Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Kiểm định mô hình kết hợp ba nhân tố của Fama- French và thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam

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

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN PHƯƠNG LOAN

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH KẾT HỢP BA NHÂN TỐ

CỦA FAMA-FRENCH VÀ THANH KHOẢN TRÊN

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2018

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

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN PHƯƠNG LOAN

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH KẾT HỢP BA NHÂN TỐ CỦA FAMA-FRENCH VÀ THANH KHOẢN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60 34 02 01

Người hướng dẫn khoa học: TS. LÊ HỒ AN CHÂU

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2018

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một

trường đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả

nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây

hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn

đầy đủ trong luận văn.

TP. Hồ Chí Minh ngày 18 tháng 05 năm 2018

Tác giả

Nguyễn Phương Loan

iii

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ..................................................................................... vi

DANH MỤC CÁC BẢNG ........................................................................................ vii

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU ............................................................... 1

1.1. Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................... 1

1.2. Câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu .................................................... 2

1.2.1. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................... 2

1.2.2. Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................. 3

1.3. Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu ................................................. 3

1.4. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu .............................................. 3

1.5. Đóng góp của đề tài .......................................................................................... 4

1.6. Kết cấu dự kiến của đề tài ................................................................................ 5

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ CỔ PHIẾU VÀ BẰNG

CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA YẾU TỐ THANH KHOẢN ĐẾN

SUẤT SINH LỜI CỦA CỔ PHIẾU ........................................................................... 6

2.1. Tổng quan về mô hình định giá cổ phiếu và lý thuyết về thanh khoản ........... 6

2.1.1. Tổng quan về mô hình định giá cổ phiếu .................................................. 6

2.1.2.Lý thuyết về thanh khoản ......................................................................... 10

2.2. Bằng chứng thực nghiệm về tác động của thanh khoản đến tỷ suất sinh lời của

cổ phiếu ................................................................................................................. 13

Kết luận chương 2 .................................................................................................... 19

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU .... 20

3.1. Giả thiết nghiên cứu ....................................................................................... 20

3.2. Quy trình nghiên cứu ..................................................................................... 21

3.3. Mô hình nghiên cứu ....................................................................................... 22

3.4. Dữ liệu nghiên cứu ......................................................................................... 23

3.5. Cách đo lường các chỉ số có liên quan trong bài nghiên cứu ........................ 25

3.5.1. Cách đo lường Suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu i không có

rủi ro (Rit) ......................................................................................................... 25

3.5.2. Cách đo lường lãi suất phi rủi ro (Rft) .................................................... 26

3.5.3. Cách đo lường suất sinh lời trung bình thị trường (RMt) ....................... 26

3.5.4. Cách đo lường phần bù rủi ro quy mô (SMB), rủi ro giá trị (HML) và rủi

ro thanh khoản (LMH) ....................................................................................... 26

3.6. Phương pháp ước lượng ................................................................................. 27

3.6.1. Thống kê mô tả........................................................................................ 27

3.6.2. Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Pooled OLS) ................ 27

3.6.3. Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (General Least

Square – GLS .................................................................................................... 28

3.6.4. Các kiểm định ......................................................................................... 29

Kết luận chương 3 ..................................................................................................... 31

CHƯƠNG 4: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU......................................... 32

4.1. Thống kê mô tả ............................................................................................... 32

4.2. Phân tích đa cộng tuyến ................................................................................. 33

4.3. Kiểm định phương sai sai số không đổi ......................................................... 33

4.4. Kiểm định tự tương quan ............................................................................... 35

4.5. Kiểm tra tính bền vững của mô hình .............................................................. 35

4.6. Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS ........... 37

4.6.1. Danh mục BH .......................................................................................... 37

4.6.2. Danh mục BL .......................................................................................... 38

4.6.3. Danh mục BM ......................................................................................... 39

4.6.4. Danh mục SH .......................................................................................... 40

4.6.5. Danh mục SL........................................................................................... 41

4.6.6. Danh mục SM ......................................................................................... 42

4.7. Trả lời câu hỏi nghiên cứu ............................................................................. 43

4.7.1. Tác động của nhân tố thanh khoản trong mô hình ba nhân tố Fama-French

kết hợp thanh khoản .......................................................................................... 43

4.7.2. So sánh mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố của Fama-French và mô hình

3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản ................................................. 45

Kết luận chương 4 ..................................................................................................... 51

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH .......................................... 52

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu chính và kết luận. .............................................. 52

5.2. Hàm ý chính sách ........................................................................................... 53

5.2.1. Đối với các nhà đầu tư ............................................................................ 53

5.2.2. Đối với các nhà quản lý doanh nghiệp .................................................... 55

5.2.3. Đối với cơ quan quản lý Nhà nước ......................................................... 56

5.3. Hạn chế nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo ...................................... 58

Kết luận chương 5 ..................................................................................................... 60

KẾT LUẬN ............................................................................................................... 61

TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................... viii

PHỤ LỤC 1 ............................................................................................................... xii

PHỤ LỤC 2 .............................................................................................................xvii

PHỤ LỤC 3 ........................................................................................................... xlvii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT Ký hiệu viết tắt Từ tiếng Anh 1 BE/ME

2 CAPM

3 Book Equity/Market Equity Capital Assets Pricing Model General Least Square GLS

Nghĩa đầy đủ Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Mô hình định giá tài sản vốn Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi Vốn hóa thị trường

4 5 MC NYSE Market Capital New York Stock Exchange Sở giao dịch chứng khoán

6 7 OTC Pooled OLS Over the counter Overall Least Square

New York Phi tập trung Bình phương nhỏ nhất tổng quát

vii

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến Rit − Rft .................................................................... 35

Bảng 4.2: Phân tích đa cộng tuyến qua phương pháp phương sai phóng đại ........... 36

Bảng 4.3: Kết quả Kiểm định phương sai của sai số không đổi ............................... 37

Bảng 4.4: Kết quả Kiểm định tự tương quan ............................................................ 38

Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả kiểm định từng danh mục ............................................ 39

Bảng 4.6: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục BH ..................... 40

Bảng 4.7: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục BL ..................... 41

Bảng 4.8: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục BM .................... 42

Bảng 4.9: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục SH ..................... 43

Bảng 4.10: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục SL .................... 44

Bảng 4.11: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục SM ................... 45

Bảng 4.12: Tổng hợp các chỉ số của các biến tương ứng với từng danh mục .......... 46

Bảng 4.13: Kết quả Kiểm định mô hình CAPM bằng phương pháp GLS ............... 48

Bảng 4.14: Kết quả Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama - French bằng phương pháp GLS ........................................................................................................................... 49

Bảng 4.15: Tổng hợp các chỉ số của các biến tương ứng với từng mô hình ............. 50

Bảng 4.16: Tổng hợp chỉ số R2 hiệu chỉnh tương ứng với từng mô hình ................. 51

Bảng 4.17: Giá trị các hệ số hồi quy của các danh mục theo lý thuyết rủi ro và lợi nhuận ......................................................................................................................... 52

Bảng 4.18: Giá trị các hệ số hồi quy của các danh mục kiểm định .......................... 53

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

Thị trường chứng khoán là một trong những thị trường giữ vai trò hết sức quan

trọng trong hệ thống tài chính của mỗi quốc gia. Cổ phiếu là một trong số những hàng

hóa của thị trường chứng khoán và được sự quan tâm đặc biệt của các nhà đầu tư. Đây

là một kênh đầu tư hấp dẫn bên cạnh các kênh đầu tư lâu đời như bất động sản, vàng hay

ngoại tệ. Bên cạnh việc mang lại cho nhà đầu tư những khoản lợi nhuận đáng kể thì thị

trường chứng khoán cũng luôn tiềm ẩn những rủi ro, những biến động và sự không ổn

định.

Bên cạnh các nhân tố vĩ mô và các nhân tố vi mô ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời thì

tính thanh khoản của cổ phiếu ngày càng được các nhà đầu tư trên thị trường chứng

khoán quan tâm. Bởi vì tính thanh khoản của cổ phiếu là một nhân tố quan trọng mà các

nhà đầu tư xem xét khi quyết định đầu tư. Giả sử một người nắm giữ trong tay rất nhiều

cổ phiếu tốt nhưng tính thanh khoản không có thì khả năng đem lại lợi nhuận thật sự

bằng không, bởi vì giá trị cổ phiếu chỉ là thu nhập ảo, chỉ khi cổ phiếu được quy đổi

thành tiền, đó mới là nguồn thu thật của nhà đầu tư.

Trên thế giới, có rất nhiều nghiên cứu tìm ra mô hình định giá cổ phiếu dựa trên

mô hình định giá điển hình CAPM của hai nhà nghiên cứu Sharpe (1964) và Lintner

(1965). Fama và French dựa trên mô hình CAPM đã mở rộng thêm các nhân tố để giải

thích những gì mà mô hình CAPM chưa giải thích được. Fama và French (1993) đã đưa

thêm biến quy mô công ty và giá trị công ty vào mô hình để giải thích cho sự thay đổi

về lợi nhuận của các cổ phiếu. Lischewski và Voronkova (2012) đã xem xét đến các biến

quy mô, giá trị công ty, tính thanh khoản lên tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu tại các thị

trường mới nổi. Một số nghiên cứu khác trên thế giới của các tác giả Amihud và

Mendelson (1986); Yakov Amihud (2002), … cũng đưa nhân tố thanh khoản vào bài

nghiên cứu của mình để xem xét mức độ tác động đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.

Tại Việt Nam, mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và tính thanh khoản cũng

đã được nghiên cứu, các nghiên cứu tập trung vào các nội dung như đi tìm một mô hình

dự báo suất sinh lời cổ phiếu thích hợp đối với thị trường chứng khoán Việt Nam (Vương

Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ, 2008); mối quan hệ nhân quả giữa giá cổ phiếu và

khối lượng giao dịch (Trương Đông Lộc, 2009); mô hình định giá tài sản hợp lý tại Việt

Nam (Trần Viết Hoàng, Nguyễn Ngọc Huy và Nguyễn Anh Phong, 2014); Thanh khoản

cổ phiếu và cấu trúc vốn doanh nghiệp (Võ Xuân Vinh và Trần Thị Yến Duyên, 2015).

Dựa trên nền tảng của các bài nghiên cứu trước đây, tác giả kiểm định lại mô hình

định giá cổ phiếu với dữ liệu thu thập được cập nhật hơn từ giai đoạn năm 2010 đến năm

2016 trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tên đề tài tác giả chọn là “KIỂM ĐỊNH

MÔ HÌNH KẾT HỢP BA NHÂN TỐ CỦA FAMA-FRENCH VÀ THANH

KHOẢN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM” để làm đề tài

nghiên cứu. Trong bài viết này, tác giả sử dụng mô hình nghiên cứu 3 nhân tố của Fama

– French (1993) kết hợp với nhân tố thanh khoản – Đã được các tác giả Trần Viết Hoàng,

Nguyễn Ngọc Huy và Nguyễn Anh Phong sử dụng trong bài nghiên cứu với tên đề tài:

“Mô hình định giá tài sản hợp lý tại Việt Nam”. Bên cạnh đó, tác giả sử dụng phương

pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (General Least Square – GLS)

để kiểm soát hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi,

phương pháp này đã được tác giả Võ Xuân Vinh và Trần Thị Yến Duyên sử dụng rất

thành công trong bài nghiên cứu của mình với đề tài: “Thanh khoản cổ phiếu và cấu trúc

vốn doanh nghiệp”.

1.2. Câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu

1.2.1. Câu hỏi nghiên cứu

Bài nghiên cứu sẽ trả lời những câu hỏi sau:

Thứ nhất, nhân tố thanh khoản có tác động đến suất sinh lời của cổ phiếu các công

ty niêm yết tại Việt Nam không? Mức độ và chiều hướng tác động như thế nào?

Thứ hai, giữa 3 mô hình: CAPM, mô hình 3 nhân tố của Fama-French và mô hình

3 nhân tố của Fama-French kết hợp với thanh khoản thì mô hình nào giải thích tốt hơn

suất sinh lời của cổ phiếu tại Việt Nam?

1.2.2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của bài nghiên cứu như sau:

Thứ nhất, xác định mô hình nghiên cứu: Mô hình kết hợp 3 nhân tố Fama – French

và nhân tố thanh khoản tác động đến tỷ suất suất sinh lời của cổ phiếu tại Việt Nam.

Thứ hai, so sánh khả năng giải thích giữa 3 mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố

Fama-French và mô hình 3 nhân tố kết hợp thanh khoản đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu

tại Việt Nam.

1.3. Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu trong bài viết là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu các công ty

niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh.

Phạm vi nghiên cứu là các công ty phi tài chính được niêm yết trên Sở giao dịch

chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh và chỉ số VN-Index. Dữ liệu được thu thập để phân tích

trong giai đoạn 2010-2016.

1.4. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu sử dụng chính trong đề tài này là phương pháp nghiên

cứu định lượng bằng việc sử dụng mô hình Fama – French kết hợp nhân tố thanh khoản

để kiểm định sự tác động của nhân tố thanh khoản đến suất sinh lời của cổ phiếu các

công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh. Đồng thời với nghiên

cứu này tác giả sẽ sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát; phương pháp

bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi để ước lượng mô hình và sẽ kiểm định các vấn

đề thống kê như đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF, phương sai

thay đổi, tự tương quan. Phần mềm thống kê tác giả sử dụng trong bài viết này là phần

mềm STATA.

Dữ liệu mà tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu là các công ty phi tài chính niêm

yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh giai đoạn từ năm 2010 đến năm

2016, các công ty được chọn phải niêm yết liên tục ít nhất là 24 tháng tính đến năm 2010,

các công ty có giá trị sổ sách âm sẽ bị loại, tính từ lúc niêm yết cho đến hết năm 2010.

Sở dĩ tác giả loại bỏ những công ty bị gián đoạn giao dịch và có giá trị sổ sách âm vì nó

ảnh hưởng đến tính thanh khoản của cổ phiếu, loại bỏ những ngân hàng, các tổ chức tài

chính vì đặc thù riêng. Theo cách chọn mẫu này tính đến năm 2010, có 91 mã cổ phiếu

thỏa mãn điều kiện. Cuối cùng, dữ liệu dùng trong nghiên cứu này là dữ liệu bảng cân

bằng cho giai đoạn từ tháng 1-2010 đến tháng 12-2016.

1.5. Đóng góp của đề tài

Nghiên cứu này sẽ bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động của thanh

khoản đến suất sinh lời của cổ phiếu các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán

Tp. Hồ Chí Minh. Điểm mới đóng góp của bài nghiên cứu là việc kiểm định lại mô hình

với giai đoạn được cập nhật hơn, ổn định hơn sẽ đưa ra kết luận về tác động của các nhân

tố đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu đúng với thực tế hơn. Với số liệu thu thập được cập nhật

hơn từ năm 2010 đến năm 2016 trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh, bài

nghiên cứu cho thấy được tính thanh khoản có tác động khác nhau đối với từng danh

mục cổ phiếu và sẽ có danh mục cổ phiếu không chịu sự tác động của tính thanh khoản.

Bài nghiên cứu này là một bằng chứng thực nghiệm về tác động của tính thanh

khoản. Kết quả của bài nghiên cứu là cơ sở cho các nhà đầu tư tham khảo trong việc

phân tích, lựa chọn trong việc đầu tư, quyết định và điều chỉnh danh mục phù hợp với

kỳ vọng lợi nhuận của mình; giúp các nhà quản lý doanh nghiệp có cơ sở phân tích trước

khi ra các quyết định với mục tiêu tối đa hóa giá trị thị trường công ty và đưa ra gợi ý

chính sách cho chính phủ trong điều hành thị trường cần phải linh hoạt và minh bạch để

tránh những cú sốc không đáng có cho thị trường khi kinh tế vĩ mô có nhiều biến động.

1.6. Kết cấu dự kiến của đề tài

Chương 1: Tác giả giới thiệu sơ lược về bài nghiên cứu và cho thấy được tính cấp

thiết và đóng góp của đề tài nghiên cứu. Nội dung trong chương này cho thấy cái

nhìn tổng quan nhất về đề tài thông qua câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu

của để tài.

Chương 2: Nội dung trong chương sẽ trình bày cơ sở lý luận và các bằng chứng

thực nghiệm về nhân tố thanh khoản của các bài nghiên cứu của các tác giả trên thế

giới và trong nước.

Chương 3: Nội dung trong chương sẽ trình bày chi tiết cách tác giả thực hiện mô

hình nghiên cứu từ việc đặt ra giả thiết nghiên cứu, cách lấy mẫu và phương pháp

ước lượng.

Chương 4: Nội dung chương sẽ trình bày kết quả tác giả thực hiện thông qua sự hỗ

trợ của phần mềm Stata. Từ đó đưa ra được mô hình ước lượng phù hợp nhất. Nội

dung chương sẽ đưa ra được 3 mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama-French

và mô hình 3 nhân tố kết hợp thanh khoản, qua đó tác giả đưa ra sự so sánh về mức

độ giải thích của 3 mô hình.

Chương 5: Nội dung chương tóm tắt lại kết quả nghiên cứu, qua đó đưa ra được

hàm ý chính sách đối với các nhà đầu tư, nhà quản trị doanh nghiệp và nhà làm

chính sách.

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ CỔ PHIẾU VÀ BẰNG

CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA YẾU TỐ THANH KHOẢN

ĐẾN SUẤT SINH LỜI CỦA CỔ PHIẾU

2.1. Tổng quan về mô hình định giá cố phiếu và lý thuyết về thanh khoản

2.1.1. Tổng quan về mô hình định giá cổ phiếu

2.1.1.1. Mô hình CAPM

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Capital Assets Pricing Model) được Shape

(1964) và Lintner (1965) đặt nền móng xây dựng và phát triển vào những năm 60. Mô

hình CAPM biểu diễn mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro kỳ vọng của chứng khoán.

Trong mô hình này, lợi nhuận của một chứng khoán bao gồm lợi nhuận phi rủi ro cộng

với phần bù rủi ro hệ thống của chứng khoán đó (Phần rủi ro phi hệ thống xem như bằng

không nhờ vào việc đa dạng hóa danh mực đầu tư). Thông qua mô hình này, các nhà đầu

tư có thể dự báo thu nhập của chứng khoán dựa vào hệ số rủi ro beta của chứng khoán

đó. Phương trình trong mô hình CAPM như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓 = 𝑎𝑖 + (𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓) × 𝑏𝑖

Trong đó:

𝑅𝑖𝑡: Suất sinh lời quá khứ của chứng khoán i được tính theo công thức sau:

𝑅𝑖𝑡 = 𝑃𝑡 − 𝑃𝑡−1 𝑃𝑡−1

(𝑃𝑡 𝑣à 𝑃𝑡−1 ): Là giá đóng cửa của ngày cuối tháng và đầu tháng

𝑅𝑓: Lãi suất phi rủi ro

𝑅𝑀𝑡: Suất sinh lời quá khứ của danh mục thị trường

𝑏𝑖: Hệ số 𝛽 của chứng khoán i được tính theo công thức sau:

𝛽𝑖 = 𝑐𝑜𝑣(𝑅𝑖, 𝑅𝑚) 𝛿2(𝑅𝑚)

Mô hình CAPM đặt ra 3 giả thiết như sau:

H1: Quan hệ giữa suất sinh lời của chứng khoán và rủi ro của nó là tuyến tính.

H2: 𝛽𝑖 đo lường hoàn toàn rủi ro của chứng khoán, nghĩa là ngoài yếu tố rủi ro thị trường

ra thì không còn bất kỳ yếu tố rủi ro nào khác.

H3: Trong thị trường, các nhà đầu tư thường e ngại rủi ro nên rủi ro cao thì suất sinh lời

mang lại cũng phải cao, tức là (𝑅𝑚 − 𝑅𝑓) > 0.

Tỷ suất sinh lợi trung bình của các chứng khoán thể hiện mối quan hệ với nhiều

nhân tố thị trường. Khoảng đầu thế kỷ 19, hệ số 𝛽 là một thông số quan trọng trong mô

hình định giá tài sản CAPM. 𝛽 của một cổ phần hay một danh mục là một con số mô tả

mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời của cổ phần hay danh mục đó với toàn bộ thị trường.

Đơn giản, nó cho thấy rằng một tài sản rủi ro hơn sẽ có tỷ suất sinh lời kỳ vọng cao hơn

tài sản ít rủi ro hơn. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM dựa trên một số giả thuyết quan

trọng như sau:

Thứ nhất, các nhà đầu tư nắm giữ danh mục chứng khoán đa dạng hóa hoàn toàn,

do đó tỷ suất sinh lời của nhà đầu tư bị tác động chủ yếu bởi rủi ro hệ thống của từng

chứng khoán chứ không phải rủi ro tổng thể.

Thứ hai, chứng khoán được trao đổi tự do trong thị trường cạnh tranh.

Thứ ba, các nhà đầu tư có thể vay nợ và cho vay với lãi suất phi rủi ro và lãi suất

này không đổi theo thời gian.

Thứ tư, không có chi phí môi giới cho việc mua và bán chứng khoán.

Thứ năm, không có thuế.

Thứ sáu, tất cả các nhà đầu tư thích hợp lựa chọn chứng khoán có tỷ suất sinh lời

cao nhất tương ứng với mức độ cho trước của rủi ro.

Thứ bảy, tất cả nhà đầu tư có kỳ vọng thuần nhất liên quan đến tỷ suất sinh lời kỳ

vọng, phương sai và hiệp phương sai.

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM vẫn tồn tại một số vấn đề cần xem xét như

Thứ nhất, về đánh giá tỷ suất sinh lời thị trường trong tương lai.

Thứ hai, cần xác định đánh giá thích hợp nhất đối với lãi suất phi rủi ro.

Thứ ba, cần xác định đánh giá tốt nhất beta tương lai của tài sản.

Thứ tư, mâu thuẫn với các kiểm định thống kê cho thấy nhà đầu không hoàn toàn

bỏ qua rủi ro không hệ thống như mô hình lý thuyết đề xuất.

Thứ năm, các ước lượng beta từng cho thấy không ổn định theo thời gian.

Từ những vấn đề còn tồn tại của mô hình định giá tài sản vốn CAPM, các nhà

nghiên cứu trên thế giới đã đưa ra nhiều bằng chứng cho thấy còn có các nhân tố khác

ngoài lãi suất phi rủi ro và rủi ro hệ thống được sử dụng để xác định tỷ suất sinh lời mong

đợi của hầu hết chứng khoán.

2.1.1.2. Mô hình 3 nhân tố của Fama – French

Sau khi mô hình định giá tài sản vốn CAPM ra đời, trong đó tỷ suất sinh lời của tài

sản tài chính được giả định chỉ phụ thuộc vào rủi ro thị trường, nhiều nghiên cứu đã kiểm

định khả năng giải thích biến động lãi suất cổ phiếu của mô hình này. Một nghiên cứu

thực nghiệm được thực hiện bởi Fama và French (1992) đã chỉ ra rằng rủi ro thị trường

không phải là biến số giải thích tốt nhất cho sự thay đổi về lợi nhuận của các cổ phiếu.

Vì vậy, Fama và French (1993) đã đề xuất mô hình 3 nhân tố để bổ sung cho những

khiếm khuyết của mô hình CAPM trong việc giải thích lợi nhuận kỳ vọng của các cổ

phiếu, trong đó tỷ suất sinh lời của cổ phiếu được giải thích bởi: Rủi ro thị trường, quy

mô doanh nghiệp và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu

(BE/ME).

Mô hình Fama – French đã được kiểm định tại nhiều thị trường trên khắp thế giới.

Kết quả khá thống nhất với nhau, khả năng giải thích cao hơn hẳn so với CAPM. Mô

hình hồi quy chuỗi thời gian của Fama – French ba nhân tố như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑖(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) + 𝑠𝑖(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡) + ℎ𝑖(𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡) + 𝑒𝑖𝑡

Trong đó:

𝑅𝑖𝑡: Suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu i

𝑅𝑀𝑡: Suất sinh lời trung bình của thị trường

𝑅𝑓𝑡: Suất sinh lời phi rủi ro

𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡: Phần bù rủi ro thị trường.

𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡: Suất sinh lời của danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ trừ suất sinh lời của danh

mục cổ phiếu có quy mô lớn.

𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡: Suất sinh lời của danh mục cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường

cao trừ tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu có tỷ số này thấp.

𝑎𝑖: Hệ số chặn

𝑏𝑖, 𝑠𝑖, ℎ𝑖: Hệ số hồi quy theo các danh mục

𝑒𝑖𝑡: Sai số ngẫu nhiên

Mô hình này chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời cao là phần thưởng cho sự chấp nhận rủi

ro, trong đó phần bù rủi ro được giải thích bởi ba nhân tố: Rủi ro thị trường, quy mô

doanh nghiệp và tỷ số BE/ME. Biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lời của danh mục p tại thời

điểm t. Nhóm tác giả xây dựng 6 danh mục p bao gồm những cổ phiếu với những đặc

trưng riêng về quy mô và tỷ số BE/ME. Danh mục p nếu bao gồm những cổ phiếu có

quy mô nhỏ sẽ có hệ số hồi quy s cao và ngược lại; danh mục p nếu bao gồm những cổ

phiếu có BE/ME cao sẽ có hệ số hồi quy h cao và ngược lại.

2.1.1.3. Mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

Mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản được phát triển bằng cách

dựa trên mô hình ba nhân tố Fama – French đưa thêm biến thanh khoản vào mô hình như

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑖(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) + 𝑠𝑖(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡) + ℎ𝑖(𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡) + 𝑙𝑖(𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡) + 𝑒𝑖𝑡

Trong đó:

𝑅𝑖𝑡: Suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu i

𝑅𝑀𝑡: Suất sinh lời trung bình của thị trường

𝑅𝑓𝑡: Suất sinh lời phi rủi ro

𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡: Phần bù rủi ro thị trường.

𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡: Là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ trừ suất

sinh lời của danh mục cổ phiếu có quy mô lớn. SMB là lợi nhuận do quy mô của công

ty mang lại, được xem là phần bù quy mô.

𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡: Là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách

trên giá trị thị trường cao trừ tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu có tỷ số này thấp.

HML là lợi nhuận do cổ phiếu giá trị (Cổ phiếu có tỷ số B/M cao) mang lại, được xem

như phần bù giá trị.

𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡: Là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu có thanh

khoản thấp trừ suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu có thanh khoản cao. LMH

là lợi nhuận do tính thanh khoản của cổ phiếu mang lại, được xem như phần bù rủi ro

thanh khoản.

𝑎𝑖: Hệ số chặn

𝑏𝑖, 𝑠𝑖, ℎ𝑖, 𝑙𝑖 ∶ Hệ số hồi quy theo các danh mục

𝑒𝑖𝑡: Sai số ngẫu nhiên

Liệu rằng mô hình Fama – French kết hợp nhân tố thanh khoản có thực sự tốt hơn

mô hình ba nhân tố Fama – French (1993) cũng như mô hình CAPM trong việc giải thích

sự biến động tỷ suất sinh lời. Điều đó đã đưa đến nhu cầu về kiểm định sự phù hợp của

mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt

Nam.

2.1.2. Lý thuyết về thanh khoản

Có nhiều định nghĩa về tính thanh khoản được đưa ra bởi các nhà nghiên cứu như

Robert Stambaugh (2003) cho rằng thanh khoản cổ phiếu là một khái niệm rất rộng

và không rõ ràng nhưng nhìn chung nó phản ánh khả năng giao dịch một khối lượng lớn

cổ phiếu một cách nhanh chóng tại một mức phí thấp và không có sự dịch chuyển về giá.

Send và Starr (2004) thì cho rằng không dễ đưa ra một khái niệm về thanh khoản

và không có một khái niệm chung nào về thanh khoản đang tồn tại. Thông thường có thể

hiểu thanh khoản là khả năng thẩm thấu một cách trơn tru các dòng lệnh mua và bán.

Weimin (2005) định nghĩa tính thanh khoản là khả năng giao dịch nhanh chóng

một lượng lớn chứng khoán ở giá thấp, mà không có bất kỳ thay đổi quan trọng trong

giá tài sản từ khi đặt hàng đến thời điểm mua.

Theo Amihud và Mendelson (2006) thì một tài sản được gọi là thanh khoản nếu nó

có thể được giao dịch ở mức giá thị trường hiện hành một cách nhanh chóng và với chi

phí thấp.

Theo Harris (1990), một cổ phiếu được đánh giá là thanh khoản trên thị trường khi

cổ phiếu đó có chênh lệch giá thấp, khối lượng giao dịch lớn, thời gian giao dịch ngắn

và sai lệch của các chênh lệch giá khỏi mức cạnh tranh được điều chỉnh một cách nhanh

chóng. Các thành phần này không tồn tại độc lập mà tương tác qua lại, ảnh hưởng lẫn

nhau, quyết định tính thanh khoản của cổ phiếu.

Tính thanh khoản là một yếu tố quan trọng của một tài sản bất kỳ, nhưng yếu tố

này lại khó xác định. Có rất nhiều bài nghiên cứu đưa ra phương pháp đo lường tính

thanh khoản hay tính thiếu thanh khoản. Điển hình là các bài nghiên cứu của Amihud &

Mendelson (1986). Các tác giả cho rằng tính thiếu thanh khoản được đo lường bởi chi

phí thực hiện tức thời. Một nhà đầu tư sẵn sàng giao dịch phải đánh đổi giữa việc chờ

đợi giao dịch tại mức giá có lợi hoặc giao dịch tức thì tại mức giá mua hay giá bán. Giá

bán bao gồm phần bù cho việc mua ngay lập tức và giá mua cũng phản ánh điều kiện

yêu cầu bán lập tức. Do đó, theo Amihud & Mendelson (1980, 1982, 1986), Philips &

Smith (1982), Ho & Stoll (1981, 1983), Copeland & Galai (1983), West & Tinic (1971)

đo lường tính thiếu thanh khoản là chênh lệch giá mua và giá bán, bao gồm phần bù mua

và điều kiện bán.

Amihud (2002) đo lường tính thiếu thanh khoản cổ phiếu thông qua tỷ lệ trung bình

của lợi nhuận tuyệt đối hàng ngày trên khối lượng dollar giao dịch ngày đó. Tỷ lệ này

cho thấy phần trăm thay đổi giá tuyệt đối mỗi lượng dollar giao dịch hàng ngày, hay là

tác động giá hàng ngày của dòng lệnh. Đo lường tính thiếu thanh khoản của Amihud

(2002) liên quan chặt chẽ đến một phương pháp đo lường thanh khoản khác, đó là đo

lường tỷ lệ thanh khoản Amivest. Theo phương pháp Amivest, tỷ lệ thanh khoản được

xem như tỷ lệ tổng khối lượng dollar giao dịch trên tổng lợi nhuận tuyệt đối. Phương

pháp này cho thấy khối lượng giao dịch tương ứng với 1% thay đổi giá cổ phiếu.

Brennan et al. (1996) đo lường tính thanh khoản bằng cách sử dụng dữ liệu khối

lượng giao dịch và cho thấy rằng khối lượng dollar giao dịch cổ phiếu tác động âm đến

tỷ suất sinh lời cổ phiếu và nó gộp vào tác động âm của quy mô (Tức mức vốn hóa thị

trường của cổ phiếu). Có rất nhiều nghiên cứu khác nhau quan tâm đến khối lượng giao

dịch, mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và tỷ suất sinh lời cổ phiếu.

Lesmond, Ogden & Trzcinka (1999) giới thiệu phương pháp đo lường tính thiếu

thanh khoản là tỷ lệ ngày không thay đổi giá trong năm. Mô hình được trình bày trong

bài nghiên cứu này dựa trên lý do các nhà đầu tư bị ngăn cản khỏi giao dịch khi chi phí

giao dịch cao và chi phí giao dịch hiệu quả có thể được suy ra từ tần suất ngày không

giao dịch.

Hasbrouck (2000) đo lường rủi ro thanh khoản thị trường thông qua chi phí giao

dịch hiệu quả của tất cả các cổ phiếu, cụ thể là trung bình ½ chênh lệch giá mua giá bán

của tất cả các cổ phiếu.

Từ những định nghĩa về tính thanh khoản của các nhà nghiên cứu trên, bài viết đưa

ra khái niệm về tính thanh khoản của cổ phiếu là khả năng chuyển đổi thành tiền mặt

một cách nhanh chóng, dễ dàng của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán và giá cổ phiếu

tương đối ổn định theo thời gian và có khả năng cao để phục hồi nguồn vốn như đã đầu

tư ban đầu. Tính thanh khoản của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán được đặc trưng

bởi số lượng giao dịch lớn.

2.2. Bằng chứng thực nghiệm về tác động của thanh khoản đến tỷ suất sinh lời của

cổ phiếu

Với sự phát triển nhanh chóng của thị trường chứng khoán trên toàn cầu, có rất

nhiều nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Tuy nhiên,

nghiên cứu đầu tiên sử dụng rủi ro thanh khoản để giải thích cho tỷ suất sinh lời cổ phiếu

là nghiên cứu của Amihud & Mendelson (1986). Amihud & Mendelson (1986) nghiên

cứu mô hình định giá tài sản vốn và chêch lệch giá mua – giá bán của cổ phiếu thông

qua sử dụng phương pháp hồi quy GLS để kiểm định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời

vượt trội, chênh lệch giá mua – giá bán tương đối và rủi ro trung bình theo thời gian của

49 danh mục cổ phiếu trên NYSE trong giai đoạn 1951-1980. Chênh lệch tương đối trong

Amihud & Mendelson (1986) là tỷ lệ giữa chênh lệch giá mua – giá bán tuyệt đối và

trung bình giữa giá mua – giá bán vào cuối năm. Biến chênh lệch thực sự được dùng

trong mô hình là trung bình chênh lệch tương đối giữa đầu và cuối mối năm. Kết quả

nghiên cứu của Aminhud & Mendelson (1986) cho thấy tồn tại mối quan hệ giữa chênh

lệch giá mua – giá bán; rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lời vượt trội cổ phiếu; tỷ suất sinh

lời vượt trội cổ phiếu tăng khi chênh lệch giá mua – giá bán tăng; tỷ suất sinh lời vượt

trội của cổ phiếu có chênh lệch giá mua – giá bán cao thì ít nhạy cảm hơn với thay đổi

của chênh lệch giá mua – giá bán.

Brennan et al. (1996) kiểm tra mối quan hệ thực nghiệm giữa tỷ suất sinh lời hằng

tháng của chứng khoán và các thước đo tính không thanh khoản thu thập từ dữ liệu trong

ngày. Họ tìm thấy mối tương quan có ý nghĩa giữa tỷ suất sinh lời đòi hỏi và các thước

đo tính không thanh khoản này sau khi đã kiểm soát các nhân tố trong mô hình Fama –

French cũng như tác động của các mức giá khác nhau. Vì các biến thành phần được kiểm

soát trong mô hình đã tính đến sự lựa chọn đối nghịch gây ra bởi các nhà đầu tư nắm giữ

thông tin mật. Kết quả chính của bài nghiên cứu cho thấy tồn tại một phần bù có ý nghĩa

trong tỷ suất sinh lời liên quan đến các thành phần cố định và biến đổi trong chi phí

chuyển đổi (Một dạng của chi phí không thanh khoản).

Amihud (2002) đã xem xét mối quan hệ giữa tính thanh khoản và tỷ suất sinh lời

dự tính của các cổ phiếu được niêm yết trên sàn NYSE giai đoạn 1963-1997. Kết quả

nghiên cứu của tác giả đã chứng minh tỷ suất sinh lời vượt trội không cố định mà thay

đổi theo thời gian cùng với sự thay đổi của tính thanh khoản của cổ phiếu. Ngoài ra,

nghiên cứu của tác giả còn tìm ra mối quan hệ ngược chiều giữa giá cổ phiếu và tính

kém thanh khoản ngoài dự kiến, nghĩa là sự thiếu thanh khoản ngoài dự kiến sẽ làm giảm

giá cổ phiếu. Tác giả cũng tìm thấy rằng tác động của tính thanh khoản là mạnh hơn đối

với cổ phiếu các doanh nghiệp nhỏ.

Chai, Faff & Garghori (2008) sử dụng một biến đại diện mới cho tính thanh khoản,

kiểm tra tác động của tính thanh khoản lên tỷ suất sinh lời chứng khoán, sử dụng mô

hình Fama – French. Các tác giả bổ sung thêm vào mô hình 4 nhân tố của Carhart nhân

tố thanh khoản và sử dụng kỹ thuật hồi qui cho toàn bộ dữ liệu cũng như cho từng chứng

khoán. Bằng việc sử dụng bộ dữ liệu dài hơn và lớn hơn so với các nghiên cứu trước đó

đối với thị trường cổ phiếu Úc, nghiên cứu tìm thấy phần bù rủi ro kém thanh khoản có

ý nghĩa thống kê và bằng chứng thể hiện rằng tính thanh khoản giải thích một phần biến

động trong tỷ suất sinh lời chứng khoán.

Jankowitsch et al. (2015), mô hình hóa hiệu ứng phân tán giá cả trong thị trường

phi tập trung (OTC) và chỉ ra rằng giá cả giao dịch của các tài sản sẽ chệch khỏi giá trị

thị trường kì vọng của nó bởi vì sự tồn tại rủi ro nắm giữ của các nhà giao dịch và chi

phí tìm kiếm đối với nhà đầu tư. Họ giải thích cho biến động này như là một tác động

của hiệu ứng thanh khoản và phát triển một thước đo tính thanh khoản mới dựa vào giá

và khối lượng giao dịch cũng như các mức giá kỳ vọng riêng biệt của thị trường, định

lượng được sự phân tán giá cả trong thị trường trái phiếu công ty Mỹ. Bài nghiên cứu

cho thấy rằng thước đo mới này thật sự có quan hệ với tính thanh khoản như các hồi qui

thể hiện.

Lin et al. (2011) nghiên cứu việc định giá rủi ro thanh khoản đối với mẫu chéo các

trái phiếu công ty Mỹ giai đoạn 1/1994 – 3/2009. Bài nghiên cứu xem tính thanh khoản

của toàn bộ thị trường như là một biến điều kiện bổ sung thêm vào mô hình định giá trái

phiếu công ty và kiểm tra xem rủi ro thanh khoản có được định giá trong tỷ suất sinh lời

của trái phiếu công ty hay không. Kết quả cho thấy rằng rủi ro thanh khoản được định

giá trong thị trường trái phiếu công ty. Họ tìm ra mối tương quan dương và có ý nghĩa

thống kê giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng trái phiếu công ty và rủi ro thanh khoản.

Friewald, Jankowitsh & Subrahmanyam (2012) kiểm tra xem tính thanh khoản có

phải là một nhân tố định giá quan trọng trong thị trường trái phiếu công ty ở Mỹ hay

không. Cụ thể, họ tập trung vào vấn đề liệu tác động thanh khoản có nổi bật hơn trong

giai đoạn khủng hoảng tài chính hay không, đặc biệt đối với các trái phiếu công ty có rủi

ro tín dụng cao. Tác giả sử dụng bộ dữ liệu của hơn 20.000 trái phiếu trong thời gian

10/2004 – 12/2008. Bằng việc sử dụng nhiều thước đo thanh khoản khác nhau, các tác

giả tìm thấy rằng hiệu ứng thanh khoản chiếm khoảng 14% thay đổi trong tỷ suất sinh

lời vượt trội trái phiếu công ty so với thị trường. Các tác giả kết luận rằng các tác động

của các thước đo thanh khoản lớn hơn trong giai đoạn khủng hoảng, và đối với các trái

phiếu có thứ hạng đầu cơ cao. Các trái phiếu công ty với rủi ro tín dụng lớn cũng có độ

nhạy cảm lớn hơn đối với rủi ro thanh khoản.

Liu (2008) phát triển một biến đại diện thanh khoản mới và cho thấy tính thanh

khoản là một nguồn gốc quan trọng của rủi ro định giá. Ông đề xuất mô hình 2 nhân tố

(Thị trường và thanh khoản), có khả năng tính được tác động của tỷ lệ giá trị sổ sách trên

giá trị thị trường mà mô hình 3 nhân tố của Fama – French không thể giải thích.

Đối với các thị trường mới nổi và thị trường châu Á, Bekaert, Harvey, Lundblad

(2007), kiểm định mối quan hệ này ở 18 nước mới nổi, thước đo thanh khoản chính được

sử dụng trong bài là sự chuyển đổi một phần các tỷ suất sinh lời bằng 0 theo ngày của

các công ty, tính trung bình theo tháng. Các tác giả xem xét mô hình định giá tài sản đơn

giản với tính thanh khoản và danh mục thị trường vì các nhân tố rủi ro và các chi phí

chuyển đổi là một phần của tính thanh khoản. Mô hình này phân biệt giữa mẫu các quốc

gia hội nhập, bị tách biệt và giữa các giai đoạn thời gian. Khi tính thanh khoản được định

giá, các nhân tố nội địa đều có ý nghĩa, thậm chí dưới giả thiết hội nhập với nền kinh tế

toàn cầu. Họ cũng tìm ra tầm quan trọng của rủi ro thanh khoản hệ thống của thị trường

nội địa lớn hơn nhiều so với các nhân tố rủi ro thị trường nội địa. Kết quả bài nghiên cứu

cho thấy rằng tính thanh khoản của thị trường nội địa là một nhân tố quan trọng tác động

lên tỷ suất sinh lời kỳ vọng ở các thị trường mới nổi, và quá trình mở rộng tự do không

loại trừ hoàn toàn tác động này của tính thanh khoản. Nhìn chung, các nghiên cứu hiện

tại tìm thấy mối quan hệ tỷ suất sinh lời – tính thanh khoản ở các thị trường mới nổi.

Batten & Vinh (2011) nghiên cứu mối quan hệ giữa thanh khoản và lợi nhuận cổ

phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn khủng hoảng 2007-2010

đối với dữ liệu gồm cổ phiếu được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Tp. HCM.

Tác giả sử dụng mô hình 3 nhân tố Fama-French (1992) và bổ sung thêm nhân tố thanh

khoản. Trái với nghiên cứu trước đó, nghiên cứu của tác giả cho thấy mối quan hệ cùng

chiều giữa thanh khoản và tỷ suất sinh lời cổ phiếu trong suốt giai đoạn 2007-2010, các

cổ phiếu có tính thanh khoản càng cao thì có tỷ suất sinh lời càng cao và ngược lại, các

cổ phiếu kém thanh khoản thì có tỷ suất sinh lời thấp hơn.

Từ những tài liệu nghiên cứu trên, cho thấy các kết quả về mối quan hệ này vẫn

chưa rõ ràng, thống nhất, hơn nữa đối với thị trường mới nổi châu Á vẫn chưa có nhiều

tài liệu. Việt Nam là một trong số những thị trường mới nổi ở châu Á, mang tính bất ổn

và đa phần các công ty nhỏ sẽ là một đối tượng kiểm định khá tốt cho mối quan hệ tỷ

suất sinh lời và tính thanh khoản. Có thể kể đến nghiên cứu của nhóm tác giả Trần Viết

Hoàng, Nguyễn Ngọc Huy & Nguyễn Anh Phong (2014) kết hợp mô hình 3 nhân tố

Fama-French và thanh khoản, sử dụng dữ liệu từ công ty niêm yết trên Sở giao dịch

chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-2011. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp

hồi quy GLS và GMM đều cho thấy hai yếu tố rủi ro quy mô và thanh khoản là trái

ngược với lý thuyết về rủi ro và lợi nhuận, cổ phiếu có thanh khoản cao có suất sinh lời

trung bình cao hơn cổ phiếu có thanh khoản thấp. Kết quả cho thấy tại Việt Nam, mô

hình Fama – French 3 nhân tố tốt hơn CAPM, mô hình Fama – French 3 nhân tố kết hợp

với thanh khoản tốt hơn mô hình 3 nhân tố Fama – French.

Bên cạnh đó, bài nghiên cứu của tác giả Võ Xuân Vinh & Trần Thị Yến Duyên

(2015) có đề cập đến yếu tố thanh khoản của cổ phiếu tác động đến cấu trúc vốn doanh

nghiệp tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Trong bài viết, tác giả sử dụng phương

pháp phân tích hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát (Pooled OLS). Kết quả nghiên

cứu cho thấy rằng thanh khoản cổ phiếu có mối quan hệ cùng chiều với cấu trúc vốn của

công ty. Phát hiện này giúp các nhà quản trị có thể đưa ra những quyết định đúng đắn

trong việc lựa chọn cấu trúc vốn phù hợp cho công ty, điều này sẽ thu hút được sự đầu

tư từ các cổ đông qua đó có tác động đến sự thay đổi tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.

Trước năm 2010, trên thị trường chứng khoán chỉ có một văn bản duy nhất hướng

dẫn toàn bộ các nội dung về tổ chức và hoạt động của công ty chứng khoán, đến nay đã

được cụ thể hóa thêm 02 văn bản nữa nhằm đảm bảo hiệu quả hoạt động của công ty

chứng khoán, kiểm soát rủi ro cho công ty chứng khoán là “Thông tư 210/2012/TT-

BTC”, thay thế cho quyết định 27/2007/QĐ-BTC và Quyết định 55/2004/QĐ-BTC do

Bộ Tài chính ban hành và “Thông tư 226/2010/TT-BTC” quy định chỉ tiêu an toàn tài

chính và biện pháp xử lý đối với các tổ chức kinh doanh chứng khoán không đáp ứng

chỉ tiêu an toàn tài chính, sửa đổi bổ sung bởi “Thông tư 165/2012/TT-BTC”,… Điều

này cho thấy thị trường chứng khoán càng ngày là một trong số những thị trường tài

chính quan trọng của Việt Nam. Cũng từ năm 2010, thị trường chứng khoán Việt Nam

có sự biến động ổn định hơn được thể hiện qua chỉ số tăng trưởng VN – Index theo tháng

với biên độ giữa các tháng không vượt quá 10%. Trước năm 2010, chỉ số này là bất ổn

và có sự chênh lệch lớn giữa các tháng (chỉ số VN – Index tháng 1/2008 là -8,42%, trong

khi đó chỉ số này vào tháng 2/2008 là -21,42%; chỉ số VN – Index tháng 2/2009 là -

18,95%, trong khi đó chỉ số này vào tháng 3/2009 là 14,21%; …). Nhận thấy vấn đề trên,

tác giả thiết nghĩ cần có sự kiểm định lại mô hình theo số liệu được cập nhật hơn, giai

đoạn ổn định hơn để đưa ra kết luận về các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lời của cổ

phiếu đúng với thực tế hơn là điều cần thiết.

Kết luận chương 2

Nội dung trong chương 2 đã trình bày cơ sở lý thuyết về mô hình CAPM, mô hình

3 nhân tố Fama – French mà tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu. Bên cạnh đó, tác giả

đã lược khảo các nghiên cứu trước đó về cách định lượng thanh khoản; các nghiên cứu

trong nước và quốc tế về tác động của thanh khoản lên tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.

Cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu trong chương 2 là cơ sở để tác giả

chọn phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu cho phù hợp để thực hiện tiếp nội

dung trong chương 3.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.1. Giả thiết nghiên cứu

Tất cả các quyết định đầu tư đều được cân nhắc dưới góc độ rủi ro và tỷ suất sinh

lời mong đợi và những tác động của chúng trên giá chứng khoán cũng như kết quả tài

chính cuối cùng đạt được trong quyết định đầu tư. Rủi ro được xem là khả năng xuất

hiện các khoản thiệt hại về tài chính. Những chứng khoán nào có khả năng xuất hiện

những khoản lỗ lớn được xem như có rủi ro cao hơn chứng khoán có khả năng xuất hiện

những khoản lỗ thấp hơn thì rủi ro thấp hơn. Vì vậy, rủi ro được mô tả bằng sự biến đổi

của các tỷ suất sinh lời của chứng khoán đó trong thời kỳ nghiên cứu. Tỷ suất sinh lời

của chứng khoán chịu tác động của rất nhiều nhân tố trên thị trường mang tiềm ẩn rủi ro,

những yếu tố này có thể bị triệt tiêu hoàn toàn thông qua việc kết hợp danh mục đầu tư

hiệu quả, tối ưu của nhiều chứng khoán được gọi là rủi ro phi hệ thống, phần lợi nhuận

mong đợi để bù đắp cho loại rủi ro này chính là phần bù rủi ro chứng khoán. Loại rủi ro

không thể triệt tiêu được gọi là rủi ro hệ thống, phần lợi nhuận mong đợi tương ứng với

loại rủi ro này chính là tỷ suất sinh lời phi rủi ro.

Theo lý thuyết ưa thích thanh khoản, tính thanh khoản là khả năng nhanh chóng

chuyển tài sản thành tiền mà không phải chịu chi phí cao và khoảng thời gian cho giai

đoạn chuyển thành tiền nhỏ. Tài sản có tính thanh khoản càng cao thì mức độ rủi ro càng

thấp, do vậy tỷ suất sinh lời đòi hỏi thấp. Giả thiết H1, có mối quan hệ đồng biến giữa

tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi ro thanh khoản (LMH).

Theo lý thuyết mô hình định giá tài sản vốn CAPM cho thấy rằng một tài sản có

rủi ro thị trường cao sẽ có tỷ suất sinh lời kỳ vọng cao hơn tài sản có rủi ro thị trường

thấp. Giả thiết H2, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù

rủi ro thị trường.

Theo lý thuyết rủi ro và lợi nhuận, các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hay có chỉ số

BE/ME cao là các doanh nghiệp có rủi ro cao (Rủi ro về quy mô và rủi ro giá trị) do vậy

suất sinh lời của nó phải cao để bù đắp cho rủi ro cao. Giả thiết H3, có mối quan hệ

đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi ro quy mô (SMB); Giả thiết

H4, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi ro giá trị

(HML).

3.2. Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu gồm 6 bước như sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu thu thập bao gồm các dữ liệu về chuỗi chỉ số thị trường (VN-Index), giá trị

vốn hóa thị trường, lãi suất phi rủi ro, giá trị sổ sách (BE), giá trị thị trường (ME), số

lượng cổ phiếu đang lưu hành, số lượng cổ phiếu giao dịch thành công theo tuần. Cụ thể

được trình bày tại mục 3.4 của chương này.

Bước 2: Xứ lý dữ liệu

Tác giả sử dụng dữ liệu ở bước 1 để lần lượt tính toán tỷ suất sinh lời thực tế của

từng cổ phiếu Ri, tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường RM, chỉ tiêu giá trị, chỉ tiêu

quy mô, chỉ tiêu thanh khoản và lãi suất phi rủi ro. Được trình bày cụ thể tại mục 3.5 của

chương này.

Bước 3: Phân chia và xây dựng các danh mục đầu tư

Dựa trên 2 chỉ tiêu quy mô và B/M theo cách phân chia danh mục đầu tư trong bài

nghiên cứu mô hình 3 nhân tố của Fama & French (1993) để chia các cổ phiếu thành 6

danh mục gồm:

Danh mục SH: Cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỉ lệ BE/ME cao

Danh mục SM: Cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỉ lệ BE/ME trung bình

Danh mục SL: Cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỉ lệ BE/ME thấp

Danh mục BH: Cổ phiếu có quy mô lớn và tỉ lệ BE/ME cao

Danh mục BM: Cổ phiếu có quy mô lớn và tỉ lệ BE/ME trung bình

Danh mục BL: Cổ phiếu có quy mô lớn và tỉ lệ BE/ME thấp

Và sẽ được trình bày cụ thể trong mục 3.4 của chương này.

Bước 4: Đo lường 4 biến số trong mô hình bao gồm phần bù thị trường, phần bù rủi ro

quy mô (𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕), phần bù rủi ro giá trị (𝑹𝑺𝑯𝑴𝑳𝒕) và phần bù rủi ro thanh khoản (𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕).

Cách đo lường cụ thể được trình bày tại mục 3.5.4 của chương này.

Bước 5: Ước lượng các hệ số beta của mô hình hồi quy và kiểm định mô hình.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu bảng thông qua kỹ thuật

phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để lượng hóa sự tác động của các biến độc lập lên

biến phụ thuộc trong mô hình. Các bước cụ thể như sau:

Trước tiên, nghiên cứu sẽ kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc

lập trong mô hình thông qua hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF), nếu hệ số VIF

lớn hơn hoặc bằng 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là nghiêm trọng

(Gujrati, 2003).

Tiếp theo, nghiên cứu hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương nhỏ nhất

tổng quát (Pooled OLS). Sau đó, nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương

quan và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, nếu có hiện tượng tự tương quan

và/hoặc phương sai của sai số thay đổi thì nghiên cứu sẽ chuyển sang phương pháp bình

phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (General Least Square – GLS) nhằm khắc phục được

các vấn đề thống kê như hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi.

Bước 6: Ước lượng các hệ số beta và kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French và

CAPM.

Việc xác định mô hình 3 nhân tố Fama – French và CAPM để có cơ sở so sánh với

mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản.

3.3. Mô hình nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, mô hình hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng để kiểm tra sự

tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Với dữ liệu bảng cân bằng đã thu thập

được, ước lượng hồi quy GLS được dùng để kiểm định giả thuyết được đặt ra. Mô hình

trong nghiên cứu này là mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp với nhân tố thanh

khoản như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑖(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) + 𝑠𝑖(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡) + ℎ𝑖(𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡) + 𝑙𝑖(𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡) + 𝑒𝑖𝑡

Trong đó:

𝑅𝑖𝑡:Suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu i

𝑅𝑀𝑡: Suất sinh lời trung bình của thị trường

𝑅𝑓𝑡: Suất sinh lời phi rủi ro

𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡: Phần bù rủi ro thị trường.

𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡: Phần bù rủi ro quy mô.

𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡: Phần bù rủi ro giá trị.

𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡: Phần bù rủi ro thanh khoản.

𝑎𝑖: Hệ số chặn

𝑏𝑖, 𝑠𝑖, ℎ𝑖, 𝑙𝑖 ∶ Hệ số hồi quy theo các danh mục

𝑒𝑖𝑡: Sai số ngẫu nhiên

Trong mô hình trên, ta có 𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 là biến phụ thuộc, 𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡 là biến độc lập và các biến

còn lại 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡; 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡; 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡 là các biến kiểm soát.

3.4. Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu mà tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu là dữ liệu thu thập được từ 91 công

ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh giai đoạn từ

năm 2010 đến năm 2016. Các công ty tác giả lựa chọn phải hoạt động ổn định và lâu dài.

Dựa vào tiêu chi đó, các công ty được lựa chọn phải niêm yết liên tục ít nhất là 24 tháng

tính đến năm 2010, các công ty có giá trị sổ sách âm sẽ bị loại, tính từ lúc niêm yết cho

đến hết năm 2010. Sở dĩ tác giả loại bỏ những công ty bị gián đoạn giao dịch và có giá

trị sổ sách âm vì nó ảnh hưởng đến tính thanh khoản của cổ phiếu, loại bỏ những ngân

hàng, các tổ chức tài chính vì tính đặc thù của các tổ chức này. Cuối cùng, dữ liệu dùng

trong nghiên cứu này là dữ liệu bảng cân bằng cho giai đoạn từ tháng 01 – 2010 đến

tháng 12 – 2016, các công ty được lựa chọn là các công ty có thời gian niêm yết trên sàn

chứng khoán Việt Nam từ năm 2007 trở về trước.

Tác giả hình thành các danh mục đầu tư theo cách phân chia danh mục đầu tư trong

bài nghiên cứu mô hình 3 nhân tố của Fama & French (1993). Cụ thể như sau:

Căn cứ vào giá trị vốn hóa thị trường (MC) tại thời điểm thiết lập danh mục, các

công ty được chia thành 2 nhóm (Danh mục). Nếu giá trị vốn hóa của một công ty nào

đó nhỏ hơn hoặc bằng 50% mức vốn hóa trung bình của toàn bộ thị trường thì công ty

đó được xếp vào nhóm có quy mô nhỏ (Danh mục S) và ngược lại là nhóm công ty có

quy mô lớn (Danh mục B). Cách tính giá trị vốn hóa thị trường trong bài nghiên cứu của

tác giả như sau:

𝑀𝐶 = 𝑃𝑡 × 𝑁𝑡

Trong đó:

𝑃𝑡: Giá cổ phiếu i tại thời điểm t

𝑁𝑡: Số lượng cổ phiếu đang lưu hành tại thời điểm cuối năm t-1

Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) của mỗi cổ phiếu được xác

định bằng cách sử dụng tỉ lệ giữa giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu và giá trị thị trường

của vốn chủ sở hữu. Các số liệu này được thu thập từ bảng cân đối kế toán của năm trước

đó, tức là số liệu tính tới tháng 12 của năm t-1 Các cổ phiếu được sắp xếp theo tỉ số

BE/ME tăng dần: 30% các cổ phiếu có tỷ số BE/ME nhỏ nhất sẽ đưa vào nhóm BE/ME

thấp (L), 40% các cổ phiếu tiếp theo đưa vào nhóm BE/ME trung bình (M) và 30% các

cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao nhất đưa vào nhóm BE/ME cao (H). Cách tính tỷ số BE/ME

trong bài nghiên cứu của tác giả như sau:

= 𝐵𝐸 𝑀𝐸 𝐵𝑖 𝑃𝑖

Trong đó:

𝐵𝑖: Giá sổ sách của cổ phiếu i

𝑃𝑖: Giá thị trường của cổ phiếu i

Như vậy, các cổ phiếu trong mẫu nghiên cứu được sắp xếp vào 6 danh mục như

Danh mục SH: Cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỉ lệ BE/ME cao

Danh mục SM: Cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỉ lệ BE/ME trung bình

Danh mục SL: Cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỉ lệ BE/ME thấp

Danh mục BH: Cổ phiếu có quy mô lớn và tỉ lệ BE/ME cao

Danh mục BM: Cổ phiếu có quy mô lớn và tỉ lệ BE/ME trung bình

Danh mục BL: Cổ phiếu có quy mô lớn và tỉ lệ BE/ME thấp

Theo Brennan et al. (1998) đo lường tính thanh khoản bằng cách sử dụng dữ liệu

khối lượng giao dịch và cho thấy rằng khối lượng giao dịch cổ phiếu tác động âm đến tỷ

suất sinh lời cổ phiếu. Nghiên cứu này phù hợp với kỳ vọng của tác giả nên cách phân

chia nhóm cổ phiếu dựa trên tính thanh khoản bằng cách sử dụng khối lượng cổ phiếu

được giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua số liệu thống kê của Sở

giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh. Tác giả phân chia như sau: 30% các cổ phiếu

có khối lượng giao dịch thấp sẽ đưa vào nhóm thanh khoản thấp (LiqL), 40% các cổ

phiếu tiếp theo đưa vào nhóm thanh khoản trung bình (LiqM) và 30% các cổ phiếu có

khối lượng giao dịch lớn nhất đưa vào nhóm thanh khoản cao (LiqH).

3.5. Cách đo lường các chỉ số có liên quan trong bài nghiên cứu

3.5.1. Cách đo lường Suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu i không có rủi

𝑛 𝑅𝑖𝑡= ∑ 𝑤𝑖 × 𝑟𝑖𝑡 1

ro (𝑹𝒊𝒕)

Trong đó:

𝑟𝑖𝑡: Lợi nhuận cổ phiếu i tại thời điểm t

) 𝑟𝑖𝑡 = ln ( 𝑃𝑡 𝑃𝑡−1

𝑃𝑡: Giá cổ phiếu i tại thời điểm t

𝑃𝑡−1: Giá cổ phiếu i tại thời điểm t − 1

𝑤𝑖: Tỷ trọng giá trị cổ phiếu i trong danh mục P

n: Số lượng cổ phiếu i trong danh mục P

3.5.2. Cách đo lường lãi suất phi rủi ro (𝑹𝒇𝒕)

𝑅𝑓𝑡 bằng lãi suất Trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 5 năm được quy đổi theo lãi suất

tuần. Dữ liệu này được thu thập trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.

3.5.3. Cách đo lường suất sinh lời trung bình thị trường (𝑹𝑴𝒕)

𝑅𝑀𝑡 được đo lường dựa trên chỉ số VN-Index thu thập trên Sở giao dịch chứng

khoán Tp. Hồ Chí Minh

) 𝑅𝑀𝑡 = ln ( 𝑉𝑁𝐼𝑡 𝑉𝑁𝐼𝑡−1

Trong đó:

𝑉𝑁𝐼𝑡: Chỉ số VN-Index tại thời điểm t

𝑉𝑁𝐼𝑡−1: Chỉ số VN-Index tại thời điểm t-1

3.5.4. Cách đo lường phần bù rủi ro quy mô (𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕), rủi ro giá trị (𝑹𝑺𝑯𝑴𝑳𝒕) và rủi ro

thanh khoản (𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕)

Trên cơ sở mô hình 3 nhân tố của Fama – French, trong nghiên cứu này nhân tố

SMB được tính bằng tỷ suất sinh lời bình quân của danh mục có quy mô nhỏ (danh mục

S) trừ cho tỷ suất sinh lời bình quân của danh mục có quy mô lớn (danh mục B).

𝑆𝑀𝐵 = − 𝑆𝐿 + 𝑆𝑀 + 𝑆𝐻 3 𝐵𝐿 + 𝐵𝑀 + 𝐵𝐻 3

Tương tự, nhân tố HML được tính bằng tỷ suất sinh lời bình quân của danh mục

có tỷ số BE/ME cao (danh mục H) trừ cho tỷ suất sinh lời bình quân của danh mục có tỷ

số BE/ME thấp (danh mục L).

𝐻𝑀𝐿 = − 𝑆𝐻 + 𝐵𝐻 2 𝑆𝐿 + 𝐵𝐿 2

Nhân tố LMH được tính bằng tỷ suất sinh lời bình quân của danh mục có tính thanh

khoản thấp (LiqL) trừ cho tỷ suất sinh lời bình quân của danh mục có tính khoản cao

(LiqH).

𝐿𝑀𝐻 = 𝐿𝑖𝑞𝐿 − 𝐿𝑖𝑞𝐻

3.6. Phương pháp ước lượng

3.6.1. Thống kê mô tả

Trong bước đầu tiên, tác giả sử dụng các phương pháp thống kê mô tả nhằm phân

tích sơ bộ các thuộc tính của mẫu nghiên cứu như: Giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá

trị trung bình, phương sai và độ lệch chuẩn.

3.6.2. Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Pooled OLS)

Cách tiếp cận đơn giản nhất là giả định rằng các hệ số hồi quy (Hệ số chặn và hệ

số góc) là không thay đổi giữa các đối tượng quan sát cũng như không thay đổi theo thời

gian. Một giả định quan trọng nữa là các biến độc lập phải là các biến ngoại sinh

chặt (Strictly exogenous). Một biến gọi là ngoại sinh chặt nếu nó không phụ thuộc vào

các giá trị quá khứ, hiện tại, và tương lai của sai số ngẫu nhiên.

Mặc dù vậy, giả thiết rằng các đối tượng quan sát có cùng hệ số chặn và hệ số góc

không đổi theo thời gian có thể rất phi thực tế. Ngoài ra, rất có thể sai số ngẫu nhiên là

thay đổi giữa các đối tượng quan sát hoặc thay đổi theo thời gian. Hoặc vừa thay đổi theo

các đối tượng quan sát cũng như theo thời gian. Mô hình của phương pháp này:

Yit = β0 + ∑βXit + uit

Trong đó, Yit là biến phụ thuộc thứ i và t là mốc thời gian. Xit là các biến độc lập,

β0 là hệ số chặn cho các quan sát, β là hệ số góc, uit là phần dư.

Như đã đề cập ở trên, điểm yếu nhất của Pooled OLS là mô hình này không nói

cho chúng ta biết phản ứng (Hay hành vi) của biến phụ thuộc có thay đổi theo thời gian

hay không. Nếu chúng ta xử lý vấn đề này bằng cách gộp các đặc trưng riêng của từng

biến vào sai số ngẫu nhiên thì lại dẫn đến tình huống khác: Sai số ngẫu nhiên có thể

tương quan (Correlated) ở một mức độ nào đó với biến độc lập và do vậy là vi phạm các

giả định về mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển. Điều này có thể làm cho các ước lượng

thu được là chệch (Biased) và không vững (Inconsistent).

3.6.3. Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (General Least Square

– GLS

Ý tưởng của phương pháp là như sau: Giả sử đã biết dạng thay đổi của phương sai

sai số, khi đó dùng các phép biến đổi tương đương để đưa về một mô hình mới mà sai

số ngẫu nhiên trong mô hình này có phương sai sai số không đổi, sau đó sử dụng phương

pháp Pooled OLS để ước lượng mô hình mới này.

Để minh họa phương pháp GLS khi mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay

đổi,chúng ta xét mô hình:

Y = β1 + β2X2 +...+ βkXk + u

Giả sử mô hình thỏa mãn các giả thiết của mô hình OLS, ngoại trừ giả thiết phương

sai sai số không đổi. Và giả sử rằng phương sai sai số là thay đổi theo dạng:

2 = 2X2i

2. Khi đó ta thực hiện bằng cách chia hai vế của mô hình cho X2i và thu được:

i

Hay:

Trong đó:

Với mô hình Yi* ta dễ dàng chứng tỏ được rằng sai số ngẫu nhiên mới trong mô

hình, u*, có phương sai là không đổi và bằng 2 . Do đó có thể áp dụng Pooled OLS để

thu được các ước lượng tốt nhất cho các hệ số j (j=1,k), và từ đó suy ra ước lượng cho

các hệ số j. Việc biến đổi một mô hình có khuyết tật thành mô hình không có khuyết tật

và sử dụng Pooled OLS cho mô hình đã biến đổi như trên được gọi là phương pháp bình

phương nhỏ nhất tổng quát khả thi.

Việc chuyển từ mô hình về thực chất là gán trọng số X2i cho quan sát thứ i. Vì vậy

phương pháp ước lượng thông qua mô hình mới còn được gọi là phương pháp ước lượng

bình phương nhỏ nhất có trọng số (WLS – Weighted Least Squares).

3.6.4. Các kiểm định

3.6.4.1. Kiểm định đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có tương quan với nhau gây ra hiện

tượng dấu của hệ số hồi quy bị đảo chiều hoặc các biến độc lập mất ý nghĩa thống kê.

Để kiểm tra hiện tượng này tác giả dùng hệ số phóng đại phương sai VIF.

VIFj = 1 1 − Rj2

Với Rj là hệ số xác định của mô hình hồi quy phụ. Đa cộng tuyến xảy ra khi 1 trong

những VIF tìm được >10 (Gujrati, 2003).

3.6.4.2. Kiểm định phương sai thay đổi

Bản chất các mối quan hệ kinh tế, hoặc công cụ và phương pháp thu thập, xử lý số

liệu làm cho phương sai của các sai số thay đổi khi giá trị của biến độc lập X thay đổi

gây ra hiện tượng hệ số ước lượng không còn hiệu quả vì phương sai không còn là

phương sai nhỏ nhất, việc kiểm định giả thuyết không còn đáng tin cậy. Những kết quả

dự báo không còn là tối ưu.

Tác giả sử dụng kiểm định White để kiểm định phương sai sai số thay đổi trong dữ

liệu bảng, với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.

3.6.4.3. Kiểm định tự tương quan

Do quán tính của các chuỗi thời gian mang tính chu kỳ, tự tương quan xảy ra khi

sai số của thời kỳ này có tương quan với sai số của thời kỳ trước đó.

Kiểm định Wooldridge được dùng để kiểm định tự tương quan trong dữ liệu bảng,

với giả thuyết H0: Không có hiện tượng tự tương quan. Với p-value > α giả thuyết H0

được chấp nhận.

Nếu mô hình được chọn có xảy ra hiện tượng tự tương quan hay phương sai thay

đổi, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi

(General Least Square – GLS) để khắc phục hiện tượng này.

Kết luận chương 3

Từ cơ sở lý thuyết của chương 2 về mô hình xác định tỷ suất sinh lời cổ phiếu và

tác động của nhân tố thanh khoản, đồng thời kế thừa thành tựu và khắc phục những hạn

chế của những nghiên cứu trước đó, tác giả xác định mô hình cần sử dụng để hồi quy và

kiểm định dựa trên mô hình 3 nhân tố của Fama – French kết hợp nhân tố thanh khoản.

Bên cạnh đó, nội dung chương 3 đã tổng hợp kiến thức về phân tích hồi quy dữ liệu

bảng theo các phương pháp Pooled OLS, GLS và các kiểm định đảm bảo mô hình lựa

chọn mang tính vững, phù hợp. Điểm quan trọng nhất là Chương 3 đã phân tích và luận

giải về cách thức, trình tự phân tích để thực hiện từng mục tiêu, các phương pháp ước

lượng và kiểm định để xác định được mô hình phù hợp nhất. Nội dung số liệu thực

nghiệm sẽ được trình bày ở chương 4.

CHƯƠNG 4: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Thống kê mô tả

Dữ liệu được thu thập từ 91 công ty phi tài chính được niêm yết trên Sở giao dịch

chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2016. Sau quá trình sử

lý số liệu, tác giả thu thập được các thông số thống kê về suất sinh lời của cổ phiếu được

phân chia theo từng nhóm dựa vào quy mô và giá trị được định giá của công ty trên thị

trường thể hiện ở bảng sau:

Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến 𝐑𝐢𝐭 − 𝐑𝐟𝐭

Danh Giá trị trung Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ Giá trị lớn

mục bình nhất nhất

BH -0,12% 5,15% -20,16% 20,88%

BL 0,34% 4,28% -18,48% 11,31%

BM 0,27% 4,40% -16,91% 12,85%

SH 0,26% 5,55% -17,4% 14,59%

SL 0,28% 4,93% -23,18% 17,93%

SM 0,59% 4,69% -16,43% 15,04%

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Bảng 4.1 khái quát các thông số cơ bản của dữ liệu nghiên cứu, bao gồm giá trị

trung bình, đô lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất, từ đó chỉ ra sự phân tán giữa các

quan sát trong mẫu.

Mức trung bình của tỷ suất sinh lời thể hiện ở giá trị trung bình của từng danh mục

BH, BL, BM, SH, SL, SM thông qua số liệu tổng hợp từ bảng 4.1 lần lượt là -0,12%;

0,34%; 0,27%; 0,26%; 0,28%; 0,59%. Điều này cho thấy được, tỷ suất sinh lời kỳ vọng

của các công ty quy mô lớn thấp hơn các công ty có quy mô nhỏ. Nhìn chung, các giá trị

tỷ suất sinh lời kỳ vọng trải dài từ -23,18% đến 20,88%.

Mức độ chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng giữa các công ty có quy mô lớn

thấp hơn so với các công ty có quy mô nhỏ. Điều này được thể hiện qua giá trị độ lệch

chuẩn được tác giả tổng hợp từ bảng 4.1. Độ lệch chuẩn cao nhất ở mô hình SH tương

ứng với giá trị 5,55% và thấp nhất ở mô hình BL tương ứng với giá trị 4,28%.

4.2. Phân tích đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính

với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến

bằng cách dùng chỉ tiêu VIF.

Bảng 4.2: Phân tích đa cộng tuyến qua phương pháp phương sai phóng đại

Danh mục

VIF

Chỉ số

BH

BL

BM

SH

SL

SM

1,67

1,66

1,62

1,53

1,02

1,04

𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡

2,33

3,5

1,61

1,37

1,28

2,5

𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡

4,57

2,28

1,19

2,24

1,32

𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡

4,6

1,44

1,23

1,20

2,53

1,07

𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Qua bảng 4.2 ta thấy VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng

đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng (Gujrati, 2003)

4.3. Kiểm định phương sai sai số không đổi

Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương

pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định

hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc

lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R bình

phương không dùng được. Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả

của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số

không đổi bằng kiểm định White, với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai

thay đổi. Với mức ý nghĩa α = 1%, kiểm định White cho kết quả Prob như sau:

Bảng 4.3: Kết quả Kiểm định phương sai của sai số không đổi

Danh mục Prob Kết luận

BH 0,00 Với Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0  có hiện tượng

phương sai thay đổi.

BL 0,00 Với Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0  có hiện tượng

phương sai thay đổi.

BM 0,00 Với Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0  có hiện tượng

phương sai thay đổi.

SH 0,00 Với Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0  có hiện tượng

phương sai thay đổi.

SL 0,00 Với Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0  có hiện tượng

phương sai thay đổi.

SM 0,00 Với Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0  có hiện tượng

phương sai thay đổi.

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

4.4. Kiểm định tự tương quan

Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu

được bằng phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng vững nhưng không hiệu

quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm

định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: không có

sự tự tương quan. Với mức ý nghĩa α = 1%, kiểm định cho kết quả Prob được thể hiện

như sau:

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định tự tương quan

Danh mục Prob Kết luận

BH 0,1689 Với Prob >1% nên chọn giả thiết H0  Không có sự tự tương

quan

BL 0,002 Với Prob < 1% nên bác bỏ giả thiết H0  Có sự tự tương quan

BM 0,7153 Với Prob >1% nên chọn giả thiết H0  Không có sự tự tương

quan

SH 0,0727 Với Prob >1% nên chọn giả thiết H0  Không có sự tự tương

quan

SL 0,0709 Với Prob >1% nên chọn giả thiết H0  Không có sự tự tương

quan

SM 0,7788 Với Prob >1% nên chọn giả thiết H0  Không có sự tự tương

quan

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

4.5. Kiểm tra tính bền vững của mô hình

Qua kết quả kiểm định từng phần ở mục 4.2, 4.3 và 4.4, ta thấy: Mô hình có hiện

tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mô hình có hiện

tượng phương sai thay đổi và có sự tự tương quan. Do đó, tác giả sử dụng phương pháp

bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (GLS) để phân tích. Theo Wooldridge (2002),

phương pháp GLS có thể khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan

nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.

Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả kiểm định từng danh mục

Danh mục Kết luận

BH Có hiện tượng phương sai thay đổi, không có hiện tượng tự tương

quan.

BL Có hiện tượng phương sai thay đổi, có hiện tượng tự tương quan.

BM Có hiện tượng phương sai thay đổi, không có hiện tượng tự tương

quan.

SH Có hiện tượng phương sai thay đổi, không có hiện tượng tự tương

quan.

SL Có hiện tượng phương sai thay đổi, không có hiện tượng tự tương

quan.

SM Có hiện tượng phương sai thay đổi, không có hiện tượng tự tương

quan.

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

4.6. Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

4.6.1. Danh mục BH

Bảng 4.6: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục BH

Ri Coef Std. Err Prob

0,6041 0,0431 0,000 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡

-2,9621 0,1407 0,000 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡

0,2415 0,0819 0,003 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡

0,1325 0,1285 0,302 𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡

Cons 0,0012 0,0008 0,148

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Với biến phụ thuộc là 𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡, sau khi sử dụng phương pháp bình phương nhỏ

nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng

phương sai thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0.0000) nên kết

quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được. Vậy, kết quả mô hình hồi quy của danh

mục BH có phương trình như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = 0,0012 + 0,6041(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) − 2,9621(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡) + 0,2415(𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡)

Với kết quả này, ta thấy được rằng với danh mục BH, nhân tố rủi ro quy mô có tác

động đáng kể nhất và tác động ngược chiều (-2,9621) đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu,

nhân tố rủi ro thị trường và nhân tố rủi ro giá trị có tác động cùng chiều nhưng không

đáng kể (lần lượt là 0,6041 và 0,2415). Nhân tố thanh khoản không có tác động đối với

tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trong danh mục BH.

4.6.2. Danh mục BL

Bảng 4.7: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục BL

Ri Coef Std. Err Prob

0,4676 0,0326 0,000 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡

-6,9972 0,3781 0,000 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡

-3,6723 0,6148 0,000 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡

1,1101 0,3858 0,004 𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡

Cons 0,0027 0,0007 0,000

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Với biến phụ thuộc là 𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡, sau khi sử dụng phương pháp bình phương nhỏ

nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng

phương sai thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0.0000) nên kết

quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được. Vậy, kết quả mô hình hồi quy của danh

mục BL có phương trình như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = 0,0027 + 0,4676(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) − 6,9972(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡) − 3,6723(𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡)

+ 1,1101(𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡)

Với kết quả này, ta thấy được rằng với danh mục BL, nhân tố rủi ro quy mô có tác

động đáng kể nhất và tác động ngược chiều (-6,9972) đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu,

nhân tố rủi ro giá trị có tác động ngược chiều (-3,6723), nhân tố rủi ro thị trường có tác

động cùng chiều nhưng không đáng kể (0,4676). Nhân tố thanh khoản có tác động cùng

chiều (1,1101) đối với tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trong danh mục BL.

4.6.3. Danh mục BM

Bảng 4.8: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục BM

Ri Coef Std. Err Prob

0,6542 0,0384 0,000 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡

-4,6180 0,2990 0,000 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡

-2,7752 0,2124 0,000 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡

2,3679 0,1593 0,000 𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡

Cons 0,0012 0,0008 0,158

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Với biến phụ thuộc là 𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡, sau khi sử dụng phương pháp bình phương nhỏ

nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng

phương sai thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0.0000) nên kết

quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được. Vậy, kết quả mô hình hồi quy của danh

mục BM có phương trình như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = 0,0012 + 0,6542(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) − 4,6180(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡) − 2,7752(𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡)

+ 2,3679(𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡)

Với kết quả này, ta thấy được rằng với danh mục BM, nhân tố rủi ro quy mô có tác

động đáng kể nhất và tác động ngược chiều (-4,6180) đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu,

nhân tố rủi ro giá trị có tác động ngược chiều (-2,7752), nhân tố rủi ro thị trường có tác

động cùng chiều nhưng không đáng kể (0,6542). Nhân tố thanh khoản có tác động cùng

chiều (2,3679) đối với tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trong danh mục BM.

4.6.4. Danh mục SH

Bảng 4.9: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục SH

Ri Coef Std. Err Prob

0,0954 0,0201 0,000 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡

-18,8431 0,2416 0,000 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡

0,0872 0,1706 0,609 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡

-0,1156 0,0881 0,189 𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡

Cons -0,0017 0,0004 0,001

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Với biến phụ thuộc là 𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡, sau khi sử dụng phương pháp bình phương nhỏ

nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng

phương sai thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0.0000) nên kết

quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được. Vậy, kết quả mô hình hồi quy của danh

mục SH có phương trình như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = −0,0017 + 0,0954(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) − 18,8431(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡)

Với kết quả này, ta thấy được rằng với danh mục SH chỉ chịu tác động chủ yếu bởi

nhân tố rủi ro quy mô và tác động ngược chiều (-18,8431) đến tỷ suất sinh lời của cổ

phiếu. Nhân tố thanh khoản không có tác động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu trong danh

mục SH.

4.6.5. Danh mục SL

Bảng 4.10: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục SL

Ri

Coef

Std. Err

Prob

0,3127

0,0424

0,000

𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡

-0,8735

0,0957

0,000

𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡

2,1777

0,1443

0,000

𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡

-0,4420

0,1354

0,001

𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡

Cons

0,0002

0,0013

0,864

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Với biến phụ thuộc là 𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡, sau khi sử dụng phương pháp bình phương nhỏ

nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng

phương sai thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0.0000) nên kết

quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được. Vậy, kết quả mô hình hồi quy của danh

mục SL có phương trình như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = 0,0002 + 0,3127(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) − 0,8735(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡) + 2,1777(𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡)

− 0,4420(𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡)

Với kết quả này, ta thấy được rằng với danh mục SL, nhân tố rủi ro thị trường có

tác động đáng kể nhất và tác động cùng chiều (2,177) đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu,

nhân tố rủi ro thị trường có tác động cùng chiều (0,3127), nhân tố rủi ro giá trị có tác

động ngược chiều (-0,8735). Nhân tố thanh khoản có tác động ngược chiều (-0,4420) đối

với tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trong danh mục SL.

4.6.6. Danh mục SM

Bảng 4.11: Kết quả Kiểm định bằng phương pháp GLS danh mục SM

Ri Coef Std. Err Prob

0,8157 0,0467 0,000 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡

-3,2328 0,5638 0,000 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡

-2,5718 0,4227 0,000 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡

-4,0228 0,5614 0,000 𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡

Cons 0,0046 0,0014 0,002

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Với biến phụ thuộc là 𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡, sau khi sử dụng phương pháp bình phương nhỏ

nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng

phương sai thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0.0000) nên kết

quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được. Vậy, kết quả mô hình hồi quy của danh

mục SM có phương trình như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = 0,0046 + 0,8157(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) − 3,2328(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡) − 2,5718(𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡)

− 4,0228(𝑅𝐿𝑀𝐻𝑡)

Với kết quả này, ta thấy được rằng với danh mục SM, nhân tố rủi ro quy mô có tác

động tác động ngược chiều (-3,2328) đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu, nhân tố rủi ro giá

trị có tác động ngược chiều (-2,5718), nhân tố rủi ro thị trường có tác động cùng chiều

nhưng không đáng kể (0,8157). Nhân tố thanh khoản có tác động đáng kể nhất và ngược

chiều (-4,0228) đối với tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trong danh mục SM.

4.7. Trả lời câu hỏi nghiên cứu

Dựa trên kết quả đạt được của bài nghiên cứu, tác giả sẽ có câu trả lời cho câu hỏi

ở đầu bài nghiên cứu tác giả đặt ra là:

Thứ nhất, nhân tố thanh khoản có tác động đến suất sinh lời của cổ phiếu các công

ty niêm yết tại Việt Nam không? Mức độ và chiều hướng tác động như thế nào?

Thứ hai, giữa 3 mô hình: CAPM, mô hình 3 nhân tố của Fama-French và mô hình

3 nhân tố của Fama-French kết hợp với thanh khoản thì mô hình nào giải thích tốt hơn

suất sinh lời của cổ phiếu tại Việt Nam?

4.7.1. Tác động của nhân tố thanh khoản trong mô hình ba nhân tố Fama – French

kết hợp thanh khoản

Từ kết quả kiểm định ở mục 4.6.1, 4.6.2, 4.6.3, 4.6.4, 4.6.5 và 4.6.6 cho từng

danh mục cổ phiếu, ta có được bảng tổng hợp các chỉ số ứng với từng danh mục như

Bảng 4.12: Tổng hợp các chỉ số của các biến tương ứng với từng danh mục

Danh mục 𝒂𝒊 𝒃𝒊 𝒔𝒊 𝒉𝒊 𝒍𝒊

𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕

0,0012 0,6041 -2,9621 0,2415 BH

0,0027 0,4676 -6,9972 -3,6723 1,1101 BL

BM 0,0012 0,6542 -4,6180 -2,7752 2,3679

-0,0017 0,0954 -18,8431 SH

0,0002 0,3127 -0,8735 2,1777 -0,4420 SL

0,0046 0,8157 -3,2328 -2,5718 -4,0228 SM

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Theo như bảng 4.12, ta nhận thấy nhân tố rủi ro thanh khoản không có ý nghĩa

trong việc tác động đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu của các công ty có giá trị BE/ME

cao. Đối với các danh mục còn lại, nhân tố rủi ro thanh khoản có tác động ngược chiều

đối với danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và tác động cùng chiều đối với danh mục cổ

phiếu có quy mô lớn. Kết quả này khác với kết quả nghiên cứu trong bài nghiên cứu “Mô

hình định giá tài sản hợp lý tại Việt Nam (Trần Viết Hoàng, Nguyễn Ngọc Huy và Nguyễn

Anh Phong, 2014)”. Bài nghiên cứu này chỉ ra nhân tố rủi ro thanh khoản có tác động

cùng chiều đối với tất cả các danh mục cổ phiếu.

Bên cạnh đó, bảng 4.12 cho thấy nhân tố rủi ro giá trị không có ý nghĩa trong việc

tác động đến tỷ suất sinh lời của danh mục SH và tỷ suất sinh lời của cổ phiếu các công

ty này chịu ảnh hưởng nhiều từ nhân tố rủi ro quy mô. Nhân tố giá trị có tác động cùng

chiều đối với danh mục BH và tác động ngược chiều đối với danh mục BL, BM và SM.

Kết quả này giống với kết quả nghiên cứu trong bài nghiên cứu “Mô hình định giá tài

sản hợp lý tại Việt Nam (Trần Viết Hoàng, Nguyễn Ngọc Huy và Nguyễn Anh Phong,

2014)”. Đối với danh mục SL, nhân tố giá trị có tác động cùng chiều. Kết quả này khác

với kết quả nghiên cứu trong bài nghiên cứu “Mô hình định giá tài sản hợp lý tại Việt

Nam (Trần Viết Hoàng, Nguyễn Ngọc Huy và Nguyễn Anh Phong, 2014)” khi cho rằng

nhân tố giá trị có tác động ngược chiều với nhân tố giá trị trong danh mục SL.

Kết quả tổng hợp từ bảng 4.12 cho thấy, nhân tố quy mô có tác động ngược chiều

đến tỷ suất sinh lời đối với tất cả các danh mục cổ phiếu. Kết quả này trái ngược với kết

quả nghiên cứu trong bài nghiên cứu “Mô hình định giá tài sản hợp lý tại Việt Nam (Trần

Viết Hoàng, Nguyễn Ngọc Huy và Nguyễn Anh Phong, 2014)” khi cho rằng nhân tố quy

mô có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lời với tất cả danh mục cổ phiếu.

Tóm lại, nhân tố thanh khoản có tác động khác nhau đến tỷ suất sinh lời của từng

danh mục cổ phiếu. Dựa vào chỉ tiêu quy mô công ty, nhân tố rủi ro thanh khoản có tác

động cùng chiều đối với danh mục cổ phiếu của công ty có quy mô lớn và tác động

ngược chiều với danh mục cổ phiếu của công ty có quy mô nhỏ. Trong danh mục cổ

phiếu các công ty có cùng quy mô, danh mục cổ phiếu có giá trị BE/ME trung bình chịu

tác động của nhân tố thanh khoản lớn hơn đối với danh mục cổ phiếu có giá trị BE/ME

thấp và nhân tố thanh khoản không có tác động đối với danh mục cổ phiếu có giá trị

BE/ME cao.

4.7.2. So sánh mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố của Fama-French và mô hình 3

nhân tố kết hợp thanh khoản

4.7.2.1. Mô hình CAPM

Mô hình CAPM có dạng như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓 = 𝑎𝑖 + (𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓) × 𝑏𝑖

Theo từng bước phân tích và kiểm định tương tự như tác giả đã trình bày ở phần

mô hình 3 nhân tố Fama-French kết hợp thanh khoản, tác giả có kết quả của từng danh

mục BH, danh mục BL, danh mục BM, danh mục SH, danh mục SL và danh mục SM

như sau:

Bảng 4.13: Kết quả Kiểm định mô hình CAPM bằng phương pháp GLS

Danh mục BH

SL SM

Ri 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 Cons Std. Err 0,0515 0,0014 0,0311 0,0010 0,0424 0,0012 0,0579 0,0020 0,0600 0,0018 0,0527 0,0017 Prob 0,000 0,626 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 0,147 0,000 0,452 0,000 0,000 Coef 1,3432 0,0007 1,0236 0,0070 1,1279 0,0039 1,0186 0,0028 0,3672 0,0014 0,8711 0,0059

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

4.7.2.2. Mô hình 3 nhân tố Fama-French

Mô hình 3 nhân tố Fama - French có dạng như sau:

𝑅𝑖𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑖(𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡) + 𝑠𝑖(𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡) + ℎ𝑖(𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡) + 𝑒𝑖𝑡

Theo từng bước phân tích và kiểm định tương tự như tác giả đã trình bày ở phần

mô hình 3 nhân tố Fama-French kết hợp thanh khoản, tác giả có kết quả của từng danh

mục BH, BL, BM, SH, SL và SM như sau:

Bảng 4.14: Kết quả Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama-French bằng phương

pháp GLS

Danh mục BH

Ri 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡 Cons 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝑓𝑡 𝑅𝑆𝑀𝐵𝑡 𝑅𝐻𝑀𝐿𝑡 Cons Coef 0,6037 -2,9287 0,1749 0,0011 0,4488 -7,5395 -4,2557 0,0025 0,7502 -5,0534 -2,6409 0,0014 0,1039 -18,7789 0,0322 -0,0016 0,2858 -0,6932 1,7958 0,0001 0,8625 -2,8735 -2,8578 0,0056 Std. Err 0,0433 0,1397 0,0477 0,0008 0,0325 0,3305 0,5871 0,0007 0,0452 0,3659 0,2760 0,0010 0,0188 0,2334 0,1744 0,0005 0,0420 0,0780 0,1018 0,0013 0,0509 0,5753 0,4091 0,0016 Prob 0,000 0,000 0,000 0,185 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000 0,000 0,152 0,000 0,000 0,853 0,001 0,000 0,000 0,000 0,924 0,000 0,000 0,000 0,000

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

4.7.2.3. So sánh khả năng giải thích của 3 mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố của

Fama-French và mô hình 3 Fama – French kết hợp thanh khoản

a) So sánh khả năng giải thích của 3 mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố của Fama-

French và mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

Dựa vào các bảng 4.12, 4.13 và 4.14 mô tả về 3 mô hình, ta có bảng tổng hợp các

chỉ số tương ứng với từng mô hình như sau:

𝒂𝒊

𝒃𝒊

𝒔𝒊

𝒉𝒊

𝒍𝒊

Bảng 4.15: Tổng hợp các chỉ số của các biến tương ứng với từng mô hình

Danh mục

Mô hình

𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕

𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕

𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕

𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕

Thanh khoản

0,0012

-2,9621

0,2415

0,6041

CAPM

0,0007

1,3432

Fama-French

0,0011

-2,9287

0,1749

0,6037

Thanh khoản

0,0027

-6,9972

-3,6723

1,1101

0,4676

CAPM

0,0070

1,0236

Fama-French

0,0025

-7,5395

-4,2557

0,4488

Thanh khoản

0,0012

-4,6180

-2,7752

2,3679

0,6542

CAPM

0,0039

1,1279

Fama-French

0,0014

-5,0534

-2,6409

0,7502

Thanh khoản

-0,0017

0,0954

-18,8431

CAPM

0,0028

1,0186

Fama-French

-0,0016

0,1039

-18,7789

Thanh khoản

0,0002

-0,8735

2,1777

-0,4420

0,3127

CAPM

0,0014

0,3672

Fama-French

0,0001

-0,6933

1,7958

0,2858

Thanh khoản

0,0046

-3,2328

-2,5718

-4,0228

0,8157

CAPM

0,0059

0,8711

Fama-French

0,0056

-2,8735

-2,8578

0,8625

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Để so sánh khả năng giải thích giữa các mô hình, tác giả sử dụng R2 hiệu chỉnh để

đánh giá.

Bảng 4.16: Tổng hợp chỉ số R2 hiệu chỉnh tương ứng với từng mô hình

Mô hình

R2 hiệu chỉnh

Thanh khoản

80,6%

Danh mục BH

CAPM

60,7%

Fama-French

80,6%

Thanh khoản

73,8%

Danh mục BL

CAPM

55,4%

Fama-French

73,8%

Thanh khoản

76,6%

Danh mục BM

CAPM

61,9%

Fama-French

70,4%

Thanh khoản

88,2%

Danh mục SH

CAPM

30,6%

Fama-French

88,2%

Thanh khoản

42,0%

Danh mục SL

CAPM

6,5%

Fama-French

41,4%

Thanh khoản

44,7%

Danh mục SM

CAPM

34,2%

Fama-French

38,6%

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

Dựa vào chỉ số R2 hiệu chỉnh, ta thấy được rằng trong 3 mô hình được lựa chọn

kiểm định đối với dữ liệu các công ty được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp.

Hồ Chí Minh từ năm 2010-2016, mô hình CAPM ít có khả năng giải thích nhất trong 3

mô hình (R2 hiệu chỉnh ở mô hình CAPM thấp nhất). Mô hình 3 nhân tố kết hợp thanh

khoản và mô hình 3 nhân tố Fama-French có khả năng giải thích như nhau đối với danh

mục BH, BL, SH (R2 hiệu chỉnh lần lượt cùng là 80,6%; 73,8%; 88,2%). Khả năng giải

thích của mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản cao hơn mô hình 3 nhân

tố Fama - French đối với danh mục BM, SL, SM.

b) Kết luận về mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

Theo lý thuyết rủi ro và lợi nhuận, các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hay có giá trị

BE/ME cao là các doanh nghiệp có rủi ro cao (Rủi ro về quy mô và rủi ro về giá trị) do

vậy suất sinh lời của nó phải cao để bù đắp cho rủi ro cao. Bởi vì một cổ phiếu có đặc

điểm giống nhau (Ví dụ như đều có quy mô nhỏ) thì chúng sẽ có giao động giống nhau,

nhưng sẽ khác với thị trường. Xét theo lý thuyết thì các danh mục phải có các hệ số dốc

như sau:

Bảng 4.17: Giá trị các hệ số hồi quy của các danh mục theo lý thuyết rủi ro và lợi

nhuận

Danh mục 𝒃𝒊 𝒔𝒊 𝒉𝒊 𝒍𝒊

𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕

BH + + + -

BL + - + -

BM + +/- + -

SH + + + +

SL + - + +

SM + +/- + +

Nguồn: Tạp chí phát triển KH&CN, tập 18, số Q2-2014

Mô hình các danh mục tác giả hồi quy có hệ số dốc như sau:

Bảng 4.18: Giá trị các hệ số hồi quy của các danh mục kiểm định

Danh mục 𝒃𝒊 𝒔𝒊 𝒉𝒊 𝒍𝒊

𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕

+(Đúng) BH + (Đúng) - (Đúng)

BL + (Đúng) - (Đúng) - (Đúng) + (Đúng)

BM + (Đúng) - (Đúng) - (Đúng) + (Đúng)

SH + (Đúng) - (Sai)

SL + (Đúng) - (Sai) + (Sai) - (Sai)

SM + (Đúng) - (Sai) - (Đúng) - (Sai)

Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12

So sánh hệ số dốc các danh mục tác giả hồi quy tại bảng 4.18 và hệ số dốc các

danh mục theo lý thuyết rủi ro và lợi nhuận tại bảng 4.17 cho thấy được ở danh mục cổ

phiếu có quy mô lớn phản ánh tốt hơn danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ.

Hệ số dốc s thể hiện phần bù rủi ro quy mô trung bình ở các danh mục có quy mô

nhỏ và quy mô lớn đều bé hơn 0 cho thấy được doanh nghiệp có quy mô lớn thường cho

suất sinh lời cao hơn doanh nghiệp có quy mô nhỏ.

Đối với danh mục cổ phiếu có quy mô lớn, trị số h phù hợp với lý thuyết rủi ro và

lợi nhuận hơn. Cho thấy với danh mục cổ phiếu này, hành vi đầu tư của nhà đầu tư tại

Việt Nam đầu tư phụ thuộc vào giá trị. Còn đối với danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ,

hành vi đầu tư của nhà đầu tư tại Việt Nam là không rõ ràng.

Kết luận chương 4

Thông qua kết quả nghiên cứu định lượng mô hình với mẫu quan sát là dữ liệu thu

thập từ 91 công ty trong giai đoạn 2010 - 2016, cùng với các kiểm định phù hợp, tác giả

đã đưa ra được mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp nhân tố thanh khoản tương

ứng với 6 danh mục cổ phiếu được phân chia dựa trên chỉ tiêu quy mô và giá trị BE/ME.

Kết quả cho thấy, nhân tố thanh khoản có tác động khác nhau đến tỷ suất sinh lời của

từng danh mục cổ phiếu. Dựa vào chỉ tiêu quy mô công ty, nhân tố rủi ro thanh khoản

có tác động cùng chiều đối với danh mục cổ phiếu của công ty có quy mô lớn và tác

động ngược chiều với danh mục cổ phiếu của công ty có quy mô nhỏ. Trong danh mục

cổ phiếu các công ty có cùng quy mô, danh mục cổ phiếu có giá trị BE/ME trung bình

chịu tác động của nhân tố thanh khoản lớn hơn đối với danh mục cổ phiếu có giá trị

BE/ME thấp và nhân tố thanh khoản không có tác động đối với danh mục cổ phiếu có

giá trị BE/ME cao.

Khi so sánh khả năng giải thích biến động của tỷ suất sinh lời cổ phiếu giữa 3 mô

hình CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama – French và mô hình 3 nhân tố Fama – French kết

hợp thanh khoản thì mô hình CAPM ít có khả năng giải thích nhất trong 3 mô hình. Mô

hình 3 nhân tố kết hợp thanh khoản và mô hình 3 nhân tố Fama-French có khả năng giải

thích như nhau đối với danh mục BH, BL, SH. Khả năng giải thích của mô hình 3 nhân

tố kết hợp thanh khoản cao hơn mô hình 3 nhân tố Fama-French đối với danh mục BM,

SL, SM.

Kết quả nghiên cứu sẽ góp phần đưa ra kết luận và là cơ sở tham khảo cho các nhà

đầu tư, các nhà quản lý doanh nghiệp và nhà làm chính sách được trình bày trong nội

dung chương 5.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu chính và kết luận.

Bằng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (GLS) để kiểm

định mức tác động của các nhân tố rủi ro thị trường, phần bù rủi ro quy mô, phần bù rủi

ro giá trị, phần bù rủi ro thanh khoản đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng

khoán Tp. Hồ Chí Minh, bài nghiên cứu đưa ra được kết quả như sau:

Với danh mục cổ phiếu có quy mô lớn, tác động của hai yếu tố rủi ro quy mô và

thanh khoản phù hợp với “Lý thuyết về rủi ro và lợi nhuận”, nghĩa là rủi ro quy mô có

tác động ngược chiều và rủi ro thanh khoản có tác động cùng chiều với tỷ suất sinh lời

cổ phiếu.

Đối với danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ, tác động của hai yếu tố rủi ro quy mô

và thanh khoản đi ngược lại “Lý thuyết về rủi ro và lợi nhuận”, nghĩa là rủi ro quy mô

và thanh khoản có tác động ngược chiều với tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Bởi lẻ đối với các

cổ phiếu của các công ty có quy mô nhỏ cùng với tính thanh khoản thấp thường chứa

đựng nhiều rủi ro nên nó phải cho suất sinh lời cao hơn. Kết quả này có thể là do các lý

do sau đây:

Một là các nhà đầu tư ở Việt Nam họ kỳ vọng suất sinh lời cao vào các cổ phiếu có

tính thanh khoản cao, vì các cổ phiếu có thanh khoản cao ở Việt Nam đa số là các cổ

phiếu Blue-chip do vậy họ sẵn lòng chấp nhận mức rủi ro cao hơn để có thể có được suất

sinh lời cao.

Hai là các nhà đầu tư ở Việt Nam có hiện tượng đầu tư bầy đàn, họ mua các cổ

phiếu có mức vốn hóa lớn (Quy mô lớn), cổ phiếu dễ giao dịch theo sự dẫn dắt của các

nhà đầu tư lớn mà bất chấp rủi ro có thể có nếu thị trường đi xuống, hay khi có thông tin

xấu.

Ba là các nhà đầu tư tại thị trường chứng khoán Việt nam có thể đa phần là đầu tư

ngắn hạn. Do vậy, họ tập trung vào các cổ phiếu có tính thanh khoản cao, có quy mô lớn

nhằm kỳ vọng suất sinh lời cao (Nếu thị trường đi lên), tuy nhiên họ cũng sẵn lòng chấp

nhận mức rủi ro cao hơn trong trường hợp thị trường đi xuống vì các cổ phiếu này đa

phần là các cổ phiếu dẫn dắt thị trường, các cổ phiếu có quy mô lớn tại nước ta thường

là các cổ phiếu có tính thanh khoản cao.

Các kết quả trên cho thấy thanh khoản là biến cần thiết và hợp lý khi đưa vào mô

hình định giá, đặc biệt là đối với việc định giá các công ty có quy mô lớn. Biến thanh

khoản có ý nghĩa thống kê bên cạnh biến quy mô và biến giá trị (BE/ME).

Điểm mới đóng góp của bài nghiên cứu là việc kiểm định lại mô hình 3 nhân tố

Fama – French kết hợp thanh khoản với giai đoạn được cập nhật hơn, ổn định hơn đã

đưa ra kết luận về tác động của các nhân tố đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu đúng với thực

tế hơn, đặc biệt là nhân tố thanh khoản. Qua kết quả của bài nghiên cứu dựa trên số liệu

thu thập được trong giai đoạn 2010-2016, nhân tố thanh khoản có tác động cùng chiều

đối với danh mục cổ phiếu của công ty có quy mô lớn và tác động ngược chiều với danh

mục cổ phiếu của công ty có quy mô nhỏ. Trong danh mục cổ phiếu các công ty có cùng

quy mô, danh mục cổ phiếu có giá trị BE/ME trung bình chịu tác động của nhân tố thanh

khoản lớn hơn đối với danh mục cổ phiếu có giá trị BE/ME thấp và nhân tố thanh khoản

không có tác động đối với danh mục cổ phiếu có giá trị BE/ME cao.

Bài nghiên cứu đã bổ sung thêm một bằng chứng thực nghiệm để củng cố về tác

động của tính thanh khoản đối với tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trên thị trường chứng

khoán Việt Nam. Mô hình 3 nhân tố kết hợp thanh khoản gia tăng khả năng giải thích

cho mô hình 3 nhân tố Fama – French và mô hình CAPM.

5.2. Hàm ý chính sách

Dựa vào kết quả của bài nghiên cứu với số liệu được thu thập trên Sở giao dịch

chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh, tác giả đưa ra một vài gợi ý hàm ý chính sách đối với

các nhà đầu tư, các nhà quản lý doanh nghiệp và cơ quan quản lý Nhà nước tại Việt Nam

5.2.1. Đối với các nhà đầu tư

Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy được sự biến động tỷ suất sinh lời của cổ phiếu

là không giống nhau đối với quy mô của mỗi công ty. Có sự khác nhau về biến động tỷ

suất sinh lời của công ty có quy mô lớn và quy mô nhỏ. Vì vậy, khi lựa chọn đầu tư vào

cổ phiếu công ty có quy mô lớn thì tỷ suất sinh lời sẽ thấp hơn đầu từ vào cổ phiếu công

ty có quy mô nhỏ, bởi rủi ro giữa 2 sự đầu tư là khác nhau. Dựa vào điều này, các nhà

đầu tư có được sự kỳ vọng tỷ suất sinh lời phù hợp hơn.

Dựa vào sự biến động của nhân tố rủi ro thị trường, các nhà đầu tư nên chọn mua

những cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường bị định giá thấp so với giá trị sổ sách và

nên chọn bán những cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường cao hơn so với giá trị sổ

sách. Bởi vì bất kỳ thị trường nào trong đó bao gồm cả thị trường chứng khoán luôn vận

động về trạng thái cân bằng. Và trạng thái không cân bằng chỉ tồn tại ở một thời gian

ngắn nên khi giá trị bị chệch khỏi giá trị cân bằng sẽ có xu hướng điều chỉnh về trạng

thái cân bằng.

Dựa vào khối lượng cổ phiếu được giao dịch, nhà đầu tư xác định được tính thanh

khoản của cổ phiếu. Yếu tố này rất quan trọng đối với các nhà đầu tư. Dựa vào tính thanh

khoản của cổ phiếu, các nhà đầu tư yên tâm nắm giữ cổ phiếu hơn. Bởi vì các cổ phiếu

có tính thanh khoản cao luôn ở trong trạng thái sẵn sàng giao dịch và dễ dàng chuyển

đổi thành tiền mặt. Điều này giúp cho nguồn vốn của các nhà đầu tư luôn chuyển động

một cách dễ dàng.

Hệ số chặn 𝛼𝑖 của mô hình hồi quy 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

kiểm định là khác 0 với mức ý nghĩa 1%. Chính vì thế, ngoài các nhân tố quy mô, giá trị

BE/ME, thanh khoản,…., các nhà đầu tư cần phải xem xét các yếu tố khác có thể ảnh

hưởng đến tỷ suất sinh lợi tại thị trường chứng khoán Việt Nam như yếu tố vĩ mô (khủng

hoảng kinh tế, suy thoái, lạm phát, luật pháp, chính trị), yếu tố con người (Tâm lý, mối

quan hệ, thông tin hành lang), thông tin trong nước (Tỷ giá hối đoái đồng Việt Nam so

với đồng đô la Mỹ, lãi suất ngắn hạn trong nước, …).

Bài nghiên cứu là cơ sở cho các nhà đầu tư tham khảo trong việc phân tích, lựa

chọn trong việc đầu tư, quyết định và điều chỉnh danh mục dựa trên các phân tích thị

trường và công ty.

5.2.2. Đối với các nhà quản lý doanh nghiệp

Quan hệ cung cầu chứng khoán trên thị trường chứng khoán phụ thuộc vào nhiều

yếu tố: Tình hình ổn định chính trị, an ninh, tình hình phát triển của cả nền kinh tế.

Nhưng trong đó ảnh hưởng trực tiếp nhất là uy tín trong kinh doanh của công ty phát

hành chứng khoán. Nếu công ty phát hành tốt, có lãi cao, thì chắc chắn loại chứng khoán

đó sẽ có người mua, chủ sở hữu có thể bán chứng khoán của mình đi một cách dễ dàng

mà vẫn có lãi. Vì vậy, các nhà quản lý doanh nghiệp cần chú trọng vào việc gia tăng uy

tín của công ty trên thị trường. Để có được uy tín trong mắt các nhà đầu tư, công ty cần

cho thấy được:

Thứ nhất, các sản phẩm công ty tạo ra có sức hút và khả năng cạnh tranh với các

sản phẩm khác trên thị trường. Một dấu hiệu tài chính để các nhà đầu tư đo lường vị thế

sản phẩm là xem xét doanh thu và tỷ suất lợi nhuận mang lại

Thứ hai, tiềm năng phát triển của công ty. Bằng cách đa dạng hóa sản phẩm của

công ty để hướng đến nhiều đối tượng khách hàng. Từ đó, công ty có nhiều cơ hội để

phát triển, mở rộng quy mô và thị phần.

Thứ ba, sổ sách tài chính và các dự toán của công ty phải rõ ràng. Sẽ có những nhà

đầu tư thường chỉ ưu tiên đầu tư vào công ty có khả năng sinh lợi trước mắt. Nhưng một

số khác lại không xem trọng điều này, mà hướng đến kết quả kinh doanh lâu dài. Tuy

nhiên, cả hai nhóm nhà đầu tư này đều đặt ra một tiêu chuẩn chung trước khi đầu tư là

kiểm tra xem công ty có hiểu rõ những yếu tố cơ bản trong mô hình kinh doanh của mình

và có một hệ thống sổ sách kế toán rõ ràng, ghi chép đầy đủ về "sức khoẻ tài chính” hay

không.

Thứ tư, các nhà đầu tư sẽ chú trọng vào ban quản lý và điều hành của doanh nghiệp

bởi vì đây là bộ phận quan trọng nhất đối với sự hoạt động và phát triển của doanh

nghiệp. Ban quản lý và các giám đốc điều hành phải là những người có khả năng làm

việc trên tinh thần hợp tác và có hiểu biết sâu sắc về ngành, thị trường, và khách hàng.

Sự hiểu biết này sẽ tạo ra cảm giác an tâm cho các nhà đầu tư vốn ít liên quan trực tiếp

tới vận hành và quản lý doanh nghiệp. Họ tin rằng các nhà quản lý tinh thông là những

người biết được sự chuyển biến của thị trường và có khả năng đưa doanh nghiệp của

mình đi đúng hướng.

Bên cạnh đó, các nhà quản lý doanh nghiệp cần quan tâm đến tâm lý của các nhà

đầu tư ở thời điểm điểm phát hành chúng khoán ra công chúng để phát hành những loại

chứng khoán phù hợp. Ví dụ, trong tình trạng nền kinh tế còn lạm phát, chủ đầu tư chưa

yên tâm đầu tư dài hạn với loại cổ phiếu thông thường thì cần phải phát hành loại cổ

phiếu ưu đãi. Doanh nghiệp có những chính sách gọi vốn phù hợp sẽ dễ dàng thu hút

vốn từ các nhà đầu tư.

Bài nghiên cứu là cơ sở phân tích giúp các nhà quản lý doanh nghiệp nhìn nhận thị

trường trước khi có các quyết định phát hành cổ phiếu nhằm tăng vốn doanh nghiệp từ

các nhà đầu tư, để doanh nghiệp sử dụng vốn một cách hiệu quả nhằm tối đa hóa lợi

nhuận cho doanh nghiệp.

5.2.3. Đối với cơ quan quản lý Nhà nước

Kết quả nghiên cứu cho thấy được các nhà đầu tư Việt Nam ưa thích các công ty

có quy mô lớn và các cổ phiếu có tính thanh khoản cao. Bên cạnh đó, thị trường chứng

khoán tại Việt Nam ngày càng phát triển và đây cũng là kênh huy động vốn cho Chính

phủ, doanh nghiệp và cho nền kinh tế, đồng thời là kênh huy động vốn thu hút các nhà

đầu tư trong nước và quốc tế, vì vậy chính sách liên quan đến thị trường chứng khoán

phải được hoàn thiện hơn. Để thị trường chứng khoán hoạt động ổn định, công tác xây

dựng chính sách cần chú trọng những giải pháp sau:

Thứ nhất, hệ số hồi quy theo nhân tố SMB và HML (cũng như tỷ số B/M) nên được

công bố và trình bày trên khắp các diễn đàn hay website của các công ty chứng khoán

tại Việt Nam (như hệ số beta của nhân tố thị trường trong mô hình CAPM đã trở thành

một trong những hệ số tài chính cơ bản trên HOSE), để các doanh nghiệp, các nhà làm

chính sách và các nhà đầu tư có thể sử dụng trong quá trình phân tích và đầu tư chứng

khoán.

Thứ hai, minh bạch thông tin. Việc thông tin bất cân xứng trên thị trường chứng

khoán Việt Nam đã khiến giá cổ phiếu biến động thất thường, gây khó khăn cho việc

ứng dụng các mô hình định giá tài chính. Điều này đòi hỏi chúng ta nên hình thành một

hệ thống dữ liệu đáng tin cậy cho toàn bộ thị trường.

Thứ ba, hoàn thiện khung pháp lý và nâng cao năng lực quản lý, giám sát. Cần có

những cơ chế xử lý các công ty hoạt động kém hiệu quả, tăng cường minh bạch thông

qua việc nâng cao chất lượng báo cáo tài chính để tạo lòng tin ở các nhà đầu tư.

Thứ tư, tiếp tục xây dựng chính sách nhằm tăng cung hàng hóa và nâng cao chất

lượng nguồn cung để các nhà đầu tư dễ dàng tìm kiếm được cổ phiếu phù hợp.

Thứ năm, nâng cao tổ chức vận hành thị trường, hoàn thiện và hiện đại hóa cơ sở

hạ tầng, công nghệ thông tin để việc giao dịch chứng khoán diễn ra một cách trơn tru,

nhanh chóng hơn.

Thứ sáu, Chính phủ cần có những biện pháp để ổn định kinh tế vĩ mô, tránh những

cú sốc lớn làm ảnh hưởng đến hoạt động của các doanh nghiệp và niềm tin từ phía các

nhà đầu tư.

Cuối cùng, để có thị trường chứng khoán có khả năng thu hút vốn đầu tư từ nước

ngoài, thị trường chứng khoán đó phải đặt trong một môi trường có chế độ chính trị, kinh

tế, tiền tệ ổn định và hệ thống luật pháp hoàn chỉnh. Do đó, vấn đề chính là phải kiểm

soát được lạm phát, hoàn chỉnh hệ thống luật pháp và xác định rõ ràng hệ thống chính

sách về thị trường chứng khoán, đặc biệt là các chính sách đối với nhà đầu tư nước ngoài

để họ thấy được quyền lợi và sự đảm bảo an toàn khi đầu tư vào chứng khoán. Việc này

có thể thực hiện bằng cách cho phép các công ty chứng khoán nước ngoài tham gia vào

thị trường chứng khoán và có một chính sách thuế thu nhập, thuế đầu tư hợp lý, kiểm

soát số lượng một loại chứng khoán cụ thể được nắm giữ bởi một nhà đầu tư nước ngoài

một cách tối đa.

Bên cạnh đó, bài nghiên cứu này chỉ ra các nhà quản lý doanh nghiệp, các nhà đầu

tư và nhà làm chính sách nên cân nhắc khi đưa ra những kết luận về kết quả đạt được từ

mô hình 3 nhân tố kết hợp thanh khoản, bởi cách lựa chọn danh mục đầu tư khác nhau

sẽ mang đến kết quả khác nhau.

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

Thứ nhất, về nguồn dữ liệu nghiên cứu:

Dữ liệu nghiên cứu gần như là yếu tố quan trọng nhất quyết định sự tin cậy của mô

hình. Tuy nhiên do thời gian hạn hẹp nên bài làm chỉ thu thập số liệu theo tuần trong

khoảng thời gian từ năm 2010 trở lại đây. Do đó việc nghiên cứu tác động của các yếu

tố chỉ phản ánh được phần nào đó đến tỷ suất sinh lời của các danh mục cổ phiếu của thị

trường chứng khoán Việt Nam.

Thứ hai, về biến đại diện thanh khoản:

Có rất nhiều nghiên cứu về phương pháp đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu.

Lesmond, Ogden & Trzcinka (1999) sử dụng phương pháp đo lường tính thiếu thanh

khoản là tỷ lệ ngày không thay đổi giá trong năm; Amihud (2002) đo lường tính thiếu

thanh khoản cổ phiếu thông qua tỷ lệ trung bình của lợi nhuận tuyệt đối hàng ngày trên

khối lượng dollar giao dịch ngày đó; Hasbrouck (2009) đo lường rủi ro thanh khoản thị

trường thông qua chi phí giao dịch hiệu quả của tất cả các cổ phiếu… Nếu có điều kiện,

các nghiên cứu sau có thể sử dụng nhiều biến đại diện thanh khoản hơn để có được kết

quả vững hơn.

Thứ ba, về đặc điểm thị trường chứng khoán Việt Nam:

Trong bài nghiên cứu của tác giả chưa đề cập đến sự biến động của tỷ suất sinh lời

cổ phiếu trong điều kiện thị trường đi lên hay đi xuống. Các nghiên cứu sau nên xem xét

đến yếu tố đặc điểm thị trường để có được kết quả tốt hơn.

Kết luận chương 5

Trong chương 5, bài nghiên cứu đã đưa ra những nhận xét quan trọng của nghiên

cứu. Từ đó đưa ra những kết luận nhằm phản ánh được tổng quan về cách đầu tư của các

nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu là cơ sở

để các nhà đầu tư, các nhà quản lý doanh nghiệp và nhà làm chính sách tham khảo phục

vụ cho mục đích riêng của mình. Cuối cùng, những hạn chế của đề tài cũng đã được nêu

ra và tác giả cũng đã đề xuất những hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm hoàn thiện hơn

nghiên cứu về tác động của yếu tố thanh khoản đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.

KẾT LUẬN

Mục đích chính của nghiên cứu này là kiểm định mô hình 3 nhân tố của Fama –

French (1992) kết hợp nhân tố thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Dựa

trên mô hình Fama – French kết hợp nhân tố thanh khoản, đề tài đã nghiên cứu mức độ

ảnh hưởng của các nhân tố đến tỷ suất sinh lời của chứng khoán, từ đó đưa ra một vài

kiến nghị đối với các nhà đầu tư, các chủ doanh nghiệp và các nhà hoạch định chính

sách.

Với các dữ liệu thu thập về chuỗi chỉ số thị trường VN – Index và giá cổ phiếu của

các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ

năm 2010 – 2016, đề tài đã ước lượng được các hệ số beta từ mô hình Fama – French

kết hợp nhân tố thanh khoản theo phương pháp GLS và theo cách phân chia danh mục

dựa vào chỉ tiêu quy mô và giá trị. Dựa trên kết quả nghiên cứu về kiểm định mô hình

này, có thể kết luận rằng, mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản phù

hợp để ước lượng tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam hơn

mô hình CAPM và mô hình 3 nhân tố Fama – French. Tùy vào mỗi danh mục cổ phiếu

lựa chọn mà mức độ tác động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các nhân tố quy mô, nhân

tố giá trị và nhân tố thanh khoản sẽ khác nhau.

Bên cạnh những kết quả đạt được, đề tài vẫn còn hạn chế với những khó khăn trong

việc cung cấp thông tin, thu thập dữ liệu và thời gian. Hy vọng rằng trong thời gian tới,

các nghiên cứu tiếp theo sẽ tiếp tục bổ sung và hoàn thiện đề tài hơn nữa.

viii

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Amihud (2002), ‘Illiquidity and Stock Returns: Cross-Section and Time-Series

Effects’, Journal of Financial Markets, 5 (1), pp. 31-56.

Amihud (2002), ‘Illiquidity and stock returns: Cross-section and time-series effects,

Journal of Financial Markets, 5, pp. 31-56.

Amihud and Mendelson (1986), ‘Asset pricing and the bid ask spread, Journal of

Financial Economics, 17, pp. 223-249.

Biais (1993), ‘Price Formation and Equilibrium Liquidity in Fragmented and

Centralized Markets’, Journal of Finance, 48, pp. 157-185.

Brennan, M.J and A. Subrahmanyam (1996), ‘Market microstructure and asset

pricing: On the compensation for illiquidity in stock returns’, Journal of Financial

Economics, 41, pp, 441-464.

Carhart, Mark (1997), ‘On persistence in Mutual Fund performance’, Journal of

Finance, Vol LII, No.1, March 1997.

Chordia, Roll and A. Subrahmanyam (2000), ‘Commonality in liquidity’, Journal of

Financial Economics, 56, pp. 3-28.

Chordia, Roll and Subrahmanyam (2001), ‘Market liquidity and trading activity’,

Journal of Finance, 56, pp. 501-530.

Choridi, Roll and A. Subrahmanyam (2002), “Order imbalance, liquidity, and market

returns, Journal of Financial Economics, forthcoming.

Copeland and Galai (1983), Information Effect on the Bid-Ask Spread Available from

d-Ask_Spread > [13/11/2017].

Datar, Naik and R. Radcliffe (1998), ‘Liquidity and asset returns: An alternative test’,

Journal of Financial markets, 1, pp. 203-219.

Fama and French (1992), ‘The cross-section of expected stock returns’, Journal of

Finance, 47, pp. 427-465.

Fama and French (1993), ‘Common risk factors in the returns on stocks and bonds’,

Journal of Financial Economics, 33, pp. 3-56.

Fama and French (2012), ‘Size, value, and momentum in international stock returns’,

Journal of financial Economics, 105, pp. 457-472.

Fama and J.D.MacBeth (1973), ‘Risk, return and equilibrium: Empirical tests’,

Journal of political Economy, 81, pp. 607-636.

Jonathan A. Batten and Vo Xuan Vinh (2011), Liquidity and Return Ralationships in

an Emerging Market Available from

496X500101?needAccess=true> [22/03/2017].

Harry Markowitz (1952), ‘Portfolio Selection’, The Journal of Finance, pp. 77-91

Hasbrouck and Seppi (2000), ‘Common factors in prices, order flows and liquidity’,

Journal of Financial Economics, 59, pp. 383-412.

Ho and Stoll (1981), ‘Optimal dealer pricing under transactions and return

uncertainty’, Journal of Financial Economics, 9, pp. 47-73.

Ho and Stoll (1983), ‘he dynamics of dealer markets under competition’, Journal of

Finance, 38, pp. 1053-1074.

Lam, Keith and Lewis (2011), ‘Liquidity and asset pricing Evidence from the Hong

Kong stock market’, Journal of Banking and Finance, 35, pp. 2217-2230.

Lesmond, Ogden and Trzcinka (1999), ‘A New Estimate of Transaction Costs’,

Review of Financial Studies, 12, pp. 1113-1141.

Lintner (1965), ‘The valuation of risk asssets and the selection of risky investments

in stock portfolios and capital budgets’, Review of Economics and Statistics, 47 (1),

pp, 12-376.

Lischewski, Voronkova (2012), ‘Size, value and liquidity. Do they reallymatter on

an emerging stock market?’, Emerging Markets Review, 1, pp. 8-25.

Liu, Ming-Hua and Keshab Shrestha (2008), ‘Analysis of the long-term relationship

between macroeconomic variables and the Chinese stock market using

heteroscedastic cointegration’, Managerial Finance, 34, pp, 744-755.

Lubos Paster and Robert F.Stambaugh (2003), ‘Liquidity Risk and expected stock

returns’, Journal of political economy, 111, pp. 642-685.

Mark Jensen (2006), ‘The Long-Run Fisher Effect: Can It Be Tested?’, FED of

Atlanta Working, pp. 11.

Nils Friewald, Rainer Jankowitsch and Marti G. Subrahmanyam (2012), ‘Illiquidity

or credit deterioration: A study of liquidity in the US corporate bond market during

financial cirses’, Journal of Financial Economics, 105, pp. 18-36.

Paul Jonhon (2005), ‘Is it really the Fisher Effect?’, Vassar College Economics

Working, pp. 58.

Rainer Jankowitsch, Giorgio Ottonello and Marti G. Subrahmanyam (2015), The New

Rules of the Rating Game: Market Perception of Corporate Ratings Available from

NGS/2016-Switzerland/papers/EFMA2016_0169_fullpaper.pdf > [21/09/2017].

Robert Faff, Daniel Mulino and Daniel Chai (2008), On the linkage between financial

risk tolerance and risk aversion Available from

[20/09/2017].

Robert Stambaugh (2003), Liquidity risk and expected stock returns, The Journal of

Political Economy, pp. 644

Sharpe, William (1964), Capital asset prices: A theory of market equilibrium under

conditions of risk, Journal of Finance, 19, pp. 425-442.

Tinic (1972), ‘The economics of liquidity services’, Quarterly Journal of Economics,

February, pp. 79-93.

Trần Thị Hải Lý 2010, ‘Mô hình 3 nhân tố của Fama và French hoạt động như thế

nào trên thị trường chứng khoán Việt Nam’, Tạp chí phát triển kinh tế, số 239, trang

50-57.

Trần Viết Hoàng, Nguyễn Ngọc Huy và Nguyễn Anh Phong 2014, ‘Mô hình định giá

tài sản hợp lý tại Việt Nam’, Tạp chí phát triển KH&CN, tập 18, số Q2-2014.

Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang 2014, ‘Các nhân tố ảnh hưởng đến sự

thay đổi giá của cổ phiếu: Các bằng chứng từ Sở giao dịch chứng khoán Thành phố

Hồ Chí Minh’, Tạp chí khoa học trường Đại học Cần Thơ, số 33, trang 72-78.

Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang 2014, ‘Mô hình 3 nhân tố Fama-

French: Các bằng chứng thực nghiệm từ sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh’,

Tạp chí khoa học trường Đại học Cần Thơ, số 33, trang 61-68.

Võ Xuân Vinh và Trần Thị Yến Duyên 2015, ‘Thanh khoản cổ phiếu và cấu trúc vốn

doanh nghiệp: Nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam’,

Nghiên cứu kinh tế, số 443 (tháng 4/2015).

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’, Tạp chí Ngân hàng, số

22, trang 38-45.

xii

PHỤ LỤC 1

Danh sách 91 công ty được chọn lấy mẫu nghiên cứu

STT Tên công ty Tên niêm yết Giá trị thị trường

1 ABT 471,387,537

2 ACL 193,797,238

3 AGF 267,042,559

4 5 ANV BBC 544,523,575 1,818,110,198

6 BHS 1,683,645,574

7 BMC 267,680,808

8 CII 9,168,135,626

9 CLC 792,781,715

10 COM 981,383,646

11 CYC 35,281,058

12 DHA 463,885,360

13 DHG 10,895,541,250

14 DIC 190,417,288

15 DMC 3,132,417,343 Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản Bến Tre Công ty Cổ phần Xuất Nhập Khẩu Thủy sản Cửu Long An Giang Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản An Giang Công ty Cổ phần Nam Việt Công ty Cổ phần BIBICA Công ty Cổ phần Đường Biên Hòa Công ty Cổ phần Khoáng sản Bình Định Công ty Cổ phần Đầu tư Hạ tầng Kỹ thuật TP.HCM Công ty Cổ phần Cát Lợi Công ty Cổ phần Vật tư - Xăng dầu Công ty Cổ phần Gạch men Chang Yih Công ty Cổ phần Hóa An Công ty Cổ phần Dược Hậu Giang Công ty Cổ phần Đầu tư và Thương mại DIC Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Y tế DOMESCO

16 DPM 9,431,155,666 Tổng Công ty Phân bón và Hóa chất Dầu khí - Công ty Cổ phần

17 DPR 1,637,091,432

18 DRC 3,801,363,360

19 DTT 81,518,200 Công ty Cổ phần Cao su Đồng Phú Công ty Cổ phần Cao su Đà Nẵng Công ty Cổ phần Kỹ nghệ Đô Thành

xiii

20 FMC 582,000,000

21 FPT 21,910,723,492

22 GIL 694,495,900

23 GMC 463,640,164

24 GMD 6,333,959,519

25 GTA 123,858,000

26 HAP 188,601,913

27 HAS 58,500,000

28 HAX 804,081,671

29 HBC 5,306,823,009

30 HMC 222,600,000

31 HPG 36,323,199,774

32 HRC 1,117,645,014

33 HT1 8,775,463,953

34 HTV 212,284,800

35 ICF 33,298,200

36 IMP 2,374,978,051

37 ITA 3,940,950,615

38 KDC 8,534,937,352

39 KHP 452,579,645

40 L10 146,850,000

41 LAF 176,736,228 Công ty Cổ phần Thực phẩm Sao Ta Công ty Cổ phần FPT Công ty Cổ phần Sản xuất Kinh doanh Xuất nhập khẩu Bình Thạnh Công ty Cổ phần Sản xuất Thương mại May Sài Gòn Công ty Cổ phần GEMADEPT Công ty Cổ phần Chế biến Gỗ Thuận An Công ty Cổ phần Tập đoàn HAPACO Công ty Cổ phần HACISCO Công ty Cổ phần Dịch vụ Ô tô Hàng Xanh Công ty Cổ phần Xây dựng và Kinh doanh Địa ốc Hòa Bình Công ty Cổ phần Kim khí Thành phố Hồ Chí Minh - Vnsteel Công ty Cổ phần Tập đoàn Hòa Phát Công ty Cổ phần Cao su Hòa Bình Công ty Cổ phần Xi măng Hà Tiên 1 Công ty Cổ phần Vận tải Hà Tiên Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại Thủy sản Công ty Cổ phần Dược phẩm Imexpharm Công ty Cổ phần Đầu tư và Công nghiệp Tân Tạo Công ty Cổ phần Tập đoàn Kido Công ty Cổ phần Điện lực Khánh Hòa Công ty Cổ phần Lilama 10 Công ty Cổ phần Chế biến Hàng xuất khẩu Long An

xiv

LBM 296,117,250 42

43 LGC 4,339,232,213

44 LSS 973,000,000

45 MCP 421,473,220

46 47 MHC NAV 209,504,576 61,599,846

48 NSC 1,516,125,978

49 PAC 1,719,453,159

50 PET 926,621,327

51 PGC 772,342,848

52 PJT 115,744,447

53 PNC 120,952,731

54 PPC 5,504,074,822

55 PVD 7,848,428,280

56 PVT 3,546,146,041

57 RAL 1,187,950,000

58 REE 8,309,364,817

59 RIC 598,134,409

60 SAM 1,640,141,558

61 SAV 117,133,527

62 SC5 403,056,123

63 SCD 378,950,508 Công ty Cổ phần Khoáng sản và Vật liệu Xây dựng Lâm Đồng Công ty Cổ phần Đầu tư Cầu Đường CII Công ty Cổ phần Mía đường Lam Sơn Công ty Cổ phần In và Bao bì Mỹ Châu Công ty Cổ phần MHC Công ty Cổ phần Nam Việt Công ty Cổ phần Giống cây trồng Trung Ương Công ty Cổ phần Pin Ắc quy miền Nam Tổng Công ty Cổ phần Dịch vụ Tổng hợp Dầu khí Tổng Công ty Gas Petrolimex - Công ty Cổ phần Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu Đường thủy Petrolimex Công ty Cổ phần Văn hóa Phương Nam Công ty Cổ phần Nhiệt điện Phả Lại Tổng Công ty Cổ phần Khoan và Dịch vụ Khoan Dầu khí Tổng Công ty Cổ phần Vận tải Dầu khí Công ty Cổ phần Bóng đèn Phích nước Rạng Đông Công ty Cổ phần Cơ Điện Lạnh Công ty Cổ phần Quốc tế Hoàng Gia Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển SACOM Công ty Cổ phần Hợp tác Kinh tế và Xuất nhập khẩu SAVIMEX Công ty Cổ phần Xây dựng số 5 Công ty Cổ phần Nước giải khát Chương Dương

64 SFC 328,056,715

65 SFI 358,499,537

66 SJD 1,195,977,900

67 SMC 764,351,554

68 SSC 821,202,525

69 ST8 656,880,227

70 TAC 1,543,090,260

TCM 1,026,179,571 71

72 TCR 190,785,596

73 TMS 2,004,158,100

74 TNA 580,709,469

75 TNC 232,925,000

76 TPC 195,674,395

77 TRC 859,187,500

78 TS4 136,438,549

79 TSC 398,649,827

80 TYA 319,078,053

81 VHC 4,753,546,975

82 VID 109,747,898

83 VIP 499,837,869

84 VIS 1,210,818,445

85 VNE 852,806,717

86 Công ty Cổ phần Nhiên liệu Sài Gòn Công ty Cổ phần Đại lý Vận tải SAFI Công ty Cổ phần Thủy điện Cần Đơn Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại SMC Công ty Cổ phần Giống Cây trồng Miền Nam Công ty Cổ phần Siêu Thanh Công ty Cổ phần Dầu thực vật Tường An Công ty Cổ phần Dệt may - Đầu tư - Thương mại Thành Công Công ty Cổ phần Công nghiệp Gốm sứ TAICERA Công ty Cổ phần Transimex Công ty Cổ phần Thương mại Xuất nhập khẩu Thiên Nam Công ty Cổ phần Cao su Thống Nhất Công ty Cổ phần Nhựa Tân Đại Hưng Công ty Cổ phần Cao su Tây Ninh Công ty Cổ phần Thủy sản số 4 Công ty Cổ phần Vật tư Kỹ thuật Nông nghiệp Cần Thơ Công ty Cổ phần Dây và Cáp điện Taya Việt Nam Công ty Cổ phần Vĩnh Hoàn Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Thương mại Viễn Đông Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu VIPCO Công ty Cổ phần Thép Việt Ý Tổng Công ty Cổ phần Xây dựng Điện Việt Nam Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam VNM 205,665,550,136

xvi

87 VPK 112,000,000

88 VSC 2,614,979,951

89 VSH 3,279,235,811

90 VTB 192,320,456

91 VTO 654,593,328 Công ty Cổ phần Bao bì Dầu thực vật Công ty Cổ phần Container Việt Nam Công ty Cổ phần Thủy điện Vĩnh Sơn Sông Hinh Công ty Cổ phần Viettronics Tân Bình Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu VITACO

xvii

PHỤ LỤC 2

Kết quả hồi quy mô hình trong bài nghiên cứu

I. DANH MỤC BH

a) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

- Thống kê mô tả

- Phân tích đơn biến

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xviii

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

b) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French

- Thống kê mô tả

xix

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

c) Kiểm định mô hình CAPM

- Thống kê mô tả

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xxi

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

II. DANH MỤC BL

a) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

- Thống kê mô tả

xxii

- Phân tích đơn biến

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xxiii

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

b) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French

xxiv

- Thống kê mô tả

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

- Kiểm định tự tương quan

xxv

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

c) Kiểm định mô hình CAPM

- Thống kê mô tả

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xxvi

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

III. DANH MỤC BM

a) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

- Thống kê mô tả

xxvii

- Phân tích đơn biến

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xxviii

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

b) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French

xxix

- Thống kê mô tả

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

- Kiểm định tự tương quan

xxx

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

c) Kiểm định mô hình CAPM

- Thống kê mô tả

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xxxi

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

IV. DANH MỤC SH

a) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

xxxii

- Thống kê mô tả

- Phân tích đơn biến

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xxxiii

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

b) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French

- Thống kê mô tả

xxxiv

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

- Kiểm định tự tương quan

xxxv

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

c) Kiểm định mô hình CAPM

- Thống kê mô tả

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xxxvi

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

V. DANH MỤC SL

a) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

- Thống kê mô tả

xxxvii

- Phân tích đơn biến

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xxxviii

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

b) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French

- Thống kê mô tả

xxxix

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

c) Kiểm định mô hình CAPM

- Thống kê mô tả

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xli

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

VI. DANH MỤC SM

xlii

a) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French kết hợp thanh khoản

- Thống kê mô tả

- Phân tích đơn biến

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xliii

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

b) Kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama – French

- Thống kê mô tả

xliv

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

- Kiểm định tự tương quan

xlv

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

c) Kiểm định mô hình CAPM

- Thống kê mô tả

- Phân tích đa cộng tuyến

- Kiểm định phương sai sai số không đổi

xlvi

- Kiểm định tự tương quan

- Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến bằng phương pháp GLS

PHỤ LỤC 3

Dữ liệu các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu

MÔ HÌNH BH

xlvii

STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 -0.49% 1.39% 1.65% 1.00% 0.59% -0.68% -1.12% 1.03% 0.20% -0.34% 0.29% -1.16% -0.58% 0.97% 0.07% 1.29% -0.81% 0.26% 0.91% -0.02% -0.99% 0.06% -4.24% -5.95% -4.66% -4.61% -0.25% 6.44% -3.66% -1.98% 0.78% -1.73% 3.95% 2.02% -0.63% 0.83% -5.61% 2.13% -1.02% -5.25% 3.95% 4.64% -0.63% 0.16% 1.65% -1.86% -2.80% 1.15% 0.53% -0.28% -0.44% -2.36% 0.82% -0.79% -0.07% 2.57% 1.67% -0.82% -2.12% 1.95% -0.08% 1.74% 2.49% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 4.91% -5.85% -6.44% -3.80% -1.93% 0.81% 4.63% 0.18% 0.97% 2.65% 0.49% 0.21% 0.35% -0.70% -1.31% -2.70% -1.39% 0.86% 0.86% -0.68% 0.42% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 0.64% -3.14% 180 0.44% 2.98% 181 -0.75% 3.28% 182 -0.46% 1.85% 183 1.16% 0.71% 184 -1.04% -0.50% 185 -0.12% -2.12% 186 0.66% -0.45% 187 0.18% -0.76% 188 -0.27% -1.50% 189 0.57% -0.44% 190 1.19% 0.28% 191 0.49% 0.03% 192 2.08% 0.42% 193 -0.38% 0.88% 194 -1.07% 1.10% 195 0.31% 1.06% 196 4.65% -0.52% 197 -0.06% -1.06% 198 -0.34% 0.81% 199 -5.09% 0.23% 200 -8.56% -3.55% -0.12% 2.08% 11.36% 6.92% -0.50% 7.28% -1.11% 1.14% -7.53% -3.12% 6.05% 2.87% 1.04% 5.23% -4.56% -20.16% 5.96% 1.78% 20.88% -6.26% -3.06% 0.55% -0.23% 2.34% 3.11% 0.00% 2.33% -0.16% -2.51% -2.74% -2.07% 2.76% 0.69% 2.72% 0.27% 0.98% -6.23% 1.15% -0.01% 9.32% 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 -2.72% 0.24% 1.57% -0.76% 1.97% -0.84% 0.68% 0.91% -0.53% 2.13% -4.04% -2.35% 1.30% -3.20% 0.33% 0.95% -0.87% -14.54% 0.84% 4.20% 14.65% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 1.00% -0.11% -0.94% -0.51% -0.03% 0.91% -0.44% -0.46% 0.23% -1.03% 2.18% 1.01% -0.16% 2.29% -0.51% -0.17% 0.86% 8.45% -1.16% -2.19% -8.62%

xlviii

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 -5.94% -4.61% 4.70% -0.62% -1.15% -3.27% 1.72% 0.26% 5.72% 6.40% -0.79% 17.99% 0.36% -2.58% 11.11% -3.71% 4.49% -5.48% -4.01% 1.03% 0.04% 2.72% 3.43% 6.66% -0.05% 1.24% 8.52% -12.21% -3.93% -0.74% -2.34% 3.76% 2.91% 0.48% -0.21% -0.25% 1.17% 1.18% -1.84% 1.23% 2.35% 0.73% 4.34% -1.87% 1.66% -0.50% -0.96% -0.53% 0.81% 0.14% 0.25% 3.63% 1.34% -0.80% 2.33% -5.82% 0.39% -0.20% -1.48% -0.17% 0.40% 0.55% 0.79% 0.67% 0.01% -0.81% 0.30% -4.57% -0.31% 0.08% 1.36% 0.67% 0.10% 1.28% 0.87% -0.24% 0.28% 0.06% -0.86% -1.62% -0.02% -0.33% -2.13% 2.87% -1.30% -0.37% 8.61% 0.73% 0.17% -0.43% -0.66% 0.92% -0.74% -1.03% 0.11% -3.10% -0.08% -0.44% -1.35% 0.60% -1.56% 0.71% -0.47% -0.19% -0.03% -0.81% -0.96% -0.10% -0.88% -0.23% 0.28% -1.74% 0.33% 201 -0.27% 202 -4.68% 203 -0.36% 204 -0.34% 205 0.07% 206 0.64% 207 -0.45% 208 1.03% 209 1.38% 210 0.08% 211 3.09% 212 -0.66% 213 0.02% 214 1.92% 215 -0.54% 216 1.37% 217 -0.58% 218 -0.11% 219 0.12% 220 -0.71% 221 0.64% 222 0.95% 223 0.63% 224 0.52% 225 0.32% 226 0.69% 227 -0.21% 228 -7.17% 11.01% 5.33% 6.01% 5.08% 1.33% 3.54% 4.39% -2.00% -1.33% 2.31% -5.59% -1.97% -7.90% 4.05% 6.11% -5.82% -3.22% -2.84% -10.48% -1.08% -3.20% -6.47% -1.83% 3.64% -1.33% -2.29% 6.84% -5.01% 3.42% 6.83% 2.78% 1.66% 1.70% 1.19% 2.40% -2.33% -1.20% 1.57% -2.16% -2.00% -0.60% 0.39% 2.18% -2.70% -0.06% 1.38% -2.89% 1.28% -4.48% -5.09% 1.48% 2.43% -0.29% -1.63% 2.59% 1.40% -2.41% -1.72% -0.94% -0.17% -0.92% -0.02% -1.08% 0.30% 0.15% -0.13% 1.10% 0.33% 1.83% -1.21% -1.32% 1.48% 0.62% 0.66% 2.51% 0.13% 0.70% 1.36% 0.32% -0.62% 0.25% -0.57% -1.61% -1.86% 7.44% 3.76% 1.65% 1.12% 1.05% 1.20% 1.78% -0.44% -0.63% 0.97% -4.01% -1.06% -3.87% 4.81% 2.74% -6.91% -1.52% -3.37% -6.79% -0.78% -1.05% -3.14% -0.67% 0.59% -0.61% 0.35% -0.49% 2.43% -5.08% -1.70% -2.31% -1.31% -0.76% -0.72% -1.76% 0.34% 0.27% -0.64% 2.40% 0.75% 3.64% -2.46% -2.20% 3.80% 0.97% 1.93% 4.92% 0.38% 0.84% 3.37% 0.75% -1.45% 0.55% -0.61% -3.24%

xlix

50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 -6.17% -5.30% -0.84% -2.91% -1.20% -5.05% -3.39% 0.70% 0.16% -4.57% -0.10% -0.32% -0.60% 4.20% 8.55% -4.08% 2.34% -0.59% 1.01% 1.74% -9.28% -10.84% -3.65% 2.48% -0.96% -1.71% -3.29% 3.55% -2.64% -0.98% 2.52% -1.59% 1.16% -1.75% -3.77% -1.41% -0.17% -1.30% 2.24% 0.89% -0.08% 1.66% 2.84% -1.90% 1.38% -1.57% 3.08% 1.40% -5.81% -4.59% -0.59% -2.98% -0.95% -0.29% 1.10% 5.09% 1.44% 1.51% 0.26% 0.76% 0.19% 1.12% 0.59% -0.08% -0.03% 1.06% -0.13% -0.03% -0.04% -0.84% -2.12% 0.93% -0.62% 0.02% -0.30% -0.43% 1.87% 2.22% 0.51% 1.25% 0.02% 0.46% 1.13% -0.71% -0.05% 0.37% 0.12% -0.36% 0.18% -1.25% -0.50% 0.55% 0.96% -1.36% -0.60% 0.99% 0.08% 3.83% 2.00% 0.41% -0.41% 0.71% 0.52% -0.92% -1.82% 1.56% -0.31% -0.43% -0.13% -0.88% 0.35% -0.07% -0.59% 229 -0.70% 230 -0.14% 231 -0.01% 232 -0.21% 233 0.34% 234 0.16% 235 -0.36% 236 -0.55% 237 0.31% 238 0.36% 239 -0.55% 240 -0.65% 241 -1.87% 242 -0.38% 243 -0.18% 244 0.44% 245 -0.18% 246 -0.32% 247 0.63% 248 0.87% 249 -0.78% 250 0.07% 251 0.72% 252 0.19% 253 -0.03% 254 -1.72% 255 -0.18% 256 1.34% -4.84% -9.13% 1.31% -0.67% -3.50% 4.10% -4.90% -12.86% 1.51% -0.48% 1.10% 10.68% 5.25% -1.98% 2.68% 8.81% -7.30% 10.90% 3.34% 9.59% -5.58% 6.48% 10.56% 0.73% -0.15% 1.62% -6.38% -1.05% -1.97% -3.69% 1.03% 0.08% -2.28% -0.53% -3.17% -8.25% 2.96% -0.29% -0.05% 2.68% 4.02% -1.68% -0.08% 2.51% -2.52% 4.50% 1.04% 4.95% -3.21% 4.51% 7.24% 4.09% -0.61% -0.72% -4.99% -0.30% 0.60% 2.01% -0.34% 0.07% 0.80% -0.89% 0.62% 1.63% -0.38% 0.66% -0.07% -2.68% -0.62% 0.50% -0.76% 0.33% 1.69% -2.26% -0.31% -1.04% 0.89% -0.59% -2.11% -0.32% -0.13% -0.43% 1.48% 0.94% -0.66% -2.01% 0.45% -0.84% -0.59% -0.72% -0.98% -1.37% 0.17% -1.62% -0.73% -0.99% -3.69% -1.16% 0.39% 2.80% -3.09% 7.27% 0.98% 5.82% -2.58% 3.62% 3.10% 0.29% -1.53% 2.97% -4.71% -1.04% 1.07% 4.20% -0.12% 0.24% 0.27% -1.99% 1.34% 1.41% -0.10% 0.95% -0.32% -4.97% -1.78% 0.94% -1.58% -0.87% 2.36% -4.37% -1.46% -2.88% 1.62% -1.42% -1.26% -0.19% 0.81% -1.41% 2.36%

-0.93% 1.00% 0.23% 2.65% 0.25% 2.68% -1.59% -3.98% -2.58% 5.08% 5.10% 5.18% -4.60% -10.06% -3.58% -2.43% 2.28% 1.05% -0.88% -1.70% -2.17% -0.72% 1.09% -3.61% 1.66% 9.43% -15.48% -7.63% 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 0.12% 1.78% 0.70% 0.96% 0.13% 2.80% 1.20% -1.32% -2.51% -0.49% 2.88% 1.49% -4.14% -3.24% -1.47% -2.46% 1.17% 1.74% 3.44% -4.01% 2.42% -1.49% 4.31% 1.05% 1.03% 3.90% -7.36% -3.24% 0.12% -0.12% -0.07% -0.45% 0.71% -0.50% -0.13% 1.07% 0.03% -1.12% -1.08% -1.24% 0.94% 2.28% 0.81% 0.47% -0.48% 0.21% 0.03% 0.17% 0.35% 0.19% 0.21% 0.73% -0.56% -1.81% 2.16% 1.46% -0.27% -0.19% 1.12% -0.15% -0.35% -0.07% 1.08% 0.64% -1.45% -0.70% -0.60% -0.89% -1.01% 1.20% 0.68% -0.68% 0.19% 0.16% 0.89% -0.71% 0.03% -1.08% -0.20% 0.58% 1.84% -1.96% 0.19% 0.27% 0.31% 257 -0.17% 258 -0.64% 259 0.04% 260 0.42% 261 0.16% 262 -0.69% 263 -0.71% 264 1.30% 265 2.05% 266 0.96% 267 0.65% 268 0.81% 269 -1.87% 270 -2.61% 271 0.48% 272 -0.94% 273 -0.43% 274 -0.74% 275 0.52% 276 0.25% 277 0.72% 278 0.24% 279 -0.92% 280 -1.19% 281 2.45% 282 -0.65% 283 -1.14% 284 -5.27% -7.24% 6.07% -1.91% -3.26% -4.59% -3.53% -2.02% 1.75% -1.96% -2.76% -7.98% -2.87% -3.11% 5.09% 14.36% 2.48% 3.81% -7.18% -7.11% -2.30% -0.13% -2.00% -4.00% -0.20% -9.78% 3.19% 7.24% -0.19% -5.45% 1.46% -2.28% -0.83% -3.83% -0.87% -1.29% 2.46% -2.64% -1.76% -4.17% -3.32% -4.48% 4.82% 11.03% 0.58% 1.69% -1.65% -4.71% -2.02% -0.57% -2.63% -1.70% -1.39% -0.65% 0.19% 0.65% 1.22% 1.00% -1.27% 0.27% 0.63% 0.78% 0.89% 0.39% -0.17% 0.30% 0.55% 1.63% 0.63% 0.33% -1.20% -2.99% -0.44% -0.85% 1.65% 1.74% 0.41% -0.08% 0.10% 0.24% 1.90% 3.25% -0.61% -1.39% 1.07% -1.97% 5.12% -0.40% -2.30% -2.61% -2.08% -0.51% 1.06% -0.77% -0.73% -6.01% 0.14% -1.30% 0.08% 10.84% 0.49% 2.80% -2.93% -3.93% -0.28% -0.02% -0.22% -1.18% -0.64% 0.71% 0.99% 0.71% 2.43% 0.85% -2.93% 0.16% 1.19% 1.99% 1.31% 0.38% -0.23% 0.49% 0.99% 3.55% 0.49% 0.95% -2.50% -6.20% -0.70% -1.59% 0.84% 3.30% 0.97% 0.22% 0.04% 0.46% 0.92% 5.50% -1.91% -3.05%

-0.64% -3.64% -0.60% 4.34% 1.14% -2.21% -0.46% -4.44% 1.31% 4.75% -4.42% 1.55% -1.72% 4.00% 4.18% 2.36% 4.05% 5.28% 2.66% 0.57% -1.54% 2.11% 2.37% 2.27% 3.95% 1.73% -5.01% 0.99% 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 -0.31% -2.22% -2.73% 1.06% 0.87% -1.84% -0.55% -2.22% 1.20% 0.84% -3.71% -0.62% -2.00% 1.77% 3.44% 0.52% -0.78% 2.77% -1.51% 1.19% -0.45% 2.06% 1.00% 0.26% -0.19% 2.87% -0.84% 2.31% 0.56% 0.30% 1.00% -1.08% 0.04% 0.42% 0.04% 0.68% 0.41% -0.83% -0.39% -0.67% 1.22% -0.69% 0.38% 0.70% 0.12% -1.21% -0.78% -0.50% 0.44% -0.67% 0.44% 0.98% -0.75% -0.30% 0.96% -0.49% 0.45% 0.59% -1.30% 4.50% -0.21% -1.03% 0.06% -0.16% 0.21% 1.68% 0.11% 0.40% -3.93% 1.82% 3.08% 0.25% -0.23% -0.40% -1.47% -0.71% -0.68% 1.67% 0.21% -0.80% 0.69% 0.88% -2.89% -0.19% -1.25% 285 -0.81% 286 0.82% 287 -2.44% 288 0.06% 289 0.50% 290 -0.07% 291 0.36% 292 -0.09% 293 -1.48% 294 -1.04% 295 -0.20% 296 2.11% 297 -1.92% 298 -0.59% 299 0.34% 300 -0.36% 301 -0.98% 302 -1.56% 303 0.79% 304 1.15% 305 -1.01% 306 -0.11% 307 0.58% 308 -1.39% 309 -0.73% 310 2.12% 311 0.07% 312 8.43% -13.98% -8.22% -1.42% 1.67% -2.34% -5.05% 2.31% 0.83% -4.73% 2.80% 1.01% 0.36% -6.26% -9.69% -1.60% 5.24% -2.80% 7.35% -4.45% -1.51% 0.15% -0.09% 8.31% 0.12% 6.05% 6.41% -9.16% 11.78% -16.57% -6.26% -0.94% 3.38% 2.10% -0.78% -1.08% 0.82% -1.87% 0.64% -1.72% 2.50% -3.00% -8.87% -2.07% 3.93% -1.16% 5.35% -0.96% 0.42% -0.78% -2.65% 8.40% 0.44% 3.30% 1.89% -6.08% -1.85% 2.00% -0.69% 0.38% 0.16% 0.34% 1.00% -0.67% -0.48% 0.97% -0.75% 0.12% -0.20% 0.99% 1.77% 0.28% -1.15% 0.25% -1.79% 0.93% 0.21% -0.08% 0.06% -2.10% 0.45% -0.91% -1.53% 1.62% 3.81% -0.02% -1.42% -0.14% 0.36% -0.88% -2.48% -0.85% 0.19% -0.86% 0.04% 2.46% -1.30% -3.71% -3.61% -0.08% -0.26% -0.74% 1.57% -1.13% -0.87% 0.33% 0.38% 6.77% -0.40% 2.84% -0.56% -2.56% -2.26% 0.05% 0.77% 0.03% 0.14% 0.86% 1.45% -0.04% -0.01% 0.84% 0.23% -1.83% 1.33% 2.06% 1.85% 0.04% 0.72% 0.17% -0.43% 0.82% 0.54% -0.07% -0.04% -3.38% 0.34% -2.11% -0.43% 1.51%

lii

11.35% -7.21% -4.74% 0.61% -3.88% -10.04% 3.41% -3.13% 2.35% 5.68% 4.32% -0.12% 2.70% 5.07% 2.96% 2.97% 3.89% 6.31% 3.47% -1.82% 1.98% 0.88% -2.90% -1.63% 1.50% 4.51% -0.71% 2.15% 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 2.54% -5.73% -3.31% 1.37% -1.00% -4.74% 3.19% -1.23% -3.08% 2.46% 2.45% -2.69% 1.85% 2.28% 1.56% 0.35% 4.52% 2.30% 1.69% -0.14% -0.32% -0.17% -1.26% 0.32% 0.41% 1.72% -1.44% 0.53% -2.43% 1.28% 0.89% -0.11% 0.79% 1.79% -1.04% 0.49% -0.73% -1.29% -1.06% -0.34% -0.76% -1.40% 0.25% -0.74% -1.00% -1.59% -0.51% 0.19% -0.54% -0.31% 0.34% 0.18% 0.10% -0.95% 0.08% -0.50% 7.42% -4.58% -2.24% -0.75% -2.31% -5.30% 1.65% -1.47% 2.84% 5.63% 3.77% 1.10% -1.32% 1.90% -1.61% 1.59% 3.57% 5.04% -1.04% -0.55% 1.33% -0.17% -1.29% 0.25% -0.28% 3.61% 0.09% 1.06% -5.32% 313 2.66% 314 1.44% 315 0.60% 316 1.75% 317 2.92% 318 -0.80% 319 1.38% 320 -1.54% 321 -2.74% 322 -1.75% 323 -0.66% 324 -1.63% 325 -1.12% 326 -0.03% 327 -1.80% 328 -1.87% 329 -2.83% 330 0.80% 331 0.56% 332 -1.26% 333 0.10% 334 0.15% 335 -0.29% 336 0.41% 337 -1.95% 338 -0.37% 339 -0.60% 340 4.11% -1.32% 3.62% -6.42% -3.35% 0.06% -4.45% 0.97% -2.37% -1.34% 11.26% -10.28% -1.65% -5.33% -2.41% -1.84% -0.13% 3.06% -3.92% 0.51% -4.88% 2.09% 1.09% -13.61% 5.75% 3.93% -10.25% -5.02% 1.39% -1.51% 1.56% -3.65% -0.86% 1.50% -0.41% 0.95% -2.34% -0.27% 7.70% -7.39% -1.86% -5.17% -1.08% -3.09% -0.58% 1.88% -2.24% -1.31% 0.21% 2.41% -2.81% 3.40% -0.65% -5.07% -5.52% 1.42% -0.75% 0.22% -0.06% 0.94% -0.33% 0.00% 0.61% 0.27% 0.37% 0.32% -1.42% 0.70% -0.25% -0.03% -0.27% -0.30% 0.71% 0.07% 0.27% -0.19% 0.66% 0.56% 2.61% -1.15% -0.88% -0.27% 0.11% 0.13% -0.60% -1.58% 0.93% -2.92% -0.30% -0.04% -2.82% -0.19% -1.34% 0.42% 4.92% -2.41% -0.39% -0.59% 0.37% 0.12% -0.68% 0.68% 0.32% -0.45% -0.38% -0.96% -10.16% 4.84% 2.05% -0.71% -0.91% -0.14% 0.89% 0.89% 0.01% 2.36% 0.03% 0.32% 1.34% 0.23% 0.71% -0.37% -2.57% 1.97% 0.03% 0.33% -0.36% 0.29% 0.72% -0.43% -0.50% 0.70% 0.50% 0.53% 5.28% -2.53% -1.62% 0.69% 0.64% 0.07%

liii

-0.32% -2.19% -1.57% 0.80% -0.25% -5.33% -2.19% 2.63% -2.63% 2.12% -2.62% 7.54% 4.49% 0.43% -1.84% 2.43% -2.19% 3.49% -5.16% 0.48% -0.12% 3.07% -2.75% -5.16% 0.05% -3.06% 3.35% 2.34% 0.55% -1.13% 1.65% -0.83% -4.03% -5.16% -0.31% 0.86% 0.30% 0.11% -0.13% 0.09% 0.86% -0.52% -0.52% 0.11% 0.04% -0.25% 0.54% 0.52% 0.84% 0.75% 0.86% 1.00% -2.44% -0.44% 0.20% 0.39% -0.67% -2.44% 0.50% 1.46% -0.40% 1.24% 0.05% -0.19% -0.44% -0.38% -1.27% -2.44% -0.15% 1.45% 0.16% -0.12% -0.03% 0.41% 1.45% -1.23% -0.73% -0.13% -0.78% -0.04% 0.08% 0.30% 0.70% 1.04% 1.45%

1.14% -0.48% -0.06% 0.38% -1.04% -1.65% 0.13% -0.03% 0.10% 0.55% -0.41% -1.29% -0.52% 0.55% 0.33% 0.40% 0.46% -0.34% -3.98% 3.67% 0.01% -3.00% 2.78% 5.41% -1.10% 0.39% -1.29% -1.67% 1.49% -1.71% -0.41% -1.18% -1.52% 0.71% -0.76% -0.15% 1.96% 341 -1.73% 342 -0.17% 343 1.67% 344 -1.63% 345 -2.67% 346 0.80% 347 -0.05% 348 1.06% 349 0.50% 350 -0.69% 351 1.57% 352 0.62% 353 0.49% 354 0.87% 355 -0.06% 356 0.43% 357 0.50% 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 -5.51% 5.68% -0.21% -1.43% 2.87% 8.18% 0.39% 2.34% -2.68% -6.72% 1.90% 4.63% 4.49% -4.92% -4.28% 4.58% -0.40% 4.00% -1.13% 0.88% -0.48% 1.13% 1.53% 2.32% -0.62% 0.87% -0.57% -6.20% -0.35% 0.52% 1.49% -0.63% -0.82% 2.51% -0.76% 2.72%

MÔ HÌNH BM

liv

STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 -0.17% 0.02% -0.11% 0.02% 0.07% -0.32% -0.29% -0.18% -0.54% 0.10% -0.22% 0.04% -0.02% 0.17% -0.60% -0.38% 0.44% 0.09% 0.00% -0.58% -0.47% -0.77% -0.51% -0.49% -0.13% 99.27% 7.31% -2.92% -3.42% -0.43% 1.12% 1.87% -1.89% -4.66% -1.68% 0.75% -0.26% -1.30% 2.67% 1.67% -3.53% 2.59% -0.03% -2.55% 7.69% 0.86% -5.35% -0.50% -3.29% 2.65% -0.63% 0.16% 1.65% -1.86% -2.80% 1.15% 0.53% -0.28% -0.44% -2.36% 0.82% -0.79% -0.07% 2.57% 1.67% -0.82% -2.12% 1.95% -0.08% 1.74% 2.49% -3.93% -0.74% -2.34% 3.76% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 0.20% -0.27% 0.11% 0.22% 0.13% 0.27% 0.17% 0.20% 1.30% 0.08% 0.22% -0.03% 0.14% -0.34% -0.64% 0.30% -0.65% 0.54% 0.25% 0.10% -0.20% 1.04% -0.23% 0.76% -0.22% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 1.08% 0.24% 180 1.05% 0.97% 181 0.20% 0.17% 182 0.47% 0.31% 183 -0.76% 0.64% 184 -1.73% -0.18% 185 -0.33% 0.06% 186 -0.67% -0.11% 187 0.03% 0.56% 188 0.05% 0.15% 189 0.54% -0.07% 190 0.11% 0.02% 191 -0.63% -0.02% 192 -1.02% -0.04% 193 -0.52% -0.29% 194 -0.45% -1.08% 195 -0.03% -0.09% 196 0.84% 0.38% 197 -0.02% 0.11% 198 -0.70% -0.47% 199 -1.15% -0.23% 200 0.45% 0.13% 201 -0.46% -0.17% 202 -1.43% 0.01% 203 0.11% -0.50% 204 -7.68% -7.50% 0.55% -1.58% 5.90% 12.70% 2.11% 4.64% -0.23% -2.04% -4.08% -0.87% 4.19% 7.34% 3.64% 3.37% 0.20% -7.84% 1.12% 4.51% 10.14% -6.45% 5.36% 9.29% 3.19% -6.26% -3.06% 0.55% -0.23% 2.34% 3.11% 0.00% 2.33% -0.16% -2.51% -2.74% -2.07% 2.76% 0.69% 2.72% 0.27% 0.98% -6.23% 1.15% -0.01% 9.32% -5.01% 3.42% 6.83% 2.78% 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 -0.69% -0.67% 0.02% -0.33% 0.33% 1.21% 0.27% 0.52% -0.05% -0.09% -0.31% -0.07% 0.46% 0.85% 0.42% 0.40% 0.08% -0.35% -0.33% 0.59% 0.69% 0.11% -0.16% 1.14% -0.48% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 0.14% -1.35% 0.27% 0.18% 0.85% 1.53% 0.30% 0.74% 0.17% 0.61% -0.78% 0.46% 0.95% -1.04% 0.50% 0.00% -0.37% -0.59% 0.33% 0.30% 0.15% -0.29% 0.16% -0.65% 0.44%

1.48% 1.35% 0.57% 0.36% 3.44% -2.27% -1.64% 0.14% -1.30% 0.62% 4.37% -2.61% 1.37% -1.04% -1.58% 1.81% 0.50% -2.75% 2.90% 0.45% 0.76% -1.31% 7.07% -5.34% -4.93% 3.54% -2.27% -1.41% 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 2.91% 0.48% -0.21% -0.25% 1.17% 1.18% -1.84% 1.23% 2.35% 0.73% 4.34% -1.87% 1.66% -0.50% -0.96% -0.53% 0.81% 0.14% 0.25% 3.63% 1.34% -0.80% 2.33% -5.82% -2.64% -0.98% 2.52% -1.59% 0.05% -0.33% 0.18% 0.22% 0.42% 0.43% 0.05% -0.01% -0.44% -0.34% 0.62% -0.51% 0.11% 0.12% -0.28% 0.33% -0.03% -0.52% 0.58% 0.03% 0.18% -0.42% 0.75% -0.13% -0.50% 0.63% -0.78% -0.23% -0.41% -0.54% -0.24% -0.26% -0.99% -0.70% -0.17% -0.20% 0.66% 0.20% -1.33% 0.52% -0.65% -0.12% 0.43% -0.65% -0.32% 0.85% -0.70% -0.22% -0.33% 0.73% -1.67% 0.81% 0.66% -1.15% 0.58% 0.22% -0.13% 205 -0.42% 206 -0.13% 207 0.19% 208 -0.35% 209 0.56% 210 0.09% 211 -0.30% 212 0.33% 213 -0.14% 214 -0.45% 215 -0.70% 216 -0.31% 217 -0.11% 218 0.05% 219 -0.15% 220 -0.18% 221 0.19% 222 -0.15% 223 -0.04% 224 -0.05% 225 0.16% 226 -0.25% 227 0.15% 228 0.30% 229 -0.28% 230 0.37% 231 -0.03% 232 2.17% 4.01% 4.41% 1.48% 0.77% -2.07% 1.61% -3.08% -1.30% -0.78% -1.01% 3.87% -3.50% 0.09% -2.32% -7.61% 1.68% -1.08% -2.07% 1.38% 3.87% -1.65% 3.74% 7.88% 4.86% -3.89% -4.77% 0.85% 1.66% 1.70% 1.19% 2.40% -2.33% -1.20% 1.57% -2.16% -2.00% -0.60% 0.39% 2.18% -2.70% -0.06% 1.38% -2.89% 1.28% -4.48% -5.09% 1.48% 2.43% -0.29% -1.63% 2.59% -1.05% -1.97% -3.69% 1.03% -0.23% -0.63% 0.10% -0.02% 0.05% 0.17% 0.02% -0.09% -0.16% -0.16% 0.04% -0.21% 0.22% 0.09% 0.49% 0.56% -0.33% -0.09% -0.14% -0.32% -0.09% -0.09% -0.74% -1.03% 0.23% 0.10% 0.14% 0.07% 0.12% 0.54% -0.60% -0.17% -0.06% -0.01% -0.16% 0.13% 0.20% 0.39% 0.08% -0.09% -0.06% -0.11% -0.50% -0.26% 0.28% 0.30% 0.45% 0.34% -0.48% 0.31% 0.78% 0.21% -1.80% 0.79% 0.65% -0.25% 0.57% 0.80% 0.32% 0.44% -0.02% 0.22% 0.23% -0.24% -0.17% -0.30% 0.04% -0.05% 0.11% 0.03% 0.54% 0.07% -0.31% -0.19% -0.38% -0.32% 0.11% 0.05% -0.80% 0.88% 0.41% 0.03% 0.05% -0.13%

lvi

0.26% 1.36% -3.96% 3.64% -0.14% 1.62% 2.16% 0.96% -0.92% 3.18% 5.78% -1.54% 4.27% -1.53% 2.40% -0.91% -7.87% -2.04% 0.44% -3.61% 4.16% 3.53% 2.02% 4.61% 0.63% 2.72% -0.68% 3.14% 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 1.16% -1.75% -3.77% -1.41% -0.17% -1.30% 2.24% 0.89% -0.08% 1.66% 2.84% -1.90% 1.38% -1.57% 3.08% 1.40% -5.81% -4.59% -0.59% -2.98% -0.95% -0.29% 1.10% 5.09% 0.12% 1.78% 0.70% 0.96% -0.17% 0.45% -0.42% 0.87% 0.07% 0.88% -0.19% -0.72% -0.32% 0.21% 0.30% 0.00% 0.21% 0.09% 0.22% 0.16% 0.15% -0.08% 0.17% -0.45% 0.20% 0.41% -0.26% -0.17% 0.20% 0.31% -0.18% -0.22% 0.28% -0.29% 0.74% -1.68% -0.16% -1.25% -0.02% 0.71% 0.36% -0.73% -0.90% 0.17% 0.43% 0.00% -0.41% -0.09% -0.22% 0.61% 0.05% -0.43% 0.40% -0.54% 0.27% -0.33% 0.23% 0.10% 0.06% -0.50% 0.03% 233 -0.18% 234 0.35% 235 -0.64% 236 -0.14% 237 -0.39% 238 -0.41% 239 0.10% 240 -0.04% 241 -0.51% 242 -0.31% 243 0.06% 244 0.51% 245 -0.03% 246 -0.17% 247 0.02% 248 -0.95% 249 0.16% 250 0.04% 251 -0.88% 252 0.99% 253 -0.25% 254 -0.21% 255 0.03% 256 0.37% 257 0.47% 258 -0.16% 259 -0.06% 260 -0.97% -2.95% 1.40% -1.03% -15.36% 12.85% 3.18% 0.81% 6.72% 9.21% 0.34% 2.23% 6.88% -3.57% 10.53% 3.94% 3.25% -0.76% 5.85% 8.84% 0.83% 1.82% 1.49% -4.85% -0.95% -10.92% 4.27% -0.79% 0.08% -2.28% -0.53% -3.17% -8.25% 2.96% -0.29% -0.05% 2.68% 4.02% -1.68% -0.08% 2.51% -2.52% 4.50% 1.04% 4.95% -3.21% 4.51% 7.24% 4.09% -0.61% -0.72% -4.99% -0.19% -5.45% 1.46% -2.28% 0.13% 0.37% -0.58% 0.02% 0.91% 0.40% -0.26% -0.10% -0.55% -0.97% -0.52% -0.19% -0.12% 0.19% -0.76% 0.13% -0.16% 0.10% -0.79% -1.21% -0.13% -0.26% -0.15% 0.06% 0.02% 1.37% -0.61% 0.08% -0.12% -0.11% 0.68% 0.02% -0.22% -1.76% -0.15% -0.04% 0.30% 0.51% 0.62% -0.27% -0.67% 0.10% -0.01% -0.59% -0.17% 0.02% 0.54% 0.62% 0.18% 0.19% -0.43% 0.53% 0.06% -1.11% 0.16% -0.01% 0.02% -0.13% -0.23% -0.19% 0.29% 1.48% -0.30% -0.13% 0.26% 1.62% 0.31% 0.41% 0.46% -0.53% 0.16% -0.30% -0.08% -0.19% 1.12% 0.43% 0.17% 0.07% 0.19% -0.34% 0.24% 1.00% 0.30% -0.08%

lvii

0.21% 3.21% 2.49% -2.39% -4.57% 1.03% 3.11% 1.79% -4.82% -4.88% -0.21% -1.71% 3.37% -0.49% 4.15% -4.19% 1.08% -0.93% 1.13% 3.25% -0.50% 1.90% -8.15% -0.76% 3.91% 1.94% -2.98% 0.78% 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 0.13% 2.80% 1.20% -1.32% -2.51% -0.49% 2.88% 1.49% -4.14% -3.24% -1.47% -2.46% 1.17% 1.74% 3.44% -4.01% 2.42% -1.49% 4.31% 1.05% 1.03% 3.90% -7.36% -3.24% -0.31% -2.22% -2.73% 1.06% 0.38% 0.33% 0.30% 0.34% -0.13% -0.12% -0.45% -0.26% 0.55% 0.61% 0.29% 0.26% 0.04% 0.04% 0.23% 0.36% -0.05% 0.05% -0.11% -0.24% -0.01% -0.19% 0.77% 0.05% -0.58% -0.16% 0.09% 0.12% -0.38% -0.07% -0.70% 0.25% 0.12% 0.30% -0.41% 0.00% 0.00% -0.23% -0.20% -0.11% -0.69% -0.12% -0.73% 0.14% 0.31% -0.47% 0.09% 0.17% 0.65% -0.03% 0.14% 1.13% -0.62% -0.04% 0.04% -0.16% -0.18% 261 0.53% 262 -0.27% 263 -0.54% 264 -0.52% 265 -0.09% 266 -0.36% 267 0.10% 268 0.10% 269 0.03% 270 0.31% 271 0.05% 272 0.24% 273 -0.35% 274 0.66% 275 -0.25% 276 0.18% 277 -0.17% 278 0.12% 279 0.20% 280 0.13% 281 0.27% 282 -0.54% 283 0.91% 284 -0.47% 285 -0.04% 286 -0.17% 287 0.19% 288 -0.22% -3.38% -1.60% -2.48% 0.59% -0.40% -3.36% -2.05% -0.29% -6.76% 5.68% 11.78% -0.25% 3.77% -4.67% -3.29% -1.58% 0.84% -1.29% -1.53% -1.72% -0.21% 1.26% 4.69% 11.69% -16.91% -5.73% -1.10% -0.83% -3.83% -0.87% -1.29% 2.46% -2.64% -1.76% -4.17% -3.32% -4.48% 4.82% 11.03% 0.58% 1.69% -1.65% -4.71% -2.02% -0.57% -2.63% -1.70% -1.39% -0.65% 0.19% 0.65% 11.78% -16.57% -6.26% -0.94% -0.08% 0.23% 0.13% 0.33% -0.12% -0.15% -0.18% 0.13% 0.20% 0.44% -0.01% -1.32% -0.01% -0.33% 0.58% 0.29% 0.13% -0.11% 0.09% 0.14% 0.03% -0.15% 0.53% -0.43% -1.30% 1.96% 0.16% 0.11% 0.15% 0.00% -0.03% -0.26% 0.11% 0.17% 0.68% 0.24% -0.35% 0.09% -0.76% 0.74% 0.02% 0.20% -0.40% -0.07% 0.01% 0.04% -0.05% 0.15% 0.14% 0.45% -1.57% 0.33% 1.00% -1.47% -0.13% 0.02% -0.09% 0.13% 0.20% 0.30% -0.03% 0.05% -0.44% -0.13% -0.02% -1.04% 0.89% 1.35% -0.05% 0.19% 0.37% -0.02% -0.05% -0.26% -0.06% 0.23% -0.04% -0.08% -0.40% 0.80% 0.45% -0.05% -0.92% 0.01%

lviii

3.35% -0.91% -1.50% -4.90% 3.12% 3.19% -3.00% 3.94% 0.80% 1.96% 7.50% 3.83% 0.70% 1.65% -4.18% -0.36% 0.67% 3.29% 1.82% 0.93% 1.96% 6.18% -4.64% 2.74% 5.46% -10.97% -2.90% 0.39% 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 0.87% -1.84% -0.55% -2.22% 1.20% 0.84% -3.71% -0.62% -2.00% 1.77% 3.44% 0.52% -0.78% 2.77% -1.51% 1.19% -0.45% 2.06% 1.00% 0.26% -0.19% 2.87% -0.84% 2.31% 2.54% -5.73% -3.31% 1.37% -0.05% -0.06% 0.22% 0.36% -0.18% -0.30% 0.02% -0.21% 0.26% -0.19% -0.46% 0.18% -0.02% -0.14% 0.35% -0.25% -0.20% 0.16% -0.27% 0.21% 0.37% 0.80% 0.10% -0.43% -0.29% -0.04% 0.28% 0.15% -0.50% 0.03% 0.31% 0.08% -0.93% 0.08% 0.40% -0.70% 0.24% 0.31% 0.34% -0.67% -0.84% -0.01% -0.29% 0.29% 0.17% -0.42% -0.58% 0.03% -0.22% 0.56% -0.29% 0.28% 0.10% -0.69% -0.08% 0.11% 0.24% 289 -0.20% 290 0.09% 291 -0.50% 292 -0.25% 293 0.18% 294 0.24% 295 0.10% 296 0.16% 297 0.19% 298 0.01% 299 0.34% 300 -0.71% 301 0.27% 302 -0.23% 303 0.17% 304 0.33% 305 0.25% 306 0.19% 307 0.29% 308 0.73% 309 1.35% 310 -0.80% 311 -0.25% 312 1.58% 313 -1.58% 314 -0.50% 315 0.14% 316 1.86% -2.24% -3.11% -2.84% 2.79% -3.69% 1.07% 7.75% -2.18% -7.50% -10.19% -5.89% 4.23% -0.68% 6.18% -3.94% -2.10% 0.50% -1.41% 12.26% 1.33% 9.05% 2.82% -7.39% -1.76% 4.23% 1.95% -4.67% 3.38% 2.10% -0.78% -1.08% 0.82% -1.87% 0.64% -1.72% 2.50% -3.00% -8.87% -2.07% 3.93% -1.16% 5.35% -0.96% 0.42% -0.78% -2.65% 8.40% 0.44% 3.30% 1.89% -6.08% 1.39% -1.51% 1.56% -3.65% -0.32% 0.19% 0.04% 0.21% -0.49% 0.32% -0.16% -1.02% -0.24% 0.33% 0.50% 0.75% -0.75% -0.05% -0.43% 0.21% 0.04% 0.17% -0.33% -0.47% -0.15% -0.62% 0.15% 0.31% 0.11% -0.70% 0.40% 0.27% 0.25% -0.06% 0.21% -0.17% 0.39% -0.25% 0.15% 0.77% 0.13% -0.50% -0.68% -0.61% 0.49% 0.00% 0.67% -0.16% 0.02% 0.01% -0.57% 1.27% 0.19% 0.10% -0.46% 0.27% 0.04% 0.70% 0.05% 0.00% -0.34% -0.11% -0.33% 0.02% -0.32% -0.22% 0.00% -0.62% -0.72% -0.47% -0.78% -1.06% -0.21% -0.18% 0.07% -0.32% -0.30% 0.39% -0.62% 1.10% 0.06% 2.00% 0.41% -0.37% 0.05% -0.68% 0.58% -0.74%

lix

-2.60% -11.10% -2.50% -1.89% -0.87% 3.80% 1.57% -3.10% -1.27% 3.67% 0.26% 1.55% 3.25% 2.98% 3.24% 1.02% -0.59% 2.27% -1.15% 3.73% 0.60% 8.49% 0.60% 3.99% -2.27% 4.13% 4.03% -0.19% 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 -1.00% -4.74% 3.19% -1.23% -3.08% 2.46% 2.45% -2.69% 1.85% 2.28% 1.56% 0.35% 4.52% 2.30% 1.69% -0.14% -0.32% -0.17% -1.26% 0.32% 0.41% 1.72% -1.44% 0.53% -1.13% 0.88% -0.48% 1.13% 0.16% 1.43% 0.47% 0.15% 0.08% -0.43% -0.07% 0.19% -0.18% -0.33% 0.12% -0.17% -0.36% 0.15% 0.01% -0.04% 0.24% -0.10% -0.14% -0.40% -0.01% -0.50% -0.20% -0.28% 0.45% -0.62% -0.48% 0.32% -0.20% -0.68% -0.42% 0.30% 0.20% -1.58% 0.25% -0.38% -0.53% -0.77% -0.07% -0.39% 0.35% 0.30% 0.38% 0.38% -0.22% -0.18% 0.13% -0.52% -0.16% -0.85% 0.43% -0.32% -0.12% -0.10% -0.45% 0.00% -0.17% 317 0.16% 318 0.49% 319 -0.21% 320 -0.04% 321 -0.54% 322 0.27% 323 -0.57% 324 -0.56% 325 -0.36% 326 0.14% 327 0.16% 328 0.16% 329 0.60% 330 0.63% 331 0.47% 332 -0.04% 333 0.25% 334 -0.29% 335 0.02% 336 -0.05% 337 1.06% 338 0.10% 339 0.28% 340 0.18% 341 -0.05% 342 -0.53% 343 0.13% 344 -0.44% 0.46% -1.09% -0.85% -0.71% -0.99% 9.35% -6.67% -2.47% -9.20% 5.02% -9.75% -2.70% 2.27% -0.19% -6.69% -15.04% 6.58% -3.98% 8.05% 2.31% -9.63% -5.06% -3.71% 1.31% 4.09% -0.58% -0.30% -0.86% 1.50% -0.41% 0.95% -2.34% -0.27% 7.70% -7.39% -1.86% -5.17% -1.08% -3.09% -0.58% 1.88% -2.24% -1.31% 0.21% 2.41% -2.81% 3.40% -0.65% -5.07% -5.52% -5.16% 1.42% 3.49% 0.48% -0.12% -0.07% -0.15% -0.03% 0.12% -0.20% 0.37% -0.45% 0.21% -0.16% 0.13% 0.86% 0.74% 0.72% -0.23% 0.52% -0.23% 3.15% 0.81% 0.29% 0.22% 0.48% 0.69% 0.36% 0.41% 0.38% -0.36% 0.37% 0.04% 0.31% 0.08% 0.14% -0.09% 0.09% -0.34% 0.17% 0.16% -0.05% -0.17% 0.20% -0.18% -0.20% 0.45% -0.46% 1.46% -4.40% -1.93% 0.02% -0.89% -0.86% -0.04% -0.56% -0.32% -0.45% 0.35% -0.09% -0.06% -0.49% -0.13% -0.17% 0.18% -0.41% 0.31% 0.74% -0.59% -0.44% -0.87% 0.76% -0.10% 0.39% 0.34% 0.21% -0.85% -5.08% 1.19% -0.03% 1.09% 0.55% -0.27% 0.13% -0.11% 0.10% 0.75% 0.22% 0.22%

2.04% -4.87% 2.27% -3.71% -1.33% 7.60% 3.20% -1.12% -1.06% 1.93% 2.58% -9.13% -3.71% 3.07% -2.75% 0.05% -5.16% -3.06% 3.35% 2.34% 0.55% -1.13% 1.65% -0.83% -4.03% -5.16% 0.00% 0.44% -0.32% 0.41% 0.00% -1.00% -0.20% 0.14% 0.04% -0.27% 0.21% 0.95% 0.41% -0.09% -0.24% 0.24% -0.32% 0.09% 0.74% 0.03% -0.10% 0.02% 0.25% -0.54% -0.22% -0.32% 0.26% -0.32% 0.65% -0.11% 0.49% -0.48% 0.00% 0.17% -0.01% -0.24% 0.16% 0.10% -0.11%

166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 3.18% 6.63% -0.50% 3.23% -2.87% -8.18% 4.39% -1.66% 3.73% -5.13% -3.03% 4.96% -0.51% 8.38% -0.14% -0.80% 0.05% -0.51% 0.31% 0.77% -0.36% 0.16% -0.36% 0.54% 0.37% -0.70% 0.04% -1.15% -0.42% -0.14% -0.54% 0.25% -0.39% -0.64% -0.28% -0.18% 0.39% -0.40% -0.21% 0.47% -0.40% 0.94% 0.33% 345 0.75% 346 -1.07% 347 0.39% 348 -0.58% 349 -1.02% 350 0.21% 351 -0.37% 352 0.29% 353 -0.50% 354 -0.33% 355 0.38% 356 -0.18% 357 1.59% 1.53% 2.32% -0.62% 0.87% -0.57% -6.20% -0.35% 0.52% 1.49% -0.63% -0.82% 2.51% -0.76% 2.72% lx

MÔ HÌNH BL

lxi

STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 -0.24% 0.31% -0.03% 0.50% 0.02% 0.02% -0.11% -0.15% 0.04% 0.36% -0.10% 0.35% 0.39% -0.25% 0.12% -0.05% 0.45% -0.28% -0.28% -0.53% -0.52% 0.12% -0.40% -0.33% -0.03% 1.76% -1.73% -0.06% -2.83% -0.64% 0.46% 0.72% 0.71% 0.09% -3.07% 0.37% -3.07% -3.31% 2.85% 0.02% 0.33% -2.97% 1.95% 2.46% 6.65% 4.39% -1.35% 2.96% 1.05% 1.04% -0.63% 0.16% 1.65% -1.86% -2.80% 1.15% 0.53% -0.28% -0.44% -2.36% 0.82% -0.79% -0.07% 2.57% 1.67% -0.82% -2.12% 1.95% -0.08% 1.74% 2.49% -3.93% -0.74% -2.34% 3.76% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 0.11% -0.08% 0.00% -0.15% -0.02% 0.06% 0.05% 0.04% 0.01% -0.13% 0.03% -0.14% -0.18% 0.13% 0.01% 0.03% -0.18% 0.11% 0.15% 0.35% 0.22% 0.01% 0.16% 0.09% 0.02% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 0.47% 0.12% 180 0.17% 0.20% 181 0.18% 0.09% 182 0.19% 0.18% 183 -0.13% 0.04% 184 -0.05% 0.02% 185 -0.59% 0.08% 186 -0.33% 0.13% 187 -0.13% -0.01% 188 0.27% -0.08% 189 0.19% -0.18% 190 -0.08% -0.22% 191 -0.40% -0.26% 192 -0.24% -0.01% 193 -0.01% 0.25% 194 0.00% -0.05% 195 -0.17% 0.35% 196 0.29% -0.49% 197 0.13% 0.11% 198 0.33% 0.21% 199 -1.03% 0.00% 200 0.12% 0.04% 201 0.33% 0.28% 202 -0.86% -0.26% 203 -0.13% 0.03% 204 -6.31% -2.85% 0.23% 1.45% 4.40% 6.04% -6.22% 3.89% -0.01% 0.11% -0.29% -2.05% 5.85% -0.05% 3.22% 7.13% -2.95% -9.41% 4.77% 6.30% 11.31% -6.26% 5.35% 6.72% 3.27% -6.26% -3.06% 0.55% -0.23% 2.34% 3.11% 0.00% 2.33% -0.16% -2.51% -2.74% -2.07% 2.76% 0.69% 2.72% 0.27% 0.98% -6.23% 1.15% -0.01% 9.32% -5.01% 3.42% 6.83% 2.78% 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 -0.04% -0.02% -0.14% 0.05% -0.01% -0.07% 1.51% 0.19% 0.12% -0.44% -0.04% 0.34% -0.24% 0.19% -0.29% -0.25% 0.42% 0.41% -0.37% -0.80% 0.11% 0.03% -0.30% 0.20% 0.06% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 -0.27% -0.04% -0.02% -0.23% -0.06% -0.21% -0.54% 0.14% 0.12% 0.07% -0.06% -0.28% 0.22% -0.14% 0.15% 0.42% -0.29% -0.37% 0.15% 0.31% 0.44% -0.04% -0.01% 0.10% -0.03%

lxii

4.89% 0.90% 4.99% 0.85% 3.47% 0.65% 1.13% -0.91% 0.69% 4.32% 3.04% -2.60% 2.97% 1.06% 0.46% -0.74% 2.62% 2.15% 1.00% 2.30% 5.30% -0.45% 4.03% -5.30% -3.17% 1.66% 1.14% -2.44% 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 2.91% 0.48% -0.21% -0.25% 1.17% 1.18% -1.84% 1.23% 2.35% 0.73% 4.34% -1.87% 1.66% -0.50% -0.96% -0.53% 0.81% 0.14% 0.25% 3.63% 1.34% -0.80% 2.33% -5.82% -2.64% -0.98% 2.52% -1.59% -0.24% 0.08% -0.14% -0.17% -0.47% 0.08% 0.03% 0.19% -0.15% -0.59% -0.27% 0.30% -0.37% -0.15% -0.03% 0.12% -0.32% -0.21% -0.10% -0.16% -0.70% -0.29% -0.24% 0.66% 0.42% -0.22% -0.12% 0.30% 0.25% 0.03% 0.21% 0.42% 0.22% -0.02% 0.03% -0.05% 0.03% 0.20% 0.12% -0.09% 0.10% 0.08% -0.14% 0.00% 0.12% 0.09% 0.04% -0.04% 0.27% -0.02% 0.23% -0.26% -0.16% 0.10% 0.07% -0.12% 0.10% 205 0.02% 206 0.02% 207 -0.08% 208 0.30% 209 0.24% 210 0.01% 211 -0.09% 212 0.02% 213 0.24% 214 0.09% 215 0.14% 216 0.08% 217 0.00% 218 0.00% 219 -0.07% 220 0.02% 221 0.18% 222 -0.06% 223 0.12% 224 -0.40% 225 -0.30% 226 0.29% 227 -0.20% 228 0.00% 229 0.20% 230 -0.05% 231 0.00% 232 3.64% -0.27% 0.59% 0.42% 0.37% 7.98% 3.77% -1.16% -0.30% -0.68% 2.71% 8.14% -0.45% 1.37% -2.33% -5.32% 1.51% -8.46% -5.41% 1.23% 4.84% -1.41% -0.83% 8.04% -0.79% -1.50% -10.03% -0.44% 1.66% 1.70% 1.19% 2.40% -2.33% -1.20% 1.57% -2.16% -2.00% -0.60% 0.39% 2.18% -2.70% -0.06% 1.38% -2.89% 1.28% -4.48% -5.09% 1.48% 2.43% -0.29% -1.63% 2.59% -1.05% -1.97% -3.69% 1.03% -0.16% -0.04% 0.03% 0.05% 0.03% -1.17% -0.36% 0.15% -0.15% -0.24% -0.21% -0.65% -0.01% -0.29% 0.09% 0.43% -0.41% 1.35% 0.15% -0.25% -0.56% -0.01% -0.25% -0.37% 0.21% -0.07% 0.80% 0.08% 0.10% 0.02% 0.03% -0.03% 0.08% 0.47% 0.24% -0.14% 0.16% 0.17% -0.13% 0.33% -0.13% 0.13% -0.16% -0.12% 0.26% -0.73% 0.07% 0.10% 0.10% 0.05% 0.17% -0.41% -0.12% 0.21% 0.03% -0.07% -0.20% 0.01% 0.05% 0.07% -0.01% 0.67% -0.05% -0.04% 0.25% -0.09% 0.15% 0.41% 0.15% -0.16% 0.08% -0.22% -0.12% 0.25% -0.10% 0.04% 0.13% -0.04% 0.05% 0.60% -0.05% -0.09% -0.73% -0.04%

lxiii

1.46% 0.73% 0.14% 0.08% 2.37% -1.50% 2.38% 2.88% 0.96% 3.11% 2.41% -0.06% 5.64% -3.72% 1.45% -2.99% -7.79% -1.68% -4.80% 0.28% 2.41% 8.34% -3.91% 5.99% 2.99% 2.60% -0.20% 8.31% 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 1.16% -1.75% -3.77% -1.41% -0.17% -1.30% 2.24% 0.89% -0.08% 1.66% 2.84% -1.90% 1.38% -1.57% 3.08% 1.40% -5.81% -4.59% -0.59% -2.98% -0.95% -0.29% 1.10% 5.09% 0.12% 1.78% 0.70% 0.96% -0.19% -0.04% -0.07% -0.04% -0.26% 0.11% -0.30% -0.20% -0.11% -0.41% -0.33% 0.16% -0.52% 0.47% -0.15% 0.40% 1.05% 0.23% 0.67% -0.06% -0.35% -1.16% 0.33% -0.74% -0.57% -0.36% 0.10% -1.21% 0.08% 0.04% 0.02% 0.01% 0.13% -0.07% 0.13% 0.17% 0.08% 0.17% 0.13% 0.03% 0.19% -0.18% 0.08% -0.16% -0.38% -0.08% -0.25% 0.02% 0.13% 0.46% -0.20% 0.32% 0.15% 0.14% 0.00% 0.45% -0.14% 233 0.08% 234 0.17% 235 0.32% 236 0.00% 237 -0.24% 238 -0.31% 239 -0.05% 240 -0.21% 241 -0.13% 242 0.15% 243 -0.05% 244 0.33% 245 -0.28% 246 0.11% 247 -0.20% 248 -0.50% 249 -0.09% 250 -0.59% 251 0.08% 252 0.11% 253 0.69% 254 -0.34% 255 0.49% 256 0.13% 257 0.13% 258 0.00% 259 0.68% 260 2.34% -2.34% -0.18% -3.91% -18.48% 9.76% 0.48% 4.23% 9.21% 7.41% 0.61% 0.90% 7.55% -2.56% 5.91% 6.42% 5.82% -1.11% 6.34% 5.87% 2.99% -1.03% -2.06% -2.67% -0.24% -2.11% 2.79% -1.05% 0.08% -2.28% -0.53% -3.17% -8.25% 2.96% -0.29% -0.05% 2.68% 4.02% -1.68% -0.08% 2.51% -2.52% 4.50% 1.04% 4.95% -3.21% 4.51% 7.24% 4.09% -0.61% -0.72% -4.99% -0.19% -5.45% 1.46% -2.28% -0.06% 0.14% 0.04% -0.13% 0.59% -0.24% -0.07% 0.03% 0.10% -0.63% 0.06% -0.04% -0.46% 0.40% -0.68% -0.73% -0.53% 0.17% -0.55% -0.61% -0.46% 0.18% 0.12% 0.52% 0.24% 0.37% -0.28% 0.17% -0.20% 0.08% -0.27% 0.43% 0.67% -0.03% -0.22% 0.11% -0.56% 0.11% -0.02% -0.06% 0.35% -0.21% 0.15% 0.20% 0.31% -0.04% -0.03% 0.23% 0.12% -0.03% 0.20% -0.10% -0.31% -0.09% 0.05% -0.09% 0.27% -0.05% 0.11% -0.04% -0.77% 0.24% 0.13% 0.13% 0.41% 0.24% -0.06% -0.05% 0.40% -0.08% 0.38% 0.47% 0.05% 0.11% 0.43% 0.33% 0.17% -0.13% 0.18% 0.00% -0.21% 0.17% 0.07% -0.04%

lxiv

0.44% -3.34% 2.26% -6.33% -6.73% 5.74% 3.12% 6.08% -2.23% -1.08% 0.52% -0.91% 2.24% -0.27% 2.89% -4.72% 4.09% -1.89% -0.65% -0.82% 2.22% 3.51% -5.95% -2.77% 2.48% -4.37% -5.17% 1.25% 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 0.13% 2.80% 1.20% -1.32% -2.51% -0.49% 2.88% 1.49% -4.14% -3.24% -1.47% -2.46% 1.17% 1.74% 3.44% -4.01% 2.42% -1.49% 4.31% 1.05% 1.03% 3.90% -7.36% -3.24% -0.31% -2.22% -2.73% 1.06% -0.07% 0.59% -0.29% 0.92% 0.88% -0.87% -0.43% -0.73% 0.17% 0.16% -0.07% 0.10% -0.27% 0.00% -0.14% 0.78% -0.56% 0.31% 0.09% 0.10% -0.34% -0.43% 0.82% 0.28% 0.18% 0.29% 0.55% 0.07% 0.04% -0.17% 0.12% -0.33% -0.35% 0.31% 0.17% 0.33% -0.09% -0.06% 0.03% -0.04% 0.13% -0.02% 0.16% -0.33% 0.22% -0.09% -0.02% -0.04% 0.12% 0.10% -0.33% -0.07% 0.18% -0.23% -0.26% 0.09% 0.15% 261 -0.47% 262 0.10% 263 -0.48% 264 -0.51% 265 0.45% 266 0.25% 267 0.48% 268 -0.06% 269 -0.07% 270 0.03% 271 -0.02% 272 0.04% 273 -0.11% 274 0.20% 275 -0.35% 276 0.36% 277 -0.18% 278 -0.07% 279 -0.10% 280 0.15% 281 0.19% 282 -0.28% 283 -0.19% 284 0.23% 285 -0.35% 286 -0.32% 287 0.11% 288 0.23% -7.09% -2.88% 0.37% 0.39% -1.22% -2.93% -2.63% 0.15% 0.73% -1.92% 6.79% 3.57% 4.80% -2.66% -2.96% 2.16% 2.29% -5.01% -2.74% -1.29% 0.55% -1.59% 3.76% 9.63% -16.63% -5.58% 1.43% -0.83% -3.83% -0.87% -1.29% 2.46% -2.64% -1.76% -4.17% -3.32% -4.48% 4.82% 11.03% 0.58% 1.69% -1.65% -4.71% -2.02% -0.57% -2.63% -1.70% -1.39% -0.65% 0.19% 0.65% 11.78% -16.57% -6.26% -0.94% -0.13% 0.82% 0.25% 0.03% -0.06% 0.13% 0.18% 0.18% -0.12% -0.29% 0.56% -0.35% -0.56% -0.48% 0.37% 0.26% -0.38% -0.35% 0.06% 0.37% 0.12% -0.26% 0.28% -0.19% -0.89% 1.82% 0.19% -0.19% 0.08% -0.30% -0.10% 0.07% 0.02% -0.03% -0.11% -0.05% 0.10% 0.09% -0.11% 0.06% 0.27% 0.19% -0.13% -0.12% 0.15% 0.12% 0.53% -0.20% -0.09% 0.02% 0.04% 0.03% 0.10% -0.74% 0.12% 0.01% -0.06% -0.40% -0.18% -0.11% 0.09% -0.06% 0.06% 0.06% 0.03% -0.29% 0.08% 0.09% 0.33% 0.09% 0.09% -0.11% -0.36% -0.19% -0.16% -0.13% 0.05% -0.02% -0.16% -0.16% 0.01% 0.25% -0.17% -0.10%

lxv

3.44% -1.23% 0.63% -3.95% 2.14% 1.72% -2.33% -1.41% -3.96% 1.82% 5.50% 1.26% 3.95% 2.98% -3.52% 1.71% 3.48% 3.68% 4.50% 0.22% 2.14% 5.95% -3.88% 2.78% 6.05% -17.79% -18.37% 1.72% 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 0.87% -1.84% -0.55% -2.22% 1.20% 0.84% -3.71% -0.62% -2.00% 1.77% 3.44% 0.52% -0.78% 2.77% -1.51% 1.19% -0.45% 2.06% 1.00% 0.26% -0.19% 2.87% -0.84% 2.31% 2.54% -5.73% -3.31% 1.37% -0.27% 0.14% -0.17% 0.45% -0.13% -0.09% 0.29% 0.24% 0.56% -0.26% -0.69% -0.14% -0.58% -0.14% 0.56% -0.30% -0.46% -0.37% -0.27% 0.09% -0.17% -0.79% 0.43% -0.34% -0.72% 2.23% 2.52% -0.25% 0.18% -0.06% 0.05% -0.15% 0.05% 0.01% -0.09% -0.15% -0.20% 0.07% 0.26% 0.05% 0.22% 0.16% -0.15% 0.17% 0.15% 0.22% -0.18% -0.17% 0.10% 0.29% -0.17% 0.05% 0.30% -0.90% -0.94% 0.08% 0.25% 289 -0.01% 290 0.12% 291 -0.17% 292 0.11% 293 0.02% 294 0.09% 295 -0.17% 296 -0.19% 297 0.00% 298 0.19% 299 0.05% 300 0.30% 301 -0.02% 302 -0.12% 303 -0.10% 304 0.29% 305 0.00% 306 0.31% 307 0.03% 308 0.14% 309 0.13% 310 -0.14% 311 0.27% 312 0.06% 313 -0.79% 314 1.27% 315 -0.13% 316 1.94% 0.34% -5.04% -2.55% 5.10% -1.80% 3.72% 2.59% 0.42% -4.90% -9.23% -1.27% 1.16% -0.84% 3.77% -2.17% -1.62% -0.17% -2.05% 3.06% 0.11% 6.33% 1.33% -8.10% -0.12% -1.01% 2.97% -4.49% 3.38% 2.10% -0.78% -1.08% 0.82% -1.87% 0.64% -1.72% 2.50% -3.00% -8.87% -2.07% 3.93% -1.16% 5.35% -0.96% 0.42% -0.78% -2.65% 8.40% 0.44% 3.30% 1.89% -6.08% 1.39% -1.51% 1.56% -3.65% -0.21% -0.10% 0.60% 0.23% -0.63% 0.07% -0.51% 0.13% -0.18% 0.28% 0.78% 0.27% -0.20% 0.15% -0.42% 0.15% 0.20% -0.12% 0.18% -0.11% 0.26% 0.63% -0.43% 0.57% -0.01% -0.02% -0.15% 0.10% 0.11% 0.07% -0.23% -0.11% 0.28% -0.05% 0.18% 0.12% 0.06% -0.10% -0.35% -0.03% 0.06% -0.03% 0.19% -0.08% -0.08% 0.00% -0.08% 0.15% -0.16% 0.24% 0.09% -0.16% -0.06% -0.05% 0.05% -0.07% -0.04% -0.25% 0.20% 0.05% -0.39% 0.12% 0.18% -0.07% 0.05% -0.22% 0.34% -0.05% 0.05% 0.03% 0.08% 0.09% 0.06% 0.09% 0.06% -0.04% 0.05% -0.43% 0.19% 0.08% -0.06% 0.00% -0.19% 0.01%

lxvi

-2.91% -3.78% 3.48% -1.06% -2.73% 4.25% 4.99% -2.97% 6.42% 3.65% 5.10% 2.14% 5.42% 3.45% 2.04% 0.33% 0.69% 1.30% -2.51% 1.81% -0.05% 3.44% -1.03% 5.66% -1.17% 0.20% -1.11% 1.54% 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 -1.00% -4.74% 3.19% -1.23% -3.08% 2.46% 2.45% -2.69% 1.85% 2.28% 1.56% 0.35% 4.52% 2.30% 1.69% -0.14% -0.32% -0.17% -1.26% 0.32% 0.41% 1.72% -1.44% 0.53% -1.13% 0.88% -0.48% 1.13% 0.25% 0.39% -0.39% 0.05% 0.32% -0.49% -0.68% 0.17% -0.91% -0.24% -0.43% 0.00% -0.63% -0.46% -0.05% -0.05% -0.11% -0.16% 0.20% 0.08% -0.17% -0.28% 0.09% 0.05% 0.00% -0.13% -0.07% -0.14% -0.11% -0.11% 0.11% -0.03% -0.16% 0.24% 0.27% -0.01% 0.39% 0.15% 0.04% -0.08% 0.21% 0.18% 0.06% 0.02% 0.03% 0.10% -0.18% 0.12% 0.13% 0.03% -0.06% 0.29% 0.03% 0.05% -0.03% 0.06% 0.09% 317 -0.16% 318 0.12% 319 -0.06% 320 0.21% 321 0.06% 322 -0.15% 323 -0.03% 324 -0.21% 325 0.06% 326 0.18% 327 -0.01% 328 0.17% 329 0.00% 330 0.07% 331 0.00% 332 0.15% 333 0.11% 334 0.08% 335 -0.07% 336 -0.06% 337 0.10% 338 -0.03% 339 -0.23% 340 -0.03% 341 0.08% 342 0.08% 343 0.04% 344 -1.63% 1.99% -1.70% 1.37% -2.92% 6.77% 9.37% -5.91% -0.62% -4.54% 1.10% -3.42% 0.49% 2.59% -1.00% -0.49% -2.02% 3.74% -2.43% 2.63% 0.93% -4.54% -14.31% -7.45% 6.00% -2.76% -4.54% -0.07% -0.86% 1.50% -0.41% 0.95% -2.34% -0.27% 7.70% -7.39% -1.86% -5.16% -1.08% -3.09% -0.58% 1.88% -2.24% -1.31% 0.21% 2.41% -2.81% 3.40% -0.65% -5.16% -5.07% -5.52% 1.42% 3.49% -5.16% 0.48% 0.06% -0.07% -0.06% 0.03% -0.14% 0.48% -0.95% 0.32% 0.02% 0.50% -0.22% -0.02% 0.10% -0.21% 0.20% -0.06% 0.05% -0.17% 0.12% -0.11% -0.30% 0.50% -0.44% 0.51% 0.29% 0.82% 0.50% -0.02% -0.02% 0.12% 0.02% 0.00% -0.13% 0.34% 0.38% -0.07% 0.06% 0.05% 0.03% 0.01% -0.21% 0.02% -0.21% -0.13% -0.08% 0.05% -0.13% -0.06% 0.07% 0.05% 1.49% -0.37% 0.29% -0.17% 0.05% 0.06% -0.04% 0.12% 0.07% 0.08% 0.18% -0.59% 0.22% -0.20% 0.15% -0.44% -0.13% -0.01% -0.13% 0.08% -0.04% 0.03% 0.02% -0.02% -0.04% -0.05% -0.04% -0.44% -0.55% -0.05% -0.42% -0.62% -0.44% 0.04%

-0.92% 4.67% -6.03% 1.44% -3.39% 8.01% -9.37% -1.47% -1.29% 4.29% 1.90% -9.52% -4.54% -0.12% 3.07% -2.75% 0.05% -3.06% 3.35% 2.34% 0.55% -1.13% 1.65% -0.83% -4.03% -5.16% -0.15% -0.13% 0.08% 0.09% 0.34% -0.58% -0.79% 0.09% 0.26% -0.72% 0.23% 0.45% 0.50% 0.10% 0.09% -0.16% 0.10% -0.07% 0.23% -0.49% -0.11% -0.09% 0.35% -0.17% 0.14% 0.05% 0.04% -0.04% 0.07% -0.12% -0.13% -0.17% 0.98% 0.00% -0.09% -0.12% -0.06% -0.56% -0.44%

166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 1.72% 4.00% 1.17% 4.24% 0.00% -7.77% 2.50% 1.20% 4.17% 0.62% -1.39% 4.41% -0.28% 2.56% -0.09% -0.13% 0.15% -0.50% -0.11% 0.57% -0.01% 0.07% -0.39% -0.12% -0.31% -0.17% 0.07% -0.09% 0.07% 0.18% -0.36% 0.12% 0.08% 0.03% -0.08% 0.13% 0.02% 0.09% 0.31% -0.25% -0.06% -0.18% 0.07% 345 -0.09% 346 0.14% 347 0.27% 348 -0.17% 349 0.06% 350 0.09% 351 -0.05% 352 -0.03% 353 -0.06% 354 0.02% 355 0.14% 356 -0.10% 357 0.07% 1.53% 2.32% -0.62% 0.87% -0.57% -6.20% -0.35% 0.52% 1.49% -0.63% -0.82% 2.51% -0.76% 2.72% lxvii

MÔ HÌNH SH

lxviii

STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 -0.03% 0.13% 0.27% 0.17% 0.18% -0.28% 0.38% 0.20% 0.35% 0.45% -0.04% -0.24% -0.38% -0.06% -0.06% 0.53% 0.02% -0.08% 0.27% -0.23% 0.47% 0.34% 0.19% -0.05% -0.26% -0.77% -2.67% -5.33% -3.47% -3.48% 4.27% 2.29% -3.99% -6.81% -8.48% 1.08% 3.78% 7.16% 0.63% -2.12% -10.26% -1.40% 0.85% -2.30% 4.57% -7.33% -9.56% -4.55% 2.03% 4.07% -0.63% 0.16% 1.65% -1.86% -2.80% 1.15% 0.53% -0.28% -0.44% -2.36% 0.82% -0.79% -0.07% 2.57% 1.67% -0.82% -2.12% 1.95% -0.08% 1.74% 2.49% -3.93% -0.74% -2.34% 3.76% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 -0.03% 0.22% -0.20% -0.10% -0.19% 0.29% 0.25% 0.04% -0.25% -0.73% 0.10% 0.31% 0.58% -0.03% -0.25% -0.67% 0.04% -0.18% -0.03% -0.14% -0.46% -0.34% -0.27% 0.46% -0.87% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 0.12% 0.15% 180 0.14% 0.06% 181 0.00% -0.18% 182 -0.11% -0.16% 183 -0.29% -0.57% 184 -0.18% 0.99% 185 0.14% 0.01% 186 -0.18% 0.25% 187 -0.04% -0.69% 188 0.13% -2.00% 189 0.31% 0.80% 190 -0.01% 0.15% 191 -0.06% -0.38% 192 -0.41% -0.26% 193 -0.39% 0.02% 194 -0.49% -1.29% 195 -0.29% 0.10% 196 0.11% -0.18% 197 -0.46% 0.10% 198 -0.13% -0.37% 199 -0.34% -0.89% 200 0.48% -0.87% 201 -0.53% -0.79% 202 0.16% 0.95% 203 -0.16% -0.72% 204 -2.45% -2.83% -0.19% 2.10% 5.04% 3.45% -2.92% 3.43% 0.62% -2.63% -6.20% -0.04% 1.05% 7.56% 7.42% 9.20% 4.77% -2.52% 8.90% 2.19% 6.81% -9.71% 11.16% -3.53% 3.68% -6.26% -3.06% 0.55% -0.23% 2.34% 3.11% 0.00% 2.33% -0.16% -2.51% -2.74% -2.07% 2.76% 0.69% 2.72% 0.27% 0.98% -6.23% 1.15% -0.01% 9.32% -5.01% 3.42% 6.83% 2.78% 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 -0.06% -0.16% 0.07% 0.08% 0.16% 0.18% -0.01% 0.29% 0.01% 0.00% -0.39% -0.44% 0.17% 0.58% -0.39% -0.71% -1.08% 0.11% -0.27% 0.25% 0.35% -0.27% 0.26% 0.05% 0.08% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 0.11% 0.20% 0.01% -0.18% -0.26% -0.25% 0.07% -0.29% 0.05% 0.12% 0.39% 0.64% -0.13% -0.45% -0.12% 1.38% 1.62% 0.00% -0.49% -0.21% -0.36% 0.31% -0.15% -0.01% -0.30%

lxix

26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 3.85% -0.33% 1.86% -0.51% 3.19% -4.80% -5.21% 6.56% -2.32% -2.44% -1.44% -3.66% 0.52% -9.81% -10.99% -7.62% 3.57% -17.40% -10.08% 4.29% 4.57% 3.76% 6.32% -8.31% 8.41% -2.95% 1.73% -2.35% 2.91% 0.48% -0.21% -0.25% 1.17% 1.18% -1.84% 1.23% 2.35% 0.73% 4.34% -1.87% 1.66% -0.50% -0.96% -0.53% 0.81% 0.14% 0.25% 3.63% 1.34% -0.80% 2.33% -5.82% -2.64% -0.98% 2.52% -1.59% -0.46% 0.68% 0.48% 0.18% -0.18% 0.39% 0.35% -0.35% 0.11% 0.15% 0.10% 0.36% -0.03% 0.84% 0.57% 0.40% -0.19% 0.91% 0.52% -0.23% -0.25% -0.21% -0.36% 0.43% -0.45% 0.15% -0.10% 0.11% -0.32% -0.04% -0.07% -0.15% -0.19% -0.35% -0.38% 0.34% -0.13% -0.37% -0.22% -0.23% 0.02% -0.86% -0.77% -0.60% 0.23% -1.24% -0.71% 0.33% 0.36% 0.28% 0.41% -0.57% 0.66% -0.20% 0.11% -0.12% -0.15% 205 -0.52% 206 -0.31% 207 0.02% 208 0.04% 209 -1.15% 210 -1.08% 211 1.06% 212 -0.39% 213 -0.65% 214 -0.65% 215 0.03% 216 -0.58% 217 -2.16% 218 -2.18% 219 -1.63% 220 0.61% 221 -3.41% 222 -2.07% 223 0.94% 224 0.61% 225 0.95% 226 0.85% 227 0.24% 228 1.94% 229 0.15% 230 0.53% 231 0.17% 232 5.05% -2.00% 5.77% 0.25% -2.11% 1.00% 5.30% 3.99% 2.31% -3.81% 3.76% 3.42% 0.40% -1.64% 3.46% -4.05% 4.65% -6.52% -1.04% 4.09% 10.82% -1.56% -2.74% 11.68% 6.02% -6.06% -11.84% -3.46% 1.66% 1.70% 1.19% 2.40% -2.33% -1.20% 1.57% -2.16% -2.00% -0.60% 0.39% 2.18% -2.70% -0.06% 1.38% -2.89% 1.28% -4.48% -5.09% 1.48% 2.43% -0.29% -1.63% 2.59% -1.05% -1.97% -3.69% 1.03% -0.28% 0.09% -0.31% -0.02% 0.10% -0.06% -0.28% -0.23% -0.14% 0.19% -0.22% -0.19% -0.04% 0.07% -0.19% 0.17% -0.25% 0.30% 0.04% -0.23% -0.58% 0.07% 0.14% -0.63% -0.34% 0.30% 0.61% 0.17% -0.33% 0.06% 0.28% 0.08% 0.18% -0.08% -0.56% -0.73% -0.66% -0.16% -0.36% -0.01% -0.16% -0.01% -0.31% -0.25% -0.68% 0.10% 0.08% -0.27% -0.98% 0.03% -0.28% -0.53% -0.66% 0.19% 0.17% 0.14% 0.57% -0.09% -0.22% -0.24% -0.65% 0.14% 0.88% 1.26% 1.03% 0.16% 0.82% -0.37% 0.36% 0.07% 0.73% 0.24% 1.15% -0.30% 0.06% 0.60% 1.82% -0.06% 0.57% 0.97% -0.04% -0.34% -0.04% 0.19%

lxx

-2.60% -3.42% 0.68% 14.59% 5.13% -2.76% -0.03% 2.26% 1.70% 0.75% -4.14% 0.26% 4.05% -1.49% 3.14% -0.53% -5.39% -2.44% 0.30% 2.72% -1.63% -1.85% -5.53% 1.09% -3.62% -0.34% 0.04% 0.55% 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 1.16% -1.75% -3.77% -1.41% -0.17% -1.30% 2.24% 0.89% -0.08% 1.66% 2.84% -1.90% 1.38% -1.57% 3.08% 1.40% -5.81% -4.59% -0.59% -2.98% -0.95% -0.29% 1.10% 5.09% 0.12% 1.78% 0.70% 0.96% 0.13% 0.17% -0.04% -0.78% -0.28% 0.14% -0.01% -0.12% -0.11% -0.05% 0.21% -0.02% -0.22% 0.07% -0.17% 0.02% 0.27% 0.12% -0.02% -0.15% 0.06% 0.09% 0.28% -0.06% 0.16% 0.02% -0.01% -0.04% -0.15% -0.22% 0.06% 1.06% 0.30% -0.12% -0.07% 0.14% 0.14% 0.02% -0.24% 0.06% -0.08% 0.04% 0.32% -0.03% -0.32% -0.15% 0.06% 0.18% -0.04% -0.14% -0.33% 0.05% -0.23% -0.02% 0.02% 0.02% -0.81% 233 -0.52% 234 0.58% 235 1.86% 236 -0.05% 237 -0.31% 238 0.24% 239 0.31% 240 -0.22% 241 0.16% 242 -1.23% 243 -0.09% 244 -0.06% 245 -0.08% 246 -0.08% 247 -0.30% 248 0.29% 249 0.02% 250 -0.15% 251 -0.10% 252 -0.22% 253 -0.05% 254 -1.55% 255 -0.41% 256 -0.54% 257 -0.63% 258 -0.01% 259 -0.04% 260 0.88% -1.25% 1.27% -2.22% -13.61% 5.17% 5.14% 5.82% 6.16% 9.68% -6.35% 10.18% 5.67% -7.89% 7.44% 7.42% 5.85% -1.76% 3.77% 7.37% 0.38% 0.50% 1.89% -3.14% -2.37% -8.69% 4.11% -0.44% 0.08% -2.28% -0.53% -3.17% -8.25% 2.96% -0.29% -0.05% 2.68% 4.02% -1.68% -0.08% 2.51% -2.52% 4.50% 1.04% 4.95% -3.21% 4.51% 7.24% 4.09% -0.61% -0.72% -4.99% -0.19% -5.45% 1.46% -2.28% -0.05% 0.05% -0.10% 0.10% 0.65% -0.22% -0.27% -0.32% -0.33% -0.51% 0.32% -0.55% -0.30% 0.39% -0.36% -0.40% -0.30% 0.04% -0.19% -0.39% -0.03% -0.04% -0.11% 0.29% 0.11% 0.45% -0.21% -0.04% -0.07% -0.21% -0.25% 0.00% 0.04% 0.34% -0.10% 0.38% 0.08% -0.33% -0.42% -0.67% -0.53% -0.42% 0.21% 0.16% 0.13% -0.01% 0.20% 0.07% 0.19% -0.15% 0.00% 0.00% 0.15% -0.30% 0.23% 0.12% -0.35% 0.30% 0.17% -0.07% 0.65% -0.20% -0.21% -0.33% -0.23% -0.51% 0.21% -0.56% -0.30% 0.38% -0.33% -0.35% -0.32% 0.12% -0.23% -0.23% 0.01% 0.07% -0.12% 0.28% 0.12% -0.11% -0.23% -0.08%

lxxi

-0.17% -1.18% 6.85% 4.67% -10.71% -3.24% -2.07% 2.64% 1.41% 9.43% -4.57% -2.73% 0.82% 1.00% 2.04% -7.54% -7.58% 3.11% -1.43% 4.38% -0.32% -2.31% -11.25% 1.12% 11.61% -7.02% 5.27% 3.81% 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 0.13% 2.80% 1.20% -1.32% -2.51% -0.49% 2.88% 1.49% -4.14% -3.24% -1.47% -2.46% 1.17% 1.74% 3.44% -4.01% 2.42% -1.49% 4.31% 1.05% 1.03% 3.90% -7.36% -3.24% -0.31% -2.22% -2.73% 1.06% 0.00% 0.05% -0.37% -0.26% 0.55% 0.16% 0.10% -0.15% -0.08% -0.50% 0.25% 0.14% -0.05% -0.06% -0.11% 0.39% 0.39% -0.17% 0.07% -0.24% 0.01% 0.10% 0.58% -0.07% -0.61% 0.35% -0.28% -0.21% -0.01% -0.10% 0.48% 0.40% -0.56% -0.16% -0.15% 0.19% 0.20% 0.70% -0.25% -0.16% 0.06% 0.01% 0.15% -0.46% -0.51% 0.07% -0.04% 0.10% -0.03% 0.02% -0.54% 0.12% 0.38% -0.58% 0.43% 0.27% 0.00% 261 -0.37% 262 0.05% 263 -0.15% 264 -0.10% 265 0.10% 266 -0.87% 267 0.42% 268 0.88% 269 2.09% 270 -0.08% 271 -0.12% 272 -0.61% 273 -0.40% 274 0.58% 275 -1.22% 276 -1.34% 277 0.73% 278 0.25% 279 0.13% 280 0.25% 281 0.11% 282 0.52% 283 -0.06% 284 -0.71% 285 -1.33% 286 1.62% 287 0.15% 288 -0.26% -6.12% -7.57% -2.15% 2.09% -2.58% -4.71% -9.81% 8.32% -7.01% 8.65% 10.72% 1.62% 1.45% -1.13% -7.37% -3.24% -3.96% -3.07% -2.08% -5.70% -6.34% 4.64% 9.55% 3.23% -15.55% -5.95% 0.95% -0.83% -3.83% -0.87% -1.29% 2.46% -2.64% -1.76% -4.17% -3.32% -4.48% 4.82% 11.03% 0.58% 1.69% -1.65% -4.71% -2.02% -0.57% -2.63% -1.70% -1.39% -0.65% 0.19% 0.65% 11.78% -16.57% -6.26% -0.94% 0.01% 0.29% 0.36% 0.07% -0.12% 0.12% 0.23% 0.50% -0.42% 0.30% -0.42% -0.57% -0.09% -0.09% 0.07% 0.33% 0.13% 0.19% 0.12% 0.07% -0.73% 0.30% -0.05% -0.52% -0.27% 0.71% 0.26% -0.04% -0.17% -0.28% -0.43% -0.12% 0.18% -0.11% -0.23% -0.52% 0.62% -0.26% 0.05% 0.32% -0.13% -0.09% -0.03% 0.01% -0.17% -0.24% -0.06% -0.09% -0.21% 0.08% -0.36% 0.55% 0.01% -0.35% -0.04% -0.04% -0.02% 0.16% 0.42% -0.03% 0.18% 0.59% 0.50% 0.52% -0.48% 0.33% -0.43% -0.06% -0.10% -0.14% -0.03% 0.32% 0.07% 0.20% 0.14% 0.16% -0.55% 0.33% -0.07% -0.53% -0.20% 0.78% 0.27% -0.05%

lxxii

2.44% -2.31% -2.64% -2.40% 4.76% 6.55% 1.91% 9.53% 1.90% 4.55% 1.49% 1.95% 5.07% 7.57% -3.68% -0.17% -0.08% 4.30% 1.74% -1.66% 4.86% 12.34% -4.08% 2.90% 11.96% -12.03% -10.35% 2.81% 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 0.87% -1.84% -0.55% -2.22% 1.20% 0.84% -3.71% -0.62% -2.00% 1.77% 3.44% 0.52% -0.78% 2.77% -1.51% 1.19% -0.45% 2.06% 1.00% 0.26% -0.19% 2.87% -0.84% 2.31% 2.54% -5.73% -3.31% 1.37% -0.14% 0.12% 0.13% 0.07% -0.09% -0.35% -0.12% -0.42% -0.09% -0.22% -0.07% -0.11% -0.28% -0.34% 0.18% 0.04% 0.00% -0.14% -0.08% 0.07% -0.29% -0.64% 0.15% -0.16% -0.59% 0.52% 0.53% -0.16% 0.12% -0.24% -0.07% -0.17% 0.30% 0.24% 0.17% 0.69% 0.18% 0.13% 0.14% 0.11% 0.30% 0.42% -0.16% -0.24% 0.06% -0.05% 0.00% -0.06% 0.18% 0.51% -0.15% 0.24% 0.14% -0.41% -0.53% 0.33% -0.13% 289 0.01% 290 0.15% 291 0.29% 292 0.63% 293 -0.26% 294 -0.17% 295 0.84% 296 -0.01% 297 -0.24% 298 0.34% 299 0.13% 300 -0.07% 301 -0.36% 302 0.18% 303 0.01% 304 -0.02% 305 -0.11% 306 -0.15% 307 0.07% 308 -0.36% 309 1.34% 310 0.20% 311 0.54% 312 -0.64% 313 0.56% 314 0.72% 315 -0.21% 316 0.18% -6.33% -6.73% -4.28% 3.09% -2.72% 0.78% 5.40% -3.79% -5.12% -11.92% -0.84% 0.90% -3.11% 2.93% -5.22% 1.71% 0.92% -0.33% 3.41% 3.54% 13.46% 3.76% -10.42% -2.63% -7.45% -2.86% -8.34% 3.38% 2.10% -0.78% -1.08% 0.82% -1.87% 0.64% -1.72% 2.50% -3.00% -8.87% -2.07% 3.93% -1.16% 5.35% -0.96% 0.42% -0.78% -2.65% 8.40% 0.44% 3.30% 1.89% -6.08% 1.39% -1.51% 1.56% -3.65% -0.01% 0.30% 0.27% 0.18% -0.18% 0.12% -0.04% -0.32% 0.23% 0.27% 0.55% 0.02% -0.03% 0.12% -0.17% 0.25% -0.11% -0.07% 0.00% -0.19% -0.18% -0.65% -0.13% 0.37% 0.12% 0.31% 0.12% 0.31% -0.08% -0.30% -0.05% -0.13% 0.16% 0.10% 0.14% -0.36% 0.03% 0.13% 0.09% 0.14% -0.03% 0.04% -0.08% -0.07% 0.29% 0.15% 0.06% 0.02% 0.17% 0.15% -0.03% 0.31% -0.14% 0.34% 0.30% -0.07% -0.03% 0.33% 0.34% 0.22% -0.18% 0.12% 0.22% -0.28% 0.20% 0.23% 0.60% -0.01% 0.03% 0.12% -0.09% 0.27% -0.12% -0.07% -0.02% -0.19% -0.18% -0.68% -0.16% 0.48% 0.12% 0.49% 0.13% 0.36%

lxxiii

-4.33% -9.08% 8.22% -4.22% 4.09% 9.75% 5.40% -2.01% 0.39% 12.89% 6.07% 5.12% 0.49% 3.77% 2.43% 5.35% 0.10% 8.62% -3.39% 4.13% -1.99% 13.02% 1.20% 11.80% -2.95% 11.59% 0.71% 0.83% 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 -1.00% -4.74% 3.19% -1.23% -3.08% 2.46% 2.45% -2.69% 1.85% 2.28% 1.56% 0.35% 4.52% 2.30% 1.69% -0.14% -0.32% -0.17% -1.26% 0.32% 0.41% 1.72% -1.44% 0.53% -1.13% 0.88% -0.48% 1.13% 0.21% 0.47% -0.44% 0.16% -0.21% -0.42% -0.16% 0.10% -0.04% -0.68% -0.32% -0.26% -0.03% -0.21% -0.13% -0.31% -0.03% -0.39% 0.07% -0.32% 0.10% -0.63% -0.08% -0.63% 0.18% -0.61% -0.04% -0.04% -0.17% -0.05% 0.29% 0.20% 0.23% 0.20% -0.12% -0.12% 0.10% 0.06% 0.17% -0.07% 0.07% 0.24% 0.12% 0.46% 0.13% 0.47% 0.05% 0.29% 0.07% 0.10% -0.08% -0.94% -0.05% 0.21% -0.22% 0.06% 0.23% 317 0.52% 318 -0.46% 319 0.17% 320 -0.20% 321 -0.46% 322 -0.16% 323 0.20% 324 -0.03% 325 -0.57% 326 -0.30% 327 -0.24% 328 -0.05% 329 -0.20% 330 -0.13% 331 -0.32% 332 -0.03% 333 -0.43% 334 0.10% 335 -0.35% 336 0.11% 337 -0.67% 338 -0.08% 339 -0.65% 340 0.17% 341 -0.49% 342 -0.10% 343 -0.02% 344 -6.34% -1.98% -1.50% 1.28% -2.87% 5.78% 10.61% -6.17% -5.66% -3.37% -2.74% -6.54% 8.63% 0.22% 0.69% 1.11% 3.68% 10.71% 1.29% 3.79% -4.58% -1.00% -9.87% -7.26% 9.17% 1.15% 9.63% 4.33% -0.86% 1.50% -0.41% 0.95% -2.34% -0.27% 7.70% -7.39% -1.86% -5.17% -1.08% -3.09% -0.58% 1.88% -2.24% -1.31% 0.21% 2.41% -2.81% 3.40% -5.16% -0.65% -5.07% -5.52% 1.42% 3.49% 0.48% -0.12% 0.29% 0.07% 0.04% -0.08% 0.12% -0.31% -0.47% 0.18% 0.28% 0.01% 0.10% 0.17% -0.37% -0.03% -0.20% 0.11% 0.14% -0.50% 0.81% -0.19% 0.20% -0.04% 0.32% 0.49% -0.39% -0.06% -0.47% -0.26% 0.44% 0.07% 0.12% 0.00% -0.09% -0.37% -0.64% -0.10% 0.04% -0.21% 0.26% 0.10% -0.74% 0.04% -0.32% -0.15% -0.40% -0.19% 0.03% 0.03% -0.20% -0.07% -0.25% 0.04% -0.10% -0.38% 0.39% 0.38% 0.32% 0.09% 0.03% -0.04% 0.13% -0.11% -0.53% 0.24% 0.22% 0.03% 0.06% 0.27% -0.48% -0.02% -0.09% -0.07% -0.25% -0.56% 0.70% -0.18% 0.14% -0.02% 0.25% 0.53% -0.50% 0.01% -0.51% -0.20%

10.01% 1.94% -4.58% 3.92% -4.27% 8.25% 3.35% 1.15% -3.13% -0.12% 5.30% -7.98% -4.58% 3.07% -2.75% -5.16% 0.05% -3.06% 3.35% 2.34% 0.55% -1.13% 1.65% -0.83% -4.03% -5.16% -0.43% -0.11% 0.20% -0.22% 0.20% -0.42% -0.19% -0.07% 0.12% -0.07% -0.30% 0.39% 0.20% 0.25% 0.21% -0.20% 0.11% 0.12% -0.08% 0.06% -0.14% -0.15% -0.02% -1.02% -0.25% -0.20% -0.56% -0.12% 0.14% -0.17% 0.29% -0.46% -0.19% -0.03% 0.14% 0.02% -0.32% 0.37% 0.14%

166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 3.52% 8.40% -1.62% -1.00% -1.45% -6.33% 0.55% -2.46% 1.80% -7.00% -3.54% 2.42% -0.37% 1.60% 1.53% 2.32% -0.62% 0.87% -0.57% -6.20% -0.35% 0.52% 1.49% -0.63% -0.82% 2.51% -0.76% 2.72% -0.22% -0.45% 0.15% 0.09% 0.08% 0.32% 0.01% 0.14% -0.03% 0.37% 0.23% -0.16% 0.01% -0.09% 0.22% 0.45% 0.00% -0.02% 0.04% -0.08% 0.06% -0.27% -0.09% 0.52% -0.16% 0.22% -0.02% 0.09% -0.17% 345 -0.47% 346 0.13% 347 0.03% 348 0.07% 349 0.04% 350 0.02% 351 0.19% 352 0.25% 353 0.35% 354 0.15% 355 -0.11% 356 0.06% 357 -0.08%

lxxiv

MÔ HÌNH SL

lxxv

STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 2.36% -0.91% 0.55% 0.87% 1.27% 0.68% -1.26% 1.94% -2.68% 1.88% 1.21% 0.74% 2.05% -3.31% -1.31% 0.89% -1.04% -1.27% 1.89% -3.17% -3.56% 1.08% 0.77% 3.01% 3.48% 3.75% -0.19% -3.99% -4.63% -5.15% 0.09% -2.48% 3.41% 6.46% -5.36% -3.48% -3.23% -4.21% -1.75% 3.18% 8.76% 3.14% 6.87% -3.64% 6.33% 7.77% -1.73% -1.61% -6.59% -6.73% -0.63% 0.16% 1.65% -1.86% -2.80% 1.15% 0.53% -0.28% -0.44% -2.36% 0.82% -0.79% -0.07% 2.57% 1.67% -0.82% -2.12% 1.95% -0.08% 1.74% 2.49% -3.93% -0.74% -2.34% 3.76% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 -3.37% -0.69% -1.29% -1.46% -1.69% 0.01% -0.91% 1.31% 2.10% -1.46% -1.12% -0.89% -1.43% -0.56% 1.22% 2.95% 1.31% -1.84% -1.54% 1.30% 2.61% -0.51% -0.53% -1.94% -2.37% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 0.33% 0.76% -2.43% 180 -0.21% -1.01% -0.67% 181 1.13% 3.81% -0.78% 182 0.58% -0.45% -1.03% 183 -0.07% -0.54% -1.28% 184 -1.34% 0.18% -0.61% 185 -0.09% -0.52% 1.17% 186 0.22% 0.47% -1.78% 187 3.91% 9.61% 2.60% 188 5.17% 15.62% -2.30% 189 -0.07% -0.39% -1.67% 190 -2.53% -8.04% -1.30% 191 -0.97% 1.94% -2.07% 192 -0.92% 3.35% -0.29% 193 -3.75% 6.67% 1.24% 194 -0.61% 3.48% 4.08% 195 -1.44% -3.98% 1.16% 196 1.33% 3.33% -2.93% 197 0.76% 3.64% -2.02% 198 0.72% 0.42% 2.30% 199 -0.53% -0.76% 3.69% 200 0.76% 3.68% -0.54% 201 0.67% 1.76% -0.79% 202 -0.95% 2.43% -2.88% 203 -3.54% 7.76% -3.53% 204 -6.26% -3.06% 0.55% -0.23% 2.34% 3.11% 0.00% 2.33% -0.16% -2.51% -2.74% -2.07% 2.76% 0.69% 2.72% 0.27% 0.98% -6.23% 1.15% -0.01% 9.32% -5.01% 3.42% 6.83% 2.78% 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 0.33% -0.29% 1.26% -0.10% -0.13% 0.54% -0.14% -0.10% 3.24% 6.22% -0.07% -2.45% -0.97% 1.17% 2.87% 1.10% -1.41% 1.34% 0.10% 0.62% -0.57% 1.29% 1.05% 0.77% 2.50% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 0.48% -0.43% 1.65% -0.15% -0.52% 1.35% 0.08% -0.55% -3.91% -4.98% 0.09% 2.48% -0.64% 1.10% 3.79% 0.49% 1.29% -1.17% -1.90% -0.12% 0.60% -1.01% -0.21% 0.75% 3.84%

lxxvi

26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 4.05% 1.57% 10.68% 0.63% -23.18% -3.70% 5.12% 17.02% -3.56% -0.29% 7.70% -11.41% -1.13% 6.70% 15.69% 11.62% 7.37% -4.58% 3.21% 2.39% 0.18% 1.42% 0.90% -3.50% -0.02% -0.40% -5.47% -1.36% 2.91% 0.48% -0.21% -0.25% 1.17% 1.18% -1.84% 1.23% 2.35% 0.73% 4.34% -1.87% 1.66% -0.50% -0.96% -0.53% 0.81% 0.14% 0.25% 3.63% 1.34% -0.80% 2.33% -5.82% -2.64% -0.98% 2.52% -1.59% -1.91% -0.67% -5.16% -1.58% 11.52% 1.76% -2.50% -8.56% 1.39% 0.30% -3.40% 5.68% 0.28% -3.87% -7.50% 2.05% -3.75% -1.55% 1.12% 0.11% 0.08% -1.13% 0.32% 1.84% -1.04% 0.13% -1.20% -0.44% 1.36% 0.32% 3.60% 0.24% -6.98% -1.20% 1.68% 5.64% -1.01% -0.33% 2.46% -3.89% -0.18% 2.27% 5.32% 3.73% 2.46% -1.65% 1.06% -0.98% 0.16% -0.90% 0.35% 1.64% -1.03% -0.08% -1.77% -0.41% 2.08% 205 0.60% 206 5.17% 207 0.64% 208 -10.80% 209 -1.76% 210 2.48% 211 8.48% 212 -1.62% 213 -0.32% 214 3.12% 215 -5.80% 216 -0.26% 217 3.87% 218 7.55% 219 -2.24% 220 3.71% 221 -2.34% 222 1.61% 223 -0.57% 224 0.19% 225 -0.64% 226 0.52% 227 1.08% 228 -1.00% 229 -0.13% 230 -2.66% 231 -0.97% 232 -4.97% -0.46% 2.83% 2.79% -14.17% -0.32% 2.19% -0.43% 6.82% 7.31% -4.98% 13.20% -3.37% -1.41% -3.78% -0.94% -4.84% -4.91% -5.26% 2.43% -1.17% 3.24% -4.75% 5.12% 1.38% 2.06% -3.86% -5.76% 1.66% 1.70% 1.19% 2.40% -2.33% -1.20% 1.57% -2.16% -2.00% -0.60% 0.39% 2.18% -2.70% -0.06% 1.38% -2.89% 1.28% -4.48% -5.09% 1.48% 2.43% -0.29% -1.63% 2.59% -1.05% -1.97% -3.69% 1.03% 2.18% 0.39% -0.64% -1.26% 7.11% 0.06% -1.49% -0.47% -3.53% -3.68% -0.12% -6.67% -1.06% -0.65% -1.32% -0.58% -1.53% 0.92% 2.77% 0.79% -0.33% 1.21% -1.86% 1.42% 0.56% 0.88% -0.21% -1.85% -1.62% -0.07% -0.45% -0.75% 6.99% -0.04% -1.49% -0.47% -3.53% -3.68% 0.09% -5.12% -0.99% -0.42% -0.74% -0.34% -1.71% -0.95% 2.77% 0.83% 0.84% 1.16% -1.51% 1.43% 1.98% 0.76% -1.21% -1.85% -2.41% -0.25% -0.82% -1.02% 4.68% -0.06% -1.31% 0.04% -2.34% -2.47% 1.49% -2.89% -1.52% -0.63% -0.72% -0.46% 1.77% -1.05% 2.02% 1.43% 0.68% 1.40% 1.48% -1.38% 1.91% 1.14% 0.15% 0.91%

lxxvii

54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 2.20% 5.95% 10.85% -8.68% -0.70% -2.25% -13.26% -1.68% 2.13% 0.32% 9.37% -1.59% -2.40% 1.53% -1.11% -3.42% -1.52% 0.57% 4.41% 4.03% 1.39% -0.34% -4.56% -2.94% 1.47% -0.70% -0.30% 1.32% 1.16% -1.75% -3.77% -1.41% -0.17% -1.30% 2.24% 0.89% -0.08% 1.66% 2.84% -1.90% 1.38% -1.57% 3.08% 1.40% -5.81% -4.59% -0.59% -2.98% -0.95% -0.29% 1.10% 5.09% 0.12% 1.78% 0.70% 0.96% 0.91% -3.19% -5.77% 4.27% -0.10% 1.89% -4.36% -0.69% -1.17% -0.80% -0.07% -0.38% -1.19% 0.02% 0.12% 1.58% -0.17% -0.55% 1.45% 1.83% 1.43% 0.38% -1.41% 0.26% 0.53% -0.47% -0.53% 0.07% 0.70% 2.03% 3.73% -2.77% -0.10% 0.30% -4.35% -1.49% -1.15% -0.83% 3.16% -0.50% -1.37% 0.57% -0.33% 1.80% -0.02% -0.14% 1.46% 1.90% 1.42% 0.37% -1.49% 0.86% 0.57% 0.67% 0.73% 0.07% 1.02% 233 3.06% 234 5.58% 235 -4.18% 236 -0.12% 237 -0.08% 238 -6.54% 239 -1.90% 240 -0.73% 241 -0.33% 242 4.28% 243 -0.43% 244 -1.78% 245 -0.59% 246 -0.12% 247 1.31% 248 0.28% 249 -0.35% 250 1.99% 251 2.34% 252 1.59% 253 0.29% 254 -0.19% 255 0.33% 256 0.72% 257 0.57% 258 0.79% 259 0.28% 260 0.08% 3.34% 2.76% -4.37% -12.01% 17.93% -2.47% -0.50% -2.14% 3.98% -2.82% -5.27% -2.50% 3.31% 5.77% 2.60% 0.83% -0.69% 1.42% 1.80% -0.50% -0.11% 2.46% 0.92% -0.35% -5.45% 2.39% -4.76% 0.08% -2.28% -0.53% -3.17% -8.25% 2.96% -0.29% -0.05% 2.68% 4.02% -1.68% -0.08% 2.51% -2.52% 4.50% 1.04% 4.95% -3.21% 4.51% 7.24% 4.09% -0.61% -0.72% -4.99% -0.19% -5.45% 1.46% -2.28% 0.08% 1.18% -0.24% -0.90% -4.09% 6.00% -0.76% -0.41% -0.51% 1.33% 1.12% -2.03% 1.08% 1.66% 1.39% 0.88% 0.33% -0.05% 0.39% -0.25% 0.01% 0.24% 0.91% -0.19% -0.11% 1.76% 0.52% -0.68% 0.08% 1.19% -0.11% -0.75% -4.20% 6.01% -0.58% -0.47% -0.92% 1.32% -0.69% 2.77% 1.63% -3.09% -1.39% -0.52% -0.75% -0.17% -0.64% 0.25% -0.09% 0.37% -1.07% -0.62% 0.13% 1.88% 0.30% -0.22% 0.12% -0.98% -0.86% 1.35% 3.62% -6.03% 0.64% 0.28% 0.14% -1.45% -1.02% 1.93% 1.24% -1.61% -0.46% -0.05% -0.58% -0.19% -0.36% 0.60% 0.23% 0.36% -0.66% -0.44% 0.11% 1.01% 0.88% -0.96%

lxxviii

-2.78% 4.44% 1.31% 2.59% 2.95% 10.75% -2.46% 9.69% -1.12% 0.36% -1.05% 0.22% -3.47% 0.16% 2.88% -2.58% 1.09% 0.24% 0.60% 5.20% -3.62% -0.09% -3.06% -3.75% 0.54% -3.31% 11.70% 4.69% 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 0.13% 2.80% 1.20% -1.32% -2.51% -0.49% 2.88% 1.49% -4.14% -3.24% -1.47% -2.46% 1.17% 1.74% 3.44% -4.01% 2.42% -1.49% 4.31% 1.05% 1.03% 3.90% -7.36% -3.24% -0.31% -2.22% -2.73% 1.06% 1.66% 2.24% 1.45% -1.33% -0.24% 3.40% -1.34% -4.74% -0.49% -0.44% 0.02% -0.06% -0.33% 0.07% 0.99% -0.35% 0.49% 0.11% 0.10% -2.36% 2.63% -0.29% -0.94% 1.14% 0.26% -1.15% 3.73% 1.96% -0.49% 2.25% 1.44% -0.65% 0.79% 3.41% -0.78% -4.73% -0.57% -0.44% -0.15% 0.00% -1.13% 0.03% 0.99% -0.35% 0.49% 0.11% 0.75% 1.73% -1.17% -0.29% -0.94% 1.18% -0.10% -1.15% 3.89% 1.96% -0.92% 261 3.01% 262 0.52% 263 -0.20% 264 -1.06% 265 -3.62% 266 1.32% 267 -3.11% 268 -0.72% 269 -0.46% 270 0.03% 271 0.10% 272 0.27% 273 0.08% 274 -1.05% 275 0.82% 276 0.68% 277 -0.12% 278 0.85% 279 2.62% 280 -1.70% 281 -0.29% 282 -1.96% 283 0.59% 284 -1.43% 285 -0.91% 286 5.85% 287 2.76% 288 -3.94% -0.05% 1.24% -2.53% 6.18% 0.02% 0.25% -1.75% -1.43% 1.82% 1.62% -2.19% 1.85% 2.63% 2.46% -2.95% -0.15% 0.22% 4.46% -0.52% 1.03% -0.30% -1.49% 4.79% 0.54% -6.33% -3.72% -0.57% -0.83% -3.83% -0.87% -1.29% 2.46% -2.64% -1.76% -4.17% -3.32% -4.48% 4.82% 11.03% 0.58% 1.69% -1.65% -4.71% -2.02% -0.57% -2.63% -1.70% -1.39% -0.65% 0.19% 0.65% 11.78% -16.57% -6.26% -0.94% -1.23% 0.15% 0.48% 0.81% 2.05% 0.94% 0.18% 0.55% -0.45% 0.78% 0.62% 0.77% 0.64% -0.54% -2.93% 0.60% 0.50% -0.23% -2.56% -1.29% 0.32% 0.16% -0.25% -1.69% 0.21% -1.65% -0.98% 1.16% 1.80% -0.18% -0.72% -0.52% 2.14% 0.09% -0.25% 0.55% -0.73% -1.01% -0.08% -0.49% 0.70% 0.95% 0.91% 0.30% -0.54% 0.45% 1.29% 0.21% 0.42% 0.31% 0.15% 0.79% -0.39% -1.08% -1.14% -0.07% 1.23% -0.15% -0.48% -0.95% 3.24% -0.94% -0.17% 0.51% -0.84% -0.58% 0.23% -0.72% 1.05% 1.36% 1.42% -0.15% -0.52% 0.53% 2.23% 0.18% 0.65% 0.30% -0.06% 1.63% -0.26% -2.09% -1.72% -0.13%

lxxix

0.12% -2.49% 5.23% -2.75% 0.44% -2.38% 0.35% 9.32% 0.77% -3.00% 2.42% -3.27% 0.37% 1.00% -0.68% 1.53% 0.30% -1.19% -0.42% -1.69% 1.59% -2.10% -3.72% -0.34% 7.79% -11.53% -1.62% 2.65% 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 0.87% -1.84% -0.55% -2.22% 1.20% 0.84% -3.71% -0.62% -2.00% 1.77% 3.44% 0.52% -0.78% 2.77% -1.51% 1.19% -0.45% 2.06% 1.00% 0.26% -0.19% 2.87% -0.84% 2.31% 2.54% -5.73% -3.31% 1.37% 0.68% -0.97% 1.78% -0.94% -0.27% -1.18% 0.86% 3.15% 0.16% -0.96% -0.10% 0.53% -0.72% 0.35% -0.05% -0.84% -0.22% 0.15% 0.04% -0.29% 1.27% 2.69% -1.37% -0.76% 1.36% -3.77% -0.38% -1.39% 0.73% -1.00% 1.76% -0.93% -0.28% -1.17% 0.86% 3.15% 0.28% -0.96% -0.11% 1.57% -0.72% 0.36% -0.05% 0.15% -0.31% 0.49% -1.08% -0.26% 1.27% 2.70% -1.37% -0.76% 1.36% -3.18% -0.38% -1.39% 0.77% 289 -1.43% 290 2.75% 291 -1.37% 292 -0.19% 293 -1.88% 294 0.95% 295 4.64% 296 0.34% 297 0.80% 298 0.31% 299 1.04% 300 -0.17% 301 -0.36% 302 0.05% 303 0.43% 304 -0.24% 305 0.32% 306 -1.08% 307 -0.51% 308 1.56% 309 2.37% 310 0.87% 311 -0.57% 312 2.68% 313 -5.08% 314 -0.63% 315 -0.93% 316 1.44% -2.44% -5.90% 1.09% -4.63% -1.19% 2.78% 2.68% -3.62% -4.44% -8.90% -3.75% 0.51% 2.91% -0.37% -4.89% -4.84% 4.54% -1.13% 0.03% 1.05% 6.28% 4.33% -10.54% -3.89% -4.29% 2.29% -6.26% 3.38% 2.10% -0.78% -1.08% 0.82% -1.87% 0.64% -1.72% 2.50% -3.00% -8.87% -2.07% 3.93% -1.16% 5.35% -0.96% 0.42% -0.78% -2.65% 8.40% 0.44% 3.30% 1.89% -6.08% 1.39% -1.51% 1.56% -3.65% -0.30% 1.51% 2.37% -0.71% 1.65% -0.70% 0.95% -0.05% 0.68% 1.94% 2.34% 0.84% 0.43% 1.04% 0.59% -0.65% 2.26% 0.43% -0.36% 0.96% -0.75% -3.03% -0.27% 0.63% -0.34% 2.58% -2.10% -1.12% 1.08% -1.91% -1.85% 0.45% 0.79% 0.36% 1.01% 0.45% -0.30% -0.26% 2.87% -1.19% -0.35% 1.08% 0.21% -0.05% -1.54% 1.60% 0.11% -0.26% 0.87% 1.83% -0.06% -0.37% -1.25% -1.08% 1.25% -1.85% 1.36% -2.28% -2.79% 0.68% 0.05% 0.20% 1.51% 0.94% -0.87% -0.94% 1.43% -1.79% 0.22% 1.46% 0.18% -0.82% -2.25% -0.72% -0.20% -0.23% 1.06% 2.98% 0.80% -2.09% -1.91% -2.36% 1.79% -2.86%

lxxx

0.04% -3.09% 3.28% -6.79% -0.37% 0.74% 2.33% -3.06% -1.10% 9.42% 0.71% 10.47% -0.97% -0.76% 1.66% -1.11% -2.22% 3.00% 0.16% -0.05% -1.50% -9.77% 7.49% 4.53% -8.19% -4.81% 3.04% 2.59% 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 -1.00% -4.74% 3.19% -1.23% -3.08% 2.46% 2.45% -2.69% 1.85% 2.28% 1.56% 0.35% 4.52% 2.30% 1.69% -0.14% -0.32% -0.17% -1.26% 0.32% 0.41% 1.72% -1.44% 0.53% -1.13% 0.88% -0.48% 1.13% -0.10% 1.38% -2.02% 2.96% 0.13% -1.06% -0.94% 1.04% -0.50% -2.08% -1.50% -5.17% 1.54% -0.43% 0.01% -1.15% 1.35% -1.06% -0.10% -0.98% 1.56% 4.51% -4.49% -1.10% -2.68% 1.11% 0.77% 0.89% -0.10% -0.84% -2.01% 2.98% -0.16% -1.05% 0.72% 1.03% -0.28% -2.00% -1.51% -5.17% 1.51% -0.11% 0.60% -1.10% 1.34% -1.41% -0.08% -0.95% -0.77% 4.52% -4.42% 1.36% -2.64% -2.02% 1.06% -0.28% -0.06% 317 -1.36% 318 -1.68% 319 2.21% 320 -0.20% 321 -0.91% 322 1.08% 323 0.96% 324 -0.44% 325 -0.41% 326 -0.33% 327 -3.40% 328 0.36% 329 -0.26% 330 -0.01% 331 -1.81% 332 1.40% 333 -0.89% 334 -0.09% 335 -0.04% 336 -1.42% 337 3.71% 338 -3.15% 339 2.14% 340 -3.00% 341 -2.73% 342 1.58% 343 0.17% 344 0.12% -2.57% 8.20% 3.48% -0.71% -1.59% 0.60% -12.76% 0.88% -2.24% -1.10% -6.63% 0.29% 4.19% -0.53% -2.79% -2.40% -0.77% 1.04% -3.39% 5.46% -2.79% -2.31% -4.57% -4.05% 0.88% 2.75% 13.57% -0.86% 1.50% -0.41% 0.95% -2.34% -0.27% 7.70% -7.39% -1.86% -5.17% -1.08% -3.09% -0.58% 1.88% -2.24% -5.16% -1.31% 0.21% 2.41% -2.81% 3.40% -5.16% -0.65% -5.07% -5.52% 1.42% 3.49% 0.48% -0.76% 0.76% -4.32% 0.83% -0.81% 0.14% 0.12% -2.59% 0.15% 0.12% -0.07% -2.10% 0.24% 1.21% -0.41% -0.48% -0.23% -0.03% 0.14% 0.44% -2.49% -0.48% 0.91% -0.95% 2.80% 0.21% -1.43% -6.09% 0.18% 0.46% 2.97% 1.08% -0.17% 0.48% -0.48% -2.07% -0.89% -0.26% 0.66% 0.61% 0.17% 0.67% 0.17% 0.39% -0.80% -0.54% 0.38% -1.03% 1.94% 0.39% -0.48% -1.37% -1.07% 0.00% 1.11% 4.91% 0.25% 0.47% 4.19% 1.63% -0.40% 0.73% 2.05% -4.13% -0.75% -0.49% 0.51% -0.24% 0.13% 1.46% 0.02% -0.13% -1.04% 0.03% 0.48% -1.38% 3.18% -0.13% -0.84% -3.68% -3.50% 0.13% 1.35% 7.16%

12.24% 8.21% 2.13% 0.73% -8.16% 11.67% 4.54% 0.86% 3.71% -4.06% -1.77% -9.40% -2.79% -0.12% 3.07% -2.75% 0.05% -3.06% 3.35% 2.34% 0.55% -1.13% 1.65% -0.83% -4.03% -5.16% -6.76% -2.41% -2.17% -0.30% -2.33% 3.87% -0.84% -0.55% 1.35% -1.60% 0.60% -0.40% -0.48% 4.11% 2.84% 0.95% -0.01% -2.55% 4.01% 0.39% -0.17% 1.13% -1.04% -0.67% -2.91% 0.39% 6.17% 4.24% 1.32% 0.27% -3.88% 6.13% 1.10% -0.61% -0.81% -1.65% -1.04% -2.58% -0.13%

166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 7.98% 3.50% -1.53% 5.98% 3.02% -2.14% -0.42% 3.87% -0.19% -0.14% 6.71% -6.08% 2.23% -0.86% 1.65% 1.22% -0.41% 2.05% 0.83% -0.43% -0.93% 1.30% 0.26% -0.86% 2.30% -1.69% -1.19% -1.41% 1.71% 1.22% -0.40% 2.05% -1.34% -0.30% -0.93% 1.35% -0.21% -0.75% 2.26% -1.61% 0.82% -1.69% 3.06% 345 1.83% 346 -1.71% 347 -1.41% 348 -0.83% 349 -0.63% 350 0.08% 351 -1.41% 352 0.26% 353 -0.77% 354 -0.60% 355 1.97% 356 1.22% 357 -1.80%

1.53% 2.32% -0.62% 0.87% -0.57% -6.20% -0.35% 0.52% 1.49% -0.63% -0.82% 2.51% -0.76% 2.72% lxxxi

MÔ HÌNH SM

lxxxii

STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 0.14% -0.15% 0.45% 0.57% 0.06% 0.09% -0.23% -0.27% 0.29% -0.17% 0.12% 0.02% -0.25% -0.76% -0.20% 0.24% -0.39% -0.31% 0.35% -0.17% -0.41% -0.13% 0.22% 0.25% 0.43% -1.93% 1.68% -5.73% -6.49% -7.55% -1.00% 3.32% 3.04% -2.89% -2.61% -1.44% -0.60% 2.72% 10.81% 2.03% -2.47% 4.75% 3.78% -3.70% 4.89% 3.84% 1.50% -2.26% -2.47% -6.02% -0.63% 0.16% 1.65% -1.86% -2.80% 1.15% 0.53% -0.28% -0.44% -2.36% 0.82% -0.79% -0.07% 2.57% 1.67% -0.82% -2.12% 1.95% -0.08% 1.74% 2.49% -3.93% -0.74% -2.34% 3.76% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 0.31% 0.03% 0.23% 0.77% 0.37% 0.06% 0.10% 0.68% 0.67% 0.94% 0.15% 0.21% 0.72% -1.46% -0.41% -0.11% -0.06% 0.25% 0.82% -0.58% -0.49% -1.02% 0.17% 0.26% 0.70% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 STT 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 𝑹𝑺𝑴𝑩𝒕 -0.63% -0.24% 180 0.20% 0.00% 181 0.14% -0.08% 182 0.13% -0.96% 183 -0.65% -0.01% 184 -0.63% 0.22% 185 0.10% 0.21% 186 -0.36% 0.49% 187 0.02% -0.39% 188 -0.10% 0.09% 189 -0.96% 0.18% 190 0.01% -0.28% 191 0.08% 0.17% 192 0.00% 1.39% 193 0.98% 0.13% 194 -0.13% 0.22% 195 0.43% -0.41% 196 -0.33% -0.41% 197 0.75% -0.37% 198 1.40% 0.18% 199 0.72% -0.25% 200 -0.60% 0.86% 201 0.65% -0.15% 202 -0.11% 0.25% 203 0.39% 0.40% 204 -8.54% -0.33% -1.76% 0.05% 7.26% 6.60% -4.45% 6.08% -0.45% -0.76% -11.20% 2.55% 1.07% -1.00% 9.14% 0.61% 2.72% -6.83% 11.10% -16.43% 9.00% -7.39% 9.27% 0.05% 4.38% -6.26% -3.06% 0.55% -0.23% 2.34% 3.11% 0.00% 2.33% -0.16% -2.51% -2.74% -2.07% 2.76% 0.69% 2.72% 0.27% 0.98% -6.23% 1.15% -0.01% 9.32% -5.01% 3.42% 6.83% 2.78% 𝑹𝑯𝑴𝑳𝒕 1.24% -0.12% 0.02% -0.20% 0.49% 0.19% -0.13% 0.33% 0.11% 0.12% 1.85% -0.08% -0.19% 0.17% -1.79% -0.18% -0.41% 0.65% -1.51% -0.92% -1.25% 1.03% -1.11% 0.35% -0.74% 𝑹𝑳𝑴𝑯𝒕 0.58% 0.03% 0.02% 0.06% -0.52% 0.12% 0.18% 0.68% 0.06% 0.03% 0.79% -0.19% -0.09% 0.01% -0.66% 0.21% -0.18% 0.38% -0.79% 1.16% -0.65% 0.45% -0.66% 0.11% -0.32%

lxxxiii

6.83% -0.74% 5.28% 12.75% -0.17% 2.23% 6.00% -1.44% 1.54% 1.44% 1.89% -2.19% 1.51% -3.47% 3.23% 0.50% 2.20% 6.55% 2.27% 1.95% 4.43% 2.02% 0.50% -8.04% -3.92% -2.19% -2.07% 0.70% 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 2.91% 0.48% -0.21% -0.25% 1.17% 1.18% -1.84% 1.23% 2.35% 0.73% 4.34% -1.87% 1.66% -0.50% -0.96% -0.53% 0.81% 0.14% 0.25% 3.63% 1.34% -0.80% 2.33% -5.82% -2.64% -0.98% 2.52% -1.59% -0.54% 0.09% -0.44% -1.17% -0.02% -0.22% -0.53% 0.16% -0.13% -0.11% -0.15% 0.18% -0.10% 0.22% 0.40% -0.06% -0.28% -0.54% 0.40% -0.18% -0.41% -0.11% -0.21% 0.65% 0.33% 0.28% 0.19% -0.09% -0.50% -0.59% -0.03% 0.10% -0.21% -0.52% 0.22% -0.14% 0.10% -0.08% -0.10% -0.02% 0.18% 0.34% -0.81% -0.08% -0.02% 0.36% -0.84% 0.03% 0.21% 0.08% -0.33% -0.10% -0.25% 0.08% -0.16% 0.04% -0.08% 205 -0.40% 206 0.10% 207 -0.22% 208 0.08% 209 -0.16% 210 -0.28% 211 0.09% 212 0.06% 213 0.04% 214 0.06% 215 0.10% 216 -0.11% 217 0.24% 218 -0.20% 219 -0.05% 220 -0.15% 221 -0.44% 222 -0.15% 223 -0.14% 224 -0.31% 225 -0.12% 226 -0.16% 227 0.56% 228 0.30% 229 0.23% 230 0.16% 231 -0.08% 232 -0.60% -0.28% 2.50% 1.34% -2.03% -0.90% 3.46% -5.17% -5.61% -4.83% -3.37% 5.29% 0.49% 0.15% -0.39% -5.77% 2.59% -1.01% -2.85% -5.18% 6.44% 3.87% -4.60% 15.04% 1.58% 3.28% -1.37% 0.14% 1.66% 1.70% 1.19% 2.40% -2.33% -1.20% 1.57% -2.16% -2.00% -0.60% 0.39% 2.18% -2.70% -0.06% 1.38% -2.89% 1.28% -4.48% -5.09% 1.48% 2.43% -0.29% -1.63% 2.59% -1.05% -1.97% -3.69% 1.03% 0.02% 0.21% -0.06% 0.12% -0.26% -0.09% 0.31% -0.50% -0.61% -0.35% -0.58% 0.43% -0.02% 0.22% 0.11% -0.25% 0.30% -0.43% -0.11% -0.75% 0.71% 0.56% -0.47% 1.24% 0.04% 0.45% -0.76% 0.07% 0.34% -0.06% 0.13% -0.47% 0.45% 0.14% -0.65% 0.67% 0.96% 0.55% 0.91% -0.62% -0.02% -0.31% -0.14% 0.52% -0.58% 0.51% 0.00% 1.22% -1.19% -0.94% 0.92% -2.39% -0.37% -1.03% 0.01% -0.21% -0.27% -0.15% -0.18% 0.12% 0.13% 0.06% -0.26% 0.20% 0.26% 0.28% 0.22% -0.40% -0.05% -0.04% 0.03% 0.37% -0.20% 0.10% 0.18% 0.34% -0.46% -0.31% 0.31% -1.03% 0.09% -0.29% 1.00% 0.02%

lxxxiv

1.67% -0.13% -0.98% 6.71% -2.56% 0.19% -6.22% 1.44% 8.40% 0.21% 4.04% 3.06% 1.08% 0.99% -0.92% -1.97% 0.71% -3.43% 3.74% 0.42% 7.99% 0.61% 1.15% 0.06% -1.19% -0.13% -4.54% -1.10% 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 1.16% -1.75% -3.77% -1.41% -0.17% -1.30% 2.24% 0.89% -0.08% 1.66% 2.84% -1.90% 1.38% -1.57% 3.08% 1.40% -5.81% -4.59% -0.59% -2.98% -0.95% -0.29% 1.10% 5.09% 0.12% 1.78% 0.70% 0.96% -0.14% 0.02% 0.10% -0.64% 0.23% 0.00% 0.52% 0.00% -0.72% -0.03% -0.38% -0.30% -0.11% -0.06% 0.02% 0.12% 0.45% 0.22% -0.34% -0.03% -0.71% -0.01% -0.12% -0.01% 0.05% 0.01% 0.40% 0.12% -0.21% -0.17% -0.11% 0.45% -0.24% 0.01% -0.29% -0.03% 0.58% -0.07% -0.08% 0.18% -0.15% -0.02% 0.00% -0.11% 0.30% -0.15% 0.29% -0.08% 0.52% -0.02% 0.01% -0.09% -0.02% 0.11% 0.89% 0.02% -0.04% 233 0.05% 234 0.07% 235 -0.48% 236 0.19% 237 0.07% 238 0.29% 239 -0.06% 240 -0.61% 241 -0.16% 242 -0.26% 243 -0.19% 244 0.10% 245 -0.04% 246 0.04% 247 0.28% 248 0.60% 249 0.23% 250 -0.26% 251 -0.04% 252 -0.49% 253 0.09% 254 -0.06% 255 -0.02% 256 0.04% 257 0.00% 258 -0.75% 259 0.04% 260 2.74% -4.60% -2.59% -2.69% -15.41% 9.97% 5.85% 6.87% 12.94% 8.30% 3.82% 1.52% 3.99% -0.02% 5.60% 2.57% 7.46% 6.06% 2.41% 7.60% 2.88% 1.97% 2.16% 1.86% 0.67% -2.71% 5.23% -2.08% 0.08% -2.28% -0.53% -3.17% -8.25% 2.96% -0.29% -0.05% 2.68% 4.02% -1.68% -0.08% 2.51% -2.52% 4.50% 1.04% 4.95% -3.21% 4.51% 7.24% 4.09% -0.61% -0.72% -4.99% -0.19% -5.45% 1.46% -2.28% -0.11% -0.30% -0.34% -0.09% -0.64% -0.07% 0.46% -0.29% 1.01% 0.44% 0.56% 0.02% 0.10% 0.24% -0.37% 0.26% 0.43% 0.75% 0.15% 0.55% 0.27% 0.00% -0.04% -0.36% 0.20% 0.00% 0.09% 0.09% 0.26% 0.17% 0.40% 0.40% 0.35% 0.45% -0.34% 0.55% -2.29% -0.69% 0.04% 0.18% -0.45% -0.18% 0.05% -0.36% -1.13% -1.30% -0.28% 0.39% -0.54% 0.10% -0.37% -0.90% 0.30% 0.03% -0.03% -0.22% -0.17% 0.00% 0.06% 0.23% 0.95% -0.65% -0.43% -0.48% -0.81% -0.55% -0.33% -0.10% -0.21% -0.13% -0.33% -0.22% -0.47% -0.48% -0.01% 0.93% -0.21% 0.09% -0.25% -0.20% 0.35% 0.10% 0.50% 0.00%

lxxxv

0.76% 2.85% -0.20% -1.31% -2.42% -1.44% 1.56% 1.92% -4.04% -0.30% 2.06% 0.13% 0.26% 0.17% 1.07% -2.92% -0.47% 2.90% -1.06% 1.38% -4.20% 8.37% -6.07% -1.06% 5.18% -1.30% 1.56% 4.22% 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 0.13% 2.80% 1.20% -1.32% -2.51% -0.49% 2.88% 1.49% -4.14% -3.24% -1.47% -2.46% 1.17% 1.74% 3.44% -4.01% 2.42% -1.49% 4.31% 1.05% 1.03% 3.90% -7.36% -3.24% -0.31% -2.22% -2.73% 1.06% -0.09% -0.26% 0.21% -0.07% 0.18% 0.03% -0.15% -0.19% 0.24% 0.05% -0.24% -0.09% 0.32% 0.19% -0.22% 0.20% -0.16% -0.08% 0.14% -0.04% 0.37% -0.75% -0.05% -0.09% -0.20% 0.06% 0.23% 0.17% -0.28% 0.09% -0.25% -0.02% -0.12% 0.00% -0.17% 0.02% -0.02% -0.15% 0.10% 0.37% 0.10% 0.07% 0.01% 0.10% 0.12% 0.12% -0.01% 0.05% -0.19% -1.49% -0.28% -0.13% 0.34% -0.11% 0.13% 0.26% 0.26% 261 -0.14% 262 0.02% 263 -0.11% 264 0.14% 265 -0.16% 266 0.05% 267 -0.13% 268 0.23% 269 -0.05% 270 -0.19% 271 -0.34% 272 -0.30% 273 0.09% 274 0.18% 275 0.16% 276 0.13% 277 -0.01% 278 0.14% 279 -0.09% 280 0.19% 281 1.22% 282 -0.10% 283 0.06% 284 -0.01% 285 -0.03% 286 -0.29% 287 0.35% 288 -0.41% -5.22% -3.59% -4.24% 1.21% 0.27% -0.88% -6.38% -0.45% -4.64% 3.11% 8.84% -0.59% 4.17% -1.83% -4.95% -1.96% 0.50% 6.51% 0.06% 1.25% -1.86% 2.32% 3.85% 8.95% -11.79% -4.52% 12.20% -0.83% -3.83% -0.87% -1.29% 2.46% -2.64% -1.76% -4.17% -3.32% -4.48% 4.82% 11.03% 0.58% 1.69% -1.65% -4.71% -2.02% -0.57% -2.63% -1.70% -1.39% -0.65% 0.19% 0.65% 11.78% -16.57% -6.26% -0.94% 0.03% -0.05% 0.08% 0.02% 0.13% -0.20% -0.07% 0.62% 0.03% -0.10% -0.07% 0.53% 0.00% 0.38% 0.01% -0.32% 0.07% -0.02% 0.83% 0.05% -0.01% -0.02% 0.22% -0.03% 0.70% -0.44% -0.39% 1.33% -0.10% -0.18% 0.10% 0.20% -0.43% 0.03% 0.00% -0.40% 0.12% -0.28% 0.06% -0.76% 0.17% 0.18% -0.23% 0.22% -0.14% -0.26% -1.52% -0.13% -0.05% 0.05% 0.01% 0.02% 0.24% -0.38% -0.08% 0.84% -0.04% -0.26% -0.15% -0.08% -0.27% -0.20% 0.15% 0.39% 0.02% 0.02% -0.11% 0.13% 0.07% -0.19% 0.00% 0.00% 0.05% 0.25% -0.55% 0.14% -0.08% -0.03% 0.20% -0.07% -0.10% 0.03% -0.20% -0.88%

lxxxvi

2.92% -2.73% 0.54% -5.05% 3.18% 0.39% -4.82% 7.68% 1.36% 3.94% 1.21% 2.91% 9.82% 10.82% 0.22% -1.56% 4.78% 2.06% 7.17% 0.88% 0.16% 6.37% -1.73% 0.82% 1.27% -4.70% -0.45% -0.58% 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 0.87% -1.84% -0.55% -2.22% 1.20% 0.84% -3.71% -0.62% -2.00% 1.77% 3.44% 0.52% -0.78% 2.77% -1.51% 1.19% -0.45% 2.06% 1.00% 0.26% -0.19% 2.87% -0.84% 2.31% 2.54% -5.73% -3.31% 1.37% -0.39% -0.03% 0.11% 0.16% 0.20% -0.08% 0.37% -0.12% -0.22% -0.23% -0.11% -0.27% -0.15% -0.24% -0.16% -0.31% 0.28% -0.07% 0.53% -0.15% 0.00% 0.12% 0.18% 0.18% -0.24% 0.04% 0.17% 0.01% -0.33% -0.16% 0.04% -0.22% 0.01% -0.04% -0.44% 0.37% 0.19% 0.14% 0.11% 0.17% 0.67% 0.70% 0.25% -0.07% 0.40% 0.16% -1.06% 0.01% -0.05% 0.38% 0.19% -0.07% 0.17% 0.00% -0.31% 0.18% -0.37% 289 -0.11% 290 -0.05% 291 0.11% 292 0.21% 293 -0.05% 294 0.35% 295 0.04% 296 -0.12% 297 -0.27% 298 -0.07% 299 -0.25% 300 0.19% 301 0.10% 302 -0.03% 303 -0.29% 304 0.56% 305 0.01% 306 -0.52% 307 -0.15% 308 0.04% 309 0.35% 310 0.30% 311 -0.09% 312 -0.13% 313 0.27% 314 -0.09% 315 0.10% 316 1.72% -1.50% -7.03% -1.73% 2.24% -5.83% 1.23% 3.62% -0.24% -2.78% -9.58% -5.08% 0.42% 0.92% 2.90% -3.70% 0.44% -3.29% -0.37% 2.78% 6.34% 8.57% 4.26% -12.66% -1.43% -4.61% 0.02% -5.12% 3.38% 2.10% -0.78% -1.08% 0.82% -1.87% 0.64% -1.72% 2.50% -3.00% -8.87% -2.07% 3.93% -1.16% 5.35% -0.96% 0.42% -0.78% -2.65% 8.40% 0.44% 3.30% 1.89% -6.08% 1.39% -1.51% 1.56% -3.65% 0.14% 0.27% -0.47% -0.08% 0.21% 0.23% 0.04% 0.34% 0.16% -0.05% -0.24% 0.14% -0.17% 0.39% -0.35% 0.08% 0.12% 0.21% -0.03% 0.07% 0.26% -0.37% -0.03% -0.14% -0.01% 0.14% -0.03% -0.01% 0.14% -0.07% -0.08% 0.24% -0.56% 0.12% -0.04% -0.05% 0.02% -0.03% -0.08% -0.11% 0.03% 0.04% 0.12% 0.20% 0.06% 0.05% 0.10% 0.12% 0.00% -0.03% 0.12% 0.12% 0.11% -0.15% -0.20% -0.06% 0.17% 0.33% -0.33% 0.03% -0.20% 0.40% -0.04% 0.23% 0.20% 0.06% -0.51% -0.05% -0.16% 0.48% -0.15% -0.01% -0.06% 0.14% 0.08% 0.29% 0.03% -0.12% -0.17% 0.27% -0.21% 0.03% 0.13% 0.03%

lxxxvii

-0.78% -10.45% 4.64% -1.78% -0.94% 0.65% 0.21% -9.42% -0.83% 12.00% 5.54% 5.38% 0.94% 3.43% 3.62% -1.44% 1.47% 2.08% -1.04% 2.94% 0.50% 3.08% -0.14% 3.80% -2.85% 4.31% 0.23% 0.05% 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 -1.00% -4.74% 3.19% -1.23% -3.08% 2.46% 2.45% -2.69% 1.85% 2.28% 1.56% 0.35% 4.52% 2.30% 1.69% -0.14% -0.32% -0.17% -1.26% 0.32% 0.41% 1.72% -1.44% 0.53% -1.13% 0.88% -0.48% 1.13% -0.36% 0.49% -0.39% -0.08% -0.03% -0.39% 0.00% 0.79% 0.02% 0.12% -0.34% -0.14% 0.22% -0.41% 0.42% 0.09% 0.04% -0.23% -0.03% -0.43% -0.04% -0.06% 0.01% -0.03% 0.21% -0.07% -0.24% 0.33% 0.23% -0.16% 0.42% 0.01% -0.01% 0.24% 0.01% -0.64% 0.11% 0.62% 0.16% 0.37% -0.26% 0.36% -0.76% -0.01% 0.06% 0.17% 0.10% 0.43% 0.08% -0.05% -0.02% 0.27% -0.11% 0.16% 0.28% -0.50% -0.10% 317 0.54% 318 -0.26% 319 -0.06% 320 -0.01% 321 -0.10% 322 -0.02% 323 0.55% 324 0.13% 325 0.49% 326 -0.39% 327 0.04% 328 0.04% 329 -0.25% 330 -0.28% 331 0.06% 332 0.02% 333 -0.16% 334 0.07% 335 -0.20% 336 -0.10% 337 -0.19% 338 0.01% 339 0.10% 340 0.25% 341 -0.03% 342 -0.04% 343 -0.01% 344 -2.40% -2.00% 4.79% 3.58% -0.37% 0.90% 8.42% -9.47% -4.65% -6.39% 1.37% -5.47% 4.62% 2.80% -2.25% -3.62% 5.60% 2.63% -4.74% -4.12% 7.90% 0.23% -6.42% -9.71% 3.45% -1.24% 3.45% -4.74% -0.86% 1.50% -0.41% 0.95% -2.34% -0.27% 7.70% -7.39% -1.86% -5.17% -1.08% -3.09% -0.58% 1.88% -2.24% -1.31% 0.21% 2.41% -5.16% -2.81% 3.40% -0.65% -5.07% -5.52% 1.42% 3.49% 0.48% -5.16% 0.10% 0.16% -0.50% -0.35% 0.77% -0.25% 0.19% -0.03% 0.01% -0.16% 0.25% -0.18% 0.56% -0.18% 0.02% -0.11% 0.66% 0.54% 0.30% 0.09% 0.33% -0.14% 0.17% 0.18% 0.00% -0.02% -0.11% 0.30% -0.02% 0.09% 0.48% -0.05% 0.90% -0.24% 0.11% -0.11% -0.24% -0.17% 0.20% -0.05% -0.03% 0.00% -0.07% -0.07% 0.39% -0.03% -0.09% -0.21% 0.51% 0.13% -0.07% -0.19% 0.01% -0.11% 0.08% -0.09% 0.13% -0.06% -0.49% -0.05% 0.18% 0.15% -0.09% 0.03% -0.25% 0.20% -0.13% 0.02% 0.01% -0.05% -0.09% 0.03% 0.71% -0.08% 0.18% 0.10% 0.27% -0.15% -0.06% -0.02% -0.18% 0.08% 0.12% 0.18%

-5.83% 9.60% 7.86% 12.34% -1.74% 7.07% 7.94% -0.91% -3.98% 3.55% 0.61% -2.40% -4.74% -0.12% 3.07% -2.75% 0.05% -3.06% 3.35% 2.34% 0.55% -1.13% 1.65% -0.83% -4.03% -5.16% 0.16% -0.23% -0.15% -0.20% -0.04% 0.13% -0.60% 0.03% 0.14% 0.04% 0.06% 0.00% 0.30% -0.11% 0.07% 0.14% 0.77% 0.11% -0.12% -0.04% -0.12% 0.06% -0.02% -0.13% 0.12% -0.09% 0.06% -0.36% 0.04% 0.25% -0.28% 0.53% -0.12% 0.04% -0.07% 0.54% -0.01% 0.04% 0.18%

166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 5.50% 7.31% -0.38% 1.67% -3.42% -6.34% 2.15% -1.40% -2.06% 1.00% -4.19% 4.01% -0.64% 5.16% 1.53% 2.32% -0.62% 0.87% -0.57% -6.20% -0.35% 0.52% 1.49% -0.63% -0.82% 2.51% -0.76% 2.72% 0.03% -0.46% -0.24% 0.08% -0.28% -0.28% -0.21% 0.00% -0.50% 0.26% 0.18% -0.21% -0.06% 0.00% -0.33% 0.22% 0.32% -0.20% 0.51% 0.68% 0.19% -0.02% 0.72% -0.41% 0.14% 0.05% 0.06% 0.19% -0.40% 345 -0.53% 346 0.01% 347 -0.14% 348 0.20% 349 0.39% 350 -0.18% 351 -0.06% 352 0.17% 353 -0.30% 354 0.14% 355 -0.34% 356 0.01% 357 0.06%

lxxxviii

Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Kiểm định mô hình kết hợp ba nhân tố của Fama- French và thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam

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

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH KẾT HỢP BA NHÂN TỐ

CỦA FAMA-FRENCH VÀ THANH KHOẢN TRÊN

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

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

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH KẾT HỢP BA NHÂN TỐ CỦA FAMA-FRENCH VÀ THANH KHOẢN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Danh mục

VIF

Chỉ số

BH

BL

BM

SH

SL

SM

Ri

Coef

Std. Err

Prob

Danh mục

Mô hình

Mô hình

R2 hiệu chỉnh

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok