Ứng dụng mô hình Fama French năm nhân tố cho thị trường chứng khoán việt nam cách tiếp cận về phân chia danh mục đầu tư

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU ...................................................................1
1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI........................................................................................1
1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU .................................................................................3
1.2.1. Mục tiêu chung...............................................................................................3
1.2.2. Mục tiêu cụ thể...............................................................................................3
1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU....................................................................................3
1.4. ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU ...........................................................4
1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................................4
1.6. Ý NGHĨA CỦA LUẬN VĂN ..............................................................................5
1.7. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN..............................................................................5
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT................................................................................6
2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ...........................................................................................6
2.1.1. Mơ hình CAPM..............................................................................................6
2.1.2. Mơ hình Fama – French 3 nhân tố .................................................................7
2.1.3. Mơ hình Carhart 4 nhân tố .............................................................................8
2.1.4. Mơ hình Fama – French 5 nhân tố .................................................................9
2.2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ...........................................................................12
2.2.1. Các nghiên cứu ở thị trường quốc tế............................................................12
2.2.2. Các nghiên cứu ở thị trường Việt Nam........................................................14
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..........................................................18
3.1. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU ..........................................................................18
3.2. MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ ĐO LƯỜNG BIẾN..........................................18
3.2.1. Mơ hình nghiên cứu .....................................................................................18
3.2.2. Đo lường biến...............................................................................................19
3.3. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU.....................................25
3.3.1. Dữ liệu nghiên cứu.......................................................................................25
3.3.2. Cách tiếp cận về phân chia danh mục ..........................................................26
3.3.3. Kịch bản thực nghiệm ..................................................................................31
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ......................................33

4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ ..........................................................................................33
4.1.1. Thống kê mô tả lãi suất phi rủi ro ................................................................33
4.1.2. Thống kê mô tả các nhân tố và các danh mục đầu tư ..................................33
iv

4.2. KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN............................................38
4.3. KIỀM ĐỊNH PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI..........................................................41
4.4. KẾT QUẢ HỒI QUY .........................................................................................42
4.4.1. Hồi quy tổng thể cho tất cả danh mục theo cách sắp xếp 2x3 .....................42
4.4.2. Hồi quy 18 danh mục theo cách sắp xếp 2x3...............................................43
4.4.3. Hồi quy tổng thể cho tất cả danh mục theo cách sắp xếp 2x2 .....................45
4.4.4. Hồi quy 12 danh mục theo cách sắp xếp 2x2...............................................45
4.4.5. Hồi quy tổng thể cho tất cả danh mục theo cách sắp xếp 2x2x2x2 .............47
4.4.6. Hồi quy 16 danh mục theo cách sắp xếp 2x2x2x2.......................................47
4.4.7. Thống kê kết quả hồi quy theo 3 cách sắp xếp 2x3, 2x2 và 2x2x2x2 .........50
4.4.8. Thảo luận kết quả.........................................................................................51


CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ .........................................................52
5.1. KẾT LUẬN.........................................................................................................52
5.2. KHUYẾN NGHỊ.................................................................................................54
5.3. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU .........................................................56
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................57
B/M,
BE/ME
CAPM
CMA
FF3F
FF5F
HML

HOSE
INV
MRP
OLS
OP
Rm - R f
RMW
Size
SMB
TSSL
VNIndex

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
: Giá trị sổ sách trên giá thị trường
: Mô hình định giá tài sản vốn
: Phần bù rủi ro đầu tư
: Fama – French ba nhân tố
: Fama – French năm nhân tố
: Phần bù rủi ro giá trị
: Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh
: Investment - Đầu tư
: Phần bù rủi ro thị trường
: Phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường
: Operating Profitability - Lợi nhuận hoạt động
: Phần bù rủi ro thị trường
: Phần bù rủi ro lợi nhuận
: Quy mô
: Phần bù rủi ro quy mô
: Tỷ suất sinh lời
: Chỉ số chứng khoán Việt Nam (Sàn giao dịch chứng khoán

Thành phố Hồ Chí Minh)

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3. 1. Lãi suất trái phiếu chính phủ Việt Nam kỳ hạn 5 năm ........................... 20
Bảng 4.1. Thống kê mô tả lãi suất phi rủi ro ............................................................ 33
Bảng 4.2. Tổng hợp thống kê mô tả các nhân tố FF5F theo 3 cách sắp xếp............ 34
Bảng 4.3. TSSL vượt trội (Rp-Rf) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư theo
cách phân chia 5x5 ................................................................................................... 35
Bảng 4.4. TSSL vượt trội (Rp-Rf) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư theo
cách phân chia 2x4x4 ............................................................................................... 36
Bảng 4.5. TSSL vượt trội (Rp-Rf) trung bình theo tuần của các danh mục đầu tư theo
cách phân chia 2x3, 2x2, 2x2x2x2 ........................................................................... 37
Bảng 4.6. Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố ............................................. 39
Bảng 4.7. Ma trận hệ số tương quan giữa các phiên bản của cùng một nhân tố...... 40
Bảng 4.8. Nhân tố phóng đại phương sai của các biến độc lập................................ 41
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định phương sai thay đổi của các danh mục...................... 41
Bảng 4. 10. Kết quả hồi quy tổng thể các danh mục theo cách sắp xếp 2x3 ........... 42
Bảng 4. 11. Kết quả hồi quy 18 danh mục với bộ nhân tố 2x3 ................................ 44
Bảng 4. 12. Kết quả hồi quy tổng thể các danh mục theo cách sắp xếp 2x2 ........... 45


Bảng 4. 13. Kết quả hồi quy 12 danh mục với bộ nhân tố 2x2 ................................ 46
Bảng 4. 14. Kết quả hồi quy tổng thể các danh mục theo cách sắp xếp 2x2x2x2 ... 47
Bảng 4. 15. Kết quả hồi quy 16 danh mục với bộ nhân tố 2x2x2x2 ........................ 49
Bảng 4. 16. Thống kê số lượng danh mục mang ý nghĩa thống kê .......................... 50
Bảng 4. 17. Thống kê số lượng danh mục mang đúng dấu kỳ vọng........................ 51


TĨM TẮT LUẬN VĂN

Mơ hình Fama – French 5 nhân tố ra đời năm 2013 tạo nên sự quan tâm đặc biệt từ các
nhà nghiên cứu và nhà làm chính sách. Mơ hình Fama – French 5 nhân tố được đưa vào
bài nghiên cứu nhằm kiểm định tính ứng dụng cho thị trường chứng khoán Việt Nam
theo cách tiếp cận về phân chia danh mục đầu tư. Tác giả sử dụng phương pháp mơ
hình hồi quy tuyến tính trên cơ sở dữ liệu hàng tuần của 350 công ty phi tài chính niêm
yết năm 2019 trên Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn
2010 – 2019. Kết quả nghiên cứu cho thấy: (i) Mơ hình Fama – French 5 nhân tố chưa
thực sự phù hợp để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt
Nam trong giai đoạn nghiên cứu; (ii) Các cách thức phân chia danh mục đầu tư khác
nhau sẽ mang đến kết quả khác nhau và cách phân chia danh mục theo phương pháp
2x2 là phù hợp nhất để giải thích biến động tỷ suất sinh lời chứng khoán cho thị trường
Việt Nam; (iii) Trong 5 nhân tố của mơ hình, nhân tố thị trường, quy mơ, giá trị, lợi
nhuận giải thích tốt tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại Việt Nam còn nhân tố khuynh hướng
đầu tư hầu như chỉ tác động vào các danh mục chứa nhân tố đầu tư; và (iv) Các nhân tố
trong mơ hình Fama – French 5 nhân tố dường như tác động cùng chiều đối với cổ
phiếu có quy mơ nhỏ, cổ phiếu có giá trị cao, cổ phiếu có lợi nhuận cao và cổ phiếu có
mức thay đổi tài sản thấp. Điều này cung cấp thêm cho các nhà đầu tư cách lựa chọn cổ
phiếu để đưa vào trong danh mục và lựa chọn cách phân chia danh mục phù hợp để gia
tăng hiệu quả sinh lời của danh mục. Bên cạnh đó, đề nghị các nhà đầu tư, các nhà
nghiên cứu và các công ty nên thận trọng hơn trong việc khẳng định các giá trị đạt được
từ mơ hình Fama – French 5 nhân tố.
Từ khóa: Fama – French, FF5F, định giá chứng khốn, mơ hình năm nhân tố


CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Thị trường chứng khoán là một bộ phận quan trọng của thị trường vốn khơng chỉ ở Việt
Nam mà cịn ở hầu hết các nước trên thế giới. Thị trường chứng khốn Việt Nam chính
thức đi vào hoạt động từ tháng 7/2000 đến nay, qua hơn 20 năm phát triển đã có những

bước tiến đáng kể. Với sự phát triển nhanh chóng của thị trường, việc đầu tư vào lĩnh
vực chứng khoán đã trở thành một kênh hấp dẫn và quen thuộc cho các nhà đầu tư.
Thị trường chứng khoán sẽ phát triển hơn nếu các nhà đầu tư trên thị trường đạt được
lợi nhuận mà họ mong muốn. Do đó, xác định tỷ suất sinh lợi cho một danh mục đầu tư
luôn là bước quan trọng nhất trong tiến trình đầu tư của các nhà đầu tư. Đã có nhiều
nghiên cứu được thực hiện phân tích những nguyên nhân tác động lên lợi nhuận đầu tư:
những nhân tố vĩ mô như biến động của chu kỳ kinh tế, biến động của lãi suất, tỷ giá,
giá vàng, giá dầu,… hay các nhân tố vi mô như ảnh hưởng của thị trường, quy mơ cơng
ty, dịng tiền trên giá,… Trong các nhân tố vi mơ thì các mơ hình định giá được quan
tâm nhiều nhất. Có nhiều mơ hình định giá tiêu biểu đã xuất hiện trên thế giới như: mơ
hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) của Sharpe (1964) và
Lintner (1965), mơ hình ba nhân tố Fama – French (1993), mơ hình bốn nhân tố Carhart
(1997), mơ hình năm nhân tố Fama – French (2015),… Trong những năm 1960, Sharpe
(1964) và Lintner (1965) đã đưa ra mơ hình CAPM thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất
sinh lời và rủi ro hệ thống của cổ phiếu. Mơ hình CAPM gây ra nhiều tranh cãi vì các
giả định của nó, mặc dù có giá trị cao về mặt lý thuyết nhưng trên thực tế mơ hình
CAPM khơng giải thích đầy đủ tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán ở
nhiều nghiên cứu thực nghiệm. Trên thế giới có nhiều nghiên cứu bổ sung cho CAPM,
tiêu biểu nhất là hai giáo sư Fama và French với rất nhiều nghiên cứu được công bố trên
các tạp chí kinh tế hàng đầu. Một trong những mơ hình của Fama – French được nhiều
nhà nghiên cứu trên tồn thế giới áp dụng là mơ hình ba nhân tố Fama – French (1993),
trong mơ hình này, Fama – French đã bổ sung thêm hai nhân tố quy mô và giá trị vào
trong mơ hình CAPM để giải thích tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Hơn 20 năm sau, Fama –
French tiếp tục cơng bố mơ hình năm nhân tố, bổ sung thêm hai nhân tố lợi nhuận và
đầu tư vào mơ hình ba nhân tố Fama – French. Hai giáo sư sử dụng mơ hình chiết khấu
cổ tức và kế thừa các nghiên cứu của Tilman và cộng sự (2004), Fama –French (2006,
2008), Novy – Marx (2013),… để giải thích tại sao bổ sung hai nhân tố lợi nhuận và
đầu tư vào mơ hình định giá. Trong khi mơ hình Fama – French ba nhân tố được giới
học thuật quan tâm rất nhiều nhưng kết quả đạt được từ việc ứng dụng mơ hình này ở
nhiều quốc gia khác nhau trong từng thời điểm khác nhau lại mang đến nhiều kết quả

khác nhau. Do đó, rất nhiều học giả cho rằng mơ hình Fama – French ba nhân tố không
được xây dựng trên một nền tảng lý thuyết vững chắc và kết quả đạt được từ mơ hình
này là kết quả của việc xào nấu dữ liệu (Kogan và Titan, 2012; Wang và Wu, 2011).
Nhiều nghiên cứu định lượng trên thế giới chỉ ra rằng, các nhân tố hệ số của phần bù
SMB và HML được sử dụng trong mơ hình Fama – French ba nhân tố khơng mang
đúng dấu như kỳ vọng hoặc kết quả khơng có ý nghĩa thống kê. Do vậy, nghiên cứu sự
phù hợp của mơ hình mới Fama – French năm nhân tố đối với thị trường chứng khoán
Việt Nam là điều cần được quan tâm.


Bên cạnh đó, một khác biệt cơ bản nhất giữa các nghiên cứu định lượng khi sử
dụng mơ hình Fama – French ba và năm nhân tố là cách phân chia các danh mục đầu tư.
Không tồn tại một lý thuyết nền tảng nào hướng dẫn cách phân chia các danh mục đầu
tư khi mơ hình này được áp dụng. Do vậy, cũng không tồn tại một quy chuẩn cụ thể để
đánh giá cách chia danh mục nào là tối ưu (Brailsford và cộng sự, 2012a).
Sau khi tìm hiểu các nghiên cứu định lượng liên quan đến mơ hình Fama – French,
tác giả nhận thấy hầu như chưa có nghiên cứu định lượng tiếp cận nhiều phương pháp
phân chia danh mục đầu tư được tiến hành tại Việt Nam ngoại trừ nghiên cứu của Võ
Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014) nhưng chỉ dừng lại ở mơ hình Fama – French ba
nhân tố. Chính vì mơ hình Fama – French năm nhân tố cần được quan tâm nhiều tại
Việt Nam trong khi chưa có nghiên cứu chính thức nào tiếp cận nhiều phương pháp
phân chia danh mục đầu tư cho thị trường chứng khoán Việt Nam và nhằm giúp các nhà
đầu tư Việt Nam giải thích tốt hơn về suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng khoán
Việt Nam nên tác giả đã thực hiện nghiên cứu đề tài “Ứng dụng mơ hình Fama –
French năm nhân tố cho thị trường chứng khoán Việt Nam: cách tiếp cận về phân
chia danh mục đầu tư”.
1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1. Mục tiêu chung
Kiểm định khả năng giải thích mơ hình Fama – French 5 nhân tố theo cách tiếp cận
về phân chia danh mục đầu tư trong việc xác định tỷ suất sinh lời của cổ phiếu niêm yết

tại HOSE.
1.2.2. Mục tiêu cụ thể
Mục tiêu 1: Kiểm định mơ hình Fama – French 5 nhân tố tại thị trường chứng
khoán Việt Nam, cụ thể là tại Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh;
Mục tiêu 2: Nghiên cứu tiếp cận nhiều cách phân chia danh mục đầu tư nhằm giải
thích liệu các cách phân chia danh mục khác nhau có làm kết quả thay đổi hay khơng và
nếu kết quả thay đổi theo cách phân chia danh mục thì cách phân chia nào là phù hợp
nhất để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trong điều kiện của Việt Nam.
1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Nhằm thực hiện mục tiêu nghiên cứu trên, bài nghiên cứu cần trả lời các câu hỏi
sau:
Thứ nhất, mơ hình 5 nhân tố Fama – French có giải thích TSSL của các cổ phiếu
phi tài chính trên sàn HOSE Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2019 hay không?
Thứ hai, các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư tác động cùng
chiều hay ngược chiều với tỷ suất sinh lời?
Thứ ba, các cách phân chia danh mục khác nhau có làm kết quả thay đổi hay không,
nếu kết quả thay đổi theo cách phân chia danh mục thì cách phân chia nào là phù hợp
nhất để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trong điều kiện của Việt Nam?
Thứ tư, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi ro
thị trường (MRP) hay khơng?
Thứ năm, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi
ro quy mơ (SMB) hay khơng?
Thứ sáu, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi ro
giá trị (HML) hay không?
Thứ bảy, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi


ro lợi nhuận (RMW) hay khơng?
Thứ tám, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần bù rủi
ro khuynh hướng đầu tư (CMA) hay không?

1.4. ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu là mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu niêm
yết tại Việt Nam và các nhân tố trong mơ hình định giá Fama – French 5 nhân tố gồm:
phần bù rủi ro thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và khuynh hướng đầu tư.
Phạm vi nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp của các cơng ty phi tài chính niêm yết
trên Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn từ
năm 2010 đến năm 2019. Do khối lượng cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE chiếm 90%
giá trị vốn hóa tồn thị trường chứng khốn Việt Nam nên dữ liệu về các công ty được
niêm yết trên sàn HOSE có thể đại diện cho tồn thị trường chứng khốn Việt Nam.
1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu này thu thập dữ liệu thứ cấp từ năm 2010 đến năm 2019 cho tất cả các
công ty niêm yết trên HOSE, ngoại trừ các công ty trong lĩnh vực bảo hiểm, tài chính –
ngân hàng, chứng khốn. Tính đến hết năm 2019, có 379 cơng ty niêm yết trên HOSE
(số liệu lấy từ www.hsx.vn), sau khi các công ty về bảo hiểm, tài chính – ngân hàng,
chứng khốn được loại trừ, mẫu nghiên cứu cịn lại gồm 350 cơng ty. Dữ liệu cần thiết
cho bài nghiên cứu gồm tỷ suất sinh lời của cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi của thị trường, lãi
suất phi rủi ro được lấy theo tuần gồm 512 tuần và các chỉ tiêu kế tốn như mức vốn
hóa thị trường, giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu, lợi nhuận hoạt động, tổng tài sản được
lấy theo năm. Dữ liệu nghiên cứu được cung cấp bởi Công ty Cổ phần Tài Việt
(Vietstock).
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, sau khi thu thập nguồn dữ liệu, tác
giả sử dụng Microsoft Excel để chia danh mục theo các cách sắp xếp của Fama –
French (2015), tính tốn tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi danh mục, tỷ suất sinh
lợi vượt trội của từng danh mục và năm nhân tố MRP, SMB, HML, RMW và CMA.
Sau đó sử dụng phần mềm Stata 15.1 để phân tích dữ liệu, thống kê mô tả để đánh
giá sơ bộ các nhân tố, kiểm định hệ số tương quan giữa chúng và chạy mơ hình hồi quy
chuỗi thời gian. Tác giả sử dụng phương pháp OLS chuỗi dữ liệu thời gian cho mơ hình
Fama – French 5 nhân tố. Sau đó tổng hợp kết quả để lựa chọn phương pháp phân chia
danh mục tối ưu nhất.
1.6. Ý NGHĨA CỦA LUẬN VĂN

Bài nghiên cứu giúp tìm ra mơ hình định giá và cách phân chia danh mục phù hợp
cho thị trường chứng khoán Việt Nam đồng thời chỉ ra sự khác biệt giữa kết quả thực
nghiệm ở thị trường chứng khoán Việt Nam và một số nước khác trên thế giới.
1.7. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị


CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.1. Mơ hình CAPM
Dựa trên những nghiên cứu của Harry Markowitz về lý thuyết danh mục và việc
phát minh ra danh mục thị trường, William Sharpe tiếp tục nghiên cứu, phát triển và
đưa
ra mơ hình định giá tài sản vốn Capital asset pricing model – CAPM vào năm 1964. Mơ
hình này phát biểu rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận phi rủi
ro (risk-free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro tồn hệ thống của
chứng khốn đó. Cịn rủi ro phi hệ thống khơng được xem xét trong mơ hình này do nhà
đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hóa để loại bỏ rủi ro này.
Trong mơ hình CAPM mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn tả bởi công
thức sau:
Ri – Rf = βim(Rm – Rf)
Trong đó:
- Ri là suất sinh lời kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ;
- Rf là lợi nhuận phi rủi ro;
- Rm là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường;

- βim là hệ số hồi quy nhân tố thị trường của danh mục tài sản i.
Các giả định của mô hình: các nhà đầu tư đều nhằm mục tiêu tối đa hóa hữu dụng
kinh tế với số lượng tài sản được cho trước và cố định; các nhà đầu tư là hợp lý, kỳ
vọng
thuần nhất về tỷ suất sinh lợi, phương sai và e ngại rủi ro; số lượng các nhà đầu tư đủ
lớn, nhà đầu tư là người nhận giá, tức là không thể tác động lên giá cả; nhà đầu tư có thể
cho vay và vay khơng giới hạn với lãi suất phi rủi ro; khơng có chi phí giao dịch và thuế;
tất cả các tài sản có thể được chia nhỏ và có tính thanh khoản hồn hảo; tất cả các thơng
tin sẵn có đồng thời cho tất cả các nhà đầu tư.
Mơ hình CAPM có ưu điểm là đơn giản về mặt khái niệm, có cơ sở lý thuyết vững
vàng và cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích. Tuy nhiên, cũng như nhiều
mơ hình khác, CAPM khơng tránh khỏi những hạn chế và sự chỉ trích, một vài hạn chế
nổi bật của mơ hình CAPM như: dựa vào q nhiều giả định không phù hợp với thực tế;
các ước lượng beta cho thấy beta khơng ổn định theo thời gian; địn bẩy tài chính: tác
động lên beta vốn cổ phần, tác động đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng; ảnh hưởng tháng
Giêng
- những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 12 đến tháng 1
thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng khác, tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc
dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy trong nhiều năm nhưng khơng phải năm nào
cũng xảy ra; những mơ hình đa nhân tố đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán
là hàm số của nhiều yếu tố chứ không chỉ beta như trong mơ hình CAPM; ảnh hưởng
của quy mơ cơng ty - cổ phiếu của cơng ty có giá trị thị trường nhỏ (market
capitalization
= price per share * number of share) mang lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty
có giá trị thị trường lớn nếu những yếu tố khác như nhau; ảnh hưởng của tỷ số P/E
(price/earning ratio) và tỷ số M/B (market-to-book value ratio) thấp đem lại lợi nhuận


cao hơn cổ phiếu của những cơng ty có tỷ số P/E và M/B cao.
Mơ hình CAPM khơng mang lại sự đo lường chính xác tỷ suất sinh lợi kỳ vọng

của cổ phiếu, do vậy cần phải đưa thêm những yếu tố khác vào mơ hình.
2.1.2. Mơ hình Fama – French 3 nhân tố
Fama và French nhận thấy mơ hình CAPM khơng giải thích được tỷ suất sinh lời
trung bình của chứng khoán Mỹ giai đoạn 1963 – 1990. Do vậy, hai ông bắt đầu quan
sát hai loại cổ phiếu có khuynh hướng tốt hơn so với thị trường: loại thứ nhất là cổ
phiếu giá trị vốn hóa nhỏ (Small Caps) và vốn hóa lớn (Large Caps); loại thứ hai là cổ
phiếu có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cao, hay còn gọi là cổ phiếu có
giá trị (Value Stock) và cổ phiếu có BE/ME thấp, còn gọi là cổ phiếu tăng trưởng
(Growth Stock). Trên cơ sở đó, Fama – French (1992) đề xuất 3 phần bù tỷ suất sinh lời
cần được xem xét, đó là: (1) Phần lợi nhuận vượt trội của suất sinh lời danh mục thị
trường so với suất sinh lời phi rủi ro hay còn gọi là phần bù rủi ro thị trường; (2) Phần
lợi nhuận chênh lệch giữa một danh mục đầu tư với các cổ phiếu có giá trị sổ sách trên
giá thị trường cao, còn gọi là cổ phiếu có giá trị (Value Stock) với danh mục các cổ
phiếu có giá trị sổ sách trên giá thị trường thấp, còn gọi là cổ phiếu tăng trưởng (Growth
Stock), phần chênh lệch này gọi là HML (High Minus Low); và (3) Phần lợi nhuận
chênh lệch giữa một danh mục đầu tư với các cổ phiếu có mức vốn hóa lớn với danh
mục các cổ phiếu có mức vốn hóa nhỏ, phần chênh lệch này gọi là SMB (Small Minus
Big). Fama – French đề xuất mơ hình ba nhân tố như sau:
Rp – Rf = αi + βi(Rm – Rf) + siSMB + hiHML + εi
Trong đó:
- Rp là tỷ suất sinh lời của chứng khoán hoặc danh mục đầu tư i;
- Rf là tỷ suất sinh lời phi rủi ro;
- Rm là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục 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
cơng ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao so với cơng ty có giá trị này thấp;
- αi là hệ số chặn của mơ hình hồi quy;
- βi, si, hi lần lượt là hệ số hồi quy của các nhân tố phần bù rủi ro thị trường, SMB,
HML;

- εi là sai số ngẫu nhiên.
Kết quả nghiên cứu Fama – French (1993) cho thấy: ảnh hưởng của quy mô những cơng ty có quy mơ nhỏ có tỷ suất sinh lời trung bình lớn hơn; ảnh hưởng của giá
trị - tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường
cao lớn hơn so với những cơng ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường thấp; so với
mơ hình CAPM, mơ hình Fama – French 3 nhân tố giải thích biến động tỷ suất sinh lời
cổ phiếu tốt hơn.
2.1.3. Mơ hình Carhart 4 nhân tố
Khi mơ hình Fama – French 3 nhân tố xuất hiện đã có nhiều nghiên cứu thực
nghiệm và tranh cãi về tính áp dụng thực tiễn của mơ hình. Đây có thể coi là mơ hình
khá thành cơng trong việc giải thích sự thay đổi tỷ suất sinh lời của cổ phiếu. Tuy nhiên,
lại có nhiều nghiên cứu khác sau này cho rằng các nhân tố thị trường, quy mô và giá trị


chưa đủ để thể hiện một cách thuyết phục về phần bù rủi ro hệ thống mà cần thêm vào
một số nhân tố khác. Điển hình trong các nghiên cứu đó là nghiên cứu của Carhart
(1997) đề xuất đưa thêm nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứ. Hiệu ứng qn tính giá
là hiệu ứng mà cơng ty có kết quả kinh doanh tốt vẫn hoạt động tốt và công ty có kết
quả kinh doanh khơng tốt vẫn tiếp tục thua lỗ. Nhân tố xu hướng WML (Winner Minus
Loser) được đo bằng lợi nhuận của danh mục đầu tư có lãi trừ đi lợi nhuận của danh
mục đầu tư thua lỗ. Mơ hình được thể hiện như sau:
Rp – Rf = αi + βi(Rm – Rf) + siSMB + hiHML + wiWML + εi
Trong đó:
- Rp là tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư i;
- Rf là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro;
- Rm là tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư thị trường;
- SMB là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa tỷ suất sinh lợi danh mục các
cổ phiếu có quy mơ nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi danh mục các cổ phiếu có quy mơ lớn;
- HML là bình qn 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 cơng ty có giá trị này thấp;
- WML là nhân tố xu hướng được tính bằng tỷ suất sinh lợi bình qn của các

chứng khốn cao giá năm trước trừ cho tỷ suất sinh lợi bình qn của các chứng khốn
thấp giá năm trước, đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi tiếp tục nắm giữ
những chứng khoán cao giá của năm trước do thực hiện chiến lược đầu tư theo xu
hướng;
- αi là hệ số chặn của mơ hình hồi quy;
- βi, si, hi, wi lần lượt là hệ số hồi quy của các nhân tố phần bù rủi ro thị trường,
quy mô, giá trị, xu hướng;
- εi là sai số ngẫu nhiên.
Kết quả nghiên cứu của Carhart cho thấy các nhân tố SMB, HML và WML có thể
giải thích được sự thay đổi trong chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi. Mơ hình Carhart 4
nhân tố đã làm giảm sai số và hiệu quả hơn mơ hình Fama – French 3 nhân tố. Nghiên
cứu của Carhart chỉ ra rằng để mang lại tỷ suất sinh lợi trung bình 8%/năm thì nên mua
những chứng khốn cao giá năm trước và bán những chứng khốn sụt giá năm trước.
Bên cạnh đó, Carhart khuyến nghị không nên đầu tư vào những quỹ có tỷ suất sinh lợi
âm thường xuyên; những quỹ có tỷ suất sinh lợi cao năm trước thì năm sau sẽ có tỷ suất
sinh lợi cao hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi trung bình, nhưng những năm sau đó thì chưa
chắc.
2.1.4. Mơ hình Fama – French 5 nhân tố
Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới chỉ ra rằng mơ hình Fama – French
3 nhân tố giải thích khơng đầy đủ tỷ suất sinh lời cổ phiếu vì bỏ qua hai yếu tố quan
trọng là lợi nhuận và đầu tư, cụ thể: Fama – French (2006) xem xét mối quan hệ giữa tỷ
suất sinh lợi của cổ phiếu với lợi nhuận hoạt động và tăng trưởng đầu tư; Tilman và
cộng
sự (2004), Aharoni và cộng sự (2013) chỉ ra rằng đầu tư là một yếu tố quan trọng giải
thích cho tỷ suất sinh lợi cổ phiếu; Novy – Marx (2013) đưa ra bằng chứng rằng lợi
nhuận hoạt động cũng giải thích tốt cho tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Do vậy, năm 2015,
Fama và French xây dựng một mô hình mới nhằm giải thích tốt hơn tỷ suất sinh lời của


cổ phiếu bằng cách thêm hai nhân tố lợi nhuận hoạt động và đầu tư vào mơ hình 3 nhân

tố để hình thành mơ hình 5 nhân tố.
Fama – French sử dụng mơ hình chiết khấu cổ tức để giải thích lý do tại sao các
biến này có liên quan đến tỷ suất sinh lợi trung bình. Mơ hình chiết khấu cổ tức
(dividend discount model) như sau:
E(d
mt t+i)
(1
=
+r)
∑
i
∞
1

Trong đó:
- mt là giá của cổ phiếu ở thời điểm t;
- E(dt+i) là cổ tức kỳ vọng của cổ phiếu giai đoạn t+i;
- r là tỷ suất sinh lợi trung bình (dài hạn) của cổ phiếu hay chính xác hơn là suất
sinh lời nội bộ (IRR) trên cổ tức kỳ vọng.
Phương trình mơ hình chiết khấu cổ tức cho thấy, tại thời điểm t nếu có hai cổ
phiếu cùng cổ tức kỳ vọng nhưng khác giá thì cổ phiếu nào có giá thấp sẽ có tỷ suất
sinh lời kỳ vọng cao hơn. Để tìm hiểu rõ hơn, cần mở rộng phương trình mơ hình chiết
khấu cổ tức để thấy mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng, lợi nhuận kỳ vọng, đầu
tư kỳ vọng và tỷ số BE/ME. Miller và Modigliani (1961) chỉ ra rằng tại thời điểm t nào
đó tổng giá trị thị trường của công ty được xác định:
Mt E(Yt+idBt+i)
=
(1+r)i
∑
∞i=

1

Trong đó:
- Yt+i là tổng lợi nhuận tạo ra trên vốn chủ sở hữu
- dBt+i là chênh lệch (sự thay đổi) giữa giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu thời điểm
t+i và t+i-1 (dBt+i = Bt+i - Bt+i-1).
Chia hai vế phương trình trên cho giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu tại thời điểm t
(Bt), ta được:
Mt
Bt

=

∑ E(Yt+i-dBt+i)
(1+r)i
∞i=
1
Bt

Trong phương trình vừa tạo ra, có ba trường hợp về tỷ suất sinh lời kỳ vọng có thể
xảy ra:
(1) Nếu cố định tất cả các biến ngoại trừ biến Mt và r, khi đó, nếu giá trị Mt nhỏ
hơn thì tỷ suất sinh lợi kỳ vọng r sẽ lớn hơn. Hay nói cách khác, giá trị của tỷ số Bt/Mt
lớn hơn thì r sẽ lớn hơn, tức là có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng
và tỷ số BE/ME.
(2) Nếu cố định tất cả các biến ngoại trừ lợi nhuận kỳ vọng trong tương lai
(E[Yt+i – dBt+i]) và tỷ suất sinh lời kỳ vọng r, khi đó, nếu lợi nhuận kỳ vọng trong tương


lai cao thì tỷ suất sinh lời kỳ vọng cũng phải cao, tức là có mối quan hệ đồng biến giữa

tỷ suất sinh lời kỳ vọng và lợi nhuận của cổ phiếu.
(3) Nếu cố định các biến Bt, Mt, Yt+i thì ta thấy tốc độ tăng trưởng kỳ vọng của
giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu (dBt+i) càng cao thì tỷ suất sinh lời kỳ vọng càng thấp.
Tức là có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và khuynh hướng đầu
tư. Ở đây khuynh hướng đầu tư là tốc độ tăng trưởng kỳ vọng của giá trị sổ sách vốn
chủ sở hữu (Fama và French, 2013).
Qua phân tích ta thấy khơng chỉ có nhân tố thị trường, quy mô, tỷ số BE/ME tác
động đến tỷ suất sinh lời kỳ vọng của cổ phiếu mà cịn có thêm lợi nhuận và khuynh
hướng đầu tư tác động lên tỷ suất sinh lời này. Do vậy, để thuyết phục và giải thích tốt
hơn về tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu, Fama và French (2013) đã thêm nhân tố lợi nhuận
(profitability) và nhân tố đầu tư (investment) vào mơ hình ba nhân tố để hình thành mơ
hình năm nhân tố có phương trình như sau:
Rp – Rf = αi + βi(Rm – Rf) + siSMB + hiHML + riRMW + ciCMA + εi
Trong đó:
- Rp là tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư i;
- Rf là tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro;
- Rm là tỷ suất lợi nhuận của danh mục thị trường;
- SMB là bình quân chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi danh mục các cổ phiếu có
quy mơ nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi danh mục của những cổ phiếu có quy mô lớn;
- HML là chênh lệch tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu có giá trị sổ sách
trên giá thị trường (BE/ME) cao trừ cho danh mục các cổ phiếu có BE/ME thấp;
- RMW là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trên danh mục đầu tư (đã được đa dạng
hóa) của những cổ phiếu có lợi nhuận cao (robust) và những cổ phiếu có lợi nhuận thấp
(weak);
- CMA là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trên danh mục đầu tư (đã được đa dạng
hóa) của những cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư thấp (conservative) và những cổ
phiếu có khuynh hướng đầu tư cao (aggressive);
- αi là hệ số chặn của mơ hình hồi quy;
- βi, si, hi, ri, ci lần lượt là hệ số hồi quy của nhân tố thị trường, SMB, HML,
RMW, CMA;

- εi là sai số ngẫu nhiên.
2.2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.2.1. Các nghiên cứu ở thị trường quốc tế
Fama – French (1993, 2006) nghiên cứu về phần bù giá trị trên thị trường chứng
khoán Mỹ và chỉ ra rằng phần bù giá trị ảnh hưởng trên cả cổ phiếu lớn và cổ phiếu nhỏ,
cụ thể phần bù giá trị sẽ lớn hơn cho những cổ phiếu nhỏ hơn và ngược lại.
Brailsford và cộng sự (2012a) thực hiện nghiên cứu trên thị trường chứng khoán
Úc, bằng cách áp dụng nhiều phương pháp phân chia danh mục khác nhau, kết quả
nghiên cứu cho thấy nhân tố HML ảnh hưởng mạnh mẽ trong việc định giá tất cả các
chứng khoán ở Úc nhưng nhân tố SMB thì chỉ ảnh hưởng đến những cổ phiếu rất nhỏ.
Cùng năm, Brailsford và cộng sự (2012b) đã thực hiện một nghiên cứu tương tự nhưng
mở rộng với mẫu dữ liệu lớn, dữ liệu từ 98% các công ty niêm yết của Úc và trong 25
năm (từ năm 1982 đến 2006). Kết quả nghiên cứu cho thấy nhân tố BE/ME có ảnh
hưởng lớn nhất. Cụ thể, có sự khác biệt không đáng kể giữa tỷ suất sinh lời trên các


danh mục đầu tư có vốn hóa lớn và vốn hóa nhỏ được chia theo tỉ lệ BE/ME, nhưng lại
có sự khác biệt đáng kể giữa tỷ suất sinh lời trên các danh mục có tỉ lệ BE/ME cao và tỉ
lệ BE/ME thấp khi được chia theo vốn hóa thị trường.
Loukeris (2009) thực hiện nghiên cứu về CAPM trên sàn chứng khốn của Anh và
chỉ ra rằng beta tương thích với CAPM và có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, hệ số R2 đạt
được là thấp (7,3%). Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy rằng độ dốc của đường thị
trường chứng khoán (Security Market Line – SML) thực tế khác với độ dốc của SML
được xác định bởi CAPM. Do vậy, Loukeris kết luận rằng CAPM không phù hợp để
xác định suất sinh lời trên thị trường chứng khoán Anh.
Walid và Ahlem (2007) đã thực hiện nghiên cứu so sánh tính hiệu quả của hai mơ
hình CAPM và Fama – French ba nhân tố ở thị trường chứng khoán Nhật. Dữ liệu được
thu thập trong 6 năm (2002 – 2007) của tất cả các chứng khoán niêm yết trên thị trường
chứng khoán Tokyo. Kết quả nghiên cứu cho thấy R2 của Fama – French cao hơn so với
CAPM với tỷ lệ 78,2% so với 70,5%. Bên cạnh đó, nghiên cứu cịn chỉ ra rằng, ở Nhật

quy mơ cơng ty có quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lời, tức là cơng ty nào có quy
mơ lớn thì tỷ suất sinh lời thấp và ngược lại, còn tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường
BE/ME có quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lời, nghĩa là công ty nào có tỷ số BE/ME
cao thì tỷ suất sinh lời cao và ngược lại.
Nima Billou (2004) tiến hành nghiên cứu hai mơ hình CAPM và Fama French ba
nhân tố trên thị trường chứng khoán Mỹ. Ban đầu, Nima chỉ lấy dữ liệu giai đoạn
7/1963 – 12/2003 và kết quả là R2 của CAPM là 72% còn của Fama – French ba nhân tố
là 89%.
Sau đó, tác giả tiếp tục mở rộng dữ liệu bắt đầu từ tháng 7/1926 thay vì năm 1963 như
trước và kết quả là R2 của Fama – French ba nhân tố là 88% vẫn cao hơn so với CAPM
là 77%. Do vậy, dựa vào kết quả Nima kết luận rằng mơ hình Fama – French ba nhân tố
giải thích tốt hơn rất nhiều so với mơ hình CAPM trên thị trường chứng khốn Mỹ và
hai nhân tố mới của Fama – French là SMB và HML có ảnh hưởng lớn đến tỷ suất sinh
lời.
Greory và Sanjay (2001) đã nghiên cứu kiểm định mơ hình CAPM và mơ hình
Fama – French ba nhân tố trên thị trường chứng khoán Ấn Độ. Nghiên cứu dựa trên bộ
dữ liệu của 364 công ty niêm yết trong khoảng giai đoạn 1989 – 1999 và kết quả hồi
quy R2 của Fama – French ba nhân tố cao hơn so với R2 của CAPM (75% và 88, 3%).
Nghiên cứu kết luận rằng việc Fama – French đưa thêm hai nhân tố SMB và HML vào
CAPM hình thành mơ hình ba nhân tố sẽ cho kết quả tốt hơn nhiều so với mơ hình
ngun bản chỉ bao gồm một nhân tố lợi nhuận thị trường.
Souad Ajili (2005) thực hiện nghiên cứu nhân tố quy mơ và giá trị trên thị trường
chứng khốn Pháp cho thấy kết quả đạt được từ mơ hình ba nhân tố Fama – French tốt
hơn so với mô hình CAPM, R2 tương ứng là 32,22% và 11,2%. Với mơ hình Fama –
French khi hồi quy dữ liệu chéo thì chỉ có nhân tố quy mơ là có ý nghĩa thống kê, khi
hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian thì nhân tố quy mơ và giá trị đều có ý nghĩa thống kê.
Fama – French (2015) sử dụng mô hình năm nhân tố nghiên cứu các cơng ty niêm
yết tại Mỹ trong 50 năm từ năm 1963 đến năm 2013, dùng các cách phân loại danh mục
đầu tư: (1) phân loại 2x3 theo Size – BE/ME, 2x3 theo Size – OP, 2x3 theo Size – Inv;
(2) phân loại 2x2 theo Size – BE/ME, 2x3 theo Size – OP, 2x3 theo Size – Inv; (3) phân

loại 2x2x2x2 theo Size – BE/ME – OP – Inv; (4) phân loại 5x5 theo Size – BE/ME, 5x5
theo Size – OP, 5x5 theo Size – Inv; (5) phân loại 2x4x4 theo Size – BE/ME – OP,


2x4x4 theo Size – BE/ME – Inv, 2x4x4 theo Size – OP – Inv. Kết quả cho thấy nhân tố
HML có ảnh hưởng khơng đáng kể trong mơ hình giai đoạn này, R2 của mơ hình Fama
– French ba nhân tố là 66%, mơ hình Fama – French năm nhân tố là 67%. Fama –
French kết luận mơ hình năm nhân tố giải thích tỷ suất sinh lời tốt hơn mơ hình ba nhân
tố tại thị trường Mỹ.
Chiah và cộng sự (2015) thực hiện nghiên cứu tại thị trường chứng khốn Úc kiểm
định thực nghiệm mơ hình Fama – French năm nhân tố trong 31 năm (1982 – 2013),
dùng 3 cách phân loại danh mục đầu tư: 5x5 Size – BE/ME, 5x5 Size – OP, 5x5 Size –
Inv. Kết quả cho thấy nhân tố beta và quy mơ có quan hệ đồng biến với tỷ suất sinh lợi;
các nhân tố giá trị, lợi nhuận và đầu tư có tác động hai chiều tùy theo danh mục đầu tư.
Wenting Jiao (2017) kiểm định mơ hình năm nhân tố trên thị trường chứng khốn
Trung Quốc và so sánh với mơ hình 3 nhân tố Fama – French. Mẫu dữ liệu là các chứng
khoán niêm yết trên Shanghai Stock Exchange (SSE) và Shenzhen Stock Exchange
(SZSE), tác giả chọn các chứng khoán loại A trong giai đoạn 07/2010 – 05/2015 bao
gồm 59 tháng. Kết quả đưa ra mơ hình 5 nhân tố với 2 biến lợi nhuận hoạt động và đầu
tư bổ sung vào, dường như khơng giải thích được biến động tỷ suất sinh lợi của cổ
phiếu, ngoại trừ đối với 6 danh mục đầu tư theo quy mô và lợi nhuận hoạt động là giải
thích tốt. So sánh với mơ hình 3 nhân tố, mơ hình 5 nhân tố khơng cải thiện gì nhiều.
Nhìn chung ở hầu hết các nước mơ hình Fama – French năm nhân tố đều cho kết
quả khả quan với mức độ giải thích lớn hơn mơ hình Fama – French ba nhân tố và mơ
hình CAPM.
2.2.2. Các nghiên cứu ở thị trường Việt Nam
Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014) thực hiện các nghiên cứu dựa trên mơ hình
Fama – French ba nhân tố và năm nhân tố trong khoảng thời gian từ tháng 1/2007 đến
tháng 12/2013 đối với dữ liệu là 281 công ty niêm yết trên sàn chứng khốn thành phố
Hồ Chí Minh (HOSE), dữ liệu được chọn sau khi loại bỏ các công ty tài chính, chứng

khốn và ngân hàng. Đối với mơ hình Fama – French ba nhân tố thì trong ba nhân tố,
nhân tố thị trường beta có tác động mạnh mẽ và phù hợp nhất đúng dấu kỳ vọng, giữa
hai nhân tố quy mơ và giá trị thì yếu tố giá trị giải thích tốt hơn nhưng mang dấu âm
ngược kỳ vọng ban đầu của mơ hình. Đối với Fama – French năm nhân tố, nhân tố thị
trường luôn mang đúng dấu kỳ vọng và có ý nghĩa thống kê, yếu tố quy mô và giá trị
mang đúng dấu kỳ vọng và yếu tố giá trị giải thích tốt hơn nhưng khơng có ý nghĩa
thống kê với một số danh mục. Trong hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư thì nhân tố lợi
nhuận giải thích tốt hơn nhân tố đầu tư hơn nữa nhân tố đầu tư mang dấu âm ngược kỳ
vọng.
Kết luận yếu tố đầu tư chưa thực sự phù hợp để giải thích tỷ suất sinh lợi ở thị trường
Việt Nam trong mơ hình Fama – French năm nhân tố. Các kết quả đạt được cũng khác
nhau đối với các cách chia danh mục khác nhau trong cả hai mơ hình.
Vương Đức Hồng Qn và Hồ Thị Huệ (2008) thực hiện nghiên cứu trên mơ hình
Fama – French ba nhân tố. Nghiên cứu chỉ ra ngoài sự tác động của yếu tố thị trường,
tỷ suất sinh lời cổ phiếu cịn chịu sự tác động của đặc tính doanh nghiệp như quy mơ
cơng ty, tỷ lệ BE/ME. Nói cách khác, các nhân tố của mơ hình Fama – French ba nhân
tố đều ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cũng
cho thấy trong ba yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lời thì yếu tố thị trường giữ vai trị
quan trọng hơn cả.
Phan Đình Ngun và Hà Minh Phước (2012) thực hiện nghiên cứu mở rộng mô


hình Fama – French ba nhân tố và mơ hình Carhart bốn nhân tố bằng cách đưa thêm ba
nhân tố mới vào mơ hình: phần bù ROE, phần bù EPS/P và phần bù doanh thu nhằm
mục đích giải thích suất sinh lời cổ phiếu cho thị trường Việt Nam. Kết quả nghiên cứu
cho thấy lợi nhuận thị trường, quy mô, giá trị, thu nhập và doanh thu có tác động tích
cực; trong khi các nhân tố về xu hướng và lợi nhuận lại có tác động tiêu cực đến tỷ suất
sinh lời cổ phiếu. Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016) thực hiện nghiên cứu trên sàn HOSE và
HNX để kiểm định sự phù hợp của mơ hình Fama – French năm nhân tố và mơ hình
Carhart bốn nhân tố của Hou (Q4). Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp của các cơng ty

phi tài chính, dữ liệu giá đóng cửa điều chỉnh và lãi suất trái phiếu chính phủ giai đoạn
từ tháng 1/2009 đến tháng 6/2015 và sử dụng ba cách phân chia danh mục: 2x3, 2x2
(theo Size – BM/ Size – OP/ Size – Inv) và 2x2x2x2 (theo Size – BE/ME – OP – Inv).
Kết quả: nhân tố thị trường mang dấu dương đúng kỳ vọng của mơ hình, nhân tố SMB
mang dấu dương với danh mục cổ phiếu có quy mơ nhỏ và âm với danh mục cổ phiếu
có quy mơ lớn, nhân tố HML mang dấu dương với danh mục đầu tư có BE/ME cao và
ngược lại, nhân tố RMW mang dấu dương với danh mục có lợi nhuận hoạt động trên
vốn chủ sở hữu cao và ngược lại, nhân tố CMA mang dấu dương với danh mục có tỷ lệ
đầu tư trên tổng tài sản thấp và ngược lại. R2 của mơ hình từ 80% đến 96%. Nghiên cứu
cũng kết luận mơ hình Fama – French năm nhân tố giải thích tốt hơn mơ hình Q4. Võ
Xuân Vinh và Đặng Quốc Thành (2016) thực hiện ứng dụng mơ hình 5 nhân tố Fama –
French để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng khốn Việt Nam.
Mẫu dữ liệu đưa vào phân tích bao gồm 279 cơng ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao
dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-2014, gồm 96 tháng.
Hai tác giả phân chia danh mục thành 18 danh mục đầu tư, kết quả nghiên cứu cho thấy
nhân tố phần bù rủi ro thị trường vẫn giải thích tốt nhất cho tỷ suất sinh lời cổ phiếu.
Khi chia danh mục cổ phiếu theo lợi nhuận hoạt động và tăng trưởng đầu tư kết hợp
kiểm sốt bởi nhân tố quy mơ thì cho kết quả khơng đồng nhất. Đặc biệt, các nhóm
danh mục quy mơ lớn thì các nhân tố cịn lại trong mơ hình đều khơng có ý nghĩa giải
thích tốt. Ngược lại, với nhóm danh mục quy mơ vốn hóa nhỏ thì phần bủ rủi ro nhân tố
quy mô là đồng nhất cho cả 2 cách sắp xếp danh mục và có ý nghĩa thống kê. Nghiên
cứu phát hiện ra bằng chứng mới về nhân tố giá trị BE/ME, khi sắp xếp danh mục theo
lợi nhuận hoạt động và tăng trưởng đầu tư kết hợp với nhân tố quy mơ thì nhân tố
BE/ME trở nên khơng cịn ý nghĩa trong việc giải thích cho TSSL của cổ phiếu ở hầu
hết danh mục. Mô hình FF5F có ý nghĩa giải thích tốt trong danh mục quy mơ nhỏ và
lợi nhuận hoạt động cao.
Nhìn chung, tại thị trường chứng khốn Việt Nam, đối với mơ hình Fama – French
3 nhân tố, các nghiên cứu đều có cùng nhận định nhân tố thị trường giải thích tốt nhất
cho tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư, hai nhân tố SMB và HML cũng có ảnh hưởng
nhưng khơng lớn, tuy nhiên việc có thêm hai biến này góp phần giải thích cao hơn cho

tỷ suất sinh lợi của chứng khốn. Đối với mơ hình Fama – French 5 nhân tố, các nghiên
cứu cũng đều nhận định nhân tố thị trường giải thích tốt nhất trong năm nhân tố và đúng
dấu kỳ vọng tương tự như kết luận của các nghiên cứu sử dụng mơ hình Fama – French
3 nhân tố. Theo nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân thì ba nhân tố quy mô,
giá trị và lợi nhuận mang dấu dương, nhân tố đầu tư mang dấu âm ở 14 danh mục và
không có ý nghĩa thống kê ở hai danh mục. Trong khi đó, nghiên cứu của Nguyễn Thị
Thúy Nhi thì 4 nhân tố quy mô, giá trị, đầu tư và lợi nhuận đều mang dấu dương ở một
nửa số danh mục và dấu âm ở một nửa số danh mục còn lại. Hai kết quả nghiên cứu này


trái ngược nhau. Mặt khác nhân tố giá trị ở mơ hình ba nhân tố hầu hết mang dấu âm
khác với kết luận của các nghiên cứu sử dụng mô hình 5 nhân tố, làm cho nhân tố này
rất khó sử dụng vào mục đích đầu tư.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Trên cơ sở của các mơ hình lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu thực nghiệm về
tỷ suất lợi nhuận cổ phiếu được trình bày phía trên, các giả thuyết nghiên cứu được xây
dựng như sau:
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần
bù rủi ro thị trường (MRP).
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần
bù rủi ro quy mơ (SMB).
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần
bù rủi ro giá trị (HML).
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần
bù rủi ro lợi nhuận (RMW).
Giả thuyết H5: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lời cổ phiếu và phần
bù rủi ro khuynh hướng đầu tư (CMA).

3.2. MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ ĐO LƯỜNG BIẾN
3.2.1. Mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu dựa trên mơ hình năm nhân tố của Fama – French (2015) như
sau:
Rpt – Rft = αi + βi(Rmt – Rft) + siSMBt + hiHMLt + riRMWt + ciCMAt + εi
Trong đó:
- Rpt là tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư i tại thời điểm t;
- Rft là tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro tại thời điểm t;
- Rmt là tỷ suất lợi nhuận của danh mục thị trường tại thời điểm t;
- SMBt là bình quân chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi danh mục các cổ phiếu có
quy mơ nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi danh mục của những cổ phiếu có quy mơ lớn tại thời
điểm t;
- HMLt là chênh lệch tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu có giá trị sổ sách
trên giá thị trường (BE/ME) cao trừ cho danh mục các cổ phiếu có BE/ME thấp tại thời
điểm t;
- RMWt là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trên danh mục đầu tư của những cổ
phiếu có lợi nhuận cao (robust) và những cổ phiếu có lợi nhuận thấp (weak) tại thời
điểm t;
- CMAt là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trên danh mục đầu tư của những cổ
phiếu có khuynh hướng đầu tư thấp (conservative) và những cổ phiếu có khuynh hướng
đầu tư cao (aggressive) tại thời điểm t;
- αi là hệ số chặn của mơ hình hồi quy;
- βi, si, hi, ri, ci lần lượt là hệ số hồi quy của nhân tố thị trường, SMB, HML,
RMW, CMA;
- εi là sai số ngẫu nhiên.
3.2.2. Đo lường biến
3.2.2.1. Các yếu tố hình thành biến


- Tỷ suất sinh lời chứng khoán

Fama và French (1992), tỷ suất sinh lời chứng khoán theo tháng được xác định bởi
cơng thức:
rit =
Pt- Pt-1
Pt-1

Trong đó:
- rit hay Ri: Tỷ suất sinh lời của chứng khoán i trong tháng t
- Pt: Giá đóng cửa đã điều chỉnh của chứng khốn trong tháng t
- Pt-1: Giá đóng cửa đã điều chỉnh của chứng khốn trong tháng t-1
Áp dụng cơng thức này đối với tuần, tác giả tính được tỷ suất sinh lời chứng khoán
theo tuần.
- Lãi suất phi rủi ro
Fama và French (1992) sử dụng lãi suất phi rủi ro là lãi suất tín phiếu Kho bạc Mỹ
(Treasury Bill) kỳ hạn 1 tháng (4 tuần). Tuy nhiên, tại Việt Nam lãi suất trái phiếu
Chính
phủ khơng có kỳ hạn theo tuần, mà chỉ có theo năm. Do vậy, lãi suất phi rủi ro theo tuần
được xác định bằng cách lấy lãi suất trúng thầu của trái phiếu Chính phủ trong một năm
chia cho 52 tuần. Lãi suất trúng thầu là mức lãi suất dự thầu cao nhất, áp dụng chung
cho các thành viên đấu thầu và được xét chọn theo thứ tự từ thấp đến cao của lãi suất dự
thầu (Trích Thơng tư 17/2012/TT-BTC của Bộ Tài Chính). Trái phiếu Chính phủ ở Việt
Nam có nhiều kỳ hạn: 2 năm, 3 năm, 5 năm, 10 năm, 15 năm. Trong đó, kỳ hạn 5 năm
là kỳ hạn có tính thanh khoản cao nhất (số liệu lấy từ www.hnx.vn). Do vậy, lãi suất trái
phiếu theo kỳ hạn 5 năm sẽ được sử dụng làm lãi suất phi rủi ro trong nghiên cứu này.
Nhiều phiên đấu thầu trái phiếu Chính phủ diễn ra trong năm. Do vậy, lãi suất trái phiếu
Chính phủ kỳ hạn 5 năm được xác định bằng lãi suất trung bình của các phiên đấu thầu
trong năm, lãi suất trái phiếu Chính phủ trung bình theo tuần bằng lãi suất trung bình
theo năm chia 52. Lãi suất phi rủi ro được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 3.1. Lãi suất trái phiếu chính phủ Việt Nam kỳ hạn 5 năm
Lãi suất phi rủi ro

Năm
trung bình (%)
Theo năm Theo tuần
2019
3.6252
0.0697
2018
3.3692
0.0648
2017
4.9659
0.0955
2016
6.1774
0.1188
2015
6.0684
0.1167
2014
6.8470
0.1317
2013
8.8999
0.1712
2012
10.6702
0.2052
2011
12.2963
0.2365

2010
10.8212
0.2081
Nguồn: Tổng hợp từ Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội
- Tỷ suất sinh lời của thị trường
Trong nghiên cứu của Fama và French (1992), phần bù rủi ro thị trường (Market
Risk Premium – MRP) được xác định bằng sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời của thị


trường và lãi suất phi rủi ro. Trong phạm vi nghiên cứu này, chỉ số VN-Index cho thị
trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh được sử dụng là chỉ số đại diện cho thị
trường. Tỷ suất sinh lời thị trường được xác định như sau:
rVNIndex(t) =
VNIndext- VNIndext-1
VNIndext-1

Trong đó:
- rVNIndex(t) hay Rm: Tỷ suất sinh lời thị trường tại thời điểm t
- VNIndext: Giá trị VN-Index ngày t
- VNIndext-1: Giá trị VN-Index ngày t-1
Tương tự tỷ suất sinh lời chứng khoán, tỷ suất sinh lời thị trường theo tuần được
xác định bằng giá trị của tỷ suất sinh lời ngày thứ Tư trong tuần đó.
- Quy mơ của cổ phiếu (Size)
Fama và 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 (Size) tại thời điểm t. Điều này có nghĩa là quy mơ
được xác định bằng vốn hóa thị trường ở thời điểm của một năm trước đó. Trong nghiên
cứu này, vốn hóa thị trường bình quân được xác định bằng giá trị trung bình của số cổ
phiếu phổ thông đang lưu hành nhân với giá đóng cửa tại ngày 30/6 trong năm đó.
- Tỷ số BE/ME
Tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (Book-to-market – BE/ME) của mỗi cổ

phiếu được xác định bằng cách sử dụng tỷ lệ giữa giá trị sổ sách (Book Equity – BE)
của vốn chủ sở hữu và giá trị thị trường (Market Equity – ME) của vốn chủ sở hữu. Số
liệu BE được thu thập từ bảng cân đối kế tốn của năm trước đó, tức là số liệu được tính
tới tháng 12 của năm t-1. Số liệu ME được tính bằng cách lấy giá đóng cửa bình quân
nhân với tổng số cổ phiếu đang lưu hành.
- Lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability)
Lợi nhuận (Profitability) năm t của mỗi cổ phiếu được xác định trên dữ liệu kế
tốn ở năm trước đó (tức năm t-1). Cụ thể, lợi nhuận năm t được xác định bằng tổng
doanh thu trừ giá vốn hàng bán, trừ chi phí lãi vay, trừ chi phí bán hàng và quản lý
doanh
nghiệp sau đó lấy tất cả chia cho giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu ở năm t-1 (Fama –
French, 2013). Số liệu giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu được lấy từ bảng cân đối kế
toán của năm tương ứng.
- Khuynh hướng đầu tư (Investment)
Nhân tố khuynh hướng đầu tư (Investment) vào năm t của mỗi công ty được đo
lường bằng tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản năm t-1 v à . Nhân tố khuynh hướng đầu
tư được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng của giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu (không
được đo lường dựa trên tổng tài sản). Tuy nhiên, nếu nghiên cứu dùng tổng tài sản thay
cho vốn chủ sở hữu thì đều mang lại kết quả như nhau (Fama và French, 2013). Ở bài
nghiên cứu này, khuynh hướng đầu tư được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng của tổng
tài sản.
Tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản năm t-1 bằng giá trị tổng tài sản ở năm t-1 trừ
đi giá trị tổng tài sản ở năm t-2 rồi chia tất cả cho giá trị tổng tài sản ở năm t-2.
Dữ liệu của chỉ tiêu khuynh hướng đầu tư được thu thập từ bảng báo cáo kết quả


hoạt động kinh doanh.
- Sơ đồ phân chia danh mục đầu tư theo 3 cách 2x3, 2x2, 2x2x2x2
2x3
BE/ME

OP
Inv
H
N
L
R
N W C
Size

S

SH

SN

SL SR

SN

B

BH

BN

BL

B
R

B
W

2x2
H
Size
B

BE/ME
L
S
BH

OP
R
SH
BL

Inv
W
SL
BR

BN

C
SR
BW

A

SW
BC

OP
Inv

BE/ME
R
C

H
W
A

L
R
C

W
A

Size

S

SHRC

SHRA

SHWC

B

BHRC

BHRA

BHWC

BHWA

2x2x2x2

N
S
W

A
SC SN SA
B
N

BC

SC
BA

C

SH

WA
BL
RC

B
A

SA

A

SL
RC
BL
RA

C

SL
RA
BL
WC

3.2.2.2. Đo lường biến
- Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc của mơ hình FF5F là TSSL vượt trội của 46 danh mục được hình
thành từ 3 cách sắp xếp 2x3, 2x2, 2x2x2x2 như được trình bày ở phần trên và được tính
bằng cơng thức:
TSSL vượt trội của danh mục = Rp – Rf
Trong đó:

- Rp: TSSL bình qn của danh mục
- Rf: Lãi suất phi rủi ro
TSSL của danh mục Rp trong bài nghiên cứu này là TSSL bình qn tỷ trọng bằng
nhau và được tính theo cơng thức:
Rp = Ri1+ Ri2+ …+ Rinn
Trong đó:
- Rp: TSSL bình qn của danh mục
- Ri: TSSL của cổ phiếu i
- Ri1, Ri2, …, Rin: TSSL của cổ phiếu thứ 1, 2,…, n trong danh mục
- n: số lượng cổ phiếu trong danh mục
Như vậy, ứng với mỗi danh mục ta có một chuỗi các TSSL vượt trội tương ứng
với 512 quan sát (512 tuần) từ năm 2010 đến năm 2019.
- Biến độc lập
Biến độc lập của mơ hình FF5F gồm 5 biến: nhân tố thị trường, nhân tố quy mô,
nhân tố giá trị, nhân tố lợi nhuận và nhân tố khuynh hướng đầu tư.
+ Nhân tố thị trường (MRP – Market Risk Premium)
Nhân tố thị trường còn gọi là phần bù rủi ro thị trường được xác định bằng sự
chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời vượt trội của danh mục thị trường Rm và lãi suất phi rủi

A

SL
WC
BL
WA

SL
WA

ro Rf (Rm – Rf). Như vậy, ta có một chuỗi các TSSL vượt trội của danh mục thị trường
tương ứng với 512 quan sát trong 10 năm (2010-2019)
+ Nhân tố quy mô (SMB – Small Minus Big)
Nhân tố quy mơ được hình thành nhằm mơ phỏng nhân tố rủi ro trong TSSL liên
quan đến quy mô. SMB được xác định bằng chênh lệch giữa TSSL bình quân hàng tuần
của nhóm danh mục quy mơ nhỏ và TSSL bình qn hàng tuần của nhóm danh mục quy
mơ lớn. Cơng thức tính SMB khác nhau ở từng phương pháp phân chia danh mục, cụ
thể như sau:
SMB2x =
3

SH+SNBM+SL+SR+SNOP+SW+SC+
SNINV+SA
9

-

BH+BNBM+BL+BR+BNOP+BW+BC+BNINV+BA9
SMB2x2 =SH+SL+SR+SW+SC+SA6-BH+BL+BR+BW+BC+BA6

SMB2x2x2x2 =SHRC+SHRA+SHWC+SHWA+SLRC+SLRA+SLWC+SLWA8BHRC+BHRA+BHWC+BHWA+BLRC+BLRA+BLWC+BLWA8

Kết quả tính tốn ta có 3 chuỗi các số liệu nhân tố quy mô SMB tương ứng với 3
phương pháp phân chia danh mục. Mỗi chuỗi có 512 quan sát tương ứng với 512 tuần
của giai đoạn nghiên cứu.
+ Nhân tố giá trị (HML – High Minus Low)
Biến nhân tố giá trị HML là trung bình TSSL các danh mục có BE/ME cao trừ
trung bình TSSL các danh mục có BE/ME thấp. Do đặc thù ở các cách phân chia danh
mục khác nhau nên nhân tố HML ở cách phân chia 2x3 và 2x2 giống nhau, còn HML
của cách phân chia 2x2x2x2 thì khơng giống với 2 phương pháp cịn lại. Cụ thể như sau:

HML2x3, 2x2 = SH + BH2-SL + BL2
HML2x2x2x2
=SHRC+SHRA+SHWC+SHWA+BHRC+BHRA+BHWC+BHWA8SLRC+SLRA+SLWC+SLWA+BLRC+BLRA+BLWC+BLWA8

Kết quả tính tốn ta cũng có 3 chuỗi số liệu nhân tố giá trị HML với 3 phương
pháp phân chia danh mục. Mỗi chuỗi gồm 512 quan sát tương ứng 512 tuẩn của giai
đoạn nghiên cứu.
+ Nhân tố lợi nhuận (RMW - Robust Minus Weak)
Theo Fama và French (2013) định nghĩa nhân tố RMW, thể hiện cho nhân tố lợi
nhuận, là phần chênh lệch trung bình của tỷ suất sinh lời hàng tuần các cổ phiếu ở nhóm
lợi nhuận cao và các cổ phiếu ở nhóm lợi nhuận thấp:
RMW2x3, 2x2 =SR + BR2-SW + BW2
RMW2x2x2x2 =SHRC + SHRA+SLRC+SLRA+BHRC+BHRA+BLRC+BLRA8SHWC + SHWA+SLWC+SLWA+BHWC+BHWA+BLWC+BLWA8

Kết quả tính tốn ta có 3 chuỗi số liệu nhân tố lợi nhuận RMW với 3 phương pháp
phân chia danh mục. Mỗi chuỗi gồm 512 quan sát tương ứng 512 tuẩn của giai đoạn
nghiên cứu.
+ Nhân tố khuynh hướng đầu tư (CMA – Conservative Minus Aggressive)
Biến nhân tố đầu tư là trung bình TSSL các danh mục thay đổi ít tài sản trừ đi trung
bình TSSL các danh mục thay đổi nhiều tài sản. Biến CMA ở phương pháp 2x3, 2x2
giống nhau, trong khi biến CMA ở phương pháp 2x2x2x2 khác với 2 phương pháp còn


lại:
CMA2x3, 2x2 =SC + BC2-SA + BA2
+
SLRC+SHWC+SLWC+BHRC+BLRC+BHWC+BLWC8CMA2x2x2x2
=SHRC
SHRA+SLRA+SHWA+SLWA+BHRA+BLRA+BHWA+BLWA8

Kết quả tính tốn ta có 3 chuỗi số liệu nhân tố đầu tư CMA với 3 phương pháp
phân chia danh mục. Mỗi chuỗi gồm 512 quan sát tương ứng 512 tuẩn của giai đoạn
nghiên cứu.
3.3. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU
3.3.1. Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu theo tuần của các cơng ty phi tài chính niêm yết
trên sàn HOSE trong 10 năm từ 2010 đến 2019. Theo Fama – French (1992), tỷ suất
sinh lời chứng khốn được xác định dựa theo giá trị trung bình tháng. Tuy nhiên, đối
với nghiên cứu này, nếu lấy dữ liệu theo tháng thì số lượng quan sát sẽ rất hạn chế (10
năm * 12 tháng = 120 quan sát). Do vậy, nhằm mục đích đạt được số quan sát nhiều
hơn trong nghiên cứu, dữ liệu bài nghiên cứu này được thu thập theo tuần. Mẫu nghiên
cứu gồm có 512 quan sát (bao gồm 8 năm có 51 tuần và năm 2017, 2018 có 52 tuần).
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là chuỗi chỉ số thị trường (VN-Index) và
giá đóng cửa đã điều chỉnh của cổ phiếu 350 cơng ty phi tài chính được chọn nghiên
cứu theo tần suất tuần (weekly series). Giá đóng cửa đã điều chỉnh được thu thập vào
thứ Tư hàng tuần. Nếu ngày thứ Tư của một tuần nào đó là ngày khơng có giao dịch thì
lấy giá đóng cửa đã điều chỉnh của ngày thứ Năm, hoặc thứ Ba nếu ngày thứ Năm vẫn
khơng có giao dịch. Nếu cả ba ngày thứ Tư, thứ Ba và thứ Năm của một tuần nào đó
đều khơng có giao dịch thì chỉ số thị trường và giá của các cổ phiếu ở tuần đó sẽ được
bỏ qua, xem như là thiếu thông tin. Việc chọn giá đóng cửa ở ngày thứ Tư để nghiên
cứu là nhằm tránh hiệu ứng ngày trong tuần (Huber, 1997).
Dữ liệu về khối lượng cổ phiếu đang lưu hành, giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu được
lấy tại thời điểm 31 tháng 12 của các năm; tổng tài sản (Asset Total, AT), giá trị sổ sách
(Book Equity, BE), số cổ phiếu thường đang lưu hành, lợi nhuận hoạt động theo năm
(Operating Profit, OP), tổng doanh thu, giá vốn hàng bán, chi phí lãi vay, chi phí bán
hàng, chi phí quản lý doanh nghiệp thu thập từ các báo cáo tài chính của các cơng ty
hàng năm. Đây là cơ sở để thiết lập danh mục đầu tư trong 1 năm và sau 1 năm các
danh mục đầu tư này sẽ được tái thiết lập.
Để đảm bảo dữ liệu được thu thập là có độ tin cậy cao, dữ liệu trong nghiên cứu
này được cung cấp bởi Công ty Cổ phần Tài Việt (VietStock.vn).

3.3.2. Cách tiếp cận về phân chia danh mục
3.3.2.1. Phân chia danh mục để hình thành nhân tố và thực hiện hồi quy
Việc phân chia danh mục và xây dựng các nhân tố là rất quan trọng trong việc
kiểm định mơ hình. Tuy nhiên khơng tồn tại một lý thuyết nền tảng nào hướng dẫn cách
phân chia danh mục đầu tư khi mơ hình này được áp dụng. Do vậy, không tồn tại một
quy chuẩn nào để đánh giá cách chia danh mục nào là tối ưu (Brailsford và cộng sự,
2012a). Trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn phương pháp phân chia danh mục và
xây dựng các nhân tố theo 3 cách sắp xếp 2x3, 2x2 và 2x2x2x2 như trong nghiên cứu
của Fama – French (2015).
- Phương pháp phân chia 2x3:
Ở phương pháp này, những cổ phiếu có mức vốn hóa thị trường thấp hơn mức
trung vị (median) của mẫu sẽ được đưa vào nhóm quy mơ nhỏ (Small – S). Trong khi


đó, những cổ phiếu nào có vốn hóa thị trường lớn hơn mức trung vị của mẫu sẽ đưa vào
nhóm quy mơ lớn (Big – B).
Bên cạch đó, các cổ phiếu được sắp xếp theo tỷ số BE/ME tăng dần: 30% các cổ
phiếu có tỷ số BE/ME nhỏ nhất sẽ đưa vào nhóm BE/ME thấp (Low – L); 40% các cổ
phiếu tiếp theo đưa vào nhóm BE/ME trung bình (Neutral – N); 30% các cổ phiếu có tỷ
số BE/ME cao nhất đưa vào nhóm BE/ME cao (High – H).
Việc chia danh mục đầu tư theo nhân tố lợi nhuận và khuynh hướng đầu tư được
thực hiện tương tự như phương pháp áp dụng cho nhân tố BE/ME (Fama và French,
2013). Các cổ phiếu được sắp xếp tăng dần theo lợi nhuận: 30% các cổ phiếu có lợi
nhuận nhỏ nhất sẽ đưa vào nhóm lợi nhuận yếu (Weak – W); 40% các cổ phiếu tiếp
theo được đưa vào nhóm có lợi nhuận trung bình (Neutral – N); 30% các cổ phiếu có lợi
nhuận cao nhất đưa vào nhóm lợi nhuận cao (Robust – R).
Với chỉ tiêu khuynh hướng đầu tư, các cổ phiếu được sắp xếp theo khuynh hướng
đầu tư tăng dần: 30% các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư nhỏ nhất sẽ đưa vào nhóm
bảo thủ (Conservative – C); 40% các cổ phiếu tiếp theo đưa vào nhóm trung bình
(Neutral – N); và 30% các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư cao nhất đưa vào nhóm

năng động (Aggressive –A).
Fama và French (2015) thực hiện kết hợp giữa nhóm cổ phiếu có quy mơ nhỏ (S),
quy mơ lớn (B), tỷ lệ BE/ME cao (H), tỷ lệ BE/ME trung bình (N) và tỷ lệ BE/ME thấp
(L) để hình thành 6 danh mục đầu tư sau:
- SH: gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và tỷ số BE/ME cao
- SNBM: gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và tỷ số BE/ME trung bình
- SL: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME thấp
- BH: gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và tỷ số BE/ME cao
- BNBM: gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và tỷ số BE/ME trung bình
- BL: gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và tỷ số BE/ME thấp
Kết hợp giữa các cổ phiếu ở nhóm quy mơ lớn và quy mơ nhỏ, các cổ phiếu ở
nhóm lợi nhuận cao, lợi nhuận trung bình và lợi nhuận thấp, hình thành được 6 danh
mục đầu tư:
- SR: gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và lợi nhuận cao
- SNOP: gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và lợi nhuận trung bình
- SW: gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và lợi nhuận thấp
- BR: gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và lợi nhuận cao
- BNOP: gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và lợi nhuận trung bình
- BW: gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và lợi nhuận thấp
Kết hợp giữa các cổ phiếu ở nhóm quy mơ lớn và nhóm quy mơ nhỏ, các cổ phiếu
ở nhóm khuynh hướng đầu tư mạnh, khuynh hướng đầu tư trung bình và khuynh hướng
đầu tư yếu, hình thành được 6 danh mục đầu tư:
- SC: gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và khuynh hướng đầu tư yếu
- SNINV: gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và khuynh hướng đầu tư trung bình
- SA: gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và khuynh hướng đầu tư mạnh
- BC: gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và khuynh hướng đầu tư yếu
- BNINV: gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và khuynh hướng đầu tư trung bình
- BA: gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và khuynh hướng đầu tư mạnh
- Phương pháp phân chia 2x2

Ở phương pháp này 4 chỉ tiêu quy mô, giá trị, lợi nhuận và khuynh hướng đầu tư
được phân chia theo giá trị trung vị của mỗi chỉ tiêu. Những cổ phiếu có quy mơ, giá trị,
lợi nhuận và khuynh hướng đầu tư cao hơn mức trung vị tương ứng sẽ đưa vào nhóm
quy mơ lớn (B), giá trị cao (H), lợi nhuận cao (R) và khuynh hướng đầu tư năng động
(A). Ngược lại, các cổ phiếu có số liệu thấp hơn mức trung vị của quy mô, giá trị, lợi
nhuận và khuynh hướng đầu tư sẽ đưa vào nhóm quy mô nhỏ (S), giá trị thấp (L), lợi
nhuận thấp (L) và khuynh hướng đầu tư bảo thủ (C).
Thực hiện kết hợp giữa nhóm cổ phiếu có quy mơ nhỏ (S), quy mô lớn (B), tỷ lệ
BE/ME cao (H) và tỷ lệ BE/ME thấp (L) để hình thành 4 danh mục đầu tư sau:
- SH: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và tỷ số BE/ME cao
- SL: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và tỷ số BE/ME thấp
- BH: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và tỷ số BE/ME cao
- BL: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và tỷ số BE/ME thấp
Kết hợp giữa các cổ phiếu ở nhóm quy mơ lớn và quy mơ nhỏ, các cổ phiếu ở
nhóm lợi nhuận cao và lợi nhuận thấp, hình thành được 4 danh mục đầu tư:
- SR: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và lợi nhuận cao
- SW: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và lợi nhuận thấp
- BR: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và lợi nhuận cao
- BW: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và lợi nhuận thấp
Kết hợp giữa các cổ phiếu ở nhóm quy mơ lớn và nhóm quy mơ nhỏ, các cổ phiếu
ở nhóm khuynh hướng đầu tư mạnh và khuynh hướng đầu tư yếu, hình thành được 4
danh mục đầu tư:
- SC: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và khuynh hướng đầu tư yếu
- SA: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ và khuynh hướng đầu tư mạnh
- BC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô lớn và khuynh hướng đầu tư yếu
- BA: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn và khuynh hướng đầu tư mạnh
- Phương pháp phân chia 2x2x2x2
Ở phương pháp này các chỉ tiêu quy mô, giá trị, lợi nhuận và khuynh hướng đầu
tư được phân chia như phương pháp 2x2, tuy nhiên khi hình thành các danh mục có sự

đồng kiểm sốt của cả bốn nhân tố. Cụ thể, giao lần lượt 2 nhóm theo quy mơ, 2 nhóm
theo giá trị, 2 nhóm theo lợi nhuận và 2 nhóm theo khuynh hướng đầu tư hình thành
được 16 danh mục như sau:
- SHRC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị cao, lợi nhuận mạnh và
đầu tư bảo thủ
- SHRA: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị cao, lợi nhuận mạnh và
đầu tư chủ động
- SHWC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị cao, lợi nhuận yếu và
đầu tư bảo thủ
- SHWA: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị cao, lợi nhuận yếu và
đầu tư chủ động
- SLRC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị thấp, lợi nhuận mạnh và
đầu tư bảo thủ
- SLRA: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị thấp, lợi nhuận mạnh
và đầu tư chủ động
- SLWC: bao gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ, giá trị thấp, lợi nhuận yếu và


đầu tư bảo thủ
- SLWA: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ nhỏ, giá trị thấp, lợi nhuận yếu và
đầu tư chủ động
- BHRC: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn, giá trị cao, lợi nhuận mạnh và
đầu tư bảo thủ
- BHRA: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn, giá trị cao, lợi nhuận mạnh và
đầu tư chủ động
- BHWC: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn, giá trị cao, lợi nhuận yếu và
đầu tư bảo thủ
- BHWA: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn, giá trị cao, lợi nhuận yếu và
đầu tư chủ động
- BLRC: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn, giá trị thấp, lợi nhuận mạnh và

đầu tư bảo thủ
- BLRA: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn, giá trị thấp, lợi nhuận mạnh và
đầu tư chủ động
- BLWC: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn, giá trị thấp, lợi nhuận yếu và
đầu tư bảo thủ
- BLWA: bao gồm những cổ phiếu có quy mơ lớn, giá trị thấp, lợi nhuận yếu và
đầu tư chủ động
Như vậy, với 3 phương pháp phân chia 2x3, 2x2 và 2x2x2x2, có tổng cộng 46 danh
mục được hồi quy. Hàng năm, có nhiều cổ phiếu mới được niêm yết trên thị trường
đồng
thời cũng có thể có một vài cổ phiếu ngừng niêm yết hoặc chuyển sàn giao dịch. Do vậy,
số lượng cổ phiếu trên thị trường luôn biến động. Các danh mục này được cập nhật để
đảm bảo phản ánh đúng thị trường hàng năm.
3.3.2.2. Phân chia danh mục để tính tỷ suất sinh lời vượt trội
Để xem xét rõ hơn các nhân tố trong mô hình FF5F có xảy ra hiệu ứng đúng với
kỳ vọng hay không, tác giả sử dụng thêm 2 cách phân chia danh mục 5x5, 2x4x4 theo
Fama – French (2015) để tính tỷ suất sinh lời vượt trội của các danh mục và đánh giá
việc xuất hiện hiệu ứng quy mô, hiệu ứng giá trị, hiệu ứng lợi nhuận, hiệu ứng đầu tư và
không thực hiện hồi quy cho các danh mục của 2 phương pháp này.
- Phương pháp phân chia 5x5
Các mã cổ phiếu được sắp xếp tăng dần theo quy mơ (Size) và chia thành 5 phần
có số lượng có số lượng như nhau (cịn gọi là ngũ phân vị), gọi nhóm có quy mơ thấp
nhất là Size 1 và cao nhất là Size 5. Cũng làm tương tự đối với các yếu tố cịn lại để
được: nhóm có giá trị thấp nhất BE/ME 1 (nhóm cổ phiếu tăng trưởng) và cao nhất
BE/ME 5 (nhóm cổ phiếu giá trị), nhóm lợi nhuận thấp nhất OP 1 và cao nhất OP 5,
nhóm đầu tư thấp nhất INV 1 và cao nhất INV 5. Sau đó, lấy 5 nhóm phân theo quy mơ
giao với 5 nhóm phân theo giá trị được 25 danh mục Size-BE/ME, giao với 5 nhóm
phân theo lợi nhuận được thêm 25 danh mục Size-OP và cuối cùng là 25 danh mục
nhóm Size-INV.
- Phương pháp phân chia 2x4x4

Tại phương pháp này tất cả cổ phiếu cũng được sắp xếp thứ tự tăng dần theo quy
mô rồi chia làm 2 phần có số lượng như nhau (trung vị), gọi 2 nhóm đó là Size nhỏ và
Size lớn. Đối với các yếu tố giá trị, lợi nhuận và đầu tư tác giả cũng sắp xếp tăng dần
theo từng yếu tố và chia làm 4 phần như nhau (tứ phân vị), đánh số các nhóm này từ 1


đến 4, nhóm có 3 yếu tố này thấp nhất là nhóm 1 và cao nhất là nhóm 4. Sau đó, giao
lần lượt 2 nhóm theo quy mơ, 4 nhóm theo giá trị và 4 nhóm theo lợi nhuận để được 32
danh mục theo Size-BE/ME-OP. Tương tự, giao 2 nhóm theo quy mơ, 4 nhóm theo giá
trị và 4 nhóm theo đầu tư được 32 danh mục theo Size-BE/ME-INV. Giao 2 nhóm theo
quy mơ, 4 nhóm theo lợi nhuận và 4 nhóm theo đầu tư được 32 danh mục theo SizeOPINV.
3.3.3. Kịch bản thực nghiệm
Luận văn được thực hiện dựa trên phương pháp nghiên cứu tương tự như Fama –
French (2015), ứng dụng mơ hình năm nhân tố để giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu
niêm yết tại Việt Nam. Tác giả thực hiện các bước như sau:
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Các dữ liệu được thu thập bao gồm dữ liệu về chuỗi chỉ số thị trường (VN-Index),
giá đóng cửa và giá đóng cửa điều chỉnh của cổ phiếu cơng ty phi tài chính niêm yết
trên
sàn HOSE, giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu (BE), giá trị thị trường vốn chủ sở hữu (ME),
số lượng cổ phiếu đang lưu hành (n), lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh (OP), tổng tài
sản qua các năm của từng công ty và lãi suất tín phiếu kho bạc Việt Nam.
Bước 2: Xử lý dữ liệu
Sử dụng dữ liệu ở bước 1 để lần lượt tính tốn tỷ suất sinh lời của từng cổ phiếu
Ri, tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường Rm, chỉ tiêu giá trị (=BE/ME), chỉ tiêu quy
mô (=ME.n), chỉ tiêu lợi nhuận – OP, chỉ tiêu khuynh hướng đầu tư – INV (bằng tốc độ
tăng tổng tài sản).
Bước 3: Phân chia danh mục đầu tư
Dựa trên 4 tiêu chí được tính tốn ở bước 2 là quy mô (Size), giá trị (BE/ME), lợi
nhuận (OP), và khuynh hướng đầu tư (INV) để chia các cổ phiếu thành các danh mục

đầu tư. Sử dụng 5 cách phân chia như sau: 2x3 (được 6 danh mục theo Size-BE/ME, 6
danh mục theo Size-OP, 6 danh mục theo Size-INV); 2x2 (được 4 danh mục theo
SizeBE/ME, 4 danh mục theo Size-OP, 4 danh mục theo Size-INV); 2x2x2x2 (được 16
danh mục theo Size-BE/ME-OP-INV); 5x5 (được 25 danh mục theo Size-BE/ME, 25
danh mục theo Size-OP, 25 danh mục theo Size-INV); 2x4x4 (được 32 danh mục theo
SizeBE/ME-OP, 32 danh mục theo Size-BE/ME-INV, 32 danh mục theo Size-OP-INV).
Phương pháp phân chia 2x3, 2x2 và 2x2x2x2 dùng để tính tốn các nhân tố SMB, HML,
RMW, CMA và sử dụng để thực hiện hồi quy. Phương pháp phân chia 5x5 và 2x4x4 để
tính tỷ suất sinh lời vượt trội của các danh mục.
Bước 4: Thống kê mô tả đặc điểm của dữ liệu
Phân tích đặc điểm dữ liệu đã được thu thập, mối quan hệ tiềm ẩn giữa các nhân
tố và bước đầu xác nhận nhân tố có thể giải thích tỷ suất sinh lời ở thị trường Việt Nam.
Bước 5: Kiểm định hiệu năng và thực hiện hồi quy mơ hình
Đầu tiên, tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến để xem các biến
có độc lập với nhau trong việc giải thích tỷ suất sinh lời không. Tiếp theo, để việc đưa
ra các kết luận từ mơ hình đáng tin cậy và chính xác, tác giả kiểm định mơ hình có xuất
hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi không. Cuối cùng, tác giả tiến hành hồi quy
mơ hình Fama – French 5 nhân tố theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS) trên
phần mềm Stata 15.1.
Bước 6: Nhận xét và thảo luận kết quả