Khoá luận tốt nghiệp: Các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi các công ty xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán TP.HCM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HỒ CHÍ MINH

KHOA KẾ TOÁN – TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

____________________________________

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ SUẤT

SINH LỢI CÁC CÔNG TY XÂY DỰNG NIÊM

YẾT TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN TP.HCM

Ngành: KẾ TOÁN – TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

Chuyên ngành: TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Giảng viên hướng dẫn: Ths. Hà Minh Phước

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Tường Vi

MSSV: 1211191233

Lớp: 12DTNH04

TP. Hồ Chí Minh, 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HỒ CHÍ MINH

KHOA KẾ TOÁN – TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

____________________________________

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ SUẤT

SINH LỢI CÁC CÔNG TY XÂY DỰNG NIÊM

YẾT TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN TP.HCM

Ngành: KẾ TOÁN – TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

Chuyên ngành: TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Giảng viên hướng dẫn:Ths. Hà Minh Phước

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Tường Vi

MSSV: 1211191233

Lớp: 12DTNH04

TP. Hồ Chí Minh, 2016

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là đề tài nghiên cứu do bản thân tôi thực hiện theo sự

hướng dẫn của Ths Hà Minh Phước. Đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất

sinh lợi của các công ty xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ

Chí Minh” được thực hiện đựa trên số liệu thực tế thu thập được cũng như cơ sở lý

thuyết các nghiên cứu của các nhà kinh tế học trước đây. Tôi xin cam đoan không

có hiện tượng sao chép hoàn toàn hay một phần những kết quả nghiên cứu của các

tác giả khác. Đây là đề tài nghiên cứu độc lập của tôi.

Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trước nhà trường về sự cam đoan nảy.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 22 tháng 6 năm 2016

Tác giả

Trang i

Nguyễn Thị Tường Vi

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

LỜI CẢM ƠN



Trên thực tế không có sự thành công nào mà không gắn liền với những sự hỗ trợ,

giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gian tiếp của người khác. Trong suốt thời

gian từ khi bắt đầu học tập ở giảng đường đại học đến nay, em đã nhận được rất

nhiều sự quan tâm và giúp đỡ của quý thầy cô.

Với lòng biết ơn sâu sắc, nhóm xin gửi đến quý Thầy Cô Khoa Kế Toán – Tài

Chính – Ngân Hàng – Trường ĐH Công Nghệ TPHCM đã cùng với tri thức và tâm

huyết của minh để truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho em trong suốt thời gian học

tập tại trường.

Em xin chân thành cảm ơn Thạc Sĩ Hà Minh Phước đã tận tâm hướng dẫn em qua

những buổi thảo luận và hướng dẫn để em hoàn thành tốt Khóa luận tót nghiệp.

Bài khóa luận tốt nghiệp được thực hiện trong khoảng thời gian từ 26/03/2016 –

22/06/2016. Vì kiến thức còn hạn chế do đó không thể tranh khỏi những thiếu sót là

điều chắc chắn, em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của quý

Thầy Cô để kiến thức của em trong lĩnh vực này được hoàn thiện hơn.

Em xin chúc quý Thầy cô nhiều sức khỏe và niềm vui trong công việc.

Một lần nữa em xin chân thành cảm ơn.

TP.HCM, ngày 22 tháng 06 năm 2016.

Tác giả

Trang ii

Nguyễn Thị Tường Vi

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

NĐT Nhà đầu tư

TTCK Thị trường chứng khoán

TSSL Tỷ suất sinh lợi

P/E Số nhân thu nhập

BE/ME Giá trị sổ sách trên giá trị thị trường

CTCP Công ty cổ phần

HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange

BCTC Báo cáo tài chính

SMB Small Minus Big

HML High Minus Low

WML Winners Minus Losers

CAPM The Capital Asset Pricing Model

Fama-French Fama-French Three Factor Model

Trang iii

Carhart Carhart Four-Factor Model

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

DANH MụC HÌNH Vẽ, BảNG BIểU

Hình 3.1 Mô hình nghiên cứu của khóa luận. ........................................................... 19

Trang iv

Bảng 3.1: Phân chia danh mục .................................................................................. 23 Bảng 3.2: Kết quả phân chia 30 cổ phiếu ngành xây dựng thành 6 danh mục ......... 23 Bảng 3.3: Tên công ty và mã cổ phiếu nhóm ngành xây dựng niêm yết trên sàn HOSE. ....................................................................................................................... 24 Bảng 4.1: Phân tích mô tả dữ liệu ............................................................................. 27 Bảng 4.2: Tính chất của hệ số tương quan ................................................................ 28 Bảng 4.3 Kết quả hồi quy tổng hợp mô hình CAPM, Fama-French và Carhart....... 41

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

MụC LụC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ...................................................................................... 1

1.1. Lý do chọn đề tài .............................................................................................. 1

1.2. Mục đích nghiên cứu ........................................................................................ 2

1.3. Câu hỏi nghiên cứu ........................................................................................... 2

1.4. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu ..................................................................... 3

1.5. Phương pháp nghiên cứu .................................................................................. 3

1.6. Kết cấu đề tài .................................................................................................... 3

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN .............................................................................. 5

2.1. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại: tiền đề tạo nên mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi ..................................................................................................... 5

2.2. Lý thuyết và các mô hình có liên quan. ............................................................ 6

2.2.1. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Capital Asset Pricing Model). ....... 6

2.2.2. Mô hình 3 nhân tố của Fama- French (1993) ............................................. 8

2.2.3. Mô hình 4 nhân tố của Carhart ................................................................. 12

2.3. Tổng kết một số kết quả của các nghiên cứu có liên quan tại Việt Nam và trên thế giới trong thời gian gần đây ............................................................................. 12

2.3.1. Nghiên cứu ở những nước trên thế giới ................................................... 12

2.3.2. Những nghiên cứu tại Việt Nam .............................................................. 14

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 16

3.1. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................ 16

3.2. Dữ liệu nghiên cứu ......................................................................................... 20

3.2.1. Nguồn dữ liệu ........................................................................................... 20

3.2.2. Cách lấy và xử lý dữ liệu .......................................................................... 21

3.2.3. Mẫu nghiên cứu ........................................................................................ 24

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.............................................................. 27

4.1. Thống kê mô tả. .............................................................................................. 27

4.2. Phân tích tương quan. ..................................................................................... 28

Trang v

4.3. Thực hiện mô hình hồi quy. ............................................................................ 30

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

4.3.1. Kiểm định với mô hình CAPM ................................................................ 31

4.3.2. Kiểm định với mô hình ba nhân tố của Fama – French ( 1993 ) ............. 33

4.3.3. Kiểm định với mô hình bốn nhân tố của Carhart ( 1994 ) ....................... 36

4.4. Kiểm định các giả thiết nghiên cứu ................................................................ 39

4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính mô hình CAPM, Fama-French và Carhart. ...... 41

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP ......................................................... 44

5.1. Kết luận ........................................................................................................... 44

5.2. Giải pháp ......................................................................................................... 45

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo. ........................................................ 46

5.3.1. Hạn chế ..................................................................................................... 46

Trang vi

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo. .................................................................... 47

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Lý do chọn đề tài

Trong nền kinh tế chung gặp nhiều trắc trở, đòi hỏi các nhà đầu tư không chỉ

cân nhắc kỹ lưỡng quyết định đầu tư bằng ngồn vốn mình bỏ ra một cách an toàn,

có hiệu quả hay xác định và nắm bắt dòng tiền của mình lưu chuyển ra sao, bởi mục

tiêu lớn nhất khi đầu tư là đạt được tỷ suất sinh lợi cao nhất. Hơn 10 năm hoạt động,

TTCK Việt Nam ngày càng phát triển, việc đầu tư vào lĩnh vực chứng khoán trở

thành kênh đầu tư thu hút ngày càng nhiều nhà đầu tư. Tuy nhiên, TTCK Việt Nam

vẫn còn quá non trẻ và ẩn chứa bên trong nhiều biến động, do đó việc đầu tư cũng

mang lại không ít rủi ro cho các nhà đầu tư, đặc biệt là những nhà đầu tư mới tham

gia vào thị trường hay những nhà đầu tư theo hình thức đám đông, chưa có nhiều

kiến thức về lĩnh vực chứng khoán. Rủi ro khi đầu tư vào TTCK là không thể tránh

khỏi. Do đó, nhà đầu tư phải cân nhắc trước khi quyết định lựa chọn mã chứng

khoán vào danh mục của mình để mang lại suất sinh lợi cao với mức rủi rothấp nhất

có thể chấp nhận được. Có nhiều nghiên cứu phân tích những nguyên nhân tác động

đến TTCK ví dụ như những nhân tố vĩ mô biến động của chu kỳ kinh tế trong nước

cũng như thế giới, biến động của lãi suất, tỷ giá hay giá vàng, giá dầu… hay nhân

tố vi mô như ảnh hưởng của thị trường, quy mô công ty, dòng tiền trên giá…Khi

đầu tư vào TTCK đòi hỏi phải có kiến thức về chứng khoán và lập trường riêng của

bản thân, nếu không sẽ lúng túng trước những thông tin hay báo cáo của thị trường

cũng như của doanh nghiệp. Càng khó khăn cho nhà đầu tư hơn khi tham khảo

những dự đoán của giới chuyên môn, tổ chức tài chính danh tiếng trên thế giới khi

nhận định về TTCK Việt Nam. Do đó, việc nghiên cứu các mô hình định giá chứng

khoán từ đó cho nhà đầu tư có kiến thức sâu hơn, tầm nhìn rộng hơn về TTCK là rất

quan trọng. Có nhiều tranh luận về các mô hình định giá này như: mô hình định giá

tài sản vốn, mô hình 3 nhân tố của Fama- French hay mô hình 4 nhân tố của

Carhart…Các mô hình này được nghiên cứu trên nhiều TTCK trên thế giới và mang

Trang 1

lại nhiều kết quả hữu ích cho nhà đầu tư khi tham gia vào TTCK. TTCK Việt Nam

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

biến động rất bất thường, không thể chỉ dựa vào những phỏng đoán của giới chuyên

môn đặc biệt là đầu tư theo “tâm lý bầy đàn” của nước ta mà phải có cái nhìn sâu

sắc hơn, nhận định rõ ràng hơn để mang lại kết quả thỏa đáng. Như vậy, việc xem

xét các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán là rất cần thiết và giúp

cho các nhà đầu tư có thể an tâm khi đưa ra lựa chọn cho mình. Nhận ra điều tất yếu

đó, khóa luận này tiến hành kiểm định xem thử trong 3 mô hình trên mô hình nào là

phù hợp nhất đối với các công ty thuộc nhóm ngành Xây dựng trên TTCK TP Hồ

Chí Minh.

1.2. Mục đích nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu của đề tài này nhằm đánh giá các nhân tố (rủi ro thị

trường, quy mô công ty và giá trị công ty, xu hướng tăng trưởng ) ảnh hưởng đến tỷ

suất sinh lợi của các công ty thuộc nhóm ngành xây dựng niêm yết tại sàn chứng

khoán TP Hồ Chí Minh từ đó đưa ra các biện pháp và khuyến nghị đầu tư dựa trên

kết quả phân tích được. Ngoài ra nghiên cứu này còn kiểm định sự phù hợp của các

mô hình bao gồm :

• Mô hình định giá tài sản vốn CAPM.

Theo mô hình 3 nhân tố của Fama- French (1993). •

• Nhân tố xu hướng trong mô hình của Carhart.

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

•

TSSL của các chứng khoán có mối quan hệ như thế nào đối với các yếu tố thị trường.

• Mô hình 3 nhân tố của Fama-French (1993) thì nhân tố quy mô và nhân tố

giá trị tương quan với TSSL như thế nào.

• Mô hình 4 nhân tố của Carhart thì thêm nhân tố xu hướng có mối quan hệ

•

Trang 2

như thế nào đối với TSSL. Trong các mô hình thì mô hình nào phù hợp nhất để giải thích cho TSSL của các chứng khoán thuộc nhóm ngành xây dựng trên sàn TP HCM giai đoạn 2013 – 2015.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

1.4. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu:BCTC đã được kiểm toán và thông tin được lấy từ Sở

giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh bao gồm: giá đóng cửa hàng ngày, vốn chủ

sở hữu, số lượng cổ phiếu đang lưu hành, chỉ số VN-Index… từ năm 2013 đến năm

2015 của 30 Công ty nhóm ngành Xây dựng trên Sàn Chứng khoán TP.HCM.

Khóa luận còn sử dụng khá nhiều tài liệu về mô hình CAPM, Fama-French

(1993) và mô hình 4 nhân tố của Carhart cũng như các nghiên cứu trước đây của

các nước có thị trường chứng khoán phát triển và thị trường chứng khoán ở các

nước đang phát triển như Việt Nam.

Đối tượng nghiên cứu:Khóa luận thực hiện nghiên cứu tổng quan và chi tiết

đối với ba mô hình là mô hình CAPM, Fama-French và Carhart với dữ liệu thực tế

thu thập được.

1.5. Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng mà cụ thể là phương pháp

thống kê mô tả, phân tích tương quan và phương pháp hồi quy để hiểu rõ hơn sự tác

động của 4 nhân tố: rủi ro thị trường, giá trị công ty, quy mô công ty và xu hướng

tăng trưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán nhóm ngành Xây dựng.

Phương pháp kiểm định sự phù hợp của mô hình trong việc dự báo tỷ suất sinh

lời cổ phiếu ngành Xây dựng.Đề tài còn sử dụng các phương pháp nghiên cứu của

các nhà khoa học trước đây trên thế giới và tại Việt Nam để tạo nền tảng kiến thức

thuận lợi cho việc nghiên cứu.

1.6. Kết cấu đề tài

Nội dung của đề tài bao gồm 5 chương sau:

CHƯƠNG 1 : GIớI THIệU •

CHƯƠNG 2 : CƠ Sở LÝ LUậN •

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CứU •

CHƯƠNG 4 : KếT QUả NGHIÊN CứU •

Trang 3

• CHƯƠNG 5 : KếT LUậN VÀ GIảI PHÁP

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Do phạm vi kiến thức về tài chính nói chung cũng như kỹ năng phân tích và thống

kê nói riêng còn hạn chế, nên việc không thể không tránh khỏi những thiếu sót trong

quá trình thực hiện Khóa luận, rất mong nhận được nhiều sự đóng góp từ thầy cô để

Trang 4

tài của em được hoàn thiện hơn.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN

2.1. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại: tiền đề tạo nên mối quan hệ giữa

rủi ro và tỷ suất sinh lợi

Được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1959 bởi nhà kinh tế học Harry

Markowitz, lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại khuyến nghị các nhà đầu tư hãy đa

dạng hóa danh mục đầu tư của mình. Bằng cách này họ có thể giảm rủi ro thị trường

tác động lên tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục mà mình đang nắm giữ.

Ngoài ra, Harry Markowitz còn phát triển nguyên lý trong việc xây dựng danh

mục đầu tư. Có một cụm từ đơn giản để hiểu về lý thuyết này đó là “Không để tất

cả trứng vào cùng một giỏ”. Một danh mục đầu tư được xem là hiệu quả khi có tỷ

suất sinh lợi kỳ vọng cao ở một mức rủi ro có thể chấp nhận được. Tuy nhiên, để

làm được điều này không phải là chuyện dễ, bởi vì đầu tư vào chứng khoán luôn

kèm theo hai loại rủi ro cơ bản là rủi ro của chính chứng khoán và rủi ro thị trường.

Nếu không biết tính toán, linh hoạt và cân bằng giữa các loại rủi ro thì chắc chắn

danh mục đầu tư sẽ khó có lợi nhuận. Vì vậy, trước khi có bất cứ quyết định đầu tư

nào cần phải xem xét nhiều yếu tố:

• Mục tiêu của nhà đầu tư là gì?

• Mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư?

• Hãy đầu tư vào những gì hiểu rõ

• Xác định đúng đắn thời điểm mua bán

Bằng cách cân bằng các cổ phiếu đang nắm giữ để phòng ngừa các biến động thị

trường bất lợi, nhà đầu tư có thể nắm giữ một danh mục khá ổn định - ngay cả với

Trang 5

những kênh đầu tư biến động mạnh.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

2.2. Lý thuyết và các mô hình có liên quan.

2.2.1. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Capital Asset Pricing Model).

Sharpe(1964), Lintner(1965) và Black(1972) đã nghiên cứu và thể hiện mối

tương quan giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán vào thập niên 1960.

Mô hình này cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của

chứng khoán và beta chứng khoán qua phương trình :

=

+

−

)

R

)

R

− ( RE i

f

− ( RE m

f

i

 β

 

E(Ri): là suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ

Rf : là lợi nhuận không rủi ro

E(Rm): là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường

βi: là hệ số beta thị trường của danh mục tài sản i.

Mô hình CAPM là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ

vọng. Trong mô hình này, lợi nhuận kỳ vọng bằng lợi nhuận phi rủi ro (rick-free)

cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng

khoán đó. Còn rủi ro không toàn hệ thống không được xem xét trong mô hình này

do nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ rủi ro này.

Nhà đầu tư sẽ dựa trên rủi ro và tỷ suất sinh lợi từ mô hình để thiết lập đường thị

trường chứng khoán SML(security market line), họ đầu tư những chứng khoán đang

được định giá thấp (bên trên đường SML) và bán khống (nếu thị trường cho phép)

hoặc từ bỏ nắm giữ những chứng khoán bên dưới SML.Như vậy, 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, Rf. Beta bằng 1. Lợi nhuận 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

Trang 6

SML có hệ số góc là E(Rm) - Rf

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Đây là mô hình cơ bản, tiền đề cho các mô hình sau.

Ngoài ra, lý thuyết mô hình CAPM, đi lên từ lý thuyết danh mục của

Markowitz, cho nên nó cần một số giả định sau:

• Những giả định về hành vi của nhà đầu tư

(1)Lý thuyết thị trường vốn cho rằng nhà đầu tư ra quyết định đầu tư dựa theo

hai tham số : lợi nhuận kỳ vọng và phương sai của lợi nhuận.

(2)Cácnhàđầu tưnói chung là người ngại rủi ro. Do vậy, để họ có thể đầu tư cần

phải có phần lợi nhuận bù đắp cho rủi ro mà họ phải gánh chịu.

(3)Tấtcảcácnhàđầutưcómộtphạmvithờigiantrongmộtkỳnhưnhauchẳng

hạnnhưmột tháng,sáu thánghaymộtnăm.Môhìnhnàysẽđượcxâydựng

chomộtkhoảngthờigiangiảđịnhvàkếtquả củanócũngsẽbịảnhhưởng bởi

việcgiảđịnhkhácđi.Sựkhácnhautrongphạm vithờigian sẽđòihỏicác nhà

đầutưxácđịnhra các thước đorủi rovàcáctàisản

phirủirophùhợpvớicácphạmvithờigianđầutư củahọ.

• Những giả định về thị trường vốn

(1)Lý thuyết thị trường vốn cho rằng thị trường vốn là thị trường cạnh tranh

hoàn hảo, nghĩa là số lượng người mua và người bán đủ lớn và tất cả các nhà đầu

tư riêng lẻ không thể ảnh hưởng tới giá cả tài sản giao dịch trên thị trường.

(2) Lý thuyết thị trường vốn còn giả định không có chi phí giao dịch và không

có sự can thiệp nào ảnh hưởng đến cung cầu trên thị trường.

(3)Cuối cùng lý thuyết thị trường vốn cho rằng nhà đầu tư có thể vay và cho

vay ở mức lãi suất phi rủi ro.

Thông thường, để lượng hóa mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi, người

ta thường sử dụng mô hình định giá tài sản vốn CAPM bởi vì đây là mô hình đơn

giản và có cơ sở lý thuyết khá vững vàng. Tuy nhiên, việc áp dụng mô hình này

Trang 7

trên thực tế của các nghiên cứu thực nghiệm đã đặt ra những vấn đề cần phải quan

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

tâm.

• Những phát hiện bất thường khi áp dụng CAPM

Một số học giả khi áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số điểm bất

thường khiến CAPM không còn đúng như trường hợp bình thường. Những điểm bất

thường bao gồm: Ảnh hưởng của qui mô công ty – Người ta phát hiện rằng chứng

khoán của công ty có giá trị thị trường nhỏ (giá trị vốn hóa thị trường bằng giá mỗi

cổ phiếu nhân số lượng cổ phiếu) đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty có

giá trị thị trường lớn, nếu những yếu tố khác như nhau .

Ảnh hưởng của tỷ số P/E (số nhân thu nhập) và ME/BE (giá trị thị trường trên

giá trị sổ sách) – Người ta cũng thấy rằng cổ phiếu của những công ty có tỷ số P/E

và tỷ số ME/BE thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những công ty có tỷ số

P/E và ME/BE cao.

Ảnh hưởng tháng Giêng – Những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng

thời gian từ tháng 12 đến tháng 1 thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng

khác.Tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy

trong nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra.

2.2.2. Mô hình 3 nhân tố của Fama- French (1993)

Trong nỗ lực của các nhà nghiên cứu tài chính, một kết quả nghiên cứu có sức

ảnh hưởng lớn đó là nghiên cứu của Fama và French đã được công bố vào năm 1992

dựa trên một mô hình, trong đó tổng hợp tất cả những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất

sinh lợi như quy mô, đòn bẩy tài chính, tỷ số E/P, Giá trị sổ sách trên giá trị thị

trường (BE/ME) và beta của các cổ phiếu của NYSE (Sàn giao dịch chứng khoán

New York), AMEX và NASDAQ (sàn giao dịch chứng khoán điện tử của Mỹ). Hai

ông cho rằng mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi trung bình là không cao trong

suốt thời kỳ 1963-1990, ngay cả chỉ dùng beta để giải thích cho tỷ suất sinh lợi

trung bình. Trong khi đó, các kiểm định lần lượt giữa tỷ suất sinh lợi trung bình với

quy mô, hệ số đòn bẩy, tỷ số E/P và tỷ số BE/ME cho thấy rằng tất cả các biến này

Trang 8

đều quan trọng và có tín hiệu mong đợi. Kết quả cuối cùng, hai ông chỉ ra rằng tỷ số

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

BE/ME và quy mô công ty là những yếu tố có mối quan hệ mạnh nhất tới tỷ suất

sinh lợi cổ phiếu và vai trò của các yếu tố còn lại (đòn bẩy, E/P) là không cao khi

đưa hai yếu tố này vào mô hình.

Tiếp tục công trình nghiên cứu này, vào năm 1993 Fama và French đã công

bố mô hình 3 yếu tố nổi tiếng của mình.Trong mô hình này, ngoài hai yếu tố như đã

trình bày ở trên, hai ông đã đưa thêm vào yếu tố thứ ba đó là phần bù rủi ro cổ

phiếu.

Trong mô hình ba yếu tố của Fama và French, những cổ phiếu có giá trị vốn

hóa nhỏ (small-cap) được gọi là những cổ phiếu quy mô công ty nhỏ, những cổ

phiếu có giá trị vốn hóa lớn (big-cap) được gọi là những cổ phiếu quy mô công ty

lớn, những cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu

cao (high book-to-market) được gọi là những cổ phiếu “giá trị”, những cổ phiếu có

tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu thấp (low book-to-

market) được gọi là những cổ phiếu “tăng trưởng”. Trong mô hình này, những cổ

phiếu có giá trị vốn hóa nhỏ có một phần bù kỳ vọng cao hơn những cổ phiếu có giá

trị vốn hóa lớn và những cổ phiếu “giá trị” có một phần bù kỳ vọng cao hơn những

cổ phiếu “tăng trưởng”.

Phần bù giá trị đại diện cho sự khác nhau giữa suất sinh lợi bình quân của một

danh mục đầu tư của những cổ phiếu “giá trị” và suất sinh lợi bình quân của một

danh mục đầu tư của những cổ phiếu “tăng trưởng”. Giống như vậy, phần bù quy

mô công ty đại diện cho sự khác nhau giữa suất sinh lợi bình quân của một danh

mục đầu tư của những cổ phiếu có giá trị vốn hóa nhỏ và suất sinh lợi bình quân của

một danh mục đầu tư của những cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn.

Các yếu tố của mô hình Fama-French

Phần bù của thị trường (market premium): phần bù cho mức độ rủi ro mà các nhà

đầu

Trang 9

tư phải gánh chịu liên quan đến thị trường.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Phần bù của quy mô công ty (size premium): phần bù do tác động của quy mô công

ty.

Phần bù của giá trị (value premium): phần bù do tác động của giá trị công ty.

−

+=

−

+

+

+

R

R

s

Biểu thức của mô hình ba Yếu tố của Fama-French:

[ βα R

]

R it

ft

ft

mt

i

SMB t

h i

HML t

ε t

)2.1(

R −

Trong đó:

it R

ft

: Tổng phần bù rủi ro tại thời điểm t

α: Tung độ góc của phương trình hồi quy

β (

R −

)

mt R

ft

s

: Phần bù của thị trường (market premium) ở thời điểm t

iSMB t

: Phần bù của quy mô công ty (size premium) ở thời điểm t

h iHML t

tε : Sai số ngẫu nhiên ở thời điểm t

itR : Suất sinh lợi kỳ vọng bình quân của cổ phiếu tại thời điểm t

mtR : Suất sinh lợi của thị trường tại thời điểm t

ftR : Lãi suất phi rủi ro (lãi suất của tín phiếu kho bạc) tại thời điểm t

: Phần bù của giá trị (value premium) ở thời điểm t

β, s , h : Hệ số hồi quy riêng phần

SMBt (small minus big): Hiệu số giữa suất sinh lợi bình quân của danh mục

các cổ phiếu có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ và suất sinh lợi bình quân của danh

mục các cổ phiếu có giá trị vốn hóa thị trường lớn tại thời điểm t.

HMLt (high book-to-market minus low): Hiệu số giữa suất sinh lợi bình quân

Trang 10

của danh mục các cổ phiếu có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường cao (cổ phiếu “giá

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

trị”) và suất sinh lợi bình quân của danh mục các cổ phiếu có tỷ số giá sổ sách trên

giá thị trường thấp (cổ phiếu “tăng trưởng”) tại thời điểm t.

Mô hình Fama-French vẫn cho rằng tỷ suất sinh lợi cao là phần thưởng cho sự

chấp nhận rủi ro cao. Hệ số si và hi lần lượt đo lường mức độ ảnh hưởng của hai

nhân tố SMB và HML đến tỷ suất sinh lợi của danh mục i. Danh mục i bao gồm

những cổ phiếu giá trị sẽ có hệ số hi cao và ngược lại đối với danh mục bao gồm

những cổ phiếu tăng trưởng sẽ có hệ số hi thấp. Tương tự, danh mục i bao gồm

những cổ phiếu có vốn thị trường cao thì sẽ có hệ số si thấp và ngược lại đối với

Trang 11

những danh mục bao gồm những cổ phiếu có vốn thị trường thấp thì hệ số si cao.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

2.2.3. Mô hình 4 nhân tố của Carhart

Từ mô hình 3 nhân tố của Fama- French, Carhart phát triển thành mô hình 4

nhân tố sau khi thêm vào mô hình nhân tố đà tăng trưởng (xu hướng) theo phương

trình:

Ri(t)-RF(t)=αi + βi[RM(t)-RF(t)] + siSMB(t) + hiHML(t) + wiWML(t) + ei(t)

Ngoài 3 nhân tố trong mô hình Fama- French, Carhart thêm vào mô hình nhân

tố xu hướng (đà tăng trưởng), WML(t), đó là TSSL bình quân của những chứng

khoán cao giá trừ đi những chứng khoán giảm giá trong một giai đoạn trước đó.

Kết quả của Carhart cho rằng nhà đầu tư nên mua những chứng khoán đã có

TSSL cao trong quá khứ và bán những chứng khoán có TSSL thấp.

2.3. Tổng kết một số kết quả của các nghiên cứu có liên quan tại Việt Nam

và trên thế giới trong thời gian gần đây

2.3.1. Nghiên cứu ở những nước trên thế giới

Từ khi mô hình 3 nhân tố Fama-French ra đời vào năm 1993, hàng loạt các

nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện để kiểm định khả năng áp dụng mô hình

này để xem xét sự thay đổi tỷ suất sinh lợi. Các nghiên cứu đó có thể kể đến như

sau:

Nghiên cứu tại các thị trường phát triển như Nima Billou (2004) nghiên cứu

cho 3 TTCK lớn NYSE, AMEX, and NASDAQ giai đoạn từ 07/1926 đến 12/2003, với độ tin cậy 95% thì R2 của CAPM là 77% và R2 của Fama - French là 88%. Kết

quả cho thấy hai yếu tố quy mô và giá trị rất có ảnh hưởng trên thị trường chứng

khoán Mỹ. Nghiên cứu của Elhaj Walid và Elhaj Ahlem (2007)cho TTCK Nhật Bản

giai đoạn 1/2002 đến 9/2007.Kết quả nghiên cứu cho thấy ở Nhật Bản nhân tố quy

mô công ty và tỷ suất sinh lợi có quan hệ nghịch biến, còn nhân tố giá trị và tỷ suất

sinh lợi thì đồng biến.Nhân tố quy mô thể hiện rõ nét ở những chứng khoán có mức vốn hóa thị trường nhỏ.R2 trung bình của Fama French là 78.2% lớn hơn so với R2

Trang 12

trung bình của CAPM là 70.5%.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Một nghiên cứu Nartea and Djajadikerta (2005) cho TTCK NewZealand đã sử

dụng dữ liệu từ 284 chứng khoán trong khoản thời gian 1994 đến 2002. Bài nghiên

cứu xác định phần bù giá trị ảnh hưởng ít, trong khi đó phần bù qui mô ảnh hưởng

đáng kể đến mô hình.

Nghiên cứu của Ajili (2005) cho thị trường chứng khoán Pháp, nghiên cứu

của Michael A. O’Brien (2007) cho thị trường chứng khoán Australia, cho thấy rằng

danh mục của nhóm công ty có quy mô nhỏ có suất sinh lợi trung bình cao hơn danh

mục của nhóm công ty có quy mô lớn và có mối tương quan nghịch biến giữa quy

mô công ty và suất sinh lợi của cổ phiếu. Các nghiên cứu này cũng cho thấy danh

mục của nhóm công ty có tỷ số BE/ME cao cho giá trị suất sinh lợi cao hơn danh

mục nhóm công ty có tỷ số BE/ME thấp. Cũng tương tự như thị trường chứng khoán

các nước phát triển, kết quả nghiên cứu tại các thị trường mới nổi như Connor and

Sehgal (2001), Bundoo (2004) cho thị trường chứng khoán Nam Phi, Drew và

Veeraraghavan (2003) cho thị trường các nước Hong Kong, Hàn Quốc, Malaysia và

Philippines cho thấy rằng danh mục của nhóm công ty có quy mô nhỏ có suất sinh

lợi trung bình cao hơn danh mục của nhóm công ty có quy mô lớn và có mối tương

quan nghịch biến giữa quy mô công ty và suất sinh lợi của cổ phiếu. Các nghiên cứu

này cũng cho thấy danh mục của nhóm công ty có tỷ số BE/ME cao cho giá trị suất

sinh lợi cao hơn danh mục nhóm công ty có tỷ số BE/ME thấp, hay nói cách khác,

các công ty thuộc nhóm “tăng trưởng” thì có suất sinh lợi thấp hơn các công ty

thuộc nhóm “giá trị” và có mối tương quan đồng biến giữa tỷ số BE/ME và suất sinh

lợi của cổ phiếu. Ngược lại, kết quả nghiên cứu của Bhavna Bahl (2006) cho thị

trường mới nổi Ấn Độ cho thấy rằng suất sinh lợi tăng khi tỷ số BE/ME tăng từ thấp

đến trung bình nhưng sau đó suất sinh lợi lại giảm khi BE/ME tăng từ trung bình

đến cao.

Tại Anh, bài nghiên cứu của Alan Gregory et al. “Xây dựng và thử nghiệm

Trang 13

phiên bản thay thế của Mô hình Fama-French và Carhart ở Anh” Kết quả là mô hình Carhart giải thích tốt hơn mô hình Fama, R2 hiệu chỉnh trung bình của Fama French là 73% và R2 hiệu chỉnh trung bình của Carhart là 74%.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

2.3.2. Những nghiên cứu tại Việt Nam

Tại Việt Nam trong khả năng tìm hiểu của mình, tác giả đã thu thập được

một số các nghiên cứu thực nghiệm cụ thể như sau:

Năm 2008, tại HOSE nghiên cứu của hai tác giả Vương Đức Hoàng Quân và

Hồ Thị Huệ cho thấy rằng danh mục của nhóm công ty có quy mô nhỏ có suất sinh

lợi trung bình cao hơn danh mục của nhóm công ty có quy mô lớn hay có mối tương

quan nghịch biến giữa quy mô công ty và suất sinh lợi của cổ phiếu. Khi xem xét sự

tác động của yếu tố HML thì ta thấy rằng yếu tố thuộc về đặc tính giá trị công ty (tỷ

số BE/ME) danh mục của nhóm công ty có tỷ số BE/ME thấp cho giá trị suất sinh

lợi cao hơn danh mục nhóm công ty có tỷ số BE/ME cao, hay nói cách khác, các

công ty thuộc nhóm “tăng trưởng” thì có suất sinh lợi cao hơn các công ty thuộc

nhóm “giá trị”. Kết quả là mô hình Fama Frenchgiải thích tốt hơn mô hình CAPM và R2 trung bình trong mô hình Fama French là 86.8% còn R2 trong mô hình CAPM

là 62.5%, kết quả này giống với kết quả nghiên cứu của các tác giả khác nghiên cứu

trên các thị trường đã phát triển cũng như mới nổi.Tuy nhiên, trong nghiên cứu của

hai tác giả Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ có một số vấn đề cần phải xem

xét lại, đó là (1) lãi suất phi rủi ro được sử dụng ở đây là lãi suất trái phiếu Chính

phủ kỳ hạn 5 năm, và (2) cở mẫu quá nhỏ (chỉ có 28 công ty). Lãi suất phi rủi ro là

lãi suất của tín phiếu kho bạc chứ không phải là lãi suất của trái phiếu Chính phủ kỳ

hạn 5 năm vì trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 5 năm có ẩn chứa yếu tố rủi ro là lạm

phát. Và cở mẫu quá nhỏ (chỉ có 28 công ty) nên ý nghĩa thống kê thấp và tính khái

quát vấn đề chưa cao.

Năm 2008, tại HOSE, tác giả Đinh Trọng Hưng có nghiên cức việc áp dụng

mô hình Fama – French trong việc định giá danh mục đầu tư. Nghiên cứu này cũng

có một số vấn đề cần phải xem xét lại, đó là (1) lãi suất phi rủi ro được sử dụng là

lãi suất trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 5 năm, (2) không thấy phương trình hồi quy nhưng lại có kết quả R2 của từng mã cổ phiếu, (3) cở mẫu cũng quá nhỏ (chỉ có 26

Trang 14

công ty), (4) thời gian quan sát quá ít (chỉ 15 tháng từ ngày 30/9/2006 đến ngày

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

31/12/2007) và (5) cũng nghiên cứu trên HOSE năm 2008 và cho kết quả hồi quy

cũng giống như nghiên cứu của hai tác giả Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ.

Tại HOSE (2010) nghiên cứu của tác giả Nguyễn Văn Sĩ cũng cho thấy rằng

danh mục của nhóm công ty có quy mô nhỏ có suất sinh lợi trung bình cao hơn danh

mục của nhóm công ty có quy mô lớn hay có mối tương quan nghịch biến giữa quy

mô công ty và suất sinh lợi của cổ phiếu và nhóm công ty có tỷ số giá trị sổ sách

trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu (BE/ME) cao cho giá trị suất sinh lợi cao

hơn nhóm công ty có tỷ số BE/ME thấp. Kết quả cũng cho thấy mô hình Fama French giải thích tốt hơn so với mô hình CAPM.R2 của CAPM là 85.9% còn R2 của

Trang 15

Fama French là 90.4%.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Phương pháp nghiên cứu

Nếu chương 2 đề cập đến các khái niệm, các lý thuyết về TSSL và một số nghiên

cứu trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài nghiên cứu thì chương 3 sẽ nói về

phương pháp nghiên cứu. Có thể nói, xác định đúng phương pháp nghiên cứu là

một phần quan trọng, không thể thiếu trong quá trình nghiên cứu.Nếu chúng ta có

cơ sở lý thuyết tốt, mô hình được xác định đúng và có phân tích một cách cẩn thận,

thì việc có được một kết quả nghiên cứu có ý nghĩa là điều hoàn toàn có thể xảy ra.

Bài nghiên cứu này sử dụng các phương pháp nghiên cứu định lượng mà cụ thể

như sau:

Phân tích tương quan (Corellation Analysis): cần xác định mối quan hệ •

tương quan giữa các nhân tố trong mô hình trước khi chạy ra kết quả. Quá trình

phân tích tương quan được thực hiện dựa trên ma trận tương quan (Correlation

matrix).

Phân tích tượng quan được thực hiện giữa các biến phụ th uộc (Ri – Rf) và các biến

độc lập (Rm – Rf, SMB, HML, WML). Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1

thì các biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ . Đồng thời cũng cần

phân tích tương quan giữa các biến độc lập. Vì những tương quan như vậy có thể

ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa công

tuyến.

Phân tích hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Được thực hiện cho từng •

danh mục đầu tư theo phương pháp bình phương bé nhất thông thường (Ordinary

Least Square – OLS). Cụ thể, quá trình phân tính hồi quy được thực hiện lần lượt

qua các bước sau:

Kiểm định giả thuyết và độ phù hợp của mô hình

Trang 16

Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Kiểm định giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai

(Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor ). Nếu

VIF >10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến •

Khi các biến giải thích có một mối cộng tuyến hoàn hảo thì các ước lượng cho mô

hình sẽ không thể tính toán một cách đầy đủ.Sự cộng tuyến giữa 2 biến có nghĩa là

có sự kết hợp gần như tuyến tính hoàn hảo giữa 2 biến.Mối quan hệ tuyến tính gần

như hoàn hảo này mở rộng cho 3 biến trở lên thì được gọi là đa cộng tuyến. Có 2

loại đa cộng tuyến là đa cộng tuyến hoàn hảo (perfect multicollinearity) và đa cộng

tuyến cao hay đa cộng tuyến không hoàn hảo (near multicollinearity).

Đa cộng tuyến hoàn hảo xuất hiện khi hai hay nhiều biến giải thích tương 

quan hoàn hảo với nhau. Hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo thường ít xảy ra, và

thường xảy ra đối với các biến dữ liệu thời gian.

Đa cộng tuyến cao/không hoàn hảo: đây là đa cộng tuyến thường gặp trong 

thực nghiệm. Nó xảy ra khi hai hay nhiều biến giải thích có tương quan cao với

nhau. Chúng ta có thể ước lượng hệ số hồi quy trong trường hợp này nhưng sai số

chuẩn rất lớn và vì vậy hệ số hồi qui ước lượng không chính xác, kiểm định ít có ý

nghĩa thống kê và dễ dàng bác bỏ giả thuyết “không”.

Điều quan tâm đầu tiên về đa cộng tuyến đó là khi mức độ đa cộng tuyến tăng lên

thì ước lượng của các hệ số trong mô hình hồi quy sẽ không còn ổn định và sai số

chuẩn của các hệ số sẽ bị phóng đại. Vì lẽ đó, đa cộng tuyến làm gia tăng khả năng

mắc sai lầm loại II (chấp nhận giả thuyết không khi nó sai), và gây khó khăn trong

việc phát hiện một tác động nếu nó (đa cộng tuyến) tồn tại.

Dấu hiệu nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến : 

2

lớn nhưng tỷ số t nhỏ • Hệ số

Trang 17

Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao • 𝑅𝑅

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Chúng ta sử dụng hệ số Pearson colleration trong SPSS để xem tính tương quan

giữa các biến độc lập.Nếu hệ số này >0.8 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng

tuyến.Tuy nhiên đây chỉ mang tính chất lý thuyết, thực tiễn có nhiều biến độc lập

tuy tương quan không cao vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Sử dụng nhân tố phóng đại phương sai (VIF) 

Nhân tố phóng đại phương sai gắn với biến giải thích nào đó, ký hiệu là VIF. Theo

một số nhà nghiên cứu có kinh nghiệm, nếu VIF một biến vượt quá 10 (xảy ra khi

) thì biến này được xem là cộng tuyến cao. Tuy nhiên đối với các dữ liệu

2 thông thường thì VIF<2 thì sẽ không xảy ra hiện tượng cộng tuyến. 𝑅𝑅𝑗𝑗

> 0.9

3.1. Mô hình nghiên cứu

Để đưa vào mô hình các biến thích hợp có thể giải thích chính xác nhất mức độ phù

hợp của mô hình cho việc giải thích nguồn gốc tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu hay

sự biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam. Việc chọn lựa yếu tố để đưa

vào mô hình sẽ phụ thuộc vào cách nhìn nhận và đánh giá mức độ quan trọng các

yếu tố của mỗi cá nhân nghiên cứu. Trong phạm vi đề tài dựa vào nền tảng lý thuyết

tài chính về mô hình CAPM, Fama – French và Carhart, dựa vào các kết quả nghiên

cứu thực nghiệm của các nước trên thế giới, từ đó để làm căn cứ xây dựng mô hình

nghiên cứu cho luận văn này. Trước nhất, khi thiết lập mô hình tác giả vẫn xem xét

yếu tố then chốt ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu đó là bốn yếu tố trong

mô hình Carhart bao gồm Phần bù của thị trường (market premium), Phần bù của

quy mô công ty (size premium), Phần bù của giá trị (value premium), phần bù xu

Trang 18

hướng (Momentum premium).

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Mô hình nghiên cứu được thiết lập như sau:

Yếu tố phần bù

thị trường (BETA)

Tổng phần bù rủi ro Yếu tốphần bù quy mô công ty (SMB)

(RISK PREMIUM)

Yếu tốphần bù giá trị (HML)

Yếu tố phần bù xu hướng (WML)

Hình 3.1Mô hình nghiên cứu của khóa luận.

Tóm lại, phương trình hồi quy của mô hình mở rộng có:

Biến phụ thuộc Y : Tổng phần bù rủi ro của cổ phiếu •

• Các biến X1, X2 , X3, X4 là các biến độc lập (biến giải thích)

• Yếu tố thị trường (market premium): phần bù cho mức độ rủi ro mà các nhà

đầu tư phải gánh chịu liên quan đến thị trường.

• Yếu tố quy mô công ty (size premium): phần bù cho tác động của quy mô

công ty.

• Yếu tố giá trị (value premium): phần bù cho tác động của giá trị công ty.

• Yếu tố xu hướng phần bù xu hướng WMLt (Winners minus Losers), yếu tố

này cho tác động khi thực hiện chiến lược đầu tư theo xu hướng.

ε

=

=

+

+

+

+

Y

Xf (

)

X

X

X

X

ββ + 1

0

1

β 2

2

β 3

3

β 4

4

Trang 19

Phương trình hồi quy của mô hình có dạng như sau:

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Trong đó:

• Y: Tổng phần bù rủi ro của cổ phiếu

• β0: Tung độ góc của phương trình hồi quy

βi: Hệ số hồi quy •

• X1: Biến Yếu tố thị trường (Rm – Rf) hay BETA

• X2: Biến phần bù quy mô (SMB)

• X3: Biến phần bù giá trị công ty (HML)

• X4: Biến phần bù xu hướng ( WML)

Các giả thiết nghiên cứu

Các giả thiết sau đây được đề nghị biểu diễn trong mô hình nghiên cứu của luận văn

này như sau:

H1: Có mối tương quan đồng biến giữa yếu tố thị trường và tổng phần bù rủi ro

của cổ phiếu.

H2: Có mối tương quan nghịch biến giữa yếu tố quy mô công ty và tổng phần

bù rủi ro của cổ phiếu.

H3: Có mối tương quan đồng biến giữa yếu tố giá trị công ty và tổng phần bù

rủi ro của cổ phiếu.

H4: Có mối tương quan đồng biến giữa yếu tố phần bù xu hướng và tổng phần

bù rủi ro của cổ phiếu.

3.2. Dữ liệu nghiên cứu

3.2.1. Nguồn dữ liệu

Nguồn dữ liệu của bài nghiên cứu được lấy từ trang www.hsx.vn vì nguồn dữ liệu

của Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh nên không có sự sai lệch và

hoàn toàn chính xác bên cạnh đó còn sử dụng nguồn dữ liệu từ trang

www.cophieu68.com so sánh với trang www.hsx.vn thì dữ liệu cũng hoàn toàn

Trang 20

chính xác.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

3.2.2. Cách lấy và xử lý dữ liệu

TSSL chứng khoán và TSSL thị trường 

TSSL thị trường là được lấy là chỉ số VN- Index.Từ giá đóng cửa cuối ngày, ta tính

TSSL ngày cho các chứng khoán.Bài nghiên cứuchọn ngày để tính toán vì muốn số

liệu thật chính xác.Vớithời kỳ mẫu 3 năm, có tất cả 745 ngày giao dịch.

Để thuận lợi cho việc tính toán, TSSL được tính ở đây bỏ qua việc tính cổ tức và

TSSL ngày được tính dựa vào công thức như sau:

𝑹𝑹𝒊𝒊 = − 𝟏𝟏 Trong đó: 𝑷𝑷𝑷𝑷 𝑷𝑷𝑷𝑷 − 𝟏𝟏

Pt: là giá đóng cửa cổ phiếu ngày t

Pt-1: giá đóng cửa cổ phiếu ngày t

TSSL tài sản phi rủi ro (Rf) 

Lãi suất phi rủi ro trong bài nghiên cứu được lấy là lãi suất của trái phiếu chính phủ

kỳ hạn 5 năm do Kho bạc nhà nước phát hành, dữ liệu lấy trên trang web của Bộ tài

chính. Lãi suất này là lãi suất trúng thầu của các đợt phát hành trái phiếu do Kho

bạc nhà nước phát hành.

Giá trị thị trường và giá trị sổ sách 

Giá trị thị trường và giá trị sổ sách được lấy từ BCTT theo quý của các công ty. Hầu

hết các báo cáo tài chính đã được kiểm toán và được soát xét.

Hệ số Beta trong mô hình Fama - French hay cả CAPM được phân tích sơ bộ 

bằng công thức:

𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽(𝑹𝑹𝑹𝑹)

β = 𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪𝑪(𝑹𝑹𝒊𝒊,𝑹𝑹𝑹𝑹)

Trang 21

Với Ri, Rm lần lượt là tỷ suất sinh lợi danh mục i và danh mục thị trường

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Cov (Ri, Rm) là hiệp phương sai giữ tỷ suất sinh lợi danh mục i và danh mục thị

trường.

Var (Rm): phương sai của tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường

Phần bù quy mô (SMB) và phần bù giá trị (HML) 

Quy mô (giá trị thị trường-ME) công ty được tính bằng giá cổ phiếu đóng cửa

nhânvới số cổ phiếu đang lưu hành ở ngày hiện tại.Số cổ phiếu đang lưu hành đã trừ

đi cổphần ưu đãi. Giá trị sổ sách(BM) ở đây theo Fama- French(1993)là giá trị sổ

sách củavốn chủ sỡ hữu cộng với thuế thu nhập hoãn lại trên Bảng cân đối kế toán

trừ đi giá trịsổ sách cổ phần ưu đãi. Giá trị thị trường và giá trị sổ sách tính trên cổ

phần thường vìcổ phần ưu đãi không cho người nắm giữ quyền quản lý công ty.

Theo Fama- Frenchnăm 1993 các chứng khoán được sắp xếp theo quy mô và chia

thành 2 nhóm theo tỷ lệ50%-50%, nếu quy mô công ty nào nhỏ hơn hoặc bằng 50%

vốn hóa trung bình củatoàn thị trường thì được xếp vào nhóm quy mô nhỏ (Small)

và ngược lại được xếp vàonhóm quy mô lớn (Big). Yếu tố B/M được sắp xếp tăng

dần và chia thành 3 nhóm là L (Low), M ( Medium ), H ( High) tương ứng với giá

trị thấp, vừa và cao. Sáu danh mục quy mô công ty (S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H)

là sự tổ hợp của hai nhóm ME và ba nhóm BE/ME.

Nhân tố SMB được tính bằng TSSL bình quân của 3 danh mục có quy mô nhỏ trừ

choTSSL bình quân của 3 danh mục quy mô lớn :

− 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = Nhân tố HML được tính bằng TSSL bình quân của 2 danh mục có B/M cao trừ 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆 3 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆 3

choTSSL bình quân của 2 danh mục có B/M thấp.

Trang 22

− 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆 2 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝑆𝑆𝑆𝑆 2

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Bảng 3.1: Phân chia danh mục

Phân theo giá trị Phân theo hệ số BE/ME

vốn hóa L(30%) M(40%) H(30%)

S (50%) SL SM SH

B(50%) BL BM BH

Bảng 3.2:Kết quả phân chia 30 cổ phiếu ngành xây dựng thành 6 danh mục

SL SM SH BL BM BH

PTX, C47, L10, CDC, HU1, ACC, C32, BCE, DIG, MCG

LM8, PXI, HU3, CTD, FNC, HBC, HTI,

THG,VSI MDG, LGC, PXS, LCG, VNE

PTC, UDC, SC5, TV1

VRC, HAS

Nhân tố xu hướng (đà tăng trưởng) – WML 

Nhân tố xu hướng được xây dựng tương tự như nhân tố HML, lần lượt chia thành

các nhóm W ( Winners ), M ( Medium ), L (Lose ) tương ứng với xu hướng cao,

trung bình và thấp. Tương tự trong mô hình 3 nhân tố, phối hợp với nhóm ME ta

cũng được 6 danh mục SW, BW, MW, SLc, MLc, BLc.

Nhân tố WML được tính bằng trung bình của 2 danh mục tăng giá mạnh nhất trừ

cho trung bình cuả 2 danh mục giảm giá :

Trang 23

− 𝑊𝑊𝑆𝑆𝑆𝑆 = 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 − 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 2 𝑆𝑆𝑊𝑊 + 𝑆𝑆𝑊𝑊 2

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

3.2.3. Mẫu nghiên cứu

Phạm vi của bài nghiên cứu gồm 30 chứng khoán thuộc nhóm ngành xây dựng được

niêm yết trên Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (Hose). Thời

gian mẫu là tháng 1 năm 2013 đến tháng 12 năm 2015 (2013-2015).

Bảng 3.3:Tên công ty và mã cổ phiếu nhóm ngành xây dựng niêm yết trên sàn HOSE.

Mã STT Mã CP Tên công ty STT Tên công ty CP

CTCP Lilama 1 ACC CTCP Bê tông Becamex 16 L10 10

CTCP Xây dựng và Giao CTCP Lilama 2 BCE 17 LM8 thông Bình Dương 18

CTCP Cơ điện

3 C32 CTCP Đầu tư Xây dựng 3-2 18 MCG và Xây dựng

Việt Nam

CTCP Miền 4 C47 CTCP Xây dựng 47 19 MDG Đông

CTCP Đầu tư

5 CTD CTCP Xây dựng COTEC 20 PTC và Xây dựng

Bưu Điện

CTCP Kết cấu

Kim loại và 6 CDC CTCP Chương Dương 21 PXS Lắp máy Dầu

Trang 24

khí

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

CTCP Xây lắp CTCP Đầu tư Phát triển Xây 22 PXT Đường ống Bể 7 DIG dựng chứa Dầu khí

CTCP Xây

CTCP FECON dựng Công 8 FCN 23 PXI nghiệp & Dân

dụng Dầu khí

CTCP HACISCO CTCP Xây 9 HAS 24 SC5 dựng số 5

CTCP Xây dựng và Kinh CTCP Đầu tư

doanh Địa ốc Hòa Bình 10 HBC 25 THG và Xây dựng

Tiền Giang

CTCP Tư vấn CTCP Đầu tư Phát triển Hạ 11 HTI 26 TV1 Xây dựng Điện tầng IDICO 1

CTCP Xây

dựng và Phát UDC CTCP Đầu tư và Xây dựng 12 HU1 27 triển Đô thị HUD1 tỉnh Bà Rịa -

Vũng Tàu

CTCP Xây CTCP Đầu tư và Xây dựng 13 HU3 28 VNE dựng Điện Việt HUD3 Nam

Trang 25

14 LCG CTCP LICOGI 16 29 VRC CTCP Xây lắp

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

và Địa ốc

Vũng Tàu

CTCP Đầu tư

15 LGC CTCP Đầu tư Cầu Đường CII 30 VSI và Xây dựng

Cấp thoát nước

Trang 26

Nguồn : Tác giả tổng hợp từ sàn HOSE

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương này sẽ tiến hành: phân tích mô tả thống kê, phân tích tương quan, phân tích

hồi quy và kiểm định sự phù hợp của các mô hình.

4.1. Thống kê mô tả

Bảng 4.1: Phân tích mô tả dữ liệu

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

Ri-Rf 745 -.05242 .03734 .0003278 .01401841

Rm-Rf 745 -.05892 .03977 .0004466 .01155917

SMB 745 -.03647 .04246 .0000801 .01247315

HML 745 -.05074 .04128 -.0003777 .01439806

WML 745 -.04967 .07129 .0058579 .01687802

Nguồn : Kết quả chạy từ SPSS

Bảng 4.1 cho thấy tổng phần bù rủi ro danh mục cổ phiếu (Ri – Rf) được quan

sát có giá trị nằm trong khoảng từ -0.5242 đến 0.3734 và (Ri – Rf) trung bình là

0.003278 tương đương 0.3278%. Phần bù rủi ro thị trường có giá trị quan sát dao

động từ -0.05892 đến 0.03977, với giá trị trung bình đạt khoảng 0.0004466 tương

đương 0.04466%. Phần bù do tác động của quy mô (SMB) với giá trị thấp nhất đạt

khoảng -0.03647, cao nhất là 0.04246 và trung bình là 0.000801 tương đương

0.0801%. Phần bù giá trị (HML) có giá trị quan sát dao động từ -0.05074 đến

Trang 27

0.04128 với giá trị trung bình đạt -0.0003777 tương đương 0.03777%.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Độ lệch chuẩn - sự biến động quanh các giá trị trung bình của của các biến Ri

– Rf, Rm-Rf, SMB, HML và WML lần lượt là 0.01401841, 0.01155919, 0.1247315,

0.1439806, 0.01687802.

4.2. Phân tích tương quan.

Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa các biến phụ thuộc và các biến

độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp . Giá trị tuyệt

đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng

chặt chẽ. Đồng thời cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập . Vì những

tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đế n kết quả của phân tích hồi quy như

gây ra hiện tượng đa c ộng tuyến . Cụ thể, trong bài nghiên cứu này chúng ta sẽ

nghiên cứu mối tương quan giữa biến Phần bù rủi ro danh mục đầu tư ( Ri-Rf) và

các biến độc lập: phần bù rủi ro thị trường (Rm-Rf), quy mô công ty (SMB), giá trị

(HML) và xu hướng (WML).

Bảng 4.2: Tính chất của hệ số tương quan

Giá trị r Mối quan hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc

r > 0 Có quan hệ đồng biến

r = ±1 Có quan hệ tuyến tính chặt chẽ

r = 0 Không có quan hệ tuyến tính

r < 0 Có quan hệ nghịch biến

Trang 28

Nguồn : Giáo trình kinh tế lượng của Ths Nguyễn Trọng Phụng.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Correlations

Ri-Rf Rm-Rf SMB HML WML

Ri-Rf Pearson 1 Correlation

Sig. (2-tailed) .000

N 745

Rm-Rf Pearson .760** 1 Correlation

Sig. (2-tailed) .000

N 745 745

SMB Pearson -.552** -.460** 1 Correlation

Sig. (2-tailed) .000 .000

N 745 745 745

HML Pearson .285** .299** -.487** 1 Correlation

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000

N 745 745 745 745

Trang 29

WML Pearson -.007 -.007 .025 -.028 1 Correlation

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Sig. (2-tailed) .842 .839 .503 .451

N 745 745 745 745 745

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Nguồn : Kết quả phân tích tương quan từ SPSS

Nhìn vào ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc tại

bảng, chúng ta thấy trong số 4 biến độc lập thì biến rủi ro thị trường Rm - Rf là có

tương quan mạnh nhất tới phần bù rủi ro cổ phiếu với hệ số tương quan lên tới 0.76

ở mức ý nghĩa 1% tương đương độ tin cậy 99%, đối với biến HML có hệ số tương

quan thuận là 0.285. Hai biến còn lại gồm SMB và WML có mối tương quan tương

nghịch đối với biến Ri - Rf với hệ số tương quan lần lượt là -0.552 và -0.007 đều ở

mức ý nghĩa 1% (hay độ tin cậy 99%). Mặt khác giá trị sig = 0.000 < 1% cho thấy

kết quả phân tích tương quan có ý nghĩa thống kê (do kết quả phân tích tương quan

có ý nghĩa ở mức 1%)

Ngoài ra, chạy tương quan Pearson có thể nhận diện được vấn đề đa cộng

tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau dựa vào giá trị tuyệt

đối r để đánh giá.Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương

quan tuyến tính hiện hữu giữa 2 biến độc lập trong mô hình.

4.3. Thực hiện mô hình hồi quy.

R2 hiệu chỉnh được sử dụng làm thông số đo lường mức độ thích hợp của mô hình theo quy tắc R2 hiệu chỉnh tiến đến 1 thì mô hình càng thích hợp, R2 càng gần

0 thì mô hình càng kém phù hợp.

Tác giả thực hiện hồi quy cho lần lượt ba mô hình CAPM, Fama – French và

Carhart .Như đã trình bày phần trên , tác giả vẫn sử dụng phương pháp kiểm định

Trang 30

khi lần lượt cho từng nhân tố vào mô hình nghiên cứu.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

4.3.1. Kiểm định với mô hình CAPM

Model Summary

Model Summary

Std. Error of the

Model R R Square Adjusted R Square Estimate

.760a .577 .577 .00911969 1

a. Predictors: (Constant), Rm-Rf

ANOVAa

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression .084 1 .084 1014.965 .000b

Residual .062 743 .000

Total .146 744

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Trang 31

b. Predictors: (Constant), Rm-Rf

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Coefficientsa

Unstandardized Standardized Collinearity

Coefficients Coefficients Statistics

Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF

1 (Constant) -8.372E-5 .000 -.250 .802

Rm-Rf .921 .029 .760 31.859 .000 1.000 1.000

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Nguồn : Kết quả chạy từ SPSS

4.3.1.1 Kiểm định giả thiết các hệ số hồi quy mô hình CAPM

Dùng phân phối Student để kiểm định giả thiết hệ số hồi quy Beta:

Ho: βi = 0,

H1: βi ≠ 0. Ta áp dụng quy tắc kiểm định t

Bảng kết quả Coefficents cho thấy giá trị t Statistic tuyệt đối của biến Beta có giá trị

bằng 31.859 lớn hơn giá trị t*=1.96 kết hợp với Sig của biến này bằng 0.000 < 5%.

Điều này cho thấy kết quả hồi quy này có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (mức

ý nghĩa 5%) và ta bác bỏ giả thiết H0. Chứng tỏ nhân tố rủi ro thị trường thực sự tác

động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu.

4.3.1.2 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy mô hình CAPM

Chúng ta sử dụng phân phối Fisher-Snedecor để kiểm định tính phù hợp của

hàm hồi quy với giả thiết đặt ra:

H0: R2 = 0

Trang 32

H1: R2 ≠ 0.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Kết quả từ bảng Model Summary cho thấy giá trị hệ số xác định R2 hiệu chỉnh

(Adjusted R Square) có giá trị là 0.577 tương đương 57.7%, tức biến phần bù rủi ro

thị trường (Rm - Rf) có thể giải thích khoảng 57.7% sự thay đổi của nhân tố phần bù rủi ro cổ phiếu (Ri - Rf). Chúng ta nên sử dụng kết quả R2 hiệu chỉnh để làm cơ sở xác định tính phù hợp hàm hồi quy vì hệ số R2 có xu hướng đưa ra một cái nhìn lạc

quan về độ thích hợp của mô hình hồi quy.Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy sig

của hàm hồi quy bằng 0.000 < 5%. Đều này cho thấy mô hình nghiên cứu có ý

nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% và hàm hồi quy là phù hợp.

Qua kết quả phân tích trên, ta có thể viết được hàm hồi quy cụ thể mô hình

CAPM:

Ri – Rf = 0.76 (Rm – Rf)

Mô hình này cho chúng ta thấy: Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi tỷ

suất sinh lời của danh mục đầu tư thị trường tăng 1% thì tỷ suất sinh lời của danh

mục cổ phiếu i (CP ngành xây dựng) sẽ tăng trung bình 0.76%.

4.3.2. Kiểm định với mô hình ba nhân tố của Fama – French ( 1993 )

Model Summary

Std. Error of the

Model R R Square Adjusted R Square Estimate

.794a .631 .629 .00853644 1

Trang 33

a. Predictors: (Constant), HML, Rm-Rf, SMB

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

ANOVAa

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression .092 3 .031 421.799 .000b

Residual .054 741 .000

Total .146 744

a. Dependent Variable: Ri-Rf

b. Predictors: (Constant), HML, Rm-Rf, SMB

Coefficientsa

Unstandardized Standardized Collinearity

Coefficients Coefficients Statistics

Std.

Model B Beta t Sig. Tolerance VIF Error

1 (Constant) -1.261E-5 .000 -.040 .968

Rm-Rf .783 .031 .646 25.554 .000 .781 1.281

SMB -.310 .031 -.276 -9.982 .000 .654 1.529

HML -.041 .025 -.042 -1.648 .100 .756 1.323

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Trang 34

Nguồn : Kết quả chạy từ SPSS

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

4.3.2.1 Kiểm định giả thiết các hệ số hồi quy mô hình Fama-French

Chúng ta cũng sử dụng phân phối Student để kiểm tra 3 hệ số hồi quy.

Đặt giả thiết: H0: βi = 0, H1: βi ≠ 0. Ta áp dụng quy tắc kiểm định t

Bảng Coefficients cho thấy giá trị tuyệt đối t Statistics của ba biến phần bù rủi

ro thị trường (Rm – Rf), quy mô công ty (SMB) và giá trị thị trường (HML) lần lượt

là 25.554, 9.982 và 1.648. Có 2 biến có hệ số t Stas> t* =1.96 là Rm - Rf và SMB

còn nhân tố HML lại có hệ số nhỏ hơn 1.96 ( 1.648 < 1.96) (1). Giá trị sig của 2

biến Rm – Rf và SMB đều nhỏ hơn 5% trong khi con số này tại biến HML lại lên

tới 0.1 tương tương 10% >5% (2).

Từ (1) và (2) kết luận rằng chỉ có nhân tố rủi ro thị trường và quy mô công ty

thật sự tác động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu i hay nói cách khác chỉ có 2 hệ số hồi

quy riêng của biến phần bù rủi ro thị trường và quy mô công ty là có ý nghĩa thống

kê với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa 5%), còn nhân tố giá trị cũng tác động đến

tỷ suất sinh lời cổ phiếu nhưng ở mức ý nghĩa 10%.

Chúng ta có thể viết hàm hồi quy mô hình Fama-French như sau:

Ri – Rf = 0.646.(Rm – Rf) – 0.276.SMB – 0.042.HML

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy được phát biểu như sau:

- Hệ số βi=0.646: Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi tỷ suất sinh lời của

danh mục đầu tư thị trường tăng 1% thì tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i (CP

ngành xây dựng) sẽ tăng trung bình 0.646%.

- Hệ số si=-0.276: Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi quy mô của công ty

tăng 1% sẽ làm tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i (CP ngành xây dựng) sẽ

giảm trung bình 0.276%.

- Hệ số hi=-0.042: Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi giá trị của công ty

tăng 1% sẽ làm tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i ( CP ngành xây dựng) giảm

Trang 35

trung bình 0.042% với mức ý nghĩa 10%.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

4.3.2.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mô hình Fama-French

Do có đến 3 biến trong mô hình Fama-french nên chúng ta nên kiểm định hiện

tượng đa cộng tuyến giữa các biến.

Trong bảng Coefficients, chúng ta thấy giá trị nhân tử phóng đại phương sai

(VIF-Variance inflation factor) của ba biến Phần bù rủi ro thị trường (Rm – Rf), quy

mô công ty (SMB) và giá trị công ty (HML) lần lượt là 1.281, 1.529 và 1.323 .Về

mặt lý thuyết, nêu hệ số VIF>10 sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên với

các dữ liệu thông thường chúng ta nên chọn VIF>2 sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng

tuyến.Từ kết quả hệ số VIF của ba biến độc lập, chúng ta thấy không có hiện tượng

đa cộng tuyến xảy ra. Mặt khác, chúng ta cũng có thể căn cứ một phần vào giá trị hệ

số tương quan r để xem xét có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra hay không.

Thông qua ma trận tương quan, chúng ta thấy hệ số tương quan giữa các biến

không quá cao, duy chỉ có hệ số tương quan r giữa biến phần bù rủi ro thị trường

(Rm – Rf) và biến phần bù rủi ro cổ phiếu i (Ri – Rf) là rất cao lên đến 0.76 tuy nhiên

do VIF vẫn nhỏ hơn 2 nên ta vẫn yên tâm là giữa 2 biến này không xảy ra hiện

tượng đa cộng tuyến.

4.3.3. Kiểm định với mô hình bốn nhân tố của Carhart ( 1994 )

Model Summary

Model Summary

Std. Error of the

Model R R Square Adjusted R Square Estimate

.794a .631 .629 .00854209 1

Trang 36

a. Predictors: (Constant), WML, Rm-Rf, HML, SMB

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression .092 4 .023 315.936 .000b

Residual .054 740 .000

Total .146 744

a. Dependent Variable: Ri-Rf

b. Predictors: (Constant), WML, Rm-Rf, HML, SMB

Coefficientsa

Unstandardized Standardized Collinearity

Coefficients Coefficients Statistics

Std.

Model B Error Beta t Sig. Tolerance VIF

1 (Constant) -2.762E-5 .000 -.083 .934

Rm-Rf .783 .031 .646 25.536 .000 .781 1.281

-.310 .031 -.276 -9.976 .000 .654 1.530 SMB

-.041 .025 -.042 -1.645 .100 .755 1.324 HML

WML .003 .019 .003 .138 .890 .999 1.001

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Trang 37

Nguồn : Kết quả chạy từ SPSS

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

4.3.3.1 Kiểm định giả thiết các hệ số hồi quy mô hình Carhart.

Chúng ta cũng sử dụng phân phối Student để kiểm tra 3 hệ số hồi quy.

Đặt giả thiết: H0: βi = 0,

H1: βi ≠ 0. Ta áp dụng quy tắc kiểm định t

Bảng Coefficients cho thấy giá trị tuyệt đối t Statistics của ba biến phần bù rủi

ro thị trường (Rm – Rf), quy mô công ty (SMB), giá trị thị trường (HML) và xu

hướng (WML) lần lượt là 25.536, 9.976, 1.645 và 0.138. Có 2 biến có hệ số t Stas>

t* =1.96 là Rm - Rf và SMB còn nhân tố HML và WML lại có hệ số này <1.96 (

1.648 < 1.96 ) và (0.138 <1.96 ) (1). Giá trị sig của 2 biến Rm – Rf và SMB đều

nhỏ hơn 5% trong khi con số này tại biến HML lại lên tới 0.1 tương tương 10%

>5% và tại biến WML là 0.89 tương đương 89%> 5% (2).

Từ (1) và (2) kết luận rằng chỉ có nhân tố rủi ro thị trường và quy mô công ty

thật sự tác động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu i hay nói cách khác chỉ có 2 hệ số hồi

quy riêng của biến phần bù rủi ro thị trường và quy mô công ty là có ý nghĩa thống

kê với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa 5%).

Chúng ta có thể viết hàm hồi quy mô hình Carhart như sau:

Ri – Rf = 0.646.(Rm – Rf) – 0.276.SMB – 0.042.HML + 0.003WML

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy được phát biểu như sau:

- Hệ số βi=0.646: Với giả định các yếu tố khác không đổi, Khi tỷ suất sinh lời của

danh mục đầu tư thị trường tăng 1% thì tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i (

CP ngành xây xấy dựng) sẽ tăng trung bình 0.646%.

- Hệ số si=-0.276: Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi quy mô của công ty

tăng 1% sẽ làm tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i (CP ngành xây dựng) sẽ

Trang 38

giảm trung bình 0.276%.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

- Hệ số hi=-0.042: Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi giá trị của công ty

tăng 1% sẽ làm tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu i ( CP ngãnh xấy dựng) giảm

trung bình 0.042% với mức ý nghĩa 10%.

- Hệ số wi = 0.003 : theo như phân tích, biến WML cũng không mang ý nghĩa thống

kê.

4.3.3.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mô hình Carhart.

Do có đến 4 biến trong mô hình Carhart nên chúng ta nên kiểm định hiện

tượng đa cộng tuyến giữa các biến.

Trong bảng Coefficients, chúng ta thấy giá trị nhân tử phóng đại phương sai

(VIF-Variance inflation factor) của ba biến Phần bù rủi ro thị trường (Rm – Rf), quy

mô công ty (SMB) , giá trị công ty (HML) và đà tăng trưởng (WML) lần lượt là

1.281, 1.530 và 1.324 và 1.001. Về mặt lý thuyết, nêu hệ số VIF>10 sẽ xảy ra hiện

tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên với các dữ liệu thông thường chúng ta nên chọn

VIF>2 sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.Từ kết quả hệ số VIF của bốn biến độc

lập, chúng ta thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

4.4. Kiểm định các giả thiết nghiên cứu

Chúng ta có bốn giả thiết được đặt ra như sau:

H1: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố phần bù rủi ro thị trường và

phần bù rủi ro cổ phiếu i (cho cả mô hình CAPM, mô hình Fama-French và mô

hình Carhart.)

Như chúng ta đã đề cập ở các phần phân tích trước, giá trị t Stas của biến phần

bù rủi ro thị trường là 31.859 > t* = 1.96 và hệ số hồi quy chuẩn hóa βi = 0.76 (đối

với mô hình CAPM). Giá trị t Stas của biến phần bù rủi ro thị trường là 25.554 > t*

= 1.96 và hệ số hồi quy chuẩn hóa βi = 0.646 (đối với mô hình CAPM). Giá trị t

Stas của biến phần bù rủi ro thị trường là 25.536 > t* = 1.96 và hệ số hồi quy chuẩn

hóa βi = 0.646 (đối với mô hình CAPM). Điều này đồng nghĩa với việc nhân tố

Trang 39

phần bù rủi ro cổ phiếu i thực sự chịu tác động rất lớn và cùng chiều trước những

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

thay đổi của thị trường hay nói cụ thể thị trường càng rủi ro thì tỷ suất sinh lời cổ

phiếu càng cao với điều kiện các yếu tố khác không đổi.Chúng ta chấp nhận giả

thiết H1 này.

H2: Có mối quan hệ nghịch biến giữa nhân tố quy mô công ty (SMB) và phần

bù rủi ro cổ phiếu i (Ri – Rf)

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của biến SMB (si) là -0.276

và giá trị tuyệt đối t stas của biến này là 9.982 và 9.976 > t* = 1.96 ( đối với cả 2

mô hình Fama – French và Carhart ). Chúng ta có thể kết luận rằng, quy mô công ty

có tác động nghịch chiều đến phần bù rủi ro cổ phiếu hay những công ty có quy mô

nhỏ sẽ cho tỷ suất sinh lợi cao hơn so với những công ty có quy mô lớn nếu điều

kiện các yếu tố khác không đổi.

H3: Có mối tương quan đồng biến giữa yếu tố giá trị công ty (HML) và phần

bù rủi ro cổ phiếu i (Ri – Rf)

Chúng ta đã phân tích biến giá trị công ty HML không có ý nghĩa thống kê do

giá trị tuyệt đối t stas = 1.648 và 1.645 ( đối với cả hai mô hình Fama – French và

Carhart ) < t*=1.96, mặt khác sig lại quá lớn lên tới 10% > 5%. Ta sẽ bác bỏ giả

thuyết H3 này

H4 : Có mối tương quan đồng biến giữa yếu tố đà tăng trưởng của công ty

(WML) và phần bù rủi ro cố phiếu I ( Ri – Rf) ( đối với mô hình Carhart )

Theo như phân tích ở trên thì biến xu hướng ( đà tăng trưởng ) WML không mang ý

nghĩa thống kê do giá trị tuyệt đối t stas = 0.138 < t*=1.96, mặc khác sig lại quá

Trang 40

lớn chiếm 89% > 5% do đó ta cũng sẽ bác bỏ giả thuyết H4 này.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính mô hình CAPM, Fama-French và Carhart.

Chúng ta sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS để chạy hồi quy mô

hình CAPM, Fama – French và Carhart.

Bảng 4.3Kết quả hồi quy tổng hợp mô hình CAPM, Fama-French và Carhart.

Biến phụ thuộc Biến độc lập Hệ số hồi T Statistics Sig

quy R2 hiệu chỉnh

0.76 31.859 0.000 0.577 Ri - Rf Rm – Rf

(CAPM)

0.646 25.554 0.000 0.631 Ri – Rf Rm – Rf

(Fama-French) SMB -0.276 -9.982

HML -0.042 -1.648

0.646 25.536 0.000 0.631 Ri – Rf Rm – Rf

(Carhart) SMB -0.276 -9.976

HML -0.042 -1.654

WML 0.003 0.138

Nguồn : Tác giả tự tổng hợp

Kết quả cho thấy mô hình ba nhân tố Fama-French và Carhart có khả năng giả thích sự biến động của tỷ suất sinh lời cổ phiếu tốt hơn mô hình CAPM. Cụ thể R2

hiệu chỉnh của mô hình CAPM là 0.577 trong khi con số này ở mô hình Fama-

French và Carhart là 0.631 Mặt khác, chúng ta đã thực hiện kiểm định và không

thấy hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Tuy nhiên biến HML ở mô hình Fama-

Trang 41

French chỉ mang ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% và WML ở mô hình Carhart

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

lại không có ý nghĩa thống kê còn tất cả các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê ở

mức ý nghĩa 5% hay độ tin cậy 95%.

Chúng ta nhìn vào hệ số hồi quy để biết được tác động của các biến độc lập

đối với biến phụ thuộc. Cụ thể:

• Biến phần bù rủi ro thị trường Rm – Rf có mối tác động cùng chiều đến

những thay đối của biến suất sinh lợi cổ phiếu i (Ri – Rf). Hay nói cách khác

khi thị trường ổn định, tăng trưởng tốt sẽ kéo theo sự tăng trưởng của tỷ

suất sinh lợi cổ phiếu mà nhà đầu tư đang nắm giữ, đều này mang lại lợi

nhuận cao nếu các nhà đầu tư biết nắm bắt thời điểm. Và ngược lại tỷ suất

sinh lời cổ phiếu sẽ giảm sút khi thị trường xấu, ít giao dịch.

Biến quy mô công ty (SMB) có tác động nghịch chiều đến suất sinh lợi của •

cổ phiếu của chính công ty đó. Theo như kết quả nghiên cứu thì những cổ

phiếu của các công ty xây dựng có quy mô nhỏ sẽ mang lại suất sinh lợi cao

hơn cổ phiếu của những công ty có quy mô lớn và ngược lại.

Biến giá trị công ty (HML) tuy kết quả hồi quy cho thấy mức ý nghĩa thống •

kê ở mức 10% thì nhân tố HML có mối quan hệ nghịch chiều với tỷ suất

sinh lợi tức những cổ phiếu có hệ số BE/ME cao sẽ cho tỷ suất sinh lợi cao

hơn những cổ phiếu có hệ số BE/ME thấp bởi vì đặc thù của nhóm ngành

xây dựng.

Biến xu hướng (WML) cho kết quả hồi quy không có ý nghĩa thống kê, •

nguyên nhân cụ thể dẫn đến kết quả như vậy là xu hướng của các công ty

nhóm ngành xây dựng trên sàn chứng khoán TP.HCM vẫn chưa phản ánh

được ý nghĩa .

Trong bốn hệ số hồi quy thì hệ số hồi quy biến phần bù rủi ro thị trường là lớn

nhất chứng tỏ tác động rất lớn của biến này đối với tỷ suất sinh lợi của danh mục cổ

phiếu. Đồng thời trong ba mô hình nghiên cứu ( CAPM, Fama – French, và Carhart ) thì mô hình Fama – French giải thích tốt hơn 2 mô hình còn lại với R2 bằng 63.1%,

Trang 42

so với những nghiên cứu của các tác giả Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Huệhay Nguyễn Văn Sĩ thì kết quả của bài khóa luận cũng thể hiện R2 khá cao tuy

nhiên vì chưa có nhiều kinh nghiệm nên vẫn còn hạn chế về việc phân tích.

Tóm lại, nội dung chương 4 của khóa luận gồm kết quả phân tích thống kê mô

tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy để các giả thuyết nghiên cứu đặt ra

ban đầu.Qua đó đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng sinh lời

của các doanh nghiệp nhóm ngành Xây dựng được niêm yết trên Sàn chứng khoán

Trang 43

TP.HCM.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP

Chương 4 đã cho chúng ta những kết quả nghiên cứu thực nghiêm mô hình CAPM,

Fama-French và Carhart. Chương 5 sẽ nêu một số điểm hạn chế của nghiên cứu, các

khuyến nghị đầu tư và các giải pháp nâng cao tính phù hợp của mô hình CAPM,

Fama-French và Carhart cho thị trường chứng khoán Việt Nam

5.1. Kết luận

Kết quả phân tích và kiểm định mô hình CAPM, Fama-French và Carhart đều

cho những tín hiệu khả quan trong việc ứng dụng ba mô hình này vào trong hoạt

động dự báo tỷ suất sinh lời cổ phiếu hay danh mục đầu tư. Trong các nhân tố được

phân tích, chúng ta nhận thấy nhân tố phần bù rủi ro thị trường có tác động lớn nhất

đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, giá trị thị trường hay xu hướng đã tăng trưởng trong

quá khứ của cổ phiếu để đưa ra quyết định đầu tư của mình.

Ngoài ra, yếu tố quy mô SMB cũng giữ một vai trò không nhỏ trong việc giải

thích sự thay đổi tỷ suất sinh lợi. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng biến SMB thể

hiện tương quan nghịch, kết quả này cũng giống như kết quả của các nhà nghiên

cứu nước ngoài như Elhaj Walid và Elhaj Ahlem (2007)cho TTCK Nhật Bản, hay

nghiên cứu của Ajili (2005) cho thị trường chứng khoán Pháp…do đó các NĐT nên

đầu tư các công ty có quy mô nhỏ sẽ cho tỷ suất sinh lợi cao hơn những công ty có

quy mô lớn theo như lý thuyết của Fama – French.

Yếu tố giá trị công ty HML kết quả phân tích hồi quy ở trên thể hiện mối

tương quan nghịch. Chúng ta cũng phải cần chú ý vì nhân tố này hoàn toàn có khả

năng tác động đến suất sinh lời cổ phiếu, đồng thời kết quả cho thấy rằng các NĐT

nên đầu tư vào cổ phiếu của công ty có giá trị nhỏ thì trong tương lai sẽ đem lại suất

sinh lời cao hơn những công ty có giá trị lớn.

Nhân tố xu hướng tăng trưởng (WML ) trong mô hình Carhart, từ kết quả hồi

quy cũng không mang ý nghĩa thống kê, bởi vì theo các nhà đầu tư tại Việt Nam

Trang 44

vẫn theo quan niệm rằng những cổ phiếu đã từng tăng trưởng trong quá khứ thì sẽ

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

không tăng cao trong tương lai nữa vì chúng đã tăng trưởng đến mức nào đó thì

trong tương lai sẽ dần bão hòa và suy thoái, do đó nhân tố này không mang ý nghĩa

và các nhà đầu tư lướt sóng thường không chọn yếu tố này để ra quyết định.

Khả năng dự báo suất sinh lời cổ phiếu của mô hình CAPM hay Fama-French

và Carhart là điều không thể chối cãi. Tuy nhiên, cho đến tận thời điểm bây giờ, hầu

hết các NĐT nhất là các nhà đầu tư nhỏ lẻ lại chưa quan tâm đến ba mô hình này.

Họ đầu tư chủ yếu theo tâm lý bầy đàn và nhất là hành động theo động thái của

NĐT lớn trong nước và các NĐT nước ngoài. Hơn nữa, thị trường chứng khoán

Việt Nam vẫn đang trong quá trình phát triển và hoàn thiện.So với thị trường chứng

khoán nước ngoài thì nền kinh tế khá ổn định và các nhà đầu tư rất quyết liệt khi

đưa ra quyết định.Đồng thời các chính sách kinh tế tại VN ngày càng thắt chặt hơn

khiến cơ hội kinh doanh của nhà đầu tư VN không còn dễ dàng. Vì thế nếu họ

không trang bị cho mình những kiến thức nền tảng về phân tích và đầu tư thì rất khó

mang lại hiệu quả đầu tư.

5.2. Giải pháp

Dựa vào kết quả của bài nghiên cứu, tác giả đưa ra một số giải pháp sau cho

NĐTkhi tham gia vào các công ty xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoáng thành

phố Hồ Chí Minh như sau :

Không chỉ có nhân tố thị trường tác động đến TTCK mà còn một số nhân tố

khác đólà nhân tố quy mô, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và xu hướng

tăngtrưởng của cổ phiếu.Nhân tố thị trường tác động mạnh mẽ nhất đến TSSL

chứng khoán, do đó khi các NĐT quan tâm đến cổ phiếu của các công ty xây dựng

hiện tại như thế nào để lựa chọn thời điểm thích hợp nhấtvào thị trường.

Nhân tố quy mô cũngảnh hưởng rất nhiều đến quyết định của các NĐT vì trên

thực tế cho thấy rằng các công ty thuộc nhóm ngành xây dựng có quy mô cao sẽ

mang lại suất sinh lời cao hơn những công ty có quy mô nhỏ. Nhưng kết quả nghiên

cứu cho thấy rằng những công ty có quy mô lớn trong tương lại sẽ không còn khả

Trang 45

năng phát triển được nữa do đó khả năng đem lại suất sinh lợi cao là rất ít. Vì

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

thếNĐT nên cân nhắc khi lựa chọn cổ phiếu của các công ty để quyết định đầu tư.

Không nên lựa chọn cổ phiếu của các công ty, tập đoàn lớn vì chưa chắc những cổ

phiếu này đã mang lại TSSL cao.

Nhà đầu tư nên lựa chọn những công ty có tỷ số BE/ME thấp, vì theo kết quả

nghiên cứu thì hệ số HML âmcho thấy rằng các NĐT nên đầu tư vào các công ty có

giá trị nhỏ thì sẽ mang lại TSSL cao hơn những công ty có giá trị nhỏ.

Đối với xu hướng của ngành xây dựng thì thông qua kết quả nghiên cứu cho

thấy yếu tố xu hướng không thể hiện mối ảnh hưởng đến các NĐT khi tham gia vào

nhóm ngành này, do đó các NĐT có thể cân nhắc với nhân tố này trước khi ra quyết

định có nên đầu tư hay không.

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo.

5.3.1. Hạn chế

Chúng ta đã chú trọng nghiên cứu mô hình CAPM, Fama-French và Carhart

với những dữ liệu thu thập được. Tuy nhiên, mô hình Fama - French chỉ tập trung

vào biến lợi nhuận thay vì tập trung vào biến rủi ro vì thế việc tạo ra kết quả tương

quan rất cao giữa các biến cũng là điều dễ hiểu. Mặt khác, mô hình Fama-French

cũng như bất kỳ mô hình dự báo khác chỉ được vận hành tốt khi các nhà đầu tư có

thông tin như nhau, thông tin không được rò rỉ và phải minh bạch. Đối với mô hình

Carhart thì mô hình này thêm yếu tố xu hướng tăng trưởng WML nhưng với thị

trường chứng khoán VN thì dữ liệu trong nhưng năm 2013 – 2015 chưa phản ánh

được ý nghĩa của nhân tố này.Đồng thời, thị trường chứng khoán Việt Nam hoạt

động ở mức độ hiệu quả còn rất kém và đã tạo cơ hội kiếm được lợi nhuận cao cho

những nhà đầu cơ là những người có khả năng tiếp cận với các nguồn thông tin sớm

nhất. Thị trường chứng khoán Việt Nam như đã đề cập ở phần trước vô cùng nhạy

cảm và dễ bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố: tăng trường kinh tế, tâm lý nhà đầu tư,

chính sách kinh tế…và vẫn chưa thể trở thành một phong vũ biểu phản ảnh sức

Trang 46

mạnh của nền kinh tế Việt Nam.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Các hoạt động nghiên cứu trước đây đều được thực hiện bằng việc thu thập

toàn bộ cổ phiếu phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán trong một

khoảng thời gian rất dài nên cho ra một kết quả khá khách quan và tương đối chính

xác. Tuy nhiên, trong bài nghiên cứu này, do khả năng phân tích và xử lý còn giới

hạn nên dữ liệu thu thập và xử lý được còn quá ít kết hợp với thời gian thu thập dữ

liệu rơi đúng vào giai đoạn thị trường vẫn còn đang “trầy trậc” ra khỏi khủng hoảng

nên kết quả vẫn chưa mang tính chính xác cao. Đây là những nguyên nhân dẫn đến

việc mô hình nghiên cứu có hệ số phù hợp không cao và đặc biệt nhân tố giá trị

công ty HML và biến xu hướng tăng trưởng WML không có ý nghĩa thống kê và

điều này đi ngược với kết quả của một số nghiên cứu trong nước lẫn nước ngoài.

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo.

Mô hình CAPM và Fama-French là hai mô hình đơn giản nhất trong số các mô

hình dùng để ước lượng tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu hay danh mục đầu tư. Đối với

mô hình bốn nhân tố Carhart bổ sung thêm nhân tố xu hướng WML nhưng khi chạy

kết quả hồi quy lại không mang ý nghĩa thống kê, hơn nữa do dữ liệu nghiên cứu và

khả năng phân tích còn hạn chế nên kết quả phân tích hồi quy trong ba mô hình này

vẫn chưa thực sự khách quan. Trong thời gian tới, tác giả sẽ tiếp tục mở rộng dữ

liệu nghiên cứu ra toàn bộ các cổ phiếu phi tài chính niêm yết trên HOSE với thời

gian quan sát rộng hơn để có kết quả chính xác và cụ thể hơn cho từng giai đoạn

phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam. Đồng thời tác giả sẽ học hỏi và

nghiên cứu trên mô hình năm nhân tố.

Ngoài ra, một số nghiên cứu trên thế giới đã mở rộng mô hình 3 nhân tố

Fama-French bằng cách bổ sung thêm các nhân tố khác có ảnh hưởng đến tỷ suất

sinh lợi chẳng hạn: nhân tố tốc độ tăng trưởng, ROE, ROA, EPS…tác giả sẽ tiếp tục

nghiên cứu và phát triển mô hình ban đầu trong việc kiểm định thực tế mô hình này

Trang 47

với nguồn dữ liệu rộng và sâu hơn.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu tiếng Việt 

-

Công trình dự thi giải thưởng Nhà kinh tế trẻ 2011 “Ứng dụng mô hình

CAPM và Fama-French dự báo tỷ suất sinh lợi để kinh doanh chứng khoán trên thị

trường Việt Nam”

-

Đinh Trọng Hưng (2003). Ứng dụng một số mô hình đầu tư tài chính hiện

đại vào thị trường chứng khoán Việt Nam.

-

Nguyễn Văn Sĩ (2011). Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama & French cho

trường hợp của Việt Nam.

-

PGS.TS Nguyễn Minh Kiều (2012), “Tài chính doanh nghiệp căn bản”,

NXB LĐ-XH.

-

PGS.TS Trần Ngọc Thơ (2007), “Tài chính doanh nghiệp hiện đại”, NXB

Thống kê.

-

Trường đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh (2008), “Giáo trình Kinh tế

lượng”, NXB TP Hồ Chí Minh.

-

Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang, “Mô hình 3 nhân tố Fama-

French: các bằng chứng thực nghiệm từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM”, Tạp

chí Khoa học trường Đại học Cần Thơ.

-

Ths Nguyễn Thu Hằng, Nguyễn Mạnh Hiệp, “Kiềm định mô hình Fama-

French tại Thị trường Chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng số

81, tháng 12/2012.

Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ, (2008),“Mô hình Fama-French: -

Một nghiên cứu thực nghiệm đối với thị trường chứng khoán Việt Nam”, “Đi tìm

một mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi cổ phiếu thích hợp đối với thị trường chứng

Trang 48

khoán Việt Nam”.

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Tài liệu nước ngoài: 

Ajili, Souad, (2005).The Capital Asset Pricing Model and the Three Factor -

Model of Fama and French Revisited in the Case of France, Working Paper.

Elhaj Walid and Elhaj Ahlem (2007).New Evidence on the Applicability of -

Fama and French Three-Factor Model to the Japanese Stock Market.

Fama, Eugene F., and Kenneth R. French.Common Risk Factors in the -

Returns on Stocks and Bonds, Journal of Financial Economics 33 (1993): 3-56.

Faff (2011). An Examination of the Fama and French Three-Factor Model -

Using Commercially Available Factors.

Gregory and Sehgal, Sanjay (2001). Tests of the Fama and French model in -

India. Discussion paper, 379.

Kyong Shilk Eom and Jong-Ho Park. Evidence on the Three-Factor and -

Characteristics Models: Korea.

Maroney and Protopadakis (2002). The Book-to-Market and Size Effects in a -

General Asset Pricing Model: Evidence from Seven National Markets.

Nima Billou (2004). Test of the CAPM and Fama and French three Factor -

Model.

Các trang web: 

http://nghiencuudinhluong.com/mo-hinh-capm-va-fama-french/ -

http://fof.vn/content.php?147-M%C3%B4-h%C3%ACnh-ba-nh%C3%A2n- -

t%E1%BB%91-Fama-French

http://123doc.org/document/1031331-mo-hinh-ba-nhan-to-cua-fama-french- -

nghien-cuu-thuc-nghiem-tai-thi-truong-chung-khoan-viet-nam.htm

http://cafef.vn/thi-truong-chung-khoan/tron-7-nam-sau-khi-len-dinh-vn- -

index-ngay-nay-khac-gi-so-voi-ngay-xua-2014031214501625714.chn

http://www.tienphong.vn/Kinh-Te/thi-truong-chung-khoan-va-nhung-cu-roi- -

lich-su-711721.tpo

http://tapchitaichinh.vn/thi-truong-tai-chinh/chung-khoan/thi-truong-chung- -

Trang 49

khoan-va-hieu-ung-thang-gieng-57278.html

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

http://tinnhanhchungkhoan.vn/chung-khoan/hieu-ung-thang-gieng- -

20261.html

https://ngothong.wordpress.com/2013/10/26/huong-dan-su-dung-spss-20-0/ -

http://vietlod.com/bang-tra-phan-phoi-student-thong-ke-t -

http://hotrospss.blogspot.com/ -

https://www.youtube.com/watch?v=TmAZ3o-fvFs -

Trang 50

https://www.youtube.com/watch?v=YN768QZGjTY -

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

PHỤ LỤC

Phụ lục 1 : Kết quả chạy hồi quy tuyến tính đối với mô hình CAPM

Variables Entered/Removeda

Variables

Variables

Model

Entered

Removed

Method

1

Rm-Rfb

. Enter

a. Dependent Variable: Ri-Rf

b. All requested variables entered.

Model Summary

Adjusted R

Std. Error of the

Model

R

R Square

Square

Estimate

1

.760a

.577

.577

.00911969

a. Predictors: (Constant), Rm-Rf

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

.084

1

.084

1014.965

.000b

Residual

.062

743

.000

Total

.146

744

a. Dependent Variable: Ri-Rf

b. Predictors: (Constant), Rm-Rf

Trang 51

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Coefficientsa

Unstandardized

Standardized

Coefficients

Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

-8.372E-5

-.250

.000

.802

Rm-Rf

.921

.029

.760

31.859

.000

1.000

1.000

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Collinearity Diagnosticsa

Variance Proportions

Model Dimension

Eigenvalue Condition Index

(Constant)

Rm-Rf

1

1.039

1.000

.48

.48

1

.961

1.039

.52

.52

2

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Trang 52

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Phụ lục 2 : Kết quả chạy hồi quy đối với mô hình Fama – French

Variables Entered/Removeda

Variables

Variables

Model

Entered

Removed

Method

1

. Enter

HML, Rm-Rf, SMBb

a. Dependent Variable: Ri-Rf

b. All requested variables entered.

Model Summary

Adjusted R

Std. Error of the

Model

R

R Square

Square

Estimate

1

.794a

.631

.629

.00853644

a. Predictors: (Constant), HML, Rm-Rf, SMB

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

.092

3

.031

421.799

.000b

Residual

.054

741

.000

Total

.146

744

a. Dependent Variable: Ri-Rf

b. Predictors: (Constant), HML, Rm-Rf, SMB

Trang 53

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Coefficientsa

Unstandardized

Standardized

Coefficients

Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

-1.261E-5

-.040

.000

.968

Rm-Rf

.783

.031

.646

25.554

.000

.781

1.281

-.310

.031

-.276

-9.982

.000

.654

1.529

SMB

-.041

.025

-.042

-1.648

.100

.756

1.323

HML

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Collinearity Diagnosticsa

Variance Proportions

Model Dimension

Eigenvalue Condition Index

(Constant)

Rm-Rf

SMB

HML

1

1.835

1.000

.00

.13

.14

.13

1

.97

.01

.00

.01

2

1.007

1.350

.03

.60

.00

.48

3

1.623

.696

.00

.27

.86

.38

4

1.993

.462

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Trang 54

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Phụ lục 3: Kết quả chạy hồi quy đối với mô hình Carhart.

Variables Entered/Removeda

Variables

Variables

Model

Entered

Removed

Method

1

. Enter

WML, Rm-Rf, HML, SMBb

a. Dependent Variable: Ri-Rf

b. All requested variables entered.

Model Summary

Adjusted R

Std. Error of the

Model

R

R Square

Square

Estimate

1

.794a

.631

.629

.00854209

a. Predictors: (Constant), WML, Rm-Rf, HML, SMB

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

.092

4

.023

315.936

.000b

Residual

.054

740

.000

Total

.146

744

a. Dependent Variable: Ri-Rf

b. Predictors: (Constant), WML, Rm-Rf, HML, SMB

Trang 55

GVHD: Ths. Hà Minh Phước

Khóa Luận Tốt Nghiệp

Coefficientsa

Unstandardized

Standardized

Coefficients

Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

-2.762E-5

-.083

.000

.934

Rm-Rf

.783

.031

.646

25.536

.000

.781

1.281

-.310

.031

-.276

-9.976

.000

.654

1.530

SMB

-.041

.025

-.042

-1.645

.100

.755

1.324

HML

.003

.019

.003

.138

.890

.999

1.001

WML

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Collinearity Diagnosticsa

Variance Proportions

Condition

Model Dimension Eigenvalue

Index

(Constant)

Rm-Rf

SMB

HML

WML

1.836

1.000

.14

.13

.00

.00

.12

1

1

1.332

1.174

.00

.00

.33

.33

.00

2

.704

1.615

.00

.43

.12

.05

.52

3

.667

1.660

.00

.06

.55

.62

.09

4

.462

1.994

.86

.38

.00

.00

.27

5

a. Dependent Variable: Ri-Rf

Trang 56