Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP. HCM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

--------------

ĐÀO PHẠM THANH TRƯỜNG

YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH

LỜI CỔ PHIẾU NIÊM YẾT

TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

TP. HCM

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

--------------

ĐÀO PHẠM THANH TRƯỜNG

YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH

LỜI CỔ PHIẾU NIÊM YẾT

TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

TP. HCM

Chuyên ngành: Tài Chính- Ngân hàng

Mã số: 60 34 02 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS. LÊ PHAN THỊ DIỆU THẢO

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ........................................... 1

1.1. Lý do nghiên cứu .......................................................................................... 1

1.2. Mục tiêu nghiên cứu ..................................................................................... 3

1.3. Câu hỏi nghiên cứu ....................................................................................... 3

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................ 4

1.5. Phương pháp nghiên cứu .............................................................................. 4

1.6. Ý nghĩa đề tài ................................................................................................ 5

1.7. Kết cấu luận văn ........................................................................................... 5

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ... 6

2.1. Giới thiệu lý thuyết mô hình ......................................................................... 6

2.1.1. Mô hình định giá tài sản vốn- CAPM ................................................. 6

2.1.2. Mô hình FAMA- FRENCH ................................................................. 8

2.1.3. Mô hình 4 nhân tố CARHART ......................................................... 10

2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm .......................................................................... 11

2.2.1. Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình CAPM ....................... 11

2.2.2. Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình Fama- French ............ 14

2.2.3. Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình Carhart ....................... 17

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................. 21

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp Fama- French .......................... 22

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp CARHART ............................. 22

3.1. Mô hình nghiên cứu .............................................................................................................. 21

3.2. Phương pháp xác định các biến trong mô hình .......................................... 22

3.3. Thu thập dữ liệu nghiên cứu ....................................................................... 24

3.4. Phương pháp ước lượng ............................................................................. 26

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ............................. 28

4.1. Diễn biến chỉ số VN- Index ........................................................................ 28

4.2. Thống kê mô tả dữ liệu ............................................................................... 33

4.3. Kết quả ước lượng của mô hình ................................................................. 42

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH ...................................... 50

5.1. Kết luận ....................................................................................................... 50

5.2. Gợi ý chính sách đối với nhà đầu tư ........................................................... 52

5.3. Hạn chế và hướng phát triển của đề tài ...................................................... 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả luận văn có lời cam đoan về công trình khoa học này của mình, cụ thể là :

Tôi tên là: Đào Phạm Thanh Trường

Sinh ngày 18 tháng 09 năm 1987, tai Bình Dương.

Là học viên cao học khóa XVII của Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM

Mã số học viên: 020117150205

Cam đoan đề tài: “ Yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu niêm yết tại Sở

giao dịch chứng khoán TP. HCM”.

Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Lê Phan Thị Diệu Thảo

Là luận văn thạc sỹ Kinh tế, chuyên ngành Tài Chính- Ngân Hàng

Mã số: 60.34.02.01

Luận văn được thực hiện tại Trường Đại học Ngân Hàng TP. HCM

Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường đại

học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu

là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các

nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đây đủ

trong luận văn.

Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này.

Tác giả

Đào Phạm Thanh Trường

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT TỪ VIẾT TẮT DIỄN GIẢI

TTCK Thị trường chứng khoán 1

TSSL Tỷ suất sinh lợi 2

HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange – Sở Giao dịch 3

Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

DMĐT Danh mục đầu tư 4

VCBS Công ty chứng khoán Vietcombank 5

6 CAPM Capital asset pricing model- Mô hình định giá tài

sản vốn

DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH

Danh mục bảng

Bảng 4.1. Thống kê dữ liệu của 6 danh mục

Bảng 4.2 Bảng kiểm định tính dừng Dickey Fuller

Bảng 4.3 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập

Bảng 4.4 Bảng kiểm định VIF cho các biến độc lập

Bảng 4.5 Kết quả phân tích hồi quy tổng hợp cho các danh mục

Bảng 4.6 Kết quả ước lượng CAPM

Bảng 4.7 Kết quả ước lượng Fama- French

Bảng 4.8 Kết quả ước lượng CARHART

Bảng 4.9 Bảng R2 của ba mô hình ước lượng

Danh mục hình

Hình 4.1: Diễn biến Vn-index năm 2013

Hình 4.2: Diễn biến Vn-index năm 2014

Hình 4.3: Diễn biến Vn-index năm 2017

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1. Lý do nghiên cứu

Từ khi thành lập cho đến thời điểm cuối năm 2016, thị trường chứng khoán Việt

Nam có thể nói đã trải qua nhiều đợt thăng trầm, nhà đầu tư chứng khoán vì thế cũng

có những kết cục khác nhau, thua lỗ hay làm giàu từ chứng khoán. Bên cạnh những

thành quả mang lại của thị trường chứng khoán thì cũng tồn tại những hạn chế. Năm

2010, sau khi chịu đựng cuộc khủng hoảng kéo dài, giá chứng khoán chạm đáy và

tăng dần lên những mốc đỉnh mới, thị trường chứng khoán ngày càng khởi sắc khi

hàng loạt chính sách vĩ mô của Chính phủ được ban hành như: nới room khối ngoại,

tăng biên độ giao dịch, gói kích thích tín dụng 30.000 tỷ đồng. Mặc dù là kênh đầu

tư hấp dẫn, nhưng thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn là thị trường mới, nhiều

nhà đầu tư non trẻ. Rủi ro và tỷ suất sinh lời luôn là những vấn đề chính mà nhà đầu

tư quan tâm khi ra quyết định lựa chọn cổ phiếu nào cho danh mục đầu tư của mình.

Vậy thì tỷ suất sinh lời chịu ảnh hưởng từ yếu tố nào, nó mang một quy luật nào hay

chỉ mang tính thị trường và xu hướng. Đây là câu hỏi mọi nhà đầu tư đều quan tâm.

Đối với những cơn khủng hoảng kinh tế, biến cố thị trường, thì chắc chắn rằng

không có một vấn đề liên quan tài chính nào lại không bị ảnh hưởng. Tuy nhiên, trên

phương diện lâu dài, dĩ nhiên phải có những cơ sở lý thuyết được xây dựng và kiểm

định thường xuyên để chắc rằng chúng ta kiểm soát được các yếu tố tác động. Mà cụ

thể trên Thế Giới đã có những nghiên cứu lâu đời xây dựng mô hình và kiểm định

mô hình về các yếu tố ảnh hưởng tỷ suất sinh lời của cổ phiếu tại nhiều thị trường

chứng khoán như kiểm định của Connor và Sehgal (2001) tại thị trường Ấn Độ,

Dumas (1994) về các thị trường Đức, Anh, Nhật Bản…Việc kiểm định tính phù hợp

của mô hình lý thuyết trên thực tế không phải luôn luôn mang lại kết quả như đã dự

đoan hoặc kỳ vọng, cho nên trên cơ sở kiểm định lý thuyết các mô hình định giá tài

sản và phân tích so sánh, bao gồm mô hình CAPM (Sharpe, 1964), mô hình 3 nhân

tố Fama và French (1993), mô hình 4 nhân tố Carhart (1997).

Có những nghiên cứu cho rằng CAPM là phù hợp cho thị trường chứng khoán

Việt Nam, một số khác cho rằng Fama- French là hợp lý hơn, một số lại cho rằng

Carhart 4 nhân tố là đúng đắn nhất. Có thể nói mô hình CAPM là một mô hình khá

hoàn hảo, hoàn hảo bởi vì chỉ có một biến giải thích chủ yếu cho một biến phụ thuộc.

Vậy liệu rằng nó đã đủ tính giải thích chưa khi trong thị trường chứng khoán là vô

vàn nhân tố ảnh hưởng mà chúng ta có thể nhìn nhận được khi chưa đi sâu vào phân

tích mổ xẻ. Và cho dù sự phát triển ngày một kỹ càng hơn đối với việc phát hiện ra

các yếu tố tác động FF và CARHART thì tất cả những mô hình này cũng trở nên đầy

đủ hơn CAPM. Như vậy thì mô hình nào mới là chính xác, có nên bác bỏ hai trong

ba mà chỉ lựa chọn một và nên lựa chọn mô hình nào là đầy đủ nhất. Tác giả hướng

đến áp dụng các mô hình này tại thị trường chứng khoán Việt Nam, để tiến hành kiểm

định phân tích các nhân tố có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu niêm yết tại

Việt Nam. Mô hình nào mang tính giải thích tốt nhất cho thị trường Việt Nam, các

mô hình lý thuyết tài chính trên có khác tại Việt Nam hay không khi đã áp dụng đúng

đắn tại các nước trên Thế giới. Một điều rõ rang hơn rằng nếu CARHART sự phát

triển là dựa trên sự phát triển của CAPM( FF) thì tại sao lại có nhiều nghiên cứu lúc

lựa chọn kiểm định CAPM, lúc lại là các mô hình khác và lại kết luận CAPM là phù

hợp, FF là phù hợp,... Vậy thì tại sao đề tài lại không lựa chọn một trong những mô

hình hoặc lựa chọn CARHART là mô hình phát triển sau cùng mà tác giả lại hướng

đến so sánh cả ba mô hình? Đề tài sẽ đi vào chi tiết trả lời những câu hỏi chất vấn này

để làm rõ lí do nghiên cứu và tính cần thiết của đề tài đưa ra.

Trong xu thế thị trường chứng khoán Việt Nam đang có trên đà triển vọng phát

triển, cùng với chính sách khuyến khích đầu tư của Chính phủ trong giai đoạn 2016-

2020, luận văn muốn thông qua mô hình để phân tích các nhân tố ảnh hưởng tỷ suất

sinh lời cổ phiếu niêm yết trên HOSE giai đoạn qua, đề tài mong muốn đây là cơ sở

tham khảo, củng cố lý thuyết về cho các nhà đầu tư trong tương lai, ước đoán tín hiệu

của thị trường. Từ đó, giúp các nhà đầu tư có cơ sở xây dựng danh mục thích hợp trên

thị trường chứng khoán trên cơ sở đề tài đã nghiên cứu.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1. Mục tiêu tổng quát

Đề tài thực hiện nhằm mục đích chính là đưa ra kết luận cuối cùng cho việc so

sánh ba mô hình CAPM, FF và Carhart thì mô hình nào là đầy đủ cho việc xác định

yếu tố ảnh hưởng đến TSSL của DMĐT. Từ đó có cơ sở xây dựng lựa chọn một

DMĐT thế nào là hợp lý cho nhà đầu tư trong tương lai. Điều này cũng giúp các nhà

đầu tư có định hướng xây dựng danh mục hợp lý để gia tăng lợi nhuận.

1.2.2. Mục tiêu cụ thể

Để tiến hành thực hiện mục tiêu tổng quát, tác giả xác định mục tiêu cụ thể như

sau: thứ nhất là kiểm định mức độ ảnh hưởng các yếu tố ảnh hưởng TSSL của cổ

phiếu niêm yết tại HOSE theo từng lý thuyết mô hình; thứ hai chỉ ra mô hình nào là

phù hợp nhất đối với HOSE; thứ ba là từ kết quả và kết luận đạt được tác giả sẽ xây

dựng và phân tích một danh mục cổ phiếu cụ thể được xem như DMDT kiến nghị

cho thời gian tới với kì vọng TSSL tăng nhằm chứng minh việc áp dụng lý thuyết mô

hình cho đầu tư là thiết thực và đúng đắn.

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

Tác giả căn cứ trên lý do nghiên cứu và mục tiêu cụ thể để đưa ra những câu

hỏi chi tiết như sau: thứ nhất là mô hình FF được phát triển dựa trên CAPM, mô

hình Carhart 4 nhân tố được phát triển dựa trên FF, vậy thì tại sao cần thiết phải so

sánh từng mô hình CAPM, FAMA- FRENCH, CARHART mà không lựa chọn một

mô hình cụ thể. Câu hỏi thứ hai là trong ba mô hình mà tác giả so sánh, nhằm hiểu

rằng Carhart là sự phát triển sau cùng của hai mô hình CAPM và FAMA- FRENCH

thì có phải kỳ vọng của đề tài là Carhart 4 nhân tố sẽ là mô hình phù hợp nhất. Dựa

trên kết quả cuối cùng, tác giả cần giải đáp cho chính câu hỏi cuối cùng tác giả đặt

ra và các nhà đầu tư cũng mong muốn được nhìn nhận rõ là, tại HOSE trong thời

gian nghiên cứu, DMDT như thế nào được xem là hiệu quả, mang lại TSSL kỳ vọng

tốt nhất. Tác giả sẽ tiến hành giải quyết câu hỏi chi tiết và cuối cùng mà mọi nhà

đầu tư quan tâm là câu hỏi về lợi nhuận, tức là, trong giai đoạn sắp tới, một DMDT

như thế nào được xem là hiệu quả, và việc lựa chọn cổ phiếu cho danh mục của

mình thì các nhà đầu tư cần cân nhắc để phân chia như thế nào cho hợp lý.

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là những yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động

giá cổ phiếu niêm yết trên HOSE theo cơ sở lý thuyết danh mục. Đề tài chỉ nghiên

cứu dữ liệu các công ty phi tài chính niêm yết trước ngày 1/1/2012 có dữ liệu đầy đủ

theo yêu cầu nghiên cứu đến tháng 09/2017. Lý do tác giả lựa chọn thực hiện đề tài

trong thời gian này bởi vì đây là là giai đoạn phát triển phục hồi tươi sáng và có những

bước tiến vượt bậc của thị trường chứng khoán sau cơn khủng hoảng kinh tế toàn cầu

và tại Việt Nam. Vì vậy, các công ty đã niêm yết trên HOSE nhưng sau ngày 1/1/2012

thì không nằm trong phạm vi khảo sát của đề tài này. Bên cạnh đó, nội dung của đề

tài chỉ giới hạn trong phạm vi các cổ phiếu niêm yết trên HOSE và không nghiên cứu

trái phiếu và các cổ phiếu giao dịch trên thị trường OTC. Cuối cùng, đề tài loại bỏ

các công ty bị cấm niêm yết hay chuyển sàn trong khoảng thời gian nghiên cứu

chẳng hạn như Bông Bạch Tuyết (BBT) (cấm niêm yết) hay Công ty cổ phần Viễn

Liên (UNI) (chuyển từ sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh sang sở giao dịch

chứng khoán Hà Nội) và một số công ty khác vì dữ liệu không liên tục, việc đưa vào

mô hình ảnh hưởng đến kết quả. Sau khi sàn lọc tác giả tính toán lại còn 274 cổ phiếu

niêm yết có đầy đủ dữ liệu nghiên cứu.

1.5. Phương pháp nghiên cứu

Đề tài dựa trên các giả thiết nghiên cứu được kiểm định bằng các mô hình định

lượng, thông qua phương pháp ước lượng hồi quy OLS, thu thập số liệu xử lý phân

chia danh mục theo lý thuyết mô hình CAPM, FAMA- FRENCH, CARHART. Từ

đó, phân tích tác động của các yếu tố đến tỷ suất sinh lợi danh mục, so sánh mức độ

giải thích của từng mô hình đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, mà cụ thể là

trên HOSE, trên dữ liệu thu thập của 305 công ty niêm yết có đầy đủ dữ liệu nghiên

cứu từ năm 2012 đến 2017.

1.6. Ý nghĩa đề tài

Việc thực hiện nghiên cứu đề tài này có ý nghĩa quan trọng về mặt thực tiễn.

Kết quả nghiên cứu mang lại lợi ích cho nhà quản lý, cổ đông trong việc cân nhắc lựa

chọn danh mục của mình, đánh giá hiệu quả danh mục cũng như vấn đề hiệu quả của

thị trường.

1.7. Kết cấu luận văn

Đề tài này được chia làm 5 phần. Trong đó, phần 1 sẽ là chương giới thiệu tổng

quan về đề tài; phần 2 trình bày cơ sở lý thuyết liên quan của đề tài. Dữ liệu thu thập,

phương pháp tính toán và nghiên cứu sẽ được trình bày ở phần 3. Phần 4 là kết quả

hồi quy, phân tích và thảo luận. Cuối cùng phần 5 sẽ nêu ra các hạn chế, cũng như

định hướng xây dựng phát triển thêm của đề tài. Ngoài ra, đề tài đính kèm thêm danh

mục tài liệu tham khảo và phụ lục về mô hình hồi quy.

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

2.1. Giới thiệu lý thuyết mô hình

Theo Heffernan (1990) thị trường tài chính là thị trường giao dịch các sản phẩm

tài chính. Sản phẩm tài chính là các sản phẩm đảm bảo chứa đựng ba yếu tố cơ bản:

tính sinh lợi kỳ vọng, tính rủi ro và tính thanh khoản (Lancaster, 1966). Một hàng

hóa chứa đựng tính sinh lợi kỳ vọng khi người nắm giữ mong muốn có được lợi

nhuận dự kiến sau khi đã trừ đi chi phí giao dịch. Mặt khác, rủi ro là khả năng mà

người nắm giữ thu được lợi nhuận hoặc chịu tổn thất khi nắm giữ hàng hóa. Rủi ro

thường được đo lường bằng độ lệch chuẩn của lợi nhuận kỳ vọng và thực tế. Trong

khi đó, tính thanh khoản được cho là khả năng chuyển đổi hàng hóa đó thành tiền

mặt. Một hàng hóa có tính thanh khoản hoàn toàn là hàng hóa có khả năng chuyển

đổi thành tiền mặt ngay lập tức và người nắm giữ không mất bất kỳ một khoản chi

phí giao dịch và chuyển đổi nào.

Do đó, thị trường tài chính là được coi là nơi tập trung huy động các nguồn vốn

trong xã hội để tài trợ ngắn hạn, trung hạn và dài hạn cho các chủ thể cần vốn trong

nền kinh tế thông qua quá tŕnh mua bán, chuyển nhượng các tài sản tài chính tài

chính. Mô hình định giá tài sản tài chính cũng trở nên là mối quan tâm lớn của hầu

hết các nhà đầu tư trên Thế giới cũng như tại Việt Nam. Tại cơ sở lý thuyết ở chương

2, tác giả trình bày các nghiên cứu lý thuyết được xây dựng từ lâu đời và được kiểm

định tính phù hợp trên nhiều thị trường chứng khoán trên Thế giới.

2.1.1. Mô hình định giá tài sản vốn- CAPM

Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) được sử

dụng rộng rãi để định giá cổ phiếu, xác định chi phí vốn và đánh giá mức độ tích hợp

của các thị trường được giới thiệu bởi Sharpe (1964). Mô hình CAPM giả định rằng

trong các điều kiện cân bằng, lợi nhuận kỳ vọng đại diện bù đắp cho mức độ rủi ro

mỗi chứng khoán đóng góp vào một danh mục đầu tư rộng thị trường.

Nghiên cứu của Bodnar, Dumas, và Marston (2003) cho rằng lựa chọn danh

mục thị trường tham chiếu ảnh hưởng rất lớn đến kết quả của mô hình CAPM. Trong

khi đó, danh mục thị trường tham chiếu sẽ phụ thuộc vào mức độ hội nhập của thị

trường được lựa chọn với thị trường toàn cầu. Mặt khác, Koedijk và Van Dijk (2004)

lập luận rằng độ nhạy của tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu với chỉ số đại diện thị

trường quốc gia cũng cho thấy sự nhạy cảm của cổ phiếu đó đối với các yếu tố rủi ro

toàn cầu với điều kiện thị trường chứng khoán có mức độ hội nhập nhất định. Nghiên

cứu của Harris, Marston, Mishra, và O'Brien (2002) cung cấp các bằng chứng thực

nghiệm khẳng định trong điều kiện thị trường trong nước có mức độ hội nhập sâu với

thị trường thế giới thì việc ước lượng bằng mô hình CAPM sẽ cho ra những kết quả

giống nhau. Kết quả nghiên cứu của Mishra và O'Brien (2005) cũng khẳng định rằng

sự lựa chọn giữa các danh mục tham chiếu khi sử dụng mô hình CAPM chỉ cho ra

kết quả khác nhau đáng kể khi thị trường tham chiếu không hội nhập hoặc hội nhập

ở mức độ rất ít với thị trường toàn cầu.

Mô hình CAPM được đề xuất bởi Sharpe (1964) thể hiện mối quan hệ giữa tỷ

suất sinh lợi của của chứng khoán và phần bù rủi ro từ thị trường được biểu diễn bằng

công thức:

𝑅𝑖 = 𝑅𝑓 + (𝑅𝑀 − 𝑅𝑓) ∗ 𝛽𝑖 (1)

Trong đó, 𝑅𝑖 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ; 𝑅𝑓 là tỷ

suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị

𝜎𝑖,𝑀 2 𝜎𝑀

trường; 𝛽𝑖 là độ nhạy của chứng khoán i sự thay đổi của danh mục, với : 𝛽𝑖 =

Theo những giả định về mô hình CAPM thì có giả định cần lưu ý không có sự

ràng buộc, hay các khác biệt về đòn bẩy tài chính của các công ty niêm yết bị bỏ qua.

Tuy nhiên, theo nghiên cứu của Jensen, Black, và Scholes (1972) đã chỉ ra rằng các

hệ số đòn bẩy khác nhau của các công ty trong danh mục tham chiếu có thể làm giảm

độ dốc của đường thị trường chứng khoán, khiến cổ phiếu có beta thấp có lợi nhuận

cao hơn dự đoán của mô hình. Nghiên cứu của Black (1993) cũng cố lập luận này đã

cho rằng sự khác biệt về hệ số đòn bẩy càng làm tăng mức chênh lệch khi ước lượng

bằng mô hình CAPM. Trong mô hình CAPM, các nhà đầu tư chỉ có thể lựa chọn bằng

cách so sánh các hệ số beta của cổ phiếu và khi họ muốn gia tăng lợi nhuận thì các

lựa chọn nghiêng về các hệ số beta cao. Trong khi đó, các đòn bẩy tài chính của công

ty bị bỏ qua trong quá trình ra quyết định. Tuy nhiên, các đòn bẩy cũng ảnh hưởng

đến rủi ro của công ty tham chiếu và qua đó ảnh hưởng đến mức sinh lợi của cổ phiếu.

Mặt khác, quy mô của công ty và các giai đoạn thời gian trong ước lượng của CAPM

cũng làm sai lệch các kết quả của ước lượng (Brown, Kleidon, & Marsh, 1983).

Nghiên cứu chỉ ra rằng các giai đoạn nhỏ như hàng tháng hoặc hàng tuần xảy ra các

biến động ảnh hưởng đến kết quả ước lượng nhưng không đáng kể của mô hình

CAPM. Quy mô của công ty cũng bị bỏ qua trong kết quả ước lượng của CAPM. Các

công ty lớn có số lượng cổ phiếu đáng kể và có khả năng thao túng thị trường được

xem xét tương tự như các công ty có quy mô nhỏ.

Bốn giả định khác của mô hình CAPM được nêu lên như sau: các nhà đầu tư

là những người không thích rủi ro, tối đa hóa lợi ích họ, và chỉ quan tâm đến tỷ suất

lợi nhuận bình quân và nhạy của chứng khoán với thị trường; nghiên cứu thực hiện

trong một giai đoạn; thông tin được hoàn chỉnh và được xử lý hợp lý; và thị trường

được xem là hoàn hảo. Tất cả các chứng khoán đều có thể phân chia và có tính

thanh khoản hoàn toàn, không có chi phí giao dịch, không có thuế và tất cả các nhà

đầu tư là người nhận giá.

2.1.2. Mô hình FAMA- FRENCH

Nghiên cứu của Fama- French (1992) nhận thấy rằng các kết quả của tỷ suất

sinh lợi khi sử dụng mô hình CAPM bị vi phạm các giả định và cho ra các kết quả sai

lệch đối với thị trường chứng khoán Mỹ. Fama- French (1993) cho rằng hai yếu tố

quy mô và giá trị sổ sách giải thích một phần đáng kể đến tỷ suất sinh lợi của các cổ

phiếu. Nếu cổ phiếu được định giá một cách hợp lý thì sự khác biệt có hệ thống đối

với tỷ suất sinh lời bắt nguồn từ sự khác biệt về rủi ro của các cổ phiếu trong danh

mục. Do đó, sự biến động của danh mục thị trường, quy mô và mức độ rủi ro của cổ

phiếu phải đảm bảo độ nhạy cảm với yếu tố rủi ro của lợi nhuận.

Fama- French (1993) đã xây dựng mô hình để liên kết yếu tố rủi ro liên quan

đến thị trường, quy mô và giá trị sổ sách, giúp giải thích lợi nhuận ngẫu nhiên cho

các danh mục cổ phiếu đa dạng. Hơn nữa, nghiên cứu của Fama- French (1995) đã

cung cấp một nền tảng kinh tế cho mô hình giá cả ba yếu tố bằng cách liên hệ yếu tố

tỷ suất lợi nhuận ngẫu nhiên với các cú sốc lợi nhuận trong danh mục theo chuỗi thời

gian. Nghiên cứu cho rằng hành vi của lợi nhuận cổ phiếu liên quan đến thị trường,

kích cỡ và các yếu tố giá trị phù hợp với sự thay đổi của thu nhập. Tuy nhiên, nghiên

cứu của Fama- French (1995) cũng tự thừa nhận rằng những phát hiện là thiếu các

cơ sở thực nghiệm nhằm cũng cố đầy đủ, đặc biệt liên quan đến yếu tố giá trị sổ sách.

Nguyên nhân của vấn đề này được cho là lỗi đo lường trong thu thập dữ liệu.

Theo Fama- French (1993) mô hình được biểu diễn như sau:

(2) 𝑅𝑖 − 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖 + (𝑅𝑀 − 𝑅𝑓) ∗ 𝛽𝑖 + 𝑠𝑖𝑆𝑀𝐵𝑖 + ℎ𝑖𝐻𝑀𝐿

Trong đó, 𝑅𝑖 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ; 𝑅𝑓 là

tỷ suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị

trường; 𝛽𝑖 là độ nhạy của chứng khoán i sự thay đổi của danh mục; 𝑆𝑀𝐵𝑖 là phần bù

rủi ro theo qui mô; 𝐻𝑀𝐿𝑖 là phần bù rủi ro theo giá trị.

Fama- French (1993) phân chia danh mục các cổ phiếu như sau

SH: danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ lệ B/M cao.

SM: danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ lệ B/M trung bình.

SL: danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ lệ B/M thấp.

BH: danh mục cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ lệ B/M cao.

BM: danh mục cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ lệ B/M trung bình.

BL: danh mục cổ phiếu có quy mô lớn và tỷ lệ B/M thấp.

Theo Fama- French (1992) dựa vào số liệu giá trị thị trường vốn chủ sở hữu ở

thời điểm t-1 để xác định giá trị quy mô tại thời điểm t. Những cổ phiếu có mức vốn

hóa thị trường thấp hơn mức vốn hóa thị trường bình quân sẽ được đưa vào nhóm cổ

phiếu có quy mô nhỏ (S). Trong khi đó, những cổ phiếu có vốn hóa thị trường lớn

hơn vốn hóa bình quân sẽ đưa vào nhóm có quy mô lớn (B).

Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) của mỗi cổ phiếu được xác

định bằng cách sử dụng tỷ lệ:

= 𝐵 𝑀 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑠ổ 𝑠á𝑐ℎ 𝑐ủ𝑎 𝑐ổ 𝑝ℎ𝑖ế𝑢 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑐ổ 𝑝ℎ𝑖ế𝑢

Số liệu tính toán được thu thập từ bảng cân đối kế toán của năm trước, đồng

thời cập nhập số liệu niêm yết của từng quý thì mới đạt đủ độ chính xác của dữ liệu.

Các cổ phiếu sẽ được sắp xếp theo tỷ số B/M tăng dần theo thứ tự cứ 30% các cổ

phiếu có tỷ số B/M nhỏ nhất sẽ được đưa vào nhóm có tỷ lệ B/M thấp; 30% các cổ

phiếu có tỷ số B/M cao nhất sẽ được đưa vào nhóm có tỷ lệ B/M cao; còn lại 40%

các cổ phiếu có tỷ số B/M còn lại sẽ được đưa vào nhóm có tỷ lệ B/M trung bình.

Nhân tố tác động phần bù rủi ro theo quy mô SMB được xác định là phần chênh

lệch giữa tỷ suất sinh lợi bình quân theo tháng của các cổ phiếu ở nhóm có quy mô

nhỏ (SH, SM, SL) và các cổ phiếu ở nhóm có quy mô lớn (BH, BM, BL) như sau:

𝑆𝑀𝐵 = − 𝑆𝐻 + 𝑆𝑀 + 𝑆𝐿 3 𝐵𝐻 + 𝐵𝑀 + 𝐵𝐿 3

Nhân tố tác động phần bù rủi ro theo giá trị HML được xác định là phần chênh

lệch của tỷ suất sinh lời bình quân theo tháng của các cổ phiếu ở nhóm B/M cao (SH,

BH) và các cổ phiếu ở nhóm B/M thấp (SL, BL):

𝐻𝑀𝐿 = − 𝑆𝐻 + 𝐵𝐻 2 𝑆𝐿 + 𝐵𝐿 2

2.1.3. Mô hình 4 nhân tố CARHART

Carhart (1997) giới thiệu mô hình 4 nhân tố dùng lại mô hình Fama- French và

thêm vào nhân tố WML để chỉ xung lượng. Nghiên cứu cho rằng rằng mô hình 4 nhân

tố có thể giải thích sự thay đổi lợi nhuận của các danh mục được sắp xếp theo lợi

nhuận trong quá khứ.

Mô hình Carhart (1997) được giới thiệu như sau

(3) 𝑅𝑖 − 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑖 ∗ (𝑅𝑀 − 𝑅𝑓) + 𝑠𝑖 ∗ 𝑆𝑀𝐵𝑖 + ℎ𝑖 ∗ 𝐻𝑀𝐿𝑖 + 𝑤𝑖 ∗ 𝑊𝑀𝐿𝑖

Trong đó, 𝑅𝑖 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ; 𝑅𝑓 là tỷ

suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị

trường. 𝛽𝑖 là độ nhạy của chứng khoán i sự thay đổi của danh mục. 𝑆𝑀𝐵𝑖 là phần bù

rủi ro theo qui mô; 𝐻𝑀𝐿𝑖 là phần bù rủi ro theo giá trị; 𝑊𝑀𝐿𝑖 là phần bù do lợi nhuận

trong quá khứ. Chênh lệch của tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chứng khoán có

lợi nhuận cao nhất trong 1 năm và tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chứng khoán

có lợi nhuận thấp nhất trong 1 năm. Lợi nhuận trong năm của chứng khoán được tính

bằng giá đóng cửa của phiên giao dịch cuối tháng thứ 11 trừ đi giá đóng cửa của phiên

giao dịch đầu tháng thứ 1. Bỏ đi 1 tháng trước thời gian sắp xếp danh mục để loại bỏ

các yếu tố ảnh hưởng mạnh như đang đà tăng giảm làm ảnh hưởng lớn đến mô hình.

2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm

2.2.1. Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình CAPM

Có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới và trong nước sử dụng mô hình CAPM.

Nghiên cứu của Bartholdy và Peare (2003) sử dụng mô hình CAPM ước tính lợi tức

kỳ vọng của các cổ phiếu dựa trên số liệu hai danh mục trên Stard và Poor và Morgan

Stanley trong giai đoạn từ 1975 đến 1996 với 323 quan sát. Kết quả nghiên cứu chỉ

ra rằng những khác biệt về biến động trong những giai đoạn nhỏ như tuần sẽ không

tác động đáng kể làm vi phạm mô hình và tính chính xác của mô hình. Tuy nhiên,

nghiên cứu cũng chi ra rằng các phương pháp ước lượng độc lập đối với cho hệ số

beta và phần bù thị trường sẽ cho làm sai lệch lợi tức kỳ vọng được ước tính dựa trên

mô hình CAPM.

Nghiên cứu của Dumas (1994) sử dụng dữ liệu cổ phiếu từ bốn thị trường là

Đức, Anh, Nhật Bản và Mỹ trong giai đoạn từ năm 1970 đến năm 1991. Kết quả

nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố phi tài chính cũng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả

được dự báo của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thế giới. Việc sử dụng mô hình CAPM

bằng cách dựa trên các danh mục đầu tư quốc tế hoặc có tính hội nhập cao sẽ cho ra

kết quả được chấp nhận. Trong khi đó, lựa chọn các danh mục trong nước hoặc có

tính hội nhập quốc tế thấp sẽ cho ra kết quả không chính xác về các ước lượng của tỷ

suất sinh lời. Ngoài ra, độ trễ trong dữ liệu nghiên cứu cũng sẽ ảnh hưởng đáng kể và

làm sai lệch các ước lượng.

Nghiên cứu của Bartholdy và Peare (2005) về tính chính xác khi sử dụng mô

hình CAPM và mô hình Fama- French bằng bộ số liệu thu thập từ CRSP trong giai

đoạn từ 1970 đến 1996. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng giai đoạn tốt nhất khi sử dụng

mô hình CAPM để ước lượng suất sinh lời của cổ phiếu là 5 năm và số liệu theo

tháng. Trong khi đó, các kết quả tỷ suất sinh lời được ước lượng bởi mô hình Fama-

French không chính xác hơn. Nghiên cứu của Hansson và Hordahl (1998) cũng chỉ

ra rằng hệ số beta không phải luôn có ý nghĩa và tác động tích cực ở mọi danh mục.

Tuy nhiên, các kết quả ước lượng bằng mô hình CAPM nhạy cảm với sự sụp đổ của

thị trường chứng khoán năm 1987.

Jagannathan và Wang (1996) sử dụng các số liệu từ 3 sàn chứng khoán là NYSE,

AMEX trong giai đoạn 1962-1990 và Nasdaq trong giai đoạn 1973-1990 nhằm so

sánh mức độ chính xác của kết quả tỷ suất sinh lời của cổ phiếu khi ước lượng bằng

mô hình CAPM và Fama- French. Nghiên cứu cho rằng cả hai mô hình đều có chung

nhược điểm là xem xét danh mục trong trạng thái tĩnh mà không quan tâm đến sự

thay đổi tài sản của các doanh nghiệp trong danh mục. Mặt khác, nghiên cứu còn

cho rằng phần bù rủi ro từ danh mục là luôn thay đổi vì vậy không thể quan sát được.

Nghiên cứu cũng cho rằng độ dài của dãy dữ liệu theo năm tác động tới kết quả ước

lượng nhưng không ảnh hưởng quan trọng tới mức độ chính xác của ước lượng. Khi

chọn dãy dữ liệu nghiên cứu quá dài, bao gồm những năm nền kinh tế xảy ra nhiều

biến động sẽ gây một sai lệch đáng kể tới kết quả của mô hình. Kế thừa từ nghiên cứu

này tác giả cũng chỉ chọn dãy dữ liệu hợp lý dưới 5 năm.

Phạm Văn Sơn (2010) thu thập dữ liệu từ HOSE từ giai đoạn 2005 đến 2010

của 20 cổ phiếu. Kết quả thu được cũng khẳng định khả năng áp dụng mô hình CAPM

đối với mẫu quan sát là 83%. Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm tại thị trường Việt

Nam đều cho kết quả R2 khá cao đối với việc dùng mô hình CAPM để kiểm định.

Điều này cũng giúp tác giả dự đoán rằng kết quả trong mô hình sắp tới của mình sẽ 12

cho R2 rất cao. Tuy nhiên, nếu như vậy có phải CAPM là mô hình đúng đắn và đầy

đủ nhất áp dụng cho TTCK Việt Nam. Như có trình bày ở trên, Dumas(1994) có nhắc

đến việc CAPM đúng đắn cho DMĐT có tính hội nhập cao khi nghiên cứu thị trường

Đức, Anh, Mỹ, Nhật; nhưng với nghiên cứu của Phạm Văn Sơn (2010) đối với thị

trường đang phát triển như Việt Nam trong giai đoạn 2010 cũng cho rằng CAPM là

phù hợp vậy thì liệu đã đủ để kết luận chưa. Tác giả sẽ tiến hành lược khảo một số

nghiên cứu khác liên quan đến mô hình FF và CARHART để có thể tìm ra sự khác

biệt nào nữa không.

Bởi vì vấn đề khác đưa ra là một số nhà học giả khi áp dụng mô hình CAPM lại

phát hiện ra nhiều vấn đề bất thường mà họ cho rằng CAPM có thể không còn đúng

nữa. Người ta có khi phát hiện ra rằng cổ phiếu của những công ty có giá trị vốn hóa

nhỏ mang lại lợi nhuận cao hơn so với cổ phiếu của công ty có giá trị vốn hóa lớn,

nếu giả định những yếu tố khác là như nhau; mặt khác còn có ảnh hưởng của tỷ số

M/B; hay hiệu ứng tháng giêng. Tuy nhiên mặt khác người ta lại tìm thấy hiệu ứng

tháng giêng không phải thường xuyên xảy ra.

Theo quan điểm của tác giả luận văn, việc áp dụng mô hình CAPM để kiểm

định trên thị trường chứng khoán Việt Nam đã được chất vấn là đủ chưa? Có chăng

một vài yếu tố khác có ảnh hưởng nữa. Không thể bác bỏ tính phù hợp của CAPM

mà cần tiến hành kiểm chứng thêm các mô hình phát triển sau đó để thấy rằng có

thêm vài yếu tố khác cũng có tác động và tác động như thế nào. Hoặc có một nghiên

cứu trên đây được nêu ra rất đáng chú ý như của Jagannathan và Wang (1996) là mô

hình CAPM và FF đều có chung nhược điểm là không tính đến sự thay đổi tài sản

của doanh nghiệp trong danh mục. Như vậy cho dù FF là sự phát triển của CAPM,

bổ sung thêm hai nhân tố quy mô và giá trị thì cũng chưa thể giải thích được hoàn

toàn ảnh hưởng đến TSSL của DMDT. Từ đó tác giả lược khảo nhiều nghiên cứu FF

đã được kiểm nghiệm tại nhiều thị trường trên Thế Giới, và vì sao FF lại được lựa

chọn mà không phải là CAPM, chúng ta sẽ cùng nắm bắt nội dung chính của các

nghiên cứu FF bên dưới để hiểu rõ hơn sự khác biệt này.

2.2.2. Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình Fama- French

Dưới đây là một số nghiên cứu liên quan đến mô hình Fama- French trong và

ngoài nước. Fama- French (2004) nghiên cứu phần bù giá trị bằng số liệu được thu

thập trên thị trường chứng khoán Mỹ. Kết quả cho thấy phần bù ảnh hưởng đáng kể

đến tất cả các cổ phiếu, tuy nhiên đối với các cổ phiếu nhỏ phần bù sẽ lớn hơn.

Connor và Sehgal (2001) kiểm định mức độ chính xác của mô hình Fama-

French tại thị trường chứng khoán Ấn Độ. Dữ liệu được thu thập dựa trên 364 công

ty niêm yết trong giai đoạn từ năm 1989 đến 1999. Kết quả nghiên cứu chỉ ra giá trị

thị trường và quy mô là hai yếu tố tác động mạnh đến TSSL của các cổ phiếu. Tuy

nhiên, kết quả của sự tác động này sẽ không đồng nhất đối với các danh mục thị

trường khác nhau. Mặt khác, khi danh mục thị trường được mở rộng sự tác động của

các yếu tố giá trị và quy mô cũng sẽ thay đổi. Cuối cùng, mô hình không giải thích

được các thay đổi của lợi nhuận công ty liên quan đến chu kỳ kinh doanh hoặc các

cú sốc trong ngành kinh doanh của họ.

Al-Mowalla và Karasneh (2011) kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama - French

cho thị trường chứng khoán Amman (Jordan). Tác giả sử dụng số liệu giá của các cổ

phiếu trong khoảng thời gian từ 7/1999 đến 6/2010, các tác giả đã tìm thấy sự ảnh rất

mạnh và cùng chiều của nhân tố quy mô và giá trị công ty đến tỷ suất sinh lời của các

cổ phiếu. Tác giả cho rằng mô hình 3 nhân tố Fama -French giải thích cho sự biến

động tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu tốt hơn mô hình CAPM.

Erslan (2013) kiểm định tính phù hợp của mô hình 3 nhân tố Fama –French trên

Sở giao dịch chứng khoán Istabul. Sử dụng chuỗi tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu

theo thời gian với tuần suất tháng trong giai đoạn từ 2003 đến 2010, nghiên cứu này

chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu có quy mô lớn cao hơn tỷ suất sinh lời

của các cổ phiếu có quy mô nhỏ. Danh mục bao gồm các cổ phiếu có tỷ số BE/ME

thấp có tỷ suất sinh lời cao hơn danh mục bao gồm các cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao.

Ngoài ra, căn cứ vào quy mô, tác giả đã chia các cổ phiếu thành danh mục để nghiên

cứu ảnh hưởng của các nhân tố trên đến tỷ suất sinh lời của từng danh mục. Kết quả

là yếu tố quy mô không có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của danh mục có quy mô

lớn nhưng lại có ảnh hưởng đến danh mục có quy mô nhỏ và quy mô vừa. Tỷ số

BE/ME là nhân tố có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của danh mục bao gồm các cổ

phiếu có BE/ME cao.

Một điều trái ngược nếu CAPM có một mức giải thích khá cao trong các nghiên

cứu tại TTCK Việt Nam thì FF lại cho kết quả 90% giải thích được sự biến động

TSSL trên TTCK Hoa Kỳ trong giai đoạn 1963-1990, trong khi CAPM chỉ giải thích

được 72% sự biến động của TSSL. Vậy nếu chúng ta lại một lần nữa kiểm định cả

hai mô hình này trên TTCK Việt Nam giai đoạn nghiên cứu tác giả đưa ra thì kết quả

mang lại có thay đổi so với các nghiên cứu trước đây không.

Thực tế lược khảo một số nghiên cứu mô hình trên thị trường chứng khoán Việt

Nam, Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008) đã vận dụng mô hình 3 nhân

tố Fama –French để nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của các

cổ phiếu trên HOSE. Kết quả nghiên cứu cho thấy, danh mục các cổ phiếu có quy mô

nhỏ có tỷ suất sinh lời cao hơn danh mục các cổ phiếu có quy mô lớn. Kết quả này

hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu được thực hiện trên thị trường chứng khoán ở

các nước phát triển trước đây. Tuy nhiên, khi xét đến yếu tố HML thì nghiên cứu này

lại có kết quả trái ngược với kết luận của Fama-French (1993) và các nghiên cứu

được thực hiện ở nước ngoài. Cụ thể là, nhân tố tỷ số BE/ME có tương quan nghịch

với tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu.

Trần Thị Hải Lý (2010) kiểm định tính phù hợp của mô hình 3 nhân tố Fama -

French đối với các cổ phiếu niêm yết trên HOSE trong giai đoạn từ 12/2004 đến

12/2007. Kết quả nghiên cứu cho thấy, nhân tố lợi nhuận thị trường và tỷ số giá trị sổ

sách trên giá trị thị trường (HML) có tương quan thuận với tỷ suất sinh lời của các cổ

phiếu như kết quả nghiên cứu của Fama và French (1993). Tuy nhiên, trái ngược với

kết quả của các nghiên cứu được thực hiện ở nước ngoài, nhân tố quy mô (SMB) lại

có tương quan nghịch với tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu, nghĩa là tỷ suất sinh lời

của các cổ phiếu có quy mô lớn cao hơn tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu có quy mô

nhỏ. Theo tác giả, kết quả này là do đặc trưng sở hữu nhà nước của các công ty niêm 15

yết trên HOSE. Và cũng đồng quan điểm với tác giả Trần Thị Hải Lý, trong đề tài

này tác giả cũng kỳ vọng kết quả mô hình sẽ cho thấy TSSL cổ phiếu quy mô lớn

mang lại giá trị cao hơn so với danh mục chứa các cổ phiếu nhỏ.

Nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang (2014) về kiểm

định mô hình 3 nhân tố Fama French trên HOSE giai đoạn 01/ 2006 đến 12/2012 cho

kết quả nhân tố quy mô công ty có tương quan thuận với tỷ suất sinh lời của các danh

mục có quy mô nhỏ , nhưng có tương quan nghịch với tỷ suất sinh lời của các danh

mục có quy mô lớn; nhân tố giá trị công ty (HML) chỉ có mối tương quan thuận với

các danh mục có tỷ số BE/ME cao và vừa nhưng lại có tương quan nghịch với các

danh mục có tỷ số BE/ME thấp. Tác giả cũng kết luận mô hình 3 nhân tố Fama-

French có tính giải thích phù hợp cho việc thay đổi lợi nhuận theo danh mục đầu tư

cổ phiếu trên HOSE.

Cũng có nhiều nghiên cứu áp dụng mô hình Fama- French đã được thực hiện.

Phạm Lệ Mỹ và Nguyễn Thị Liên (2016) được thực hiện dựa trên các cổ phiếu giao

dịch trên HOSE trong giai đoạn từ 2008 đến 2012. Kết quả nghiên cứu cho thấy phần

bù thị trường, quy mô và giá trị có ý nghĩa tác động tích cực đến TSSL của cổ phiếu

được quan sát. Nghiên cứu còn chỉ ra các công ty có tỷ lệ vốn hóa thị trường càng

thấp sẽ có xu hướng có TSSL cao hơn các công ty có tỷ lệ vốn hóa thị trường thấp.

Nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014) thu thập dữ liệu của các

cổ phiếu trên sàn HOSE trong giai đoạn 2007 đến 2013 ngoại trừ các công ty trong

lĩnh vực bảo hiểm, tài chính-ngân hàng. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các cách phân

chia danh mục đầu tư khác nhau sẽ mang đến kết quả nghiên cứu khác nhau về ý

nghĩa thống kê và độ lớn của sự tác động cũng như các kỳ vọng về dấu của các hệ số

trong mô hình ước lượng. Nghiên cứu cho rằng sử dụng cách phân chia danh mục

được Fama- French (2006) áp dụng trên thị trường chứng khoán Mỹ là phù hợp nhất

khi ước lượng các TSSL của chứng khoán trên thị trường Việt Nam.

Mỗi một nghiên cứu với sự phân chia danh mục khác nhau, tại những giai đoạn

khác nhau của thị trường chứng khoán, và tại những thị trường chứng khoán khác

nhau thì cho ra kết quả có khi giống nhau và giống với kết luận nguyên bản của mô

hình, có khi có vài điểm nghịch với kết luận nguyên bản của mô hình. Tuy nhiên,

điều đó càng khẳng định rằng, mô hình sau là sự phát triển của mô hình trước nhưng

chưa hề có một tuyên bố nào có thể khẳng định bác bỏ mô hình trước. Bởi vì việc

phân chia DMDT và kiểm định trên từng thị trường khác nhau cũng mang lại các kết

quả khác nhau. Như vậy đây cũng là một cơ sở để luận văn tiến hành kiểm định từng

mô hình rồi so sánh mà không phải chỉ là lựa chọn một trong những mô hình.

2.2.3. Nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mô hình Carhart

Mô hình Carhart (1997) được phát triển từ mô hình Fama- French, thêm vào

nhân tố lợi nhuận trong quá khứ. Nghiên cứu cho rằng các biến động giá của cổ phiếu

trong quá khứ sẽ tác động đến TSSL của cổ phiếu đó. Nhân tố 𝑊𝑀𝐿𝑖 trong mô hình

CARHART liên quan trực tiếp đến biến động giá của các cổ phiếu. Do đó, nhân tố

𝑊𝑀𝐿𝑖 đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi tiếp tục nắm giữ những chứng

khoán giá cao của năm trước do thực hiện chiến lược đầu tư theo xu hướng.

Carhart (1997) cho rằng một nhà đầu tư có 2 xu hướng đầu tư như một là, mua

những cổ phiếu đang có lợi nhuận cao ngay thời điểm phân tích. Đây là chiến lược

đầu tư cổ phiếu dạng lướt sóng; hoặc là, mua những cổ phiếu đang có lợi nhuận thấp

ngay thời điểm phân tích. Đây là chiến lược đầu tư đi ngược thị trường. Do đó sẽ hình

thành hai danh mục, danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận cao (Winners) và danh mục

các cổ phiếu có lợi nhuận thấp (Losers). Hai chiến lược này phát huy tác dụng tùy

theo thị trường. Chiến lược lướt sóng thường được sử dụng trên thị trường chứng

khoán Mỹ (Jegadeesh & Titman, 2001) và Châu Âu (Rouwenhorst, 1999). Trong khi

đó, chiến lược đầu tư đi ngược thị trường thường được áp dụng ở các nước Châu Á

như Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc (Daniel & Titman, 1997). Như vậy câu hỏi

đặt ra là, tại thị trường Việt Nam, việc xây dựng danh mục bao gồm những cổ phiếu

có xu hướng tăng giá (có lợi nhuận cao) thì sẽ mang lại kết quả ảnh hưởng thế nào

đến TSSL tổng DMĐT.

Tarun Chordia và Lakshmanan Shivakumar (2005) sử dụng chuỗi dữ liệu từ

tháng 1/1972 dến 12/1999 trên thị trường Mỹ (các công ty niêm yết trên NYSE) rồi

tiến hành hồi quy theo mô hình ba nhân tố và 4 nhân tố Carhart, tác giả nhận thấy mô

hình 4 nhân tố có ưu thế giải thích tốt hơn Fama ba nhan tố. Cụ thể là mô hình ba

nhân tố Fama French chỉ giải thích được 74.9% và Carhart 4 nhân tố giải thích được

80.6% TSSL của danh mục. Đồng thời khi phân chia danh mục thì mức giải thích

từng danh mục trong mô hình Carhart cũng cao hơn hẳn so với mô hình Fama French

ba nhân tố.

Manuel Amann và Michael Steiner (2008) sử dụng dữ liệu công ty niêm yết tại

thị trường chứng khoán Thụy Sĩ giai đoạn 1/1990 đến 12/2005 gồm 259 đến 265 công

ty để xác định tác động của các yếu tố RMRF, SMB, HML, UMD (yếu tố đà tăng

trưởng up minus down cho danh mục đầu tư trừ đi lợi nhuận năm trước đó-trong đề

tài là WML), thì kết quả cho thấy nếu đầu tư danh mục gồm những chứng khoán cho

TSSL cao trong quá khứ, thì cũng cho một TSSL cao tiếp theo trong tương lai sau đó.

Cụ thể trong bảng mô tả bên trên về TSSL của chứng khoán tại Thụy Sỹ, biếm

UMD cho thấy tác động tích cực đến TSSL.

Bảng trên cho thấy tác động cụ thể riêng biệt từng biến đến TSSL, trong đó

tác động của UMD (WML) có ý nghĩa tích cực, rõ nét, vượt trội hơn các biến còn lại.

Tác giả cũng kết luận rằng yếu tố xu hướng có tác động mạnh mẽ và là nhân tố cần

được quan tâm chính trong danh mục đầu tư. Mức độ giải thích của mô hình CArhart

tại các danh mục phân chia cũng dao động từ 69% đến mức cao nhất tại danh mục

BLU(Big-Low-Up tương đương ý nghĩa phân chia danh mục bao gồm các công ty

quy mô lớn- tỷ số B/E thấp- có xu hướng tăng giá kỳ sau) là 93%. Ngoài ra nghiên

cứu còn nhắc đến chỉ số skewness và kurtosis mà đề tài này sẽ lược bàn sơ trong

chương 5.

Tóm lại, chương 2 trình bày các cơ sở lý thuyết liên quan đến thị trường chứng

khoán, các quan niệm về thị trường cũng như các hàng hóa trên thị trường chứng

khoán. Hơn nữa, chương 2 cũng trình bày các cơ sở lý thuyết về ba mô hình TSSL

của chứng khoán là CAPM, FAMA- FRENCH và CARHART. Các giả thuyết của

từng mô hình và phương pháp ước lượng được trình bày chi tiết dựa trên các bài

tham khảo nguyên bản của tác giả. Cuối cùng, chương 2 trình bày các nghiên cứu

liên quan ở cả trong và ngoài nước liên quan đã sử dụng ba mô hình để làm cơ sở

lý thuyết cho chương tiếp theo. Tổng hợp một ưu điểm chung của các nghiên cứu

là tập hợp và xử lý chuỗi dữ liệu đủ lớn cho ra kết quả mô hình đáng tin cậy. Tuy

nhiên như tác giả có bàn đến việc lựa chọn một trong những mô hình để kiểm định

thì có phải rằng đã đủ chưa. Vì sao tác giả lại không chọn một mà tiến hành so sánh

cả ba. Đi chi tiết hơn vào chương 3 sẽ giúp làm rõ vấn đề này.

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Mô hình nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết mô hình ở chương 2, tác giả tập trung xây dưng mô

hình nghiên cứu theo từng lý thuyết mô hình CAPM, FAMA- FRENCH,

CARHART. Nghiên cứu tiến hành ước lượng mức độ ảnh hưởng từng yếu tố trong

mỗi mô hình lên tỷ suất sinh lời cổ phiếu niêm yết trên HOSE, so sánh mức độ ảnh

hưởng mỗi nhân tố và tại mỗi mô hình. Bằng cách hồi quy bằng phương pháp OLS

để kiểm tra mức độ giải thích lợi nhuận danh mục của các mô hình, đánh giá chỉ số

R2 hiệu chỉnh và kiểm tra các hệ số ước lượng của các biến độc lập.

Các bước tiến hành nghiên cứu được trình bày chi tiết theo trình tự thu thập

và xử lý số liệu đáp ứng yêu cầu mô hình; các hệ số ước lượng này phải có ý nghĩa

thống kê theo giá trị p value. Sau đó, dùng giá trị R2 hiệu chỉnh để so sánh mức độ

phù hợp giữa các mô hình. Do các mô hình CAPM, FAMA- FRENCH, CARHART

có số biến phụ thuộc khác nhau nên phải dùng R2 hiệu chỉnh thay vì dùng R2. Kế

đến, tác giả so sánh các hệ số ước lượng giữa các biến trong cùng mô hình, cùng

biến nhưng khác mô hình để thấy được sự thay đổi khi lựa chọn danh mục và mô

hình khác nhau.

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp CAPM

(4) 𝑅𝑖,𝑡 − 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖 + (𝑅𝑀,𝑡 − 𝑅𝑓) ∗ 𝛽𝑖+ 𝜀𝑖,𝑡

Trong đó, 𝑅𝑖,𝑡 − 𝑅𝑓=Ri là biến phụ thuộc, đại diện cho độ lệch của tỷ suất sinh

lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ với suất sinh lời của chứng khoán phi rủi

ro; 𝑅𝑀,𝑡 − 𝑅𝑓=MRP là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro thị trường trong mô

hình. Và 𝛼𝑖 là hệ số góc của mô hình (4), 𝛽𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố thị

trường, 𝜀𝑖,𝑡 là phần dư của mô hình (4).

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp Fama- French

(5) 𝑅𝑖,𝑡 − 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖 + (𝑅𝑀,𝑡 − 𝑅𝑓) ∗ 𝛽𝑖 + 𝑠𝑖𝑆𝑀𝐵𝑖 + ℎ𝑖𝐻𝑀𝐿+𝜀𝑖,𝑡

Trong đó, 𝑅𝑖,𝑡 − 𝑅𝑓 là biến phụ thuộc, đại diện cho độ lệch của tỷ suất sinh lời

kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ với suất sinh lời của chứng khoán phi rủi ro;

𝑅𝑓 là tỷ suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀,𝑡 − 𝑅𝑓 là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro

thị trường trong mô hình; 𝑅𝑀,𝑡 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị

trường; 𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡 là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro theo qui mô; 𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡 là

biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro theo giá trị. Các hệ số diễn giải như sau, 𝛼𝑖

là hệ số góc của mô hình (5), 𝛽𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố thị trường, 𝑠𝑖 là tham

số ước lượng của yếu tố quy mô, ℎ𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố giá trị, 𝜀𝑖,𝑡 là

phần dư của mô hình (5)

 Mô hình ước lượng bằng phương pháp CARHART

𝑅𝑖, 𝑡 − 𝑅𝑓 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑖 ∗ (𝑅𝑀,𝑡 − 𝑅𝑓) + 𝑠𝑖 ∗ 𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡 + ℎ𝑖 ∗ 𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡 + 𝑤𝑖 ∗ 𝑊𝑀𝐿𝑖,𝑡 + 𝜀𝑖,𝑡 (6)

Trong đó, 𝑅𝑖,𝑡 − 𝑅𝑓 là biến phụ thuộc, đại diện cho độ lệch của tỷ suất sinh lời

kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ với suất sinh lời của chứng khoán phi rủi ro;

𝑅𝑓 là tỷ suất sinh lời phi rủi ro; 𝑅𝑀,𝑡 − 𝑅𝑓 là biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro

thị trường trong mô hình; 𝑅𝑀,𝑡 là tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình quân của danh mục thị

trường; 𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡 là biến độc lập; đại diện cho phần bù rủi ro theo qui mô; 𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡 là

biến độc lập, đại diện cho phần bù rủi ro theo giá trị; 𝑊𝑀𝐿𝑖,𝑡 là biến độc lập; đại diện

cho phần bù rủi ro theo sự thay đổi giá trong quá khứ. Các hệ số diễn giải như sau, 𝛼𝑖

là hệ số góc của mô hình (6), 𝛽𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố thị trường, 𝑠𝑖 là tham

số ước lượng của yếu tố quy mô; ℎ𝑖 là tham số ước lượng của yếu tố giá trị; 𝑤𝑖 là

tham số ước lượng của yếu tố thay đổi giá trong quá khứ; 𝜀𝑖,𝑡 là phần dư của mô hình

(6)

3.2. Phương pháp xác định các biến trong mô hình

Tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một chứng khoán i bất kỳ là 𝑅𝑖,𝑡 được tính theo

công thức như sau

𝑅𝑖,𝑡 = 𝐺𝑖á 𝑐ℎứ𝑛𝑔 𝑘ℎ𝑜á𝑛𝑖,𝑡 − 𝐺𝑖á 𝑐ℎứ𝑛𝑔 𝑘ℎ𝑜á𝑛𝑖,𝑡−1 𝐺𝑖á 𝑐ℎứ𝑛𝑔 𝑘ℎ𝑜á𝑛𝑖,𝑡−1

Fama- French (1993) sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ Mỹ kỳ hạn một

tháng làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro trong dữ liệu của mô hình ước lượng. Tại

thị trường Việt Nam, tác giả lựa chọn tỷ suất sinh lời phi rủi ro 𝑅𝑓 được thu thập từ

lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm, tần suất lấy theo tháng từ năm 2012 đến

2017( giống với nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ, 2008). Lãi

suất này được thu thập trên website Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh từ 01/

2012 đến 09/ 2017.

Tỷ suất sinh lời của danh mục 𝑅𝑀,𝑡 được tính theo công thức như sau

𝑉𝑁𝐼𝑁𝐷𝐸𝑋𝑖,𝑡−𝑉𝑁𝐼𝑁𝐷𝐸𝑋𝑖,𝑡−1 𝑉𝑁𝐼𝑁𝐷𝐸𝑋𝑖,𝑡−1

𝑅𝑀,𝑡=

Phần bù rủi ro theo qui mô 𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡 được xác định là phần chênh lệch giữa 𝑅𝑖,𝑡

bình quân theo tháng t của các cổ phiếu ở nhóm có quy mô nhỏ (SH, SM, SL) và các

cổ phiếu ở nhóm có quy mô lớn (BH, BM, BL) như sau

− 𝑆𝑀𝐵𝑖,𝑡 = (𝑆𝐻𝑖,𝑡 + 𝑆𝑀𝑖,𝑡 + 𝑆𝐿𝑖,𝑡) 3 (𝐵𝐻𝑖,𝑡 + 𝐵𝑀𝑖,𝑡 + 𝐵𝐿𝑖,𝑡) 3

Phần bù rủi ro theo giá trị 𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡 được xác định là phần chênh lệch của 𝑅𝑖,𝑡

bình quân theo tháng t của các cổ phiếu ở nhóm B/M cao (SH, BH) và các cổ phiếu

ở nhóm B/M thấp (SL, BL)

− 𝐻𝑀𝐿𝑖,𝑡 == 𝑆𝐻𝑖,𝑡 + 𝐵𝐻𝑖,𝑡 2 𝑆𝐿𝑖,𝑡 + 𝐵𝐿𝑖,𝑡 2

𝐵 𝑀𝑖,𝑡

Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường ( ) của mỗi cổ phiếu được xác

định bằng cách sử dụng tỷ lệ, trong đó cần lưu ý giá trị sổ sách và giá trị thị trường

của các cổ phiếu được thu thập theo quý, được thu thập vào ngày cuối cùng của mỗi

quý trong năm, sau đó được dùng giống nhau cho các tháng trong quý đó,bởi vì lý do

giá trị sổ sách được cập nhập trong báo cáo tài chính theo quý và theo năm. Vì vậy

tác giả lựa chọn thời điểm theo quý để xác định lại số lượng cổ phiếu lưu hành và

tính lại giá trị thị trường của cổ phiếu đó.

= 𝐵 𝑀𝑖,𝑡 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑠ổ 𝑠á𝑐ℎ𝑖,𝑡 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔𝑖,𝑡

Phần bù rủi ro theo sự thay đổi giá trong quá khứ: 𝑊𝑀𝐿𝑖,𝑡

− 𝑊𝑀𝐿𝑖,𝑡 = 𝑅𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙,𝑤𝑖𝑛𝑒𝑟+𝑅𝑏𝑖𝑔,𝑤𝑖𝑛𝑛𝑒𝑟 2 𝑅𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙,𝑙𝑜𝑠𝑒𝑟𝑠+𝑅𝑏𝑖𝑔,𝑙𝑜𝑠𝑒𝑟 2

3.3. Thu thập dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các chứng khoán của các doanh nghiệp

trên sàn HOSE và báo cáo tài chính của các công ty niêm yết, ngoại trừ các chứng

khoán của các ngân hàng và công ty bảo hiểm. Dữ liệu được thu thập thông qua

website vietstock.com. Số lượng công ty niêm yết thu thập được bao gồm 305 công

ty. Trong quá trình xử lý dữ liệu, đề tài loại bỏ các công ty không đủ chuỗi dữ liệu

bao gồm công ty chuyển và hủy niêm yết, cuối cùng còn lại bộ dữ liệu của 274 công

ty (phụ lục). Giai đoạn thu thập dữ liệu được chọn từ năm 1/1/2012 đến 30/9/2017.

Dãy thời gian của dữ liệu là 5 năm. Lựa chọn này phù hợp với kết luận theo nghiên

cứu của Bartholdy và Peare (2005) cho rằng các dãy dữ liệu dài hơn 5 năm sẽ làm

các ước lượng không chính xác vì chứa đựng sự thay đổi đáng kể của thị trường hoặc

các cú sốc của nền kinh tế. Các số liệu chỉ số giá được thu thập theo tháng và lấy giá

đóng cửa tại ngày đầu tiên của tháng, riêng đối với giá trị sổ sách của các công ty

niêm yết được thu thập theo quý như có trình bày lí do ở mục 3.2. Bởi vì có một số

công ty tăng số lượng niêm yết hoặc chia cổ tức bằng cổ phiếu nên số lượng cổ phiếu

lưu hành thay đổi, nên có ảnh hưởng đến việc tính giá trị sổ sách tại thời điểm đó;

mặt khác, thời điểm chia của các công ty cũng khác nhau nên việc lựa chọn số liệu

theo năm sẽ không hoàn toàn chính xác. Từ đó tác giả lựa chọn cập nhập theo quý và

sử dụng chung cho các tháng trong quý.

Đồng ý với nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008), tác

giả thu thập lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm được quy đổi tính theo tháng

làm lãi suất phi rủi ro cho mô hình nghiên cứu.

Tác giả tiến hành tính toán tỷ suất sinh lời theo tháng của từng cổ phiếu trong

chuỗi dữ liệu thu thập được trên bảng tính excel và tính tỷ số BE/ ME của các cổ

phiếu. Sau đó sẽ dựa trên các kết quả vừa tính tiến hành phân chia danh mục, cụ thể

đối với xác định yếu tố quy mô, tác giả xem xét giá trị vốn hóa thị trường nhỏ hơn

50% sẽ được đưa vào một nhóm (B), một nhóm khác sẽ lớn hơn 50% (S); đối với yếu

tố giá trị( BE/ ME), tác giả tính toán các cổ phiếu có tỷ số cao nhất thuộc 30% BE/ME

cao sẽ vào nhóm (H), các cổ phiếu có tỷ số BE/ME thuộc 30% thấp sẽ vào nhóm (L),

các cổ phiếu còn lại sẽ thuộc nhóm 40% tỷ số trung bình (M); sự giao nhau giữa nhóm

B và S với nhóm H, M, L sẽ tạo nên danh mục BH, BM, BL; SH, SM, SL. Việc tính

chỉ số SMB, HML sẽ dựa theo công thức tính trungbình tỷ suất sinh lời trong tháng

của từng danh mục, cụ thể là (SH+SM+SL)/3-(BH+BM+BL)/3 cho chỉ số SMB và

(SH+BH)/2-(SL+BL)/2 cho chỉ số HML.

Yếu tố WML được tính bằng chênh lệch của tỷ suất lợi nhuận trung bình của

các chứng khoán có lợi nhuận cao nhất trong 1 năm và tỷ suất lợi nhuận trung bình

của các chứng khoán có lợi nhuận thấp nhất trong 1 năm. 30% các cổ phiếu có TSSL

11 tháng trước cao nhất được đưa vào nhóm W (win), 30% nhóm cổ phiếu có TSSL

thấp nhất được đưa vào nhóm L(loose) và yếu tố WML được tính theo công thức

(SW+BW)/2-(SL+BL)/2.

Như đã trình bày, Rf là tỷ suất sinh lợi thu được từ các khoản đầu tư không rủi

ro được tính bằng lãi suất của trái phiếu Chính phủ có kỳ hạn 5 năm. Còn Rm là tỷ

suất sinh lợi thị trường, thường giá trị này được chọn là chỉ số thị trường nơi mà cổ

phiếu niêm yết. Theo đó nếu tính toán cho các cổ phiếu niêm yết tại HoSE thì ta chọn

chỉ số VnIndex. Nếu gọi VnIndext là chỉ số VnIndex ở tháng t và VnIndext-1 là chỉ

số VnIndex ở tháng t-1 thì suất sinh lợi tháng của VnIndex được tính như sau:

Sau đó, tác giả sẽ tiến hành hồi quy trên cở sở dữ liệu tính toán được cho các

danh mục BH, BM, BL, SH, SM, SL để xem xét tác động của từng biến riêng lẻ MRP

(thị trường),và tác động của sự bổ sung các biến SMB(quy mô)-HML(giá trị),

WML(xu hướng tăng giá kì sau) bên cạnh biến MRP đối với từng danh mục để thấy

sự tác động của tổng thể các biến độc lập lên biến phụ thuộc có khác nhau so với sự

tác động khi thiếu vắng từng biến không, và sự khác nhau đó thể hiện ở mức độ như

thế nào.

3.4. Phương pháp ước lượng

Đề tài sử dụng phương pháp ước lượng OLS (Ordinary least squares- phương

pháp ước lượng bình phương tối thiểu). Phương pháp ước lượng OLS cho mô hình

đơn biến sẽ được áp dụng với mô hình (4) và mô hình đa biến sẽ được áp dụng cho

mô hình (5) và (6).

Theo ước lượng bằng phương pháp OLS cho mô hình đơn biến đối với mô hình

hồi quy tổng thể có dạng 𝑌 = 𝛽1 + 𝛽2𝑋 + 𝑢; với 𝛽1và 𝛽2 là các hệ số ước lượng của

mô hình. Gọi 𝑒𝑖 là phần dư giữa giá trị thực tế 𝑌𝑖 và giá trị ước lượng từ hàm hồi quy

𝑛

𝑦̂𝑖, thì 𝑒𝑖 = 𝑌𝑖 − 𝑦̂𝑖. Tổng bình phương các phần dư được viết dưới dạng:

1 − 𝛽̂

2𝑋𝑖)2

𝑛 2 ∑ 𝑒𝑖 𝑖=1

𝑖=1

𝑛 𝑖=1

= ∑(𝑌𝑖 − 𝑌̂𝑖)2 = ∑(𝑌𝑖 − 𝛽̂

2𝑋̅

𝛽̂ 2 = {

1 +

Giải bài toán cực trị sẽ thu được kết quả bên dưới ∑ (𝑋𝑖 − 𝑋̅)(𝑌𝑖 − 𝑌)̅̅̅ ∑ (𝑋𝑖 − 𝑋̅) 𝑛 𝑖=1 1 = 𝑌̅ − 𝛽̂ 𝛽̂ Trong đó, 𝑋̅ là trung bình mẫu của các 𝑋𝑖; 𝑌̅ là trung bình mẫu của các 𝑌𝑖. Phương pháp ước lượng OLS cho mô hình hồi quy k biến được viết thành

𝑘𝑋𝑘,𝑖. Gọi 𝑒𝑖 là phần dư giữa giá trị thực tế 𝑌𝑖 và giá trị ước lượng từ

𝑌 = 𝛽1 + 𝛽2𝑋2 + ⋯ + 𝛽𝑘𝑋𝑘 + 𝑢 . Hàm hồi quy mẫu được viết thành 𝑌̂𝑖 = 𝛽̂ 2𝑋2,𝑖 + ⋯ + 𝛽̂ 𝛽̂

hàm hồi quy 𝑦̂𝑖, ta có 𝑒𝑖 = 𝑌𝑖 − 𝑦̂𝑖. Tổng bình phương các phần dư được viết dưới

dạng sau

1 − 𝛽̂

2𝑋2 − ⋯ − 𝛽̂

𝑘𝑋𝑘)2

𝑛 2 ∑ 𝑒𝑖 𝑖=1

= ∑(𝑌𝑖 − 𝛽̂

1, 𝛽̂

2, ... 𝛽̂

𝑘, như sau

𝑛

Giải bài toán cực trị thu được nghiệm 𝛽̂

1 − 𝛽̂

2𝑋2,𝑖 − 𝛽̂

𝑘𝑋𝑘,𝑖)

𝑖=1

= 0

∑(𝑌𝑖 − 𝛽̂

1 − 𝛽̂

2𝑋2,𝑖 − 𝛽̂

𝑘𝑋𝑘,𝑖)

= 0

1 − 𝛽̂

2𝑋2,𝑖 − 𝛽̂

𝑘𝑋𝑘,𝑖)

𝑛 ∑ 𝑋2,𝑖(𝑌𝑖 − 𝛽̂ 𝑖=1 𝑛 ∑ 𝑋𝑘,𝑖(𝑌𝑖 − 𝛽̂ 𝑖=1

= 0 {

Đề tài sẽ tiến hành lần lượt các kiểm định hồi quy cho từng danh mục đã tính

toán đối với các phương pháp CAPM, FF, CARHART. Bởi vì mô hình FF khác

CAPM ở sự tăng thêm của biến SMB và HML, Carhart lại bổ sung thêm biến WML.

Cho nên tác giả nhận thấy cần thiết tiến hành hồi quy với điều kiện loại bỏ sự hiện

diện từng biến giải thích MRP, SMB, HML, WML sẽ cho ra kết quả R2 đối với từng

danh mục thay đổi thế nào khi thiếu biến giải thích. Sau đó sẽ có cơ sở so sánh đối

với việc bổ sung biến giải thích là có hợp lý và cần thiết hay không.

Tóm lại, chương 3 trình bày các phương trình toán của ba mô hình CAPM,

FAMA- FRENCH và CARHART. Ngoài ra, chương này cũng trình bày chi tiết

phương pháp thu thập và tính toán các biến trong các phương trình 4, phương trình 5

phương trình 6. Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu cũng được trình bày trong

chương 3. Cuối cùng, chương 3 trình bày phương pháp ước lượng được cho là phù

hợp đối với 3 phương trình 4, phương trình 5 và phương trình 6.

CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Diễn biến chỉ số VN- Index

Thị trường chứng khoán Việt Nam trong năm 2012 biến động khá mạnh. Chỉ

số giá tổng hợp VN-Index đi lên mạnh mẽ trong 4 tháng đầu năm và quay đầu giảm

điểm trong suốt thời gian còn lại. Tính thanh khoản của thị trường biến động cùng

chiều với chỉ số. Khối lượng giao dịch và giá trị giao dịch trên cả hai sàn đều tăng

mạnh trong 4 tháng đầu năm và sụt giảm mạnh trong suốt thời gian từ tháng 5 đến

tháng 11 cho thấy tình trạng ảm đạm kéo dài của thị trường.

Như vậy, trước khi đi đến kết quả nghiên cứu và thảo luận về chi tiết mô hình,

tác giả muốn điểm qua diễn biến của VN INDEX trên HOSE theo từng giai đoạn

phân chia dưới đây, để có thể nhận biết được tỷ suất sinh lời có diễn biến như thế là

do đâu, dấu hiệu của các diễn biến này, và thực trạng kết quả cho thấy là gì.

Năm 2013 sự ổn định của kinh tế vĩ mô và hàng loạt những chính sách quản lý,

tái cấu trúc thị trường chứng khoán đã đem lại sự khởi sắc cho thị trường chứng

khoán Việt Nam trong năm 2013. Thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2013 đã

có những diễn biến và kết quả khả quan. Chỉ số VN-Index tăng gần 23%; Thị trường

chứng khoán Việt Nam được đánh giá là 1 trong những nước có mức độ phục hồi

mạnh nhất trên thế giới. Mức vốn hóa vào khoảng 964.000 tỷ đồng (tăng 199.000 tỷ

đồng so với cuối năm 2012), tương đương 31% GDP. Quy mô giao dịch bình quân

mỗi phiên tăng 31%. Tổng giá trị huy động vốn kể cả phát hành riêng lẻ ước đạt

222.000 tỷ đồng, tăng 25%; trong đó cổ phiếu là 20,5 nghìn tỷ đồng, tăng 22% so

với năm 2012; trái phiếu chính phủ đạt 177,5 nghìn tỷ đồng, tăng 24%. Tổng dòng

vốn nước ngoài luân chuyển đến nay đạt 4,4 tỷ USD, tăng 54% so với cùng kỳ năm

ngoái và giá trị danh mục tăng khoảng 3,8 tỷ USD so với cuối năm 2012.

Hình 4.1: Diễn biến Vn-index năm 2013

580

560

540

520

500

480

460

440

420

400

3 1 0 2 - 5 0 - 7 0

3 1 0 2 - 7 0 - 2 0

3 1 0 2 - 1 0 - 2 0

3 1 0 2 - 1 0 - 4 1

3 1 0 2 - 1 0 - 4 2

3 1 0 2 - 2 0 - 5 0

3 1 0 2 - 2 0 - 2 2

3 1 0 2 - 3 0 - 6 0

3 1 0 2 - 3 0 - 8 1

3 1 0 2 - 3 0 - 8 2

3 1 0 2 - 4 0 - 9 0

3 1 0 2 - 4 0 - 2 2

3 1 0 2 - 5 0 - 7 1

3 1 0 2 - 5 0 - 9 2

3 1 0 2 - 6 0 - 0 1

3 1 0 2 - 6 0 - 0 2

3 1 0 2 - 7 0 - 2 1

3 1 0 2 - 7 0 - 4 2

3 1 0 2 - 8 0 - 5 0

3 1 0 2 - 8 0 - 5 1

3 1 0 2 - 8 0 - 7 2

3 1 0 2 - 9 0 - 9 0

3 1 0 2 - 9 0 - 9 1

3 1 0 2 - 0 1 - 1 0

3 1 0 2 - 0 1 - 1 1

3 1 0 2 - 0 1 - 3 2

3 1 0 2 - 1 1 - 4 0

3 1 0 2 - 1 1 - 4 1

3 1 0 2 - 1 1 - 6 2

3 1 0 2 - 2 1 - 6 0

3 1 0 2 - 2 1 - 8 1

3 1 0 2 - 2 1 - 0 3

VNINDEX-2013

(https://www.vndirect.com.vn )

Trong năm 2014, thị trường trải qua nhiều biến động. Sự kiện Biển Đông, tác

động của Thông tư 36 và giá dầu giảm đã tạo ra những cơn sóng khá lớn. Chính điều

này đã tạo nên bức tranh kinh doanh nhiều màu sắc cho các công ty chứng khoán.

Nhóm cổ phiếu dầu khí tăng mạnh trong khoảng 9 tháng đầu năm đã đóng góp cho

thị phần và doanh thu ở một số công ty có chính sách linh hoạt, tỷ lệ cho vay cao.

Điều này có thể dự đoán được TSSL chịu ảnh hưởng khá mạnh của yếu tố thị trường.

‘‘Sự kiện giá dầu thế giới giảm chủ yếu tác động đến thị trường thông qua quá

trình định giá lại triển vọng của các cổ phiếu dầu khí và ảnh hưởng từ quy mô vốn

hóa rất lớn của các cổ phiếu này. VN-Index chỉ trong 15 phiên cuối tháng 11 và đầu

tháng 12 đã sụt giảm 27,8% và HNX-Index sụt giảm 6,7%, trong đó những cổ phiếu

tiêu biểu như GAS sụt giảm tới 30,4%, PVD giảm 27,8%, PVS giảm 32,6%. Thị

trường chứng khoán phái sinh Việt Nam là một thị trường bậc cao, phức tạp và tiềm

ẩn nhiều rủi ro. Sự phức tạp và rủi ro của thị trường này là một trong những nguyên

nhân gây ra những bất ổn trên thị trường tài chính. Năm 2014 nổi lên nhiều cổ phiếu

có mức thanh khoản khổng lồ thu hút chú ý đặc biệt của thị trường mà tiêu biểu là

hai mã KLF, FLC. Quy mô thanh khoản cực lớn được đo lường bằng khối lượng

khớp lệnh và giá trị khớp lệnh liên tục trong 3 phiên so với lượng lưu hành của cổ

phiếu đó.“ (Vn Economy, 2014). Theo tác giá, việc này sẽ có tác động khá mạnh đối

với các danh mục chứa đựng các cổ phiếu này. Bởi xu hướng tăng giá tác động rất

manh. Cụ thể là danh mục BH, BL, SH có chứa đựng những cổ phiếu này. Mà cụ thể

tác giá sẽ đi vào phân tích trong các mục sau.

Hình 4.2: Diễn biến Vn-index năm 2014

660

640

620

600

580

560

540

520

500

4 1 0 2 - 4 0 - 4 2

4 1 0 2 - 9 0 - 4 2

4 1 0 2 - 1 0 - 2 0

4 1 0 2 - 1 0 - 4 1

4 1 0 2 - 1 0 - 4 2

4 1 0 2 - 2 0 - 4 1

4 1 0 2 - 2 0 - 6 2

4 1 0 2 - 3 0 - 0 1

4 1 0 2 - 3 0 - 0 2

4 1 0 2 - 4 0 - 1 0

4 1 0 2 - 4 0 - 4 1

4 1 0 2 - 5 0 - 9 0

4 1 0 2 - 5 0 - 1 2

4 1 0 2 - 6 0 - 2 0

4 1 0 2 - 6 0 - 2 1

4 1 0 2 - 6 0 - 4 2

4 1 0 2 - 7 0 - 4 0

4 1 0 2 - 7 0 - 6 1

4 1 0 2 - 7 0 - 8 2

4 1 0 2 - 8 0 - 7 0

4 1 0 2 - 8 0 - 9 1

4 1 0 2 - 8 0 - 9 2

4 1 0 2 - 9 0 - 2 1

4 1 0 2 - 0 1 - 6 0

4 1 0 2 - 0 1 - 6 1

4 1 0 2 - 0 1 - 8 2

4 1 0 2 - 1 1 - 7 0

4 1 0 2 - 1 1 - 9 1

4 1 0 2 - 2 1 - 1 0

4 1 0 2 - 2 1 - 1 1

4 1 0 2 - 2 1 - 3 2

VNINDEX-2014

(https://www.vndirect.com.vn )

Trong năm 2015, vốn hóa thị trường đạt hơn 1.298,53 nghìn tỷ đồng. Trong đó,

vốn hóa trên sàn TP.HCM đạt 1.146,9 nghìn tỷ đồng. VN-Index tăng 4,13% so với

cuối năm trước tổng khối lượng giao dịch đạt hơn 28 tỷ cổ phiếu (giảm 7,6% so với

năm 2014), tương ứng giá trị giao dịch đạt trên 482 nghìn tỷ đồng (giảm 9,6% so với

năm 2014). Diễn biến trên thị trường chứng khoán trong năm 2015 có thể chia làm

3 giai đoạn chính: từ đầu năm đến giữa tháng 5, từ giữa tháng 5 đến cuối tháng 8 và

từ cuối tháng 8 tới tháng 12. Đồ thị bên dưới cho thấy thị trường tăng mạnh, nhưng

giảm điểm cũng mạnh không kém trong những giai đoạn tương ứng. Đối với những

mốc sụt giảm mạnh như trên hình cho thấy, việc tính toán giá trị B/M có còn đạt hiệu

quả và chính xác như lý thuyết hay không nếu cho rằng công ty có B/M càng cao thì

là công ty càng có giá trị, TSSL càng cao theo; nhưng thực tế diễn tiến cho thấy trong

thị trường tại giai đoạn cụ thể chưa hẳn danh mục đầu tư vào các cổ phiếu B/M cao

đã mang lại TSSL tăng theo cho danh mục của nhà đầu tư.

Trong năm 2016, thị trường chứng khoán Việt Nam có diễn biến khá tích cực.

Chốt phiên giao dịch cuối cùng của năm 2016, chỉ số VN-Index dừng ở mức 664,87

điểm, tăng 14,82% so với cuối năm 2015. Cùng với diễn biến tăng điểm khả quan,

tính thanh khoản của thị trường cũng tăng mạnh so với năm 2015.

Hình 4.3: Diễn biến Vn-index năm 2017

VNINDEX-2017

810

790

770

750

730

710

690

670

650

7 1 0 2 - 9 0 - 1 0

7 1 0 2 - 1 0 - 3 0

7 1 0 2 - 1 0 - 0 1

7 1 0 2 - 1 0 - 7 1

7 1 0 2 - 1 0 - 4 2

7 1 0 2 - 2 0 - 7 0

7 1 0 2 - 2 0 - 4 1

7 1 0 2 - 2 0 - 1 2

7 1 0 2 - 2 0 - 8 2

7 1 0 2 - 3 0 - 7 0

7 1 0 2 - 3 0 - 4 1

7 1 0 2 - 3 0 - 1 2

7 1 0 2 - 3 0 - 8 2

7 1 0 2 - 4 0 - 4 0

7 1 0 2 - 4 0 - 2 1

7 1 0 2 - 4 0 - 9 1

7 1 0 2 - 4 0 - 6 2

7 1 0 2 - 5 0 - 5 0

7 1 0 2 - 5 0 - 2 1

7 1 0 2 - 5 0 - 9 1

7 1 0 2 - 5 0 - 6 2

7 1 0 2 - 6 0 - 2 0

7 1 0 2 - 6 0 - 9 0

7 1 0 2 - 6 0 - 6 1

7 1 0 2 - 6 0 - 3 2

7 1 0 2 - 6 0 - 0 3

7 1 0 2 - 7 0 - 7 0

7 1 0 2 - 7 0 - 4 1

7 1 0 2 - 7 0 - 1 2

7 1 0 2 - 7 0 - 8 2

7 1 0 2 - 8 0 - 4 0

7 1 0 2 - 8 0 - 1 1

7 1 0 2 - 8 0 - 8 1

7 1 0 2 - 8 0 - 5 2

(https://www.vndirect.com.vn )

Từ năm 2016 đến năm 2017 thị trường nhìn chung tăng trưởng với mức tăng

ổn định. Thị trường chứng khoán quý I/2017 đã có sự tăng trưởng ấn tượng trong hai

tháng 1 và 2, đặt biệt trong tháng 3 khi chỉ số VN Index liên tiếp đạt những mốc mới.

Mặc dù giá trị thị trường vẫn có những biến động khá lớn do các yếu tố tâm lý,

cụ thể theo nhận định “các nhà đầu tư khác nhau có tư duy, khẩu vị rủi ro khác nhau,

khả năng tiếp cận thông tin và phương pháp đầu tư khác nhau. Điều này cuối cùng

được hòa quyện và lượng hóa vào một mức giá cân bằng cung – cầu. Mức giá này

sẽ phụ thuộc vào 3 biến số: (1) giá trị nền tảng của công ty; (2) cảm xúc và tâm lý

của nhà đầu tư; (3) ý chí của các nhà đầu cơ lớn” (Nguyễn Tuấn Dương, 2017).

Năm 2017 được đánh giá là là năm đặc biệt của thị trường chứng khoán Việt Nam

khi vấn đề tái cơ cấu nền kinh tế và cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước sẽ được

quyết liệt đẩy mạnh. Như vậy, khả năng TSSL danh mục đầu tư sẽ chịu tác động

mạnh từ yếu tố quy mô. Với kì vọng rằng danh mục đầu tư vào công ty có quy mô

càng lớn thì TSSL càng cao. Theo thống kê của VCBS “còn nửa sau năm 2017, ghi

nhận sự dẫn dắt của nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn. Các cổ phiếu thực phẩm và đồ uống

có nhiều đại diện ảnh hưởng lên VN-Index (4 cổ phiếu VNM, SAB, BHN, MSN). Đại

diện đáng chú ý trên HNX Index là ACB, VCS, VGC. Thị trường năm 2017 cũng

chứng kiến quy mô thị trường tăng cả về lượng và chất. Tới cuối tháng 11, quy mô

vốn hóa thị trường đã tăng hơn 70% so với cuối năm 2016 đạt hơn 3,3 triệu tỷ đồng

(khoảng 145 tỷ USD).”. Điều này cũng đồng nhất với kết quả mô hình cho ra là thị

trường ưa chuộng cổ phiếu quy mô lớn, ảnh hưởng của biến quy mô lên TSSL của

cổ phiếu của quy mô lớn cũng có hướng tích cực. Cụ thể là khi đi vào chi tiết kết quả

mô hình hồi quy bên dưới, chúng ta sẽ có cái nhìn khoa học về nhận định trên hơn.

“Chặng đường đầu tiên, VN-Index tăng từ ngưỡng 665 lên 800 điểm. Quá trình

đi lên của thị trường đan xen giữa những đợt điều chỉnh và tổng thể, đà tăng đạt được

với sự đồng thuận của hầu hết các nhóm cổ phiếu, từ vốn hóa lớn (bluechip) cho tới

dòng vốn hóa thấp (penny). Nhiều nhà đầu tư cũng cho rằng, giai đoạn này là giai

đoạn gặt hái được thành quả tốt nhất do hầu hết cổ phiếu đều tăng giá, đặc biệt là sự

đi lên của nhóm cổ phiếu vốn hóa trung bình và thấp (midcap và penny) - phân khúc

cổ phiếu được nhà đầu tư ưa thích do thị giá không quá cao.”(Vn express, 2017).

Như theo dự đoán của tác giả đối với kỳ vọng của mô hình rằng thị trường sẽ ưa

chuộng cổ phiếu có B/E thấp hơn B/E cao.

Một nhận định khác viết “"Không có nhiều lý do rõ ràng và đồng thuận cho sự

tăng điểm vừa qua của một số cổ phiếu, do đó sự phi lý hoàn toàn vẫn có thể tiếp

diễn và bóp méo diễn biến chỉ số", báo cáo chiến lược tháng 11 của Công ty chứng

khoán Rồng Việt (VDSC) viết. Nhiều nhà đầu tư đã ví chỉ số VN-Index trong giai

đoạn này là "Sabeco-Index" hay "Bluechip-Index". Đà tăng quá mạnh của những cổ

phiếu vốn hóa lớn đã khiến chỉ số chung bị méo mó, không phản ánh được câu

chuyện của cả thị trường.” Điều này cho thấy rằng khả năng yếu tố MRP sẽ ảnh

hưởng rất mạnh mẽ đến TSSL của danh mục đầu tư.

“Năm 2017 cũng được gọi là năm của các cổ phiếu được coi là hàng hot khi

hàng loạt doanh nghiệp có quy mô vốn lớn đồng loạt đổ bộ lên sàn như PLX, VJC,

VPB... Cùng với sự góp mặt của những cổ phiếu mới, dòng tiền cũng đổ mạnh vào

thị trường, giúp đẩy giá cổ phiếu tăng trưởng ấn tượng. Vì vậy, chỉ tính riêng sàn

HOSE, quy mô vốn hóa thị trường chứng khoán Việt Nam chỉ sau 1 năm đã tăng

thêm hơn 1 triệu tỷ đồng, đạt hơn 2,5 triệu tỷ đồng, tương đương gần 110 tỷ USD”

(Bộ thông tin và truyền thông). Một thực tế cho thấy tâm lý nhà đầu tư chịu ảnh

hưởng khá lớn từ tín hiệu thị trường, việc các công ty quy mô lớn đổ bộ vào TTCK

cũng có tác động mạnh đối với chỉ số chung VN index, từ đó có ảnh hưởng mạnh

đến TSSL của danh mục.

4.2. Thống kê mô tả dữ liệu

Bảng 4.1. Thống kê dữ liệu của 6 danh mục

Lớn

Tên

Số quan sát Trung bình

nhất

Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất

biến

Danh mục BH

0,01898 0,205 -0,7202 2,388 941 Ri

0,01229 0,0478 -0,0951 0,213 941 Rm

6,5094 1,3826 4,562 10,32 941 Rf

Danh mục BL

0,02598 0,1769 -0,5222 1,4222 534 Ri

0,01337 0,0494 -0,0951 0,2549 534 Rm

6,657 1,5718 4,562 534 10,32 Rf

Danh mục BM

1.654 0,02165 0,1723 -0,5546 2,1428 Ri

1.654 0,01321 0,0512 -0,0951 0,2137 Rm

1.654 6,83331 1,6117 4,562 10,32 Rf

Danh mục SH

4.690 0,01692 0,4364 -0,9066 25 Ri

4.690 0,01337 0,0518 -0,0951 0,35475 Rm

4.690 6,8596 1,6284 4,562 10,32 Rf

Danh mục SL

4.904 0,03944 0,2702 -1 6,94545 Ri

4.904 0,01321 0,0510 -0,0951 0,21376 Rm

4.904 6,80512 1,5992 4,562 10,32 Rf

Danh mục SM

4.949 0,02575 0,20694 -0,78362 5,4857 Ri

4.949 0,01323 0,05106 -0,09510 0,2137 Rm

4.949 6,80283 1,59593 4,562 10,32 Rf

Dựa vào kết quả của bảng 4.1 có thể thấy rằng các biến Ri trong các danh mục

có quy mô lớn như BH, BL và BM có độ lệch chuẩn khá thấp, nghĩa là đối với danh

mục có quy mô lớn thì tác động biến Ri có sự chênh lệch thấp. Ngược lại, các biến Ri

trong các danh mục có quy mô nhỏ như SH, SL và SM có độ lệch chuẩn khá cao.

Các biến RM và RF có độ lệch chuẩn khá đồng điều ở tất cả 6 danh mục. Trong 6

danh mục, danh mục có số quan sát lớn nhất là danh mục SM với 4.949 quan sát và

danh mục có số quan sát nhỏ nhất là danh mục BL với số quan sát là 534 quan sát.

Danh mục có số quan sát càng lớn, độ lệch chuẩn càng thấp, điều này cũng giải thích

cho việc ước lượng tỷ suất sinh lời sẽ càng chính xác nếu số quan sát lớn, chuỗi dữ 34

liệu càng lớn thì càng có lợi cho mô hình ước lượng.

Tại thị trường chứng khoán Việt Nam, mà cụ thể theo nghiên cứu của tác giả

giới hạn trong HOSE, thực trạng cho thấy danh mục chứa đựng cổ phiếu của công ty

có quy mô lớn luôn mang lợi thế hơn danh mục chứa đựng các cổ phiếu công ty có

quy mô nhỏ. Sức mạnh của danh mục có quy mô lớn có thể chịu đựng trước các biến

cố kinh tế vĩ mô, hoặc các tác động từ xu hướng tâm lý chung của nhà đầu tư.

Giá trị trung bình của Ri đối với các danh mục đầu tư chứa đựng cổ phiếu có chỉ

số B/E thấp (BL, SL) có xu hướng cao hơn các danh mục đầu tư có quy mô tương

đương nhưng có chỉ số B/E cao (BH, SH) và vừa (BM, SM). Điều này cho thấy xu

hướng cổ phiếu tăng trưởng đang rất được ưa chuộng tại thị trường chứng khoán Việt

Nam, mà cụ thể là trên HOSE.

Trong quá trình lược khảo các nghiên cứu trước đây, tác giả nhận thấy R2 của

các nghiên cứu đều rất cao. Từ đó tác giả tiến hành kiểm định tính dừng cho chuỗi dữ

liệu trước khi bắt đầu hồi quy. Vì thực tế hầu hết tất cả những mô hình thống kê đều

được thực hiện dưới giả định là dữ liệu chuỗi thời gian phải dừng. Những kết quả xuất

phát từ những phân tích kinh tế khi sử dụng dữ liệu không dừng đều là hồi quy giả

mạo (Granger and New bold, 1977). Dấu hiệu của hồi quy giả mạo (Spurious

regression) là giá trị của R2 lớn hơn giá trị thống kê Durbin Watson. Nhưng nếu phần

dư của mô hình dừng,thì các biến có mối quan hệ cân bằng trong dài hạn và mô hình

được chấp nhận. Có nhiều cách kiểm tra một chuỗi dữ liệu là dường hay không dừng.

Trong đề tài này, tác giả dùng kiểm định ADF (Augmented Dickey Fuller)

Bảng 4.2 Bảng kiểm định tính dừng Dickey Fuller

Số quan sát =

940

Z(t) tại các mức ý nghĩa

Giá trị kiểm định 5% 1%

-9.323 -1.646 -2.330 10% - 1.282 Z(t)

Khi kiểm định tính dừng bằng Dickey fuller trên Stata đều cho ra kết quả là trị

tuyệt đối của Test Statistic= 9.323> các giá trị tuyệt đối Z(t) tra bảng ở các mức ý

nghĩa 1% (2.330), 5%(1.646), 10%(1.282) (bảng 4.4), nên có thể bác bỏ Ho và đủ

điều kiện để kết luận chuỗi dừng ( giả thiết Ho của kiểm định Dickey fuller là chuỗi

không dừng). Việc kiểm định này được tiến hành tuần tự cho tất cả các biến trong mô

hình, và đều thu được kết quả tương tự như trên. Từ đây ta loại bỏ được khả năng hồi

quy giả mạo, kết quả hồi quy cho mô hình bên dưới là đáng tin cậy.

Trước khi tiến hành hồi quy từng danh mục, tác giả tiến hành các kiểm định cho

dữ liệu thu thập để xác định mức ý nghĩa cho mô hình. Việc ước lượng trước sẽ giúp

phát hiện khuyết tật và chỉnh sửa các khuyết tật giúp cho kết quả mô hình đáng tin

cậy hơn. Theo nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008), tác

giả tiến hành tương tự là kiểm tra mối tương quan của các biến độc lập trong mô hình,

bao gồm MRP, SMB, HML, WML cho kết quả như bảng sau:

Bảng 4.3 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập

MRP

SMB

HML

WML

1 0.017 -0.0118 -0.016 1 -0.4665 0.0166 1 -0.0027 1 MRP SMB HML WML

Hệ số tương quan giữa các biến dao động từ [0.0160-0.0166] là giá trị khá thấp.

Mức ý nghĩa tương quan giữa các biến là lớn hơn 5%, cơ sở này giúp ta bác bỏ Ho:

các biến có tương quan nhau. Như vậy có thể kết luận các biến không tương quan

nhau. Từ đó có thể suy ra các biến độc lập có thể cùng một lúc giải thích sự thay đổi

của biến phụ thuộc (Ri). Vì vậy, tác giả tiến hành hồi quy cho từng danh mục với sự

thiếu vắng lần lượt các biến MRP, SMB, HML, WML cho kết quả ở bảng 4.3

Bên cạnh đó, đề tài cũng kiểm tra thêm mối quan hệ giữa các biến có đa cộng

tuyến không. Bởi vì một trong những khiếm khuyết của mô hình có cỡ mẫu nhỏ là

vấn đề đa cộng tuyế. Ở đây cỡ mẫu của đề tài tuy không nhỏ nhưng việc tiến hành

kiểm định đa cộng tuyến giúp cho đề tài trở thành một cơ sở khoa học đáng tin cậy.

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến trong mô hình có quan hệ với nhau, gây nên

hậu quả là hàm ước lượng của mô hình có phương sai lớn, mô hình ước lượng sẽ cho

2). Trong đó, rị là hệ

kết quả không còn chính xác nữa. Để phát hiện đa cộng tuyến, trên Stata tác giả dùng

lênh VIF trên Stata. Công thức của VIF được viết VIF=1/(1-fij

số tương quan giữa hai biến i và j. Khi hệ số tương quan này càng lớn thì tỷ số VIF

càng lớn. Mặc dù có nhiều tranh cãi về giá trị VIF như thế nào được xem mô hình là

có đa cộng tuyế. Một số ý kiến cho rằng VIF trên 6 thì mô hình có đa cộng tuyến; một

số khác cho rằng VIF trên 2 là đã có đa cộng tuyến. Tuy nhiên ở đây hầu hết mọi kết

quả kiểm định của tác giả đều cho ra VIF nhỏ hơn 2, như vậy đủ điều kiện để kết luận

mô hình các biến không có đa cộng tuyến. Bên dưới đây là một ví dụ cho kiểm định

VIF

Bảng 4.4 Bảng kiểm định VIF cho các biến độc lập

VIF 1.50 1.43 1.34 1.00 1/VIF 0.66667 0.69930 0.74627 1.00000

VARIABLE SMB HML WML MRP VIF trung bình 1.32

Sau khi tiến hành các kiểm định trên và kết quả cho ra ủng hộ độ tin cậy cho

dữ liệu của mô hình, tác giả tiến hành hồi quy xem mức độ giải thích của biến MRP,

sau đó là xem xét kết quả R2 hiệu chỉnh khi bổ sung lần lượt các biến SMB, HML,

WML vào mô hình để xem được mức độ giải thích TSSL tăng dần hay giảm dần cho

việc tăng thêm biến giải thích cho mô hình. Khi kết quả đầu tiên cho rằng R2 của việc

hồi quy mô hình một biến MRP rất cao, việc bổ sung thêm các biến khác làm R2 tăng

lên nhưng không đáng kể. Tác giả thử loại biến MRP và chỉ tiến hành hồi quy xem

xét tác động của ba biến SMB, HML, WML đối với từng danh mục để có thể nhìn

thấy tác động riêng của cụm yếu tố này là như thế nào. Cụ thể tại bảng 4.5

Bảng 4.5 Kết quả phân tích hồi quy tổng hợp cho các danh mục

alpha

beta

s

h

w

Biến giải thích

Biến phụ thuộc

R2 hiệu chỉnh

R2 hiệu chỉnh trung bình

-0.0967

97.72

0.98408 ***

-0.0596

98.75

0.99002 ***

-0.06488

98.63

0.98833 ***

97.25

-0.08320

93.10

0.98732 ***

-0.0480

98.21

(Rm- Rf)- yếu tố thị trường biến giải thích MRP

0.99108 ***

-0.05107

97.07

0.98861 ***

-0.09023

97.80

-0.724249 ***

0.98419 ***

-0.05991

0.032570

98.75

0.99000 ***

-0.06406

-0.075403

98.62

0.98838 ***

97.28

(Rm- Rf) và SMB

-0.08452

0.156993

93.10

0.98726 ***

-0.0538

98.25

0.682535 ***

0.99082 ***

-0.06109

97.18

1.139061 ***

0.98815 ***

-0.09224

97.77

0.98393 ***

0.2967 ***

-0.06827

98.82

0.98970 ***

-0.4637 ***

97.37

(Rm- Rf) và HML

-0.08618

98.81

0.98694 ***

-0.6521 ***

-0.08297

93.10

0.98733 ***

0.01272 *

-0.05727

98.3

0.99077 ***

-0.49875 ***

-0.06986

97.44

0.98800 ***

- -

- 1.0270138 *** -

-0.09076

97.74

0.98495 ***

-0.06002

98.75

0.014851 ** -0.0022

0.98998 ***

-0.06674

0.013219

98.63

0.98798 ***

97.25

-0.08362

93.10

(Rm- Rf) và WML

0.98720 ***

-0.0068 *

-0.0471

98.21

0.99115 ***

0.005684 *

-0.05121

97.07

-0.00272 * -

348.9377

97.81

0.98861 *** 0.98407 ***

-0.561762 ***

0.1694277 ***

-0.065688

98.84

0.98987 ***

-0.506529 ***

-0.5828 ***

-0.082155

98.86

0.98714 ***

-0.800651 ***

-0.7965 ***

97.39

-0.0839

93.10

0.214986

0.06240

(Rm- Rf) và SMB và HML

0.98728 ***

-0.0584

98.30

0.272346

0.99079 ***

-0.4369 ***

-0.0708

97.44

0.98795 ***

0.220317 ***

-0.9762 *** -

328.0687

0.012505

97.81

0.98502 ***

-0.702950 ***

97.29

(Rm- Rf) và SMB

-0.0603

-0.00231

98.75

0.033286

0.98996 ***

và

-0.0660

-0.065127

0.013069

98.63

WML BL

0.98803 ***

-0.0849

0.156452

0.006836

93.10

0.98714 ***

-0.0523

98.27

0.986639 ***

0.99099 ***

0.034771 ***

-0.0611

0.000649

97.18

0.98814 ***

1.139547 *** -

332.9983

0.010882

97.79

0.98480 ***

0.2839067 ***

-0.0687

-0.002

98.82

0.98965 ***

-0.4639 ***

-0.0882

0.013623

98.82

0.98657 ***

-0.6549 ***

97.38

-0.0834

0.0112495 0.006847

93.10

(Rm- Rf) và HML và WML

0.98721 ***

-0.0554

98.33

0.9909 ***

-0.6256 ***

0.036228 ***

-0.0698

0.000905

97.44

-1.0273 ***

0.98799 *** -

-0.34908

0.2925244 0.0207

0.18

21908.52

-0.00467

-0.668421

-0.034

0.93

-6.8244

-0.37343

0.18

-6.6446

-6.8421

0.588212

-1.206743 0.116404 -0.059953 0.081156

0.19

2.22

***

SMB, HML và WML

-6.7893

0.83906

0.025253

0.53

-0.58344 ***

-6.7823

0.622466

0.019708

0.21

-1.052677 ***

-0.0562

97.93

0.98696 ***

-0.603449 ***

0.19846 ***

0.01176 ***

97.42

-0.06610

-0.00192

98.84

0.98983 ***

-0.505817 **

-0.582844 ***

(Rm- Rf) và SMB, HML và WML

-0.0840

0.011887

98.86

0.98682 ***

-0.791739 ***

-0.7975 ***

-0.0843

0.212624

0.0604289

93.11

0.98716 ***

0.006649 ***

-0.0574

98.35

0.99092 ***

0.618877 ***

-0.53323 ***

0.499612 ***

-0.0708

0.001382

97.44

0.98793 ***

0.221402 ***

-0.97625 ***

Trong bảng trên, các ký hiệu *, ** và *** tương ứng lần lượt với các mức ý nghĩa

10%, 5% và 1%; các số trong ngoặc đơn biểu diễn độ lệch chuẩn của ước lượng.

Hệ số chặn của mô hình (alpha) gần bằng 0, điều đó cho thấy TSSL thực tế và

TSSL ước tính từ CAPM và các mô hình khác là không có chênh lệch quá lớn. Vì

vậy ta chấp nhận giả thiết hệ số chặn alpha bằng 0.

Xét tổng thể trên bảng 4.2, các danh mục chịu sự tác dộng rất mạnh của yếu tố

thị trường MRP (mức R2 hiệu chỉnh trung bình tổng thể là 97.25%). Khi xét sự thiếu

vắng của từng yếu tố MRP, SMB, HML ,WML thì kết quả mô hình cho thấy giá trị

R2 hiệu chỉnh trung bình vẫn cao hơn khi có một yếu tố MRP, nghĩa là không chỉ có

yếu tố MRP tác động mà còn có những biến quy mô, giá trị, xu hướng tăng giá tác

động ảnh hưởng lên danh mục đầu tư là các giá trị R2 thay đổi theo thứ tự khi loại bỏ

biến SMB, HML, WML là 97.38%, 97.29%, và 97.39% đều cao hơn so với R2 của

kết quả hồi quy một biến MRP (97.25%). Khi loại bỏ biến MRP khỏi mô hình mà chỉ

tính tác động của ba biến SMB, HML, WML thì kết quả cho ra R2 thấp 2.22%. Tác

giả kết luận được rằng biến MRP có ảnh hưởng rất lớn, tuy nhiên không thể bỏ qua

sự ảnh hưởng của ba biến SMB, HML, WML. Vì tại kết quả hồi quy khi kết hợp biến

MRP và tuần tự từng biến SMB, HML, WML đều cho giá trị R2 rất cao, giải thích

được 97.38%, 97.37%, cao hơn so với khi chỉ có một biến MRP 97.25%. Rõ ràng

hơn là tại kết quả hồi quy đầy đủ theo mô hình Carhart cho giá trị R2 cao nhất

(97.42%). Khi giải thích riêng sự tác động của yếu tố MRP cho mức R2 là 97.25%,

và riêng nhóm yếu tố bổ sung SMB, HML, WML cho mức R2 tuy rất thấp 2.22%, 41

nhưng khi kết hợp tất cả 4 yếu tố này cho ra mức R2 cao nhất là 97.42%. Khả năng

giải thích của ba nhân tố quy mô, giá trị, và xu hướng tăng giá khá mờ nhạt. Tuy

nhiên nó lại trở nên có ý nghĩa khi kếp hợp với nhân tố thị trường, chứng tỏ yếu tố

thị trường có ý nghĩa quyết định nhưng không thể lược bỏ sự hiện diện của ba yếu tố

quy mô, giá trị, và xu hướng tăng giá.

Chính vì TSSL của danh mục đầu tư tại Việt Nam chịu ảnh hưởng mạnh của

biến thị trường, vì lý do này nên khi kiểm định bằng mô hình CAPM hay FAMA

FRENCH hay CARHART đều cho ra những két quả R2 rất cao. Tác giả cho rằng

điều này làm cho chúng ta có thể kết luận CAPM là phù hợp cho việc kiểm định yếu

tố ảnh hưởng TSSL tại Việt Nam, hay FAMA FRENCH là phù hợp đều không bị

mang tính hoài nghi. Tuy nhiên, CARHART được phát triển trên FAMA FRENCH

và CAPM, vì vậy có cần thiết phải so sánh và chứng minh rằng mô hình CARHART

là phù hợp và đầy đủ nhất hay không. Tác giả cho rằng CAPM, FAMA FRENCH là

những điều kiện cần và CARHART là mô hình đầy đủ cho việc xác định phần chính

các yếu tố tác động đến TSSL của DMĐT. Bảng kết quả chi tiết bên dưới sẽ cho

chúng ta nhìn nhận rõ hơn nếu chỉ kiểm định riêng lẻ từng mô hình CAPM, FAMA

FRENCH hay CARHART mà không có sự so sánh tổng thể bên trên sẽ làm cho chúng

ta bối rối khi nhìn nhận đâu là mô hình phù hợp nhất đối với Việt Nam.

4.3. Kết quả ước lượng của từng mô hình

Tác giả tổng hợp kết quả hồi quy theo từng mô hình CAPM, FF, CARHART

theo chiều dọc liên tiếp và tiến hành phân tích tổng thể như bên dưới. Mục đích của

sự sắp xếp này giúp cho người đọc có cái nhìn liên tục đối với ba bảng mô hình, từ

đó so sánh dấu tác động của từng danh mục. Cụ thể như sau

Danh mục BH

-0,096**

-0,596***

-0,0648***

-0.083**

-0,048***

-0,051***

𝛼0

(0,03738)

(0,0172)

(0,03286)

(0.0323)

(0, 0124)

(0,0152)

Bảng 4.6 Kết quả ước lượng CAPM

0,984***

0,99***

0,988***

0.987***

0,991***

0,9886***

MRP

(0,0057)

(0,0027)

(0,03445)

(0,00545)

(0,0018)

(0,0023)

97,72%

98,75%

98,63%

93,10%

98,21%

97,07%

Trong bảng trên, các ký hiệu *, ** và *** tương ứng lần lượt với các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%; các số trong ngoặc đơn biểu diễn độ lệch chuẩn của ước lượng.

Từ bảng 4.6 cho thấy phương pháp CAPM cho kết quả đồng nhất về dấu tác

động của yếu tố phần bù rủi ro danh mục thị trường (MRP) và hệ số góc (𝛼0) ở tất cả

sáu danh mục. Nhân tố phần bù rủi ro danh mục thị trường tác động tích cực đến

TSSL của cổ phiếu. Hơn nữa, nhân tố phần bù rủi ro thị trường ở sáu danh mục đều

có ý nghĩa ở mức 1%.

Danh

mục

348,973**

-0,0656***

-0,0215***

-0,0839

-0,0584***

-0,0708

(0,0371)

(0,0191)

(0,0333)

(0,0356)

(0,0125)

(0,0165)

𝛼0

0,984***

0,9905***

0,9902***

0,99***

0,9916***

MRP

(0,0057)

(0,0027)

(0,0053)

(-0,0057)

(0,0018)

(0,0024)

-0,561***

-0,5065**

-0,8006***

0,214896

0,2723***

0,2203

SMB

(0,1752)

(0,1217)

(0,2517)

(0,1331)

(0,0937)

(0,1112)

0,16941***

-0,5828***

-0,7965***

0,06240

-0,4369***

-0,9762***

HML

(0,1527)

(0,0995)

(0,1728)

(0,1331)

(0,1089)

(0,0929)

97,81%

98,84%

98,86%

93,10%

98,30%

97,44%

Bảng 4.7 Kết quả ước lượng Fama- French

Đối với phương pháp FAMA- FRENCH cho ra các kết quả không đồng nhất

về tác động của yếu tố phần bù rủi ro quy mô (SMB). Tác động của phần bù rủi ro

quy mô ở các nhóm cổ phiếu có quy mô lớn (BH và BM) có dấu âm, trong khi đó, 43

tác động của phần bù rủi ro quy mô ở các nhóm cổ phiếu có quy mô nhỏ (SH, SM và

SL) lại có dấu dương. TSSL của danh mục của nhóm cổ phiếu có quy mô nhỏ có xu

hướng cao hơn nhóm danh mục có quy mô lớn, yếu tố quy mô cũng có tác động tương

quan thuận trên danh mục của nhóm cổ phiếu có quy mô nhỏ và tương quan nghịch

đối với cổ phiếu có quy mô lớn. Điều này có thể được giải thích như sau, thị trường

chứng khoán Việt Nam là thị trường non trẻ, số lượng cổ phiếu và tâm lý nhà đầu tư

tham gia thị trường chưa vững. Các hoạt động đầu tư trên thị trường chịu xu hướng

đám đông, nặng về tâm lý, kết quả giao dịch tập trung chính ở việc chủ trương ưu

tiên danh mục đầu tư gồm cổ phiếu các công ty có quy mô nhỏ, nên chịu rủi ro bù lại

TSSL khi đầu tư vào cổ phiếu có quy mô nhỏ lại cao hơn. Khi thị trường có biến động

hoặc tin tốt, giá cổ phiếu công ty lớn tăng nhanh, biên độ dao động lớn, chống chọi

tốt đối với tin xấu; trong khi giá của cổ phiếu các công ty quy mô nhỏ lại có phản ứng

mạnh đối với tin xấu. Cổ phiếu có quy mô nhỏ tuy mang lại TSSL cao nhưng cũng

tiềm ẩn rủi ro lớn, vì vậy được kèm theo một phần bù rủi ro quy mô SMB tăng theo

(dấu dương)

Danh mục

-0.0562***

-0.0661***

-0.0840***

-0.0843

-0.0574***

-0.0708

𝛼0

(0.0321)

(0,0174)

(0,0334)

(0,0357)

(0,0124)

(0,0165)

0.98682***

MRP

0,9896***

0,99***

0,98716***

0,9909***

0,9879***

(0,0056)

(0,0027)

(0,0053)

(0,0058)

(0,0018)

(0,0024)

SMB

-0.6034***

-0.505**

-0.7917***

0.2126

0.6188***

0.2214

(0,1749)

(0,1162)

(0,2512)

(0,13339)

(0,0934)

(0,1137)

0.19846***

-0.582***

-0.7975***

0.0604

-0,533***

-0.9762***

HML

(0,1517)

(0,0991)

(0,1735)

(0,1541)

(0,109)

(0,0925)

0.01176**

-0.00192

0,0188

0.0066***

0,4966***

0.001382

WML

(0,0066)

(0,0037)

(0,00836)

(0,0032)

(0,0081)

(0,0117)

Bảng 4.8 Kết quả ước lượng CARHART

97,93%

98,84%

98,86%

98,35%

97,44%

93,11%

Phương pháp CARHART cho kết quả đồng nhất các phương pháp trên đối với

ý nghĩa và kỳ vọng tác động của phần bù rủi ro danh mục thị trường (MRP). Phần bù

rủi ro danh mục thị trường đều có ý nghĩa tác động ở mức 1% và tác động tích cực

đến TSSL của cổ phiếu. Kế đến, phần bù rủi ro theo quy mô cũng có kết quả tương

tự như phương pháp FAMA- FRENCH. Phần bù rủi ro theo quy mô có ý nghĩa tác

động cùng chiều đối với nhóm cổ phiếu có quy mô nhỏ (S) nhưng lại có ý nghĩa tác

động ngược chiều đối với nhóm cổ phiếu có quy mô lớn (B). Mặt khác, phần bù rủi

ro theo giá trị có kết quả tác động đến TSSL cũng không đồng nhất trong các danh

mục.

Phần bù rủi ro theo giá trị HML tác động mang dấu dương đối với các danh

mục có giá trị B/M cao (H), trong khi đó phần bù rủi ro này tác động mang dấu âm

đối với các danh mục có giá trị B/M thấp (M-L). Điều này được hiểu rằng đối với

danh mục đầu tư vào công ty có giá trị cao, yếu tố HML có tác động nghịch chiều với

TSSL. Nguyên nhân có thể là do các công ty có giá trị cao là các công ty lâu đời,

nhưng xu hướng thị trường đang nhắm đến là công ty mới, đang trên đà phát triển, có

tính hấp dẫn nhà đầu tư hơn trên thị trường chứng khoán. Điều này cũng tương thích

với kết luận của FAMA- FRENCH rằng cổ phiếu có tỷ số B/M cao thì có TSSL cao

hơn cổ phiếu có B/M thấp. Có thể lý giải ở chỗ các nghiên cứu thực nghiệm tại các

thị trường chứng khoán trên Thế Giới đại đa số được tiến hành tại các quốc gia phát

triển, nhà đầu tư chứng khoán xây dựng danh mục của họ trên nền tảng tâm lý và tư

duy vững mạnh hơn, tính chất hoạt động và phát triển của các công ty niêm yết cũng

minh bạch và đúng đắn với giá trị sổ sách hơn, cho nên chỉ số B/M càng cao thì danh

mục có TSSL càng cao. Tuy nhiên, kết quả này không trái ngược với một vài kết quả

nghiên cứu của Việt Nam, Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008) rằng tỷ số

B/M có tương quan nghịch với tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu. Điều này có thể được

giải thích rằng, năm 2008-2010 là giai đoạn biến cố của nền kinh tế Thế giới nói 45

chung, và Việt Nam nói riêng, việc tính toán giá trị B/M lúc này gần như không còn

tác dụng, toàn bộ thị trường chứng khoán lao dốc bất kể là công ty có giá trị tốt hay

xấu. Kết quả của đề tài cũng ủng hộ ý kiến của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014)

cho rằng sự phân chia các danh mục khác nhau sẽ ảnh hưởng đáng kể đến kết quả của

mô hình ước lượng.

Phần bù do chênh lệch lợi nhuận trong quá khứ WML cũng có kết quả tác động

không đồng nhất đối với các danh mục. Phần bù này chỉ có ý nghĩa tác động tích cực

ở danh mục BH, SH, SM với mức ý nghĩa 1%, trong khi ở các danh mục còn lại phần

bù này không có ý nghĩa tác động. Có nghĩa là, các công ty niêm yết có giá cổ phiếu

kỳ sau tăng giá hơn kỳ trước, thì thường có xu hướng tăng giá, TSSL của danh mục

chứa đựng các cổ phiếu tăng giá này cũng có xu hướng tăng theo. Điều này cũng

không nằm ngoài dự kiến như trên diễn biến VN index tác giả có nhắc đến sự hiện

diện của các cổ phiếu tăng trần liên tục như FLC, KLF với khối lượng giao dịch khổng

lồ, các cổ phiếu này nằm trong danh mục BH, SH nên yếu tố WML có ý nghĩa tác

động rõ rệt.

Dựa vào kết quả của bảng 4.2, 4.3 và 4.4 có thể thấy rằng cả ba phương pháp

CAPM, FAMA- FRENCH và CARHART đều cho ra các mức ý nghĩa cao đối với

TSSL của chứng khoán. Các mô hình đều có mức R2 cao ở tất cả các danh mục, với

R2 thấp nhất là 93,11%. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng sự phân chia các danh

mục khác nhau sẽ cho ra các kết quả khác nhau đối với tác động của các phần bù rủi

ro đến TSSL. Kết quả này ủng hộ kết quả nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy

Tân (2014). Đồng thời, tại mỗi danh mục, phương pháp FF cho mức R2 cao hơn

CAPM, phương pháp CARHART cho mức R2 cao hơn FF, cụ thể ở bảng 4.9 cho

thấy khi bổ sung một yếu tố giải thích thì R2 cho ra cao hơn so với việc sử dụng 1

hay 2 yếu tố giải thích tại cùng một mức ý nghĩa.

Bảng 4.9 Bảng R2 trung bình của ba mô hình

BH BM BL SH SM SL

CAPM 97,72% 98,75% 98,63% 93,10% 98,21% 97,07%

93,10% 97,81% 98,84% 98,86% 98,30% 97,44% FAMA FRENCH

98,86% 97,44% 93,11% 98,35% CARHART 97,93% 98,84%

Như vậy CARHART có khả năng là mô hình giải thích cao nhất phù hợp nhất

cho giai đoạn này của thị trường chứng khoán. Cụ thể hơn khi ta nhìn thấy yếu tố

SMB và HML có ý nghĩa tác động tại các danh mục BH, BM, BL và SM, SL thì

tương ứng mức R2 của mô hình FAMA FRENCH cao hơn so với mô hình CAPM.

Nhân tố WML có ý nghĩa tác động tại các danh mục BH, SH, SM cho mức R2 của

CARHART cao hơn so với Fama French, các mức R2 còn lại tại các danh mục BM,

BL, SL thấp nhất là bằng với chỉ số R2 của mô hình FAMA, và khi ở đó yếu tố WML

không có ý nghĩa tác động (bảng 4.9). Mô hình CAPM cho các giá trị R2 tại các danh

mục BH đến SL trên bảng 4.9 theo các giá trị lần lượt cao nhất là 98,75% tại danh

mục Bm, thấp nhất là 97,07% tại danh mục SL. Khi bổ sung thêm yếu tố giải thích

SMB và HML có ý nghĩa giải thích tại danh mục BH, BM, BL và SM, SL thì R2 của

mô hình FF cho ra tăng thêm so với mô hình CAPM. Ví dụ tại danh mục BH thì R2

của FF là 97,81% cao hơn tại mô hình CAPM( 97,72%) là 0.09% với mức ý nghĩa

1%. Có thể ngầm hiểu mô hình FF giúp giải thích tốt hơn cho các danh mục này.

Tương tự, khi yếu tố WML có ý nghĩa giải thích tại các danh mục BH, SH, SM, SL

cũng làm R2 của các danh mục này tăng cao hơn so với tại mô hình FF, và dĩ nhiên

là cao hơn so với CAPM. Cụ thể ví dụ tại danh mục BH từ kết quả mô hình

CARHART cho R2 là 97,93% cao hơn tại FF (97,81%) là 0.12%. Mặc dù yếu tố

MRP có tác động rất mạnh mẽ nên khi ứng dụng CAPM đã cho ra R2 rất cao; nhưng

không thể phủ định hoàn toàn tác động của các nhân tố khác như quy mô, giá trị, xu

hướng tăng giá kì sau. Điều này có thể thấy rằng nếu như giống như các nghiên cứu

khác, tác giả lựa chọn một trong các mô hình nghiên cứu sẽ dẫn đến sự bối rối hoặc

kết luận thiếu tính tổng quát so với việc sử dụng cả ba mô hình và so sánh cả ba. Mặt

khác, nếu như chỉ chọn mô hình CARHART như là sự phát triển sau FF thì có thể sẽ

không nhìn nhận rõ tác động riêng rẽ của từng yếu tố. Việc xuất phát ý tưởng so sánh

ba mô hình này chính là cơ sở giúp tác giả phân chia thiết kế nghiên cứu như trên để

xác định tuần tự tác động bổ sung từng yếu tố vào sau khi kiểm định mô hình gốc

CAPM trước. Nếu như tác giả chỉ lựa chọn mộ mô hình CARHART thì chắc rằng sự

lựa chọn này sẽ không giúp tác giả định hướng phân chia như trên.

Mô hình FAMA-FRENCH được xây dựng phát triển trên cơ sở mô hình

CAPM, mô hình CARHART được xây dựng trên cở sở phát triển của mô hình

FAMA- FRENCH. Điều này cũng trở nên hợp lý khi dựa vào kết quả ươc lượng ba

mô hình trên, tại ba bảng 4.2, 4.3, 4.4 đều có sự tương đồng theo quy luật giải thích

tác động cùng chiều hay ngịch chiều trên mỗi danh mục đầu tư của các yếu tố MRP,

SMB, HML tại bảng 4.2 và 4.3 so với 4.4 là phù hợp.

Giai đoạn đang được nghiên cứu trong đề tài này là giai đoạn phục hồi và có

tính ổn định, có sự kiểm soát của nhà đầu tư trước những bài học kinh nghiệm, tính

chất đầu tư tâm lý tuy vẫn còn nhưng đã được hạn chế. Tuy nhiên, thị trường chứng

khoán Việt Nam vẫn còn non trẻ, là mảnh đất màu mỡ cho nhà đầu tư mới nhưng

chưa thực sự chống chọi được trước các ảnh hưởng của biến cố kinh tế Thế giới. Một

ví dụ cụ thể là chứng khoán giảm giá lao dốc vì sự cố Biển Đông năm 2014. Vì vậy

kết quả trong giai đoạn này cho ra là không tương thích với kết quả kiểm định mô

hình tại các nước phát triển. Vì vậy, trong giai đoạn này, tín hiệu của thị trường là cổ

phiếu có giá trị cao đang được ưa chuộng, thị trường quay về hướng đầu tư cho các

cổ phiếu minh bach, có tiềm lực kinh doanh.

Tóm lại, chương 4 trình bày mô tả thực trạng của TTCK Việt Nam trong giai

đoạn 2012 đến 2017. Trong đó, diễn biến của TTCK từng năm được mô tả chi tiết

thông qua sự thay đổi của chỉ số Vn-Index hàng năm. Các dữ liệu nghiên cứu cũng

được mô tả thống kê trong chương này. Cuối cũng, kết quả ước lượng của các phương

trình 4, phương trình 5 và phương trình 6 được trình bày lần lượt ở các bảng 4.2, bảng

4.3 và bảng 4.4. Việc so sánh tổng thể tại bảng 4.1 mang lại cái nhìn xác đáng rằng

Carhart là phù hợp và đầy đủ nhất trong giai đoạn nghiên cứu tác giả đưa ra.

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH

5.1. Kết luận

Mô hình định giá chứng khoán hay ước lượng TSSL của chứng khoán hợp lý

nhất vẫn còn gây nhiều tranh cãi. Đề tài thu thập số liệu từ 305 công ty trên sàn chứng

khoán HOSE từ năm 1/ 2012 đến 09/2017. Các số liệu này được phụ vụ nhằm ước

lượng 3 mô hình CAPM, FAMA- FRENCH và CARHART nhằm phân tích và tìm ra

mô hình định giá chứng khoán phù hợp nhất cho TTCK Việt Nam. Đề tài đã phân

chia 6 danh mục theo quy mô và giá trị và ước lượng kết quả của 3 mô hình bằng

phương pháp OLS.

Kết quả của cả 3 phương pháp đều cho thấy các phương pháp đều có mức giải

thích cao. Trong đó, mức giải thích ý nghĩa của phần bù rủi ro danh mục thị trường

chiếm tỷ lệ cao nhất. Tuy nhiên, các phần bù rủi ro giá trị, phần bù rủi ro quy mô và

phần bù rủi ro do chênh lệch giá có ý nghĩa và chiều hướng tác động khác nhau ở

từng danh mục.

Kết quả của đề tài cũng cho thấy rằng phương pháp CARHART là phương pháp

cho phép xem xét nhiều phần bù rủi ro nhằm giải thích TSSL của chứng khoán và các

mô hình được ước lượng bằng phương pháp CARHART đều có mức ý nghĩa cao. Do

đó, phương pháp này nên được chọn lựa là phương pháp ưu tiên khi định giá hoặc

phân tích chứng khoán.

Đã có rất nhiều ý kiến đưa ra về việc nên chăng bác bỏ CAPM, một mô hình

được xem là hoàn hảo nhưng đã quá lạc hậu, mặc dù nó là tiền đề đầu tiên cho sự

phát triển các mô hình sau đó. Hay nên chăng chỉ cần giữ lại và nghiên cứu mô hình

cuối cùng 5 nhân tố hay sau này có thể có thêm vài nhân tố nữa. Hoặc là như đề tài

hàm ý so sánh ba mô hình trên cho thị trường chứng khoán Việt Nam chỉ nên dừng

lại tại mô hình Carhart 4 nhân tố để làm cơ sở kiểm định lý thuyết và xây dựng DMDT

cho các nhà đầu tư trong tương lai. Có một điều dễ dàng nhận thấy rằng, khi lý thuyết

tài chính càng phát triển, người ta càng tìm ra và xác định theo một đường hướng

khóa học, xây dựng phân tích trên cơ sở số liệu rằng ngày càng ngày các nhà kinh tế

học càng tìm ra nhiều yếu tố tác động và lượng hóa nó trên các mô hình. Cụ thể là

hiện nay cũng đã có mô hình 5 nhân tố được kiểm nghiệm đúng đắn trên nhiều thị

trường tài chính trên Thế Giới. Theo tác giả, việc xây dựng và kiểm định mô hình

mang tính chất lý giải phần nào xu hướng thị trường trên một cơ sở tư duy, trí thông

minh xã hội. Bên cạnh đó, còn rất nhiều vấn đề và yếu tố tác động trong từng thời

đoạn nghiên cứu mà một mô hình không thể nào giải thích hết được. Bởi vì theo ý

kiến tác giả, một mô hình khoa học nghiên cứu về tài chính thế giới chỉ nên dừng ở

một số yếu tố tác động cơ bản mà tác giả cho rằng CARHART và cần và đủ cho thị

trường chứng khoán Việt Nam. Vì nếu chúng ta càng đi tìm nhiều yếu tố ảnh hưởng,

chúng ta nên đưa nó ra ngoài mô hình như một sự nghiên cứu bổ sung. Bởi vì càng

nhiều yếu tố ảnh hưởng, nếu có, chắc chắn rằng đó là một mô hình hết sức phức tạp,

mà trong đó một số yếu tố ảnh hưởng có nhưng rất mờ nhạt, mà nhất là trong nền

kinh tế Việt Nam, TTCK cũng chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi tâm lý đầu tư trước các

biến cố kinh tế vĩ mô.

Có một nghiên cứu phản biện rất mạnh mẽ đối với mô hình CAPM là “Roll

(1977) lập luận rằng CAPM là vốn không thể kiểm soát được bởi vì các điều kiện

như: dự báo kinh tế duy nhất của CAPM là danh mục thị trường có ý nghĩa trung

bình-hiệu quả; mối quan hệ hồi quy/ beta có thể được tìm thấy trong bất kỳ mẫu

không phân biệt như thế nào lợi nhuận được xác định trong thị trường; tất cả chúng

ta cần là xác định một chỉ số thị trường là hiệu quả, hay tất cả chúng ta cần là xác

định một chỉ mục danh mục đầu tư mà là hiệu quả; tất cả các kiểm tra hiện tại chỉ

cho chúng tôi biết liệu các danh mục thị trường được sử dụng bởi các nhà nghiên

cứu có hiệu quả hay không, họ nói không có gì khác về hiệu quả của danh mục thị

trường ngoài chính nó; một danh mục thị trường thật sự cần bao gồm tất cả các tài

sản trên Thế Giới và CAPM phải sử dụng một chỉ số lớn như của S & P 500, Wilshire

5000, do đó CAPM không thể kiểm tra được.“(Youchang Wu, 2007). Tuy nhiên mô

hình CAPM vẫn là một nền tảng lý thuyết cơ sở đầu tiên và vững chắc tồn tại suốt

bao nhiêu thập kỷ qua. Nếu chỉ xét riêng mức độ ảnh hưởng của mô hình CAPM mà

không tính đến các yếu tố tác động trong các mô hình sau đó, chúng ta vẫn nhìn thấy

được rằng mức độ căn bản của sự tác động yếu tố thị trường đến TSSL vẫn là có sức

ảnh hưởng mạnh mẽ nhất. Các yếu tố bổ sung SMB, HML, WML được xây dựng để

phân tích chi tiết và củng cố thêm cho việc phân chia DMDT. Sự tác động đó đối với

từng danh mục đều khác nhau và có những ý nghĩa khác biệt. Mô hình CAPM cho

đến nay vẫn được sử dụng tại nhiều nước trên Thế Giới có thể khẳng định rằng, cho

dù nó trở nên quá lạc hậu trước sự ra đời của FF ba nhân tố và Carhart 4 nhân tố thì

chắc rằng CAPM là sự giải thích cô đọng nhất cho việc TSSL chịu sự tác động của

lợi nhuận phi rủi ro và cộng thêm một khoản bù đắp rủi ro (Rm-Rf) cho rủi ro toàn

hệ thống của thị trường. Một thực nghiệm cho thấy rằng qua việc kiểm định cả ba mô

hình trên thì đều cho ra kết quả sự ảnh hưởng rất mạnh của yếu tố thị trường ở mức

hơn 50% TSSL của danh mục. Vì vậy nếu trong giả định không có yếu tố nào tác

động nữa, thị trường là hoàn hảo thì rõ ràng mô hình CAPM là vô cùng đơn giản và

chính xác.

5.2. Gợi ý chính sách đối với nhà đầu tư

Kết quả của 3 phương trình được trình bày ở chương 4 cho thấy TSSL của các

chứng khoán phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Trong đó, kết quả tác động của phần bù rủi

ro danh mục thị trường được thể hiện rõ ràng nhất, sau đó là phần bù rủi ro theo quy

mô và phần bù rủi ro theo giá trị. Do đó, khi lựa chọn chứng khoán để đầu tư các nhà

đầu tư cần thiết phải căn cứ vào nhiều yếu tố trong quá khứ để đưa ra phương án đầu

tư hợp lý nhất.

Kết quả ước lượng cũng cho thấy rằng các chứng khoán ở các danh mục có quy

mô nhỏ như SH, SM và SL có giá trị phần bù rủi ro thị trường cao hơn các chứng

khoán ở các danh mục có quy mô lớn như BH, BM và BL. Tuy nhiên, do tác động

tiêu cực của phần bù rủi ro theo giá trị nên các nhà đầu tư nên lựa chọn các chứng

khoán ở danh mục SL vì danh mục này có tác động tiêu cực từ phần bù rủi ro theo

quy mô thấp nhất.

Kết quả từ 3 phương trình đều có tỷ lệ giải thích cao. Tuy nhiên, các nhà đầu tư

nên lựa chọn phương pháp CARHART để ước lượng TSSL của chứng khoán. Phương

pháp CARHART có mức giải thích cao. Thêm vào đó, phương pháp CARHART dựa

trên kết quả của nhiều nhân tố tác động so với các phương pháp còn lại trong đề tài.

Tuy nhiên, nhà đầu tư cần lưu ý sự tác động khác nhau của các nhân tố phần bủ rủi

ro theo quy mô, phần bù rủi ro theo giá trị và phần bù rủi ro chênh lệch giá như đã

phân tích ở chương trước.

Việc nghiên cứu kiểm định các mô hình trên được thực hiện nhiều lần tại nhiều

quốc gia trên Thế giới và tại Việt Nam, kết quả mang lại có khi có sự tương thích với

kết luận của Fama- French (1995), có khi có yếu tố ảnh hưởng không tương thích với

kết luận này. Tại Việt Nam, kết quả cho ra ở mỗi nghiên cứu có vài sự khác biệt. Tuy

nhiên, điều này không có nghĩa là mô hình không chính xác hay không áp dụng được

tại Việt Nam. Một lý do khác có thể nhận thấy rõ ràng là giai đoạn nghiên cứu, dữ

liệu nghiên cứu được thu thập qua các giai đoạn khác nhau, chịu ảnh hưởng của các

biến cố kinh tế khác nhau, cho nên kết quả vì vậy cũng khác nhau. Nhưng lý do chính

đáng để việc kiểm định các yếu tố này được thực hiện liên tục đó là thông qua kết

quả mô hình, chúng ta nhìn thấy được hàm ý và xu hướng trong giai đoạn nghiên cứu

của thị trường. Từ đó, việc phân tích có thể giúp nhà đầu tư cân nhắc phân chia danh

mục cho phù hợp với thực trạng và diễn biến thị trường. Ngoài việc tập trung vào

danh mục đầu tư gồm các công ty có quy mô lớn, độ an toàn cao, nhà đầu tư cũng có

thể bổ sung các cổ phiếu có B/M cao, cổ phiếu đang tăng trưởng, cổ phiếu lướt sóng;

đồng thời, các cổ phiếu có xu hướng tăng giá cũng là một mối quan tâm tốt, vì giá trị

phát triển bền vững.

Dựa trên nghiên cứu đề tài, theo quan điểm nhận định của tác giả thì thứ nhất,

mô hình định giá tài sản CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama French hay mô hình 4 nhân

tố Carhart đều đem lại kết quả cùng quy luật tác động đối với các nhân tố thị trường,

phần bù quy mô, phần bù giá trị, yếu tố tăng giá cổ phiếu. Tại các nước phát triển, thị

trường chứng khoán phát triển ổn định, tâm lý nhà đầu tư vững mạnh, cổng thông tin

minh bạch, đây là những điều kiện để các mô hình định giá tài sản trên kiểm đinh

đúng đắn sự tác động của các nhân tố đến TSSL danh mục. Tại các thị trường chứng

khoán non trẻ, là môi trường hoạt động mới, nguồn lợi nhuận vượt trội có khả năng

được khai thác tốt, thì các mô hình kiểm định này mặc dù cho ra kết quả có thể trái

ngược với kết quả gốc mà lý thuyết mô hình đưa ra; nhưng rõ ràng, đây là cơ sở nhận

biết và dự báo cho xu hướng thị trường, khẩu vị ưa chuộng của thị trường. Từ đó nhà

đầu tư có thể cân nhăc bổ sung thêm vào danh mục của mình, ngoài danh mục cổ

phiếu giá trị cơ sơ, nhà đầu tư có thể xem xét thêm việc bổ sung các cổ phiếu mang

tính thị trường, đang được ưa chuộng.

5.3 Hạn chế và hướng phát triển của đề tài

Hạn chế của đề tài ở chỗ mặc dù đề tài thu thập dữ liệu từ năm 2012 đến năm

2017 từ sàn giao dịch chứng khoán HOSE, và dữ liệu giá chứng khoán theo từng

tháng được thu thập để đưa vào mô hình ước lượng là đủ 5 năm dữ thiệu theo như dự

kiến. Tuy nhiên trong quá trình nghiên cứu phải loại bỏ khá nhiều dữ liệu không đủ

điều kiện hồi quy, nên mẫu nghiên cứu lại trở nên hạn chế về số lượng. Mặt khác,

trong giai đoạn nghiên cứu từ năm 2012 đến năm 2017, đặc biệt là vào năm 2014,

Việt Nam xảy ra nhiều biến động xuất phát từ tình hình kinh tế vĩ mô nên ảnh hưởng

tới kết quả giá chứng khoán. Điều này có thể làm các ước lượng bị thiên lệch và

không chính xác.

Đề tài sử dụng ba phương pháp CAPM, FAMA- FRENCH và CARHART để

ước lượng TSSL của chứng khoán. Các phương pháp này đã ra đời từ lâu nhưng sự

phù hợp của các phương pháp còn gây tranh cãi. Hơn nữa, các phương pháp này

không xem xét những ảnh hưởng từ nên kinh tế vĩ mô, những rủi ro hệ thống có thể

xuất hiện hoặc những kỳ vọng tương lai đối với nền kinh tế trong nước của nhà đầu

tư nước ngoài.

Thực ra ngoài những vấn đề trên, chúng ta đều biết mô hình CAPM, FF, Carhart

được thực hiện dựa trên những giả thiết của lý thuyêt danh mục Markowits, lý thuyết

thị trường vốn. Vì vậy một số giả định của lý thuyết không còn đúng khi đi vào thực

nghiệm. Cụ thể như giả định tất cả các tài sản đều có thể chia nhỏ, hay lạm phát có

thể dự đoán được, không có thay đổi lãi suất,...Điều này không hoàn toàn đúng, vì

vậy tính xác minh của mô hình cũng còn hạn chế.

Nhân tố quy mô và giá trị được tính từ số liệu của các báo cáo tài chính được

công bố, vì vậy, nếu như các thông tin này không đúng đắn, không xác thực sẽ ảnh

hưởng không nhỏ đến kết quả mô hình. Ví dụ như trong trường hộ công ty Bông Bạch

Tuyết, tại thời điểm nghiên cứu tác giả đã loại bỏ vì những thông tin khủng hoảng,

đồng thời hậu quả của thời gian dài của báo cáo tài chính lỗ thật lời giả mang lại là

chuyển niêm yết. Tuy nhiên, nếu như đều này chưa xảy ra, việc đưa công ty này vào

nghiên cứu có thể sẽ làm ảnh hưởng cho những dự báo sau này. Do vậy, đề tài mong

muốn cơ sở trên có thể là nguồn định hướng cho các nhà đầu tư. Vì hạn chế dữ liệu

tài chính của đề tài còn nằm ở việc khai thác thông tin công khai. Việc khai thác dữ

liệu muốn mang tính chính xác nhất còn phải thông qua sự kiểm định, xác minh theo

cơ quan chức năng mới mang lại tính xác thực cho đề tài hơn nữa. Tuy nhiên, mặt

hạn chế này cũng vượt quá giới hạn khả năng của đề tài thạc sỹ nên tác giả chỉ dừng

lại ở mức tập hợp xử lý các dữ liệu từ các nguồn điện tử.

Đề tài có thể phát triển nhằm khắc phục các hạn chế có thể như có thể mở rộng

mẫu nghiên cứu bằng cách kéo dài thời gian thu thập để trong quá trình xử lý dữ liệu,

việc lược bỏ các dữ liệu không đúng chuẩn sẽ giảm mẫu của nghiên cứu nhưng không

đáng kể. Đồng thời, dữ liệu nghiên cứu nên được phân chia các giai đoạn trước và

sau khủng hoảng năm 2009 của TTCK Việt Nam. Cuối cùng đề tài hướng đến kiểm

định so sánh thêm phương pháp FAMA- FRENCH 5 nhân tố. Sự bổ sung nhiều

phương pháp ước lượng TSSL khác nhau sẽ cho phép nghiên cứu dễ dàng chọn lựa

được phương pháp phù hợp nhất.

Trong mục 2.2.3 chương 2, khi lược khảo nghiên cứu của Manuel Ammann và

Michael Steiner( 2008) về ảnh hưởng của nhân tố xu hướng tăng giá lên TSSL của

danh mục, tác giả tìm thấy một phát hiện đáng chú ý là trong DMĐT, người ta quan

tâm đến chỉ số skewness và kurtosis của danh mục nhiều hơn là các yếu tố khác. Thực

tế cho thấy không phải một công ty quy mô lớn hay công ty có giá trị sổ sách so với

thị trường cao sẽ được quan tâm. Mặc dù trong lý thuyết kurtosis và skewness là

những chỉ số để xem xét một dữ liệu là có phân phối chuẩn hay không. Trong thực tế

một DMĐT khó có thể có phân phối chuẩn, các nhà đầu tư quan tâm đến kurtosis ở

mức độ một DMĐT có kurtosis lớn hơn 3 được xem là ít rủi ro, và một DMĐT chứ

những skewness dương thì cho thấy nếu DMĐT có TSSL âm thường xuyên thì vẫn

có những ngày dương rất mạnh, vì vậy một DMĐT có TSSL trung bình dương và

skewness dương hẳn là quá hoàn hảo. Việc lựa chọn DMĐT còn phải cân nhắc đến

hai chỉ số kurtosis (độ rủi ro) và skewness (tác giả xem là TSSL vượt trội tiềm năng

của DMĐT). Tác giả hy vọng rằng hạn chế được nêu ra đây và những hướng nghiên

cứu tiếp sẽ giúp các nhà đầu tư quan tâm đến việc xây dựng danh mục của họ một

cách đúng đắn và hợp lý.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

 Tài liệu tiếng Anh

1. Bartholdy, Jan và Peare, P. (2003). Unbiased estimation of expected return using

CAPM. International Review of Financial Analysis, 12(1), 69-81.

2. Bartholdy và Peare (2005) cho of expected return: CAPM vs. Fama và French.

International Review of Financial Analysis, 14(4), 407-427.

3. Bodnar, Gordon và Dumas, Bernard và Marston, Richard (2003). Cross-border

valuation: The international cost of equity capital: National Bureau of Economic

Research.

4. Philip Brown, Allan W. Kleidon và Terry A. Marsh (1983). New evidence on the

nature of size-related anomalies in stock prices. Journal of financial economics,

12(1), 33-56.

5. Mark M. Carhart (1997). On persistence in mutual fund performance. The Journal

of finance, 52(1), 57-82.

6. Connor, Gregory và Sehgal, Sanjay (2001),Tests of the Fama và French model in

India, AIMS International conferenceon Management

7. Dumas, B. (1994). A test of the international CAPM using business cycles

indicators as instrumental variables The internationalization of equity markets,

University of Chicago Press, 23-58

8. Al-Mwalla, Mona, Mahmoud Karasnehm (2011), Fama & French: Three factor

model: Evidence from emerging market. European Journal of Economics, Finance

and Administrative Sciences, 41, trang 132-140

9. Eugene Fama và Kenneth French (1992). The cross- section of expected stock

returns. The Journal of finance, 47(2), 427-465.

10. Eugene Fama và Kenneth French (1993). Common risk factors in the returns on

stocks and bonds. Journal of financial economics, 33(1), 3-56.

11. Eugene Fama và Kenneth French (1995). Size và book‐to‐market factors in

earnings and returns. The Journal of finance, 50(1), 131-155.

12. Heffernan, S. A. (1990). A characteristics definition of financial markets. Journal

of Banking & Finance, 14(2-3), 583-609.

13. Ravi Jagannathan và Zhenyu Wang (1996). The conditional CAPM và the cross‐

section of expected returns. The Journal of finance, 51(1), 3-53.

14. Fischer Black, Michael C. Jensen và Myron Scholes (1972). The capital asset

pricing model: Some empirical tests.

15. Kees G. Koedijk, Mathijs A. Van và Dijk (2004). Global risk factors và the cost of

capital. Financial Analysts Journal, 60(2), 32-38.

16. Kelvin J. Lancaster (1966). A new approach to consumer theory. Journal of Political

Economy, 74(2), 132-157.

17. William F. Sharpe (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium

under conditions of risk. The Journal of finance, (9/1964), 19(3), 425-442.

18. C.W.J. Granger và P. Newbold (1973), Spurious regressions in econometrics,

Journal of Econometrics 2 (1974), 111-120.

19. Tarun Chordia và Lakshmanan Shivakumar (2005), Earnings and Price

Momentum, Journal of Financial Economics, 2006, 80, 3, 627-656.

20. Manuel Ammann và Michael Steiner( 2008), Risk Factors for the Swiss Stock

Market, Swiss Journal of Economics và Statistics (SJES), Swiss Society of

Economics and Statistics (SSES), 144(I), 1-35, 3.

 Tài liệu tiếng Việt

21. Võ Hồng Đức và Đặng Hoàng Mai (2014). Ứng dụng mô hình Fama-French 3 nhân

tố cho Việt nam: Cách tiếp cận mới về phân chia danh mục đầu tư. Tạp chí Phát

triển Kinh tế, số 290, trang 18-30.

22. Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008), Mô hình fama-french: một nghiên

cứu thực nghiệm đối với thị trường chứng khoán việt nam, Tạp chí Phát triển Kinh

tế, 290, 18-30.

23. Nguyễn Văn Nam, Vương Trọng Nghĩa (2002). Giáo trình Thị trường chứng khoán,

NXB Tài Chính. Hà Nội, 2002.[3] Nguyễn Duy Tiến.

24. Trần Thị Hải Lý, 2010. Mô hình 3 nhân tố của Fama và French hoạt động như thế

nào trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí phát triển kinh tế, 239, trang

50-57. Phạm, Văn Sơn (2010). Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản

vốn cho thị trường chứng khoán Việt Nam.

25. Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang (2014). Mô hình 3 nhân tố Fama

French: Các bằng chứng thực nghiệm từ Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ

Chí Minh, Tạp chí khoa học Trường Đại Học Cần Thơ, phần D: Khoa học Chính

trị, Kinh tế và Pháp luật, số 32 (2014), trang 61-68.

 Nguồn dữ liệu điện tử

26. http://cafef.vn/gia-co-phieu-duoc-chi-phoi-boi-cac-bien-so-nao-

20170307144509505.chn

27. https://www.vndirect.com.vn/portal/cong-cu-phan-tich-chung-khoan/bieu-do-ky-

thuat.shtml

28. http://finance.vietstock.vn/bo-loc-co-phieu.htm

29. http://ptkt.vietstock.vn/

30. http://vinacorp.vn/news/mo-hinh-tuyet-dep-capm-lieu-co-the-su-dung-duoc-o-

viet-nam/ct-287349

31. http://vneconomy.vn/vn-index-se-tiep-tuc-chinh-phuc-cac-vung-dinh-moi-nam-

2018-20171214175612721.htm

32. https://www.stata.com/manuals13

33. http://vneconomy.vn/chung-khoan/2014-nam-thang-tram-chua-tung-co-cua-

chung-khoan-viet-nam-20141225022450512.htm

34. http://infonet.vn/vnindex-len-cao-nhat-trong-10-nam-chung-khoan-viet-nam-lot-

top-3-the-gioi-post250034.info

PHỤ LỤC

Danh sách cổ phiếu các công ty niêm yết

STT Khối lượng lưu hành Ngày niêm yết Tên công ty niêm yết Mã chứng khoán Khối lượng đăng ký niêm yết

59.249.988,00

AAA 06/10/2016

12.635.840,00

9.935.701,00

AAM 13/07/2009

14.107.207,00

11.497.257,00

ABT 12/06/2006

22.799.675,00

ACL 23/08/2007

16.873.481,00

21.243.481,00

ADS 22/06/2016

28.109.743,00

AGF 26/04/2002

18.200.000,00

AGM 14/09/2012

64.878.394,00

AMD 08/06/2015

125.044.625,00

124.649.875,00 28/11/2007

ANV

12.020.400,00

11.804.030,00

APC 22/01/2010

241.933.853,00

241.933.853,00 24/12/2009

ASM

37.339.929,00

37.339.542,00

ASP 01/02/2008

15.220.000,00

Công ty Cổ phần Nhựa và Môi trường Xanh An Phát Công ty Cổ phần Thủy sản Mekong Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản Bến Tre Công ty Cổ phần Xuất Nhập Khẩu Thủy sản Cửu Long An Giang Công ty Cổ phần Damsan Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản An Giang Công ty Cổ phần Xuất Nhập Khẩu An Giang Công ty Cổ phần Đầu tư và Khoáng sản AMD Group Công ty Cổ phần Nam Việt Công ty Cổ phần Chiếu xạ An Phú Công ty Cổ phần Tập đoàn Sao Mai Công ty Cổ phần Tập đoàn Dầu khí An Pha Công ty Cổ phần An Trường An ATG 10/08/2016

15.420.782,00

BBC 17/12/2001

30.000.000,00

BCE 15/06/2010

108.005.760,00

108.005.760,00 08/07/2015

BCG

86.720.144,00

BCI 25/12/2008

57.167.993,00

BFC 27/08/2015

12.392.630,00

BMC 12/12/2006

81.860.938,00

BMP 12/06/2006

12.374.997,00

BRC 27/10/2011

92.988.492,00

97.632.286,00

BSI 13/07/2011

60.485.600,00

BTP 17/11/2009

12.878.703,00

13.500.000,00

BTT 04/03/2010

13.663.992,00

C32 06/09/2012

17.020.130,00

C47 21/03/2011

57.600.000,00

CAV 28/10/2014

35.499.885,00

CCL 21/01/2011

15.706.406,00

CDC Công ty Cổ phần BIBICA Công ty Cổ phần Xây dựng và Giao thông Bình Dương Công ty Cổ phần Bamboo Capital Công ty Cổ phần Đầu tư Xây dựng Bình Chánh Công ty Cổ phần Phân bón Bình Điền Công ty Cổ phần Khoáng sản Bình Định Công ty Cổ phần Nhựa Bình Minh Công ty Cổ phần Cao su Bến Thành Công ty Cổ phần Chứng khoán Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Công ty Cổ phần Nhiệt điện Bà Rịa Công ty Cổ phần Thương mại – Dịch vụ Bến Thành Công ty Cổ phần Đầu tư Xây dựng 3-2 13.663.992,00 Công ty Cổ phần Xây dựng 47 Công ty Cổ phần Dây cáp điện Việt Nam Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Đô thị Dầu khí Cửu Long Công ty Cổ phần Chương Dương 27/08/2010

31.504.975,00

CDO 24/02/2015

41.500.000,00

CEE 08/05/2017

31.539.947,00

CIG 01/07/2011

279.806.415,00

246.244.905,00 24/02/2006

CII

13.103.830,00

CLC 18/10/2006

21.150.000,00

CLG 30/07/2010

21.150.000,00

CLG 30/07/2010

13.000.000,00

CLW 20/10/2010

67.341.953,00

CMG 13/01/2010

8.000.000,00

7.283.370,00

CMT 25/01/2010

12.103.912,00

CMV 09/06/2010

13.221.234,00

CMX 02/11/2010

27.000.000,00

26.999.673,00

CNG 14/11/2011

14.120.628,00

COM 12/05/2006

103.626.467,00

103.625.262,00 04/08/2009

Công ty Cổ phần Tư vấn Thiết kế và Phát triển Đô thị Công ty Cổ phần Xây dựng Hạ tầng CII Công ty Cổ phần COMA18 Công ty Cổ phần Đầu tư Hạ tầng Kỹ thuật TP.HCM Công ty Cổ phần Cát Lợi Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Nhà đất COTEC Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Nhà đất COTEC Công ty Cổ phần Cấp nước Chợ Lớn Công ty Cổ phần Tập đoàn Công nghệ CMC Công ty Cổ phần Công nghệ Mạng và Truyền thông Công ty Cổ phần Thương nghiệp Cà Mau Công ty Cổ phần Chế biến Thủy sản và Xuất nhập khẩu Cà Mau Công ty Cổ phần CNG Việt Nam Công ty Cổ phần Vật tư - Xăng dầu Công ty Cổ phần Công nghiệp Cao su Miền Nam CSM

44.200.000,00

CSV 24/02/2015

62.999.997,00

CTI 10/02/2010

125.999.511,00

125.999.511,00 10/08/2016

CHP

10.700.000,00

10.654.984,00

D2D 24/06/2009

43.978.691,00

43.977.885,00

DAG 01/03/2010

34.200.000,00

DAH 30/09/2016

38.100.000,00

43.814.920,00

DAT 06/10/2015

529.400.000,00

529.400.000,00 20/03/2015

DCM

39.751.747,00

39.600.278,00

DGW 24/07/2015

15.119.946,00

15.061.213,00

DHA 12/04/2004

29.342.849,00

34.459.769,00

DHC 18/06/2009

130.746.071,00

130.746.071,00 01/12/2006

DHG

25.143.123,00

DHM 11/07/2012

26.585.840,00

26.084.560,00

DIC 22/11/2006

238.194.819,00

238.194.819,00 12/08/2009

Công ty Cổ phần Hóa chất cơ bản miền Nam Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Cường Thuận IDICO Công ty Cổ phần Thủy điện Miền Trung Công ty Cổ phần Phát triển Đô thị Công nghiệp số 2 Công ty Cổ phần Tập đoàn Nhựa Đông Á Công ty Cổ phần Tập đoàn Khách sạn Đông Á Công ty Cổ phần Đầu tư Du lịch và Phát triển Thủy sản Công ty Cổ phần Phân bón Dầu khí Cà Mau Công ty Cổ phần Thế Giới Số Công ty Cổ phần Hóa An Công ty Cổ phần Đông Hải Bến Tre Công ty Cổ phần Dược Hậu Giang Công ty Cổ phần Thương mại và Khai thác Khoáng sản Dương Hiếu Công ty Cổ phần Đầu tư và Thương mại DIC Tổng Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Xây dựng DIG

285.057.815,00

285.057.815,00 14/06/2010

DLG

391.400.000,00

391.334.260,00 29/10/2007

DPM

43.000.000,00

40.124.790,00

DPR 22/11/2007

34.359.416,00

31.917.016,00

DQC 14/02/2008

118.792.605,00

118.792.605,00 28/11/2006

DRC

49.000.000,00

DRH 13/07/2010

9.500.000,00

DRL 30/03/2012

12.083.009,00

DSN 17/09/2010

15.000.000,00

DTA 30/06/2010

61.435.604,00

60.630.984,00

DTL 28/05/2010

8.151.820,00

DTT 06/12/2006

40.000.000,00

DVP 24/11/2009

303.192.686,00

302.942.630,00 14/12/2009

DXG

9.900.000,00

Công ty Cổ phần Tập đoàn Đức Long Gia Lai Tổng Công ty Phân bón và Hóa chất Dầu khí - Công ty Cổ phần Công ty Cổ phần Cao su Đồng Phú Công ty Cổ phần Bóng đèn Điện Quang Công ty Cổ phần Cao su Đà Nẵng Công ty Cổ phần Đầu tư Căn Nhà Mơ Ước Công ty Cổ phần Thủy điện - Điện lực 3 Công ty Cổ phần Công viên nước Đầm Sen Công ty Cổ phần Đệ Tam Công ty Cổ phần Đại Thiên Lộc Công ty Cổ phần Kỹ nghệ Đô Thành Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Cảng Đình Vũ Công ty Cổ phần Dịch vụ và Xây dựng Địa ốc Đất Xanh Công ty Cổ phần Vicem Vật liệu Xây dựng Đà Nẵng DXV 24/01/2008

50.928.243,00

50.916.853,00

ELC Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển 05/10/2010

Công nghệ Điện tử - Viễn thông

11.473.000,00

EMC 31/08/2012

41.979.773,00

EVE 30/11/2010

41.000.000,00

FCM 08/05/2013

54.352.916,00

FCN 18/07/2012

38.629.988,00

FDC 25/12/2009

254.730.247,00

254.730.247,00 07/08/2015

FIT

638.038.737,00

638.038.737,00 29/07/2013

FLC

50.000.000,00

FTM 16/01/2017

14.909.460,00

14.857.500,00

GDT 03/11/2009

15.555.620,00

15.506.360,00

GMC 06/12/2006

179.432.281,00

288.276.957,00 08/03/2002

GMD

30.000.000,00

GSP 20/12/2011

250.000.000,00

250.000.000,00 23/09/2014

GTN

13.924.588,00

13.885.908,00

GIL 28/12/2001

927.467.947,00

927.399.283,00 15/12/2008

Công ty Cổ phần Cơ điện Thủ Đức Công ty Cổ phần Everpia Công ty Cổ phần Khoáng sản FECON Công ty Cổ phần FECON Công ty Cổ phần Ngoại thương và Phát triển Đầu tư Thành phố Hồ Chí Minh Công ty Cổ phần Tập đoàn F.I.T Công ty Cổ phần Tập đoàn FLC Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Đức Quân Công ty Cổ phần Chế biến Gỗ Đức Thành Công ty Cổ phần Sản xuất Thương mại May Sài Gòn Công ty Cổ phần GEMADEPT Công ty Cổ phần Vận tải Sản phẩm Khí Quốc tế Công ty Cổ phần GTNFOODS Công ty Cổ phần Sản xuất Kinh doanh Xuất nhập khẩu Bình Thạnh Công ty Cổ phần Hoàng Anh Gia Lai HAG

34.507.818,00

33.934.765,00

21/01/2015 HAH

117.299.314,00

117.299.314,00 07/04/2010

HAI

55.626.621,00

55.471.151,00

02/08/2000 HAP

101.130.100,00

101.130.100,00 10/01/2013

HAR

8.000.000,00

7.800.000,00

18/12/2002 HAS

23.342.433,00

13/12/2006 HAX

13.500.000,00

0,00

27/06/2016 HCD

45.078.926,00

45.077.847,00

25/09/2007 HDC

274.744.063,00

269.744.063,00 13/12/2011

HHS

44.375.385,00

44.225.385,00

01/09/2009 HLG

100

21.000.000,00

HMC 28/11/2006

101

767.143.895,00

767.143.895,00 10/07/2015

HNG

102

476.600.000,00

476.599.274,00 12/10/2010

HQC

103

30.206.622,00

Công ty Cổ phần Vận tải và Xếp dỡ Hải An Công ty Cổ phần Nông dược HAI Công ty Cổ phần Tập đoàn HAPACO Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại Bất động sản An Dương Thảo Điền Công ty Cổ phần HACISCO Công ty Cổ phần Dịch vụ Ô tô Hàng Xanh Công ty Cổ phần Đầu tư Sản xuất và Thương mại HCD Công ty Cổ phần Phát triển nhà Bà Rịa – Vũng Tàu Công ty Cổ phần Đầu tư Dịch vụ Hoàng Huy Công ty Cổ phần Tập đoàn Hoàng Long Công ty Cổ phần Kim khí Thành phố Hồ Chí Minh - Vnsteel Công ty Cổ phần Nông nghiệp Quốc tế Hoàng Anh Gia Lai Công ty Cổ phần Tư vấn – Thương mại – Dịch vụ Địa ốc Hoàng Quân Công ty Cổ phần Cao su Hòa Bình HRC 22/11/2006

349.996.683,00

349.996.683,00 05/11/2008

104

HSG

381.589.911,00

381.541.911,00 31/10/2007

105

HT1

106

24.949.200,00

HTI 09/12/2010

12.000.000,00

107

19/10/2010 HTL

13.104.000,00

108

07/12/2005 HTV

9.999.944,00

109

02/03/2011 HU3

227.038.291,00

222.038.291,00 16/11/2009

110

HVG

111

36.960.000,00

41.525.250,00

HVX 31/08/2010

112

12.807.000,00

ICF 11/12/2007

113

181.609.671,00

181.609.671,00 17/05/2011

IDI

114

137.097.323,00

137.097.323,00 05/04/2010

IJC

115

42.978.151,00

42.958.351,00

IMP 15/11/2006

116

938.463.607,00

938.321.575,00 11/01/2006

ITA

117

69.086.688,00

68.646.328,00

ITC 24/09/2009

118

19.064.798,00

19.049.030,00

Công ty Cổ phần Tập đoàn Hoa Sen Công ty Cổ phần Xi măng Hà Tiên 1 Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Hạ tầng IDICO Công ty Cổ phần Kỹ thuật và Ô tô Trường Long Công ty Cổ phần Vận tải Hà Tiên Công ty Cổ phần Đầu tư và Xây dựng HUD3 Công ty Cổ phần Hùng Vương Công ty Cổ phần Xi măng Vicem Hải Vân Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại Thủy sản Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Đa Quốc Gia I.D.I Công ty Cổ phần Phát triển Hạ tầng Kỹ thuật Công ty Cổ phần Dược phẩm Imexpharm Công ty Cổ phần Đầu tư và Công nghiệp Tân Tạo Công ty Cổ phần Đầu tư - Kinh doanh Nhà Công ty Cổ phần Công nghệ Tiên Phong ITD 13/12/2011

119

112.500.171,00

112.500.171,00 01/06/2011

JVC

120

23.999.999,00

KAC 08/10/2010

475.711.167,00

469.760.189,00 07/12/2009

121

KBC

256.653.397,00

205.661.141,00 18/11/2005

122

KDC

336.000.000,00

336.000.000,00 21/01/2010

123

KDH

56.877.807,00

56.881.443,00

124

23/06/2008 KMR

125

17.160.000,00

KPF 18/02/2016

93.427.360,00

126

93.427.360,00

KSA 07/07/2010

46.800.000,00

127

46.800.000,00

KSB 17/12/2009

57.509.675,00

128

57.509.675,00

KSH 03/11/2008

14.120.309,00

129

14.120.309,00

KHA 14/08/2002

130

40.051.296,00

KHP 08/12/2006

9.890.000,00

131

9.790.000,00

L10 11/12/2007

14.728.019,00

132

14.728.019,00

LAF 11/12/2000

78.000.000,00

133

77.999.662,00

Công ty Cổ phần Thiết bị Y tế Việt Nhật Công ty Cổ phần Đầu tư Địa ốc Khang An Tổng Công ty Phát triển Đô Thị Kinh Bắc – Công ty Cổ phần Công ty Cổ phần Tập đoàn Kido Công ty Cổ phần Đầu tư và Kinh doanh Nhà Khang Điền Công ty Cổ phần MIRAE Công ty Cổ phần Đầu tư Tài chính Hoàng Minh Công ty Cổ phần Công nghiệp Khoáng sản Bình Thuận Công ty Cổ phần Khoáng sản và Xây dựng Bình Dương Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển KSH Công ty Cổ phần Đầu tư và Dịch vụ Khánh Hội Công ty Cổ phần Điện lực Khánh Hòa 41.551.296,00 Công ty Cổ phần Lilama 10 Công ty Cổ phần Chế biến Hàng xuất khẩu Long An Công ty Cổ phần LICOGI 16 LCG 17/10/2008

24.632.809,00

24.633.000,00

134

08/09/2011 LCM

159.957.806,00

159.957.806,00 05/08/2015

135

LDG

136

192.854.765,00

192.854.765,00 29/11/2006

LGC

34.596.684,00

137

34.593.784,00

LGL 23/09/2009

27.383.148,00

138

49.939.812,00

LHG 15/03/2010

32.400.000,00

139

32.400.000,00

LIX 01/12/2009

9.388.682,00

140

9.388.682,00

LM8 05/11/2010

141

70.000.000,00

LSS 21/12/2007

15.071.337,00

142

15.052.615,00

MCP 18/12/2006

10.889.031,00

143

10.324.781,00

MDG 05/01/2011

32.735.210,00

144

32.735.090,00

MHC 31/12/2004

30.000.000,00

145

30.000.000,00

NAF 28/09/2015

8.000.000,00

146

7.999.980,00

NAV 30/11/2006

95.912.099,00

147

97.432.174,00

NBB 20/11/2008

148

130.000.000,00

130.000.000,00 10/01/2011

NKG

149

157.226.409,00

157.226.409,00 25/01/2013

NLG

21.920.000,00

150

21.920.000,00

NNC 10/06/2010

15.295.000,00

151

15.283.528,00

Công ty Cổ phần Khai thác và Chế biến Khoáng sản Lào Cai Công ty Cổ phần Đầu tư LDG Công ty Cổ phần Đầu tư Cầu Đường CII Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Đô thị Long Giang Công ty Cổ phần Long Hậu Công ty Cổ phần Bột giặt LIX Công ty Cổ phần Lilama 18 Công ty Cổ phần Mía đường Lam Sơn 70.000.000,00 Công ty Cổ phần In và Bao bì Mỹ Châu Công ty Cổ phần Miền Đông Công ty Cổ phần MHC Công ty Cổ phần Nafoods Group Công ty Cổ phần Nam Việt Công ty Cổ phần Đầu tư Năm Bảy Bảy Công ty Cổ phần Thép Nam Kim Công ty Cổ phần Đầu tư Nam Long Công ty Cổ phần Đá Núi Nhỏ Công ty Cổ phần Giống cây trồng Trung Ương NSC 01/12/2006

152

287.876.029,00

287.876.029,00 02/06/2015

NT2

153

63.600.000,00

60.989.950,00

NTL 06/12/2007

154

90.500.000,00

NVT 28/04/2010

155

299.999.999,00 16/04/2010

OGC

156

25.311.696,00

OPC 20/10/2008

157

46.471.707,00

PAC 09/11/2006

158

117.723.630,00

117.693.630,00 18/11/2010

PAN

159

115.452.842,00

115.452.410,00 09/11/2016

PC1

160

12.347.987,00

PDN 04/08/2011

161

221.990.923,00

221.990.923,00 22/07/2010

PDR

162

86.600.124,00

PET 13/08/2007

163

60.342.638,00

60.339.285,00

PGC 20/10/2006

164

89.999.025,00

89.998.070,00

PGD 19/11/2009

165

15.199.345,00

14.210.225,00

PIT 09/01/2008

15.360.478,00

166

15.360.478,00

Công ty Cổ phần Điện lực Dầu khí Nhơn Trạch 2 Công ty Cổ phần Phát triển Đô thị Từ Liêm Công ty Cổ phần Bất động sản Du lịch Ninh Vân Bay Công ty Cổ phần Tập đoàn Đại Dương 300.000.000,00 Công ty Cổ phần Dược phẩm OPC Công ty Cổ phần Pin Ắc quy miền Nam Công ty Cổ phần Tập đoàn PAN Công ty Cổ phần Xây lắp Điện I Công ty Cổ phần Cảng Đồng Nai Công ty Cổ phần Phát triển Bất động sản Phát Đạt Tổng Công ty Cổ phần Dịch vụ Tổng hợp Dầu khí Tổng Công ty Gas Petrolimex - Công ty Cổ phần Công ty Cổ phần Phân phối Khí thấp áp Dầu khí Việt Nam Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu PETROLIMEX Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu Đường thủy Petrolimex PJT 11/12/2006

167

11.040.241,00

10.799.351,00

PNC 21/06/2005

168

108.102.034,00

108.101.325,00 26/12/2008

PNJ

169

187.449.951,00

186.317.161,00 07/04/2010

POM

170

326.235.000,00

320.613.054,00 17/01/2007

PPC

171

48.290.629,00

PPI 02/04/2010

172

25.920.194,00

PTB 20/05/2011

173

17.999.999,00

16.209.999,00

PTC 08/12/2008

174

100.000.000,00

98.865.080,00

PTL 15/09/2010

175

383.266.160,00

382.850.160,00 15/11/2006

PVD

176

281.440.162,00

281.440.162,00 27/11/2007

PVT

177

30.000.000,00

PXI 07/06/2010

178

60.000.000,00

PXS 27/05/2010

179

20.000.000,00

PXT 09/06/2010

180

81.300.000,00

78.490.047,00

PHR 04/08/2009

181

69.329.928,00

Công ty Cổ phần Văn hóa Phương Nam Công ty Cổ phần Vàng bạc Đá quý Phú Nhuận Công ty Cổ phần Thép POMINA Công ty Cổ phần Nhiệt điện Phả Lại Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Dự án Hạ tầng Thái Bình Dương Công ty Cổ phần Phú Tài Công ty Cổ phần Đầu tư và Xây dựng Bưu điện Công ty Cổ phần Đầu tư Hạ tầng và Đô thị Dầu khí Tổng Công ty Cổ phần Khoan và Dịch vụ Khoan Dầu khí Tổng Công ty Cổ phần Vận tải Dầu khí Công ty Cổ phần Xây dựng Công nghiệp & Dân dụng Dầu khí Công ty Cổ phần Kết cấu Kim loại và Lắp máy Dầu khí Công ty Cổ phần Xây lắp Đường ống Bể chứa Dầu khí Công ty Cổ phần Cao su Phước Hòa Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Quảng Bình QBS 04/11/2014

182

275.129.141,00 27/07/2010

QCG

11.500.000,00

183

11.500.000,00

RAL 23/10/2006

28.286.076,00

184

28.286.076,00

RDP 21/08/2009

310.058.841,00

185

310.050.926,00 18/07/2000

REE

28.708.169,00

186

70.368.754,00

RIC 23/07/2007

42.200.000,00

187

42.200.000,00

S4A 26/04/2016

241.785.703,00

188

241.785.703,00 18/07/2000

SAM

12.666.611,00

189

12.270.841,00

SAV 26/04/2002

60.488.261,00

190

60.288.271,00

SBA 28/04/2010

557.018.673,00

191

557.018.673,00 25/02/2008

SBT

14.984.550,00

192

14.983.499,00

SC5 10/04/2007

8.500.000,00

193

8.477.640,00

SCD 12/11/2006

243.872.424,00

194

243.871.235,00 06/10/2016

SCR

11.291.459,00

195

11.234.819,00

SFC 16/06/2004

196

47.897.333,00

SFG 17/11/2014

11.368.242,00

197

11.238.230,00

SFI 08/12/2006

74.001.914,00

198

74.001.604,00

Công ty Cổ phần Quốc Cường Gia Lai 275.129.310,00 Công ty Cổ phần Bóng đèn Phích nước Rạng Đông Công ty Cổ phần Nhựa Rạng Đông Công ty Cổ phần Cơ Điện Lạnh Công ty Cổ phần Quốc tế Hoàng Gia Công ty Cổ phần Thủy điện Sê San 4A Công ty Cổ phần SAM Holdings Công ty Cổ phần Hợp tác Kinh tế và Xuất nhập khẩu SAVIMEX Công ty Cổ phần Sông Ba Công ty Cổ phần Thành Thành Công - Biên Hòa Công ty Cổ phần Xây dựng số 5 Công ty Cổ phần Nước giải khát Chương Dương Công ty Cổ phần Địa ốc Sài Gòn Thương Tín Công ty Cổ phần Nhiên liệu Sài Gòn Công ty Cổ phần Phân bón Miền Nam 47.897.333,00 Công ty Cổ phần Đại lý Vận tải SAFI Công ty Cổ phần Công nghệ Viễn thông Sài Gòn SGT 10/01/2008

199

22.579.200,00

27.579.200,00

SHA 27/09/2016

200

64.232.406,00

63.913.546,00

SHI 23/12/2009

201

64.516.000,00

SII 22/08/2012

202

68.998.620,00

SJD 11/12/2006

203

100.000.000,00

99.041.940,00

SJS 11/05/2006

204

47.979.437,00

SKG 16/05/2014

205

16.120.000,00

SMA 23/09/2010

206

42.005.961,00

41.999.243,00

SMC 29/09/2006

207

14.000.000,00

13.770.000,00

SPM 07/05/2010

208

28.065.765,00

28.063.368,00

SRC 23/09/2009

209

32.495.397,00

32.482.357,00

SRF 05/10/2009

210

14.992.367,00

13.516.855,00

SSC 29/12/2004

211

25.720.902,00

ST8 10/12/2007

212

85.437.879,00

STG 04/02/2010

213

59.937.798,00

STK 10/09/2015

214

8.000.000,00

Công ty Cổ phần Sơn Hà Sài Gòn Công ty Cổ phần Quốc tế Sơn Hà Công ty Cổ phần Hạ tầng nước Sài Gòn Công ty Cổ phần Thủy điện Cần Đơn Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Đô thị và Khu công nghiệp Sông Đà Công ty Cổ phần Tàu cao tốc Superdong – Kiên Giang Công ty Cổ phần Thiết bị Phụ tùng Sài Gòn Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại SMC Công ty Cổ phần SPM Công ty Cổ phần Cao su Sao Vàng Công ty Cổ phần Kỹ Nghệ Lạnh Công ty Cổ phần Giống Cây trồng Miền Nam Công ty Cổ phần Siêu Thanh Công ty Cổ phần Kho vận Miền Nam Công ty Cổ phần Sợi Thế Kỷ Công ty Cổ phần Vận chuyển Sài Gòn Tourist STT 12/05/2011

215

24.995.573,00

24.975.507,00

SVC 27/05/2009

216

12.832.437,00

SVI 05/03/2012

217

10.526.937,00

SVT 26/07/2011

218

20.000.000,00

18.190.900,00

SZL 15/08/2008

219

33.879.648,00

TAC 06/12/2006

220

63.500.000,00

TBC 25/09/2009

221

20.943.893,00

TCL 11/12/2009

222

51.653.829,00

51.553.379,00

TCM 05/10/2007

223

18.711.000,00

17.315.266,00

TCO 08/02/2012

224

10.373.190,00

45.425.142,00

TCR 26/12/2006

225

12.788.000,00

TCT 14/01/2016

226

100.000.000,00

100.000.000,00 16/04/2010

TDC

227

81.634.927,00

TDH 23/11/2006

228

8.500.000,00

TDW 17/09/2010

229

9.569.900,00

Công ty Cổ phần Dịch vụ Tổng hợp Sài Gòn Công ty Cổ phần Bao bì Biên Hòa Công ty Cổ phần Công nghệ Sài Gòn Viễn Đông Công ty Cổ phần Sonadezi Long Thành Công ty Cổ phần Dầu thực vật Tường An Công ty Cổ phần Thủy điện Thác Bà Công ty Cổ phần Đai lý Giao nhận Vận tải Xếp dỡ Tân Cảng Công ty Cổ phần Dệt may - Đầu tư - Thương mại Thành Công Công ty Cổ phần Vận tải Đa phương thức Duyên Hải Công ty Cổ phần Công nghiệp Gốm sứ TAICERA Công ty Cổ phần Cáp treo Núi Bà Tây Ninh Công ty Cổ phần Kinh doanh và Phát triển Bình Dương Công ty Cổ phần Phát triển Nhà Thủ Đức Công ty Cổ phần Cấp nước Thủ Đức Công ty Cổ phần TIE TIE 16/11/2009

230

26.400.000,00

TIX 17/11/2009

231

50.556.256,00

TLG 02/02/2010

92.962.313,00

91.502.313,00

232

04/03/2010 TLH

70.000.000,00

233

08/06/2009 TMP

34.564.342,00

34.552.723,00

234

02/08/2000 TMS

37.287.680,00

36.877.980,00

235

15/01/2010 TMT

12.592.167,00

12.247.213,00

236

04/05/2005 TNA

19.250.000,00

237

07/08/2007 TNC

25.500.000,00

238

14/05/2010 TNT

24.430.596,00

21.268.956,00

239

20/11/2007 TPC

16.160.646,00

16.051.594,00

240

01/07/2002 TS4

241

147.648.084,00

147.648.084,00 24/09/2007

TSC

242

144.607.840,00

144.607.376,00 01/02/2008

TTF

243

26.691.319,00

TV1 14/09/2010

244

6.134.773,00

30.680.582,00

TYA 12/02/2005

245

11.999.907,00

Công ty Cổ phần Sản xuất Kinh doanh XNK Dịch vụ và Đầu tư Tân Bình Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long Công ty Cổ phần Tập đoàn Thép Tiến Lên Công ty Cổ phần Thủy điện Thác Mơ Công ty Cổ phần Transimex Công ty Cổ phần Ô tô TMT Công ty Cổ phần Thương mại Xuất nhập khẩu Thiên Nam Công ty Cổ phần Cao su Thống Nhất Công ty Cổ phần Tài Nguyên Công ty Cổ phần Nhựa Tân Đại Hưng Công ty Cổ phần Thủy sản số 4 Công ty Cổ phần Vật tư Kỹ thuật Nông nghiệp Cần Thơ Công ty Cổ phần Tập đoàn Kỹ nghệ Gỗ Trường Thành Công ty Cổ phần Tư vấn Xây dựng Điện 1 Công ty Cổ phần Dây và Cáp điện Taya Việt Nam Công ty Cổ phần Đầu tư và Xây dựng Tiền Giang THG 28/04/2011

41.453.673,00

246

41.450.540,00

TRA 12/11/2008

30.000.000,00

247

29.125.000,00

TRC 17/07/2007

248

34.706.000,00

35.000.000,00

UDC 28/06/2010

8.000.000,00

249

8.000.000,00

UIC 31/10/2007

37.665.348,00

250

37.665.348,00

VAF 21/05/2015

26.579.135,00

251

26.579.135,00

VCF 21/01/2011

252

23.768.189,00

VFG 11/12/2009

253

150.000.000,00

150.000.000,00 09/01/2008

VHG

25.522.767,00

254

25.522.767,00

VID 12/07/2006

68.470.941,00

255

68.470.941,00

VIP 09/11/2006

73.830.393,00

256

73.830.393,00

VIS 07/12/2006

15.440.268,00

257

15.440.268,00

VMD 17/08/2010

90.432.953,00

258

81.934.033,00

VNE 01/08/2007

9.000.000,00

259

9.000.000,00

VNL 10/08/2009

67.859.192,00

260

67.859.192,00

Công ty Cổ phần TRAPHACO Công ty Cổ phần Cao su Tây Ninh Công ty Cổ phần Xây dựng và Phát triển Đô thị tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Nhà và Đô thị IDICO Công ty Cổ phần Phân lân Nung chảy Văn Điển Công ty Cổ phần VINACAFÉ Biên Hòa Công ty Cổ phần Khử trùng Việt Nam 23.770.189,00 Công ty Cổ phần Đầu tư Cao su Quảng Nam Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Thương mại Viễn Đông Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu VIPCO Công ty Cổ phần Thép Việt Ý Công ty Cổ phần Y Dược phẩm Vimedimex Tổng Công ty Cổ phần Xây dựng Điện Việt Nam Công ty Cổ phần Logistics Vinalink Công ty Cổ phần Ánh Dương Việt Nam VNS 23/07/2008

261

75.205.000,00

VNG 30/11/2009

140.000.000,00

140.000.000,00 30/08/2010

262

VOS

14.998.185,00

14.998.817,00

263

16/11/2006 VPK

24.460.792,00 04/08/2015

24.460.792,00

264

VPS

52.983.084,00 31/08/2009

52.983.084,00

265

VPH

50.000.000,00 19/07/2010

50.000.000,00

266

VRC

45.557.142,00 12/12/2007

45.557.142,00

267

VSC

268

206.241.246,00

206.241.246,00 28/06/2006

VSH

13.199.997,00 01/12/2010

13.200.000,00

269

VSI

10.804.520,00 08/12/2006

270

VTB

79.866.666,00

271

78.866.666,00 01/10/2007

VTO

272

45,753,840.00

45,753,840.00 10/06/2011

BGM

297,874,449.00

273

BHS 20/12/2006

274

22,282,985.00

22,282,985.00 10/09/2006

Công ty Cổ phần Du lịch Thành Thành Công Công ty Cổ phần Vận tải Biển Việt Nam Công ty Cổ phần Bao bì Dầu thực vật Công ty Cổ phần Thuốc sát trùng Việt Nam Công ty Cổ phần Vạn Phát Hưng Công ty Cổ phần Bất động sản và Đầu tư VRC Công ty Cổ phần Container Việt Nam Công ty Cổ phần Thủy điện Vĩnh Sơn Sông Hinh Công ty Cổ phần Đầu tư và Xây dựng Cấp thoát nước Công ty Cổ phần Viettronics Tân Bình 11.982.050,00 Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu VITACO Công ty Cổ phần Khai thác và Chế biến Khoáng sản Bắc Giang Công ty Cổ phần Đường Biên Hòa Công ty Cổ phần Đầu tư Điện Tây Nguyên TIC

Danh sách các cổ phiếu phân theo danh mục BH-BL-BM

STT

BH 1 CLG 2 DLG 3 FIT 4 FLC 5 HAG 6 HAI 7 HAR 8 HHS 9 HNG 10 HQC 11 HVG 12 ITA 13 ITC 14 LDG 15 LSS 16 NTL 17 NVT 18 OGC 19 PET 20 PVD 21 QCG 22 SAM 23 SCR 24 SPM 25 TDC 26 TDH 27 TSC 28 TRC 29 VHG 30 VIP 31 VOS BM AAA ASM BCI DCM DIG DPM DPR DXG GMD HT1 IJC KBC KDH NLG PAN PDR PHR POM PPC PVT REE SJS STG VNS VSH BL DLG FIT FLC HAG HHS HNG HQC HVG ITA ITC LSS NTL NVT OGC PET PVD QCG SAM SCR TDC TRC TSC VHG VIP VOS

Danh sách các cổ phiếu phân theo danh mục BH-BL-BM

STT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 SH AAM ACL AGF AGM ANV ASP ATG BCE BCG BGM C47 CCL CDO CEE CIG CLG CHP DAH DHM DLG DTA DTT DXV FCM FIT FLC HAI HAP HAR HAS HDC HHS HMC HQC HTV HU3 SL BBC BFC BHS BMP BRC C32 CAV CII CLC CNG COM CSM CSV DAT DHG DQC DRC DRH DRL DSN DTL DVP GDT GMC GTN HAH HAX HRC HSG HTL IMP ITD KDC KSB LGC LIX SM ABT ADS AMD APC BMC BSI BTP BTT CDC CLW CMG CMT CMV CMX CTI D2D DAG DGW DHA DHC DIC ELC EMC EVE FCN FDC FTM GSP GIL HCD HLG HTI JVC KAC KPF KHA STT 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 SM SL SH KHP HVG MCP LAF NAF HVX LHG NKG ICF NNC IDI LM8 NSC MDG ITC NBB NT2 KMR PGC OPC KSA PJT PAC KSH PXS PC1 L10 PXT PDN LCG RDP PGD LCM RIC PNC LDG SBA PNJ LGL SC5 RAL LSS SFC S4A MHC SFG SBT NAV SFI SCD NTL SGT SII NVT SHA SKG OGC SJD SRF PET SMC SSC PIT SRC ST8 PPI STK STT PTB SVC SVI PTC SVT TAC PTL SZL TBC PXI TCL TCT QBS TCM TDW SAM TCO TIX SAV TIC TLG SCR TLH TMP SHI TMT TMS SMA TNC TNA SPM TV1 TTF TCR UIC THG TDC VAF TRA TDH

STT BH BL BM

TIE TNT TS4 TSC TYA TRC UDC VHG VID VIP VOS VTO VCF VFG VMD VPS VSC VNE VNL VPK VPH VRC VSI VTB 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84

Mô tả thống kê toàn bộ 6 danh mục

Mô tả thống kê danh mục BH

Mô tả thống kê danh mục BL

Mô tả thống kê danh mục SH

Mô tả thống kê danh mục SM

Mô tả thống kê danh mục SL

Kết quả hồi quy của mô hình CAPM

Danh mục BH

Danh mục BM

Danh mục BL