Kiểm định mô hình ba nhân tố của Long Chen và Lu Zhang tại TTCK Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

VŨ THỊ VÂN ANH

KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH BA NHÂN TỐ
CỦA LONG CHEN VÀ LU ZHANG
TẠI THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM

Chun ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số
: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRẦN THỊ HẢI LÝ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013


Trang i

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tơi, đƣợc sự hỗ trợ của Ngƣời
hƣớng dẫn khoa học là TS. Trần Thị Hải Lý. Các nội dung nghiên cứu và kết quả
trong đề tài này trung thực và hợp lý.
Luận văn có sử dụng một số nhận xét, đánh giá của một số bài nghiên cứu khoa
học, các báo cáo. Tất cả đều đƣợc chú thích nguồn gốc sau mỗi trích dẫn để ngƣời
đọc tiện tra cứu và kiểm chứng.
Tác giả
Vũ Thị Vân Anh

Trang ii

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... i
MỤC LỤC ................................................................................................................. ii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ......................................................................iii
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ............................................................................ iv
DANH MỤC CÁC CƠNG THỨC .......................................................................... vi
TĨM LƢỢC ............................................................................................................... 1
1. GIỚI THIỆU ......................................................................................................... 2
2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY .................................................................... 4
3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................... 18
3.1 Dữ liệu nghiên cứu ......................................................................................... 18
3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu ................................................................................ 19
3.2.1 Phƣơng pháp xử lý dữ liệu ....................................................................... 19
3.2.1.1 Tỷ suất sinh lợi .................................................................................... 19
3.2.1.2 Các nhân tố mơ phỏng ........................................................................ 21
3.2.2 Các phƣơng pháp phân tích dữ liệu .......................................................... 26
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................................. 29
4.1 Thống kê mô tả ................................................................................................ 29
4.2 Tƣơng quan giữa các nhân tố giải thích ......................................................... 36
4.3 Kết quả kiểm định .......................................................................................... 40
TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................... 55
PHỤ LỤC ................................................................................................................ 57


Trang iii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
TSSL

Tỷ suất sinh lợi

SGDCK

Sở giao dịch chứng khốn

TP.HCM

Thành phố Hồ Chí Minh

BCTC

Báo cáo tài chính

VCSH

Vốn chủ sở hữu

CDKT

Bảng cân đối kế tốn

TSCD

Tài sản cố định

HTK

Hàng tồn kho

Trang iv

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
Bảng

4.1

Quy mơ trung bình cơng ty của các danh mục tại ngày 30/06 mỗi
năm.

Bảng

4.2

BE/ME trung bình cơng ty trong các danh mục đầu mỗi năm.

Bảng

4.3

Rủi ro và tỷ suất sinh lợi trung bình của các danh mục.

Bảng

4.4

Rủi ro và tỷ suất sinh lợi vƣợt trội trung bình của các danh mục.

Bảng

4.5

Quy mơ trung bình và I/A trung bình của các danh mục theo từng
năm.

Bảng

4.6

Quy mơ trung bình và ROA trung bình của các danh mục theo năm.

Bảng

4.7

Ma trận tƣơng quan giữa (rm- rf), SMB và HML.

Bảng

4.8

Ma trận tƣơng quan giữa (rm- rf), rINV và rROA.

Bảng

4.9

Ma trận tƣơng quan giữa (rm- rf), SMB, HML, rINV và rROA.

Bảng

4.10 Hồi quy TSSL vƣợt trội của 6 danh mục theo quy mô – BE/ME với
nhân tố thị trƣờng.

Bảng

4.11 Bảng kết quả hồi quy TSSL vƣợt trội của 6 danh mục theo quy mô
– BE/ME với ba nhân tố rm- rf, SMB và HML.

Bảng

4.12 Phần bù rủi ro của các nhân tố trong danh mục theo quy môBE/ME.

Bảng

4.13 So sánh R2 điều chỉnh của mơ hình CAPM với mơ hình FamaFrench.

Bảng

4.14 Hồi quy TSSL vƣợt trội của 6 danh mục theo quy mô- BE/ME với
nhân tố đầu tƣ và nhân tố ROA.

Bảng

4.15 Hồi quy TSSL vƣợt trội của 6 danh mục theo quy mô- BE/ME với
ba nhân tố (rm – rf), rINV và rROA.

Bảng

4.16 Phần bù rủi ro của các nhân tố: nhân tố thị trƣờng, nhân tố đầu tƣ
và nhân tố ROA.

Bảng

4.17 So sánh R2 điều chỉnh của mô hình CAPM, mơ hình Fama- French
và mơ hình Long Chen- Lu Zhang.


Trang v

Bảng

4.18 Hồi quy 5 nhân tố - nhân tố thị trƣờng, SMB, HML, rINV và rROA.

Bảng

4.19 Phần bù rủi ro nhân tố: rm- rf, SMB, HML, rINV và rROA.

Bảng

4.20 So sánh R2 điều chỉnh của 5 mơ hình hồi quy.


Trang vi

DANH MỤC CÁC CƠNG THỨC
Phƣơng trình

2.1

Mơ hình định giá tài sản vốn CAPM.

Phƣơng trình

2.2

Mơ hình ba nhân tố của Fama- French.

Phƣơng trình

2.3

Phƣơng trình tối ƣu hóa giá trị doanh nghiệp

Phƣơng trình

2.4

Mơ hình ba nhân tố của Long Chen- Lu Zhang.

Phƣơng trình

2.5

Giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách – ME/BE.

Phƣơng trình

3.1

TSSL tuần của cổ phiếu.

Phƣơng trình

3.2

TSSL tuần của VN- Index.

Phƣơng trình

3.3

Giá trị vốn hóa thị trƣờng.

Phƣơng trình

3.4

Giá trị sổ sách của cổ phiếu.

Phƣơng trình

3.5

Nhân tố quy mơ – SMB.

Phƣơng trình

3.6

Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng – HML.

Phƣơng trình

3.7

Đầu tƣ trên tài sản – I/A.

Phƣơng trình

3.8

Tỷ suất sinh lợi trên tài sản – ROA.

Phƣơng trình

3.9

Nhân tố đầu tƣ - rINV.

Phƣơng trình

3.10

Nhân tố ROA - rROA.

Phƣơng trình

3.11

Hồi quy 1 nhân tố - nhân tố thị trƣờng.

Phƣơng trình

3.12

Hồi quy 3 nhân tố - nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mơ và
nhân tố giá trị.

Phƣơng trình

3.13

Hồi quy 2 nhân tố - nhân tố đầu tƣ và nhân tố tỷ suất sinh
lợi trên tài sản.

Phƣơng trình

3.14

Hồi quy 3 nhân tố - nhân tố thị trƣờng, nhân tố đầu tƣ và
nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tài sản.

Phƣơng trình

3.15

Hồi quy cả 5 nhân tố - nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy

mô, nhân tố giá trị, nhân tố đầu tƣ và nhân tố tỷ suất sinh
lợi trên tài sản.


Trang 1

TÓM LƢỢC
Nghiên cứu này kiểm định khả năng giải thích cho tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của mơ
hình ba nhân tố Long Chen- Lu Zhang (2010) với dữ liệu thu thập từ các doanh
nghiệp niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2005- 2012.
Kết quả nghiên cứu mơ hình ba nhân tố mới cho thấy nhân tố thị trƣờng và nhân tố
ROA có ảnh hƣởng đến tỷ suất sinh lợi, trong đó nhân tố thị trƣờng có tác động
mạnh nhất; nhân tố đầu tƣ không biến thiên với dao động của thị trƣờng chứng
khốn. Nhƣ vậy, mơ hình ba nhân tố Long Chen- Lu Zhang giải thích tốt hơn cho tỷ
suất sinh lợi so với mơ hình CAPM nhƣng kém hơn so với mơ hình ba nhân tố của
Fama- French (1993) trên HOSE giai đoạn 2005- 2012.
Bên cạnh đó, khi xem xét ảnh hƣởng của cả 5 nhân tố lên tỷ suất sinh lợi (bao gồm:
nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị, nhân tố đầu tƣ và nhân tố tỷ suất
sinh lợi trên tài sản), kết quả kiểm định mơ hình năm nhân tố cho giá trị R2 điều
chỉnh cao hơn của mơ hình Fama- French, 4 trong 5 nhân tố (rm- rf, SMB, HML và
rROA) giải thích tốt cho sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu.


Trang 2

1. GIỚI THIỆU
Khi thị trƣờng chứng khoán ra đời, hoạt động đầu tƣ xuất hiện cũng là lúc các nhà
đầu tƣ, các nhà nghiên cứu tài chính bắt đầu quan tâm đến hai đại lƣợng quan trọng
là: rủi ro và tỷ suất sinh lợi của chứng khốn. Vì vậy, nhiều mơ hình định giá tài sản
lần lƣợt ra đời, đƣợc ứng dụng vào thực tiễn để dự báo trong hiện tại.

Khởi đầu là Sharpe (1964), Lintner (1965) và Mossin (1966) giới thiệu mơ hình
định giá tài sản vốn CAPM. Mơ hình CAPM thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh
lợi trung bình của cổ phiếu với rủi ro thị trƣờng. Tuy nhiên, các nghiên cứu khác đã
không đồng tình với mơ hình CAPM vì cho rằng có nhiều nhân tố khác hơn là chỉ
một nhân tố tham gia định giá. Sau đó, Ross (1976) phát triển mơ hình, sử dụng
thêm nhiều nhân tố cho việc xác định tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, gọi là mơ hình APT.
Mặc dù, APT hiệu quả hơn CAPM nhƣng nó thiếu tính tổng quát trong việc sử
dụng. Ngoài ra, do khác nhau về điều kiện kinh tế và điều kiện kinh doanh ở mỗi
quốc gia nên mơ hình APT khơng phổ biến.
Năm 1993, Fama- French phát hiện ra rằng mơ hình CAPM khơng thể giải thích
đầy đủ nhân tố tỷ suất sinh lợi trung bình cho giai đoạn 1963- 1990 của cổ phiếu
Mỹ và rủi ro cổ phiếu theo nhiều hƣớng khác nhau. Fama- French đã nghiên cứu và
phát hiện thêm hai nhân tố, là: nhân tố quy mô và nhân tố giá trị. Hai nhân tố này
giải thích phần lớn độ phân tán trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu. Sau khi đƣợc
giới thiệu, mơ hình ba nhân tố của Fama- French để lƣợng hóa mối quan hệ giữa rủi
ro và tỷ suất sinh lợi đã đƣợc kiểm định là có hiệu quả ở nhiều thị trƣờng chứng
khốn phát triển cũng nhƣ mới nổi, nhƣ: nghiên cứu của Andreas Charitou và Eleni
Constantinidis (2004), Nartea và Djajadikerta (2005) đối với thị trƣờng chứng
khoán Hoa Kỳ, thị trƣờng chứng khoán của các nƣớc phát triển khác nhƣ Nhật Bản,
Úc, New Zealand,…; hay các nghiên cứu của Gregory Connor và Sanjay Sehgal
(2001) đối với thị trƣờng các nƣớc đang phát triển nhƣ Ấn Độ, Nam Mỹ,
Ucraina,….


Trang 3

Năm 2010, hai nhà nghiên cứu Long Chen và Lu Zhang cho rằng mơ hình ba nhân
tố của Fama– French (1993) chƣa giải thích đƣợc mối tƣơng quan thuận chiều giữa
tỷ suất sinh lợi trung bình với tỷ suất sinh lợi kỳ trƣớc trong ngắn hạn và mối tƣơng
quan nghịch chiều giữa tỷ suất sinh lợi trung bình với tình trạng kiệt quệ tài chính,

phát hành cổ phần mới và tăng trƣởng tài sản. Từ mơ hình ba nhân tố của FamaFrench, Long Chen- Lu Zhang đã phát triển và xây dựng nên mơ hình ba nhân tố
mới có thể khắc phục đƣợc những khuyết điểm của mơ hình ba nhân tố của Fama–
French.
Với mơ hình CAPM và mơ hình Fama- French, hai mơ hình này đã đƣợc kiểm định
và sử dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia trên Thế giới, trong đó có cả Việt Nam; cịn
mơ hình ba nhân tố mới của Long Chen- Lu Zhang vẫn đang trong giai đoạn hoàn
thiện, việc kiểm định và ứng dụng vào thực tiễn chƣa rộng rãi. Chính vì vậy, bài
viết này xin chọn mơ hình ba nhân tố mới của Long Chen- Lu Zhang để kiểm định
ở thị trƣờng Việt Nam nhằm xem xét khả năng giải thích của ba nhân tố: thị trƣờng,
đầu tƣ và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của các cổ phiếu tại thị trƣờng chứng khốn
Việt Nam. Từ đó, câu hỏi nghiên cứu đƣợc đặt ra là “Mơ hình ba nhân tố của
Long Chen- Lu Zhang có giải thích cho tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khốn
Việt Nam tốt hơn mơ hình ba nhân tố của Fama- French hay không?”


Trang 4

2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY
Vào đầu thập niên 60, để xây dựng một mơ hình danh mục đầu tƣ, các nhà đầu tƣ
phải xác định đƣợc lƣợng rủi ro có thể có, họ đã chú ý đến rủi ro nhƣng chƣa có
một ƣớc lƣợng cụ thể cho từng khoản mục. Từ đó, Harry Markowitz (1952) đã xây
dựng nên mơ hình danh mục đầu tƣ cơ bản, ơng phát triển tỷ suất sinh lợi mong đợi
đối với danh mục của các tài sản và một ƣớc lƣợng rủi ro mong đợi. Markowitz chỉ
ra rằng phƣơng sai của tỷ suất sinh lợi là một ƣớc lƣợng có ý nghĩa của rủi ro danh
mục với một tập hợp những giả định và ơng đƣa ra cơng thức tính phƣơng sai của
danh mục.
Sau sự phát triển lý thuyết danh mục của Markowitz, nhiều lý thuyết đã đƣợc đƣa ra
nhằm xây dựng mô hình định giá cho các tài sản rủi ro.
 Mơ hình định giá tài sản vốn CAPM.
Nhân tố chủ yếu để lý thuyết danh mục phát triển thành lý thuyết thị trƣờng vốn là ý

tƣởng về một tài sản phi rủi ro. Sau sự phát triển của mơ hình danh mục Markowitz,
một vài tác giả quan tâm đến việc ứng dụng giả định tồn tại một tài sản phi rủi ro,
nghĩa là một tài sản có phƣơng sai bằng khơng. Tài sản nhƣ thế sẽ khơng có tƣơng
quan với tất cả các tài sản rủi ro khác và sẽ có một tỷ suất sinh lợi phi rủi ro, rf. Tài
sản đó sẽ nằm trên trục đứng của biểu đồ danh mục. Giả thuyết này cho phép chúng
ta rút ra một lý thuyết tổng quát cho việc định giá các tài sản vốn dƣới các điều kiện
không chắc chắn từ lý thuyết danh mục Markowitz. Lý thuyết thị trƣờng vốn mở
rộng lý thuyết danh mục và phát triển thành mơ hình định giá các tài sản rủi ro - mơ
hình định giá tài sản vốn CAPM.
Mơ hình CAPM do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã có đƣợc
nhiều ứng dụng. Mặc dù cịn có một số mơ hình khác giải thích động thái thị trƣờng
nhƣng mơ hình CAPM là mơ hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng
dụng sát với thực tiễn hơn.


Trang 5

Mơ hình định giá tài sản vốn CAPM là mơ hình mơ tả mối quan hệ giữa rủi ro và
lợi nhuận kỳ vọng.
ri – rf = βim(rm – rf)

(2.1)

Với: ri: tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản i.
rf : tỷ suất sinh lợi phi rủi ro.
rm: tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục thị trƣờng.
βim: hệ số beta thị trƣờng của tài sản i.
Trong mô hình này, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khốn bằng lợi nhuận không
rủi ro cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của
chứng khốn đó, cịn rủi ro khơng tồn hệ thống khơng đƣợc xem xét trong mơ hình

này do nhà đầu tƣ có thể xây dựng danh mục đầu tƣ đa dạng hóa để loại bỏ loại rủi
ro này.
Cũng nhƣ bất kỳ mơ hình nào, mơ hình CAPM cũng chỉ là một sự đơn giản hóa
hiện thực bằng những giả định thị trƣờng vốn hoàn hảo. Thành quả thực nghiệm của
Sharpe (1964) và Lintner (1965) về mơ hình định giá tài sản vốn – CAPM, tuy có
nhiều đóng góp tích cực về mặt lý luận nhƣng kết quả kiểm định của mơ hình cho
thấy chƣa rõ ràng. Fama- French (1993) từng tranh luận về mơ hình CAPM, thơng
qua những nhân tố rõ ràng, mơ hình Fama- Fench giải thích đƣợc những gì mà mơ
hình CAPM chƣa thể.
 Mơ hình ba nhân tố của Fama- French.
Năm 1992, Eugene Fama – giáo sƣ tài chính ngƣời Mỹ, cùng với Kenneth French
khám phá ra rằng beta của mơ hình CAPM chƣa giải thích đƣợc tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng của chứng khốn Mỹ thời kỳ 1963- 1990. Fama- French bắt đầu quan sát hai
lớp cổ phiếu có khuynh hƣớng tốt hơn so với tồn bộ thị trƣờng.
-

Thứ nhất là cổ phiếu có vốn hóa nhỏ (small caps) – cịn gọi là quy mơ nhỏ.

-

Thứ hai là cổ phiếu có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trƣờng BE/ME (book to
market equity) cao.


Trang 6

Fama- French đƣa thêm hai nhân tố này vào mơ hình CAPM để phản ánh sự nhạy
cảm của danh mục đối với hai loại cổ phiếu này. Mơ hình ba nhân tố của FamaFrench (1993) cho rằng tỷ suất sinh lợi của một danh mục đầu tƣ hoặc một cổ phiếu
phụ thuộc vào ba yếu tố:
-

Yếu tố thị trƣờng.

-

Yếu tố quy mô công ty - ME.

-

Yếu tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng - BE/ME.

Mơ hình ba nhân tố Fama- French:
ri – rf = βim(rm – rf) + βSMB,iSMB + βHML,iHML + Ԑ

(2.2)

Trong đó:
ri

: tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục tài sản i.

rf

: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro.

rm

: tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục thị trƣờng.

SMB

: phần bù quy mơ. Là tỷ suất sinh lợi bình qn của danh mục có giá trị
vốn hóa thị trƣờng nhỏ (S/L, S/M, S/H) trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của
danh mục có giá trị vốn hóa thị trƣờng lớn (B/L, B/M, B/H).

HML

: phần bù giá trị. Là chênh lệch trong tỷ suất sinh lợi bình quân danh
mục các cổ phiếu có BE/ME cao (S/H và B/H) với danh mục các cổ
phiếu có BE/ME nhỏ (S/L và B/L).

βim

: hệ số hồi quy thị trƣờng.

βSMB,i

: hệ số hồi quy của nhân tố SMB.

βHML,i

: hệ số hồi quy của nhân tố HML.

Ԑ

: sai số ngẫu nhiên.

Kết quả kiểm định mơ hình trên mẫu của Fama- French ở thị trƣờng Mỹ thời gian
1963- 1991 cho thấy một mối quan hệ ngƣợc chiều giữa quy mơ và TSSL trung
bình; và một mối tƣơng quan cùng chiều mạnh hơn của BE/ME với TSSL trung

bình, nghĩa là BE/ME có tác dụng giải thích TSSL chứng khốn nhất quán hơn so
với nhân tố quy mô.


Trang 7

Với cùng một nhóm danh mục con BE/ME (ngoại trừ nhóm danh mục con có
BE/ME thấp nhất), TSSL giảm khi quy mơ tăng, điều này cũng có nghĩa là hệ số
của nhân tố SMB là dƣơng. Với cùng một nhóm danh mục con theo quy mơ, TSSL
trung bình có xu hƣớng tăng cùng với BE/ME, tức hệ số của nhân tố HML là
dƣơng. Fama- French giải thích hệ số của SMB dƣơng là do những doanh nghiệp có
quy mơ nhỏ thƣờng chứa rủi ro cao, hoạt động kém hiệu quả hơn, chi phí đại diện
cao hơn, do đó nhà đầu tƣ đòi hỏi một phần bù rủi ro lớn hơn khơng. Cũng theo
Fama- French, những cơng ty có BE/ME cao thƣờng rơi vào kiệt quệ tài chính
nhiều hơn, gây rủi ro cho nhà đầu tƣ, do đó nhà đầu tƣ đƣợc phần bù giá trị dƣơng.
Hầu hết các nhân tố đều có ý nghĩa thống kê và khả năng giải thích cho tỷ suất sinh
lợi chứng khốn khá tốt.
Sau khi đƣợc giới thiệu vào năm 1993, mơ hình ba nhân tố của Fama- French để
lƣợng hóa mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi đƣợc kiểm định là có hiệu quả
ở nhiều thị trƣờng chứng khốn phát triển cũng nhƣ mới nổi, nhƣ:
-

Nghiên cứu của Andreas Charitou và Eleni Constantinidis: tháng 2/2004,
Andreas và Eleni - hai nhà khoa học thuộc trƣờng Đại học Cyprus đã công
bố cơng trình nghiên cứu mang tên “Các nhân tố quy mô và giá trị sổ sách
trên giá trị thị trƣờng trong thu nhập và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán –
Bằng chứng thực nghiệm ở thị trƣờng Nhật Bản”.
“Nguồn: Andreas Charitou & Eleni Constantinidis, “Size And Book- toMarket Factors in Earnings and Stock Returns: Empirical Evidence For
Japan”, 2004”.
Bài nghiên cứu kiểm định mơ hình dự báo tỷ suất sinh lợi ba nhân tố của

Fama- French với dữ liệu từ thị trƣờng Nhật Bản, thời gian nghiên cứu từ
năm 1992 đến năm 2001. Kết quả thực nghiệm cho thấy mối tƣơng quan
giữa nhân tố SMB và HML chỉ là -0.158, tạo nên đƣợc sự tin cậy cho mơ
hình kiểm định. Các tác giả xác nhận rằng SMB và HML có khả năng giải
thích những thay đổi trong TSSL của các chứng khoán, hệ số R2 điều chỉnh ở
mức rất cao, trên 84%. Nhân tố thị trƣờng, khi đứng một mình trong mơ hình


Trang 8

CAPM có giá trị R2 điều chỉnh nằm trong khoảng 60% đến 93%; nhƣng khi
thêm các nhân tố SMB và HML vào mơ hình, đóng vai trị là các biến giải
thích TSSL thì rõ ràng khả năng giải thích TSSL của các danh mục tăng lên
đáng kể. Giá trị R2 điều chỉnh của mơ hình ba nhân tố nằm trong khoảng
84% đến 97%, cao hơn nhiều so với của mơ hình CAPM. Kết quả của bài
nghiên cứu ủng hộ cho mơ hình ba nhân tố Fama- French, mơ hình FamaFrench hoạt động hiệu quả hơn mơ hình CAPM.

-

Nghiên cứu của Nartea và Djajadikerta: hai nhà nghiên cứu thuộc trƣờng
đại học Kế tốn, Tài chính và Kinh tế Edith Cowan cơng bố cơng trình
nghiên cứu vào tháng 11/2005: “Ảnh hƣởng của quy mô và tỷ lệ giá trị sổ
sách trên giá trị thị trƣờng và ứng dụng mơ hình ba nhân tố Fama- French ở
các thị trƣờng nhỏ: Những phát hiện đầu tiên từ thị trƣờng chứng khoán New
Zealand”.
“Nguồn: Nartea & Djajadikerta, “The Size and Book- to- Market Effects and
The Fama French Three Factor Model in Small Markets: Prelimonary
Findings from New Zealand”, 2005”.
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ thị trƣờng chứng khoán New Zealand giai
đoạn 1994- 2002, nhằm đo lƣờng ảnh hƣởng của các nhân tố quy mô và tỷ lệ

giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng đến TSSL trên thị trƣờng chứng khoán
New Zealand, đồng thời đánh giá khả năng dự báo TSSL của mô hình ba
nhân tố Fama- French trên thị trƣờng này.
Khi các tác giả hồi quy mơ hình CAPM, kết quả kiểm định cho thấy các hệ
số hồi quy chặn khơng có ý nghĩa thống kê, trong khi các hệ số hồi quy β có
ý nghĩa. Hệ số β của cả chín danh mục đều có ý nghĩa thống kê, nằm trong
khoảng [0.68; 1.13]. Đối với kết quả kiểm định hồi quy mơ hình ba nhân tố
Fama- French, các hệ số hồi quy chặn của mơ hình hầu nhƣ tƣơng đồng với
các hệ số hồi quy chặn của mơ hình CAPM, hệ số R2 điều chỉnh của mơ hình
ba nhân tố gia tăng không đáng kể so với kết quả của mô hình CAPM. Mặc


Trang 9

dù vậy, điều này vẫn cho ta thấy mô hình ba nhân tố tỏ ra hiệu quả hơn mơ
hình CAPM trong việc dự báo TSSL chứng khoán.

-

Nghiên cứu của Gregory Connor và Sanjay Sehgal: tháng 5/2001, Gregory
Connor - nhà nghiên cứu thuộc trƣờng Kinh tế Luân Đôn, phân ngành Kế
tốn và Tài chính, cùng nhà nghiên cứu Sanjay Senghal - thuộc trƣờng Đại
học Dehli, phân ngành nghiên cứu tài chính đã tiến hành nghiên cứu và cơng
bố cơng trình nghiên cứu mang tên “Kiểm định mơ hình Fama- French ở thị
trƣờng Ấn Độ”.
“Nguồn: Gregory Connor & Sanjay Sehgal, “Tests of Fama and French
Model in India”, 2001”
Bài nghiên cứu kiểm định thực nghiệm mơ hình ba nhân tố Fama- French đối
với các TSSL chứng khoán thị trƣờng Ấn Độ từ tháng 6/1989 đến tháng
3/1999. Kết quả kiểm định hiệu quả của mơ hình định giá khi áp dụng trên

thị trƣờng Ấn Độ cho thấy nhân tố thị trƣờng là nhân tố có khả năng giải
thích mạnh nhất trong tất cả các nhân tố ở cả sáu danh mục theo quy mơ và
giá trị. Trong mơ hình CAPM, giá trị hệ số R2 điều chỉnh khoảng 70%- 80%.
Hệ số này giảm xuống dƣới 25% khi sử dụng hai nhân tố SMB và HML. Tuy
nhiên, hai nhân tố này cũng phần nào giải thích đƣợc cho TSSL. Trong mơ
hình ba nhân tố Fama- French, ngoại trừ trƣờng hợp danh mục B/L, hệ số R2
điều chỉnh của mơ hình hồi quy cao hơn nhiều so với mơ hình CAPM, giá trị
R2 điều chỉnh dao động từ 0.814 đến 0.862.

-

Nghiên cứu của Sunnil K. Bundoo: năm 2004, sau một thời gian nghiên
cứu, nhà khoa học Sunil K. Bundoo thuộc phân ngành Kinh tế và Thống kê
trực thuộc trƣờng Đại học Mauritius, Nam Mỹ đã cơng bố cơng trình nghiên
cứu với tên gọi “Đổi mới mơ hình ba nhân tố Fama- French: Bằng chứng
mới từ một thị trƣờng chứng khoán đang phát triển”.


Trang 10

“Nguồn: Sunil K Bundoo, “An Augmented Fama and French Three- Factor
Model: New Evidence From An Emerging Stock Market”, 2006.”
Trong q khứ, có rất ít bằng chứng thực nghiệm về vai trị của nhân tố quy
mơ và nhân tố giá trị tại các thị trƣờng chứng khoán đang phát triển nói
chung, và tại thị trƣờng chứng khốn Châu Phi nói riêng. Bài nghiên cứu này
cung cấp một vài bằng chứng về thị trƣờng đang phát triển - thị trƣờng
chứng khoán Mauritius.
Những phát hiện của bài nghiên cứu cho thấy mô hình ba nhân tố FamaFrench giải thích cho TSSL tốt hơn mơ hình CAPM khi kiểm định tại thị
trƣờng chứng khốn Mauritius, và cả hai nhân tố quy mơ và tỷ lệ BE/ME đều
có tác động lên TSSL.

-

Nghiên cứu của Liu Yaoguang: năm 2009, Liu Yaoguang - một nhà nghiên
cứu kinh tế thuộc trƣờng Đại học Lincoln đã công bố cơng trình nghiên cứu
“Phân tích thực nghiệm tỷ suất sinh lợi của thị trƣờng chứng khoán loại A
của Trung Quốc”
“Nguồn: Liu Yaguang, “An Empirical Cross- Section Analysis of Stock
Returns on the Chinese A- Share Stock Market”, 2009.”
Bài nghiên cứu kiểm định hiệu quả của mơ hình ba nhân tố Fama- French
(1993) trong việc dự báo TSSL của các chứng khoán loại A thuộc thị trƣờng
chứng khoán Trung Quốc trong khoảng thời gian từ năm 1996 đến năm
2005. Từ đó, tác giả xem xét khả năng ứng dụng của mơ hình ba nhân tố
Fama- French vào thực tế cả thị trƣờng chứng khốn Trung Quốc và đánh
giá xem liệu mơ hình này có hiệu quả hơn trong việc dự báo TSSL của
chứng khốn so với mơ hình CAPM truyền thống hay không.
Kết quả nghiên cứu cho thấy khi thêm nhân tố SMB vào mơ hình CAPM thì
tất cả các hệ số hồi quy của nhân tố thị trƣờng đều mang giá trị dƣơng và có
ý nghĩa thống kê, giá trị R2 điều chỉnh của cả sáu danh mục chứng khoán
tăng trung bình 3%. Ở thị trƣờng chứng khốn Trung Quốc, nhân tố quy mô


Trang 11

có quan hệ nghịch chiều với TSSL, bằng chứng là danh mục chứng khốn
quy mơ nhỏ có hệ số hồi quy theo quy mơ mang giá trị dƣơng, cịn hệ số hồi
quy theo quy mô của danh mục chứng khốn quy mơ lớn mang giá trị âm.
Khi tác giả đƣa nhân tố BE/ME vào mơ hình CAPM thì giá trị R2 điều chỉnh
tăng khoảng 3%. Sau đó, ơng cho cả hai nhân tố quy mô và nhân tố giá trị
kết hợp với nhân tố thị trƣờng. R2 điều chỉnh của mơ hình ba nhân tố cho kết

quả cao hơn của mơ hình CAPM khoảng 6.6%. Ngồi ra, khi tác giả xem xét
hệ số hồi quy chặn của mơ hình CAPM và của mơ hình ba nhân tố thì thấy
rằng hệ số hồi quy chặn của các danh mục trong mơ hình CAPM có ý nghĩa
tại mức ý nghĩa 1%; trong khi các hệ số hồi quy chặn của mô hình ba nhân tố
lại khơng có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%. Nhƣ vậy, có thể khẳng
định mơ hình ba nhân tố Fama- French giải thích TSSL tốt hơn nhiều so với
mơ hình CAPM.
Trải qua hơn hai thập kỷ, cùng với nhiều nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mơ
hình ba nhân tố Fama- French ở nhiều thị trƣờng chứng khốn Quốc tế đã chứng
minh mơ hình Fama- French có tầm ảnh hƣởng rất lớn. Tuy nhiên, mơ hình này vẫn
vƣớng phải hạn chế nhất định khi nó khơng thể giải thích đƣợc nhiều mẫu hình
TSSL của tài sản. Ví dụ điển hình nhƣ mối quan hệ đồng biến giữa TSSL trung bình
với lợi nhuận kỳ trƣớc trong ngắn hạn và thu nhập bất thƣờng; hay mối quan hệ
nghịch biến giữa TSSL trung bình với kiệt quệ tài chính, phát hành cổ phiếu và tăng
trƣởng tài sản. Vì vậy, Long Chen và Lu Zhang đƣa ra mơ hình ba nhân tố mới kỳ
vọng có thể giải thích tốt hơn mơ hình ba nhân tố của Fama- French.
 Mơ hình ba nhân tố của Long Chen- Lu Zhang.
Long Chen- Lu Zhang xây dựng mơ hình ba nhân tố mới dựa trên lý thuyết Tobin’s
Q của James Tobin thông qua việc thiết lập phƣơng trình tổng quát về điều kiện tối
ƣu hóa giá trị doanh nghiệp:


Trang 12

rj =

Πj1 + 1 – δ
1 + α(Ij0/Aj0)

(2.3)

Với:
rj

: tỷ lệ chiết khấu ròng.

Πj1

: tỷ suất sinh lợi vốn biên (tỷ suất sinh lợi trên tài sản).

1–δ

: giá trị thanh khoản biên của vốn.

1

: chi phí mua đầu tƣ biên = 1.

α(Ij0/Aj0)

: chi phí điều chỉnh biên.

Phƣơng trình 2.3 nói rằng lợi nhuận đầu tƣ biên chiết khấu về thời điểm 0 phải bằng
với chi phí đầu tƣ biên. Điều này có nghĩa tỷ suất sinh lợi đầu tƣ là tỷ lệ lợi nhuận
đầu tƣ biên vào thời điểm 1 chia cho chi phí đầu tƣ biên vào thời điểm 0 sẽ bằng tỷ
lệ chiết khấu, theo Cochrane (1991). “Nguồn:Long Chen & Lu Zhang, “A Better
Three- Factor Model That Explains More Anomalies”, Journal of Financial
Economics, No. 2, April 2010.”
Long Chen- Lu Zhang sử dụng điều kiện tối ƣu (phƣơng trình 2.3) để phát triển các
giả thuyết có thể kiểm chứng đƣợc cho TSSL. Các yếu tố thị trƣờng, yếu tố đầu tƣ

và yếu tố TSSL trên tổng tài sản giải thích sự biến đổi trong TSSL kỳ vọng. Các tác
giả cho rằng mơ hình ba nhân tố mới tốt hơn so với các mơ hình định giá tài sản
truyền thống trong việc giải thích các bất thƣờng liên quan đến TSSL kỳ trƣớc ngắn
hạn, kiệt quệ tài chính, phát hành cổ phần ròng, tăng trƣởng tài sản, thu nhập bất
thƣờng và các tỷ số giá trị. Bằng trực giác mối quan hệ giữa các nhân tố trong mơ
hình Long Chen- Lu Zhang (2010) với TSSL tài sản:
-

Đầu tƣ dự đoán TSSL bởi với dòng tiền kỳ vọng cho trƣớc, chi phí sử dụng
vốn cao nghĩa là NPV của vốn mới thấp, dẫn đến đầu tƣ thấp; trong khi chi
phí sử dụng vốn thấp nghĩa là NPV của vốn mới cao, dẫn đến đầu tƣ cao.

-

ROA dự đoán tỷ suất sinh lợi bởi ROA dự kiến cao có liên quan đến đầu tƣ
thấp nghĩa là tỷ suất chiết khấu cao. Tỷ suất chiết khấu cao cần thiết để bù
đắp ROA dự kiến cao nhằm làm cho NPV của vốn mới thấp, do đó đầu tƣ


Trang 13

thấp. Nếu tỷ suất chiết khấu không đủ cao để trung hịa ROA dự kiến cao,
các cơng ty thay vào đó sẽ quan sát những NPV cao của vốn mới và đầu tƣ
nhiều hơn. Tƣơng tự, ROA dự kiến thấp liên quan đến đầu tƣ cao, nghĩa là tỷ
lệ chiết khấu thấp. Nếu tỷ suất chiết khấu không đủ thấp để trung hịa ROA
dự kiến thấp, các cơng ty thay vào đó sẽ quan sát những NPV thấp của vốn
mới và đầu tƣ ít hơn.
Thành quả của mơ hình ba nhân tố mới kết hợp với ý nghĩa kinh tế dựa trên lý
thuyết Tobin’s Q cho thấy mơ hình có thể đƣợc sử dụng để đo lƣờng TSSL kỳ vọng
trong thực tế.

Long Chen- Lu Zhang kiểm định giả thuyết ROA và đầu tƣ bằng cách sử dụng
phƣơng pháp tiếp cận danh mục đầu tƣ Fama- French. Hai tác giả xây dựng các yếu
tố chung dựa vào đầu tƣ trên tài sản và ROA theo cách tƣơng tự mà Fama- French
(1993, 1996) đã xây dựng theo quy mô và giá trị. Mơ hình đƣợc xây dựng trên
NYSE, Amex và NASDAQ từ tháng 01/1972 đến tháng 12/2006, gồm 3 nhân tố:
-

Phần bù thị trƣờng.

-

Phần bù đầu tƣ.

-

Phần bù TSSL trên tổng tài sản – ROA.

Mơ hình ba nhân tố Long Chen- Lu Zhang:
ri – rf = α + βMKTrMKT + βINVrINV + βROArROA + Ԑ
Trong đó:
ri

: tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục tài sản i.

rf

: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro.

rMKT

: phần bù rủi ro thị trƣờng.

rINV

: phần bù đầu tƣ.

rROA

: phần bù TSSL trên tổng tài sản.

βMKT

: hệ số hồi quy thị trƣờng.

βINV

: hệ số hồi quy của nhân tố đầu tƣ.

βROA

: hệ số hồi quy của nhân tố ROA.

α

: để mơ hình có hiệu quả đầy đủ thì α nên tiến dần về 0.

(2.4)


Trang 14

: sai số ngẫu nhiên.

Ԑ

Nền tảng xây dựng mô hình là thuyết Tobin’s Q về quyết định đầu tƣ, theo đó:
q = giá trị thị trƣờng/giá trị vốn góp của công ty = ME/BE

(2.5)

“q” là hiện giá thuần của dòng tiền tƣơng lai tạo ra từ một đồng vốn tăng thêm.
-

Nếu q > 1: công ty nên đầu tƣ thêm vì việc đầu tƣ sẽ mang lại lợi nhuận cao
hơn chi phí bỏ ra.

-

Nếu q < 1: cơng ty nên bán bớt tài sản vì chúng khơng tạo ra lợi nhuận và
không đạt đến mức hữu dụng tối đa.

Trong cả hai trƣờng hợp, q sẽ tiến về 1, là trạng thái cân bằng đầu tƣ và công ty
không cần phải thay đổi gì nữa. Nếu lãi suất dùng để chiết khấu cao thì làm giảm q,
do đó làm giảm đầu tƣ. Điều này nghĩa là đầu tƣ thấp thì TSSL mong đợi cao. Nếu
lãi suất dùng để chiết khấu thấp thì q tăng, cơng ty tăng đầu tƣ, cũng có nghĩa là đầu
tƣ cao thì TSSL mong đợi thấp.
ROA cũng dự báo TSSL vì một ROA mong đợi cao phải tƣơng ứng với một lãi suất
chiết khấu cao. Nếu lãi suất chiết khấu (tức TSSL) không cao tƣơng ứng thì nhà đầu
tƣ sẽ nhận thấy rằng giá trị hiện tại của vốn mới cao và sẽ đầu tƣ nhiều hơn. Trƣờng
hợp ROA thấp thì ngƣợc lại.

Long Chen- Lu Zhang sử dụng hồi quy chuỗi thời gian đơn giản kiểm định mơ hình
nhân tố lý thuyết Tobin’s Q theo những danh mục hình thành trên hàng loạt các
biến bất thƣờng.
-

Nhân tố đầu tư.
Đầu tƣ trên tài sản - I/A (Investment on Asset) là tổng thay đổi hằng năm
trong tài sản cố định và hàng tồn kho chia cho giá trị sổ sách tổng tài sản
năm trƣớc.
Trong đó:
 Tài sản cố định: là những tài sản dài hạn, do doanh nghiệp nắm giữ để sử
dụng cho hoạt động sản xuất kinh doanh, có thời gian sử dụng trong


Trang 15

nhiều năm, nhƣ: động sản, bất động sản, máy móc, phƣơng tiện, trang
thiết bị,….
 Hàng tồn kho: là tài sản ngắn hạn, đƣợc sử dụng trong một kỳ sản xuất
kinh doanh bình thƣờng, nhƣ: hàng hóa, ngun vật liệu, sản phẩm dở
dang,….
Cách tính này cho thấy đầu tƣ dài hạn vào tài sản cố định và đầu tƣ ngắn hạn
vào hàng tồn kho.
Nhân tố đầu tƣ đƣợc tính căn cứ theo các danh mục mô phỏng đầu tƣ. Giống
Fama- French, vào tháng 6 mỗi năm, Long Chen và Lu Zhang chia các
chứng khốn thành:
 3 nhóm theo I/A với các điểm gãy 30%- 40%- 30% về giá trị, lần lƣợt
tƣơng ứng với L (low- thấp)- M (medium- trung bình)- H (high- cao).
 Chia theo quy mơ thành 2 nhóm với điểm gãy 50%- 50%, tƣơng ứng với
S (small- nhỏ)- B (big- lớn).

Điều này dựa trên kết quả của Fama- French năm 2008 cho rằng độ lớn của
tăng trƣởng tài sản thay đổi nhiều với các quy mô khác nhau: tăng trƣởng
mạnh với chứng khốn vốn hóa nhỏ và hầu nhƣ khơng tăng trƣởng đối với
chứng khốn vốn hóa lớn, do đó cần xét đến yếu tố quy mơ trong nhân tố đầu
tƣ.
Các tác giả xây dựng nên 6 danh mục S/L, S/M, S/H, B/L, B/M và B/H
bằng cách kết hợp 2 nhóm theo quy mơ và 3 nhóm theo I/A. Ký hiệu của mỗi
danh mục có ý nghĩa, chẳng hạn nhƣ: S/L là danh mục gồm cổ phiếu của
những cơng ty có quy mơ nhỏ và tỷ lệ I/A thấp, cách lập luận tƣơng tự cho
những danh mục còn lại. Với 6 danh mục này, TSSL hằng tháng của mỗi
danh mục đƣợc tính với trọng số là phần trăm vốn hóa mỗi chứng khốn
trong danh mục.
Nhân tố đầu tƣ - rINV đƣợc tính bằng cách lấy TSSL trung bình của hai danh
mục có I/A thấp (S/L và B/L) trừ cho TSSL trung bình của hai danh mục có
I/A cao (S/H và B/H).


Trang 16

-

Nhân tố ROA.
Long Chen- Lu Zhang xây dựng rROA bằng cách phân loại ROA hiện tại vì
ROA có ý nghĩa rất lớn. Fama- French (2006) cho rằng lợi nhuận hiện tại là
yếu tố dự báo mạnh nhất về lợi nhuận tƣơng lai, và việc đƣa thêm biến hồi
quy độc lập trong tính tốn lợi nhuận kỳ vọng sẽ làm giảm khả năng giải
thích TSSL của cổ phiếu tƣơng lai. Mặc khác, vì rROA là nhân tố thích hợp
nhất để giải thích thu nhập bất thƣờng, TSSL kỳ trƣớc và những ảnh hƣởng
của kiệt quệ nên hai tác giả sử dụng cách tiếp cận tƣơng tự để xây dựng nhân
tố ROA.

Long Chen- Lu Zhang đo lƣờng ROA bằng cách lấy thu nhập trƣớc khi phát
sinh các khoản thu nhập bất thƣờng chia cho tổng tài sản của quý cuối.
Mỗi tháng, từ tháng 01/1972 đến tháng 12/2006, hai ông phân loại các cổ
phiếu ở NYSE, Amex và NASDAQ và hình thành 6 danh mục S/L, S/M,
S/H, B/L, B/M và B/H từ việc kết hợp:
 3 nhóm chứng khốn với các điểm gãy 30%- 40%- 30% theo ROA hàng
quý từ 4 tháng trƣớc, tƣơng ứng với L- M- H. Các tác giả giả định độ trễ
4 tháng để đảm bảo thông tin kế toán yêu cầu đƣợc biết đến trƣớc khi xây
dựng danh mục. Lựa chọn độ trễ 4 tháng giúp củng cố kết quả của tác giả.
 2 nhóm chứng khốn theo quy mô với điểm gãy 50%- 50%, tƣơng ứng
với S- B.
Ý nghĩa ký hiệu của các danh mục lúc này sẽ có đơi chút thay đổi, ví dụ nhƣ:
S/L sẽ là danh mục gồm cổ phiếu của những công ty có quy mơ nhỏ và ROA
thấp, tƣơng tự cho các danh mục còn lại.
Nhân tố ROA - rROA đƣợc tính bằng cách lấy TSSL trung bình của hai danh
mục có ROA cao (S/H và B/H) trừ cho TSSL trung bình của hai danh mục
có ROA thấp (S/L và B/L).


Trang 17

Từ kết quả kiểm định mơ hình ba nhân tố mới, Long Chen và Lu Zhang đƣa ra mối
quan hệ ngƣợc chiều giữa TSSL mong đợi với đầu tƣ trên tài sản - I/A; đầu tƣ trên
tài sản mà hai tác giả tính đến là phát hành cổ phần mới, tăng trƣởng tài sản, tỷ số
giá trị ME/BE, tăng trƣởng doanh thu dài hạn trong quá khứ, TSSL dài hạn trong
quá khứ. Điều này cũng phù hợp với mô hình của Fama- French về mối quan hệ
BE/ME với TSSL: những cơng ty có BE/ME cao địi hỏi một TSSL cao hơn những
cơng ty có BE/ME thấp. Theo lý giải của Long Chen- Lu Zhang dựa vào thuyết
Tobin’s Q thì cơng ty có BE/ME cao cho thấy q < 1, cơng ty đầu tƣ ít và đạt TSSL
trung bình cao hơn những cơng ty có BE/ME thấp (lãi suất dùng chiết khấu cao

hơn, làm cho q thấp). Đồng thời Long Chen- Lu Zhang cũng đƣa ra mối quan hệ
cùng chiều giữa ROA mong đợi với TSSL mong đợi.
Mơ hình ba nhân tố mới Long Chen- Lu Zhang đƣợc công bố năm 2010 nhƣng do
mức độ ảnh hƣởng của mơ hình ba nhân tố Fama- French lớn nên hiếm thấy những
bài nghiên cứu thực nghiệm kiểm định mơ hình ba nhân tố của Long Chen- Lu
Zhang, mà chủ yếu là các bài nghiên cứu kiểm định mơ hình ba nhân tố FamaFrench.
Qua những lý thuyết về mơ hình định giá tài sản vốn CAPM, mơ hình ba nhân tố
của Fama- French và mơ hình ba nhân tố mới của Long Chen- Lu Zhang, ta thấy
đƣợc tầm ảnh hƣởng của các nhân tố thị trƣờng, quy mô, giá trị, xu hƣớng, đầu tƣ
trên tài sản và ROA lên tỷ suất sinh lợi của chứng khoán; là cơ sở để tiến hành kiểm
định và so sánh mơ hình ba nhân tố của Long Chen- Lu Zhang với mơ hình ba nhân
tố của Fama- French ở thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, mà cụ thể là chứng khoán
niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM trong phần tiếp theo.


Trang 18

3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Dữ liệu nghiên cứu.
Để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu “Mơ hình ba nhân tố của Long Chen- Lu Zhang
có giải thích cho tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khốn Việt Nam tốt hơn mơ
hình ba nhân tố của Fama- French hay không?” nghiên cứu này sử dụng mẫu là
các cổ phiếu thƣờng của các công ty phi tài chính niêm yết trên SGDCK TP.HCM.
Lý do của việc chọn mẫu này là vì SGDCK TP.HCM có thời gian hoạt động dài
hơn so với SGDCK Hà Nội nên sẽ cung cấp các chuỗi dữ liệu dài hơn để phân tích
thống kê. Mặc khác, SGDCK TP.HCM có quy mơ lớn hơn (về quy mô giao dịch,
quy mô niêm yết, giá trị vốn hóa,…) nên sẽ đại diện tốt hơn cho thị trƣờng Việt
Nam. Về thị trƣờng phi chính thức, ở Việt Nam, thị trƣờng này cũng khá lớn. Tuy
nhiên, dữ liệu của các cơng ty trên thị trƣờng phi chính thức khơng đầy đủ và khó
tiếp cận nên tác giả khơng đƣa vào mẫu chọn.

Phỏng theo phƣơng pháp của Fama- French (1993), tác giả chỉ chọn những cơng ty
phi tài chính có vốn cổ phần khơng âm trên SGDCK TP.HCM để xây dựng các
danh mục theo quy mô (ME), giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng (BE/ME), đầu tƣ
trên tài sản (I/A) và ROA. Số lƣợng công ty trong mẫu thay đổi từ 17 công ty vào
năm 2005 lên 165 công ty vào năm 2012. Lý do của việc chọn khoảng thời gian này
vì trƣớc năm 2005 số lƣợng các công ty niêm yết trên sàn giao dịch Thành phố Hồ
Chí Minh khá ít và sàn giao dịch có những khoảng thời gian chỉ giao dịch 3 ngày
trong tuần là thứ hai, thứ tƣ và thứ sáu. Nhƣ vậy, với các giới hạn về đối tƣợng và
thời gian nghiên cứu, bài viết sẽ tập trung vào phân tích 165 công ty niêm yết tại
HOSE (Phụ lục 1).
Ứng với mỗi công ty trong mẫu, tác giả thu thập các dữ liệu:
-

Giá cổ phiếu: là giá đóng cửa cuối mỗi ngày giao dịch; giá này đã đƣợc điều
chỉnh để phản ảnh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thƣởng và cổ tức tiền mặt. Dữ
liệu giá chƣa điều chỉnh và giá đã đƣợc điều chỉnh đƣợc thu thập tại website
của Fpt Securities.