BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
......... .........
ĐỖ THỊ MĨ DUNG
NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA TỶ SỐ GIÁ
TRÊN THU NHẬP TẠI THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM: KIỂM ĐỊNH
THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2014
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
......... .........
ĐỖ THỊ MĨ DUNG
NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA TỶ SỐ GIÁ
TRÊN THU NHẬP TẠI THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM: KIỂM ĐỊNH
THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. VŨ VIỆT QUẢNG
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2014
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công
bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tác giả luận văn ký và ghi rõ họ tên
MỤC LỤC
[Trang]
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Tóm tắt ................................................................................................................ - 1 -
Chƣơng 1. GIỚI THIỆU ............................................................................... - 2 -
Chƣơng 2. TỔNG QUAN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY ..... - 5 -
2.1. Những nghiên cứu đầu tiên về mối quan hệ giữa P/E và hiệu quả đầu tƣ
.................................................................................................................... - 5 -
2.2. Những nghiên cứu gần đây về mối quan hệ giữa P/E và hiệu quả đầu tƣ
.................................................................................................................... - 8 -
Chƣơng 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................ - 12 -
3.1. Những lý thuyết cơ bản về danh mục đầu tƣ ...................................... - 12 -
3.1.1. Lý thuyết về rủi ro và tỷ suất sinh lợi ............................................... - 12 -
3.1.1.1. Tổng quan về rủi ro của chứng khoán ....................................... - 12 -
3.1.1.2. Tổng quan về tỷ suất sinh lợi của chứng khoán ......................... - 14 -
3.1.1.3. Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của danh mục ..................................... - 15 -
3.1.2. Lý thuyết danh mục chứng khoán Markowitz .................................. - 16 -
3.1.3. Lý thuyết về mô hình định giá tài sản vốn – CAPM ........................ - 18 -
3.1.3.1. Đường thị trường vốn CML ....................................................... - 18 -
3.1.3.2. Mô hình CAPM ........................................................................... - 19 -
3.1.3.3. Đường thị trường chứng khoán SML .......................................... - 20 -
3.2. Đo lƣờng hiệu quả đầu tƣ ...................................................................... - 21 -
3.2.1. Phƣơng pháp đo lƣờng Jensen ((Jensen measure) ............................. - 21 -
3.2.2. Phƣơng pháp đo lƣờng Sharpe .......................................................... - 22 -
3.2.3. Phƣơng pháp đo lƣờng Treynor ......................................................... - 23 -
Chƣơng 4. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM .............................................. - 24 -
4.1. Dữ liệu và phƣơng pháp nghiên cứu .................................................... - 24 -
4.1.1. Dữ liệu nghiên cứu ............................................................................ - 24 -
4.1.2. Phƣơng pháp nghiên cứu ................................................................... - 24 -
4.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm .......................................................... - 27 -
4.2.1. Kết quả về mối liên hệ giữa hiệu quả đầu tƣ vào cổ phiếu thƣờng và tỷ
số P/E ........................................................................................................... - 27 -
4.2.2. Tác động của rủi ro hệ thống lên mối liên hệ giữa tỷ số P/E và hiệu quả
đầu tƣ vào cổ phiếu thƣờng. ............................................................................ - 33 -
4.2.3. So sánh với danh mục ngẫu nhiên ..................................................... - 38 -
4.3. Kiểm định kết quả nghiên cứu .............................................................. - 43 -
4.3.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian: ............................. - 43 -
4.3.2. Kiểm định đối với hệ số hồi quy: ...................................................... - 44 -
4.3.3. Kiểm định phần dƣ: ........................................................................... - 50 -
4.3.4. Kiểm định sự ổn định của mô hình hồi quy ...................................... - 59 -
Chƣơng 5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KẾT LUẬN ... - 62 -
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
CÁC KÝ HIỆU
α
Hệ số Jensen (Differential return)
β
Rủi ro hệ thống (Systematic risk)
σ
Rủi ro tổng thể (Total risk)
ρ
Hệ số tƣơng quan
CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ADF
Augmented Dickey – Fuller
BV
Giá trị sổ sách cổ phiếu (Book Value)
CAL
Đƣờng phân bổ vốn (Capital Alocation Line)
CAPM
Mô hình định giá tài sản vốn (Capital Asset Pricing Model)
CML
Đƣờng thị trƣờng vốn (Capital Market Line)
DF
Dickey – Fuller GLS
DIV
Cổ tức (Dividend)
E/P
Tỷ số thu nhập trên giá cổ phiếu
EPS
Thu nhập mỗi cổ phiếu (Earning Per Share)
HNX
Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội
HOSE
Sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
IMF
Quỹ tiền tệ Quốc tế
JB
Jacques – Bera
KPSS
Kwiatkowski – Pillips – Schmidt – Shin
OLS
Phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng bé nhất (Ordinary Least
Squares)
P/E
Tỷ số giá trên thu nhập
PP
Phillips – Perron
SML
Đƣờng thị trƣờng chứng khoán (Security Market Line)
DANH MỤC CÁC BẢNG
[Trang ]
Bảng 1: Thống kê mô tả và kết quả đo lƣờng hiệu quả đầu tƣ của các danh mục
P/E ......................................................................................................................... 31
Bảng 2: Hiệu quả đầu tƣ của các danh mục beta trong từng danh mục P/E .......... 34
Bảng 3: Kết quả thống kê cho các danh mục ngẫu nhiên có rủi ro hệ thống tƣơng
đồng với danh mục P/E ......................................................................................... 39
Bảng 4: Bảng kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu biến độc lập rm – rf ............ 43
Bảng 5: Bảng kết quả kiểm định giả thiết đối với hệ số α của mô hình hồi quy (2)
................................................................................................................................ 44
Bảng 6: Bảng kết quả kiểm định giả thiết đối với hệ số β của mô hình hồi quy (2)
................................................................................................................................ 47
Bảng 7: Bảng kết quả kiểm định Jarque-Bera trên phần dƣ của mô hình hồi quy .....
................................................................................................................................ 50
Bảng 8: Bảng kết quả kiểm định Breusch – Godfrey trên phần dƣ của mô hình hồi
quy .......................................................................................................................... 53
Bảng 9: Bảng kết quả kiểm định White trên phần dƣ của mô hình hồi quy .......... 55
Bảng 10: Bảng kết quả kiểm định Chow về tính bền vững của mô hình hồi quy. . 58
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
[Trang]
Hình 3.1. Đa dạng hóa làm giảm rủi ro ................................................................... 12
Hình 3.2. Rủi ro danh mục tài sản rủi ro và mức độ tƣơng quan của các tài sản ... 15
Hình 3.3. Đƣờng biên hiệu quả - Efficient frontier of risky assets ......................... 16
Hình 3.4. Đƣờng thị trƣờng vốn CML .................................................................... 17
Hình 3.5. Đƣờng thị trƣờng chứng khoán SML ..................................................... 19
Hình 3.6. Đƣờng SML và hệ số Jensen .................................................................. 20
Hình 4.1. Biểu đồ phân tán của các danh mục theo hệ số Jensen anpha và rủi ro hệ
thống ........................................................................................................................ 35
Hình 4.2. Biểu đồ phân tán của các danh mục theo tỷ suất sinh lợi vƣợt trội và rủi
ro hệ thống .............................................................................................................. 36
- 1 -
Tóm tắt
Vận dụng phƣơng pháp nghiên cứu của Basu (1977) cho thị trƣờng chứng khoán
Việt Nam, trong bài này, tôi thực hiện nghiên cứu thực nghiệm về một bất thƣờng
nổi tiếng với tên gọi “tác động P/E” khi những cổ phiếu có tỷ số giá trên thu nhập
P/E thấp lại có lợi nhuận sau đó cao hơn so với những cổ phiếu có tỷ số P/E cao.
Thông qua ba phƣơng pháp đo lƣờng hiệu quả đầu tƣ, đó là phƣơng pháp đo lƣờng
của Jensen, đo lƣờng của Teynor và đo lƣờng của Sharpe, đồng thời so sánh kết
quả giữa các danh mục chứng khoán có tỷ số P/E thấp với các danh mục chứng
khoán có tỷ số P/E cao, kết quả cho thấy rằng có mối quan hệ giữa tỷ số P/E của cổ
phiếu và hiệu quả đầu tƣ, những danh mục cổ phiếu có tỷ số P/E thấp thì lại đạt
đƣợc hiệu quả cao hơn những danh mục cổ phiếu có tỷ số P/E cao, cụ thể là các
danh mục cổ phiếu có tỷ số P/E thấp thì lại có tỷ suất sinh lợi trung bình và tỷ suất
sinh lợi vƣợt trội cao trong khi các danh mục cổ phiếu có tỷ số P/E cao thì lại có tỷ
suất sinh lợi trung bình và tỷ suất sinh lợi vƣợt trội thấp, thậm chí âm, và xu hƣớng
là danh mục nào có tỷ số P/E càng cao thì hai chỉ số này càng thấp. Cả đo lƣờng
Treynor và đo lƣờng Sharpe đều cho ra kết quả tƣơng tự, đó là những danh mục
nào có tỷ số P/E càng thấp thì hệ số Treynor và hệ số Sharpe càng cao, hay nói
cách khác, những danh mục có tỷ số P/E càng thấp thì hiệu quả hơn những danh
mục có tỷ số P/E cao. Đo lƣờng Jensen cũng cho ra kết quả tƣơng tự khi những
danh mục P/E thấp có hệ số α dƣơng trong khi những danh mục P/E cao lại có hệ
số α âm, tuy nhiên hệ số này lại không có ý nghĩa thống kê cho hầu hết các danh
mục. Các kết quả nghiên cứu vẫn bền vững khi thực hiện phân tích dựa trên việc
chia tách danh mục thành các danh mục con theo rủi ro hệ thống và phân tích so
sánh giữa các danh mục P/E với các danh mục ngẫu nhiên có mức rủi ro hệ thống
tƣơng đƣơng.
- 2 -
Chƣơng 1.
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài:
Cho đến ngày nay, thị trƣờng chứng khoán là một trong những kênh quan trọng
hàng đầu đáp ứng nguồn cung vốn cho nền kinh tế Việt Nam và đang có xu hƣớng
khởi sắc, sôi nổi trở lại. Hiệu quả đầu tƣ chứng khoán đƣợc quan tâm và tìm hiểu
nhiều hơn ngay cả đối với những ngƣời không tham gia đầu tƣ. Những phân tích
cơ bản và phân tích kỹ thuật luôn đƣợc vận dụng triệt đễ nhằm tìm kiếm cơ hội
đánh bại thị trƣờng. Tuy nhiên để làm đƣợc điều này, các nhà phân tích phải chứng
minh đƣợc rằng thị trƣờng chứng khoán là không hiệu quả, bởi theo lý thuyết thị
trƣờng hiệu quả thì việc phân tích dữ liệu giá cổ phiếu, khối lƣợng giao dịch lịch
sử (phân tích kỹ thuật) hay phân tích các thông tin cơ bản của công ty, các nhân tố
kinh tế vi mô, vĩ mô ảnh hƣởng đến cổ phiếu (phân tích cơ bản) đều không có ý
nghĩa trong việc cải thiện hiệu quả đầu tƣ. Vì thế vấn đề về thị trƣờng hiệu quả
luôn là đề tài “nóng” cho các nghiên cứu viên, đặc biệt là với một thị trƣờng chứng
khoán còn “non trẻ” nhƣ thị trƣờng chứng khoán Việt Nam (chính thức đi vào hoạt
động từ tháng 7 năm 2000). Có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới đã phát hiện sự
tồn tại của những bất thƣờng (anomalies) để chứng minh việc thị trƣờng không
hiệu quả, trong đó có một bất thƣờng rất nổi tiếng với tên gọi “tác động P/E”
(value effect) vẫn còn gây nhiều tranh cãi. Tuy nhiên, phƣơng pháp kiểm định tính
hiệu quả của thị trƣờng chứng khoán thông qua việc nghiên cứu tác động của tỷ số
P/E lên hiệu quả đầu tƣ từ cổ phiếu thƣờng dƣờng nhƣ chƣa đƣợc vận dụng trong
nghiên cứu tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Đây chính là động lực thúc đẩy
tôi thực hiện nghiên cứu này.
Mục tiêu nghiên cứu:
Bài nghiên cứu đƣợc thực hiện nhằm phân tích dữ liệu lịch sử của thị trƣờng
chứng khoán Việt Nam giai đoạn tháng 04 năm 2007 đến tháng 03 năm 2014 để
trả lời các câu hỏi sau: Liệu có mối quan hệ nào giữa hiệu quả đầu tƣ từ cổ phiếu
thƣờng với tỷ số P/E của cổ phiếu đó tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam hay
- 3 -
không? Lý thuyết tỷ số giá trên thu nhập về việc có mối quan hệ nghịch chiều giữa
tỷ số P/E và hiệu quả đầu tƣ liệu có đúng với thị trƣờng chứng khoán Việt Nam?
Từ đó đánh giá thị trƣờng chứng khoán Việt Nam có hiệu quả dạng vừa hay không?
Nếu kết quả tìm đƣợc cho thấy có mối quan hệ giữa tỷ số P/E và hiệu quả đầu tƣ từ
cổ phiếu thƣờng thì chứng tỏ những thông tin về tỷ số P/E không đƣợc phản ánh
đầy đủ trên thị trƣờng, do đó thị trƣờng chứng khoán Việt Nam không hiệu quả
dạng vừa.
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu:
Bài nghiên cứu đƣợc thực hiện dựa trên phạm vi gồm 242 công ty niêm yết liên tục
trên cả hai sàn giao dịch HNX và HOSE từ tháng 4 năm 2007 đến tháng 3 năm
2014. Hầu hết các dữ diệu đƣợc lấy từ “kho dữ liệu” của trang cophieu68.vn và
báo cáo tài chính hàng năm (đã qua kiểm toán) của các công ty đƣợc chọn. Đối
tƣợng nghiên cứu là các chứng khoán đƣợc niêm yết hội đủ các điều kiện sau: (1)
phải đƣợc niêm yết liên tục từ tháng 4 năm 2007 đến tháng 3 năm 2014, (2) báo
cáo tài chính phải đƣợc công bố hàng năm và chậm nhất là vào cuối tháng 3 sau
năm tài khóa.
Phƣơng pháp nghiên cứu:
Các phƣơng pháp đƣợc sử dụng trong bài là phƣơng pháp thống kê mô tả, phân
tích hồi quy tuyến tính theo phƣơng pháp OLS, phƣơng pháp chia nhỏ danh mục
theo P/E, chia nhỏ danh mục theo phép chọn ngẫu nhiên với các phần mềm ứng
dụng phân tích dữ liệu gồm Eview, Stata, Excel và Interger sets của trang web
random.org.
Đóng góp của đề tài:
Đề tài đóng góp vào kho tài liệu nghiên cứu một phƣơng pháp mới về nghiên cứu
tính hiệu quả của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Kết quả của bài nghiên cứu
cung cấp một chỉ báo mới cho các nhà đầu tƣ trong việc đánh giá hiệu quả của
danh mục đầu tƣ đó là tỷ số P/E, để từ đó giúp các nhà đầu tƣ có cái nhìn rõ ràng
- 4 -
hơn về tỷ số giá trên thu nhập (P/E), từ đó định hƣớng và đƣa ra quyết định đầu tƣ
thật đúng đắn trên thị trƣờng chứng khoán.
Kết cấu của đề tài:
Đề tài gồm có 5 chƣơng: Chƣơng 1 giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu;
chƣơng 2 trình bày tổng quan về những kết quả nghiên cứu trƣớc đây; chƣơng
3 trình bày cơ sở lý thuyết; nghiên cứu thực nghiệm sẽ đƣợc trình bày trong
chƣơng 4; và chƣơng 5 là phần thảo luận các kêt quả nghiên cứu và kết luận.
- 5 -
Chƣơng 2. TỔNG QUAN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY
2.1. Những nghiên cứu đầu tiên về mối quan hệ giữa P/E và hiệu quả đầu tƣ
Một số nghiên cứu trƣớc đây đã cho rằng cổ phiếu “giá trị” (value stocks) có tỷ suất sinh lợi cao hơn so với cổ phiếu “tăng trƣởng” (growth stocks) 1, và hai phƣơng pháp phổ biến nhất để xác định giá trị cổ phiếu là chỉ số P/E và chỉ số P/B2.
Mối quan hệ giữa tỷ số P/E và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu lần đầu tiên đƣợc chỉ ra
bởi Nicholson (1960), khi cho rằng những cổ phiếu có tỷ số P/E thấp (thƣờng đƣợc
gọi là cổ phiếu “giá trị”) tạo ra tỷ suất sinh lợi cao hơn so với những cổ phiếu có tỷ
số P/E cao (thƣờng đƣợc gọi là cổ phiếu “tăng trƣởng”). Mối quan hệ này sau đó
đƣợc xác nhận bởi Ball (1978), Basu (1977) và Basu & Sanjoy (1983), đồng thời
cũng phù hợp với quan điểm của trƣờng phái tài chính hành vi rằng các nhà đầu tƣ
có khuynh hƣớng là quá tự tin về khả năng thu đƣợc lợi nhuận cao từ những đầu tƣ
của họ, và do đó đã trả hớ cho các chứng khoán tăng trƣởng (Kahneman và Riepe,
1998).
Nicholson (1960) đã thực hiện nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ số P/E và tỷ suất
sinh lợi của chứng khoán dựa trên 100 cổ phiếu thƣờng ở nhóm quan sát đầu tiên
và 1.100 cổ phiếu ở nhóm quan sát thứ hai, bằng cách chia tách các cổ phiếu thành
các nhóm theo ngũ phân vị hoặc theo tỷ lệ 4:2:4 hoặc tỷ lệ 5:5 dựa vào chỉ tiêu P/E.
Kết quả cho thấy, với giai đoạn nghiên cứu từ năm 1937 đến năm 1959, những
nhóm chứng khoán với tỷ lệ P/E thấp thì tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn so với
nhóm chứng khoán có tỷ lệ P/E cao.
Nghiên cứu của Basu (1977) cho thấy rằng tỷ số thu nhập/giá chứng khoán (E/P)
có mối quan hệ với hiệu quả đầu tƣ của chứng khoán, và cho rằng tỷ số P/E là một
chỉ báo cho hiệu quả đầu tƣ chứng khoán trong tƣơng lai. Với mẫu nghiên cứu
gồm 500 công ty của Mỹ trong thời gian 14 năm (từ tháng 9 năm 1956 đến tháng 8
năm 1971), ông đã chứng minh rằng những danh mục chứng khoán có tỷ số P/E
thấp thì hiệu quả cao hơn những danh mục có P/E cao thông qua ba kết quả: (1) tỷ 1 Capaul, Rowley và Sharpe, 1993, International Value and Growth Stock Return, trang 27. 2 Malkiel, 2003. The Efficient Market Hypothesis and Its Critics, trang 68- 69.
- 6 -
suất sinh lợi trung bình và tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của những chứng khoán có tỷ
số P/E thấp thì cao hơn so với tỷ suất sinh lợi trung bình và tỷ suất sinh lợi vƣợt
trội của những chứng khoán có tỷ số P/E cao; (2) hệ số Jensen anpha (differential
return) của những danh mục P/E thấp thì cao hơn những danh mục P/E cao; (3) hệ
số Treynor (reward to volatility) và hệ số Sharpe (reward to variability) của những
danh mục chứng khoán có tỷ số P/E thấp đều cao hơn những danh mục chứng
khoán có tỷ số P/E cao. Những kết quả này phù hợp với lý thuyết tỷ số giá/thu
nhập khi khẳng định rằng tỷ số P/E có thể là chỉ báo cho hiệu quả đầu tƣ trong
tƣơng lai, do sự kỳ vọng quá mức của nhà đầu tƣ, trong khi lý thuyết thị trƣờng
hiệu quả phủ nhận khả năng đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của chứng khoán.
Nghiên cứu của Smidt (1968) cũng đã cho rằng có một tiềm ẩn của thị trƣờng
không hiệu quả đó là thị trƣờng đã phản ứng không phù hợp với thông tin. Nguyên
nhân của việc thị trƣờng phản ứng không phù hợp với thông tin đƣợc cho là do tỷ
số P/E gây ra bởi ông xét thấy có sự kỳ vọng quá mức của các nhà đầu tƣ về mức
tăng trƣởng lợi nhuận và cổ tức của các cổ phiếu, cụ thể là các nhà đầu tƣ đã quá
lạc quan đối với những chứng khoán có tỷ số P/E trung bình cao nhƣng lại rất bi
quan đối với những chứng khoán có tỷ số P/E trung bình thấp.
Những kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Breen (1968), Breen & Savage (1968) ,
McWilliams (1966), Miller & Widmann (1966) và Nichlson (1968) đều ủng hộ
cho lý thuyết tỷ số giá trên thu nhập (P/E), rằng những chứng khoán có tỷ số P/E
thấp thì có xu hƣớng là hiệu quả vƣợt trội hơn (outperform) những chứng khoán có
tỷ số P/E cao, lý thuyết này cũng đồng thời chỉ ra một vi phạm của lý thuyết thị
trƣờng hiệu quả dạng vừa. Tuy nhiên, khác với Basu (1977), những nghiên cứu
này đều có một hoặc một vài hạn chế nhƣ bỏ qua tác động của rủi ro hệ thống, chi
phí giao dịch, sự khác biệt về thuế cổ tức và thuế lãi vốn, và thu nhập mỗi cổ phần
đƣợc giả định là đƣợc biết trƣớc ngày báo cáo tài chính đƣợc công bố.
Nghiên cứu của Ball (1978) lập luận rằng E/P là một đại diện cho các yếu tố bị bỏ
qua trong mô hình định giá tài sản CAPM, vì vậy nếu hai chứng khoán có cùng
mức thu nhập ở hiện tại nhƣng có rủi ro khác nhau thì chứng khoán nào có rủi ro
- 7 -
cao hơn thì tỷ suất sinh lợi mong đợi sẽ cao hơn, và có khả năng giá chứng khoán
đó sẽ thấp hơn, và do đó tỷ số E/P sẽ cao hơn. Fuller, Huberts và Levinson (1993)
đã kiểm định lại lập luận của Ball (1978) bằng cách sử dụng mô hình đa nhân tố,
trong đó bao gồm rủi ro hệ thống (beta), 55 nhân tố xếp hạng công nghiệp và 13
nhân tố giải thích khác cho rủi ro nhƣ biến động trong thu nhập, đòn bẩy và thu
nhập nƣớc ngoài. Kết quả nghiên cứu của họ một lần nữa cho thấy tỷ suất sinh lợi
của những cổ phiếu có tỷ số P/E thấp là cao hơn mong đợi trong giai đoạn 1973 –
1990, nhƣng kết quả tỷ suất sinh lợi thấp hơn cho những cổ phiếu có tỷ số P/E cao
thì những nhân tố trong mô hình không giải thích đƣợc.
Banz và Breen (1986) đã phê phán những nghiên cứu trƣớc đây về tác động của
nhân tố quy mô và nhân tố P/E vì hai sai lệch: sai lệch vì sử dụng dữ liệu quá khứ
và sai lệch vì tìm kiếm dữ liệu tƣơng lai (ex-post-selection bias and look-ahead
bias). Họ đã loại bỏ những sai lệch này bằng cách tích lũy cơ sở dữ liệu của mình
từ COMPUSTAT cho cả giai đoạn từ 1974 đến 1981, từ đó đảm bảo phản ánh
chính xác sự tồn tại và dữ liệu là có sẵn của các công ty cho nhà đầu tƣ tại thời
điểm đó. Kết quả của họ cho thấy tồn tại tác động của nhân tố quy mô công ty, còn
tác động của nhân tố P/E là không có ý nghĩa thống kê, tức là có những sai lệch
trong dữ liệu đã tạo nên tác động của nhân tố P/E.
Jaffe, Keim và Westerfield (1989) đã xem xét tác động của tháng giêng cũng nhƣ
tác động của quy mô công ty và tỷ số P/E lên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu. Họ đã
tìm thấy rằng các kết quả trái ngƣợc nhau của các nghiên cứu trƣớc có thể là do
mức độ tác động khác nhau tại những khoảng thời gian nghiên cứu khác nhau.
Lakonishok, Schleifer và Vishny (1994) đã định nghĩa chiến lƣợc đầu tƣ giá trị
nhƣ mua cổ phiếu với giá thấp hơn so với các chỉ số giá trị cơ bản nhƣ thu nhập
(EPS), giá trị sổ sách (BV) hoặc cổ tức (DIV). Họ chia các cổ phiếu công ty thành
hai loại cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trƣởng trên cơ sở là tăng trƣởng qua
doanh số bán hàng và tăng trƣởng dự kiến trong tƣơng lai mà ngụ ý là tỷ số P/E
hiện tại. Họ cho rằng chiến lƣợc đầu tƣ giá trị sẽ đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi cao hơn
bởi vì họ khai thác hành vi không tối ƣu (sub-optimal) của nhà đầu tƣ (quá lạc
- 8 -
quan hoặc quá bi quan). Kết quả nghiên cứu của họ cho thấy có rất ít hỗ trợ cho
quan điểm rằng chiến lƣợc đầu tƣ giá trị về cơ bản là rủi ro hơn, nhƣng nhất quán
với quan điểm cổ phiếu giá trị có hiệu quả vƣợt trội hơn, đặc biệt lại có tỷ suất sinh
lợi bất thƣờng cao trong giai đoạn suy thoái của thị trƣờng. Tuy nhiên Fama và
French (1993) lại cho rằng những bất thƣờng của cổ phiếu giá trị có thể đƣợc giải
thích một cách hoàn hảo dựa vào mô hình ba nhân tố liên quan đến tỷ suất sinh lợi
của thị trƣờng, quy mô công ty và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng.
2.2. Những nghiên cứu gần đây về mối quan hệ giữa P/E và hiệu quả đầu tƣ
Một số lƣợng lớn những nghiên cứu trong thời gian gần đây nhƣ Schwert (2003),
Jegadeesh, Kim, Krische và Lee (2004), Fama và French (2004), Konan Chan,
Louis K.C. Chan, Jegadeesh và Lakonoshok (2004), Vanstone và Finnie (2009)
đều sử dụng tỷ số P/E để giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi giữa các cổ
phiếu với trích dẫn là kết quả nghiên cứu của Basu (1977). Đặc biệt nghiên cứu
của Patatoukas và Thomas (2010, 2011) đã kiểm định lại độ tin cậy của những kết
quả đã đƣợc chỉ ra trong Basu (1977) bằng cách sử dụng độ trễ thu nhập trong đo
lƣờng tỷ số E/P (Et-1/Pt-1) chứ không phải thu nhập đƣợc báo cáo trong năm hiện
tại nhƣ cách đo lƣờng của Basu (1977) (Et/Pt-1) ; cách chia tách danh mục trong
phƣơng pháp phân tích của Basu (1977) vẫn đƣợc giữ nguyên trong nghiên cứu
này khi các danh mục đƣợc chia tách theo ngũ phân vị hay thập phân vị và tỷ suất
sinh lợi trung bình đƣợc tính toán cho 12 tháng tiếp theo dựa trên giả định các quỹ
đầu tƣ mua và giữ chứng khoán trong vòng 1 năm trƣớc khi tái đầu tƣ, tuy nhiên
thay vì tính toán vào tháng 4 hàng năm thì Patatoukas và Thomas (2010, 2011) lại
thực hiện tính toán vào đầu mỗi năm. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy
không có sự khác biệt trong kết quả giữa hai phƣơng pháp đo lƣờng của Basu
(1977) và Patatoukas và Thomas (2010, 2011), và một lần nữa khẳng định mối
quan hệ dƣơng giữa tỷ số E/P và tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu.
Anderson và Brooks (2006) đã thực hiện nghiên cứu thực nghiệm về tác động của
tỷ số P/E trong dài hạn đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán dựa trên mẫu nghiên
cứu gồm tất cả các công ty của vƣơng quốc Anh trong giai đoạn từ năm 1975 đến
- 9 -
năm 2003. Khác với những nghiên cứu trƣớc, Anderson và Brooks (2006) sử dụng
cách tính toán tỷ số P/E dựa trên thu nhập trung bình trong tám năm vì cho rằng
mức độ ảnh hƣởng của tỷ số P/E lên tỷ suất sinh lợi đã bị đánh giá thấp do cái nhìn
quá ngắn hạn về thu nhập khi P/E đƣợc tính dựa trên cơ sở thu nhập của năm trƣớc.
Giống với Basu (1977), Anderson và Brooks (2006) cũng chia tách mẫu nghiên
cứu thành các danh mục theo phân vị của tỷ số P/E và quan sát tỷ suất sinh lợi của
các danh mục đó; họ cũng sử dụng tỷ số Sharpe và kiểm định t (t-test) để kiểm tra
ý nghĩa của sự khác biệt về tỷ suất sinh lợi giữa các danh mục. Phát hiện của
Anderson và Brooks (2006) hoàn toàn tƣơng tự với các phát hiện của Basu (1977)
và các tác giả khác, đó là có sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi trung bình hàng năm
giữa các phân vị theo tỷ số P/E, và mối quan hệ giữa tỷ số P/E và tỷ suất sinh lợi
trung bình là nghịch biến. Ngoài ra kết quả nghiên cứu của Anderson và Brooks
(2006) còn cho thấy rằng tác động của tỷ số P/E dài hạn (8 năm) là gấp đôi so với
tác động của tỷ số P/E ngắn hạn (1 năm).
Benson, Bortner và Kong (2011) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi
mong đợi của thị trƣờng và tỷ số P/E10. Các tác giả đã chứng minh đƣợc rằng khi
P/E10 ở mức thấp (cao) trong phạm vi lịch sử của nó thì lợi nhuận trung bình của
thị trƣờng 10 năm tiếp theo là tƣơng đối cao (thấp hoặc âm). Khi tiếp tục kiểm tra
cho lợi nhuận 3 năm hoặc lợi nhuận 5 năm, thì mối quan hệ giữa P/E10 và tỷ suất
sinh lợi trung bình hàng năm sau đó thậm chí còn mạnh hơn.
Fun và Basana (2012) đã thực hiện nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa
tỷ số P/E và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu dựa trên 45 cổ phiếu trên thị trƣờng
chứng khoán Indonesia giai đoạn 2005 - 2010. Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự
khác biệt có ý nghĩa giữa tỷ suất sinh lợi của danh mục P/E thấp và danh mục P/E
cao trong ngắn hạn nhƣng sự khác biệt này không có ý nghĩa thống kê trong dài
hạn.
Sum (2012) thực hiện nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ tỷ suất sinh lợi của chỉ số
S&P 500 với tỷ suất cổ tức và tỷ số giá trên thu nhập. Sử dụng mô hình tự hồi quy
VAR để phân tích dựa trên dữ liệu tháng từ năm 1871 đến 2012, kết quả nghiên
- 10 -
cứu cho thấy có mối quan hệ âm giữa tỷ số P/E và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong
năm tháng đầu tiên của mỗi 12 tháng sau đó (12-month horizon). Kết quả kiểm tra
quan hệ nhân quả Granger cũng cho thấy tỷ suất cổ tức và tỷ số P/E là nguyên
nhân của sự biến động trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu.
AK. Basu (2014) đã tìm thấy mối quan hệ giữa tỷ số P/E và tỷ suất sinh lợi trong
năm tiếp theo của các cổ phiếu Úc và New Zealand. Kết quả về sự tồn tại của tác
động P/E lên hiệu quả đầu tƣ là phù hợp với các nghiên cứu trƣớc đó tại thị trƣờng
Mỹ nhƣng hiệu quả có vể mạnh hơn và ngắn ngủi hơn; và đặc biệt tỷ suất sinh lợi
vƣợt trội của các cổ phiếu có tỷ số P/E thấp không đƣợc giải thích bởi yếu tố rủi ro
thị trƣờng.
Kết luận chƣơng 2
Nhìn chung, hầu hết các nghiên cứu trƣớc đây đều cho thấy tồn tại mối quan hệ
giữa tỷ số P/E và hiệu quả đầu tƣ vào cổ phiếu, cụ thể là các cổ phiếu có tỷ số P/E
thấp thì hiệu quả vƣợt trội hơn những cổ phiếu có tỷ số P/E cao. Và phƣơng pháp
loại bỏ (suy diễn) để kiểm tra hiệu quả của thị trƣờng chứng khoán đƣợc sử dụng
trong nhiều nghiên cứu nhƣ Basu (1977), Breen (1968), Breen & Savage (1968) ,
McWilliams (1966), Miller & Widmann (1966) và Nichlson (1968), Anderson và
Brooks (2006),…. .
Ngoài ra, vấn đề tác động của tỷ số P/E đã đƣợc nghiên cứu ở rất nhiều thị trƣờng chứng khoán trên thế giới3, trong khi hầu nhƣ chƣa có nghiên cứu nào về tác động
của tỷ số P/E ở thị trƣờng chứng khoán Việt Nam một cách cụ thể. Điều này đã tạo
động lực cho tôi thực hiện nghiên cứu tác động của tỷ số P/E lên tỷ suất sinh lợi
của cổ phiếu thƣờng tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam với phƣơng pháp nghiên
3 Ngoài các nghiên cứu trên, các quốc gia mà các nghiên cứu tác động của tỷ số P/E đƣợc thực hiện bao gồm: 13 quốc gia trên thế giới (Fama và French, 1998); Vƣơng quốc Anh (Levis, 1989; Gregory và cộng sự, 2001; Levis và Liodakis, 2001); Vƣơng quốc Anh và một số nƣớc châu Âu (Brouwer và cộng sự, 1997; Bird và Whitaker, 2003); Mỹ (Jeong, Lee và Mukherji, 2008; Nezlobin, Rajan và Reichelstein, 2014; Colyn, 2014); Mỹ và một số thành phố thuộc châu Á Thái Binh Dƣơng (Dapaah, Webb, David và Hiang, 2011); Canada (Athanassakos, 2008); Hà Lan (Doeswijk, 1997; Knopers, 2014); Phần Lan (Booth và cộng sự, 1994); Iran (Alroaia, Abadi và Khosravani, 2012; Lajevardi, 2014); Nam Phi (Roux, 2010); Nhật Bản (Aggarwal và cộng sự, 1990; Chan và cộng sự, 1991; Cai, 1997; Park và Lee, 2003); Úc (Kelly, McClean và McNamara, 2008); New Zealand (Chin và cộng sự, 2002).
- 11 -
cứu tƣơng tự nghiên cứu của Basu (1977), thông qua đó kiểm tính hiệu quả của thị
trƣờng chứng khoán Việt Nam. Phƣơng pháp nghiên cứu của Anderson và Brooks
(2006) cũng rất hay khi nghiên cứu mở rộng về mối quan hệ giữa tỷ số P/E và tỷ
suất sinh lợi của chứng khoán trong dài hạn bằng cách sử dụng lợi nhuận trung
bình tám năm trong tính toán tỷ số P/E. Tuy nhiên, với thị trƣờng chứng khoán còn
non trẻ nhƣ thị trƣờng chứng khoán Việt Nam (mới chỉ gần 14 năm hoạt động) thì
việc áp dụng hoàn toàn phƣơng pháp nghiên cứu của Anderson và Brooks (2006)
là không khả thi. Do đó trong bài này, tôi chỉ phối hợp chọn lọc từ phƣơng pháp
nghiên cứu của Basu (1977) và phƣơng pháp nghiên cứu của Anderson và Brooks
(2006) nhằm phù hợp với dữ liệu thị trƣờng chứng khoán Việt Nam.
Nói tóm lại, từ những lập luận của trƣờng phái ủng hộ lý thuyết tỷ số giá trên thu
nhập, cùng những nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả về mối quan hệ giữa tỷ
số P/E và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, đặc biệt là nghiên cứu của Basu (1977)
– với phƣơng pháp nghiên cứu tuy đã rất lâu nhƣng vẫn còn nguyên giá trị, tôi sẽ
thực hiện nghiên cứu tác động của tỷ số P/E lên hiệu quả đầu tƣ vào cổ phiếu
thƣờng tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam giai đoạn tháng 4 năm 2007 đến
tháng 3 năm 2014.
- 12 -
Chƣơng 3.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
3.1. Những lý thuyết cơ bản về danh mục đầu tƣ
3.1.1. Lý thuyết về rủi ro và tỷ suất sinh lợi
3.1.1.1. Tổng quan về rủi ro của chứng khoán
Rủi ro và tỷ suất sinh lợi là hai khía cạnh quan trọng nhất của một chứng khoán mà
bất kỳ nhà đầu tƣ nào cũng quan tâm. Có hai cách tiếp cận rủi ro của một chứng khoán. Thứ nhất, “rủi ro là khả năng xuất hiện các khoản thiệt hại tài chính”4,
nghĩa là những chứng khoán nào có khả năng xuất hiện các khoản lỗ cao hơn thì
có rủi ro hơn. Khi ta nói “khả năng xuất hiện khoản lỗ”, nghĩa là đã hàm ý khoản
lỗ của hai chứng khoán là nhƣ nhau, và so sánh xác suất xảy ra khoản lỗ của hai
chứng khoán này. Thứ hai, rủi ro của chứng khoán là những bất ổn trong tỷ suất
sinh lợi của chứng khoán, ta cũng có thể so sánh rủi ro của hai chứng khoán bằng
cách so sánh độ phân tán trong tỷ suất sinh lợi của hai chứng khoán đó.
Rủi ro của một chứng khoán gồm hai thành phần: Rủi ro hệ thống và rủi ro đặc thù
(rủi ro không hệ thống). Rủi ro hệ thống (systematic risk), hay còn gọi là rủi ro thị
trƣờng, là những rủi ro gắn liền với các biến động của thị trƣờng, xuất phát từ các
nguyên nhân bên ngoài doanh nghiệp hay ngành nhƣ: thay đổi trong lãi suất, thay
đổi trong sức mua, thay đổi trong kỳ vọng của nhà đầu tƣ vào nền kinh tế, thiên tai,
chiến tranh…. Rủi ro đặc thù (Unique risk/non-systematic risk) là những rủi ro liên
quan đến từng cổ phần, nảy sinh từ những nguyên nhân nội tại của doanh nghiệp
hay của ngành, ví dụ nhƣ: năng lực quản trị yếu kém, nguồn cung nguyên liệu gặp
khó khăn, quy định của chính phủ về kiểm soát môi trƣờng chặt chẽ hơn, tác động
của cạnh tranh nƣớc ngoài (mức độ cạnh tranh nƣớc ngoài càng cao thì rủi ro càng
cao), mức độ sử dụng đòn bẩy của doanh nghiệp (sử dụng nợ càng nhiều thì mức
độ rủi ro tài chính càng cao)…Nhà đầu tƣ có thể loại trừ đƣợc hoàn toàn rủi ro
không hệ thống bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tƣ của mình nhƣng rủi ro hệ
thống thì không thể loại trừ đƣợc.
4 Trần Ngọc Thơ (2007), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, NXB Thống kê, trang 67
- 13 -
Hình 3.1. Đa dạng hóa làm giảm rủi ro
Nguồn: The McGraw-Hill Companies, 2003, Bodie-Kane-Marcus: Essentials of
Investments, Fifth Edition, trang 170
Trong hình 3.1, biểu đồ bên trái cho thấy, các nhà đầu tƣ có thể đa dạng hóa danh
mục đầu tƣ bằng cách đƣa vào danh mục đầu tƣ của mình càng nhiều mã chứng
khoán càng tốt, vì khi đó rủi ro không hệ thống sẽ giảm dần khi số mã chứng
khoán càng tăng. Có thể dễ hiểu điều này đó là do các công ty khác nhau thì có
những cơ hội hay rủi ro đặc thù khác nhau, thậm chí là phủ định nhau (rủi ro của
công ty này là cơ hội của công ty khác), do đó nếu nắm trong tay chứng khoán của
nhiều công ty thì rủi ro đặc thù sẽ thấp hơn so với khi ta nắm chứng khoán của chỉ
một công ty. Biểu đồ bên phải nói lên kết quả của rủi ro tổng thể khi đa dạng hóa,
đó là rủi ro tổng thể (gồm cả rủi ro không hệ thống và rủi ro hệ thống) sẽ giảm dần
khi số mã chứng khoán ngày càng tăng và có thể sẽ chỉ còn lại rủi ro hệ thống khi
danh mục đầu tƣ đƣợc đa dạng hóa hoàn toàn.
Rủi ro của chứng khoán đƣợc đánh giá thông qua phân tích độ nhạy, tức là cho
thấy các xác suất của các khả năng sinh lợi khác nhau. Với hai chứng khoán có tỷ
suất sinh lợi kỳ vọng trung bình bằng nhau thì rủi ro chứng khoán đƣợc so sánh
dựa trên khoảng cách, hay độ phân tán, hay chênh lệch tỷ suất sinh lợi trong
trƣờng hợp tốt nhất và xấu nhất, nếu chứng khoán nào có độ phân tán trong tỷ suất
sinh lợi cao hơn thì rủi ro lớn hơn. Một trong những chỉ tiêu thống kê để đo lƣờng
- 14 -
sự biến thiên là phƣơng sai và độ lệch chuẩn. Do đó, rủi ro tổng thể của một chứng
khoán còn đƣợc đo lƣờng bằng phƣơng sai và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi.
Phƣơng sai của tỷ suất sinh lợi đƣợc tính bằng bình phƣơng khoản chênh lệch giữa
tỷ suất sinh lợi thực tế và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của nhà đầu tƣ. Độ lệch chuẩn là
căn bậc hai của phƣơng sai.
Var(r) = σ2 =
2
p s r s − E r
𝑆 𝑠=1
SD(r) = σ = Var(r)
3.1.1.2. Tổng quan về tỷ suất sinh lợi của chứng khoán
Tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán là chỉ số thể hiện khoản lợi nhuận (lỗ) từ
chứng khoán đó trên khoản vốn đầu tƣ ban đầu trong một thời kỳ.
r = Pt − P0+ Ct P0
Trong đó:
r là tỷ suất sinh lợi mong đợi trong kỳ t
Pt là giá chứng khoán trong kỳ t
P0 là giá chứng khoán kỳ 0
Ct là lƣu lƣợng tiền mặt nhận đƣợc của chứng khoán từ kỳ 0 đến kỳ t.
Tỷ suất sinh lợi tích lũy liên tục của chứng khoán là khoản lợi nhuận (lỗ) của
chứng khoán đƣợc tích lũy lãi và tái đầu tƣ liên tục cho đến thời kỳ t. Ta có thu
nhập tích lũy liên tục sau t năm đầu tƣ là:
A = Pert
Trong đó : A là khoản thu nhập sau thời gian đầu tƣ t (amount after time t)
P là khoản đầu tƣ ban đầu (initial investment)
r là lãi suất tích lũy hàng năm (annual interest rate)
t là số năm (number of years) đầu tƣ
Suy ra tỷ suất sinh lợi tích lũy liên tục trong một năm (hoặc một kỳ) là: r = ln
A P
- 15 -
3.1.1.3. Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của danh mục
Tỷ suất sinh lợi của danh mục chứng khoán là bình quân gia quyền tỷ suất sinh lợi
của các chứng khoán trong danh mục.
𝑟𝑖
𝑛 Rp = 𝑥𝑖 𝑖=1
Trong đó : Rp là tỷ suất sinh lợi danh mục p
xi là tỷ trọng chứng khoán i trong danh mục p
ri là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i
n là số chứng khoán trong danh mục p
Rủi ro của danh mục đƣợc đo lƣờng bằng phƣơng sai của danh mục. Phƣơng sai
của danh mục gồm hai chứng khoán A, B đƣợc tính nhƣ sau:
σp
2 = xA
2.σA
2 + xB
2.σB
2 + 2.xA.xB.σA.σB.ρA,B
2 là phƣơng sai của danh mục p
Trong đó: σp
xa, xB là tỷ trọng của chứng khoán A và chứng khoán B trong danh
mục p
2 là phƣơng sai của chứng khoán A, B
σA
2, σB
ρA,B là hệ số tƣơng quan của hai chứng khoán A và B.
Hệ số tƣơng quan cho thấy mối quan hệ cùng chiều hay ngƣợc chiều của tỷ suất
sinh lợi hai chứng khoán theo thời gian. Nếu tỷ suất sinh lợi của hai chứng khoán
di chuyển cùng chiều thì chúng có tƣơng quan dƣơng, ngƣợc lại thì chúng có
tƣơng quan âm. Hệ số tƣơng quan nằm trong khoảng [-1;+1]. Hệ số tƣơng quan
đƣợc tính bằng công thức sau:
ρA,B = Cov (A,B) σA σB
Trong đó: σA,σB là độ lệch chuẩn của chứng khoán A và chứng khoán B;
Cov(A,B) là hiệp phƣơng sai của hai chứng khoán A, B, đƣợc tính nhƣ sau:
- 16 -
Cov(A,B) =
𝑃𝑖 𝑟𝑖𝐴 − 𝐸(𝑟𝐴) (𝑟𝑖𝐵 − 𝐸(𝑟𝐵))
𝑛 𝑟=1
(riA, riB là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán A, B ở tình huống i;
E(rA), E(rB) là tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán A và chứng khoán B)
3.1.2. Lý thuyết danh mục chứng khoán Markowitz
Harry Markowitz là ngƣời đã phát triển các nguyên lý cơ bản về xây dựng danh
mục đầu tƣ dựa vào mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của các tài sản có
rủi ro, trong đó phƣơng sai của tỷ suất sinh lợi chính là một thƣớc đo rủi ro của
chứng khoán. Theo Harry Markowitz (1952), tỷ suất sinh lợi luôn đi kèm với rủi ro
và đa dạng hóa có thể làm giảm rủi ro danh mục bằng cách giảm phƣơng sai danh
mục do các chứng khoán có tƣơng quan với nhau.
Hình 3.2. Rủi ro, tỷ suất sinh lợi của danh mục tài sản rủi ro và mức độ tƣơng quan
của các tài sản
Nguồn: The McGraw-Hill Companies, 2003, Bodie-Kane-Marcus: Essentials of
Investments, Fifth Edition, trang 180
Ta thấy mức độ tƣơng quan của hai tài sản có rủi ro (stocks và bonds) càng gần về
-1 thì danh mục kết hợp càng hiệu quả (đƣờng biên hiệu quả càng tiến về hƣớng
Tây Bắc chứng tỏ so với cùng một mức rủi ro thì tỷ suất sinh lợi cao hơn, hoặc so
với cùng một mức tỷ suất sinh lợi thì rủi ro thấp hơn).
- 17 -
Lý thuyết Đường biên hiệu quả (hay còn gọi là đường quả trứng vỡ) của
Markowitz cho thấy, với một tập hợp chứng khoán cho trƣớc (tỷ suất sinh lợi và độ
lệch chuẩn không đổi), tùy vào “khẩu vị rủi ro” của mình, các nhà đầu tƣ có thể
lựa chọn các kết hợp chứng khoán khác nhau để tạo ra các danh mục với tỷ suất
sinh lợi và độ lệch chuẩn phù hợp.
Sự kết hợp giữa hai chứng khoán với nhau là vô tận với các tỷ trọng kết hợp khác
nhau cho ra những kết hợp giữa tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn và tạo nên vùng
quả trứng vỡ. Mỗi điểm thuộc vùng quả trứng vỡ biểu hiện một danh mục chứng
khoán với mức tỷ suất sinh lợi mong đợi và rủi ro (độ lệch chuẩn) tƣơng ứng.
Đƣờng đậm trên cùng của vùng quả trứng vỡ là đƣờng biên hiệu quả, bao gồm các
danh mục hiệu quả - danh mục có độ lệch chuẩn thấp nhất nếu xét cùng mức tỷ
suất sinh lợi, và có tỷ suất sinh lợi cao nhất nếu xét cùng một mức rủi ro cho trƣớc.
Các nhà đầu tƣ luôn mong muốn tăng tỷ suất sinh lợi và giảm rủi ro nên họ chỉ đầu
tƣ vào những danh mục nằm trên đƣờng biên hiệu quả. Do đó các nhà đầu tƣ có
thể thiết lập đƣờng biên hiệu quả để lựa chọn danh mục đầu tƣ hơn là đầu tƣ vào
các chứng khoán riêng lẻ và việc đầu lựa chọn danh mục đầu tƣ sẽ tủy thuộc vào
đƣờng biên hiệu quả và mức độ ƣa thích rủi ro của nhà đầu tƣ.
Hình 3.3. Đƣờng biên hiệu quả - Efficient frontier of risky assets
Nguồn: The McGraw-Hill Companies, 2003, Bodie-Kane-Marcus: Essentials of
Investments, Fifth Edition, trang 190
- 18 -
3.1.3. Lý thuyết về mô hình định giá tài sản vốn – CAPM
3.1.3.1. Đường thị trường vốn CML
Lý thuyết danh mục đã đƣợc phát triển thành lý thuyết thị trƣờng vốn khi đƣa tài
sản phi rủi ro vào danh mục đầu tƣ. Với giả định nhà đầu tƣ có thể đi vay và cho
vay với cùng một mức lãi suất phi rủi ro rf (lãi suất tín phiếu kho bạc ba tháng), thì
đƣờng thị trƣờng vốn CML (Capital Market Line) là tập hợp những kết hợp hiệu
quả của danh mục tài sản rủi ro và tài sản phi rủi ro.
Hình 3.4. Đƣờng thị trƣờng vốn CML
Nguồn: The McGraw-Hill Companies, 2003, Bodie-Kane-Marcus: Essentials of
Investments, Fifth Edition, trang 189
Trong trƣờng hợp có thêm tài sản phi rủi ro trong danh mục đầu tƣ thì đƣờng biên
hiệu quả của thị trƣờng không còn là đƣờng quả trứng vỡ (đƣờng cong màu đen
trên cùng) mà đƣờng biên hiệu quả của thị trƣờng bây giờ là đƣờng tiếp tuyến với
đƣờng quả trứng vỡ và cắt trục tung tại rf (đƣờng thẳng màu đen đậm trên cùng).
Bởi nếu xét tại một mức rủi ro thì danh mục trên đƣờng tiếp tuyến có tỷ suất sinh
lợi cao hơn, hay nếu xét cùng một mức tỷ suất sinh lợi thì danh mục trên đƣờng
tiếp tuyến lại có mức độ rủi ro thấp hơn. Đƣờng tiếp tuyến này đƣợc gọi là đƣờng
thị trƣờng vốn CML.
- 19 -
Với các đƣờng biên hiệu quả của các kết hợp tài sản có rủi ro, tƣơng tự ta cũng có
các đƣờng tiếp tuyến với các đƣờng biên hiệu quả này, đó là các đƣờng phân bổ
vốn CAL (Capital Alocation Line). Nhìn trên hình ta cũng thấy rằng, số lƣợng tài
sản có rủi ro càng tăng thì đƣờng biên hiệu quả càng đƣợc cải thiện, hệ số góc của
đƣờng CAL càng lớn thể hiện sự đánh đổi trong tỷ suất sinh lợi tăng thêm với một
đơn vị rủi ro càng cao. Do đó, đƣờng CML là đƣờng kết hợp tốt nhất giữa danh
mục thị trƣờng và tài sản phi rủi ro.
3.1.3.2. Mô hình CAPM
Mô hình định giá tài sản vốn CAPM cho thấy mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và
beta của chứng khoán đƣợc phát triển bởi Sharpe, Lintner và Treynor, cụ thể:
r - rf = β(rm – rf)
hay: Phần bù rủi ro chứng khoán = β x Phần bù rủi ro thị trƣờng
Beta (β) của một chứng khoán đo lƣờng độ nhạy cảm của chứng khoán với các
biến động của thị trƣờng, còn đƣợc gọi là rủi ro hệ thống của chứng khoán đó.
Beta là tham số quan trọng của mô hình CAPM. Chứng khoán có beta lớn hơn 1 có
khuynh hƣớng khuếch đại các biên động của thị trƣờng, các chứng khoán có beta
nằm trong khoảng (0,1) có khuynh hƣớng di chuyển cùng với rủi ro của thị trƣờng
nhƣng lệch không nhiều, những chứng khoán có beta bé hơn 0 thì di chuyển ngƣợc
với thị trƣờng. Danh mục thị trƣờng có beta bằng 1.
Các giả định của mô hình CAPM:
Nhà đầu tƣ nắm giữ danh mục chứng khoán đa dạng hóa hoàn toàn
Chứng khoán đƣợc trao đổi trong thị trƣờng tự do cạnh tranh
Nhà đầu tƣ có thể đi vay và cho vay với cùng một mức lãi suất phi rủi ro và
không đổi theo thời gian
Không có thuế và chi phí giao dịch trong việc mua, bán chứng khoán
- 20 -
Nhà đầu tƣ đều thích lựa chọn chứng khoán có tỷ suất sinh lợi cao nhất ứng
với rủi ro cho trƣớc và rủi ro thấp nhất ứng với tỷ suất sinh lợi cho trƣớc
Tất cả các nhà đầu tƣ đều có kỳ vọng thuần nhất về tỷ suất sinh lợi, phƣơng
sai và hiệp phƣơng sai.
3.1.3.3. Đường thị trường chứng khoán SML
Đƣờng thị trƣờng chứng khoán SML (Security Market Line) là đƣờng biểu diễn
bằng đồ thị của mô hình CAPM. Gần giống với đƣờng thị trƣờng vốn CML khi
đây là đồ thị kết hợp giữa danh mục thị trƣờng và tài sản phi rủi ro, nhƣng trong
trƣờng hợp này trục hoành là rủi ro hệ thống (vì giả định danh mục đƣợc đa dạng
hóa hoàn toàn).
Hình 3.5. Đƣờng thị trƣờng chứng khoán SML
Đƣờng SML thể hiện tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán ứng với mức rủi
ro hệ thống của chúng. Chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi thực và tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng theo CAPM đƣợc gọi là hệ số anpha (α) của cổ phiếu. Có ba trƣờng hợp của
hệ số α của chứng khoán: α >0 thể hiện suất sinh lợi thực tế lớn hơn so với kỳ
vọng theo CAPM hay chứng khoán đang đƣợc định thấp trên thị trƣờng, nhà đầu
tƣ nên mua trong trƣờng hợp này; α kỳ vọng theo CAPM hay chứng khoán đang đƣợc định giá cao trên thị trƣờng, nhà đầu tƣ nên bán trong trƣờng hợp này; α = 0 thể hiện suất sinh lợi thực bằng với suất sinh lợi kỳ vọng theo CAPM, hay thị trƣờng đang định giá đúng chứng khoán. - 21 - 3.2.1. Phƣơng pháp đo lƣờng Jensen ((Jensen measure) Jensen đã dùng hệ số chặn ƣớc lƣợng trong mô hình định giá tài sản vốn CAPM để đo lƣờng hiệu quả đầu tƣ. Hệ số này còn đƣợc gọi là hệ số alpha (α) của danh mục, đƣợc tính toán nhƣ sau: α = rp – [rf + βp(rm – rf)] Trong đó: rp là suất sinh lợi trung bình của danh mục P rf là lãi suất phi rủi ro βp là beta của danh mục P (rủi ro hệ thống) rm là suất sinh lợi trung bình của thị trƣờng Ý tƣởng cơ bản của phân tích hiệu quả đầu tƣ của danh mục là không chỉ xem xét tỷ suất sinh lợi của danh mục mà còn phải quan tâm đến rủi ro của danh mục đó. Hệ số Jensen là một trong những đo lƣờng giúp xác định xem một danh mục đầu tƣ đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi có tƣơng xứng với mức độ rủi ro của danh mục hay không. Nếu giá trị α là dƣơng thì danh mục đầu tƣ đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi vƣợt mức so với mong đợi. Nói cách khác, một giá trị “alpha Jensen” dƣơng có nghĩa là nhà đầu tƣ (nhà quản lý quỹ) đã “đánh bại đƣợc thị trƣờng” với kỹ năng chọn danh mục cổ phiếu của mình. Hình 3.6. Đƣờng SML và hệ số Jensen - 22 - Tại danh mục A: tỷ suất sinh lợi thấp nhƣng rủi ro cũng thấp, tuy nhiên hệ số α < 0 do tỷ suất sinh lợi thực của danh mục A thấp hơn tỷ suất sinh lợi mà danh mục A đáng đƣợc nhận ứng với mức rủi ro thị trƣờng của danh mục A (βpA) theo CAPM. Chứng tỏ trong trƣờng hợp này thị trƣờng đã định giá cao đối với danh mục A, hay nói cách khác hiệu quả của danh mục chứng khoán này không tốt nhƣ thị trƣờng mong đợi. Tại danh mục B: tỷ suất sinh lợi cao nhƣng rủi ro cũng cao, tuy nhiên hệ số α > 0 do tỷ suất sinh lợi thực của danh mục B cao hơn tỷ suất sinh lợi mà danh mục B đáng đƣợc nhận ứng với mức rủi ro thị trƣờng của danh mục B (βpB) theo CAPM. Trong trƣờng hợp này thị trƣờng đã đánh giá thấp đối với danh mục B, hay nói cách khác danh mục này đã đạt đƣợc hiệu quả tốt hơn so với những gì mà thị trƣờng mong đợi. Nói tóm lại, hệ số α là biểu hiện của thu nhập bất thƣờng của tài sản (cổ phiếu), hệ số α khác không là biểu hiện của thị trƣờng không hiệu quả hoặc do nhận diện sai đƣờng thị trƣờng chứng khoán SML, và α dƣơng càng cao thì đầu tƣ càng hiệu quả. 3.2.2. Phƣơng pháp đo lƣờng Sharpe Hệ số Sharpe đƣợc phát triển bởi F.Sharpe, đo lƣờng tỷ suất sinh lợi có điều chỉnh theo rủi ro. Hệ số Sharpe đƣợc đo lƣờng nhƣ sau: Sharpe ratio = (Average Return of the Portfolio – Average Return of the Risk - free Rate)/ Standard deviation of the Portfolio Return Hay có thể viết lại là: Sharpe ratio = rp − rf
σp Trong đó: rp là tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục P rf là lãi suất phi rủi ro σp là độ lệch chuẩn của danh mục P - 23 - Hệ số Sharpe cho chúng ta biết tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của danh mục là do những quyết định đầu tƣ thông minh hoặc đó là kết quả của những rủi ro ngoài mong đợi. Thực tế cho thấy một danh mục hoặc một quỹ có thể đạt đƣợc lợi nhuận cao hơn nhƣng không đi kèm với quá nhiều rủi ro tăng thêm. Một danh mục có hệ số Sharpe lớn hơn thì hiệu quả đầu tƣ vào danh mục đó tốt hơn. Một hệ số Sharpe âm cho biết một danh mục có rủi ro thấp hơn thì hiệu quả hơn. 3.2.3. Phƣơng pháp đo lƣờng Treynor Hệ số Treynor đƣợc phát triển bởi Jack Treynor, là hệ số đo lƣờng mức tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của danh mục đầu tƣ tính trên một đơn vị rủi ro hệ thống. Ông giả định rủi ro không hệ thống đƣợc đa dạng hóa hoàn toàn. Hệ số Treynor đƣợc tính toán nhƣ sau: Treynor ratio = (Average Return of the Portfolio – Average Return of the Risk - free Rate)/ Beta of the Portfolio Hay có thể viết lại là: Treynor ratio = rp − rf
βp Hệ số Treynor cũng là một cách đo lƣờng tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của danh mục có điều chỉnh theo rủi ro dựa trên rủi ro hệ thống. Hệ số này tƣơng tự nhƣ hệ số Sharpe nhƣng thay vì Sharpe sử dụng rủi ro tổng thể (σ) thì Treynor sử dụng rủi ro hệ thống (β). - 24 - 4.1.1. Dữ liệu nghiên cứu Bài nghiên cứu đƣợc thực hiện trên dữ liệu giá chứng khoán, tỷ số P/E của 2425 công ty niêm yết liên tục trên cả hai sàn giao dịch HNX và HOSE từ tháng 4 năm 2007 đến tháng 3 năm 2014, các dữ diệu đều đƣợc lấy từ kho dữ liệu của trang cophieu68.vn và báo cáo tài chính hàng năm (đã qua kiểm toán) của các công ty. Dữ liệu của chỉ số VN-index đƣợc giả định đại diện cho danh mục thị trƣờng. Lãi suất tín phiếu kho bạc ba tháng của Việt Nam đại diện cho lãi suất phi rủi ro đƣợc lấy từ dữ liệu của IMF. 4.1.2. Phƣơng pháp nghiên cứu Có nhiều cách để xem xét mối quan hệ giữa tỷ số P/E và hiệu quả đầu tƣ từ cổ phiếu thƣờng giống các nghiên cứu trƣớc đã làm nhƣ xem P/E là một trong những nhân tố tác động trong mô hình ƣớc lƣợng hiệu quả đầu tƣ. Tuy nhiên trong bài này, tôi vận dụng phƣơng pháp của Basu (1977), Anderson và Brooks (2006) để xem xét mối quan hệ này, đó là tạo lập các danh mục P/E có độ lớn khác nhau, và sau đó so sánh hiệu quả đầu tƣ giữa những danh mục này với nhau. Cơ sở để đánh giá hiệu quả của các danh mục đầu tƣ là ba đo lƣờng: đo lƣờng Jensen, đo lƣờng Sharpe, và đo lƣờng Treynor. Đầu tiên tôi tạo lập năm danh mục đầu tƣ theo độ lớn của P/E. Từ năm 2007, tôi tính toán tỷ số P/E của tất cả các cổ phiếu thƣờng bằng cách lấy giá cổ phiếu trên thị trƣờng chứng khoán vào ngày 31/12/2007 chia cho thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS) (đƣợc công bố trong báo cáo tài chính năm 2007) của cổ phiếu đó. Mặc dầu EPS của các công ty đƣợc tính toán vào ngày 31 tháng 12 nhƣng do số liệu trên báo cáo tài chính đa phần đƣợc công bố trong vòng ba tháng sau năm tài khóa nên
5 Mẫu nghiên cứu đòi hỏi các điều kiện sau: Thứ nhất, các công ty phải đảm bảo niêm yết liên tục từ tháng
4 năm 2007 đến tháng 3 năm 2014; thứ hai, các báo cáo tài chính phải đƣợc công khai hàng năm, và công
bố chậm nhất vào cuối tháng 3 năm sau. Với 251 công ty niêm yết trên hai sàn giao dịch HOSE và HNX từ
2007-2014, thì chỉ có 245 công ty thỏa điều kiện niêm yết liên tục. Tuy nhiên, xét thêm điều kiện thứ hai thì
mẫu nghiên cứu chỉ còn 242 công ty. - 25 - tôi giả định EPS của các công ty đƣợc công bố hoàn toàn vào ngày 1 tháng 4 của năm sau. Do đó tỷ số P/E cũng đƣợc tính toán vào ngày 1 tháng 4 năm 2008. Sau khi có đƣợc các tỷ số P/E của các cổ phiếu, ta sắp xếp các tỷ số này theo thứ tự giảm dần, và chia thành năm danh mục theo ngũ phân vị. Cụ thể là với số liệu P/E vừa tính toán cho tất cả các chứng khoán, tôi chuyển về số liệu E/P theo công thức E/P = 1/(P/E), sau đó dùng phần mềm Stata chạy ngũ phân vị cho số liệu E/P và sắp xếp các chứng khoán vào những danh mục tƣơng ứng với ngũ phân vị. Sở dĩ tôi thực hiện bƣớc chuyển từ P/E sang E/P trƣớc khi chạy ngũ phân vị trên Stata là vì muốn danh mục có P/E cao sẽ bao gồm những chứng khoán có EPS âm (do P/E cao thì E/P sẽ thấp và trong vài trƣờng hợp là âm). Sau khi thành lập các danh mục P/E, tôi tiếp tục tính toán tỷ suất sinh lợi hàng tháng cho mỗi danh mục P/E trong mƣời hai tháng tiếp theo (từ tháng 4 năm 2008 đến tháng 3 năm 2009). Vì dữ liệu giá 242 chứng khoán đƣợc lấy theo ngày nên tôi tính toán tỷ suất sinh lợi tháng thông qua tỷ suất sinh lợi ngày theo quy trình sau: Tỷ suất sinh lợi ngày của chứng khoán i đƣợc tính bằng cách lấy logarit cơ số e của giá ngày hôm sau chia cho giá ngày hôm trƣớc (rdi = ln(Pt/Pt-1), tỷ suất sinh lợi tháng của chứng khoán i đƣợc tính bằng cách lấy tổng các tỷ suất sinh lợi ngày của chứng khoán i (rmi = ∑ rdi ). Tỷ suất sinh lợi của danh mục P/E (rp) đƣợc tính toán nhƣ sau: (1) rp = x1.rm1 + x2.rm2 + x3.rm3 + … + xk.rmk (k là số chứng khoán trong danh mục P/E, xi là tỷ trọng của chứng khoán i trong danh mục, i=1,..,k và x1 = x2 = … = xk) Tôi giả định mỗi danh mục P/E giống nhƣ một quỹ đầu tƣ, ta có năm quỹ đầu tƣ với năm khẩu vị về mức P/E không đổi trong thời kỳ nghiên cứu. Những quỹ đầu tƣ này sẽ nắm giữ danh mục của mình liên tục trong 12 tháng (từ tháng 4 năm
2008 đến tháng 3 năm 2009) và sau đó tái đầu tƣ vào danh mục có P/E tƣơng tự 6 trong năm sau (từ tháng 4 năm 2009 đến tháng 3 năm 2010), sau đó lại nắm giữ 6 Lƣu ý rằng các danh mục P/E mỗi năm sẽ thay đổi do đƣợc phân chia lại theo tỷ số P/E của hai năm trƣớc
(nếu bắt đầu từ 2009 trở đi), hay một năm trƣớc (nếu bắt đầu từ năm 2008, do dữ liệu P/E của các chứng
khoán vào năm 2006 bị khuyết). - 26 - danh mục này trong 12 tháng tiếp theo…. Cứ nhƣ thế, quá tình đầu tƣ này tiếp diễn liên tục trong 6 năm từ tháng 4 năm 2008 đến tháng 3 năm 2014. Tóm lại, với dữ liệu giá chứng khoán thu thập đƣợc tôi đã tính toán tỷ suất sinh lợi tháng cho 242 mã chứng khoán trong 72 tháng (từ tháng 4 năm 2008 đến tháng 3 năm 2014). Sau đó, với quy trình trên, tôi tính toán đƣợc tỷ suất sinh lợi tháng của năm quỹ đầu tƣ (tạm gọi là năm danh mục P/E) trong 72 tháng theo công thức (1). Tiếp theo, tôi sẽ đánh giá hiệu quả của năm danh mục P/E ở trên trong sáu năm (từ tháng 4 năn 2008 đến tháng 3 năm 2014). Ta biết rằng, các nhà đầu tƣ luôn e ngại rủi ro, do đó họ sẽ luôn đòi hỏi phần bù rủi ro tăng thêm nếu chứng khoán (hay danh mục chứng khoán) gia tăng rủi ro. Nói cách khác, khi đánh giá hiệu quả đầu tƣ vào chứng khoán thì chúng ta luôn xem xét đồng thời cả hai chỉ tiêu là rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán đó. Dựa trên lập luận này, bài nghiên cứu sẽ sử dụng ba phƣơng pháp đo lƣờng hiệu quả đầu tƣ danh mục đƣợc phát triển bởi Jensen, Sharpe, và Treynor nhƣ đã trình bày trong mục 2.2 với mô hình nghiên cứu của bài là mô hình CAPM: Trong đó: rp,t là tỷ suất sinh lợi tích lũy liên tục của danh mục p trong tháng t, đƣợc tính toán theo công thức (1), trong đó tỷ suất sinh lợi tích lũy liên tục của từng chứng khoán đƣợc tính toán bằng cách lấy logarit cơ số e của 1 cộng với tỷ suất sinh lợi thực của chứng khoán i trong tháng t, hoặc lấy logarit cơ
số e của giá chứng khoán ở tháng t chia cho giá chứng khoán ở tháng t-17. ri,t = ln(1 + Pi,t − Pi,t−1
Pi,t −1 Hoặc ri,t = ln Pi,t
Pi,t −1 7 Ta có cách tính lợi nhuận tích lũy liên tục A sau thời gian t (amount after time t) với số tiền đầu tƣ ban
đầu P (principal amount) là: A = P.ert, trong đó nếu t là số năm đầu tƣ (number of years) thì r là tỷ suất sinh
lợi tích lũy hàng năm (annual interest rate) của quá trình đầu tƣ. Suy ra r = ln(A/P) - 27 - rm,t là tỷ suất sinh lợi tích lũy liên tục của danh mục thị trƣờng trong tháng t, đƣợc đo lƣờng bằng cách lấy logarit cơ số e của 1 cộng với tỷ suất sinh lợi thực của chỉ số VN-Index trong tháng t, hoặc lấy logarit cơ số e của chỉ số VN-Index ở tháng t chia cho chỉ số VN-Index ở tháng t-1. rm,t = ln(1 + Pm ,t − Pm ,t−1
Pm ,t−1 Hoặc rm,t = ln Pm ,t
Pm ,t−1 rf,t là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro tích lũy liên tục trong tháng t, đƣợc đo lƣờng bằng cách lấy logarit cơ số e của 1 cộng với tỷ suất sinh lợi tháng t của tín phiếu kho bạc kỳ hạn ba tháng. α là hệ số chặn ƣớc lƣợng (là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi thực và tỷ suất sinh lợi đáng lẽ nhận đƣợc theo ƣớc lƣợng từ mô hình CAPM, đây là cách đo lƣờng của Jensen nên còn đƣợc gọi là hệ số Jensen). β là hệ số góc ƣớc lƣợng (còn đƣợc gọi là rủi ro hệ thống). 4.2.1. Kết quả về mối liên hệ giữa hiệu quả đầu tƣ vào cổ phiếu thƣờng và tỷ số P/E Từ dữ liệu tỷ suất sinh lợi của năm danh mục P/E trong 72 tháng (từ tháng 4 năm 2008 đến tháng 3 năm 2014), tôi sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng bé nhất (OLS) trên Eview để chạy ƣớc lƣợng cho hai hệ số α và β của mô hình (2). Bảng 1 sẽ thể hiện kết quả hồi quy của mô hình (2) và các kết quả đo lƣờng của ba
phƣơng pháp Jensen, Treynor và Sharpe cho sáu danh mục P/E8 đã đƣợc tạo lập trƣớc đó: danh mục A là danh mục bao gồm những chứng khoán có tỷ số P/E cao
nhất, danh mục A* đƣợc tạo lập từ danh mục A nhƣng không bao gồm các chứng khoán có tỷ số P/E âm (do EPS âm), các danh mục B, C, D với tỷ số P/E trung
8 Năm danh mục P/E lúc đầu đƣợc tạo lập theo ngũ phân vị là A, B, C, D, E. Danh mục A* đƣợc thêm vào
nhằm loại bỏ tác động của những chứng khoán có lợi nhuận âm. Vì vậy, việc phân tích sẽ dựa trên sáu danh
mục. - 28 - bình tƣơng ứng giảm dần, và danh mục E là danh mục bao gồm những chứng khoán có tỷ số P/E thấp nhất. Trong bảng 1, các kết quả đƣợc trình bày theo trung bình năm. Vì kết quả ƣớc lƣợng dựa trên dữ liệu tỷ suất sinh lợi trung bình tích lũy liên tục trong từng tháng, do đó các kết quả trong bảng 1 sẽ đƣợc năm hóa bằng cách nhân giá trị ƣớc lƣợng theo trung bình tháng với 12. Điều này không gây ảnh hƣởng gì đến kết quả nghiên cứu do cách tính suất sinh lợi tích lũy liên tục là phƣơng pháp logarit tự nhiên (logarit cơ số e), ví dụ nếu rmp, rp là tỷ suất sinh lợi tích lũy liên tục trung bình tháng và tỷ suất sinh lợi tích lũy liên tục trung bình năm của danh mục p thì
khi đó ta dễ dàng chứng minh đƣợc rằng9: rp = 12*rmp. Theo bảng 1, dòng đầu tiên trình bày giá trị P/E trung bình của các danh mục trong 6 năm từ tháng 4 năm 2008 đến tháng 3 năm 2014. Tƣơng ứng với các danh mục A, B, C, D, E ta có tỷ số P/E giảm dần, danh mục A* là danh mục A nhƣng không bao gồm các chứng khoán có EPS âm. Nhƣ đã nói ở phần trƣớc, các danh mục P/E tƣợng trƣng cho một quỹ đầu tƣ, do đó trong bảng này, ta sẽ xem xét hiệu quả đầu tƣ của các quỹ trên dựa vào các chỉ tiêu tỷ suất sinh lợi trung bình, tỷ suất sinh lợi vƣợt trội, và các hệ số hiệu quả theo đo lƣờng của Jensen, Treynor, và Sharpe. Đầu tiên, ta nhìn vào tỷ suất sinh lợi trung bình và tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của các danh mục, ta thấy các danh mục có P/E cao nhƣ A, B thì lại có tỷ suất sinh lợi trung bình cũng nhƣ tỷ suất sinh lợi vƣợt trội thấp hơn so với các danh mục có P/E thấp nhƣ danh mục D, E, thậm chí các danh mục A, A*, B có tỷ suất sinh lợi trung bình âm (khoảng -14.76%, -13.03%, -5.86%) trong khi các danh mục D, E lại có tỷ suất sinh lợi trung bình dƣơng (khoảng 7.51% và 12.68%) hay tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của danh mục A, A*, B âm khoảng -24.15%,-22.41%, và -15.24% nhƣng danh mục D chỉ âm khoảng -1.87%, và danh mục E lại có tỷ suất sinh lợi vƣợt trội )/12 với Pt là giá chứng khoán cuối tháng t 12
t Pt
Pt −1 9 Ta có: rmp = ln(
Hay rmp = [ln(P1/P0) + ln(P2/P1) + ln(P3/P2) + ln(P4/P3) + ln(P5/P4) + ln(P6/P5) + ln(P7/P6) + ln(P8/P7) +
ln(P9/P8) + ln(P10/P9) + ln(P11/P10) + ln(P12/P11)]/12
rmp = ln(P12/P0)/12
Mặc khác: rp = ln(P12/P0)
Suy ra: rp = 12*rmp - 29 - dƣơng 3.31%. Từ kết quả này của bảng 1, ta nhận thấy rằng dƣờng nhƣ tỷ số P/E là một chỉ báo cho hiệu quả đầu tƣ, đó là việc những danh mục có P/E thấp thì lại có hiệu quả cao hơn (tỷ suất sinh lợi trung bình và tỷ suất sinh lợi vƣợt trội cao hơn) so với những danh mục có tỷ số P/E cao. Những dòng tiếp theo của bảng 1 tiếp tục minh chứng cho điều này .Theo đo lƣờng của Jensen, chỉ báo này rất đúng khi các danh mục có tỷ số P/E cao nhƣ danh mục A, A*, B thì lại có mức hệ số anpha âm rất cao (khoảng -16.99%, -15.44%, và -8.12%) trong khi các danh mục có tỷ số P/E thấp thì lại có mức hệ số anpha âm rất thấp nhƣ danh mục C (-3.11%), thậm chí dƣơng nhƣ danh mục D và danh mục E (5.1% và 10.52%); ta thấy danh mục nào có tỷ số P/E trung bình cao hơn thì hệ số anpha lại thấp hơn (danh mục B có P/E thấp hơn danh mục A thì hệ số anpha của B cao hơn A, hay danh mục D có P/E cao hơn danh mục E thì hệ số anpha của D nhỏ hơn E). Nhƣ đã nói ở phần trƣớc, hệ số anpha âm có nghĩa là mức tỷ suất sinh lợi vƣợt trội mà thực tế nhà đầu tƣ nhận đƣợc thấp hơn những gì nhà đầu tƣ kỳ vọng tƣơng ứng với mức rủi ro hệ thống của danh mục đầu tƣ; ngƣợc lại, hệ số anpha dƣơng có nghĩa là mức tỷ suất sinh lợi vƣợt trội mà thực tế nhà đầu tƣ nhận đƣợc cao hơn so với kỳ vọng của thị trƣờng theo CAPM. Điều này chứng tỏ những danh mục A, A*, B đƣợc kỳ vọng quá cao, một phần cũng thể hiện qua tỷ số P/E cao (P/E cao cho thấy nhà đầu tƣ sẵn sàng trả giá cao cho một đồng thu nhập ở hiện tại). Ngƣợc lại đối với danh mục D, E, nhà đầu tƣ có kỳ vọng rất thấp, một phần cũng thể hiện qua tỷ số P/E thấp (P/E thấp cho thấy nhà đầu tƣ chi trả cho một đồng thu nhập ở hiện tại thấp). Hệ số anpha dƣơng càng cao càng tốt do mức chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi vƣợt trội thực tế nhận đƣợc với tỷ suất sinh lợi vƣợt trội kỳ vọng càng nhiều. Xét hai danh mục có hệ số anpha dƣơng là D và E, danh mục E có tỷ số P/E trung bình thấp hơn danh mục D nhƣng lại có hệ số anpha cao hơn danh mục D. Nhƣ vậy, những danh mục có P/E càng thấp thì càng hiệu quả hơn những danh mục P/E cao. Tuy nhiên những kết quả theo đo lƣờng của Jensen không có ý nghĩa thống kê khi các giá trị t-value nhỏ hơn 1.96, ngoại trừ danh mục A. - 30 - Với đo lƣờng Treynor, khi xem xét tỷ suất sinh lợi vƣợt trội trên một đơn vị rủi ro hệ thống, ta thấy theo chiều từ trái sang phải từ danh mục A đến danh mục E thì hệ số Treynor tăng dần, chứng tỏ “phần thƣởng cho mỗi đơn vị rủi ro hệ thống” (reward to volatility) của danh mục có P/E cao thì thấp hơn so với danh mục có P/E thấp. Các danh mục P/E cao nhƣ A, A*, B có hệ số Treynor âm rất cao (- 24.05%, -22.92%, -15.25%) trong khi các danh mục P/E thấp nhƣ danh mục D, E thì hệ số Treynor cao hơn, cụ thể danh mục D có hệ số Treynor âm rất thấp -1.91%, thậm chí danh mục E lại có hệ số Treynor dƣơng 3.27%. Vì vậy, phù hợp với kết quả của tỷ suất sinh lợi trung bình và tỷ suất sinh lợi vƣợt trội khi cho rằng tỷ số P/E là một chỉ báo cho hiệu quả đầu tƣ danh mục cổ phiếu, đo lƣờng Treynor một lần nữa chứng minh điều này đúng khi cho thấy rằng những danh mục có tỷ số P/E thấp nhƣ danh mục C, D, E thì lại hiệu quả hơn những danh mục có tỷ số P/E cao nhƣ danh mục A, A*, B. Điều này tiếp tục đúng với đo lƣờng Sharpe khi hệ số Sharpe (tỷ suất sinh lợi vƣợt trội trên một đơn vị rủi ro tổng thể, hay “phần thƣởng cho mỗi đơn vị rủi ro tổng thể” – reward to variability) cũng tăng dần từ danh mục A đến danh mục E. Các danh mục có tỷ số P/E cao nhƣ danh mục A, A*, B có hệ số Sharpe âm cao (-18.37%, -16.17%, -12.26%) trong khi danh mục các danh mục có tỷ số P/E thấp hơn nhƣ danh mục D, E thì hệ số Sharpe âm thấp hơn nhƣ danh mục D (-1.52%), thậm chí dƣơng nhƣ danh mục C (2.64%). Nói tóm lại, với đo lƣờng Sharpe, một lần nữa những dữ liệu quá khứ lại cho thấy rằng những danh mục có tỷ số P/E thấp thì lại có hiệu quả cao hơn những danh mục có tỷ số P/E cao. So với danh mục tổng thể S, các danh mục P/E thấp lại đạt đƣợc hiệu quả cao hơn khi tỷ suất sinh lợi trung bình và tỷ suất sinh lợi vƣợt trội cao hơn so với danh mục S đặc biệt là danh mục E, đồng thời các hệ số Sharpe, Treynor và Jensen anpha cao hơn thậm chí dƣơng trong khi các hệ số này của danh mục S lại âm. Thêm vào đó, các danh mục P/E cao lại có hiệu quả thấp hơn danh mục tổng thể S khi các chỉ số hiệu quả đầu tƣ thấp hơn (âm nhiều hơn) so với danh mục S. Điều này cũng cho thấy rằng danh mục P/E thấp có hiệu quả cao hơn danh mục P/E cao. - 31 - Ta biết rằng, mô hình hồi quy của bài này là mô hình CAPM, do đó để đảm bảo kết quả của những danh mục P/E có ý nghĩa thì các danh mục phải thỏa mãn điều
kiện của mô hình CAPM, đó là các danh mục phải đƣợc đa dạng hóa hoàn toàn10. Xét các hệ số beta (Systematic risk (βp)) của các danh mục P/E và các hệ số tƣơng quan giữa các danh mục P/E với danh mục thị trƣờng. Ta thấy rằng các danh mục P/E đều có hệ số beta xoay quanh giá trị 1, mà danh mục thị trƣờng có hệ số beta bằng 1, điều này chứng tỏ các danh mục P/E có thể đại diện đƣợc thị trƣờng hay nói cách khác các danh mục đƣợc đa dạng hóa tốt. Ngoài ra, các hệ số tƣơng quan của các danh mục P/E với danh mục thị trƣờng cũng tƣơng đối cao (khoảng 78% đến 89%), một lần nữa chứng tỏ các danh mục P/E đƣợc đa dạng hóa tốt, thỏa mãn điều kiện của mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Ngoài ra, những kết quả trong bảng 1 là từ kết quả hồi quy theo phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất OLS cho phƣơng trình đơn biến (2). Do đó tôi cũng thực hiện kiểm định những giả thiết quan trọng cho phần dƣ của mô hình hồi quy nhƣ hiện tƣợng tự tƣơng quan (serial correlation), hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (heteroskedasticity), phân phối của phần dƣ, đồng thời cũng kiểm định tính bền vững của mô hình bằng phƣơng pháp kiểm định Chow với điểm gãy là tháng 03
năm 2011. Kết quả của các kiểm định11 hầu hết là chấp nhận giả thiết H0, tức là
không có hiện tƣợng tự tƣơng quan, không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, phần dƣ có phân phối chuẩn (ngoại trừ danh mục A*). Với kiểm định Chow, ngoại trừ danh mục C, kết quả là chấp nhận giả thiết H0, tức không có sự khác biệt về các kết quả ƣớc lƣợng (rủi ro hệ thống, hệ số Jensen –differential returns) trong hai thời kỳ nhỏ tại mức ý nghĩa 0.05. 10 Trần Ngọc Thơ (2007), Tài chính doanh nghiệp hiện đại , NXB Thống kê – Những giả định và hạn chế
của mô hình CAPM - trang 102
11 Kết quả kiểm định đƣợc trình bày cụ thể trong mục 4.3.3 - 32 - Bảng 1: Thống kê mô tả và kết quả đo lƣờng hiệu quả đầu tƣ của các danh mục P/E Danh
mục
tổng thể Danh mục P/E12 S 13.3 21.2 8.2 5.5 3.7 2.2 4.8 Đo lƣờng hiệu
quả đầu tƣ/
Thống kê mô tả A A* B C D E 1.31479 1.38608 1.24304 1.30039 1.22882 1.25418 1.24753 Trung vị tỷ số
P/E -0.00221 -0.14768 -0.13032 -0.05866 -0.01147 0.07513 0.12683 Độ lệch chuẩn
(σ(r’p)) -0.09599 -0.24146 -0.22410 -0.15244 -0.10525 -0.01865 0.03305 Tỷ suất sinh lợi
trung bình (rp)13 1.00698 1.00411 0.97755 0.99981 1.04075 0.97643 1.01177 Tỷ suất sinh lợi
vƣợt trội (r’p)14 -0.16988 -0.15442 -0.08117 -0.03106 0.05095 0.10518 -0.02422 Rủi ro hệ thống
(βp) -0.36342 -2.03391 -1.49887 -1.20605 -0.43299 0.73297 1.56675 -0.24048 -0.22924 -0.15247 -0.10112 -0.01910 0.03267 -0.09533 Hệ số Jensen (αp)
và t-value15 -0.07695 -0.18365 -0.16168 -0.12263 -0.08093 -0.01517 0.02635 0.84540 0.78071 0.89038 0.88596 0.87962 0.89302 0.89353 0.08297 -0.04029 0.03667 0.07500 0.11211 0.08147 0.08615 Hệ số Treynor16
(r’p/βp) 0.32718 0.12487 0.59785 3.50352 1.78465 2.93914 1.47799 Hệ số Sharpe17
(r’p/σ(r’p))
Hệ số tƣơng quan
với danh mục thị
trƣờng: ρ(r’p , rm)
Hệ số tự tƣơng
quan của phần dƣ
ρ(et+1,et)18 0.23530 0.72210 0.88280 0.55290 0.03560 0.17560 0.05970 72 rp,t)/6 , trong đó rp,t là tỷ suất sinh lợi tích lũy liên tục của danh mục p trong tháng t (từ tháng 72 r'p ,t)/6, trong đó r'p ,t là tỷ suất sinh lợi vƣợt trội tích lũy liên tục (bằng rp,t trừ rf,t) của danh mục 12 A là danh mục có P/E cao nhất trong ngũ phân vị, E là danh mục có P/E thấp nhất trong ngũ phân vị, A*
là danh mục có P/E cao nhất nhƣng không gồm những công ty có thu nhập âm.
13 rp = (Σt=1
4/2008 đến tháng 3/2014)
14 r'p = (Σt=1
p trong tháng t (từ tháng 4/2008 đến tháng 3/2014)
15 Kết quả đƣợc trình bày cụ thể trong phụ lục 3.1
16 Tỷ suất sinh lợi vƣợt trội trung bình của danh mục p (r’p) chia cho rủi ro hệ thống (βp)
17 Tỷ suất sinh lợi vƣợt trội trung bình của danh mục p (r’p) chia cho độ lệch chuẩn (σ(r’p))
18 Kết quả đƣợc trình bày cụ thể trong phụ lục 5.1
19 H0: mô hình không bị vi phạm tại điểm gãy Kiểm định Chow
và P-value19 - 33 - 4.2.2. Tác động của rủi ro hệ thống lên mối liên hệ giữa tỷ số P/E và hiệu quả đầu tƣ vào cổ phiếu thƣờng. Theo lý thuyết CAPM, tỷ suất sinh lợi của chứng khoán/danh mục chứng khoán có mối quan hệ tuyến tính với beta (rủi ro hệ thống) của chứng khoán/danh mục chứng khoán đó. Tức là nếu chứng khoán/danh mục chứng khoán có mức rủi ro hệ thống cao thì nhà đầu tƣ luôn đòi hỏi một tỷ suất sinh lợi cao tƣơng ứng. Vì vậy một câu hỏi đặt ra cho kết quả của bảng 1 là có khi nào tỷ suất sinh lợi vƣợt trội cao của các danh mục D, E là do rủi ro hệ thống của những chứng khoán trong danh mục này tạo ra, và cách chọn danh mục theo tỷ số P/E có thể vô tình hay cố ý làm cho tỷ suất sinh lợi của những danh mục này cao hơn những danh mục còn lại. Để trả lời cho câu hỏi này và mặc khác cũng xem xét chỉ báo tỷ số P/E về hiệu quả đầu tƣ vào chứng khoán liệu có còn đúng khi loại bỏ tác động của rủi ro hệ thống lên hiệu quả của danh mục đầu tƣ hay không, tôi đã thực hiện kiểm định trên một
lần nữa nhƣng với những danh mục con20 (Sub-sample) của các danh mục P/E. Với mỗi danh mục P/E thì năm danh mục con đƣợc hình thành theo mức rủi ro hệ thống khác nhau. Phƣơng pháp tạo lập những danh mục con nhƣ sau. Ví dụ để tạo lập những danh mục con cho danh mục A. Bắt đầu từ tháng 4 năm 2008, ta tính toán rủi ro hệ thống của từng chứng khoán trong danh mục A (tính toán beta của chứng khoán) theo số liệu lịch sử về tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của chứng khoán trong 24 tháng trƣớc (tuy nhiên vì dữ liệu năm 2006 bị khuyết nên tại năm 2008 tôi chỉ sử dụng dữ liệu của 12 tháng trƣớc là từ 4/2007-3/2008). Sau đó ta sắp xếp tất cả các chứng khoán trong danh mục A theo mức độ beta tăng dần và tạo lập 5 danh mục theo ngũ phân vị (dùng hàm “xtile” trong Stata). Sau khi có đƣợc 5 danh mục con của danh mục A này, ta sẽ tính toán tỷ suất sinh lợi của các danh mục chứng khoán trong 12 tháng tiếp theo (từ tháng 4 năm 2008 đến tháng 3 năm 2009) theo giả định các quỹ đầu tƣ nắm giữ danh mục đầu tƣ liên tục trong 12 tháng. Quá trình này 20 Basu, 1997, Investment Performance of Common Stocks in Relation to Their Price – Earnings Ratios: A
Test of the Efficient Market Hypothesis, trang.670 - 34 - đƣợc lặp lại hàng năm cho 5 năm sau (4/2009-3/2014) và tƣơng tự đối với từng danh mục P/E còn lại cũng nhƣ danh mục tổng thể S. Sau khi tính toán tất cả các tỷ suất sinh lợi tháng của các danh mục con của 6 danh mục P/E và danh mục S trong 72 tháng (4/2008-3/2014), ta bắt đầu hồi quy phƣơng trình (2) theo OLS một lần nữa cho tất cả 35 danh mục này. Kết quả đƣợc trình bày trong bảng 2. Theo những nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây của Friend & Blume (1970), Black, Jensen & Scholes (1972) và nghiên cứu của S. Basu (1977) đã chỉ ra rằng trái với lý thuyết CAPM, hệ số Jensen anpha (differential returns) khác không và tỷ lệ nghịch với mức độ rủi ro hệ thống của danh mục, cụ thể là trung bình những danh mục có rủi ro hệ thống thấp (beta thấp) thì lại đạt đƣợc mức sinh lợi cao hơn đáng kể so với mong đợi theo CAPM (hệ số Jensen anpha lớn hơn 0), và trung bình những danh mục có rủi ro hệ thống cao thì mức sinh lợi thấp hơn đáng kể so với mong đợi nhƣ CAPM (hệ số Jensen anpha nhỏ hơn 0). Khác với kết quả của Friend & Blume và Black, Jensen & Scholes, cũng nhƣ lý thuyết CAPM, kết quả bảng 2 chỉ ra rằng hệ số anpha (α) dƣờng nhƣ không phụ thuộc vào beta (β) của danh mục, các danh mục có hệ số beta cao hay thấp thì hệ số anpha cũng có thể âm hay dƣơng, tuy nhiên điều đáng để ý ở đây là với các danh mục có P/E thấp nhƣ danh mục D, E thì dù mức rủi ro hệ thống cao hay thấp thì hệ số anpha luôn cao hơn so với các danh mục có tỷ số P/E cao nhƣ danh mục A, A*, B. Các danh mục A, A*, B luôn có hệ số anpha âm trong bất kỳ trƣờng hợp nào của rủi ro hệ thống (rủi ro hệ thống cao hoặc thấp) trong khi danh mục D và danh mục E lại có hệ số anpha dƣơng ở cả hai trƣờng hợp của rủi ro hệ thống và tập trung trong tƣờng hợp rủi ro hệ thống thấp. Điều này chứng tỏ những danh mục có tỷ số P/E cao thì hiệu quả thấp hơn so với những danh mục có tỷ số P/E thấp. - 35 - Bảng 2: Hiệu quả đầu tƣ của các danh mục beta trong từng danh mục P/E Kết quả ƣớc lƣợng theo CAPM/Thống kê mô tả21 DANH MỤC
Beta
P/E
Class
Class βP rp r'p αp t(αp) r’p/βp r’p/σ(r’p) ρ(r’p ,r’m) 0.7738 -0.1684 -0.2622 -0.2070 -2.0641 -0.3388 -0.2181 0.7126 1 0.7962 -0.1757 -0.2695 -0.2127 -1.8785 -0.3385 -0.2077 0.6793 2 A 1.0616 -0.0794 -0.1732 -0.0975 -1.0210 -0.1632 -0.1217 0.8256 3 1.1841 -0.0902 -0.1840 -0.0996 -0.8679 -0.1554 -0.1130 0.8054 4 1.2322 -0.2036 -0.2974 -0.2095 -1.8376 -0.2413 -0.1784 0.8181 5 0.6951 -0.1434 -0.2372 -0.1877 -1.0878 -0.3413 -0.1445 0.4686 1 0.8182 -0.1271 -0.2209 -0.1625 -1.4353 -0.2699 -0.1681 0.6892 2 1.0289 -0.0526 -0.1464 -0.0731 -0.4844 -0.1423 -0.0859 0.6681 3 A* 1.1963 -0.0333 -0.1271 -0.0418 -0.3283 -0.1062 -0.0746 0.7774 4 1.1829 -0.2738 -0.3676 -0.2833 -1.4617 -0.3108 -0.1759 0.6264 5 0.8239 -0.0215 -0.1153 -0.0566 -0.7265 -0.1399 -0.1027 0.8124 1 0.8190 -0.0241 -0.1179 -0.0595 -0.8341 -0.1439 -0.1084 0.8341 2 0.9407 -0.1207 -0.2145 -0.1474 -1.7518 -0.2280 -0.1704 0.8271 3 B 1.0870 0.0105 -0.0833 -0.0058 -0.0639 -0.0766 -0.0585 0.8459 4 1.3574 -0.1407 -0.2345 -0.1378 -1.1443 -0.1728 -0.1294 0.8294 5 0.8187 0.0083 -0.0854 -0.0271 -0.3897 -0.1044 -0.0792 0.8405 1 0.8924 0.0313 -0.0625 0.0011 0.0148 -0.0701 -0.0537 0.8486 2 1.0343 0.0373 -0.0565 0.0172 0.1888 -0.0546 -0.0410 0.8307 3 C 1.2869 -0.0872 -0.1810 -0.0893 -0.9536 -0.1407 -0.1112 0.8753 4 1.1830 -0.0437 -0.1375 -0.0532 -0.5309 -0.1162 -0.0883 0.8411 5 0.8071 0.1145 0.0208 0.0783 1.0587 0.0257 0.0191 0.8208 1 0.7665 0.0999 0.0061 0.0607 0.8683 0.0079 0.0059 0.8220 2 0.9616 0.0670 -0.0268 0.0418 0.4800 -0.0278 -0.0207 0.8241 3 D 1.0421 0.0798 -0.0140 0.0603 0.7153 -0.0134 -0.0103 0.8520 4 1.3333 0.0032 -0.0906 0.0045 0.0379 -0.0679 -0.0510 0.8316 5 0.7481 0.0707 -0.0230 0.0303 0.3692 -0.0308 -0.0214 0.7683 1 0.9094 0.1750 0.0812 0.1461 1.7918 0.0893 0.0667 0.8266 2 0.9896 0.2341 0.1404 0.2109 2.8628 0.1418 0.1115 0.8705 3 E 1.1137 0.1204 0.0266 0.1060 1.1986 0.0239 0.0185 0.8564 4 21 βp là rủi ro hệ thống ƣớc lƣợng, r’p là suát sinh lợi vƣợt trội bình quân, αp là hệ số Jensen anpha ƣớc lƣợng
(differential return), t(αp) là t – value của αp (xem thêm mục 4.3.2), ρ(r’p ,r’m) là hệ số tƣơng quan giữa r’p và
suất sinh lợi vƣợt trội của thị trƣờng r’m, các chỉ số đƣợc tính toán nhƣ ở bảng 1. 1.3225 0.0418 -0.0520 0.0423 0.4497 -0.0393 -0.0312 0.8798 5 - 36 - 0.7970 -0.0083 -0.1021 -0.0453 -0.7651 -0.1281 -0.1008 0.8709 1 0.8176 0.0147 -0.0791 -0.0208 -0.3215 -0.0967 -0.0749 0.8571 2 0.9612 0.0395 -0.0543 0.0142 0.2115 -0.0565 -0.0450 0.8829 S 3 1.1345 0.0135 -0.0803 0.0006 0.0070 -0.0708 -0.0565 0.8839 4 1.3248 -0.0807 -0.1744 -0.0800 -0.8372 -0.1317 -0.1043 0.8770 Một kết luận nữa trong bảng 2 là nếu chúng ta xét ở khía cạnh beta không đổi thì anpha lại phụ thuộc vào tỷ số P/E. Để có thể hình dung một cách rõ ràng hơn, tôi đã vẽ biểu đồ (hình 4.1) thể hiện mối quan hệ của α và β cho tất cả các danh mục con của các danh mục P/E. Ta dễ dàng thấy rằng, ứng với cùng một mức rủi ro hệ thống thì những danh mục có tỷ số P/E thấp (D, E) thì lại có hế số anpha cao hơn những danh mục có P/E cao (A, A*, B), thậm chí các danh mục D, E luôn có hệ số anpha dƣơng trong khi các danh mục A, A*, B luôn có hệ số anpha ân trong hầu hết các mức độ rủi ro hệ thống. Những danh mục P/E thấp nhƣ danh mục D, E đa phần tập trung vào góc phần tƣ thứ 4 đồng nghĩa với việc có rủi ro thấp nhƣng hiệu quả cao hơn so với mong đợi (α > 0), còn những danh mục P/E cao nhƣ danh mục A, A*, B thì phân bố đều ở góc phần tƣ thứ 2 và thứ 3 đồng nghĩa với việc những danh mục này có rủi ro cao hay thấp thì hiệu quả vẫn thấp hơn so với mong đợi (α < 0). Hình 4.1. Biểu đồ phân tán của các danh mục theo hệ số Jensen anpha và rủi ro hệ thống 5 - 37 - Ngoài ra trong bảng 2 còn trình bày tỷ suất sinh lợi trung bình và tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của các danh mục con của các danh mục P/E. Ta thấy rằng những kết quả trong bảng 2 hoàn toàn giống với những gì thể hiện trong bảng 1, đó là những danh mục có tỷ số P/E thấp thì tỷ suất sinh lợi trung bình hoặc tỷ suất sinh lợi vƣợt trội cao hơn những danh mục có tỷ số P/E cao. Ứng với cùng một mức độ rủi ro hệ thống, những danh mục P/E thấp nhƣ D, E có tỷ suất sinh lợi trung bình cũng nhƣ tỷ suất sinh lợi vƣợt trội cao hơn các danh mục có P/E cao nhƣ A, A* và B, thậm chí những danh mục A, A*, B có tỷ suất sinh lợi âm rất cao trong khi D, E có tỷ suất sinh lợi âm rất thấp, thậm chí lại đạt tỷ suất sinh lợi dƣơng. Hình 4.2 thể hiện rõ điều này. Hình 4.2. Biểu đồ phân tán của các danh mục theo tỷ suất sinh lợi vƣợt trội và rủi ro hệ thống Tóm lại, những kết quả trong bảng 2 cho thấy đƣợc hai luận điểm sau. Thứ nhất, có vẻ nhƣ mô hình định giá tài sản CAPM không còn đúng cho mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi trong giai đoạn nghiên cứu này, và có lẽ mô hình này đã sai do bị sót những biến có liên quan. Tuy nhiên với lập luận này, nếu kết hợp với những kết quả của chúng ta thì tỷ số P/E có thể đƣợc xem là một đại diện (proxy) cho những biến bị bỏ sót đó. Thứ hai, nếu mô hình CAPM đúng thì những kết quả trong bảng 2 xác nhận một lần nữa những nhận xét ở bảng 1 về mối quan hệ giữa - 38 - hiệu quả đầu tƣ tƣơng đối và tỷ số P/E của danh mục, đó là những danh mục có P/E cao thì lại có hiệu quả thấp hơn so với mong đợi trong khi những danh mục có P/E thấp thì lại có hiệu quả cao hơn so với mong đợi, và những danh mục có P/E thấp thì hiệu quả cao hơn những danh mục có P/E cao. Tuy nhiên, sự sai lệch trong mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi là rất nghiêm trọng vì các phƣơng pháp đo lƣờng sử dụng trong bài này hoàn toàn dựa vào mô hình CAPM. Nhƣ đã nói có thể P/E chính là nhân tố tạo nên sự sai lệch này khi ta tạo lập danh mục theo tỷ số P/E, do đó để giải đáp cho nghi vấn này, mục tiếp theo sẽ là những phân tích với những danh mục đƣợc chọn một cách ngẫu nhiên. 4.2.3. So sánh với danh mục ngẫu nhiên Trong phần này, một lần nữa tôi sẽ thực hiện kiểm định lý thuyết tỷ số giá trên thu nhập bằng việc so sánh hiệu quả đầu tƣ của những danh mục ngẫu nhiên với các danh mục P/E lúc đầu. Mô hình CAPM cũng đƣợc sử dụng để đo lƣờng hiệu quả đầu tƣ của các danh mục đƣợc lựa chọn ngẫu nhiên trên mẫu tổng thể sao cho mức rủi ro hệ thống tƣơng đồng với danh mục P/E ban đầu. Pettit & Westerfield (1972) lập luận rằng các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng mô hình định giá tài sản CAPM phải trình bày các đo lƣờng hiệu quả cho các danh mục đầu tƣ có mức độ rủi ro tổng thể tƣơng đồng nhƣng đƣợc thiết lập bằng việc lựa chọn ngẫu nhiên các chứng khoán. Cách tiếp cận này sẽ giúp loại bỏ sự sai lệch trong mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống (beta) và tỷ suất sinh lợi nhƣ đã nêu ở phần trên bằng cách giữ cho rủi ro hệ thống ở mức không đổi trong việc so sánh hiệu quả đầu tƣ giữa danh mục P/E và danh mục ngẫu nhiên; đồng thời cách tiếp cận này cũng cho phép so sánh một cách trực tiếp về tỷ suất sinh lợi của danh mục P/E với danh mục ngẫu nhiên có mức rủi ro hệ thống tƣơng đƣơng. Để có đƣợc những so sánh này, tôi đã thực hiện các bƣớc sau: Đầu tiên, với mỗi danh mục trong sáu danh mục P/E ban đầu (A, A*, B, C, D, E) thì mƣời danh mục bao gồm các chứng khoán đƣợc lựa chọn ngẫu nhiên với mức rủi ro hệ thống tƣơng đồng đƣợc thành lập. Cụ thể nhƣ sau: - 39 - Bắt đầu từ tháng 4 năm 2008, β của tất cả 242 chứng khoán đƣợc ƣớc lƣợng bằng cách sử dụng dữ liệu giá lịch sử của 24 tháng trƣớc đó (ngoại trừ năm 2008, do dữ liệu năm 2006 bị khuyết nên tại tháng 4 năm 2008 tôi chỉ sử dụng dữ liệu giá lịch sử của 12 tháng trƣớc để ƣớc lƣợng β của các chứng khoán, các năm còn lại sử dụng dữ liệu giá lịch sử của 24 tháng trƣớc). Tiếp theo, gọi các danh mục P/E là danh mục p, và số chứng khoán trong danh mục p ký hiệu là np, β ƣớc lƣợng của np chứng khoán này đƣợc sắp xếp theo thứ tự tăng dần và chia theo ngũ phân vị, ta có đƣợc bốn điểm cắt (cut-off) dp(k) với k lần lƣợt là phân vị thứ nhất, thứ hai, thứ ba và thứ tƣ. Bƣớc tiếp theo, 242 chứng khoán của mẫu tổng thể cũng đƣợc sắp sếp theo β tăng dần, và sử dụng bốn điểm cắt dp(k) đã có ở bƣớc hai để chia mẫu tổng thể thành năm nhóm nhỏ (có thể gọi việc làm này là quy mô hóa ngũ phân vị cho danh mục tổng thể từ danh mục p theo giá trị β). Từ mỗi nhóm nhỏ trong năm nhóm đƣợc chia từ danh mục tổng thể ở bƣớc trên, np/5 chứng khoán đƣợc lựa chọn một cách ngẫu nhiên bằng cách sử dụng công cụ tạo bộ số nguyên ngẫu nhiên (interger sets) của trang web random.org. Sau đó np chứng khoán đã đƣợc chọn ngẫu nhiên đó đƣợc hợp thành một danh mục ngẫu nhiên tƣơng quan với danh mục P/E p, và tiến trình này đƣợc lặp đi lặp lại 10 lần để tạo 10 danh mục ngẫu nhiên cho mỗi danh mục P/E p. Sau đó, tỷ suất sinh lợi của mỗi danh mục ngẫu nhiên đƣợc tính toán cho 12 tháng tiếp theo cũng với giả định đầu tƣ theo quy luật mua và giữ chứng khoán trong 12 tháng trƣớc khi tái đầu tƣ. Tất cả những tiến trình trên đƣợc lặp lại vào tháng 4 hàng năm trong 6 năm (từ tháng 4 năm 2008 đến tháng 3 năm 2014) và ta sẽ có đƣợc dữ liệu tỷ suất sinh lợi tháng (72 tháng) của 60 danh mục ngẫu nhiên với mức β tƣơng ứng với các danh mục P/E ban đầu. Sau khi mỗi danh mục P/E đều có đƣợc 10 danh mục ngẫu nhiên với β tƣơng đồng, ta sử dụng phƣơng pháp OLS để hồi quy mô hình (2) cho tất cả các danh mục ngẫu nhiên, ta sẽ thu đƣợc các giá trị β ƣớc lƣợng cho các danh mục ngẫu nhiên. Từ 10 danh mục ngẫu nhiên của danh mục P/E tƣơng ứng, danh mục ngẫu nhiên nào có - 40 - mức β ƣớc lƣợng gần với mức β của danh mục P/E nhất thì sẽ đƣợc chọn để phân tích. Cuối cùng, tôi đã chọn đƣợc sáu danh mục ngẫu nhiên có β tƣơng đƣơng với sáu danh mục P/E ban đầu, và kết quả phân tích đƣợc trình bày trong bảng 3. Bảng 3: Kết quả thống kê cho các danh mục ngẫu nhiên có rủi ro hệ thống tƣơng đồng với danh mục P/E Danh mục ngẫu nhiên22 Thống kê
mô tả23 RA RA* RB RC RD RE βR
A 1.0052 0.9783 1.0006 1.0374 0.9725 1.0077 βd = βP - βR l
e
n
a
P -0.0892 -0.0530 -0.0795 0.3048 0.3759 0.3862 t(βd) -0.0010 -0.0008 -0.0008 0.0033 0.0040 0.0040 rR 0.0178 -0.0405 0.0039 -0.0155 0.0153 -0.0321 rd = rP – rR B -0.1655 -0.0898 -0.0625 0.0040 0.0599 0.1589 t(rd) l
e
n
a
P -4.27*** -1.21 -2.29** 1.86* 4.15*** 0.14 Z(rd) P-value (z) -1.02 -0.80 -0.34 0.46 0.74 0.16 0.3102 0.4219 0.7311 0.8699 0.6430 0.4598 αR -0.0043 -0.0645 -0.0186 -0.0353 -0.0092 -0.0540 t (αR) -0.06 -0.78 -0.27 -0.49 -0.13 -0.76 αd = αP - αR C -0.1656 -0.0899 -0.0626 0.0043 0.0601 0.1592 r’R/βR l
e
n
a
P -0.0755 -0.1373 -0.0899 -0.1053 -0.0807 -0.1249 (r’/β)d 158.3621 119.6602 76.1520 1.2135 15.0661 39.3703 r’R/σ(r’R) -0.0602 -0.1043 -0.0719 -0.0841 -0.0640 -0.0995 (r’/σ(r’R))d
22 Danh mục RA, RA*, RB, RC, RD, RE là các danh mục ngẫu nhiên có rủi ro hệ thống tƣơng đƣơng tƣơng
ứng với danh mục A, A*, B, C, D, E
23 βp, βR là rủi ro hệ thống ƣớc lƣợng của danh mục P/E p và danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng; rp, rR là tỷ
suất sinh lợi trung bình của danh mục P/E p và danh mục ngẫu nhiên R tƣơng ứng; t(rd) = rd /( σ(rd) /
)
là t-value của rd = rp – rR và n = 72; Z(rd) là giá trị z của Wilcoxon rank-sum test với giả thiết là P = R ;
αP, αR là hệ số Jensen ƣớc lƣợng của danh mục P/E p và danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng R; t (αR)
là t-value của αR; r’R/βR là hệ số Treynor của danh mục ngẫu nhiên R; (r’/β)d là hệ số Treynor của
danh mục P/E p trừ danh mục danh mục ngẫu nhiên R tƣơng ứng; r’R/σ(r’R) là hệ số Sharpe của danh
mục ngẫu nhiên R; (r’/σ(r’R))d là hệ số Sharpe của danh mục P/E p trừ danh mục ngẫu nhiên
tƣơng ứng. 0.2188 0.4887 0.0161 -0.2701 -0.5027 -0.1431 - 41 - Panel A của bảng 3 trình bày kết quả ƣớc lƣợng hệ số góc của mô hình CAPM cho sáu danh mục ngẫu nhiên (RA, RA*, RB, RC, RD, RE) và kết quả kiểm định t (t- test) về sự ngang bằng giữa beta danh mục P/E và beta danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng. Các ƣớc lƣợng rủi ro hệ thống của các danh mục ngẫu nhiên ký hiệu là βR, chênh lệch giữa rủi ro hệ thống của danh mục P/E (βp) và danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng (βR), ký hiệu là βd, ví dụ đối với danh mục RA thì βd = βA - βRA. Ta thấy rằng hầu hết các danh mục ngẫu nhiên RA, RA*, RB, RC, RD, RE đều có mức rủi ro hệ thống ƣớc lƣợng gần nhƣ trùng với mức rủi ro hệ thống ƣớc lƣợng của các danh mục A, A*, B, C, D, E khi mức chênh lệch gần nhƣ bằng 0. Ngoài ra, kiểm định t về sự ngang bằng giữa beta danh mục P/E và beta danh mục ngẫu nhiên với giả thiết H0 là βd = 0, tất cả các danh mục đều cho kết quả là chấp nhận giả thiết H0 tại mức ý nghĩa 5% khi giá trị t-value đều nhỏ hơn 1.96. Nói cách khác, các danh mục P/E và danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng đều có mức rủi ro hệ thống ngang bằng nhau, do đó việc so sánh trực tiếp tỷ suất sinh lợi giữa các danh mục ngẫu nhiên với các danh mục P/E là hoàn toàn hợp lý. Panel B của bảng 3 trình bày tỷ suất sinh lợi trung bình năm của mỗi danh mục ngẫu nhiên (ký hiệu là rR) và chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi danh mục P/E (rp) với danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng (rR), ký hiệu là rd, ví dụ đối với danh mục RA thì rd = rA – rRA. Kết quả cho thấy rằng những danh mục có tỷ lệ P/E thấp nhƣ danh mục D và danh mục E thì lại có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn danh mục ngẫu nhiên có mức độ rủi ro hệ thống tƣơng đƣơng, điều này thể hiện thông qua rd > 0, trong khi những danh mục có tỷ số P/E cao nhƣ danh mục A, A*, B thì tỷ suất sinh lợi trung bình lại thấp hơn danh mục ngẫu nhiên có mức độ rủi ro hệ thống tƣơng đƣơng thể hiện qua rd < 0. Kết hợp với kết quả trong bảng 1 - những danh mục có tỷ lệ P/E thấp thì có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn những danh mục có P/E cao – kết quả panel B của bảng 3 một lần nữa khẳng định điều này khi những danh mục P/E thấp lại có tỷ suất sinh lợi cao hơn những danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng trong khi những danh mục P/E cao lại có tỷ suất sinh lợi thấp hơn những danh - 42 - mục ngẫu nhiên. Tôi thực hiện kiểm định phi tham số Wilcoxon (Wilcoxon Rank- Sum test) nhằm kiểm tra xem có sự khác biệt trong phân phối tỷ suất sinh lợi của danh mục P/E với danh mục ngẫu nhiên hay không, với giả thiết H0 là không có sự khác biệt trong phân phối của hai chuỗi danh mục P/E và danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng. Kết quả là chấp nhận giả thiết H0 cho tất cả các danh mục khi giá trị p- value của Z(rd) đều lớn hơn 0.05, nghĩa là không có sự khác biệt trong phân phối tỷ suất sinh lợi của hai chuỗi. Tuy nhiên, kiểm định phi tham số t-test đƣợc thực hiện
trên chuỗi dữ liệu rd (chuỗi dữ liệu chênh lệch giữa rp và rR)24 nhằm kiểm tra xem có sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi của danh mục p và danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng hay không với giả thiết H0 là rd = 0, tức không có chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục P/E và danh mục ngẫu nhiên. Kết quả kiểm định cho thấy rằng rd khác không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% cho danh mục A và danh mục E, 5% cho danh mục B và 10% cho danh mục D, còn rd của danh mục A* và danh mục C không có ý nghĩa thống kê. Panel C của bảng 3 trình bày ba đo lƣờng chỉ số hiệu quả đầu tƣ, lần lƣợt là hệ số Jensen (sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi thực và tỷ suất sinh lợi mong đợi), hệ số Treynor (phần thƣởng cho một đơn vị rủi ro hệ thống) và hệ số Sharpe (phần thƣởng cho một đơn vị rủi ro tổng thể). Ngoài ra, panel C còn trình bày mức chênh lệch trung bình của những chỉ số này giữa các danh mục P/E với danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng. Kết quả chỉ ra rằng, ngoại trừ đo lƣờng Treynor, thì hai đo lƣờng còn lại cho kết quả đúng nhƣ những gì đã thảo luận, đó là những danh mục có tỷ lệ P/E thấp nhƣ danh mục D, E thì lại có hiệu quả cao hơn so với những danh mục ngẫu nhiên cùng mức rủi ro hệ thống, thể hiện qua mức chênh lệch dƣơng, trong khi những danh mục có tỷ số P/E cao nhƣ danh mục A, A*, B thì lại có hiệu quả thấp hơn so với những danh mục ngẫu nhiên cùng mức rủi ro hệ thống, thể hiện qua mức chênh lệch âm. 24 Kiểm định phân phối chuẩn cũng đƣợc thực hiện cho các danh mục rd nhằm đảm bảo độ tin cậy cho kiểm
định t. Kết quả kiểm định cho thấy ngoại trừ danh mục RDAS và RDE, các danh mục còn lại RDA, RDB,
RDC, RDD đều có phân phối chuẩn. (Xem thêm Phụ lục 2.1) - 43 - Tóm lại kết quả bảng 3 cho thấy rằng, khi so sánh các danh mục P/E với các danh mục ngẫu nhiên có mức rủi ro hệ thống tƣơng đƣơng thì kết quả là những danh mục có tỷ lệ P/E cao thì lại có hiệu quả đầu tƣ thấp hơn danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng, trong khi những danh mục có tỷ lệ P/E thấp thì hiệu quả đầu tƣ lại cao hơn những danh mục ngẫu nhiên tƣơng ứng. Liên kết với kết quả đã thảo luận ở bảng 1 và bảng 2, ta có thể kết luận rằng có mối liên hệ giữa hiệu quả đầu tƣ từ cổ phiếu thƣờng với tỷ số P/E của cổ phiếu, cụ thể là những danh mục nào có tỷ lệ P/E thấp thì hiệu quả đầu tƣ cao hơn và làm tốt hơn những gì mong đợi so với những danh mục có tỷ lệ P/E cao. 4.3.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian: Mô hình hồi quy của bài nghiên cứu là mô hình định giá tài sản vốn CAPM với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của các danh mục chứng khoán P/E, và biến độc lập là tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của danh mục thị trƣờng. Phƣơng pháp hồi quy đƣợc sử dụng trong mô hình là phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất OLS. Nếu chúng ta ƣớc lƣợng một mô hình theo OLS mà trong đó các biến độc lập không
dừng thì giả thiết của OLS bị vi phạm (Hoàng Ngọc Nhậm, 2008)25. Một chuỗi dữ liệu dừng là chuỗi dữ liệu có kỳ vọng, phƣơng sai và hiệp phƣơng sai không đổi theo thời gian. Sau đây là bảng kết quả kiểm định tính dừng cho chuỗi dữ liệu biến độc lập rm – rf theo bốn phƣơng pháp Augmented Dickey – Fuller (ADF), Dickey – Fuller GLS (DF), Phillips – Perron (PP) và Kwiatkowski – Pillips – Schmidt – Shin (SPSS): 25 Hoàng Ngọc Nhậm (2008), Giáo trình Kinh tế lượng, Trƣờng Đại Học Kinh tế TP.HCM, trang 265 - 44 - Bảng 4: Bảng kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu biến độc lập rm - rf 26 Phƣơng pháp t-Statistic P-value Kết luận ADF (level) -6.556527 0.0000 Dừng DF -6.581945 0.0000 Dừng PP -6.351572 0.0000 Dừng LM-Statistic KPSS 0.115645 Dừng Với cả ba phƣơng pháp kiểm định tính dừng là ADF, DF và PP, giả thiết H0 là chuỗi rm - rf có nghiệm đơn vị (has a unit root) tức là không dừng, ta thấy kết quả kiểm định cho ra giá trị P-value rất thấp hoặc cách thứ hai ta có thể xem xét giá trị thống kê τ, ta thấy các giá trị ׀τ׀ đều lớn hơn τ0.01, τ0.05, τ0.1, có nghĩa là giả thiết H0 đều bị bác bỏ tại các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, hay nói cách khác, chuỗi rm – rf là chuỗi dừng. Kiểm định KPSS với giả thiết H0 là chuỗi rm - rf dừng cũng có kết quả tƣơng tự khi giá trị thống kê LM đều nhỏ hơn các giá trị LM tại các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, có nghĩa là không thể bác bỏ giả thiết H0, hay nói cách khác chuỗi rm – rf là chuỗi dừng. Tóm lại, với cả bốn phƣơng pháp kiểm định tính dừng, ta kết luận chuỗi dữ liệu của biến độc lập rm – rf là chuỗi dừng, thỏa mãn giả thiết của OLS. 4.3.2. Kiểm định đối với hệ số hồi quy: Ta kiểm định các giả thiết đối với hệ số α và β của mô hình (2) cho cả ba bảng 1, 2 và 3 ở phần trên. Giả thiết H0: α = 0. Ta sử dụng giá trị thống kê τ và xác suất p-value để kiểm định giả thiết H0. P-value là xác suất mà ta có thể mắc sai lầm khi bác bỏ giả thiết H0.
26 Xem kết quả cụ thể ở phần phụ lục 1.2. - 45 - Với mức ý nghĩa là 5% nếu p-value lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thiết H0 và bác bỏ giả thiết H0 nếu ngƣợc lại . Ta có bảng kết quả tổng hợp của các kiểm định hệ số α cho từng danh mục P/E nhƣ sau: Bảng 5: Bảng kết quả kiểm định giả thiết đối với hệ số α của mô hình hồi quy (2)27 Bảng 1 Danh mục P/E t-value p-value Kết luận αp A -0.014157 -2.033911 0.0458 BÁC BỎ H0 A* -0.012868 -1.498869 0.1384 CHẤP NHẬN H0 B -0.006764 -1.206048 0.2319 CHẤP NHẬN H0 C -0.002588 -0.432987 0.6664 CHẤP NHẬN H0 D 0.004246 0.732973 0.4660 CHẤP NHẬN H0 E 0.008765 1.566750 0.1217 CHẤP NHẬN H0 S -0.002018 -0.363418 0.7174 CHẤP NHẬN H0 Danh mục Bảng 2 P/E beta t-value p-value Kết luận αp A 1 -0.017254 -2.064128 0.0427 BÁC BỎ H0 A 2 -0.017728 -1.878509 0.0645 CHẤP NHẬN H0 A 3 -0.008128 -1.020959 0.3108 CHẤP NHẬN H0 A 4 -0.008299 -0.867873 0.3884 CHẤP NHẬN H0 A 5 -0.017461 -1.837646 0.0704 CHẤP NHẬN H0 A* 1 -0.015640 -1.087765 0.2804 CHẤP NHẬN H0 A* 2 -0.013545 -1.435292 0.1557 CHẤP NHẬN H0 A* 3 -0.006090 -0.484365 0.6296 CHẤP NHẬN H0 A* 4 -0.003486 -0.328284 0.7437 CHẤP NHẬN H0 27 Xem kết quả cụ thể ở phần phụ lục 1.3. A* 5 -0.023606 -1.461686 0.1483 CHẤP NHẬN H0 - 46 - -0.004714 -0.726546 0.4699 CHẤP NHẬN H0 1 B -0.004956 -0.834066 0.4071 CHẤP NHẬN H0 2 B -0.012287 -1.751841 0.0842 CHẤP NHẬN H0 3 B -0.000481 -0.063904 0.9492 CHẤP NHẬN H0 4 B -0.011480 -1.144347 0.2564 CHẤP NHẬN H0 5 B -0.002256 -0.389660 0.6980 CHẤP NHẬN H0 1 C 0.000090 0.014753 0.9883 CHẤP NHẬN H0 2 C 0.001435 0.188755 0.8508 CHẤP NHẬN H0 3 C -0.007440 -0.953565 0.3436 CHẤP NHẬN H0 4 C -0.004431 -0.530938 0.5971 CHẤP NHẬN H0 5 C 0.006524 1.058727 0.2934 CHẤP NHẬN H0 1 D 0.005060 0.868256 0.3882 CHẤP NHẬN H0 2 D 0.003482 0.480028 0.6327 CHẤP NHẬN H0 3 D 0.005025 0.715303 0.4768 CHẤP NHẬN H0 4 D 0.000371 0.037941 0.9698 CHẤP NHẬN H0 5 D 0.002525 0.369230 0.7131 CHẤP NHẬN H0 1 E 0.012172 1.791814 0.0775 CHẤP NHẬN H0 2 E 0.017575 2.862761 0.0055 BÁC BỎ H0 3 E 0.008831 1.198562 0.2347 CHẤP NHẬN H0 4 E 0.003527 0.449736 0.6543 CHẤP NHẬN H0 5 E 1 S -0.003775 -0.765057 0.4468 CHẤP NHẬN H0 2 S -0.001734 -0.321548 0.7488 CHẤP NHẬN H0 3 S 0.001186 0.211547 0.8331 CHẤP NHẬN H0 4 S 0.000046 0.006966 0.9945 CHẤP NHẬN H0 5 S -0.006667 -0.837171 0.4053 CHẤP NHẬN H0 - 47 - Bảng 3 Danh mục t-value p-value Kết luận αp RA -0.000357 -0.060460 0.9520 CHẤP NHẬN H0 RA* -0.005379 -0.779304 0.4384 CHẤP NHẬN H0 RB -0.001550 -0.268823 0.7889 CHẤP NHẬN H0 RC -0.002944 -0.489016 0.6264 CHẤP NHẬN H0 RD -0.000766 -0.130984 0.8962 CHẤP NHẬN H0 Nhìn vào các giá trị α của các bảng kết quả ở trên, ta thấy α có giá trị rất nhỏ, xấp xỉ bằng 0. Theo Jensen, so sánh giá trị α với 0 ta sẽ biết đƣợc chứng khoán đang đƣợc định giá cao hay thấp trên thị trƣờng. Nếu α >0, thì tỷ suất sinh lợi thực tế của chứng khoán lớn hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi ƣớc lƣợng theo CAPM, hay chứng khoán đang đƣợc định giá thấp trên thị trƣờng. Ngƣợc lại, α <0 chứng tỏ chứng khoán đó đang đƣợc định giá cao trên thị trƣờng. Tuy nhiên, kết quả kiểm định đa phần là chấp nhận giả thiết H0: α = 0 ngoại trừ danh mục A trong bảng 1, danh mục A1 và danh mục E3 trong bảng 2, điều này cho thấy rằng các giá trị của α là rất bé và có khả năng bằng 0, hay sự chênh lệch trong tỷ suất sinh lợi thực tế và tỷ suất sinh lợi mong đợi theo mô hình CAPM là không đáng kể, nói cách khác, mô hình CAPM đã ƣớc lƣợng rất tốt tỷ suất sinh lợi của các danh mục chứng khoán. RE -0.004500 -0.761270 0.4491 CHẤP NHẬN H0 Giả thiết H0: β = 0. Giống nhƣ kiểm định hệ số α, ta cũng sử dụng giá trị thống kê t và p-value để kiểm định giả thiết H0, nếu p-value > 0.05 ta chấp nhận giả thiết H0 tại mức ý nghĩa 5%, ngƣợc lại ta bác bỏ giả thiết H0. Ta có bảng kết quả tổng hợp của các kiểm định hệ số β cho từng danh mục P/E nhƣ sau: - 48 - Bảng 6: Bảng kết quả kiểm định giả thiết đối với hệ số β của mô hình hồi quy (2)28 Bảng 1 Danh mục t-statistic p-value Kết luận βP A 1.004107 13.242390 0.0000 BÁC BỎ H0 A* 0.977547 10.452770 0.0000 BÁC BỎ H0 B 0.999814 16.364570 0.0000 BÁC BỎ H0 C 1.040751 15.983190 0.0000 BÁC BỎ H0 D 0.976433 15.471600 0.0000 BÁC BỎ H0 E 1.011773 16.602990 0.0000 BÁC BỎ H0 S 1.006982 16.649990 0.0000 BÁC BỎ H0 Danh mục Bảng 2 P/E Beta t-statistic p-value Kết luận βP A 1 0.773849 8.498128 0.0000 BÁC BỎ H0 A 2 0.796246 7.745315 0.0000 BÁC BỎ H0 A 3 1.061562 12.240300 0.0000 BÁC BỎ H0 A 4 1.184093 11.367220 0.0000 BÁC BỎ H0 A 5 1.232184 11.903970 0.0000 BÁC BỎ H0 A* 1 0.695058 4.437674 0.0000 BÁC BỎ H0 A* 2 0.818167 7.958845 0.0000 BÁC BỎ H0 A* 3 1.028936 7.512320 0.0000 BÁC BỎ H0 A* 4 1.196292 10.342090 0.0000 BÁC BỎ H0 A* 5 1.182924 6.723917 0.0000 BÁC BỎ H0 B 1 0.823930 11.657940 0.0000 BÁC BỎ H0 B 2 0.818954 12.650880 0.0000 BÁC BỎ H0 28 Xem kết quả cụ thể ở phần phụ lục 1.3. B 3 0.940700 12.311870 0.0000 BÁC BỎ H0 - 49 - 1.087048 13.271110 0.0000 BÁC BỎ H0 4 B 1.357415 12.421480 0.0000 BÁC BỎ H0 5 B 0.818683 12.979160 0.0000 BÁC BỎ H0 1 C 0.892353 13.422320 0.0000 BÁC BỎ H0 2 C 1.034278 12.486050 0.0000 BÁC BỎ H0 3 C 1.286885 15.141200 0.0000 BÁC BỎ H0 4 C 1.183026 13.013060 0.0000 BÁC BỎ H0 5 C 0.807067 12.022110 0.0000 BÁC BỎ H0 1 D 0.766549 12.074130 0.0000 BÁC BỎ H0 2 D 0.961634 12.170200 0.0000 BÁC BỎ H0 3 D 1.042081 13.618080 0.0000 BÁC BỎ H0 4 D 1.333272 12.527700 0.0000 BÁC BỎ H0 5 D 0.748122 10.043720 0.0000 BÁC BỎ H0 1 E 0.909362 12.288870 0.0000 BÁC BỎ H0 2 E 0.989595 14.797090 0.0000 BÁC BỎ H0 3 E 1.113732 13.875460 0.0000 BÁC BỎ H0 4 E 1.322523 15.482010 0.0000 BÁC BỎ H0 5 E 1 S 0.797036 14.828390 0.0000 BÁC BỎ H0 2 S 0.817559 13.917500 0.0000 BÁC BỎ H0 3 S 0.961194 15.733230 0.0000 BÁC BỎ H0 4 S 1.134521 15.815440 0.0000 BÁC BỎ H0 5 S 1.324846 15.272140 0.0000 BÁC BỎ H0 Bảng 3 Danh mục t-statistic p-value Kết luận βP RA 1.005152 15.636040 0.0000 BÁC BỎ H0 RA* 0.978297 13.011110 0.0000 BÁC BỎ H0 - 50 - RB 1.000635 15.932810 0.0000 BÁC BỎ H0 RC 1.037432 15.821230 0.0000 BÁC BỎ H0 RD 0.972459 15.256240 0.0000 BÁC BỎ H0 Bảng kết quả kiểm định cho thấy các giá trị β đều khác 0 và gần với giá trị 1, chứng tỏ tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của thị trƣờng giải thích rất tốt cho tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của danh mục chứng khoán, hay các danh mục chứng khoán đều biến động cùng chiều với thị trƣờng và gắn liền với rủi ro thị trƣờng. Ngoài ra, các kết quả của β đều có ý nghĩa thống kê ở mức cao (p-value <0.01) cho thấy yếu tố tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của thị trƣờng có ý nghĩa rất lớn đối với hiệu quả của danh mục đầu tƣ. 4.3.3. Kiểm định phần dƣ: Mô hình hồi quy sử dụng trong bài nghiên cứu là mô hình đơn biến tuyến tính, trong đó ta sử dụng dữ liệu quan sát tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của thị trƣờng để hồi quy giá trị ƣớc lƣợng tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của danh mục chứng khoán. Trong khi đó giá trị tỷ suất sinh lợi vƣợt trội thực tế phụ thuộc vào sai số et (phần dƣ et), nên các thuộc tính của phần dƣ sẽ quyết định sự chuẩn xác của mô hình hồi quy.
Những giả định quan trọng của phần dƣ et là29: kỳ vọng của et bằng 0, et có phân phối chuẩn, không có hiện tƣợng tự tƣơng quan của et, phƣơng sai của et không thay đổi, không có mối quan hệ nào giữa phần dƣ và biến độc lập. Do đó, chỉ cần các giả định của phần dƣ et không bị vi phạm thì các kết quả ƣớc lƣợng sẽ nhất quán (consistency). Tiếp theo ta sẽ tiến hành kiểm định những giả định trên của phần dƣ et trong từng mô hình hồi quy. RE 1.007738 15.650950 0.0000 BÁC BỎ H0 xem phần dƣ et của mô hình hồi quy có phân phối chuẩn hay không bằng cách sử 29 Vũ Việt Quảng (2013), Kinh tế lượng trong tài chính, Trƣờng Đại Học Kinh tế TP.HCM – Khoa tài chính,
trang 48. - 51 - dụng thống kê Jacques-Bera (JB), kiểm định này thực hiện trên mẫu 242 chứng khoán với 72 kỳ quan sát (4/2008-3/2014) với giả thiết H0: et có phân phối chuẩn Vì mẫu quan sát lớn, thống kê JB có phân phối xấp xỉ Chi bình phƣơng với bậc tự
2(2). Ngƣợc lại thì chƣa có cơ sở để do là 2. Giả thiết H0 sẽ bị bác bỏ nếu JB > χα bác bỏ giả thiết H0. JB = 0 thì chuỗi có phân phối chuẩn hoàn toàn. Xác suất p đƣợc thể hiện kèm theo giá trị JB là mức xác suất ta có thể mắc phải sai lầm khi bác bỏ giả thiết H0 với mức ý nghĩa α. Do đó giá trị p càng nhỏ thì khả năng bác bỏ giả thiết H0 càng cao. Bảng 7: Bảng kết quả kiểm định Jarque-Bera trên phần dƣ của mô hình hồi quy30 Jarque-Bera Bảng 1 Danh mục F-statistic p-value Kết luận A 3.45328 0.17788 CHẤP NHẬN H0 A* 88.44084 0.00000 BÁC BỎ H0 B 2.17048 0.33782 CHẤP NHẬN H0 C 0.63264 0.72883 CHẤP NHẬN H0 D 1.20291 0.54801 CHẤP NHẬN H0 E 0.07716 0.96216 CHẤP NHẬN H0 S 1.11840 0.57167 CHẤP NHẬN H0 Danh mục Jarque-Bera Bảng 2 P/E Beta F-statistic p-value Kết luận A 1 7.66501 0.02166 BÁC BỎ H0 A 2 1.61606 0.44574 CHẤP NHẬN H0 A 3 12.93698 0.00155 BÁC BỎ H0 30 Xem kết quả cụ thể ở phần phụ lục 1.4. A 4 0.50395 0.77726 CHẤP NHẬN H0 - 52 - 0.06565 0.96771 CHẤP NHẬN H0 A 5 550.01190 0.00000 BÁC BỎ H0 A* 1 25.87824 0.00000 BÁC BỎ H0 A* 2 318.19560 0.00000 BÁC BỎ H0 A* 3 30.80695 0.00000 BÁC BỎ H0 A* 4 411.44400 0.00000 BÁC BỎ H0 A* 5 4.67938 0.09636 CHẤP NHẬN H0 B 1 3.45962 0.17732 CHẤP NHẬN H0 B 2 11.03121 0.00402 BÁC BỎ H0 B 3 2.13354 0.34412 CHẤP NHẬN H0 B 4 1.84643 0.39724 CHẤP NHẬN H0 B 5 0.70775 0.70196 CHẤP NHẬN H0 C 1 0.47959 0.78679 CHẤP NHẬN H0 C 2 0.66759 0.71620 CHẤP NHẬN H0 C 3 4.45535 0.10778 CHẤP NHẬN H0 C 4 0.48603 0.78426 CHẤP NHẬN H0 C 5 1.77372 0.41195 CHẤP NHẬN H0 D 1 1.09515 0.57835 CHẤP NHẬN H0 D 2 0.00654 0.99674 CHẤP NHẬN H0 D 3 6.27157 0.04347 BÁC BỎ H0 D 4 13.09236 0.00144 BÁC BỎ H0 D 5 42.34609 0.00000 BÁC BỎ H0 E 1 0.29214 0.86410 CHẤP NHẬN H0 E 2 0.76439 0.68236 CHẤP NHẬN H0 E 3 4.38820 0.11146 CHẤP NHẬN H0 E 4 5.29668 0.07077 CHẤP NHẬN H0 E 5 - 53 - S 1 4.40603 0.11047 CHẤP NHẬN H0 S 2 0.14167 0.93162 CHẤP NHẬN H0 S 3 0.13713 0.93373 CHẤP NHẬN H0 S 4 2.42756 0.29707 CHẤP NHẬN H0 S 5 0.49837 0.77944 CHẤP NHẬN H0 Jarque-Bera Bảng 3 Danh mục F-statistic p-value Kết luận RA 3.42326 0.18057 CHẤP NHẬN H0 RA* 6.67825 0.03547 BÁC BỎ H0 RB 0.19621 0.90656 CHẤP NHẬN H0 RC 1.08945 0.58000 CHẤP NHẬN H0 RD 2.83298 0.24256 CHẤP NHẬN H0 Kết quả kiểm định cho thấy ở bảng 1 hầu hết các trƣờng hợp là chấp nhận giả thiết H0 tức là phần dƣ có phân phối chuẩn, ngoại trừ danh mục A*. Đối với bảng 2 thì ngoại trừ các danh mục của A*, danh mục A1, A3, B3, D4, D5, E1, các danh mục còn lại đều chấp nhận giả thiết H0: phần dƣ của mô hình có phân phối chuẩn. Kết quả kiểm định cho bảng 3 tƣơng tự nhƣ cho bảng 1, ngoài danh mục RA*, các danh mục ngẫu nhiên còn lại đều chấp nhận giả thiết phần dƣ có phân phối chuẩn. RE 2.72175 0.25644 CHẤP NHẬN H0 (BG) để kiểm định có hiện tƣợng tự tƣơng quan trong phần dƣ hay không, giả thiết H0: không có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 1 trong phần dƣ của mô hình, kết quả nhƣ sau: - 54 - Bảng 8: Bảng kết quả kiểm định Breusch – Godfrey trên phần dƣ của mô hình hồi
quy31 Breusch-Godfrey 2 (1) Bảng 1 Danh mục Obs*R2 Kết luận Prob. χα A 0.465280 0.4952 CHẤP NHẬN H0 A* 0.116303 0.7331 CHẤP NHẬN H0 B 0.090493 0.7636 CHẤP NHẬN H0 C 0.400763 0.5267 CHẤP NHẬN H0 D 0.898274 0.3432 CHẤP NHẬN H0 E 0.476113 0.4902 CHẤP NHẬN H0 S 0.522294 0.4699 CHẤP NHẬN H0 Danh mục Breusch-Godfrey 2 (1) P/E Beta Obs*R2 Kết luận Prob. χα Bảng 2 A 1 0.885767 0.3466 CHẤP NHẬN H0 A 2 0.009226 0.9235 CHẤP NHẬN H0 A 3 0.179736 0.6716 CHẤP NHẬN H0 A 4 1.967127 0.1608 CHẤP NHẬN H0 A 5 0.048094 0.8264 CHẤP NHẬN H0 A* 1 10.697010 0.0011 BÁC BỎ H0 A* 2 0.449425 0.5026 CHẤP NHẬN H0 A* 3 0.021388 0.8837 CHẤP NHẬN H0 A* 4 5.920098 0.0150 BÁC BỎ H0 A* 5 0.406443 0.5238 CHẤP NHẬN H0 31 Xem kết quả cụ thể ở phần phụ lục 1.5. B 1 0.194369 0.6593 CHẤP NHẬN H0 - 55 - B 2 0.001018 0.9745 CHẤP NHẬN H0 B 3 0.824264 0.3639 CHẤP NHẬN H0 B 4 0.004379 0.9472 CHẤP NHẬN H0 B 5 1.032236 0.3096 CHẤP NHẬN H0 C 1 0.178223 0.6729 CHẤP NHẬN H0 C 2 0.011988 0.9128 CHẤP NHẬN H0 C 3 0.045180 0.8317 CHẤP NHẬN H0 C 4 0.114221 0.7354 CHẤP NHẬN H0 C 5 3.158124 0.0755 CHẤP NHẬN H0 D 1 1.183446 0.2767 CHẤP NHẬN H0 D 2 2.476865 0.1155 CHẤP NHẬN H0 D 3 0.029389 0.8639 CHẤP NHẬN H0 D 4 1.022278 0.3120 CHẤP NHẬN H0 D 5 0.148944 0.6995 CHẤP NHẬN H0 E 1 0.041797 0.8380 CHẤP NHẬN H0 E 2 1.808128 0.1787 CHẤP NHẬN H0 E 3 0.014250 0.9050 CHẤP NHẬN H0 E 4 0.006810 0.9342 CHẤP NHẬN H0 E 5 0.895907 0.3439 CHẤP NHẬN H0 S 1 0.405919 0.5240 CHẤP NHẬN H0 S 2 1.273302 0.2591 CHẤP NHẬN H0 S 3 0.010370 0.9189 CHẤP NHẬN H0 S 4 0.359147 0.5490 CHẤP NHẬN H0 S 5 1.583170 0.2083 CHẤP NHẬN H0 - 56 - Breusch-Godfrey 2 (1) Bảng 3 Danh mục Obs*R2 Kết luận Prob. χα RA 0.200293 0.6545 CHẤP NHẬN H0 RA* 0.057206 0.8110 CHẤP NHẬN H0 RB 0.316856 0.5735 CHẤP NHẬN H0 RC 0.133243 0.7151 CHẤP NHẬN H0 RD 1.265078 0.2607 CHẤP NHẬN H0 Kết quả kiểm định cho thấy hầu hết các danh mục của ba bảng đều có giá trị p- value lớn hơn 0.05, do đó chấp nhận giả thiết H0, tức là không có tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan trong phần dƣ, ngoại trừ danh mục A*1 và A*4 có tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan trong phần dƣ do p-value nhỏ hơn 0.05. RE 0.003279 0.9543 CHẤP NHẬN H0 định rằng phần dƣ của mô hình có phƣơng sai là xác định, không thay đổi và nhƣ
nhau cho tất cả các giá trị của biến độc lập (Var(et) = σ2). Ta sử dụng kiểm định White đối với chuỗi phần dƣ của mô hình với giả thiết H0: Không có hiện tƣợng
phƣơng sai thay đổi trong phần dƣ của mô hình. Nếu n.R2 (n là số quan sát) phân
2 (2) 2 (2) thì chấp nhận giả thiết H0, nếu n.R2 lớn hơn giá trị của χα phối xấp xỉ với χα thì bác bỏ giả thiết H0. Kết quả của kiểm định White nhƣ sau: Bảng 9: Bảng kết quả kiểm định White trên phần dƣ của mô hình hồi quy32 White 2 (2) Bảng 1 Danh mục Obs*R2 Kết luận Prob. χα 3.386695 0.1839 CHẤP NHẬN H0 A 1.460077 0.4819 CHẤP NHẬN H0 A* 1.074464 0.5844 CHẤP NHẬN H0 B 32 Xem kết quả cụ thể ở phần phụ lục 1.6. 2.528134 0.2825 CHẤP NHẬN H0 C - 57 - D 1.570285 0.4561 CHẤP NHẬN H0 E 5.780641 0.0556 CHẤP NHẬN H0 S 2.330447 0.3119 CHẤP NHẬN H0 2 (2) Danh mục White Bảng 2 P/E Beta Obs*R2 Kết luận Prob. χα A 1 3.152186 0.2068 CHẤP NHẬN H0 A 2 1.718688 0.4234 CHẤP NHẬN H0 A 3 2.782221 0.2488 CHẤP NHẬN H0 A 4 0.184815 0.9117 CHẤP NHẬN H0 A 5 2.226577 0.3285 CHẤP NHẬN H0 A* 1 1.201992 0.5483 CHẤP NHẬN H0 A* 2 0.115592 0.9438 CHẤP NHẬN H0 A* 3 0.763829 0.6826 CHẤP NHẬN H0 A* 4 0.153925 0.9259 CHẤP NHẬN H0 A* 5 0.738814 0.6911 CHẤP NHẬN H0 B 1 0.591292 0.7441 CHẤP NHẬN H0 B 2 4.928415 0.0851 CHẤP NHẬN H0 B 3 2.844557 0.2412 CHẤP NHẬN H0 B 4 1.112425 0.5734 CHẤP NHẬN H0 B 5 3.761378 0.1525 CHẤP NHẬN H0 C 1 0.552733 0.7585 CHẤP NHẬN H0 C 2 1.842916 0.3979 CHẤP NHẬN H0 C 3 3.466952 0.1767 CHẤP NHẬN H0 C 4 8.171990 0.0168 BÁC BỎ H0 C 5 2.640011 0.2671 CHẤP NHẬN H0 - 58 - D 1 0.539631 0.7635 CHẤP NHẬN H0 D 2 0.383022 0.8257 CHẤP NHẬN H0 D 3 4.006516 0.1349 CHẤP NHẬN H0 D 4 1.267955 0.5305 CHẤP NHẬN H0 D 5 4.007766 0.1348 CHẤP NHẬN H0 E 1 27.439910 0.0000 BÁC BỎ H0 E 2 5.113712 0.0775 CHẤP NHẬN H0 E 3 2.233344 0.3274 CHẤP NHẬN H0 E 4 3.875318 0.1440 CHẤP NHẬN H0 E 5 3.943690 0.1392 CHẤP NHẬN H0 S 1 0.995880 0.6078 CHẤP NHẬN H0 S 2 6.391253 0.0409 BÁC BỎ H0 S 3 4.335445 0.1144 CHẤP NHẬN H0 S 4 1.967295 0.3739 CHẤP NHẬN H0 S 5 2.906667 0.2338 CHẤP NHẬN H0 White 2 (2) Bảng 3 Danh mục Obs*R2 Kết luận Prob. χα RA 4.556977 0.1024 CHẤP NHẬN H0 RA* 0.896523 0.6387 CHẤP NHẬN H0 RB 2.171768 0.3376 CHẤP NHẬN H0 RC 2.941096 0.2298 CHẤP NHẬN H0 RD 2.607403 0.2715 CHẤP NHẬN H0 RE 3.027665 0.2201 CHẤP NHẬN H0 - 59 - Kết quả kiểm định cho thấy hầu hết các danh mục đều chấp nhận giả thiết H0 là không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi vì giá trị p-value đều lớn hơn 0.05, ngoại trừ hai danh mục C4, E1 và S2 thì phần dƣ có phƣơng sai thay đổi (p-value < 0.05). 4.3.4. Kiểm định sự ổn định của mô hình hồi quy Ta tiến hành kiểm định xem các kết quả hồi quy có nhất quán trong dài hạn không bằng cách sử dụng kiểm định Chow với điểm gãy (breakpoint) là tháng 3 năm 2011 với giả thiết H0: Không có sự khác biệt giữa hai thời kỳ (mô hình vững trong dài hạn), kết quả nhƣ sau: Bảng 10: Bảng kết quả kiểm định Chow về tính bền vững của mô hình hồi quy 33. Chow Bảng 1 Danh mục F-statistic Prob. F(2,68) Kết luận A 0.32718 0.7221 CHẤP NHẬN H0 A* 0.12487 0.8828 CHẤP NHẬN H0 B 0.59785 0.5529 CHẤP NHẬN H0 C 3.50352 0.0356 BÁC BỎ H0 D 1.78465 0.1756 CHẤP NHẬN H0 E 2.93914 0.0597 CHẤP NHẬN H0 S 1.47799 0.2353 CHẤP NHẬN H0 Danh mục Chow Bảng 2 P/E Beta F-statistic Prob. F(2,68) Kết luận A 1 0.59661 0.5535 CHẤP NHẬN H0 A 2 0.82093 0.4443 CHẤP NHẬN H0 A 3 0.14639 0.8641 CHẤP NHẬN H0 33 Xem kết quả cụ thể ở phần phụ lục 1.7. A 4 1.03639 0.3603 CHẤP NHẬN H0 - 60 - A 5 0.67357 0.5133 CHẤP NHẬN H0 A* 1 0.87461 0.4217 CHẤP NHẬN H0 A* 2 0.68638 0.5068 CHẤP NHẬN H0 A* 3 0.38778 0.6801 CHẤP NHẬN H0 A* 4 2.87586 0.0632 CHẤP NHẬN H0 A* 5 0.45204 0.6382 CHẤP NHẬN H0 B 1 10.69370 0.0001 BÁC BỎ H0 B 2 2.35269 0.1028 CHẤP NHẬN H0 B 3 0.62507 0.5383 CHẤP NHẬN H0 B 4 0.42243 0.6572 CHẤP NHẬN H0 B 5 0.60464 0.5492 CHẤP NHẬN H0 C 1 3.74162 0.0287 BÁC BỎ H0 C 2 5.98440 0.0040 BÁC BỎ H0 C 3 3.78650 0.0276 BÁC BỎ H0 C 4 1.17948 0.3136 CHẤP NHẬN H0 C 5 0.68973 0.5052 CHẤP NHẬN H0 D 1 2.39261 0.0990 CHẤP NHẬN H0 D 2 0.96399 0.3865 CHẤP NHẬN H0 D 3 0.87135 0.4230 CHẤP NHẬN H0 D 4 1.01122 0.3692 CHẤP NHẬN H0 D 5 1.10485 0.3371 CHẤP NHẬN H0 E 1 2.18739 0.1200 CHẤP NHẬN H0 E 2 2.49355 0.0901 CHẤP NHẬN H0 E 3 1.59602 0.2102 CHẤP NHẬN H0 E 4 0.74763 0.4773 CHẤP NHẬN H0 E 5 3.39266 0.0394 BÁC BỎ H0 - 61 - S 1 5.56644 0.0058 BÁC BỎ H0 S 2 2.08240 0.1325 CHẤP NHẬN H0 S 3 2.14422 0.1250 CHẤP NHẬN H0 S 4 0.59408 0.5549 CHẤP NHẬN H0 S 5 0.30500 0.7381 CHẤP NHẬN H0 Chow Bảng 3 Danh mục F-statistic Prob. F(2,68) Kết luận RA 0.48458 0.6181 CHẤP NHẬN H0 RA* 3.48161 0.0363 BÁC BỎ H0 RB 1.37750 0.2592 CHẤP NHẬN H0 RC 2.38458 0.0998 CHẤP NHẬN H0 RD 0.87556 0.4213 CHẤP NHẬN H0 Kết quả kiểm định cho thấy ngoại trừ các danh mục nhƣ danh mục C trong bảng 1, danh mục B1, C1, C2, C3, E5, S1 trong bảng 2 và danh mục RA* trong bảng 3 thì hầu hết các danh mục còn lại đều chấp nhận giả thiết H0 là không có sự khác biệt trong kết quả ƣớc lƣợng giữa hai thời kỳ (p-value >0.05), tức các kết quả hồi quy là nhất quán trong dài hạn, hay mô hình vững trong dài hạn. RE 0.89651 0.4128 CHẤP NHẬN H0 - 62 - Bài nghiên cứu đã sử dụng phƣơng pháp loại bỏ (suy diễn) để kiểm tra thị trƣờng chứng khoán Việt Nam có hiệu quả dạng vừa hay không, cụ thể là nếu có mối quan hệ giữa tỷ số P/E và hiệu quả đầu tƣ vào cổ phiếu thì chứng tỏ những thông tin về tỷ số P/E không đƣợc phản ánh đầy đủ và hợp lý vào giá chứng khoán, và do đó thị trƣờng chứng khoán Việt Nam không hiệu quả dạng vừa. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy rằng có mối quan hệ giữa tỷ số P/E và hiệu quả đầu tƣ từ cổ phiếu thƣờng, và đúng nhƣ dự đoán, lý thuyết tỷ số giá trên thu nhập đã đúng ở thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, cụ thể là những chứng khoán có tỷ số P/E thấp hiệu quả hơn những chứng khoán có tỷ số P/E cao, hay nói cách khác trong giai đoạn nghiên cứu, những thông tin về tỷ số P/E không đƣợc phản ánh đầy đủ và hợp lý vào giá của cổ phiếu, do đó thị trƣờng chứng khoán Việt Nam không hiệu quả dạng vừa. Một lý do đƣa ra có thể là các nhà đầu tƣ có thể đã quá lạc quan vào những cổ phiếu có tỷ số P/E cao trong khi lại quá bi quan với những cổ phiếu có tỷ số P/E thấp, điều này dẫn đến việc định giá quá cao những chứng khoán có tỷ số P/E cao và trả hớ cho những chứng khoán này. Những kết quả trong bảng 1 bƣớc đầu cho thấy rằng những danh mục có tỷ lệ P/E thấp đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi cao hơn những danh mục có tỷ lệ P/E cao, thậm chí có danh mục P/E thấp đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi dƣơng trong khi danh mục P/E cao lại có tỷ suất sinh lợi âm. Điều này làm cho nghi vấn liệu những danh mục P/E thấp đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi cao có thể là do kết quả của những rủi ro cao mang lại. Tuy nhiên kết quả của bảng 2 đã loại bỏ nghi vấn này khi chia những danh mục P/E thành những danh mục con theo xếp hạng mức độ rủi ro hệ thống và so sánh hiệu quả của các danh mục P/E tại các mức rủi ro tƣơng đồng. Kết quả cho thấy tại những mức độ rủi ro hệ thống tƣơng đƣơng nhau thì tỷ suất sinh lợi của những danh mục P/E thấp lại cao hơn danh mục P/E cao, thậm chí dƣơng trong khi tỷ suất sinh lợi của những danh mục P/E cao lại âm. Ngoài ra những kết quả của bảng 2 còn cho thấy điểm phá vỡ của mô hình định giá tài sản vốn CAPM khi mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống không tồn tại trong giai đoạn - 63 - nghiên cứu này. Tuy nhiên cũng có thể lập luận rằng điểm phá vỡ này có thể là do cách tạo lập danh mục dựa vào tỷ số P/E mà không phải lựa chọn một cách ngẫu nhiên từng cổ phiếu, do đó ảnh hƣởng của tỷ số P/E đến tỷ suất sinh lợi của danh mục cổ phiếu sẽ làm sai lệch mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi. Đây cũng chính là lý do để đi đến phân tích của bảng 3. Mục đích của bảng 3 là nhằm chứng minh rằng kết quả về mối quan hệ giữa tỷ số P/E và hiệu quả đầu tƣ cũng nhƣ sai lệch trong mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi là không chịu ảnh hƣởng của việc tạo lập danh mục theo tỷ lệ P/E, bằng cách so sánh hiệu quả đầu tƣ của những danh mục P/E với những danh mục đƣợc lựa chọn một
cách ngẫu nhiên có mức độ rủi ro hệ thống tƣơng đƣơng34. Kết quả đúng nhƣ mong đợi, những danh mục có tỷ lệ P/E cao thì lại có hiệu quả đầu tƣ thấp hơn danh mục ngẫu nhiên có beta tƣơng đƣơng, trong khi những danh mục có tỷ lệ P/E thấp thì hiệu quả đầu tƣ lại cao hơn những danh mục ngẫu nhiên có beta tƣơng đƣơng, nói cách khác những danh mục có tỷ lệ P/E thấp thì hiệu quả đầu tƣ cao hơn so với những danh mục có tỷ lệ P/E cao. Đến đây, ta có thể kết luận rằng, trong giai đoạn nghiên cứu 04/2007 - 3/2014, lý thuyết chỉ số giá trên thu nhập đúng với thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, nghĩa là có mối quan hệ giữa tỷ số P/E và hiệu quả đầu tƣ vào cổ phiếu, đồng nghĩa với việc thị trƣờng chứng khoán Việt Nam không hiệu quả dạng vừa. Tóm lại, kết quả nghiên cứu cho giai đoạn tháng 4 năm 2007 đến tháng 3 năm 2014 trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam đã chỉ ra rằng thị trƣờng chứng khoán Việt Nam đã không hiệu quả khi những thông tin về tỷ số P/E của cổ phiếu đã không đƣợc phản ánh đầy đủ và hợp lý vào giá của cổ phiếu đó, hay nói cách khác lý thuyết tỷ số giá trên thu nhập về tác động của tỷ số P/E vào hiệu quả đầu tƣ cổ phiếu đã đúng với thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn này. Kết quả nghiên cứu cũng đồng tình với các nghiên cứu trƣớc về tính hiệu quả của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, đó là thị trƣờng chứng khoán Việt Nam không hiệu 34 Việc giữ cho mức rủi ro hệ thống không đổi sẽ giúp cho việc so sánh tỷ suất sinh lợi giữa hai danh mục
hợp lý hơn vì loại bỏ tác động của rủi ro hệ thống lên tỷ suất sinh lợi khi so sánh. - 64 - quả về mặt thông tin dù ở mức thấp nhất (Nhóm khoa học kinh tế, 2010) hoặc thị trƣờng chứng khoán Việt Nam không hiệu quả về mặt thông tin (Nguyễn Thị Bảo Khuyên, 2010). Có thể bài nghiên cứu này còn tồn tại những hạn chế mang tính khách quan nhƣ thời gian nghiên cứu quá ngắn (6 năm) và nằm trong giai đoạn bất ổn của thị trƣờng, hoặc do yếu tố chủ quan nhƣ tính toán tỷ suất sinh lợi của danh mục với tỷ trọng bình quân gia quyền. Do đó kết quả nghiên cứu có thể chỉ giải thích một phần những sai lệch của thị trƣờng. Ngoài ra, có thể do những đặc thù của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam mà phƣơng pháp đo lƣờng Jensen không phát huy tác dụng, tuy nhiên điều này không làm ảnh hƣởng đến kết quả nghiên cứu, và kết quả nghiên cứu vẫn đạt đƣợc những ý nghĩa nhất định, đặc biệt là giúp các nhà đầu tƣ trên thị trƣờng chứng khoán có cái nhìn đúng đắn hơn về tỷ số P/E, đồng thời đóng góp thêm vào kho tàng nghiên cứu một tài liệu bổ ích, làm tiền đề cho những nghiên cứu sâu về thị trƣờng hiệu quả. Bài nghiên cứu này cũng là một tiền đề hứa hẹn những nghiên cứu mở rộng về tác động của tỷ số P/E trong dài hạn khi thị tƣờng chứng khoán Việt Nam trƣởng thành và những dữ liệu lịch sử về giá chứng khoán, khối lƣợng giao dịch cũng nhƣ báo cáo tài chính của tất cả các công ty niêm yết đƣợc công bố một cách đầy đủ và có hệ thống. Điều này sẽ giúp cho những nghiên cứu sau này tiến hành đƣợc thuận lợi hơn khi có đƣợc mẫu nghiên cứu đủ lớn và thời gian nghiên cứu đủ dài, khắc phục đƣợc những hạn chế của bài nghiên cứu này. Tài liệu tiếng Việt: 1. Hoàng Ngọc Nhậm, 2008. Giáo trình Kinh tế lượng. Tp.HCM: Trƣờng Đại Học Kinh tế TP.HCM – Khoa Toán thống kê. 2. Trần Ngọc Thơ, 2007. Tài chính doanh nghiệp hiện đại. 2. Hà Nội: NXB Thống kê. 3. Vũ Việt Quảng, 2013. Kinh tế lượng trong tài chính. Tp.HCM: Trƣờng Đại Học Kinh tế TP.HCM – Khoa Tài chính. Tài liệu tiếng Anh: 1. Aggarwal, Rao and Hiraki, 1990. Regularities in Tokyo Stock Exchange Security Returns: P/E, Size, and Seasonal Influences. The Journal of Financial Research, March, pp. 249-263. 2. AK. Basu, 2014. The Predictive Ability of P/E Ratio: Evidence from Australia and New Zealand. 2014 Financial Markets & Corporate Governance Conference, January 8, pp. 2-35. 3. Alroaia, Abadi and Khosravani, 2012. The Investigation of Price -Earnings Ratio (P/E) and Return on Stock: The Case of Tehran Stock Exchange. globalcentre.org, June, pp. 35-44. 4. Anderson and Brooks, 2006. The Long-Term Price-Earnings Ratio. Journal of Business Finance and Accounting, September-October, pp. 1063-1086. 5. Athanassakos, 2008. Value vs. Growth Stock Returns and the Value Premium: The Canadian Experience 1985-2002. ryerson.ca, June, pp. 1-34. 6. Ball, 1978. Anomalies in Relationships Between Securities’ Yields and Yield-Surrogates. Journal of Financial Economics, June-September, pp. 103-126. 7. Banz and Breen, 1986. Sample-Dependent Results Using Accounting and Market Data: Some Evidence. The Journal of Finance, September, pp. 779- 793. 8. Benson, Bortner and Kong, 2011. Stock Return Expectations and P/E10. The Journal of Portfolio Management, March, pp.91-99. 9. Bird and Whitaker, 2003. The Performance of Value and Momentum Investment Portfolios: Recent Experience in the Major European Markets. Journal of Asset Management, April , pp. 221-246. 10. Black, Jensen and Scholes, 1972. The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests. In Studies in the Theory of Capital Markets, Michael C.Jensen (1972), pp. 79-121. 11. Booth, Martikainen, Perttunen and Yli-Olli, 1994. On the Functional Form of Earnings and Stock Prices: International Evidence and Implications for the P/E Anomaly. Journal of Business Finance and Accounting, April, pp. 395-408. 12. Breen, 1968. Low Price-Earnings Ratios and Industry Relatives. Financial Analysts Journal, July-August, pp. 125-127. 13. Breen and Savage, 1968. Portfolio Distributions and Tests of Security Selection Models. Journal of Finance, December, pp. 805-819. 14. Brouwer, Put and Veld, 1997. Contrarian Investment Strategies in a European Context. Journal of Business Finance and Accounting , October- December, pp. 1353-1366 15. Cai, 1997. Glamour and Value Strategies on the Tokyo Stock Exchange. Journal of Business Finance and Accounting, October-December, pp. 1291- 1310. 16. Capaul, Rowley and Sharpe, 1993. International Value and Growth Stock Return. Financial Analysts Journal, January-February, pp. 27-36. 17. Chan, Hamao and Lakonishok, 1991. Fundamentals and Stock Returns in Japan. Journal of Finance, December, pp. 1739-1764. 18. Chin, Prevost and Gottesman, 2002. Contrarian Investing in a Small Capitalization Market: Evidence from New Zealand. Financial Review, August, pp. 421–446. 19. Colyn, 2014. Price – Earnings Ratios and Stock Returns: Evidence from Selected Indices. wiredspace.wits.ac.za, May 31, pp. 1-55. 20. Dapaah, Webb, David and Hiang, 2011. Value versus Growth International Real Estate Investment Strategy. ires.nus.edu.sg, November, pp. 1-51. 21. Doeswijk, 1997. Contrarian Investment in the Dutch Stock Market. De Economist, December, pp. 573-598 22. Fama and French, 1993. Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds. Journal of Financial Economics, February, pp. 3-56. 23. Fama and French, 1998. Value versus Growth: The International Evidence. Journal of Finance, December, pp. 1975-1999. 24. Fama and French, 2004. The Capital Asset Pricing Model: Theory and Evidence. Journal of Economic Perspectives, Summer, pp.25-46. 25. Friend and Blume, 1970. Measurement of Portfolio Performance Under Uncertainty. The American Economic Review. September, pp. 561-575. 26. Fuller, Huberts and Levinson, 1993. Returns to E/P Strategies, Higgeldy Piggeldy Growth, Analysts’ Forecast Errors, and Omitted Risk Factors. Journal of Portfolio Management, Winter, pp. 13-24. 27. Fun and Basana, 2012. Price Earnings Ratio and Stock Return Analysis (Evidence from Liquidity 45 Stocks Listed in Indonesia Stock Exchange). Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan, March, pp. 7-12. 28. Gregory, Harris and Michou, 2001. An Analysis of Contrarian Investment Strategies in the UK. Journal of Business Finance and Accounting, November-December, pp. 1192–1228. 29. Jaffe, Keim and Westerfield, 1989. Earnings Yields, Market Values, and Stock Returns. Journal of Finance, March, pp. 135-48. 30. Jegadeesh, Kim, Krische and Lee, 2004. Analyzing the analysts: When do recommendations add value?. The journal of finance, June, pp. 1083-1124. 31. Jeong, Lee and Mukherji, 2008. The Performance of Growth and Value Stocks in the Dow. fma.org, January, pp. 1-22. 32. Kahneman and Riepe, 1998. Aspects of Investor Psychology. Journal of Portfolio Management. Summer, pp. 52-65. 33. Kelly, McClean and McNamara, 2008. The low P/E effect and abnormal returns for Australian industrial firms. 21st Australasian Finance and Banking Conference 2008 Paper, August 25, pp. 3-38. 34. Knopers, 2014. Value Investing: Evidence from the Dutch Stock Market. essay.utwente.nl, August, pp. 2-46. 35. Konan Chan, Louis K.C. Chan, Jegadeesh and Lakonoshok, 2006. Earnings Quality and Stock Returns. The Journal of Business, May, pp. 1041-1082. 36. Lajevardi, 2014. A study on the effect of P/E and PEG ratios on stock returns: Evidence from Tehran Stock Exchange. Management Science Letters, June 10, pp. 1401-1410. 37. Lakonishok, Schleifer and Vishny, 1994. Contrarian Investment, Extrapolation, and Risk. Journal of Finance, December, pp. 1541-78. 38. Levis, 1989. Stock market anomalies: A re-assessment based on the UK evidence. Journal of Banking and Finance, September, pp. 675-696. 39. Levis and Liodakis, 2001. Contrarian Strategies and Investor Expectations: The U.K.Evidence. Financial Analysts Journal, September-October, pp. 43- 46. 40. Lintner, 1965. The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets. The Review of Economics and Statistics, February, pp.13-37. 41. Markowitz, 1952. Portfolio Selection. The Journal of Finance, March, pp. 77-91. 42. Malkiel, 2003, The Efficient Market Hypothesis and Its Critics. Journal of economic perspectives, April, pp. 2-47. 43. McWilliams, 1966. Prices, Earnings and P.E Ratios. Financial Analysts Journal, May-June, pp. 137-142. 44. Miller and Widmann, 1966. Price Performance Outlook for High & Low P/E Stocks. Stock and Bond Issue, Commercial & Financial Chronicle, September 29, pp. 26-28. 45. Nezlobin, Rajan and Reichelstein, 2014. Capital Investments and Financial Ratios. acctgresearchconf.colorado.edu, April, pp. 1-48. 46. Nicholson, 1960. Price-Earnings Ratios. Financial Analysts Journal, July- August, pp. 43-45. 47. Nicholson, 1968. Price Ratios in Relation to Investment Results. Financial Analysts Journal, January-February, pp. 105-109. 48. Patatoukas and Thomas, 2010. More evidence of bias in Basu (1997) estimates of conditional conservatism. Yale School of Management, May 20, pp. 1-42. 49. Patatoukas and Thomas, 2011. More Evidence of Bias in the Differential Timeliness Measure of Conditional Conservatism. The Accounting Review, September, pp. 1765-1793. 50. Park and Lee, 2003. An Empirical Study on the Relevance of Applying Relative Valuation Models to Investment Strategies in the Japanese Stock Market. Japan and the World Economy, August, pp. 331-339. 51. Pettit and Westerfield, 1972. A Model of Capital Asset Risk. Journal of Financial and Quantitative Analysis, March, pp.1649-1668. 52. Roux, 2010. Investigating the relationship between the Price-Earnings ratio and future stock returns in the South African market. uctscholar.uct.ac.za, January, pp. 2-50. 53. S. Basu, 1977. Investment Performance of Common Stocks in Relation to Their Price – Earnings Ratios: A Test of the Efficient Market Hypothesis. The Journal of Finance, June, pp. 663-682. 54. S. Basu , 1983. The Relationships Between Earnings’ Yields, Market Value and the Returns for NYSE Common Stocks: Further Evidence. Journal of Financial Economics, June, pp. 129-156. 55. Schwert, 2003. Anomalies and Market Efficiency. Handbook of the Economics of Finance, December, pp. 939-974. 56. Sharpe, 1964. Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. Journal of finance, September, pp.425-442. 57. Smidt, 1968. A New Look at the Random Walk Hypothesis. Journal of Financial and Quantitative Analysis, September, pp. 235-262. 58. Sum, 2012. The Orthogonal Response of Stock Returns to Dividend Yield and Price-to-Earnings Innovations. Accounting and Finance Research, December 24, pp. 47-53. 59. The McGraw-Hill Companies, 2003. Bodie-Kane-Marcus: Essentials of Investments, Fifth Edition. 60. Vanstone and Finnie, 2009. An empirical methodology for developing stockmarket trading systems using artificial neural networks. Expert systems with applications, April, pp. 6668-6680. Website: http://www.cophieu68.vn/export.php .Danh sách công ty niêm yết và lịch sử giá. http://www.cophieu68.vn/incomestatementq.php?id=acb&year=-1&view=ist . Dữ liệu EPS. http://elibrary-data.imf.org. Lãi suất phi rủi ro http://www.random.org/integer-sets/. Tạo nhóm số nguyên ngẫu nhiên http://s.cafef.vn/du-lieu-doanh-nghiep.chn#data . Báo cáo tài chính. http://s.cafef.vn/Lich-su-giao-dich-VNINDEX-1.chn#data . Lịch sử giá. PHỤ LỤC 1: CÁC KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM PL1.1. Kiểm định quy luật phân phối xác suất của các chuỗi dữ liệu PL1.1.1. Kiểm định quy luật phân phối xác suất của chuỗi dữ liệu các danh mục P/E. PL1.1.2. Kiểm định quy luật phân phối xác suất của các chuỗi dữ liệu các danh mục con của danh mục P/E. PL1.1.3. Kiểm định quy luật phân phối xác suất của các chuỗi dữ liệu các danh
mục ngẫu nhiên. PL1.2. Kiểm định tính dừng biến độc lập PL1.2.1. Kiểm định tính dừng biến độc lập theo phƣơng pháp ADF PL1.2.2. Kiểm định tính dừng biến độc lập theo phƣơng pháp DF PL1.2.3. Kiểm định tính dừng biến độc lập theo phƣơng pháp PP PL1.2.4. Kiểm định tính dừng biến độc lập theo phƣơng pháp KPSS PL1.3. Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp OLS
PL1.3.1. Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp OLS cho các danh mục P/E PL1.3.2. Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp OLS cho các danh mục con của danh
mục P/E PL1.3.3. Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp OLS cho các danh mục ngẫu nhiên. PL1.4. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ PL1.4.1. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ khi hồi quy các danh mục P/E Danh mục A Danh mục AS Danh mục B Danh mục C Danh mục D Danh mục E Danh mục S PL1.4.2. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ khi hồi quy các danh mục con của danh mục P/E Danh mục A1 Danh mục A2 Danh mục A3 Danh mục A4 Danh mục A5 Danh mục AS1 Danh mục AS2 Danh mục AS3 Danh mục AS4 Danh mục AS5 Danh mục B1 Danh mục B2 Danh mục B3 Danh mục B4 Danh mục B5 Danh mục C1 Danh mục C2 Danh mục C3 Danh mục C4 Danh mục C5 Danh mục D1 Danh mục D2 Danh mục D3 Danh mục D4 Danh mục D5 Danh mục E1 Danh mục E2 Danh mục E3 Danh mục E4 Danh mục E5 Danh mục S1 Danh mục S2 Danh mục S3 Danh mục S4 Danh mục S5 PL1.4.3. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ khi hồi quy các danh mục ngẫu nhiên. Danh mục RA Danh mục RAS Danh mục RB Danh mục RC Danh mục RD Danh mục RE PL1.5. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trong phần dƣ PL1.5.1. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trong phần dƣ khi hồi quy các danh mục P/E. Danh mục A Danh mục AS Danh mục B Danh mục C Danh mục D Danh mục E Danh mục S PL1.5.2. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trong phần dƣ khi hồi quy các danh mục con của danh mục P/E. Danh mục A1 Danh mục A2 Danh mục A3 Danh mục A4 Danh mục A5 Danh mục AS1 Danh mục AS2 Danh mục AS3 Danh mục AS4 Danh mục AS5 Danh mục B1 Danh mục B2 Danh mục B3 Danh mục B4 Danh mục B5 Danh mục C1 Danh mục C2 Danh mục C3 Danh mục C4 Danh mục C5 Danh mục D1 Danh mục D2 Danh mục D3 Danh mục D4 Danh mục D5 Danh mục E1 Danh mục E2 Danh mục E3 Danh mục E4 Danh mục E5 Danh mục S1 Danh mục S2 Danh mục S3 Danh mục S4 Danh mục S5 PL1.5.3. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trong phần dƣ khi hồi quy các danh mục ngẫu nhiên. Danh mục RA Danh mục RAS Danh mục RB Danh mục RC Danh mục RD Danh mục RE PL1.6. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi của phần dƣ. PL1.6.1. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi của phần dƣ khi hồi quy các danh mục P/E. Danh mục A Danh mục AS Danh mục B Danh mục C Danh mục D Danh mục E Danh mục S PL1.6.2. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi của phần dƣ khi hồi quy các danh mục con của danh mục P/E. Danh mục A1 Danh mục A2 Danh mục A3 Danh mục A4 Danh mục A5 Danh mục AS1 Danh mục AS2 Danh mục AS3 Danh mục AS4 Danh mục AS5 Danh mục B1 Danh mục B2 Danh mục B3 Danh mục B4 Danh mục B5 Danh mục C1 Danh mục C2 Danh mục C3 Danh mục C4 Danh mục C5 Danh mục D1 Danh mục D2 Danh mục D3 Danh mục D4 Danh mục D5 Danh mục E1 Danh mục E2 Danh mục E3 Danh mục E4 Danh mục E5 Danh mục S1 Danh mục S2 Danh mục S3 Danh mục S4 Danh mục S5 PL1.6.3. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi của phần dƣ khi hồi quy các danh mục ngẫu nhiên. Danh mục RA Danh mục RAS Danh mục RB Danh mục RC Danh mục RD Danh mục RE PL1.7. Kiểm định tính vững mô hình PL1.7.1. Kiểm định tính vững mô hình khi hồi quy các danh mục P/E. Danh mục A Danh mục AS Danh mục B Danh mục C Danh mục D Danh mục E Danh mục S PL1.7.2. Kiểm định tính vững mô hình khi hồi quy các danh mục con của danh mục P/E. Danh mục A1 Danh mục A2 Danh mục A3 Danh mục A4 Danh mục A5 Danh mục AS1 Danh mục AS2 Danh mục AS3 Danh mục AS4 Danh mục AS5 Danh mục B1 Danh mục B2 Danh mục B3 Danh mục B4 Danh mục B5 Danh mục C1 Danh mục C2 Danh mục C3 Danh mục C4 Danh mục C5 Danh mục D1 Danh mục D2 Danh mục D3 Danh mục D4 Danh mục D5 Danh mục E1 Danh mục E2 Danh mục E3 Danh mục E4 Danh mục E5 Danh mục S1 Danh mục S2 Danh mục S3 Danh mục S4 Danh mục S5 PL1.7.3. Kiểm định tính vững mô hình khi hồi quy các danh mục ngẫu nhiên. Danh mục RA Danh mục RAS Danh mục RB Danh mục RC Danh mục RD Danh mục RE PHỤ LỤC 2: KIỂM ĐỊNH SỰ CHÊNH LỆCH TRONG TỶ SUẤT SINH LỢI GIỮA DANH MỤC P/E VÀ DANH MỤC NGẪU NHIÊN TƢƠNG ỨNG PL2.1. Kiểm định phân phối chuẩn của các danh mục chênh lệch. Danh mục RDA Danh mục RDAS Danh mục RDB Danh mục RDC Danh mục RDD Danh mục RDE PL2.2. Kiểm định t cho các danh mục chênh lệch. Danh mục RDA Danh mục RDAS Danh mục RDB Danh mục RDC Danh mục RDD Danh mục RDE PL2.3. Kiểm định Wilcoxon Rank-Sum so sánh phân phối giữa hai chuỗi dữ liệu. Danh mục A và RA Danh mục AS và RAS Danh mục B và RB Danh mục C và RC Danh mục D và RD Danh mục E và RE3.2. Đo lƣờng hiệu quả đầu tƣ
Chƣơng 4.
NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
4.1. Dữ liệu và phƣơng pháp nghiên cứu
(2)
rp,t – rf,t = α + β(rm,t – rf,t)
)
)
4.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
4.3. Kiểm định kết quả nghiên cứu
Kiểm định giả thiết đối với hệ số α
Kiểm định giả thiết đối với hệ số β
Kiểm định phân phối chuẩn của chuỗi dữ liệu phần dƣ: ta thực hiện kiểm định
Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan: Ta sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey
Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi: Phƣơng pháp hồi quy OLS cũng giả
Chƣơng 5.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KẾT LUẬN
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC
