Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu khả năng giải thích của mô hình Long Chen – Lu Zhang cho tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:79

Thêm vào BST

Báo xấu

28
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Dựa vào một số kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây, đặc biệt là bài nghiên cứu của tác giả Long Chen – Lu Zhang (2010), Luận văn tiến hành nghiên cứu nhằm trả lời các câu hỏi: Các nhân tố trong mô hình của Long Chen-Lu Zhang có giải thích cho tỷ suất sinh lợi ở thị trường chứng khoán Việt Nam tốt hơn mô hình của CAPM và Fama-French hay không ?

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu khả năng giải thích của mô hình Long Chen – Lu Zhang cho tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ----------  ---------- LÊ NGUYỄN QUỲNH TIÊN NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG GIẢI THÍCH CỦA MÔ HÌNH LONG CHEN VÀ LU ZHANG CHO TỶ SUẤT SINH LỢI TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng Mã số : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRẦN THỊ HẢI LÝ TP.Hồ Chí Minh - Năm 2014
MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục bảng biểu Danh mục từ viết tắt 1. Giới thiệu.................................................................................................................2 2. Tổng quan các nghiên cứu trước đây ......................................................................4 2.1 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM ....................................................................4 2.2 Mô hình 3 nhân tố của Fama- French ( 1993).......................................................4 2.3 Bằng chứng thực nghiệm về tính hiệu lực của mô hình CAPM và Fama French trên thế giới. ................................................................................................................5 2.4 Mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang ....................................................9 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu .....................................................................16 3.1 Dữ liệu nghiên cứu ..............................................................................................16 3.2 Phương pháp nghiên cứu.....................................................................................16 4. Kết quả nghiên cứu ...............................................................................................24 4.1 Mô tả dữ liệu .......................................................................................................24 4.2 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu..................................................................29 4.3 Tương quan giữa các nhân tố giải thích ..............................................................32 4.4 Kết quả kiểm định ...............................................................................................33 5. Kết luận .................................................................................................................56 Tài liệu tham khảo Phụ lục
2 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 4.1: Quy mô trung bình và BE/ ME trung bình của danh mục vào mỗi năm .24 Bảng 4.2: Quy mô trung bình và I/A trung bình của danh mục theo năm ................26 Bảng 4.3: Quy mô trung bình và ROA trung bình của danh mục theo năm .............27 Bảng 4.4: Thống kê mô tả của các biến giải thích ....................................................28 Bảng 4.5: Thống kê mô tả của các danh mục theo quy mô-BE/ME .........................29 Bảng 4.6: Kiể m tra tiń h dừng các chuỗi dữ liê ̣u .......................................................31 Bảng 4.7: Ma trận tương quan giữa rm-rf , SMB, HML , rINV, rROA ..........................32 Bảng 4.8 : Hồi quy TSSL vượt trội của 6 danh mục theo quy mô – BE/ME với nhân tố thị trường ...............................................................................................................34 Bảng 4.9: Kế t quả hồ i quy TSSL vượt trội 6 danh mu ̣c theo quy mô – BE/ME với ba nhân tố rm-rf, SMB, HML ..........................................................................................37 Bảng 4.10 : Phần bù rủi ro của các nhân tố rm-rf, SMB, HML .................................41 Bảng 4.11: So sánh R2 điều chỉnh của mô hình CAPM với mô hình Fama – French ...................................................................................................................................42 Bảng 4.12 : Kế t quả hồ i quy TSSL vư ợt trội 6 danh mu ̣c theo quy mô – BE/ME với ba nhân tố rm-rf, rINV, rROA .........................................................................................43 Bảng 4.13: Phần bù rủi ro của các nhân tố rm-rf, rINV, rROA .......................................47 Bảng 4.14: So sánh R2 điều chỉnh của mô hình CAPM , mô hình Fama – French và mô hình Long Chen – Lu Zhang. ..............................................................................48 Bảng 4.15 : Kế t quả hồ i quy TSSL vư ợt trội 6 danh mu ̣c theo quy mô – BE/ME với năm nhân tố rm-rf, rINV, rROA, SMB, HML .................................................................49 Bảng 4.16: Phần bù rủi ro của các nhân tố rm-rf, rINV, rROA, , SMB, HML ...............53 Bảng 4.17 : So sánh R2 điều chỉnh của 4 mô hình ....................................................54
3 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT BE/ME : tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường CAPM : mô hình định giá tài sản vốn OLS : ordinary least squares (bình phương nhỏ nhất) HOSE : sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh TSSL : tỷ suất sinh lợi SGDCK : sở giao dịch chứng khoán FF : Fama - French LL : Long Chen – Lu Zhang
1 Tóm tắt Bài nghiên cứu kiểm định khả năng giải thích của mô hình Long Chen – Lu Zhang (2010) cho TSSL của các cổ phiếu trên sàn HOSE giai đoạn 2008 – 2013. Kết quả nghiên cứu mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang cho thấy nhân tố thị trường giải thích tốt cho TSSL của thị trường chứng khoán. Trong khi đó nhân tố đầu tư và ROA giải thích không đáng kể cho TSSL. Khi tiến hành so sánh khả năng giải thích của mô hình Long Chen – Lu Zhang với mô hình CAPM và Fama – French tôi nhận thấy mô hình Fama – French có khả năng giải thích tốt nhất cho TSSL của chứng khoán trên sàn HOSE giai đoạn 2008 – 2013, tiếp đến là mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang và cuối cùng là mô hình CAPM. Ngoài ra, khi tiến hành xem xét ảnh hưởng của cả 5 nhân tố (nhân tố thị trường, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị, nhân tố đầu tư và nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tài sản), thì 4 trong 5 nhân tố (rm- rf, SMB, HML, rINV) giải thích cho TSSL trung bình. Từ khoá: TSSL: tỷ suất sinh lợi, HOSE:sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh, SMB: phần bù quy mô, HML: phần bù giá trị, rINV: phần bù đầu tư.
2 1. Giới thiệu Ngày nay thị trường chứng khoán là một trong những thị trường quan trọng đối với các quốc gia trên thế giới, phản ánh sự phát triển của một quốc gia cũng như dự báo trước diễn biến nền kinh tế của quốc gia đó. Đối với các doanh nghiệp, đó là một trong những kênh huy động vốn quan trọng, còn đối với nhà đầu tư các nhân, đó là một trong những kênh đầu tư bên cạnh những kênh đầu tư truyền thống trước đây. Chính vì là một kênh đầu tư quan trọng trong nền kinh tế, hấp dẫn đối với nhiều nhà đầu tư nên việc nghiên cứu các mô hình định giá trên thị trường chứng khoán cũng trở nên rất quan trọng. Do đó, đã có nhiều mô hình định giá tài sản được ra đời. Mặc dù có những đóng góp quan trọng về mặt lý thuyết, mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) của Shape (1964) và Lintner (1965) gặp phải những phản biện về mặt thực nghiệm. Năm 1992, Fama-French nghiên cứu dữ liệu trên thị trường chứng khoán Mỹ và nhận thấy TSSL trung bình ít có mối quan hệ với beta trong mô hình CAPM. Hai ông nhận thấy có một số nhân tố khác có khả năng giải thích TSSL trung bình như quy mô, đòn bẩy, thu nhập/ giá, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME). Cuối cùng ông phát hiện thêm hai nhân tố là nhân tố quy mô, nhân tố giá trị. Năm 1993 hai tác giả này đề xuất mô hình ba nhân tố để giải thích cho TSSL cổ phiếu. Mô hình này sau đó được kiểm định ở nhiều thị trường chứng khoán phát triển, cũng như mới nổi : Ở Mỹ có Nima Billou (2004) hay các nghiên cứu của Michael A.O’Brien (2007), Elhaj Mabrouk Walid, Elahai Mohamed Ahlem (2007), Souad Ajili (2005) đối với thị trường chứng khoán phát triển như Úc, Nhật, Pháp… và một số nghiên cứu khác đối với thị trường các nước đang phát triển. Gần đây, hai tác giả Long Chen và Lu Zhang (2010) cho rằng mô hình 3 nhân tố của Fama- French không giải thích được mối quan hệ cùng chiều giữa TSSL trung bình với TSSL của kì trước trong ngắn hạn cũng như mối quan hệ tương quan ngược chiều giữa TSSL trung bình với tình trạng kiệt quệ tài chính, phát hành cổ phần mới cũng như tăng trưởng tài sản. Trong khi mô hình CAPM, Fama – French đã được kiểm định ở nhiều nước trên thế giới cũng như ở Việt Nam thì mô hình của
3 Long Chen- Lu Zhang hầu như chưa được kiểm định thực nghiệm ở các thị trường. Chính vì lý do đó, bài nghiên cứu này tiến hành kiểm định mô hình ba nhân tố của Long Chen và Lu Zhang ở thị trường Việt Nam nhằm nghiên cứu khả năng giải thích của ba nhân tố: thị trường, đầu tư, tỷ suất sinh lợi trên tài sản. Căn cứ vào những lý do trên, tôi lựa chọn đề tài “Nghiên cứu khả năng giải thích của mô hình Long Chen – Lu Zhang cho tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam” để nghiên cứu trong luận văn của mình. Mục tiêu của luận văn là đưa ra kết quả nghiên cứu thực nghiệm về tác động các mô hình cho tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán. Dựa vào một số kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây, đặc biệt là bài nghiên cứu của tác giả Long Chen – Lu Zhang (2010), câu hỏi nghiên cứu đặt ra là:”Các nhân tố trong mô hình của Long Chen-Lu Zhang có giải thích cho tỷ suất sinh lợi ở thị trường chứng khoán Việt Nam tốt hơn mô hình của CAPM và Fama-French hay không ?”. Luận văn sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian của 288 công ty được thu thập trong giai đoạn 01/2008 đến 31/12/2013 và phương pháp OLS để có thể kiểm định khả năng giải thích của các nhân tố cho tỷ suất sinh lợi của danh mục. Phần còn lại của luận văn gồm các phần sau: Phần 2: Tổng quan những nghiên cứu trước đây, gồm những nghiên cứu về mặt lý thuyết và thực nghiệm. Phần 3: Phương pháp nghiên cứu, gồm có mô hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu. Phần 4: Kết quả nghiên cứu Phần 5: Kết luận.
4 2. Tổng quan các nghiên cứu trước đây Mô hình 3 nhân tố của Long Chen - Lu Zhang là một mô hình cạnh tranh với mô hình 3 nhân tố của Fama-French và mô hình CAPM. Vì thế trong phần này tôi sẽ trình bày mô hình CAPM, Fama – French. Sau đó là mô hình Long Chen – Lu Zhang để có thể thấy được diễn tiến của các mô hình định giá tài sản. 2.1 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM Mô hình CAPM cho thấy mối quan hệ giữa TSSL và beta chứng khoán (William Sharpe (1964), Jack Treynor,John Litner (1965)). ri- rf = βim * ( rm – rf) Trong đó 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 trường βim: hệ số beta thị trường của tài sản i Mô hình định giá tài sản vốn mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Trong mô hình này, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận phi rủi ro (risk free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro (risk premium) dựa trên cơ sở rủi ro hệ thống của chứng khoán đó. Còn rủi ro phi hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này. 2.2 Mô hình 3 nhân tố của Fama- French (1993) Khi nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Mỹ thấy được TSSL trung bình ít có mối quan hệ với β trong mô hình CAPM. Mặc khác, một số nhân tố khác không có trong mô hình lại có khả năng giải thích TSSL trung bình theo kinh nghiệm bao gồm: quy mô (ME, giá cố phiếu nhân số lượng cổ phiếu), đòn bẩy, thu nhập / giá (E/P) và giá trị sổ sách trên vốn hóa thị trường (BE/ME). [theo Banz (1981), Bhandari (1988), Basu (1983) và Rosenberg, Reid và Lanstein (1985)].
5 Fama và French sử dụng cách tiếp cận hồi quy chuỗi thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972), đưa ra mô hình: ri – rf = αi + βim.[rm – rf] + βSMB,i SMB + βHML,i HML + ε Trong đó:  rf : lãi suất phi rủi ro ( theo kỳ quan sát tháng)  ri : tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục tài sản i  rm : TSSL kỳ vọng của danh mục thị trường  SMB : phần bù quy mô, được tính là TSSL trung bình hàng tháng của 3 danh mục có vốn hoá thị trường nhỏ (S/L, S/M, S/H) trừ cho TSSL trung bình của 3 danh mục có vốn hoá thị trường lớn (B/L, B/M, B/H).  HML : phần bù giá trị, chênh lệch TSSL bình quân hàng tháng của hai danh mục có BE/ME cao (S/H và B/H) trừ cho TSSL bình quân của hai danh mục có BE/ME thấp (S/L và B/L).  βim : hệ số hồi quy thị trường.  βSMB,I : hệ số hồi quy nhân tố SMB.  βHML,I : hệ số hồi quy nhân tố HML.  ε : sai số ngẫu nhiên của mô hình  α : hệ số chặn của mô hình, cũng chính là chênh lệch giữa TSSL thực tế và TSSL kỳ vọng theo mô hình ba nhân tố. 2.3 Bằng chứng thực nghiệm về tính hiệu lực của mô hình CAPM và Fama French trên thế giới. Nghiên cứu tại Mỹ của Nima Billou (2004). Tại Mỹ, trong bài nghiên cứu “Kiểm định mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố Fama French” năm 2004, tác giả Nima Billou đã so sánh và kiểm tra tính hiệu quả của hai mô hình FF và CAPM. Với khoảng thời gian nghiên cứu từ 7/1963 đến 12/2003, αCAPM = 0.3 , αFF = 0.13, ngoài ra với độ tin cậy 95% thì R2 của CAPM là 72% còn R2 của FF là 89%, chứng tỏ mô hình Fama French vẫn hiệu quả hơn so với CAPM. Sau khi Nima Billou mở rộng mẫu nghiên cứu ra từ 7/1926 đến 12/2003 thì
6 αCAPM = 0.23, αFF = 0.19, R2 của CAPM là 77% và R2 của Fama French là 88%. Kết quả cho thấy hai nhân tố quy mô và giá trị rất có ảnh hưởng trên thị trường chứng khoán Mỹ, do đó mô hình Fama French vẫn tỏ ra hiệu quả hơn CAPM trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Nghiên cứu tại Nhật của Elhaj Walid và Elhaj Ahlem (2007) Ở Nhật, trong bài nghiên cứu “Những bằng chứng về khả năng áp dụng của mô hình Fama French lên thị trường chứng khoán Nhật Bản” (2007), hai tác giả Elhaj Walid và Elhaj Ahlem đã sử dụng mẫu gồm tỷ suất sinh lợi hàng tháng của tất cả chứng khoán trên Sở giao dịch chứng khoán Tokyo (TSE) trong khoảng thời gian từ 1/2002 đến 9/2007. Kết quả nghiên cứu cho thấy ở Nhật Bản nhân tố quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi có quan hệ nghịch biến, còn nhân tố giá trị và tỷ suất sinh lợi thì đồng biến. Nhân tố quy mô thể hiện rõ nét ở những chứng khoán có mức vốn hóa thị trường nhỏ. Mô hình Fama French vẫn tỏ ra hiệu quả hơn so với CAPM, chỉ trừ những danh mục các chứng khoán có giá trị vốn hóa thị trường thấp. R2 trung bình của Fama French lả 78.2% lớn hơn so với R2 trung bình của CAPM là 70.5%. Nghiên cứu tại New Zealand của Hadrian Djajadikerta và Gilbert Nartea (2005) Tại New Zealand, trong bài nghiên cứu “Nhân tố quy mô, giá trị và mô hình Fama French trong thị trường nhỏ - Những phát hiện ở New Zealand” (2005), hai tác giả là đã sử dụng dữ liệu từ 284 chứng khoán trong khoản thời gian 1994 đến 2002. Nghiên cứu hành nhằm mục đích thêm vào những bằng chứng xác định những ảnh hưởng của phần bù giá trị và qui mô và mô hình 3 nhân tố trong nền kinh tế với thị trường chứng khoán nhỏ. Bài nghiên cứu xác định phần bù giá trị ảnh hưởng ít, trong khi đó phần bù qui mô ảnh hưởng đáng kể đến mô hình. Tuy nhiên kết quả này không phù hợp với những nghiên cứu trước. Bryant và Eleswaparu (1997), sử dụng dữ liệu thị trường chứng khoán New Zealand trong khoảng thời gian 1971 tới 1993, xác định ảnh hưởng mạnh của phần bù giá trị và yếu của phần bù qui mô. Vos
7 và Pepper (1997), sử dụng mẫu nhỏ hơn, từ năm 1991 đến 1995 kết luận rằng cả 2 phần bù này có ảnh hưởng đáng kể đến thị trường chứng khoán. Sự không đồng nhất này bởi vì công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán New Zealand thì quá ít và tỷ suất sinh lợi có tính biến động cao. Qui mô mẫu nhỏ sẽ gây ra khó khăn trong việc hình thành những danh mục được đa dạng hóa tốt và điều này ảnh hưởng đáng kể đến việc kiểm định kết quả của mô hình. Mặc dù beta không thể giải thích tất cả biến động trong tỷ suất sinh lợi của danh mục, nhưng nó vẫn là nhân tố giải thích chủ đạo trong mô hình FF. Tuy nhiên, SMB là nhân tố cũng có ý nghĩa và phù hợp với mô hình FF ở Mỹ và Úc. Trong khi đó, HML cũng có ý nghĩa giải thích trong mô hình, nó cũng giống như kiểm định ở Úc nhưng đối lập với Mỹ. Nói tóm lại, FF (R2 44%) có ý nghĩa hơn so với CAPM (R2 36%) trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi ở New Zealand. Nghiên cứu tại Ấn Độ của Gregory Connor, và Sanjay Sehgal (2001) Ở Ấn Độ, mô hình CAPM và FF được hai tác giả Gregory Connor and Sanjay Sehgal nghiên cứu với tựa đề “Kiểm định mô hình hình Fama và French ở thị trường Ấn Độ”. Bài nghiên cứu này cho thấy mô hình FF chỉ phù hợp ở hai phát hiện này so với thị trường chứng khoán Mỹ. Thứ nhất, các nhân tố thị trường, quy mô và giá trị thì phổ biến trong tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Thứ hai, có mối quan hệ tuyến tính giữa cố phiếu và những nhân tố trên trong việc giải thích độ phân tán của tỷ suất sinh lợi trung bình. Trong khi đó, các nhân tố thị trường, quy mô và giá trị không ảnh hưởng phổ biến đến tỷ lệ tăng trưởng thu nhập, do đó không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu. Điều này đối lập với thị trường chứng khoán Mỹ. Bài nghiên cứu này lấy dữ liệu từ tỷ suất sinh lợi cuối tháng của 364 cổ phiếu từ tháng 6/1989 đến tháng 3/1999. R2 trung bình trong mô hình FF là 84.22% còn trong mô hình CAPM là 75%. Nghiên cứu này cho thấy, việc chạy mô hình hồi qui tuyến tính của hai mô hình này có thể giải thích và dự đoán được tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán và danh mục của chứng khoán tại thị trường
8 chứng khoán ở Ấn Độ. Với mức ý nghĩa này nhà đầu tư có thể cân nhắc và vận dụng hai mô hình này để việc kinh doanh chứng khoán đầu tư hiệu quả hơn. Nghiên cứu tại Hàn Quốc của Kyong Shik Eom và Jong-Ho Park Kyong Shik Eom và Jong-Ho Park chạy mô hình hồi qui tuyến tính với dữ liệu từ 868 cổ phiếu trong khoảng thời gian từ 7/1981 đến tháng 12/2007 với đề tài nghiên cứu “Bằng chứng mô hình ba nhân tố tại Hàn Quốc”. Nhóm tác giả này cho thấy rằng trong khoảng thời gian (1984-1994) mô hình ba nhân tố Fama - French thì không phù hợp để giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán mà chỉ có mô hình CAPM tỏ ra phù hợp. Ngoài ra, nghiên cứu cho thấy mô hình Fama - French chỉ phù hợp để dự báo tỷ suất sinh lợi trong thị trường chứng khoán Hàn Quốc trong khoảng thời gian ngắn nhưng không phù hợp trong khoảng thời gian dài (26.5 năm). Kết quả này chỉ ra rằng R2 mô hình ba nhân tố là 2.52% với khoảng tin cậy là 99%. Với mức ý nghĩa thấp này chứng tỏ biến thị trường, qui mô và giá trị không giải thích và dự báo được tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và danh mục của nó. Thêm vào đó, nhóm tác giả cũng mở rộng mô hình và tìm ra nhân tố chính ảnh hưởng đến mô hình để giải thích tỷ suất sinh lợi là tính thanh khoản, sự công bố thông tin và sự lan rộng của việc cấp tín dụng. Nghiên cứu tại Thái Lan của Nopbhanon Homsud (2009) Ở Thái Lan, bài nghiên cứu “Một nghiên cứu về mô hình ba nhân tố Fama và French này sử dụng số liệu trên thị trường chứng khoán Thái Lan từ tháng 7/2002 đến tháng 5/2007, bao gồm 421 cổ phiếu chia làm 6 nhóm: BH, BM, BL, SH, SM, SL. Kết quả là mô hình ba nhân tố giải thích tốt hơn mô hình CAPM cho 4 các cổ phiếu thuộc 4 nhóm là SH, BH, BM, SL. Kết quả bài nghiên cứu cho thấy việc thêm vào các biến quy mô công ty và biến giá trị vào mô hình CAPM để trở thành mô hình Fama French cho thấy khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng tháng của các danh mục tốt hơn mô hình CAPM. Mặc dù mô hình Fama French thích hợp với thị trường chứng khoán Thái Lan hơn mô hình CAPM nhưng mô hình Fama
9 French lại không là lý thuyết tài chính hỗ trợ tốt cho việc giải thích tầm ảnh hưởng của các biến đến tỷ suất sinh lợi vì có những biến giải thích khác thích hợp hơn so với biến quy mô và biến giá trị. Kết quả mô hình là R2 hiệu chỉnh trung bình của 6 danh mục trong mô hình Fama French là 62.42%, cao hơn mô hình CAPM là 29.47%. Tuy nhiên tất cả các nghiên cứu trên không giải thích được mối quan hệ cùng chiều TSSL trung bình với TSSL của kì trước trong ngắn hạn cũng như mối quan hệ ngược chiều TSSL trung bình với tình trạng kiệt quệ tài chính, phát hành cổ phần cũng như tăng trưởng tài sản. 2.4 Mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang 2.4.1 Lý thuyết Q của James Tobin Nền tảng để xây dựng mô hình 3 nhân tố dựa trên lý thuyết Tobin’s Q. gi á tr ị th ị tr ường 𝑀𝐸 𝑞= = Giá trị vốn góp của công ty 𝐵𝐸 Nếu q > 1 công ty nên đầu tư thêm vì đầu tư sẽ mang lại lợi nhuận cao hơn chi phí bỏ ra. Nếu q < 1 công ty nên bán bớt tài sản vì chúng không tạo ra lợi nhuận và không đạt đến mức hữu dụng tối đa. Nếu q=1 là trạng thái cân bằng đầu tư và công ty không cần thay đổi gì nữa. 2.4.2 Mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang Long Chen – Lu Zhang đã phát triển giả thiết từ lý thuyết của Tobin’s Q từ đó để đưa ra phương trình tổng quát là cơ sở để phát triển các giả thuyết có thể kiểm chứng được cho TSSL.  j1  1   rj  (1) 1  a  I j0 / A j0  Π𝑗 1 : TSSL trên tài sản
10 1−𝛿 : giá trị thanh lý biên của vốn 1 :chi phí đầu tư biên a(Ij0/Aj0) : chi phí điều chỉnh biên Phương trình trên nói rằng lợi ích biên của đầu tư khi chiết khấu về thời điểm 0 phải bằng chi phí biên của đầu tư. Một cách tương đương, tỷ suất sinh lợi của đầu tư, được định nghĩa là tỷ số lợi ích biên của đầu tư ở thời kỳ 1 trên chi phí biên của đầu tư ở ngày 0, phải bằng tỷ lệ chiết khấu, như Cochrane (1991). Dựa trên phương trình tổng quát tác giả đã đưa ra các giả thuyết về đầu tư, tỷ suất sinh lợi trên tài sản: Giả thuyết đầu tư - Với ROA dự kiến cho trước, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp khi đầu tư trên tài sản cao. Cơ chế này dẫn đến các mối quan hệ ngược chiều của tỷ suất sinh lợi trung bình với phát hành cổ phần ròng, tăng trưởng tài sản, các chỉ số định giá, tăng trưởng doanh số dài hạn trong quá khứ, và tỷ suất sinh lợi dài hạn ở giai đoạn trước. - Các công ty đầu tư nhiều hơn khi NPV cao (giá trị hiện tại ròng của dòng tiền tương lai được tạo ra từ một đơn vị vốn tăng thêm). Với ROA dự kiến hoặc dòng tiền dự kiến cho trước, tỷ lệ chiết khấu thấp làm NPV tăng và tăng đầu tư, tỉ lệ chiết khấu cao làm NPV giảm và đầu tư giảm. Với dòng tiền dự kiến cho trước, chi phí vốn cao hàm ý hiện giá thuần của dự án mới thấp và đầu tư thấp, và chi phí vốn thấp ngụ ý hiện giá thuần của dự án mới cao và đầu tư cao. - Trong nghiên cứu của tác giả chi phí sử dụng vốn là đồng nhất, có nghĩa là không có sự khác biệt giữa chi phí sử dụng vốn của dự án và chi phí sử dụng vốn của công ty. Giả thuyết tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA) - Với đầu tư trên tài sản cho trước, các công ty với ROA kỳ vọng cao sẽ có được TSSL cao hơn các công ty với ROA kỳ vọng thấp. Mối tương quan dương giữa ROA và TSSL kỳ vọng dẫn đến mối tương quan dương của
11 TSSL trung bình với TSSL ngắn hạn trước đó và thu nhập bất ngờ, cũng như tương quan âm giữa TSSL trung bình với kiệt quệ tài chính. - Phương trình (1) cho rằng TSSL kỳ vọng bằng ROA kỳ vọng chia gia tăng đầu tư trên tài sản. ROA kỳ vọng cao với đầu tư thấp có nghĩa là lãi suất chiết khấu cao. Lãi suất chiết khấu cao là cần thiết để bù đắp ROA dự kiến cao nhằm làm giảm hiện giá thuần của vốn mới thấp, do đó đầu tư thấp. Nếu tỉ lệ chiết khấu không đủ cao để chống lại ROA dự kiến cao,các công ty sẽ quan sát vào hiện giá thuần của vốn mới cao và đầu tư nhiều hơn. Tương tự như vậy, ROA dự kiến thấp đi đôi với đầu tư cao có nghĩa là tỷ lệ chiết khấu thấp. Nếu tỉ lệ chiết khấu không đủ thấp để ngăn tác động của ROA dự kiến thấp thì các công ty thay vào đó sẽ đánh giá hiện giá ròng (NPV) của vốn cổ phẩn mới thấp và do đó đầu tư ít hơn. Với những lập luận về ảnh hưởng của 2 nhân tố: đầu tư và ROA, Long Chen – Lu Zhang hàm ý mô hình 3 nhân tố sau: Mô hình 3 nhân tố Long Chen – Lu Zhang ri – rf = αi + βMKT.[rm – rf] + βINV rINV + βROA rROA + ε Trong đó  rf : lãi suất phi rủi ro  ri : tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục tài sản i  rm : TSSL kỳ vọng của danh mục thị trường  rINV : phần bù đầu tư  rROA : phần bù TSSL trên tổng tài sản  βMKT : hệ số hồi quy thị trường.  βINV : hệ số hồi quy nhân tố đầu tư.  βROA : hệ số hồi quy nhân tố ROA.  ε : sai số ngẫu nhiên của mô hình  α : hệ số chặn của mô hình
12 2.4.3 Xây dựng các nhân tố giải thích Long Chen – Lu Zhang kiểm định giả thuyết đầu tư và giả thuyết ROA bằng cách sử dụng phương pháp danh mục của Fama-French. Các nhân tố mới dựa vào đầu tư trên tài sản và ROA được xây dựng tương tự như Fama và French (1993, 1996) xây dựng nhân tố quy mô và giá trị. Tác giả cũng xem xét nhân tố thị trường, và sử dụng kết quả mô hình ba nhân tố mới này để mô tả chi tiết tỷ suất sinh lợi. Nhân tố đầu tư Đầu tư trên tài sản (I/A) là sự thay đổi hàng năm trong bất động sản, nhà xưởng, máy móc, thiết bị cộng với sự thay đổi hàng năm của hàng tồn kho chia giá trị sổ sách của tài sản năm trước. ∆ Đầ𝑢 𝑡ư 𝑇𝑆𝐶Đ𝑡 + ∆ 𝐻à𝑛𝑔 𝑡ồ𝑛 𝑘ℎ𝑜𝑡 I/A = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑡−1 Nhân tố đầu tư, rINV, được xây dựng bằng cách sắp xếp dựa trên quy mô và I/A. - 3 nhóm theo I/A :vào tháng 6 mỗi năm, chia cổ phiếu NYSE, AMEX, và NASDAQ thành ba nhóm I/A dựa trên các điểm ngắt 30% thấp (L), 40% trung bình (M), và 30% cao (H). - 2 nhóm theo quy mô: sử dụng trung vị giá trị thị trường NYSE của vốn cổ phần (giá cổ phiếu nhân với cổ phiếu đang lưu hành) để chia cổ phiếu NYSE, Amex, và NASDAQ thành hai nhóm quy mô (Nhỏ-L và Lớn-B). - Qua đó Long Chen – Lu Zhang đã xây dựng nên 6 danh mục với các ký hiệu: S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H. (S,M lần lượt là danh mục các cổ phiếu có quy mô nhỏ, quy mô lớn. L, M, H lần lượt là danh mục tỷ lệ I/A thấp, trung bình, cao). Với TSSL mỗi chứng khoán trong danh mục được tính bằng TSSL hàng tháng nhân với trọng số vốn hóa mỗi chứng khoán của danh mục. - Nhân tố đầu tư (rINV) là sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của hai nhóm danh mục I/A-thấp và hai nhóm danh mục I/A-cao.
13 Nhân tố ROA ROA là thu nhập trước các khoản mục bất thường chia cho tổng tài sản của quý gần nhất. Cũng tương tự như phương pháp xây dựng INV tác giả cũng xây dựng thành 6 danh mục. - 3 nhóm theo ROA: Mỗi tháng từ tháng 1 năm 1972 đến tháng 12 năm 2006, tác giả phân loại cổ phiếu NYSE, AMEX và NASDAQ thành ba nhóm dựa trên các điểm ngắt cho 30% thấp, trung bình 40%, và 30% của giá trị được xếp hạng của ROA của quý gần nhất. - 3 nhóm theo quy mô : Tác giả sử dụng trung vị NYSE mỗi tháng để chia cổ phiếu NYSE, AMEX và NASDAQ thành hai nhóm. - Từ đó hình thành sáu danh mục đầu tư từ các giao điểm của 2 nhóm quy mô và ba nhóm ROA. - Qua đó Long Chen – Lu Zhang đã xây dựng nên 6 danh mục với các ký hiệu: S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H. (S,M lần lượt là danh mục các cổ phiếu có quy mô nhỏ, quy mô lớn. L, M, H lần lượt là tỷ lệ ROA thấp, trung bình, cao). Tỷ suất sinh lợi hàng tháng theo tỷ trọng vốn hoá thị trường. Để mô phỏng sự thay đổi chung trong tỷ suất sinh lợi liên quan đến ROA cấp độ công ty.
14 - Nhân tố ROA (rROA) là chênh lệch giữa trung bình đơn giản của tỷ suất sinh lợi 2 danh mục ROA cao và trung bình đơn giản của tỷ suất sinh lợi 2 danh mục ROA thấp. Kết quả mô hình của Long Chen – Lu Zhang đưa ra mối quan hệ ngược chiều giữa TSSL mong đợi với đầu tư trên tài sản – I/A, đồng thời tác giả cũng đưa ra mối quan hệ cùng chiều giữa TSSL mong đợi và ROA mong đợi. Các kiểm định thực nghiệm của mô hình Long Chen – Lu Zhang (2009) Mẫu dữ liệu được lấy theo tháng từ tháng 1/1972 đến tháng 12/2006 dựa trên các sàn cổ phiếu NYSE, AMEX, và NASDAD từ trung tâm nghiên cứu giá cổ phiếu (CPRS). Long Chen – Lu Zhang sử dụng chuỗi thời gian đơn giản để đánh giá mô hình mới bằng cách kiểm định danh mục được hình thành trên các biến bất thường. Tác giả lần lượt hồi quy TSSL các danh mục phân loại theo quy mô và xu hướng (chia 5 nhóm theo quy mô và 5 nhóm theo xu hướng - 25 danh mục); khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính (10 danh mục dựa trên đo lường xác suất phá sản của Campell (2008) và 10 danh mục dựa trên O-Score của Ohlson (1980)); phát hành cổ phiếu ròng ( sắp xếp các cổ phiếu NYSE, AMEX, và NASDAD vào 10 nhóm dựa
15 trên phát hành cổ phiếu ròng vào cuối năm tài chính); tăng trưởng tài sản (chia thành 10 danh mục dựa trên tăng trưởng tài sản); thu nhập bất ngờ ( dựa trên sự thay đổi thu nhập hàng quý của cổ phiếu so với giá trị của nó 4 quý trước chia cho độ lệch chuẩn của sự thay đổi trong thu nhập hàng quý của 8 quý trước ); BE/ME (5 danh mục); ngành công nghiệp, beta CAPM và giá trị thị trường của vốn cổ phần theo ba nhân tố mới xây dựng trong mô hình của mình. Các kết quả thu được cho thấy α giảm đi đáng kể so với kết quả hồi quy theo CAPM, mô hình Fama-French cho thấy tính hiệu quả của mô hình đồng thời các hệ số nhân tố βMKT, βINV, βROA phần lớn là có ý nghĩa thống kê với giá trị |t| khá lớn, có thể bác bỏ giả thiết Ho là các hệ số nhân tố = 0. Qua nghiên cứu lý thuyết về mô hình định giá tài sản vốn CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama – French và mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang, ta thấy được tầm ảnh hưởng của nhân tố thị trường, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị, nhân tố đầu tư và nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tài sản lên TSSL của chứng khoán, là cơ sở để tiến hành kiểm định và so sánh mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang với mô hình 3 nhân tố của Fama – French, mô hình định giá tài sản vốn CAPM, ở thị trường chứng khoán Việt Nam, mà cụ thể là chứng khoán niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TPHCM trong phần tiếp theo.
16 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 3.1 Dữ liệu nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng mẫu là toàn bộ các công ty phi tài chính được niêm yết trên SGDCK TPHCM (HOSE). Bài nghiên cứu chỉ sử dụng các công ty phi tài chính do các công ty tài chính có đặc điểm đòn bẩy cao nhưng có thể không có hàm ý rủi ro kiệt quệ (Fama – French (1993)). Đồng thời theo phương pháp Fama – French nên tác giả chỉ chọn những công ty phi tài chính có vốn cổ phần không âm trên sàn SGDCK TPHCM để xây dựng các danh mục. Số lượng công ty trong mẫu 288 công ty được thu thập trong giai đoạn 01/2008 đến 31/12/2013. Giá cổ phiếu: là giá đóng cửa đã điều chỉnh cuối mỗi tuần giao dịch (giá đã được điều chỉnh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng, cổ tức tiền mặt). Giá cổ phiếu này được thu thập từ website http://vietstock.vn/ và https://vndirect.com.vn/portal/ home.shtml. Báo cáo tài chính quý và báo cáo tài chính năm của các công ty cũng lấy từ website http://vietstock.vn/ hầu hết các báo cáo đều đã được soát xét đối với BCTC giữa niên độ và kiểm toán đối với các BCTC năm. Lãi suất phi rủi ro: là lãi suất của tài sản phi rủi ro. Bài nghiên cứu sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 12 tháng do Kho bạc nhà nước phát hành. Nguồn dữ liệu trái phiếu chính phủ lấy từ trang web : http://thomsonreuters.com/ . Tỷ suất sinh lợi thị trường được tính dựa vào chỉ số giá VN-Index. 3.2 Phương pháp nghiên cứu 3.2.1 Phương pháp xử lý dữ liệu  Tỷ suất sinh lợi theo tuần của danh mục Dựa vào giá đóng cửa cuối tuần của cổ phiếu và giá này là giá đã điều chỉnh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng, cổ tức tiền mặt. giá đóng cửa cuối tuần t 𝑇𝑆𝑆𝐿 𝑡𝑢ầ𝑛 𝑐ủ𝑎 𝑐ổ 𝑝ℎ𝑖ế𝑢 = 𝑙𝑛 𝑔𝑖á đó𝑛𝑔 𝑐ử𝑎 𝑐𝑢ố𝑖 𝑡𝑢ầ𝑛 𝑡 − 1