Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình ba nhân tố Fama - French trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH --------------------------

ĐINH THỊ LIỄU

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA-FRENCH TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2011

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH --------------------------

ĐINH THỊ LIỄU

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA-FRENCH TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành : Kinh tế tài chính-Ngân hàng Mã số : 60.31.12

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS. PHAN THỊ BÍCH NGUYỆT

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2011

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu này là của bản thân, các số liệu và nội dung

trong nghiên cứu này là trung thực. Kết quả của nghiên cứu chưa từng được công

bố trong bất kỳ công trình nào.

Tác giả

Đinh Thị Liễu

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin chân thành cảm ơn:

PGS.TS Phan Thị Bích Nguyệt người đã trực tiếp hướng dẫn tôi với tinh thần trách

nhiệm, tận tình và chu đáo để tôi hoàn thành luận văn đạt chất lượng và thời gian

quy định;

Cùng các Thầy, Cô giảng dạy lớp cao học Tài chính khóa 18 đã truyền đạt kiến

thức cho tôi trong suốt khóa học.

Cám ơn các Thầy, Cô khoa Đào tạo sau đại học đã giúp đỡ, hỗ trợ trong suốt thời

gian học tại trường;

Và tất cả các bạn lớp cao học Tài chính đêm 1 khóa 18 .

MỤC LỤC CHI TIẾT

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ...................................................................................

DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG ....................................................................

DANH MỤC CÁC HÌNH ........................................................................................

LỜI MỞ ĐẦU ..........................................................................................................

CHƯƠNG 1: NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ MÔ

HÌNH BA NHÂN TỐ CỦA FAMA VÀ FRENCH ............................................ 4

1.1. Các mô hình phân tích và dự báo cho thị trường chứng khoán ........................ 4

1.2 .Mô hình ba nhân tố Fama-French ..................................................................... 4

1.2.1. Mô hình ba nhân tố : “ Fama-French three-factors model ............................. 5

1.2.2.Ý nghĩa mô hình .............................................................................................. 9

1.3. Thực nghiệm mô hình Fama-Frech ở các nước ............................................... 11

1.3.1. Mô hình ba nhân tố trên thị trường chứng khoán các nước ........................... 11

1.3.2. Mô hình Fama-French ở các nước phát triển ................................................. 13

1.3.2.1. Các kết quả thực nghiệm về mô hình đa nhân tố ........................................ 13

1.3.2.2 Các kết quả thực nghiệm về phần bù thị trường, quy mô và giá trị ............. 16

1.3.3. Mô hình Fama-French ở các nước đang phát triển ........................................ 18

1.3.3.1. Thị trường chứng khoán Ấn Độ .................................................................. 18

1.3.3.2 . Thị trường chứng khoán Hồng Kông ......................................................... 22

1.3.3.3 . Thị trường chứng khoán Hàn Quốc ........................................................... 25

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ......................................................................................... 27

CHƯƠNG 2: KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH FAMA –FRENCH TRÊN THỊ

TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM .......................................................... 30

2.1. Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam .................................................. 30

2.1.1. Quy mô thị trường .......................................................................................... 30

2.1.1.1 Số công ty niêm yết ...................................................................................... 30

2.1.1.2. Khối lượng và giá trị giao dịch ................................................................... 32

2.1.1.3.Giá trị vốn hóa thị trường ............................................................................. 33

2.1.2. Tính đầu cơ cao trên thị trường chứng khoán Việt Nam ............................... 35

2.1.3. Hệ thống pháp luật quy định hoạt động của thị trường từng bước được hoàn

thiện .......................................................................................................................... 37

2.2. Kiểm định mô hình thị trường và mô hình ba nhân tố trên thị trường chứng

khoán Việt Nam ....................................................................................................... 38

2.2.1. Cơ sở dữ liệu .................................................................................................. 38

2.2.2. Các biến phụ thuộc ......................................................................................... 39

2.2.2.1. Xây dựng danh mục theo quy mô và BE/ME ............................................. 39

2.2.2.2 Tỷ suất sinh lời vượt trội và rủi ro của các danh mục theo quy mô và BE/ME

.................................................................................................................................. 42

2.2.3. Các nhân tố giải thích ..................................................................................... 43

2.2.3.1.Nhân tố thị trường ........................................................................................ 43

2.2.3.2.Nhân tố quy mô ............................................................................................ 43

2.2.3.3.Nhân tố giá trị sổ sách trên gía trị thị trường ............................................... 43

2.2.3.4.Đặc tính của các nhân tố giải thích .............................................................. 44

2.2.4.Kết quả kiểm định. .......................................................................................... 45

2.2.4.1. Mô hình thị trường ( CAPM) ...................................................................... 46

2.2.4.2.Mô hình Fama-French ................................................................................. 47

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ......................................................................................... 49

CHƯƠNG 3: MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ NHẰM ỨNG DỤNG HIỆU QUẢ

MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA-FRENCH TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG

KHOÁN VIỆT NAM ............................................................................................. 50

3.1. Xây dựng các chỉ số đặc tính cổ phiếu ............................................................. 50

3.2. Xây dựng bộ dữ liệu thị trường đầy đủ, cập nhật và đa dạng ........................... 52

3.3. Gia tăng số lượng lẫn chất lượng của doanh nghiệp niêm yết .......................... 53

3.4 Tăng tính chuyên nghiệp của nhà đầu tư cá nhân ............................................. 55

3.5 Phát triển các tổ chức đầu tư chuyên nghiệp ...................................................... 56

3.6 Các giải pháp khác tăng tính hiệu quả của thị trường qua đó tăng khả năng ứng

dụng mô hình định giá .............................................................................................. 57

3.6.1 Tiến tới cho phép bán khống .......................................................................... 57

3.6.2 Giải pháp về công bố thông tin ...................................................................... 59

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ......................................................................................... 63

PHẦN KẾT LUẬN .................................................................................................. 63

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................. 64

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá APT :

Gía trị sổ sách trên giá trị thị trường BE/ME :

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM :

Đường thị trường vốn CML :

Mô hình ba nhân tố Fama-French FF :

Nhân tố giá trị sổ sách trên gía trị thị trường HML :

Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh HOSE :

Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội HASTC :

Giá trị thị trường ME :

Ngân hàng Nhà nước NHNN :

Đường thị trường chứng khoán SML :

SGDCK Sở giao dịch chứng khoán :

Nhân tố quy mô SMB :

Nhân tố thị trường RMRF :

Tỷ suất sinh lợi TSSL :

TTGDCK Trung tâm giao dịch chứng khoán :

DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG

Bảng 2.1: Số lượng công ty niêm yết trên hai sàn qua các năm 2000-2010 ................. 31

Bảng 2.2: Khối lượng và gía trị niêm yết trên hai sàn qua các năm 2000-2009 ........... 31

Bảng 2.3: Khối lượng và giá trị giao dịch trên hai sàn từ 2000-2010 ........................... 33

Bảng 2.4: Số chứng khoán trong mỗi danh mục qua các năm ...................................... 40

Bảng 2.5: Quy mô trung bình của các công ty trong mỗi danh mục qua các năm ....... 41

Bảng 2.6: Giá trị sổ sách của vốn cổ phần của các công ty trong mỗi danh mục qua

các năm .......................................................................................................................... 41

Bảng 2.7: Tỷ suất sinh lời vượt trội và rủi ro của 4 danh mục ..................................... 42

Bảng 2.8: Tỷ suất sinh lợi và rủi ro nhân tố .................................................................. 45

Bảng 2.9: Tương quan giữa các nhân tố giải thích ....................................................... 45

Bảng 2.10: Hồi quy tỷ suất sinh lời vượt trội của 4 danh mục theo quy mô-BE/ME

với nhân tố thị trường .................................................................................................... 46

Bảng 2.11: Hồi quy tỷ suất sinh lời vượt trội của 4 danh mục theo quy mô-BE/ME

với 3 nhân tố RMKT, SMB và HML ............................................................................ 47

Bảng 2.12: Phần bù rủi ro nhân tố trong mô hình ba nhân tố của Fama-French .......... 49

DANH MỤC CÁC HÌNH SỬ DỤNG

Hình 2.1: Giá trị vốn hóa thị trường trên HOSE năm 2000-2010................................. 34

Hình 2.2 : Gía trị vốn hóa thị trường chứng khoán Việt Nam (%GDP) ....................... 35

Hình 2.3:Diễn biến chỉ số thị trường VNindex từ 28/10/2000-21/12/2010 .................. 37

Hình 2.4: Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 12 tháng hiệu chỉnh theo tuần ............ 44

MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài

Ngay từ khi thị trường chứng khoán mới ra đời và hoạt động đầu tư xuất hiện thì

các nhà nghiên cứu và các nhà đầu tư đã đặt mối quan tâm lớn trong việc đi tìm các

nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán.

Trên thực tế đã và đang có nhiều tranh luận về các mô hình như mô hình một nhân

tố CAPM, mô hình ba nhân tố Fama-French,… Các mô hình đưa tới mối quan hệ

giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị sổ sách trên

giá trị thị trường, mỗi chứng khoán hay thị trường chứng khoán với mức độ rủi ro

nào đó sẽ có một tỷ suất sinh lợi tương ứng. Dựa vào mức độ rủi ro và tỷ suất sinh

lợi kỳ vọng đó mà nhà đầu tư sẽ quyết định mua bán các chứng khoán trong danh

mục.

Thị trường chứng khoán Việt Nam được thành lập và đi vào hoạt động đã mở ra

kênh huy động vốn dài hạn cho các doanh nghiệp, thay thế một phần kênh huy động

vốn truyền thống từ ngân hàng của những năm trước đây. Thị trường chứng khoán

cũng mở ra kênh đầu tư hấp dẫn cho các nhà đầu tư muốn chấp nhận mạo hiểm để

mong muốn có được tỷ suất sinh lợi cao. Như vậy để doanh nghiệp có thể tiếp cận

được vốn và nhà đầu tư cũng có thể thực hiện quyết định đầu tư dựa trên mức sinh

lợi kỳ vọng và rủi ro thì việc xem xét mẫu hình tỷ suất sinh lợi trong mối quan hệ

với các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường là hết sức

cần thiết. Đặc biệt đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, một thị trường có

những đặc trưng như sở hữu nhà nước cao trong các công ty niêm yết, …thì mố i

quan hệ giữa nhân tố thị trường, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị

thị trường và tỷ suất sinh lợi có thật sự tuân theo các mô hình được đề xuất trên thế

giới hay không? Và mô hình nào phù hợp với thị chứng khoán Việt Nam . Đây là

những vấn đề đặt ra cho đề tài “Ứng dụng mô hình ba nhân tố Fama-French trên thị

trường chứng khoán Việt Nam” mà tác giả chọn làm đề tài luận văn của mình.

2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và các nhân

tố thị trường, nhân tố quy mô công ty, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường

trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Để đạt được mục tiêu đó, tác giả tiến hành:

- Nghiên cứu mô hình ba nhân tố của Fama -French và các bằng chứng thực

nghiệm trên thị trường chứng khoán quốc tế.

- Kiểm định thực nghiệm mô hình ba nhân tố Fama-French trên thị trường chứng

khoán Việt Nam.

- Qua đó đưa ra các khuyến nghị nhằm ứng dụng hiệu quả mô hình ba nhân tố

Fama-French cho thị trường chứng khoán Việt Nam

Các câu hỏi được đặt ra trong mối quan hệ trên như sau:

- Có mối quan hệ giữa nhân tố thị trường và tỷ suất sinh lợi chứng khoán?

- Có mối quan hệ giữa nhân tố quy mô và tỷ suất sinh lợi chứng khoán?

- Có mối quan hệ giữa nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và tỷ suất sinh

lợi chứng khoán?

Luận văn nghiên cứu tỷ suất sinh lợi và các nhân tố thị trường, nhân tố quy mô,

nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của thị trường chứng khoán Việt Nam

nhưng tập trung vào thị trường cổ phiếu chính thức, mẫu được chọn là các cổ phần

niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-

2010. Lý do của việc chọn mẫu này là do Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ

Chí Minh đã có thời gian hoạt động dài hơn so với Sở giao dịch chứng khoán Hà

Nội nên sẽ cung cấp các chuỗi dữ liệu dài hơn để phân tích thống kê. Quan trọng

hơn Sở giao dịch Thành phố Hồ Chí Minh có quy mô lớn hơn (về quy mô giao dịch,

quy mô niêm yết, giá trị vốn hóa…) nên sẽ đại diện tốt hơn cho thị trường Việt

Nam. Thị trường phi chính thứ c của Việt Nam cũng khá lớn tuy nhiên dữ liệu về

các công ty trên thị trường này không đầy đủ và khó tiếp cận.

4. Phương pháp nghiên cứu

Luận văn kết hợp các phương pháp khác nhau để làm sáng tỏ vấn đề nghiên cứu:

- Phương pháp phân tích, so sánh kết hợp vớ i việc sử dụng các bảng biểu, nhằm

làm rõ mẫu hình rủi ro và tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán Việt Nam.

- Phương pháp tương quan và hồi quy (đơn biến và đa biến) để xác định mối quan

hệ giữa các nhân tố rủi ro và tỷ suất sinh lợi.

- Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu này là dữ liệu t hứ cấp được thu thập từ Sở giao

dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, Tổng cục thống kê, Ngân hàng Nhà

nước Việt Nam.

- Đề tài sử dụng phần mềm Eview 6.0

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Luận văn tiến hành kiểm định mô hình ba nhân tố Fama -French trên thị trường

chứng khoán Việt Nam. Kết quả luận văn cho biết khả năng giải thích của các nhân

tố quy mô, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường lên tỷ suất sinh lợi chứng

khoán.

Đề tài có ý nghĩa quan trọng trong việc giúp nhà đầu tư lượng hóa rủi ro và đưa ra

quyết định đầu tư trên thị trường chứng khoán. Đồng thời đưa ra một số các khuyến

nghị cho các cấp quản lý, các doanh nghiệp và các nhà đầu tư nhằm ứng dụng hiệu

quả mô hình ba nhân tố Fama-French trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

6. Kết cấu luận văn

Đề tài gồm có 3 chương:

- Chương 1 Nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về mô hình ba nhân tố của Fama-

French

- Chương 2 Kiểm định mô hình Fama-French trên thị trường chứng khoán Việt

Nam

- Chướng 3 Các khuyến nghị nhằm ứng dụng hiệu quả mô hình ba nhân tố Fama-

French trên thị trường chứng khoán Việt nam

CHƯƠNG 1 NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ MÔ

HÌNH BA NHÂN TỐ CỦA FAMA VÀ FRENCH

1.1. Các mô hình phân tích và dự báo cho thị trường chứng khoán

Những mô hình định giá rất phổ biến và được sử dụng rộng rãi ngày nay. Chúng

không ngừng được phát triển và cải tiến. Tất cả khởi đầu khi Markowitz (1952 -

1959) đã đặt nền móng cho các nghiên cứu về định giá tài sản bằng việc đưa ra lý

thuyết về sự lựa chọn danh mục. Kể từ đó, các mô hình định giá tài sản đã liên tục

được nghiên cứu, phát triển, kiểm định. Bắt đầu với Sharpe (1964), Lintner (1965)

và Mossin (1966) và CAPM- mô hình một nhân tố nổi tiếng. Những nhà nghiên cứu

khác không đồng ý vì tin tưởng rằng có nhiều nhân tố khác tồn tại chứ không phải

chỉ một tác động đến tỷ suất sinh lợi. Sau đó, Ross (1976) đề xuất mô hình với

nhiều nhân tố cùng tham giá đánh giá tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Mô hình tồn tại

với tên gọi: Mô hình kinh doanh chênh lệch giá-APT(Arbitrage Pricing Theory).

Mặc dù APT thỉ hiệu quả hơn so CAPM thế nhưng mô hình này lại khó sử dụng.

Những nhân tố khác trong mô hình phụ thuộc vào điều kiện kinh tế ở mỗi quốc gia

Mô hình APT không đạt được mức độ thành công. Fama và French (1992 ) đã phát

triển một mô hình định giá tài sản bằng cách kết hợp cả ba nhân tố: thị trường(như

trong mô hình CAPM), qui mô và tỷ số BE/ME để dự báo và giải thích tỷ suất sinh

lợi của chứng khoán. Sau đó, Fama và French đã nhiều lần kiểm định về tính đúng

đắn và hiệu quả của mô hình này. Tất cả những kết quả đều cho thấy mô hình của

Fama và French có thể giải thích được tỷ suất sinh lợi của chứng khóan trên thị

trường chứng khoán tốt hơn là mô hình CAPM và đơn giản hơn so với mô hình

APT.

1.2. Mô hình ba nhân tố của Fama - French

Trong nỗ lực của các nhà nghiên cứu tài chính để kiểm định mô hình CAPM,

Eugene Fama và Keneth.R.French đã công bố một kết quả nghiên cứu c ó sức ảnh

hưởng lớn qua bài nghiên cứu “ The cross-section of expected stock returns” đăng

trên The Journal of finance số 47 vào năm 1992 từ trang 427 đến trang 465. Fama

(1939) là giáo sư, tiến sỹ kinh tế và tài chính, ông được xem là người cha của học

thuyết thị trường hiệu quả và đã đạt giải Nobel kinh tế về lý thuyết tài chính.

Kemeth R.French (1954), là giáo sư tiến sỹ tài chính, năm 2004 ông nhận giải

thưởng Fama/DFA dành cho người đưa ra những bài báo nghiên cứu tốt nhất về thị

trường vốn và định giá tài sản. Nghiên cứu của Fama-French hướng đến việc ước

lượng về vai trò của tất cả những yếu tố như qui mô công ty, đòn bẩy tài chính, tỷ

số E/P, tỷ số BE/ME và beta trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của của các cổ

phiếu NYSE, AMEX và NASDAQ. Tiếp tục công trình nghiên cứu này, mô hình ba

nhân tố của Fama-French được công bố năm 1993 thể hiện nỗ lực phản ánh tốt hơn

những biến số tác động đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán.

1.2.1 Mô hình ba nhân tố: “Fama-French three- factors model”

Fama và French đã lần lượt thực hiện các kiểm định về mối quan hệ giữa tỷ suất

sinh lợi trung bình với qui mô, hệ số đòn bẩy, E/P, BE/ME và thấy rằng tất cả các

biến này đều quan trọng và có tín hiệu mong đợi. Kết quả cuối cùng đã chỉ ra rằng

BE/ME và qui mô là những yếu tố có mối quan hệ mạnh nhất tới tỷ suất sinh lợi cổ

phiếu và vai trò của các yếu tố còn lại (đòn bẩy, E/P) bị che lấp khi đưa hai yếu tố

này vào mô hình.

Fama-French bắt đầu tập trung vào việc quan sát hai loại cổ phiếu có khuynh hướng

tốt hơn so với toàn bộ thị trường với đặc tính như sau:

Cổ phiếu của công ty có qui mô nhỏ (mức vốn hóa thị trường thấp)

Cổ phiếu có hệ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cao (hay còn được gọi

là những cố phiếu “giá trị”, ngược lại những cổ phiếu có tỷ số BE/ME thấp được

gọi là cổ phiếu tăng trưởng).

Sau đó, Fama-French đã thêm hai nhân tố mới này vào mô hình CAPM để phản ảnh

sự nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi danh mục trước tác động của chúng. Giá trị sổ sách

trên giá thị trường có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn khi so sánh với qui mô nhưng không

thể thay thế được vai trò của qui mô khi giải thích tỷ suất sinh lợi. Khi đưa cả hai

nhân tố này vào mô hình CAPM chúng ta sẽ có mô hình ba nhân tố.

Mô hình ba nhân tố Fama -French được đưa ra vào năm 1993 và không ngừng được

hai nhà nghiên cứu tiếp tục hoàn thiện sau đó. Mô hình này cho rằng tỷ suất sinh lợi

của một danh mục đầu tư hoặc một cổ phiếu riêng biệt phụ thuộc vào 3 yếu tố đó là:

yếu tố thị trường, yếu tố qui mô công ty và yếu tố tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị

trường vốn chủ sở hữu- BE/ME. Mô hình được mô tả như sau:

E(Ri) = Rf + [E(Rm) - Rf ]beta + si E(SMB) + hi E(HML)

Trong đó:

• E(Ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cho danh mục i .

• Rf là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro

• E(Rm) là suất sinh lợi kỳ vọng của toàn bộ thị trường.

• beta là hệ số hồi quy cho nhân tố phần bù rủi ro thị trường. Beta trong mô

hình “3 nhân tố” gần giống n hư beta truyền thống nhưng có giá trị nhỏ

hơn, điều này là dễ hiểu khi có thêm hai nhân tố được đưa vào mô hình

để giải thích cho tỷ suất sinh lợi thay vì chỉ sử dựng beta làm nhân tố duy

nhất

• si là hệ số hồi quy cho nhân tố SMB.

• hi là hệ số hồi quy cho nhân tố HML.

SMB là viết tắt của small minus big, là nhân tố đo lường tỷ suất sinh lợi tăng thêm

mà nhà đầu tư nhận được bằng cách đầu tư vào chứng khoán của các công ty có

mức vốn hóa thị trường nhỏ thường được gọi là các “small-cap stocks”. Phần tỷ

suất sinh lợi tăng thêm này thường được xem như là phần bù cho qui mô.

Trong thực hành, nhân tố SMB hàng tháng được tính toán bằng cách lấy tỷ suất sinh

lợi trung bình của 30% chứng khoán có mức vốn hóa nhỏ nhất trừ cho tỷ suất sinh

lợi trung bình của 30% chứng khoán có mức vốn hóa lớn nhất. Giá trị SMB dương

trong một tháng cho thấy rằng các chứng khoán small-cap đã đạt được kết quả tốt

hơn so với chứng khoán của công ty có mức vốn hóa thị trường lớn hay còn gọi là

large-cap stocks trong tháng đó. Ngược lại, một giá trị SMB âm chỉ ra rằng các

chứng khoán large-cap đã làm tốt hơn. Sử dụng các dữ liệu lịch sử, trong khoảng

thời gian từ tháng 7 năm 1926 cho đến tháng bảy năm 2002, mức trung bình hàng

năm của nhân tố SMB là vào khoảng 0.2% mỗi tháng , khoảng 3.3% hàng năm và

gần đây nhất, Ken French phát biểu rằng ông tin phần bù SMB trung bình hàng năm

là từ 1.5-2%.

HML viết tắt của high minus low, nhân tố này được xây dựng để đo lường “phần

bù giá trị” (được gọi là “premium value”) là phần tỷ suất sinh lợi tăng thêm dành

cho các nhà đầu tư nào đầu tư vào những công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị

trường cao.

Được xây dựng tương tự như là nhân tố SMB, trong thực hành HML được tính toán

như là tỷ suất sinh lợi trung bình của 50% các cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao nhất (

gọi là các cổ phiếu giá trị) trừ cho tỷ suất sinh lợi trung bình của 50% các cổ phiếu

có tỷ số BE/ME thấp nhất ( các cổ phiếu tăng trưởng) mỗi tháng. HML dương trong

một tháng cho thấy rằng những cổ phiếu giá trị đạt kết quả tốt hơn trong tháng,

ngược lại HML âm cho thấy những cổ phiếu tăng trưởng đã làm tốt hơn. Trong suốt

khoảng thời gian từ 1929-2002, phần bù giá trị ở mức khoảng 0.43% mỗi tháng,

khoảng 5.1% hàng năm, và gần đây nhất thì Ken French cho rằng nó ở khoảng 3.5-

4%.

Các nhân tố tồn tại trong mô hình và rủi ro mà chúng đại diện: Mô hình Fama-

French vẫn dựa trên cơ sở tỷ suất sinh lợi cao là phần thưởng cho sự chấp nhận rủi

ro cao.Điều này có nghĩa là, nếu cổ phiếu của những công ty có mức vốn hóa nhỏ

đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn những cổ phiếu có mức vốn hóa lớn thì phần tỷ

suất sinh lợi vượt trội này phải đi cùng với rủi ro tăng thêm. Cả ba nhân tố trong mô

hình của FAMA-FRENCH đều giải thích tỷ suất sinh lợi theo khía cạnh này:tỷ suất

sinh lợi cao - rủi ro cao.

Yếu tố thị trường, tất cả các nhà đầu tư đều có thể dễ dàng tạo ra tỷ suất sinh lợi phi

rủi ro bằng cách đầu tư vào trái phiếu chính phủ. Nếu họ muốn tạo ra một tỷ suất

sinh lợi cao hơn thì họ cần phải đầu tư vào các loại chứng khoán khác. Phần bù rủi

ro thị trường (R m-Rf) tồn tại trong mô hình một cách hiển nhiên, nếu nhà đầu tư

chấp nhận một mức rủi ro cao hơn thì họ cũng sẽ nhận được một tỷ suất sinh lợi cao

hơn bằng cách mua các cổ phiếu thay vì mua trái phiếu chính phủ.

Sự lý giải cho phần rủi ro mà nhân tố SMB đại diện thì dễ dàng nhận thấy dựa trên

cơ sở lý thuyết nhưng đối với HML, việc xem xét nó như là một nhân tố rủi ro lại

tạo ra nhiều cuộc tranh luận.

Đối với SMB, nhân tố phản ánh cho rủi ro về qui mô trong mô hình hàm chứa một

thông điệp rằng những công ty qui mô nhỏ thì rủi ro hơn là các công ty có qui mô

lớn. Điều này khá lợp lý vì bản chất các công ty nhỏ thường chỉ có hoạt động tốt

trong những những điều kiện bình thường, đều đều, không đổi và có khả năng kém

trong việc ứng phó với các sự kiện tài chính bất lợi nảy sinh.

Mặt khác, nhân tố HML mang ý nghĩa rằng loại chứng khoán giá trị (tỷ số BE/ME

cao) thì rủi ro cao hơn so với chứng khoán tăng trưởng (tỷ số BE/ME thấp). Điều

này thật sự gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu bởi vì Fama – French nhận thấy

rằng các chứng khoán giá trị, được họ định nghĩa như là các chứng khoán có tỷ số

giá trị sổ sách trên giá thị trường cao, thường đạt được kết quả tốt hơn sovới toàn bộ

thị trường, thế nhưng kết quả tốt đẹp này lại không có mối liên hệ với tính biến

động của chứng khoán vẫn thường được xem là biểu hiện của rủi ro.

“Phần bù giá trị” xuất hiện rất rõ ràng trong cuộc nghiên cứu của Fama-French kết

quả này cũng đã xác nhận cho những nghiên cứu trên nhiều thị trường của các nhà

nghiên cứu khác. Phần bù này xét trong gia i đoạn 1926 -1997 thì lớn hơn so với

phần bù dành cho qui mô.

Lý do mà phần bù này gây khó khăn cho hai nhà nghiên cứu là vì các cổ phiếu giá

trị thì thường ít biến động hơn nhiều nếu đem so sánh với cả thị trường, điều này

dường như trái ngược với ý tưởng về việc rủi ro thường gắn liền với sự biến động

lớn về giá vá tỷ suất sinh lợi cao hơn thì tương ứng với rủi ro cao hơn. Tin tưởng

vào lý thuyết thị trường hiệu quả, Fama và French cố gắng giải thích phần bù dành

cho các cổ phiếu giá trị trên cơ sở nhận định rằng các cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao

thì tiềm ẩn rủi ro cao bởi vì nó phản ánh những thay đổi theo khuynh hướng xấu đi.

Tỷ số BE/ME cao có thể vì giá thị trường của công ty sụt giảm do những lần khó

khăn hoặc do nghi ngờ về nguồn thu nhập trong tương lai. Bởi vì những công ty này

đã phải trải qua những khó khăn nên chúng cũng bộc lộ rủi ro phá sản hoặc gặp vấn

đề tài chính lớn hơn. Đây có lẽ là một phần của thực tế,những cổ phiếu rẻ nhất

thường bộc lộ sự yếu kém, mặc dù điều này không thể hiện ra trong biến động giá

cả của chúng. Hai nhà nghiên cứu tranh luận rằng biến động giá không phải là cách

thức hiệu quả hoàn toàn để phân tích mức độ rủi ro và những nhân tố cơ bản thì

đóng vai trò quan trọng hơn khi đánh giá.

Hệ số si và hi lần lượt đo lường mức độ ảnh hưởng của hai nhân tố SMB và HML

đến tỷ suất sinh lợi của danh mục. Danh mục bao gồm những cổ phiếu giá trị (tỷ số

BE/ME cao) sẽ có hệ số hi cao và ngược lại đối với danh mục bao gồm những cổ

phiếu tăng trưởng (tỷ số BE/ME thấp) sẽ có hệ số hi thấp. Tương tự, danh mục bao

gồm những cổ phiếu có vốn thị trường cao thì sẽ có hệ số si thấp và ngược lại đối

với những danh mục bao gồm những cổ phiếu có vốn thị trường thấp thì hệ số si

cao.

1.2.2 Ý nghĩa của mô hình

Fama-French đã kiểm tra với hàng ngàn danh mục da nh mục ngẫu nhiên để đi đến

một sự kết hợp cả ba nhân tố beta, qui mô, và giá trị trong mô hình của họ và nhận

thấy rằng mô hình này có thể giải thích đến 95% tỷ suất sinh lợi của các danh mục

được đa dạng hóa. Nói cách khác, khi phân tích tỷ suất sinh lợi của một danh mục

trên thị thị trường chứng khoán, thì 95% tỷ suất sinh lợi của danh mục có thể được

giải thích bởi tính nhạy cảm của danh mục đối với biến động của thị trường (beta),

qui mô của các chứng khoán nằm trong danh mục, và tỷ số giá trị sổ sách trên giá

thị trường trung bình. Mô hình ba nhân tố của Fama-French đạt được kết quả tốt

hơn so với khả năng giải thích chỉ 70% tỷ suất sinh lợi một danh mục của beta trong

mô hình CAPM.

Giả sử có bốn danh mục đầu tư cổ phiếu được thiết lập dựa trên cơ sở hai yếu tố

phân loại của qui mô và hai yếu tố phân loại của tỷ số BE/ME. Bốn danh mục đó có

thể được ký hiệu như sau S/L, S/H, B/L, B/H. Chẳng hạn S/L (small/low) là danh

mục gồm cổ phiếu của những công ty có qui mô nhỏ và tỷ số BE/ME thấp. S/H

(small/high) là danh mục gồm cổ phiếu những công ty nhỏ và có tỷ số BE/ME cao.

B/L gồm cổ phiếu những công ty có qui mô lớn và tỷ số BE/ME thấp và B/H là cổ

phiếu những công ty lớn với tỷ số BE/ME cao (chứng khoán tăng trưởng). Như vậy

theo mô hình ba nhân tố của Fama -French chúng ta có thể dự đoán rằng danh mục

đầu tư S/H sẽ đạt được tỷ suất sinh lợi là lớn nhất. Bởi vì rủi ro của danh mục này là

cao nhất nên tỷ suất sinh lợi tăng thêm mong đợi dành cho nó cũng cao hơn.

Thống kê dữ liệu trên thị trường chứng khoán Mỹ đã cho thấy rằng trong suốt 80

năm từ năm 1927 cho đến năm 2006 các chứng khoán giá trị luôn có kết quả tốt hơn

các chứng khoán tăng trưởng, mặt khác danh mục loại cổ phiếu giá trị của các công

ty nhỏ-danh mục S/H -đạt được mức tỷ suất sinh lợi trung bình hàng năm cao nhất

là 14.5%, trong khi đó danh mục cổ phiếu tăng trưởng của công ty lớn - danh mục

B/H chỉ đạt tỷ suất sinh lợi trung bình hàng năm là 11.55%, của danh mục B/L là

9.35% và của danh mục S/L là 9.33%. Các số liệu này thể hiện sự ủng hộ cho quan

điểm của mô hình ba nhân tố, ngoại trừ việc tỷ suất sinh lợi loại cổ phiếu tăng

trưởng của những công ty nhỏ thấp hơn mong đợi, đạt được kết quả thấp nhất trong

cả bốn danh mục. Tuy nhiên cũng có nhiều tranh luận cho kết quả tốt hơn này của

danh mục S/H, trong đó đặc biệt là những tranh luận của các nhà phân tích tin tưởng

rằng thị trường là không hiệu quả.

Đối với thị trường không hiệu quả: Tồn tại những lý giải khác cho vấn đề tại sao

loại cổ phiếu giá trị của những công ty qui mô nhỏ lại có tỷ suất sinh lợi cao hơn

hẳn so với mức chung của thị trường. Những nhà phân tích không tin vào lý thuyết

thị trường hiệu quả cho rằng đó là kết quả của sự định giá sai trên thị trường không

hiệu quả. Theo họ, những nhà đầu tư nhìn thấy thu nhập thấp và rủi ro cao của các

chứng khoán này và đánh giá rằng đây là những khoản đầu tư kém, thậm chí thấp

hơn mức thật sự của chúng. Kết quả là thị trường đã đưa ra một mức giá sai cho các

chứng khoán này, một mức giá thấp hơn giá trị thật sự của các chúng. Ngoài ra, cổ

phiếu tăng trưởng thường được định giá quá cao vì mọi người đã trả thêm một phần

cho sự may rủi do tính biến động của chúng, trong khi đó các cổ phiếu giá trị lại

thường bị định giá thấp vì chúng dễ khiến mọi người cảm thấy “chán”. Khi thị

trường nhận ra sai lầm, giá những cổ phiếu giá trị và qui mô nhỏ bắt đầu tăng lên.

Những nhà đầu tư đã nhận định sai trước đây cần phải học bài học từ sai lầm của

mình và cố gắng đoán đúng hơn trong tương lai. Nhưng theo như cách nhìn của thị

trường không hiệu quả thì họ sẽ tiếp tục lặp lại những sai lầm cũ và chính điều này

sẽ giúp những nhà đầu tư khác có cơ hội thu được kết quả tốt hơn họ và tốt hơn mức

trung bình của toàn thị trường. Dưới góc độ thị trường không hiệu quả thì những

nhân tố rủi ro như giá trị và qui mô mà Fama-French đưa ra không phải là nguồn

gốc cơ bản của rủi ro, đó chỉ là những cơ hội cho việc lựa chọn cổ phiếu.

Mặc dù còn rất nhiều tranh luận nhưng thực tế mô hình ba nhân tố đã đạt được sự

thừa nhận trong lĩnh vực quản trị danh mục. Nhiều cuộc nghiên cứu đã chỉ ra rằng

phần đông các quỹ hỗ tương có danh mục đầu tư gắn liền với những chỉ số có tầm

rộng, đầu tư theo khuynh hướng năng động dựa vào ba nhân tố này, điều này dẫn

đến ngày càng có thêm nhiều quỹ đầu tư khác tin tưởng vào mô hình ba nhân tố của

Fama-French.

1.3 Thực nghiệm mô hình Fama-French ở các nước.

1.3.1 Mô hình 3 nhân tố trên thị trường chứng khoán các nước

Trong hầu hết các thị trường chứng khoán mới nổi, mô hình 3 nhân tố FAMA-

FRENCH ( 1993,1996) được sử dụng như một mô hình rủi ro chuẩn, mà không có

những kiểm định cẩn thận về sự hiệu quả của nó.

FAMA-FRENCH (1993,1996) đề cập đến mô hình 3 nhân tố để đo lường TSSL của

tài sản, bằng cách sử dụng chênh lệch TSSL giữa các cổ phiếu có quy mô nhỏ và

các cổ phiếu có quy mô lớn (SMB) và chênh lệch TSSL giữa các cổ phiếu có

BE/ME cao và các cổ phiếu có BE/ME thấp ( HML) như là các nhân tố rủi ro, ngoài

ra còn có chênh lệch TSSL giữa danh mục thị trường và tài sản phi rủi ro ( Mkt). Họ

chỉ ra rằng mô hình 3 nhân tố này giải thích một cách hợp lí TSSL bình quân của

các danh mục được xây dựng dựa trên quy mô và BE/ME trên thị trường Mỹ. Khi

đó, rất nhiều nghiên cứu tập trung vào việc kiểm định mô hình 3 nhân tố trên các

thị trường phát triển, đặc biệt ở thị trường Mỹ, Nhật và Anh. Ngược lại, các nghiên

cứu trên các thị trường mới nổi rất hạn chế, có rất ít bài nghiên cứu với lệ các kiểm

định thường bị hạn chế.

Những nghiên cứu gần đây về mô hình 3 nhân tố nhìn chung chủ yếu tập trung vào

các mẫu bằng chứng bên ngoài nước Mỹ. Một phương thức kiểm nghiệm trực tiếp

mô hình 3 nhân tố FAMA-FRENCH là kiểm nghiệm trên các thị trường bên ngoài

nước Mỹ, kể cả các thị trường mới nổi. FAMA-FRENCH (1998) nghiên cứu các dữ

liệu trên IFC ( International Finance Corporation) của 16 thị trường mới nổi. Khi

đó, họ tìm thấy phầ n bù giá trị có ý nghĩa thống kê trong suốt khoảng thời gian

1987-1995 khi họ xem xét tất cả các cổ phiếu trên thị trường mới nổi, nhìn chung

các kết quả của họ không có ý nghĩa thống kê trong kiểm định từng nước; phần bù

quy mô cho một kết quả tương tự, H ou, Karolyi và Kho (2006) kiểm định “mô hình

nhân tố toàn cầu”. Họ bác bỏ mô hình nhân tố toàn cầu của FAMA-FRENCH,

nhưng họ tìm thấy nhân tố thị trường toàn cầu, nhân tố C/P toàn cầu ( dòng tiền/giá)

để “giải thích TSSL bình quân của các danh mục các nước, danh mục các ngành và

danh mục các đặc trưng đa dạng”. Tuy nhiên, họ báo cáo việc kiểm định danh mục

các nước chỉ bao gồm 3 thị trường mới nổi ( Hàn Quốc, Malaysia và Nam Phi) như sau: R2 cho các nước này là thấp, các hệ số của đà tăng trưởng là âm cho Hàn Quốc

và Malaysia và hệ số hồi quy của C/P là không có ý nghĩa cho Hàn Quốc và chỉ có

ý nghĩa ở mức 10% đối với Nam Phi. Vì vậy, có rất ít bằng chứng về mô hình 3

nhân tố ở từng thị trường mới nổi.

Fama và French ( 1996) đã mang đến một mô hình giải thíc h đa nhân tố và phát

biểu rằng mô hình của họ đã giải thích thành công những sự bất thường mà chúng

không được giải thích bởi CAPM. Fama và French ( 1996) đã báo cáo rằng nhân tố

thị trường và các nhân tố liên quan đến quy mô công ty và giá trị sổ sách trên giá trị

thị trường là những điều quan tâm của các nhà đầu tư. Fama và French ( 1998) đã

cung cấp bằng chứng trên phạm vi quốc tế bằng việc quan sát và thấy rằng các cổ

phiếu giá trị ( cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao) có TSSL

tốt hơn các cổ phiếu tăng trưởng ( cố phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị

trường thấp) trên 12 thị trường trong số 13 thị trường lớn trong khoảng thời gian

1975-1995. Fama và French ( 1998) đã phát hiện ra hiệu ứng quy mô mang tính

quốc tế dựa trên bằng chứng là các cổ phiếu có quy mô nhỏ có TSSL tốt hơn các cổ

phiếu có quy mô lớn trên 11 thị trường trong số 16 thị trường nghiên cứu. Các bằng

chứng này cho thấy rằng TSSL chéo kì vọng không được giải thích một cách đầy đủ

bởi beta.

Sự giải thích của Fama và French ( 1993) cho thấy các công ty có quy mô nhỏ và tỷ

số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao sẽ tạo ra một TSSL cao như là một phần

bù cho rủi ro hệ thống cao hơn, sự giải thích này đã làm khuấy động sự phản ứng từ

các nhà nghiên cứu . Một số chuyên gia không đồng tình với quan điểm này và cho

rằng các kết quả của Fama và French thiếu sự vững chắc nên không thuyết phục.

1.3.2 Mô hình Fama-French ở các nước phát triển

Mirela Malin và Madhu Veeraraghavan nghiên cứu sự bền vững của mô hình đa

nhân tố Fama-French với các cổ phiếu được niêm yết trên ba thị trường chứng

khoán Châu Âu. Mirela Malin và Madhu Veeraraghavan đã tìm thấy bằng chứng

của hiệu ứng quy mô công ty nhỏ trên thị trường Pháp và Đức ; và hiệu ứng quy

mô công ty lớn trên thị trường vương quốc Anh. Ngoài ra, Malin và Veeraraghavan

không tìm thấy bất kì bằng chứng nào của hiệu ứng giá trị trên các thị trường này.

Thay vào đó Malin và Veeraraghavan nghiên cứu hiệu ứng tăng trưởng. Cuối cùng,

Malin và Veeraraghavan bác bỏ tranh luậ n cho rằng hiệu ứng mùa vụ có thể giải

thích các kết quả của mô hình đa nhân tố.

1.3.2.1. Các kết quả thực nghiệm về mô hình đa nhân tố

Thị trường Pháp:

Các kết quả cũng chỉ ra rằng các danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ có độ lệch

chuẩn cao nhất ( cao nhất là 8.71 % của danh mục S/L) so với các danh mục cổ

phiếu có quy mô lớn. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn của các danh mục cổ phiếu có quy

mô lớn B/L và B/M lại lớn hơn so với danh mục S/L và S/M. Chúng ta cũng tính

toán hệ số phương sai cho các danh mục còn lại để so sánh rủi ro của các danh mục

với nhau, với TSSL khác nhau. Hệ số phương sai được tính bằng cách chia độ lệch

chuẩn cho TSSL kì vọng danh mục. Lưu ý rằng, hệ số phương sai cao hơn thì rủi ro

sẽ lớn hơn. TSSL bình quân hàng tháng của Rmt- Rft là 0.46% với độ lệch chuẩn là

5.97%. Malin và Veeraraghavan cũng phát hiện ra rằng danh mục mô phỏng cho

quy mô, SMB, tạo ra TSSL là 0.93% tháng với độ lệch chuẩn 3.7%, trong khi đó

danh mục mô phỏng cho tỷ số BE/ME, HML, tạo ra một TSSL âm ( -3.05%) với độ

lệch chuẩn 5.42%.

Phát hiện của Malin và Veeraraghavan liên quan tới những điều đã được đề cập

trong Otten và Bans (2002). Khi đó, danh mục mô phỏng cho BE/ME tạo ra TSSL

âm. Họ tìm thấy hiệu ứng tăng trưởng và không tìm thấy hiệu ứng giá trị như những

gì FAMA-FRENCH (1996) đã đề cập. Malin và Veeraraghavan cũng cho rằng các

nhà đầu tư sẵn lòng chấp nhận rủi ro thì nên đầu tư vào các cổ phiếu có quy mô nhỏ

với BE/ME thấp. Sự hiện diện của hiệu ứng tăng trưởng gây ra thách thức cho

FAMA-FRENCH(1996), hai ông cho rằng các công ty giá trị ( các công ty có

BE/ME cao) bị kiệt quệ. Những phát hiện này có liên đến FAMA-FRENCH ( 1996)

, hai ông cho rằng độ nhạy cảm nhân tố SMB ( hệ số s) là dương đối với các công ty

nhỏ và âm đối với các công ty lớn . Nhân tố BE/ME ( với hệ số h) cũng cho thấy

rằng các danh mục BE/ME cao ( cổ phiếu giá trị) có độ nhạy cảm nhân tố HML( hệ

số h) dương, trong khi đó các danh mục BE/ME thấp và trung bình có độ nhạy cảm

nhân tố HML ( hệ số h) âm hoặc dương nhỏ.

Những phát hiện của Malin và Veeraraghavan một lần nữa lại liên quan đến những

điều mà FAMA-FRENCH ( 1996) và các nhà nghiên cứu khác đã trình bày, cụ thể

họ thấy rằng độ nhạy cảm nhân tố HML (hệ số h) là dương đối với các công ty có

BE/ME cao và âm đối với các công ty có BE/ME thấp. Malin và Veeraraghavan

nhận thấy rằng các hệ số tăng một cách đều đặn cho cả 6 danh mục. Chuỗi R2 hiệu

chỉnh của 6 danh mục tăng từ 0.54 đến 0.87 với giá trị bình quân là 0.69, điều này

có nghĩa là các biến độc lập giải thích 69% những biến động trong biến phụ thuộc.

Điều quan tâm ở đây là chúng ta không tìm thấy bất kì bằng chứng nào về hiện

tượng tự tương quan và đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy của chúng ta. Malin

và Veeraraghavan còn sử dụng kiểm nghiệm đơn vị ADF ( Augmented Dickey -

Fuller) để kiểm nghiệm tính không dừng của 3 chỗi dữ liệu của 3 thị trường trong

bài viết này. Malin và Veeraraghavan so sánh giá trị của kiểm nghiệm ADF của mỗi

danh mục với các mức ý nghĩa 1,5, và 10% và không tìm thấy bất kì bằng chứng

nào về tính không dừng của chuỗi dữ liệu vì các giá trị thống kê của mỗi danh mục

đều lớn hơn 3 mức ý nghĩa của Dickey- Fuller. Do đó, Malin và Veeraraghavan kết

luận rằng chuỗi dữ liệu theo thời gian có tính dừng.

Thị trường Đức: Theo các nghiên cứu thì mặc dù S/L có TSSL cao nhất, nhưng nó

có rủi ro thấp nhất với độ lệch chuẩn là 1.78%. Malin và Veeraraghavan thấy rằng

danh mục S/H có dộ lệch chuẩn cao nhất 17.45%. TSSL bình quân hàng tháng cho

nhân tố thị trường ( Rmt- Rft) là 3.83% với độ lệch chuẩn 5.27%, đối với danh mục

mô phỏng c ho quy mô,SMB, là 4.68% với độ lệch chuẩn 2.82%, nhưng đối với

nhân tố HML là ( -1.53%) với độ lệch chuẩn 4.56%. Một lần nữa, những phát hiện

của Malin và Veeraraghavan lại liên quan đến Otten và Bams ( 2002). Thêm vào đó,

những phát hiện này ở thị trường Đức có liên quan tới thị trường Pháp, trong đó họ

chứng minh có hiệu ứng công ty quy mô nhỏ và hiệu ứng tăng trưởng.

Cũng giống như ở Pháp, ở thị trường Đức Malin và Veeraraghavan cũng nhận thấy

hệ số chặn gần như bằng 0 đối với tất cả 6 danh mục và nhân tố thị trường là dương

và có ý nghĩa cao tại mức ý nghĩa 1% cho 6 danh mục. Tương tự như FAMA-

FRENCH ( 1996) , hệ số hiệu ứng quy mô (s) là dương và có ý nghĩa cao tại mức ý

nghĩa 1% cho 3 danh mục quy mô nhỏ. Đối với B/L thì hệ số này âm nhưng trở nên

dương đối với 2 danh mục B/M và B/H. Tuy nhiên, các công ty quy mô lớn đều

không có ý nghĩa thông kê. Vì thế, Malin và Veeraraghavan chứng minh có hiệu

ứng quy mô công ty nhỏ. Hệ số hồi quy cho hiệu ứng BE/ME là âm đối với danh

mục S/L nhưng dương và có ý nghĩa cao đối với các danh mục S/M và S/H.

Những phát hiện của họ một lần nữa liên quan tới những điều FAMA-FRENCH(

1996) đã nêu. Hai ông thấy rằng độ nhạy cảm nhân tố HML là dương đối với các

công ty có BE/ME cao và âm đối với các công ty có BE/ME thấp. Họ n hận thấy rằng các hệ số tăng đều đặn đối với 6 danh mục. Chuỗi R2 hiệu chỉnh tăng từ 0.78

đến 0.89 với giá trị trung bình là 0.82, điều này có nghĩa là các biến độc lập giải

thích 82% những biến động trong biến phụ thuộc. Họ không tìm thấy bất kì bằng

chứng nào về hiện tượng tự tương quan và cũng không thấy bằng chứng nào về hiện

tượng đa cộng tuyến.

Thị trường Anh: Trong mẫu nghiên cứu thị trường Anh. danh mục S/H có số lượng

công ty cao nhất với trung bình có khoảng 222 công ty, theo sau là danh mục B/L

trung bình có khoảng 208 công ty. S/M trung bình có 133 công ty và danh mục B/M

trung bình có khoảng 192 công ty. Danh mục S/L và B/H trung bình lần lượt có

khoảng 79 và 93 công ty. Phát hiện của Malin và Veeraraghavan cho thấy TSSL

bình quân hàng tháng cho nhân tố thị trường ( Rmt - Rft) là 0.27 % với độ lệch

chuẩn 4.14%. Tuy nhiên, TSSL của danh mục mô phỏng cho quy mô ( SMB) là -

0.20% với độ lệch chuẩn 3.25% và TSSL của danh mục mô phỏng cho BE/ME

(HML) là -3.56% với độ lệch chuẩn 5.71%. Phát hiện của họ l iên quan tới những

điều Otten và Bams ( 2002) đã trình bày. TSSL của 2 danh mục mô phỏng đều âm,

do đo Malin và Veeraraghavan chứng minh có hiệu ứng quy mô công ty nhỏ và hiệu

ứng tăng trưởng.

Cũng giống như ở Pháp và Đức, những phát hiện ở thị trường Anh cho thấy hệ số

chặn gần như bằng 0 cho cả 6 danh mục và hệ số nhân tố thị trường và những phát

hiện của họ liên quan tới những nhận định của FAMA-FRENCH ( 1996), Malin và

Veeraraghavan đã chứng minh được hiệu ứng công ty nhỏ. Hệ số h là âm và có ý

nghĩa đối với danh mục S/L, dương đối với danh mục S/M và S/H nhưng chỉ có ý

nghĩa đối với danh mục S/H. Hệ số này âm đối với danh mục B/L nhưng dương đối

với danh mục B/M và B/H. Nhìn chung, hệ số h tăng đều đối với cả 6 danh mục.

Chuỗi R2 hiệu chỉnh tăng từ 0.38 đến 0.78 với giá trị trung bình là 0.53, điều này có

nghĩa là các biến độc lập giải thích 53% những biến động trong biến phụ thuộc.

Malin và Veeraraghavan cũng không tìm thấy bất kì bằng chứng nào về hiện tượng

tự tương quan và đa cộng tuyến trong dữ liệu.

1.3.2.2. Các kết quả thực nghiệm về phần bù thị trường, quy mô và giá trị

Thị trường Pháp: Các kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng phần bù thị trường là dương

và có ý nghĩa thống kê cho cả 6 danh mục. Phần bù được tính toán như là sản phẩm

của TSSL nhân tố và hệ số tương quan cho mỗi danh mục. Phần bù quy mô là

dương đối với 3 danh mục quy mô nhỏ, trong đó S/L phát sinh phần bù cao nhất.

Trái ngược lại, các danh mục cổ phiếu có quy mô lớn phát sinh phần bù không có ý

nghĩa thống kê, phần bù âm đối với danh mục B/L và phần bù dương thấp đối với

danh mục B/M và B/H. Những kết quả này liên quan tới những nhận định của

FAMA-FRENCH ( 1996) và các nhà nghiên cứu khác, cụ thể họ chứng minh được

hiệu ứng quy mô.

Những phát hiện của họ cho thấy danh mục S/L và B/L phát sinh phần bù

cao nhất trong khi đó các danh mục khác phát sinh phần bù rủi ro âm. Ở khía cạnh

này, những phát hiện của họ gây ra thách thức cho FAMA-FRENCH ( 1996), họ

tranh luận rằng các công ty có BE/ME cao phát sinh TSSL vượt trội vì chúng bị kiệt

quệ trong khi đó Malin và Veeraraghavan thì chứng minh được điều khác hẳn. Do

đó, Malin và Veeraraghavan đề nghị rằng các nhà đầu tư- sẵn lòng chấp nhận rủi ro-

nên đầu tư vào các cổ phiếu quy mô nhỏ và BE/ME thấp bổ sung vào danh mục thị

trường để tạo ra TSSL vượt trội.

Thị trường Đức :Những phát hiện của họ cho thấy rằng phần bù thị trường là

dương cho tất cả 6 danh mục. Malin và Veeraraghavan cũng tìm thấy hiệu ứng công

ty nhỏ khi 3 danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ phát sinh TSSL vượt trội hơn TSSL

của 3 danh mục cổ phiếu có quy mô lớn. Lưu ý rằng những phát hiện ở Đức cũng

được tìm thấy ở Pháp, cụ thể Malin và Veeraraghavan tìm thấy hiệu ứng quy mô

nhỏ và hiệu ứng tăng trưởng. Do đó, Malin và Veeraraghavan đề nghị rằng các nhà

đầu tư nên đầu tư vào các cổ phiếu quy mô nhỏ và có BE/ME thấp bổ sung vào

danh mục thị trường để tạo ra TSSL vượt trội

Thị trường Anh: các nghiên cứu cho ta có thể thấy phần bù thị trường dương cho

cả 6 danh mục. Phần bù quy mô hầu như không tồn tại với giá trị âm nhỏ cho các

danh mục quy mô nhỏ vì TSSL của danh mục SMB âm. Phần bù giá trị là rất lớn

cho các danh mục BE/ME thấp, chủ yếu là vì TSSL âm của danh mục mô phỏng và

các hệ số hồi quy. Các phát hiện của họ ở thị trường Anh khác so với thị trường

Pháp và Đức, vì họ tìm thấy hiệ u ứng công ty lớn và hiệu ứng tăng trưởng trên thị

trường Anh, trong khi đó họ tìm thấy hiệu ứng công ty nhỏ trên thị trường Pháp và

Đức. Các phát hiện của họ gây ra thách thức cho FAMA-FRENCH ( 1996) và các

nhà nghiên cứu khác khi tìm thấy hiệu ứng quy mô công ty nhỏ và hiệu ứng giá trị.

Tóm lại: Trong các nghiên cứu này cho thấy các nhân tố FAMA-FRENCH có thực

sự tồn tại hay không. Với bằng chứng nghiên cứu trên 3 thị trường châu Âu ta thấy

rằng các nhà đầu tư nên nắm giữ các cổ phiếu quy mô nhỏ để kiếm TSSL vượt trội

hơn là nắm giữ các cổ phiếu quy mô lớn, ngoại trừ các nhà đầu tư ở thị trường Mỹ.

Do đó, họ tranh luận rằng các nhà đầu tư cần xem xét các bằng chứng được trình

bày trong bài viết này như một ứng dụng thực tế cho việc quản lí danh mục.Tóm

lại, bài viết này mang đến sự hỗ trợ cho mô hình định giá tài sản mở rộng khi các

nghiên cứu chuyên sâu cho rằng beta không đủ để mô tả những biến động trong

TSSL bình quân cho các thị trường được nghiên cứu trong bài viết này.

Những phát hiện này rất hữu ích cho việc quản lí danh mục và quản lý tài chính

doanh nghiệp liên quan tới chi phí sử dụng vốn.

1.3.3 .Mô hình Fama-French ở các nước đang phát triển

Nhìn chung, bằng chứng thực nghiệm trên các thị trường mới nổi xác nhận có hiệu

ứng quy mô và hiệu ứng giá trị. Fama-French( 1998) trình bày rằng hiệu ứng quy

mô tồn tại trên 11 tổng số 16 thị trường mới nổi, trong khi đó hiệu ứng giá trị tồn tại

trên 12 thị trường. Các hiệu ứng này cũng được kiểm chứng trên thị trường Hong

Kong, Hàn Quốc, Malaysia, Thái Lan và Philippin ( Chui và Wei, 1998; Lam,2002;

Drew và Veeraraghavan, 2002, 2003). Khác với các nước phát triển thì mô hình 3

nhân tố tại các nước đang phát triển thì có sự không ổn định, nghiên cứu thực

nghiệm các nước đang phát triển cho ta thấy điều đó, sau đây ta sẽ kiểm định mô

hình 3 nhân tố tại các thị trường mới nổi để xem xét mức độ ảnh hưởng của mô hình

3 nhân tố và liệu các nhân tố trong mô hình có thể giải thích tốt hơn mô hình CAPM

hay không.

1.3.3.1.Thị trường chứng khoán Ấn Độ

Tại thị trường Ấn Độ, Bhavna Bahl nghiên cứu thực nghiêm mô hình 3 nhân tố và

các biến thể của nó, bao gồm cả mô hình một nhân tố CAPM với 79 cổ phiếu được

niêm yết trên chỉ số BSE-100 của Ấn Độ để so sánh với các kết quả của các nghiên

cứu trước trên thị trường Ấn Độ (Connor và Sehgal (2001)) có phải chỉ đúng cho

một mẫu hoặc một khoảng thời gian nghiên cứu hay không.

Connor và Sehgal (2001) đã xem xét phần bù quy mô và phần bù giá trị trên thị

trường mới nổi Ấn Độ và các thị trường mới nổi khác. Họ thấy rằng trong mô hình

3 nhân tố, thì nhân tố thị trường có sức mạnh giải thích cao nhất, trong khi đó nhân

tố SMB và HML thì không rõ ràng. Ông mang đến các bằng chứng trên một dữ liệu

khác và trong khoảng thời gian dài hơn so với các nghiên cứu trước nhưng cho ra

các kết quả tương tự.

Các bằng chứng cho thấy danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ có TSSL bình quân

cao hơn 3 danh mục cổ phiếu có quy mô lớn, nó cho thấy mối quan hệ ngược chiều

giữa quy mô và TSSL bình quân danh mục (Fama và French (1992), Connor và

Sehgal (2001)). TSSL bình quân của các danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ nằm

trong khoảng 1.48% -1.96% , trong khi đó TSSL bình quân của các danh mục cổ

phiếu có quy mô lớn nằm trong khoảng 0,58% -1,07%.

Đối với hiệu ứng giá trị, ông thấy rằng TTSL bình quân của các danh mục tăng từ

các danh mục có BE/ME thấp đến các danh mục có BE/ME trung bình và sau đó

giảm từ các danh mục có BE/ME trung bình xuống các danh mục có BE/ME cao.

Phát hiện này trái ngược với những kết quả của Fama và French (1992), hai ông đã

tìm thấy mối quan hệ cùng chiều mạnh mẽ giữa TSSL bình quân và BE/ME trên thị

trường Mỹ, cũng như Connor và Sehgal (2001) tìm thấy mối quan hệ cùng chiều đối

với các cổ phiếu có quy mô nhỏ và ngược chiều đối với các cổ phiếu có quy mô lớn

trên thị trường Ấn Độ. Như vậy ta có thể thấy sự không ổn định trong nhân tố giá trị

BE/ME tại thị trường Ấn Độ so với thị trường Mỹ hay khi so sánh khác mẫu nghiên

cứu. Kết quả này có thể bị ảnh hưởng bởi thái độ của nhà đầu tư đối với hiệu ứng

giá trị, và hiệu ứng này cần được khảo sát nhiều hơn.

Không giống như những phát hiện của Connor và Sehgal (2001) và Fama và French

(1993), tương quan giữa TSSL vượt trội của danh mục thị trường và nhân tố SMB

là âm , trong khi đó tương quan giữa nhân tố HML và TSSL vượt trội thị trường

cũng như tương quan giữa nhân tố SMB và nhân tố HML là dương.

Các kết quả hồi quy của mô hình ba nhân tố cũng như các biến thể của nó (bao gồm

cả CAPM) cho thấy nhân tố TSSL thị trường giải thích phần lớn nhất những biến

động trong TSSL cổ phiếu đối với cả 6 danh mục (beta của các danh mục trong tất

cả các hồi quy có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 5%). Hồi quy mô hình CAPM (chỉ sử

dụng nhân tố TSSL thị trường vượt trội) tạo ra R2 hiệu chỉnh bình quân khoảng

76%, là cao hơn nhiều so với hồi quy chỉ sử dụng nhân tố SMB và HML . Đối với

tất cả các danh mục, hồi quy sử dụng nhân tố thị trường và SMB có R2 hiệu chỉnh

cao hơn so với hồi quy sử dụng nhân tố thị trường và HML. Hồi quy sử dụng nhân

tố SMB và HML tạo ra R2 hiệu chỉnh bình quân thấp nhất so với các hồi quy đa

nhân tố khác - có nhân tố thị trường, điều đó cho thấy nhân tố TSSL thị trường

đóng một vai trò quan trọng trong việc giải thích TSSL chéo của các cổ phiếu trên

thị trường Ấn Độ.

Đối với hồi quy 3 nhân tố ( nhân tố thị trường vượt trội, SMB và HML), hệ số s là

dương cho các danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và âm cho các danh mục cổ phiếu

có quy mô lớn , xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng quy mô. Tương tự, hệ số h là âm

cho các danh mục cổ phiếu có BE/ME thấp và dương cho các danh mục cổ phiếu có

BE /ME cao, xác nhậ n sự tồn tại của hiệu ứng giá trị. Các R2 hiệu chỉnh nằm trong

khoảng từ 75% đến 94%. Nhân tố thị trường có ý nghĩa đối với tất cả các danh mục,

nhân tố SMB có ý nghĩa đối với 5 danh mục và HML có ý nghĩa đối với 4 danh

mục. Điều này cho thấy nhân tố thị trường có sức mạnh giải thích cao nhất và

không có thứ hạng rõ ràng cho hai nhân tố còn lại.

Dù hệ số s và h của 3 nhân tố quy mô và giá trị thể hiện đúng như nghiên cứu như

FAMA-FRENCHđã trình bày tại thị trường Mỹ nhưng ở thị trường Ấn Độ vì tỷ súât

sinh lợi nhân tố HML là âm (-0.27%) nên cho ta phần bù giá trị là âm đối với các

danh mục có BE/ME từ trung bình đến cao và cho một phần bù giá trị là dương đối

với danh mục BE/ME từ thấp đến trung bình. Như vậy kết quả là hoàn toàn trái

ngược đối với mẫu mà Connor và Sehgal (2001) và Fama và French (1993) đã kiểm

định.

Fama và Frech (1993) tranh luận rằng mô hình định giá tài sản đa nhân tố có thể

được kiểm nghiệm xem chúng có mô tả đầy đủ TSSL chéo hay không. Nếu lý

thuyết định giá này tồn tại , thì các hệ số chặn trong hồi quy chuỗi thời gian nên tiến

về gần bằng 0 hoặc bằng 0. Fama và French (1995) thấy rằng hệ số chặn trong hồi

quy 3 nhân tố là gần bằng không. Điều này cho thấy hệ số độ dốc hồi quy và giá trị

bình quân của 3 nhân tố (TSSL thị trường vượt trội, SMB và HML) mô tả hầu hết

chênh lệch trong TSSL bình quân của 6 danh mục quy mô-BE/ME

Để hoàn tất phân tích của ông, ông tập trung vào việc kiểm nghiệm xem các nhân tố

rủi ro có giải thích TSSL chéo bình quân hay không. Điều này được thực hiện bằng

cách kiểm tra giả thuyết hệ số chặn bằng 0. Có 2 phương pháp để kiểm định điều

này bằng cách xem xét thống kê t cho từng hệ số chặn,và dùng kiểm định GRS (của

Gibbons, Ross and Shanken) để kiểm định các hệ số chặn đồng thời đều bằng 0.

Theo như kết quả của ông thì kiểm định t cho thấy hệ số chặn có ý nghĩa (ở mức ý

nghĩa 5%) cho 3 danh mục cổ phiếu có quy mô lớn đối với mô hình CAPM,và chỉ

có ý nghĩa cho danh mục B/L đối với mô hình 3 nhân tố. Điều này trái với Connor

và Sehgal (2001) , kết quả của họ cho thấy các hệ số chặn có ý nghĩa thống kê cho

3 danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ đối với mô hình CAPM,và tất cả các hệ số

chặn đều không khác 0 đối với mô hình 3 nhân tố. Nhưng sử dụng thống kê t không

đưa ra được một kết luận rõ ràng về việc mô hình nào sẽ tốt hơn trong việc giải

thích các TSSL.Vì vậy ông cần dùng tới kiểm định GRS cho những phân tích sâu

hơn.

Những kết luận trước đây của ông rằng từng nhân tố SMB và HML riêng không giữ

vai trò quan trọng trong những phân tích của chúng ta làm trong bài này. Bằng cách

sử dụng kiểm định GRS trong hồi quy chỉ với nhân tố SMB và HML,ông phát hiện

ra rằng giả thuyết các hệ số chặn đồng thời bằng 0 bị bác bỏ tại các mức ý nghĩa

thích hợp , từ đó có thể cho thấy có một nhân tố bị bỏ sót (TSSL thị trường vượt

trội) và nhân tố này nên được đưa vào hồi quy để giải thích TSSL.

Trong bài nghiên cứu,ông đã thành công trong việc kiểm định sự hiệu quả của mô

hình 3 nhân tố của Fama và French trên thị trường Ấn Độ,vượt trội so với mô hình

một nhân tố CAPM. Sử dụng R2 hiệu chỉnh để kiểm tra khả năng giải thích của

danh mục nhân tố , và dùng kiểm định GRS để kiểm tra các hệ số chặn đồng thời

tiến về 0, chúng ông không tìm thấy sự hiện diện của TSSL bất thường, mà không

được giải thích bởi mô hình 3 nhân tố. Ông cũng kiểm tra xem hiệu ứng mùa vụ có

tác động đến chuỗi TSSL hay không, và ông thấy rằng chúng không tồn tại.

Tuy nhiên, ta có thể thấy là tồn tại song song là sự không ổn định của tại thị trường

Ấn Độ khi các nhân nghiên cứu cho các kết quả trái ngược nhau, hiệu ứng giá trị có

thể bị sai lệch bởi tác động của việc lấy dữ liệu hoặc xu hướng lựa chọn mẫu nghiên

cứu. Nhân tố SMB và HML không thể giải thích TSSL một cách rõ ràng do đó cần

kiểm tra nhiều mẫu hơn và nghiên cứu trên các khoảng thời gian khác nhau, và có

thể nghiên cứu của Connor và Sehgal (2001) chỉ đúng cho một mẫu hoặc một

khoảng thời gian nghiên cứu nhất đinh. Đây cũng là điều dễ hiểu khi mà thị trường

Ấn Độ mới phát triển và cần mở rộng nghiên cứu trên những chỉ số chứng khoán

khác, xây dựng các danh mục với nhiều cổ phiếu hơn và dựa vào các đặc trưng khác

ngoài quy mô và BE/ME, và nghiên cứu mô hình sử dụng danh mục các ngành cũng nên được xem xét.

1.3.3.2.Thị trường chứng khoán Hồng Kông

Các hiệu ứng quy mô và giá trị cũng được kiểm chứng trên thị trường Hong Kong,

Hàn Quốc, Malaysia, Thái Lan và Philippin ( Chui và Wei, 1998; Lam,2002; Drew

và Veeraraghavan, 2002, 2003). Chui và Wei ( 2003) sử dụng dữ liệu lấy từ cở sở

dữ liệu Pacific Basin Capital Market ( PACAP) trong khoảng thời gian 13 năm từ

7/1980 đến 6/1993. Họ sử dụng phương pháp hồi quy của Fama và MacBeth (

1973) và báo cáo rằng thị trường chứng khoán HongKong tồn tại hiệu ứng quy mô

và hiệu ứng giá trị một cách ý nghĩa. Tuy nhiên, hiệu ứng quy mô được kì vọng tồn

tại trong các tháng khác tháng 1 vì hiệu ứng quy mô ngược chiều đã xuất hiện trong

tháng 1 với việc các công ty lớn có biểu hiện tốt hơn các công ty nhỏ. Các nhà

nghiên cứu lí giải cho phát hiện không được kì vọng này như là một kết quả của

hành động mua cổ phiếu có quy mô lớn trong tháng 1 của các nhà đầu tư tổ chức

nước ngoài, họ là lực lượng chính trên thị trường chứng khoán HongKong. Tương

tự, Lam ( 2003) cũng sử dụng khoảng thời gian kiểm định 13 năm từ 7/1984 đến

6/1997, các dữ liệu này cũng được thu thập từ PACAP. Bằng việc thu thập các công

ty từ cơ sở dữ liệu này, tác giả thu thập được 100 công ty kể cả các công ty tài chính

và chứng minh có hiệu ứng quy mô và hiệu ứng giá trị nhưng hiệu ứng quy mô là

dương trong tất cả các hồi quy, trái ngược với sự kì vọng. Tuy nhiên, các kết quả

của Lam có thể bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu nhỏ thêm vào đó là sự hiện diện

của lựa chọn mẫu nghiên cứu.

Drew và Veeraraghavan ( 2002, 2003) đã kiểm định mô hình trên các thị trường

mới nổi châu Á và tìm thấy rất ít bằng chứng về sự đại diện của các nhân tố rủi ro

trên các thị trường HongKong, Hàn Quốc , Malaysia và Philippin. Tuy nhiên, các

kiểm định của tác giả trong chuỗi thời gian từ 5 năm đến 8 năm lại cho thấy rằng

cần nhiều nghiên cứu thực nghiệm hơn nữa trước khi mô hình Fama-French có thể

được chấp nhận để thay thế cho mô hình CAPM.

Drew và Veeraraghavan ( 2003) ( DV), hai ông đã xác nhận có phần bù rủi ro quy

mô và phần bù rủi ro giá trị và báo cáo rằng mô hình Fama-French có thể giải thích

TSSL bình quân tốt hơn CAPM. Tuy nhiên kh oảng thời gian nghiên cứu của họ chỉ

là 6 năm từ 12/1993 đến 12/1999. Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu

nghiên cứu nhằm mục đích thu thập một kết quả thuyết phục hơn bằng việc sử dụng

dữ liệu trong khoảng thời gian dài hơn để kiểm định sự ổn định của mô hình tại thị

trường HongKong.

Nghiên cứu của Chui và Wei (1998) và Lam (2003) đều sử dụng phân tích hồi quy

chéo của Fama và MacBeth (1973), trong khi nghiên cứu này sử dụng hồi quy chuỗi

thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972), tương tự như DV (2003). Tuy nhiên,

không giống như DV( 2003) Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu sử dụng

khoảng thời gian kiểm định 20 năm từ 1/1982 đến 12/2001, điều này phù hợp với

những bình luận của Pinfold et al ( 2001), ông ta nhấn mạnh rằng “ các nghiên cứu

về hiệu ứng quy mô hoặc hiệu ứng giá trị phụ thuộc rất lớn vào việc lựa chọn khung

thời gian nghiên cứu.

Các kết quả trên toàn mẫu nghiên cứu cũng cho thấy hiệu ứng quy mô mạnh hơn

hiệu ứng BM cho cả tháng 1 và các tháng còn lại. Điều cần quan tâm ở đây là TSSL

của danh mục cũng như SMB và HML phải có ý nghĩa cao hơn trong tháng 1 so với

các tháng còn lại. Do đó, dựa vào các kết quả thống kê TSSL, Gilbert V.Nartea -

Christopher Gan - Ji Wu kết luận rằng hiệu ứng quy mô và hiệu ứng BM tồn tại

trong suốt các tháng trong năm, nhưng các hiệu ứng này mạnh hơn trong tháng 1.

Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu sẽ xác nhận các phát hiện này bằng

cách sử dụng mô hình F.F để ước tính cho tháng 1 và các tháng còn lại, nhưng đầu

tiên Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu sẽ kiểm tra lại một phát hiện bất

thường của Chui và Wei ( 1998), hai ông cho rằng có hiệu ứng quy mô ngược chiều

trong tháng 1.Tuy nhiên, Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu tranh luận

rằng hiệu ứng quy mô ngược chiều này chỉ tồn tại duy nhất trong khoảng thời gian

1980-1993 khi xem xét các bằng chứng được trình bày trong các nghiên cứu trước

cho toàn bộ thời gian mẫu.

Các kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mối quan hệ yếu hơn giữa giá trị và TSSL,

kết quả này rất nhạy cảm với khung thời gian được lựa chọn để kiểm nghiệm;

nghiên cứu trước của Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu cũng cho thấy có

hiệu ứng giá trị mạnh trong khoảng thời gian từ 12/1993 đến 12/1999. Hành vi của

các độ nhạy cảm nhân tố SMB và HML ( s và h) đã hổ trợ cho khả năng giải thích

dựa trên rủi ro của phần bù quy mô và phần bù giá trị như là sự bù đắp cho việc

gánh chịu rủi ro, phù hợp với giả thuyết thị trường hiệu quả. Mô hình Fama-French

cũng giải thích sự biến động của TSSL bình quân tốt hơn CAPM, bình quân nó cải

thiện được khoảng 17%, tuy nhiên sự hiện hiện có ý nghĩa của các hệ số chặn cho

thấy mô hình Fama-French là chưa điển hình trên thị trường HongKong và ngụ ý

rằng có thể có các nhân tố khác tốt hơn trong việc giải thích TSSL bình quân.

Các kết quả của Gilbert V.Nartea -Christopher Gan - Ji Wu cũng hỗ trợ cho khả

năng giải thích dựa trên rủi ro của hiệu ứng quy mô và hiệu ứng BM; và phần bù

quy mô và phần bù giá trị không là quan điểm của thị trường không hiệu quả, nhưng

chúng là phần thưởng cho việc gánh chịu rủi ro. Gilbert V.Nartea -Christopher Gan

- Ji Wu cũng tìm thấy rằng mô hình FAMA-FRENCH giải thích sự biến động trong

TSSL tốt hơn CAPM. Nhìn chung, các phát hiện của Gilbert V.Nartea -Christopher

Gan - Ji Wu cho thấy rằng mẫu nghiên cứu của Gilbert V.Nara -Christopher Gan -

Ji Wu đã đa dạng hơn rộng lớn hơn khi đó ta thấy với mẫu nghiên cứu của các nhà

nghiên cứu đi trước khi thị trường chứng khoán HongKong mới phát triển vẫn tồn

tại các vấn đề mà cần có thời gian nghiên cứu sâu hơn và thông qua 3 nhân tố -thị

trường, BM và quy mô- các biến bền vững trong giải thích TSSL và sự hiện diên có

ý nghĩa của các hệ số chặn cho thấy mô hình FAMA-FRENCH là không điển hình

trên thị trường HongKong và có nhân tố bổ sung khác tốt hơn để giải thích TSSL

bình quân.

1.3.3.3.Thị trường chứng khoán Hàn Quốc

Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park sử dụng mô hình 3 nhân tố của FAMA-FRENCH

để kiểm nghiệm thị trường chứng khoán Hàn Quốc- một thị trường mới nổi. Tác giả

nhận thấy rằng mô hình 3 nhân tố bị bác bỏ trên toàn bộ khoảng thời gian mẫu và

trên các đoạn thời gian , trái ngược hẳn với những phát hiện ở các nước phát triển.

Trong một vài đoạn thời gian, mô hình nhân tố không bị bác bỏ bởi khiểm nghiệm,

Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park nhận thấy rằng kiểm nghiệm Daniel-Titman về mô

hình 3 nhân tố đối lập với mô hình đặc trưng là không thuyết phục. Kyong Shik

Eom, Jong-Ho Park phát hiện ra rằng độ nhạy cảm nhân tố là không ổn định trong

thị trường chứng khoán Hàn Quốc, cho nên nó có thể giải thích cho việc bác bỏ mô

hình 3 nhân tố là các kết quả không thuyết phục của kiểm nghiệm Daniel-Titman.

Thị trường chứng khoán Hàn Quốc được quan tâm bởi những lí do sau. Đầu tiên,

phần bù quy mô và phần bù giá trị là không có ý nghĩa thống kê trong khoảng thời

gian 1987-1995 theo Fama-French (1998). Như lưu ý ở trên, mô hình nhân tố toàn

cầu của Hou, Karolyi và Kho (2006) không thích hợp với Hàn Quốc. Ngược lại,

Drew và Veeraraghavan (2003) nhận thấy mô hình 3 nhân tố thích hợp cho thị

trường chứng khoán Hàn Quốc trong khoảng thời gian 1990-1997. Điều đó cho thấy

sự hiệu quả của mô hình 3 nhân tố có thể xảy ra ở những khoảng thời gian đặc biệt.

Thứ hai, các thị trường mới nổi với cở sở hạ tầng tài chính yếu kém sẽ có những

hướng chuyển động khác với các thị trường phát triển. Do đó, điều quan trọng là

phải kiểm nghiệm mô hình 3 nhân tố một cách trực tiếp trên từng thị trường mới nổi

và khi mô hình này không bị bác bỏ thì chúng ta so sánh nó với mô hình đặc trưng.

Việc định giá tài sản bằng cách sử dụng mô hình 3 nhân tố hoặc mô hình đặc trưng

đòi hỏi khoảng thời gian mẫu nghiên cứu phải dài và số lượng cổ phiếu trong mẫu

phải lớn, để thu thập và phân loại các danh mục với những biến động độc lập của độ

nhạy cảm nhân tố so với các đặc trưng.

Vì Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park cần một khoảng thời gian 3 năm để làm chuẩn,

cho nên Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park chỉ kiểm định trên khoảng thời gian 1984-

2007. Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park cũng kiểm nghiệm trên các đoạn thời gian

nhỏ, ít nhất là 5 năm, tổng cộng có 215 đoạn thời gian nhỏ.

Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park thấy rằng mô hình Fama-French bị bác bỏ trên toàn

bộ khoảng thời gian mẫu và trên tất cả các đoạn thời gian nhỏ, ngoại trừ 17 đoạn

thời gian nằm trong khoảng thời gian 1984-1994. Điều này cho thấy mô hình 3 nhân

tố chỉ hoạt động tốt trên thị trường Hàn Quốc với mẫu thời gian rất ngắn, tất cả

chúng đều diễn ra trước cuộc khủng hoảng tài chính châu Á và xảy ra ở giai đoạn

đầu của quá trình phát triển thị trường chứng khoán Hàn Quốc. 8 trong số 17 đoạn

thời gian này đều là những đoạn thời gian rất ngắn, ở đó mô hình CAPM không bị

bác bỏ. Do đó, chỉ có 9 đoạn thời gian mà ở đó mô hình CAPM bị bác bỏ nhưng mô

hình 3 nhân tố không bị bác bỏ, tất cả chúng đều thuộc khoảng thời gian 1984-1993

và 1985- 1994, vì thế chúng ta ứng dụng kiểm định Daniel-Titman cho 2 khoảng

thời gian này. Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park không loại bỏ các công ty ngành tài

chính bởi vì Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park muốn thu thập số lượng cổ phiếu có

quy mô lớn nhất có thể.

Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park nghiên cứu tất cả các cổ phiếu được niêm yết trên

KRX ở bất kì thời điểm nào trong khoảng thời gian 7/1981 -12/2007. Mẫu nghiên

cứu gồm 868 công ty, từ 247 công ty năm 1984 tăng đến 652 công ty năm 1998 và

bao gồm cả các công ty niêm yết lần đầu hoặc bị hủy niêm yết trong khoảng thời

gian mẫu. Trong mỗi năm, Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park loại bỏ các cổ phiếu có

BE/ME âm. Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park không loại bỏ các công ty ngành tài

chính bởi vì Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park muốn thu thập số lượng cổ phiếu có

quy mô lớn nhất có thể.

Như vậy, Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park đã ứng dụng kiểm định FAMA-FRENCH

để kiểm nghiệm mô hình 3 nhân tố trên thị trường chứng khoán Hàn Quốc; trong

các khoảng thời gian mà mô hình 3 nhân tố không bị bác bỏ thì Kyong Shik Eom,

Jong-Ho Park ứ ng dụng thêm kiểm định Daniel-Titman, Kyong Shik Eom, Jong-

Ho Park mang đến mẫu bằng chứng trên một thị trường mới nổi cho cả mô hình 3

nhân tố và mô hình đặc trưng Daniel-Titman. Kyong Shik Eom, Jong-Ho Park phát

hiện ra rằng mô hình 3 nhân tố trên thị trường Hàn Quốc chỉ phù hợp trong khoảng

thời gian ngắn; nó bị bác bỏ trên toàn bộ khoảng thời gian mẫu 26.5 năm, mô hình

này phù hợp trong 17 trong số 215 đoạn thời gian kiểm định nhưng tất cả 17 đoạn

thời gian này đều nằm trong giai đoạn đầu ( 1984-1994) trong quá trình phát triển

thị trường chứng khoán Hàn Quốc. Hơn thế nữa, 8 trong số 17 đoạn thời gian này

đều là những đoạn thời gian rất ngắn, ở đó CAPM không bị bác bỏ. Các kết quả này

trái ngược hẳn với các phát hiện trong hầu hết các thị trường phát t riển, ở đó mô

hình 3 nhân tố là phù hợp. Chỉ có 2 khoảng thời gian mà ở đó CAPM bị bác bỏ và

mô hình 3 nhân tố không bị bác bỏ; trong cả 2 khoảng thời gian này các kết quả của

kiểm định Daniel-Titman trong việc so sánh mô hình 3 nhân tố với mô hình đặc

trưng là không thuyết phục. Kyong Shik Eom, Jong -Ho Park cũng tìm thấy bằng

chứng về tính không ổn định của các độ nhạy cảm nhân tố trên thị trường Hàn

Quốc, điều này có thể giải thích lí do tại sao mô hình 3 nhân tố bị bác bỏ và các kết

quả không thuyết phục của kiểm định Daniel-Titman.

Kết luận chương 1

Như vậy mô hình 3 nhân tố tại các nước đang phát triển thì khác hẳn so với các

nước phát triển, nó chưa thật sự giải thích rõ ràng tác động của rủi ro khi nắm giữ

các danh mục theo quy mô hay giá trị. Như th eo nghiên cứu của Griffin ( 2002),

ông ta cho rằng các ứng dụng thực tiễn của mô hình FAMA-FRENCH được biểu

hiện tốt nhất trên một cơ sở riêng biệt cho mỗi quốc gia. Lý thuyết đinh giá tài sản

chưa phải đối mặt với một cuộc tranh luận mới mặc dù quan điểm mới của Daniel

và Titman ( 1997) xuất hiện. Để kết thúc cuộc tranh luận giữa mô hình nhân tố và

mô hình đặc trưng, Davis, Fama và French ( 2000) đã thực hiện một nghiên cứu và

thấy rằng phần bù giá trị là vững chắc trên thị trường Mỹ và mô hình ba nhân tố của

họ giải thích phần bù giá trị tốt hơn mô hình đặc trưng.

Các kết quả chỉ ra điều khác hẳn, hầu hết thấy hiệu ứng tăng trưởng trên các thị

trường. Và đã mang đến thách thức cho FAMA-FRENCH ( 1996) và các nhà

nghiên cứu khác, khi cho rằng các công ty có BE/ME cao sẽ tạo ra TSSL vượt trội

vì chúng bị kiệt quệ. Điều quan trọng cần lưu ý là các phát hiện của họ có những

ứng dụng cho nhà đầu tư. Do đó, các nhà đầu tư nên chấp nhận biến động vừa phải

đơn giản chỉ việc nắm giữ danh mục thị trường để tạo ra TSSL vượt trội. Tuy nhiên,

các nhà đầu tư cũng nên chấp nhận rủi ro để đầu tư vào các danh mục liên quan tới

các đặc trưng được khảo sát trong bài viết này.

Mô hình FF đã dần thực sự trở thành một công cụ định giá tài sản phù hợp cho thị

trường dù bên cạnh đó còn nhiều tranh luận.

Các kết quả thực nghiệm cũng h ỗ trợ cho khả năng giải thích dựa trên rủi ro của

hiệu ứng quy mô và hiệu ứng BM; và phần bù quy mô và phần bù giá trị không là

quan điểm của thị trường không hiệu quả, nhưng chúng là phần thưởng cho việc

gánh chịu rủi ro. Chúng ta cũng tìm thấy rằng mô hình FAMA-FRENCH giải thích

sự biến động trong TSSL tốt hơn CAPM. Nhìn chung, các phát hiện của họ cho thấy

rằng việc ước tính chi phí sử dụng vốn bằng mô hình 3 nhân tố chính xác hơn

CAPM.

Các nhà quản trị danh mục có thể tăng TSSL bằng việc đầu tư kết hợp các cổ phiếu

có quy mô nhỏ và các cổ phiếu BM cao nhưng việc này cũng đồng thời làm tăng rủi

ro cho danh mục.

Và khi đánh giá danh mục cũng nên xem xét các đặc trưng quy mô và BM của danh

mục và đòi hỏi các danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và BM cao để thu được

TSSL cao hơn.

Đây là cơ sở cho việc thực hiện kiểm định tính hiệu quả của mô hình ba nhân tố

Fama-French ở thị trường chứng khoán Việt Nam, mà cụ thể là các chứng khoán

niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh trong chương tiếp theo.

CHƯƠNG 2: KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH FAMA –FRENCH TRÊN

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

2.1 Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1.1 Quy mô thị trường

2.1.1.1 Số công ty niêm yết

Trung tâm giao dịch chứn g khoán Thành phố Hồ Chí Minh chính thức giao dịch

ngày 28/07/2000 với chỉ hai mã chứng khoán. Số công ty niêm yết thêm tăng lên

khá chậm trong các năm tiếp theo, tính đến năm 2005, trung bình mỗi năm chỉ có 5

công ty niêm yết thêm. Tuy nhiên năm 2006, số công ty niêm yết thêm lên tới 74

công ty, đưa số lượng công ty niêm yết cuối năm 2006 lên 106 công ty. Trong năm

2007 và 2008 mỗi năm có thêm 32 công ty niêm yết. Số công ty niêm yết trên thị

trường vào cuối 2008 lên 170 công ty, trong đó phần lớn là các doanh nghiệp nhà

nước cổ phần. Trong năm 2009, có 52 công ty niêm yết thêm, song có 24 công ty

khác chuyển ra niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội do không đáp ứng

nhu cầu vốn (theo quy định tại điều 8 Nghị định 14/2007/NĐ-CP, vốn điều lệ tối

thiểu để được niêm yết trên Sở giao dịch là 80 tỷ), hai công ty bị hủy niêm yết là

BTC (Công ty CP Cơ khí và Xây dựng Bình Triệu – ngày giao dịch cuối cùng trên

HOSE là 26/06/2009) và công ty BBT (công ty cổ phần Bông Bạch Tuyết – ngày

hủy niêm yết là 07/08/2009), nên số công ty niêm yết tăng thêm thuần là 26 công ty.

Bên cạnh các công ty đại chúng niêm yết, Sở giao dịch Thành phốHồ Chí Minh tính

đến ngày 31/06/2011, có 5 chứng chỉ quỹ niêm yết, tất cả đều là quỹ đóng, chưa có

một quỹ mở nào được niêm yết trên thị trường.

Trung tâm giao dịch Hà Nội đi vào hoạt động từ năm 2005, với 5 công ty, số công

ty tăng mạnh qua các năm và chủ yếu là các công ty có vốn dưới 40 tỷ đồng. Năm

2009 số công ty niêm yết thêm trên HASTC tăng 95 công ty trong đó gồm có 24

công ty chuyển từ HOSE sang do không đáp ứng đủ yêu cầu về vốn. Tổng số công

ty niêm yết trên cả hai sàn đến cuối năm 2009 là 462, cùng với 4 chứng chỉ quỹ,

năm 2010 là 654 công ty và 5 chứng chỉ quỹ.

Bảng 2.1 Số lượng công ty niêm yết trên hai sàn qua các năm 2000 - 2010

HOSE HASTC Cả hai sàn

Niêm yết Chứng Niêm yết Niêm yết Tích Tích lũy Tích lũy thêm chỉ quỹ thêm thêm lũy

5 5 5 5 2000

5 10 5 10 2001

10 20 10 20 2002

2 22 2 22 2003

4 26 1 4 27 2004

6 32 1 6 12 39 6 2005

74 106 2 81 155 195 87 2006

32 138 3 27 59 255 114 2007

32 170 4 57 89 345 171 2008

26 196 4 95 121 466 266 2009

74 270 5 113 187 654 379 2010

Nguồn: Tổng hợp từ http://www.hsx.vn; http://www.hastc.vn;

Bảng 2.2 Khối lượng và giá trị niêm yết trên hai sàn qua các năm 2000 – 2009

HOSE HASTC

Khối lượng (CK) Giá trị (Tỷ đồng) Khối lượng Giá trị Cổ Chứng Cổ Chứng (CK) (Tỷ đồng) phiếu chỉ quỹ phiếu chỉ quỹ

32.177.840 321 2000

50.011.720 500 2001

99.963.340 1.000 2002

112.001.080 1.120 2003

133.586.391 30.000.000 1.336 300 2004

191.750.220 30.000.000 1.918 11.245.478 112 300 2005

2006 1.406.149.600 100.000.000 14.061 1.000 1.524.393.543 15.243

2007 3.804.968.900 171.409.500 38.050 1.714 1.962.075.228 19.619

2008 5.739.530.842 252.055.530 57.395 2.521 2.559.249.001 25.590

2.521

3.719.858.609

37.196

2009 10.391.055.732 252.055.530 103.911

Nguồn: Tổng hợp từ http//www.hsx.vn; http://www.hastc.vn;

Theo sự gia tăng của số công ty niêm yết, khối lượng và giá trị niêm yết trên HOSE

cũng tăng mạnh trong năm 2006 lên 1.406 triệu cổ phiếu với giá trị niêm yết là 14

ngàn tỷ đồng, tăng gấp 44 lần so với năm 2000 và gấp 7,3 lần so với năm 2005. Đến

năm 2009 khối lượng và giá trị niêm yết đã lên tới gần 10,4 tỷ cổ phiếu với giá trị

niêm yết gần 104 ngàn tỷ đồng. Trong khối lượng niêm yết tăng qua các năm, có

một lượng không nhỏ cổ phiếu của các công ty phát hành thêm để huy động vốn.

Trên sàn HNX, khối lượng và giá trị niêm yết cũng tăng qua các năm, trong đó đáng

kể nhất là năm 2006, giá trị và khối lượng niêm yết tăng gấp 136 lần so với năm

2005. Các năm sau đó mức độ tăng có phần chậm hơn như ng vẫn khá cao, đến cuối

37.196 tỷ đồng.

năm 2009, khối lượng niêm yết trên HNX đạt 3.719.858.609 cổ phiếu với giá trị

2.1.1.2 Khối lượng và giá trị giao dịch

Khối lượng cổ phiếu được giao dịch khá thấp và ít biến động trong giai đoạn từ năm

2001 đến 2004, nhưng kể từ năm 2005 trở về sau, cùng với sự ra đời của trung tâm

giao dịch chứng khoán Hà Nội và số công ty niêm yết tăng cao trên HOSE nên khối

lượng giao dịch trên toàn thị trường tăng khá mạnh. Trong năm 2008 có hơn 4,5 tỷ

cổ phiếu trên sàn niêm yết được chuyển nhượng giữa các nhà đầu tư, con số này còn

tăng mạnh trong năm 2009 lên 16,8 tỷ cổ phiếu do tăng số lượng công ty niêm yết

và nhà đầu tư bắt đầu lạc quan trở lại, thanh khoản thị trường được cải thiện hơn so

với năm 2008.

Giá trị giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam tăng ngoạn mục vào năm

2006 lên tới 39 ngàn tỷ đồng, năm 2007 tiếp tục tăng lên tới 281 ngàn tỷ đồng. Điều

này một mặt do khối lượng giao dịch tăng, mặt khác do giá cổ phiếu trong thời gian

này tăng mạnh. Sang 2008, giá cổ phiếu trên thị trường sụt giảm kéo theo giá trị

giao dịch trên cả hai sàn đều sụt giảm mạnh, tổng giá trị giao dịch năm 2008 giảm

gần 100 ngàn tỷ đồng so với năm trước đó, tuy nhiên năm 2009 tăng mạnh trở lại

lên tới 630 ngày tỷ đồng, tăng gần 3,5 lần so với năm 2008. Năm 2010, giá trị niêm

yết là 514 ngàn tỷ, giảm 116 ngàn tỷ so với năm 2009.

Bảng 2.3 Khối lượng và giá trị giao dịch trên hai sàn từ 2000-2010

HOSE

HASTC

Tổng

HOSE

HASTC

Tổng

3.641.000

2000

19.028.200

964

2001

35.715.939

959

2002

28.074.150

502

2003

72.894.288

1.971

2004

2.784

3.049

94.846.187

20.423.383

115.269.570

264

2005

538.536.869

95.606.426

634.143.295

35.472

3.917

39.390

2006

1.814.278.168

612.038.933

2.426.317.101

217.836

63.422

281.258

2007

2.977.771.458

1.531.376.130

4.509.147.588

124.576

57.122

181.698

2008

11.089.245.503

5.759.833.263

16.849.078.766

432.646

197.357

630.003

2009

16.329.056.000

8.754.809.670

25.083.865.670

273.254

241.695

514.949

2010

Khối lượng giao dịch (Chứng khoán) Giá trị giao dịch (Tỷ đồng)

Nguồn: Tổng hợp từ http://www.hsx.vn; http://www.hastc.vn,

2.1.1.3 Giá trị vốn hóa thị trường

Thị trường chứng khoán hoạt động năm đầu tiên với giá trị vốn hóa thị trường trên

HOSE là 986 tỷ đồng, từ năm 2001 đến 2004, giá trị vốn hóa thị trường tăng trưởng

chậm. Giá trị vốn hóa thị trường tăng ấn tượng trong năm 2006 lên tới 147 ngàn tỷ

đồng, gấp 20 lần so với năm 2005, năm 2007 vốn hóa thị trường đã ở mức 364 ngàn

tỷ tăng xấp xỉ 2,5 lần của năm liền kề. Trong hai năm 2006 và 2007 thị trường

chứng kiến sự chào sàn của các công ty nhà nước cổ phần hóa có mức vốn lớn như

Công ty cổ phần Sữa Việt N am (VNM), Tổng công ty phân bón và hóa chất Dầu

Khí (DPM), Tổng công ty cổ phần Khoan và Dịch vụ Dầu Khí (PVD)..., đã góp

phần làm mức vốn hóa thị trường tăng mạnh, nhưng năm 2008 giá trị vốn hóa thị

trường sụt giảm hơn 54%. Năm 2009, với sự gia tăng niêm yết và giá chứng khoán

có phần phục hồi so với năm trước, đưa vốn hóa thị trường của HOSE lên tới 495

ngàn tỷ đồng, tăng gần 3 lần so với cuối năm 2008. Năm 2010 vốn hóa thị trường

700,000

591,000

600,000

495,094

500,000

364,425

400,000

300,000

169,346

200,000

147,967

100,000

1,570

2,436 2,370 4,237 7,390

986

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

tiếp tục tăng 19,3% so với cuối 2009, đưa vốn hóa thị trường lên 591 ngàn tỷ đồng.

Hình 2.1 Giá trị vốn hóa thị trường trên HOSE năm 2000-2010 (tỷ đồng)

Nguồn: Báo cáo thường niên HOSE 2008, số liệu năm 2009 và 2010 từ phòng niêm

yết của HOSE

Tính trên toàn thị trường, giá trị vốn hóa thị trường tăng mạnh vào năm 2007 lên tới

43% GDP, tăng gấp đôi so với 2007, nhưng năm 2008, cùng với sự sụt giảm giá cổ

phiếu giá trị vốn hóa thị trường trên GDP đã giảm xuống chỉ còn 15,1% GDP. Năm

2009, Vốn hóa thị trường có gia gia tăng mạnh trở lại nhưng sự gia tăng này không

được duy trì trong năm 2010, khi trong năm này vốn hóa thị trường sụt giảm xuống

39%GDP

60.00%

48.00%

50.00%

43.00%

39.00%

40.00%

30.00%

22.00%

20.00%

15.10%

10.00%

0.00%

2006

2007

2008

2009

2010

Hình 2.2 Giá trị vốn hóa thị trường chứng khoán Việt Nam (%GDP)

Nguồn: Tác giả tập hợp từ HNX, HSX và sàn Upcom

2.1.2 Tính đầu cơ cao trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam trải qua nhiều giai đoạn thăng trầm trong hơn 10

năm hoạt động. Hình 2.3 cho thấy diễn biến chỉ số thị trường từ khi vừa đi vào hoạt

động đến năm 2010. Chỉ số VNindex tại ngày mở cửa giao dịch 28/07/2000 là 100

điểm, đến ngày 25/06/2001 (chỉ sau 133 phiên giao dịch) chỉ số VNindex tăng lên

tới 571,040 điểm (tăng 471% so với giá trị của nó lúc chào sàn). Giá trị giao dịch

tăng mạnh từ 0,07 tỷ đồng trong phiên giao dịch đầu tiên lên 23,57 tỷ đồng trong

phiên giao dịch ngày 25/06/2001. T rong số tổng giá trị giao dịch 522 tỷ đồng từ

ngày 28/07/2000 đến ngày 25/06/2001, thì chỉ trong 11 phiên giao dịch đầu tháng 6,

giá trị giao dịch đã chiếm tới gần 30%. Tuy nhiên VNindex đã chững lại và sau đó

giảm xuống còn 130,9 điểm vào ngày 24/10/2003 (chưa bằng 1/3 so với đỉnh cao

của nó trước đó một năm), khối lượng giao dịch giảm mạnh, thị trường trở nên hết

sức ảm đạm. Diễn biến thị trường cho thấy nhà đầu tư chỉ tham gia thị trường khi

thị trường tăng điểm, và rời khỏi thị trường khi không còn cơ hội đầu cơ giá lên.

Thị trường trở nên sôi động và chỉ số VNindex tăng liên tục từ giữa năm 2006. Đến

ngày 29/12/2006, chỉ số VNindex đã lên tới 751,77 điểm (tỷ suất sinh lợi thị trường

năm 2006 là 144,48%), sau đó chỉ số này đạt đến mức cao kỷ lục 1170,67 điểm vào

ngày 12/03/2007 (tăng 55,7% chỉ trong vòng hơn 2 tháng). Nhà đầu tư đổ xô mua

chứng khoán bất chấp các cảnh báo của một số tổ chức đầu tư lớn trên thế giới. Chỉ

số cơ bản P/E cho thấy thị trường bị định giá như thế nào, có khi vượt quá 70 lần,

đây là mức quá cao so với mức 15 -25 ở một thị trường bình thường. Thị trường

thường xuyên rơi vào tình trạng mất thanh khoản khi chỉ có bên bán hoặc bên mua.

Nhà đầu tư chủ yếu dựa vào tâm lý và có thời gian đầu tư ngắn. Những đặc điểm

này thể hiện một thị trường đầu cơ cao, kém ổn định và chứa đựng nhiều rủi ro.

Sự tăng mạnh của chỉ số VNindex cuối cùng bị đảo ngược từ cuối tháng 11/2007,

thị trường bắt đầu xu thế giảm và lần lượt thiết lập các mức đáy sâu hơn. Ngày

23/06/2008 chỉ số VNindex giảm còn 368,95 điểm, ngày 28/10/2008 VNindex là

322,8 điểm, ngày 10/12/2008 là 286,85 điểm và giảm đỉnh điểm xuống 235,5 điểm

vào ngày 24/02/2009. Nhà đầu tư hoảng loạn bán tháo, lệnh bán được đưa ra ồ ạt

trong nhiều phiên nhưng lại thiếu vắng người mua làm cho thanh kho ản của thị

trường trở nên trầm trọng. So với cuối 2007 thì chỉ số VNindex cuối năm 2008 đã

giảm 65,9%. Tuy nhiên trong năm 2009, thị trường đã có sự phục hồi, thời điểm chỉ

số này đạt đỉnh trong năm 2009 là 624,1 điểm vào ngày 22/10/2009. Đến

31/12/2009 VNindex đóng cửa tại mức 494,77 điểm, tăng 56,8% so với ngày

31/12/2008. Diễn biến thị trường cho thấy tính đầu cơ mạnh từ 2005 đến 2008, sang

2009 thị trường có phần hoạt động ổn định hơn. Trong năm 2010, tình trạng đầu cơ

trên thị trường có giảm đi so với những năm trước đó, số lượng các phiên đầu cơ giá

lên không kéo dài. Vì thế chỉ số VNindex ít có sự thay đổi đột biến, chủ yếu xoay

quanh mức 430 đến 470 điểm.

Nhìn chung, thị trường chứng khoán Việt Nam phản ánh đặc trưng của một thị

trường chứng khoán mới nổi, tính đầu cơ cao thể hiện ở việc thị trường tăng và

giảm thái quá, mà phần lớn sự tăng giảm đó bị chi phối bởi tâm lý của những người

tham gia thị trường. Tuy nhiên theo thời gian, tình trạng đầu cơ có phần thuyên

giảm, chỉ số thị trường dần ổn định hơn.

1500.00

1200.00

1170.67

972.35

900.00

751.77

600.00

571.04

448.29 494.77 486.44

307.50

300.00

286.85 235.50 280.67

206.83

130.90

100.00

0.00

8 / 0

9 / 1

5 / 0

4 / 1

0 / 1

9 / 1

2 / 0

0 / 1

4 / 0

1 / 0

0 / 0

1 / 1

7 / 2

2 / 2

6 / 2

0 / 2

2 / 2

3 / 2

1 / 2

2 / 2

3 / 2

6 / 2

2 / 2

Hình 2.3 Diễn biến chỉ số thị trường VNindex từ 28/07/2000 đến 31/12/2010

Nguồn: Sử dụng chỉ số VNindex từ http://www.bsc.com.vn.

2.1.3 Hệ thống luật pháp quy định hoạt động của thị trường từng bước được

hoàn thiện

Theo Quyết định 127/1988/QĐ-TTG của Thủ tướng Chính phủ ngày 11/07/2000

Trung tâm giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh chính thức hoạt động

vào ngày 28/07/2000 dưới sự quản lý của Ủy ban chứng khoán nhà nước trực thuộc

Chính phủ. Sau đó vào năm 2004 Chính phủ ban hành nghị định 66/2004/NĐ -CP

chuyển Ủy ban chứng khoán nhà nước vào Bộ tài chính.

Luật Chứng khoán số 70/2006/QH11 ra đời đánh dấu một bước tiến quan trọng

trong việc xây dựng hành lang pháp lý cho lĩnh vực chứng khoán. Theo sau sự phát

triển của thị trường, các nhà hoạch định chính sách tiếp tục ban hành quy định về tổ

chức và hoạt động của thị trường như quy định về niêm yết, quy định về công bố

thông tin, quy định về xử lý vi phạm trong lĩnh vực chứng khoán và thị trường

chứng khoán... Tuy vậy do các văn bản pháp lý được đưa ra bám theo sự phát triển

của thị trường nên một số quy định trở nên không còn phù hợp và dần được thay thế

bằng những quy định phù hợp hơn.

Ngoài ra, để điều tiết hoạt động trên thị trường, vào những giai đoạn thị trường phát

triển nóng như vào năm 2006 và 2007, các quy định của Ngân hàng nhà nước về

hạn chế cho vay đầu tư chứng khoán, tăng dự trữ bắt buộc, tăng lãi suất hay chính

sách vực dậy thị trường của Chính phủ được ban hành khi thị trường sụt giảm mạnh

trong năm 2008.

2.2 Kiểm định mô hình thị trường và mô hình ba nhân tố trên thị trường

chứng khoán Việt Nam

2.2.1 Cơ sở dữ liệu

Dữ liệu trong luận văn được tác giả tổng hợp, thu thập và tính toán từ nhiều nguồn

khác nhau. Tuy nhiên, để đảm bảo tính chính xá c cho chuỗi dữ liệu trong quá trình

xử lý, tác giả lựa chọn số liệu trong báo cáo của các tổ chức có uy tín như IMF (Quỹ

tiền tệ quốc tế), Tổng cục thống kê, Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí

Minh, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam…

Thời kỳ quan sát: Tỷ suất sinh lợi các biến số được điều chỉnh theo tuần từ tháng

07/2007 đến tháng 12/2010. Với thời kỳ quan sát này, tác giả đạt được 174 quan sát

theo tuần:

Nhân tố sử dụng

Cách tính toán

Cơ sở dữ liệu

Các nhân tố và nguồn số liệu sử dụng

Lãi suất trái phiếu

Chính phủ kì hạn 1 Quỹ tiền tệ quốc tế IMF, Ngân Lãi suất phi rủi ro Rf năm điều chỉnh theo hàng nhà nước Việt Nam.

tuần.

Số lượng cổ phần lưu Sở giao dịch chứng khoán - hành tại 30/6 và 31/12 Thành phố. Hồ Chí Minh. hàng năm

Báo cáo tài chính của các công

Vốn chủ sở hữu tại 30/6 ty niêm yết tại Sở giao dịch - và 31/12 hàng năm (BE) chứng khoán Thành phố. Hồ

Chí Minh.

Giá cổ phiếu của 268 Website thống kê dữ liệu giá: - công ty niêm yết trên sàn hsx.com HOSE, và chỉ số VNIndex

(Chỉ số VNINDEXt – Tỷ suất sinh lợi thị trường Tính toán từ các dữ liệu trên VNINDEX t-1)/ Rm VNINDEX t-1 theo tuần

Tỷ suất sinh lợi chứng (Pt – P t-1)/ P t-1 theo Tính toán từ các dữ liệu trên tuần khoán

Tỷ số giá trị sổ sách/

Tỷ số BE/ME giá trị thị trường vốn Tính toán từ các dữ liệu trên

chủ sở hữu

Số lượng cổ phần lưu

Quy mô (ME) hành * Giá thị trường Tính toán từ các dữ liệu trên

mỗ cổ phần

SMB Chi tiết ở phần nhân tố Tính toán từ các dữ liệu trên

HML Chi tiết ở phần nhân tố Tính toán từ các dữ liệu trên

Rm_RF Chi tiết ở phần nhân tố Tính toán từ các dữ liệu trên

2.2.2 Các biến phụ thuộc

2.2.2.1 Xây dựng danh mục theo quy mô và BE/ME

Tác giả phân chia các cổ phiếu trên sàn HOSE thành 2 nhóm: quy mô nhỏ (S) và

quy mô lớn (B) dựa vào quy mô trung vị, trong đó nhóm S bao gồm 50% cổ phiếu

có quy mô nhỏ hơn hoặc bằng quy mô trung vị, nhóm B bao gồm 50% cổ phiếu có

quy mô lớn hơn quy mô trung vị.

Tác giả cũng sử dụng BE/ME trung vị để chia các cổ phiếu đã chọn trên sàn HOSE

thành 2 nhóm: BE/ME thấp (L) và BE/ME cao (H) , trong đó nhóm L bao gồm 50%

cổ phiếu có BE/ME nhỏ hơn hoặc bằng BE/ME trung vị, nhóm H bao gồm 50% cổ

phiếu có BE/ME lớn hơn BE/ME trung vị.

Dựa trên sự phân nhóm, tác giả lập 4 danh mục S/L, S/H, B/L và B/H bằng việc lần

lượt lấy giao của 2 nhóm cổ phiếu theo quy mô với 2 nhóm cổ phiếu theo BE/ME.

Trong đó:

• S/L là danh mục bao gồm những công ty nằm trong nhóm quy mô nhỏ (S)

đồng thời nằm trong nhóm BE/ME thấp (L).

• S/H là danh mục bao gồm những công ty nằm trong nhóm quy mô nhỏ (S)

đồng thời nằm trong nhóm BE/ME cao (H).

• B/L là danh mục bao gồm những công ty nằm trong nhóm quy mô lớn (B)

đồng thời nằm trong nhóm BE/ME thấp (L).

• B/H là danh mục bao gồm những công ty nằm trong nhóm quy mô lớn (S)

đồng thời nằm trong nhóm BE/ME cao (H).

Số lượng cổ phiếu trong mỗi danh mục qua các năm được thể hiện trong bảng 2.1,

Cùng với số công ty niêm yết tăng qua các năm, số chứng khoán trong mỗi danh

mục cũng tăng theo. Đ ến năm 2010 các danh mục đã có m ột lượng chứng khoán

đáng kể.

Năm

S/L

S/H

B/L

B/H

2007

2008

2009

2010

Bảng 2.4: Số chứng khoán trong mỗi danh mục qua các năm

Nguồn: Tác giả thống kê và phân nhóm

Bảng 2.5: Quy mô trung bình của các công ty trong mỗi danh mục qua

Quy mô (Triệu đồng)

2007

2008

2009

2010

Danh mục

323,475

115,645

267,312

251,301

S/L

197,739

87,347

196,195

202,660

S/H

3,609,250

1,529,504

3,010,990

3,535,485

B/L

2,030,262

412,535

945,505

1,224,434

B/H

các năm

Nguồn: Tác giả thống kê từ quy mô của các chứng khoán trong mỗi danh mục

Bảng 2.5 cho thấy ME trung bình của danh mục có sự sụt giảm đáng kể vào cuối

năm 2008, đỉnh điểm của cuộc khủng hoảng tài chính thế giới, giá cổ phiếu sụt giảm

làm cho giá trị vốn hóa giảm mạnh, đến cuối năm 2009 thị trường có sự phục hồi và

ME tăng dần trong năm 2010 đạt mức xấp xỉ năm 2007.

Bảng 2.6: Giá trị sổ sách của vốn cổ phần của các công ty trong mỗi danh mục

Danh mục

2007

2008

2009

2010

S/L

0.37

1.23

0.61

0.69

S/H

0.99

2.65

1.25

1.61

B/L

0.27

0.93

0.5

0.57

B/H

0.67

2.39

1.25

1.77

qua các năm

Nguồn: Tác giả thống kê

Bảng 2.6 cho thấy BM biến động khá mạnh qua các năm, cụ thể, năm 2008 BM

danh mục tăng cao do tác động giảm giá cổ phiếu. Đối với nhóm BM cao (S/H và

B/H) gia tăng nhiều hơn nhóm có BM thấp. Nhóm doanh nghiệp giá trị với BM cao

sẽ chịu biến động giá nhiều hơn so với các danh nghiệp tăng trưởng với BM thấp.

Hơn nữa có sự chênh lệch đáng kể giữa nhóm cổ phiếu có BE/ME cao so với nhóm

cổ phiếu có BE/ME thấp, chẳng hạn năm 2010 nhóm BE/ME cao lần lượt có

BE/ME trung bình là 1,61 và 1,77, trong khi đó nhóm BE/ME thấp có BE/ME trung

bình chỉ 0,57 và 0,69.

2.2.2.2 Tỷ suất sinh lợi vượt trội và rủi ro của các danh mục theo Quy mô và

BE/ME

Bảng 2.7 cho thấy rủi ro (độ lệch chuẩn) và tỷ suất sinh lợi của các danh mục theo

quy mô và giá trị số sách trong giai đoạn quan sát từ tháng 7/2007 đến tháng

12/2010.

Bảng 2.7: Tỷ suất sinh lợi vượt trội và rủi ro của 4 danh mục

(biến phụ thuộc)

Giai đoạn quan sát: tháng 7/2007 đến 12/2010

Giá trị sổ sách trên giá trị thị trường

Tỷ suất sinh lợi vượt trội Độ lệch chuẩn

Quy mô L H L H

-0.00111 -0.00462 0.034773 0.046333 S

-0.00094 -0.00515 0.042966 0.056313 B

Nguồn: Tác giả tính toán

Số liệu trong bảng 2.7 cho thấy, trong giai đoạn từ 7/2007 đến tháng 12/2010, các

danh mục cổ phiếu không tạo ra được tỷ suất sinh lợi vượt trên tỷ suất sinh lợi trái

phiếu Chính phủ kỳ hạn 1 năm. Vì thế, tỷ suất sinh lợi vượt trội của cả bốn danh

mục theo quy mô và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường đều âm. Thực ra đây là giai

đoạn thị trường chứng khoán bắt đầu sụt giảm và sụt giảm đỉnh điểm trong năm

2008 và đầu 2009, năm 2010 di ễn biến thị trường cũng không có sự cải thiện nào,

đó là lý do khiến tỷ suất sinh lợi vượt trội âm trên tất cả các danh mục.

Các danh mục có BE/ME cao có tỷ suất sinh lợi thấp hơn các danh mục có BE/ME

thấp. Tuy nhiên các danh mục quy mô lớn không hẳn có tỷ suất sinh lợi thấp hơn

bởi lẽ danh mục B/L có tỷ suất sinh lợi cao hơn danh mục S/L nhưng danh mục B/H

có lại có tỷ suất sinh lợi thấp hơn danh mục S/H.

Mặc dù tỷ suất sinh lợi vượt trội của các danh mục âm nhưng rủi ro của các danh

mục khá lớn. hơn nữa các danh mục có BE/ME cao dường như có rủi ro cao hơn

các danh mục BE/ME thấp, điều này cho thấy rủi ro của các danh mục cổ phần trên

thị trường này đôi khi không nhất quán với mẫu hình tỷ suất sinh lợi. Hai danh mục

quy mô lớn có rủi ro cao hơn hai danh mục quy mô nhỏ, cụ thể là, độ lệch chuẩn

của danh mục S/L và S/H lần lượt là 3,48% và 4,63% trong khi hai danh mục B/L

và B/H có độ lệch chuẩn lần lượt là 4,29% và 5,63%.

2.2.3 Các nhân tố giải thích

2.2.3.1 Nhân tố thị trường (RMKT)

Nhân tố thị trường (R MKT) được đại diện bằng tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh

mục thị trường:

Trong đó:

là tỷ suất sinh lợi theo tuần của danh mục thị trường được đo lường bằng tỷ suất

sinh lợi của VNIndex.

là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro được đo lường bằng tỷ suất sinh lợi của tín phiếu kho

bạc (T.Bill) kỳ hạn 12 tháng được điều chỉnh theo tuần.

2.2.3.2 Nhân tố quy mô (SMB)

Danh mục SMB (tức là danh mục có vốn hóa nhỏ trừ danh mục có vốn hóa lớn)

được hình thành để mô phỏng cho nhân tố rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan tới

quy mô. Tỷ suất sinh lợi hàng tuần của SMB là chênh lệ ch giữa tỷ suất sinh lợi

trung bình hai danh mục quy mô nhỏ (S/L và S/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình hai

danh mục quy mô lớn (B/L và B/H). Điều này cho phép xem xét sự thay đổi trong

tỷ suất sinh lợi giữa các cổ phiếu ở các nhóm quy mô khác nhau.

Như vậy, nhân tố SMB = Tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô nhỏ

trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục quy mô lớn:

SMB = ½(S/H+S/L) – ½(B/H+B/L)

2.2.3.3 Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML)

Danh mục HML (tức là danh mục có BE/ME cao trừ cho danh mục có BE/ME thấp)

được hình thành để mô phỏng cho nhân tố rủi ro trong tỷ suất sinh lợi liên quan tới

BE/ME. Tỷ suất sinh lợi hàng tuần của HML là chênh lệch tỷ suất sinh lợi trung

bình hai danh mục BE/ME cao (S/H và B/H) và tỷ suất sinh lợi trung bình hai danh

mục BE/ME thấp (S/L và B/L). Điều này cho phép xem xét sự thay đổi trong tỷ suất

sinh lợi giữa các cổ phiếu ở các nhóm BE/ME khác nhau.

Như vậy, nhân tố HML = Tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục BE/ME cao

trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của hai danh mục BE/ME thấp:

HML = ½(S/H+B/H) – ½(S/L+B/L)

2.2.3.4 Đặc tính của các nhân tố giải thích

Bảng 2.8 cho thấy tỷ suất sinh lợi và rủi ro nhân tố, tỷ suất sinh lợi nhân tố quy mô

nhận giá trị dương 0,018%/tuần, điều này cho thấy tính trung bình các danh mục

quy mô nhỏ có tỷ suất sinh lợi cao hơn các doanh mục quy mô lớn, thoạt đầu ph ùn

te hợp với đặc tính của nhân tố này trong nghiên cứu của Fama và French (1993).

Một điểm khác biệt so với nghiên cứu của Fama và French và các nghiên cứu kiểm

định mô hình này trên các thị trường chứng khoán quốc tế là tỷ suất sinh lợi nhân tố

thị trường trong âm trong giai đoạn nghiên cứu, điều này đã được đề cập trên đây

rằng giai đoạn nghiên cứu từ 7/2007 đến 12/2010 thị trường bị chi phối một mặt bởi

xu hướng sụt giảm nhiều hơn là các phiên tăng điểm. Mặt khác lãi suất đại diện lãi

suất phi rủi ro (lãi trái trúng thầu phiếu chính phủ kỳ hạn 12 tháng tăng và duy trì ở

mức cao. Chúng ta có thể thấy lãi suất tín phiếu tăng cao vào khoảng giữa năm 2008

(0.3%/tuần) sau đó giảm mạnh vào cuối 2008 đầu 2009 và duy trì ở mức trên 0.2%

vào năm 2010. Đây chính là những nguyên nhân làm tỷ suất sinh lợi vượt trội của

thị trường âm.

Hình 2.4: Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 12 tháng hiệu chỉnh theo tuần

Nguồn: Tập hợp từ IMF, Ngân hàng nhà nước Việt Nam.

Nhân tố HML cũng có tỷ suất sinh lợi nhân tố âm, nghĩa là tính trung bình các danh

mục có BE/ME cao

Bảng 2.8: Tỷ suất sinh lợi và rủi ro nhân tố

SMB

HML

RMKT

-0.0027606

0.0001827

-0.0038538

Tỷ suất sinh lợi nhân tố

0.0212566

0.0244254

0.0216265

Độ lệch chuẩn

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng 2.9: Tương quan giữa các nhân tố giải thích

SMB

-0.09217

p-value

0.2264

HML

0.259515

-0.27036

p-value

0.0005

0.0003

Correlation SMB RMKT

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng 2.9 cho thấy mối tương quan giữa các nhân tố giải thích, theo đó giữa nhân tố

thị trường và nhân tố BE/ME và nhân tố quy mô và nhân tố BE/ME có tương quan

có ý nghĩa thống kê, điều này thể hi ện chưa có sự tách biệt rõ ràng giữa các danh

mục quy mô và giá trị số sách trên giá trị thị trường và có thể có ảnh hưởng đến kết

quả phân tích hồi quy 3 nhân tố của Fama và French

2.2.4 Kết quả kiểm định

Mô hình nhân tố đơn (mô hình CAPM) được sử dụng để đánh giá khả năng giải

−

+= a

MKT

ε+ t

thích của nhân tố thị trường cho tỷ suất sinh lợi của các danh mục:

(Mô hình 1)

Sau đó hai nhân tố quy mô và BE/ME được thêm vào trong mô hình 2.2 để đánh giá

khả năng giải thích kết hợp của 3 nhân tố (mô hình 3 nhân tố của Fama và French,

−

+= a

MKT

sSMB t

hHML t

ε+ t

1993):

(Mô hình 2)

Trong các hồi quy chuỗi thời gian dưới đây, hệ số độ dốc và các R2 là chứng cứ trực

tiếp để nói rằng các nhân tố rủi ro SMB và HML có giải thích được sự khác biệt

trong tỷ suất s inh lợi vượt trội của cổ phần hay không. Nếu SMB và HML có thể

giúp giải thích tỷ suất sinh lợi thì các hệ số độ dốc tương ứng với các nhân tố này trong phương trình hồi quy phải có ý nghĩa thống kê và R 2 phải cao hơn khi tỷ suất

sinh lợi vượt trội chỉ được giải thích bởi nhân tố Rm-Rf một mình. Vì thế trước tiên

tác giả hồi quy các tỷ suất sinh lợi phụ thuộc với nhân tố Rm-Rf, sau đó sẽ hồi quy

với đầy đủ cả 3 nhân tố RMKT, SMB và HML.

2.2.4.1 Mô hình thị trường (CAPM)

Bảng 2.10 trình bày các kết quả ki ểm định mô hình một nhân tố thị trường. Kết quả

trong bảng cho thấy, các hệ số độ dốc của nhân tố thị trường đều có ý nghĩa thống

kê ở mức 1%. Khi phần bù thị trường tăng lên 1% thì tỷ suất sinh lợi vượt trội cho

các danh mục tăng lên từ 0.36 – 0.73 %, cho thấy rằng vấn đề lựa chọn danh mục

đầu tư hiệu quả là hết sức quan trọng. Dù vậy, các danh mục quy mô nhỏ có hệ số

thấp hơn các danh mục quy mô lớn nhưng sẽ dẫn đến một phần bù rủi ro thị trường

thấp hơn vì trong giai đoạn nghiên cứu bởi lẽ tỷ suất sinh lợi nhân tố thị trường bị

âm. Kết quả cũng cho thấy nhân tố thị trường giải thích không đáng kể sự thay đổi

trong tỷ suất sinh lợi vượt trội của các danh mục, các hệ số R2 điều chỉnh chỉ từ

4,9% đến 7,3%. Điều này chứng tỏ ngoài nhân tố thị trường còn nhiều nhân tố khác

có tác động lên tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục.

Bảng 2.10: Hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của 4 danh mục

theo quy mô - BE/ME với nhân tố thị trường từ 07/2007 đến

12/2010

Mô hình 1: Rpt-Rft = a + bRMKT + et

p-value

-0.0001

-0.0030

0.9649

0.3865

0.0003

-0.0031

0.9332

0.4516

p-value

0.3612

0.5981

0.0033

0.0002

0.4399

0.7312

0.0038

0.0002

R2 điều chỉnh

0.0491

0.0703

0.0340

0.0447

0.0421

0.0713

0.0421

0.0543

Nguồn: Hồi quy do tác giả thực hiện

2.2.4.2 Mô hình Fama – French

Theo nghiên cứu của Fama và French, ngoài nhân tố thị trường thì quy mô (ME) và

tỷ số giá sổ sách trên thị giá BE/ME giúp giải thích tỷ suất sinh lợi, để kiểm định

kết quả nghiên cứu của hai tác giả này trên thị trường Việt Nam, chúng tôi đưa thêm

hai nhân tố Quy mô và BE/ME vào hồi quy ba nhân tố đối với tỷ suất sinh lợi vược

trội của 4 danh mục S/L, S/H, B/L, B/H, trên thời kỳ quan sát từ tháng 7/2007 đến

tháng 12/2010. Kết quả được trình bày trong bảng 2.11

Bảng 2.11 Hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của 4

danh mục theo quy mô - BE/ME với 3 nhân tố RMKT,

SMB và HML từ 07/2007 đến 12/2010

Mô hình 2: Rpt-Rft = a + bRMKT + sSMBt + hHMLt + et

L H L H

0.002147

0.001776

0.3699

0.4733

a p-value

0.001833

0.002011

0.3735

0.4531

0.196569

0.205636

0.0866

0.0832

b p-value

0.215541

0.223241

0.0781

0.0857

0.22917

0.070553

0.0226

0.4943

s p-value

-0.92945

-0.77083

0.0000

0.715759

1.514592

0.0000

h p-value

0.514592

1.715759

0.0000

R2 điều chỉnh se

0.211589

0.524650

0.030876

0.031944

0.447241

0.699378

0.030551

0.030017

Nguồn: Tác giả

Chúng ta thấy các hệ số nhân tố thị trường đều dương và có ý nghĩa thống kê ở 10%

tuy nhiên các hệ số nhân tố này chỉ xoay quanh 0,2, đây là một sự khác biệt so với

kết quả nghiên cứu của Fama và French (1993). Các hệ số nhân tố dương kết hợp

với tỷ suất sinh lợi nhân tố thị trường âm sẽ dẫn đến phần bù nhân tố thị trường âm

đối với tất cả 4 danh mục xem xét (xem bảng 2.12).

Hệ số nhân tố SMB có ý nghĩa thống kê 1% ở hai trường hợp, 5% ở một trường hợp

và trường hợp còn lại không có ý nghĩa thống kê. Hai danh mục quy mô nhỏ có hệ

số nhân tố này dương, cụ thể là 0,23 đối với danh mục S/L và 0,071 đối với danh

mục S/H. Ngược lại hai danh mục quy mô lớn có hệ số nhân tố này âm lần lượt là -

0,92 và -0,77 đối với danh mục B/L và B/H. Mẫu hình hệ số nhân tố này kết hợp

với tỷ suất sinh lợi nhân tố SMB là 0,018% sẽ dẫn đến các danh mục quy mô nhỏ có

phần bù nhân tố dương và ngược lại (xem bảng 2.12). Kết quả này phù hợp với kết

quả về phần bù rủi ro nhân tố quy mô trong nghiên cứu của hai tác giả Fama và

French.

Hệ số nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, HML, đều dương đối vớ i cả 4

kết quả hồi quy và tất cả hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở 1%.. Nghiên cứu

của Fama và French đã chỉ ra rằng danh mục bao gồm những cổ phiếu giá trị sẽ có

hệ số nhân tố HML cao và đối với danh mục bao gồm những cổ phiếu tăng t rưởng

sẽ có hệ số nhân tố HML thấp. Bằng chứng thị trường Việt Nam cũng tương tự, hai

danh mục cổ phiếu có BE/ME cao có hệ số hồi quy lần lượt là 1.515 và 1.716, trong

khi đối với hai danh mục cổ phiếu có BM/ME thấp con số này lần lượt chỉ là 0.716

và 0.515. Mẫu hình hệ số này kết hợp với tỷ suất sinh lợi nhân tố HML -0.039%

dẫn đến phần bù rủi ro của các danh mục có BE/ME cao thấp hơn so vơi các danh

mục co BE/ME thấp (xem bảng 2.12). Điều này thể hiện một hiệu ứng ngược của

nhân tố HML so với kết quả của Fama và French (1993).

Xét về khả năng giải thích, mô hình 3 nhân tố của Fama và French có mức độ giải

thích cải thiện rất nhiều so với mô hình thị trường. Nếu như trong mô hình thị

trường, khả năng giải thích chỉ dưới 10% thì trong mô hình 3 nhân tố, mức độ giải

thích của đã xấp xỉ từ 21% đến 70%. Sai số chuẩn của các hồi quy trong mô hình 3

nhân tố cũng thấp hơn trong mô hình một nhân tố thị trường.

Bảng 2.12: Phần bù rủi ro nhân tố trong mô hình 3 nhân tố của Fam và French

Phần bù thị trường

Phần bù quy mô

Phần bù giá trị

S/L

-0.00054

0.00004

-0.00276

S/H

-0.00057

0.00001

-0.00584

B/L

-0.00060

-0.00017

-0.00198

B/H

-0.00062

-0.00014

-0.00661

Nguồn: Tác giả

Kết luận chương 2

Trong chương 2 tác giả đã kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố rủi ro cơ bản

của doanh nghiệp trong mô hình 3 nhân tố của Fama và French với tỷ suất sinh

lợi của thị trường chứng khoán Việt nam. Kết quả nghiên cứu có thể tóm lược

như sau:

Tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam không chỉ

giải thích bởi một mình nhân tố beta mà còn được giải thích bởi nhân tố HML và

SMB. Tuy nhiên, kết quả kiểm định tại thị trường Việt Nam có những điểm trái

ngược với kết quả nghiên cứu của Fama-French, đặc biệt là phần bù rủi ro t hị

trường âm và phần bù rủi ro nhân tố HML bị đảo ngược. Hơn nữa mức độ giải thích

của các mô hình với đầy đủ 3 nhân tố dù có được cải thiện hơn một nhân tố thị

trường song khả năng giải thích cao nhất cũng chỉ khoảng 70%, như vậy có lẽ

chúng ta cần thêm những nhân tố khác để giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi.

Những kết quả phân tích này là cơ sở để tác giả đề xuất các khuyến nghị nhằm ứng

dụng hiệu quả mô hình ba nhân tố Fama-French trên thị trường chứng khoán Việt

Nam ở chương tiếp theo.

CHƯƠNG 3: MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ NHẰM ỨNG DỤNG

HIỆU QUẢ MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA-FRENCH TRÊN

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Những kiểm định ở chương 2 cho thấy, mô hình ba nhân tố của Fama và French có

thể giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán trên thị trường so với

mô hình CAPM. Tuy nhiên để mô hình có thể ứng dụng hiệu quả, tác giả xin đưa ra

một vài khuyến nghị. Theo tác giả, để có thể ứng dụng được mô hình này, chúng ta

cần xem xét trên các khía cạnh: dữ liệu đầu vào cho mô hình, người sử dụ ng mô

hình và tăng tính hiệu quả của thị trường. Dữ liệu cho mô hình có thể có được từ

các chỉ số đặc tính cổ phiếu, dữ liệu của thị trường. Người sử dụng mô hình: các

nhà đầu tư cá nhân, nhà đầu tư tổ chức và tăng tính hiệu quả thị trường bằng cách

cho phép bán khống, minh bạch thông tin. Khuyến nghị cho các khía cạnh này cụ

thể như sau :

3.1 Xây dựng các chỉ số đặc tính cổ phiếu

Những cổ phiếu có đặc tính khác nhau sẽ đem lại rủi ro và tỷ suất sinh lợi khác

nhau. Nhiều nhà đầu tư, nhất là các nhà đầu tư tổ chức thường có mục tiêu đầu tư

gắn liền với những nhóm chứng khoán nhất định. Như phân tích thực nghiệm ở

trong mô hình 3 nhân tố của Fama và French và mô hình 3 nhân tố đề xuất cho thị

trường Việt Nam chúng ta thấy nhóm cổ phiếu có BE/ME cao mang lại tỷ suất sinh

lợi và rủi ro tương ứng cao hơn nhóm cổ phiếu có BE/ME thấp. Tuy nhiên đây mới

chỉ là một số trong nhiều đặc trưng của các nhóm cổ phiếu trên thị trường. Vì vậy

các công ty tư vấn đầu tư cần xây dựng nhiều chỉ số đặc tính để cung cấp cho thị

trường như là những thước đo thành quả để các nhà đầu tư, nhà quản lý danh mục

tham chiếu.

Việc xây dựng các chỉ số phản ánh đặc trưng của các nhóm cổ phiếu trên thị trường

quốc tế thường do những tổ chức cung cấp dịch vụ đầu tư thực hiện. Xây dựng đa

dạng các chỉ số này sẽ mang lại hai lợi ích: lợi ích thứ nhất là giúp các nhà đầu tư

ứng dụng mô hình định giá dễ dàng hơn. Chẳng hạn để đánh giá tác động của nhân

tố quy mô, cần phải phân các cổ phiếu thành hai nhóm quy mô nhỏ và quy mô lớn,

sau đó hình thành danh mục nhân tố quy mô. Thay vào đó, với chỉ số đặc tính cổ

phiếu được các tổ chức tư vấn đầu tư cung cấp sẵn, việc tính toán tỷ suất sinh lợi

của các nhân tố này không còn là vấn đề trong đầu tư ứng dụng. Lợi ích thứ hai là

các chỉ số đặc tính có thể được sử dụng làm điểm chuẩn (benchmark) để đánh giá

thành quả của nhà đầu tư hay của một quỹ đầu tư nắm giữ tập hợp các cổ phiếu có

đặc tính tương tự.

Ở thị trường Việt Nam do phần lớn là các nhà đầu tư cá nhân, mục tiêu đầu tư của

họ chưa được rõ ràng và chủ yếu là đầu tư theo đám đông nên việc đánh giá thành

quả chưa phải là vấn đề được quan tâm nhiều. Nhưng đối với các nhà đầu tư tổ chức

việc tìm được một thước đo tương ứng với mục tiêu đầu tư đã được xây dựng để

đánh giá thành quả của một nhà quản lý là hết sức cần thiết.

Để dễ dàng ứng dụng các mô hình định giá và có nhiều lựa chọn trong việc đánh

giá thành quả của các nhà đầu tư tổ chức nói riêng và của các nhà đầu tư trên thị

trường nói chung, tác giả cho rằng các tổ chức cung cấp dịch vụ đầu tư cần sớm

xây dựng nhiều chỉ số đặc tính cổ phiếu để cung cấp ra thị trường như:

- Chỉ số cổ phiếu vốn hóa lớn

- Chỉ số cổ phiếu vốn hóa nhỏ

- Chỉ số cổ phiếu tăng trưởng

- Chỉ số cổ phiếu giá trị

- Chỉ số cổ phiếu có sở hữu nhà nước cao

- Chỉ số cổ phiếu có sở hữu nhà nước thấp…

- Xây dựng các chỉ số ngành.

3 vấn đề cần lưu ý đối với công ty cung cấp chỉ số khi tiến hành xây dựng chỉ số:

Lựa chọn chứng khoán: xác định tiêu chí mà theo đó các chứng khoán được •

lựa chọn (vốn hóa lớn/nhỏ, tăng trưởng/giá trị, tiêu chí phân ngành…). Các nhà

cung cấp chỉ số hàng đầu thế giới hiện nay cũng có những tiêu chí khác nhau.

Chẳng hạn như đối với việc xác định chỉ số tăng trưởng và chỉ số giá trị: S&P sử

dụng tỷ số giá thị trường/giá sổ sách, để xác định một cổ phiếu là cổ phiếu tăng

trưởng hay cổ phiếu giá trị bằng cách, đầu tiên xếp hạng các công ty trong S&P theo

tỷ số giá thị trường/giá sổ sách, sau đó chia các cổ phiếu sao cho 50% vốn hóa thị

trường được phân bổ cho chỉ số tăng trưởng và 50% phân bổ cho chỉ số giá trị;

Russell thì sử dụng kết hợp cả chỉ số giá thị trường/giá sổ sách và dự báo tăng

trưởng thu nhập trung bình dài hạn để đưa ra một điểm số kết hợp. Điểm số này

được Russell sử dụng để xác định một cổ phiếu là cổ phiếu tăng trưởng hay cổ

phiếu giá trị; MSCI sử dụng nhiều biến số hơn như các tỷ số giá trị sổ sách trên giá

thị trường, tỷ số thu nhập của 12 tháng tới trên giá thị trường, tỷ số cổ tức và các chỉ

số tăng trưởng gồm tỷ lệ tăng trưởng của EPS dài hạn, tỷ lệ tăng trưởng của EPS

ngắn hạn dự kiến trong tương lai, tỷ lệ tăng trưởng nội tại. Đối với các chỉ số ngành,

cần xác định rõ tiêu chí phân ngành, mức độ chi tiết của ngành để lựa chọn đúng

các cổ phiếu cho các ngành khác nhau.

Nhà cung cấp chỉ số cần minh bạch tiêu chí lựa chọn cổ phiếu của chỉ số để những

nhà đầu tư sử dụng chỉ số đó có thể phân tích nguyên nhân dẫn đến những khác biệt

(nếu có) giữa thành quả chỉ số và của danh mục đầu tư của họ để xác định chỉ số đó

có phải là danh mục chuẩn tốt nhất cho danh mục của nhà đầu tư hay không.

Xác định tỷ trọng các chứ ng khoán: có các cách xác định tỷ trọng khi tính •

toán một chỉ số như tỷ trọng theo theo vốn hóa thị trường, tỷ trọng theo giá hay tỷ

trọng theo giá trị của các cổ phần tự do giao dịch. Nên ưu tiên xây dựng các chỉ số

theo tỷ trọng giá trị cổ phần tự do giao dịch.

Chỉ số cần được điều chỉnh để phản ánh những sự kiện ảnh hưởng đến các cổ •

phần đang lưu hành như phát hành thêm cổ phần mới, mua lại cổ phần, chia cổ tức

bằng cổ phiếu và phát hành các chứng chỉ đặc quyền.

3.2 Xây dựng bộ dữ liệu thị trường đầy đủ, cập nhật và đa dạng

Bộ dữ liệu thị trường bao gồm khối lượng giao dịch, giá trị giao dịch, giá chứng

khoán, giao dịch của cổ đông nội bộ, giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài, giao dịch

của nhà đầu tư cá nhân, tổ chức, sở hữu nhà nước … Hiện tại thông tin giao dịch

hàng ngày như khối lượng, giá, lượng mua và bán của các khối nhà đầu tư nội, nhà

đầu tư nước ngoài đều được các sở giao dịch cập nhật sau mỗi phiên giao dịch. Lần

đầu tiên HOSE đã phát hành báo cáo thường niên năm 2008, trong đó có cung cấp

các thông tin thị trường. Tuy nhiên, việc tiếp cận với các thông tin về giá trị/khối

lượng giao dịch, giá trị sở hữu của các nhà đầu tư tổ chức/cá nhân còn rất khó khăn.

Trong tương lai, các tổ chức giám sát thị trường bao gồm Ủy ban chứng khoán nhà

nước, Sở giao dịch chứng khoán, Trung tâm lưu ký cần cung cấp đầy đủ và đa dạng

hơn những thông tin giao dịch của thị trường.

Xây dựng và cung cấp hệ thống cơ sở dữ liệu thống kê về giao dịch sẽ không chỉ

phục vụ cho công tác giám sát thị trường mà còn phục vụ nhu cầu dữ liệu của nhà

đầu tư để đưa vào các mô hình định giá nói chung và mô hình 3 nhân tố nói riêng .

Vấn đề chuẩn hóa dữ liệu thị trường cũng cần được quan tâm (về hình thức, dạng

file) để giảm bớt thời gian xử lý cho người sử dụng.

Các tổ chức cung cấp dịch vụ tư vấn và đầu tư cần quan tâm khai thác dịch vụ cung

cấp dữ liệu trên cơ sở có thu phí (chẳng hạn như ở trên thị trường quốc tế các tổ

chức, các chức như Ibbotson Associates, MSCIBarra... đã khá thành công trong việc

khai thác dịch vụ này), ngay cả các trường đại học cũng có thể xây dựng các chuỗi

dữ liệu đa dạng và chuẩn hóa như giá điều chỉnh, tỷ suất sinh lợi không cổ tức, tỷ

suất cổ tức, tỷ suất sinh lợi tổng thể,... nhằm phục vụ các nhà nghiên cứu tài chính

và đầu tư (ví dụ ở Mỹ, trung tâm nghiên cứu giá chứng khoán (Center for Research

in Security Prices – CRSP của trường đại học Chicago đã xây dựng và tạo bộ dữ

liệu cho các cổ phiếu trên thị trường Mỹ, trở thành một trung tâm cung cấp dữ liệu

uy tín cho giới nghiên cứu tài chính và đầu tư).

3.3 Gia tăng số lượng lẫn chất lượng của doanh nghiệp niêm yết

Về số lượng

Các danh mục được xây dựng trong kiểm định trong mô hình ba nhân tố của Fama

và French tại thị trường Việt Nam có số lượng công ty trong mỗi danh mục khá hạn

chế, điều này có thể dẫn đến các danh mục không đa dạng hóa và phần nào giảm độ

chính xác của mô hình khi ứng dụng trong thực tế. Chính vì thế để tăng tính hiệu

quả của mô hình, cần số lượng chứng khoán trong các doanh mục lớn hơn.

Trước mắt cần hướng tới việc đẩy nhanh tiến độ cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà

nước, điều này phù hợp với kỳ vọng của các nhà đầu tư cá nhân và tổ chức, nhà đầu

tư trong nước và nước ngoài, đồng thời cũng đi đúng với định hướng cải cách doanh

nghiệp nhà nước của chính phủ trong nổ lực thu hẹp lĩnh vực hoạt động và giảm số

lượng doanh nghiệp sở hữu nhà nước.

Bên cạnh đó, khuyển khích các doanh nghiệp đủ điều kiện niêm yết trên thị trường

chính thức cũng là một kênh tạo hàng hóa đa dạng cho thị trường

Về chất lượng doanh nghiệp niêm yết

Để thị trường chứng khoán hoạt động an toàn và ổn định trong tương lai, các doanh

nghiệp niêm yết là những hạt nhân của thị trường phải tăng cường hiệu quả của hoạt

động cốt lõi chứ không không thể tiếp tục tăng trưởng dựa vào lợi nhuận từ đầu tư

tài chính theo cách công ty này nắm giữ cổ phiếu của công ty khác trong giai đoạn

ngắn mà nguồn lợi nhuận của các công ty phải dựa trên hoạt động đầu tư thực. Để

đạt được điều đó các công ty cần phải hoạch định chiến lược dài hạn, trong đó đặt

trọng tâm vào các quyết định đầu tư thực để tạo ra giá trị gia tăng thật sự; tăng

cường năng lực nghiên cứu phát triển, chú trọng vào những lĩnh vực hoạt động

chính để tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Các doanh nghiệp niêm yết cần chuyên nghiệp hơn trong vấn đề quản trị tài chính.

Có thể lấy vấn đề quản trị tiền mặt để thấy được sự nhập nhằng và nhầm lẫn của các

công ty niêm yết. Trong tài chính nguyên tắc quản trị tiền mặt nhàn rỗi hoặc tiền

mặt huy động với thời hạn ngắn là nên được đầu tư vào những tài sản thanh khoản

cao, có thể chuyển thành tiền khi phát sinh nhu cầu thanh toán mà giá trị của các tài

sản đó không giảm đi nhiều (đối với các tập đoàn phi tài chính lớn trên thế giới, thử

xem bảng cân đối kế toán của họ, chúng ta có thể thấy các khoản đầu tư tài chính

ngắn hạn chủ yếu là các loại chứng khoán thị trường tiền tệ, tín phiếu kho bạc). Đầu

tư tiền mặt là dạng đầu tư có giá trị hiện tại thuần bằng không. Thế nhưng, hầu hết

các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường Việt Nam dường như chưa hiểu được

nguyên tắc này, điều đó được t hể hiện thông qua việc đầu tư ngắn hạn của doanh

nghiệp có một phần khá lớn là đầu tư vào cổ phiếu của các doanh nghiệp khác trên

thị trường. Điều này cũng sẽ giúp giảm khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính, hay giảm

tỷ suất sinh lợi đòi hỏi ứng với nhân tố HML, qua đó giúp doanh nghiệp huy động

vốn với chi phí rẽ hơn vì nhà đầu tư đòi hỏi phần bù thấp hơn cho nhân tố này.

3.4 Tăng tính chuyên nghiệp của nhà đầu tư cá nhân

Cho đến nay, nhà đầu tư cá nhân vẫn là lực lượng chiếm đại đa số trên thị trường

chứng khoán Việt Nam. Vì thế nói đến việc ứng dụng mô hình định giá ba nhân tố

không thể không quan tâm đến việc tăng cường tính chuyên nghiệp cho đối tượng

nhà đầu tư này. Qua đó họ có thể ứng dụng các mô hình định giá nói chung và mô

hình 3 nhân tố của Fama v à French nói chung vào trong quyết định đầu tư. Tác giả

xin đưa ra một vài khuyến nghị đối với nhà đầu tư cá nhân như sau:

• Nhà đầu tư cần thiết lập mục tiêu đầu tư, cụ thể hóa bằng rủi ro và tỷ suất

sinh lợi. Một hành động đầu tư của bất kỳ nhà đầu tư nà o cũng nhằm mong

muốn kiếm được một mức tỷ suất sinh lợi, và để đạt được tỷ suất sinh lợi đó nhà

đầu tư phải chấp nhận một mức độ rủi ro nhất định, chấp nhận rủi ro quy mô hay

giá trị số sách trên giá trị thị trường, từ đó có chiến lược phân bổ tài sản hợp lý.

Lưu ý rằng việc chấp nhận mức rủi ro phù hợp với tỷ suất sinh lợi sẽ khác hẳn

với việc đạt được tỷ suất sinh lợi cao bất chấp rủi ro. Thông qua việc thiết lập

các mục tiêu về tỷ suất sinh lợi và rủi ro, nhà đầu tư có thể tập trung hơn trong

việc quản lý danh mục của mình theo mục tiêu đó để kiểm soát rủi ro trong mức

độ chấp nhận được thay vì mãi chạy theo tỷ suất sinh lợi như trong thời gian vừa

qua. Đồng thời, bằng việc đưa ra mục tiêu về rủi ro sẽ giúp cho các nhà đầu tư

có thể quản trị rủi ro danh mục của mình chặt chẽ hơn, tránh bị cuốn hút vào xu

hướng của thị trường nhất là xu hướng giả tạo được vẽ ra bởi đối tượng làm giá

thao túng thị trường, giúp cho nhà đầu tư tỉnh táo hơn khi phải đối mặt với tình

trạng tăng trưởng quá nóng hay tình trạng sụt giảm sâu của thị trường.

• Nhà đầu tư cần quan tâm đến các giới hạn đầu tư của mình, bỏ qua bước này

có thể khiến danh mục của nhà đầu tư gặp phải nhiều bất lợi. Chẳng hạn như

một nhà đầu tư với mục tiêu đầu tư dài hạn nhưng cũng có một số mục tiêu ngắn

hạn cần chi tiêu tức thời. Nếu việc này không được xem xét trước, nhà đầu tư có

thể phải bán bớt chứng khoán trong danh mục dài hạn ở thời điểm thị trường

không thuận lợi cho việc bán ra.

• Nhà đầu tư nên lựa chọn cho mình một quy trình phân tích đầu tư chủ đ ạo.

Hiện nay, trên thế giới có hai cách tiếp cận trong phân tích đầu tư: thứ nhất là

quy trình phân tích đi từ tổng thể nền kinh tế đến từng tài sản (gọi là cách tiếp

cận từ trên xuống – top down approach), thứ hai là phân tích trực tiếp từng tài

sản sau đó khái quát thành tổng thể nền kinh tế (gọi là cách tiếp cận từ dưới lên

– bottom up approach). Việc lựa chọn cách tiếp cận nào tùy thuộc vào sự đánh

đổi giữa lợi ích và chi phí của từng cách tiếp cận. Tuy nhiên, theo quan điểm cá

nhân tác giả cho rằng phương pháp tiệp cận top down có nhiều ưu thế hơn, vì rõ

ràng một doanh nghiệp hoạt động trong nền kinh tế không chỉ chịu tác động bởi

những nhân tố thuộc môi trường bên trong mà còn chịu tác động mạnh từ môi

trường bên ngoài như: các chính sách kinh tế vĩ mô trong nước, các hiệu ứng lan

tỏa từ những chính sách và diễn biến trên thị trường tài chính quốc tế; những đặc

trưng của ngành, mức độ cạnh tranh của ngành mà doanh nghiệp hoạt động. Với

sự logic trong quy trình phân tích, phương pháp phân tích top-down sẽ giúp nhà

đầu tư có cái nhìn bao quát và chính xác hơn trong các nhận định đầu tư, nắm

được viễn cảnh của nền kinh tế, của ngành tác động như thế nào đến một chứng

khoán. Từ đó, giúp cho nhà đầu tư không bị “sa lầy” vào một chứng khoán riêng

lẻ nào.

• Cuối cùng, nhà đầu tư cần nâng tầm hiểu biết của mình về các mô hình định

giá, trao dồi kỹ năng phân tích để kết hợp nhuần nhuyễn phân tích cơ bản và

phân tích kỹ thuật nhằm tăng hiệu quả đầu tư.

3.5 Phát triển các tổ chức đầu tư chuyên nghiệp

Những nhà đầu tư này được xem là có tính kỷ luật cao và thiên về xu hướng đầu tư

dài hạn (như các quỹ hưu bổng, quỹ bảo hiểm…), với đội ngũ chuyên gia am hiểu

về đầu tư, khả năng phân tích tốt, có khả năng sử dụng nhuần nhuyễn các mô hình

định giá (chẳng hạn như mô hình 3 nhân tố của Fama và French). Việc sử dụng các

mô hình định giá để đưa ra quyết định đầu tư có thể là vấn đề khó khăn đối với từng

nhà đầu tư riêng lẻ nhưng sẽ không thành vấn đế đối với một quỹ đầu tư chuyên

nghiệp.

Bên cạnh đó, cùng với việc nắm giữ một lượng lớn sở hữu của các doanh nghiệp (vì

các nhà đầu tư tổ chức thường có tiềm lực tài chính mạnh), các nhà đầu tư tổ chức

cũng tham gia vào quản trị doanh nghiệp, đề đạt ý kiến hoặc đàm phán trực tiếp với

ban điều hành với tư cách là cổ đông lớn. Nhà đầu tư tổ chức được xem là một dạng

nhà đầu tư giúp giám sát và minh bạch thông tin hiệu quả hơn (đặc biệt là các báo

cáo tài chính) vì các cổ đông tổ chức lớn thường có động cơ và khả năng để yêu cầu

ban điều hành minh bạch thông tin tài chính của doanh ngh iệp và buộc hội đồng

quản trị, ban giám đốc phải thực hiện nghiêm túc quy chế quản trị công ty.

Các nhà đầu tư tổ chức thường có các sản phẩm quản lý danh mục đầu tư dành cho

những nhà đầu tư cá nhân. Việc phát triển và đa dạng hóa các loại hình quỹ đầu tư

sẽ đưa đến cơ hội lựa chọn cho các nhà đầu tư cá nhân muốn gửi gắm tài sản để quỹ

đầu tư thực hiện dịch vụ đầu tư cho mình. Các nhà đầu tư tổ chức giúp nhà đầu tư

nhỏ lẻ có thể đa dạng hóa để giảm thiểu rủi ro và giảm chi phí giao dịch.

Khác với các thị trường quốc tế, ở thị trường chứng khoán Việt Nam vai trò của các

nhà đầu tư tổ chức còn khá mờ nhạt. Giá trị giao dịch của các nhà đầu tư tổ chức

trên thị trường còn khá khiêm tốn. Theo Ủy ban chứng khoán nhà nước, giá trị giao

dịch của các nhà đầu tư tổ chức trên thị trường chứng khoán trung bình khoảng 15%

tổng giá trị giao dịch, 85% giá trị giao dịch còn lại thuộc về các nhà đầu tư cá nhân.

Số tài khoản của các nhà đầu tư tổ chức tại các công ty chứng khoán là thành viên

của HOSE hiện nay chỉ chiếm chưa tới 5%, còn lại hơn 95% tài khoản của các nhà

đầu tư cá nhân. Các nhà đầu tư cá nhân ở Việt Nam lại chủ yếu là đầu tư ngắn hạn.

Lướt sóng làm giảm tính ổn định của mô hình định giá như mô hình ba nhân tố của

Fama và French

3.6 Các giải pháp khác tăng tính hiệu quả của thị trường qua đó tăng khả năng

ứng dụng mô hình định giá

3.6.1 Tiến tới cho phép bán khống

Cho phép bán khống nhằm đảm bảo cơ hội kinh doanh chênh lệch giá bị loại bỏ,

qua đó các tài sản được định giá hợp lý là một giả định trong các mô hình định giá

tài sản như CAPM, mô hình ba nhân tố của Fama và French. Cho phép bán khống

cũng sẽ góp phần tăng thêm thanh khoản cho thị trường, tạo cơ hội kiếm lời và bảo

hiểm danh mục cho các nhà đầu tư. Cho phép bán khống trên thị trường chứng

khoán chính thức của Việt Nam là một trong những cách nới lỏng rào cản kinh

doanh chênh lệch giá trên thị trường để các giả định của mô hình định giá gần với

thực tế hơn.

Để tiến tới cho phép bán khống cần:

- Ban hành quy định về hướng dẫn triển khai nghiệp vụ bán khống

Tại khoản 9, điều 71, Luật chứng khoán quy định nghĩa vụ của công ty chứng khoán là

“thực hiện việc bán hoặc cho khách hàng bán chứng khoán khi không sở hữu chứng

khoán và cho khách hàng vay ch ứng khoán để bán theo quy định của Bộ tài chính”. Do

đó Luật chứng khoán không cấm bán khống, nhưng hiện nay Bộ tài chính chưa có

hướng dẫn triển khai nghiệp vụ này. Bộ tài chính cần phải ban hành quy định cho hoạt

động bán khống trên thị trường, cụ thể :

Điều kiện để một tổ chức được cung cấp dịch vụ bán khống cho các nhà đ ầu tư. •

Quy định tiêu chuẩn để một cổ phiếu được cho phép bán khống. •

Quy định điều kiện đối với bên đi vay chứng khoán. •

Nguồn cung cấp chứng khoán: •

- Có cơ chế quản trị rủi ro từ nghiệp vụ bán khống

Song song với việc triển khai nghiệp vụ bán khống thì Bộ tài chính phải phối hợp

với Ủy ban chứng khoán nhà nước để xây dựng các quy định để kiểm soát hoạt

Kiểm soát khả năng thanh toán.

•

Quy định chỉ được bán khống khi giá đang có xu hướng tăng.

•

Hạn chế các hành vi thao túng thị trường.

•

Việc áp dụng nghiệp vụ bán khống để cải thiện chất lượng thị trường Việt Nam là cần

thiết và phù hợp với xu thế hội nhập thị trường tài chính quốc tế đồng thời giúp các mô

hình định giá hoạt động hiệu quả hơn. Nhưng để phát huy tốt nhất mặt tích cực và hạn chế

tiêu cực của hoạt động bán khống, giải pháp này nên được tiến hành theo lộ trình và có thể

tiến hành thử nghiệm trước khi nhân rộng.

động này nhằm đảm bảo thị trường hoạt động an toàn và hiệu quả.

3.6.2 Giải pháp về công bố thông tin

Thị trường chứng khoán phản ánh sức khỏe của nền kinh tế thông qua việc nhà đầu

tư tiếp nhận và phản ánh các thông tin kinh tế vĩ mô , vi mô vào trong giá chứng

khoán. Do đó để giảm rủi ro thị trường, trước tiên phải minh bạch các thông tin kinh

tế vĩ mô và thông tin vi mô của doanh nghiệp.

Có rất nhiều vấn đề tồn tại trong việc minh bạch thông tin trên thị trường Việt Nam

trong thời gian vừa qua ở cả cấp độ thông tin vĩ mô và thông tin vi mô. Một số chỉ

số kinh tế vĩ mô còn thuộc diện được bảo mật, các nhà hoạch định chính sách dường

như còn cảm thấy quan ngại khi phải công bố các thông tin. Đây là một rào cản rất

lớn đối với việc tiếp cận thông tin của các nhà đầu tư trên thị trường.

Việt Nam thiếu sự thống nhất trong các định hướng chính sách kinh tế vĩ mô. Nhiều

phát biểu có tính chất định hướng chính sách vĩ mô của các nhà hoạch định chính

sách có sự lệch pha so với những chính sách được thực thi sau đó. Điều này làm

giảm lòng tin của nhà đầu tư, vì thế các tin đồn vẫn chi phối thị trường, gây nên sự

bất ổn và rủi ro cao.

Ở khía cạnh luật pháp, Việt Nam đã có quy định về công bố thông tin trên thị

trường chứng khoán nhưng các quy định này chưa được thực thi hiệu quả, hầu hết

các quy định được ban hành chỉ áp dụng đối với tổ chức phát hành, tổ chức niêm

yết, công ty đại chúng, công ty chứng khoán, công ty quản lý quỹ, công ty đầu tư

chứng khoán, Sở giao dịch chứng khoán, Trung tâm giao dịch chứng khoán. Hệ

thống pháp luật chưa đề cập đến trách nhiệm công bố các thông tin kinh tế vĩ mô

của các Sở, Ban, Ngành.

- Bổ sung nội dung thông tin của báo cáo thường niên.

Bộ tài chính và Ủy ban chứng khoán nhà nước tiếp tục xây dựng và hoàn thiện các

quy định đối với nội dung thông tin trên các báo cáo thường niên của doanh nghiệp.

Trong đó chú trọng thêm phần phân tích và đánh giá của ban quản trị doanh nghiệp

về tình hình kinh doanh và kết quả tài chính để báo cáo thường niên chuyển tải

nhiều thông tin doanh nghiệp đến với nhà đầu tư hơn.

- Quy định rõ cách thức và thời gian công bố thông tin

Ủy ban chứng khoán và Sở giao dịch cần quy định cách thức và thời gian công bố

thông tin để đảm bảo các nhà đầu tư có cơ hội tiếp cận thông tin như nhau, chẳng

hạn quy định thông tin phải được công bố cùng lúc trên các phương tiện thông tin,

trên Website của Ủy ban chứng khoán nhà nước, Sở gi ao dịch chứng khoán, và

Website của doanh nghiệp. Website của doanh nghiệp phải có các mục thông tin

như quan hệ khách hàng, quy chế quản trị nội bộ, báo cáo thường niên, báo cáo tài

chính...

Đối với thông tin tài chính định kỳ như báo cáo quý, báo cáo bá n niên và báo cáo

năm: doanh nghiệp nên tổ chức hội thảo “minh bạch thông tin …” để giải đáp

những thắc mắc của cổ đông trong hoặc ngay sau ngày báo cáo được công bố ra thị

trường

Bộ tài chính cần xem xét và điều chỉnh quy định về thời hạn công bố thông tin báo

các tài chính của các doanh nghiệp. Thời gian công bố thông tin báo cáo tài chính

cần được điều chỉnh theo hướng tăng thời gian cho báo cáo quý, đặc biệt là báo cáo

quý 4, vì trong quý này các doanh nghiệp niêm yết phải thực hiện nhiều bút toán về

đánh giá lại tài sản để lập dự phòng, đánh giá chênh lệch tỷ giá . Thời gian công bố

thông tin báo cáo tài chính quý theo quy định hiện hành là 25 ngày kể từ ngày kết

thúc quý, nên tăng lên thành 30 hoặc 35 ngày, trong khi đó có thể rút ngắn thời gian

công bố báo cáo tài chính năm và báo cáo thường niên xuống 90 ngày. Trong

Thông tư 09/2010/TT-BTC vừa ban hành ngày 15/01/2010 và có hiệu lực sau 45

ngày đã có những thay đổi về thời hạn công bố thông tin so với Thông tư

38/2007/TT-BTC nhưng vẫn duy trì thời hạn công bố báo cáo quý là 25 ngày tính từ

ngày kết thúc quý, nhưng có kéo dài thời gian cho các công ty mẹ phải lập báo cáo

hợp nhất lên 50 ngày, thời hạn công bố báo cáo tài chính năm vẫn là 100 ngày, báo

cáo thường niên tăng lên 110 ngày kể từ ngày kết thúc kỳ kế toán năm. Việc quy

định thời gian công bố thông tin định kỳ cần phải xem xét lại dựa trên cơ sở đáp

ứng nhu cầu thông tin của nhà đầu tư càng sớm càng tốt nhưng phải đảm bảo các

doanh nghiệp không quá bị áp lực về thời gian chuẩn bị báo cáo.

Đối với các thông tin tự nguyện: mặc dù việc các doanh nghiệp chủ động công bố

thông tin không bắt buộc được cho là tích cực để giảm tình trạng các nhà đầu tư

chạy theo tin đồn, song việc công bố thông tin tùy nghi có thể lợi ít nhưng hại lại

nhiều. Nếu các doanh nghiệp tự ý công bố những thông tin về lợi nhuận trong một

tháng hay một thời đoạn nào đó mà những con số này thực chất có sự sai lệch lớn so

với thực tế thì sẽ rất rủi ro cho các nhà đầu tư. Trong khi các quy định pháp lý

không có chế tài đối với những thông tin doanh nghiệp tự nguyện công bố, Ủy ban

chứng khoán nhà nước sẽ không thể xử lý nếu như thông tin đó gây ra thiệt hại cho

nhà đầu tư. Vì vậy Bộ tài chính cũng cần cân nhắc để quy định rõ những thông tin

nào được xếp vào nhóm thông tin tự nguyện mà doanh nghiệp có thể công bố ra thị

trường.

- Hoàn thiện các quy định xử phạt vi phạm về thông tin và công bố thông tin

trên thị trường chứng khoán

Quy định xử phạt hiện hành (theo nghị định 36/2007/NĐ-CP của Chính phủ) còn khá

nhẹ, chưa đủ sức răn đe, cơ quan x ử lý vi phạm cũng có phần nhẹ tay, nhiều trường hợp

chỉ dừng ở mức độ nhắc nhở. Do đó nhiều vụ vi phạm vẫn xảy ra, số lượng doanh

nghiệp và cá nhân bị xử phạt vẫn chưa thuyên giảm.

Hiện nay sở dĩ việc rất nhiều doanh nghiệp chậm công bố báo cáo tài chính -

quý, báo cáo thường niên là do quy định xử phạt còn quá nhẹ (theo điều 32 Nghị

định 36/2007/NĐ-CP về xử phạt vi phạm hành chính trong lĩnh vực chứng khoán và

thị trường chứng khoán) thì mức xử phạt đối với những doanh nghiệp chậm công bố

thông tin chỉ từ 20 triệu đến 30 triệu đồng. Hơn nữa thực tế các cơ quan quản lý thị

trường chứng khoán trong thời gian qua vẫn xử phạt chưa nghiêm, nhiều doanh

nghiệp chậm công bố báo cáo nhưng chỉ bị nhắc nhở và doanh nghiệp chỉ cần “xin

phép” với một số lý do nào đó là xong. Trong thời gian tới, cơ quan nhà nước cần

quy định rõ hình thức xử phạt, xử lý đúng mức các doanh nghiệp công bố thông tin

định kỳ chậm trễ so với quy định.

Nâng mức xử phạt đủ để chi phí (tiền xử phạt) lớn hơn lợi ích (động cơ) vi -

phạm. Vi phạm quy định phát hành với quy mô càng cao thì xử phạt càng nặng.

Ngoài ra trong điều khoản phạt bổ sung có thể cấm doanh nghiệp vi phạm không

được phát hành trong thời hạn một năm chứ không chỉ đình chỉ trong vòng 45 ngày

như hiện nay. Chế tài thật mạnh đối với những hành vi tái phạm.

- Tăng cường vai trò giám sát thông tin của các cơ quan quản lý

Bộ tài chính cần có các hướng chi tiết và rõ ràng hơn về vấn đề xác định giá trị thị

trường để lập dự phòng đầu tư tài chính, chênh lệch tỷ giá, … từ đó tạo ra sự thống

nhất giữa kế toán của doanh nghiệp và cơ quan kiểm toán viên, giảm thiểu tình

trạng chênh lệch lớn giữa số liệu kế toán và số liệu được kiểm toán như trong thời

gian vừa qua. Bên cạnh đó Ủy ban chứng khoán cần rà soát lại năng lực của các

công ty được chấp thuận kiểm toán doanh nghiệp niêm yết, không để xảy ra tình

trạng quá tải dẫn đến kém chất lượng các báo cáo được kiểm toán.

Ủy ban chứng khoán nhà nước, Sở giao dịch chứng khoán cần tổ chức các buổi hội

thảo về lợi ích của việc cải thiện chất lượng thông tin và minh bạch thông tin của

doanh nghiệp. Thông qua các hội thảo đó, các doanh nghiệp sẽ nhận thức được rằng

tính trung thực và khách quan của thông tin mà doanh nghiệp công bố ra thị trường

có ảnh hưởng rất lớn đến niềm tin của nhà đầu tư. Thông tin chính xác và kịp thời

sẽ làm giảm thiểu tác động đến tâm lý của nhà đầu tư trước những tin đồn. Nhà đầu

tư tin tưởng vào doanh nghiệp nghĩa là cảm nhận rủi ro của họ đối với doanh nghiệp

thấp hơn, doanh nghiệp sẽ có nhiều cơ hội để huy động vốn với chi phí rẻ hơn để

đáp ứng cho các nhu cầu chi tiêu vốn của mình. Một khi doanh nghiệp hiểu được lợi

ích của việc minh bạch thông tin, các nhà quản trị sẽ dần thay đổi suy nghĩ không

mấy thiện cảm của họ đối với việc minh bạch thông tin của doanh nghiệp.

Ủy ban chứng khoán cần thành lập bộ phận chuyên trách để thẩm định thông tin của

các doanh nghiệp niêm yết, thông tin trên các bản tin nội bộ của các công ty chứng

khoán, thông tin trên các diễn đàn, qua đó để phát hiện sớm những thông tin sai lệch

trước khi thông tin đó được công bố rộng rãi ra công chúng. Việc thẩm định này sẽ

giúp Ủy ban chứng khoán chủ động phát hiện các nội dung thông tin thiếu chính

xác để ngăn chặn từ đầu chứ không phải thụ động xử lý sau khi thông tin sai lệch đã

công bố và có phản hồi từ các nhà đầu tư hay từ báo chí như trong thời gian vừa

qua.

Kết luận chương 3

Việc ứng dụng mô hình ba nhân tố Fama-French đòi hỏi những giải pháp đồng bộ

và nổ lực của các bên tham gia thị trường. Trên cơ sở đó trong chương 3 chúng tôi

đã cố gắng đưa ra một số khuyến nghị, bao gồm:

Xây dựng các chỉ số đặc tính cổ phiếu

Xây dựng bộ dữ liệu thị trường đầy đủ, cập nhật và đa dạng

Gia tăng số lượng lẫn chất lượng của doanh nghiệp niêm yết

Tăng tính chuyên nghiệp của nhà đầu tư cá nhân

Phát triển các tổ chức đầu tư chuyên nghiệp

Cho phép bán khống và công bố thông tin .

Nhằm hy vọng mô hình ba nhân tố Fama-French sẽ trở thành công cụ định giá được

các nhà đầu tư lựa chọn khi ra quyết định đầu tư, cũng như các doanh nghiệp trong

việc xem xét chi phí sử dụng vốn của mình.

KẾT LUẬN

Mô hình ba nhân tố của Fama và French không phải là mô hình toàn cầu, mà có thể

xem là mô hình quốc gia, tuỳ theo điều kiện từng thị trường mà nó được điều chỉnh

cho hợp lý, tuy còn có nhiều tranh luận về mô hình này đặc biệt là của Daniel

Titman nhưng mô hình này đã cho thấy sự hợp lý hơn so với mô hình CAPM, một

công cụ xác định tỷ suất sinh lợi quá đơn giản và còn nhiều thiếu sót.

Thị trường chứng khoán Việt Nam là khá non trẻ, sự sụp đổ của cuộ khủng hoảng

tài chính toàn cầu đã làm cho cổ phiếu trên thị trường Việt Nam được đánh giá là rẽ

hơn, và nó mất dần đi bản chất thật sự khi nhà đầu tư định giá quá thấp, và dường

như không còn tin tưởng vào sự đi lên của thị trường.

Việc xác định được mô hình đánh giá TSSL hiệu quả và đơn giản từ mô hình đã

kiểm định là việc làm hết sức có ý nghĩa khi mà nó giúp nhà đầu tư có cái nhìn hợp

lý khi tính toán tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, giúp nhà đầu tư có công cụ định giá tốt hơn

mô hình CAPM. Mặc dù vậy cần nghiên cứu về mô hình này kỹ càng hơn trong thời

gian mẫu dài hơn và các mô hình nhân tố bổ sung cho thị trường chứng khoán Việt

Nam để tăng khả năng ứng dụng nó vào thị trường chứng khoán Việt Nam.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. PGS.TS Phan Thị Bích Nguyệt, Đầu tư tài chính – Quản lý danh mục đầu

tư, Nhà xuất bản Thống Kê, 2006.

chứng khoán, Nhà xuất bản Tài Chính, 2008.

2. PGS.TS Phan Thị Bích Nguyệt, Đầu tư tài chính – Phân tích đầu tư

3. GS.TS Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà xuất bản

Thống Kê, 2005.

4. TS.Trần Thị Hải Lý, Nghiên cứu rủi ro và tỷ suất sinh lời trên thị trường

chứng khoán Việt Nam, Thư viện sau đại học- trường Đại học Kinh tế Thành phố

Hồ Chí Minh, 2010.

5. Sở giao dịch chứng khoán Thành phố. Hồ Chí Minh, Báo cáo thường niên

HOSE 2010.

Tiếng Anh

1.On the Robustness of the Fama and French Multifactor Model: Evidence

from France, Germany, and the United Kingdom - Mirela Malin, Madhu

Veeraraghavan. International Journal of Business and Economics, 2004, Vol. 3, No.

2, 155-17

2. Testing the Fama and French Three-Factor Model and Its Variants for the

Indian Stock Returns - Bhavna Bahl- 2006

3. Persistence of size and value premia and the robustness of the Fama-

French three-factor model in the Hong Kong stock market. - Gilbert V. Nartea (New

Zealand), Christopher Gan (New Zealand), Ji Wu (New Zealand) - Investment

Management and Financial Innovations, Volume 5, Issue 4, 2008.

4. Evidence on the three factor and characteristicsmodels: Korea Kyong Shik

Eom , Jong Ho Park.

5. An Augmented Fama and French Three-Factor Model: New evidence

From An Emerging Stock Market - Sunil K Bundoo - Department of Economics &

Statistics.

6. Common risk factors in the returns on stocks and bonds Eugene F. Fama

and Kenneth R. French -1992.

7. Characteristics, Covariances, anh average returns: 1929 to 1997 James L.

Davis, Eugene F. Fama, and Kenneth R. French.

8. An Examination of the Fama and French Three-Factor Model Using

Commercially Available Factors - Robert Faff.

9. Fama and French Factors in Australia - Michael A. O'Brien.

10. The capital asset pricing model and the three factor model of Fama and

French revisited in the case of france-souad ajili.

11. Tests of the capm and fama and french three factor model - Nima Billou

Honours BA, Business Administration, 1998.

12. Expected Returns and Volatility of Fama-French Factors- Fousseni

CHABI-YO 2009.

13. Constructing Fama-French Factors from style indexes: Japanese

evidence.

14. Fama, Eugene F và Kenneth R. French, Common Risk Factors in the

Returns on Stocks and Bonds, Journal of Financial Economics , 1993.

15. Fama, Eugene F và Kenneth R. French, Size and Book-to-Market Factor

in the Earnings and Returns, Journal of Finance, 1995.

16. Fama, Eugene F và Kenneth R. French, Multifactor Explanation of Asset

Pricing Anomalies, Journal of Finance, 1996.

17. Fama, Eugene F và Kenneth R. French, Value versus growth the

international evidence, Journal of Finance, 1998.

18. Trang cổ phiếu www.hastc.vn

19. Trang cổ phiếu www.hsx.vn

20. Trang cổ phiếu www.bcs.com.vn

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình ba nhân tố Fama - French trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH --------------------------

ĐINH THỊ LIỄU

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA-FRENCH TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2011

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH --------------------------

ĐINH THỊ LIỄU

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA-FRENCH TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành : Kinh tế tài chính-Ngân hàng Mã số : 60.31.12

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS. PHAN THỊ BÍCH NGUYỆT

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2011

CHƯƠNG 3: MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ NHẰM ỨNG DỤNG HIỆU QUẢ

1.1. Các mô hình phân tích và dự báo cho thị trường chứng khoán

1.2. Mô hình ba nhân tố của Fama - French

1.2.2 Ý nghĩa của mô hình

1.3 Thực nghiệm mô hình Fama-French ở các nước.

1.3.1 Mô hình 3 nhân tố trên thị trường chứng khoán các nước

1.3.2.2. Các kết quả thực nghiệm về phần bù thị trường, quy mô và giá trị

Thị trường Pháp: Các kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng phần bù thị trường là dương

Thị trường Đức :Những phát hiện của họ cho thấy rằng phần bù thị trường là

Thị trường Anh: các nghiên cứu cho ta có thể thấy phần bù thị trường dương cho

1.3.3 .Mô hình Fama-French ở các nước đang phát triển

1.3.3.1.Thị trường chứng khoán Ấn Độ

1.3.3.2.Thị trường chứng khoán Hồng Kông

1.3.3.3.Thị trường chứng khoán Hàn Quốc

Kết luận chương 1

SMB

HML

RMKT

Bảng 2.10: Hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của 4 danh mục

theo quy mô - BE/ME với nhân tố thị trường từ 07/2007 đến

12/2010

Phần bù thị trường

Phần bù quy mô

Phần bù giá trị

CHƯƠNG 3: MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ NHẰM ỨNG DỤNG

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

Tiếng Anh

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok