Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên<br /> thị trường chứng khoán Việt Nam<br /> <br /> Võ Xuân Vinh Võ Văn Phong<br /> Viện Nghiên cứu kinh doanh, Viện Nghiên cứu kinh doanh,<br /> Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh.<br /> Trung tâm Pháp Việt đào tạo về quản lý (CFVG)<br /> Thành phố Hồ Chí Minh<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Bài báo này xem xét vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên<br /> thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam, giai đoạn từ tháng 01/2012 đến<br /> tháng 12/2017. Trong đó, nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp thiết kế<br /> danh mục và phương pháp kiểm định khác nhau để làm rõ mối quan hệ nêu<br /> trên. Với mẫu toàn bộ các cổ phiếu trên thị trường, kết quả không cung cấp<br /> bằng chứng thống nhất và có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu<br /> ứng momentum. Tuy nhiên, khi xem xét hiệu ứng momentum ở các nhóm<br /> quy mô khác nhau, kết quả cho thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh<br /> về sự tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn, hiệu ứng momentum trung<br /> hạn (11 tháng tham chiếu) ở nhóm quy mô trung bình. Ngược lại, hiệu ứng<br /> momentum hầu như không tồn tại ở hai nhóm quy mô nhỏ nhất và nhóm quy<br /> <br /> <br /> Interaction of size and momentum effect in Viet Nam stock market<br /> This paper examines the interaction of size and momentum effect in Viet Nam stock market. The sample<br /> period is from January 2012 to December 2017. For shed more light on that, we use different designs of<br /> portfolios and different methods of testing in this paper. In full sample, we find that there are little significant<br /> evidences to support the existence of momentum effect, and our results of momentum effect are inconsistent.<br /> However, we find the strong evidences that both short-term momentum effect (the formation period are 05<br /> months) and intermediate-term momentum effect (the formation period are 11 months) exist in the medium<br /> size group (the third-size group in Quintiles). In meanwhile, we suggest that momentum effect doesn’t exist in<br /> two smallest groups and two largest groups. Interestingly, we also find the significant evidences that the one-<br /> month momentum effect exist in two largest groups.<br /> Keywords: momentum effect, size effect, interaction<br /> <br /> <br /> Vinh Xuan Vo, Assoc. Prof. PhD.<br /> Email: vinhvx@ueh.edu.vn<br /> Institute of Business Research, University of Economics Ho Chi Minh City and CFVG Ho Chi Minh City, University<br /> of Economics Ho Chi Minh City<br /> Phong Van Vo, MEc.<br /> Email: vvphong@ueh.edu.vn<br /> Institute of Business Research, University of Economics Ho Chi Minh City<br /> <br /> Ngày nhận: 17/06/2019 Ngày nhận bản sửa: 08/08/2019 Ngày duyệt đăng: 27/08/2019<br /> <br /> <br /> © Học viện Ngân hàng Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng<br /> ISSN 1859 - 011X 55 Số 209- Tháng 10. 2019<br />  Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> mô lớn nhất. Ngoài ra, ở hai nhóm quy mô lớn nhất, kết quả cho thấy bằng<br /> chứng về sự tồn tại của hiệu ứng momentum với khung thời gian tham chiếu<br /> trong một tháng, trái ngược với hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn.<br /> Từ khóa: hiệu ứng momentum, quy mô, tương tác.<br /> <br /> <br /> <br /> 1. Giới thiệu phú và cập nhật hơn cũng đều đồng nhất<br /> cho thấy hiệu ứng momentum thể hiện<br /> Xem xét trên TTCK Mỹ, giai đoạn 1965- mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô nhỏ<br /> 1989, Jegadeesh và Titman (1993) được hơn trên TTCK Mỹ (Avramov & Hore,<br /> xem như là nghiên cứu đầu tiên chứng 2017; Fama & French, 2008; Jegadeesh &<br /> minh về sự tồn tại hiệu ứng momentum Titman, 2001; Novy-Marx, 2012). Ngoài<br /> khi cho thấy các cổ phiếu có tỷ suất sinh ra, một số nghiên cứu khác trên TTCK Úc<br /> lợi (TSSL) lũy tích cao hơn trong khung cũng cho kết quả tương tự về mối quan hệ<br /> thời gian từ 03 đến 12 tháng trước thì tiếp giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ<br /> tục có TSSL cao hơn trong khung thời phiếu (Demir và cộng sự, 2004; Marshall<br /> gian tương ứng sau đó. Từ phát hiện này, & Cahan, 2005).<br /> nhiều nghiên cứu khác đã tiếp tục chứng<br /> minh hiệu ứng momentum tồn tại rõ rệt Ngược lại, một số nghiên cứu khác lại cho<br /> trên TTCK Mỹ, cũng như rộng khắp trên thấy hiệu ứng momentum thể hiện mạnh<br /> toàn cầu. Với sự phổ biến của hiệu ứng hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô lớn hơn.<br /> momentum, các chủ đề nghiên cứu liên Trên TTCK Úc giai đoạn 1979- 2005,<br /> quan đến hiệu ứng momentum cũng rất Brailsford và O’Brien (2008) xem xét<br /> phong phú và đa dạng. Một trong số các hiệu ứng momentum cho năm nhóm quy<br /> chủ đề đó là mối quan hệ giữa hiệu ứng mô khác nhau bằng cách sử dụng nhiều<br /> momentum và quy mô cổ phiếu. phương pháp nghiên cứu khác nhau. Các<br /> kết quả đều cho thấy hiệu ứng momentum<br /> Một số nghiên cứu cho thấy hiệu ứng chỉ tồn tại ở nhóm 500 cổ phiếu có quy mô<br /> momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm các lớn nhất, hàm ý hiệu ứng momentum thể<br /> cổ phiếu quy mô nhỏ hơn. Rouwenhorst hiện mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô<br /> (1998) cho thấy chiến lược momentum ở lớn hơn. Kết quả nghiên cứu của O’Brien<br /> nhóm quy mô nhỏ nhất có TSSL cao hơn và cộng sự (2010) trên TTCK Úc và một<br /> ở nhóm quy mô lớn nhất, hàm ý hiệu ứng số nghiên cứu khác trên TTCK Mỹ cũng<br /> momentum có xu hướng thể hiện mạnh cho thấy kết quả tương tự về mối quan hệ<br /> hơn ở nhóm cổ phiếu nhỏ hơn trên TTCK giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ<br /> của 12 quốc gia Châu Âu. Hong và cộng phiếu (Alhenawi, 2015; Chaves, 2016).<br /> sự (2000) cho thấy mối quan hệ giữa hiệu Không chỉ vậy, một số nghiên cứu khác<br /> ứng momentum và quy mô cổ phiếu tạo đồ lại cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng<br /> thị chữ U ngược và chiến lược momentum momentum và quy mô cổ phiếu là không<br /> có TSSL giảm dần từ nhóm quy mô nhỏ tồn tại. Trên TTCK Mỹ, giai đoạn 1927-<br /> thứ ba đến nhóm quy mô lớn nhất trên 2011, Israel và Moskowitz (2013) sử<br /> TTCK Mỹ giai đoạn 1980- 1996. Một số dụng phương pháp phân tích danh mục<br /> nghiên cứu sau đó với mẫu dữ liệu phong hai biến phụ thuộc để xem xét hiệu ứng<br /> <br /> <br /> 56 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019<br />  VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG<br /> <br /> <br /> <br /> momentum ở năm nhóm quy mô khác Nghiên cứu nhằm cung cấp bằng chứng<br /> nhau. Kết quả cho thấy sự tồn tại của thực nghiệm về mối quan hệ giữa hiệu ứng<br /> hiệu ứng momentum ở cả năm nhóm quy momentum và quy mô cổ phiếu trên TTCK<br /> mô nhưng sự khác biệt TSSL của chiến Việt Nam, cũng như góp phần làm rõ khe<br /> lược momentum giữa nhóm quy mô nhỏ hở lý thuyết về mối quan hệ giữa hiệu ứng<br /> nhất và nhóm quy mô lớn nhất lại không momentum và hiệu ứng quy mô trong kho<br /> có ý nghĩa thống kê. Do đó, tác giả kết tàng học thuật. Đồng thời, nghiên cứu cũng<br /> luận không có mối quan hệ giữa hiệu ứng cung cấp bằng chứng giúp cho các nhà<br /> momentum và quy mô cổ phiếu. Teplova đầu tư hiểu rõ hơn về hiệu ứng momentum<br /> và Mikova (2015) có kết luận tương tự trong quá trình xem xét các chiến lược đầu<br /> trên TTCK Nhật Bản khi cho thấy hiệu tư theo hiệu ứng này.<br /> ứng momentum không tồn tại trên cả mẫu<br /> toàn bộ 1.125 cổ phiếu trên thị trường và Phần nội dung còn lại của bài báo này<br /> mẫu con gồm 580 cổ phiếu quy mô lớn được cấu trúc như sau: Phần 2 trình bày<br /> nhất. dữ liệu và phương pháp nghiên cứu, Phần<br /> 3 trình bày kết quả nghiên cứu và nội dung<br /> Một cách tổng quan, các nghiên cứu thảo luận, Phần 4 nêu các kết luận và hàm<br /> trước trong kho tàng học thuật nước ý của bài báo.<br /> ngoài cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng<br /> momentum và quy mô cổ phiếu vẫn còn 2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu<br /> là vấn đề nghiên cứu có nhiều kết luận<br /> trái chiều, cần được làm rõ. Đồng thời, 2.1. Dữ liệu nghiên cứu<br /> các nghiên cứu trước cũng cho thấy sự<br /> khác biệt trong các kết quả có thể là do Dữ liệu bao gồm giá đóng cửa hàng ngày1<br /> sử dụng các phương pháp thiết kế danh của các cổ phiếu giao dịch trên Sở Giao<br /> mục, phương pháp nghiên cứu và mẫu dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí<br /> nghiên cứu khác nhau (TTCK các quốc Minh (HOSE) trong giai đoạn từ ngày<br /> gia khác nhau, giai đoạn khác nhau). Mặt 31/12/2010 đến ngày 31/12/2017 để xây<br /> khác, trên TTCK Việt Nam, Võ Xuân dựng các biến trong giai đoạn nghiên cứu<br /> Vinh và Võ Văn Phong (2019) đã chứng từ tháng 01/2012 đến tháng 12/2017 (72<br /> minh hiệu ứng momentum tồn tại trong tháng). Trong đó, danh sách cổ phiếu năm<br /> khung thời gian tham chiếu ngắn hạn y được cập nhật các cổ phiếu niêm yết<br /> nhưng không tồn tại hiệu ứng với khung mới trong năm y-1 và không bao gồm các<br /> thời gian tham chiếu trung hạn. Tuy nhiên, cổ phiếu hủy niêm yết trong giai đoạn thu<br /> nghiên cứu này mới chỉ xem xét hiệu ứng thập dữ liệu. Tác giả đo lường TSSL cổ<br /> momentum ở khía cạnh tổng thể thị trường phiếu i tháng t theo công thức: Ri,t = (Pt/<br /> mà không xem xét sự khác biệt của hiệu Pt-1) - 1 với Pt, Pt-1 là giá đóng cửa điều<br /> ứng momentum ở các nhóm quy mô khác chỉnh tháng t và tháng t-1.<br /> nhau.<br /> Tương tự các nghiên cứu trước, momen-<br /> Với khe hở nghiên cứu nêu trên, tác giả đã tum của cổ phiếu i tại thời điểm t với<br /> lựa chọn chủ đề “Vai trò của quy mô đối khung thời gian tham chiếu J tháng (J = n -<br /> với hiệu ứng momentum trên TTCK Việt<br /> Nam” để thực hiện trong nghiên cứu này. Dữ liệu được thu thập từ website Vietstock: https://<br /> 1<br /> <br /> finance.vietstock.vn/ket-qua-giao-dich<br /> <br /> <br /> Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 57<br />  Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam<br /> <br /> <br /> <br /> m + 1) từ tháng t - n đến tháng t - m được trúc phân chia ngũ phân vị3, khung thời<br /> đo lường bằng lũy tích TSSL cổ phiếu i từ gian đầu tư 01 tháng tương tự Võ Xuân<br /> tháng t - m đến tháng t - n, công thức như Vinh và Võ Văn Phong (2019) nhưng có<br /> sau: điểm khác biệt khi xem xét với tỷ trọng cổ<br /> phiếu trong danh mục trong cả hai trường<br /> MOMmni,t = (1 + Ri,t-j) − 1 hợp: tỷ trọng bằng nhau (equal weight)<br /> và tỷ trọng theo giá trị vốn hóa thị trường<br /> Trong đó, MOMnmi,t là momentum của cổ (value weight).<br /> phiếu i tại thời điểm t với khung thời gian<br /> tham chiếu từ tháng t - n đến tháng t - m; Phương pháp phân tích danh mục đơn<br /> Ri,t-j là TSSL cổ phiếu i tại tháng t - j. biến: Là phương pháp phân tích TSSL<br /> chiến lược đầu tư vào các danh mục được<br /> Theo đó, các biến momentum được xem thiết kế với một biến cơ sở. Xem xét hiệu<br /> xét trong nghiên cứu này với các khung ứng momentum, tại thời điểm đầu mỗi<br /> thời gian tham chiếu khác nhau bao gồm: tháng t, các cổ phiếu được sắp xếp theo<br /> biến momentum ngắn hạn (MOM0206) giá trị của biến momentum từ thấp đến cao<br /> và biến momentum 06 tháng trung hạn và phân chia các cổ phiếu vào các danh<br /> (MOM0712) và biến momentum 11 tháng mục theo cấu trúc ngũ phân vị. Danh mục<br /> trung hạn (MOM0212). Ngoài ra, tác giả các cổ phiếu có momentum cao nhất được<br /> cũng xem xét biến đảo được ngắn hạn2 gọi là danh mục Winner, ngược lại danh<br /> (REV) tháng t được đo lường bởi TSSL mục các cổ phiếu có momentum thấp nhất<br /> cổ phiếu tháng liền trước; biến quy mô được gọi là danh mục Loser. Với tỷ trọng<br /> (LnSIZE) tháng t được đo lường bởi các cổ phiếu trong danh mục xác định,<br /> logarit tự nhiên của giá trị vốn hóa thị chiến lược giao dịch mà đồng thời nắm<br /> trường của cổ phiếu tại cuối tháng liền giữ vị thế mua đối với danh mục Winner<br /> trước. và nắm giữ vị thế bán đối với danh mục<br /> Loser tại thời điểm đầu tháng t được gọi là<br /> 2.2. Phương pháp nghiên cứu chiến lược WML (Winner Minus Loser)<br /> tháng t. Xem xét trong giai đoạn nghiên<br /> 2.2.1. Phương pháp phân tích danh mục cứu, sự tồn tại của hiệu ứng momentum<br /> được chứng minh khi TSSL chiến lược<br /> Phương pháp phân tích danh mục là WML có giá trị bình quân dương và kết<br /> phương pháp đánh giá TSSL chiến lược quả kiểm định sự khác biệt so với 0 có<br /> đầu tư vào các danh mục được xây dựng ý nghĩa thống kê. Tương tự hiệu ứng<br /> theo phương pháp thiết kế xác định. Mỗi momentum, tác giả cũng sử dụng phương<br /> phương pháp thiết kế chiến lược đều gồm pháp phân tích danh mục đơn biến để xem<br /> các nội dung cơ bản: Biến cơ sở, cấu trúc xét sự tồn tại của hiệu ứng đảo ngược<br /> phân chia danh mục, tỷ trọng các cổ phiếu ngắn hạn, hiệu ứng quy mô4 trên TTCK<br /> trong danh mục, khung thời gian đầu tư. Việt Nam.<br /> Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng cấu 3<br /> Các cổ phiếu được phân chia vào các danh mục với<br /> số lượng cổ phiếu bằng nhau và bằng 20% tổng số<br /> 2<br /> Jegadeesh (1990) đã chứng minh sự tồn tại của hiệu<br /> lượng cổ phiếu.<br /> ứng đảo ngược ngắn hạn khi cho thấy các cổ phiếu có<br /> TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một tháng liền trước thì 4<br /> Theo Banz (1981), hiệu ứng quy mô là hiện tượng cổ<br /> có TSSL thấp hơn (cao hơn) trong tháng kế tiếp, trái phiếu có quy mô lớn hơn (nhỏ hơn) thì có TSSL thấp<br /> ngược với hiệu ứng momentum. hơn (cao hơn).<br /> <br /> <br /> <br /> 58 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019<br />  VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG<br /> <br /> <br /> <br /> Phương pháp phân tích danh mục hai Mô hình hồi quy đơn biến: Ri,t = αt + βX, t<br /> biến: Là phương pháp phân tích TSSL × Xi, t + εt<br /> chiến lược đầu tư vào các danh mục được<br /> thiết kế với hai biến, một biến kiểm soát Mô hình hồi quy hai biến: Ri,t = αt + βSIZE, t<br /> và một biến cơ sở. Nghiên cứu này sử × LnSIZEi, t + βX,t × Xi,t + εt<br /> dụng biến kiểm soát là biến quy mô và<br /> biến cơ sở là biến momentum để xem xét Trong đó, biến phụ thuộc Ri,t là TSSL cổ<br /> tác động của biến quy mô đến hiệu ứng phiếu i, tháng t; Xi,t là các biến độc lập<br /> momentum. Tại thời điểm đầu mỗi tháng gồm biến đảo ngược ngắn hạn và các biến<br /> t, các cổ phiếu được sắp xếp theo quy mô momentum của cổ phiếu i, tháng t; biến<br /> từ nhỏ đến lớn và phân chia các cổ phiếu LnSIZEi,t là quy mô của cổ phiếu i, tháng t.<br /> vào các danh mục quy mô theo cấu trúc<br /> ngũ phân vị. Với mỗi danh mục quy mô, 3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận<br /> tác giả xây dựng chiến lược WML tương<br /> tự phương pháp xây dựng danh mục đơn Bảng 1 trình bày kết quả thống kê mô tả<br /> biến. các biến trong mẫu nghiên cứu. Kết quả<br /> cho thấy biến Rm và biến REV đều xem<br /> 2.2.2. Phương pháp hồi quy dữ liệu chéo xét TSSL trong khung thời gian 01 tháng<br /> Fama-Macbeth và có giá trị bình quân xấp xỉ nhau ở mức<br /> 2,1%. Bên cạnh đó, biến MOM0206,<br /> Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ MOM0712 cho thấy TSSL lũy tích trong<br /> liệu chéo được giới thiệu bởi Fama và khung thời gian tham chiếu có giá trị bình<br /> MacBeth (1973) Eugene cho mẫu dữ liệu quân lần lượt là 10,13% và 9,44%. Với<br /> tổng thể (full sample) và các nhóm quy biến MOM02012, kết quả cho thấy TSSL<br /> mô khác nhau (size-subsample) để đánh lũy tích trong khung thời gian tham chiếu<br /> giá sự khác biệt của mối quan hệ giữa yếu 11 tháng là 20,74%. Và cuối cùng, kết quả<br /> tố momentum và TSSL cổ phiếu trong thống kê mô tả cũng cho thấy giá trị bình<br /> các mẫu nghiên cứu. Các mô hình hồi quy quân biến quy mô tính theo logarit ở mức<br /> trong nghiên cứu gồm: 6,38. Bảng 2 trình bày ma trận hệ số tương<br /> quan giữa các biến trong nghiên cứu. Kết<br /> <br /> Bảng 1. Thống kê mô tả<br /> Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất<br /> Rm 18480 0.0217 0.127 -0.6521 2.7096<br /> REV 18480 0.0211 0.1279 -0.6521 2.7096<br /> MOM0206 18480 0.1013 0.3233 -0.9252 5.5901<br /> MOM0712 18480 0.0944 0.3503 -0.9315 4.7006<br /> MOM0212 18480 0.2074 0.5503 -0.9297 9.7112<br /> LnSIZE 18480 6.3802 1.6013 2.5649 12.5097<br /> <br /> Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012-12/2017. Rm là TSSL cổ phiếu tần suất tháng, REV là biến đảo<br /> ngược ngắn hạn, MOM0206 là biến momentum ngắn hạn, MOM0212 là biến momentum 11 tháng trung hạn,<br /> MOM0712 là biến momentum 06 tháng trung hạn, LnSIZE là biến quy mô (tính theo logarit tự nhiên)<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> <br /> Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 59<br />  Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam<br /> <br /> <br /> <br /> Bảng 2. Ma trận hệ số tương quan<br />   Rm REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE<br /> Rm 1<br /> REV 0.0149 1<br /> MOM0206 -0.0309 -0.0209 1<br /> MOM0712 0.0204 0.0326 0.0197 1<br /> MOM0212 -0.0001 0.012 0.6554 0.7156 1<br /> LnSIZE -0.0384 0.0313 0.0739 0.1086 0.1223 1<br /> <br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> quả cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa giả loại bỏ khả năng xảy ra hiện tượng đa<br /> 02 biến MOM0206, MOM0712 và biến cộng tuyến do mối quan hệ của các cặp<br /> MOM0212 với hệ số tương quan khá cao biến tương ứng với các hệ số này.<br /> lần lượt là 0,65 và 0,71. Ngoài ra, các hệ<br /> số tương quan giữa biến LnSIZE và các Bảng 3 trình bày kết quả phân tích danh<br /> biến còn lại đều có giá trị khá thấp nên tác mục đơn biến với tỷ trọng các cổ phiếu<br /> <br /> <br /> Bảng 3. Kết quả phân tích danh mục đơn biến<br />   1(Low) 2 3 4 5(High) 5-1(WML) t-stat<br /> Tỷ trọng bằng nhau<br /> REV 0.0189 0.0219 0.0213 0.0248 0.0223 0.0034 (0.74)<br /> MOM0206 0.0174 0.0185 0.0206 0.0261 0.0266 0.0092* (1.67)<br /> MOM0712 0.0185 0.0189 0.0222 0.0249 0.0246 0.0061 (1.05)<br /> MOM0212 0.0185 0.018 0.0226 0.0228 0.0273 0.0088 (1.32)<br /> LnSIZE 0.0297 0.0214 0.0225 0.0169 0.0188 -0.0109** (-2.13)<br /> Tỷ trọng theo giá trị vốn hóa thị trường<br /> REV 0.0112 0.0169 0.0124 0.0274 0.0202 0.009 (1.46)<br /> MOM0206 0.0121 0.0192 0.0143 0.0159 0.0247 0.0126 (1.56)<br /> MOM0712 0.0155 0.0207 0.0228 0.02 0.0155 0 (0)<br /> MOM0212 0.0136 0.0188 0.0209 0.0157 0.0201 0.0065 (0.67)<br /> LnSIZE 0.0282 0.0219 0.0223 0.0169 0.0177 -0.0105 (-1.6)<br /> <br /> Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012-12/2017. Các biến cơ sở gồm: REV, MOM0206, MOM0212,<br /> MOM0712, LnSIZE. Đầu tháng t, các cổ phiếu được sắp xếp theo giá trị biến cơ sở từ thấp đến cao và phân<br /> chia vào 05 danh mục theo cấu trúc ngũ phân vị (danh mục 1 là danh mục có giá trị biến cơ sở thấp nhất,<br /> danh mục 5 là danh mục có giá trị biến cơ sở cao nhất). Tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục là tỷ trọng<br /> bằng nhau hoặc tỷ trọng theo vốn hóa thị trường, khung thời gian đầu tư là 01 tháng. Tương ứng mỗi biến cơ<br /> sở, cột 1 đến cột 5 trình bày TSSL bình quân của danh mục 1 đến 5, cột kí hiệu 5-1 trình bày TSSL bình quân<br /> của chiến lược đầu tư WML. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t. *, **, *** hàm ý kết quả kiểm định<br /> có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, và 1%<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> <br /> <br /> 60 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019<br />  VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG<br /> <br /> <br /> <br /> trong danh mục theo hai trường hợp: tỷ Sự khác biệt này tương tự kết quả một<br /> trọng bằng nhau và tỷ trọng theo vốn hóa số nghiên cứu trên TTCK các nước khác<br /> thị trường. Kết quả cho thấy chiến lược (Brailsford & O’Brien, 2008; Novy-Marx,<br /> WML theo biến MOM0206 có TSSL là 2012; Teplova & Mikova, 2015).<br /> 0,92% mỗi tháng và có ý nghĩa thống kê<br /> ở mức ý nghĩa 10% trong trường hợp tỷ Bảng 4 trình bày kết quả phân tích danh<br /> trọng bằng nhau. Ngược lại, chiến lược mục hai biến với biến kiểm soát là quy<br /> WML theo biến MOM0206 có TSSL là mô và tỷ trọng các cổ phiếu trong danh<br /> 1,26% nhưng không có ý nghĩa thống mục theo hai trường hợp: Tỷ trọng bằng<br /> kê trong trường hợp tỷ trọng theo vốn nhau và tỷ trọng theo vốn hóa thị trường.<br /> hóa thị trường. Kết quả hàm ý hiệu ứng Trường hợp tỷ trọng bằng nhau, chiến<br /> momentum ngắn hạn tồn tại trong trường lược WML theo biến MOM0206 và biến<br /> hợp tỷ trọng bằng nhau nhưng lại không MOM0212 đều có TSSL dương và có ý<br /> tồn tại trong trường hợp tỷ trọng theo nghĩa thống kê ở nhóm quy mô 3, quy<br /> vốn hóa thị trường. Sự khác biệt này có mô 4 nhưng không có ý nghĩa thống kê<br /> thể hàm ý tồn tại sự ảnh hưởng của yếu ở các nhóm quy mô còn lại. Với biến cơ<br /> tố quy mô đến hiệu ứng momentum ngắn sở là biến MOM0712, chiến lược WML<br /> hạn trên TTCK Việt Nam. Trong khi đó, có TSSL dương và có ý nghĩa thống kê<br /> TSSL tất cả chiến lược WML theo các ở nhóm quy mô 3 với mức ý nghĩa 10%<br /> biến MOM0712, MOM0212 và REV đều nhưng không có ý nghĩa ở các nhóm quy<br /> không có ý nghĩa thống kê, hàm ý việc mô còn lại. Với trường hợp tỷ trọng theo<br /> không tồn tại hiệu ứng momentum trung vốn hóa thị trường, chiến lược WML theo<br /> hạn, hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn. Các biến momentum bao gồm cả ngắn hạn và<br /> kết quả phân tích danh mục đơn biến trung hạn đều có kết quả tương tự trường<br /> ở Bảng 3 cho thấy sự tồn tại hiệu ứng hợp tỷ trọng bằng nhau. Nhìn chung, kết<br /> momentum trên TTCK Việt Nam có sự quả phân tích danh mục hai biến cho thấy<br /> khác biệt với các khung thời gian tham sự tồn tại của mối quan hệ giữa hiệu ứng<br /> chiếu khác nhau của biến momentum và tỷ momentum và quy mô cổ phiếu. Cụ thể,<br /> trọng cổ phiếu trong danh mục khác nhau. hiệu ứng momentum ngắn hạn và hiệu ứng<br /> <br /> <br /> Bảng 4. Kết quả phân tích danh mục hai biến với biến kiểm soát là quy mô<br /> SIZE 1(Small) 2 3 4 5(Large)<br /> Tỷ trọng bằng nhau<br /> REV -0.0068 -0.0049 0.0015 0.0112 0.0171***<br /> (-0.68) (-0.54) (0.22) (1.64) (2.91)<br /> MOM0206 0.0044 0.0048 0.0184** 0.0175** 0.0119<br /> (0.49) (0.5) (2.31) (2.11) (1.55)<br /> MOM0712 0.0081 0.008 0.0127* 0.0077 0.0028<br /> (0.78) (0.85) (1.69) (0.96) (0.42)<br /> MOM0212 0.0031 0.0077 0.0223*** 0.0162* 0.0069<br />   (0.32) (0.69) (2.69) (1.81) (0.98)<br /> <br /> <br /> <br /> Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 61<br />  Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam<br /> <br /> <br /> <br /> Tỷ trọng theo vốn hóa thị trường<br /> REV -0.0102 -0.0004 0.0012 0.0113* 0.0102<br /> (-1.04) (-0.05) (0.17) (1.56) (1.45)<br /> MOM0206 0.006 0.0034 0.0199** 0.0186** 0.0096<br /> (0.69) (0.33) (2.43) (2.16) (1.05)<br /> MOM0712 0.0058 0.0053 0.0133* 0.0063 -0.0018<br /> (0.57) (0.53) (1.76) (0.8) (-0.21)<br /> MOM0212 0.0041 0.0069 0.0244*** 0.016* 0.0014<br />   (0.44) (0.6) (2.93) (1.84) (0.15)<br /> Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012- 12/2017. Đầu tháng t, toàn bộ cổ phiếu được sắp xếp theo quy<br /> mô từ nhỏ đến lớn và phân chia theo cấu trúc ngũ phân vị thành 05 danh mục hay 05 nhóm quy mô từ 1<br /> đến 5 (quy mô 1 là quy mô nhỏ nhất, quy mô 5 là quy mô lớn nhất). Tiếp đó, với mỗi nhóm quy mô, các cổ<br /> phiếu trong nhóm tiếp tục được sắp xếp theo giá trị biến cơ sở từ thấp đến cao và phân chia theo cấu trúc<br /> ngũ phân vị thành 05 danh mục. Tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục là tỷ trọng bằng nhau hoặc tỷ trọng<br /> theo vốn hóa thị trường, khung thời gian đầu tư là 01 tháng. Tương ứng mỗi biến cơ sở (REV, MOM0206,<br /> MOM0712, MOM0212), cột 1 đến cột 5 trình bày TSSL bình quân của các chiến lược đầu tư WML theo<br /> biến cơ sở tại mỗi nhóm quy mô từ 1 đến 5. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t. *, **, *** hàm ý kết<br /> quả kiểm định có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> momentum 11 tháng trung hạn chỉ tồn tại lớn nhất: danh mục các cổ phiếu có TSSL<br /> ở nhóm quy mô 3 và quy mô 4; hiệu ứng cao hơn (thấp hơn) trong một tháng trước<br /> momentum 06 tháng trung hạn chỉ tồn tại đó thì có TSSL cao hơn (thấp hơn) trong<br /> ở nhóm quy mô 3. Bên cạnh đó, kết quả một tháng kế tiếp. Do có tính chất tương<br /> cũng cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng tự hiệu ứng momentum nên tác giả gọi là<br /> momentum và quy mô cổ phiếu có sự khác hiệu ứng momentum 01 tháng ngắn hạn,<br /> biệt với các khung thời gian tham chiếu kết quả này tương tự Naughton và cộng sự<br /> khác nhau, tỷ trọng khác nhau tương tự các (2008)5 trên TTCK Trung Quốc.<br /> nghiên cứu trước (Chaves, 2016; Novy-<br /> Marx, 2012; Teplova & Mikova, 2015). Bảng 5 trình bày kết quả hồi quy Fama-<br /> Macbeth với mẫu dữ liệu gồm toàn bộ<br /> Với biến REV, trường hợp tỷ trọng bằng cổ phiếu trên thị trường. Kết quả cho<br /> nhau, chiến lược WML chỉ có TSSL thấy toàn bộ hệ số ước lượng của tất cả<br /> dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý các biến momentum đều có dấu dương<br /> nghĩa 1% ở nhóm quy mô 5 nhưng không và không có ý nghĩa thống kê. Kết quả<br /> có ý nghĩa ở các nhóm quy mô còn lại. này hàm ý việc không có bằng chứng có<br /> Trường hợp tỷ trọng vốn hóa thị trường, ý nghĩa thống kê về sự tồn tại của hiệu<br /> chiến lược WML theo biến REV chỉ ứng momentum, tương tự một số nghiên<br /> có TSSL dương và có ý nghĩa thống kê cứu trên TTCK các nước châu Á khác<br /> với mức ý nghĩa 10% ở nhóm quy mô 4 như Nhật Bản (Chui và cộng sự, 2000;<br /> nhưng không có ý nghĩa ở các nhóm quy<br /> 5<br /> Xem xét trên TTCK Trung Quốc, giai đoạn 1995-<br /> mô còn lại. Kết quả này cho thấy sự tồn 2005, Naughton và cộng sự (2008) cho thấy sự tồn<br /> tại của hiệu ứng trái ngược với hiệu ứng tại của hiệu ứng momentum với nhiều khung thời gian<br /> đảo ngược ngắn hạn ở hai nhóm quy mô tham chiếu khác nhau gồm: 01 tháng, từ 03 tháng đến<br /> 12 tháng và hơn 12 tháng<br /> <br /> <br /> <br /> 62 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019<br />  VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG<br /> <br /> <br /> <br /> Bảng 5. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu toàn bộ cổ phiếu<br /> Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value<br /> 1 0.0224*** -0.0011 0.0188 0 0.9439<br /> (3.64) (-0.07)<br /> 2 0.0194*** 0.0098 0.023 1.1 0.2979<br /> (3.18) (1.05)<br /> 3 0.02*** 0.0058 0.0179 0.52 0.4745<br /> (3.32) (0.72)<br /> 4 0.0194*** 0.0044 0.0208 0.63 0.4311<br /> (3.07) (0.79)<br /> 5 0.0359*** -0.0022** 0.0139 4.15 0.0454<br /> (3.37) (-2.04)<br /> 6 0.0365*** -0.0015 -0.0022** 0.0323 2.03 0.1387<br /> (3.46) (-0.1) (-2.01)<br /> 7 0.034*** 0.0105 -0.0023** 0.037 2.69 0.0748<br /> (3.22) (1.1) (-2.04)<br /> 8 0.0335*** 0.0069 -0.0022** 0.0311 2.43 0.0954<br /> (3.46) (0.85) (-2.03)<br /> 9 0.0327*** 0.005 -0.0021* 0.0343 2.36 0.1014<br /> (3.25) (0.88) (-1.99)<br /> <br /> Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu gồm toàn bộ cổ phiếu trên<br /> thị trường, giai đoạn 01/2012-12/2017. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số<br /> chuẩn Newey và West (1987)(Sai số chuẩn Newey và West (1987) nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai<br /> số thay đổi và tự tương quan chuỗi trong mô hình hồi quy).<br /> *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> Bảng 6. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 1<br /> Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value<br /> 1 0.0299*** -0.0083 0.0504 0.06 0.8003<br /> (3.67) (-0.25)<br /> 2 0.0273*** -0.0059 0.0492 0.13 0.7167<br /> (3.47) (-0.36)<br /> 3 0.0282*** 0.0136 0.0463 1.01 0.3183<br /> (3.34) (1.01)<br /> 4 0.0271*** 0 0.0501 0 0.9981<br /> (3.36) (0)<br /> 5 0.057* -0.0059 0.0324 0.85 0.3601<br /> (1.88) (-0.92)<br /> <br /> <br /> <br /> Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 63<br />  Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value<br /> 6 0.0539* -0.0014 -0.0051 0.0818 0.28 0.7585<br /> (1.7) (-0.04) (-0.74)<br /> 7 0.0585* -0.0043 -0.0067 0.0806 0.61 0.5484<br /> (1.94) (-0.27) (-1.07)<br /> 8 0.0604** 0.0145 -0.0069 0.0764 1.16 0.3206<br /> (2.08) (1.06) (-1.09)<br /> 9 0.0611** 0.0014 -0.0074 0.0809 0.63 0.5336<br /> (2.01) (0.11) (-1.12)<br /> <br /> Ghi chú: Đầu mỗi tháng trong giai đoạn 01/2012-12/2017, toàn bộ cổ phiếu được sắp xếp theo quy mô từ<br /> nhỏ đến lớn và phân chia theo cấu trúc ngũ phân vị thành 05 nhóm quy mô từ 1 đến 5 (quy mô 1 là quy mô<br /> nhỏ nhất, quy mô 5 là quy mô lớn nhất). Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với<br /> mẫu con là các cổ phiếu thuộc nhóm quy mô 1. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với<br /> sai số chuẩn Newey và West (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý<br /> nghĩa 10%, 5%, 1%<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> Bảng 7. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 2<br /> Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value<br /> 1 0.0236*** -0.0083 0.0705 0.09 0.7679<br /> (3.83) (-0.3)<br /> 2 0.0191*** 0.0054 0.056 0.16 0.688<br /> (3.1) (0.4)<br /> 3 0.0172*** 0.009 0.042 0.42 0.5189<br /> (2.82) (0.65)<br /> 4 0.0171*** 0.0048 0.0531 0.27 0.6039<br /> (2.78) (0.52)<br /> 5 -0.041 0.0112 0.0175 2.04 0.1574<br /> (-0.96) (1.43)<br /> 6 -0.0417 -0.005 0.0116 0.0864 1.16 0.3196<br /> (-1) (-0.18) (1.51)<br /> 7 -0.0568 0.005 0.0136* 0.0734 1.57 0.2144<br /> (-1.34) (0.36) (1.74)<br /> 8 -0.0278 0.0076 0.0078 0.0601 0.58 0.5625<br /> (-0.63) (0.54) (0.93)<br /> 9 -0.0397 0.0036 0.01 0.0707 0.79 0.4567<br /> (-0.89) (0.38) (1.2)<br /> <br /> Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc<br /> nhóm quy mô 2. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West<br /> (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> <br /> 64 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019<br />  VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG<br /> <br /> <br /> <br /> Bảng 8. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 3<br /> Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value<br /> 1 0.0227*** -0.0033 0.0401 0.02 0.8866<br /> (3.68) (-0.14)<br /> 2 0.0184*** 0.02* 0.0491 3.13 0.0814<br /> (2.94) (1.77)<br /> 3 0.0213*** 0.0133 0.0426 2.19 0.1436<br /> (3.51) (1.48)<br /> 4 0.0189*** 0.0134** 0.0468 6.65 0.012<br /> (2.89) (2.58)<br /> 5 0.0422 -0.0039 0.0144 0.21 0.645<br /> (0.8) (-0.46)<br /> 6 0.0211 -0.0042 -0.0004 0.0546 0.02 0.9838<br /> (0.41) (-0.18) (-0.04)<br /> 7 0.0523 0.0202* -0.0061 0.0624 1.89 0.1589<br /> (1.03) (1.8) (-0.74)<br /> 8 0.0291 0.0132 -0.0017 0.0571 1.14 0.3257<br /> (0.57) (1.5) (-0.21)<br /> 9 0.0269 0.0134** -0.0017 0.061 3.3 0.0425<br /> (0.52) (2.56) (-0.21)<br /> <br /> Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc<br /> nhóm quy mô 3. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West<br /> (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> Bảng 9. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 4<br /> Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value<br /> 1 0.0165*** 0.0533** 0.043 4.53 0.0367<br /> (3.01) (2.13)<br /> 2 0.0136** 0.0167 0.0536 1.81 0.183<br /> (2.44) (1.34)<br /> 3 0.0145*** 0.0055 0.0488 0.19 0.6647<br /> (2.73) (0.44)<br /> 4 0.0128** 0.0026 0.0552 0.1 0.7534<br /> (2.24) (0.32)<br /> 5 0.0137 0.0006 0.0198 0.01 0.9329<br /> (0.31) (0.08)<br /> 6 0.013 0.0515** 0.0005 0.0626 2.21 0.1175<br /> (0.29) (2.1) (0.08)<br /> 7 0.0296 0.0168 -0.0023 0.0717 1 0.3739<br /> <br /> <br /> <br /> Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 65<br />  Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value<br /> (0.68) (1.37) (-0.36)<br /> 8 0.014 0.0061 0.0001 0.0682 0.12 0.8873<br /> (0.31) (0.49) (0.02)<br /> 9 0.0144 0.0026 -0.0002 0.0738 0.05 0.9483<br /> (0.34) (0.32) (-0.04)<br /> <br /> Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc<br /> nhóm quy mô 4. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West<br /> (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> Bảng 10. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 5<br /> Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value<br /> 1 0.017** 0.0838*** 0.0454 11.41 0.0012<br /> (2.61) (3.38)<br /> 2 0.0165** 0.0133 0.049 1.63 0.2056<br /> (2.54) (1.28)<br /> 3 0.0183*** 0.0044 0.035 0.22 0.6443<br /> (2.75) (0.46)<br /> 4 0.0169** 0.0043 0.0436 0.37 0.5455<br /> (2.46) (0.61)<br /> 5 0.0262 -0.0009 0.0425 0.21 0.6483<br /> (1.26) (-0.46)<br /> 6 0.0242 0.0826*** -0.0009 0.0835 6.07 0.0037<br /> (1.19) (3.45) (-0.46)<br /> 7 0.0238 0.0137 -0.001 0.0904 0.96 0.389<br /> (1.17) (1.3) (-0.47)<br /> 8 0.02 0.0045 -0.0003 0.0742 0.11 0.8917<br /> (1.04) (0.45) (-0.15)<br /> 9 0.022 0.0048 -0.0007 0.0838 0.28 0.7577<br /> (1.11) (0.66) (-0.35)<br /> <br /> Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc<br /> nhóm quy mô 5. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West<br /> (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> <br /> Iihara và cộng sự, 2004; Liu & Lee, 2001; 2010; Nartea và cộng sự, 2017; Wang,<br /> Teplova & Mikova, 2015), Đài Loan 2004). Bên cạnh đó, kết quả lại cho thấy<br /> (Hao và cộng sự, 2016; Lin và cộng sự, các hệ số ước lượng của biến quy mô đều<br /> 2016) và Trung Quốc (Chen và cộng sự, có dấu âm và có ý nghĩa thống kê với<br /> <br /> <br /> 66 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019<br />  VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG<br /> <br /> <br /> <br /> mức ý nghĩa 5% hoặc 10%, cho thấy sự tương tự kết quả phân tích danh mục hai<br /> tồn tại của hiệu ứng quy mô trên TTCK biến ở Bảng 4. Xem xét cả hai phương<br /> Việt Nam, tương tự (Banz, 1981; Fama & pháp, kết quả cho thấy bằng chứng có ý<br /> French, 1993, 1996). nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của<br /> hiệu ứng momentum ngắn hạn và hiệu ứng<br /> Bảng 6 đến Bảng 10 trình bày kết quả hồi momentum 11 tháng trung hạn ở nhóm<br /> quy Fama-Macbeth với mẫu dữ liệu gồm quy mô 3 (là nhóm các cổ phiếu có quy<br /> cổ phiếu ở mỗi nhóm quy mô lần lượt từ mô trung bình) và ngược lại ở các nhóm<br /> nhóm quy mô 1 đến quy mô 5. Kết quả về quy mô còn lại. Kết quả này hoàn toàn<br /> hệ số ước lượng của biến quy mô ở Bảng khác biệt với các nghiên cứu trước về mối<br /> 6 đến Bảng 10 đều không có ý nghĩa thống quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy<br /> kê, cho thấy yếu tố quy mô không tác mô cổ phiếu như: Hiệu ứng momentum<br /> động đến TSSL cổ phiếu ở cả năm nhóm thể hiện mạnh hơn ở nhóm quy mô nhỏ<br /> quy mô. Bảng 6 và Bảng 7 cho thấy hầu hơn (Avramov & Hore, 2017; Demir và<br /> hết hệ số ước lượng của các biến cũng như cộng sự, 2004; Fama & French, 2008;<br /> kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình Hong và cộng sự, 2000; Jegadeesh &<br /> đều không có ý nghĩa thống kê. Do đó, Titman, 2001; Marshall & Cahan, 2005;<br /> kết quả này hàm ý việc không tồn tại cả Novy-Marx, 2012; Rouwenhorst, 1998);<br /> hiệu ứng momentum, hiệu ứng đảo ngược mạnh hơn ở nhóm quy mô lớn hơn<br /> ngắn hạn ở nhóm quy mô 1 và nhóm quy (Alhenawi, 2015; Brailsford & O’Brien,<br /> mô 2. Bên cạnh đó, kết quả tại Bảng 8 2008; Chaves, 2016; O’Brien và cộng sự,<br /> cho thấy các hệ số ước lượng của biến 2010); không tồn tại mối quan hệ nêu trên<br /> MOM0206, MOM0212 đều có dấu dương (Israel & Moskowitz, 2013; Teplova &<br /> và có ý nghĩa thống kê. Kết quả hàm ý sự Mikova, 2015). Đồng thời, kết quả cũng<br /> tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn, thống nhất cho thấy việc không tồn tại<br /> hiệu ứng momentum 11 tháng trung hạn mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum<br /> ở nhóm quy mô 3. Ngược lại, hệ số ước 06 tháng trung hạn và quy mô cổ phiếu<br /> lượng của các biến MOM0712, REV đều (tương tự Israel & Moskowitz, 2013;<br /> không có ý nghĩa thống kê, hàm ý việc Teplova & Mikova, 2015). Ngoài ra, kết<br /> không tồn tại các hiệu ứng này ở nhóm quả cũng cho thấy hiệu ứng momentum 01<br /> quy mô 3. Cuối cùng, kết quả Bảng 9 và tháng chỉ tồn tại ở hai nhóm quy mô lớn<br /> Bảng 10 cho thấy các hệ số ước lượng của nhất và không tồn tại ở các nhóm quy mô<br /> biến REV đều có dấu dương và có ý nghĩa còn lại.<br /> thống kê mạnh. Kết quả hàm ý cổ phiếu<br /> có TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một 4. Kết luận và hàm ý<br /> tháng liền trước thì có TSSL cao hơn (thấp<br /> hơn) trong một tháng sau đó. Kết quả này 4.1. Kết luận<br /> cho thấy việc không tồn tại hiệu ứng đảo<br /> ngược ngắn hạn nhưng tồn tại hiệu ứng Nghiên cứu này xem xét sự tồn tại của<br /> trái ngược với hiệu ứng đảo ngược ngắn hiệu ứng momentum cũng như vai trò<br /> hạn ở nhóm quy mô 4 và nhóm quy mô 5. của yếu tố quy mô đối với hiệu ứng<br /> momentum trên TTCK Việt Nam, giai<br /> Có thể thấy, hầu hết kết quả hồi quy đoạn từ tháng 01/2012 đến tháng 12/2017.<br /> Fama-Macbeth ở 05 nhóm quy mô là Trong đó, nghiên cứu sử dụng nhiều<br /> <br /> <br /> Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 67<br />  Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam<br /> <br /> <br /> <br /> phương pháp nghiên cứu để xem xét mối Việt Nam nhưng tồn tại hiệu ứng trái<br /> quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy ngược là hiệu ứng momentum 01 tháng ở<br /> mô cổ phiếu gồm: Phân tích danh mục hai nhóm quy mô lớn nhất.<br /> với các phương pháp thiết kế danh mục<br /> khác nhau và hồi quy Fama-Macbeth với 4.2. Hàm ý<br /> các mẫu dữ liệu theo quy mô khác nhau.<br /> Các kết quả không cho thấy bằng chứng Kết quả nghiên cứu cung cấp thêm bằng<br /> thống nhất và có ý nghĩa thống kê mạnh chứng thực nghiệm liên quan đến hiệu ứng<br /> về sự tồn tại của hiệu ứng momentum momentum và chiến lược đầu tư theo hiệu<br /> trên TTCK Việt Nam, tương tự một số ứng momentum để làm phong phú hơn<br /> nghiên cứu trên TTCK các nước châu kho tàng học thuật về chủ đề này. Mặc<br /> Á khác như Nhật Bản (Chui và cộng sự, dù kết quả nghiên cứu không cho thấy<br /> 2000; Iihara và cộng sự, 2004; Liu & bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh về<br /> Lee, 2001; Teplova & Mikova, 2015), sự tồn tại của hiệu ứng momentum trên<br /> Đài Loan (Hao và cộng sự, 2016; Lin và TTCK Việt Nam nhưng nghiên cứu cũng<br /> cộng sự, 2016) và Trung Quốc (Chen và cho thấy chiến lược đầu tư theo hiệu ứng<br /> cộng sự, 2010; Nartea và cộng sự, 2017; momentum ngắn hạn có TSSL ở mức<br /> Wang, 2004). Bên cạnh đó, phương pháp 0,92% mỗi tháng với tỷ trọng các cổ phiếu<br /> phân tích danh mục hai biến và hồi quy trong danh mục bằng nhau. Bên cạnh đó,<br /> Fama-Macbeth cho từng nhóm quy mô có kết quả cũng cho thấy chiến lược đầu<br /> kết quả đồng nhất về sự tồn tại của mối tư theo hiệu ứng momentum ở nhóm cổ<br /> quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy phiếu quy mô trung bình (quy mô 3) có<br /> mô cổ phiếu trên TTCK Việt Nam: Hiệu TSSL từ 1,27% đến 2,23% mỗi tháng với<br /> ứng momentum ngắn hạn và hiệu ứng tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục bằng<br /> momentum 11 tháng trung hạn đều thể nhau và có TSSL từ 1,33% đến 2,44% mỗi<br /> hiện mạnh hơn ở nhóm các cổ phiếu có tháng với tỷ trọng cổ phiếu trong danh<br /> quy mô trung bình. Kết quả này là phát mục theo vốn hóa thị trường. Do đó, kết<br /> hiện hoàn toàn mới so với các nghiên quả nghiên cứu cho thấy nhà đầu tư có<br /> cứu trước về mối quan hệ giữa hiệu ứng thể xem xét tìm kiếm lợi nhuận từ chiến<br /> momentum và quy mô cổ phiếu. Ngoài ra, lược đầu tư theo hiệu ứng momentum trên<br /> các kết quả cũng cho thấy hiệu ứng đảo TTCK Việt Nam ■<br /> ngược ngắn hạn không tồn tại trên TTCK<br /> <br /> <br /> Tài liệu tham khảo<br /> 1. Alhenawi, Y. (2015). On the interaction between momentum effect and size effect. Review of Financial Economics,<br /> 26(1), 36-46.<br /> 2. Avramov, D., & Hore, S. (2017). Cross-sectional factor dynamics and momentum returns. Journal of financial<br /> markets, 32(1), 69-96.<br /> 3. Banz, R. W. (1981). The relationship between return and market value of common stocks. Journal of financial<br /> Economics, 9(1), 3-18.<br /> 4. Brailsford, T., & O’Brien, M. A. (2008). Disentangling size from momentum in Australian stock returns. Australian<br /> Journal of Management, 32(3), 463-484.<br /> 5. Chaves, D. B. (2016). Idiosyncratic momentum: US and international evidence. The Journal of Investing, 25(2),<br /> 64-76.<br /> 6. Chen, X., Kim, K. A., Yao, T., & Yu, T. (2010). On the predictability of Chinese stock returns. Pacific-Basin<br /> Finance Journal, 18(4), 403-425.<br /> <br /> <br /> <br /> 68 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019<br />  VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG<br /> <br /> <br /> 7. Chui, A. C., Titman, S., & Wei, K. J. (2000). Momentum, Legal Systems and Ownership Structure: An Analysis of<br /> Asian Stock Markets. Working Paper. University of Texas.<br /> 8. Demir, I., Muthuswamy, J., & Walter, T. (2004). Momentum returns in Australian equities: The influences of size,<br /> risk, liquidity and return computation. Pacific-Basin Finance Journal, 12(2), 143-158.<br /> 9. Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of financial<br /> Economics, 33(1), 3-56.<br /> 10. Fama, E. F., & French, K. R. (1996). Multifactor explanations of asset pricing anomalies. The Journal of Finance,<br /> 51(1), 55-84.<br /> 11. Fama, E. F., & French, K. R. (2008). Dissecting anomalies. The Journal of Finance, 63(4), 1653-1678.<br /> 12. Fama, E. F., & MacBeth, J. D. (1973). Risk, return, and equilibrium: Empirical tests. The Journal of Political<br /> Economy, 78(3), 607-636.<br /> 13. Hao, Y., Chu, H.-H., Ho, K.-Y., & Ko, K.-C. (2016). The 52-week high and momentum in the Taiwan stock market:<br /> Anchoring or recency biases? International Review of Economics & Finance, 43(1), 121-138.<br /> 14. Hong, H., Lim, T., & Stein, J. C. (2000). Bad news travels slowly: Size, analyst coverage, and the profitability of<br /> momentum strategies. The Journal of Finance, 55(1), 265-295.<br /> 15. Iihara, Y., Kato, H. K., & Tokunaga, T. (2004). The winner–loser effect in Japanese stock returns. Japan and the<br /> World Economy, 16(4), 471-485.<br /> 16. Israel, R., & Moskowitz, T. J. (2013). The role of shorting, firm size, and time on market anomalies. Journal of<br /> financial Economics, 108(2), 275-301.<br /> 17. Jegadeesh, N. (1990). Evidence of predictable behavior of security returns. The Journal of Finance, 45(3), 881-<br /> 898.<br /> 18. Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market<br /> efficiency. The Journal of Finance, 48(1), 65-91.<br /> 19. Jegadeesh, N., & Titman, S. (2001). Profitability of momentum strategies: An evaluation of alternative<br /> explanations. The Journal of Finance, 56(2), 699-720.<br /> 20. Lin, C., Ko, K.-C., Feng, Z.-X., & Yang, N.-T. (2016). Market dynamics and momentum in the Taiwan stock market.<br /> Pacific-Basin Finance Journal, 38(1), 59-75.<br /> 21. Liu, C., & Lee, Y. (2001). Does the momentum strategy work universally? Evidence from the Japanese stock<br /> market. Asia-Pacific Financial Markets, 8(4), 321-339.<br /> 22. Marshall, B. R., & Cahan, R. M. (2005). Is the 52-week high momentum strategy profitable outside the US? Applied<br /> Financial Economics, 15(18), 1259-1267.<br /> 23. Nartea, G. V., Kong, D., & Wu, J. (2017). Do extreme returns matter in emerging markets? Evidence from the<br /> Chinese stock market. Journal of Banking & Finance, 76(1), 189-197.<br /> 24. Naughton, T., Truong, C., & Veeraraghavan, M. (2008). Momentum strategies and stock returns: Chinese evidence.<br /> Pacific-Basin Finance Journal, 16(4), 476-492