Đa số các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay đều thực hiện quyết định đầu tư một cách cảm tính.Vì vậy, làm cách nào nhận biết được những nhân tố tác động đến tỷ suấ
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Đối với các nhà đầu tư thì thị trường chứng khoán Việt Nam (từ năm 2000) đã là một kênh đầu tư hấp dẫn, bên cạnh các kênh đầu tư lâu đời như bất động sản, vàng hay ngoại tệ Song song với việc mang lại cho các nhà đầu tư những khoảng lợi nhuận đáng kể, thì thị trường chứng khoán cũng luôn tiềm ẩn những rủi ro, những biến động và không ổn định Để giúp cho các nhà đầu tư có những quyết định đầu tư đúng đắn cũng như đạt được lợi nhuận như mong đợi thì việc nghiên cứu các nhân tố tác động tỷ suất sinh lợi và ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản, phân tích kỹ thuật để dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán là rất cần thiết Tuy nhiên, những diễn biến trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua là bằng chứng cho việc thiếu vắng các nghiên cứu dự báo này Đa số các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay đều thực hiện quyết định đầu tư một cách cảm tính.Vì vậy, làm cách nào nhận biết được những nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu nhằm xây dựng một danh mục đầu tư hiệu quả nhất Thấy được sự cần thiết của việc vận dụng các mô hình để dự đoán ảnh hưởng của các nhân tố lên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán, tác giả quyết định lựa chọn 3 nhân tố đại diện là Beta thị trường, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá để nghiên cứu tác động của các biến lên tỷ suất sinh lợi Tên đề tài được chọn “Tương quan chéo giữa tỷ suất sinh lợi, Beta thị trường, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá trong thị trường chứng khoán Việt Nam”.
Mục tiêu nghiên cứu
Tìm hiểu tương quan chéo giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, Beta thị trường, tỷ số doanh thu trên giá và khối lượng giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013.
Câu hỏi nghiên cứu
Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu của mình, tác giả đi tìm câu trả lời cho các câu hỏi sau:
- Sự thay đổi của nhân tố Beta thị trường trong mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?
- Sự thay đổi của nhân tố khối lượng giao dịch có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?
- Sự thay đổi của nhân tố tỷ số doanh thu trên giá có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?
- Trong ba nhân tố - Beta thị trường, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên giá, thì sự thay đổi của nhân tố nào chủ yếu ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam?
Kết cấu của đề tài
Với những nội dung chính trên, phần còn lại của bài nghiên cứu sẽ được trình bày như sau:
Chương2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Trong chương này, tác giả tóm tắt các nghiên cứu trước đây về các nhân tố như rủi ro, giá trị thị trường, định giá tài sản, tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần (D/E), quy mô doanh nghiệp, E/P, CF/P, B/E,… ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu được niêm yết ở các sàn chứng khoán trên thế giới
Chương3: Mô tả dữ liệu và thảo luận về phương pháp nghiên cứu
Chương này, tác giả trình bày phương pháp, nguồn dữ liệu và đồng thời mô tả biến phụ thuộc và các biến độc lập được sử dụng trong bài nghiên cứu
Chương 4: Trình bày kết quả từ các mô hình hồi quy
Tác giả phân tích nhân tố Beta thị trường, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên giá ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Chương 5: Kết luận chính, những hạn chế và hướng nghiên cứu mới
Trong chương này tác giả tổng kết và trả lời các câu hỏi nghiên cứu Đưa ra các hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.
TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với rủi ro
William Sharpe (1964) đã đưa ra mô hình định giá tài sản vốn (Capital Asset Pricing Model- CAPM), mô hình này cũng được trình bày tương tự bởi Treynor
(1961) và Lintner (1965) nhằm dự báo tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán thông qua Beta của chứng khoán đó Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) không phải là mô hình duy nhất dự báo tỷ suất sinh lợi nhưng nó có nền tảng lý thuyết vững chắc nhất Mặc dù có nhiều tranh luận và nghiên cứu về tính ổn định của Beta cũng như những kiểm định thực nghiệm về mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) nhưng về cơ bản định giá tài sản vốn (CAPM) vẫn được xem là hiệu quả và đã tồn tại suốt 48 năm qua
Trọng tâm của định giá tài sản vốn (CAPM) là danh mục thị trường của tài sản được đầu tư, là hiệu quả trung bình-phương sai của Markowitz (1959) Hiệu quả của danh mục thị trường hàm ý rằng:
- Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu là một hàm tuyến tính dương với rủi ro hệ thống (Beta thị trường),
- Beta thị trường là nhân tố rủi ro duy nhất để giải thích phương sai tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Khái niệm hệ số Beta trong mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)
E(r i ): tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu i
R f : lãi suất phi rủi ro trên thị trường
E(r m ): tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường
i : thước đo mức độ rủi ro của tài sản
Hệ số Beta là hệ số đo lường mức độ biến động hay còn gọi là thước đo rủi ro hệ thống của một chứng khoán hoặc danh mục trong tương quan với toàn bộ thị trường Tức nó xác định phần trăm thay đổi tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một chứng khoán khi có 1% thay đổi trong tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường Hệ số Beta là tham số quan trong trong mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)
Hệ số Beta của một danh mục đầu tư được xác định như sau:
P: hệ số Beta của danh mục
i: hệ số Beta của một chứng khoán
i : tỷ trọng của chứng khoán i trong danh mục
Về mặt hình học, mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng chứng khoán và hệ số rủi ro Beta được biểu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường chứng khoán SML (security market line)
Hình 2.1: Mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán và β
Nhìn vào hình vẽ ta thấy rằng:
Khi hệ số Beta càng cao thì suất sinh lời của chứng khoán càng cao và vì vậy, cũng mang nhiều rủi ro hơn
- Beta bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có Beta bằng 0 chính là lợi nhuận không rủi ro, R f
- Beta bằng 1: tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán có Beta bằng 1 chính là lợi nhuận thị trường, E(rm)
Quan hệ giữa lợi nhuận và hệ số rủi ro Beta của chứng khoán là quan hệ tuyến tính được diễn tả bởi đường thẳng SML có hệ số góc là E(R m ) - R f
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với giá trị thị trường
Ban, R.W (1981) thực hiện nghiên cứu tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và giá trị thị trường của các cổ phiếu phổ thông trong bài nghiên cứu có nhan đề là “The relationships between return and market value of common stocks”
Mẫu nghiên cứu là tất cả các cổ phiếu phổ thông trên sàn chứng khoán New York (NYSE) từ năm 1926 đến 1975
- Các công ty có quy mô nhỏ có tỷ suất sinh lợi điều chỉnh rủi ro lớn hơn so với các công ty có quy mô lớn
- Các công ty có quy mô lớn sẽ trả phần bù rủi ro cho các cổ phiếu của công ty có quy mô nhỏ
Và bài nghiên cứu này đã cho thấy mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) có sự thiếu sót khi cho rằng Beta thị trường là nhân tố rủi ro duy nhất để giải thích tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với lợi tức thu nhập, giá trị thị trường
Basu, S (1983) tìm hiểu mối quan hệ giữa lợi tức thu nhập, giá trị thị trường và tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu phổ thông trên sàn chứng khoán New York (NYSE) trong bài nghiên cứu có tựa đề là “The relationships between earnings' yield, market value and return for NYSE common stocks”
Mẫu nghiên cứu sử dụng dữ liệu các cổ phiếu phổ thông trên sàn chứng khoán New York (NYSE) trong giai đoạn từ tháng 12 năm 1962 đến năm 1978
Kết quả nghiên cứu cho thấy:
- Cổ phiếu phổ thông của các công ty có lợi tức thu nhập E/P cao, thì sẽ có tỷ suất sinh lợi điều chỉnh rủi ro cao hơn so với cổ phiếu phổ thông của các công ty có lợi tức thu nhập E/P thấp hơn Ảnh hưởng này có ý nghĩa rõ ràng kể cả khi đã kiểm soát biến quy mô doanh nghiệp
- Mặt khác, trong khi cổ phiếu phổ thông của các công ty có quy mô nhỏ thu được tỷ suất sinh lợi cao hơn đáng kể so với cổ phiếu phổ thông của công ty có quy mô lớn hơn, thì ảnh hưởng của biến quy mô hầu như không xuất hiện khi tỷ suất sinh lợi được kiểm soát bởi rủi ro và tỷ lệ E/P Tuy nhiên, các bằng chứng cũng đã chỉ ra rằng ảnh hưởng của E/P, không phải là hoàn toàn độc lập với quy mô doanh nghiệp và mà là sự ảnh hưởng của cả hai biến lên tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với định giá tài sản, chênh lệch giá đặt mua và giá chào bán
mua và giá chào bán
Amihud, Y., & Mendelson, (1986) tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với định giá tài sản và chênh lệnh giá mua và giá bán trong bài nghiên cứu có tựa đề
“Asset pricing and the bid-ask spread”
Bài viết nghiên cứu ảnh hưởng của chênh lệch giá đặt mua và giá chào bán trong định giá tài sản Tác giả phân tích một mô hình trong đó nhà đầu tư với các thời kỳ nắm giữ mong đợi khác nhau sẽ giao dịch tài sản với độ chênh lệch khác nhau
Kết quả nghiên cứu cho thấy:
- Tỷ suất sinh lợi trung bình của thị trường được quan sát có chức năng làm tăng độ chênh lệch;
- Tỷ suất sinh lợi tài sản của người nắm giữ, chi phí giao dịch thuần, tăng cùng với độ chênh lệch;
- Có hiệu ứng khách hàng, trong đó cổ phiếu có chênh lệch cao hơn sẽ được các nhà đầu tư nắm giữ lâu hơn;
- Do hiệu ứng khách hàng, nên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có chênh lệch cao hơn sẽ ít nhạy cảm chênh lệch hơn, dẫn đến mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi – chênh lệch
2.5 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với tỷ lệ nợ trên vốn cổ phẩn (D/E)
Bhandari, L.C (1988) tìm hiểu bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần (D/E) và tỷ suất sinh lợi mong đợi của các cổ phiếu phổ thông trong bài nghiên cứu có tựa đề “Debt/Equity ratio and expected common stock returns: Empirical evidence”
Kết quả nghiên cứu cho thấy:
- Tỷ suất sinh lợi mong đợi của cổ phiếu phổ thông có mối quan hệ dương với tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần (D/E), khi kiểm soát biến Beta và quy mô doanh nghiệp Mối quan hệ này không nhạy cảm với các biến đại diện cho thị trường, kỹ thuật ước tính, … bằng chứng cho thấy khi "phần bù rủi ro" kết hợp với tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu thì nó có thể không là một loại của
"phần bù rủi ro"nữa
2.6 Mối quan hệ giữa lợi tức thu nhập, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) và lợi tức dòng tiền các biến cơ bản với tỷ suất sinh lợi ở thị trường chứng khoán Nhật Bản
Chan, L K., Hamao, Y., & Lakonishok, J (1991) tìm hiểu các mối quan hệ chéo khác nhau trong tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu trên thị trường Nhật Bản đến hành vi cơ sở của bốn biến cơ bản là lợi tức thu nhập, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và lợi tức dòng tiền trong bài nghiên cứu có tựa đề
“Fundamentals and stock returns in Japan”
Mẫu bao gồm cả các công ty sản xuất và phi sản xuất, các công ty từ cả hai khu vực của thị trường chứng khoán Tokyo, và chứng khoán đã hủy bỏ niêm yết từ năm 1971-1988
Phát hiện của tác giả cho thấy:
- Một mối quan hệ có ý nghĩa giữa bốn biến cơ bản (lợi tức thu nhập, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và lợi tức dòng tiền) với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong thị trường Nhật Bản
- Trong bốn biến cơ bản được xem xét, thì biến giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và biến lợi tức dòng tiền có mối quan hệ dương có ý nghĩa đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
2.7 Mối quan hệ giữa các nhân tố rủi ro chung trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu
Eugene F Fama và Kenneth R French (1993) tìm hiểu mối quan hệ giữa các nhân tố rủi ro chung trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu với tựa đề nghiên cứu là “Common risk factors in the return on stocks and bonds”
Nhìn lại những nghiên cứu trước đây, đa phần tác giả nghiên cứu mô hình và chỉ phát hiện ra một nhân tố tác động lên tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiểu như: lý thuyết kinh điển mô hình định giá tài sản vốn (CAMP) về danh mục thị trường đã đưa ra nhân tố β thị trường và đây cũng là nền tảng cho việc nghiên cứu mở rộng của các tác giả sau này, như nghiên cứu của Banz năm 1981 tìm ra nhân tố quy mô (ME); nghiên cứu của Basu năm 1983 phát hiện nhân tố thu nhập cổ phần trên giá cổ phần (E/P); nghiên cứu của Rosenberg, Reid, và Lanstein năm 1985 phát hiện ra nhân tố tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME); nghiên cứu của Bhandari năm 1988 tìm ra nhân tố đòn bẩy tài chính (leverage) Fama – French đã tổng hợp nghiên cứu các nhân tố riêng lẻ tác động đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong bài nghiên cứu của mình
Fama và French là người có công lớn nhất khi ứng dụng thành công mô hình đa nhân tố APT vào trong thực tiễn, đồng thời tổng hợp được từ nhiều mô hình nghiên cứu từng nhân tố của các tác giả trước
Bài nghiên cứu xét 5 nhân tố rủi ro phổ biến tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu Trong đó có 3 nhân tố thuộc thị trường cổ phiếu là: nhân tố chung của thị trường, quy mô doanh nghiệp, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và
2 nhân tố thị trường trái phiếu là rủi ro đáo hạn (maturity risk) và rủi ro vỡ nợ (default risk)
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng:
- Việc sử dụng biến độc lập quy mô doanh nghiệp và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) của các cổ phiếu trên sàn chứng khoán New York (NYSE) để thiết lập danh mục đầu tư cho thấy nhóm tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao nghiêng về phía các cổ phiếu doanh nghiệp nhỏ
Mối quan hệ giữa các nhân tố rủi ro chung trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu
Eugene F Fama và Kenneth R French (1993) tìm hiểu mối quan hệ giữa các nhân tố rủi ro chung trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu với tựa đề nghiên cứu là “Common risk factors in the return on stocks and bonds”
Nhìn lại những nghiên cứu trước đây, đa phần tác giả nghiên cứu mô hình và chỉ phát hiện ra một nhân tố tác động lên tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiểu như: lý thuyết kinh điển mô hình định giá tài sản vốn (CAMP) về danh mục thị trường đã đưa ra nhân tố β thị trường và đây cũng là nền tảng cho việc nghiên cứu mở rộng của các tác giả sau này, như nghiên cứu của Banz năm 1981 tìm ra nhân tố quy mô (ME); nghiên cứu của Basu năm 1983 phát hiện nhân tố thu nhập cổ phần trên giá cổ phần (E/P); nghiên cứu của Rosenberg, Reid, và Lanstein năm 1985 phát hiện ra nhân tố tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME); nghiên cứu của Bhandari năm 1988 tìm ra nhân tố đòn bẩy tài chính (leverage) Fama – French đã tổng hợp nghiên cứu các nhân tố riêng lẻ tác động đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong bài nghiên cứu của mình
Fama và French là người có công lớn nhất khi ứng dụng thành công mô hình đa nhân tố APT vào trong thực tiễn, đồng thời tổng hợp được từ nhiều mô hình nghiên cứu từng nhân tố của các tác giả trước
Bài nghiên cứu xét 5 nhân tố rủi ro phổ biến tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu Trong đó có 3 nhân tố thuộc thị trường cổ phiếu là: nhân tố chung của thị trường, quy mô doanh nghiệp, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và
2 nhân tố thị trường trái phiếu là rủi ro đáo hạn (maturity risk) và rủi ro vỡ nợ (default risk)
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng:
- Việc sử dụng biến độc lập quy mô doanh nghiệp và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) của các cổ phiếu trên sàn chứng khoán New York (NYSE) để thiết lập danh mục đầu tư cho thấy nhóm tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao nghiêng về phía các cổ phiếu doanh nghiệp nhỏ
- Trên thị trường cổ phiếu Amex và NASDAQ, hầu hết các doanh nghiệp nhỏ, có khuynh hướng có tỷ lệ tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) thấp hơn các cổ phiếu trên sàn chứng khoán New York (NYSE) với cùng quy mô
- Quy mô tăng thì tỷ suất sinh lợi trung bình giảm suy ra quy mô nghịch biến với tỷ suất sinh lợi trung bình
- Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) càng lớn thì tỷ suất sinh lợi trung bình tăng suy ra tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) đồng biến tỷ suất sinh lợi trung bình
- Đối với trái phiếu: tỷ suất sinh lợi trung bình của trái phiếu chính phủ đồng biến với thời gian đáo hạn Tỷ suất sinh lợi trung bình của trái phiếu doanh nghiệp cao hơn trái phiếu chính phủ
Trong bài nghiên cứu của mình, Fama và French sử dụng mô hình hồi quy chuỗi thời gian của Black, Jensen, và Scholes (1972) để xem xét tác động của các nhân tố rủi ro trên thị trường cổ phiếu và trái phiếu tác động như thế nào đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu
Sự tồn tại của mô hình 3 nhân tố Fama và French (1993) mới chỉ cho thấy mối quan hệ giữa các biến trên thị trường Mỹ vì vậy vẫn còn rất nhiều các tranh luận cho rằng chưa đủ bằng chứng cho mô hình tồn tại trên thị trường chứng khoán nói chung Để đáp lại tranh luận trong giới khoa học và cũng nhằm cũng cố thêm các bằng chứng thực nghiệm cho mô hình 3 nhân tố Fama French (1993), một nghiên cứu mở rộng trên nhiều thị trường đã được Fama và French thực hiện năm
Năm 1998 Fama – French thực hiện nghiên cứu kiểm định mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường tại các thị trường chứng khoán của các quốc gia phát triển trên thế giớivới tựa đề nghiên cứu là “Value Versus Growth the International Evidence”
Với bộ dữ liệu của 13 thị trường được thu thập từ Morgan Stanley’s Capital International Perspectives (MSCI) trong suốt giai đoạn từ 1975 đến 1995 trên 13 quốc gia (bao gồm: Mỹ, Nhật, Anh, Pháp, Đức, Ý, Hà Lan, Bỉ, Thụy Sĩ, Thụy Điển, Úc, Hồng Kông và Singapore)
- Khi phân chia các cổ phiếu thành những danh mục theo tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Cho thấy cổ phiếu giá trị tốt hơn so với cổ phiếu tăng trưởng trong suốt giai đoạn từ 1975 đến 1995, sự chênh lệch trên tỷ suất sinh lợi trung bình của những danh mục toàn cầu của cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao so với những danh mục toàn cầu của cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường thấp là 7.68%/năm, cổ phiếu giá trị tốt hơn cổ phiếu tăng trưởng trong 12 trên 13 thị trường chính trong bài nghiên cứu
- Bên cạnh đó, Fama và French sử dụng bộ dữ liệu của 16 thị trường (Argentina, Brazil,Chile, Colombia, Hy Lạp, Ấn Độ, Jordan, Hàn Quốc, Malaysia, Mexico, Nigeria, Pakistan, Philipines, Đài Loan, Venezula và Zimbabwe) từ IFC (International FinanceCorporation) trong giai đoạn từ năm 1987 đến năm 1995 Khi các cổ phiếu được sắp xếp theo giá trị sổ sách trên giá thị trường, thu nhập trên giá cổ phần và quy mô: sự chênh lệch trên tỷ suất sinh lợi trung bình của những danh mục toàn cầu của cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao so với những danh mục toàn cầu của cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường thấp là 16.91%/năm
- Ngoài ra, kết quả còn cho thấy hiệu ứng quy mô mang tính quốc tế khi kiểm định từ 16 thị trường này, với sự chênh lệch trung bình giữa tỷ suất sinh lợi của những danh mục cổ phiếu quy mô nhỏ so với danh mục cổ phiếu quy mô lớn là 14.89%/năm Những cổ phiếu có quy mô nhỏ có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn so với cổ phiếu có quy mô lớn trong 11 thị trường mới nổi trên
Các ảnh hưởng tìm ẩn, tính thanh khoản, sự không chính xác, và thiên lệch ảnh hưởng đến TSSL
lệch ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi
Haugen, R A (1996) tìm hiểu những tác động của ảnh hưởng tìm ẩn,tính thanh khoản, sự không chính xác, và thiên lệch trong tương quan chéo tỷ suất sinh lợi mong đợi của cổ phiếu trong bài nghiên cứu có tựa đề “The effects of intrigue, liquidity, imprecision, and bias on the crosssection of expected stock returns”
Bài nghiên cứu khẳng định mô hình nhân tố có năng lực dự đoán tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi mong đợi so với các phương pháp hoặc các lý thuyết khác và thảo luận về năm đặc tính có sự khác biệt là rủi ro, tính thanh khoản, mức giá, tiềm năng tăng trưởng và lịch sử giá So sánh trung bình các đặc tính của chứng khoán Mỹ trong thập phân vị cao nhất và thấp nhất của tỷ suất sinh lợi mong đợi từ năm 1979 đến năm 1993, cho thấy các cổ phiếu có rủi ro và kém hấp dẫn được bán với giá cao so với dòng tiền hiện tại trên giá trị cổ tức trong khi các thập phân vị mười "siêu cổ phiếu” được bán với giá rẻ và có hiệu suất tốt hơn.
Sự tương đồng trong các yếu tố quyết định tỷ suất sinh lợi cổ phiếu mong đợi
Haugen, R A., & Baker, N L (1996) tìm hiểu sự tương đồng trong các yếu tố quyết định tỷ suất sinh lợi cổ phiếu mong đợi trong bài nghiên cứu có tựa đề
“Commonality in the determinants of expected stock returns”
Tác giả thấy rằng các yếu tố quyết định tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu mong đợi sẽ ổn định đồng nhất và ảnh hưởng qua các thời kỳ và các quốc gia Dự báo trong mẫu của tỷ suất sinh lợi mong đợi là mạnh mẽ và chính xác nhất quán
Hai phát hiện khác biệt trong bài nghiên cứu này so với những tác giả trong các nghiên cứu trước là:
Thứ nhất, cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi mong đợi và tỷ suất sinh lợi thực nhận cao hơn rõ ràng có rủi ro thấp hơn so với cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp hơn
Thứ hai, yếu tố quyết định quan trọng của tỷ suất sinh lợi mong đợi cổ phiếu là đáng chú ý chung trong các thị trường chứng khoán lớn trên thế giới
Nhìn chung, kết quả dường như cho thấy một sự thất bại lớn trong giả thuyết về thị trường hiệu quả.
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với Beta thị trường, khối lượng giao dịch, tỷ số
dịch, tỷ số doanh thu trên giá
Her-Jiun Sheu, Soushan Wu, và Kuang-Ping Ku (1998) tìm hiểu mối quan hệ chéo giữa Beta thị trường, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên giá với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ở TTCK Đài Loan, trong bài nghiên cứu có tựa đề “Cross- sectional Relationship between Stock Returns and Market Beta, Trading Volume, and Sales-to-Price in Taiwan”
Kết quả nghiên cứu cho thấy:
- Tồn tại mối quan hệ dương giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong thời kỳ thị trường lên và mối quan hệ âm trong thời kỳ thị trường xuống
- Cổ phiếu Beta cao có phần bù rủi ro dương trong thị trường lên, và chịu tỷ suất sinh lợi thấp hơn trong suốt thời kỳ thị trường xuống so với cổ phiếu Beta thấp Mặc dù kết quả này được thực hiện không thể hỗ trợ trực tiếp cho mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), nhưng chúng phù hợp với ngụ ý rằng Beta là một thước đo hữu ích của rủi ro thị trường
- Ngoài ra, tác giả kiểm tra xem khả năng còn tồn tại các biến nào đó trong việc giải thích sự thay đổi tương quan chéo trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu thực nhận là do phản ứng thái quá của các nhà đầu tư Phát hiện cho thấy một hiệu ứng phản ứng thái quá có ý nghĩa: danh mục đầu tư của những "loser" trước đây được tìm thấy có hiệu suất tốt hơn những "winner" trước Có thể kết luận rằng khối lượng giao dịch và tỷ lệ doanh số trên giá tác động đến tỷ suất sinh lợi trung bình là do phản ứng thái quá.
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với Beta, quy mô doanh nghiệp, E/P, CF/P, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, và tăng trưởng doanh thu
CF/P, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, và tăng trưởng doanh thu
Sie Ting Lau, Chee Tong Lee, Thomas H McInish (2002) tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và Beta, quy mô doanh nghiệp, tỷ lệ thu nhập trên giá (E/P), tỷ lệ dòng tiền trên giá (CF/P), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, và tăng trưởng doanh thu: bằng chứng thực nghiệm ở thị trường Singapore và Malaysia trong bài nghiên cứu có tựa đề “Stock returns and Beta, firms size, E/P, CF/P, book-to- market, and sales growth: evidence from Singapore and Malaysia”
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu ở hai thị trường Singapore và Malaysia trong thời kỳ từ năm 1988 đến năm 1996, để xem xét mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và Beta, quy mô, tỷ lệ thu nhập trên giá (E/P), tỷ lệ dòng tiền trên giá (CF/P), tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) và tăng trưởng doanh thu (SP)
Tác giả tìm thấy có sự hiện diện bất thường trong các thị trường mới nổi này
Có một mối quan hệ có điều kiện giữa Beta và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ở cả 2 nước Trong suốt các tháng có tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường dương, thì mối quan hệ dương có ý nghĩa Và ngược lại cũng tìm thấy mối quan hệ tương quan âm giữa Beta và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong các tháng có tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường âm
Tại thị trường Singapore, tác giả tìm thấy mối quan hệ âm giữa tỷ suất sinh lợi và SG Và tại Malaysia, tồn tại mối quan hệ dương giữa tỷ suất sinh lợi và tỷ lệ E/P Những mối quan hệ này chỉ có ý nghĩa đối với các tháng trong năm trừ tháng Giêng.
Mối quan hệ giữa Beta và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại Hàn Quốc và Đài Loan
Gordon Y N TANG, Wai Cheong SHUM (2004) tìm hiểu mối quan hệ giữa Beta và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu: bằng chứng thực nghiệm tại thị trường chứng khoán Hàn Quốc và Đài Loan, trong bài nghiên cứu có tựa đề “Beta and returns revisited: Evidence from the Korean and Taiwan stock markets”
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) là một trong những lý thuyết quan trọng nhất trong ngành tài chính Nhưng những nghiên cứu gần đây đã không hỗ trợ cho mô hình khi tìm thấy Beta không có mối tương quan ý nghĩa với tỷ suất sinh lợi Bài nghiên cứu xem xét lại mối quan hệ giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong thị trường chứng khoán Hàn Quốc và Đài Loan với một hướng đi mới trong giai đoạn từ năm 1986-1998
Kiểm định truyền thống cho thấy Beta không thể giải thích tỷ suất sinh lợi thực nhận ở cả hai thị trường Mặc dù rủi ro phi hệ thống, tổng rủi ro, hệ số bất cân xứng và độ nhọn có tương quan ý nghĩa với tỷ suất sinh lợi trong thị trường Hàn Quốc, nhưng khả năng giải thích vẫn còn thấp Khi kiểm định được thực hiện trong điều kiện thị trường lên và xuống, Beta được tìm thấy có mối tương quan dương có ý nghĩa trong thị trường lên và ngược lại có mối tương quan âm có ý nghĩa trong thời kỳ thị trường xuống Khả năng giải thích tăng đáng kể Hơn nữa, hệ số rủi ro phi hệ thống có tương quan thuận có ý nghĩa trong thời kỳ thị trường lên trong khi đó hệ số bất cân xứng có ý nghĩa ở cả hai thời kỳ thị trường lên và xuống tại Hàn Quốc (nhưng chỉ ở thời kỳ thị trường xuống ở Đài Loan) Tại Hàn Quốc, tổng rủi ro và độ nhọn đều có tương quan thuận có ý nghĩa liên quan đến tỷ suất sinh lợi, cụ thể là tổng rủi ro và độ nhọn có tương quan dương với tỷ suất sinh lợi trong thời kỳ thị trường lên và tương quan âm với tỷ suất sinh lợi trongthời kỳ thị trường xuống Kết quả cho thấy tại những thời điểm thống kê khác của tỷ suất sinh lợi cũng rất hữu ích trong định giá tài sản.
Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam 20 CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Năm 2010, Tiến sỹ Trần Thị Hải Lý, Trường Đại Học Kinh Tế Tp.HCM thực hiện nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2009 Trong đó, tác giả có kiểm kiểm định mô hình ba nhân tố Famavà French (1993) trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ tháng 7 năm 2005 đến tháng 3 năm 2009
Câu hỏi nghiên cứu: Kiểm định mô hình Fama - French có thể đưa ra một lời giải thích tốt hơn cho lợi nhuận cổ phiếu so với mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?
Kết quả nghiên cứu cho thấy:
- Sự thay đổi nhân tố thị trường giải thích đáng kể tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trong thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2009
- Hệ số s của nhân tố SMB (quy mô) chuyển từ dương của danh mục có quy mô nhỏ sang âm đối với các danh mục có quy mô lớn
- Hệ số h nhân tố HML (BE/ME) tăng từ giá trị âm đối với 2 danh mục có tỷ lệ BE/ME thấp sang dương đối với 2 danh mục có tỷ lệ BE/ME cao Rõ ràng
2 nhân tố SMB và HML nắm bắt được những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu mà nhân tố thị trường R m -R f chưa nắm bắt được
Bên cạnh đó, với R 2 trung bình các danh mục đạt 96% của mô hình 3 nhân tố Famavà French (1993) cho thấy khả năng giải thích 96% sự biến thiên của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tốt hơn mô hình CAPM (với R 2 trung bình của các danh mục chỉ 87%)
Kết quả kiểm định phần bù còn cho thấy: những danh mục cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ lệ BE/ME cao đã tạo ra một tỷ suất sinh lợi cao hơn so với những danh mục có quy mô nhỏ và tỷ lệ BE/ME cao trong nghiên cứu của Fama và French
Vì vậy, tác giả kết luận rằng mô hình ba nhân tố có thể dự đoán tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tốt hơn so với mô hình CAPM Kết quả phù hợp với nghiên cứu Fama và French (1993).Với đặc thù của nền kinh tế Việt Nam, trong giai đoạn đầu của thị trường chứng khoán, sự sở hữu của nhà nước trong các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam chiếm một tỷ lệ đáng kể, vì vậy tác giả đã xây dựng nhân tố sở hữu nhà nước MBS thay cho nhân tố quy mô SMB trong mô hình 3 nhân tố Fama và French (1993) Kết quả cho thấy khả năng giải thích của mô hình này trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2009 là rất tốt với hệ số R 2 từ 97,7% trở lên, hệ số chặn đều khác 0 không có ý nghĩa thống kê Nghĩa là 3 nhân tố: thị trường, nhân tố sở hữu nhà nước, nhân tố BE/ME giải thích tốt hơn những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi của các danh mục so với Fama và French (1993) và mô hình định giá tài sản vốn CAMP trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2009
Bên cạnh đó, tác giả còn thực hiện nghiên cứu tài chính hành vi trong mối quan hệ rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2008, từ kết quả nghiên cứu tác giả khẳng định rằng xu hướng đầu tư theo bầy đàn đã tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2008
Kết luận: Từ những kết quả nghiên cứu của các tác giả trên thế giới trên các thị trường chứng khoán ở những quốc gia phát triển và đang phát triển ở những giai đoạn khác nhau, đi đến nhận xét chung:
Mô hình 3 nhân tố Fama và French (1993) giải thích sự biến thiên của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán tốt hơn so với mô hình 1 nhân tố CAPM
Sự thay đổi của nhân tố thị trường là yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán
Danh mục nào đạt được tỷ suất sinh lợi vượt trội cao? Tùy thuộc vào từng thị trường và từng khoảng thời gian nghiên cứu Do vậy, mô hình 3 nhân tố Fama và French (1993) là một mô hình phù hợp với từng quốc gia trong từng giai đoạn hơn là một mô hình quốc tế
CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cơ sở dữ liệu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng tháng của các cổ phiếu được niêm yết trong 5 năm liên tiếp từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013 trên thị trường chứng khoán Việt Nam ở cả hai sàn Hồ Chí Minh và Hà Nội Loại trừ cổ phiếu của các công ty tài chính, tín dụng và ngân hàng Bên cạnh đó, cũng loại bỏ các cổ phiếu không cung cấp báo cáo tài chính, các cổ phiếu có giá trị sổ sách bằng 0 và các cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm soát
Ba tiêu chí chọn mẫu:
- Thứ nhất, cổ phiếu phải có hoạt động giao dịch từ các tháng trước đó đến tháng hiện tại Tiêu chuẩn này cần thiết để tính biến giải thích [khối lượng giao dịch (VOL) và tỷ số doanh thu trên giá (SP)]
- Thứ hai, để tính Beta thị trường từng cổ phiếu riêng lẽ, thì cổ phiếu phải có tỷ suất sinh lợi hàng tháng ít nhất 24 tháng trong suốt thời kỳ cuốn chiếu 36 tháng
- Thứ ba, các công ty phi tài chính phải có tổng doanh thu và giá trị sổ sách dương Ứng với mỗi công ty tham gia mẫu, tác giả thu thập các dữ liệu sau:
- Khối lượng giao dịch khớp lệnh của các cổ phiếu trong ngày từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013
- Giá đóng cửa trung bình của cổ phiếu trong ngày từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013
- Doanh thu của công ty được lấy từ báo cáo tài chính và được tính theo quý trong giai đoạn từ tháng 01 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013
- Số cổ phiếu lưu hành bình quân theo từng quý trong giai đoạn từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013
- Beta thị trường cho mỗi cổ phiếu được tính theo tháng trong giai đoạn từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013 Để giảm sai số khi đo lường và tính toán Beta, tác giả xem Beta danh mục là Beta thị trường cho mỗi cổ phiếu trong danh mục đầu tư
- Về lãi suất phi rủi ro, tác giả tổng hợp lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm từ tháng 01 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013
Cứ mỗi tháng tác giả sẽ xây dựng lại danh mục các cổ phiếu theo khối lượng giao dịch (VOL), tỷ số doanh thu trên giá (SP) và Beta lịch sử
Tất cả các dữ liệu được thu thập từ Công ty cổ phần Tài Việt (Vietstock) trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013
Bảng 3.1: Số liệu các dữ liệu cơ bản dùng để xây dựng các nhân tố trong mô hình
- Giá đóng cửa (có điều chỉnh)
- Chỉ sổ Vn-index và Hnxindex
- Khối lượng cổ phiếu lưu hành
- Khối lượng giao dịch khớp lệnh
Thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt: www.vietstock.vn Công ty cung cấp dữ liệu bằng email chính thức của công ty cho tác giả
- Lãi suất phi rủi ro: lãi suất Trái
Phiếu Chính Phủ kỳ hạn 2 năm
Ngân hàng Phát Triển Châu Á: http://asianbondsonline.adb.org, mục quốc gia Việt Nam, tiểu mục Data, tiểu mục nhỏ Bond Market Indicators
Công ty chứng khoán Tân Việt http://finance.tvsi.com.vn/ListingBondsList.aspx, mục Danh Sách Trái Phiếu Niêm Yết.
Mô hình nghiên cứu và định nghĩa các biến
Để kiểm tra các mối quan hệ chéo giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và Beta thị trường (BETA), khối lượng giao dịch (VOL), và tỷ số doanh thu trên giá (SP), đồng thời ước tính phần bù rủi ro hàng tháng (hệ số hồi quy tương quan chéo) cho các đặc điểm nhân tố khác nhau, đề tài sử dụng phương pháp bình phương bé nhất OLS, phân tích hồi quy đa biến tương quan chéo Fama-MacBeth (1973)
Mô hình 3 nhân tố với biến giả D
Khi D = 0: thời kỳ thị trường đi xuống
Khi D = 1: thời kỳ thị trường đi lên
R i,t : tỷ suất sinh lợi hàng tháng của cổ phiếu i trong tháng t
BETA i,t : Beta thị trườngcủa cổ phiếu i trong tháng t
VOL i,t : log cơ số tự nhiên khối lượng giao dịch của cổ phiếu i trong tháng t
SP i , t : tỷ số doanh thu trên giá của cổ phiếu i, và e i,t phần dư b i =(∑b i,t )]/T, i = 1,2,3, là những ước tính phần bù mong đợi kết hợp với các đặc điểm của doanh nghiệp
BETA: độ dốc hồi quy của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong tỷ suất sinh lợi thị trường cho trước 24 tháng đến 36 tháng
Beta toàn thời kỳ cho mỗi danh mục được tính bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi hàng tháng của các danh mục đầu tư theo tỷ suất sinh lợi có trọng số giá trị trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Hệ số Beta của một danh mục đầu tư được xác định như sau:
P : hệ số Beta của danh mục
i : hệ số Beta của một chứng khoán
i : tỷ trọng của chứng khoán i trong danh mục
Cuối cùng, phân bổ Beta toàn thời kỳ của danh mục đầu tư cho mỗi cổ phiếu trong danh mục Những Beta này (BETA) sẽ được sử dụng trong hồi quy tương quan chéo Fama-MacBeth cho các cổ phiếu riêng lẻ Beta danh mục được xem là Beta thị trường cho mỗi cổ phiếu trong danh mục đầu tư
Công thức tính hệ số Beta:
• R i : tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i
• R m : tỷ suất sinh lợi của thị trường
• Var(R m ): Phương sai của tỷ suất sinh lợi của thị trường
• Cov(R i ,R m ): Hiệp phương sai tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và tỷ suất sinh lợi của thị trường
VOL = Stock’s trading volume: đo lường bằng cách lấy logarit tự nhiên của tổng khối lượng giao dịch các cổ phiếu trongtháng
SP = Sales-to-price ratio: được tính bằng tỷ lệ tổng doanh thu của mỗi cổ phiếu (được thu thập trong báo cáo tài chính) trên giá cổ phiếu tại thời điểm cuối tháng
Tác giả sử dụng biến giả (D) để chia thị trường thành 2 thời kỳ: thời kỳ thị trường xuống và thời kỳ thị trường lên dựa trên tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường (market excess return) Tiêu chí này dựa trên nghiên cứu của tác giả Her-Jiun Sheu, Soushan Wu, và Kuang-Ping Ku (1998)
D = 0: thời kỳ thị trường đi xuống ((R m,t - R f,t < 0: tỷ suất sinh lợi thị trường thấp hơn lãi suất phi rủi ro)
D = 1: thời kỳ thị trường đi lên ((R m,t - R f,t >= 0: tỷ suất sinh lợi thị trường cao hơn lãi suất phi rủi ro)
R m : tỷ suất sinh lợi thị trường
R f : lãi suất phi rủi ro, tổng hợp từ lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm từ tháng 01 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013 được cung cấp bởi bộ dữ liệu Công ty cổ phần Tài Việt (Vietstock)
Return: tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu theo tháng được tính bằng cách lấy giá đóng cửa điều chỉnh cuối tháng trừ cho giá đóng cửa điều chỉnh đầu tháng, sau đó chia cho giá đóng cửa điều chỉnh đầu tháng
Tỷ suất sinh lời được tính như sau:
• P it : giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t đã được điều chỉnh
• P i(t-1) : giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t-1 đã được điều chỉnh
Giá đóng cửa hàng tháng là giá đóng cửa của phiên giao dịch cuối cùng trong tháng, trường hợp cổ phiếu không có giao dịch phiên cuối tuần thì lấy giá đóng cửa phiên ngày tiếp theo Để đảm bảo các biến kế toán được tính trước khi sử dụng tỷ suất sinh lợi để giải thích, tác giả thu thập các dữ liệu kế toán cho tất cả các cổ phiếu vào cuối năm tài khóa trong năm t - 1 với tỷ suất sinh lợi được tính từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t + 1 Trong khi giá cổ phiếu của một công ty thay đổi hàng ngày hàng tháng, thì các biến kế toán chỉ được cập nhật hàng quý thậm chí là một lần một năm
Bảng 3.2: Tổng hợp cách tính toán và nguồn gốc các chỉ tiêu và nhân tố trong mô hình
Các chỉ tiêu hoặc nhân tố Cách tính toán Nguồn số liệu
Giá đóng cửa của cổ phiếu vào cuối mỗi tháng
Là giá giao dịch của cổ phiếu vào thời điểm đóng cửa của mỗi tháng
Thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt: www.vietstock.vn
Giá điều chỉnh của cổ phiếu vào thời điểm cuối mỗi tháng
Giá đóng cửa của cổ phiếu ngày giao dịch cuối tháng và được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng và cổ tức tiền mặt
Khối lượng giao dịch Khối lượng giao dịch khớp lệnh của các cổ phiếu trong ngày
Doanh thu Doanh thu của công ty được tính theo quý
Từ bảng báo cáo tài chính của công ty được cung cấp bởi công ty cổ phần Tài Việt
R m : tỷ suất sinh lợi thị trường Tính toán của tác giả
R f : Lãi suất phi rủi ro
Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn
Ngân hàng Phát Triển Châu Á: http://asianbondsonline.adb.org mục quốc gia Việt Nam, tiểu mục Data, tiểu mục nhỏ Bond Market Indicators
Công ty chứng khoán Tân Việt http://finance.tvsi.com.vn/Listing BondsList.aspx Mục Danh Sách Trái Phiếu Niêm Yết
R it : là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu tại thời điểm t R it = (P it -P i(t-1) )/P i(t-1) Tính toán của tác giả
Tỷ suất sinh lợi trung bình vượt trội R p – R f Tính toán của tác giả
VOL Logarit tự nhiên của tổng khối lượng giao dịch các cổ phiếu trong tháng Tính toán của tác giả
Tỷ lệ tổng doanh thu của mỗi cổ phiếu (được thu thập trong báo cáo tài chính) trên giá cổ phiếu tại thời điểm cuối tháng
Tính toán của tác giả
3.2.3 Xây dựng danh mục các cổ phiếu Để hình thành danh mục đầu tư, đầu tiên tác giả nhóm các cổ phiếu thành 3 nhóm dựa vào khối lượng giao dịch (VOL), tỷ số doanh thu trên giá (SP) và Beta Sau đó tiếp tục sử dụng tứ phân vị của mỗi nhóm để phân thành 4 nhóm nhỏ như sau:
- Sử dụng phân vị phân khối lượng giao dịch thành 4 nhóm: khối lượng thấp (ký hiệu: Low); khối lượng 2 (ký hiệu: 2); khối lượng 3 (ký hiệu: 3) và khối lượng lớn (ký hiệu: High)
- Sử dụng phân vị phân tỷ số doanh thu trên giá SP thành 4 nhóm: tỷ số doanh thu trên giá thấp (ký hiệu: Low); tỷ số doanh thu trên giá 2 (ký hiệu: 2); tỷ số doanh thu trên giá 3 (ký hiệu: 3) và tỷ số doanh thu trên giá cao (ký hiệu: High)
- Tương tự, tác giả sử dụng phân vị cho Beta lịch sử của các cổ phiếu để chia tất cả các cổ phiếu thành 4 nhóm: Beta thấp (ký hiệu: Low); Beta 2 (ký hiệu: 2); Beta 3 (ký hiệu: 3) và Beta cao (ký hiệu: High)
Tác giả chỉ sử dụng 2 nhóm Low & High của tỷ số doanh thu trên giá (VOL), Low & High của tỷ số doanh thu trên giá SP và 3 nhóm Low, 2, & High của Beta Trong quá trình hình thành nhóm sẽ tránh có quá ít cổ phiếu trong danh mục đầu tư
Tác giả thu được 12 danh mục đầu tư khi kết hợp Beta, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá với nhau như sau:
Bảng 3.3 Danh sách 12 danh mục đầu tư theo Beta, VOL, SP
STT VOL SP Beta Kết hợp DM
1 Low Low Low Low – Low - Low
3 Low Low High Low – Low - High
4 Low High Low Low – High - Low
6 Low High High Low – High – High
7 High Low Low High – Low – Low
8 High Low 2 High – Low – Low
9 High Low High High – Low – High
10 High High Low High – High – Low
12 High High High High – High - High
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả chọn phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua việc xem xét mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu với Beta thị trường, tỷ số doanh thu trên giá và khối lượng giao dịch bằng cách sử dụng phần mềm STATA 11 để phân tích và xử lý các mô hình trong dữ liệu bảng Để tiến hành nghiên cứu, tác giả thực hiện: thống kê mô tả nhằm cung cấp một cái nhìn tổng thể về số liệu của các biến Mỗi biến trong bảng thống kê bao gồm: tên biến, số quan sát, giá trị trung bình, sai số chuẩn, giá trị thấp nhất và giá trị cao nhất
Sau khi thực hiện thống kê mô tả, tác giả sẽ tiến hành thực hiện các bước sau để phục vụ cho việc nghiên cứu của mình:
- Thứ nhất, tác giả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian bằng kiểm định nghiệm đơn vị của Dickey-Fuller để kiểm tra tính dừng của chuỗi tỷ suất sinh lợi của các biến độc lập trong nghiên cứu
- Thứ hai, phân tích ma trận hệ số tương quan nhằm đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa các biến để tìm ra những cặp có hệ số tương quan quá cao vì khi đó có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Nếu hệ số tương quan cặp vượt quá 0.8, phương trình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng
- Thứ ba, kiểm tra các hiện tượng đa cộng tuyến lần thứ hai bằng cách sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF vì dù các trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, nếu VIF > 10 thì xem là có hiện tượng đa cộng tuyến, khi đó sẽ loại bỏ biến ra khỏi mô hình
- Thứ tư, kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình Tác giả dùng chỉ số Durbin Watson Nếu chỉ số Durbin Watson dao động từ [1-3] thì không xảy ra hiện tượng tự tương quan
- Thứ năm, phân tích hồi quy tuyến tính nhằm biết được mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập bằng cách chạy hồi quy OLS, và hồi quy đa biến tương quan chéo Fama – MacBeth
- Cuối cùng, nếu có các hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan xảy ra, tác giả sẽ dùng phương pháp GLS để khắc phục
3.3.1 Thống kê mô tả các biến
Bảng 3.4 Thống kê dữ liệu sơ bộ các biến
BIẾN MEAN STD DEV MIN MAX
Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11
Bảng 3.4 thống kê một số thông số như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của toàn bộ 166 chứng khoán (Phụ lục 2)
Bảng 3.5 Thống kê dữ liệu sơ bộ 12 danh mục đầu tư
DM MEAN STD DEV MIN MAX
Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11
Bảng 3.5 thống kê một số thông số như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của toàn bộ 12 danh mục đầu tư (Phụ lục 3)
Nhìn vào kết quả bảng trên ta thấy rằng danh mục có VOL-Low có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp hơn danh mục VOL-High Giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi thay đổi từ -0.0019326 đến 0.0001291 cho nhóm danh mục đầu tư có VOL- Low và thay đổi từ -0.0000141 đến0.0025544 cho nhóm danh mục đầu tư có VOL- High
Bảng 3.6: Kết quả thống kê mô tả các biến
VOL SP BETA Return StdDev BETA VOL SP No of
Panel D:Danh mục được hình thành bằng cách nhóm 3 Group
Bảng 3.6 trình bày thống kê tóm tắt các cổ phiếu trong mẫu, được sắp xếp theo tứ phân vị của mỗi biến và các danh mục đầu tư được hình thành bởi quá trình nhóm ba nhóm như được mô tả ở trên
Số liệu thống kê bao gồm: Beta toàn thời kỳ, tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng, độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi hàng tháng, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên giá, và số lượng công ty trong danh mục Lưu ý rằng xếp hạng của các biến sẽ được phân tán trong tỷ suất sinh lợi
Theo kết quả thống kê mô tả từ bảng 3.6 ta thấy:
- Danh mục có VOL-Low có tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với danh mục có VOL-High với sự khác biệt 0.0213% mỗi tháng giữa tứ phân vị thấp và cao
- Danh mục có SP-High đạt tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với danh mục có SP- Low, với sự khác biệt 0.0128 % mỗi tháng giữa hai nhóm Low-High
Ước lượng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng mô hình Fama – French
3.4.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian
Trong phân tích hồi quy đa biến, kiểm định tính dừng và hiện tượng đa cộng tuyến là những bước đầu tiên cần phải tiến hành
Vì bản chất của phân tích hồi quy là xây dựng những dự báo cho tương lai Một chuỗi không dừng sẽ không có giá trị thực tiễn bởi không thể sử dụng những mẫu dữ liệu trong quá khứ để khái quát hóa cho giai đoạn thời gian khác
Chúng ta không thể dự báo được điều gì trong tương lai, từ đó cũng sẽ không tìm kiếm được tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình nếu như bản thân dữ liệu luôn thay đổi Do vậy kiểm định tính dừng là bước đầu tiên để có thể ra quyết định có nên sử dụng chuỗi dữ liệu quá khứ hay không
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm định tính dừng bằng kiểm định nghiệm đơn vị của Dickey-Fuller để kiểm định tính dừng của chuỗi tỷ suất sinh lợi củacác biến độc lập trong nghiên cứu
Bảng 3.7 Giá trị thống kê t-statistic trong kiểm định tính dừng
Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11 (Phụ lục 4)
Từ bảng dữ liệu ta thấy, các chuỗi kiểm định đều là chuỗi dừng và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, điều này tạo điều kiện thuận lợi để tiến hành các bước nghiên cứu tiếp theo
3.4.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của các biến trong mô hình Để có thể sử dụng mô hình hồi quy cho mục đích dự báo thì quan trọng là phải đảm bảo các biến trong mô hình hồi quy không có mối quan hệ tương quan với nhau, mọi biến X i chứa một thông tin riêng về Y, thông tin không chứa trong bất kì biến X i khác
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến nhằm kiểm tra xem các biến có độc lập với nhau trong việc giải thích cho biến phụ thuộc hay không Trường hợp xuất hiện
Giá trị kiểm định tới hạn của thống kê t
Nguồn từ kết quả Stata -3.5590 -2.918 -2.594 hiện tượng đa cộng tuyến chúng ta phải nhận diện và loại bỏ các biến có hệ số tương quan cao
Ta sử dụng VIF (Variance Inflation Factor) để nhận biến hiện tượng đa cộng tuyến
( ) Với rij2 là hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình
Khi r ij 2 tăng làm VIF tăng và làm tăng khả năng đa cộng tuyến
Khi VIF >= 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình
Nhìn vào kết quả tính toán của VIF dựa vào ma trận hệ số tương quan giữa ba biến BETA, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên giá ta thấy rằng theo nguyên tắc nếu những giá trị của VIF >= 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, theo kết quả tính toán thì tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 1, vì vậy, một lần nữa tác giả khẳng định không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình
Mean VIF 1.02 beta 1.01 0.990821 sp 1.02 0.984320 log_vol 1.02 0.976528
0.6722 beta -0.0169 1.0000 return 1.0000 return beta log_vol sp
pwcorr return beta log_vol sp,sig
Như vậy, khôngcó mối tương quan giữa các biến giải thích nghĩa là mỗi biến giải thích BETA, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên giá chứa 1 thông tin về tỷ suất sinh lợi và không chứa bất kì thông tin về biến giải thích nào khác nên ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Vì vậy có thể kết luận các biến trong mô hình là độc lập với nhau và có thể đưa các biến vào trong mô hình hồi quy
Thêm nữa, nhìn vào kết quả ta thấy giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các nhân tố giải thích vào khoảng [0.1238 – 0.1622], vẫn thấp hơn rất nhiều so với mức 0.8 là mức chắc chắn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
3.4.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mô hình Để kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình ta dùng chỉ số Durbin Watson Nếu chỉ số Durbin Watson dao động từ [1-3] thì không xảy ra hiện tượng tự tương quan
Theo kết quả chạy từ chương trình Stata cho thấy, chỉ số Durbin Watson bằng 1.423097 Suy ra, không có xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các biến