Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Kiểm định mô hình ba nhân tố Fama – French trên sàn HOSE

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:84

Thêm vào BST

Báo xấu

31
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là ứng dụng mô hình Fama – French để đo lường ảnh hưởng của ba nhân tố đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu các công ty cổ phần niêm yết trên sàn HOSE. Kết quả nghiên cứu sẽ giúp nhà đầu tư đánh giá mức độ thành công của mô hình trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của các công ty cổ phần niêm yết. Nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu quan sát là dữ liệu của 83 công ty niêm yết trên sàn HOSE từ ngày 29/06/2007 đến 30/06/2011.

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 Fama – French trên sàn HOSE

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH  NGUYỄN THỊ BÍCH THỦY KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA – FRENCH TRÊN SÀN HOSE LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ CHUYÊN NGÀNH: KINH TẾ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 60.34.02.01 NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS. LÊ THỊ LANH TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2012
MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục các từ viết tắt và thuật ngữ Danh mục hình, bảng biểu và phương trình CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU.......................................................................................... 1 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA – FRENCH VÀ CÁC CHỨNG CỨ THỰC NGHIỆM.................................................................................................... 3 2.1 Mô hình ba nhân tố Fama – French .......................................................................... 3 2.2 Những nghiên cứu thực nghiệm về mô hình ba nhân tố Fama – French.................. 6 CHƯƠNG 3: KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA – FRENCH TRÊN SÀN HOSE 3.1 Xây dựng mô hình ba nhân tố Fama – French đối với cổ phiếu trên sàn HOSE.... 11 3.2 Dữ liệu mẫu nghiên cứu .......................................................................................... 13 3.3 Xây dựng các danh mục cổ phiếu theo quy mô vốn hoá và tỷ số BE/ME.............. 16 3.4 Rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của các danh mục cổ phiếu.............................. 20 3.5 Kiểm định mô hình ba nhân tố Fama –French với cổ phiếu trên sàn HOSE.......... 22 3.5.1 Kiểm định tính dừng và đa cộng tuyến ................................................................ 22 3.5.2 Kiểm định mô hình ba nhân tố Fama – French.................................................... 24 3.5.3 Phân tích kết quả hồi quy..................................................................................... 27 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ ..................................................... 34 4.1 Khuyến nghị đầu tư................................................................................................. 34
4.1.1 Lựa chọn cổ phiếu................................................................................................ 34 4.1.2 Một số khuyến nghị đối với nhà đầu tư cá nhân .................................................. 38 4.2 Giải pháp nâng cao khả năng áp dụng mô hình ...................................................... 39 TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................... 41 PHỤ LỤC..................................................................................................................... 45
LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu của cá nhân và chưa từng được công bố. Số liệu được sử dụng trong mô hình là số liệu thực tế tổng hợp từ các báo cáo tài chính của 83 Công ty niêm yết trên sàn HOSE qua các năm từ 2007-2011. Nội dung của luận văn đảm bảo không sao chép của bất cứ luận văn nào khác. Mặc dù tác giả đã rất nỗ lực và cố gắng nhưng luận văn này chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót. Rất mong nhận được ý kiến đóng góp của Thầy Cô và các bạn để luận văn được hoàn chỉnh hơn. Người thực hiện Nguyễn Thị Bích Thuỷ Học viên cao học Lớp TCDN – Đêm 2 - Khóa 18 Trường đại học kinh tế Tp. HCM
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ CTCP Công ty cổ phần HML High minus Low – Phần bù giá trị HSX Ho Chi Minh Stock Exchange – Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh IMF International Monetary Fund – Quỹ tiền tệ Quốc tế NYSE New York Stock Exchange – Sở Giao dịch chứng khoán Hoa kỳ ROA Return on Asset – Lợi nhuận trên tổng tài sản ROCE Return on Capital Employed – Lợi nhuận trên vốn sử dụng ROE Return on Equity – Lợi nhuận trên vốn ROS Return on Sale – Lợi nhuận trên doanh thu SBV The State Bank of Viet Nam – Ngân hàng Nhà nước Việt Nam SMB Small minus Big – Phần bù quy mô TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh TTCK Thị trường chứng khoán TTCKVN Thị trường chứng khoán Việt Nam WB World Bank – Ngân hàng Thế giới
DANH SÁCH BẢNG BIỂU VÀ PHƯƠNG TRÌNH Danh sách bảng biểu Tên bảng Trang Bảng 3.1 Danh sách các công ty chọn vào mẫu nghiên cứu 13 Bảng 3.2 Giá trị quy mô trung vị 18 Bảng 3.3 Quy mô trung bình các danh mục 19 Bảng 3.4 BE/ME trung bình các danh mục 19 Bảng 3.5 Tỷ suất sinh lợi vượt trội và rủi ro của 4 danh mục 21 Bảng 3.6 Kết quả kiểm định tính dừng 23 Bảng 3.7 Ma trận tương quan giữa các biến 23 Bảng 3.8 Kết quả tính toán α, β, s, h và R2 hiệu chỉnh bằng Eview 25 Bảng 3.9 Kết quả hồi quy ba nhân tố với danh mục 83 chứng khoán 27 Bảng 3.10 Kết quả hồi quy ba nhân tố với danh mục S/H 28 Bảng 3.11 Kết quả hồi quy ba nhân tố với danh mục S/L 29 Bảng 3.12 Kết quả hồi quy ba nhân tố với danh mục B/H 30 Bảng 3.13 Kết quả hồi quy ba nhân tố với danh mục B/L 31 Bảng 4.1 Hệ số β, vốn hóa, BE/ME các cổ phiếu tại ngày 30/6/2012 35
Danh sách phương trình Tên phương trình Trang 2.1 Mô hình ba nhân tố Fama- French 3 2.2 Phương trình xác định nhân tố SMB 5 2.3 Phương trình xác định nhân tố HML 6 3.1 Phương trình xác định tỷ suất sinh lợi VN-Index 12 3.2 Phương trình xác định số cổ phiếu lưu hành 17 3.3 Phương trình xác định hệ số BE/ME 17 3.4 Phương trình xác định tỷ suất sinh lợi trung bình của danh 20 mục 3.5 Phương trình xác định tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu thứ i 20
MỞ ĐẦU Ở nước ta tồn tại đa số là các nhà đầu tư cá nhân và kinh doanh chủ yếu dựa vào những khuyến nghị của các công ty chứng khoán được định giá bằng phương pháp chiết khấu dòng tiền hoặc phương pháp tương đối. Tuy nhiên, với tình hình biến động của thị trường hiện nay thì các phương pháp này tỏ ra kém hiệu quả và không thể dự báo được những chuyển biến của thị trường để nhà đầu tư có thể thực hiện quyết định kinh doanh một cách linh động hơn. Hiện nay, vẫn chưa có một nghiên cứu quy mô nào về mối quan hệ giữa các nhân tố lên tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, từ đó cho nhà đầu tư một nhận định đúng về rủi ro tương ứng với tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Cho đến thời điểm hiện tại, trong giới học thuật tài chính đã và đang có những tranh luận về các mô hình: Mô hình Định giá tài sản vốn CAPM, Mô hình ba nhân tố của Fama và French (1993), Mô hình bốn nhân tố của M. Carhart (1997) và Mô hình ba nhân tố của Lu Zhang và Long Chen (2010). Các mô hình này đã được kiểm định ở các thị trường chứng khoán trên thế giới. Thấy được sự cần thiết của việc vận dụng các mô hình để đo lường ảnh hưởng của các nhân tố lên tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, tác giả quyết định nghiên cứu đề tài “Kiểm định mô hình ba nhân tố Fama – French trên sàn HOSE”. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình ba nhân tố Fama - French. Mô hình này đã áp dụng rộng rãi và khá thành công tại nhiều quốc gia trên thế giới để cung cấp cho các nhà đầu tư một công cụ đo lường ảnh hưởng của các nhân tố lên tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Điều này sẽ có ích cho các nhà đầu tư trong việc quyết định nên nắm giữ những danh mục hay cổ phiếu nào để đem lại lợi nhuận tối đa.
1 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU Trên thế giới việc xây dựng các mô hình định giá danh mục đầu tư đã được tiến hành từ rất lâu. Năm 1952, tạp chí “The Journal of Finance” đăng tải bài báo “Portfolio Selection” của Harry Markowitz, ý tưởng của bài báo này chính là nền tảng để xây dựng lên một trong những lý thuyết định giá tài sản nổi tiếng nhất: Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại. Hơn 50 năm đã qua, từ nguyên lý ban đầu của Harry Markowizt, nhiều phát hiện mới đã được thực hiện, và đã cho ra đời những lý thuyết, mô hình định giá tài sản có khả năng ứng dụng cao. Trên cơ sở Lý thuyết về quản lý danh mục đầu tư của Markowitz, William Sharpe, Lintner, Mossin đã mở đường cho một phương pháp định giá tài sản hiện đại, mô hình định giá tài sản CAPM được sử dụng rộng rãi trên thế giới từ những năm 1960. Bên cạnh mô hình định giá tài sản CAPM, kinh doanh chênh lệch giá APT hay mô hình ba nhân tố của Fama và French đã đưa ra những chứng cứ thực nghiệm về mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi và các nhân tố rủi ro, dựa vào tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và mức độ rủi ro có thể chấp nhận được, nhà đầu tư sẽ có những quyết định đầu tư cho danh mục của mình. Thị trường chứng khoán Việt Nam sau hơn mười hai năm hình thành và phát triển, số nhà đầu tư tham gia thị trường chứng khoán không ngừng tăng lên, nhiều nhà đầu tư đã thành công và thu được không ít lợi nhuận từ chứng khoán. Tuy nhiên, có rất ít nhà đầu tư Việt Nam dựa vào các chỉ số hay mô hình để đầu tư, mà chủ yếu là đầu tư theo cảm tính hoặc đầu tư theo người khác (tính bầy đàn). Ở Việt Nam, việc áp dụng các mô hình định giá gặp rất nhiều khó khăn. Do thị trường mới phát triển, chịu ảnh hưởng nhiều bởi các yếu tố tâm lý và hoạt động đầu cơ không lành mạnh. Hiện nay, ở nước ta tồn tại đa số là các nhà đầu tư cá nhân và kinh doanh chủ yếu dựa vào những khuyến nghị của các công ty chứng khoán được định giá bằng phương pháp chiết khấu dòng tiền hoặc phương pháp tương đối. Tuy nhiên, với tình
2 hình biến động của thị trường hiện nay thì các phương pháp này tỏ ra kém hiệu quả và không thể dự báo được những chuyển biến của thị trường để nhà đầu tư có thể thực hiện quyết định kinh doanh một cách linh động hơn. Từ đó, nhu cầu đặt ra là là làm thế nào để lựa chọn được danh mục đầu tư tối ưu khi đầu tư vào thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay. Mô hình ba nhân tố Fama French được xem như một mô hình hoàn chỉnh để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu. Luận văn “KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA – FRENCH TRÊN SÀN HOSE” được thực hiện như một nghiên cứu cụ thể giúp nhà đầu tư có một tham khảo thực tế để đưa ra các quyết định đầu tư khi tham gia thị trường chứng khoán. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là ứng dụng mô hình Fama – French để đo lường ảnh hưởng của ba nhân tố đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu các công ty cổ phần niêm yết trên sàn HOSE. Kết quả nghiên cứu sẽ giúp nhà đầu tư đánh giá mức độ thành công của mô hình trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của các công ty cổ phần niêm yết. Nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu quan sát là dữ liệu của 83 công ty niêm yết trên sàn HOSE từ ngày 29/06/2007 đến 30/06/2011. Bao gồm: - Giá chứng khoán: dùng để tính toán tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu - Một số thông số tài chính gồm Nợ phải trả, Vốn đầu tư chủ sở hữu, Cổ phiếu quỹ và Tổng nguồn vốn: dùng để tính toán hệ số BE/ME và mức vốn hóa thị trường của cổ phiếu. Đối với nhân tố thị trường, dữ liệu về chỉ số VN-Index lấy từ website www.cophieu68.com được tác giả sử dụng để tính suất sinh lợi đại diện cho thị trường, dữ liệu về lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm được thu thập từ website của IMF và SBV được dùng làm suất sinh lợi phi rủi ro.
3 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA – FRENCH VÀ CÁC CHỨNG CỨ THỰC NGHIỆM 2.1 Mô hình ba nhân tố Fama - French Mô hình định giá tài sản vốn CAPM sử dụng duy nhất một nhân tố là beta để so sánh một danh mục với danh mục thị trường. Hệ số R2 đo sự phù hợp của hàm hồi quy trong CAPM đo lường tỷ lệ toàn bộ sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi chứng khoán do beta chứng khoán của nó gây ra. Tuy nhiên, Fama và French đã nhận thấy rằng hệ số xác định đã hiệu chỉnh còn tăng lên và đồng nghĩa với việc cần thêm biến số giải thích vào mô hình để R2 phù hợp hơn. Vào năm 1992, với việc nhận thấy rằng tỷ suất sinh lợi bình quân của chứng khoán thời kỳ 1963 – 1990 ở Mỹ thì beta của CAPM không giải thích được. Fama và French đã bắt đầu quan sát hai lớp cổ phiếu có khuynh hướng tốt hơn so với toàn bộ thị trường. Thứ nhất là cổ phiếu giá trị vốn hóa nhỏ (small caps) hay còn gọi là quy mô nhỏ; thứ hai là cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BE/ME (Book to Market Equity) cao (gọi là cổ phiếu “giá trị” và ngược lại gọi là cổ phiếu “tăng trưởng”). Sau đó Fama và French thêm hai nhân tố này vào CAPM để phản ánh sự nhạy cảm của danh mục đối với hai loại cổ phiếu này. Fama và French (1993) đã xác định một mô hình với ba nhân tố rủi ro chung đối với lợi nhuận chứng khoán là nhân tố tổng thể thị trường (RM – Rf), nhân tố liên quan đến quy mô công ty (SMB) và nhân tố liên quan đến tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BE/ME (HML). Fama và French đã sử dụng cách tiếp cận hồi quy theo dãy số thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972), với mô hình: Rp = Rf + (RM - Rf)βj + sjSMB + hjHML (2.1)
4 Với: - Rp là tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục p - Rf là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro - RM là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường - SMB là nhân tố quy mô - HML là nhân tố giá trị - βj, sj và hj lần lượt là các biến phản ảnh độ nhạy cảm của các nhân tố, trong đó βj còn được gọi là beta chứng khoán 3 nhân tố (để phân biết với hệ số beta chứng khoán trong mô hình CAPM). Từ phương trình 2.1 ta có thể thấy, mô hình ba nhân tố Fama – French là một sự mở rộng của CAPM, nó bao gồm hai nhân tố được nghiên cứu của Fama và French (1992) tìm ra, kết hợp với nhân tố thị trường. Nhân tố thị trường (RM - Rf) Đại diện cho nhân tố thị trường là tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục thị trường (RM – Rf), tức là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường trừ đi tỷ suất sinh lợi phi rủi ro. Phần chênh lệch (RM – Rf) còn gọi là “phần bù của thị trường” hay tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, tức là phần tăng thêm của tỷ suất sinh lợi do rủi ro thị trường mang lại. Nhân tố này cũng giống như trong CAPM. Beta ba nhân tố (βj) đo lường mức độ tác động của rủi ro thị trường đối với rủi ro chứng khoán. Tuy nhiên, hệ số này khác với beta chứng khoán trong CAPM do kết quả của việc thêm nhân tố vào mô hình. Nhân tố quy mô (SMB – Small Minus Big) SMB đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ. Phần lợi nhuận tăng thêm này còn gọi là “phần bù quy mô”, tức là lợi nhuận do yếu tố quy mô của công ty mang lại.
5 Các nhà nghiên cứu đã đưa ra những lời giải thích có thể cho nhân tố quy mô như: các công ty nhỏ được quản lý ít hiệu quả hơn; cổ phần của các công ty nhỏ kém thanh khoản hơn và chi phí giao dịch cũng lớn hơn so với cổ phần của các công ty lớn; có ít thông tin có sẵn về các công ty nhỏ vì thế chi phí giám sát một danh mục các cổ phần quy mô nhỏ có thể sẽ cao hơn một danh mục cổ phần quy mô lớn; các cổ phần nhỏ giao dịch ít thường xuyên hơn nên beta ước lượng của chúng có thể ít tin cậy hơn. Nhìn chung, không có giải thích nào chặt chẽ về mặt lý thuyết và có tinh thuyết phục cao cho câu hỏi tại sao hiệu ứng quy mô lại hiện diện, tất cả các lý do trên chỉ là những lời giải thích hợp lý cho giả thuyết về ảnh hưởng của nhân tố quy mô lên tỷ suất sinh lợi. Danh mục SMB được hình thành để mô phỏng cho nhân tố rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan tới quy mô. Tỷ suất sinh lợi của SMB là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh mục quy mô nhỏ (S/L và S/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh mục quy mô lớn (B/L và B/H). Điều này cho phép xem xét sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi giữa các cổ phiếu ở các nhóm quy mô khác nhau. Như vậy, nhân tố SMB = (S/H + S/L)/2 – (B/H + B/L)/2 (2.2) Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BE/ME (HML – High Minus Low) HML đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty có tỷ số giá ghi sổ trên thị trường (BE/ME) cao (tức những cổ phiếu “giá trị”). HML còn được gọi là “phần bù rủi ro giá trị” hay “phần bù giá trị” (value premium), tức là phần tỷ suất sinh lợi tăng thêm do cổ phiếu “giá trị” mang lại. Trong một nghiên cứu của mình vào năm 1995, Fama và French đã phân tích các đặc tính của công ty có hệ số BE/ME cao so với những công ty có BE/ME thấp và tìm thấy những công ty có hệ số BE/ME cao có xu hướng khó khăn tài chính nhiều hơn, trong khi những công ty có hệ số BE/ME thấp có khả năng sinh lợi tốt hơn. Vì thế Fama và French cho rằng, tỷ suất sinh lợi của những cổ phần có hệ số BE/ME cao là một sự bù
6 đắp cho rủi ro cao. BE/ME về hệ số của nhân tố HML trong mô hình ba nhân tố là một đại diện cho sự khó khăn tài chính. Những công ty hoạt động kém với thu nhập thấp kéo dài có xu hướng có BE/ME cao và hệ số nhân tố HML là dương, còn những công ty mạnh có thu nhập cao thì thường có BE/ME thấp và hệ số nhân tố HML âm. HML được hình thành để mô phỏng cho nhân tố rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan đến tỷ số BE/ME. Tỷ suất sinh lợi của HML là chênh lệch tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh mục B/E cao (S/H và B/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục có BE/ME thấp (S/L và B/L). Điều này cho phép xem xét sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi giữa các nhóm cổ phiếu có BE/ME khác nhau. Như vậy HML = (S/H + B/H)/2 – (S/L + B/L)/2 (2.3) 2.2 Những nghiên cứu thực nghiệm về mô hình ba nhân tố Fama – French Đã có rất nhiều công trình nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam kiểm định tính tính đúng đắn của mô hình ba nhân tố Fama – French, có nhiều kết quả nghiên cứu ủng hộ mô hình ba nhân tố Fama – French, nhưng cũng có một số kết quả nghiên cứu bác bỏ và đề xuất những nhân tố mới. Nopbhanon Homsud, Jatuphon Wasunsakul, Sirina Phuangnark và Jitwatthana Joongpong với thực nghiệm của mình đăng trên Tạp chí nghiên cứu Tài chính và Kinh tế quốc tế số 25 (2009) đã tiến hành kiểm định mô hình ba nhân tố của Fama – French trên cổ phiếu của 421 công ty niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thái Lan. Nghiên cứu này đưa ra kết luận việc thêm các biến quy mô và BE/ME vào mô hình CAPM để giải thích cho tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng tháng của danh mục thì tốt hơn chỉ với một nhân tố thị trường. Tuy nhiên nghiên cứu này cũng cho rằng rủi ro của các cổ phiếu ở thị trường Thái Lan cũng có thể có những biến khác phù hợp hơn các biến quy mô và giá trị và đề xuất nên thêm các nhân tố khác như nợ, tài sản, P/E vào mô hình ba nhân tố của Fama và French.
7 Năm 2006, Diane Li và Jongdae Jin đã đưa ra một nghiên cứu thực nghiệm “Hiệu quả của việc đa dang hóa đối với lợi nhuận công ty ngành hóa chất và dầu khí” trên Tạp chí Kế toán và Tài chính. Trong bài nghiên cứu của mình, Diane Li và Jongdae Jin đã kiểm tra xem liệu mô hình ba nhân tố của Fama và French có hoạt động tốt trong các ngành công nghiệp hóa chất và dầu khí tại Mỹ hay không. Kết quả của nghiên cứu cho thấy mô hình ba nhân tố của Fama và French giải thích nhiều về sự khác nhau trong lợi nhuận của các cổ phiếu ngành hóa chất và dầu khí bởi vì hệ số chặn không đáng kể và R2 khá cao. Với những tác động của ba nhân tố trên đối với lợi nhuận danh mục, kết quả của Diane Li và Jongdae Jin ủng hộ mạnh mẽ những dự báo cho (RM – Rf) và SMB và cũng khá ủng hộ cho những dự báo HML. Tóm lại, tất cả những phát hiện về khả năng giải thích của mô hình và ảnh hưởng của ba nhân tố là phù hợp với Fama và French (1993, 1995 và 1996). Mô hình ba nhân tố Fama – French là một sự mô tả chi tiết về lợi nhuận của các cổ phiếu ngành hóa chất và dầu khí. Arshanapalli, Coggin và Doukas (1998) đã tiến hành nghiên cứu xem liệu mô hình Fama – French có phù hợp với các thị trường chứng khoán khác trên thế giới hay không. Do đó, họ lựa chọn 2.641 công ty từ 18 thị trường chứng khoán (bao gồm Mỹ) giai đoạn 1975 – 1995 để kiểm tra. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng có sự ảnh hưởng của quy mô và BE/ME lên 18 thị trường vốn nói trên. Vì vậy, kết quả ủng hộ lý thuyết của Fama. Nói cách khác mô hình ba nhân tố Fama – French có thể áp dụng được cho nhiều thị trường chứng khoán trên thế giới. Chen (1994) sử dụng dữ liệu thị trường chứng khoán Đài Loan từ 07/1985 đến 06/1993 để phân tích mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và 4 nhân tố: ảnh hưởng quy mô, tỷ số E/P, tỷ số BE/ME và Dimson β. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng lợi nhuận chứng khoán có mối quan hệ ngược chiều đáng kể đến quy mô. Các công ty có quy mô nhỏ có lợi nhuận cao hơn công ty có quy mô lớn. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn chỉ ra rằng
8 Chang (1996) và Lu (1996) với 2 nghiên cứu độc lập về mô hình ba nhân tố trên thị trường chứng khoán Đài Loan. Chang (1996) sử dụng dữ liệu thị trường giai đoạn 1991 – 1995 và Lu (1996) sử dụng dữ liệu của 77 công ty giai đoạn 1986 – 1995. Kết quả nghiên cứu của họ đều đi đến kết luận rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa lợi nhuận bất thường và tỷ số BE/ME, bên cạnh đó cũng tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa lợi nhuận bất thường và quy mô công ty. Theo Rogalski và Tinic (1986) nhận thấy rằng quy mô công ty nhỏ có rủi ro cao hơn vào tháng Giêng so với các tháng khác. Bhardwaj và Brooks (1993) đã phát hiện ra rằng β khác nhau theo thị trường tăng và thị trường giảm bởi các công ty có quy mô khác nhau. Họ nhận thấy rằng quy mô công ty nhỏ có lợi nhuận cao hơn so với quy mô lớn vào tháng Giêng. Bên cạnh đó, công ty có quy mô nhỏ có rủi ro hệ thống cao hơn trong thị trường tăng và ngược lại, công ty có quy mô lớn có rủi ro hệ thống thấp hơn trong thị trường tăng. Fant và Peterson (1995) sử dụng mô hình hồi quy để phân tích thị trường chứng khoán Hoa Kỳ (ngoại trừ ngành Tài chính) của NYSE, AMEX và NASDAQ giai đoạn 1973 – 1991. Kết quả thực nghiệm cho thấy có mối tương quan ngược chiều giữa quy mô công ty và lợi nhuận kỳ vọng, điều này ủng hộ mô hình ba biến của Fama và French. Basak Denizci (2006) đã sử dụng mô hình Fama – French để nghiên cứu về những ảnh hưởng đến ngành công nghiệp nhà hàng tại Mỹ. Mục đích của bài nghiên cứu nhằm tìm hiểu sức mạnh giải thích của mô hình ba nhân tố khi đánh giá rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực nhà hàng khi thêm vào 4 yếu tố có thể ảnh hưởng đến rủi ro của ngành là (i) không có khả năng tận dụng lợi thế về phần mềm như các ngành khác, (ii) tác động của cường độ lao động, (iii) ảnh hưởng của thành phấn bất động sản và (iv) hành vi của khách hàng.
9 Với giả thiết rằng mô hình ba nhân tố Fama – French với việc bổ sung các yếu tố liên quan đến ngành công nghiệp nhà hàng sẽ cung cấp một ước tính chính xác về rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của ngành hơn các yếu tố sẵn có của mô hình Fama – French. Kết quả của nghiên cứu cho rằng mô hình Fama – French không giải thích được sự khác nhau về lợi nhuận trong một ngành công nghiệp cụ thể như ngành công nghiệp nhà hàng mặc dù nó thực hiện rất tốt cho thị trường và trên cơ sở danh mục đầu tư. Connor và Korajczyk (1993) lập luận rằng các công ty trong cùng một ngành công nghiệp có thể có những cấu thành đặc trưng đối với lợi nhuận mà có thể không thích hợp cho toàn bộ nền kinh tế. Nghiên cứu này xác nhận rằng có những ảnh hưởng liên quan đến ngành mà tác động đến rủi ro hệ thống và lợi nhuận của một ngành cụ thể (trong tình huống này là ngành công nghiệp nhà hàng). Hơn nữa, những ảnh hưởng này không tồn tại trong những mô hình định giá tài sản tiêu chuẩn như mô hình Fama – French. Lee và Swaminathan (2000) nghĩ rằng động lực giá (momentum price) và khối lượng giao dịch trong quá khứ sẽ có tương tác đến lợi nhuận cổ phiếu. Đối với khối lượng giao dịch, nó là một chỉ số để mô tả tâm lý thị trường. Mặc khác, số lượng người mua sẽ nhiều hơn người bán khi chứng khoán đó được ra chuộng và từ đó giá chứng khoán tăng. Amihud và Mendeson (1986) công bố lý thuyết chi phí giao dịch để phản ánh tình hình định giá tài sản. Họ sử dụng dữ liệu hàng ngày tại Mỹ giai đoạn 1961 – 1980 làm mẫu nghiên cứu và sử dụng chênh lệch giá hỏi mua – chào bán để đo lường khả năng thanh khoản của cổ phiếu và kiểm định mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và khả năng thanh khoản. Kết quả cho thấy phần thưởng thanh khoản trong lợi nhuận cổ phiếu. Chui và Wei (1997) sử dụng doanh thu như là một chỉ số đo lường khả năng thanh khoản và phân tích lợi nhuận cổ phiếu trên Sở giao dịch chứng khoán Tokyo. Kết quả
10 Datar, Naik và Radcliff (1998) sử dụng nhân tố doanh thu thay thế cho thanh khoản đối với các chứng khoán niêm yết trên NYSE (ngoại trừ ngành Tài chính) trong giai đoạn 1962 – 1991 làm mẫu nghiên cứu, để kiểm tra mối quan hệ giữa doanh thu và lợi nhuận cổ phiếu. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tồn tại một mối tương quan ngược chiều giữa doanh thu và lợi nhuận cổ phiếu. Như vậy, tuy rằng kết quả thực nghiệm ở các thị trường khác nhau có sự phân tán nhưng nhìn chung đều ủng hộ mô hình ba nhân tố Fama – French hơn mô hình CAPM. Tuy nhiên, khi nghiên cứu vào một ngành cụ thể thì lại có nhiều ý kiến trái chiều nhau. Có sự khác nhau trong các kết quả thực nghiệm này có thể là do đặc trưng của thị trường chứng khoán ở mỗi quốc gia là không giống nhau, tùy theo mỗi đặc trưng mà nhân tố này tác động trội hơn lên tỷ suất sinh lợi trong thị trường này và nhân tố kia lại trội hơn trong thị trường khác.
11 CHƯƠNG 3: KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA – FRENCH TRÊN SÀN HOSE 3.1 Xây dựng mô hình Fama – French đối với cổ phiếu trên sàn HOSE Trong phần này tác giả sẽ xem xét mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu các công ty trên sàn HOSE thông qua mô hình ba nhân tố của Fama – French nhưng không phải dưới mức độ cổ phiếu mà ở mức độ danh mục các cổ phiếu để đánh giá tác động của các nhân tố rủi ro lên tỷ suất sinh lợi. Đầu tiên, mô hình nhân tố thị trường được kiểm định cho các danh mục để xem nhân tố này giải thích được sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi giữa các danh mục tới mức nào, sau đó nhân tố quy mô và giá trị sổ sách trên giá thị trường được thêm vào để đánh giá tác động kết hợp của ba nhân tố trong mô hình Fama – French (1993).Ngoài ra, đặc trưng sở hữu nhà nước của các công ty cũng được xem xét để giải thích cho những bất thường của hiệu ứng quy mô. Mô hình ba nhân tố Fama – French tác giả sử dụng để hồi quy có dạng: Rp - Rf= α+ [RM - Rf]β + s(SMB) + h(HML) Trong đó: - Rp là tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu - Rf là lãi suất trái phiếu chính phủ Việt Nam Tỷ suất sinh lợi đại diện đúng nhất cho Rf chính là lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 tháng. Tuy nhiên, vì không có số liệu về trái phiếu chỉnh phủ Việt Nam kỳ hạn 1 tháng và 3 tháng nên tác giả sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm chia cho 52 (quy ước 1 năm có 52 tuần) làm đại diện cho tỷ suất sinh lợi phi rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Số liệu về lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm được tác giả thu thập từ website của IMF và SBV , RM là tỷ suất sinh lợi của VNI-INDEX
12 Trong bài luận văn, tác giả sử dụng chỉ số VN-Index đại diện cho danh mục thị trường. Tác giả thu thập chỉ số VN-Index của phiên giao dịch cuối của mỗi tuần từ 29/06/2007 đến 30/06/2011 từ website http://www.stockbiz.vn/ để tính tỷ suất sinh lợi của chỉ số, tỷ suất sinh lợi này tác giả sử dụng để đại diện cho tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường theo công thức: RM = (3.1) Trong đó: - VN-Index(t) là chỉ số VN-Index tuần t - VN-Index(t+1) là chỉ số VN-Index tuần t + 1 - RM - Rf là nhân tố thị trường. (Xem thêm Phụ lục 3 tỷ suất sinh lợi của VN-Index giai đoạn 29/06/2007 – 30/06/2011) Được tính bằng tỷ suất sinh lợi của VNI-INDEX trừ đi lãi suất trái phiếu 12 tháng trả sau của Chính phủ Việt Nam. Phần chênh lệch (RM – Rf) còn gọi là “phần bù của thị trường”. - SMB (Small cap Minus Big) là nhân tố quy mô. Được tính bằng hiệu giữa trung bình tỷ suất sinh lợi của danh mục có quy mô vốn hóa nhỏ trừ đi trung bình tỷ suất sinh lợi của danh mục có quy mô vốn hóa lớn: SMB = (S/H + S/L)/2 – (B/H + B/L)/2 - HML (High cap Minus Low) là nhân tố giá trị. Được tính toán bằng hiệu giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục cổ phiếu có hệ số BE/ME cao trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục cổ phiếu có BE/ME thấp: HML = (S/H + B/H)/2 – (S/L + B/L)/2 (Xem thêm Phụ lục 2 trình bày kết quả tính toán của SMB và HML)