Bài báo này xem xét vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam, giai đoạn từ tháng 01/2012 đến tháng 12/2017. Trong đó, nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp thiết kế danh mục và phương pháp kiểm định khác nhau để làm rõ mối quan hệ nêu trên. Với mẫu toàn bộ các cổ phiếu trên thị trường, kết quả không cung cấp bằng chứng thống nhất và có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu ứng momentum. Tuy nhiên, khi xem xét hiệu ứng momentum ở các nhóm quy mô khác nhau, kết quả cho thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn, hiệu ứng momentum trung hạn (11 tháng tham chiếu) ở nhóm quy mô trung bình. Ngược lại, hiệu ứng momentum hầu như không tồn tại ở hai nhóm quy mô nhỏ nhất và nhóm quy mô lớn nhất. Ngoài ra, ở hai nhóm quy mô lớn nhất, kết quả cho thấy bằng chứng về sự tồn tại của hiệu ứng momentum với khung thời gian tham chiếu trong một tháng, trái ngược với hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn.
Trang 1thị trường chứng khoán Việt Nam
Võ Xuân Vinh
Viện Nghiên cứu kinh doanh,
Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Trung tâm Pháp Việt đào tạo về quản lý (CFVG)
Thành phố Hồ Chí Minh
Võ Văn Phong
Viện Nghiên cứu kinh doanh, Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Ngày nhận: 17/06/2019 Ngày nhận bản sửa: 08/08/2019 Ngày duyệt đăng: 27/08/2019
Bài báo này xem xét vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên
thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam, giai đoạn từ tháng 01/2012 đến
tháng 12/2017 Trong đó, nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp thiết kế
danh mục và phương pháp kiểm định khác nhau để làm rõ mối quan hệ nêu
trên Với mẫu toàn bộ các cổ phiếu trên thị trường, kết quả không cung cấp
bằng chứng thống nhất và có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu
ứng momentum Tuy nhiên, khi xem xét hiệu ứng momentum ở các nhóm
quy mô khác nhau, kết quả cho thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh
về sự tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn, hiệu ứng momentum trung
hạn (11 tháng tham chiếu) ở nhóm quy mô trung bình Ngược lại, hiệu ứng
momentum hầu như không tồn tại ở hai nhóm quy mô nhỏ nhất và nhóm quy
Interaction of size and momentum effect in Viet Nam stock market
This paper examines the interaction of size and momentum effect in Viet Nam stock market The sample period is from January 2012 to December 2017 For shed more light on that, we use different designs of portfolios and different methods of testing in this paper In full sample, we find that there are little significant evidences to support the existence of momentum effect, and our results of momentum effect are inconsistent However, we find the strong evidences that both short-term momentum effect (the formation period are 05 months) and intermediate-term momentum effect (the formation period are 11 months) exist in the medium size group (the third-size group in Quintiles) In meanwhile, we suggest that momentum effect doesn’t exist in two smallest groups and two largest groups Interestingly, we also find the significant evidences that the one-month momentum effect exist in two largest groups.
Keywords: momentum effect, size effect, interaction
Vinh Xuan Vo, Assoc Prof PhD.
Email: vinhvx@ueh.edu.vn
Institute of Business Research, University of Economics Ho Chi Minh City and CFVG Ho Chi Minh City, University
of Economics Ho Chi Minh City
Phong Van Vo, MEc.
Email: vvphong@ueh.edu.vn
Institute of Business Research, University of Economics Ho Chi Minh City
Trang 2mô lớn nhất Ngoài ra, ở hai nhóm quy mô lớn nhất, kết quả cho thấy bằng
chứng về sự tồn tại của hiệu ứng momentum với khung thời gian tham chiếu
trong một tháng, trái ngược với hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn.
Từ khóa: hiệu ứng momentum, quy mô, tương tác.
1 Giới thiệu
Xem xét trên TTCK Mỹ, giai đoạn 1965-
1989, Jegadeesh và Titman (1993) được
xem như là nghiên cứu đầu tiên chứng
minh về sự tồn tại hiệu ứng momentum
khi cho thấy các cổ phiếu có tỷ suất sinh
lợi (TSSL) lũy tích cao hơn trong khung
thời gian từ 03 đến 12 tháng trước thì tiếp
tục có TSSL cao hơn trong khung thời
gian tương ứng sau đó Từ phát hiện này,
nhiều nghiên cứu khác đã tiếp tục chứng
minh hiệu ứng momentum tồn tại rõ rệt
trên TTCK Mỹ, cũng như rộng khắp trên
toàn cầu Với sự phổ biến của hiệu ứng
momentum, các chủ đề nghiên cứu liên
quan đến hiệu ứng momentum cũng rất
phong phú và đa dạng Một trong số các
chủ đề đó là mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu
Một số nghiên cứu cho thấy hiệu ứng
momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm các
cổ phiếu quy mô nhỏ hơn Rouwenhorst
(1998) cho thấy chiến lược momentum ở
nhóm quy mô nhỏ nhất có TSSL cao hơn
ở nhóm quy mô lớn nhất, hàm ý hiệu ứng
momentum có xu hướng thể hiện mạnh
hơn ở nhóm cổ phiếu nhỏ hơn trên TTCK
của 12 quốc gia Châu Âu Hong và cộng
sự (2000) cho thấy mối quan hệ giữa hiệu
ứng momentum và quy mô cổ phiếu tạo đồ
thị chữ U ngược và chiến lược momentum
có TSSL giảm dần từ nhóm quy mô nhỏ
thứ ba đến nhóm quy mô lớn nhất trên
TTCK Mỹ giai đoạn 1980- 1996 Một số
nghiên cứu sau đó với mẫu dữ liệu phong
phú và cập nhật hơn cũng đều đồng nhất cho thấy hiệu ứng momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô nhỏ hơn trên TTCK Mỹ (Avramov & Hore, 2017; Fama & French, 2008; Jegadeesh & Titman, 2001; Novy-Marx, 2012) Ngoài
ra, một số nghiên cứu khác trên TTCK Úc cũng cho kết quả tương tự về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu (Demir và cộng sự, 2004; Marshall
& Cahan, 2005)
Ngược lại, một số nghiên cứu khác lại cho thấy hiệu ứng momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô lớn hơn Trên TTCK Úc giai đoạn 1979- 2005, Brailsford và O’Brien (2008) xem xét hiệu ứng momentum cho năm nhóm quy
mô khác nhau bằng cách sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau Các kết quả đều cho thấy hiệu ứng momentum chỉ tồn tại ở nhóm 500 cổ phiếu có quy mô lớn nhất, hàm ý hiệu ứng momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô lớn hơn Kết quả nghiên cứu của O’Brien
và cộng sự (2010) trên TTCK Úc và một
số nghiên cứu khác trên TTCK Mỹ cũng cho thấy kết quả tương tự về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu (Alhenawi, 2015; Chaves, 2016) Không chỉ vậy, một số nghiên cứu khác lại cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu là không tồn tại Trên TTCK Mỹ, giai đoạn 1927-
2011, Israel và Moskowitz (2013) sử dụng phương pháp phân tích danh mục hai biến phụ thuộc để xem xét hiệu ứng
Trang 3momentum ở năm nhóm quy mô khác
nhau Kết quả cho thấy sự tồn tại của
hiệu ứng momentum ở cả năm nhóm quy
mô nhưng sự khác biệt TSSL của chiến
lược momentum giữa nhóm quy mô nhỏ
nhất và nhóm quy mô lớn nhất lại không
có ý nghĩa thống kê Do đó, tác giả kết
luận không có mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu Teplova
và Mikova (2015) có kết luận tương tự
trên TTCK Nhật Bản khi cho thấy hiệu
ứng momentum không tồn tại trên cả mẫu
toàn bộ 1.125 cổ phiếu trên thị trường và
mẫu con gồm 580 cổ phiếu quy mô lớn
nhất
Một cách tổng quan, các nghiên cứu
trước trong kho tàng học thuật nước
ngoài cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu vẫn còn
là vấn đề nghiên cứu có nhiều kết luận
trái chiều, cần được làm rõ Đồng thời,
các nghiên cứu trước cũng cho thấy sự
khác biệt trong các kết quả có thể là do
sử dụng các phương pháp thiết kế danh
mục, phương pháp nghiên cứu và mẫu
nghiên cứu khác nhau (TTCK các quốc
gia khác nhau, giai đoạn khác nhau) Mặt
khác, trên TTCK Việt Nam, Võ Xuân
Vinh và Võ Văn Phong (2019) đã chứng
minh hiệu ứng momentum tồn tại trong
khung thời gian tham chiếu ngắn hạn
nhưng không tồn tại hiệu ứng với khung
thời gian tham chiếu trung hạn Tuy nhiên,
nghiên cứu này mới chỉ xem xét hiệu ứng
momentum ở khía cạnh tổng thể thị trường
mà không xem xét sự khác biệt của hiệu
ứng momentum ở các nhóm quy mô khác
nhau
Với khe hở nghiên cứu nêu trên, tác giả đã
lựa chọn chủ đề “Vai trò của quy mô đối
với hiệu ứng momentum trên TTCK Việt
Nam” để thực hiện trong nghiên cứu này
Nghiên cứu nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu trên TTCK Việt Nam, cũng như góp phần làm rõ khe
hở lý thuyết về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và hiệu ứng quy mô trong kho tàng học thuật Đồng thời, nghiên cứu cũng cung cấp bằng chứng giúp cho các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về hiệu ứng momentum trong quá trình xem xét các chiến lược đầu
tư theo hiệu ứng này
Phần nội dung còn lại của bài báo này được cấu trúc như sau: Phần 2 trình bày
dữ liệu và phương pháp nghiên cứu, Phần
3 trình bày kết quả nghiên cứu và nội dung thảo luận, Phần 4 nêu các kết luận và hàm
ý của bài báo
2 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
2.1 Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu bao gồm giá đóng cửa hàng ngày1
của các cổ phiếu giao dịch trên Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn từ ngày 31/12/2010 đến ngày 31/12/2017 để xây dựng các biến trong giai đoạn nghiên cứu
từ tháng 01/2012 đến tháng 12/2017 (72 tháng) Trong đó, danh sách cổ phiếu năm
y được cập nhật các cổ phiếu niêm yết mới trong năm y-1 và không bao gồm các
cổ phiếu hủy niêm yết trong giai đoạn thu thập dữ liệu Tác giả đo lường TSSL cổ phiếu i tháng t theo công thức: Ri,t = (Pt/ Pt-1) - 1 với Pt, Pt-1 là giá đóng cửa điều chỉnh tháng t và tháng t-1
Tương tự các nghiên cứu trước, momen-tum của cổ phiếu i tại thời điểm t với khung thời gian tham chiếu J tháng (J = n -
finance.vietstock.vn/ket-qua-giao-dich
Trang 4m + 1) từ tháng t - n đến tháng t - m được
đo lường bằng lũy tích TSSL cổ phiếu i từ
tháng t - m đến tháng t - n, công thức như
sau:
MOMmni,t = (1 + Ri,t-j) − 1
Trong đó, MOMnmi,t là momentum của cổ
phiếu i tại thời điểm t với khung thời gian
tham chiếu từ tháng t - n đến tháng t - m;
Ri,t-j là TSSL cổ phiếu i tại tháng t - j
Theo đó, các biến momentum được xem
xét trong nghiên cứu này với các khung
thời gian tham chiếu khác nhau bao gồm:
biến momentum ngắn hạn (MOM0206)
và biến momentum 06 tháng trung hạn
(MOM0712) và biến momentum 11 tháng
trung hạn (MOM0212) Ngoài ra, tác giả
cũng xem xét biến đảo được ngắn hạn2
(REV) tháng t được đo lường bởi TSSL
cổ phiếu tháng liền trước; biến quy mô
(LnSIZE) tháng t được đo lường bởi
logarit tự nhiên của giá trị vốn hóa thị
trường của cổ phiếu tại cuối tháng liền
trước
2.2 Phương pháp nghiên cứu
2.2.1 Phương pháp phân tích danh mục
Phương pháp phân tích danh mục là
phương pháp đánh giá TSSL chiến lược
đầu tư vào các danh mục được xây dựng
theo phương pháp thiết kế xác định Mỗi
phương pháp thiết kế chiến lược đều gồm
các nội dung cơ bản: Biến cơ sở, cấu trúc
phân chia danh mục, tỷ trọng các cổ phiếu
trong danh mục, khung thời gian đầu tư
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng cấu
ứng đảo ngược ngắn hạn khi cho thấy các cổ phiếu có
TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một tháng liền trước thì
có TSSL thấp hơn (cao hơn) trong tháng kế tiếp, trái
ngược với hiệu ứng momentum.
trúc phân chia ngũ phân vị3, khung thời gian đầu tư 01 tháng tương tự Võ Xuân Vinh và Võ Văn Phong (2019) nhưng có điểm khác biệt khi xem xét với tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục trong cả hai trường hợp: tỷ trọng bằng nhau (equal weight)
và tỷ trọng theo giá trị vốn hóa thị trường (value weight)
Phương pháp phân tích danh mục đơn biến: Là phương pháp phân tích TSSL
chiến lược đầu tư vào các danh mục được thiết kế với một biến cơ sở Xem xét hiệu ứng momentum, tại thời điểm đầu mỗi tháng t, các cổ phiếu được sắp xếp theo giá trị của biến momentum từ thấp đến cao
và phân chia các cổ phiếu vào các danh mục theo cấu trúc ngũ phân vị Danh mục các cổ phiếu có momentum cao nhất được gọi là danh mục Winner, ngược lại danh mục các cổ phiếu có momentum thấp nhất được gọi là danh mục Loser Với tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục xác định, chiến lược giao dịch mà đồng thời nắm giữ vị thế mua đối với danh mục Winner
và nắm giữ vị thế bán đối với danh mục Loser tại thời điểm đầu tháng t được gọi là chiến lược WML (Winner Minus Loser) tháng t Xem xét trong giai đoạn nghiên cứu, sự tồn tại của hiệu ứng momentum được chứng minh khi TSSL chiến lược WML có giá trị bình quân dương và kết quả kiểm định sự khác biệt so với 0 có
ý nghĩa thống kê Tương tự hiệu ứng momentum, tác giả cũng sử dụng phương pháp phân tích danh mục đơn biến để xem xét sự tồn tại của hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn, hiệu ứng quy mô4 trên TTCK Việt Nam
số lượng cổ phiếu bằng nhau và bằng 20% tổng số lượng cổ phiếu.
phiếu có quy mô lớn hơn (nhỏ hơn) thì có TSSL thấp hơn (cao hơn).
Trang 5Phương pháp phân tích danh mục hai
biến: Là phương pháp phân tích TSSL
chiến lược đầu tư vào các danh mục được
thiết kế với hai biến, một biến kiểm soát
và một biến cơ sở Nghiên cứu này sử
dụng biến kiểm soát là biến quy mô và
biến cơ sở là biến momentum để xem xét
tác động của biến quy mô đến hiệu ứng
momentum Tại thời điểm đầu mỗi tháng
t, các cổ phiếu được sắp xếp theo quy mô
từ nhỏ đến lớn và phân chia các cổ phiếu
vào các danh mục quy mô theo cấu trúc
ngũ phân vị Với mỗi danh mục quy mô,
tác giả xây dựng chiến lược WML tương
tự phương pháp xây dựng danh mục đơn
biến
2.2.2 Phương pháp hồi quy dữ liệu chéo
Fama-Macbeth
Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ
liệu chéo được giới thiệu bởi Fama và
MacBeth (1973) Eugene cho mẫu dữ liệu
tổng thể (full sample) và các nhóm quy
mô khác nhau (size-subsample) để đánh
giá sự khác biệt của mối quan hệ giữa yếu
tố momentum và TSSL cổ phiếu trong
các mẫu nghiên cứu Các mô hình hồi quy
trong nghiên cứu gồm:
Mô hình hồi quy đơn biến: R i,t = α t + β X, t
× X i, t + ε t
Mô hình hồi quy hai biến: R i,t = α t + β SIZE, t
× LnSIZE i, t + β X,t × X i,t + ε t
Trong đó, biến phụ thuộc Ri,t là TSSL cổ phiếu i, tháng t; Xi,t là các biến độc lập gồm biến đảo ngược ngắn hạn và các biến momentum của cổ phiếu i, tháng t; biến LnSIZEi,t là quy mô của cổ phiếu i, tháng t
3 Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Bảng 1 trình bày kết quả thống kê mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu Kết quả cho thấy biến Rm và biến REV đều xem xét TSSL trong khung thời gian 01 tháng
và có giá trị bình quân xấp xỉ nhau ở mức 2,1% Bên cạnh đó, biến MOM0206, MOM0712 cho thấy TSSL lũy tích trong khung thời gian tham chiếu có giá trị bình quân lần lượt là 10,13% và 9,44% Với biến MOM02012, kết quả cho thấy TSSL lũy tích trong khung thời gian tham chiếu
11 tháng là 20,74% Và cuối cùng, kết quả thống kê mô tả cũng cho thấy giá trị bình quân biến quy mô tính theo logarit ở mức 6,38 Bảng 2 trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong nghiên cứu Kết
Bảng 1 Thống kê mô tả
Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012-12/2017 Rm là TSSL cổ phiếu tần suất tháng, REV là biến đảo ngược ngắn hạn, MOM0206 là biến momentum ngắn hạn, MOM0212 là biến momentum 11 tháng trung hạn, MOM0712 là biến momentum 06 tháng trung hạn, LnSIZE là biến quy mô (tính theo logarit tự nhiên)
Nguồn: Tính toán của tác giả
Trang 6quả cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa
02 biến MOM0206, MOM0712 và biến
MOM0212 với hệ số tương quan khá cao
lần lượt là 0,65 và 0,71 Ngoài ra, các hệ
số tương quan giữa biến LnSIZE và các
biến còn lại đều có giá trị khá thấp nên tác
giả loại bỏ khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến do mối quan hệ của các cặp biến tương ứng với các hệ số này
Bảng 3 trình bày kết quả phân tích danh mục đơn biến với tỷ trọng các cổ phiếu
Bảng 2 Ma trận hệ số tương quan
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 3 Kết quả phân tích danh mục đơn biến
Tỷ trọng bằng nhau
Tỷ trọng theo giá trị vốn hóa thị trường
Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012-12/2017 Các biến cơ sở gồm: REV, MOM0206, MOM0212, MOM0712, LnSIZE Đầu tháng t, các cổ phiếu được sắp xếp theo giá trị biến cơ sở từ thấp đến cao và phân chia vào 05 danh mục theo cấu trúc ngũ phân vị (danh mục 1 là danh mục có giá trị biến cơ sở thấp nhất, danh mục 5 là danh mục có giá trị biến cơ sở cao nhất) Tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục là tỷ trọng bằng nhau hoặc tỷ trọng theo vốn hóa thị trường, khung thời gian đầu tư là 01 tháng Tương ứng mỗi biến cơ
sở, cột 1 đến cột 5 trình bày TSSL bình quân của danh mục 1 đến 5, cột kí hiệu 5-1 trình bày TSSL bình quân của chiến lược đầu tư WML Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t *, **, *** hàm ý kết quả kiểm định
có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả
Trang 7trong danh mục theo hai trường hợp: tỷ
trọng bằng nhau và tỷ trọng theo vốn hóa
thị trường Kết quả cho thấy chiến lược
WML theo biến MOM0206 có TSSL là
0,92% mỗi tháng và có ý nghĩa thống kê
ở mức ý nghĩa 10% trong trường hợp tỷ
trọng bằng nhau Ngược lại, chiến lược
WML theo biến MOM0206 có TSSL là
1,26% nhưng không có ý nghĩa thống
kê trong trường hợp tỷ trọng theo vốn
hóa thị trường Kết quả hàm ý hiệu ứng
momentum ngắn hạn tồn tại trong trường
hợp tỷ trọng bằng nhau nhưng lại không
tồn tại trong trường hợp tỷ trọng theo
vốn hóa thị trường Sự khác biệt này có
thể hàm ý tồn tại sự ảnh hưởng của yếu
tố quy mô đến hiệu ứng momentum ngắn
hạn trên TTCK Việt Nam Trong khi đó,
TSSL tất cả chiến lược WML theo các
biến MOM0712, MOM0212 và REV đều
không có ý nghĩa thống kê, hàm ý việc
không tồn tại hiệu ứng momentum trung
hạn, hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn Các
kết quả phân tích danh mục đơn biến
ở Bảng 3 cho thấy sự tồn tại hiệu ứng
momentum trên TTCK Việt Nam có sự
khác biệt với các khung thời gian tham
chiếu khác nhau của biến momentum và tỷ
trọng cổ phiếu trong danh mục khác nhau
Sự khác biệt này tương tự kết quả một
số nghiên cứu trên TTCK các nước khác (Brailsford & O’Brien, 2008; Novy-Marx, 2012; Teplova & Mikova, 2015)
Bảng 4 trình bày kết quả phân tích danh mục hai biến với biến kiểm soát là quy
mô và tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục theo hai trường hợp: Tỷ trọng bằng nhau và tỷ trọng theo vốn hóa thị trường Trường hợp tỷ trọng bằng nhau, chiến lược WML theo biến MOM0206 và biến MOM0212 đều có TSSL dương và có ý nghĩa thống kê ở nhóm quy mô 3, quy
mô 4 nhưng không có ý nghĩa thống kê
ở các nhóm quy mô còn lại Với biến cơ
sở là biến MOM0712, chiến lược WML
có TSSL dương và có ý nghĩa thống kê
ở nhóm quy mô 3 với mức ý nghĩa 10% nhưng không có ý nghĩa ở các nhóm quy
mô còn lại Với trường hợp tỷ trọng theo vốn hóa thị trường, chiến lược WML theo biến momentum bao gồm cả ngắn hạn và trung hạn đều có kết quả tương tự trường hợp tỷ trọng bằng nhau Nhìn chung, kết quả phân tích danh mục hai biến cho thấy
sự tồn tại của mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu Cụ thể, hiệu ứng momentum ngắn hạn và hiệu ứng
Bảng 4 Kết quả phân tích danh mục hai biến với biến kiểm soát là quy mô
Tỷ trọng bằng nhau
Trang 8momentum 11 tháng trung hạn chỉ tồn tại
ở nhóm quy mô 3 và quy mô 4; hiệu ứng
momentum 06 tháng trung hạn chỉ tồn tại
ở nhóm quy mô 3 Bên cạnh đó, kết quả
cũng cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu có sự khác
biệt với các khung thời gian tham chiếu
khác nhau, tỷ trọng khác nhau tương tự các
nghiên cứu trước (Chaves, 2016;
Novy-Marx, 2012; Teplova & Mikova, 2015)
Với biến REV, trường hợp tỷ trọng bằng
nhau, chiến lược WML chỉ có TSSL
dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý
nghĩa 1% ở nhóm quy mô 5 nhưng không
có ý nghĩa ở các nhóm quy mô còn lại
Trường hợp tỷ trọng vốn hóa thị trường,
chiến lược WML theo biến REV chỉ
có TSSL dương và có ý nghĩa thống kê
với mức ý nghĩa 10% ở nhóm quy mô 4
nhưng không có ý nghĩa ở các nhóm quy
mô còn lại Kết quả này cho thấy sự tồn
tại của hiệu ứng trái ngược với hiệu ứng
đảo ngược ngắn hạn ở hai nhóm quy mô
lớn nhất: danh mục các cổ phiếu có TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một tháng trước
đó thì có TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một tháng kế tiếp Do có tính chất tương
tự hiệu ứng momentum nên tác giả gọi là hiệu ứng momentum 01 tháng ngắn hạn, kết quả này tương tự Naughton và cộng sự (2008)5 trên TTCK Trung Quốc
Bảng 5 trình bày kết quả hồi quy Fama-Macbeth với mẫu dữ liệu gồm toàn bộ
cổ phiếu trên thị trường Kết quả cho thấy toàn bộ hệ số ước lượng của tất cả các biến momentum đều có dấu dương
và không có ý nghĩa thống kê Kết quả này hàm ý việc không có bằng chứng có
ý nghĩa thống kê về sự tồn tại của hiệu ứng momentum, tương tự một số nghiên cứu trên TTCK các nước châu Á khác như Nhật Bản (Chui và cộng sự, 2000;
2005, Naughton và cộng sự (2008) cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng momentum với nhiều khung thời gian tham chiếu khác nhau gồm: 01 tháng, từ 03 tháng đến
12 tháng và hơn 12 tháng
Tỷ trọng theo vốn hóa thị trường
Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012- 12/2017 Đầu tháng t, toàn bộ cổ phiếu được sắp xếp theo quy
mô từ nhỏ đến lớn và phân chia theo cấu trúc ngũ phân vị thành 05 danh mục hay 05 nhóm quy mô từ 1 đến 5 (quy mô 1 là quy mô nhỏ nhất, quy mô 5 là quy mô lớn nhất) Tiếp đó, với mỗi nhóm quy mô, các cổ phiếu trong nhóm tiếp tục được sắp xếp theo giá trị biến cơ sở từ thấp đến cao và phân chia theo cấu trúc ngũ phân vị thành 05 danh mục Tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục là tỷ trọng bằng nhau hoặc tỷ trọng theo vốn hóa thị trường, khung thời gian đầu tư là 01 tháng Tương ứng mỗi biến cơ sở (REV, MOM0206, MOM0712, MOM0212), cột 1 đến cột 5 trình bày TSSL bình quân của các chiến lược đầu tư WML theo biến cơ sở tại mỗi nhóm quy mô từ 1 đến 5 Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t *, **, *** hàm ý kết
quả kiểm định có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả
Trang 9Bảng 5 Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu toàn bộ cổ phiếu
Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg R2 F-statistic P-value
(3.64) (-0.07)
Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu gồm toàn bộ cổ phiếu trên thị trường, giai đoạn 01/2012-12/2017 Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West (1987)(Sai số chuẩn Newey và West (1987) nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai
số thay đổi và tự tương quan chuỗi trong mô hình hồi quy)
*, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 6 Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 1
Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg R2 F-statistic P-value
(3.67) (-0.25)
Trang 10Bảng 7 Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 2
Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg R2 F-statistic P-value
(3.83) (-0.3)
Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc nhóm quy mô 2 Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West (1987) *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả
Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg R2 F-statistic P-value
Ghi chú: Đầu mỗi tháng trong giai đoạn 01/2012-12/2017, toàn bộ cổ phiếu được sắp xếp theo quy mô từ nhỏ đến lớn và phân chia theo cấu trúc ngũ phân vị thành 05 nhóm quy mô từ 1 đến 5 (quy mô 1 là quy mô nhỏ nhất, quy mô 5 là quy mô lớn nhất) Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc nhóm quy mô 1 Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West (1987) *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả