Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Kiểm định mô hình ba nhân tố của Long Chen và Lu Zhang tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:87

Thêm vào BST

Báo xấu

23
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Kết quả nghiên cứu mô hình ba nhân tố mới cho thấy nhân tố thị trường và nhân tố ROA có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, trong đó nhân tố thị trường có tác động mạnh nhất; nhân tố đầu tư không biến thiên với dao động của thị trường chứng khoán. Như vậy, mô hình ba nhân tố Long Chen- Lu Zhang giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi so với mô hình CAPM nhưng kém hơn so với mô hình ba nhân tố của Fama- French (1993) trên HOSE giai đoạn 2005-2012.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Kiểm định mô hình ba nhân tố của Long Chen và Lu Zhang tại thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VŨ THỊ VÂN ANH KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ CỦA LONG CHEN VÀ LU ZHANG TẠI THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRẦN THỊ HẢI LÝ TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013
Trang i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi, đƣợc sự hỗ trợ của Ngƣời hƣớng dẫn khoa học là TS. Trần Thị Hải Lý. Các nội dung nghiên cứu và kết quả trong đề tài này trung thực và hợp lý. Luận văn có sử dụng một số nhận xét, đánh giá của một số bài nghiên cứu khoa học, các báo cáo. Tất cả đều đƣợc chú thích nguồn gốc sau mỗi trích dẫn để ngƣời đọc tiện tra cứu và kiểm chứng. Tác giả Vũ Thị Vân Anh
Trang ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... i MỤC LỤC ................................................................................................................. ii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ......................................................................iii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ............................................................................ iv DANH MỤC CÁC CÔNG THỨC .......................................................................... vi TÓM LƢỢC ............................................................................................................... 1 1. GIỚI THIỆU ......................................................................................................... 2 2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY .................................................................... 4 3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................... 18 3.1 Dữ liệu nghiên cứu ......................................................................................... 18 3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu ................................................................................ 19 3.2.1 Phƣơng pháp xử lý dữ liệu ....................................................................... 19 3.2.1.1 Tỷ suất sinh lợi .................................................................................... 19 3.2.1.2 Các nhân tố mô phỏng ........................................................................ 21 3.2.2 Các phƣơng pháp phân tích dữ liệu .......................................................... 26 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................................. 29 4.1 Thống kê mô tả ................................................................................................ 29 4.2 Tƣơng quan giữa các nhân tố giải thích ......................................................... 36 4.3 Kết quả kiểm định .......................................................................................... 40 TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................... 55 PHỤ LỤC ................................................................................................................ 57
Trang iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT TSSL Tỷ suất sinh lợi SGDCK Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh BCTC Báo cáo tài chính VCSH Vốn chủ sở hữu CDKT Bảng cân đối kế toán TSCD Tài sản cố định HTK Hàng tồn kho
Trang iv DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 4.1 Quy mô trung bình công ty của các danh mục tại ngày 30/06 mỗi năm. Bảng 4.2 BE/ME trung bình công ty trong các danh mục đầu mỗi năm. Bảng 4.3 Rủi ro và tỷ suất sinh lợi trung bình của các danh mục. Bảng 4.4 Rủi ro và tỷ suất sinh lợi vƣợt trội trung bình của các danh mục. Bảng 4.5 Quy mô trung bình và I/A trung bình của các danh mục theo từng năm. Bảng 4.6 Quy mô trung bình và ROA trung bình của các danh mục theo năm. Bảng 4.7 Ma trận tƣơng quan giữa (rm- rf), SMB và HML. Bảng 4.8 Ma trận tƣơng quan giữa (rm- rf), rINV và rROA. Bảng 4.9 Ma trận tƣơng quan giữa (rm- rf), SMB, HML, rINV và rROA. Bảng 4.10 Hồi quy TSSL vƣợt trội của 6 danh mục theo quy mô – BE/ME với nhân tố thị trƣờng. Bảng 4.11 Bảng kết quả hồi quy TSSL vƣợt trội của 6 danh mục theo quy mô – BE/ME với ba nhân tố rm- rf, SMB và HML. Bảng 4.12 Phần bù rủi ro của các nhân tố trong danh mục theo quy mô- BE/ME. Bảng 4.13 So sánh R2 điều chỉnh của mô hình CAPM với mô hình Fama- French. Bảng 4.14 Hồi quy TSSL vƣợt trội của 6 danh mục theo quy mô- BE/ME với nhân tố đầu tƣ và nhân tố ROA. Bảng 4.15 Hồi quy TSSL vƣợt trội của 6 danh mục theo quy mô- BE/ME với ba nhân tố (rm – rf), rINV và rROA. Bảng 4.16 Phần bù rủi ro của các nhân tố: nhân tố thị trƣờng, nhân tố đầu tƣ và nhân tố ROA. Bảng 4.17 So sánh R2 điều chỉnh của mô hình CAPM, mô hình Fama- French và mô hình Long Chen- Lu Zhang.
Trang v Bảng 4.18 Hồi quy 5 nhân tố - nhân tố thị trƣờng, SMB, HML, rINV và rROA. Bảng 4.19 Phần bù rủi ro nhân tố: rm- rf, SMB, HML, rINV và rROA. Bảng 4.20 So sánh R2 điều chỉnh của 5 mô hình hồi quy.
Trang vi DANH MỤC CÁC CÔNG THỨC Phƣơng trình 2.1 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Phƣơng trình 2.2 Mô hình ba nhân tố của Fama- French. Phƣơng trình 2.3 Phƣơng trình tối ƣu hóa giá trị doanh nghiệp Phƣơng trình 2.4 Mô hình ba nhân tố của Long Chen- Lu Zhang. Phƣơng trình 2.5 Giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách – ME/BE. Phƣơng trình 3.1 TSSL tuần của cổ phiếu. Phƣơng trình 3.2 TSSL tuần của VN- Index. Phƣơng trình 3.3 Giá trị vốn hóa thị trƣờng. Phƣơng trình 3.4 Giá trị sổ sách của cổ phiếu. Phƣơng trình 3.5 Nhân tố quy mô – SMB. Phƣơng trình 3.6 Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng – HML. Phƣơng trình 3.7 Đầu tƣ trên tài sản – I/A. Phƣơng trình 3.8 Tỷ suất sinh lợi trên tài sản – ROA. Phƣơng trình 3.9 Nhân tố đầu tƣ - rINV. Phƣơng trình 3.10 Nhân tố ROA - rROA. Phƣơng trình 3.11 Hồi quy 1 nhân tố - nhân tố thị trƣờng. Phƣơng trình 3.12 Hồi quy 3 nhân tố - nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô và nhân tố giá trị. Phƣơng trình 3.13 Hồi quy 2 nhân tố - nhân tố đầu tƣ và nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tài sản. Phƣơng trình 3.14 Hồi quy 3 nhân tố - nhân tố thị trƣờng, nhân tố đầu tƣ và nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tài sản. Phƣơng trình 3.15 Hồi quy cả 5 nhân tố - nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị, nhân tố đầu tƣ và nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tài sản.
Trang 1 TÓM LƢỢC Nghiên cứu này kiểm định khả năng giải thích cho tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của mô hình ba nhân tố Long Chen- Lu Zhang (2010) với dữ liệu thu thập từ các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2005- 2012. Kết quả nghiên cứu mô hình ba nhân tố mới cho thấy nhân tố thị trƣờng và nhân tố ROA có ảnh hƣởng đến tỷ suất sinh lợi, trong đó nhân tố thị trƣờng có tác động mạnh nhất; nhân tố đầu tƣ không biến thiên với dao động của thị trƣờng chứng khoán. Nhƣ vậy, mô hình ba nhân tố Long Chen- Lu Zhang giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi so với mô hình CAPM nhƣng kém hơn so với mô hình ba nhân tố của Fama- French (1993) trên HOSE giai đoạn 2005- 2012. Bên cạnh đó, khi xem xét ảnh hƣởng của cả 5 nhân tố lên tỷ suất sinh lợi (bao gồm: nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị, nhân tố đầu tƣ và nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tài sản), kết quả kiểm định mô hình năm nhân tố cho giá trị R2 điều chỉnh cao hơn của mô hình Fama- French, 4 trong 5 nhân tố (rm- rf, SMB, HML và rROA) giải thích tốt cho sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu.
Trang 2 1. GIỚI THIỆU Khi thị trƣờng chứng khoán ra đời, hoạt động đầu tƣ xuất hiện cũng là lúc các nhà đầu tƣ, các nhà nghiên cứu tài chính bắt đầu quan tâm đến hai đại lƣợng quan trọng là: rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Vì vậy, nhiều mô hình định giá tài sản lần lƣợt ra đời, đƣợc ứng dụng vào thực tiễn để dự báo trong hiện tại. Khởi đầu là Sharpe (1964), Lintner (1965) và Mossin (1966) giới thiệu mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Mô hình CAPM thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu với rủi ro thị trƣờng. Tuy nhiên, các nghiên cứu khác đã không đồng tình với mô hình CAPM vì cho rằng có nhiều nhân tố khác hơn là chỉ một nhân tố tham gia định giá. Sau đó, Ross (1976) phát triển mô hình, sử dụng thêm nhiều nhân tố cho việc xác định tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, gọi là mô hình APT. Mặc dù, APT hiệu quả hơn CAPM nhƣng nó thiếu tính tổng quát trong việc sử dụng. Ngoài ra, do khác nhau về điều kiện kinh tế và điều kiện kinh doanh ở mỗi quốc gia nên mô hình APT không phổ biến. Năm 1993, Fama- French phát hiện ra rằng mô hình CAPM không thể giải thích đầy đủ nhân tố tỷ suất sinh lợi trung bình cho giai đoạn 1963- 1990 của cổ phiếu Mỹ và rủi ro cổ phiếu theo nhiều hƣớng khác nhau. Fama- French đã nghiên cứu và phát hiện thêm hai nhân tố, là: nhân tố quy mô và nhân tố giá trị. Hai nhân tố này giải thích phần lớn độ phân tán trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu. Sau khi đƣợc giới thiệu, mô hình ba nhân tố của Fama- French để lƣợng hóa mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi đã đƣợc kiểm định là có hiệu quả ở nhiều thị trƣờng chứng khoán phát triển cũng nhƣ mới nổi, nhƣ: nghiên cứu của Andreas Charitou và Eleni Constantinidis (2004), Nartea và Djajadikerta (2005) đối với thị trƣờng chứng khoán Hoa Kỳ, thị trƣờng chứng khoán của các nƣớc phát triển khác nhƣ Nhật Bản, Úc, New Zealand,…; hay các nghiên cứu của Gregory Connor và Sanjay Sehgal (2001) đối với thị trƣờng các nƣớc đang phát triển nhƣ Ấn Độ, Nam Mỹ, Ucraina,….
Trang 3 Năm 2010, hai nhà nghiên cứu Long Chen và Lu Zhang cho rằng mô hình ba nhân tố của Fama– French (1993) chƣa giải thích đƣợc mối tƣơng quan thuận chiều giữa tỷ suất sinh lợi trung bình với tỷ suất sinh lợi kỳ trƣớc trong ngắn hạn và mối tƣơng quan nghịch chiều giữa tỷ suất sinh lợi trung bình với tình trạng kiệt quệ tài chính, phát hành cổ phần mới và tăng trƣởng tài sản. Từ mô hình ba nhân tố của Fama- French, Long Chen- Lu Zhang đã phát triển và xây dựng nên mô hình ba nhân tố mới có thể khắc phục đƣợc những khuyết điểm của mô hình ba nhân tố của Fama– French. Với mô hình CAPM và mô hình Fama- French, hai mô hình này đã đƣợc kiểm định và sử dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia trên Thế giới, trong đó có cả Việt Nam; còn mô hình ba nhân tố mới của Long Chen- Lu Zhang vẫn đang trong giai đoạn hoàn thiện, việc kiểm định và ứng dụng vào thực tiễn chƣa rộng rãi. Chính vì vậy, bài viết này xin chọn mô hình ba nhân tố mới của Long Chen- Lu Zhang để kiểm định ở thị trƣờng Việt Nam nhằm xem xét khả năng giải thích của ba nhân tố: thị trƣờng, đầu tƣ và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của các cổ phiếu tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Từ đó, câu hỏi nghiên cứu đƣợc đặt ra là “Mô hình ba nhân tố của Long Chen- Lu Zhang có giải thích cho tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán Việt Nam tốt hơn mô hình ba nhân tố của Fama- French hay không?”
Trang 4 2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY Vào đầu thập niên 60, để xây dựng một mô hình danh mục đầu tƣ, các nhà đầu tƣ phải xác định đƣợc lƣợng rủi ro có thể có, họ đã chú ý đến rủi ro nhƣng chƣa có một ƣớc lƣợng cụ thể cho từng khoản mục. Từ đó, Harry Markowitz (1952) đã xây dựng nên mô hình danh mục đầu tƣ cơ bản, ông phát triển tỷ suất sinh lợi mong đợi đối với danh mục của các tài sản và một ƣớc lƣợng rủi ro mong đợi. Markowitz chỉ ra rằng phƣơng sai của tỷ suất sinh lợi là một ƣớc lƣợng có ý nghĩa của rủi ro danh mục với một tập hợp những giả định và ông đƣa ra công thức tính phƣơng sai của danh mục. Sau sự phát triển lý thuyết danh mục của Markowitz, nhiều lý thuyết đã đƣợc đƣa ra nhằm xây dựng mô hình định giá cho các tài sản rủi ro.  Mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Nhân tố chủ yếu để lý thuyết danh mục phát triển thành lý thuyết thị trƣờng vốn là ý tƣởng về một tài sản phi rủi ro. Sau sự phát triển của mô hình danh mục Markowitz, một vài tác giả quan tâm đến việc ứng dụng giả định tồn tại một tài sản phi rủi ro, nghĩa là một tài sản có phƣơng sai bằng không. Tài sản nhƣ thế sẽ không có tƣơng quan với tất cả các tài sản rủi ro khác và sẽ có một tỷ suất sinh lợi phi rủi ro, rf. Tài sản đó sẽ nằm trên trục đứng của biểu đồ danh mục. Giả thuyết này cho phép chúng ta rút ra một lý thuyết tổng quát cho việc định giá các tài sản vốn dƣới các điều kiện không chắc chắn từ lý thuyết danh mục Markowitz. Lý thuyết thị trƣờng vốn mở rộng lý thuyết danh mục và phát triển thành mô hình định giá các tài sản rủi ro - mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Mô hình CAPM do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã có đƣợc nhiều ứng dụng. Mặc dù còn có một số mô hình khác giải thích động thái thị trƣờng nhƣng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát với thực tiễn hơn.
Trang 5 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. ri – rf = βim(rm – rf) (2.1) Với: ri: tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản i. rf : tỷ suất sinh lợi phi rủi ro. rm: tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục thị trƣờng. βim: hệ số beta thị trƣờng của tài sản i. Trong mô hình này, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận không rủi ro cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó, còn rủi ro không toàn hệ thống không đƣợc xem xét trong mô hình này do nhà đầu tƣ có thể xây dựng danh mục đầu tƣ đa dạng hóa để loại bỏ loại rủi ro này. Cũng nhƣ bất kỳ mô hình nào, mô hình CAPM cũng chỉ là một sự đơn giản hóa hiện thực bằng những giả định thị trƣờng vốn hoàn hảo. Thành quả thực nghiệm của Sharpe (1964) và Lintner (1965) về mô hình định giá tài sản vốn – CAPM, tuy có nhiều đóng góp tích cực về mặt lý luận nhƣng kết quả kiểm định của mô hình cho thấy chƣa rõ ràng. Fama- French (1993) từng tranh luận về mô hình CAPM, thông qua những nhân tố rõ ràng, mô hình Fama- Fench giải thích đƣợc những gì mà mô hình CAPM chƣa thể.  Mô hình ba nhân tố của Fama- French. Năm 1992, Eugene Fama – giáo sƣ tài chính ngƣời Mỹ, cùng với Kenneth French khám phá ra rằng beta của mô hình CAPM chƣa giải thích đƣợc tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán Mỹ thời kỳ 1963- 1990. Fama- French bắt đầu quan sát hai lớp cổ phiếu có khuynh hƣớng tốt hơn so với toàn bộ thị trƣờng. - Thứ nhất là cổ phiếu có vốn hóa nhỏ (small caps) – còn gọi là quy mô nhỏ. - Thứ hai là cổ phiếu có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trƣờng BE/ME (book to market equity) cao.
Trang 6 Fama- French đƣa thêm hai nhân tố này vào mô hình CAPM để phản ánh sự nhạy cảm của danh mục đối với hai loại cổ phiếu này. Mô hình ba nhân tố của Fama- French (1993) cho rằng tỷ suất sinh lợi của một danh mục đầu tƣ hoặc một cổ phiếu phụ thuộc vào ba yếu tố: - Yếu tố thị trƣờng. - Yếu tố quy mô công ty - ME. - Yếu tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng - BE/ME. Mô hình ba nhân tố Fama- French: ri – rf = βim(rm – rf) + βSMB,iSMB + βHML,iHML + Ԑ (2.2) Trong đó: ri : tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục tài sản i. rf : tỷ suất sinh lợi phi rủi ro. rm : tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục thị trƣờng. SMB : phần bù quy mô. Là tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục có giá trị vốn hóa thị trƣờng nhỏ (S/L, S/M, S/H) trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục có giá trị vốn hóa thị trƣờng lớn (B/L, B/M, B/H). HML : phần bù giá trị. Là chênh lệch trong tỷ suất sinh lợi bình quân danh mục các cổ phiếu có BE/ME cao (S/H và B/H) với danh mục các cổ phiếu có BE/ME nhỏ (S/L và B/L). βim : hệ số hồi quy thị trƣờng. βSMB,i : hệ số hồi quy của nhân tố SMB. βHML,i : hệ số hồi quy của nhân tố HML. Ԑ : sai số ngẫu nhiên. Kết quả kiểm định mô hình trên mẫu của Fama- French ở thị trƣờng Mỹ thời gian 1963- 1991 cho thấy một mối quan hệ ngƣợc chiều giữa quy mô và TSSL trung bình; và một mối tƣơng quan cùng chiều mạnh hơn của BE/ME với TSSL trung bình, nghĩa là BE/ME có tác dụng giải thích TSSL chứng khoán nhất quán hơn so với nhân tố quy mô.
Trang 7 Với cùng một nhóm danh mục con BE/ME (ngoại trừ nhóm danh mục con có BE/ME thấp nhất), TSSL giảm khi quy mô tăng, điều này cũng có nghĩa là hệ số của nhân tố SMB là dƣơng. Với cùng một nhóm danh mục con theo quy mô, TSSL trung bình có xu hƣớng tăng cùng với BE/ME, tức hệ số của nhân tố HML là dƣơng. Fama- French giải thích hệ số của SMB dƣơng là do những doanh nghiệp có quy mô nhỏ thƣờng chứa rủi ro cao, hoạt động kém hiệu quả hơn, chi phí đại diện cao hơn, do đó nhà đầu tƣ đòi hỏi một phần bù rủi ro lớn hơn không. Cũng theo Fama- French, những công ty có BE/ME cao thƣờng rơi vào kiệt quệ tài chính nhiều hơn, gây rủi ro cho nhà đầu tƣ, do đó nhà đầu tƣ đƣợc phần bù giá trị dƣơng. Hầu hết các nhân tố đều có ý nghĩa thống kê và khả năng giải thích cho tỷ suất sinh lợi chứng khoán khá tốt. Sau khi đƣợc giới thiệu vào năm 1993, mô hình ba nhân tố của Fama- French để lƣợng hóa mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi đƣợc kiểm định là có hiệu quả ở nhiều thị trƣờng chứng khoán phát triển cũng nhƣ mới nổi, nhƣ: - Nghiên cứu của Andreas Charitou và Eleni Constantinidis: tháng 2/2004, Andreas và Eleni - hai nhà khoa học thuộc trƣờng Đại học Cyprus đã công bố công trình nghiên cứu mang tên “Các nhân tố quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng trong thu nhập và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán – Bằng chứng thực nghiệm ở thị trƣờng Nhật Bản”. “Nguồn: Andreas Charitou & Eleni Constantinidis, “Size And Book- to- Market Factors in Earnings and Stock Returns: Empirical Evidence For Japan”, 2004”. Bài nghiên cứu kiểm định mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi ba nhân tố của Fama- French với dữ liệu từ thị trƣờng Nhật Bản, thời gian nghiên cứu từ năm 1992 đến năm 2001. Kết quả thực nghiệm cho thấy mối tƣơng quan giữa nhân tố SMB và HML chỉ là -0.158, tạo nên đƣợc sự tin cậy cho mô hình kiểm định. Các tác giả xác nhận rằng SMB và HML có khả năng giải thích những thay đổi trong TSSL của các chứng khoán, hệ số R2 điều chỉnh ở mức rất cao, trên 84%. Nhân tố thị trƣờng, khi đứng một mình trong mô hình
Trang 8 CAPM có giá trị R2 điều chỉnh nằm trong khoảng 60% đến 93%; nhƣng khi thêm các nhân tố SMB và HML vào mô hình, đóng vai trò là các biến giải thích TSSL thì rõ ràng khả năng giải thích TSSL của các danh mục tăng lên đáng kể. Giá trị R2 điều chỉnh của mô hình ba nhân tố nằm trong khoảng 84% đến 97%, cao hơn nhiều so với của mô hình CAPM. Kết quả của bài nghiên cứu ủng hộ cho mô hình ba nhân tố Fama- French, mô hình Fama- French hoạt động hiệu quả hơn mô hình CAPM. - Nghiên cứu của Nartea và Djajadikerta: hai nhà nghiên cứu thuộc trƣờng đại học Kế toán, Tài chính và Kinh tế Edith Cowan công bố công trình nghiên cứu vào tháng 11/2005: “Ảnh hƣởng của quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng và ứng dụng mô hình ba nhân tố Fama- French ở các thị trƣờng nhỏ: Những phát hiện đầu tiên từ thị trƣờng chứng khoán New Zealand”. “Nguồn: Nartea & Djajadikerta, “The Size and Book- to- Market Effects and The Fama French Three Factor Model in Small Markets: Prelimonary Findings from New Zealand”, 2005”. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ thị trƣờng chứng khoán New Zealand giai đoạn 1994- 2002, nhằm đo lƣờng ảnh hƣởng của các nhân tố quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng đến TSSL trên thị trƣờng chứng khoán New Zealand, đồng thời đánh giá khả năng dự báo TSSL của mô hình ba nhân tố Fama- French trên thị trƣờng này. Khi các tác giả hồi quy mô hình CAPM, kết quả kiểm định cho thấy các hệ số hồi quy chặn không có ý nghĩa thống kê, trong khi các hệ số hồi quy β có ý nghĩa. Hệ số β của cả chín danh mục đều có ý nghĩa thống kê, nằm trong khoảng [0.68; 1.13]. Đối với kết quả kiểm định hồi quy mô hình ba nhân tố Fama- French, các hệ số hồi quy chặn của mô hình hầu nhƣ tƣơng đồng với các hệ số hồi quy chặn của mô hình CAPM, hệ số R2 điều chỉnh của mô hình ba nhân tố gia tăng không đáng kể so với kết quả của mô hình CAPM. Mặc
Trang 9 dù vậy, điều này vẫn cho ta thấy mô hình ba nhân tố tỏ ra hiệu quả hơn mô hình CAPM trong việc dự báo TSSL chứng khoán. - Nghiên cứu của Gregory Connor và Sanjay Sehgal: tháng 5/2001, Gregory Connor - nhà nghiên cứu thuộc trƣờng Kinh tế Luân Đôn, phân ngành Kế toán và Tài chính, cùng nhà nghiên cứu Sanjay Senghal - thuộc trƣờng Đại học Dehli, phân ngành nghiên cứu tài chính đã tiến hành nghiên cứu và công bố công trình nghiên cứu mang tên “Kiểm định mô hình Fama- French ở thị trƣờng Ấn Độ”. “Nguồn: Gregory Connor & Sanjay Sehgal, “Tests of Fama and French Model in India”, 2001” Bài nghiên cứu kiểm định thực nghiệm mô hình ba nhân tố Fama- French đối với các TSSL chứng khoán thị trƣờng Ấn Độ từ tháng 6/1989 đến tháng 3/1999. Kết quả kiểm định hiệu quả của mô hình định giá khi áp dụng trên thị trƣờng Ấn Độ cho thấy nhân tố thị trƣờng là nhân tố có khả năng giải thích mạnh nhất trong tất cả các nhân tố ở cả sáu danh mục theo quy mô và giá trị. Trong mô hình CAPM, giá trị hệ số R2 điều chỉnh khoảng 70%- 80%. Hệ số này giảm xuống dƣới 25% khi sử dụng hai nhân tố SMB và HML. Tuy nhiên, hai nhân tố này cũng phần nào giải thích đƣợc cho TSSL. Trong mô hình ba nhân tố Fama- French, ngoại trừ trƣờng hợp danh mục B/L, hệ số R2 điều chỉnh của mô hình hồi quy cao hơn nhiều so với mô hình CAPM, giá trị R2 điều chỉnh dao động từ 0.814 đến 0.862. - Nghiên cứu của Sunnil K. Bundoo: năm 2004, sau một thời gian nghiên cứu, nhà khoa học Sunil K. Bundoo thuộc phân ngành Kinh tế và Thống kê trực thuộc trƣờng Đại học Mauritius, Nam Mỹ đã công bố công trình nghiên cứu với tên gọi “Đổi mới mô hình ba nhân tố Fama- French: Bằng chứng mới từ một thị trƣờng chứng khoán đang phát triển”.
Trang 10 “Nguồn: Sunil K Bundoo, “An Augmented Fama and French Three- Factor Model: New Evidence From An Emerging Stock Market”, 2006.” Trong quá khứ, có rất ít bằng chứng thực nghiệm về vai trò của nhân tố quy mô và nhân tố giá trị tại các thị trƣờng chứng khoán đang phát triển nói chung, và tại thị trƣờng chứng khoán Châu Phi nói riêng. Bài nghiên cứu này cung cấp một vài bằng chứng về thị trƣờng đang phát triển - thị trƣờng chứng khoán Mauritius. Những phát hiện của bài nghiên cứu cho thấy mô hình ba nhân tố Fama- French giải thích cho TSSL tốt hơn mô hình CAPM khi kiểm định tại thị trƣờng chứng khoán Mauritius, và cả hai nhân tố quy mô và tỷ lệ BE/ME đều có tác động lên TSSL. - Nghiên cứu của Liu Yaoguang: năm 2009, Liu Yaoguang - một nhà nghiên cứu kinh tế thuộc trƣờng Đại học Lincoln đã công bố công trình nghiên cứu “Phân tích thực nghiệm tỷ suất sinh lợi của thị trƣờng chứng khoán loại A của Trung Quốc” “Nguồn: Liu Yaguang, “An Empirical Cross- Section Analysis of Stock Returns on the Chinese A- Share Stock Market”, 2009.” Bài nghiên cứu kiểm định hiệu quả của mô hình ba nhân tố Fama- French (1993) trong việc dự báo TSSL của các chứng khoán loại A thuộc thị trƣờng chứng khoán Trung Quốc trong khoảng thời gian từ năm 1996 đến năm 2005. Từ đó, tác giả xem xét khả năng ứng dụng của mô hình ba nhân tố Fama- French vào thực tế cả thị trƣờng chứng khoán Trung Quốc và đánh giá xem liệu mô hình này có hiệu quả hơn trong việc dự báo TSSL của chứng khoán so với mô hình CAPM truyền thống hay không. Kết quả nghiên cứu cho thấy khi thêm nhân tố SMB vào mô hình CAPM thì tất cả các hệ số hồi quy của nhân tố thị trƣờng đều mang giá trị dƣơng và có ý nghĩa thống kê, giá trị R2 điều chỉnh của cả sáu danh mục chứng khoán tăng trung bình 3%. Ở thị trƣờng chứng khoán Trung Quốc, nhân tố quy mô
Trang 11 có quan hệ nghịch chiều với TSSL, bằng chứng là danh mục chứng khoán quy mô nhỏ có hệ số hồi quy theo quy mô mang giá trị dƣơng, còn hệ số hồi quy theo quy mô của danh mục chứng khoán quy mô lớn mang giá trị âm. Khi tác giả đƣa nhân tố BE/ME vào mô hình CAPM thì giá trị R2 điều chỉnh tăng khoảng 3%. Sau đó, ông cho cả hai nhân tố quy mô và nhân tố giá trị kết hợp với nhân tố thị trƣờng. R2 điều chỉnh của mô hình ba nhân tố cho kết quả cao hơn của mô hình CAPM khoảng 6.6%. Ngoài ra, khi tác giả xem xét hệ số hồi quy chặn của mô hình CAPM và của mô hình ba nhân tố thì thấy rằng hệ số hồi quy chặn của các danh mục trong mô hình CAPM có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 1%; trong khi các hệ số hồi quy chặn của mô hình ba nhân tố lại không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%. Nhƣ vậy, có thể khẳng định mô hình ba nhân tố Fama- French giải thích TSSL tốt hơn nhiều so với mô hình CAPM. Trải qua hơn hai thập kỷ, cùng với nhiều nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình ba nhân tố Fama- French ở nhiều thị trƣờng chứng khoán Quốc tế đã chứng minh mô hình Fama- French có tầm ảnh hƣởng rất lớn. Tuy nhiên, mô hình này vẫn vƣớng phải hạn chế nhất định khi nó không thể giải thích đƣợc nhiều mẫu hình TSSL của tài sản. Ví dụ điển hình nhƣ mối quan hệ đồng biến giữa TSSL trung bình với lợi nhuận kỳ trƣớc trong ngắn hạn và thu nhập bất thƣờng; hay mối quan hệ nghịch biến giữa TSSL trung bình với kiệt quệ tài chính, phát hành cổ phiếu và tăng trƣởng tài sản. Vì vậy, Long Chen và Lu Zhang đƣa ra mô hình ba nhân tố mới kỳ vọng có thể giải thích tốt hơn mô hình ba nhân tố của Fama- French.  Mô hình ba nhân tố của Long Chen- Lu Zhang. Long Chen- Lu Zhang xây dựng mô hình ba nhân tố mới dựa trên lý thuyết Tobin’s Q của James Tobin thông qua việc thiết lập phƣơng trình tổng quát về điều kiện tối ƣu hóa giá trị doanh nghiệp:
Trang 12 Πj1 + 1 – δ rj = (2.3) 1 + α(Ij0/Aj0) Với: rj : tỷ lệ chiết khấu ròng. Πj1 : tỷ suất sinh lợi vốn biên (tỷ suất sinh lợi trên tài sản). 1–δ : giá trị thanh khoản biên của vốn. 1 : chi phí mua đầu tƣ biên = 1. α(Ij0/Aj0) : chi phí điều chỉnh biên. Phƣơng trình 2.3 nói rằng lợi nhuận đầu tƣ biên chiết khấu về thời điểm 0 phải bằng với chi phí đầu tƣ biên. Điều này có nghĩa tỷ suất sinh lợi đầu tƣ là tỷ lệ lợi nhuận đầu tƣ biên vào thời điểm 1 chia cho chi phí đầu tƣ biên vào thời điểm 0 sẽ bằng tỷ lệ chiết khấu, theo Cochrane (1991). “Nguồn:Long Chen & Lu Zhang, “A Better Three- Factor Model That Explains More Anomalies”, Journal of Financial Economics, No. 2, April 2010.” Long Chen- Lu Zhang sử dụng điều kiện tối ƣu (phƣơng trình 2.3) để phát triển các giả thuyết có thể kiểm chứng đƣợc cho TSSL. Các yếu tố thị trƣờng, yếu tố đầu tƣ và yếu tố TSSL trên tổng tài sản giải thích sự biến đổi trong TSSL kỳ vọng. Các tác giả cho rằng mô hình ba nhân tố mới tốt hơn so với các mô hình định giá tài sản truyền thống trong việc giải thích các bất thƣờng liên quan đến TSSL kỳ trƣớc ngắn hạn, kiệt quệ tài chính, phát hành cổ phần ròng, tăng trƣởng tài sản, thu nhập bất thƣờng và các tỷ số giá trị. Bằng trực giác mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình Long Chen- Lu Zhang (2010) với TSSL tài sản: - Đầu tƣ dự đoán TSSL bởi với dòng tiền kỳ vọng cho trƣớc, chi phí sử dụng vốn cao nghĩa là NPV của vốn mới thấp, dẫn đến đầu tƣ thấp; trong khi chi phí sử dụng vốn thấp nghĩa là NPV của vốn mới cao, dẫn đến đầu tƣ cao. - ROA dự đoán tỷ suất sinh lợi bởi ROA dự kiến cao có liên quan đến đầu tƣ thấp nghĩa là tỷ suất chiết khấu cao. Tỷ suất chiết khấu cao cần thiết để bù đắp ROA dự kiến cao nhằm làm cho NPV của vốn mới thấp, do đó đầu tƣ
Trang 13 thấp. Nếu tỷ suất chiết khấu không đủ cao để trung hòa ROA dự kiến cao, các công ty thay vào đó sẽ quan sát những NPV cao của vốn mới và đầu tƣ nhiều hơn. Tƣơng tự, ROA dự kiến thấp liên quan đến đầu tƣ cao, nghĩa là tỷ lệ chiết khấu thấp. Nếu tỷ suất chiết khấu không đủ thấp để trung hòa ROA dự kiến thấp, các công ty thay vào đó sẽ quan sát những NPV thấp của vốn mới và đầu tƣ ít hơn. Thành quả của mô hình ba nhân tố mới kết hợp với ý nghĩa kinh tế dựa trên lý thuyết Tobin’s Q cho thấy mô hình có thể đƣợc sử dụng để đo lƣờng TSSL kỳ vọng trong thực tế. Long Chen- Lu Zhang kiểm định giả thuyết ROA và đầu tƣ bằng cách sử dụng phƣơng pháp tiếp cận danh mục đầu tƣ Fama- French. Hai tác giả xây dựng các yếu tố chung dựa vào đầu tƣ trên tài sản và ROA theo cách tƣơng tự mà Fama- French (1993, 1996) đã xây dựng theo quy mô và giá trị. Mô hình đƣợc xây dựng trên NYSE, Amex và NASDAQ từ tháng 01/1972 đến tháng 12/2006, gồm 3 nhân tố: - Phần bù thị trƣờng. - Phần bù đầu tƣ. - Phần bù TSSL trên tổng tài sản – ROA. Mô hình ba nhân tố Long Chen- Lu Zhang: ri – rf = α + βMKTrMKT + βINVrINV + βROArROA + Ԑ (2.4) Trong đó: ri : tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục tài sản i. rf : tỷ suất sinh lợi phi rủi ro. rMKT : phần bù rủi ro thị trƣờng. rINV : phần bù đầu tƣ. rROA : phần bù TSSL trên tổng tài sản. βMKT : hệ số hồi quy thị trƣờng. βINV : hệ số hồi quy của nhân tố đầu tƣ. βROA : hệ số hồi quy của nhân tố ROA. α : để mô hình có hiệu quả đầy đủ thì α nên tiến dần về 0.