Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình định giá tài sản Fama – French 5 nhân tố vào thị trường chứng khoán Việt Nam

Chia sẻ: Thiên Vũ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:95

Thêm vào BST

Báo xấu

26
lượt xem 9
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trên cơ sở các vấn đề nghiên cứu đã được xác định, tác giả xác định mục tiêu chính của đề tài là: Vận dụng mô hình định giá tài sản Fama – French 5 nhân tố vào thị trường chứng khoán Việt Nam. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình định giá tài sản Fama – French 5 nhân tố vào thị trường chứng khoán Việt Nam

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN FAMA – FRENCH 5 NHÂN TỐ VÀO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM” là công trình nghiên cứu của riêng cá nhân tôi. Kết quả của bài nghiên cứu chưa từng được công bố tại bất kỳ công trình nghiên cứu nào. Còn số liệu trong bài nghiên cứu đảm bảo tính trung thực và có nguồn gốc rõ ràng. TP. Hồ Chí Minh, tháng 5 năm 2017 Học viên Nguyễn Thị Kim Hòa
i MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ..........................................1 1.1 Lý do chọn đề tài ..............................................................................................1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................................2 1.3 Câu hỏi nghiên cứu ..........................................................................................2 1.4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu ......................................................................2 1.5 Phương pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu...................................................2 1.6 Ý nghĩa đề tài ...................................................................................................3 1.7 Kết cấu của luận văn .......................................................................................3 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU ............4 2.1 Mô hình Fama – French 5 nhân tố (2015) .....................................................4 2.1.1 Cơ sở của mô hình Fama – French 5 nhân tố ..............................................4 2.1.2 Xác định các nhân tố trong mô hình ...........................................................7 2.1.3 Kết quả nghiên cứu của Fama & French ở TTCK Mỹ (2015) ....................9 2.2 Lược khảo một số nghiên cứu có liên quan đến mô hình Fama – French 5 nhân tố ..................................................................................................................10 2.2.1 Các nghiên cứu ở thị trường quốc tế .........................................................10 2.2.2 Các nghiên cứu ở thị trường Việt Nam .....................................................15 2.3 Sơ lược về thị trường chứng khoán Việt Nam ............................................22 2.4 Giả thuyết nghiên cứu ...................................................................................25 CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH, DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .....27 3.1 Mô hình nghiên cứu .......................................................................................27 3.2 Dữ liệu nghiên cứu .........................................................................................28
ii 3.3 Định nghĩa các biến trong mô hình ..............................................................29 3.3.1 Tỷ suất sinh lời chứng khoán ....................................................................29 3.3.2 Lãi suất phi rủi ro ......................................................................................29 3.3.3 Tỷ suất sinh lời của thị trường...................................................................29 3.3.4 Quy mô của cổ phiếu (Size) ......................................................................29 3.3.5 Giá trị của cổ phiếu (Value) ......................................................................30 3.3.6 Lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability)..........................................30 3.3.7 Mức độ đầu tư (Investment) ......................................................................30 3.4 Các danh mục đầu tư và cách xác định các nhân tố trong mô hình .........31 3.4.1 Các danh mục hình thành nhân tố .............................................................31 3.4.2 Các danh mục hồi quy ...............................................................................36 3.5 Phương pháp nghiên cứu ..............................................................................37 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU..............................................................39 4.1 Thống kê các chỉ tiêu phân loại ....................................................................39 4.2 Kết quả thống kê mô tả các danh mục đầu tư và các nhân tố ...................40 4.3 Kết quả hồi quy các danh mục đầu tư .........................................................46 4.3.1 Kết quả hồi quy 9 danh mục Size-B/M, 9 danh mục Size-OP và 9 danh mục Size Inv theo bộ 5 nhân tố hình thành từ cách sắp xếp 2x3 .......................46 4.3.2 Kết quả hồi quy 18 danh mục 2x3 và 12 danh mục 2x2 ...........................52 4.3.3 Kết quả hồi quy 16 danh mục 2x2x2x2 với bộ nhân tố 2x2x2x2 .............54 4.3.4 Kết quả hồi quy từng nhân tố với 4 nhân tố còn lại trong mô hình FF5F .56 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ......................................................................................59 5.1 Kết luận chung đề tài nghiên cứu .................................................................59 5.2 Hạn chế của đề tài nghiên cứu ......................................................................60 5.3 Gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo ................................................................60 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC
iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Ký hiệu Ý nghĩa 1 B/M Tỷ lệ Giá trị sổ sách/Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu 2 CAPM Mô hình định giá tài sản vốn 3 CMA Nhân tố đầu tư 4 FF3F Mô hình Fama – French 3 nhân tố 5 FF5F Mô hình Fama – French 5 nhân tố 6 HML Nhân tố giá trị 7 HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội 8 HOSE Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh 9 (RM – RF) Nhân tố phần bù rủi ro thị trường 10 RMW Nhân tố lợi nhuận hoạt động 11 SMB Nhân tố quy mô 12 TSSL Tỷ suất sinh lời 13 TTCK Thị trường chứng khoán Thị trường giao dịch Chứng khoán dành cho các công ty đại 14 UPCOM chúng chưa niêm yết của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội
iv DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng Tên bảng Trang 2.1 Tổng hợp cách phân chia danh mục đầu tư và xác định các nhân tố 8 2.2 Tổng hợp các nghiên cứu kiểm định mô hình FF5F tại Việt Nam 20-21 3.1 Danh mục các mã cổ phiếu trong mẫu nghiên cứu 2011 28 3.2 Cách xây dựng các nhân tố dựa trên danh mục đầu tư 32 4.1 Các điểm phân chia (breakpoints) 39 4.2 Kết quả thống kê mô tả các danh mục đầu tư và các nhân tố 40 4.3 Ma trận hệ số tương quan giữa các phiên bản của cùng một nhân tố 41 4.4 Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố 42 4.5 Nhân tố phóng đại phương sai của các biến độc lập 43 TSSL vượt trội (Rit-Rft) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư 4.6 bao gồm 9 danh mục Size-B/M, 9 danh mục Size-OP, 9 danh mục Size- 44 Inv TSSL vượt trội (Rit-Rft) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư 4.7 45 bao gồm 18 danh mục 2x3, 12 danh mục 2x2 và 16 danh mục 2x2x2x2 Kết quả hồi quy 9 danh mục Size-B/M (với bộ nhân tố từ cách sắp xếp 4.8 46 2x3) bao gồm các hệ số hồi quy và thống kê t tương ứng Kết quả hồi quy 9 danh mục Size-OP (với bộ nhân tố từ cách sắp xếp 4.9 48 2x3) bao gồm các hệ số hồi quy và thống kê t tương ứng Kết quả hồi quy 9 danh mục Size-Inv (với bộ nhân tố từ cách sắp xếp 4.10 50 2x3) bao gồm các hệ số hồi quy và thống kê t tương ứng 4.11 Thống kê kết quả hồi quy 2x3 52 4.12 Tổng hợp kết quả hồi quy 18 danh mục với bộ nhân tố 2x3 53 4.13 Tổng hợp kết quả hồi quy 12 danh mục với bộ nhân tố 2x2 54 4.14 Tổng hợp kết quả hồi quy 16 danh mục với bộ nhân tố 2x2x2x2 55 4.15 Sử dụng hồi quy 4 nhân tố để giải thích nhân tố còn lại (Bộ nhân tố 2x3) 56
v DANH MỤC CÁC HÌNH Hình Tên hình Trang 2.1 Quy mô TTCK Việt Nam so với các thị trường trong khu vực 22 2.2 Quy mô 20 TTCK lớn nhất thế giới 2016 23 2.3 Chỉ số VN-Index qua thời kỳ 24
vi TÓM TẮT Bài nghiên cứu kiểm định sự phù hợp của mô hình Fama – French 5 nhân tố tại thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là tại Sở giao dịch Chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn 2011-2015. Tác giả tập trung kiểm định mức độ giải thích đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu của hai nhân tố mới là nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư. Bằng việc sử dụng phương pháp hồi quy chuỗi thời gian thông thường, tác giả đã kiểm định mô hình trên 71 danh mục đầu tư khác nhau. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ giải thích của các nhân tố không đồng đều. Nhân tố truyền thống của mô hình CAPM là rủi ro thị trường có ý nghĩa thống kê trên tất cả các danh mục được kiểm tra và luôn mang đúng dấu kỳ vọng. Hai nhân tố từ mô hình Fama – French 3 nhân tố là nhân tố quy mô và nhân tố giá trị giải thích tốt tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Trong hai nhân tố mới được thêm vào mô hình thì nhân tố lợi nhuận có ý nghĩa thống kê và mang dấu âm ở hầu hết các danh mục. Trong khi đó, nhân tố đầu tư cho kết quả kiểm định khá thất vọng. Từ khóa: Fama – French, FF3F, FF5F, định giá chứng khoán, MRP, CAPM, CMA, SMB, HML, RMW, mô hình 5 nhân tố, HOSE.
1 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Lý do chọn đề tài Bằng việc kế thừa và phát triển mô hình CAPM truyền thống, vào năm 1993, hai giáo sư nổi tiếng trong lĩnh vực tài chính là Eugene Fama và Kenneth French đã cho ra đời mô hình định giá tài sản ba nhân tố bằng việc bổ sung hai nhân tố mới: quy mô và giá trị bên cạnh nhân tố nền tảng beta rủi ro thị trường của CAPM. Sự ra đời của mô hình Fama - French ba nhân tố đã giúp hoàn thiện những khoảng trống nghiên cứu trong việc định giá tài sản tài chính. Hai mươi năm sau, vào năm 2013, hai giáo sư này tiếp tục phát triển mô hình định giá tài sản thành mô hình Fama - French năm nhân tố thu hút sự chú ý của giới nghiên cứu. Mô hình mới được bổ sung hai nhân tố: lợi nhuận hoạt động và mức độ đầu tư. Kết quả kiểm tra mô hình ở thị trường chứng khoán Mỹ cho thấy sự cải thiện khả năng giải thích cho lợi nhuận cổ phiếu của mô hình năm nhân tố. Tuy nhiên, trong bài nhận xét của các nhà kinh tế thuộc Viện quản lý tài sản Robeco có tiêu đề “Why more is not always better?”, Fama và French bị cho rằng chưa thuyết phục khi công bố nghiên cứu này bởi vì hai nhân tố mới vẫn còn cần xem xét thêm. Hiện nay, các nghiên cứu ứng dụng mô hình Fama - French 5 nhân tố trên các thị trường chưa nhiều, tuy nhiên các kết quả cho thấy thực tế mô hình có đóng góp cho việc giải thích tỷ suất sinh lời của cổ phiếu, mặc dù nhân tố lợi nhuận và đầu tư vẫn còn gây tranh cãi khi áp dụng ở một số thị trường. Mặt khác, các nghiên cứu kiểm định mô hình này ở Việt Nam đều thực hiện với số lượng danh mục đầu tư khá hạn chế. Trong khi thị trường chứng khoán Việt Nam rất cần một mô hình định giá phù hợp. Vì vậy với việc kiểm định mô hình này trên nhiều danh mục khác nhau, tác giả hy vọng đem đến một góc nhìn mới về mô hình định giá này nói riêng cũng như đóng góp vào lĩnh vực định giá chứng khoán tại Việt Nam nói chung. Do đó, xuất phát từ các vấn đề trên tác giả nhận thấy cần thiết phải thực nghiệm mô hình định giá nổi tiếng này tại Việt Nam và đã quyết định lựa chọn đề tài “ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN FAMA – FRENCH 5 NHÂN TỐ VÀO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM” làm luận văn tốt nghiệp.
2 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Trên cơ sở các vấn đề nghiên cứu đã được xác định, tác giả xác định mục tiêu chính của đề tài là: Vận dụng mô hình định giá tài sản Fama – French 5 nhân tố vào thị trường chứng khoán Việt Nam. 1.3 Câu hỏi nghiên cứu Nhằm thực hiện mục tiêu nghiên cứu trên, bài nghiên cứu cần trả lời hai câu hỏi sau: Thứ nhất, mô hình Fama – French 5 nhân tố có giải thích được tỷ suất sinh lời cổ phiếu với thị trường chứng khoán Việt Nam? Thứ hai, các nhân tố tác động cùng chiều hay ngược chiều với tỷ suất sinh lời? 1.4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: mối quan hệ các nhân tố trong mô hình Fama – French 5 nhân tố (bao gồm nhân tố phần bù rủi ro thị trường, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị, nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư) đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Phạm vi nghiên cứu: Do thời gian ra đời của thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, đảm bảo cỡ mẫu đáp ứng độ tin cậy cho nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu sử dụng dữ liệu của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2011-2015. 1.5 Phương pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu định lượng, sử dụng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các công ty phi tài chính trên sàn HOSE (2011-2015). Các chỉ tiêu liên quan đến lãi suất (bao gồm TSSL của cổ phiếu, TSSL của thị trường, lãi suất phi rủi ro) được lấy theo tuần, bao gồm 258 tuần. Các chỉ tiêu kế toán (mức vốn hóa thị trường, tỷ lệ B/M, lợi nhuận hoạt động, vốn chủ sở hữu, tổng tài sản…) lấy theo năm. Dữ liệu nghiên cứu được cung cấp bởi công ty cổ phần Tài Việt (Vietstock). Dữ liệu sau khi thu thập được tính toán bằng Excel, phân chia thành các danh mục đầu tư theo cách sắp xếp như Fama & French, sau đó tính các nhân tố phần bù rủi ro thị trường, SMB, HML, RMW, CMA. Tiếp đến dùng phương pháp thống kê mô tả để đánh giá sơ bộ các nhân tố và kiểm định hệ số tương quan giữa chúng. Nghiên cứu sử dụng hồi quy chuỗi thời gian trên nhiều danh mục khác nhau bằng
3 phần mềm Eviews để xem xét mức độ giải thích của các nhân tố đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu. 1.6 Ý nghĩa đề tài Ý nghĩa về mặt lý luận khoa học: nghiên cứu này kiểm định sự phù hợp của mô hình Fama – French 5 nhân tố ở thị trường Việt Nam, giúp làm rõ mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và các nhân tố quy mô, giá trị, đặc biệt là hai nhân tố mới được thêm vào mô hình là nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư, bên cạnh nhân tố truyền thống là rủi ro thị trường. Ý nghĩa thực tiễn: Bài nghiên cứu giúp tìm ra mô hình định giá phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam đồng thời chỉ ra sự khác biệt giữa kết quả thực nghiệm ở thị trường chứng khoán Việt Nam và thế giới. 1.7 Kết cấu của luận văn Luận văn gồm có 5 chương: Chương 1: Giới thiệu vấn đề nghiên cứu Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo nghiên cứu Chương 3: Mô hình, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5: Kết luận
4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU Trong chương 2 sẽ trình bày cơ sở lý thuyết về mô hình Fama – French 5 nhân tố, kết quả nghiên cứu ở thị trường chứng khoán Mỹ. Sau đó, tác giả tiếp tục lược khảo những nghiên cứu về mô hình này ở các TTCK quốc tế, từ đó làm cơ sở để đưa ra giả thuyết nghiên cứu phù hợp khi ứng dụng mô hình này vào sàn chứng khoán HOSE. 2.1 Mô hình Fama – French 5 nhân tố (2015) “Mô hình Fama – French 5 nhân tố (FF5F) giải thích tốt hơn mối quan hệ giữa nhân tố quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư và lợi nhuận trung bình của cổ phiếu so với mô hình ba yếu tố (FF3F). Vấn đề chính của FF5F là không giải thích được mức lợi nhuận trung bình thấp của những cổ phiếu quy mô nhỏ có mức lợi nhuận tương tự như các công ty đầu tư rất nhiều mặc dù khả năng sinh lợi thấp. Hiệu suất của mô hình không nhạy cảm với cách thức xác định các nhân tố. Với việc bổ sung nhân tố lợi nhuận và đầu tư, nhân tố giá trị của mô hình FF3F trở nên dư thừa trong việc mô tả lợi nhuận trung bình trong mẫu mà chúng tôi kiểm tra.” – Fama & French, 2015. 2.1.1 Cơ sở của mô hình Fama – French 5 nhân tố Theo Fama & French (1993), có nhiều bằng chứng cho thấy TSSL cổ phiếu trung bình có liên quan đến tỷ số giá trị sổ sách/giá trị thị trường của cổ phiếu (B/M). Cũng có bằng chứng cho thấy nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư bổ sung cho việc mô tả lợi nhuận trung bình của B/M. Fama & French sử dụng mô hình chiết khấu cổ tức để giải thích tại sao các biến này liên quan đến lợi nhuận trung bình. Mô hình cho biết giá trị thị trường của một cổ phần là giá trị chiết khấu của cổ tức dự kiến cho mỗi cổ phần: ∞ 𝑚𝑡 = ∑𝜏=1 E(𝑑𝑡+𝜏 )/(1 + 𝑟)𝜏 (1) Trong phương trình (1) mt là giá cổ phiếu tại thời điểm t, E(𝑑𝑡+𝜏 ) là cổ tức dự kiến mỗi cổ phần trong giai đoạn 𝑡 + 𝜏, và r là (xấp xỉ) lợi tức cổ phiếu kỳ vọng trung bình dài hạn hoặc, chính xác hơn, lãi suất nội tại trên cổ tức kỳ vọng.
5 Phương trình (1) cho thấy nếu tại thời điểm t các cổ phiếu của hai công ty có cổ tức dự kiến như nhau nhưng giá khác nhau, cổ phiếu với một mức giá thấp hơn có lợi nhuận kỳ vọng cao hơn (dài hạn). Nếu giá cả là hợp lý, cổ tức trong tương lai của cổ phiếu với giá thấp hơn phải có rủi ro cao hơn. Tuy nhiên, những dự đoán dưới đây được rút ra từ phương trình (1) đều giống nhau dù giá cả có hợp lý hay không hợp lý. Vận dụng phương trình (1), Fama & French giải thích các hàm ý của phương trình (1) đối với mối quan hệ giữa lợi tức kỳ vọng và lợi nhuận kỳ vọng, đầu tư dự kiến và tỷ số B/M. Miller và Modigliani (1961) cho thấy rằng tổng giá trị thị trường của cổ phiếu công ty tại thời điểm t ngụ ý bởi (1) là: ∞ 𝑀𝑡 = ∑𝜏=1 E(𝑌𝑡+𝜏 − 𝑑𝐵𝑡+𝜏 )/(1 + 𝑟)𝜏 (2) Trong phương trình 𝑌𝑡+𝜏 là tổng thu nhập vốn chủ sở hữu cho giai đoạn 𝑡 + 𝜏 và 𝑑𝐵𝑡+𝜏 = 𝐵𝑡+𝜏 − 𝐵𝑡+𝜏−1 là sự thay đổi tổng vốn chủ sở hữu. Đem chia 2 vế phương trình (2) cho giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu tại t thì được: ∞ 𝑀𝑡 ∑𝜏=1 E(𝑌𝑡+𝜏 −𝑑𝐵𝑡+𝜏 )/(1+𝑟)𝜏 = (3) 𝐵𝑡 𝐵𝑡 Phương trình (3) đưa ra ba phát biểu về lợi tức kỳ vọng của cổ phiếu như sau: Thứ nhất, cố định tất cả các biến số ở (3) ngoại trừ giá trị hiện tại của cổ phiếu 𝑀𝑡 và lợi tức cổ phiếu kỳ vọng 𝑟. Khi đó, một giá trị thấp hơn của Mt tương đương với một tỷ lệ cao hơn tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Bt /Mt sẽ làm lợi tức kỳ vọng cao hơn. Có nghĩa là, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ số B/M và lợi tức kỳ vọng. Thứ hai, cố định 𝑀𝑡 và các giá trị của tất cả các biến trong phương trình (3) ngoại trừ lợi nhuận kỳ vọng trong tương lai E(𝑌𝑡+𝜏 − 𝑑𝐵𝑡+𝜏 ) và lợi tức cổ phiếu kỳ vọng 𝑟, khi đó nếu lợi nhuận kỳ vọng trong tương lai cao thì lợi tức cổ phiếu kỳ vọng phải cao, nghĩa là có mối quan hệ đồng biến giữa lợi tức kỳ vọng và lợi nhuận của cổ phiếu. Thứ ba, với các giá trị cố định của 𝐵𝑡 , 𝑀𝑡 và lợi nhuận kỳ vọng, sự tăng trưởng kỳ vọng cao hơn trong giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu 𝑑𝐵𝑡+𝜏 – tức là nhân tố đầu
6 tư – đem lại lợi nhuận kỳ vọng thấp hơn. Tức là lợi tức kỳ vọng quan hệ nghịch biến với tốc độ tăng trưởng của giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu. Như vậy, ngoài nhân tố B/M, lợi nhuận kỳ vọng và tốc động tăng trưởng vốn chủ sở hữu cũng ảnh hưởng đến lợi tức kỳ vọng. Mô hình FF3F (1993) được thiết kế để giải thích mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi (TSSL) trung bình và nhân tố Quy mô (vốn hóa thị trường, giá cổ phiếu đang lưu hành) và mối quan hệ giữa TSSL trung bình và tỷ số B/M. Hai nhân tố này đã không được giải thích bởi mô hình CAPM1 của Sharpe và Lintner. Kiểm định mô hình FF3F dựa trên hồi quy chuỗi thời gian: Rit - RFt = ai + bi(RMt - RFt) + siSMBt + hiHMLt + eit (4) Trong phương trình (4), Rit là lợi nhuận trên chứng khoán hoặc danh mục đầu tư i cho giai đoạn t, RFt là tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro, RMt là lợi nhuận trên danh mục đầu tư thị trường trong giai đoạn t, SMBt (Small Minus Big) là lợi nhuận trên một danh mục các cổ phiếu có quy mô nhỏ trừ lợi nhuận trên một danh mục cổ phiếu có quy mô lớn, HMLt (High Minus Low) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục của cổ phiếu có tỷ lệ B/M cao và danh mục cổ phiếu có tỷ lệ B/M thấp, và eit là sai số. Các hệ số hồi quy là bi, si, và hi được kỳ vọng là dương. Bằng chứng của Novy-Marx (2012)2, Titman, Wei và Xie (2004)3, và những nghiên cứu khác cho rằng (4) là một mô hình không hoàn hảo cho TSSL kỳ vọng bởi vì mô hình này bỏ lỡ nhiều biến đổi trong TSSL trung bình liên quan đến khả năng sinh lợi và đầu tư. Động lực của bằng chứng này và phương trình định giá (3), Fama & French thêm nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư vào mô hình ba nhân tố. 1 Mô hình định giá tài sản vốn: đo lường độ nhạy cảm của tài sản với rủi ro không thể đa dạng hóa (cũng được gọi là rủi ro hệ thống hay rủi ro thị trường) mà thường được đại diện bởi hệ số beta (β). 2 Nghiên cứu chỉ ra nhân tố lợi nhuận, được tính bằng lợi nhuận gộp từ hoạt động kinh doanh, có sức mạnh tương tự như tỷ lệ B/M đối với dự báo TSSL. Các công ty có lợi nhuận tạo ra TSSL cao hơn đáng kể so với các công ty không có lợi nhuận, mặc dù có tỷ lệ định giá cao hơn đáng kể. 3 Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa nhân tố đầu tư và lợi nhuận thì mạnh hơn đối với các doanh nghiệp có dòng tiền mặt cao hơn và tỷ lệ nợ thấp hơn.
7 Hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư được thêm vào mô hình tạo nên mô hình Fama- French 5 nhân tố như sau: Rit - RFt = ai + bi(RMt-RFt) + siSMBt + hiHMLt + riRMWt + ciCMAt + eit (4) Trong đó: Trong phương trình (4) thì RMWt (Robust Minus Weak) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục đầu tư đa dạng của các cổ phiếu với khả năng sinh lời mạnh và yếu, và CMAt (Conservative Minus Agresssive) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục đầu tư của cổ phiếu các công ty đầu tư bảo thủ và chủ động; bi, si, hi, ri, ci là các hệ số hồi quy; t là thời gian quan sát. 2.1.2 Xác định các nhân tố trong mô hình Cách tính các chỉ tiêu Size, B/M, OP và Investment Vào cuối tháng 6 mỗi năm, cổ phiếu được chia thành 5 nhóm Quy mô (Size) từ Nhỏ (Small) đến Lớn (Big) căn cứ theo giá trị vốn hóa thị trường trên sàn chứng khoán New York (NYSE). Cổ phiếu cũng được phân chia thành 5 nhóm căn cứ theo tỷ số B/M, từ Thấp (Low) cho đến Cao (High). Sự sắp xếp theo 2 tiêu chí này tạo thành 5x5=25 danh mục đầu tư Size-B/M khác nhau. Quy mô của cổ phiếu tại thời điểm t được xác định bằng giá trị vốn hóa thị trường (Market Cap) của cổ phiếu đó tại thời điểm t-1 (tức là lấy giá đóng cửa điều chỉnh ngày cuối năm nhân với số lượng cổ phiếu phổ thông lưu hành ở năm t-1). Tỷ lệ B/M ở năm t là tỷ số giữa Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu và Giá trị vốn hóa thị trường ở cuối năm t-1. Lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability) ở năm t được tính từ dữ liệu kế toán ở cuối năm t-1, bằng cách lấy doanh thu trừ giá vốn hàng bán, trừ chi phí quản lý doanh nghiệp, trừ lãi vay, sau đó chia tất cả cho giá sổ sách của vốn chủ sở hữu. Mức độ đầu tư/Khuynh hướng đầu tư (Investment) ở năm t là sự thay đổi của tổng tài sản từ cuối năm t-2 tới cuối năm t-1, tất cả chia cho tổng tài sản ở cuối năm t-2.
8 Phân chia danh mục đầu tư và xác định các nhân tố trong mô hình FF5F Mô hình FF5F sử dụng 3 cách sắp xếp (sort) danh mục cổ phiếu khác nhau để từ đó tính ra các nhân tố SMB, HML, RMW, CMA. Các cách sắp xếp này bao gồm: i) 2x3 dựa trên Size-B/M, 2x3 dựa trên Size- OP, 2x3 dựa trên Size- Investment. Trong đó cổ phiếu chia làm 2 nhóm theo Size và 3 nhóm theo B/M hoặc OP hoặc Inv. Với cách sắp xếp này sẽ tạo ra 18 danh mục khác nhau. ii) 2x2 dựa trên Size & B/M, 2x2 dựa trên Size-OP, 2x2 dựa trên Size- Investment. Trong đó cổ phiếu chia làm 2 nhóm theo Size và 2 nhóm theo B/M hoặc OP hoặc Inv. Với cách sắp xếp này sẽ tạo ra 12 danh mục khác nhau. iii) 2x2x2x2 dựa trên Size-B/M-OP-Inv tạo ra 16 danh mục khác nhau Bảng 2.1: Tổng hợp cách phân chia danh mục đầu tư và xác định các nhân tố Cách sắp xếp Điểm phân chia Cách xác định nhân tố (Factors and their components) (Sorts) (Breakpoints) NYSE SMBB/M=(SH+SN+SL)/3 – (BH+BN+BL)/3 Size: Median SMBOP=(SR+SN+SW)/3 – (BR+BN+BW)/3 2x3 sort on: SMBINV=(SC+SN+SA)/3 – (BC+BN+BA)/3 Size-B/M, or th B/M: 30 and SMB = (SMBB/M+SMBOP+SMBINV)/3 Size-OP, or OP: 70th NYSE HML=(SH+BH)/2 – (SL+BL)/2 = [(SH-SL) + (BH-BL)]/2 Size-Inv Inv: Percentiles RMW=(SR+BR)/2 – (SW+BW)/2 = [(SR-SW) + (BR-BW)]/2 CMA=(SC+BC)/2 – (SA+BA)/2 = [(SC-SA) + (BC-BA)]/2 2x2 sort on: Size: SMB= (SH+SL+SR+SW+SC++SA)/6 – (BH+BL+BR+BW+SC+SA)/6 Size-B/M, or B/M: NYSE HML=(SH+BH)/2 – (SL+BL)/2 = [(SH-SL) + (BH-BL)]/2 Size-OP, or OP: Median RMW=(SR+BR)/2 – (SW+BW)/2 = [(SR-SW) + (BR-BW)]/2 Size-Inv Inv: CMA=(SC+BC)/2 – (SA+BA)/2 = [(SC-SA) + (BC-BA)]/2 SMB=(SHRC+SHRA+SHWC+SHWA+SLRC+SLRA+SLWC+SLWA)/8 – (BHRC+BHRA+BHWC+BHWA+BLRC+BLRA+BLWC+BLWA)/8 2x2x2x2 sort Size: HML=(SHRC+SHRA+SHWC+SHWA+BHRC+BHRA+BHWC+BHWA) on B/M: NYSE /8 – (SLRC+SLRA+SLWC+SLWA+BLRC+BLRA+BLWC+BLWA)/8 Size-B/M-OP- OP: Median RMW=(SHRC+SHRA+SLRC+SLRA+BHRC+BHRA+BLRC+BLRA)/8 Inv Inv: – (SHWC+SHWA+SLWC+SLWA+BHWC+BHWA+BLWC+BLWA)/8 CMA=(SHRC+SLRC+SHWC+SLWC+BHRC+BLRC+BHWC+BLWC)/ 8 – (SHRA+SLRA+SHWA+SLWA+BHRA+BLRA+BHWA+BLWA)/8 Nguồn: Fama & French (2015)
9 2.1.3 Kết quả nghiên cứu của Fama & French ở TTCK Mỹ (2015) Fama & French sử dụng dữ liệu nghiên cứu bao gồm tất cả cổ phiếu niêm yết trên sàn NYSE, AMEX, NASDAQ. Tỷ suất sinh lời của chứng khoán được lấy theo tháng, giai đoạn 1963-2013, tổng cộng có 606 tháng. Lãi suất phi rủi ro được sử dụng là lãi suất Tín phiếu Kho bạc Mỹ (T-Bill) thời hạn 1 tháng. Các nhân tố được kiểm định trên các danh mục đầu tư khác nhau bao gồm 25 danh mục Size-B/M, 25 danh mục Size-OP và 25 danh mục Size-Inv trong đó Quy mô chia thành 5 mức và tỷ lệ B/M hoặc lợi nhuận hoặc đầu tư chia thành 5 mức; 32 danh mục Size-B/M-OP (2x4x4), 32 danh mục Size-B/M-Inv (2x4x4) và 32 danh mục Size-OP-Inv (2x4x4). Fama & French sử dụng phương pháp kiểm định GRS4 của Gibbon, Ross & Shanken (1989) để kiểm tra hiệu quả của mô hình FF5F so với mô hình FF3F và mô hình 4 nhân tố (bớt đi nhân tố HML). Kết quả GRS bác bỏ cả 3 mô hình, cho rằng cả 3 mô hình đều mô tả không hoàn chỉnh TSSL kỳ vọng. Tuy nhiên, Fama & French ít bận tâm đến việc các mô hình bị từ chối, họ tập trung đến hiệu suất tương đối của chúng. Fama & French muốn tìm ra một mô hình hiệu quả (nhưng không hoàn hảo) nhất để giải thích TSSL trên các danh mục đầu tư ở các cách xây dựng khác nhau. Xét về mặt tương đối, kết quả kiểm định GRS cho thấy mô hình FF5F có cải thiện hiệu quả của mô hình FF3F. Các bộ nhân tố 2x3, 2x2 hay 2x2x2x2 đều cho kết quả kiểm tra tương tự nhau. Đặc biệt hơn, mô hình FF5F và mô hình 4 nhân tố đã loại đi biến HML thì có tất cả kết quả đo lường tương tự nhau. Đồng thời, Fama & French cũng thực hiện dùng 4 nhân tố để hồi quy giải thích cho nhân tố thứ 5. Kết quả hệ số chặn của biến HML thì rất thấp gần như bằng 0. Điều này kết luận rằng, biến HML là dư thừa, ít nhất là đối với dữ liệu thị trường chứng khoán Mỹ giai đoạn 1963-2013. Tuy nhiên Fama & French để nghị nên kiểm tra xem kết quả này có đúng đối với thị trường chứng khoán Mỹ giai đoạn trước 1963 hoặc đối với thị trường quốc tế hay không. Để làm đơn giản hơn, khi thực hiện hồi quy ta có thể loại bỏ luôn biến HML, tuy nhiên, để giải thích đầy đủ hơn mối quan hệ giữa các nhân tố, Fama & French sử 4 Kiểm định GRS là một kiểm định giả thuyết thống kê: nếu mô hình định giá tài sản hoàn toàn giải thích được TSSL kỳ vọng thì kết quả hồi quy TSSL vượt trội lên các nhân tố phải cho hệ số chặn ai=0.
10 dụng mô hình FF5F cải tiến với biến HMLO thay thế cho biến HML. Biến HMLO được định nghĩa là tổng các hệ số chặn và phần dư từ các phép hồi quy của HML lên RM-RF, SMB, RMW và CMA. Mặc dù bị bác bỏ bởi kiểm định GRS, mô hình FF5F lại hoạt động hiệu quả: TSSL trung bình chưa giải thích được cho từng danh mục đầu tư thì hầu như đều gần bằng 0. Nghiên cứu ước tính giải thích được khoảng 71% - 94% của TSSL kỳ vọng trên các danh mục. Về đánh giá các hệ số chặn hồi quy, ba bộ nhân tố 2x3/2x2/2x2x2x2 thì cung cấp sự miêu tả tương tự nhau đối với TSSL trung bình trên những danh mục đầu tư. 2.2 Lược khảo một số nghiên cứu có liên quan đến mô hình Fama – French 5 nhân tố 2.2.1 Các nghiên cứu ở thị trường quốc tế a) Nghiên cứu của Fama & French ở TTCK quốc tế (2015) Kết quả nghiên cứu của Fama & French ở TTCK quốc tế cho thấy: TSSL trung bình của thị trường Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á Thái Bình Dương đồng biến cùng với tỷ lệ B/M và nhân tố lợi nhuận, nghịch biến với nhân tố đầu tư. Đối với Nhật Bản, mối quan hệ giữa TSSL trung bình và B/M thì mạnh, nhưng TSSL trung bình lại ít liên quan đến nhân tố lợi nhuận hoặc nhân tố đầu tư. Mô hình FF5F tiếp thu phần lớn mô hình FF3F về giải thích TSSL. Giống như kết quả nghiên cứu của Fama và French ở thị trường Mỹ, vấn đề chính của mô hình là không nắm bắt được hoàn toàn mức TSSL thấp của các cổ phiếu nhỏ có mức lợi tức tương tự như các công ty có lợi nhuận thấp mà đầu tư mạnh mẽ. Dữ liệu nghiên cứu về TSSL và các dữ liệu kế toán của nghiên cứu đến từ Bloomberg, được bổ sung bởi tổ chức Datastream và Worldscope. Giai đoạn lấy mẫu từ tháng 7 năm 1990 đến tháng 10 năm 2015 (từ 1990 đến 2015) nhằm đảm bảo có đủ dữ liệu cần thiết cũng như bao quát rộng rãi các cổ phiếu nhỏ và lớn trên các thị trường. Để tăng cường sức mạnh của các kiểm định, Fama & French sử dụng các danh mục đa dạng trong các mô hình hồi quy. Sự đa dạng hóa giúp cải thiện sự phù hợp của mô hình hồi quy, làm tăng độ chính xác của các hệ số chặn vốn là trọng tâm
11 của các nghiên cứu định giá tài sản. Fama & French đa dạng hóa các danh mục đầu tư bằng cách kết hợp 23 thị trường phát triển thành bốn khu vực: (i) Bắc Mỹ (NA), bao gồm Hoa Kỳ và Canada; (ii) Nhật Bản; (iii) Khu vực Châu Á Thái Bình Dương, bao gồm Úc, New Zealand, Hồng Kông và Singapore; Và (iv) Châu Âu, bao gồm Áo, Bỉ, Đan Mạch, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Ireland, Ý, Hà Lan, Na Uy, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sỹ và Vương quốc Anh. Fama & French cũng xem xét danh mục đầu tư toàn cầu kết hợp cả bốn khu vực. Nếu như kết quả nghiên cứu ở thị trường Mỹ cho thấy HML là một nhân tố dư thừa thì đối với kết quả kiểm tra ở thị trường quốc tế, nhân tố HML được xem là nhân tố quan trọng để giải thích TSSL của cổ phiếu. Kết quả kiểm định hồi quy các nhân tố với nhau cho thấy cả 5 nhân tố trong mô hình FF5F đều góp phần quan trọng trong việc giải thích lợi nhuận cổ phiếu. b) Nghiên cứu của Toni Sundqvist tại TTCK Bắc Âu (2017) Nghiên cứu này khảo sát xem mô hình FF5F có thể giải thích được TSSL trung bình ở các thị trường Bắc Âu. Hơn nữa, nghiên cứu này so sánh mô hình FF5F với mô hình CAPM và mô hình FF3F. Nghiên cứu bác bỏ tất cả mô tả của mô hình FF5F về lợi nhuận trung bình trên mẫu (thông qua kiểm định GRS). Kết quả hồi quy cho thấy tất cả các mô hình đều hoạt động tốt trong việc giải thích TSSL trung bình của các danh mục đầu tư Size-B/M và Size-Inv. Tuy nhiên, mô hình có nhiều khó khăn trong việc giải thích TSSL trung bình của danh mục đầu tư được sắp xếp theo Size- OP. Mặc dù mô hình FF5F mang lại một danh mục đầu tư có hiệu quả trung bình cao hơn từ các biến giải thích của nó, nhưng nó không cải thiện được các hệ số chặn của mô hình hồi quy dựa trên FF3F. Hơn nữa, nghiên cứu này cung cấp nhiều bằng chứng về sự biến mất của hiệu ứng quy mô (size effect) và cho thấy rằng các cổ phiếu nhỏ ở các thị trường Bắc Âu nói chung có mức beta thị trường thấp hơn các cổ phiếu lớn. Mẫu dữ liệu được sử dụng trong phân tích bao gồm dữ liệu hằng tháng của giá cổ phiếu và tổng lợi nhuận từ Thomson Datastream và dữ liệu kế toán từ Worldscope. Dữ liệu đã được thu thập cho tất cả các cổ phiếu trên thị trường Phần Lan, Thụy Điển, Na Uy và Đan Mạch từ 31/12/1997 đến 30/06/2016 bao gồm 3434 cổ phiếu.
12 Tác giả sử dụng bộ nhân tố từ cách sắp xếp 2x3 và hồi quy trên các danh mục khác nhau bao gồm 16 danh mục Size-B/M (4x4), 16 danh mục Size-OP (4x4) và 16 danh mục Size-Inv (4x4) để giải thích TSSL của cổ phiếu. c) Nghiên cứu Clarice Carneiro Martins và William Eid Jr. ở TTCK Braxin (2014) Đối với nghiên cứu này, các tác giả có hai mục tiêu chính: đầu tiên là kiểm tra hiệu quả của mô hình FF5F trên thị trường chứng khoán Braxin và so sánh kết quả với nghiên cứu của Fama & French, từ đó thu được những điểm giống nhau hoặc khác nhau giữa hai thị trường. Kết quả cho thấy các hệ số chặn hồi quy đã được thống kê bằng không. Đó là bằng chứng quan trọng cho thấy rằng không có gì bị bỏ sót chưa giải thích được bởi mô hình FF5F – cho thấy mô hình FF5F là hiệu quả trong việc đo lường rủi ro và giải thích TSSL ở TTCK Braxin. Kết quả cũng cho thấy mô hình FF5F hiệu quả hơn mô hình FF3F. Tuy nhiên, các nhân tố thị trường, quy mô và giá trị vẫn mang đúng dấu kỳ vọng như kết quả của mô hình FF3F. Dữ liệu được sử dụng là giá cổ phiếu hàng ngày, các chỉ tiêu kế từ Bloomberg, L.P. và Economatica. Mẫu có giai đoạn từ tháng 1/2000 đến tháng 12/2012 (156 tháng). Một đặc điểm thị trường của Braxin là không phải tất cả các công ty đều có tính thanh khoản cao hoặc có thể dễ dàng giao dịch trên cơ sở hàng ngày. Vì vậy, để đảm bảo tính thanh khoản của tập hợp các công ty được thử nghiệm, các tác giả đã xác định nhóm các công ty là 100 công ty lớn nhất trong tổng giá trị thị trường. Các tác giả sử dụng bộ nhân tố 2x3 hồi quy lên các danh mục khác nhau gồm 6 danh mục Size-B/M (2x3), 6 danh mục Size-OP (2x3) và 6 danh mục Size-Inv (2x3). Nhìn chung các kết quả hồi quy chuỗi thời gian cho thấy: nhân tố thị trường, SMB và HML dường như đo lường hầu hết các biến động về lợi nhuận trung bình, tương tự nhu mô hình FF3F. Các nhân tố mới, RMW và CMA ít có ý nghĩa thống kê trong tập dữ liệu này. Các tác giả tin rằng nghiên cứu này không giải thích đầy đủ các nhân tố này và đề xuất việc nghiên cứu thêm ở TTCK Braxin.
13 d) Nghiên cứu của David Blitz, Matthias X. Hanauer, Milan Vidojevic, Pim van Vliet: “Năm mối quan tâm về mô hình Fama – French 5 nhân tố” (2016) Các tác giả cho rằng mặc dù mô hình 5 nhân tố cho thấy có sự cải thiện đáng kể về mức độ giải thích TSSL, nhưng có năm vấn đề cần lưu tâm liên quan đến mô hình mới. Thứ nhất, mô hình FF5F duy trì mối quan hệ CAPM giữa beta thị trường và lợi nhuận, mặc dù có bằng chứng cho thấy rằng quan hệ thực nghiệm là bằng phẳng, hoặc thậm chí tiêu cực. Thứ hai, FF5F tiếp tục bỏ qua nhân tố Quán tính (Momemtum) – vốn đã được chấp nhận rộng rãi trong các nghiên cứu về mô hình định giá tài sản gần đây. Thứ ba, có một số mối quan tâm mạnh mẽ đối với hai yếu tố mới. Yếu tố đầu tư trong mô hình 5 yếu tố được định nghĩa là tăng trưởng tài sản, trong khi Fama và French tự kết luận rằng nhân tố tăng trưởng tài sản không đủ mạnh để giải thích TSSL. Trong cùng nghiên cứu đó, họ tìm thấy kết quả tốt hơn cho nhân tố phát hành cổ phiếu ròng, và vì vậy biến số đó cũng phù hợp hơn với mô hình chiết khấu cổ tức, nó sẽ là một ứng cử viên mạnh mẽ hơn cho yếu tố đầu tư trong mô hình 5 nhân tố. Mặt khác, Fama và French (2008) cũng kết luận rằng lợi nhuận không phải là yếu tố mạnh mẽ, nhưng sau đó họ vẫn dựa vào nhân tố lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Novy-Marx (2013) đề xuất một nhân tố lợi nhuận thay thế (gộp), dự đoán tốt hơn lợi nhuận của cổ phiếu trong tương lai và lợi nhuận của công ty trong tương lai. Fama và French (2015) sử dụng một thước đo tương tự về lợi nhuận hoạt động (đã trừ chi phí lãi vay), nhưng vẫn chưa rõ liệu các biến đó có phải là đại diện tốt nhất cho khả năng sinh lời trong tương lai hay không. Thứ tư, trong khi các giải thích dựa trên rủi ro là chìa khóa để biện minh cho các yếu tố trong mô hình 3 yếu tố, tính hợp lý về kinh tế học cho hai yếu tố mới rõ ràng không rõ ràng. Thứ năm và cuối cùng, có vẻ như mô hình 5 nhân tố sẽ không giải quyết được những tranh luận chính về định giá tài sản hoặc dẫn đến sự đồng thuận trong giới học thuật.