Mô hình ba nhân tố của Fama - French nghiên cứu thực nghiệm tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Đề tài :


GVHD : ThS. Trần Thị Hải Lý
SVTH : Nhóm TCDN 01- K32
- Phạm Văn Hiếu
- Nguyễn Văn Trung
- Nguyễn Thương Tín
- Lê Văn Hoàn
Tp.Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2009
MỤC LỤC
I.Giới thiệu chung

1
II. Mô hình ba nhân tố Fama – French


2
III. Kiểm định mô hình Fama – French ở các nước

3
1/ Thị trường chứng khoán Ấn Độ

5
2/ Thị trường chứng khoán Thái Lan

13
IV. Phương pháp nghiên cứu

16
V. Kết quả nghiên cứu

19
a/ Tỷ suất sinh lợi của danh mục

20
b/ Kết quả từ các biến SMB và HML

20
c/ Kết quả phân tích hồi quy

21
VI. Kết luận và kiến nghị

24
Phụ lục

25



Đề tài :


GVHD : ThS. Trần Thị Hải Lý
SVTH : Nhóm TCDN 01- K32
- Phạm Văn Hiếu
- Nguyễn Văn Trung
- Nguyễn Thương Tín

- Lê Văn Hoàn
Tp.Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2009
I )Giới thiệu chung
Mô hình định giá rất phổ biến và có thể ứng dụng để dự báo trong hiện tại. Nó phát triển và
cải thiện liện tục. Nó bắt đầu với Sharpe(1964),Lintner(1965) và Mossin (1966) đã giới thiệu
mô hình định giá tài sản vốn – CAPM thể hiện mối quan hệ giữa tỉ suất sinh lợi trung bình
của cổ phiếu với rủi ro thị trường. Các nghiên cứu khác không đồng tình bởi vì có những nhân
tố khác hơn là một nhân tố. Sau đó, Ross(1976) phát triển mô hình sử dụng thêm nhiều nhân
tố cho việc xác định tỉ suất sinh lợi cổ phiếu. Mô hình này gọi là APT. Mặc dù APT hiệu quả
hơn CAPM, nhưng nó thiếu tính tổng quát trong việc sử dụng. Ngoài ra do khác nhau về điều
kiện kinh tế và điều kiện kinh doanh ở mỗi nước nên mô hình APT thì không phổ biến lắm.
Fama-French (1992) phát hiện ra rằng nhân tố tỉ suất sinh lời trung bình cho giai đoạn 1963-
1990 của cô phiếu Mĩ thì không được giải thích đầy đủ bởi CAPM và rủi ro cổ phiếu theo
nhiều hướng khác nhau. Việc phát hiện ra thêm 2 nhân tố khác, một nhân tố kích thước và
nhân tố giá trị sổ sách so với giá trị thị trường thường gọi là nhân tố giá trị giải thích phần lớn
độ phân tán trong tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu. Nếu những cổ phiếu được định giá một cách
hợp lí, những khác biệt trong tỉ suất sinh lợi trung bình mang tính hệ thống nên được giải
thích bởi những khác biệt trong rủi ro. Như vậy để định giá hợp lí việc phát hiện nhân tố thị
trường kích thước và giá trị phải đại diện cho độ nhạy cảm đối với đa số các nhân tố rủi ro
trong tỉ suất sinh lợi. Fama-french(1993) xác nhận rằng những danh mục được xây dựng để
mô tả những nhân tố rủi ro đối với thị trường kích thước giá trị,giúp giải thích tỉ suất sinh lợi
ngẫu nhiên đối với danh mục cổ phiếu được đa dạng hóa tốt. Fama-french (1995) nổ lực cung
cấp một nền tảng kinh tế học vững chắc cho mô hình định giá ba nhân tố của họ bởi việc liên
kết các nhân tố sinh lợi ngẫu nhiên đối với cổ phiếu thu nhập. Họ công bố rằng hành vi của tỉ
suất sinh lợi cổ phiếu trong mối quan hệ với thị trường, kích thước và giá trị thì nhất quán với
hành vi thu nhập. Họ thừa nhận rằng những phát hiện của họ thì chưa vững chắc,đặc biệt liên
quan nhân tố giá trị, điều này là do sai số đo lường trong dữ liệu thu nhập.
Sau khi được giới thiệu vào năm 1993, mô hình ba nhân tố của hai tác giả Fama-French để
lượng hóa mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi đã được kiểm định là có hiệu quả tại các
thị trường chứng khoán phát triển cũng như mới nổi. Trong đó, chúng ta có thể kể đến các

nghiên cứu của Nima Billou (2004), Andreas Charitou và Eleni Constantinidis (2004), Gaunt
(2004), hay Nartea và Djajadikerta (2005) đối với các thị trường chứng khoán của Hoa Kỳ
như NYSE, AMEX, NASDAQ và các thị trường của các nước phát triển khác như Nhật Bản,
Úc, hoặc New Zealand; và các nghiên cứu của Connor và Senghai (2001), Bhavna Bahl
(2006), Viyaleta Zayats (2007), Anlin Chen và Eva H.Tu (2002) đối với thị trường các nước
đang phát triển như Ấn Độ, Nam Mỹ, Ucraina, hoặc lãnh thổ Đài Loan. Với mục đích là kiểm
định tính hiệu quả của việc ứng dụng mô hình này tại thị trường chứng khoán Việt Nam
(TTCK VN), cụ thể là tại Hose, bài viết sẽ tập trung thực hiện các công việc sau:
- Giới thiệu sơ bộ về mô hình ba nhân tố Fama-French
- Các kiểm định và kết quả thu được tại các thị trường như Ấn Độ, Thái Lan…
- Kiểm định thực nghiệm mô hình ba nhân tố Fama-French tại Hose( gồm trình bày các
phương pháp nghiên cứu cho mô hình này, bao gồm: xác định cách tính toán các biến
trong mô hình, liệt kê các phương pháp sử dụng để phân tích dữ liệu, cách thu thập dữ
liệu để thực hiện nghiên cứu; trình bày kết quả nghiên cứu, bình luận và cuối cùng là
đưa ra kết luận và liên hệ thực tiễn.)
II )Mô hình ba nhân tố Fama-French
Mô hình ba nhân tố Fama-French (1993) cho rằng tỷ suất sinh lợi của một danh mục đầu tư
hoặc một cổ phiếu riêng biệt phụ thuộc vào 3 yếu tố đó là: yếu tố thị trường, yếu tố quy mô
công ty và yếu tố tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn chủ sở hữu- BE/ME. Mô hình
được mô tả như sau:
E(Ri) = Rf + [(E(RM) - Rf ]betai + si E(SMB) + hi E(HML)
Trong đó:
· E(Ri) là mức lợi nhuận cho danh mục i .
· Rf là mức lợi nhuận không rủi ro.
· E(RM) là mức lợi nhuận kỳ vọng của toàn bộ thị trường.
· SMB là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty nhỏ
so với lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty lớn.
· HML là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có tỷ
số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao so với công ty có giá trị này thấp.
· betai, si, hi là hệ số hồi quy.

Mô hình này cũng cho rằng tỷ suất sinh lợi cao là phần thưởng cho sự chấp nhận rủi ro cao.
Hệ số si và hi của mô hình lần lượt đo lường mức độ ảnh hưởng của hai nhân tố SMB và
HML đến tỷ suất sinh lợi của danh mục i. Danh mục i bao gồm những cổ phiếu giá trị sẽ có
hệ số hi cao và ngược lại, đối với danh mục bao gồm những cổ phiếu tăng trưởng sẽ có hi
thấp. Tương tự, danh mục i bao gồm những cổ phiếu có vốn thị trường cao thì sẽ có hệ số si
thấp và ngược lại đối với những danh mục bao gồm những cổ phiếu có vốn thị trường thấp thì
hệ số si cao.
Vấn đề đặt ra bây giờ là khi ứng dụng vào TTCK ở các nước , ba nhân tố trong mô hình
Fama-French có thật sự giải thích được sự thay đổi tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Có hay không
những công ty nhỏ sẽ cho suất sinh lợi cao hơn những công ty có quy mô lớn và việc những
công ty có tỷ số BE/ME cao sẽ cho tỷ suất sinh lợi cao hơn những công ty có tỷ số này thấp
như Fama-French đã phát biểu. Phần tiếp theo chúng ta sẽ xem xét kết quả nghiên cứu mô
hình Fama-French ở các thị trường chứng khoán như Ấn Độ, Thái lan… rồi sau đó sẽ đi sâu
vào phân tích mô hình Fama-French ở TTCK Việt Nam.
III )Kiểm định thực nghiệm mô hình Fama-French ở các nước
Việc dự báo giá cổ phiếu của các nhà đầu tư bắt đầu vào năm 1602, khi TTCK mở cửa và việc
kinh doanh là một phần của TTCK ở Amsterdam- Hà Lan và được sử dụng một thời gian dài
hơn 100 năm để phát triển thị trường cổ phiếu gọi là “TTCK” mà được hình thành đầu tiên ở
Anh. Đầu tư trong thị trường cổ phiếu của nhà đầu tư cũng tương quan với việc xem xét giá
cổ phiếu mà họ muốn đầu tư vì nó sẽ ảnh hưởng đến tỉ suất sinh lợi.
Từ nghiên cứu lịch sử cho thấy rằng chỉ nhân tố thị trường trong CAPM không thể giải thích
tỉ suất sinh lợi trên tài sản. Cùng thời gian đó, thậm chí APT có thể giải thích tốt hơn CAPM
nhưng nó không thể chỉ ra các biến cụ thể bởi vì nó dựa vào sự phù hợp của nền kinh tế. Năm
1992, Fama-French nghiên cứu hiệu quả của mô hình CAPM. Họ thấy rằng ước lượng tỉ suất
sinh lợi trên tài sản bởi CAPM không thể dự báo được tỉ suất sinh lợi trên TTCK Mĩ. Fama-
French kiểm định thêm những nhân tố khác mà có thể giải thích tỉ suất sinh lợi trên tài sản tốt
hơn chỉ một nhân tố như CAPM. Thêm vào 2 nhân tố giá trị và kích thước. Kết quả chỉ ra
rằng mô hình mới có thể dự báo tỉ suất sinh lợi trên tài sản trên TTCK Mĩ một cách có ý
nghĩa. Họ tiếp tục nghiên cứu để chỉ ra sự không hiệu quả của CAPM và APT. Năm 1993,
Fama-French tiếp tục nghiên cứu nhân tố rủi ro trong tỉ suất sinh lợi tài sản và trái phiếu bởi

việc xác định 5 nhân tố rủi ro trong TTCP và trái phiếu. 3 nhân tố rủi ro trong thị trường cổ
phiếu là thị trường, kích thước và giá trị và 2 nhân tố rủi ro trong thị trường trái phiếu là thời
gian rút vốn( withraw time) và rủi ro phổ biến(common risk). Kết quả nghiên cứu có thể kết
luận rằng 5 nhân tố rủi ro họ thiết lập có thể giải thích tỉ suất sinh lợi trong thị trường cổ phiếu
và trái phiếu một cách có ý nghĩa. Năm 1995, Fama-French nghiên cứu nhân tố đa biến giải
thích cách định giá tài sản. Từ nghiên cứu quá khứ, Fama-French thấy rằng tỉ suất sinh lợi
trung bình trên tài sản có mối quan hệ với việc kinh doanh như kích thước, thu nhập/ giá,
dòng tiền/ giá , giá trị sổ sách so với thị trường, tốc độ phát triển bán hàng quá khứ,tỉ suất sinh
lợi quá khứ ngắn hạn và dài hạn. Điều này chỉ ra trung bình tỉ suất sinh lợi trong mỗi tài sản
và rõ ràng rằng nó không thể giải thích bởi CAPM. Từ nghiên cứu bởi việc sử dụng nhân tố
Fama-French chỉ ra rằng những biến có thể giải thích những chuyển động của giá trị tốt xảy ra
trong mô hình CAPM thì không xảy ra trong nhân tố Fama-French. Năm 1998, Fama-French
nghiên cứu so sánh giữa tỉ lệ tăng trưởng và giá trị trong TTCP 1975-1995, khác biệt giữa tỉ
suất sinh lợi khắp thế giới là khoảng 7,68% mỗi năm và thấy rằng có 12 TTCP từ 30 TTCP có
giá trị sổ sách so với giá trị thị trường không thể hiện được tỉ lệ tăng trưởng của tài sản và mô
hình định giá tài sản quốc tế không thể giải thích phần bù giá trị. Dù thế nào đi chăng nữa khi
kết hợp 2 nhân tố của Fama-French thấy rằng nó có thể giải thích phần bù giá trị trong tỉ suất
sinh lợi quốc tế.
Trong cùng thời gian nhiếu người đã nghiên cứu mô hình Fama-French trên thế giới và đem
mô hình này để nghiên cứu thực nghiệm để so sánh với CAPM hoặc những mô hình khác
trong một vài quốc gia ngoại trừ TTCK Mĩ hoặc kiểm định khả năng mô hình Fama-French
để dự báo tỉ suất sinh lợi trên tài sản. Ví dụ, Jason Halliwell, Richard Heaney, Julia Sawiki
(1998) dùng dữ liệu của Úc từ 1981- 1991 để kiểm định nhân tố kích thước và giá trị của mô
hình Fama-French xem có thể giải thích tốt hay không. Họ công bố rằng phần bù rủi ro thị
trường và kích thước có ý nghĩa về mặt thống kê trong việc giải thích tài liệu Fama-French.
Năm 2001, Gregory Connor và Sanjat Sehgal kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama-French có
ảnh hưởng một các có hệ thống trên tỉ suất sinh lợi ngẫu nhiên trong TTCK Ấn Độ. Mô hình
CAPM cho tỉ suất sinh lợi trung bình có thể bị phủ nhận nhưng mô hình 3 nhân tố thì không
thể. Có bằng chứng yếu với nhân tố thị trường, giá trị và kích thước trong cổ phiếu thu nhập.
họ thấy rằng không có bằng chứng cho rằng những nhân tố rủi ro phổ biến trong tỉ lệ tăng

trưởng thu nhập trước 1 năm thì tương quan đối với những nhân tố phổ biến trong tỉ suất sinh
lợi danh mục hiện thời.
Faff (2001) dùng dữ liệu của Úc thời gian từ 1/1991 đến 4/1999 để kiểm nghiệm năng lực của
mô hình 3 nhân tố. Ông thấy được sự ủng hộ mạnh mẽ đối với mô hình này, nhưng tìm thấy
một giá trị âm có ý nghĩa hơn là giá trị dương kì vọng, phần bù với những cổ phiếu có kích
thước nhỏ. Faff phỏng đoán rằng kết quả của ông ấy thì nhất quán với bằng chứng từ những
thị trường khác.
Trong cùng năm Souad Ajili (2001) kiểm định mô hình CAPM và Fama-French trong thị
trường chứng khoán Pháp. Ông ấy tạo ra danh mục như Fama-French (1993) bởi kích thước
và giá trị trong thị trường. Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng nhân tố Fama-French có thể
giải thích sự dao động của tỉ suất sinh lợi trên tài sản trong TTCK Pháp hơn là CAPM. Hơn
thế nữa, ông ấy thấy rằng cả 2 mô hình có thể giải thích sụ thay đổi tỉ suất sinh lợi trên tài sản.
Maroney và Protopapadakis (2002) kiểm định mô hình 3 nhân tố Fama-French trên TTCK
của Úc, Canada, Đức, Pháp, Nhật, Anh và Mĩ thấy rằng ảnh hưởng kích thước và phần bù giá
trị tồn tại đối với tất cả các nước kiểm định. Họ kết luện rằng ảnh hưởng của kích thước và
BE/ME thì mang tính quốc tế. Dùng mô hình stochastic discount factor (SDF) và nhiều biến
kinh tế vĩ mô và biến tài chính cũng không định giá tốt hơn mô hình Fama-French.
Năm 2003 Drew và Veeraraghavan so sánh nguồn giải thích của mô hình 1 nhân tố với mô
hình định giá tài sản đa nhân tố của Fama-French (1993) cho Hongkong, Malaysia và
Philippin. Họ thấy rằng những công ty cổ phần có kích thước nhỏ và BE/ME cao tạo ra tỉ suất
sinh lợi cao hơn những công ty cổ phần có kích thước lớn và BE/ME thấp và kết luận rằng
ảnh hưởng kích thước và phần bù giá trị thì hiện diện trong những thị trường này. Họ cũng
thấy rằng mô hình Fama-French giải thích sự thay đổi trong tỉ suất sinh lợi tốt hơn mô hình 1
nhân tố. Họ đề nghị rằng phần bù là khoản bù đắp cho rủi ro mà không được ghi nhận bởi
CAPM.
Gaunt (2004) nghiên cứu mô hình Fama-French trên TTCK Úc cho mẫu 6814 công ty từ
tháng 1/1993- 12/2001. Ông thấy rằng rủi ro β có xu hướng lớn hơn đối với những công ty
nhỏ hơn và chỉ số BE/ME thấp hơn. Tuy nhiên nghiên cứu không tìm thấy một ảnh hưởng
mạnh của các công ty nhỏ nhưng có bằng chứng cho thấy ảnh hưởng BE/ME tăng từ những
danh mục cổ phiếu thấp nhất đến cao nhất. Nói chung, bằng chứng chỉ ra rằng mô hình 3 nhân

tố cung cấp một giải thích tốt hơn đối với tỉ suất sinh lợi cổ phiếu Úc quan sát được tốt hơn
CAPM.
Năm 2005, Sanil K Bundoo nghiên cứu và nổ lực tìm hiểu thêm mô hình Fama-French trên
TTCK Mauritus( SEM) bởi việc dùng những công ty niêm yết từ 1/1998- 12/2004. Ông thấy
rằng mô hình 3 nhân tố Fama-French tồn tại tại SEM. Nói cách khác, cả 2 nhân tố kích thước
và BE/ME thì tồn tại tại SEM. Mô hình Fama-French chỉ ra rằng sự thay đổi thời gian trong
những β được định giá nhưng ảnh hưởng kích thước và BE/ME thì vẫn có ý nghĩa về mặt
thống kê.
Sau đây là những nghiên cứu cụ thể tại TTCK Ấn Độ và Thái Lan
1) TTCK Ấn Độ
Ấn Độ là một thị trường mới nổi lớn với khoảng 8000 công ty niêm yết, 10% các công ty
niêm yết hàng đầu chiếm phần lớn vốn hóa thị trường và các hoạt động thương mại. Dữ liệu
giá của chúng ta được lấy từ giá cuối tháng của 364 công ty từ tháng 6/1989-3/1999. khoảng
117 quan sát cho mỗi chuỗi tỉ suất sinh lợi, có vài quan sát bị khuyết do các công ty vào niêm
yết sau ngày bắt đầu nghiên cứu. Những công ty được lấy từ CRISIL-500( là một chỉ số
TTCK dựa trên nền tảng độ lớn về giá trị được xây dựng theo chỉ số S&P của Mĩ). Dữ liệu cổ
phần được lấy từ Capital market line, tỉ suất sinh lợi được tính dựa trên vốn hóa vì chúng ta
không có dữ liệu cổ tức. Tuy nhiên thời gian mẫu của chúng ta, tỉ suất sinh lợi cổ tức ở Ấn Độ
là nhỏ.
Lãi suất phi rủi ro là tỉ suất sinh lợi có hiệu lực trên treasury bill 91 ngày cuối mỗi tháng.
Nguồn dữ liệu của nó là report of currency ang finance, xuất bản hàng năm của reserve bank
of India. Cho đến 1993, lãi suất này được giữ ở mức 4,6% một năm.
Xây dựng danh mục: vào tháng 6 mỗi năm từ 1989 đến 1998, tất cả các cổ phiếu mẫu được
sắp xếp dựa trên nền tảng kích thước( giá nhân với số cổ phần). Kích thước mẫu trung vị được
dùng để tách công ty thành 2 nhóm: nhỏ (S) và lớn (B), giá trị sổ sách so với giá trị thị trường
(BE/ME) cho mỗi năm được tính toán bởi việc chia BE ở cuối năm tài chính (thường kết thúc
vào tháng 3 cho các công ty Ấn Độ) cho ME cũng ở cuối năm tài chính. Cổ phiếu được chia
thành 3 nhóm 30% đáy (L), 40% giữa(M), 30% đầu (H). chúng ta xây dựng được 6 danh mục
( S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H).
Chỉ số thị trường chúng ta sử dụng International Finance Corporate Investable India Index ,

một chỉ số có giá trị về tỉ suất sinh lợi đối với cổ phiếu Ấn Độ.
SMB ( nhỏ trừ lớn) được mô phỏng theo nhân tố rủi ro liên quan kích thước. SMB là sự khác
nhau mỗi tháng giữa trung bình đơn giản của tỉ suất sinh lợi của 3 danh mục cổ phiếu nhỏ và
trung bình tỉ suất sinh lợi 3 danh mục cổ phiếu lớn.
HML(cao trừ thấp) mô phỏng nhân tố rủi ro trong tỉ suất sinh lợi liên quan giá trị. HML thì
khác nhau mỗi tháng giữa trung bình đơn giản của tỉ suất sinh lợi trên 2 danh mục BE/ME
cao và thấp
Bảng 1 cho thấy 4 moments đầu và 3 hệ số tự tương quan của 6 tỉ suất sinh lợi danh mục và 3
tỉ suất sinh lợi danh mục 3 nhân tố. kết quả bằng chứng cho thấy quan hệ phủ định giữa kích
thước và tỉ suất sinh lợi trung bình. Đáng thú vị mối tương quan giữa kích thước và tỉ suất
sinh lợi trung bình thì dương đối với cổ phiếu nhỏ và âm với những cổ phiếu lớn. điều này
khác với những phát hiện ở Mĩ về mối tương quan dương hoàn toàn giữa giá trị và tỉ suất sinh
lợi không kể đến kích thước. Dường như rằng thị trường Ấn Độ thể hiện một ảnh hưởng kích
thước mạnh và ảnh hưởng của gia trị có điều kiện đối với những cổ phiếu nhỏ. Trong khi đó
thị trường Mĩ ảnh hưởng giá trị mạnh và ảnh hưởng kích thước có điều kiện. Tất cả các danh
mục đều có mức độ không đối xứng âm( skewness) và kurtosis dương. Có vài bằng chứng
cho thấy hệ số tự tương quan dương của tỉ suất sinh lợi đo lường mà có thể phản ảnh ảnh
hưởng giá. Bảng 2 chỉ ra hệ số tương quan giữa nhân tố MKT , SMB, HML mà được coi như
biến độc lập trong mô hình hồi qui chính của chúng ta
Kiểm nghiệm mô hình Fama-French dùng mô hình hồi qui đa biến chuẩn. Đặt Rjt là tỉ suất
sinh lợi với danh mục j trong tháng t, MKTt là tỉ suất sinh lợi với danh mục thị trường,SMBt
là tỉ suất sinh lợi với danh mục nhân tố kích thước và HMLt là tỉ suất sinh lợi với danh mục
nhân tố giá trị. Chúng ta ước lượng mô ình hồi qui đa biến:
Tro
ng đó bj,sj,hj là hệ số ước lượng của nhân tố thị trường, kích thước, giá trị danh mục j, aj là tỉ
suất sinh lợi bất thường của danh mục j mà dưới mô hình định giá lí thuyết giả định nó bằng 0
và εt là độ biến động. Chúng ta cũng ước lượng và kiểm định các biến của mô hình Fama-
French bởi việc cho một trong các biến có hệ số= 0, lưu ý mô hình trên có thể dùng ước lượng
CAPM bởi việc cho sj,hj bằng 0.
Giả sử (1) là mô hình đúng và εt có ảnh hưởng các biến và ảnh hưởng như nhau và độc lập

qua thời gian. Ước lượng Maximumlikelihood của (1) và kiểm định theo phương pháp bình
phương bé nhất. ước lượng được cho trong bảng 3 bao gồm mô hình đầy đủ và thiếu một hay
nhiều biến.
Để có việc định giá hợp lí phải điều chỉnh việc sử dụng mô hình định giá tài sản các nhân tố
phải đóng góp đối với rủi ro của danh mục được đa dạng hóa tốt. bảng 4 chỉ ra rằng nhân tố
thị trường giải thích phần lớn những biến động trong tỉ suất sinh lợi cho 6 danh mục. Nếu chỉ
sử dụng một nhân tố thị trường sẽ tạo ra R
2
hiệu chỉnh 70-80%, R
2
hiệu chỉnh giảm thấp 25%
khi 2 nhân tố khác được sử dụng mà không có nhân tố thị trường. Tuy nhiên 2 nhân tố khác
mỗi cái lại đóng góp vào việc giải thích tỉ suất sinh lợi danh mục. Ngoại trừ đối với danh mục
B/L R
2
hiệu chỉnh trong mô hình hồi qui 3 nhân tố thì cao hơn trong mô hình 1 nhân tố. Đối
với vài danh mục , thêm HML đối với hồi qui mô hình tuyến tính làm tăng R
2
hơn là thêm
SMB và đối với những danh mục khác không có gì thay đổi. Tóm lại nhân tố thị trường là
nguồn giải thích quan trọng nhưng không có nghĩa là loại bỏ ảnh hưởng của 2 nhân tố kia.
Chú ý rằng nhân tố được ước lượng trong mô hình 3 nhân tố ở bảng 4. Như mong đợi biến
kích thước được ước lượng tăng đều với hạng kích thước và tương tự cho biến giá trị. Biến thị
trường của danh mục thì nhỏ hơn 1 nằm trong khoảng 0,8-0,9. Nhớ lại rằng những danh mục
được phân loại có tỉ trọng ngang nhau và vì vậy có một sự thiên lệch vốn hóa thấp tương đối
với chỉ số thị trường có tỉ trọng về giá trị. Ở Ấn Độ cũng như nhiều thị trường mới nổi, những
cổ phiếu có vốn hóa thấp có xu hướng làm cho nhân tố thị trường nhỏ hơn 1.
Bảng 4 chỉ ra rằng, với những biến được xem xét ơ đây, mô hình 3 nhân tố cung cấp mô tả
phù hợp nhất rủi ro hệ thống trong danh mục được phân loại theo kích thước và giá trị. Tuy
nhiên kết quả của chúng ta bị giới hạn bởi số lượng nhỏ các danh mục được dùng và thật ra

các biến đối với chúng ta phụ thuộc vào đặc tính kích thước và giá trị giống nhau được dùng
để tạo ra nhân tố rủi ro. Những loại thay thế chẳng hạn như danh mục dựa trên loại ngành và
chuỗi những danh mục được phân loại sẽ có giá trị để nhận ra một cách đáng tin cậy rủi ro hệ
thống trong cổ phiếu Ấn Độ và xác nhận hoặc bác bỏ những phát hiện của chúng ta.
Chúng ta xác định những nhân tố rủi ro có giải thích từng phần tỉ suất sinh lợi trung bình trên
cổ phiếu bởi việc tập trung vào những ước lượng hồi qui đa biến. Nếu lí thuyết định giá đúng
những hệ số chặn sẽ bằng 0. Chúng ta kiểm định aj=0 theo 2 cách. Chúng ta xác định thống
kê t cho mỗi hệ số chặn riêng và sử dụng thống kê Wald hiệu chỉnh của Gibbon Ross Shaken
(1989) để kiểm định tất cả các hệ số chặn.
Trong mô hình CAPM các hệ số của 3 danh mục cổ phiếu nhỏ đều dương và có ý nghĩa ở độ
tin cậy 95%. Chú ý rằng tỉ suất sinh lợi cùa chỉ số thị trường bao gồm cổ tức còn tỉ suất sinh
lợi của các danh mục giải thích thì không xu hướng này làm thiên lệch những ước lượng hệ số
âm. Nhưng việc bác bỏ CAPM là bởi vì những tham số dương đối với những danh mục kích
thước nhỏ ủng hộ cho luận điểm của chúng ta rằng cổ tức bị bỏ qua thì không quan trọng đến
phân tích thực nghiệm với thống kê có ý nghĩa với độ tin cậy cao.
Sử dụng mô hình 3 nhân tố, giá trị hệ số chặn đối với tất cả các danh mục mẫu thì không khác
0 ở mức 95%. Kết quả chỉ ra khả năng của mô hình 3 nhân tố có thể giải thích được tỉ suất
sinh lợi trung bình cùa các nhân tố chéo đã bị bỏ qua trong mô hình CAPM. Tuy nhiên chú ý
rằng bằng chứng cho phần bù nhân tố giá trị bị pha trộn, mô hinh 2 nhân tố kích thước và thị
trường không tạo ra các tham số khác 0 có ý nghĩa mặc dù thêm vào nhân tố giá trị làm giảm
tầm quan trọng của ước lượng điểm. rõ ràng có một phần bù kích thước và có thể có phần bù
giá trị trong tỉ suất sinh lợi cổ phiếu Ấn Độ.
Kết luận: thị trường chứng khoán Ấn Độ ủng hộ cho mô hình của Fama-French cho thấy tỉ
suất sinh lợi của các chứng khoán chịu tác động của nhân tố thị trường kích thước và giá trị.
Tuy nhiên vẫn còn nhiều câu hỏi còn bỏ ngõ trong nghiên cứu này đó là đối với các danh mục
với nhiều quan sát hơn thì kết quả trên còn đúng chăng?còn có những nhân tố nào khác phản
ánh rủi ro hệ thống mà chưa được nêu ra trong phương trình? Ấn Độ là một thị trường mới
nổi lớn nên những nhân tố rủi ro và tỉ suất sinh lợi thị trường là một vấn đề còn cần nhiều sự
nghiên cứu hơn nữa.
2)TTCK Thái Lan

Dữ liệu nghiên cứu gồm 421 công ty của ngành từ tháng 7/2002 đến tháng 5/2007. tỉ suất sinh
lợi mỗi cổ phiếu được tính dựa trên giá đóng cửa vào cuối mỗi tháng. Các công ty được chia
thành 6 nhóm S/H, S/M, S/L, B/H, B/M, B/L. Mô hình hồi qui tương tự:
Trong đó:
Rm = Ln(Pt/Pt-1)
SMB=
HML =
Phương pháp nghiên cứu chia làm 3 phần
Phần 1: chia các cổ phiếu ra làm 6 danh mục theo như phương pháp của Fama-French.
Kết quả như sau:
Bảng 2 chỉ ra tỉ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của các danh mục
Bảng 3 chỉ ra mối tương quan của các nhân tố, nói chung các nhân tố có mối tương quan yếu.
tương quan coa nhất là giữa danh mục B/L và S/H tương đương 0.577648, trong khi đó tương
quan thấp nhất là giữa danh mục B/M và S/M tương đương -0.021190.
Phân tích các yếu tố:
SMB có kết quả dương và âm,dữ liệu thị trường chứng khoán Thái Lan trong suốt năm 2002-
2007 cho thấy đúng với giả thiết của Fama- French trong vòng 31 tháng và khác với giả thiết
của Fama-French trong vòng 28 tháng với giả thiết của Fama-French là các công ty có kích
thước nhỏ có tỉ suất sinh lợi cao hơn là các côn gty có kích thước lớn.
HML có giá trị dương trong vòng 17 tháng và có giá trị âm trong 42 tháng. Giả thiết của
Fama-French là giá trị HML dương có nghĩa là danh mục có BE/ME cao có xu hướng cho tỉ
suất sinh lợi cao hơn danh mục có BE/ME thấp
Kết quả hồi qui và kiểm định mô hìh Fama-French tại TTCK Thailand
Bảng 4 chỉ ra rằng mô hi2nhFama- French phù hợp với chuỗi dữ liệu hơn mô hình CAPM bởi
R
2
hiệu chỉnh trung bình của 6 danh mục đạt được từ mô hình Fama-French là 62,42% cao
hơn so với mô hình CAPM là 29,47%. Khi xem xét thống kê t của β trong CAPM mỗi danh
mục có ý nghĩa ở độ tin cậy 95% và giá trị R
2

hiệu chỉnh là 7,7% đến 67,1%. Với mô hình
Fama-French thống kê t của β tát cả các danh mục ngoại trừ B/M có ý nghĩa ở mức 95% và
R
2
hiệu chỉnh trong chuỗi từ 33-91%.
Tuy nhiên nếu chỉ xem xét độ tin cậy 95% ta thấy mô hình Fama-French chỉ có ý nghĩa ở
danh mục S/H, B/H và S/M trong khi CAPM có ý nghĩa ở mỗi danh mục.
Kết quả khả năng dự báo của danh mục mô hình CAPM và Fama-French bởi Davison và
Mackinnon chỉ ra rằng hệ số (1-fi) từ mô hình Fama-French gần 1 có ý nghĩa trong mỗi danh
mục ngoại trừ B/L hệ số fi từ CAPM không gần 1 có ý nghĩa ở mỗi danh mục. Vì vậy kết quả
cho thấy rằng mô hình Fama- French có thể dự báo tỉ suất sinh lợi tốt hơn CAPM.

Từ những tài liệu quá khứ ở nước ngoài có thể tóm tắt thành 2 điểm quan trọng sau:
- Đầu tiên nghiên cứu thực nghiệm về khả năng của CAPM trong thị trường chứng
khoán của nhiều nước. Kết qủa nghiên cứu kết luận rằng CAPM không thể giải thích
sự dao động của tỉ suất sinh lợi trong thị trường cổ phiếu một cách có hiệu quả. Tuy
nhiên vẫn không thể tìm thấy những mô hình khác để bù đắp CAPM. CAPM thì cần
thiết và quan trọng để sử dụng mở rộng cả trong quá khứ và hiện tại.
- Thứ 2 nghiên cứu thực nghiệm về khả năng của Fama-French ở nhiều nước cho thấy
nó tốt hơn CAPM nhưng không phổ biến hoặc sử dụng rộng rãi bởi vì nó phức tạp hơn
CAPM và không có lí thuyết tài chính ủng hộ mô hình này như CAPM.
IV. Phương pháp nghiên cứu
Để tiến hành kiểm mô hình Fama French ở việ nam ta có thể thực hiện theo các bước
sau
Bước 1 Xác định cách tính toán các biến trong mô hình
- Phân chia danh mục đầu tư: Danh mục cổ phiếu được xây dựng dựa trên hai yếu tố
là quy mô (kích thước) công ty và giá trị công ty (theo tỷ số BE/ME (giá trị sổ sách/
giá trị thị trường)). Chúng ta sử dụng giá trị vốn hóa thị trường để đo quy mô công ty
với giá trị vốn hóa thị trường được tính bằng số lượng cổ phần nhân với giá cổ phiếu
vào ngày cuối năm ( chúng ta dùng giá đóng cửa ngày cuối năm vì mức giá này đại

diện cho giá cổ phiếu trong năm qua). Nếu giá trị vốn hóa thị trường của một công ty
nhỏ hơn hoặc bằng 50% mức vốn hóa trung bình của toàn bộ thị trường thì được xếp
vào nhóm có quy mô nhỏ (S) và ngược lại, thì được xếp vào nhóm có quy mô lớn (B).
Còn đối với yếu tố giá trị , sắp xếp theo thứ tự tăng dần trong tập hợp những cổ phiếu
cần nghiên cứu theo giá trị BE/ME. Khi đó lượng cổ phiếu cần nghiên cứu sẽ chia
thành hai phần. Nếu cổ phiếu của những công ty có tỷ số BE/ME thuộc nhóm 50% giá
trị thấp sẽ được xếp vào nhóm thấp (L) và phần còn lại thì sẽ được xếp vào nhóm cao
(H). Như vậy, ta sẽ xây dựng bốn danh mục đầu tư cổ phiếu dựa trên hai yếu tố phân
loại của quy mô và hai yếu tố phân loại của tỷ số BE/ME. Bốn danh mục đó có thể
được ký hiệu như sau S/L, S/H, B/L, B/H. S/L là danh mục gồm cổ phiếu của những
công ty có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME thấp. S/H là danh mục gồm cổ phiếu của
những công ty có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME cao…
- Tính tỷ suất sinh lợi của danh mục theo từng tuần: Dựa vào giá trị đóng cửa hàng
ngày cuối tuần của cổ phiếu, ta xác định suất sinh lợi cho từng cổ phiếu trong bốn
danh mục trên. Vì TTCKVN niêm yết chưa được bao lâu nên không đủ dữ liệu để tính
suất sinh lợi tháng hoặc năm. Ta cũng không chọn suất sinh lợi ngày vì sẽ bị ảnh
hưởng bởi biên độ giao động. Nếu gọi P
t
là giá của cổ phiếu tại tuần t, P
t-1
là giá của
cổ phiếu tại thời điểm tuần t – 1. chúng ta không sử dụng cổ tức trong việc tính tỷ suất
sinh lợi vì hai lý do : do thiếu số liệu về cổ tức và lý do quan trọng là cổ tức khi chia ra
cổ tức theo tuần thì nó rất nhỏ hầu như không ảnh hường đến tỷ suất sinh lợi, ta có tỷ
suất sinh lợi tuần cổ phiếu như sau:

Từ đó, tỷ suất sinh lợi tuần cho danh mục được tính là giá trị trung bình suất sinh lợi
tuần của các cổ phiếu có trong danh mục.
- Tính toán hai nhân tố SMB và HML:
+ Chênh lệch suất sinh lợi tuần của các nhóm công ty có quy mô nhỏ so với nhóm

công ty có quy mô lớn.
SMB = (S/L+S/H)/2 – (B/L+B/H)/2
+ Chênh lệch suất sinh lợi tuần của nhóm công ty có tỷ số BE/ME cao so với nhóm
công ty có tỷ số BE/ME thấp.
HML = (S/H+B/H)/2 – (S/L+B/L)/2
- Tính toán R
m
và R
f
: R
f
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 là 9% (Theo Thông tư
số 146 /2007/TT-BTC ngày 06/12/2007). Còn R
m
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 VnIndex
t
là
chỉ số VnIndex ở tuần t và VnIndex
t-1
là chỉ số VnIndex ở tuần t-1 thì suất sinh lợi tuần
của VnIndex được tính như sau:
Bước 2 Phân tích dữ liệu
- Phân tích tương quan (Corellation Analysis): Chúng ta phải xác định tầm quan trọng
của mỗi nhân tố khi chúng được sử dụng đồng thời trong mô hình, vì vậy, chúng ta
phải loại bỏ mối quan hệ giữa các nhân tố. Áp dụng phương pháp phân tích tương
quan để xác định sự liên kết giữa các nhân tố giải thích. Phân tích này dựa trên ma trận
tương quan (correlation matrix).

- Phân tích hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Được thực hiện cho từng danh mục
đầu tư theo phương pháp bình phương bé nhất thông thường (Ordinary Least Square –
OLS). Tuy nhiên, việc đưa cùng một lúc ba nhân tố vào mô hình rất khó đánh giá mức
độ ảnh hưởng của từng nhân tố lên mô hình, vì vậy, chúng ta cần sử dụng phương thức
chọn từng bước để lần lượt đưa các biến có ý nghĩa vào mô hình và loại bỏ các biến
không có ý nghĩa. Kiểm tra lại giá trị (4) cho các trường hợp thêm các biến mới vào
mô hình.
Dữ liệu nghiên cứu
Đối tượng của nghiên cứu là các cổ phiếu thường của các công ty phi tài chính niêm
yết tại HoSE với thời gian từ 3 năm trở lên. Ngoài ra, dữ liệu được sử dụng nằm trong
khoảng thời gian từ đầu tháng 1/2005 đến hết ngày 26/3/2008. Lý do cho việc chọn
khoảng thời gian này là do trước năm 2005 số lược các công ty niêm yết trên sàn giao
dịch Thành phố Hồ Chí Minh là khá ít và sàn giao dịch có những khoảng thời gian chỉ
giao dịch 3 ngày trong tuần là thứ hai, thứ tư và thứ sáu (trước ngày 01/3/2002). Ngoài
ra, thời gian kết thúc giai đoạn nghiên cứu được chọn là 26/3/2008, bởi vì sau ngày
này HoSE đã nhiều lần thay đổi biên độ giá nới nhằm làm giảm tốc độ giảm sút của thị
trường.
Bảng 1:
STT Tên công ty Mã STT Tên công ty Mã
1 Công ty CP XNK thủy sản An Giang AGF 14 Công ty CP XNK Khánh Hội KHA
2 Công ty CP BIBICA BBC 15 Công ty CP chế biến hàng XK Long An LAF
3 Công ty CP Bông Bạch Tuyết BBT 16 Công ty CP chế biến thực phẩm Kinh Đô Miền
Bắc
NKD
4 Công ty CP bao bì Bỉm Sơn BPC 17 Công ty CP cơ khí xăng dầu PMS
5 Công ty CP bêtông 620 Châu Thới BT6 18 Công ty CP cơ điện lạnh REE
6 Công ty CP cơ khí và XD Bình Triệu BTC 19 Công ty CP cáp và vật liệu viễn thông SAM
7 Công ty CP đồ hộp Hạ Long CAN 20 Công ty CP HTX kinh tế và XK SAVIMEX SAV
8 Công ty CP Hóa An DHA 21 Công ty CP nhiên liệu Sài Gòn SFC
9 Công ty CP nhựa Đà Nẵng DPC 22 Công ty CP khách sạn Sài Gòn SGH

10 Công ty CP SX KD XNK Bình Thạnh GIL 23 Công ty CP kho vận giao nhận ngoại thương TMS
11 Công ty CP đại lý liên hiệp vận chuyển GMD 24 Công ty CP nước giải khát Sài Gòn TRI
12 Công ty cổ phần HAPACO HAP 25 Công ty CP thủy sản số 4 TS4
13 Công ty CP xây lắp bưu điện Hà Nội HAS 26 Công ty CP viễn thông VTC VTC
Như vậy, với các giới hạn về đối tượng và thời gian nghiên cứu nói trên, nghiên cứu
này tập trung vào việc phân tích đối với 26 công ty niêm yết tại HoSE (xem bảng 1).
Số liệu về giá và các báo cáo tài chính của 26 công ty này được thu thập trong khoảng
thời gian từ 07/1/2005 đến 28/12/2007. Cụ thể như sau:
· Giá cổ phiếu: là giá đóng cửa (daily closing price) sau mỗi phiên giao dịch vào
những cuối tuần.
· Báo cáo tài chính: Thu thập các số liệu về giá trị sổ sách (BE) (số lượng cổ phần
đang lưu hành nhân với giá trị sổ sách) cũng như số xác định số cổ phiếu đã phát hành
để từ đó xác định giá trị thị trường (ME) (giá trị thị trường = số cổ phiếu đã phát hành
nhân với giá trị trường đóng cửa vào ngày cuối năm). Giá trị BE và ME được thu thập
và tính toán vào cùng một thời điểm đó là cuối năm tài chính. Năm tài chính của các
công ty tại Việt Nam bắt đầu từ 01/01 và kết thúc vào 31/12 hàng năm.
V. Kết quả nghiên cứu:
Sau quá trình phân tích và tính toán dữ liệu, ta thu được kết quả sau:
Bảng 2:
Danh mục S/L S/H B/L B/H SMB HML
Trung bình
0.01008 0.00666 0.01215 0.00669 -0.00105 -0.00444
a) Tỷ suất sinh lợi trung bình của các danh mục:
Nhìn vào kết quả tại bảng 2 ta thấy rằng hai danh mục của nhóm công ty có quy mô lớn thì có
tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn hai danh mục của nhóm công ty có quy mô nhỏ. Giá trị
trung bình của tỷ suất sinh lợi thay đổi từ 0.00666 đến 0.01008 cho nhóm có quy mô nhỏ và
thay đổi từ 0.00669 đến 0.01215 cho nhóm có quy mô lớn. Ngoài ra, hai danh mục của nhóm
công ty có BE/ME cao thì cho tỷ suất sinh lợi lớn hơn nhóm công ty có BE/ME thấp. Giá tr
trung bình của tỷ suất sinh lợi thay đổi từ 0.01008 đến 0.01215 cho nhóm có BE/ME thấp và
thay đổi từ 0.00666 đến 0.00669 cho nhóm BE/ME cao.

Theo mô hình Fama-French thì nhóm có tỉ suất sinh lợi cao nhất là S/H, tuy nhiên theo kết
quả thực nghiệm từ bảng 2 ta thấy: nhóm công ty có tỷ suất sinh lọi cao nhất là nhóm B/L, với
tỷ suất sinh lợi là 0.01215.
Nhóm danh mục có tỉ suất sinh lợi thấp nhất là S/H và B/H
Ma trận tương quan:
S/L S/H B/L B/H
S/L 1 0.827 0.469 0.547
S/H 0.827 1 0.538 0.612
B/L 0.469 0.538 1 0.687
B/H 0.547 0.612 0.687 1
Dựa vào bảng ma trận tương quan trên ta thấy, hầu như mỗi nhóm trong danh mục có tương
quan thấp với danh mục khác ngoài trừ 2 danh mục S/L và S/H có tương quan cao vào khoảng
0.827.
b/ Kết quả từ các biến SMB và HML:
Kết quả từ việc thiết lập những danh mục trong thị trường chứng khoán Việt Nam thành 4
danh mục, thấy rằng sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi trung bình từ việc đầu tư các danh mục
có kích thước nhỏ S/H và S/L và tỷ suất sinh lợi trung bình từ việc đầu tư vào các danh mục
có kích thước lớn B/L và B/H hay là biến SMB có quan hệ với rủi ro của nhân tố kích thước.
Theo Fama-French việc đầu tư vào danh mục có kích thước nhỏ, nhà đầu tư sẽ kỳ vọng có
được tỷ suất sinh lợi lớn hơn việc đầu tư vào danh mục có kích thước lớn. Bởi vì nhà đầu tư
nhận thức được rủi ro từ việc đầu tư vào các danh mục có kích thước nhỏ lớn hơn danh mục
có kích thước lớn. Nhưng kết quả nhận được từ dữ liệu thị trường chứng khoán Việt Nam từ
năm 2005-2007 thấy rằng không đúng với kết luận của Fama-French.Mà hầu như tỷ suất sinh
lợi nhận được từ việc đầu tư vào danh mục có kích thước lớn có xu hướng tỷ suất sinh lợi cao
hơn. Nguyên nhân bởi vì tỷ suất sinh lợi thị trường có được từ việc đầu tư vào danh mục có
kích thước lớn cao hơn từ việc đầu tư vào danh mục có kích thước nhỏ; do loại thị trường
chứng khoán Việt Nam không phải là thị trường hoàn hảo với dữ liệu và thông tin. Hơn thế
nữa, thị trường chứng khoán Việt Nam thì quá nhỏ vì vậy kích thước của công ty trong thị
trường không ảnh hưởng đến việc xem xét của các nhà đầu tư. Hầu như các nhà đầu tư đều là
những nhà đầu tư nhỏ, vì vậy mà những biến động của thị trường chứng khoán luon phụ thuộc

vào những nhà đầu tư chính từ nước ngoài luôn tập trung đầu tư vào các danh mục có kích
thước lớn, vì vậy mà nó ảnh hưởng đến những biến đổi trong danh mục có kích thước lớn hơn
là những danh mục có kích thước nhỏ. Hầu như các nhà đầu tư tập trung vào các danh mục có
tính thanh khoản cao và nổi tiếng. Mà các danh mục này chủ yếu là các danh mục có kích
thước lớn.
Sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi trung bình dựa trên nhân tố BE/ME theo như Fama-French
thấy rằng việc đầu tư vào nhóm danh mục có BE/ME cao có xu hướng đạt được tỷ suất sinh
lợi cao hơn việc đầu tư vào nhóm danh mục có BE/ME thấp. Tuy nhiên, khi kiểm định các
danh mục thì lại không phù hợp với mô hình Fama-French bỏi vì những nhà đầu tư không
muốn đương đầu với rủi ro vì vậy họ chọn đầu tư vào danh mục có rủi ro thấp hay nói cách
khác là danh mục có BE/ME thấp.
Ma trận tương quan của các nhân tố giải thích:
Bảng 3:
Rm-Rf SMB HML
Rm-Rf 1 -0.197 -0.063
SMB -0.197 1 -0.049
HML -0.063 -0.049 1
Nhìn vào bảng kết quả ta thấy giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan giữa các nhân tố giải
thích chỉ vào khoảng từ 0.049 đến 0.197 là khá thấp. Điều này cho thấy rằng mối tương quan
tuyến tính giữa các nhân tố giải thích gần như không có, do đó các biến độc lập có thể cùng
một lúc giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc.
c/ Kết quả phân tích hồi quy:
Bảng 4:
Biến giải
thích
Biến
phụ
thuộc
α
Beta S h

R
2
hiệu
chỉnh
R
2
hiệu
chỉnh
trung
bình
R
m
-R
f
phần bù
rủi ro
thị
trường)
S/L
0.004216 0.710267
- -
0.284331
0.461021
S/H
0.000335 0.766116
- -
0.362787
B/L
0.003823 1.009018
- -

0.721234
B/H
-0.000543 0.876082
- -
0.475725
SMB và
HML
S/L
0.009964
-
0.680009 -0.186954 0.287874
0.23906
S/H
0.009759
-
0.570586 0.562695 0.271467
B/L
0.009759
-
-0.429414 -0.437305 0.172679
B/H
0.009964
-
-0.319991 0.813046 0.224218
(R
m
-R
f
)
và SMB

S/L
0.003674 0.884662 0.853375
-
0.717340
0.669498
S/H
-0.000127 0.914856 0.727839
-
0.706003
B/L
0.003972 0.961150 -0.234234
-
0.760204
B/H
-0.000426 0.838367 -0.184553
-
0.49444
6
(R
m
-R
f
)
và HML
S/L 0.003508 0.703653 - -0.171610 0.285857 0.537877
S/H
0.002792 0.789083
-
0.595873 0.442983
B/L

0.002588 0.997469
-
-0.299636 0.743606
B/H
0.003304 0.912039
-
0.932881 0.679061
(R
m
-R
f
),
SMB và
HML
S/L
0.003334 0.880830 0.850235 -0.082768 0.716890
0.752104
S/H
0.002638 0.946086 0.753425 0.674599 0.812672
B/L
0.002638 0.946086 -0.246575 -0.325401 0.787271
B/H
0.003334 0.880830 -0.149765 0.917232 0.691583
Kết quả từ bảng trên cho thấy tác động của từng nhân tố giải thích lên tỷ suất sinh lợi như sau:
Nhóm 3 yếu tố bao gồm nhân tố thị trường, kích thước và giá trị ảnh hưởng đến tỷ suất sinh
lợi cổ phiếu tại HoSE. Kết quả chạy hồi quy từ mô hình gồm 3 yếu tố trên cho R
2
hiệu chỉnh
là 0.752104. Đây là giá trị R
2

hiệu chỉnh cao nhất khi so sánh với các mô hình thiếu vắng một
trong các yếu tố này. Các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa ở mức 5%. Như vậy có thể nói rằng tỳ
suất sinh lợi của cổ phiêú tại HOSE ngoài việc chịu tác động khách quan của nhân tố thị
trường còn bị tác động bởi các yếu tố thuộc về đặc tính của doanh nghiệp niêm yết như kích
thước và giá trị.
Trong ba yếu tố tác động tỷ suất sinh lợi thì yếu tố thị trường chiếm vai trò quan trọng hơn cả.
Điều này thể hiện ở việc khi chạy mô hình chỉ gồm một biến thị trường cho giá trị R
2
hiệu
chỉnh là 0,461021 cao hơn so với R
2
hiệu chỉnh của mô hình hồi quy gồm hai biến SMB và
HML là 0,23906.
Khi kết hợp biến thị trường và biến SMB đã làm tăng đáng kể giá trị R
2
hiệu chỉnh so với khi
chỉ có một biến thị trường. điều này thề hiện qua việc giá trị R
2
hiệu chỉnh từ 0,461021 cho
một biến thị trường đã tăng lên thành 0,669498 cho trường hợp kết hợp cả hai biến thị trường
và SMB. Mặt khác giá trị R
2
hiệu chỉnh cho hai biến thị trường và SMB thấp hơn không đàng
kể so với trường hợp có cả ba biến. như vây ta có thể thấy rằng yếu tố kích thước đã giữ một
vai trò không nhỏ trong việc giải thích sự thay đổi tỷ suất sinh lợi tại HOSE trong khoảng thời
gian nghiên cứu.
Khi xem xet sự tác động của nhân tố HML thì ta thấy rằng yếu tố thuộc về đặc tính giá trị mặc
dù có tồn tại và ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi nhưng ảnh hưởng này là không mạnh. Bằng chứng
là hệ số R
2

hiệu chỉnh khi tiến hành hồi quy mô hình gồm hai biến thị trường và HML là
0,537877 lớn hơn không nhiều so với mô hình chỉ gồm một biến thị trường là 0,461021
Như vậy ta có thể nói rằng mô hình gồm ba nhân tố FamaFrench đã giải thích sự thay đổi tỷ
suất sinh lợi tại HOSE trong khoảng thời gian nghiên cứu từ 2005 đến 2007 tốt hơn mô hình
chỉ gồm một biến CAPM với độ tin cậy 95%. Kết quả này cũng tương tự với kết luận của các
tác giả khác nhau khi nghiên cứu trên các thị trường đã phát triển cũng như mới nổi
Bảng tổng hợp kết quả hối quy mô hình FamaFrench và CAPM
Thị trường chứng khoán Tác giả nghiên cứu
(năm)
trung hình
CAPM
trung bình
Fama-French
3 thị trường CK lớn Mỹ
NYSE, AMEX, NASDAQ,
giai đoạn 1963-2003
Nima Billou (2004) 0.72 0.890
Pháp giai đoạn 1976-2001 Souad Ajili (2005) 0.714 0.905
New Zealand giai đoạn
1994-2002
Nartea và Djajadikerta
(2005)
0.360 0.441
Úc giai đoạn 1981-2005 Michael A. O'Brien
(2007)
0.439 0.730
Africa giai đoạn 1998-2004 Sunil K Bundoo (2006)* 0.710
Ấn độ giai đoạn 2001-2006 Bhavna Bahl (2006) 0.760 0.870
HongKong giai đoạn 1993-
1999 Drew và

Veeraraghavan (2003)
0.400 0.625
Hàn Quốc giai đoạn 1991-
1999
0.510 0.793
Malaysia giai đoạn 1991-
1999
0.700 0.893
Philippins giai đoạn 1994-
1999
0.420 0.653
VI. Kết luận và kiến nghị :
Từ những kết quả nghiên cứu trên, ta có thể đưa ra những kết luận sau:
Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu tại HoSE, ngoài việc chịu tác động khách quan của yếu tố thị
trường nó còn bị tác động bởi những yếu tố thuộc về đặc tính của doanh nghiệp niêm yết như
quy mô và tỷ số BE/ME.
Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy rằng trong ba yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi thì yếu tố
thị trường giữ vai trò quan trọng hơn cả. Như vậy, ta có thể thấy rằng mặc dù các nhà đầu tư
tại HoSE có quan tâm đến các yếu tố về đặc tính doanh nghiệp nhưng còn ở mức độ nhỏ và
chủ yếu đưa ra quyết định vẫn dựa vào xu hướng thị trường. Điều này thể hiện rất rõ vào
những lúc thị trường tăng điểm, đặc biệt là vào khoảng thời gian đầu năm 2007 khi đó nhà
đầu tư đổ xô mua cổ phiếu để kiếm lời mà hầu như không quan tâm cổ phiếu mình mua là của
công ty nào, ngành gì, lớn bé, tình hình hoạt động ra sao.
Tỷ suất sinh lợi của các danh mục có kích thước nhỏ có xu hướng tăng và tỷ suất sinh lợi của
các danh mục có kích thước lớn có xu hướng giảm. Tuy nhiên, những nhà đầu tư vẫn có sự tin
tưởng và kỳ vọng nhận được tỷ suất sinh lợi từ các danh mục có kích thước lớn lớn hơn là
những danh mục có kích thước nhỏ.