Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của biến mới đưa thêm vào mô hình đến cấu trúc danh mục cổ phiếu nghiên cứu thực nghiệm cho thị trường chứng khoán Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:88

Thêm vào BST

Báo xấu

42
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài giải thích mức độ đóng góp tăng thêm của một biến mới (có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi) khi đưa thêm biến mới này vào mô hình sẵn có; lý giải vì sao các biến độc lập có mức giải thích mạnh khi thêm vào mô hình hồi quy lại chỉ làm tăng thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của biến mới đưa thêm vào mô hình đến cấu trúc danh mục cổ phiếu nghiên cứu thực nghiệm cho thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH TRẦN HÙNG CƯỜNG TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN MỚI ĐƯA THÊM VÀO MÔ HÌNH ĐẾN CẤU TRÚC DANH MỤC CỔ PHIẾU NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2017
BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH TRẦN HÙNG CƯỜNG TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN MỚI ĐƯA THÊM VÀO MÔ HÌNH ĐẾN CẤU TRÚC DANH MỤC CỔ PHIẾU NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã ngành: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS. NGUYỄN VĂN SĨ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2017
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này là trung thực và không trùng lặp với các đề tài khác. Học viên thực hiện Trần Hùng Cường
MỤC LỤC Trang TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Chương 1. GIỚI THIỆU ........................................................................................1 1.1 Lý do thực hiện đề tài .................................................................................. 1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................... 1 1.3 Câu hỏi nghiên cứu ...................................................................................... 1 1.4 Đối tượng nghiên cứu .................................................................................. 2 1.5 Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................... 2 1.6 Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 2 1.7 Ý nghĩa của đề tài ......................................................................................... 3 1.8 Kết cấu của luận văn.................................................................................... 3 1.9 Tóm tắt luận văn .......................................................................................... 3 Chương 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY .......................5 2.1 Nghiên cứu Fama and Macbeth (1973) ...................................................... 8 2.2 Nghiên cứu Fama and French (2006) ....................................................... 11 2.3 Nghiên cứu Lewellen (2011) ...................................................................... 15 2.4 Nghiên cứu Fama and French (2015) ....................................................... 17 Chương 3. PHƯƠNG PHÁP - DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ................................24 3.1 Mô hình thực nghiệm................................................................................. 24 3.1.1 Xác định tỷ suất sinh lợi ước tính theo phương pháp Fama - Macbeth 24
3.1.2 Xác định tỷ suất sinh lợi danh mục theo ngũ phân vị ............................ 25 3.2 Dữ liệu nghiên cứu ..................................................................................... 26 Chương 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ...............................................................29 4.1 Kết quả nghiên cứu dựa trên mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi ............ 29 4.2 Kết quả nghiên cứu dựa trên phương pháp kiểm định GRS................. 54 Chương 5. KẾT LUẬN ........................................................................................59 5.1 Kết luận chung từ kết quả nghiên cứu ..................................................... 59 5.2 Hạn chế nghiên cứu ................................................................................... 60 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Ý nghĩa B/M Tỷ số giá trị sổ sách chia cho giá trị thị trường
DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu .......................................................... 26 Bảng 4.1 Kết quả ước lượng mô hình ..................................................................... 29 Bảng 4.2 Giá trị trung bình và thống kê t của mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi..... 31 Bảng 4.3 Mức độ đóng góp của biến mới đến tỷ suất sinh lợi bình quân trong mô hình hai biến ............................................................................................ 34 Bảng 4.4 Mức độ đóng góp của biến mới đến tỷ suất sinh lợi bình quân trong mô hình ba biến.............................................................................................. 40 Bảng 4.5 Tỷ lệ pha loãng biến ................................................................................. 43 Bảng 4.6 Kết quả ước tính chênh lệch tỷ suất sinh lợi trong mô hình hai biến ...... 48 Bảng 4.7 Kết quả ước tính chênh lệch tỷ suất sinh lợi trong mô hình ba biến ........ 51 Bảng 4.8 Kiểm định GRS......................................................................................... 57
DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 3.1 Đồ thị tỷ suất sinh lợi bình quân của các công ty trên sàn Hose giai đoạn 01/2009 - 10/2016 theo tháng ................................................................ 27 Hình 3.2 Đồ thị quy mô bình quân của các công ty trên sàn Hose giai đoạn 01/2009 - 10/2016 theo tháng .............................................................................. 27 Hình 3.3 Đồ thị tỷ số B/M bình quân của các công ty trên sàn Hose giai đoạn 01/2009 - 10/2016 theo tháng ................................................................ 28 Hình 3.4 Đồ thị khuynh hướng sinh lời bình quân của các công ty trên sàn Hose giai đoạn 01/2009 - 10/2016 theo tháng ................................................ 28 Hình 4.1 Đồ thị mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi của 7 mô hình giai đoạn 01/2009 - 10/2016 ................................................................................................ 32 Hình 4.2 Tác động khuyếch đại và pha loãng của biến độc lập............................. 41 Hình 4.3 Mức độ chênh lệch biến quy mô trong các mô hình ............................... 44 Hình 4.4 Mức độ chênh lệch biến khuynh hướng sinh lời trong các mô hình ....... 44 Hình 4.5 Mức độ chênh lệch biến tỷ số B/M trong các mô hình ........................... 46 Hình 4.6 Minh họa phương pháp kiểm định thống kê GRS .................................. 55
1 Chương 1. GIỚI THIỆU 1.1 Lý do thực hiện đề tài Các nghiên cứu trước đây xây dựng nhiều mô hình định giá tài sản để xác định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi bình quân và các yếu tố đặc trưng của công ty như: quy mô (size), tỷ số giá thị trường trên giá sổ sách (B/M), chỉ số xu hướng (momentum). Các nghiên cứu này thường dựa vào giá trị thống kê t (t-statistic) trong phương pháp hồi quy của Fama - Macbeth (1973) để phán xét ý nghĩa tác động của các biến giải thích trong mô hình. Tuy nhiên, ý nghĩa của một biến giải thích còn thể hiện qua đóng góp của nó trong việc gia tăng mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân giữa các danh mục được hình thành từ việc sắp xếp giá trị ước tính của biến phụ thuộc từ mô hình hồi quy. Nghiên cứu của tôi tập trung lý giải tác động của việc thêm một biến mới vào mô hình hồi quy đến mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân các danh mục. 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Bài nghiên cứu này của tôi được thực hiện nhằm mục tiêu sau: - Giải thích mức độ đóng góp tăng thêm của một biến mới (có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi) khi đưa thêm biến mới này vào mô hình sẵn có. - Lý giải vì sao các biến độc lập có mức giải thích mạnh khi thêm vào mô hình hồi quy lại chỉ làm tăng thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi. 1.3 Câu hỏi nghiên cứu Bài nghiên cứu này của tôi trả lời cho những câu hỏi nghiên cứu sau; - Việc đưa thêm biến mới vào mô hình sẽ tác động thế nào đến hệ số ước lượng đã có sẵn trong mô hình, và điều này sẽ ảnh hưởng đến mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi như thế nào ?
2 - Việc đưa thêm biến mới vào mô hình sẽ tác động đến cấu trúc danh mục cổ phiếu như thế nào ? - Hệ số đo lường nào đánh giá hợp lý cho mức độ đóng góp của biến mới đưa vào mô hình trong việc làm tăng thêm mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân ? 1.4 Đối tượng nghiên cứu - Mức độ đóng góp của biến mới đưa vào mô hình đến mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân. 1.5 Phạm vi nghiên cứu - Phạm vi không gian: các cổ phiếu niêm yết trên SGDCK Thành Phố Hồ Chí Minh (Hose). - Phạm vi thời gian: 01/2009 - 10/2016 - Phạm vi nội dung: Mức độ đóng góp của biến mới đưa vào mô hình đến mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân, từ đó xác định cấu trúc danh mục cổ phiếu. 1.6 Phương pháp nghiên cứu Tôi sử dụng phương pháp hồi quy Fama-Macbeth để đánh giá mức độ tăng thêm của độ phân tán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng khi thêm một biến mới vào mô hình. Đầu tiên, tôi tiến hành hồi quy dữ liệu chéo với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu cùng các biến giải thích. Sau khi ước lượng mô hình theo dữ liệu chéo như bước một cho tất cả các tháng, các chỉ số thống kê giá trị trung bình và thống kê t sẽ được tính toán để xem xét mức độ ý nghĩa của từng biến. Cần lưu ý rằng: mục đích của bài nghiên cứu là xác định mức độ đóng góp tăng thêm của một biến mới đưa vào mô hình đối với mức phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân nên sau khi ước lượng mô hình, tôi sẽ tiến hành xây dựng các danh mục ngũ phân vị để xác định tỷ suất sinh lợi danh mục ước tính. Tôi sẽ kiểm tra kết quả cho mẫu dữ liệu các cổ phiếu thu thập từ Sàn Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí
3 Minh (Hose). Phần chi tiết phương pháp nghiên cứu của bài nghiên cứu sẽ được trình bày cụ thể ở Chương 3. 1.7 Ý nghĩa của đề tài Bài nghiên cứu đã tìm ra chỉ số được dùng để đánh giá tầm quan trọng của một biến trong việc dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Đó chính là mức đóng góp tăng thêm của biến vào độ phân tán tỷ suất sinh lợi. Đồng thời, vấn đề vì sao đôi khi đưa một biến mới có mức độ giải thích cao vào mô hình sẽ làm pha loãng giá trị của những biến có sẵn trong danh mục cũng được làm rõ. Điều này sẽ cung cấp cơ sở để nhà đầu tư lựa chọn danh mục cổ phiếu như thế nào nhằm đạt được tỷ suất sinh lợi cao nhất. 1.8 Kết cấu của luận văn Nội dung chính của luận văn gồm những phần chính sau: Chương 1: Giới thiệu Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây Chương 3: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5: Kết luận 1.9 Tóm tắt luận văn Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu xây dựng các mô hình hồi quy diễn giải mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi bình quân và các biến đặc trưng cho công ty. Tuy nhiên, các biến có mức giải thích mạnh trong các mô hình định giá tài sản thường mang rất ít ý nghĩa trong việc giải thích thêm cho tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục bởi hai lý do: (1) việc đưa thêm một biến mới vào mô hình có thể sẽ khiến pha loãng hệ số ước lượng của các biến sẵn có trong mô hình (2) việc đưa thêm một biến có mức độ giải thích cao vào mô hình sẽ làm pha loãng giá trị của những biến có sẵn
4 trong các danh mục cực trị (extreme portfolios) được cấu tạo từ việc sắp xếp các giá trị ước tính của biến phụ thuộc thành nhóm ngũ phân vị. Và khi không có sự giới hạn đối với tỷ trọng danh mục, hệ số Sharpe tối thiểu trong chỉ số thống kê GRS được nghiên cứu bởi Gibbons, Ross, Shanken (1989) đã làm rõ hơn về mức độ tác động của một biến mới đến tỷ suất sinh lợi tăng thêm. Từ đó giúp cho nhà đầu tư có thể lựa chọn danh mục cổ phiếu của mình để nâng cao khả năng đạt được mức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng mong muốn.
5 Chương 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY Nhiều nghiên cứu về định giá tài sản chỉ ra các biến đặc trưng của công ty có tác động đến tỷ suất sinh lợi bình quân như: quy mô, tỷ số B/M, khuynh hướng giá cổ phiếu, phát hành cổ phiếu. Sự quan trọng của một biến giải thích bất kỳ thường được phán xét thông qua sự phân hóa của dải tỷ suất sinh lợi mà nó tạo ra. Hai dải tỷ suất sinh lợi bình quân thu được từ hai phương trình hồi quy đơn biến giữa hai biến khác nhau. Dải tỷ suất sinh lợi nào có độ phân hóa lớn hơn cho thấy rằng biến độc lập trong phương trình đó giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi. Điểm lưu ý này thường được thể hiện thông qua sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi giữa nhóm ngũ phân vị hoặc thập phân vị cao nhất và thấp nhất. Đã có nhiều mô hình về tỷ suất sinh lợi được đưa ra trước đây, tuy nhiên sự phân hóa trong tỷ suất sinh lợi bình quân từ mô hình chỉ với một biến mới luôn lớn hơn phần sự phân hóa tăng thêm mà nó đóng góp vào mô hình đa biến. Mục tiêu nghiên cứu của tôi là giải thích mức độ đóng góp tăng thêm của một biến mới (có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi) khi đưa thêm biến mới này vào mô hình sẵn có. Tôi giải thích điều này dựa trên quan điểm sử dụng các ước lượng của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng theo phương pháp hồi quy Fama - Macbeth (1973) để sắp xếp cổ phiếu thành các danh mục. Mức độ tác động tăng thêm của một biến lên mức độ phân hóa của tỷ suất sinh lợi bình quân từ mô hình hồi quy đa biến thường nhỏ hơn so với mô hình một biến bởi hai lý do. Thứ nhất, một biến giải thích mới thường pha loãng hệ số ước lượng của các biến có sẵn trong mô hình. Sự pha loãng hệ số góc xuất hiện trong mô hình hồi quy hai biến. Ví dụ: khi các biến giải thích tương quan dương và các hệ số góc có cùng dấu hoặc khi các biến giải thích tương quan âm và các hệ số góc ngược dấu. Điều này làm giảm tác động tăng thêm của một biến lên sự phân hóa của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Thứ hai, sự pha loãng biến nghiên cứu. Việc thêm vào một biến có mức
6 giải thích cao luôn làm giảm đi giá trị của các biến giải thích khác trong phân vị lớn nhất và phân vị nhỏ nhất. Kết quả là, lợi ích tăng lên từ sự thêm vào một biến mới sẽ luôn đi kèm với phần lợi ích giảm xuống từ các biến có sẵn. Nhận định này hết sức rõ ràng. Việc sắp xếp giá trị ước lượng của biến phụ thuộc từ hồi quy một biến cũng tương đương với việc sắp xếp chính biến đó, do đó danh mục có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao và thấp từ mô hình hồi quy một biến sẽ tối ưu hóa sự phân tán trong chính biến giải thích. Một biến mới chỉ có thể làm tăng sự phân tán trong tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng cách thay thế những cổ phiếu trong danh mục cực trị (extreme portfolios) và điều đó làm giảm mức phân tán trong biến gốc. Điều này cũng đúng cho trường hợp tổng quát với mô hình hồi quy nhiều biến, khi độ phân tán của biến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tăng lên cao cũng ám chỉ sự phân tán nhiều hơn trong các biến ban đầu. Vì thống kê t trong ước lượng của Fama - Macbeth dùng để đo lường liệu một biến cụ thể có tác động đến tỷ suất sinh lợi hay không nên có nhiều ý kiến xung quanh về việc nghiên cứu này tập trung vào sự phân tán của tỷ suất sinh lợi thì có đúng chỗ hay không. Tuy nhiên, một biến có thể có tác động đáng kể đến sự biến động của tỷ suất sinh lợi khi các biến khác không đổi nhưng tác động tăng thêm của biến này đến độ phân tán của tỷ suất sinh lợi giảm đi đáng kể khi xem xét sự biến động đồng thời của tất cả các biến trong một mô hình. Để hiểu được sự kết hợp của các biến như thế nào trong việc tạo ra một tỷ suất sinh lợi sẵn có cho nhà đầu tư, điều tốt nhất là xem xét sự phân tán của tỷ suất sinh lợi trong các danh mục được hình thành từ việc sắp xếp các ước lượng hồi quy khi có và không thêm vào biến giải thích mới. Bài nghiên cứu này của tôi sẽ xem xét ba nghiên cứu trước đây trong việc sử dụng giá trị ước lượng của biến giải thích để cung cấp bằng chứng về tỷ suất sinh lợi tăng thêm. Thứ nhất, nghiên cứu của Fama and French (2006) xem xét độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân của các danh mục được hình thành từ việc phân chia giá trị ước lượng của biến giải thích. Các tác giả cho rằng: việc thêm vào một biến chỉ làm tăng
7 thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi và lí do là ở sự phân chia các cổ phiếu hai danh mục. Thứ hai, nghiên cứu của Lewellen (2011) tìm thấy rằng, mặc dù các cổ phiếu được chia thành 10 danh mục thì việc thêm vào một biến mới cũng tác động rất ít đến việc cải thiện độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân. Tác giả đã kiểm định các mô hình sử dụng lần lượt ba biến giải thích (quy mô, tỷ số B/M, xu hướng); 7 biến giải thích (ba biến trên và các biến phát hành cổ phiếu, dồn tích, khả năng sinh lời, tăng trưởng tài sản); 15 biến giải thích (7 biến trên cộng với 8 biến khác sẽ được mô tả trong phần phụ lục). Kết quả từ nghiên cứu của tác giả cho thấy: mô hình tăng từ 7 biến lên 15 biến thì mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân tăng thêm không đáng kể. Điều này là vì các biến mới thêm vào không có nhiều ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc. Kết quả này cũng giống với nghiên cứu Fama and French (2006), khi các tác giả sử dụng mô hình hồi quy với 2, 5, 7 và 9 biến giải thích. Tóm lại, điểm chung trong nghiên cứu của Fama and French (2006) và Lewellen (2011) là không giải thích: vì sao các biến độc lập có mức giải thích mạnh khi thêm vào mô hình lại chỉ làm tăng thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi. Thứ ba, nghiên cứu của Fama and French (2015). Nhóm tác giả thực hiện không nhằm mục đích cung cấp một sự lý giải hoàn chỉnh về việc: làm thế nào các biến độc lập được nêu trong các nghiên cứu trước đây kết hợp với nhau để tạo ra tỷ suất sinh lợi bình quân. Mục tiêu chính là giải quyết hai vấn đề. Đó là: sự pha loãng của hệ số ước lượng và sự pha loãng giá trị của biến độc lập trong các danh mục cực trị. Điều này sẽ giải thích cho câu hỏi: vì sao những biến tạo ra độ phân tán tỷ suất sinh lợi lớn trong mô hình một biến và có mức giải thích mạnh lại chỉ tạo ra tác động nhỏ trong việc thiết lập danh mục đầu tư khi đối mặt với sự cạnh tranh từ những biến khác. Phần tiếp theo sẽ đề cập sơ lược đến các vấn đề nổi trội kèm theo kết quả thu được trong các nghiên cứu chính yếu được sử dụng trong bài nghiên cứu này.
8 2.1 Nghiên cứu Fama and Macbeth (1973) ➢ Tổng quan lý thuyết Nghiên cứu này của các tác giả kiểm định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro của các công ty đại chúng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán New York. Nền tảng lý thuyết cho kiểm định của các tác giả là mô hình danh mục hai hệ số và các mô hình cân bằng thị trường dựa trên mô hình hai hệ số này. Các tác giả không thể bác bỏ giả thuyết rằng: việc định giá cổ phiếu niêm yết phản ánh nỗ lực của nhà đầu tư quan ngại rủi ro trong việc nắm giữ các danh mục hiệu quả trên phương diện giá trị kỳ vọng và mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi. Hơn nữa, thuộc tính “trò chơi công bằng” trong hệ số ước lượng và phần dư trong mô hình hồi quy tỷ suất sinh lợi - rủi ro là nhất quán với thị trường tài chính hiệu quả (nơi mà giá cả của cổ phiếu phản ánh một cách đầy đủ thông tin sẵn có). Trong quá trình thiết lập danh mục, nhà đầu tư chỉ quan tâm tác động của một cổ phiếu đến giá trị danh mục ở hai khía cạnh là giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và độ phân tán tỷ suất sinh lợi. Với giả định tỷ suất sinh lợi tuân theo phân phối chuẩn thì rủi ro của một danh mục p được đo lường bằng độ lệch chuẩn σ(𝑅̃p) của tỷ suất sinh lợi 𝑅̃p. Khi đó, rủi ro của một tài sản đối với nhà đầu tư đang nắm giữ danh mục p là mức độ đóng góp của tài sản đó đến σ(𝑅̃p). Nếu đặt xip là tỷ trọng của tài sản i trong danh mục p, thì σij= cov(𝑅̃i, 𝑅̃j) là hiệp phương sai giữa tỷ suất sinh lợi của tài sản i và tài sản j. Với N là tổng số tài sản trong danh mục, khi đó rủi ro của danh mục được đo lường thông qua độ lệch chuẩn sẽ được xác định như sau:  N    x jp ij  N ~ ~ ~ N cov( R , R p)  ( R p )   xip  j 1 ~    xip i i 1   ( R )  i 1 ~  (Rp )  p    Do đó, phần đóng góp của tài sản i tới σ(𝑅̃p) hay chính là rủi ro của tài sản i trong danh mục p sẽ tỷ lệ thuận với tỷ số bên dưới
9 N ~ ~ ~ ~ x j 1  ij /  ( R p )  cov( Ri , R p ) /  ( R p ) jp Lưu ý rằng: bởi vì tỷ trọng xjp khác nhau ở các danh mục nên rủi ro của một tài sản trong các danh mục khác nhau sẽ mang giá trị khác nhau. Đối với một nhà đầu tư cá nhân, mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng được xác định bởi thực tế rằng: danh mục tối ưu của nhà đầu tư là hiệu quả. Do đó, nếu nhà đầu tư chọn danh mục m bởi danh mục m hiệu quả thì tức là tỷ trọng của các tài sản xim (với i=1,2,3… N) sẽ tối đa hóa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục ~ N ~ E ( R )   x E ( R ), m im i i 1 ~ ~ N với các ràng buộc:  ( R )   ( R )  x 1 p m im i 1 Phương pháp Lagrangian được áp dụng để giải ra các giá trị tỷ trọng xjm lựa chọn cho danh mục m  N    x jm ij  ~ ~  j 1 ~  E(R )  E(R )  S    ( R ) i m m ~ m   (R )   m    Trong đó: Sm đo lường mức độ thay đổi của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng E(𝑅̃p) khi rủi ro σ(𝑅̃p) thay đổi từ điểm danh mục hiệu quả. Nếu ràng buộc điều kiện bán khống thì danh mục từ lời giải của phương trình (1) chỉ bao gồm các tài sản có tỷ trọng xim > 0. Mặc dù phương trình (1) chỉ đặt điều kiện lên tỷ trọng xjm của các tài sản để danh mục là hiệu quả, song điều này cũng thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro của tài sản i trong danh mục m và tỷ suất sinh lợi của tương ứng. Phương trình trên nói lên
10 rằng sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi của một tài sản và danh mục sẽ tỷ lệ thuận với sự khác biệt trong rủi ro giữa tài sản và danh mục. Tỷ lệ này được thể hiện thông qua chỉ số Sm (chính là hệ số góc của danh mục hiệu quả tại điểm tương ứng với danh mục m). Đồng thời, rủi ro của một tài sản sẽ là phần đóng góp của tài sản đó vào rủi ro chung của danh mục σ(𝑅̃m). ➢ Phương pháp nghiên cứu của Fama - Macbeth (1973) Nghiên cứu này của các tác giả đưa ra một cách làm chuẩn mực mới trong việc thiết lập danh mục để tránh những sai số từ việc đo lường hệ số β. Cụ thể, đầu tiên các tác giả sẽ sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng tháng trong 4 năm để ước lượng hệ số β cho từng cổ phiếu riêng rẽ. Sắp xếp các công ty theo hệ số này, tác giả sẽ thiết lập 20 danh mục cổ phiếu trong đó nhóm đầu tiên sẽ là nhóm có các giá trị 𝛽̂𝑖 nhỏ nhất và nhóm cuối cùng là nhóm có các giá trị 𝛽̂𝑖 lớn nhất. Dữ liệu của 5 năm tiếp theo được sử dụng để tính toán lại giá trị β ước lượng của các chứng khoán, trung bình của các hệ số này tạo nên giá trị β ước lượng của danh mục được sử dụng cho các kiểm định tỷ suất sinh lợi - rủi ro. Một đóng góp quan trọng của nghiên cứu này là xây dựng hệ số đo lường rủi ro mà không được thể hiện thông qua hệ số β (rủi ro phi β). Hệ số này được xác định bằng độ lệch chuẩn của phần dư trong mô hình thị trường 𝑠(𝜀̂𝑖 ). ~ ~ Rit   i   i Rmt  e~it (1) Xuất phát từ phương trình (8), ta thấy rằng rủi ro của một chứng khoán thể hiện qua độ phân tán tỷ suất sinh lợi của nó sẽ được xác định thông qua hai phần. Phần thứ nhất là đóng góp của nó tới độ phân tán của tỷ suất sinh lợi danh mục hiệu quả, phần thứ hai chính là độ phân tán trong phần dư không liên quan tới β. Nếu ta xem ̂ (𝑅̂𝑖 ,𝑅̃𝑚 ) 𝑐𝑜𝑣 𝛽𝑖 ≡ thì từ phương trình (8) sẽ có được 𝑐𝑜𝑣(𝑒̂𝑖 , 𝑅̃𝑚 ) = 0. Trong phương ̂ 2 (𝑅̃𝑚 ) 𝜎 trình (9), vế cuối cùng bên phải phương trình chính là hiệp phương sai giữa phần tỷ suất sinh lợi có liên quan tới β và phần dư, giá trị này bằng 0.
11 ~ ~ ~  2 ( Ri )   i2 2 ( Rm )   2 (ei )  2 i cov( Rm , ei ) (2) Tỷ suất sinh lợi hàng tháng cho 20 danh mục đo lường bằng bình quân không trọng số tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu được tính toán. Phương trình hồi quy dữ liệu chéo cho mỗi tháng được biểu diễn bên dưới R pt  ˆot  ˆ1t ˆ p,t 1  ˆ2t ˆ p2,t 1  ˆ3t s p,t 1 (ei )  ˆ pt (3) Với p = 1,2,…,20. ➢ Kết quả nghiên cứu Các kết quả mà tác giả tìm được ủng hộ kiểm định đối với mô hình hai tham số. Với một danh mục thị trường hiệu quả hay danh mục đại diện được lựa chọn là tương đối hiệu quả thì kết quả nghiên cứu này không thể bác bỏ giả thuyết rằng: tỷ suất sinh lợi bình quân của cổ phiếu phản ánh nỗ lực của nhà đầu tư quan ngại rủi ro để nắm giữ danh mục hiệu quả. Cụ thể, về mặt trung bình thì có một hệ số đánh đổi dương giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi, với rủi ro được đo lường theo quan điểm danh mục. Do đó, chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết cho rằng một quyết định lựa chọn danh mục của nhà đầu tư sẽ dựa trên giả định rằng: mối quan hệ giữa rủi ro danh mục cổ phiếu và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của nó có mối quan hệ tuyến tính và hàm ý này xuất phát từ mô hình hai tham số. Chúng ta cũng không thể bác bỏ giả thuyết cho rằng: không tồn tại bất kỳ một rủi ro nào khác trong rủi ro danh mục mà có tác động một cách hệ thống đến tỷ suất sinh lợi trung bình. 2.2 Nghiên cứu Fama and French (2006) ➢ Tổng quan nghiên cứu Lý thuyết định giá cho rằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu phụ thuộc vào ba biến là: tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường (B/M ratio), khả năng sinh lời kỳ vọng và mức độ đầu tư kỳ vọng. Với tỷ số B/M và khả năng sinh lời cho trước, mức độ đầu tư kỳ vọng cao sẽ dẫn đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp. Nhưng khi kiểm soát đối với hai biến còn lại thì một công ty có khả năng sinh lời cao sẽ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
12 cao, điều này cũng tương tự đối với trường hợp công ty có tỷ số B/M cao. Nghiên cứu của các tác giả sẽ kiểm định các nhận định này. Lý thuyết nền tảng cho nghiên cứu của các tác giả dựa trên mô hình chiết khấu dòng tiền, trong đó giá trị thị trường của một cổ phiếu được đo lường bằng hiện giá của dòng cổ tức kỳ vọng   M t   E ( Dt  ) /(1  r ) , (1)  1 Trong đó: Mt là giá cổ phiếu tại thời điểm t; E(Dt+ τ) là cổ tức kỳ vọng ở kỳ t+τ; r là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bình quân dài hạn hay chính là tỷ suất sinh lợi nội bộ của cổ tức; Dt là cổ tức trong kỳ t [được đo lường bằng thu nhập trên mỗi cổ phần (Yt) trừ đi thay đổi giá trị sổ sách mỗi cổ phần (dBt= Bt- Bt-1)]. Khi đó, mô hình chiết khấu dòng cổ tức sẽ được viết lại như sau:   Mt   E (Yt   dBt  ) /(1  r ) , (2)  1 Chia 2 vế của phương trình cho giá trị sổ sách ở kỳ t (tức Bt)   M t  1  E (Yt   dBt  ) /(1  r )  , (3) Bt Bt Phương trình (3) đưa ra ba nhận xét dành cho tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Thứ nhất, khi kiểm soát yếu tố thu nhập kỳ vọng và sự thay đổi trong giá trị sổ sách thì tỷ số B/M có quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu, một công ty có chỉ số B/M cao sẽ hàm ý một tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao và ngược lại. Thứ hai, Khi kiểm soát tỷ số B/M và tăng trưởng kỳ vọng trong giá trị sổ sách, một công ty có khả năng sinh lời kỳ vọng cao (đo lường bằng kỳ vọng thu thập chia cho giá trị sổ sách) sẽ có tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng cao. Thứ ba, với tỷ số B/M và thu nhập kỳ vọng so với giá trị sổ sách cho trước, một công ty có mức tăng trưởng trong giá trị sổ