luận văn chuyên ngành chứng khoán Tìm hiểu về mô hình Fama-French ba nhân tố và ứng dụng mô hình Fama-French ba nhân tố cho một số cổ phiếu ngành vận tải

MỤC LỤC
DANH MỤC HÌNH VẼ
A -MỞ ĐẦU
Thị trường chứng khoán( TTCK) Việt Nam qua hơn 10 năm phát triển
ngày càng thể hiện vai trò quan trọng đối với nền kinh tế, là một kênh huy
động vốn đầu tư hấp dẫn các nhà đầu tư trong và ngồi nước. Mặc dù chưa thể
thành “ phong vũ biểu” của nền kinh tế nhưng những thay đổi tình hình kinh
tế vĩ mô trong thời gian vừa qua dự theo chiều hướng tích cực hay tiêu cực
cũng đã phản ánh phần nào thông qua bức tranh TTCK.
Hơn 10 năm, TTCK Việt Nam có những bước thăng trầm trong suốt
chặng đường của mình. Năm 2000-2007 là những năm bùng nổ thì năm 2008
lại là năm bắt đầu cho giai đoạn giảm liên tục của thị trường chứng khoán
Việt Nam, ảnh hưởng bởi cuộc khủng hoảng kinh tế toàn thề giới, vấn đề nợ
công của khu vực châu Âu. TTCK Việt Nam đến nay vẫn chưa có dấu hiệu
cho thấy sự phục hồi mạnh mẽ. Trong một thi trường mới nổi có quá nhiều
biến động bất ngờ chứa đựng đầy những rủi ro như vậy nhưng hoạt động đánh
giá rủi ro từ những thành phần tham gia thị trường hầu như không được quan
tâm. Bên cạnh đó, hệ số bêta từ mô hình CAPM thường được sử dụng để
đánh giá rủi ro của các tài sản dần không còn chính xác, trên thế giới đã có
những phát hiện bất thường khi sử dụng CAPM, đặc biệt với thị trường mới
nổi như Việt Nam thì lợi suất tài sản có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố
ngoài yếu tố rủi ro hệ thống gây ra. Dẫn tới việc sử dụng hệ số bêta này có thể
gây ra sự định giá sai mức độ rủi ro của tài sản, khiến cho các nhà đầu tư, tổ
chức, doanh nghiêp, các hoạt động sử dụng hệ số beta có những quyết định
thiếu chinh xác. Vì vậy việc nghiên cứu một mô hình đa nhân tố trên thị
trường chứng khoán Việt Nam với các nhân tố do Fama- French đề nghị là rất
cần thiết, khi đó sẽ giúp cho các nhà đầu tư, doanh nghiệp có cái nhìn đúng
đắn hơn về rủi ro, đánh giá mức độ rủi ro của tài sản từ đó có thể đưa ra
những quyết định đầu tư, chính sách hợp lí.
1
Xuất phát từ nhu cầu đó, em chọn đề tài “tìm hiểu về mô hình Fama-

French ba nhân tố và ứng dụng mô hình Fama-French ba nhân tố cho một
số cổ phiếu ngành vận tải ” làm đề án của mình.
Trong đề án của này em sẽ trình bày các vấn đề sau:
 Chương I: Mô hình CAPM và những hạn chế khi áp dụng mô
hình
 Chương II: Mô hình Fama- French ba nhân tố khắc phục được
hạn chế của mô hình CAPM.
 Chương III: Sử dụng mô hình Fama- French ba nhân tố để đánh
giá ảnh hưởng của các nhân tố tới tỷ suất sinh lợi của một số cổ phiếu
ngành vận tải
Do vẫn còn hạn chế về kiến thức chuyên môn cũng như thực tế, đề ỏn
không tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong ý kiến đóng góp của các thầy
cô , các bạn để đề án được hoàn thiện hơn.
Em xin cảm ơn các thầy cô khoa Toán Kinh Tế đã giúp đỡ em trong quá
trình học tập và cơ Nguyễn Thị Liên đã tận tình chỉ bảo, giúp đỡ em trong quá
trình thực hiện đề án này.


2
B- PHẦN NỘI DUNG
CHƯƠNG I: MÔ HÌNH CAPM VÀ NHỮNG HẠN CHẾ KHI
ÁP DỤNG
I. Mô hình CAPM và ứng dụng của mô hình
Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) mô
tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Trong mô hình này, lợi
nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận không rủi ro (risk-free)
cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của
chứng khoán đó. Còn rủi ro không toàn hệ thống không được xem xét trong
mô hình này do nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để
loại bỏ loại rủi ro này.

Mô hình CAPM do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã
có được nhiều ứng dụng từ đó đến nay. Mặc dù còn có một số mô
hình khác nỗ lực giải thích động thái thị trường nhưng mô hình CAPM là
mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát thực
với thực tiễn. Cũng như bất kỳ mô hình nào khác, mô hình này cũng chỉ
là một sự đơn giản hoá hiện thực bằng những giả định cần thiết, nhưng nó vẫn
cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu íc
1. Các giả thiết của mô hình
Mô hình CAPM được xây dựng với các giả thiết liên quan đến nhà đầu
tư, đối với thị trường và các tài sản trên thị trường
1.1. Các giả thiết về nhà đầu t
* Các nhà đầu tư e ngại rủi ro
* Các nhà đầu tư trong quá trình đầu tư là những người chấp nhận giá
3
trên trị trường tài chính. Các nhà đầu tư cạnh tranh hoàn hảo hay nói cách
khác giá tài sản trên thị trường tài chính là biến ngoại sinh đối với nhà đầu tư
* Các nhà đầu tư đồng nhất với nhau trong dự tính về lợi suất của các tài sản
1.2. Các giả thiết đối với thị trường và các tài sản trên thị trườn
* Các tài sản trên thị trường với số lượng cố định trong thời gian chúng
ta xem xét và các tài sản có thể chia nhỏ tuỳ ý, tất cả các tài sản đều được giao
dịch trên thị trường
* Lợi suất của các tài sản là các biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
* Trên thị trường có tài sản phi rủi ro và các nhà đầu tư có thể vay hoặc
cho vay các tài sản phi rủi ro với lãi suất phi rủi ro và số lượng không hạn chế
* Các thị trường tài chính là thị trường hoàn hảo theo nghĩa sau
+ Mọi thông tin liên quan đến thị trường đối với các nhà đầu tư đều có
thể tiếp cận được
+ Không có các hạn chế, quy định rằng buộc về khối lượng các loại tài
sản giao dịch cũng như việc bán khống các loại tài sản
+ Không có các chi phí liên quan đến việc giao dịch tài sản, không để

cập đến thuế, thuế môi giới, phí giao dịch
2. Nội dung của mô hình và ứng dụn
Trong mô hình CAPM, mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn
tả bởi công thức sau:
E(Ri) = Rf + [E(Rm)- Rf] *β
Trong đó:
 E(Ri) là suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ
 Rf là lợi nhuận không rủi ro
4
 E(Rm) là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường
 là hệ số beta thị trường của danh mục tài sản i
2.1 Danh mục thị trường và tính hiệu qu
Giả sử trên thị trường có N loại tài sản rủi ro
Lợi suất của mỗi tài sản ~ N ) i
Ta ký hiệu = Cov( , ) với i,j =1,2,…,N là hiệp phương sai của lợi
suất tài sản i với lợi suất của tài sản j
Ma trận hiệp phương sai của N lợi suất(tài sản
V
Trong đó : là phương sai của lợi suất của tài sản i.
: V là ma trận đối xứng xác định dương nên từ đó tồn tại ma trận
nghịch đảo V l là ma trận đối xứng và cùng có tính xác định dương
* Thiết lập danh mục thị trường
Gọi V là giá trị thị trường của tài sản rủi ro(i)
Như vậy là tổng giá trị thị trường của tất cả tài sản rủi ro có trên
5
thị trường Xây dựng trọng số = (i=1,2,….,N).
Ta có: (i=1,… ,N)
Danh mục thị trường(M)=( , ,……, )
Trong đó W là tỷ trọng tài sản rủi ro i (i=1,… ,N)trong danh mục thị
trường (M)

* Tính hiệu quả của danh mục thị truờng (M)
Trạng thái cân bằng của thị trường là trạng thái cân bằng giữa cung tài
sản và cầu tài sản. Giả sử có K nhà đầu tư. Nhà đầu tư thứ k có hàm lợi ích k
tương ứng với danh mục đầu tư . Do mục tiêu của nhà đầu tư k là tối đa hoá
lợi ích kỳ vọng nên
P
k nằm trên đường biên hiệu quả
Ký hiệu: w là tỷ trọng nhà đầu tư vào T ( được xác định bằng tiếp tuyến
xuất phát từ R tiếp xúc với biên hiệu quả). (1-w ) là tỷ trọng nhà đầu tư k
đầu tư vào danh mục phi rủi ro F ( danh mục chỉ có tài sản phi rủi ro). Danh
mục T (t ,t ,….,t ), tỷ trọng nhà đầu tư k đầu tư vào tài sản rủi ro i là: w *t
( i= k= )
V : là giá trị thị trường của tất cả tài sản của nhà đầu tư k
V : là giá trị thị trường của tài sản i do nhà đầu tư k nắm giữ
V =w *t *V i= k=
6
Mức cung tài sản i trên thị trường: V
Mức cầu tài sản i trên thị trường:
Từ đó khi thị trường cân bằng: V = i=
Tương tự đối với tài sản phi rủi ro V =
Mặt khác ta có:
w = = = =t
w =t ; vậy suy ra M
Danh mục thị trường trùng với danh mục tiếp tuyến,T là danh mục hiệu
quả nên suy ra M là danh mục hiệu quả.
+ Tại P
k
nhà đầu tư, đầu tư một phần vào danh mục tài sản phi rủi ro (F)
một phần vào danh mục (T).
+ Tại Q

k
nhà đầu tư đi vay thêm để đầu tư

Như vậy trong điều kiện mọi cá nhân đều đầu tư phần nào của cải của họ
vào danh mục hiệu quả, thì danh mục thị trường phải hiệu quả, vì thị trường
đơn giản là tổng của các danh mục cá nhân và mọi danh mục cá nhân đều hiệu
quả.
L E(R)
(R)
T
Q
k
P
k
L
L
F=R
7
2.2 Đường thị trường vốn (CML)
Đường thị trường vốn(CML) được minh hoạ qua đồ thị như sau.
E(R
i
)= R +
Trong đó :
E(r ) : lợi suất kỳ vọng của cổ phiếu i
R : lợi suất phi rủi ro trên thị trường.
E(R
M
) : lợi suất kỳ vọng của thị trường
(R

M
) : Rủi ro của thị trường
(R
i
) : Rủi ro của tài sản i
Hình 1: đồ thị của đường thị trường vốn.
Hệ số góc là tỷ lệ đánh đổi giữa lợi suất của danh mục và rủi
ro của danh mục và còn gọi là giá của rủi ro. Tức là khi mức độ rủi ro tăng
lên 1% thì nhà đầu tư yêu cầu gia tăng trong lợi suât kỳ vọng là
(%).
2.3 Đường thị trường chứng khoán (SML)
Hình 2: đồ thị của đường thị trường chứng khoán
E(r
j
)
E(r
m
)
R
M
CML
(r
j
)
(r
m
)
8
Trong điều kiện cân bằng của thị trường, nếu danh mục (p) là danh
mục hiệu quả thì danh mục đó phải được định giá sao cho (P) nằm trên thị

trường vốn.
Q là một danh mục bất kỳ: - r = ( -r )
- r : là chênh lệch lợi suất của danh mục Q
- r : là chênh lệch lợi suất của danh mục thị trường.
r : lợi suất của tài sản phi rủi ro.
Với tài sản (i) ta có :
- r = ( - r )
Ký hiệu: =
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM): -r = ( -r )
Hay: = r + ( -r )
: Lợi suất mong đợi của nhà đầu tư khi đầu tư vào tài sản (i)
( -r
f
) : Phần bù rủi ro cho việc nhà đầu tư chọn đầu tư vào
tài sản (i).
Nhận xét :
Đường SML được coi là một tiêu chí chuẩn để đánh giá một phương án
đầu tư. Với việc nhà đầu tư chấp nhận mức độ rủi ro nhất định đối với một
phương án đầu tư, đường SML cho chúng ta biết lợi nhuận thu được của
phương án đầu tư đó là bao nhiêu mới có thể bù đắp được rủi ro mà các nhà
đầu tư phải gánh chịu khi đưa ra quyết định đầu tư.
Xuất phát từ đường SML, tất cả các chứng khoán nếu được định giá
chính xác nhất phải nhất thiết nằm trên đường SML. Với những điểm không
nằm trên đường SML đều biểu hiện tình trạng giá không phản ánh đúng với
9
giá trị cân bằng trên thị trường. Nếu là điểm nằm phía trên đường SML,
chứng khoán đó được định giá thấp hơn giá trị thực của chúng. Trong trường
hợp này các nhà đầu tư nên quyết định mua loại chứng khoán này. Và ngược
lại nếu điểm đó nằm dưới đường SML,nhà đầu tư không nên mua loại chứng
khoán này vì giá của chúng không phản ánh đúng giá trị thực ( cao hơn giá trị

thực ).
2.4 Ứng dụng của mô hình CAPM
2.4.1 Phân tích rủi ro tài sản, danh mục
Xét mô hình hồi quy đơn:

Trong đó:

: Tổng rủi ro
: Rủi ro hệ thống của tài sản i (rủi ro thị trường )
: Rủi ro riêng (rủi ro phi hệ thống )
Đối với tài sản hoặc danh mục có rủi ro riêng ta có thể giảm thiểu bằng
cách đa dạng hóa chúng.
2.4.2 Tính hệ số của tài sản, danh mục
Lợi suất thực hiện khi nắm nhà đầu tư giữ tài sản hoặc danh mục
tương ứng sau một chu kỳ đầu tư của mình.
Sự chênh lệch giữa lý thuyết và thực tế
Nhận xét chung:
Nếu hệ số = 0 có nghĩa là tài sản hoặc danh mục được định giá đúng
theo mô hình CAPM.
Nếu hệ số > 0 có nghĩa là tài sản hoặc danh mục được định giá thấp
10
theo mô hình CAPM nếu là một nhà tư vấn ta nên khuyên khách hàng mua.
Nếu hệ số <0 có nghĩa là tài sản hoặc danh mục được định giá thấp
theo mô hình CAPM, nếu là một tư vấn ta nên khuyên khách hàng bán đi.
2.5 Hệ số beta (β)
Khi các nhà đầu tư thiết lập một danh mục để đa dạng hoá đầu tư, rủi ro
phi hệ thống là loại rủi ro không đựơc thị trường trả giá. Hay nói các khác thị
trường chỉ chấp nhận mang lại thu nhập cao hơn cho tài sản có mức rủi ro của
thị trường lớn hơn chứ không phải là mức tổng rủi ro lớn hơn. Do vậy, vấn đề
được đặt ra ở đây là để xác định mức thu nhập mong đợi của đầu tư vào một

tài sản người ta cần đo lưòng mức rủi ro thị trường của tài sản đó, mức mà thị
trường trả giá chính xác cho nó. Hệ số Bêta là hệ số đo lường mức rủi ro thị
trường của từng tài sản cũng như của từng danh mục.
Các chuyên gia tài chính cho rằng các tài sản khác nhau mang trên mình
mức rủi ro không đa dạng hoá được khác nhau phụ thuộc vào sự biến động
của chúng so với sự biến động của toàn thể thị trường. Hệ số Bêta là hệ số đo
lường sự biến động trong lợi suất của một tài sản so với sự biến động của lợi
suất toàn thể thị trường trong từng thời kỳ.
Theo định nghĩa trong từ điển tài chính thì: “Hệ số bêta: là một đại đo
lường sự phản ứng của lợi suất kỳ vọng của một chứng khoán tài chính
riêng biệt, có liên quan tới những biến động trong lợi suất kỳ vọng trung bình
của các chứng khoán còn lại trên thị trường. Hệ số Beta cũng được xem như
là một yếu tố đòn bẩy đối với lợi nhuận của tài sản tài chính. Và khi phần bù
rủi ro thị của trường (R -R ) thay đổi 1% thì lợi nhuận kỳ vọng của tài sản
tài chính sẽ thay đổi β%. Trong thực tế trên thị trường đầu tư , hệ số Beta
được tính toán và sử dụng rộng rãi trong việc tạo ra các quyết định đầu tư và
đánh giá hoạt động của các nhà quản lý đầu tư, trong phân tích cũng như
hoạch định chiến lược đầu tư cho các nhà đầu tư.
Do đặc điểm của hệ số Beta là hệ số đo lường mức độ rủi ro, nên khi xác
11
định được hệ số Beta của công ty mình, các nhà quản lý phải đồng thời ước
lượng được rủi ro mà công ty mình phải gánh chịu, dựa trên cơ sở đó họ thể
đưa ra những đối sách hợp lý trong chiến lược phát triển của công ty.
Trên một thị trường tài chính chuyên nghiệp, nơi mà việc đầu tư vào các
tài sản tài chính được thực hiện theo các danh mục và được quản lý bởi các
nhà quản lý đầu tư, thì hệ số Beta là một trong những cơ sở quan trọng để các
nhà quản lý lựa chọn tài sản vào danh mục đầu tư của mình. Với hệ số Beta là
thước đo về mức độ thành công trong hoạt động đầu tư . Như vậy chúng ta có
thể thấy hệ số Beta không những có vai trò rất quan trọng trong đánh giá cổ
phiếu, tài sản tài chính của công ty trên thị trường, trong các hoạt động đầu tư,

mà còn cả trên thị trường ngoại hối. Một thị trường phát triển cần phải có
những danh mục công bố Beta của các tài sản trên thị trường để các nhà đầu
tư đánh giá.
Từ các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm cho chúng ta thấy hệ số
Beta, càng lớn thì phần bù rủi ro càng lớn hay nói cách khác tài sản này có
mức độ rủi ro càng cao .
* Nếu 1 khi thị trường thay đổi thì tài sản (i) cũng thay đổi cùng xu
hướng với xu hướng của thị trường nhưng độ biến động mạnh hơn rất nhiêu.
Tài sản được đánh giá là năng động . Và ngược lại
* Nếu < 1 thì tài sản (i) được đánh giá là thụ động .
II. Những hạn chế khi áp dụng mô hình CAPM
1. Những nhân tố khác ngoài phần bù rủi ro thị trường có ảnh
hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán
A. Những phát hiện bất thường khi áp dụng CAPM
Một số học giả khi áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số điểm
bất thường khiến CAPM không còn đúng như trường hợp bình thường.
Những điểm bất thường bao gồm:
Ảnh hưởng của qui mô công ty – Người ta phát hiện rằng chứng
khoán của công ty có giá trị thị trường nhỏ (giá trị vốn hóa thị trường = giá
12
mỗi cổ phiếu x số lượng cổ phiếu) đem 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 và ME/BE – Người ta cũng thấy rằng cổ
phiếu của những công ty có tỷ số P/E( số nhân thu nhập) và tỷ số ME/BE (giá
trị thị trường/giá trị sổ sách) thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của
những công ty có tỷ số P/E và ME/BE cao.
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 không phải năm nào cũng xảy ra.

B. Những phát hiện của Fama- French
Mô hình định giá tài sản vốn CAPM sử dụng nhân tố đơn là beta để so
sánh một danh mục với danh mục thị trường. Hệ số R
2
đo sự phù hợp của
hàm hồi quy trong mô hình CAPM đo lường tỷ lệ toàn bộ sự thay đổi của tỷ
suất sinh lợi chứng khoán do beta chứng khoán đó gây ra. Tuy nhiên, Gene
Fama và Ken French đã nhận thấy rằng hệ số xác định đã hiệu chỉnh R
2
còn
tăng lên và đồng nghĩa với việc cần thêm biến số giải thích vào mô hình để R
2
phù hợp hơn.
Fama và French nhận thấy rằng tỷ suất sinh lợi bình quân của chứng
khoán thời kỳ 1963 - 1990 ở Mỹ thì beta của CAPM không giải thích được.
Fama và French bắt đầu quan sát hai lớp cổ phiếu có khuynh hướng tốt hơn so
với toàn bộ thị trường. Thứ nhất là cổ phiếu giá trị vốn hóa nhỏ (small caps)
hay còn gọi là quy mô nhỏ. Thứ hai là cổ phiếu có tỷ số giá sổ sách trên giá
thị trường BE/ME cao (hay còn gọi là cổ phiếu giá trị - value stock, và ngược
lại được gọi là cổ phiếu tăng trưởng – growth stock). Sau đó họ thêm hai nhân
tố này vào CAPM đế phản ánh sự nhạy cảm của danh mục đối với hai loại cổ
phiếu này. Fama và French (1993) đã xác định một mô hình với ba nhân tố rủi
ro chung đối với lợi nhuận chứng khoán đó là nhân tố tổng thể thị trường
13
(Rm-Rf), nhân tố liên quan đến quy mô công ty (SMB) và nhân tố liên quan
đến tỷ lệ giá sổ sách chia giá thị trường BE/ME (HML).
Chương II: MÔ HÌNH FAMA-FRENCH 3 NHÂN TỐ KHẮC
PHỤC ĐƯỢC NHỮNG HẠN CHẾ CỦA MÔ HÌNH CAPM
2.1 Nghiên cứu thực nghiệm của Fama - French
Năm 1992, Fama và French đã được công bố một kết quả nghiên cứu có

sức ảnh hưởng lớn dựa trên một mô hình, trong đó tổng hợp tất cả những yếu
tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi như kích thước, đòn bẩy tài chính, E/P,
BE/ME và beta của các cổ phiếu của NYSE, AMEX và NASDAQ. Hai ông
cho rằng mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi trung bình là không cao
trong suốt thời kỳ 1963-1990, ngay cả chỉ dựng beta để giải thích cho tỷ suất
sinh lợi trung bình. Trong khi đó, các kiểm định lần lượt giữa tỷ suất sinh lợi
trung bình với quy mô, hệ số đòn bẩy, E/P và BE/ME cho thấy rằng tất cả các
biến này đều quan trọng và có tín hiệu mong đợi. Kết quả cuối cùng, hai ông
chỉ ra rằng BE/ME và quy mô là những yếu tố có mối quan hệ mạnh nhất tới
tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và vai trò của các yếu tố còn lại (đòn bẩy, E/P) bị che
lấp khi đưa hai yếu tố này vào mô hình.
Từ những kết quả của nghiên cứu trên, khi xét đến tác dụng của beta
trong việc giải thích sự tác động của tỷ suất sinh lợi, Fama-French (1992) đã
đi đến kết luận rằng biến beta trong mô hình CAPM là chết. Sức nặng của
những nghiên cứu thực nghiệm đã khiến cho William Sharpe, tác giả của mô
hình CAPM, trong khi bảo vệ cho mô hình mình của bằng một phát biểu rằng
bêta không hề chết, nhưng ông cũng đã đồng ý rằng biến beta trong mô hình
CAPM không thể phản ánh hết toàn bộ thực tế thay đổi của thị trường và cần
có thêm những biến khác vào mô hình.
Tiếp tục công trình nghiên cứu này, vào năm 1993 Fama và French đã
công bố mô hình 3 nhân tố nổi tiếng của mình. Trong mô hình này, ngoài hai
14
nhân tố như đã trình bày ở trên, hai ông đã đưa thêm vào nhân tố thứ ba đó là
phần bù rủi ro cổ phiếu.
Về mặt lý thuyết, mô hình hoàn hảo là mô hình bao gồm các biến độc lập
có thể giải thích được mọi sự thay đổi của biến phụ thuộc. Tuy nhiên, trên
thực tế, không có một mô hình nào là hoàn hảo, mà vấn đề là ta cần phải lựa
chọn mô hình nào đơn giản mà vẫn có thể giải thích được sự thay đổi của biến
phụ thuộc gần với thực tế nhất. Qua các kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho
thấy mô hình 3 nhân tố do Fama-French đưa ra vào năm 1993 đã làm được

điều này.
2.2 Mô hình Fama- French ba nhân tố
Fama-French nghiên cứu dựa trên hai loại cổ phiếu có đặc tính như sau:
(i) cổ phiếu của công ty có quy mô nhỏ và (ii) cổ phiếu có hệ số giá trị sổ sách
trên giá thị trường (BE/ME) cao (hay còn được gọi là những cố phiếu “giá
trị”). Sau đó, hai ông đã thêm hai nhân tố vào mô hình CAPM để phản ảnh sự
nhạy cảm của danh mục đối với hai loại cổ phiếu này:
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 là hệ số hồi quy cho nhân tố phần bù rủi ro của danh mục cổ
phiếu.
· si là hệ số hồi quy cho nhân tố SMB.
15
· hi là hệ số hồi quy cho nhân tố HML.
Giải thích các biến trong mô hình
Mô hình Fama French 3 nhân tố chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi vượt trội của
chứng khoán (Ri-Rf) chính là phần đóng góp của tỷ suất sinh lợi vượt trội thị
trường [(Rm-Rf)] cộng với phần bù của quy mô (siSMB) và phần bù của giá
trị (hiHML).
Tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội:
Phần chênh lệch Rm-Rf đôi khi còn được gọi là phần bù của thị trường
(market premium) hay tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, tức là phần tăng

thêm của tỷ suất sinh lợi do rủi ro của thị trường mang lại. Nhân tố này cũng
giống như trong CAPM.
Phần bù của quy mô:
SMB (Small Minus Big) đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư
khi đầu tư vào những công ty có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ. Phần lợi
nhuận tăng thêm này đôi khi còn được gọi là phần bù của quy mô, tức là lợi
nhuận do quy mô của công ty mang lại.
Trong thực tế, dãy dữ liệu SMB được tính bằng tỷ suất sinh lợi bình
quân của danh mục gồm 33% chứng khoán có giá trị vốn hóa thị trường (quy
mô) nhỏ trừ cho tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục gồm 33% chứng
khoán có giá trị vốn hóa thị trường (quy mô) lớn.
SMB = tỷ suất sinh lợi trung bình của nhóm quy mô nhỏ trừ đi nhóm quy
mô lớn
= 1/3(SH + SM + SL) - 1/3(BH + BM + BL)
Một SMB dương chỉ ra rằng những chứng khoán có quy mô nhỏ luôn tốt
hơn (có tỷ suất sinh lợi cao hơn) những chứng khoán có quy mô lớn. Một
SMB âm thì biểu hiện điều ngược lại, chứng khoán có quy mô lớn sẽ tốt hơn
chứng khoán có quy mô nhỏ.
16
Phần bù giá trị:
HML (High Minus Low) đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư
khi đầu tư vào những công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
(BE/ME) cao - tức là những cổ phiếu “giá trị”. HML còn được gọi là phần bù
giá trị, tức là phần tỷ suất sinh lợi tăng thêm do cổ phiếu giá trị mang lại.
Nhân tố HML được tính bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục
gồm 50% chứng khoán có BE/ME cao nhất trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của
danh mục gồm 50% chứng khoán có BE/ME thấp nhất.
HML = tỷ suất sinh lợi trung bình của nhóm tỷ số BE/ME cao trừ cho
nhóm có tỷ số BE/ME thấp
= 1/2(SH + BH) – 1/2(SL + BL)

Một HML dương thể hiện những cổ phiếu “giá trị” tốt hơn so với những
cổ phiếu “tăng trưởng”. Một HML âm thì ngược lại, thể hiện những cổ phiếu
“tăng trưởng” tốt hơn những cổ phiếu “giá trị”.
2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm dựa trên mô hình Fama-French
Nghiên cứu của Connor và Sehgal (2001) về việc liệu yếu tố độ lớn và
lợi nhuận giá trị có hiện diện ở thị trường mới nổi Ấn Độ không. Họ thấy rằng
ở mô hình 3 yếu tố, yếu tố thị trường là quan trọng nhất, các yếu tố còn lại
như độ lớn (SMB) và giá trị (HML) thì không rõ ràng. Connor và Sehgal cung
cấp những chứng cứ dựa trên kinh nghiệm đối với một hệ thống dữ liệu khác
và trong khoảngthời gian gần hơn những nghiên cứu trước đây và thu được
những kết quả tương tự.
Nartea và Djajadikerta (2005) tìm thấy sự tác động quan trọng của độ
lớn và tác động không đáng kể của chỉ số BE/ME ở New Zealand. Theo họ,
mô hình 3 yếutố không thể giải thích nhiều hơn so với mô hình một yếu tố
CAPM.
Ajili (2005) đã nghiên cứu thị trường Pháp và tìm ra những chứng cứ
cho thấy mô hình 3 yếu tố có thể giải thích tốt hơn so với CAPM. Trong mô
17
hình 3 yếu tố hồi qui, ông ta thấy mô hình có thể giải thích cho yếu tố phân
khúc chéo của lợi nhuận bình quân của cổ phiếu.
Budoo (2006) nghiên cứu thị trường cổ phiếu mới nổi ở Châu Phi về yếu
tố độ lớn và lợi nhuận giá trị, nhận thấy rằng mô hình 3 yếu tố cũng đúng ở
sàn giao dịch chứng khoán Mauritius. Ngay cả sau khi xem xét những hệ số
beta thay đổi theo thời gian, những kết quả của sự tác động của quy mô và chỉ
số BE/ME thì lớn về mặt thống kê. Nhưng họ ghi chú rằng những kết quả có
thể chỉ đặc trưng đối với những mẫu kiểm chứng thôi và mô hình này nên
được kiểm chứng qua những sàn giao dịch chứng khoán khác nữa nhằm kiểm
tra sự chính xác.
Vương Đức Hồng Quân và Hồ Thị Huệ (2008) nghiên cứu thị trường cổ
phiếu Việt Nam tại sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

(HOSE) cũng cho thấy rằng danh mục của nhóm công ty có quy mô nhỏ thì
có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn danh mục của nhóm công ty có quy mô
lớn, điều này cho thấy rằng có mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa quy mô công ty
và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu (trong nghiên cứu này, hai tác giả chỉ chia các cổ
phiếu làm 4 danh mục S/L,S/H, B/L, B/H để nghiên cứu thay vì 6 danh mục
S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H như cách làm thông thường). Kết quả này
giống với kết quả nghiên cứu tại các thị trường phát triển cũng như các thị
trường mới nổi trên thế giới. Tuy nhiên, khi xét đến yếu tố HML thì hai tác
giả thấy rằng các công ty có tỷ số BE/ME thấp lại cho giá trị suất sinh lợi cao
hơn nhóm công ty có tỷ số BE/ME cao. Điều này có nghĩa rằng có một quan
hệ tỷ lệ nghịch giữa tỷ số BE/ME và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, hay nói cách
khác, các công ty thuộc nhóm tăng trưởng thì có tỷ suất lợi nhuận cao hơn các
công ty thuộc nhóm giá trị. Kết quả này trái ngược với kết luận của Fama-
French (1992) khi cho rằng có một quan hệ tỷ lệ thuận giữa tỷ số BE/ME và
suất sinh lợi. Tuy nhiên nó lại gần trùng khớp với kết quả nghiên cứu của
Bhavna Bahl (2006) cho thị trường mới nổi Ấn Độ khi ông cho rằng tỷ suất
18
sinh lợi tăng khi tỷ số BE/ME tăng từ thấp đến trung bình nhưng sau đó tỷ
suất suất sinh lợi lại giảm khi BE/ME tăng từ trung bình đến cao.
Năm 2010, Nguyễn Hữu Trọng nghiên cứu TTCK HCM cũng chỉ ra
rằng 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. Yếu tố quy mô
tác động cùng chiều với suất sinh lợi, tức là cổ phiếu của doanh nghiệp có vốn
hóa lớn sẽ tạo ra sức sinh lợi cao, và mạnh hơn yếu tố giá trị, cũng tác động
cùng chiều với suất sinh lợi.
Ngoài ra, nhiều nghiên cứu khác được thực hiện tại các thị trường phát
triển như: Nima Billou (2004) nghiên cứu lại cho ba thị trường chứng khoán
lớn NYSE, AMEX, và NASDAQ giai đoạn từ 07/1926 đến 12/2003, nghiên
cứu của Andreas Charitou và Eleni Constantinidis (2004) cho TTCK Nhật

Bản giai đoạn 1992-2001. Tất cả kết quả đều đưa đến kết luận rằng mô hình
Fama-French 3 nhân tố có thể giải thích tốt sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi.
Các kết quả tương tự cũng được tìm thấy tại các TTCK mới nổi như: Nghiên
cứu của Bhavna Bahl (2006) cho TTCK Ấn Độ, Viyaleta Zayats Các(2007)
cho TTCK Uraina và Anlin Chen, Eva H. Tu (2000) cho TTCK Đài Loan.
Bảng kết quả của các nghiên cứu tại các thị trường theo mô hình Fama-
French
Thị trường chứng khoán Tác giả nghiên cứu
(năm)
R
2
trung
bình
CAPM
R
2
trung
bình
Fama-
French
3 thị trường CK lớn Mỹ
NYSE,AMEX, NASDAQ, giai
đoạn 1963-2003
Nima Billou (2004) 0.72 0.89
19
Pháp giai đoạn 1976-2001 Souad Ajili (2005) 0.439 0.905
New Zealand giai đoạn1994-2002
Nartea và Djajadikerta
(2005)
0.360 0.441

Úc giai đoạn 1981-2005
MichaelA.O’Brien
(2007)
0.439 0.730
Ấn độ giai đoạn 2001-2006 Bhavna Bahl (2006) 0.736 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 0.693
Philppins giai đoạn 1994-1999 0.42 0.653
HOSE giai đoạn 2005-2008
Vương Đức Hồng Quân
và Hồ Thị Huệ (2008)
0.625 0.868
HOSE giai đoạn 2007-2010
Nguyễn Hữu Trọng
(2010)
0.849 0.925
20
Chương III: SỬ DỤNG MÔ HÌNH FAMA-FRENCH BA
NHÂN TỐ ĐỂ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CÁC NHÂN TỐ
TỚI TỶ SUẤT SINH LỢI MỘT SỐ CỔ PHIẾU NGÀNH VẬN TẢI
3.1 Mô tả dữ liệu và phương pháp thực hiện
3.1.1 Mô tả dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu gồm 18 cổ phiếu thuộc ngành vận tải niêm yết trên
sàn HOSE trong thời gian từ ngày 1/1/2008 đến ngày 30/12/2011.
Tân công ty
DDM Công ty Cổ Phần Hàng Hải Đông Đô

GMD Công ty Cổ Phần Liên hiệp vận chuyển
GTT Công ty cổ phần Thuận Thảo
HTV Công ty cổ phần vận tải Hà Tiên
MHC Công ty cổ phần Hàng hải Hà Nội
PJT
Công ty cổ phần Vận tải Xăng dầu Đường
Thủy Petrolimex
PVT Công ty cổ phần Vận tải dầu khí
SFI Công ty cổ phần Đại lý vận tải SAFI
TCL
Công ty cổ phần Đại lý giao nhân vận tải xếp
đỡ Tân Cảng
TMS
Công ty cổ phần Kho vận Giao nhận Ngoai
Thương TP.CM
VFC Công ty cổ phần Vinafco
VIP Công ty cỏ phần vận tải VIPCO
VNA Công ty cổ phần vận tải biển VINASHIP
VNS Công ty cổ phần Ánh Dương Việt Nam
VOS Công ty cổ phần vận tải biển Việt Nam
VSG Công ty cổ phân Container phía nam
VST Công ty vận tải và thuê tàu biển Viêt Nam
VTO Công ty cổ phâần vận tải xăng dầu VITACO
Để kiểm chứng khả năng giải thích của 3 nhân tố trong mô hình Fama-French
cho sự thay đổi tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ta thu thập dữ liệu về tỉ suất sinh lợi của
các cổ phiếu theo tháng , dữ liệu về giá trị thị trường và giá trị sổ sách.
21
Đối với tỷ suấ sinh lợi của tài sản phi rủi ro, vì các cổ phiếu đều niêm yết
trên sàn HOSE nên ta sử dụng chỉ số VN-Index thay cho chỉ số thị trường.
Đối với lợi suất phi rủi ro, ta dựng lãi suất trái phiếu chính phủ năm 2008

kì hạn 5 năm ( 9,5%/năm).
Ngoài ra chúng ta còn phải thu nhập giá trị sổ sách ghi trên BCTC của
công ty theo các kì của cổ phiếu( BCTC thu thập theo quý từ website:
www.cophieu68.co ).
3.1.2 Phương pháp xử lí số liệ
Đối với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ta tính bằng công thức
Rt=ln(Pt/Pt-1
Trong đó Pt la giá đúng của ngày giao dich cuối tháng, Pt-1 là giá đúng
của ngáy giao dịch đầu tháng. Đối với lợi suât thị trường tính tương tự chỉ
thay giá cổ phiếu bằng chỉ số VN-Index thị trườn
Đối với giá trị sổ sách MB, ta lấy tổng tài sản trừ đi tổng nợ phải trả trên
BCTC. Con giá trị thị trường ME bằng số cổ phiếu lưu hành x với gía đúng
của tại thời điểm đó.
Nhân tố SML:
Sau khi có chuỗi dữ liệu ME theo quý, ta sẽ chia cổ phiếu ra làm 2
nhóm, nhóm lớn (Big) và nhóm nhỏ (Small) bằng cách:
Sắp xếp chuỗi ME từ lớn đến nhỏ, sau đó:
22
•Tính median của dãy trên( ME_median)
•Những cổ phiếu nào có quy mô vốn hóa lớn tức là ME> ME_median sẽ
sắp xếp vào nhóm “lớn” (big size) và ngược lại thì được sắp xếp vào nhóm
“nhỏ” (small size).
•Tính chỉ số của 2 nhóm “ lớn”,” nhỏ” và lợi suất các chỉ số này: r_big,
r_small.
•Đặt biến SMB=r_small- r_big
Nhân tố HML :
• Sắp xếp toàn bộ cổ phiếu các công ty theo thứ tự từ cao xuống thấp của
chỉ số MB/ME . 1/3 số công ty ở top đầu thuộc nhóm “cao”( high ratio), 1/3
số công ty ở cuối thuộc nhóm “thấp” (low ratio).
• Đặt biến HML=r_high-r_low

Như vậy dữ liệu đầu vào của mô hình Fama-French đã được tính toán
3.2 Ước lượng tỷ suất sinh lợi bằng mô hình Fama-French 3 nhân tố
23