Tóm tắt: Trên cơ sở kết hợp 3 nhân tố của mô hình Fama và French 1993 với nhân tố xu hướng sinh lời trong quá khứ của Carhart 1997, nhân tố rủi ro mất vốn VaR của Cakici và Bali 2004 và
Trang 1Tóm tắt: Trên cơ sở kết hợp 3 nhân tố của mô hình Fama và French (1993)
với nhân tố xu hướng sinh lời trong quá khứ của Carhart (1997), nhân tố rủi ro mất vốn VaR của Cakici và Bali (2004) và nhân tố thanh khoản, nhóm tác giả xây dựng mô hình 6 nhân tố để đo lường mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro cổ phiếu ngành ngân hàng Số liệu nghiên cứu được sử dụng là giá đóng cửa của 8 cổ phiếu ngân hàng từ năm 2009-2012 trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam Kết quả chạy mô hình hồi quy cho thấy nhân tố quy mô không tác động tới suất sinh lời cổ phiếu ngân hàng; trong khi đó nhân tố thị trường và thanh khoản là những nhân tố tác động mạnh mẽ và các nhân tố còn lại có tác động nhưng không lớn tới suất sinh lời cổ phiếu ngân hàng Đồng thời, kết quả nghiên cứu còn cho thấy việc sử dụng mô hình 6 nhân tố đo lường mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro cổ phiếu ngân hàng cho mức ý nghĩa giải thích cao hơn mô hình CAPM trung bình khoảng 24,5%.
Từ khóa: Cổ phiếu ngân hàng, Fama-French, lợi nhuận, rủi ro.
ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ GIỮA LỢI NHUẬN VÀ RỦI RO CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG
TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Đặt vấn đề
Ngân hàng giữ một vị trí quan trọng trong thị
trường tài chính bởi nó là loại hình tổ chức
tín dụng có tính năng điều phối nguồn vốn cho
cả nền kinh tế; thế nên, ngân hàng “có khỏe”
thì các thành phần kinh tế mới có thể hoạt
động tốt “Sức khỏe” ngành ngân hàng trên
thị trường tài chính được phản ánh đầy đủ
qua giá của cổ phiếu ngành trên TTCK Trong
bối cảnh nhạy cảm về tái cấu trúc thị trường
tài chính của Việt Nam hiện nay, mối quan
hệ giữa rủi ro và lợi nhuận của cổ phiếu ngân
hàng càng được các nhà đầu tư quan tâm Câu
hỏi đặt ra ở đây là đo lường mối quan hệ rủi
ro và lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng bằng cách
nào? Nhà đầu tư phải làm gì để giảm thiểu
rủi ro khi nắm giữ cổ phiếu ngân hàng? Trong
bài nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng mô
hình 6 nhân tố - là sự kết hợp các lý thuyết
của Fama và French (1993), Carhart (1997),
Cakici và Bali (2004) để trả lời lời cho các câu hỏi trên
Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước
Trong đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận cổ phiếu, Fama và French (1993) nhận thấy rằng, mô hình CAPM gồm một nhân tố thị trường chưa phản ánh hết được mối quan hệ này Vì vậy, Fama và French đã đề xuất một mô hình có nhiều nhân tố hơn bao gồm nhân tố thị trường, hai nhân tố ME (quy mô công ty) và BE/ME (giá trị sổ sách trên giá thị trường) Nhiều nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình cho các thị trường khác nhau, thông qua kết quả hệ số tương quan bội R2 xác định mức độ phù hợp của hàm hồi quy, cho thấy mô hình Fama-French có mức giải thích tốt hơn hẳn mô hình CAPM, điều này thể hiện rõ qua Bảng 1
Carhart (1997) nhận thấy rằng mô hình 3 nhân tố Fama-French không giải thích được
GS TS Nguyễn Thị Cành
Trường ĐH Kinh tế - Luật, ĐH Quốc gia TP.HCM
Lê Văn Huy
Sở Tài chính Bình Thuận
Ngày nhận: 26/7/2013
Ngày nhận lại: 31/7/2013
Ngày duyệt đăng: 02/8/2013
Mã số: 8-13-NCTĐ-89
Trang 2biến động trong tỷ suất sinh lời khi phân loại
danh mục theo tỷ suất sinh lời kỳ trước (theo
xu hướng/đà tăng trưởng) Dựa trên nghiên
cứu của Jegadesh và Titman (1993) về khuynh
hướng hoạt động các cổ phiếu trong quá khứ
tiếp tục như vậy sau vài tháng, Carhart đưa
ảnh hưởng xung lượng này vào mô hình 3 nhân
tố như là công cụ để đánh giá hoạt động các
quỹ hỗ tương Kết quả mô hình của Carhart đã
cho thấy nhân tố xu hướng sinh lời trong quá
khứ có thể giải thích tốt sự thay đổi suất sinh
lời của các danh mục cổ phiếu
Một kiểm định khác của Carhart (1997) trên
27 quỹ cũng lập trên mô hình 4 nhân tố, đã
cho thấy sai số định giá của ba mô hình CAPM,
3 nhân tố Fama-French, 4 nhân tố Carhart
lần lượt là 0,35%; 0,31% và 0,14%/tháng Như
vậy mô hình 4 nhân tố của Carhart cho kết
quả ước lượng với sai số nhỏ hơn hai mô hình
CAPM và Fama-French
Năm 2004, Cakici và Bali tiến hành nghiên
cứu kiểm định có hay không khả năng mất
vốn tối đa đo lường bởi Value At Risk (VaR)
có giải thích lên suất sinh lợi kỳ vọng bằng
phương pháp hồi quy Nghiên cứu này sử dụng
các dữ liệu của các công ty niêm yết trên sàn
NYSE, AMEX và NASDAQ trong khoảng thời
gian từ tháng 01/1958-12/2001 Mô hình kiểm
định dựa trên 25 danh mục trong nghiên cứu Fama và French (1993) với 4 biến độc lập gồm các nhân tố theo mô hình Fama-French và VaR Sau đó, nghiên cứu có đưa thêm vào nhân tố thanh khoản của cổ phiếu để xem mức độ giải thích đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng như thế nào Kết quả cho thấy rằng quy mô công ty, độ thanh khoản và VaR có ý nghĩa giải thích lên suất sinh lợi kỳ vọng cổ phiếu
Một số nghiên cứu tại Việt Nam cũng áp dụng các mô hình lý thuyết đã nêu trên, tuy nhiên hầu hết đều áp dụng nghiên cứu mối quan hệ các yếu tố rủi ro đến suất sinh lời cổ phiếu trên TTCK TP.HCM như nghiên cứu của Phan Đình Nguyên và Hà Minh Phước (2012), nghiên cứu của Nguyễn Thu Hằng và Nguyễn Mạnh Hiệp (2012)
Khác với các nghiên cứu trước, nghiên cứu của nhóm tác giả: (i) Xem xét mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro của riêng ngành ngân hàng trên cả hai sàn chứng khoán HSX và HNX, các tác giả khác nghiên cứu trong phạm vi TTCK TP.HCM với nhiều ngành khác nhau; (ii) Nhóm tác giả xử lý số liệu theo ngày giao dịch T+4, các nghiên cứu trước xử lý số liệu theo tuần hoặc tháng; (iii) Nhóm tác giả sử dụng mô hình Fama-French kết hợp cả 3 nhân tố VaR, xu hướng sinh lời trong quá khứ
TTCK nghiên cứu (năm) Tác giả R 2 trung bình CAPM R Fama-French 2 trung bình
3 TTCK lớn Mỹ NYSE, AMEX,
Hong Kong giai đoạn 1993-1999
Drew và Veeraraghavan (2003)
HOSE giai đoạn 2005-2008 Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008) 0,625 0,868
Bảng 1: Kết quả của các nghiên cứu tại các thị trường theo mô hình Fama-French
Nguồn: Nguyễn Tấn Minh (2012)
Trang 3và tính thanh khoản (mô hình 6 nhân tố) để
tính toán; các nghiên cứu trước đều hầu như
sử dụng mô hình Fama-French để đo lường
mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận cổ phiếu,
một số nghiên cứu thêm nhân tố VaR hoặc
nhân tố xu hướng sinh lời trong quá khứ hoặc
thêm tính thanh khoản để tìm kiếm thêm ý
nghĩa giải thích cho suất sinh lời cổ phiếu
Phương pháp nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Trên cơ sở kế thừa các lý thuyết và kết quả
của các công trình nghiên cứu thực nghiệm,
nhóm tác giả đưa ra mô hình 6 nhân tố phục
vụ cho nghiên cứu của mình như sau:
Ri-Rf = c+β1(Rm-Rf)+β2SMB+β3HML+β4HVARL
+β5WML+β6LLiH
Trong đó: Ri-Rf là phần bù rủi ro cho danh
mục i hoặc suất sinh lời vượt trội của danh
mục I; Rm-Rf là phần bù rủi ro thị trường;
SMB là bình quân chênh lệch trong quá khứ
giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty
nhỏ (ký hiệu S) so với lợi nhuận danh mục cổ
phiếu công ty lớn (ký hiệu B) hay phần bù quy
mô; HML là bình quân chênh lệch trong quá
khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công
ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường
cao (ký hiệu H) so với công ty có giá trị này
thấp (ký hiệu L), hay phần bù giá trị; HVARL
là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa
lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty VaR cao
(ký hiệu HVAR) so với lợi nhuận danh mục
cổ phiếu công ty VaR thấp (ký hiệu LVAR),
hay phần bù rủi ro mất vốn tối đa; WML là
bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi
nhuận danh mục cổ phiếu công ty có tỷ suất
sinh lợi cao hơn năm trước (ký hiệu WIN) so
với lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có
tỷ suất sinh lợi thấp hơn năm trước (ký hiệu
LOSE), hay xu hướng suất sinh lời trong quá
khứ; LLiH là bình quân chênh lệch trong quá
khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công
ty thanh khoản thấp (ký hiệu LLi) so với
lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty thanh khoản cao (ký hiệu HLi), hay phần bù rủi ro
thanh khoản; β 1 ,β 2 ,β 3 ,β 4 ,β 5 ,β 6 là hệ số hồi quy cho nhân tố phần bù rủi ro thị trường, SMB, HML, HVARL, WML, LLiH
Mô hình hồi quy với 6 giả thiết:
- Giả thiết H1: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố phần bù rủi ro thị trường và suất sinh lời của cổ phiếu;
- Giả thiết H2: Có mối tương quan nghịch biến giữa nhân tố quy mô công ty và suất sinh lời của cổ phiếu;
- Giả thiết H3: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố giá trị sổ sách trên giá thị trường với suất sinh lời của cổ phiếu;
- Giả thiết H4: Có mối tương quan đồng biến giữa giá trị chịu rủi ro với suất sinh lời của cổ phiếu;
- Giả thiết H5: Có mối tương quan đồng biến giữa những cổ phiếu có suất sinh lời cao trong quá khứ sẽ tiếp tục có suất sinh lời cao trong tương lai với suất sinh lời của cổ phiếu;
- Giả thiết H6: Có mối tương quan đồng biến giữa suất sinh lời của cổ phiếu có thanh khoản thấp với suất sinh lời của cổ phiếu
Phương pháp thu thập số liệu
Từ mô hình 6 nhân tố, các dữ liệu cần thu thập gồm: giá đóng cửa có điều chỉnh cổ tức, cổ phiếu thưởng hàng ngày của 8 cổ phiếu ngân hàng, khối lượng khớp lệnh hàng ngày, số lượng cổ phiếu lưu hành và vốn chủ sở hữu của 8 cổ phiếu ngân hàng, chỉ số VN-Index và HNX-Index, lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm để tính lãi suất phi rủi ro Các dữ liệu được lấy từ trang cophieu68.com trong giai đoạn 2009-2012 với ưu điểm của dữ liệu là giá đóng cửa đã điều chỉnh chia cổ tức, cổ phiếu thưởng… riêng lãi suất trái phiếu chính
Trang 4phủ kỳ hạn 10 năm được lấy từ trang hsx.vn
Sau khi thu thập dữ liệu theo ngày, chọn ngày
02/1/2009 làm mốc giá đầu tiên, mốc giá tiếp
theo là ngày giao dịch T+4 kể từ ngày trước (là
ngày 08/01/2009, ngày T+4 tiếp theo nữa là ngày
14/01/2009…) Như vậy, dữ liệu những ngày T+1,
T+2, T+3 sẽ được loại khỏi dãy số liệu, ngày T và
ngày T+4 được coi như là 2 ngày liền kề (tức là
ngày t-1 và ngày t) Tổng cộng có 249 quan sát
Phương pháp xử lý số liệu
Đối với biến phụ thuộc
Mô hình 6 nhân tố gồm hai dạng biến phụ thuộc
Ri: (i) Suất sinh lời trung bình của danh mục tất
cả 8 cổ phiếu ngân hàng; (ii) Suất sinh lời trung
bình của danh mục phân theo quy mô Cụ thể,
ở dạng thứ nhất Ri là trung bình cộng suất sinh
lời trong 1 ngày của cả 8 cổ phiếu ngân hàng Tỷ
suất sinh lời hàng ngày của các cổ phiếu ngân
hàng được tính theo công thức: Tỷ suất sinh lời
của ngày t = ln(giá ngày t/giá ngày t-1) Ở dạng
thứ hai Ri là trung bình cộng suất sinh lời của
các cổ phiếu có trong từng danh mục trong 16
danh mục (Bảng 2) Ví dụ danh mục S/H (2009)
gồm 2 cổ phiếu EIB và STB thì Ri của (ii) chính
là trung bình cộng của suất sinh lời 2 cổ phiếu
này theo từng ngày tính toán trong năm 2009
Phân theo quy mô nhỏ S, có 8 danh mục sau: S/H,
S/L, S/HVAR, S/LVAR, S/WIN, S/LOSE, S/HLi, S/LLi
Phân theo quy mô lớn B, có 8 danh mục sau:
B/H, B/L, B/HVAR, B/LVAR, B/WIN, B/LOSE, B/HLi,
B/LLi Có thể diễn giải về ký hiệu các danh mục
trên như sau: Ví dụ danh mục S/HLi là danh mục
của những cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ và có
tính thanh khoản cao, hay nói cách khác danh
mục S/HLi là phần giao của danh mục S và
danh mục HLi Danh mục S/HLi năm 2009 gồm
3 cổ phiếu EIB, STB, SHB thì Ri là trung bình của
suất sinh lời 3 cổ phiếu này theo từng ngày tính
toán Qua tính toán tỷ suất sinh lời của các danh mục trong giai đoạn từ 2009 đến 2012, nhóm tác giả nhận thấy do đặc điểm niêm yết của cổ phiếu ngân hàng trễ so với các cổ phiếu khác (trước năm 2009 chỉ mới có ACB và STB niêm yết), số lượng cổ phiếu ngân hàng cũng không lớn (8 cổ phiếu) nên số liệu dành cho một số danh mục bị ngắt quãng, không đầy đủ theo thời gian Do vậy, sau khi nhóm tác giả tính toán, có 8 danh mục đáp ứng đầy đủ số liệu được đưa vào phân tích, cụ thể là các danh mục: S/H, B/L, S/HVAR, S/LVAR, S/WIN, B/WIN, S/HLi, B/LLi Nhóm tác giả chạy hồi quy 9 mô hình: (i) RIRF=
c + β1(Rm-Rf)+ β2(SMB)+ β3(HML)+ β4(HVARL)+
β5(WML)+ β6(LLiH); (ii) SH= c + β1(Rm-Rf)+
β2(SMB)+ β3(HML)+ β4(HVARL)+ β5(WML)+
β6(LLiH); (iii) BL= c + β1(Rm-Rf)+ β2(SMB)+
β3(HML)+ β4(HVARL)+ β5(WML)+ β6(LLiH); (iv) SHVAR= c + β1(Rm-Rf)+ β2(SMB)+ β3(HML)+
β4(HVARL)+ β5(WML)+ β6(LLiH); (v) SLVAR= c + β1(Rm-Rf)+ β2(SMB)+ β3(HML)+ β4(HVARL)+
β5(WML)+ β6(LLiH); (vi) SWIN= c + β1(Rm-Rf)+
β2SMB)+ β3(HML)+ β4(HVARL)+ β5(WML)+
β6(LLiH); (vii) BWIN= c + β1(Rm-Rf)+ β2(SMB)+
β3(HML)+ β4(HVARL)+ β5(WML)+ β6(LLiH); (viii) SHLi= c + β1(Rm-Rf)+ β2(SMB)+ β3(HML)+
β4(HVARL)+ β5(WML)+ β6(LLiH); (ix) BLLi= c + β1(Rm-Rf)+ β2(SMB)+ β3(HML)+ β4HVARL)+
β5(WML)+ β6(LLiH) Biến phụ thuộc danh mục 8 cổ phiếu ngân hàng được ký hiệu là Rm-Rf (và ký hiệu trong chương trình Eviews là RIRF), biến phụ thuộc danh mục phân loại theo quy mô được ký hiệu là tên danh mục đó (ví dụ SH không có dấu /), được ngầm hiểu là nhóm tác giả đã tính toán biến S/H trừ cho Rf, như vậy sẽ thuận tiện cho việc tính toán trên Eviews hơn
Đối với biến độc lập
Biến độc lập trong mô hình gồm 6 biến:
Rm-Rf, SMB, HML, HVARL, WML, LLiH
Bảng 2: Danh mục cổ phiếu phân theo quy mô
Trang 5Phương pháp tính toán từng biến cụ thể
như sau:
- Rm-Rf: Đầu tiên nhóm tác giả tính toán tỷ
suất sinh lời của danh mục thị trường Rm là
danh mục gồm tất cả các cổ phiếu của 2 sàn
chứng khoán HSX và HNX, được tính bằng tỷ
suất sinh lời trung bình theo ngày của 2 chỉ
số VN-Index và HNX-Index Với suất sinh
lời của danh mục thị trường = (ln(VN-Index
ngày t/VN-Index ngày t-1) + ln(HNX-Index
ngày t/HNX-Index ngày t-1))/2 Sau khi tính
được Rm, tiếp tục trừ cho lãi suất phi rủi ro
(tính toán lãi suất phi rủi ro sẽ được nêu ở
phần tiếp theo) sẽ tính được biến độc lập Rm-Rf
(ký hiệu trong Eviews là RMRF)
- SMB: Suất sinh lời của danh mục gồm 50%
cổ phiếu có vốn hóa nhỏ hơn vốn hóa trung
bình của 8 cổ phiếu (ký hiệu là danh mục S)
trừ đi 50% cổ phiếu có vốn hóa lớn còn lại
(ký hiệu là danh mục B) Vốn hóa được tính
bằng số lượng cổ phiếu lưu hành nhân với giá
thị trường Các cổ phiếu được xác định vốn
hóa trung bình trong vòng 1 năm, sau đó tính
trung bình cộng các vốn hóa trung bình của 8
cổ phiếu để tính vốn hóa làm chuẩn so sánh
Nếu cổ phiếu nào có vốn hóa nhỏ hơn hoặc
bằng chuẩn so sánh sẽ được xếp vào vốn hóa
nhỏ, và ngược lại được xếp vào nhóm vốn hóa
lớn Sau mỗi năm xác định và phân chia danh
mục lại một lần
- HML: Suất sinh lời của danh mục gồm 50%
cổ phiếu có giá trị sổ sách trên giá thị trường
lớn (ký hiệu là H) trừ đi 50% cổ phiếu có giá
trị sổ sách trên giá thị trường thấp (ký hiệu
là L) so với mức trung bình của 8 cổ phiếu
Giá trị sổ sách trên giá thị trường được tính
bằng giá trị sổ sách một cổ phiếu chia cho giá
thị trường của cổ phiếu đó Giá trị sổ sách
một cổ phiếu bằng vốn chủ sở hữu chia cho số
lượng cổ phiếu lưu hành Sau đó các cổ phiếu
được tính trung bình giá trị sổ sách trên giá
thị trường và phân chia thành 2 nhóm tương
tự như cách phân chia danh mục SMB và mỗi
năm phân chia danh mục lại một lần
- HVARL: Suất sinh lời của danh mục gồm 50% cổ phiếu có VaR lớn trừ đi 50% cổ phiếu có VaR nhỏ so với mức VaR trung bình của
8 cổ phiếu Tính VaR theo phương pháp mô
phỏng quá khứ, VaR được tính ở mức α=5%
và chu kỳ là 6 tháng Sau khi tính toán VaR cho từng cổ phiếu, tính trung bình VaR trong
1 năm và tiếp tục phân chia danh mục HVAR là danh mục gồm những cổ phiếu có VaR lớn hơn mức trung bình, LVAR là danh mục của những cổ phiếu có VaR nhỏ hơn hoặc bằng mức trung bình Mỗi năm phân chia danh mục lại một lần
- WML: Suất sinh lời của 50% cổ phiếu có suất sinh lời trong năm trước cao (ký hiệu là WIN) trừ cho 50% cổ phiếu có suất sinh lời trong năm trước thấp (ký hiệu là LOSE) so với suất sinh lời trung bình của danh mục 8 cổ phiếu Cụ thể như sau: chọn một nhóm cổ phiếu năm trước có suất sinh lời cao hơn trung bình gọi là nhóm WIN và nhóm cổ phiếu năm trước có suất sinh lời thấp hơn trung bình gọi là nhóm LOSE Tiếp theo tính suất sinh lời của nhóm WIN đó trong năm nay trừ đi suất sinh lời của nhóm LOSE đó trong năm nay ta được WML WML của năm sau ta lại tiếp tục lấy suất sinh lời hiện tại của nhóm WIN năm nay trừ cho nhóm LOSE năm nay
- LLiH: Suất sinh lời của danh mục gồm 50% cổ phiếu có thanh khoản thấp trừ 50% cổ phiếu có thanh khoản cao so với trung bình tính thanh khoản của danh mục 8 cổ phiếu Các bước phân chia danh mục tương tự như cách phân chia SMB, danh mục có thanh khoản cao ký hiệu là HLi, thanh khoản thấp là LLi Nhóm tác giả tính thanh khoản của cổ phiếu theo công thức Hui-Heubel (Sarr và Lybek, 2002) như dưới đây, chỉ số càng nhỏ thì cổ phiếu càng thanh khoản:
Trong đó: Pmax là giá cao nhất trong vòng 5 ngày giao dịch; Pmin là giá thấp nhất trong vòng 5 ngày giao dịch; V là tổng vốn hóa thị trường trong 5 ngày giao dịch; S là số cổ phiếu
max min min [(P -P )/P ]/[V/(S*P)]
L =
Trang 6đang lưu hành; P là trung bình giá đóng cửa
trong 5 ngày giao dịch
Đối với lãi suất phi rủi ro
Lãi suất phi rủi ro theo ngày được tính bằng
lãi suất trúng thầu trái phiếu chính phủ kỳ
hạn 10 năm theo trung bình năm chia cho 90
kỳ (do thời gian tính toán theo ngày T+4, mỗi
kỳ như vậy là lãi suất trong 4 ngày) Sau mỗi
năm, lãi suất phi rủi ro sẽ được tính lại trên
cơ sở lãi suất trúng thầu trung bình trong
năm đó
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Nhóm tác giả sử dụng phương pháp Dickey-Fuller
để kiểm định tính dừng lần lượt các biến độc lập
trong mô hình hồi quy 6 nhân tố, nếu giá trị tuyệt
đối |τ|ADF lớn hơn các giá trị |τ| tại các mức
ý nghĩa 1%, 5%, 10% thì chuỗi dữ liệu dừng Kết
quả cho thấy cho thấy các chuỗi dữ liệu của tất cả
các biến độc lập trong mô hình đều là chuỗi dừng
Kiểm định đa cộng tuyến, nhóm tác giả áp
dụng nguyên tắc ngón tay cái của Klein, nếu
ít nhất một hệ số R2 của mô hình hồi quy phụ
lớn hơn R2 của mô hình gốc thì có đa cộng
tuyến xảy ra Kết quả chưa thấy xảy ra hiện
tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập của
mô hình Kiểm định ý nghĩa thống kê của các
hệ số hồi quy, nhóm tác giả sử dụng kiểm
định F (kiểm định Wald) với từng hệ số và
mô hình với mức ý nghĩa 5%, nếu giá trị p
≥5% ta chấp nhận giả thiết H0 Kết quả kiểm
định các giả thuyết thống kê, một số danh
mục B/L, S/HVAR, B/WIN, B/LLi không đáp ứng được nên bị loại Các mô hình có ý nghĩa thống kê được trình bày tại Bảng 3
Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu: Với giả
thiết nghiên cứu ban đầu, ta chấp nhận giả thiết H1, H3; bác bỏ giả thiết H2, H4, H5, H6 Các giả thiết bị bác bỏ có thể được lý giải như sau:
- Bác bỏ giả thuyết H2, nhân tố quy mô công
ty hầu như không có ý nghĩa giải thích cho suất sinh lời của danh mục cổ phiếu Trên TTCK Việt Nam, cổ phiếu ngân hàng là một nhóm cổ phiếu chiếm tỷ trọng vốn hóa cao nhất thị trường, đồng thời là những doanh nghiệp có tổng tài sản cao nhất, luôn được nhà nước quan tâm, theo dõi để không phải phá sản Có lẽ vì vậy, nhà đầu tư sẽ có tâm lý vì vốn ngân hàng quá lớn và nhà nước theo dõi chặt chẽ nên khó phá sản như những doanh nghiệp khác Do đó, khi đầu tư vào cổ phiếu ngân hàng, nhà đầu tư không chú trọng tới yếu tố quy mô
- Bác bỏ giả thuyết H4, những cổ phiếu có giá trị chịu rủi ro cao thì khả năng sinh lời thấp hơn những cổ phiếu có giá trị chịu rủi ro thấp hơn, nhân tố HVARL nghịch biến với tỷ suất sinh lời cổ phiếu Đối với mô hình 5, HVARL đồng biến với suất sinh lời của cổ phiếu Kết quả từ việc xem xét bỏ biến HVARL tại mô hình này cho thấy R2 của mô hình hầu như không thay đổi Do vậy có thể xem HVARL ảnh hưởng không đáng kể tới SHLi, trong khi các mô hình 2 và 3 thì HVARL là nghịch
STT Biến phụ thuộc Mô hình 6 nhân tố 6 nhân tố R 2
Bảng 3: Kết quả hồi quy mô hình 6 nhân tố cổ phiếu ngành ngân hàng
Trang 7biến nên tác giả bác bỏ giả thiết H4 Với mức
biến động giá trung bình so với thị trường và
giữa các cổ phiếu với nhau sự biến động cũng
không chênh lệch nhiều, khi đầu tư vào cổ
phiếu ngân hàng, nhà đầu tư đã tự đặt ra một
mức sinh lời trung bình có thể, không kỳ vọng
nhiều vào sự tăng giá lớn Do đó, nhà đầu tư
có xu hướng thích cổ phiếu ngân hàng có khả
năng mất vốn tối đa thấp hơn
- Bác bỏ giả thuyết H5, những cổ phiếu ngân
hàng có suất sinh lời cao năm trước thì sẽ có
suất sinh lời thấp năm sau, nhân tố WML
nghịch biến với tỷ suất sinh lời cổ phiếu Có
thể thấy, mục tiêu đầu tư cổ phiếu ngân hàng
của các nhà đầu tư là kiếm chênh lệch giá ngắn
hạn khoảng 1 năm Khi giá cổ phiếu ngân hàng
lên cao, nhà đầu tư sẵn sàng bán ngay kiếm lời
và dịch chuyển dòng tiền của mình sang những
cổ phiếu ngân hàng chưa tăng giá
- Bác bỏ giả thuyết H6, những cổ phiếu có
thanh khoản cao mang lại tỷ suất sinh lời
cao hơn những cổ phiếu có thanh khoản thấp,
nhân tố LLiH nghịch biến với tỷ suất sinh lời
cổ phiếu Những cổ phiếu ngân hàng có thanh
khoản cao cho thấy mức độ quan tâm của số
đông nhà đầu tư vào cổ phiếu này, do vậy
đây là những cổ phiếu có độ nhạy cao nhất
Trong thị trường tăng giá, động cơ tối đa hóa
lợi nhuận của nhà đầu tư sẽ dẫn đến quyết
định bỏ tiền vào những cổ phiếu dạng này, vì
dễ giải ngân, dễ giao dịch và có độ nhạy cao
Chính hành động này của số đông nhà đầu tư
lại quay trở lại tác động lên giá cổ phiếu và
làm cho những cổ phiếu có thanh khoản cao
thường leo giá nhanh nhất thị trường Đồng
thời, trong thị trường giảm giá, hành động
cắt lỗ cũng tương tự như trên, nhà đầu tư
kéo nhau cắt lỗ khiến giá cổ phiếu dạng này
nhanh chóng rớt giá
Từ kết quả mô hình hồi quy 6 nhân tố đo
lường rủi ro và lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng
trên TTCK Việt Nam tại Bảng 2, nhóm tác
giả có một số nhận xét:
- Theo mô hình 1 ước lượng cho danh mục toàn
bộ 8 cổ phiếu RIRF, ngoài nhân tố SMB thì cả
2 nhân tố WML và HVARL đều không có mặt Có thể nói, đối với nhà đầu tư nắm giữ một danh mục bao gồm tất cả các cổ phiếu ngân hàng thì họ không quan tâm tới yếu tố quy mô, rủi ro mất vốn tối đa và xu hướng sinh lời trong quá khứ Điều mà nhà đầu tư quan tâm: (i) Phần bù rủi ro của thị trường cao hay thấp (tức xu hướng thị trường và lãi suất phi rủi ro đang lên hay xuống - quan trọng nhất với hệ số trong mô hình lớn nhất); (ii) Phần bù rủi ro giá trị; (iii) Chênh lệch giá trị giữa cổ phiếu thanh khoản thấp và cao là nhiều hay ít
- Đối với việc ước lượng các mô hình còn lại là
SH, SLVAR, SWIN, SHLi, 2 nhân tố tác động mạnh nhất và luôn có trong mô hình: (i) Rủi
ro thị trường; (ii) Phần bù rủi ro thanh khoản Như vậy, các nhân tố WML và HVARL tuy có ảnh hưởng tới các danh mục nêu trên nhưng không có ý nghĩa giải thích mạnh như nhân tố phần bù rủi ro thanh khoản
- Ước lượng suất sinh lời của danh mục SWIN là ước lượng duy nhất có sự xuất hiện của nhân tố SMB Nhóm tác giả cũng nhận thấy ảnh hưởng của SMB trong mô hình SWIN cũng không lớn như RMRF và LLiH thông qua hệ số khá nhỏ (0,15) Hơn nữa, việc hồi quy đơn lẻ SMB với RIRF như đã nói trước là không có ý nghĩa thống kê (tuy khi kết hợp vào mô hình SWIN có ý nghĩa nhưng tác động không mạnh) Từ đó, tác giả đã thử loại bỏ biến SMB
ra khỏi mô hình SWIN, kết quả cho thấy R2 giảm không đáng kể, từ 0,7384 xuống 0,7338 Như vậy có thể nói, trong các nhân tố dùng để ước lượng tỷ suất sinh lời cổ phiếu ngân hàng thì nhân tố phần bù quy mô SMB hầu như không có ý nghĩa giải thích
- Hệ số của nhân tố thị trường là hệ số lớn nhất trong các mô hình, cho thấy sự biến động của nhân tố thị trường tác động mạnh tới tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu ngân hàng Một lần nữa nghiên cứu khẳng định dù có bổ sung nhiều biến độc lập để giải thích cho suất sinh lời cổ phiếu, thì nhân tố rủi ro thị trường vẫn
Trang 8là biến quan trọng nhất, có sức giải thích cao
nhất biến động cổ phiếu ngân hàng
- Tất cả các hệ số của nhân tố phần bù rủi
ro thị trường của 5 danh mục cổ phiếu ngân
hàng đều nhỏ hơn 1, dao động từ 0,3782 tới
0,6002 Như vậy, dù là một danh mục cổ phiếu
ngân hàng quy mô nhỏ hay lớn, thanh khoản
cao hay thấp hay danh mục toàn bộ cổ phiếu
ngân hàng niêm yết trên hai sàn chứng khoán
đều cho thấy mức độ rủi ro của cổ phiếu ngân
hàng là thấp hơn thị trường Những cổ phiếu
vốn hóa lớn và thanh khoản thấp là những
cổ phiếu ít bị tác động bởi nhân tố thị trường
nhất, ngược lại những cổ phiếu vốn hóa nhỏ
và thanh khoản cao lại là những cổ phiếu có
giá biến động theo sát xu hướng thị trường
Mặt khác, dấu dương của hệ số cho thấy tỷ
suất sinh lời của cổ phiếu ngân hàng biến
động cùng hướng với toàn thị trường
- Về dấu của hệ số ước lượng: các hệ số RMRF,
SMB, HML có quan hệ đồng biến với suất sinh
lời của các danh mục cổ phiếu ngân hàng Các
hệ số HVARL (trừ mô hình ước lượng SHLi),
WML, LLiH có qua hệ nghịch biến với suất
sinh lời của các danh mục cổ phiếu ngân hàng
- Không phải cùng lúc cả 6 nhân tố đều có ý
nghĩa giải thích cho mô hình Khi kết hợp
6 nhân tố lại với nhau, một số mô hình có
phương sai thay đổi không thể khắc phục được
và vì vậy không thể đưa vào phân tích (các
danh mục B/L, S/HVAR, B/WIN, B/LLi)
- Nhóm tác giả chạy hồi quy với các biến độc
lập và phụ thuộc tại Bảng 3 với mô hình CAPM,
kết quả cho thấy mức giải thích của mô hình
CAPM kém hơn mức giải thích của mô hình 6
nhân tố (Bảng 4)
So sánh kết quả Bảng 4 (mô hình CAPM) và Bảng 3 (mô hình 6 nhân tố) thông qua
R2 cho thấy: trung bình, sử dụng mô hình 6 nhân tố sẽ tăng được mức giải thích ý nghĩa suất sinh lời của cổ phiếu so với mô hình CAPM là 24,5%
Kết luận
Kết hợp các nhân tố đưa ra bởi Fama và French (1993), Carhart (1997), Cakici và Bali (2004) và yếu tố thanh khoản, nhóm tác giả đã tổng hợp một mô hình chứa những yếu tố cốt lõi của các nhà nghiên cứu trước thành mô hình 6 nhân tố Bài nghiên cứu đã thực hiện đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận của
8 cổ phiếu ngân hàng niêm yết trên 2 sàn chứng khoán HSX và HNX giai đoạn 2009-2012 Kết quả nghiên cứu cho thấy cổ phiếu ngân hàng ít rủi ro hơn thị trường, suất sinh lời của danh mục toàn bộ cổ phiếu ngân hàng chịu sự ảnh hưởng mạnh của nhân tố phần bù rủi ro thị trường và nhân tố phần bù rủi ro thanh khoản Các nhân tố còn lại cũng có ảnh hưởng nhưng không cao như 2 nhân tố phần bù rủi ro thị trường và phần bù rủi ro thanh khoản Nhân tố phần bù quy mô hầu như không có ảnh hưởng đáng kể nào lên tỷ suất sinh lời của cổ phiếu ngân hàng Một đặc điểm ở nghiên cứu khác với các nghiên cứu của Carhart (2007) và Cakici và Bali (2004) là nhân tố xu hướng suất sinh lời trong quá khứ và nhân tố phần bù rủi ro mất vốn tối đa có quan hệ nghịch với tỷ suất sinh lời của cổ phiếu ngân hàng Các nhân tố còn lại là nhân tố thị trường, nhân tố giá trị có mối quan hệ đồng biến với tỷ suất sinh lời cổ phiếu, giống như các nghiên cứu trước đây Nghiên cứu cũng chỉ
ra việc áp dụng mô hình 6 nhân tố sẽ xác định chính xác hơn tỷ suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán so với áp dụng mô hình CAPM, trung bình tăng khả năng giải thích lên 24,5%
STT Biến phụ thuộc Mô hình CAPM R 2 CAPM
Bảng 4: Kết quả hồi quy mô hình CAPM
cổ phiếu ngành ngân hàng
Trang 9Từ cơ sở các kết luận rút ra, nhóm tác giả đề
xuất một số hàm ý và gợi ý giảm thiểu rủi ro
khi lựa chọn đầu tư cổ phiếu ngân hàng cho
các nhà đầu tư và cơ quan quản lý nhà nước:
Thứ nhất, khi đầu tư cổ phiếu ngân hàng,
theo mô hình 6 nhân tố thì nhà đầu tư nên lựa
chọn những cổ phiếu có đặc tính như sau: tỷ
lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường cao, rủi
ro mất vốn tối đa thấp, tỷ suất sinh lời trong
quá khứ thấp và hiện đang có tính thanh
khoản cao Như vậy, nếu nhà đầu tư lựa chọn
những cổ phiếu có càng nhiều đặc điểm trên,
thì rủi ro giảm xuống và khả năng mang lại
lợi nhuận cho nhà đầu tư lớn hơn
Thứ hai, do ảnh hưởng của nhân tố thị trường
tới suất sinh lời là chủ đạo, nên tại các danh
mục cổ phiếu hồi quy theo mô hình 6 nhân
tố, hệ số beta của phần bù rủi ro thị trường
thể hiện mức độ rủi ro chính của danh mục cổ
phiếu đó Theo đó, nhà đầu tư nên chọn những
danh mục có beta tương đối thấp để đầu tư
trong giai đoạn thị trường xuống là các danh
mục SLVAR, SWIN để hạn chế rủi ro và chọn
những danh mục có beta cao hơn trong giai
đoạn thị trường giá lên gồm danh mục 8 cổ
phiếu, SH, SHLi để thu lợi nhiều hơn
Thứ ba, qua phân tích ở trên, mô hình 6 nhân
tố có ý nghĩa giải thích hơn mô hình CAPM
rất nhiều, trung bình khoảng 24,5%, vì vậy
nhà đầu tư nên sử dụng mô hình 6 nhân tố để
ước tính mức sinh lời kỳ vọng hay chi phí sử
dụng vốn của cổ phiếu để sử dụng trong việc
định giá Đối với nhà quản trị, việc áp dụng
mô hình 6 nhân tố giúp đưa ra chính sách phù
hợp về cơ cấu vốn tối ưu cho ngân hàng, từ đó
có những chính sách tài chính đúng đắn trong
tương lai
Thứ tư, tham gia vào thị trường, nhà đầu tư
nào cũng mong muốn kiếm được lợi nhuận
Tuy vậy, TTCK là một thị trường tài chính
cao cấp, không phải như quan niệm của nhiều
nhà đầu tư là đánh bạc, hay “chơi chứng
khoán” vì vậy ở đó nếu không nắm rõ luật
chơi thì nhà đầu tư sẽ gánh chịu nhiều thua thiệt Để giảm thiểu rủi ro, dù là đầu tư vào chứng khoán ngân hàng hay vào chứng khoán các ngành khác thì nhà đầu tư cần tìm hiểu kỹ luật chơi, tự phổ cập và nâng cao kiến thức về TTCK cho mình để có thể tỉnh táo phân tích, suy xét đưa ra quyết định mua bán trước những tin đồn và tâm lý đám đông trên thị trường Theo kinh nghiệm quốc tế, bên cạnh các nhà đầu tư là có đội ngũ tư vấn chứng khoán những người có trình độ và khả năng phân tích chứng khoán tốt nhất Vì vậy, theo xu thế chung thì Việt Nam cũng cần đào tạo và phát triển đội ngũ các nhà phân tích,
tư vấn chuyên nghiệp tạo điều kiện thuận lợi cũng như chi phí rẻ cho các nhà đầu tư sử dụng dịch vụ tư vấn
Thứ năm, về phía các doanh nghiệp niêm
yết, cơ quan quản lý cần thường xuyên thanh tra, giám sát và xử lý những tin đồn thất thiệt, tạo cung cầu giả mạo để làm giá cổ phiếu gây thiệt hại cho doanh nghiệp và nhà đầu tư Đồng thời, cơ quan quản lý cần xử lý nghiêm những doanh nghiệp công bố thông tin sai, hoặc cố tình che giấu thông tin, giao dịch nội gián trục lợi cá nhân Yếu tố minh bạch trong các thông tin kinh tế và thông tin
vi mô doanh nghiệp cần phải được chú trọng hơn nữa, chỉ khi hoàn thiện cơ chế quản lý và công bố thông tin thì mới có thể giảm thiểu rủi ro cho nhà đầu tư
Thứ sáu, mô hình 6 nhân tố chưa thể hiện
được hết các khía cạnh khác liên quan tới nội tại cổ phiếu ngân hàng là khả năng sinh lời trong hoạt động kinh doanh, sự ổn định, cân đối tín dụng ngắn trung và dài hạn, tiềm năng phát triển của ngân hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát, tỷ giá Vì vậy, trên cơ sở phân tích lợi nhuận kỳ vọng với mô hình 6 nhân tố, căn cứ vào tình hình thực tế, nhà đầu tư nên quan tâm tìm hiểu tình hình hoạt động của các ngân hàng và tình hình kinh tế vĩ mô của đất nước Từ đó có cách vận dụng linh hoạt hơn công cụ đo lường rủi ro lợi nhuận này Đồng thời, để đạt được mục đích
Trang 10đầu tư sinh lời và giảm thiểu rủi ro, nhà đầu
tư nên kết hợp các chứng khoán với nhau theo
nguyên tắc lựa chọn danh mục của Markowitz,
kết hợp cổ phiếu ngân hàng với các ngành khác để có thể đạt được suất sinh lời cao nhất mà rủi ro nhỏ nhất
Tài liệu tham khảo
1 Cakici, N and Bali, T., G (2004) Value at risk and expected stock return.
2 Carhart, M., M (2007) On persistence in Mutual fund performance.
3 Fama, E., F and French, K., R (1993) Common risk factors in the returns on stocks and bonds, Journal of financial
Economics 33
4 Jegadesh and Titman (1993) Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency;
The Journal of Finance; Volume 48, Issue 1, March, 1993.
5 Nguyễn Tấn Minh (2012) Đánh giá các nhân tố mô hình Fama-French và Value-at-Risk trong việc giải thích suất sinh
lời cổ phiếu, trường hợp sàn cổ phiếu TP.HCM, Luận văn cao học, Trường Đại học Tôn Đức Thắng.
6 Nguyễn Thu Hằng và Nguyễn Mạnh Hiệp (2012) Kiểm định mô hình Fama-French tại TTCK Việt Nam Tạp chí Công
nghệ Ngân hàng, số 81 (12/2012).
7 Phan Đình Nguyên và Hà Minh Phước ( 2012) Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu niêm yết trên sàn
chứng khoán TP.HCM Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 78 (9/2012).
8 Sarr, A and Lybek, T (2002) Measuring liquidity in financial market.
9 Trần Minh Ngọc (2011) Kiểm định các mô hình CAPM, Fama-French và Carhart trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Luận văn cao học, Trường Đại học Mở, TP.HCM.
