Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tương quan chéo giữa tỷ suất sinh lợi, Beta thị trường, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá trong thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM -----------

LÊ THỊ ÁNH TUYẾT

TƯƠNG QUAN CHÉO GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI,

BETA THỊ TRƯỜNG, KHỐI LƯỢNG GIAO DỊCH

VÀ TỶ SỐ DOANH THU TRÊN GIÁ TRONG THỊ

TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM -----------

LÊ THỊ ÁNH TUYẾT

TƯƠNG QUAN CHÉO GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI,

BETA THỊ TRƯỜNG, KHỐI LƯỢNG GIAO DỊCH

VÀ TỶ SỐ DOANH THU TRÊN GIÁ TRONG THỊ

TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

VIỆT NAM

Chuyên ngành

: Tài chính - ngân hàng

Mã số

: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

GS.TS. TRẦN NGỌC THƠ

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu luận văn thạc sĩ này là của chính

bản thân dưới sự hướng dẫn của GS.TS Trần Ngọc Thơ, nội dung nghiên cứu trong

công trình là trung thực, số liệu được tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi

trong phần tài liệu tham khảo. Ngoài ra, luận văn còn sử dụng một số đánh giá và

đóng góp từ các tác giả khác và được nêu rõ trong phần tài liệu tham khảo.

Kết quả nghiên cứu của công trình chưa từng được công bố trong bất kỳ

công trình nào.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 31 tháng 12 năm 2013

Người cam đoan

Lê Thị Ánh Tuyết

Trang phụ bìa

MỤC LỤC

Lời cam đoan

Danh mục các từ viết tắt và thuật ngữ

Danh mục các bảng biểu

Tóm tắt

Mục lục

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU.............................................................................................. 1

1.1 Lý do chọn đề tài. ....................................................................................................... 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu: .................................................................................................. 1

1.3 Câu hỏi nghiên cứu ..................................................................................................... 2

1.4 Kết cấu của đề tài ........................................................................................................ 2

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ........................ 4

2.1 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với rủi ro. ............................................................... 4

2.2 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với giá trị thị trường .............................................. 6

2.3 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với lợi tức thu nhập, giá trị thị trường. .................. 7

2.4 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với định giá tài sản, chênh lệch giá đặt mua và giá

chào bán. .............................................................................................................................. 8

2.5 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với D/E. ................................................................. 8

2.6 Mối quan hệ giữa lợi tức thu nhập, quy mô, BE/ME và lợi tức dòng tiền các biến cơ

bản với tỷ suất sinh lợi ở TTCK Nhật Bản. ......................................................................... 9

2.7 Mối quan hệ giữa các nhân tố rủi ro chung trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái

phiếu. ............................................................................................................................... 10

2.8 Mối quan hệ có điều kiện giữa Beta và TSSL. ......................................................... 15

2.9 Các ảnh hưởng tìm ẩn, tính thanh khoản, sự không chính xác, và thiên lệch ảnh

hưởng đến TSSL. ............................................................................................................... 16

2.10 Sự tương đồng trong các yếu tố quyết định tỷ suất sinh lợi cổ phiếu mong đợi. ..... 17

2.11 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với Beta thị trường, khối lượng giao dịch, tỷ số

doanh thu trên giá. ............................................................................................................. 17

2.12 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với Beta, quy mô doanh nghiệp, E/P, CF/P, giá trị

sổ sách trên giá trị thị trường, và tăng trưởng doanh thu. .................................................. 18

2.13 Mối quan hệ giữa Beta và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại Hàn Quốc và Đài Loan. ...... 19

2.14 Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam 20

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................. 23

3.1 Cơ sở dữ liệu ............................................................................................................. 23

3.2 Mô hình nghiên cứu và định nghĩa các biến ............................................................. 25

3.2.1 Mô hình nghiên cứu ............................................................................................... 26

3.2.2 Định nghĩa các biến ............................................................................................... 27

3.2.3 Xây dựng danh mục các cổ phiếu .......................................................................... 31

3.3 Phương pháp nghiên cứu .......................................................................................... 32

3.4 Ước lượng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng mô hình Fama – French .......................... 38

3.4.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian .................................................. 38

3.4.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của các biến trong mô hình ........................ 39

3.4.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mô hình ........................ 41

CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ TỪ CÁC MÔ HÌNH HỒI QUY .......................................... 42

4.1 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội với Beta thị trường, khối lượng giao dịch

và SP ............................................................................................................................... 42

4.2 Mối quan hệ tỷ suất sinh lợi vượt trội với beta thị trường, khối lượng giao dịch và

tỷ số doanh thu trên giá ở hai thời kỳ thị trường lên và xuống. ......................................... 49

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ............................................................................................... 63

5.1 Kết luận chung .......................................................................................................... 63

5.2 Kiến nghị................................................................................................................... 64

5.3 Hạn chế của nghiên cứu ............................................................................................ 64

Danh mục tài liệu tham khảo

Danh mục các từ viết tắt và thuật ngữ

Từ viết tắt Diễn giải

CAPM Capital Asset Pricing Model – Mô hình định giá tài sản vốn

Ho Chi Minh Stock Exchange – Sở giao dịch chứng khoán HOSE Thành phố Hồ Chí Minh

TSSL Tỷ suất sinh lợi

TTCKVN Thị trường chứng khoán Việt Nam

TTCK Thị trường chứng khoán

Chứng khoán CK

Trading Volume – Khối lượng giao dịch VOL

Sales-to-price ratio – Tỷ lệ doanh thu trên giá SP

DMTT Danh mục thị trường

DMĐT Danh mục đầu tư

Danh mục DM

Debt/Equity ratio - Tỷ lệ nợ/vốn cổ phần D/E

Fama-MacBeth FM

Danh mục các bảng biểu

Bảng Nội dung Trang

Số liệu các dữ liệu cơ bản dùng để xây dựng các nhân tố trong (3.1) 25 mô hình

Tổng hợp cách tính toán và nguồn gốc các chỉ tiêu, nhân tố (3.2) 30 trong mô hình

(3.3) Danh sách 12 danh mục đầu tư 32

(3.4) Thống kê dữ liệu sơ bộ các biến 34

(3.5) Thống kê dữ liệu sơ bộ của 12 danh mục đầu tư 35

(3.6) Kết quả thống kê mô tả các biến 36

(3.7) Giá trị thống kê t-statistic trong kiểm định tính dừng 39

Bảng hồi quy tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi vượt trội

(4.1) với BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá từ 42

tháng 7 năm 2008 đến tháng 6 năm 2013

Bảng hồi quy tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi vượt trội

với BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá từ (4.2) 50 tháng 7 năm 2008 đến tháng 6 năm 2013 ở thời kỳ thị trường

xuống.

Bảng hồi quy tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi vượt trội

với BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá từ (4.3) 55 tháng 7 năm 2008 đến tháng 6 năm 2013 ở thời kỳ thị trường

lên.

Danh mục các phương trình

Phương trình Tên phương trình

Trang

(2.1) Phương trình định giá tài sản vốn CAPM 4

Phương trình mô hình ba nhân tố Fama – French (2.2) 14 (1993)

(3.1) Mô hình 3 nhân tố 26

(3.2) Mô hình 3 nhân tố với biến giả D 26

(3.3) Mô hình 3 nhân tố ở thời kỳ thị trường xuống 26

(3.4) Mô hình 3 nhân tố ở thời kỳ thị trường lên 26

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu tìm hiểu tương quan chéo giữa Beta thị trường, tỷ số doanh thu trên

giá (SP), khối lượng giao dịch (VOL) và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường

chứng khoán Việt Nam từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013.

Kết quả cho thấy:

- Beta thị trường, khối lượng giao dịch và tỷ lệ doanh thu trên giá có tương

quan chéo với tỷ suất sinh lợi trung bình.

- Tương quan giữa khối lượng giao dịch và tỷ suất sinh lợi có ý nghĩa cao.

- Beta thị trường có mối tương quan thuận với tỷ suất sinh lợi vượt trội. Kết

quả tiếp tục hỗ trợ sử dụng Beta là thước đo rủi ro thị trường.

- SP (tỷ số doanh thu trên giá) không thể hiện mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi

vượt trội. Nhưng trong thời kỳ thị trường đi xuống, có dấu hiệu xuất hiện

tương quan dương giữa tỷ số doanh thu trên giá và tỷ suất sinh lợi vượt trội.

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU

1.1 Lý do chọn đề tài.

Đối với các nhà đầu tư thì thị trường chứng khoán Việt Nam (từ năm 2000)

đã là một kênh đầu tư hấp dẫn, bên cạnh các kênh đầu tư lâu đời như bất động sản,

vàng hay ngoại tệ. Song song với việc mang lại cho các nhà đầu tư những khoảng

lợi nhuận đáng kể, thì thị trường chứng khoán cũng luôn tiềm ẩn những rủi ro,

những biến động và không ổn định.

Để giúp cho các nhà đầu tư có những quyết định đầu tư đúng đắn cũng như

đạt được lợi nhuận như mong đợi thì việc nghiên cứu các nhân tố tác động tỷ suất

sinh lợi và ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản, phân tích kỹ thuật để dự báo tỷ

suất sinh lợi chứng khoán là rất cần thiết. Tuy nhiên, những diễn biến trên thị

trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua là bằng chứng cho việc thiếu

vắng các nghiên cứu dự báo này. Đa số các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán

Việt Nam hiện nay đều thực hiện quyết định đầu tư một cách cảm tính.Vì vậy, làm

cách nào nhận biết được những nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu

nhằm xây dựng một danh mục đầu tư hiệu quả nhất. Thấy được sự cần thiết của việc

vận dụng các mô hình để dự đoán ảnh hưởng của các nhân tố lên tỷ suất sinh lợi của

cổ phiếu trên thị trường chứng khoán, tác giả quyết định lựa chọn 3 nhân tố đại diện

là Beta thị trường, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá để nghiên cứu

tác động của các biến lên tỷ suất sinh lợi. Tên đề tài được chọn “Tương quan chéo

giữa tỷ suất sinh lợi, Beta thị trường, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu

trên giá trong thị trường chứng khoán Việt Nam”.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu:

Tìm hiểu tương quan chéo giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, Beta thị trường, tỷ

số doanh thu trên giá và khối lượng giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam

trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013.

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu của mình, tác giả đi tìm câu trả lời cho

các câu hỏi sau:

(CAPM) có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng

khoán Việt Nam hay không?

- Sự thay đổi của nhân tố Beta thị trường trong mô hình định giá tài sản vốn

của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?

- Sự thay đổi của nhân tố khối lượng giao dịch có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi

lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?

- Sự thay đổi của nhân tố tỷ số doanh thu trên giá có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh

- Trong ba nhân tố - Beta thị trường, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên

của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam?

giá, thì sự thay đổi của nhân tố nào chủ yếu ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi

1.4 Kết cấu của đề tài

Với những nội dung chính trên, phần còn lại của bài nghiên cứu sẽ được

trình bày như sau:

Chương2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây.

Trong chương này, tác giả tóm tắt các nghiên cứu trước đây về các nhân tố

như rủi ro, giá trị thị trường, định giá tài sản, tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần (D/E), quy

mô doanh nghiệp, E/P, CF/P, B/E,… ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các cổ

phiếu được niêm yết ở các sàn chứng khoán trên thế giới.

Chương3: Mô tả dữ liệu và thảo luận về phương pháp nghiên cứu.

Chương này, tác giả trình bày phương pháp, nguồn dữ liệu và đồng thời mô

tả biến phụ thuộc và các biến độc lập được sử dụng trong bài nghiên cứu.

Chương 4: Trình bày kết quả từ các mô hình hồi quy.

Tác giả phân tích nhân tố Beta thị trường, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh

thu trên giá ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của các cổ phiếu trên thị trường

chứng khoán Việt Nam.

Chương 5: Kết luận chính, những hạn chế và hướng nghiên cứu mới.

Trong chương này tác giả tổng kết và trả lời các câu hỏi nghiên cứu. Đưa ra

các hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với rủi ro.

William Sharpe (1964) đã đưa ra mô hình định giá tài sản vốn (Capital Asset

Pricing Model- CAPM), mô hình này cũng được trình bày tương tự bởi Treynor

(1961) và Lintner (1965) nhằm dự báo tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán thông

qua Beta của chứng khoán đó. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) không phải là

mô hình duy nhất dự báo tỷ suất sinh lợi nhưng nó có nền tảng lý thuyết vững chắc

nhất. Mặc dù có nhiều tranh luận và nghiên cứu về tính ổn định của Beta cũng như

những kiểm định thực nghiệm về mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) nhưng về

cơ bản định giá tài sản vốn (CAPM) vẫn được xem là hiệu quả và đã tồn tại suốt 48

năm qua.

Trọng tâm của định giá tài sản vốn (CAPM) là danh mục thị trường của tài

sản được đầu tư, là hiệu quả trung bình-phương sai của Markowitz (1959). Hiệu quả

của danh mục thị trường hàm ý rằng:

- Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu là một hàm tuyến tính dương với rủi ro

hệ thống (Beta thị trường),

- Beta thị trường là nhân tố rủi ro duy nhất để giải thích phương sai tương

quan chéo của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.

Khái niệm hệ số Beta trong mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)

(2.1) Mô hình CAPM: ( ) [ ( ) ]

Trong đó:

E(ri): tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu i

Rf: lãi suất phi rủi ro trên thị trường

E(rm): tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường

i: thước đo mức độ rủi ro của tài sản

( ) ( )

Hệ số Beta là hệ số đo lường mức độ biến động hay còn gọi là thước đo rủi

ro hệ thống của một chứng khoán hoặc danh mục trong tương quan với toàn bộ thị

trường. Tức nó xác định phần trăm thay đổi tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một chứng

khoán khi có 1% thay đổi trong tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường. Hệ số Beta

là tham số quan trong trong mô hình định giá tài sản vốn (CAPM).

Hệ số Beta của một danh mục đầu tư được xác định như sau:

∑

Trong đó:

P: hệ số Beta của danh mục

i: hệ số Beta của một chứng khoán

i: tỷ trọng của chứng khoán i trong danh mục

Về mặt hình học, mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng chứng khoán và

hệ số rủi ro Beta được biểu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường

chứng khoán SML (security market line).

Hình 2.1: Mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán và β

Nhìn vào hình vẽ ta thấy rằng:

Khi hệ số Beta càng cao thì suất sinh lời của chứng khoán càng cao và vì

vậy, cũng mang nhiều rủi ro hơn.

- Beta bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có Beta bằng 0 chính là lợi

nhuận không rủi ro, Rf.

- Beta bằng 1: tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán có Beta bằng 1 chính

là lợi nhuận thị trường, E(rm).

Quan hệ giữa lợi nhuận và hệ số rủi ro Beta của chứng khoán là quan hệ

tuyến tính được diễn tả bởi đường thẳng SML có hệ số góc là E(Rm) - Rf.

2.2 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với giá trị thị trường

Ban, R.W. (1981) thực hiện nghiên cứu tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ suất

sinh lợi và giá trị thị trường của các cổ phiếu phổ thông trong bài nghiên cứu có

nhan đề là “The relationships between return and market value of common stocks”.

Mẫu nghiên cứu là tất cả các cổ phiếu phổ thông trên sàn chứng khoán New

York (NYSE) từ năm 1926 đến 1975.

Kết quả cho thấy:

- Các công ty có quy mô nhỏ có tỷ suất sinh lợi điều chỉnh rủi ro lớn hơn so

với các công ty có quy mô lớn.

- Các công ty có quy mô lớn sẽ trả phần bù rủi ro cho các cổ phiếu của công ty

có quy mô nhỏ.

Và bài nghiên cứu này đã cho thấy mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) có

sự thiếu sót khi cho rằng Beta thị trường là nhân tố rủi ro duy nhất để giải thích

tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.

2.3 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vớilợi tức thu nhập, giá trị thị trường.

Basu, S. (1983) tìm hiểu mối quan hệ giữa lợi tức thu nhập, giá trị thị trường

và tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu phổ thông trên sàn chứng khoán New York

(NYSE) trong bài nghiên cứu có tựa đề là “The relationships between earnings'

yield, market value and return for NYSE common stocks”.

Mẫu nghiên cứu sử dụng dữ liệu các cổ phiếu phổ thông trên sàn chứng

khoán New York (NYSE) trong giai đoạn từ tháng 12 năm 1962 đến năm 1978.

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

- Cổ phiếu phổ thông của các công ty có lợi tức thu nhập E/P cao, thì sẽ có tỷ

suất sinh lợi điều chỉnh rủi ro cao hơn so với cổ phiếu phổ thông của các

công ty có lợi tức thu nhập E/P thấp hơn. Ảnh hưởng này có ý nghĩa rõ ràng

kể cả khi đã kiểm soát biến quy mô doanh nghiệp.

- Mặt khác, trong khi cổ phiếu phổ thông của các công ty có quy mô nhỏ thu

được tỷ suất sinh lợi cao hơn đáng kể so với cổ phiếu phổ thông của công ty

có quy mô lớn hơn, thì ảnh hưởng của biến quy mô hầu như không xuất hiện

khi tỷ suất sinh lợi được kiểm soát bởi rủi ro và tỷ lệ E/P. Tuy nhiên, các

bằng chứng cũng đã chỉ ra rằng ảnh hưởng của E/P, không phải là hoàn toàn

độc lập với quy mô doanh nghiệp và mà là sự ảnh hưởng của cả hai biến lên

tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.

2.4 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với định giá tài sản, chênh lệch giá đặt

mua và giá chào bán.

Amihud, Y., & Mendelson, (1986) tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi

với định giá tài sản và chênh lệnh giá mua và giá bán trong bài nghiên cứu có tựa đề

“Asset pricing and the bid-ask spread”.

Bài viết nghiên cứu ảnh hưởng của chênh lệch giá đặt mua và giá chào bán

trong định giá tài sản. Tác giả phân tích một mô hình trong đó nhà đầu tư với các

thời kỳ nắm giữ mong đợi khác nhau sẽ giao dịch tài sản với độ chênh lệch khác

nhau.

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

- Tỷ suất sinh lợi trung bình của thị trường được quan sát có chức năng làm

tăng độ chênh lệch;

- Tỷ suất sinh lợi tài sản của người nắm giữ, chi phí giao dịch thuần, tăng cùng

với độ chênh lệch;

- Có hiệu ứng khách hàng, trong đó cổ phiếu có chênh lệch cao hơn sẽ được

các nhà đầu tư nắm giữ lâu hơn;

- Do hiệu ứng khách hàng, nên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có chênh lệch cao

hơn sẽ ít nhạy cảm chênh lệch hơn, dẫn đến mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi

– chênh lệch.

2.5 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với tỷ lệ nợ trên vốn cổ phẩn (D/E).

Bhandari, L.C. (1988) tìm hiểu bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa

tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần (D/E) và tỷ suất sinh lợi mong đợi của các cổ phiếu phổ

thông trong bài nghiên cứu có tựa đề “Debt/Equity ratio and expected common

stock returns: Empirical evidence”.

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

- Tỷ suất sinh lợi mong đợi của cổ phiếu phổ thông có mối quan hệ dương với

tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần (D/E), khi kiểm soát biến Beta và quy mô doanh

nghiệp. Mối quan hệ này không nhạy cảm với các biến đại diện cho thị

trường, kỹ thuật ước tính, … bằng chứng cho thấy khi "phần bù rủi ro" kết

hợp với tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu thì nó có thể không là một loại của

"phần bù rủi ro"nữa.

2.6 Mối quan hệ giữa lợi tức thu nhập, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá

trị thị trường (BE/ME) và lợi tức dòng tiền các biến cơ bản với tỷ suất

sinh lợi ở thị trường chứng khoán Nhật Bản.

Chan, L. K., Hamao, Y., & Lakonishok, J. (1991) tìm hiểu các mối quan hệ

chéo khác nhau trong tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu trên thị trường Nhật Bản đến

hành vi cơ sở của bốn biến cơ bản là lợi tức thu nhập, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách

trên giá trị thị trường và lợi tức dòng tiền trong bài nghiên cứu có tựa đề

“Fundamentals and stock returns in Japan”.

Mẫu bao gồm cả các công ty sản xuất và phi sản xuất, các công ty từ cả hai

khu vực của thị trường chứng khoán Tokyo, và chứng khoán đã hủy bỏ niêm yết từ

năm 1971-1988.

Phát hiện của tác giả cho thấy:

- Một mối quan hệ có ý nghĩa giữa bốn biến cơ bản (lợi tức thu nhập, quy mô,

tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và lợi tức dòng tiền) với tỷ suất sinh

lợi kỳ vọng trong thị trường Nhật Bản.

- Trong bốn biến cơ bản được xem xét, thì biến giá trị sổ sách trên giá trị thị

trường và biến lợi tức dòng tiền có mối quan hệ dương có ý nghĩa đối với tỷ

suất sinh lợi kỳ vọng.

2.7 Mối quan hệ giữa các nhân tố rủi ro chung trong tỷ suất sinh lợi của cổ

phiếu và trái phiếu.

Eugene F. Fama và Kenneth R. French (1993) tìm hiểu mối quan hệ giữa các

nhân tố rủi ro chung trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu với tựa đề

nghiên cứu là “Common risk factors in the return on stocks and bonds”.

Nhìn lại những nghiên cứu trước đây, đa phần tác giả nghiên cứu mô hình và

chỉ phát hiện ra một nhân tố tác động lên tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiểu

như: lý thuyết kinh điển mô hình định giá tài sản vốn (CAMP) về danh mục thị

trường đã đưa ra nhân tố β thị trường và đây cũng là nền tảng cho việc nghiên cứu

mở rộng của các tác giả sau này, như nghiên cứu của Banz năm 1981 tìm ra nhân tố

quy mô (ME); nghiên cứu của Basu năm 1983 phát hiện nhân tố thu nhập cổ phần

trên giá cổ phần (E/P); nghiên cứu của Rosenberg, Reid, và Lanstein năm 1985 phát

hiện ra nhân tố tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME); nghiên cứu của

Bhandari năm 1988 tìm ra nhân tố đòn bẩy tài chính (leverage). Fama – French đã

tổng hợp nghiên cứu các nhân tố riêng lẻ tác động đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong

bài nghiên cứu của mình.

Fama và French là người có công lớn nhất khi ứng dụng thành công mô hình

đa nhân tố APT vào trong thực tiễn, đồng thời tổng hợp được từ nhiều mô hình

nghiên cứu từng nhân tố của các tác giả trước.

Bài nghiên cứu xét 5 nhân tố rủi ro phổ biến tác động đến tỷ suất sinh lợi của

cổ phiếu và trái phiếu. Trong đó có 3 nhân tố thuộc thị trường cổ phiếu là: nhân tố

chung của thị trường, quy mô doanh nghiệp, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và

2 nhân tố thị trường trái phiếu là rủi ro đáo hạn (maturity risk) và rủi ro vỡ nợ

(default risk).

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng:

- Việc sử dụng biến độc lập quy mô doanh nghiệp và tỷ số giá trị sổ sách trên

giá trị thị trường (BE/ME) của các cổ phiếu trên sàn chứng khoán New York

(NYSE) để thiết lập danh mục đầu tư cho thấy nhóm tỷ số giá trị sổ sách trên

giá trị thị trường (BE/ME) cao nghiêng về phía các cổ phiếu doanh nghiệp

nhỏ.

- Trên thị trường cổ phiếu Amex và NASDAQ, hầu hết các doanh nghiệp nhỏ,

có khuynh hướng có tỷ lệ tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME)

thấp hơn các cổ phiếu trên sàn chứng khoán New York (NYSE) với cùng

quy mô.

- Quy mô tăng thì tỷ suất sinh lợi trung bình giảm suy ra quy mô nghịch biến

với tỷ suất sinh lợi trung bình.

- Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) càng lớn thì tỷ suất sinh

lợi trung bình tăng suy ra tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME)

đồng biến tỷ suất sinh lợi trung bình

- Đối với trái phiếu: tỷ suất sinh lợi trung bình của trái phiếu chính phủ đồng

biến với thời gian đáo hạn. Tỷ suất sinh lợi trung bình của trái phiếu doanh

nghiệp cao hơn trái phiếu chính phủ.

Trong bài nghiên cứu của mình, Fama và French sử dụng mô hình hồi quy

chuỗi thời gian của Black, Jensen, và Scholes (1972) để xem xét tác động của các

nhân tố rủi ro trên thị trường cổ phiếu và trái phiếu tác động như thế nào đến tỷ suất

sinh lợi của cổ phiếu và trái phiếu.

Sự tồn tại của mô hình 3 nhân tố Fama và French (1993) mới chỉ cho thấy

mối quan hệ giữa các biến trên thị trường Mỹ vì vậy vẫn còn rất nhiều các tranh

luận cho rằng chưa đủ bằng chứng cho mô hình tồn tại trên thị trường chứng khoán

nói chung. Để đáp lại tranh luận trong giới khoa học và cũng nhằm cũng cố thêm

các bằng chứng thực nghiệm cho mô hình 3 nhân tố Fama French (1993), một

nghiên cứu mở rộng trên nhiều thị trường đã được Fama và French thực hiện năm

1998.

Fama và French (1998)

Năm 1998 Fama – French thực hiện nghiên cứu kiểm định mô hình định giá

tài sản vốn (CAPM) và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường tại các thị

trường chứng khoán của các quốc gia phát triển trên thế giớivới tựa đề nghiên cứu

là “Value Versus Growth the International Evidence”.

Với bộ dữ liệu của 13 thị trường được thu thập từ Morgan Stanley’s Capital

International Perspectives (MSCI) trong suốt giai đoạn từ 1975 đến 1995 trên 13

quốc gia (bao gồm: Mỹ, Nhật, Anh, Pháp, Đức, Ý, Hà Lan, Bỉ, Thụy Sĩ, Thụy Điển,

Úc, Hồng Kông và Singapore).

Kết quả cho thấy:

- Khi phân chia các cổ phiếu thành những danh mục theo tỷ lệ giá trị sổ sách

trên giá trị thị trường. Cho thấy cổ phiếu giá trị tốt hơn so với cổ phiếu tăng

trưởng trong suốt giai đoạn từ 1975 đến 1995, sự chênh lệch trên tỷ suất sinh

lợi trung bình của những danh mục toàn cầu của cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ

sách trên giá trị thị trường cao so với những danh mục toàn cầu của cổ phiếu

có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường thấp là 7.68%/năm, cổ phiếu giá

trị tốt hơn cổ phiếu tăng trưởng trong 12 trên 13 thị trường chính trong bài

nghiên cứu.

- Bên cạnh đó, Fama và French sử dụng bộ dữ liệu của 16 thị trường

(Argentina, Brazil,Chile, Colombia, Hy Lạp, Ấn Độ, Jordan, Hàn Quốc,

Malaysia, Mexico, Nigeria, Pakistan, Philipines, Đài Loan, Venezula và

Zimbabwe) từ IFC (International FinanceCorporation) trong giai đoạn từ

năm 1987 đến năm 1995. Khi các cổ phiếu được sắp xếp theo giá trị sổ sách

trên giá thị trường, thu nhập trên giá cổ phần và quy mô: sự chênh lệch trên

tỷ suất sinh lợi trung bình của những danh mục toàn cầu của cổ phiếu có tỷ

số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao so với những danh mục toàn cầu

của cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường thấp là

16.91%/năm.

- Ngoài ra, kết quả còn cho thấy hiệu ứng quy mô mang tính quốc tế khi kiểm

định từ 16 thị trường này, với sự chênh lệch trung bình giữa tỷ suất sinh lợi

của những danh mục cổ phiếu quy mô nhỏ so với danh mục cổ phiếu quy mô

lớn là 14.89%/năm. Những cổ phiếu có quy mô nhỏ có tỷ suất sinh lợi trung

bình cao hơn so với cổ phiếu có quy mô lớn trong 11 thị trường mới nổi trên

16 thị trường trong nghiên cứu. Một mô hình định giá tài sản vốn quốc tế

CAPM (Beta thị trường quốc tế) không thể giải thích phần bù giá trị trong tỷ

suất sinh lợi quốc tế. Nhưng thêm một biến trạng thái trong mô hình quốc tế

ICAPM (hoặc mô hình 2 nhân tố APT: với một Beta thị trường toàn cầu và

một nhân tố rủi ro) có thể giải thích phần bù giá trị tại các quốc gia này và tỷ

suất sinh lợi toàn cầu.

Tóm lại, bằng chứng mà chính Fama và French cung cấp từ bài nghiên cứu

vào năm1998 đã một lần nữa khẳng định sự tồn tại của phần bù giá trị giữa danh

mục cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao so với danh

mục cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) thấp.

Mô hình 3 nhân tố nói rằng tỷ suất sinh lợi vượt trội kỳ vọng của một danh

mục (tỷ suất sinh lợi kỳ vọng - tỷ suất sinh lợi phi rủi ro) được giải thích bởi độ

nhạy cảm của nó đối với 3 nhân tố:

- Tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục thị trường

- Sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu quy mô nhỏ

và tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu quy mô lớn lớn (gọi là nhân tố

quy mô SMB)

- Sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu có giá trị sổ

sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao và tỷ suất sinh lợi của danh mục các

cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) thấp (gọi là

nhân tố giá trị HML).

Mô hình 3 nhân tố được mô tả như sau: (2.2) Rpt – Rft = αpt + bp(Rmt – Rft) + spSMBt+hpHMLt + εpt

Trong đó:

bp: (chính là Beta) là hệ số hồi quy cho nhân tố phần bù rủi ro thị

trường. Beta trong mô hình 3 nhân tố tương tự như Beta thị trường trong mô

hình định giá tài sản vốn (CAPM).

sp: là hệ số hồi quy của nhân tố SMB

hp: là hệ số hồi quy của nhân tố HML

Eugene Fama và Kenneth French tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về quan

hệ giữa tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, quy mô công ty, tỷ số MB và hệ số Beta. Kết

quả kiểm định dựa vào số liệu thời kỳ từ năm 1963 đến năm 1990 cho thấy rằng các

biến quy mô và tỷ số MB là những biến ảnh hưởng mạnh đến tỷ suất sinh lợi cổ

phiếu. Khi những biến này được đưa vào phân tích hồi quy trước rồi mới thêm biến

Beta vào thì kết quả cho thấy rằng biến Beta không mạnh bằng các biến kia trong

việc giải thích lợi nhuận cổ phiếu. Điều này khiến Fama, đi đến kết luận rằng Beta

không phải là biến duy nhất giải thích tỷ suất sinh lợi. Ông đề nghị rằng biến quy

mô và biến tỷ số MB thích hợp để giải thích tỷ suất sinh lợi hơn là biến rủi ro.

Mặc dù Beta có thể không là biến tốt để dự báo tỷ suất sinh lợi cổ phiếu

nhưng nó vẫn là biến phù hợp để đo lường rủi ro. Đối với các nhà đầu tư ngại rủi ro,

Beta cung cấp cho họ thông tin làm cơ sở cho việc kỳ vọng một mức tỷ suất sinh lợi

tối thiểu. Mặc dù không phải nhà đầu tư nào cũng có thể chấp nhận mức tỷ suất sinh

lợi này nhưng với mục đích của tài chính công ty nó vẫn hữu ích để hướng dẫn công

ty phân bổ vốn vào các dự án đầu tư.

Việc dùng chỉ một hay kết hợp với các biến khác, thì Beta thị trường vẫn có

rất ít thông tin về tỷ suất sinh lợi trung bình. Sử dụng đơn độc thì quy mô, lợi tức

thu nhập, đòn bẩy, và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có năng lực mang

tính giả thích. Còn dùng kết hợp, quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị

trường thì dường như đòn bẩy và lợi tức thu nhập có vai trò rõ ràng trong tỷ suất

sinh lợi trung bình.

2.8 Mối quan hệ có điều kiện giữa Beta và tỷ suất sinh lợi.

Pettengill, G. N., Sundaram, S., & Mathur, I. (1995) tìm hiểu mối quan hệ có

điều kiện giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong bài nghiên cứu có tựa đề“The

conditional relation between Beta and returns”.

Không giống như các nghiên cứu trước đây, bài nghiên cứu này tìm thấy một

mối quan hệ tương quan chéo phù hợp và có ý nghĩa lớn giữa Betavà tỷ suất sinh lợi

danh mục đầu tư. Sự khác biệt chính giữa kiểm định của tác giả và các kiểm định

trước là tác giả công nhận mối quan hệ thuận giữa tỷ suất sinh lợi và Beta được dự

đoán từ mô hình Sharpe-Lintner-Black dựa trên tỷ suất sinh lợi mong đợi hơn tỷ

suất sinh lợi thực nhận. Trong thời kỳ tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trộiâm, tồn tại

mối quan hệ đảo ngược giữa Beta và tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư. Khi điều

chỉnh những kỳ vọng liên quan đến tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường âm,tác giả

tìm thấy một mối quan hệ phù hợp và có ý nghĩa giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong

toàn bộ mẫu, trong thời kỳ mẫu phụ, và cho cả dữ liệu được chia theo tháng trong

năm. Đặc biệt, tác giả tìm thấy sự hỗ trợ cho khoản thanh toán tích cực đối với rủi

ro Beta. Các kiểm định nghiên cứu trước đây cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro hệ

thống (được đo lường bởi Beta) và tỷ suất sinh lợi là yếu và không phù hợp. Những

kết quả kiểm định này bị thiên lệch do mối quan hệ có điều kiện giữa Beta và tỷ

suất sinh lợi thực nhận. Một mối quan hệ thuận luôn luôn được dự đoán giữa Beta

và tỷ suất sinh lợi mong đợi, nhưng mối quan hệ này là có điều kiện trong tỷ suất

sinh lợi vượt trội của thị trường khi kiểm định dùng tỷ suất sinh lợi thực nhận.

Trong nghiên cứu này, có một phương pháp xem xét mối quan hệ thuận giữa

Beta và tỷ suất sinh lợi trong thời kỳ thị trường lên và mối quan hệ nghịch trong

thời kỳ thị trường xuống.

Phương pháp này mang lại các kết quả sau đây:

- Một mối quan hệ có hệ thống tồn tại giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong toàn

thời kỳ của tổng số mẫu và nó cũng phù hợp trong thời kỳ phụ và qua các

tháng trong năm, và

- Một sự đánh đổi dương giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trung bình danh mục

được quan sát thấy. Từ những mối quan tâm liên quan đến sự tương quan

yếu giữa Beta và tương quan chéo tỷ suất sinh lợi xuất hiện là phi căn cứ, kết

quả tiếp tục hỗ trợ sử dụng Beta như là một thước đo của rủi ro thị trường.

2.9 Các ảnh hưởng tìm ẩn,tính thanh khoản,sự không chính xác, và thiên

lệch ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi.

Haugen, R. A. (1996) tìm hiểu những tác động của ảnh hưởng tìm ẩn,tính

thanh khoản, sự không chính xác, và thiên lệch trong tương quan chéo tỷ suất sinh

lợi mong đợi của cổ phiếu trong bài nghiên cứu có tựa đề “The effects of intrigue,

liquidity, imprecision, and bias on the crosssection of expected stock returns”.

Bài nghiên cứu khẳng định mô hình nhân tố có năng lực dự đoán tốt hơn cho

tỷ suất sinh lợi mong đợi so với các phương pháp hoặc các lý thuyết khác và thảo

luận về năm đặc tính có sự khác biệt là rủi ro, tính thanh khoản, mức giá, tiềm năng

tăng trưởng và lịch sử giá. So sánh trung bình các đặc tính của chứng khoán Mỹ

trong thập phân vị cao nhất và thấp nhất của tỷ suất sinh lợi mong đợi từ năm 1979

đến năm 1993, cho thấy các cổ phiếu có rủi ro và kém hấp dẫn được bán với giá cao

so với dòng tiền hiện tại trên giá trị cổ tức trong khi các thập phân vị mười "siêu cổ

phiếu” được bán với giá rẻ và có hiệu suất tốt hơn.

2.10 Sự tương đồng trong các yếu tố quyết định tỷ suất sinh lợi cổ phiếu

mong đợi.

Haugen, R. A., & Baker, N. L. (1996) tìm hiểu sự tương đồng trong các yếu

tố quyết định tỷ suất sinh lợi cổ phiếu mong đợi trong bài nghiên cứu có tựa đề

“Commonality in the determinants of expected stock returns”.

Tác giả thấy rằng các yếu tố quyết định tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi

cổ phiếu mong đợi sẽ ổn định đồng nhất và ảnh hưởng qua các thời kỳ và các quốc

gia. Dự báo trong mẫu của tỷ suất sinh lợi mong đợi là mạnh mẽ và chính xác nhất

quán.

Hai phát hiện khác biệt trong bài nghiên cứu này so với những tác giả trong

các nghiên cứu trước là:

Thứ nhất, cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi mong đợi và tỷ suất sinh lợi thực nhận

cao hơn rõ ràng có rủi ro thấp hơn so với cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp hơn.

Thứ hai, yếu tố quyết định quan trọng của tỷ suất sinh lợi mong đợi cổ phiếu

là đáng chú ý chung trong các thị trường chứng khoán lớn trên thế giới.

Nhìn chung, kết quả dường như cho thấy một sự thất bại lớn trong giả thuyết

về thị trường hiệu quả.

2.11 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với Beta thị trường, khối lượng giao

dịch, tỷ số doanh thu trên giá.

Her-Jiun Sheu, Soushan Wu, và Kuang-Ping Ku (1998) tìm hiểu mối quan hệ

chéo giữa Beta thị trường, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên giá với tỷ suất

sinh lợi cổ phiếu ở TTCK Đài Loan, trong bài nghiên cứu có tựa đề “Cross-

sectional Relationship between Stock Returns and Market Beta, Trading Volume,

and Sales-to-Price in Taiwan”.

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

- Tồn tại mối quan hệ dương giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong thời kỳ thị

trường lên và mối quan hệ âm trong thời kỳ thị trường xuống.

- Cổ phiếu Beta cao có phần bù rủi ro dương trong thị trường lên, và chịu tỷ

suất sinh lợi thấp hơn trong suốt thời kỳ thị trường xuống so với cổ phiếu

Beta thấp. Mặc dù kết quả này được thực hiện không thể hỗ trợ trực tiếp cho

mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), nhưng chúng phù hợp với ngụ ý rằng

Beta là một thước đo hữu ích của rủi ro thị trường.

- Ngoài ra, tác giả kiểm tra xem khả năng còn tồn tại các biến nào đó trong

việc giải thích sự thay đổi tương quan chéo trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu

thực nhận là do phản ứng thái quá của các nhà đầu tư. Phát hiện cho thấy một

hiệu ứng phản ứng thái quá có ý nghĩa: danh mục đầu tư của những "loser"

trước đây được tìm thấy có hiệu suất tốt hơn những "winner" trước. Có thể

kết luận rằng khối lượng giao dịch và tỷ lệ doanh số trên giá tác động đến tỷ

suất sinh lợi trung bình là do phản ứng thái quá.

2.12 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với Beta, quy mô doanh nghiệp, E/P,

CF/P, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, và tăng trưởng doanh thu.

Sie Ting Lau, Chee Tong Lee, Thomas H McInish (2002) tìm hiểu mối quan

hệ giữa tỷ suất sinh lợi và Beta, quy mô doanh nghiệp, tỷ lệ thu nhập trên giá (E/P),

tỷ lệ dòng tiền trên giá (CF/P), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, và tăng trưởng

doanh thu: bằng chứng thực nghiệm ở thị trường Singapore và Malaysia trong bài

nghiên cứu có tựa đề “Stock returns and Beta, firms size, E/P, CF/P, book-to-

market, and sales growth: evidence from Singapore and Malaysia”.

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu ở hai thị trường Singapore và Malaysia trong

thời kỳ từ năm 1988 đến năm 1996, để xem xét mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và

Beta, quy mô, tỷ lệ thu nhập trên giá (E/P), tỷ lệ dòng tiền trên giá (CF/P), tỷ lệ giá

trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) và tăng trưởng doanh thu (SP).

Tác giả tìm thấy có sự hiện diện bất thường trong các thị trường mới nổi này.

Có một mối quan hệ có điều kiện giữa Beta và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ở cả 2 nước.

Trong suốt các tháng có tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường dương, thì mối quan hệ

dương có ý nghĩa. Và ngược lại cũng tìm thấy mối quan hệ tương quan âm giữa

Beta và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong các tháng có tỷ suất sinh lợi vượt trội thị

trường âm.

Tại thị trường Singapore, tác giả tìm thấy mối quan hệ âm giữa tỷ suất sinh

lợi và SG. Và tại Malaysia, tồn tại mối quan hệ dương giữa tỷ suất sinh lợi và tỷ lệ

E/P. Những mối quan hệ này chỉ có ý nghĩa đối với các tháng trong năm trừ tháng

Giêng.

2.13 Mối quan hệ giữa Beta và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại Hàn Quốc và Đài

Loan.

Gordon Y. N. TANG, Wai Cheong SHUM (2004) tìm hiểu mối quan hệ giữa

Beta và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu: bằng chứng thực nghiệm tại thị trường chứng

khoán Hàn Quốc và Đài Loan, trong bài nghiên cứu có tựa đề “Beta and returns

revisited: Evidence from the Korean and Taiwan stock markets”.

Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) là một trong những lý thuyết quan

trọng nhất trong ngành tài chính. Nhưng những nghiên cứu gần đây đã không hỗ trợ

cho mô hình khi tìm thấy Beta không có mối tương quan ý nghĩa với tỷ suất sinh

lợi. Bài nghiên cứu xem xét lại mối quan hệ giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong thị

trường chứng khoán Hàn Quốc và Đài Loan với một hướng đi mới trong giai đoạn

từ năm 1986-1998.

Kiểm định truyền thống cho thấy Beta không thể giải thích tỷ suất sinh lợi

thực nhận ở cả hai thị trường. Mặc dù rủi ro phi hệ thống, tổng rủi ro, hệ số bất cân

xứng và độ nhọn có tương quan ý nghĩa với tỷ suất sinh lợi trong thị trường Hàn

Quốc, nhưng khả năng giải thích vẫn còn thấp. Khi kiểm định được thực hiện trong

điều kiện thị trường lên và xuống, Beta được tìm thấy có mối tương quan dương có

ý nghĩa trong thị trường lên và ngược lại có mối tương quan âm có ý nghĩa trong

thời kỳ thị trường xuống. Khả năng giải thích tăng đáng kể. Hơn nữa, hệ số rủi ro

phi hệ thống có tương quan thuận có ý nghĩa trong thời kỳ thị trường lên trong khi

đó hệ số bất cân xứng có ý nghĩa ở cả hai thời kỳ thị trường lên và xuống tại Hàn

Quốc (nhưng chỉ ở thời kỳ thị trường xuống ở Đài Loan). Tại Hàn Quốc, tổng rủi ro

và độ nhọn đều có tương quan thuận có ý nghĩa liên quan đến tỷ suất sinh lợi, cụ thể

là tổng rủi ro và độ nhọn có tương quan dương với tỷ suất sinh lợi trong thời kỳ thị

trường lên và tương quan âm với tỷ suất sinh lợi trongthời kỳ thị trường xuống. Kết

quả cho thấy tại những thời điểm thống kê khác của tỷ suất sinh lợi cũng rất hữu ích

trong định giá tài sản.

2.14 Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán

Việt Nam

Năm 2010, Tiến sỹ Trần Thị Hải Lý, Trường Đại Học Kinh Tế Tp.HCM

thực hiện nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường

chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2009. Trong đó, tác

giả có kiểm kiểm định mô hình ba nhân tố Famavà French (1993) trên thị trường

chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ tháng 7 năm 2005 đến tháng 3 năm 2009.

Câu hỏi nghiên cứu: Kiểm định mô hình Fama - French có thể đưa ra một lời

giải thích tốt hơn cho lợi nhuận cổ phiếu so với mô hình định giá tài sản vốn

(CAPM) trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

- Sự thay đổi nhân tố thị trường giải thích đáng kể tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu

trong thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2005 đến

năm 2009.

- Hệ số s của nhân tố SMB (quy mô) chuyển từ dương của danh mục có quy

mô nhỏ sang âm đối với các danh mục có quy mô lớn.

- Hệ số h nhân tố HML (BE/ME) tăng từ giá trị âm đối với 2 danh mục có tỷ

lệ BE/ME thấp sang dương đối với 2 danh mục có tỷ lệ BE/ME cao. Rõ ràng

2 nhân tố SMB và HML nắm bắt được những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi

cổ phiếu mà nhân tố thị trường Rm-Rf chưa nắm bắt được.

Bên cạnh đó, với R2 trung bình các danh mục đạt 96% của mô hình 3 nhân tố

Famavà French (1993) cho thấy khả năng giải thích 96% sự biến thiên của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tốt hơn mô hình CAPM (với R2 trung bình của các danh mục chỉ

87%).

Kết quả kiểm định phần bù còn cho thấy: những danh mục cổ phiếu có quy

mô lớn và tỷ lệ BE/ME cao đã tạo ra một tỷ suất sinh lợi cao hơn so với những danh

mục có quy mô nhỏ và tỷ lệ BE/ME cao trong nghiên cứu của Fama và French

(1993).

Vì vậy, tác giả kết luận rằng mô hình ba nhân tố có thể dự đoán tỷ suất sinh

lợi cổ phiếu tốt hơn so với mô hình CAPM. Kết quả phù hợp với nghiên cứu Fama

và French (1993).Với đặc thù của nền kinh tế Việt Nam, trong giai đoạn đầu của thị

trường chứng khoán, sự sở hữu của nhà nước trong các công ty niêm yết trên thị

trường chứng khoán Việt Nam chiếm một tỷ lệ đáng kể, vì vậy tác giả đã xây dựng

nhân tố sở hữu nhà nước MBS thay cho nhân tố quy mô SMB trong mô hình 3 nhân

tố Fama và French (1993). Kết quả cho thấy khả năng giải thích của mô hình này

trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2009 là rất tốt với hệ số R2 từ 97,7% trở lên, hệ số chặn đều khác 0 không có ý nghĩa

thống kê. Nghĩa là 3 nhân tố: thị trường, nhân tố sở hữu nhà nước, nhân tố BE/ME

giải thích tốt hơn những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi của các danh mục so với

Fama và French (1993) và mô hình định giá tài sản vốn CAMP trên thị trường chứng

khoán Việt Nam giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2009.

Bên cạnh đó, tác giả còn thực hiện nghiên cứu tài chính hành vi trong mối

quan hệ rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ

năm 2000 đến năm 2008, từ kết quả nghiên cứu tác giả khẳng định rằng xu hướng

đầu tư theo bầy đàn đã tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn

từ năm 2000 đến năm 2008.

Kết luận: Từ những kết quả nghiên cứu của các tác giả trên thế giới trên các thị

trường chứng khoán ở những quốc gia phát triển và đang phát triển ở những giai

đoạn khác nhau, đi đến nhận xét chung:

Mô hình 3 nhân tố Fama và French (1993) giải thích sự biến thiên của tỷ suất

sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán tốt hơn so với mô hình 1 nhân tố

CAPM.

Sự thay đổi của nhân tố thị trường là yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến tỷ suất

sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.

Danh mục nào đạt được tỷ suất sinh lợi vượt trội cao? Tùy thuộc vào từng thị

trường và từng khoảng thời gian nghiên cứu. Do vậy, mô hình 3 nhân tố Fama và

French (1993) là một mô hình phù hợp với từng quốc gia trong từng giai đoạn hơn

là một mô hình quốc tế.

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Cơ sở dữ liệu

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng tháng của các cổ phiếu được niêm yết

trong 5 năm liên tiếp từ ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013 trên thị trường

chứng khoán Việt Nam ở cả hai sàn Hồ Chí Minh và Hà Nội. Loại trừ cổ phiếu của

các công ty tài chính, tín dụng và ngân hàng. Bên cạnh đó, cũng loại bỏ các cổ

phiếu không cung cấp báo cáo tài chính, các cổ phiếu có giá trị sổ sách bằng 0 và

các cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm soát.

Ba tiêu chí chọn mẫu:

- Thứ nhất, cổ phiếu phải có hoạt động giao dịch từ các tháng trước đó đến

tháng hiện tại. Tiêu chuẩn này cần thiết để tính biến giải thích [khối lượng

giao dịch (VOL) và tỷ số doanh thu trên giá (SP)].

- Thứ hai, để tính Beta thị trường từng cổ phiếu riêng lẽ, thì cổ phiếu phải có

tỷ suất sinh lợi hàng tháng ít nhất 24 tháng trong suốt thời kỳ cuốn chiếu 36

tháng.

- Thứ ba, các công ty phi tài chính phải có tổng doanh thu và giá trị sổ sách

dương.

Ứng với mỗi công ty tham gia mẫu, tác giả thu thập các dữ liệu sau:

- Khối lượng giao dịch khớp lệnh của các cổ phiếu trong ngày từ ngày

01/01/2008 đến ngày 30/06/2013.

- Giá đóng cửa trung bình của cổ phiếu trong ngày từ ngày 01/01/2008 đến

ngày 30/06/2013.

- Doanh thu của công ty được lấy từ báo cáo tài chính và được tính theo quý

trong giai đoạn từ tháng 01 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013.

- Số cổ phiếu lưu hành bình quân theo từng quý trong giai đoạn từ ngày

01/01/2008 đến ngày 30/06/2013.

- Beta thị trường cho mỗi cổ phiếu được tính theo tháng trong giai đoạn từ

ngày 01/01/2008 đến ngày 30/06/2013. Để giảm sai số khi đo lường và tính

toán Beta, tác giả xem Beta danh mục là Beta thị trường cho mỗi cổ phiếu

trong danh mục đầu tư.

- Về lãi suất phi rủi ro, tác giả tổng hợp lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2

năm từ tháng 01 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013.

Cứ mỗi tháng tác giả sẽ xây dựng lại danh mục các cổ phiếu theo khối lượng

giao dịch (VOL), tỷ số doanh thu trên giá (SP) và Beta lịch sử.

Tất cả các dữ liệu được thu thập từ Công ty cổ phần Tài Việt (Vietstock)

trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 30/06/2013.

Bảng 3.1: Số liệu các dữ liệu cơ bản dùng để xây dựng các nhân tố trong mô

hình

Dữ liệu Nguồn

- Giá mở cửa

- Giá đóng cửa

- Giá đóng cửa (có điều chỉnh) Thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài - Chỉ sổ Vn-index và Hnxindex chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần - Khối lượng cổ phiếu lưu hành Tài Việt: www.vietstock.vn. Công ty - Vốn hóa thị trường cung cấp dữ liệu bằng email chính thức - Giá trị sổ sách của công ty cho tác giả. - Beta cổ phiếu

- Khối lượng giao dịch khớp lệnh

- Doanh thu

Ngân hàng Phát Triển Châu Á:

http://asianbondsonline.adb.org, mục

quốc gia Việt Nam, tiểu mục Data, tiểu

- Lãi suất phi rủi ro: lãi suất Trái mục nhỏ Bond Market Indicators.

Phiếu Chính Phủ kỳ hạn 2 năm.

Công ty chứng khoán Tân Việt

http://finance.tvsi.com.vn/ListingBonds

List.aspx, mục Danh Sách Trái Phiếu

Niêm Yết.

3.2 Mô hình nghiên cứu và định nghĩa các biến

Để kiểm tra các mối quan hệ chéo giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và Beta thị

trường (BETA), khối lượng giao dịch (VOL), và tỷ số doanh thu trên giá (SP), đồng

thời ước tính phần bù rủi ro hàng tháng (hệ số hồi quy tương quan chéo) cho các

đặc điểm nhân tố khác nhau, đề tài sử dụng phương pháp bình phương bé nhất OLS,

phân tích hồi quy đa biến tương quan chéo Fama-MacBeth (1973).

3.2.1 Mô hình nghiên cứu

Mô hình 3 nhân tố

Ri,t = bo,t + b1,tBETAi,t + b2,tVOLi,t + b3,tSPi,t + ei,t(3.1)

Mô hình 3 nhân tố với biến giả D

Ri,t = b0u,t Dt + b0d,t (1 - Dt) + b1u,tBETAi,t Dt + b1d,tBETA1,t (1 - Dt) + b2u, t VOLi,t Dt

+ b2d,t VOLi,t (1 - Dt) + b3u,t SPi,t Dt + b3d,t SPi,t (1 - Dt) + ei,t (3.2)

 Khi D = 0: thời kỳ thị trường đi xuống

Ri,t = b0d,t + b1d,t BETA1,t + b2d,t VOLi,t + b3d,t SPi,t + ei,t (3.3)

 Khi D = 1: thời kỳ thị trường đi lên

Ri,t = b0u,t + b1u,t BETAi,t + b2u, t VOLi,t +b3u,t SPi,t + ei,t (3.4)

Trong đó:

Ri,t: tỷ suất sinh lợi hàng tháng của cổ phiếu i trong tháng t

BETAi,t: Beta thị trườngcủa cổ phiếu i trong tháng t

VOLi,t: log cơ số tự nhiên khối lượng giao dịch của cổ phiếu i trong tháng t

SPi,t: tỷ số doanh thu trên giá của cổ phiếu i, và ei,t phần dư.

bi=(∑bi,t)]/T, i = 1,2,3, là những ước tính phần bù mong đợi kết hợp với các

đặc điểm của doanh nghiệp.

3.2.2 Định nghĩa các biến

3.2.2.1 Biến độc lập

BETA: độ dốc hồi quy của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong tỷ suất sinh lợi thị

trường cho trước 24 tháng đến 36 tháng.

Beta toàn thời kỳ cho mỗi danh mục được tính bằng cách hồi quy tỷ suất sinh

lợi hàng tháng của các danh mục đầu tư theo tỷ suất sinh lợi có trọng số giá trị trên

thị trường chứng khoán Việt Nam.

Hệ số Beta của một danh mục đầu tư được xác định như sau:

∑

Trong đó:

P: hệ số Beta của danh mục

i: hệ số Beta của một chứng khoán

i: tỷ trọng của chứng khoán i trong danh mục

Cuối cùng, phân bổ Beta toàn thời kỳ của danh mục đầu tư cho mỗi cổ phiếu

trong danh mục. Những Beta này (BETA) sẽ được sử dụng trong hồi quy tương

quan chéo Fama-MacBeth cho các cổ phiếu riêng lẻ. Beta danh mục được xem là

Beta thị trường cho mỗi cổ phiếu trong danh mục đầu tư.

Công thức tính hệ số Beta:

( ) ( )

Trong đó:

• Ri: tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i.

• Rm: tỷ suất sinh lợi của thị trường.

• Var(Rm): Phương sai của tỷ suất sinh lợi của thị trường.

• Cov(Ri,Rm): Hiệp phương sai tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và tỷ suất

sinh lợi của thị trường.

VOL = Stock’s trading volume: đo lường bằng cách lấy logarit tự nhiên

của tổng khối lượng giao dịch các cổ phiếu trongtháng.

SP = Sales-to-price ratio: được tính bằng tỷ lệ tổng doanh thu của mỗi cổ

phiếu (được thu thập trong báo cáo tài chính) trên giá cổ phiếu tại thời điểm cuối

tháng.

D = Dummy: Biến giả

Tác giả sử dụng biến giả (D) để chia thị trường thành 2 thời kỳ: thời kỳ thị

trường xuống và thời kỳ thị trường lên dựa trên tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường

(market excess return). Tiêu chí này dựa trên nghiên cứu của tác giả Her-Jiun Sheu,

Soushan Wu, và Kuang-Ping Ku (1998)

 D = 0: thời kỳ thị trường đi xuống ((Rm,t - Rf,t< 0: tỷ suất sinh lợi thị

trường thấp hơn lãi suất phi rủi ro).

 D = 1: thời kỳ thị trường đi lên ((Rm,t - Rf,t>= 0: tỷ suất sinh lợi thị

trường cao hơn lãi suất phi rủi ro).

Trong đó:

Rm: tỷ suất sinh lợi thị trường.

Rf: lãi suất phi rủi ro, tổng hợp từ lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm

từ tháng 01 năm 2008 đến tháng 06 năm 2013 được cung cấp bởi bộ dữ liệu Công ty

cổ phần Tài Việt (Vietstock).

3.2.2.2 Biến phụ thuộc

Return: tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu theo tháng được tính bằng cách lấy giá

đóng cửa điều chỉnh cuối tháng trừ cho giá đóng cửa điều chỉnh đầu tháng, sau đó

chia cho giá đóng cửa điều chỉnh đầu tháng.

Tỷ suất sinh lời được tính như sau:

( ) ( )

Trong đó:

• Pit: giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t đã được điều chỉnh.

• Pi(t-1): giá đóng cửa của cổ phiếu i tháng t-1 đã được điều chỉnh.

Giá đóng cửa hàng tháng là giá đóng cửa của phiên giao dịch cuối cùng trong

tháng, trường hợp cổ phiếu không có giao dịch phiên cuối tuần thì lấy giá đóng cửa

phiên ngày tiếp theo.

Để đảm bảo các biến kế toán được tính trước khi sử dụng tỷ suất sinh lợi để

giải thích, tác giả thu thập các dữ liệu kế toán cho tất cả các cổ phiếu vào cuối năm

tài khóa trong năm t - 1 với tỷ suất sinh lợi được tính từ tháng 7 năm t đến tháng 6

năm t + 1. Trong khi giá cổ phiếu của một công ty thay đổi hàng ngày hàng tháng,

thì các biến kế toán chỉ được cập nhật hàng quý thậm chí là một lần một năm.

Bảng 3.2: Tổng hợp cách tính toán và nguồn gốc các chỉ tiêu và nhân tố

trong mô hình.

Các chỉ tiêu hoặc nhân tố

Cách tính toán

Nguồn số liệu

Giá đóng cửa của cổ phiếu vào cuối mỗi tháng

Là giá giao dịch của cổ phiếu vào thời điểm đóng cửa của mỗi tháng

Giá điều chỉnh của cổ phiếu vào thời điểm cuối mỗi tháng.

Giá đóng cửa của cổ phiếu ngày giao dịch cuối tháng và được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng và cổ tức tiền mặt.

Thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt: www.vietstock.vn

Khối lượng giao dịch

Khối lượng giao dịch khớp lệnh của các cổ phiếu trong ngày.

Beta cổ phiếu

Doanh thu

Doanh thu của công ty được tính theo quý

Từ bảng báo cáo tài chính của công ty được cung cấp bởi công ty cổ phần Tài Việt.

Tính toán của tác giả

Rm: tỷ suất sinh lợi thị trường

Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm

Rf: Lãi suất phi rủi ro

Ngân hàng Phát Triển Châu Á: http://asianbondsonline.adb.org mục quốc gia Việt Nam, tiểu mục Data, tiểu mục nhỏ Bond Market Indicators Công ty chứng khoán Tân Việt http://finance.tvsi.com.vn/Listing BondsList.aspx. Mục Danh Sách Trái Phiếu Niêm Yết.

Tính toán của tác giả

Rit = (Pit-Pi(t-1))/Pi(t-1)

Rit: là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu tại thời điểm t

Tính toán của tác giả

Rp – Rf

Tỷ suất sinh lợi trung bình vượt trội

VOL

Tính toán của tác giả

Logarit tự nhiên của tổng khối lượng giao dịch các cổ phiếu trong tháng

Tính toán của tác giả

Tỷ lệ tổng doanh thu của mỗi cổ phiếu (được thu thập trong báo cáo tài chính) trên giá cổ phiếu tại thời điểm cuối tháng

( ) ( )

3.2.3 Xây dựng danh mục các cổ phiếu

Để hình thành danh mục đầu tư, đầu tiên tác giả nhóm các cổ phiếu thành 3

nhóm dựa vào khối lượng giao dịch (VOL), tỷ số doanh thu trên giá (SP) và Beta.

Sau đó tiếp tục sử dụng tứ phân vị của mỗi nhóm để phân thành 4 nhóm nhỏ như

- Sử dụng phân vị phân khối lượng giao dịch thành 4 nhóm: khối lượng thấp

(ký hiệu: Low); khối lượng 2 (ký hiệu: 2); khối lượng 3 (ký hiệu: 3) và khối

lượng lớn (ký hiệu: High).

- Sử dụng phân vị phân tỷ số doanh thu trên giá SP thành 4 nhóm: tỷ số doanh

thu trên giá thấp (ký hiệu: Low); tỷ số doanh thu trên giá 2 (ký hiệu: 2); tỷ số

doanh thu trên giá 3 (ký hiệu: 3) và tỷ số doanh thu trên giá cao (ký hiệu:

High).

- Tương tự, tác giả sử dụng phân vị cho Beta lịch sử của các cổ phiếu để chia

tất cả các cổ phiếu thành 4 nhóm: Beta thấp (ký hiệu: Low); Beta 2 (ký hiệu:

2); Beta 3 (ký hiệu: 3) và Beta cao (ký hiệu: High).

Tác giả chỉ sử dụng 2 nhóm Low & High của tỷ số doanh thu trên giá

(VOL), Low & High của tỷ số doanh thu trên giá SP và 3 nhóm Low, 2, & High của

Beta. Trong quá trình hình thành nhóm sẽ tránh có quá ít cổ phiếu trong danh mục

đầu tư.

Tác giả thu được 12 danh mục đầu tư khi kết hợp Beta, khối lượng giao dịch

và tỷ số doanh thu trên giá với nhau như sau:

Bảng 3.3 Danh sách 12 danh mục đầu tư theo Beta, VOL, SP

SP

STT

VOL

Beta

Kết hợp DM

Low

Low – Low - Low

Low

Low – Low – 2

Low

Low – Low - High

High

Low

Low – High - Low

Low

High

Low

Low – High – 2

High

Low

High

Low – High – High

Low

High

Low

High – Low – Low

Low

High

High – Low – Low

Low

High

High – Low – High

High

Low

High – High – Low

High

High – High – 2

High

High – High - High

Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt.

Tiến trình hình thành các danh mục đầu tư này sẽ được cập nhật mỗi tháng.

3.3 Phương pháp nghiên cứu

Tác giả chọn phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua việc xem xét

mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu với Beta thị trường, tỷ số doanh thu trên

giá và khối lượng giao dịch bằng cách sử dụng phần mềm STATA 11 để phân tích

và xử lý các mô hình trong dữ liệu bảng. Để tiến hành nghiên cứu, tác giả thực hiện:

thống kê mô tả nhằm cung cấp một cái nhìn tổng thể về số liệu của các biến. Mỗi

biến trong bảng thống kê bao gồm: tên biến, số quan sát, giá trị trung bình, sai số

chuẩn, giá trị thấp nhất và giá trị cao nhất.

Sau khi thực hiện thống kê mô tả, tác giả sẽ tiến hành thực hiện các bước sau để

phục vụ cho việc nghiên cứu của mình:

- Thứ nhất, tác giả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian bằng kiểm

định nghiệm đơn vị của Dickey-Fuller để kiểm tra tính dừng của chuỗi tỷ

suất sinh lợi của các biến độc lập trong nghiên cứu.

- Thứ hai, phân tích ma trận hệ số tương quan nhằm đo lường mối quan hệ

tuyến tính giữa các biến để tìm ra những cặp có hệ số tương quan quá cao vì

khi đó có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu hệ số tương quan cặp

vượt quá 0.8, phương trình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm

trọng.

- Thứ ba, kiểm tra các hiện tượng đa cộng tuyến lần thứ hai bằng cách sử dụng

nhân tử phóng đại phương sai VIF vì dù các trường hợp tương quan cặp

không cao nhưng vẫn có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, nếu VIF > 10

thì xem là có hiện tượng đa cộng tuyến, khi đó sẽ loại bỏ biến ra khỏi mô

hình.

- Thứ tư, kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô

hình. Tác giả dùng chỉ số Durbin Watson. Nếu chỉ số Durbin Watson dao

động từ [1-3] thì không xảy ra hiện tượng tự tương quan.

- Thứ năm, phân tích hồi quy tuyến tính nhằm biết được mối quan hệ giữa các

biến phụ thuộc và biến độc lập bằng cách chạy hồi quy OLS, và hồi quy đa

biến tương quan chéo Fama – MacBeth.

- Cuối cùng, nếu có các hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan xảy

ra, tác giả sẽ dùng phương pháp GLS để khắc phục.

3.3.1 Thống kê mô tả các biến

Bảng 3.4 Thống kê dữ liệu sơ bộ các biến

BIẾN MEAN STD. DEV MIN MAX

-0.0001172 0.0074708 -0.029871 0.0674242 TSSL

0.8489326 1.531711 -0.23 27.03 BETA

4.115729 1.158803 0 5.847224 VOL

Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu

tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11.

1.680456 2.081076 0 16.79745 SP

Bảng 3.4 thống kê một số thông số như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá

trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của toàn bộ 166 chứng khoán (Phụ lục 2).

Bảng 3.5 Thống kê dữ liệu sơ bộ 12 danh mục đầu tư

DM

MEAN

STD. DEV MIN

MAX

-0.0001172

0.0074708

-0.029871

0.0674242

166 CK

0.0001291

0.0044595

-0.0121585 0.0119181

LowVOL - LowSP - LowBETA (1)

-0.0004656

0.0055741

-0.0146381 0.0204867

LowVOL - LowSP - 2BETA (2)

-0.0054561

0.0092782

-0.0264335 0.0085948

LowVOL - LowSP - HighBETA (3)

-0.0007583

0.005341

-0.021013

0.0103027

LowVOL - HighSP - LowBETA (4)

-0.0008033

0.0059651

-0.0181284 0.0171754

LowVOL - HighSP - 2BETA (5)

-0.0019326

0.0076662

-0.029871

0.0116247

LowVOL - HighSP - HighBETA (6)

0.0000598

0.0078979

-0.0160697 0.0351416

HighVOL - LowSP - LowBETA (7)

0.0012672

0.007126

-0.0229177 0.0242233

HighVOL - LowSP - 2BETA (8)

0.0010506

0.0115191

-0.0193119 0.0674242

HighVOL - LowSP - HighBETA (9)

-0.0000141

0.0073833

-0.0176592 0.0212935

HighVOL - HighSP - LowBETA (10)

0.0025544

0.0069425

-0.0142232 0.0187302

HighVOL - HighSP - 2BETA (11)

0.0000611

0.0079556

-0.0187194 0.0219716

HighVOL - HighSP - HighBETA (12)

Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu

tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11.

Bảng 3.5 thống kê một số thông số như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá

trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của toàn bộ 12 danh mục đầu tư (Phụ lục 3).

Nhìn vào kết quả bảng trên ta thấy rằng danh mục có VOL-Low có tỷ suất

sinh lợi trung bình thấp hơn danh mục VOL-High. Giá trị trung bình của tỷ suất

sinh lợi thay đổi từ -0.0019326 đến 0.0001291 cho nhóm danh mục đầu tư có VOL-

Low và thay đổi từ -0.0000141 đến0.0025544 cho nhóm danh mục đầu tư có VOL-

High.

Bảng 3.6: Kết quả thống kê mô tả các biến

VOL

SP

BETA

Return

StdDev. BETA

VOL

SP

No. of Firms

Panel A: Nhóm theo VOL

-0.01010

0.15749

0.86660 4.02049

1.63191

166

-0.00379

0.17434

0.95411 4.50840

1.50036

166

0.00566

0.18132

1.06377 5.21303

1.00277

166

High

-0.01567

0.14444

0.84509 3.14747

1.30170

166

Low Panel B: Nhóm theo SP

-0.00724

0.16259

0.89586 4.07359

0.54259

166

-0.00738

0.16750

1.02227 4.15507

1.16621

166

-0.01103

0.15697

0.91119 4.20132

3.51894

166

High

0.00173

0.17307

0.90256 4.45226

0.17510

166

Low

Panel C: Nhóm theo BETA

-0.00351

0.15516

0.76311 4.11371

1.39511

166

-0.00712

0.16219

0.98380 4.45715

1.53762

166

-0.00797

0.19332

1.48904 4.62969

1.34476

166

High

-0.00502

0.14266

0.43264 3.63396

1.14357

166

Low

Panel D:Danh mục được hình thành bằng cách nhóm 3 Group

0.05533

0.18202

0.75844 5.06441

3.16320

High

0.00665

0.19564

1.28042 5.24377

2.83455

High

-0.02469

0.15138

0.46250 4.90200

3.30529

Low

0.02283

0.17686

0.80342 5.28535

0.15344

High

0.00443

0.18065

1.31489 5.34338

0.16223

Low

High

-0.00651

0.17637

0.41130 5.03827

0.18511

Low

-0.00654

0.14660

0.73219 3.39238

3.80143

Low

-0.03368

0.14983

0.79000 2.91858

2.69044

High

-0.00558

0.11885

0.47594 3.23143

3.35938

Low

-0.01005

0.15613

0.77560 3.29412

0.16808

Low

-0.11155

0.15573

2.41531 3.02836

0.18158

Low

High

-0.00040

0.12373

0.37663 2.81912

0.17741

Low

Bảng 3.6 trình bày thống kê tóm tắt các cổ phiếu trong mẫu, được sắp xếp

theo tứ phân vị của mỗi biến và các danh mục đầu tư được hình thành bởi quá trình

nhóm ba nhóm như được mô tả ở trên.

Số liệu thống kê bao gồm: Beta toàn thời kỳ, tỷ suất sinh lợi trung bình hàng

tháng, độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi hàng tháng, khối lượng giao dịch, tỷ số

doanh thu trên giá, và số lượng công ty trong danh mục. Lưu ý rằng xếp hạng của

các biến sẽ được phân tán trong tỷ suất sinh lợi.

Theo kết quả thống kê mô tả từ bảng 3.6 ta thấy:

- Danh mục có VOL-Low có tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với danh mục có

VOL-High với sự khác biệt 0.0213% mỗi tháng giữa tứ phân vị thấp và cao.

- Danh mục có SP-High đạt tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với danh mục có SP-

Low, với sự khác biệt 0.0128 % mỗi tháng giữa hai nhóm Low-High.

- Trong tất cả các danh mục trừ danh mục có Beta-Low, thì tỷ suất sinh lợi

trung bình có xu hướng nghịch biến với BETA, BETA càng tăng thì tỷ suất

sinh lợi trung bình càng giảm và sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi trung bình

của danh mục có BETA cao nhất và thấp nhất là 0,0295 %.

Kết quả hình thành 12 danh mục bằng cách nhóm 3 nhóm cho thấy:

- Các danh mục có VOL-Low có tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với danh mục

VOL-High. Khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi trung bình đơn trong 6 danh mục

VOL-Low và tỷ suất sinh lợi trung bình đơn trong 6 danh mục VOL-High là

0,038%. Trong hai nhóm khối lượng giao dịch (VOL-Low và VOL-High), sự

khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi trung bình đơn trong ba danh mục VOL-Low

và tỷ suất sinh lợi trung bình đơn trong ba danh mục VOL-High lần lượt là

0,0254% và 0,00551% mỗi tháng.

 Có mối tương quan thuận giữa khối lượng giao dịch và tỷ suất sinh lợi

trung bình. VOL-High có tỷ suất sinh lợi trung bình cao, VOL-Low có tỷ

suất sinh lợi trung bình thấp.

- Tương tự như vậy, kiểm soát khối lượng giao dịch (VOL), danh mục SP-

High có tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với danh mục SP-Low.

 Có mối tương quan nghịch giữa tỷ số doanh thu trên giá và tỷ suất sinh

lợi trung bình. SP-High thì có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp và ngược lại

SP-Low lại có tỷ suất sinh lợi trung bình cao.

- Tuy nhiên, ít có mối quan hệ giữa BETA và tỷ suất sinh lợi trung bình nếu

kiểm soát 2 biến khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá. Trong hai

nhóm VOL- tỷ số doanh thu trên giá (VOL-Low& SP-Low và VOL-High&

SP-High ), danh mục BETA-High có tỷ suất sinh lợi thấp hơn so với danh

mục BETA-Low.

3.4 Ước lượng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng mô hình Fama – French

3.4.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian

Trong phân tích hồi quy đa biến, kiểm định tính dừng và hiện tượng đa cộng

tuyến là những bước đầu tiên cần phải tiến hành.

Vì bản chất của phân tích hồi quy là xây dựng những dự báo cho tương lai.

Một chuỗi không dừng sẽ không có giá trị thực tiễn bởi không thể sử dụng những

mẫu dữ liệu trong quá khứ để khái quát hóa cho giai đoạn thời gian khác.

Chúng ta không thể dự báo được điều gì trong tương lai, từ đó cũng sẽ không

tìm kiếm được tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình nếu như bản thân dữ liệu luôn

thay đổi. Do vậy kiểm định tính dừng là bước đầu tiên để có thể ra quyết định có

nên sử dụng chuỗi dữ liệu quá khứ hay không.

Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm định tính dừng bằng kiểm định

nghiệm đơn vị của Dickey-Fuller để kiểm định tính dừng của chuỗi tỷ suất sinh lợi

củacác biến độc lập trong nghiên cứu.

Bảng 3.7 Giá trị thống kê t-statistic trong kiểm định tính dừng

Các biến t-statistic p-value

Return -5.9630 0.0000

Beta -4.2790 0.0005

VOL -3.0060 0.0343

SP -3.0880 0.0275

Giá trị kiểm định tới hạn của thống kê t

Mức ý nghĩa 1% 5% 10%

Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu

tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11 (Phụ lục 4).

Từ bảng dữ liệu ta thấy, các chuỗi kiểm định đều là chuỗi dừng và có ý nghĩa thống

kê ở mức 5%, điều này tạo điều kiện thuận lợi để tiến hành các bước nghiên cứu tiếp theo.

Nguồn từ kết quả Stata -3.5590 -2.918 -2.594

3.4.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của các biến trong mô hình

Để có thể sử dụng mô hình hồi quy cho mục đích dự báo thì quan trọng là

phải đảm bảo các biến trong mô hình hồi quy không có mối quan hệ tương quan với

nhau, mọi biến Xi chứa một thông tin riêng về Y, thông tin không chứa trong bất kì

biến Xi khác.

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến nhằm kiểm tra xem các biến có độc lập

với nhau trong việc giải thích cho biến phụ thuộc hay không. Trường hợp xuất hiện

hiện tượng đa cộng tuyến chúng ta phải nhận diện và loại bỏ các biến có hệ số

tương quan cao.

Ta sử dụng VIF (Variance Inflation Factor) để nhận biến hiện tượng đa cộng

tuyến.

) (

2 là hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình 2 tăng làm VIF tăng và làm tăng khả năng đa cộng tuyến.

Với rij

Khi rij

Khi VIF >= 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong

mô hình.

Nhìn vào kết quả tính toán của VIF dựa vào ma trận hệ số tương quan giữa

ba biến BETA, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên giá ta thấy rằng theo

nguyên tắc nếu những giá trị của VIF >= 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa

các biến độc lập, theo kết quả tính toán thì tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 1, vì

vậy, một lần nữa tác giả khẳng định không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa

các biến độc lập trong mô hình.

Như vậy, khôngcó mối tương quan giữa các biến giải thích nghĩa là mỗi biến

giải thích BETA, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên giá chứa 1 thông tin về

tỷ suất sinh lợi và không chứa bất kì thông tin về biến giải thích nào khác nên ít có

khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì vậy có thể kết luận các biến trong mô

hình là độc lập với nhau và có thể đưa các biến vào trong mô hình hồi quy.

Thêm nữa, nhìn vào kết quả ta thấy giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan

giữa các nhân tố giải thích vào khoảng [0.1238 – 0.1622], vẫn thấp hơn rất nhiều so

với mức 0.8 là mức chắc chắn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

3.4.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mô hình

Để kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình

ta dùng chỉ số Durbin Watson. Nếu chỉ số Durbin Watson dao động từ [1-3] thì

không xảy ra hiện tượng tự tương quan.

Theo kết quả chạy từ chương trình Stata cho thấy, chỉ số Durbin Watson

bằng 1.423097. Suy ra, không có xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các biến.

CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ TỪ CÁC MÔ HÌNH HỒI QUY

4.1 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội với Beta thị trường, khối

lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá.

Bảng 4.1 Bảng hồi quy tương quan chéo giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội với

BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá từ tháng 7 năm 2008 đến

tháng 6 năm 2013 (Phụ lục 5)

Model

Intercept

BETA

VOL

SP

Prob > F

R-squared

(1)

0.0000

0.3842

-0.00409*** (-12.14)

0.000101* (2.20)

(2)

0.0000

0.3914

-0.00626*** (-7.24)

0.000566** (3.29)

(3)

0.0000

0.3873

-0.00360*** (-9.74)

-0.000215 (-1.71)

(4)

0.0000

0.3915

-0.00628*** (-7.25)

0.0000580 (0.94)

0.000558** (3.25)

(5)

0.0000

0.3876

-0.00369*** (-9.25)

0.0000905* (1.99)

-0.000213 (-1.69)

(6)

0.0000

0.3939

-0.00578*** (-6.32)

0.000529** (3.14)

-0.000182 (-1.45)

(7)

0.0000

0.3940

-0.00580*** (-6.32)

0.0000518 (0.87)

0.000522** (3.11)

-0.000181 (-1.44)

t statistics in parentheses

* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001

Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu

tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11.

Bảng 4.1 là bảng tổng hợp kết quả hồi quy theo từng biến và kết hợp từng

cặp biến với nhau như sau:

Model 1: hồi quy theo Beta

Model 2: hồi quy theo khối lượng giao dịch

Model 3: hồi quy theo tỷ số doanh thu trên giá

Model 4: hồi quy theo Beta – khối lượng giao dịch

Model 5: hồi quy theo Beta – tỷ số doanh thu trên giá

Model 6: hồi quy theo khối lượng giao dịch – tỷ số doanh thu trên giá

Model 7: hồi quy theo cả ba biến Beta – khối lượng giao dịch – tỷ số doanh

thu trên giá

Kết quả hồi quy

 Hồi quy theo BETA

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA và khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo BETA và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

Kết quả hồi quy cho thấy:

- Tỷ suất sinh lợi có tương quan dương có ý nghĩa với khối lượng giao dịch và

Beta thị trường tương ứng với ý nghĩa ở mức 1% và 5%.

- Độ dốc trung bình từ hồi quy hàng tháng của tỷ suất sinh lợi khối lượng giao

dịch và Beta thị trường lần lượt là 0.000566% và 0.000101%. Những mối

quan hệ đáng tin cậy này vẫn tồn tại bất chấp những biến giải thích khác

trong các hồi quy; độ dốc trung bình khối lượng giao dịch và Beta luôn luôn

nhiều hơn 2 độ lệch chuẩn từ 0 (xem mô hình 1-2).

- Ngược lại với năng lực giải thích phù hợp của VOL và Beta thị trường, các

hồi quy Fama-MacBeth (mô hình 1-7) cho thấy tỷ số doanh thu trên giá

không hỗ trợ trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi trung bình cổ phiếu. Độ dốc

trung bình từ hồi quy của tỷ suất sinh lợi tỷ số doanh thu trên giá là -

0.000215% và chỉ có 1.71 độ lệch chuẩn từ 0 như kết quả trong Bảng 4.1.

- Những kết quả này cho thấy rằng khối lượng giao dịch có thể quan trọng hơn

Beta thị trường và tỷ số doanh thu trên giá trong việc dự đoán tỷ suất sinh

lợi.

Tóm lại, khối lượng giao dịch và Beta thị trường có tương quan chéo với tỷ

suất sinh lợi trung bình trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các kiểm định đã hỗ

trợ dự đoán cơ bản nhất của mô hình định giá tài sản vốn, tỷ suất sinh lợi trung bình

cổ phiếu có mối quan hệ với Beta thị trường. Và tiếp tục sử dụng Beta là thước đo

rủi ro thị trường. Bên cạnh đó cũng cho thấy rằng ngoài Beta thị trường thì còn có

các nhân tố khác có khả năng giải thích sự thay đổi tương quan chéo của tỷ suất

sinh lợi kỳ vọng.

4.2 Mối quan hệ tỷ suất sinh lợi vượt trội với beta thị trường, khối lượng

giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá ở hai thời kỳ thị trường lên và

xuống.

Trong phần này, tác giả sẽ kiểm định lại lần nữa mối quan hệ giữa Beta thị

trường và tỷ suất sinh lợi vượt trội ở hai thời kỳ thị trường xuống và thị trường lên.

Xây dựng biến giả (D) ở hai thời kỳ:

 D = 0: thời kỳ thị trường đi xuống ((Rm,t - Rf,t< 0: tỷ suất sinh lợi thị trường

thấp hơn lãi suất phi rủi ro).

 D = 1: thời kỳ thị trường đi lên ((Rm,t - Rf,t>= 0: tỷ suất sinh lợi thị trường

cao hơn lãi suất phi rủi ro).

Tác giả sử dụng biến giả (D) để chia thị trường thành 2 thời kỳ: thời kỳ thị

trường xuống và thời kỳ thị trường lên dựa trên tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường

(market excess return). Tiêu chí này dựa trên nghiên cứu của tác giả Her-Jiun Sheu,

Soushan Wu, và Kuang-Ping Ku (1998)

Các kết quả thiên lệch là do sự kết hợp của tỷ suất sinh lợi vượt trội (realized

returns) ở hai thời kỳ thị trường lên và thị trường xuống. Với mối quan hệ điều kiện

giữa Beta thị trường và tỷ suất sinh lợi thực nhận, tác giả kiểm định lại lần nữa giả

thuyết mối quan hệ dương giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong suốt thời kỳ tỷ suất

sinh lợi vượt trội thị trường lên và liên quan đến mối quan hệ âm trong thời kỳ tỷ

suất sinh lợi vượt trội thị trường đi xuống.

Giả thuyết được kiểm định bằng cách kiểm tra các hệ số hồi quy của phương

trình (3.2). Ước tính hồi quy được trình bày trong bảng 4.2 và bảng 4.3.

Bảng 4.2 Bảng hồi quy tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi vượt trội với

BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá từ tháng 7 năm 2008 đến

tháng 6 năm 2013 ở thời kỳ thị trường xuống (Phụ lục 6).

Model

Intercept

BETA

Prob > F R-squared

SP VOL Panel A: Down Market (66 tháng)

(1)

0.0000

0.2300

-0.00517*** (-6.68)

-0.00264*** (-3.61)

(2)

0.0000

0.3278

-0.000956*** (-9.63)

-0.00109 (-1.28)

(3)

0.0000

0.0349

-0.000527*** (-3.43)

-0.00907*** (-10.98)

(4)

0.0000

0.3327

-0.00118 (-1.39)

-0.000590 (-1.26)

-0.000821*** (-6.11)

(5)

0.0000

0.2470

-0.00393*** (-4.63)

-0.00255*** (-3.56)

-0.000370*** (-2.59)

(6)

0.0000

0.3379

-0.000930*** (-9.39)

-0.000286** (-2.12)

-0.000257 (-0.29)

(7)

0.0000

0.3427

-0.000585 (-1.30)

-0.000796*** (-6.02)

-0.000285** (-2.15)

-0.000354 (-0.39)

t statistics in parentheses

* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001

Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu

tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11.

Kết quả hồi quy ở thời kỳ thị trường xuống (Down Market)

 Hồi quy theo BETA

 Hồi quy theo tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo BETA và khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo BETA và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

Bảng 4.3 Bảng hồi quy tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi vượt trội với

BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá từ tháng 7 tháng 2008 đến

tháng 6 năm 2013 ở thời kỳ thị trường lên (Phụ lục 7).

Model

Intercept

BETA

VOL

SP

Prob > F R-squared

Panel B: Up Market (66 tháng)

(1)

0.0000

0.2512

0.00370* (2.27)

0.00658*** (10.12)

(2)

0.0000

0.2639

-0.0000720 (-0.04)

0.00165*** (10.43)

(3)

0.0018

0.0241

0.0129*** (7.54)

0.000962** (3.73)

(4)

0.0000

0.2651

0.000550 (0.28)

0.00151 (0.85)

0.00129** (2.82)

(5)

0.0000

0.2534

0.00303 (1.74)

0.000298 (1.30)

0.00644*** (9.77)

(6)

0.0000

0.2651

-0.000493 (-0.26)

0.000220 (1.02)

0.00162*** (10.17)

(7)

0.0000

0.2663

0.000227 (1.07)

0.00126** (2.82)

0.000135 (0.07)

0.00156 (0.89)

t statistics in parentheses

* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001

Nguồn: tác giả tính toán dựa trên giá và dữ liệu các cổ phiếu được cung cấp thông qua gói sản phẩm dữ liệu

tài chính mà tác giả mua từ Công ty cổ phần Tài Việt, sau đó chạy trên phần mềm Stata 11.

 Hồi quy theo BETA

Kết quả hồi quy ở thời kỳ thị trường lên (Up Market)

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA và khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo BETA và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

Tập trung vào ước lượng điểm đơn biến của BETA trong bảng 4.2 và bảng

4.3, ta thấy:

- Tồn tại mối quan hệ dương có ý nghĩa giữa BETA và tỷ suất sinh lợi vượt

trội trong thời kỳ thị trường lên trong 66 tháng, và mối quan hệ âm có ý

nghĩa giữa BETA và tỷ suất sinh lợi vượt trội trong thời kỳ thị trường đi

xuống. Độ dốc trung bình của hai Beta là trái dấu và lớn hơn 2 độ lệch chuẩn

từ 0. Những kết quả này cho thấy cổ phiếu Beta cao nhận phần bù rủi ro

dương trong thị trường lên, và cổ phiếu Beta cao phải chịu tỷ suất sinh lợi

thấp trong thị trường xuống so với cổ phiếu Beta thấp. Những kết quả này

không hỗ trợ trực tiếp cho mô hình định giá tài sản vốn, nhưng nó phù hợp

với ý nghĩa Beta một thước đo hữu ích của rủi ro thị trường. Hơn nữa, phần

bù rủi ro trung bình kết hợp với Beta thị trường cho thị trường xuống và thị

trường lên (tương ứng, -0.00264% và 0.00658%). Kết quả này hỗ trợ mạnh

mẽ đại diện cho sự đánh đổi dương giữa Beta (rủi ro) và tỷ suất sinh lợi.

- Khi thị trường xuống, tỷ số doanh thu trên giá thể hiện rõ nét mối quan hệ

âm có ý nghĩa với tỷ suất sinh lợi vượt trội ở mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên, ở

thời kỳ thị trường đi lên, có xuất hiện mối quan hệ dương giữa tỷ số doanh

thu trên giá và tỷ suất sinh lợi vượt trội ở mức ý nghĩa 1% nhưng chưa rõ nét

như thời kỳ thị trường đi xuống (Xem model 1-7).

- Không như tác động của tỷ số doanh thu trên giá (SP), mối quan hệ giữa khối

lượng giao dịch và tỷ suất sinh lợi vượt trội rất mạnh mẽ cả trong thị trường

lên và xuống với mức ý nghĩa 0.1%. Tất cả các các độ dốc trung bình cho

khối lượng giao dịch đều lớn hơn 2 độ lệch chuẩn từ 0, phù hợp với kết quả

thu được từ Bảng 2. Do đó, các kết quả này hỗ trợ cho kết luận rằng, trong số

các biến xem xét ở đây, thì khối lượng giao dịch là có năng lực nhất cho việc

giải thích tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi trung bình cổ phiếu.

Kết luận: Trong chương 4 tác giả thực hiện kiểm định các nhân tố Beta thị

trường (BETA), khối lượng giao dịch (SP) và tỷ số doanh thu trên giá (SP) của các

doanh nghiệp dựa trên mô hình ba nhân tố Fama – Macbeth với tỷ suất sinh lợi vượt

trội của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả xin trả lời các

câu hỏi nghiên cứu như sau:

nhân tố Beta thị trường có tương quan với tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu,

cụ thể là có tương quan dương với mức ý nghĩa 5% trong toàn thời kỳ. Khi phân

thị trường thành hai thời kỳ lên và xuống thì BETA lại thể hiện mối quan hệ với

tỷ suất sinh lợi vượt trội ở cả hai hướng. Điển hình là BETA có mối quan hệ

- Giống như dự đoán của mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), sự thay đổi của

dương có ý nghĩa với tỷ suất sinh lợi vượt trội trong thời kỳ thị trường lên, và

mối quan hệ âm có ý nghĩa với tỷ suất sinh lợi vượt trội trong thời kỳ thị

trường đi xuống.

mối quan hệ rõ rệt với tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu trên thị trường

chứng khoán Việt Nam. Đặc biệt trong hai thời kỳ lên mà xuống thì mối quan

hệ này càng mạnh mẽ hơn. Chứng tỏ, khối lượng giao dịch là có năng lực nhất

- Không giống như BETA, sự thay đổi của nhân tố khối lượng giao dịch lại có

cho việc giải thích tương quan chéo của tỷ suất sinh lợi trung bình cổ phiếu.

với tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt

Nam. Tuy nhiên, ở thời kỳ thị trường đi lên, có xuất hiện mối quan hệ dương

- Ngược lại, nhân tố tỷ số doanh thu trên giá (SP) lại không thể hiện mối quan hệ

tỷ số doanh thu trên giá và tỷ suất sinh lợi vượt trội.

- Trong ba nhân tố - Beta thị trường, khối lượng giao dịch, tỷ số doanh thu trên

giá, thì sự thay đổi của nhân tố khối lượng giao dịch là chủ yếu có ảnh hưởng

đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1 Kết luận chung

Mối quan hệ tương quan chéo giữa các biến với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu đã

thu hút được sự chú ý đáng kể từ các nghiên cứu ở Mỹ, Nhật Bản, Đài Loan,

Singapore, Hàn Quốc. Bài nghiên cứu này liên quan những khác biệt tương quan

chéo trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Việt Nam đến các hành vi cơ bản của ba biến:

Beta thị trường (BETA), khối lượng giao dịch (VOL), và tỷ số doanh thu trên giá

(SP).

Phát hiện cho thấy mối quan hệ tương quan chéo đáng kể giữa ba biến giải

thích và tỷ suất sinh lợi trung bình trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Khối

lượng giao dịch (VOL) là đặc biệt đáng chú ý, biến này là biến quan trọng nhất

trong ba biến kiểm tra xét về mặt thống kê và kinh tế. Ngoài ra, mối quan hệ giữa

Khối lượng giao dịch (VOL)và tỷ suất sinh lợi trung bình là rất mạnh mẽ trong cả

thị trường lên và xuống. Biến tỷ số doanh thu trên giá, cũng có một tác động dương

trong thời kỳ thị trường đi lên với tỷ suất sinh lợi trung bình. Những kết quả này

vẫn tồn tại bất chấp những biến giải thích khác trong các hồi quy. So với các biến

còn lại, Beta thị trường, cho thấy năng lực giải thích tỷ suất sinh lợi trung bình trong

hai thời kỳ thị trường lên, kể cả dùng các kết hợp khác nhau của Beta thị trường với

khối lượng giao dịch. Mặc dù các kết quả cho thấy khối lượng giao dịch có thể quan

trọng hơn trong việc dự đoán tỷ suất sinh lợi so với Beta, điều quan trọng cần lưu ý

là hai biến liên quan chặt chẽ. Nhìn chung, Beta thị trường , khối lượng giao dịch và

tỷ số doanh thu trên giá dường như có một vai trò chung trong việc giải thích tương

quan chéo của tỷ suất sinh lợi trung bình trên cổ phiếu Việt Nam.

Trong thời kỳ tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội đi lên và xuống, tồn tại mối

quan hệ thuận giữa Beta thị trường và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Theo kiểm định, tồn

tại mối quan hệ dương giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong thị trường lên và mối quan

hệ âm giữa Beta và tỷ suất sinh lợi trong thị trường xuống. Hơn nữa, bằng chứng

của lý thuyết đánh đổi giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro được tìm thấy là đồng biến khi

Beta được sử dụng để đo lường rủi ro. Kết quả tiếp tục hỗ trợ sử dụng Beta như một

thước đo của rủi ro thị trường.

5.2 Kiến nghị

Qua kết quả nghiên cứu, tác giả xin kiến nghị là bên cạnh việc xem xét Beta

như là một công cụ đo lường sự biến động của cố phiếu hay danh mục so với thị

trường, các nhà đầu tư có thể xem xét thêm các nhân tố khác có thể ảnh hưởng đến

tỷ suất sinh lợi vượt trội của chứng khoán. Điển hình như kết quả trong bài, khối

lượng giao dịch (VOL) đã được kiểm định là có mối tương quan chặt chẽ với tỷ suất

sinh lợi vượt trội của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam ở cả hai thời

kỳ thị trường lên và thị trường xuống.

5.3 Hạn chế của nghiên cứu

Mặc dù tác giả đã cố gắng để hoàn thành thật tốt luận văn, tuy nhiên luận văn

cũng không tránh được những thiếu sót và hạn chế.

Một số hạn chế của luận văn, mong các độc giả về sau nếu có tiếp tục thực

hiện nghiên cứu mô hình trong điều kiện tốt hơn có thể khắc phục được những hạn

chế trong bài nghiên cứu của tác giả:

- Về số lượng cổ phiếu: số cổ phiếu được nghiên cứu trong bài là 166 cổ phiếu

- Về thời gian: bài nghiên cứu được lấy mẫu từ năm 2008 đến tháng 6 năm

vẫn còn rất ít.

2013, mặc dù thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời từ năm 2000 nhưng

vì số lượng cổ phiếu quá ít trước giai đoạn 2007 nên tác giả bỏ mẫu nghiên

cứu trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2007. Thời gian nghiên cứu càng

dài sẽ càng làm tăng tính bền vững của mô hình, vì vậy tác giả rất hy vọng

nghiên cứu này sẽ được tiếp tục thực hiện với thời gian dài hơn trong tương

- Giả thuyết phản ứng thái quá: Do chưa đủ dữ liệu nghiên cứu, và chưa xác

lại.

định được thời điểm hình thành danh mục đầu tư nên bài nghiên cứu chưa đi

sâu tìm hiểu khả năng khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá giải

thích sự thay đổi tương quan chéo trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu thực nhận là

do phản ứng mạnh mẽ các nhà đầu tư.

Danh mục tài liệu tham khảo

Tiếng việt

Phan Thị Bích Nguyệt(2008). Đầu tư tài chính. TP.HCM: Nhà xuất bản Thống

Kê.

Trần Ngọc Thơ(2005). Tài chính doanh nghiệp hiện đại. TP.HCM: Nhà xuất

bản Thống Kê.

Trần Thị Hải Lý (2010). Nghiên cứu rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên TTCKVN

.Luận án Tiến Sĩ, Thư viện Sau Đại Học, Trường Đại học Kinh Tế TP.HCM.

Website: http://finance.tvsi.com.vn/ListingBondsList.aspx Công ty chứng khoán

Tân Việt, mục danh sách trái phiếu niêm yết. (Thu thập dữ liệu trái phiếu chính

phủ kỳ hạn 2 năm).

Website: http://www.hnx.vn, Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội, mục Công Bố

Thông Tin, tiểu mục Niêm Yết, (thu thập thông tin liên quan đến doanh nghiệp

bị hủy niêm yết, đưa vào diện kiểm soát, thông tin và báo cáo tài chính thường

niên của doanh nghiệp niêm yết đang hoạt động trên sàn HASTC).

Website: http://www.hsx.vn, Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh, mục

Niêm Yết, (thu thập thông tin liên quan đến doanh nghiệp bị hủy niêm yết, đưa

vào diện kiểm soát, thông tin và báo cáo tài chính thường niên của doanh nghiệp

niêm yết đang hoạt động trên sàn HOSE).

Website: http://www.vietstock.vn của công ty cổ phần Tài Việt, thông qua gói

sản phẩm dữ liệu tài chính mà tác giả mua từ công ty cổ phần Tài Việt (gồm dữ

liệu: khối lượng cổ phần thường đang lưu hành, Beta cổ phiếu, doanh thu cổ

phiếu trong năm, giá trị sổ sách, giá thị trường cổ phiếu, giá điểu chỉnh của cổ

phiếu theo mã chứng khoán, sàn, tháng trong giai đoạn 01/2007 đến 06/2013);

Mục Vietstockfinance, tiểu mụcDoanh Nghiệp A Z (thu thập dữ liệu số lượng

doanh nghiệp niêm yết); mục Vietstockfinance, tiểu mục Kết Quả Giao Dịch (thu

thập dữ liệu chi số VN_Index và HNX_Index).

Website: http://www.cophieu68.vn/

Tiếng Anh

Amihud, Y., & Mendelson,. (1986). Asset pricing and the bid-ask spread.

Journal of Financial Economics, 17, 223-249.

Banz, R. W. (1981). The relationships between return and market value of

common stocks. Journal of Financial Economics, 9, 3-18.

Basu, S. (1983). The relationships between earnings' yield, market value and

return for NYSE common stocks: Further evidence.Journal of Financial

Economics, 12, 129-156.

Bhandari, L.C. (1988).Debt/Equity ratio and expected common stock returns:

Empirical evidence.Journal of Financial Economics, 43, 507-528.

Chan, L. K., Hamao, Y., & Lakonishok, J. (1991). Fundamentals and stock returns in Japan. Journal of Financial,46, 1739-1789.

Eugene F. Fama và Kenneth R. French (1993). Common risk factors in theurn on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, 33, 3-56.

Eugene F. Fama và Kenneth R. French (1998). Value Versus Groth the International Evidence. Journal of Financial Economics, 53, 1975-1999.

Gordon Y. N. TANG, Wai Cheong SHUM (2004). Beta and returns revisited:

Evidence from the Korean and Taiwan stock markets. Working paper.

Pettengill, G. N., Sundaram, S., & Mathur, I. (1995). The conditional relation

between Beta and returns.Journal of Financial and Quantitative Analysis, 30, 101-116

Haugen, R. A. (1996). The effects of intrigue, liquidity, imprecision, and bias on

the crosssection of expected stock returns.Journal of Porfolios Management, 22, 8-17

Haugen, R. A., & Baker, N. L. (1996). Commonality in the determinants of expected stock returns.Journal of Financial Economics,41, 401-439

Her-Jiun Sheu, Soushan Wu, và Kuang-Ping Ku (1998) Cross-sectional

Relationship between Stock Returns and Market Beta, Trading Volume, and

Sales-to-Price in Taiwan. International Review of Financial, 7,1-18

Sie Ting Lau, Chee Tong Lee, Thomas H McInish (2002) Stock returns and

Beta, firms size, E/P, CF/P, book-to-market, and sales growth: evidence from

Singapore and Malaysia. Journal of Multinational Financial Management, 3,

207-222.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Danh sách các cổ phiếu đưa vào dữ liệu nghiên cứu

STT MCK STT MCK STT MCK STT MCK STT MCK 137 TMC 69 LGC 138 TNA 70 LSS 139 TNC 71 LTC 140 TPH 72 LUT 141 TRC 73 MCP 142 TS4 74 MEC 143 TTC 75 NAV 144 TTP 76 NBC 145 TXM 77 NLC 146 UIC 78 NSC 147 UNI 79 NST 148 VBH 80 NTL 149 VC2 81 PAC 150 VC3 82 PAN 151 VC5 83 PET 152 VC6 84 PGC 153 VCS 85 PGS 154 VGP 86 PJT 155 VIC 87 PLC 156 VNC 88 PNC 157 VNE 89 POT 158 VNM 90 PPG 159 VSC 91 PSC 160 VSH 92 PTC 161 VTB 93 PTS 162 VTL 94 PVC 163 VTO 95 PVD 164 VTS 96 PVE 165 VTV 97 PVS 98 PVT 166 XMC 99 QNC 100 RAL 101 RCL 102 RHC 103 RIC 104 S12 105 S91 106 S99 107 SAV 108 SC5 109 SCD 110 SCJ 111 SD2 112 SD5 113 SD7 114 SDA 115 SDC 116 SDD 117 SDT 118 SFC 119 SFI 120 SFN 121 SGH 122 SIC 123 SJ1 124 SJC 125 SJD 126 SJE 127 SMC 128 SNG 129 SSC 130 STC 131 STP 132 SVC 133 TAC 134 TCM 135 TDH 136 TJC 35 DPR 36 DRC 37 DST 38 DXP 39 EBS 40 FMC 41 FPT 42 GIL 43 GMC 44 GTA 45 HAI 46 HAS 47 HBC 48 HCC 49 HDC 50 HEV 51 HJS 52 HLY 53 HMC 54 HNM 55 HPG 56 HRC 57 HSI 58 HT1 59 HTP 60 HTV 61 ICF 62 IMP 63 ITA 64 KDC 65 KHA 66 KHP 67 LAF 68 LBM 1 ABT 2 ACL 3 AGF 4 ALP 5 ALT 6 ANV 7 BBC 8 BBS 9 BCC 10 BHS 11 BMC 12 BMP 13 BT6 14 BTH 15 C92 16 CDC 17 CID 18 CII 19 CJC 20 CLC 21 COM 22 CTB 23 CTN 24 DAC 25 DAE 26 DCS 27 DCT 28 DHA 29 DHG 30 DIC 31 DMC 32 DNP 33 DPC 34 DPM

Kết quả hồi quy 166 chứng khoán trong 12 danh mục

Phụ lục 2: Thống kê mô tả các biến

 Bảng: Thống kê mô tả biến tỷ suất sinh lợi

 Bảng: Thống kê mô tả biến Beta

 Bảng: Thống kê mô tả biến khối lượng giao dịch

 Bảng: Thống kê mô tả biến tỷ số doanh thu trên giá

Phụ lục 3: Thống kê mô tả trong 12 danh mục đầu tư

 Bảng: Thống kê mô tả 166 chứng khoán

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: Low VOL – Low SP – Low Beta (1)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: Low VOL – Low SP – 2 Beta (2)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: Low VOL – Low SP – High Beta (3)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: Low VOL – High SP – Low Beta (4)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: Low VOL – High SP – 2 Beta (5)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: Low VOL – High SP – High Beta (6)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: High VOL – Low SP – Low Beta (7)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: High VOL – Low SP – 2 Beta (8)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: High VOL – Low SP – High Beta (9)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: High VOL – High SP – Low Beta (10)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: High VOL – High SP – 2 Beta (11)

 Bảng: Thống kê mô tả danh mục: High VOL – High SP – High Beta (12)

Phụ lục 4: Kết quả kiểm định tính dừng

 Kiểm định tính dừng theo tỷ suất sinh lợi

 Kiểm định tính dừng theo Beta

 Kiểm định tính dừng theo khối lượng giao dịch

 Kiểm định tính dừng theo tỷ số doanh thu trên giá

Phụ lục 5: Kết quả hồi quy toàn thị trường

 Hồi quy theo BETA

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA và khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo BETA và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

Phụ lục 6: Kết quả hồi quy ở thời kỳ thị trường xuống (Down Market)

 Hồi quy theo BETA

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA và khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo BETA và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch

Phụ lục 7: Kết quả hồi quy ở thời kỳ thị trường lên (Up Market)

 Hồi quy theo tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA và khối lượng giao dịch

 Hồi quy theo BETA và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá

 Hồi quy theo BETA, khối lượng giao dịch và tỷ số doanh thu trên giá