Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên trên thị trường chứng khoán việt nam

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP H CHÍ MINH
o0o


PHM TH THU TRANG



NGHIÊN CU CÁC NHÂN T NH HNG N T SUT
SINH LI CA C PHIU TRÊN TH TRNG
CHNG KHOÁN VIT NAM




LUN VN THC S








TP. H CHÍ MINH - THÁNG 05/2014
B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP H CHÍ MINH
o0o

PHM TH THU TRANG


NGHIÊN CU CÁC NHÂN T NH HNG N T SUT
SINH LI CA C PHIU TRÊN TH TRNG
CHNG KHOÁN VIT NAM

Chuyên ngành: Tài chính ậ Ngân hàng.
Mã s Chuyên nghành: 60340201


LUN VN THC S



NGI HNG DN KHOA HC:
TS NGUYN KHC QUC BO




TP. H CHÍ MINH ậ THÁNG 05/2014
LI CAM OAN

Tôi xin cam đoan lun vn “Nghiên cu các nhân t nh hng đn t
sut sinh li ca c phiu trên th trng chng khoán Vit Nam” là công
trình nghiên cu ca riêng tôi. Các s liu trong đ tài này đc thu thp và
s dng mt cách trung thc. Kt qu nghiên cu đc trình bày trong lun
vn này không sao chép ca bt c lun vn nào và cng cha đc trình bày
hay công b  bt c công trình nghiên cu nào khác trc đây

TPHCM, ngày 22 tháng 05 nm 2014
Tác gi lun vn


Phm Th Thu Trang

LI CM N

Li đu tiên, tôi xin chân thành cm n thy TS. Nguyn Khc Quc
Bo đã tn tình hng dn, giúp đ tôi trong sut quá trình thc hin lun vn
này.
Cui cùng, tôi xin trân trng cm n thy hiu trng và ban giám hiu
trng i hc Kinh T TP. H Chí Minh, quý thy cô Khoa Tài Chính và
Vin Sau i Hc đã t chc và to điu kin thun li cho tôi đc tham d
lp cao hc khóa 20 nm 2010 – 2013.
TP. H Chí Minh, ngày tháng 05 nm 2014
Tác gi lun vn


Phm Th Thu Trang


MC LC
Trang ph bìa
Li cam đoan
Li cm n
Mc lc
Danh mc các ch vit tt
Danh mc các ký hiu
Danh mc các bng biu

TịM LC 1
CHNG 1: GII THIU 2
1.1 Lý do chn đ tài nghiên cu: 2
1.2 Mc tiêu nghiên cu và câu hi nghiên cu: 2
1.3 i tng và phm vi nghiên cu: 2
1.4 D liu và phng pháp nghiên cu: 3
1.5 Gii hn ca đ tài nghiên cu: 3
CHNG 2: C S LÝ THUYT 5
2.1 Lý thuyt mt s mô hình xác đnh t sut sinh li chng khoán: 5
2.1.1 Lý thuyt danh mc Markowitz 5
2.1.2 Mô hình đnh giá tài sn vn CAPM 7
2.1.3 Mô hình 03 nhân t ca Fama French (1993): 9
2.1.4 Mô hình 4 nhân t ca Carhart (1997): 13
2.2 Các nghiên cu thc nghim  Vit Nam: 16
2.2.1 Nghiên cu ca Keith S. K. Lam, Frank K. Li , Simon M.
S. So trên th trng chng khoán Hong Kong giai đon 1998-
2001 16
2.2.2 Mô hình 3 nhân t ca Fama và French hot đng nh th
nào trên th trng chng khoán Vit Nam ca Ts. Trn Th Hi
Lý: 17


CHNG 3: PHNG PHÁP VÀ D LIU NGHIÊN CU 20
3.1 Phng pháp thu thp d liu 20
3.2 Mô hình nghiên cu: 21
3.3 Phng pháp x lý d liu: 22
3.4 Xác đnh cách tính toán các bin trong mô hình: 25
CHNG 4: KT QU NGHIÊN CU VÀ PHÂN TÍCH 29
4.1 Mô t mu quan sát: 29
4.2 Phân loi danh mc: 30

4.3 Kim đnh gii thuyt thng kê v quy lut phân phi xác sut TSSL
ca 25 danh mc 32
4.4 Kim đnh mô hình 4 nhân t Carhart: 35
4.4.1 Mô t các tham s thng kê ca mô hình: 35
4.4.2 Phân tích tng quan gia các nhân t: 36
4.4.3 Kim tra tính dng ca chui d liu 37
4.4.4 c lng mô hình hi quy 40
4.5 Kim đnh gi thuyt thng kê: 42
4.5.1 Kim đnh gi thit đi vi các h s hi quy 42
4.5.2 Kim đnh phn d 51
4.5.3 Kim đnh phng sai đng nht 52
4.5.4 Kim đnh s phù hp ca hàm hi quy 54
4.6 Tho lun kt qu nghiên cu và so sánh vi kt qu ca các nghiên
cu khác 56
KT LUN VÀ KIN NGH 59
Kt lun: 59
Hn ch ca đ tài: 60
Kin ngh: 61
TÀI LIU THAM KHO
PH LC: CÁC BNG D LIU NGHIÊN CU


Ph lc 1: Kt qu phân chia danh mc qua các giai đon
Ph lc 2: T sut sinh li trung bình ca 25 danh mc
Ph lc 3: T sut sinh li ca các danh mc B/H, B/M. B/W, B/LOSE,
S/H. S/M., S/W, S/LOSE
Ph lc 4: T sut sinh li ca các danh mc Rm – Rf, SMB, HML, WML
Ph lc 5: Kt qu hi quy mô hình bn nhân t theo Carhart (1997)
Ph lc 6: Kt qu kim đnh phng sai thay đi - - Kim đnh White
Ph lc 7: Kt qu hi quy mô hình bn nhân t có khc phc hin tng

phng sai thay đi.







DANH MC CÁC BNG BIU

Hình 1: ng th trng chng khoán vi thc đo ri ro là beta 8
Bng 1: S lng các công ty c phn trong mi danh mc 20
Bng 2: Lãi sut trái phiu chính ph k hn 05 nm 23
Bng 3: s lng các công ty quan sát qua các giai đon. (ti ngày 31/12) 29
Bng 4: S lng công ty ca 6 danh mc ti ngày 30/6 mi nm 30
Bng 5: S lng công ty ca 4 danh mc ti ngày 30/6 mi nm (tt) 31
Bng 6: Mô t giá tr giá tr thng kê 25 danh mc 32
Bng 7: Mô t giá tr thng kê 6 danh mc 34
Bng 8: Ma trn h s tng quan gia các nhân t 36
Bng 9 : Bng kim đnh Unit Root Test trên nhân t Rm-Rf 38
Bng 10: Bng kim đnh Unit Root Test trên nhân t SMB 38
Bng 11: Bng kim đnh Unit Root Test trên nhân t HML 39
Bng 12 : Bng kim đnh Unit Root Test trên nhân t WML 39
Bng 13: Tóm tt các h s mô hình Carhart 40
Bng 14: Kt qu kim đnh gi thit đi vi các h s mô hình Carhart 42
Bng 15: Tóm tt các h s mô hình Carhart sp xp theo giá tr BE/ME 49
Bng 16: giá tr thngkê Durbin-Watson trên phn d mô hình Carhart 51
Bng 17: Kt qu kim đnh phng sai đng nht mô hình Carhart 52
Bng 18: Kt qu thng kê s phù hp ca hàm hi quy 54
Bng 19: So sánh các kt qu nghiên cu 56

DANH MC CÁC KÝ HIU

E(Ri) : T sut sinh li k vng cho danh mc i;
RF : Lãi sut phi ri ro;
RM : T sut sinh li th trng chng khoán Vit Nam;
SMB : Nhân t quy mô công ty;
HML : Nhân t giá tr công ty;
WML : Nhân t xu hng
b : H s hi quy cho nhân t th trng BETA;
s : H s hi quy cho nhân t SMB;
h : H s hi quy cho nhân t HML;
w : H s hi quy cho nhân t WML;
e(t): Sai s ngu nhiên;
ME : Giá tr th trng ca công ty;
BE : Gía tr s sách ca công ty;
BE/ME : T s giá tr s sách trên giá tr th trng;
R
2
: H s xác đnh mô hình hi quy;

DANH MC CÁC CH VIT TT

CAPM : Mô hình đnh giá tài sn vn.
HOSE : Sàn giao dch chng khoán thành ph H Chí Minh.
HNX : Sàn giao dch chng khoán Hà Ni.
UPCOM: Sàn giao dch chng khoán ca công ty đi chúng cha niêm yt
SGDCK : S giao dch chng khoán
SGDCK TP. HCM : S giao dch chng khoán Thành ph H Chí Minh.
SMB : Small Minus Big.
HML : High Minus Low.
WML : Win Minus Lose.
TSSL: t sut sinh li.
SML: ng th trng chng khoán
NYSE: S giao dch chng khoán NewYork
NASDAQ: sàn giao dch chng khoán Hoa K

1



TịM LT

Mc tiêu ca bài nghiên cu là nhm đánh giá s hiu qu ca mô
hình đnh giá tài sn theo mô hình bn nhân t ca Carhart trên th trng
chng khoán Vit Nam. Mô hình bn nhân t này đc hình thành bng
cách thêm nhân t xu hng vào mô hình ba nhân t c đin ca Fama –
French (1993). Kt qu sau khi x lý d liu trên th trng chng khoán

Vit Nam  c hai sàn HOSE và HNX cho thy nhân t th trng là có tác
đng mnh nht đn t sut sinh li ca chng khoán, các nhân t quy mô
và nhân t giá tr cng có tác đng đn t sut sinh li nhng  mc nh hn
nhân t th trng. Các công ty quy mô ln cung cp mt t sut sinh li ln
hn các công ty có quy mô nh. Nhân t BE/ME có tác đng đn t sut
sinh li ca chng khoán các công ty có t l BE/ME thp cung cp mt t
sut sinh li cao hn các công ty có t l BE/ME cao. Nhân t xu hng hu
nh không có tác đng đn t sut sinh li trên th trng chng khoán Vit
Nam, điu này trái ngc vi nghiên cu ca Carhart trên th trng chng
khoán M và nghiên cu ca Keith S.K.Lam , Frank K. Li, Simon M.S.So
trên th trng chng khoán Hong Kong.

2



CHNG 1: GII THIU
1.1 Lý do chn do tài:
Th trng chng khoán Vit Nam chính thc đi vào hot đng t
tháng 7/2000 và đã có nhng bc phát trin đáng k qua hn mi nm
qua. n nay th trng chng khoán Vit Nam đc xem là mt th trng
chng khoán mi ni và tim n nhiu ri ro. Do đó đ tìm hiu nhân t nào
tác đng lên t sut sinh li trên tng chng khoán vn là mt trong nhng
do tài đc nhiu ngi quan tâm. Trong gii hc thut tài chính đã và đang
có nhng tranh lun v các mô hình: Mô hình nh giá tài sn vn-Sharpe
và Lintner(1963), Mô hình ba nhân t-Fama và French(1993), Mô hình bn
nhân t- Carhart(1997) …, Các mô hình này đã đc kim đnh trên các th
trng th gii. Chính vì điu đó, bài nghiên cu tin hành kim đnh mô
hình nhân t tác đng đn t sut sinh li trên th trng chng khoán, c
th là mô hình bn nhân t ca Carhart (1997 đ lng hóa đúng ri ro trên

th trng chng khoán Vit Nam.
1.2 Mc tiêu và câu hi nghiên cu
Mc tiêu ca bài nghiên cu là nhm đánh giá s hiu qu ca mô
hình đnh giá tài sn theo mô hình bn nhân t ca Carhart trên th trng
chng khoán Vit Nam.
Mc đích ca bài nghiên cu đc th hin rõ thông qua vic tr li
các câu hi nghiên cu: T sut sinh li ca các chng khoán có quan h
nh th nào vi nhân t th trng? nhân t quy mô công ty? nhân t giá tr
s sách trên giá tr th trng? nhân t xu hng (đà tng trng)?
1.3 i tng và phm vi nghiên cu:
3



i tng nghiên cu: Tác gi da theo nghiên cu ca - Keith S. K.
Lam, Frank K. Li , Simon M. S. So (2009) - đ xây dng mô hình 4 nhân t
tác đng đn t sut sinh li k vng ca các c phiu trên th trng chng
khoán Vit Nam (bao gm các c phiu trên SGDCK TP. HCM (HOSE) và
SGDCK Hà Ni (HNX)).
1.4 D liu và Phung pháp nghiên cu:
 tài đc thc hin trên phm vi nghiên cu gm các công ty niêm
yt ti HoSE và sàn HNX t tháng 7-2009 đn tháng 06-2013; d liu ly
t báo cáo tài chính 6 tháng và báo cáo nm, hu ht đã qua soát xét và
kim toán.
D liu đc s dng đ kim đnh mô hình là d liu th cp cn
thit thu thp đc t website v chng khoán, tài chính.
Phng pháp nghiên cu trong lun vn này là s dng mô hình kinh
t lng đ nghiên cu mi tng quan gia các bin trong mô hình, s
dng phng pháp hi quy bình phng bé nht OLS hi quy chui thi
gian đ xác đnh mc đ gii thích ca các bin trong mô hình t đó kim

đnh tính phù hp ca mô hình nghiên cu vi điu kin thc t thông qua
các công vic:
 Xác đnh mu nghiên cu;
 Gii thiu mô hình nghiên cu đ mô t mi quan h gia các
bin nghiên cu;
 Xác đnh và tính toán các bin trong mô hình.
 Kim đnh các gi thuyt mô hình nghiên cu;
1.5 Gii hn ca đ tài nghiên cu
4



Vi các gii hn v đi tng và thi gian nghiên cu nói trên, nghiên
cu này tp trung vào vic phân tích các c phiu ca các công ty niêm yt
ti sàn HOSE và sàn HNX trc ngày 31/12/2013 có đy đ d liu. S liu
v giá và các báo cáo tài chính ca các công ty này đc thu thp trong
khong thi gian t 01/07/2009 đn 30/06/2013. Ngoài ra, nghiên cu ch
tp trung vào các c phiu niêm yt trên SGDCK TP.HCM (HOSE) và
SGDCK Hà Ni (HNX); không nghiên cu th trng UPCOM và th trng
chng khoán phi tp trung (OTC) mà hot đng ca các th trng này đc
xem là khá sôi ni và cha nhiu ri ro, do cha minh bch trong vic cung
cp thông tin cho các nhà đu t chng khoán.
Hin nay các d liu v th trng chng khoán đc cung cp trên
các trang web hu ht là các trang chuyên v chng khoán, mi trang web t
cung cp các thông tin, mà không có mt b c s d liu chung cho toàn b
th trng. Do đó d liu có th không đng nht và vic tính toán th công
s không tránh khi nhng sai sót.
5

CHNG 2 C S LÝ THUYT
2.1 Lý thuyt mt s mô hình xác đnh t sut sinh li chng khoán
2.1 .1 Lý thuyt danh mc Markowitz:
+ Tng quan lý thuyt danh mc:
Markowitz đã phát trin các nguyên lý c bn v xây dng danh mc,
làm nn tng cho tho lun ca các nhà kinh t v mi quan h gia ri ro và
t sut sinh li (TSSL),
Markowitz đã ch ra rng phng sai ca t sut sinh li là mt
thc đo ca ri ro danh mc vi mt s gi đnh. Khi danh mc ca nhà
đu t có nhiu loi chng khoán, có th đa dng hoá đ làm gim ri ro ca
danh mc. Nhà đu t có th loi tr đc hoàn toàn ri ro không h thng,
nhng có mt s ri ro không th loi tr đc gi là ri ro h thng. .
Ri ro không h thng (non-systematic risk) là nhng ri ro đc thù
liên quan đn tng c phn, ny sinh t nhng nguyên nhân ni ti ca
doanh nghip hay ca ngành, ví d nh: nng lc qun tr yu kém, ngun
cung nguyên vt liu gp khó khn, quy đnh ca chính ph v kim soát
môi trng cht ch hn, tác đng ca cnh tranh nc ngoài (mc đ
cnh tranh nc ngoài càng cao thì ri ro càng cao), mc đ s dng đòn
by (s dng n càng nhiu thì mc đ ri ro tài chính càng cao)…
Ri ro h thng (systematic risk, hay còn gi là ri ro th trng) là
ri ro gn lin vi các bin đng ca th trng, xut phát t các nguyên
nhân bên ngoài doanh nghip hay ngành: thiên tai, chin tranh, thay đi
trong lãi sut, thay đi trong sc mua, thay đi trong k vng ca nhà đu t
v nn kinh t…
6



Ri ro ca mt chng khoán đc đánh giá thông qua phân tích đ

nhy, cho thy đc các xác sut ca các kh nng sinh li khác nhau và
đc đo lng bng cn bc hai phng sai đ lch chun ca t sut sinh
li
Theo Markowitz vic la chn các c phn không di chuyn cùng
chiu vi nhau thì nhà đu t có th làm gim đ lch chun t sut sinh li
nh th nào
Vic di chuyn cùng chiu hay không không cùng chiu ca TSSL hai
chng khoán theo thi gian đc đo lng bng h s tng quan gia hai
chng khoán. H s tng quan nm trong khong [-1,+1]
H s tng quan đc tính bng:
AB 
COV AB
󰆶A 󰆶B

A, B là đ lch chun ca hai chng khoán A, B
COV (A,B) =



P
i
(r
iA
– r
A
) (r
iB
– r
B
)

r
iA
, r
iB
là TSSL ca chng khoán A, B  tình hung i,
r
A
, r
B
là các TSSL mong đi ca chng khoán A, B
T đó phng sai ca danh mc: 
p
2
= x
A
2
. 
A
2
+ x
B
2
. 
B
2
+ 2.x
A
.x
B
. 

A
. 
B
.

AB

 lch chun bng cn bc hai ca phng sai.
+ Cách xác đnh danh mc hiu qu:
Vi hai chng khoán cho trc vic kt hp các chng khoán theo t
trng khác nhau to thành danh mc khác nhau, các danh mc kt hp này
7



s nm trong vùng mà Markowitz gi là qu trng v. Các kt hp có hiu
qu nht là các kt hp vi cùng t sut sinh li, ri ro (đ lch chun là
thp nht và nm trên đng biên gi là đng biên hiu qu)
ng hu dng cho thy thái đ ca nhà đu t đi vi ri ro.
ng hu dng đc thit lp theo phng trình:
U = E (Ri) – 0.5*A*󰆶
2
Trong đó:
U: mc hu dng;
A: h s ngi ri ro
Ri: TSSL chng khoán và
󰆶
2
là phng sai TSSL chng khoán
ng vi mi nhà đu t (mt giá tr h s ngi ri ro) ta có mt tp

hp các đng hu dng song song vi nhau. ng hu dng càng cao
cho thy mc hu dng càng ln
Kt hp các đng biên hiu qu vi đng hu dng giúp ta xác
đnh đc các danh mc hiu qu. Danh mc hiu qu là danh mc nm 
đim tip xúc gia đng biên hiu qu và đng hu dng.
2.1.2 Mô hình đnh giá tài sn vn CAPM:
Mô hình CAPM xây dng da trên mô hình v la chn danh mc
đc phát trin bi Harry Markowitz (1959)
Beta đo lng đ nhy cm ca chng khoán đi vi các bin đng
ca th trng. C phn có beta ln hn 1 có khuynh hng khuch đi các
bin đng ca th trng. C phn có beta nm trong khong (0,1) có
khuynh hng di chuyn cùng vi ri ro ca th trng nhng lch không
8



nhiu, còn c phn có beta bé hn 0 thì di chuyn ngc vi th trng.
Danh mc th trng có beta bng 1. Mô hình đnh giá tài sn vn CAPM
cho thy mi quan h gia TSSL và beta chng khoán, đc đa ra bi
William Sharpe, John Litner và Jack Treynor (1960):
r ậ rf =  * (rmậ rf)
đc din t: phn bù ri ro chng khoán =  * phn bù ri ro th trng
+ Các gi đnh ca mô hình CAPM:
- NT nm gi danh mc chng khoán đa dng hoá hoàn toàn
- Chng khoán đc trao đi trong th trng t do cnh tranh
- NT có th đi vay và cho vay vi cùng mt lãi sut phi ri ro và
không đi theo thi gian
- Không có thu và chi phí môi gii cho vic mua và bán chng khoán
- NT đu là NT Markowitz, thích la chn chng khoán có TSSL
cao nht ng vi ri ro cho trc và ri ro thp nht ng vi TSSL cho trc

- Tt c NT đu có k vng thun nht v TSSL, phng sai, hip
phng sai.
ng th trng chng khoán SML (Security market line) là đng
biu din bng đ th ca mô hình CAPM
Hình 1: ng th trng chng khoán vi thc đo ri ro là beta




9



Trên hình v trc tung là TSSL k vng và trc hoành là beta chng
khoán
2.1.3 Mô hình 3 nhân t ca Fama ậ French (FF3FM -1993):
+ Ý ngha các nhơn t và h s:
Nhng nghiên cu trên th trng chng khoán M cho thy rng
TSSL trung bình ít có mi quan h vi  trong mô hình CAPM ca Sharpe
và Lintner (1965). Nhng nhân t khác không có trong CAPM li có sc
gii thích đi vi TSSL trung bình, bao gm các nhân t quy mô (ME), đòn
by, thu nhp/giá (E/P), và giá s sách trên giá th trng (BE/ME) [theo
Banz (1981), Bhandari (1988), Basu (1983) và Rosenberg, Reid và Lanstein
(1985)].
Fama và French nghiên cu s liên h ca các nhân t này và thy
rng khi kt hp vi nhau, nhân t ME và BE/ME có sc gii thích hn hn
nhân t đòn by và E/P.
Kt qu là, hai nhân t ME và BE/ME đã gii thích tt TSSL trung
bình theo nghiên cu ca Fama và French trên NYSE, Amex và NASDAQ
giai đon 1963-1990 (Theo Eugene F. Fama and Kenneth R. French

(1993), “Common risk factors in the returns of stocks and bonds”, Journal
of Financial Economics, s 33, trang 3-56). Nhng danh mc mô phng các
nhân t quy mô và BE/ME khác nhau nhiu trong TSSL. iu này cho thy
nhân t quy mô và BE/ME tht s là đi din cho đ nhy cm đi vi các
nhân t ri ro ph bin trong TSSL chng khoán. Tuy nhiên ch hai nhân t
này thì không gii thích đc s chênh lch ln gia TSSL trung bình và lãi
sut phi ri ro. Phn còn li đc gii thích bi nhân t th trng. Vi mu
ca Fama và French, chênh lch  ca TSSL c tính và TSSL k vng theo
10



hi quy ba nhân t (TSSL vt tri th trng, TSSL danh mc mô phng
quy mô và BE/ME) gn bng 0, có ngha là ba nhân t này đã gii thích tt
cho TSSL chng khoán.
+ Xây dng mô hình:
Vào tháng 6 mi nm t t 1963 đn 1991, tt c chng khoán đc
xp theo quy mô và chia thành 2 nhóm: quy mô nh (small-S) và quy mô
ln (big-B) vi t  l 50% -50%. Quy mô  đây chính là giá tr vn hoá th
trng, đc tính bng s c phn ph thông nhân vi giá tr hin ti, do
đó cng chính là ME. Nhng chng khoán này cng đc chia theo giá tr
s sách trên giá tr th trng (BE/ME) thành 3 nhóm: thp (low-L), trung
bình (medium-M) và cao (high-H) vi các đim gãy là 30% - 40% - 30%.
BE/ME đc tính là giá tr s sách c phn thng/giá tr th trng vào
cui tháng 12 ca nm (t-1). Fama và French chia các chng khoán theo
quy mô thành 2 nhóm và theo BE/ME thành 3 nhóm vì theo bài nghiên cu
ca hai ông nm 1992 thì nhân t BE/ME có vai trò quan trng hn quy mô
trong vic tác đng lên TSSL trung bình.
Trên c s phân chia đó, 6 danh mc đc hình thành: S/L, S/M, S/H,
B/L, B/M, B/H. Ví d danh mc B/L bao gm nhng chng khoán ca công

ty có quy mô ln và BE/ME thp. Fama French s dng k quan sát là tháng
trong 29 nm. TSSL trung bình hàng tháng ca mi danh mc đc tính
vi trng s là % giá tr vn hoá ca mi chng khoán trong tng giá tr
danh mc. Fama và French s dng cách tip cn hi quy chui thi gian
ca Black, Jensen và Scholes (1972), đa ra mô hình:
Ri(t) – RF(t) = i + bi .[RM(t) – RF(t)] + si.SMB(t) + hi.HML(t) + e(t)
t = 1,2,…, Trong đó:
11



- RF: lãi sut phi ri ro ( theo k  quan sát tháng)
- RM: TSSL ca th trng
- SMB (Small cap minus Big): phn bù quy mô. Danh mc SMB (small
minus big) mô phng nhân t quy mô, đc tính là TSSL trung bình
hàng tháng ca 3 danh mc có vn hoá th trng nh (S/L, S/M,
S/H) tr cho TSSL trung bình ca 3 danh mc có vn hoá th trng
ln (B/L, B/M, B/H). Cách tính này là đ loi tr tác đng ca
BE/ME khi xét tác đng ca nhân t quy mô. Giá tr SMB >0 hàm
ý nhng chng khoán có quy mô (vn hoá th trng) nh có TSSL
cao hn nhng chng khoán có quy mô ln. Và SMB < 0 thì hàm ý
ngc li.
- HML (High minus Low): phn bù giá tr. Danh mc HML (high
minus low) mô phng nhân t BE/ME, là TSSL bình quân hàng tháng
ca hai danh mc có BE/ME cao (S/H và B/H) tr cho TSSL bình
quân ca hai danh mc có BE/ME thp (S/L và B/L). HML >0 có
ngha là chng khoán có BE/ME cao (c phiu giá tr) thì có TSSL
cao hn chng khoán có BE/ME thp (c phiu tng trng).
- b, s, h: các bin phn ánh đ nhy ca các nhân t. b - bin phn
ánh đ nhy ca nhân t th trng đc gi là beta chng khoán 3

nhân t (đ phân bit vi beta chng khoán trong mô hình CAPM).
-  là h s chn ca mô hình, cng chính là chênh lch gia TSSL
thc t và TSSL k vng theo mô hình ba nhân t, e(t) là sai s ngu
nhiên ca mô hình.
+ Kt qu mô hình trên mu ca Fama ậ French:
Fama và French xây dng 25 danh mc chng khoán da trên vic
phân loi theo quy mô (5 nhóm) và BE/ME (5 nhóm). Hai ông tách ra tng
12



cp nhân t đ hi quy đ tìm ra mô hình lý gii tt nht TSSL chng
khoán. Quá trình xây dng mô hình gm ba bc: Hi quy TSSL theo RM -
RF, hi quy theo HML và SMB, và kt hp hi quy RM-RF, SMB, HML.
Vi mô hình gm c ba nhân t thì có 21/25 danh mc có R2 > 0.9 và giá
tr R2 nh nht là 0.83. Fama và French cng nghiên cu hai nhân t ca th
trng trái phiu có liên quan đn TSSL chng khoán, đó là k hn và ri
ro v n (Danh mc mô phng TERM: Chênh lch gia TSSL trái phiu -
k hn dài và TSSL tín phiu - k hn ngn; và danh mc mô phng
DEF: Chênh lch TSSL trái phiu doanh nghip và TSSL trái phiu kho
bc). Kt qu là mô hình 5 nhân t cng cho ra cùng giá tr R2và cùng
mt  (h s chn-intercept) nh mô hình 3 nhân t; chng t mô hình 3
nhân t là phù hp đ gii thích TSSL chng khoán. Mô hình trên mu ca
Fama-French  th trng M thi gian 1963-1991 đã cho thy mt mi
quan h ngc chiu gia quy mô và TSSL trung bình, và mt mi tng
quan cùng chiu mnh hn ca BE/ME vi TSSL trung bình, có ngha là
BE/ME có tác dng gii thích TSSL chng khoán nht quán hn so vi nhân
t quy mô. Vi cùng mt nhóm danh mc con BE/ME (ngoi tr nhóm
danh mc con có BE/ME thp nht), TSSL gim khi quy mô tng, điu này
cng có ngha là h s ca nhân t SMB là dng. Vi cùng mt nhóm

danh mc con theo quy mô, TSSL trung bình có xu hng tng cùng vi
BE/ME, tc h s ca nhân t HML là dng. Fama-French gii thích h s
ca SMB dng là do nhng doanh nghip có quy mô nh thng cha
đng ri ro cao, hot đng kém hiu qu hn, chi phí đi din cao hn, do
đó NT đòi hòi mt phn bù ri ro > 0. Cng theo Fama-French, nhng
công ty có BE/ME cao thng ri vào kit qu tài chính nhiu hn, gây ri
ro cho NT, do đó NT đc phn bù giá tr dng.
13



2.1.4 Mô hình 4 nhân t ca Carhart (1997):
+ Xây dng mô hình, ý ngha các nhơn t và h s:
Carhart nghiên cu hai mô hình đo lng hiu qu hot đng ca qu
là mô hình CAPM ca Sharpe (1964) và Litner (1965) và mô hình 4 nhân t
Carhart (1995). Carhart nhn thy rng mô hình 3 nhân t Fama-French
không gii thích đc bin đng trong TSSL khi phân loi danh mc theo
TSSL k trc (theo xu hng/đà tng trng). Chan Jegadessh và
Lakonishok cho rng s bt thng ca nhân t xu hng chính là mt yu
t ca th trng không hiu qu do phn ng chm vi thông tin.
Mu mà Carhart s dng là mu không loi tr nhng công ty ngng
hot đng tính ti thi đim kt thúc kho sát, đng thi là mu có kích
thc ln nht tính cho đn thi đim 1997, do đó có tính tng quát cao hn
nhng mô hình trc đó. Mu bao gm d liu tháng ca tt c nhng qu
t tháng 1-1962 đn tháng 12-1993, tng cng 1892 qu và 16109 tng s
nm hot đng.
Carhart xây dng mô hình 4 nhân t da trên mô hình 3 nhân t ca
Fama và French (1993) và thêm mt nhân t na đc đa ra bi Jegadeesh
và Titman 1993) là yu t xu hng bt thng trong mt nm.
Ri(t) – RF(t) = i + bi.[RM(t) – RF(t)] + si.SMB(t) + hi.HML(t) +

piPR1YR(t) + e(t)
t = 1,2,…, T
Trong đó:
- RF: Lãi sut phi ri ro ( theo k  quan sát tháng)
- RM: TSSL ca th trng
14



- SMB và HML: Các nhân t mô phng quy mô và giá tr, đc tính
nh trong mô hình ba nhân t Fama-French (chia 6 danh mc theo
các đim gãy 50%-50% vi quy mô và 30%-40%-30% cho BE/ME)
- PR1YR (High minus Low prior-year return, hay Winners minus
Losers): Yu t xu hng mt nm, đc tính bng TSSL bình quân
ca các chng khoán cao giá nm trc tr cho TSSL bình quân ca
các chng khoán thp giá nm trc, đo lng li nhun tng thêm
ca nhà đu t khi tip tc nm gi nhng chng khoán cao giá ca
nm trc do thc hin chin lc đu t theo xu hng. C th,
PR1YR là chênh lch đc tính bng TSSL bình quân tháng nm sau
ca 30% chng khoán có TSSL nm trc cao nht tr cho TSSL
bình quân tháng nm sau ca 30% chng khoán có TSSL nm trc
thp nht. T sut sinh li mà Carhart s dng đ phân loi chng
khoán là t  sut sinh li 11 tháng nm trc vi đ tr 1 tháng, tc là
b qua tháng lin trc đó.
Carhart xây dng h s cho PR1YR trên c s to 6 danh mc do
phân loi các chng khoán theo quy mô (Small,Big – S,B vi các đim gãy
50%-50%) và theo chng khoán cao giá/mt giá nm trc (Winners,
Neutral, Losers – W,N,L vi các đim gãy 30%-40%-30%). H s
PR1YR hàng tháng đc tính:
PR1YR = [(S/W – S/L)+ (B/W - B/L)]/2

+ Kt qu mô hình trên mu ca Carhart:
Kt qu mô hình ca Carhart đã cho thy s khác nhau ln trong
TSSL ca các danh mc SMB, HML và PR1YR, cho thy các nhân t này
có th gii thích đc s thay đi trong chui thi gian ca TSSL. ng
thi h s tng quan gia các danh mc này vi nhau và vi danh mc
15



đi din th trng thp, cho thy hin tng đa cng tuyn ít có nh hng
đn mô hình. Mt kim đnh khác ca Carhart trên 27 qu  cng lp trên
bn nhân t, đã cho thy sai s đnh giá (et) ca 3 mô hình CAPM, ba nhân
t Fama-French, bn nhân t Carhart ln lt là 0.35%, 0.31% và
0.14%/tháng. Nh vy mô hình bn nhân t đã làm gim sai s ca mô hình
và do đó hiu qu hn.
Vi mô hình bn nhân t, R2 hiu chnh ca các danh mc đu >
0.88, ngoi tr danh mc có TSSL 11 tháng trc thp nht thì có R2 hiu
chnh > 0.72. Carhart cng đa ra kt qu là mua nhng chng khoán cao
giá nm trc (danh mc 1/10 cao nht) và bán nhng chng khoán st giá
nm trc (danh mc 1/10 thp nht) có th mang li TSSL trung bình
8%/nm, trong đó nhân t giá tr th trng và đà tng trng gii thích
4.6%, s khác nhau trong t s chi phí qun tr/Tng tài sn ròng ( NAV –
Net Asset Value) gii thích 0.7% và s khác nhau trong chi phí giao dch
gii thích 1%. 2/3 ca phn chênh lch còn li không gii thích đc là do
chênh lch gia TSSL danh mc con th 9 và danh mc con th 10.
Kt lun chung mà Carhart đa ra là: không nên đu t vào nhng qu
có TSSL âm thng xuyên; nhng qu có TSSL cao nm trc thì nm sau
s có TSSL cao hn TSSL mong đi trung bình, nhng nhng nm sau đó
thì cha chc; t s chi phí qun lý/Tng tài sn ròng, chi phí giao dch, chi
phí đu t có tác đng trc tip và ngc chiu đn TSSL ca qu, nhng

chi phí này s ly đi phn TSSL vt tri ca nhng ngi nm gi qu có
TSSL cao nm trc trong dài hn.