên tỷ suất sinh lời cổ phiếu niêm yết trên HOSE, so sánh mức độ ảnh hưởng mỗi nhân tố và tại mỗi mô hình Bằng cách hồi quy bằng phương pháp OLS

để kiểm tra mức độ giải thích lợi nhuận danh mục của các mô hình, đánh giá chỉ số R2 hiệu chỉnh và kiểm tra các hệ số ước lượng của các biến độc lập

Các bước tiến hành nghiên cứu được trình bày chi tiết theo trình tự thu thập

và xử lý số liệu đáp ứng yêu cầu mô hình; các hệ số ước lượng này phải có ý nghĩa thống kê theo giá trị p value Sau đó, dùng giá trị R2 hiệu chỉnh để so sánh mức độ phù hợp giữa các mô hình Do các mô hình CAPM, FAMA- FRENCH, CARHART

có số biến phụ thuộc khác nhau nên phải dùng R2 hiệu chỉnh thay vì dùng R2 Kế đến, tác giả so sánh các hệ số ước lượng giữa các biến trong cùng mô hình, cùng biến nhưng khác mô hình để thấy được sự thay đổi khi lựa chọn danh mục và mô hình khác nhau

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp CAPM

𝑅𝑖,𝑡 − 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖+ (𝑅𝑀,𝑡 − 𝑅𝑓) ∗ 𝛽𝑖+ 𝜀𝑖,𝑡 (4) Trong đó, 𝑅𝑖,𝑡− 𝑅𝑓=Ri là biến phụ thuộc, đại diện cho độ lệch của tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ với suất sinh lời của chứng khoán phi rủi ro; 𝑅𝑀,𝑡− 𝑅𝑓=MRP là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro thị trường trong mô hình Và 𝛼𝑖 là hệ số góc của mô hình (4), 𝛽𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố thị trường, 𝜀𝑖,𝑡 là phần dư của mô hình (4)

22

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp Fama- French

𝑅𝑖,𝑡 − 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖+ (𝑅𝑀,𝑡 − 𝑅𝑓) ∗ 𝛽𝑖 + 𝑠𝑖𝑆𝑀𝐵𝑖+ ℎ𝑖𝐻𝑀𝐿+𝜀𝑖,𝑡 (5) Trong đó, 𝑅𝑖,𝑡− 𝑅𝑓 là biến phụ thuộc, đại diện cho độ lệch của tỷ suất sinh lời

kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ với suất sinh lời của chứng khoán phi rủi ro;

𝑅𝑓 là tỷ suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀,𝑡− 𝑅𝑓 là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro thị trường trong mô hình; 𝑅𝑀,𝑡 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị trường; 𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡 là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro theo qui mô; 𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡 là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro theo giá trị Các hệ số diễn giải như sau, 𝛼𝑖

là hệ số góc của mô hình (5), 𝛽𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố thị trường, 𝑠𝑖 là tham

số ước lượng của yếu tố quy mô, ℎ𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố giá trị, 𝜀𝑖,𝑡 là phần dư của mô hình (5)

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp CARHART

𝑅𝑖, 𝑡 − 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖+ 𝛽𝑖∗ (𝑅 𝑀,𝑡 − 𝑅𝑓) + 𝑠𝑖∗ 𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡+ ℎ𝑖∗ 𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡+ 𝑤𝑖∗ 𝑊𝑀𝐿𝑖,𝑡+ 𝜀𝑖,𝑡 (6)

Trong đó, 𝑅𝑖,𝑡 − 𝑅𝑓 là biến phụ thuộc, đại diện cho độ lệch của tỷ suất sinh lời

kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ với suất sinh lời của chứng khoán phi rủi ro;

𝑅𝑓 là tỷ suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀,𝑡− 𝑅𝑓 là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro thị trường trong mô hình; 𝑅𝑀,𝑡 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị trường; 𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡 là biến độc lập; đại diện cho phần bù rủi ro theo qui mô; 𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡 là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro theo giá trị; 𝑊𝑀𝐿𝑖,𝑡 là biến độc lập; đại diện cho phần bù rủi ro theo sự thay đổi giá trong quá khứ Các hệ số diễn giải như sau, 𝛼𝑖

là hệ số góc của mô hình (6), 𝛽𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố thị trường, 𝑠𝑖 là tham

số ước lượng của yếu tố quy mô; ℎ𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố giá trị; 𝑤𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố thay đổi giá trong quá khứ; 𝜀𝑖,𝑡 là phần dư của mô hình (6)

3.2 Phương pháp xác định các biến trong mô hình

Tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ là 𝑅𝑖,𝑡 được tính theo công thức như sau

23

𝑅𝑖,𝑡 =𝐺𝑖á 𝑐ℎứ𝑛𝑔 𝑘ℎ𝑜á𝑛𝑖,𝑡− 𝐺𝑖á 𝑐ℎứ𝑛𝑔 𝑘ℎ𝑜á𝑛𝑖,𝑡−1

𝐺𝑖á 𝑐ℎứ𝑛𝑔 𝑘ℎ𝑜á𝑛𝑖,𝑡−1Fama- French (1993) sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ Mỹ kỳ hạn một tháng làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro trong dữ liệu của mô hình ước lượng Tại thị trường Việt Nam, tác giả lựa chọn tỷ suất sinh lời phi rủi ro 𝑅𝑓 được thu thập từ lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm, tần suất lấy theo tháng từ năm 2012 đến 2017( giống với nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ, 2008) Lãi suất này được thu thập trên website Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh từ 01/

2012 đến 09/ 2017

Tỷ suất sinh lời của danh mục 𝑅𝑀,𝑡 được tính theo công thức như sau

𝑅𝑀,𝑡=𝑉𝑁𝐼𝑁𝐷𝐸𝑋𝑖,𝑡−𝑉𝑁𝐼𝑁𝐷𝐸𝑋𝑖,𝑡−1

𝑉𝑁𝐼𝑁𝐷𝐸𝑋𝑖,𝑡−1Phần bù rủi ro theo qui mô 𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡 được xác định là phần chênh lệch giữa 𝑅𝑖,𝑡bình quân theo tháng t của các cổ phiếu ở nhóm có quy mô nhỏ (SH, SM, SL) và các

cổ phiếu ở nhóm có quy mô lớn (BH, BM, BL) như sau

𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡 =(𝑆𝐻𝑖,𝑡 + 𝑆𝑀𝑖,𝑡+ 𝑆𝐿𝑖,𝑡)

(𝐵𝐻𝑖,𝑡+ 𝐵𝑀𝑖,𝑡+ 𝐵𝐿𝑖,𝑡)

3Phần bù rủi ro theo giá trị 𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡 được xác định là phần chênh lệch của 𝑅𝑖,𝑡bình quân theo tháng t của các cổ phiếu ở nhóm B/M cao (SH, BH) và các cổ phiếu

ở nhóm B/M thấp (SL, BL)

𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡 == 𝑆𝐻𝑖,𝑡 + 𝐵𝐻𝑖,𝑡

𝑆𝐿𝑖,𝑡 + 𝐵𝐿𝑖,𝑡2

Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (𝐵

𝑀𝑖,𝑡) của mỗi cổ phiếu được xác định bằng cách sử dụng tỷ lệ, trong đó cần lưu ý giá trị sổ sách và giá trị thị trường của các cổ phiếu được thu thập theo quý, được thu thập vào ngày cuối cùng của mỗi quý trong năm, sau đó được dùng giống nhau cho các tháng trong quý đó,bởi vì lý do giá trị sổ sách được cập nhập trong báo cáo tài chính theo quý và theo năm Vì vậy

𝑊𝑀𝐿𝑖,𝑡 =𝑅𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙,𝑤𝑖𝑛𝑒𝑟+𝑅𝑏𝑖𝑔,𝑤𝑖𝑛𝑛𝑒𝑟

𝑅𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙,𝑙𝑜𝑠𝑒𝑟𝑠+𝑅𝑏𝑖𝑔,𝑙𝑜𝑠𝑒𝑟

2

3.3 Thu thập dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các chứng khoán của các doanh nghiệp trên sàn HOSE và báo cáo tài chính của các công ty niêm yết, ngoại trừ các chứng khoán của các ngân hàng và công ty bảo hiểm Dữ liệu được thu thập thông qua website vietstock.com Số lượng công ty niêm yết thu thập được bao gồm 305 công

ty Trong quá trình xử lý dữ liệu, đề tài loại bỏ các công ty không đủ chuỗi dữ liệu bao gồm công ty chuyển và hủy niêm yết, cuối cùng còn lại bộ dữ liệu của 274 công

ty (phụ lục) Giai đoạn thu thập dữ liệu được chọn từ năm 1/1/2012 đến 30/9/2017 Dãy thời gian của dữ liệu là 5 năm Lựa chọn này phù hợp với kết luận theo nghiên cứu của Bartholdy và Peare (2005) cho rằng các dãy dữ liệu dài hơn 5 năm sẽ làm các ước lượng không chính xác vì chứa đựng sự thay đổi đáng kể của thị trường hoặc các cú sốc của nền kinh tế Các số liệu chỉ số giá được thu thập theo tháng và lấy giá

đóng cửa tại ngày đầu tiên của tháng, riêng đối với giá trị sổ sách của các công ty

niêm yết được thu thập theo quý như có trình bày lí do ở mục 3.2 Bởi vì có một số công ty tăng số lượng niêm yết hoặc chia cổ tức bằng cổ phiếu nên số lượng cổ phiếu lưu hành thay đổi, nên có ảnh hưởng đến việc tính giá trị sổ sách tại thời điểm đó; mặt khác, thời điểm chia của các công ty cũng khác nhau nên việc lựa chọn số liệu theo năm sẽ không hoàn toàn chính xác Từ đó tác giả lựa chọn cập nhập theo quý và

sử dụng chung cho các tháng trong quý

25

Đồng ý với nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008), tác giả thu thập lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm được quy đổi tính theo tháng làm lãi suất phi rủi ro cho mô hình nghiên cứu

Tác giả tiến hành tính toán tỷ suất sinh lời theo tháng của từng cổ phiếu trong chuỗi dữ liệu thu thập được trên bảng tính excel và tính tỷ số BE/ ME của các cổ phiếu Sau đó sẽ dựa trên các kết quả vừa tính tiến hành phân chia danh mục, cụ thể đối với xác định yếu tố quy mô, tác giả xem xét giá trị vốn hóa thị trường nhỏ hơn 50% sẽ được đưa vào một nhóm (B), một nhóm khác sẽ lớn hơn 50% (S); đối với yếu

tố giá trị( BE/ ME), tác giả tính toán các cổ phiếu có tỷ số cao nhất thuộc 30% BE/ME cao sẽ vào nhóm (H), các cổ phiếu có tỷ số BE/ME thuộc 30% thấp sẽ vào nhóm (L), các cổ phiếu còn lại sẽ thuộc nhóm 40% tỷ số trung bình (M); sự giao nhau giữa nhóm

B và S với nhóm H, M, L sẽ tạo nên danh mục BH, BM, BL; SH, SM, SL Việc tính chỉ số SMB, HML sẽ dựa theo công thức tính trungbình tỷ suất sinh lời trong tháng của từng danh mục, cụ thể là (SH+SM+SL)/3-(BH+BM+BL)/3 cho chỉ số SMB và (SH+BH)/2-(SL+BL)/2 cho chỉ số HML

Yếu tố WML được tính bằng chênh lệch của tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chứng khoán có lợi nhuận cao nhất trong 1 năm và tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chứng khoán có lợi nhuận thấp nhất trong 1 năm 30% các cổ phiếu có TSSL

11 tháng trước cao nhất được đưa vào nhóm W (win), 30% nhóm cổ phiếu có TSSL thấp nhất được đưa vào nhóm L(loose) và yếu tố WML được tính theo công thức (SW+BW)/2-(SL+BL)/2

Như đã trình bày, Rf là tỷ suất sinh lợi thu được từ các khoản đầu tư không rủi

ro được tính bằng lãi suất của trái phiếu Chính phủ có kỳ hạn 5 năm Còn Rm là tỷ suất sinh lợi thị trường, thường giá trị này được chọn là chỉ số thị trường nơi mà cổ phiếu niêm yết Theo đó nếu tính toán cho các cổ phiếu niêm yết tại HoSE thì ta chọn chỉ số VnIndex Nếu gọi VnIndext là chỉ số VnIndex ở tháng t và VnIndext-1 là chỉ

số VnIndex ở tháng t-1 thì suất sinh lợi tháng của VnIndex được tính như sau:

VnIndex

VnIndex

VnIndex VnIndex

r

26

Sau đó, tác giả sẽ tiến hành hồi quy trên cở sở dữ liệu tính toán được cho các danh mục BH, BM, BL, SH, SM, SL để xem xét tác động của từng biến riêng lẻ MRP (thị trường),và tác động của sự bổ sung các biến SMB(quy mô)-HML(giá trị), WML(xu hướng tăng giá kì sau) bên cạnh biến MRP đối với từng danh mục để thấy

sự tác động của tổng thể các biến độc lập lên biến phụ thuộc có khác nhau so với sự tác động khi thiếu vắng từng biến không, và sự khác nhau đó thể hiện ở mức độ như thế nào

3.4 Phương pháp ước lượng

Đề tài sử dụng phương pháp ước lượng OLS (Ordinary least squares- phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu) Phương pháp ước lượng OLS cho mô hình đơn biến sẽ được áp dụng với mô hình (4) và mô hình đa biến sẽ được áp dụng cho

𝑖=1

= ∑(𝑌𝑖− 𝑌̂𝑖)2 𝑛

𝑖=1

= ∑(𝑌𝑖 − 𝛽̂1− 𝛽̂2𝑋𝑖)2 𝑛

𝑖=1Giải bài toán cực trị sẽ thu được kết quả bên dưới

{𝛽̂2 =

∑ (𝑋𝑛 𝑖− 𝑋̅)(𝑌𝑖− 𝑌)̅̅̅

𝑖=1

∑ (𝑋𝑛 𝑖− 𝑋̅)𝑖=1

2𝛽̂1 = 𝑌̅ − 𝛽̂2𝑋̅

Trong đó, 𝑋̅ là trung bình mẫu của các 𝑋𝑖; 𝑌̅ là trung bình mẫu của các 𝑌𝑖 Phương pháp ước lượng OLS cho mô hình hồi quy k biến được viết thành

𝑌 = 𝛽1+ 𝛽2𝑋2+ ⋯ + 𝛽𝑘𝑋𝑘 + 𝑢 Hàm hồi quy mẫu được viết thành 𝑌̂𝑖 = 𝛽̂1+𝛽̂2𝑋2,𝑖 + ⋯ + 𝛽̂𝑘𝑋𝑘,𝑖 Gọi 𝑒𝑖 là phần dư giữa giá trị thực tế 𝑌𝑖 và giá trị ước lượng từ hàm hồi quy 𝑦̂𝑖, ta có 𝑒𝑖 = 𝑌𝑖− 𝑦̂𝑖 Tổng bình phương các phần dư được viết dưới dạng sau

27

∑ 𝑒𝑖2 𝑛

𝑖=1

= ∑(𝑌𝑖 − 𝛽̂1− 𝛽̂2𝑋2− ⋯ − 𝛽̂𝑘𝑋𝑘)2Giải bài toán cực trị thu được nghiệm 𝛽̂1, 𝛽̂2, 𝛽̂𝑘, như sau

{

∑(𝑌𝑖− 𝛽̂1− 𝛽̂2𝑋2,𝑖 − 𝛽̂𝑘𝑋𝑘,𝑖)𝑛

𝑖=1

= 0

∑ 𝑋2,𝑖(𝑌𝑖− 𝛽̂1− 𝛽̂2𝑋2,𝑖 − 𝛽̂𝑘𝑋𝑘,𝑖)𝑛

𝑖=1

= 0

∑ 𝑋𝑘,𝑖(𝑌𝑖− 𝛽̂1− 𝛽̂2𝑋2,𝑖 − 𝛽̂𝑘𝑋𝑘,𝑖)𝑛

𝑖=1

= 0

Đề tài sẽ tiến hành lần lượt các kiểm định hồi quy cho từng danh mục đã tính toán đối với các phương pháp CAPM, FF, CARHART Bởi vì mô hình FF khác CAPM ở sự tăng thêm của biến SMB và HML, Carhart lại bổ sung thêm biến WML Cho nên tác giả nhận thấy cần thiết tiến hành hồi quy với điều kiện loại bỏ sự hiện diện từng biến giải thích MRP, SMB, HML, WML sẽ cho ra kết quả R2 đối với từng danh mục thay đổi thế nào khi thiếu biến giải thích Sau đó sẽ có cơ sở so sánh đối với việc bổ sung biến giải thích là có hợp lý và cần thiết hay không

Tóm lại, chương 3 trình bày các phương trình toán của ba mô hình CAPM, FAMA- FRENCH và CARHART Ngoài ra, chương này cũng trình bày chi tiết phương pháp thu thập và tính toán các biến trong các phương trình 4, phương trình 5 phương trình 6 Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu cũng được trình bày trong chương 3 Cuối cùng, chương 3 trình bày phương pháp ước lượng được cho là phù hợp đối với 3 phương trình 4, phương trình 5 và phương trình 6

28

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1 Diễn biến chỉ số VN- Index

Thị trường chứng khoán Việt Nam trong năm 2012 biến động khá mạnh Chỉ

số giá tổng hợp VN-Index đi lên mạnh mẽ trong 4 tháng đầu năm và quay đầu giảm điểm trong suốt thời gian còn lại Tính thanh khoản của thị trường biến động cùng chiều với chỉ số Khối lượng giao dịch và giá trị giao dịch trên cả hai sàn đều tăng mạnh trong 4 tháng đầu năm và sụt giảm mạnh trong suốt thời gian từ tháng 5 đến tháng 11 cho thấy tình trạng ảm đạm kéo dài của thị trường

Như vậy, trước khi đi đến kết quả nghiên cứu và thảo luận về chi tiết mô hình, tác giả muốn điểm qua diễn biến của VN INDEX trên HOSE theo từng giai đoạn phân chia dưới đây, để có thể nhận biết được tỷ suất sinh lời có diễn biến như thế là

do đâu, dấu hiệu của các diễn biến này, và thực trạng kết quả cho thấy là gì

Năm 2013 sự ổn định của kinh tế vĩ mô và hàng loạt những chính sách quản lý, tái cấu trúc thị trường chứng khoán đã đem lại sự khởi sắc cho thị trường chứng khoán Việt Nam trong năm 2013 Thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2013 đã

có những diễn biến và kết quả khả quan Chỉ số VN-Index tăng gần 23%; Thị trường chứng khoán Việt Nam được đánh giá là 1 trong những nước có mức độ phục hồi mạnh nhất trên thế giới Mức vốn hóa vào khoảng 964.000 tỷ đồng (tăng 199.000 tỷ đồng so với cuối năm 2012), tương đương 31% GDP Quy mô giao dịch bình quân mỗi phiên tăng 31% Tổng giá trị huy động vốn kể cả phát hành riêng lẻ ước đạt 222.000 tỷ đồng, tăng 25%; trong đó cổ phiếu là 20,5 nghìn tỷ đồng, tăng 22% so với năm 2012; trái phiếu chính phủ đạt 177,5 nghìn tỷ đồng, tăng 24% Tổng dòng vốn nước ngoài luân chuyển đến nay đạt 4,4 tỷ USD, tăng 54% so với cùng kỳ năm ngoái và giá trị danh mục tăng khoảng 3,8 tỷ USD so với cuối năm 2012

‘‘Sự kiện giá dầu thế giới giảm chủ yếu tác động đến thị trường thông qua quá trình định giá lại triển vọng của các cổ phiếu dầu khí và ảnh hưởng từ quy mô vốn hóa rất lớn của các cổ phiếu này VN-Index chỉ trong 15 phiên cuối tháng 11 và đầu tháng 12 đã sụt giảm 27,8% và HNX-Index sụt giảm 6,7%, trong đó những cổ phiếu tiêu biểu như GAS sụt giảm tới 30,4%, PVD giảm 27,8%, PVS giảm 32,6% Thị trường chứng khoán phái sinh Việt Nam là một thị trường bậc cao, phức tạp và tiềm

ẩn nhiều rủi ro Sự phức tạp và rủi ro của thị trường này là một trong những nguyên nhân gây ra những bất ổn trên thị trường tài chính Năm 2014 nổi lên nhiều cổ phiếu

có mức thanh khoản khổng lồ thu hút chú ý đặc biệt của thị trường mà tiêu biểu là hai mã KLF, FLC Quy mô thanh khoản cực lớn được đo lường bằng khối lượng

Hình 4.2: Diễn biến Vn-index năm 2014

(https://www.vndirect.com.vn )

Trong năm 2015, vốn hóa thị trường đạt hơn 1.298,53 nghìn tỷ đồng Trong đó, vốn hóa trên sàn TP.HCM đạt 1.146,9 nghìn tỷ đồng VN-Index tăng 4,13% so với cuối năm trước tổng khối lượng giao dịch đạt hơn 28 tỷ cổ phiếu (giảm 7,6% so với năm 2014), tương ứng giá trị giao dịch đạt trên 482 nghìn tỷ đồng (giảm 9,6% so với năm 2014) Diễn biến trên thị trường chứng khoán trong năm 2015 có thể chia làm

3 giai đoạn chính: từ đầu năm đến giữa tháng 5, từ giữa tháng 5 đến cuối tháng 8 và

từ cuối tháng 8 tới tháng 12 Đồ thị bên dưới cho thấy thị trường tăng mạnh, nhưng giảm điểm cũng mạnh không kém trong những giai đoạn tương ứng Đối với những mốc sụt giảm mạnh như trên hình cho thấy, việc tính toán giá trị B/M có còn đạt hiệu quả và chính xác như lý thuyết hay không nếu cho rằng công ty có B/M càng cao thì

là công ty càng có giá trị, TSSL càng cao theo; nhưng thực tế diễn tiến cho thấy trong

31

thị trường tại giai đoạn cụ thể chưa hẳn danh mục đầu tư vào các cổ phiếu B/M cao

đã mang lại TSSL tăng theo cho danh mục của nhà đầu tư

Trong năm 2016, thị trường chứng khoán Việt Nam có diễn biến khá tích cực Chốt phiên giao dịch cuối cùng của năm 2016, chỉ số VN-Index dừng ở mức 664,87 điểm, tăng 14,82% so với cuối năm 2015 Cùng với diễn biến tăng điểm khả quan, tính thanh khoản của thị trường cũng tăng mạnh so với năm 2015

Hình 4.3: Diễn biến Vn-index năm 2017

(https://www.vndirect.com.vn )

Từ năm 2016 đến năm 2017 thị trường nhìn chung tăng trưởng với mức tăng

ổn định Thị trường chứng khoán quý I/2017 đã có sự tăng trưởng ấn tượng trong hai tháng 1 và 2, đặt biệt trong tháng 3 khi chỉ số VN Index liên tiếp đạt những mốc mới Mặc dù giá trị thị trường vẫn có những biến động khá lớn do các yếu tố tâm lý,

cụ thể theo nhận định “các nhà đầu tư khác nhau có tư duy, khẩu vị rủi ro khác nhau,

khả năng tiếp cận thông tin và phương pháp đầu tư khác nhau Điều này cuối cùng được hòa quyện và lượng hóa vào một mức giá cân bằng cung – cầu Mức giá này

sẽ phụ thuộc vào 3 biến số: (1) giá trị nền tảng của công ty; (2) cảm xúc và tâm lý của nhà đầu tư; (3) ý chí của các nhà đầu cơ lớn” (Nguyễn Tuấn Dương, 2017)

Năm 2017 được đánh giá là là năm đặc biệt của thị trường chứng khoán Việt Nam

32

khi vấn đề tái cơ cấu nền kinh tế và cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước sẽ được quyết liệt đẩy mạnh Như vậy, khả năng TSSL danh mục đầu tư sẽ chịu tác động mạnh từ yếu tố quy mô Với kì vọng rằng danh mục đầu tư vào công ty có quy mô

càng lớn thì TSSL càng cao Theo thống kê của VCBS “c òn nửa sau năm 2017, ghi nhận sự dẫn dắt của nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn Các cổ phiếu thực phẩm và đồ uống

có nhiều đại diện ảnh hưởng lên VN-Index (4 cổ phiếu VNM, SAB, BHN, MSN) Đại diện đáng chú ý trên HNX Index là ACB, VCS, VGC Thị trường năm 2017 cũng chứng kiến quy mô thị trường tăng cả về lượng và chất Tới cuối tháng 11, quy mô vốn hóa thị trường đã tăng hơn 70% so với cuối năm 2016 đạt hơn 3,3 triệu tỷ đồng (khoảng 145 tỷ USD).” Điều này cũng đồng nhất với kết quả mô hình cho ra là thị

trường ưa chuộng cổ phiếu quy mô lớn, ảnh hưởng của biến quy mô lên TSSL của

cổ phiếu của quy mô lớn cũng có hướng tích cực Cụ thể là khi đi vào chi tiết kết quả

mô hình hồi quy bên dưới, chúng ta sẽ có cái nhìn khoa học về nhận định trên hơn

“Chặng đường đầu tiên, VN-Index tăng từ ngưỡng 665 lên 800 điểm Quá trình

đi lên của thị trường đan xen giữa những đợt điều chỉnh và tổng thể, đà tăng đạt được với sự đồng thuận của hầu hết các nhóm cổ phiếu, từ vốn hóa lớn (bluechip) cho tới dòng vốn hóa thấp (penny) Nhiều nhà đầu tư cũng cho rằng, giai đoạn này là giai đoạn gặt hái được thành quả tốt nhất do hầu hết cổ phiếu đều tăng giá, đặc biệt là sự

đi lên của nhóm cổ phiếu vốn hóa trung bình và thấp (midcap và penny) - phân khúc

cổ phiếu được nhà đầu tư ưa thích do thị giá không quá cao.”(Vn express, 2017) Như theo dự đoán của tác giả đối với kỳ vọng của mô hình rằng thị trường sẽ ưa chuộng cổ phiếu có B/E thấp hơn B/E cao

Một nhận định khác viết “"Không có nhiều lý do rõ ràng và đồng thuận cho sự tăng điểm vừa qua của một số cổ phiếu, do đó sự phi lý hoàn toàn vẫn có thể tiếp diễn và bóp méo diễn biến chỉ số", báo cáo chiến lược tháng 11 của Công ty chứng khoán Rồng Việt (VDSC) viết Nhiều nhà đầu tư đã ví chỉ số VN-Index trong giai đoạn này là "Sabeco-Index" hay "Bluechip-Index" Đà tăng quá mạnh của những cổ phiếu vốn hóa lớn đã khiến chỉ số chung bị méo mó, không phản ánh được câu

4.2 Thống kê mô tả dữ liệu

Bảng 4.1 Thống kê dữ liệu của 6 danh mục