Tác động của biến mới đưa thêm vào mô hình đến cấu trúc danh mục cổ phiếu nghiên cứu thực nghiệm cho thị trường chứng khoán việt nam

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TRẦN HÙNG CƯỜNG

TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN MỚI ĐƯA THÊM VÀO
MÔ HÌNH ĐẾN CẤU TRÚC DANH MỤC CỔ PHIẾU
NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO
THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2017


BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TRẦN HÙNG CƯỜNG

TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN MỚI ĐƯA THÊM VÀO
MÔ HÌNH ĐẾN CẤU TRÚC DANH MỤC CỔ PHIẾU
NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO
THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
Mã ngành: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TS. NGUYỄN VĂN SĨ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2017


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu và kết quả
nghiên cứu trong luận văn này là trung thực và không trùng lặp với các đề tài khác.
Học viên thực hiện

Trần Hùng Cường


MỤC LỤC
Trang
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Chương 1. GIỚI THIỆU ........................................................................................1
1.1

Lý do thực hiện đề tài .................................................................................. 1

1.2

Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................... 1

1.3

Câu hỏi nghiên cứu ...................................................................................... 1

1.4

Đối tượng nghiên cứu .................................................................................. 2

1.5

Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................... 2

1.6

Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 2

1.7

Ý nghĩa của đề tài ......................................................................................... 3

1.8

Kết cấu của luận văn.................................................................................... 3

1.9

Tóm tắt luận văn .......................................................................................... 3

Chương 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY .......................5
2.1

Nghiên cứu Fama and Macbeth (1973) ...................................................... 8

2.2

Nghiên cứu Fama and French (2006) ....................................................... 11

2.3

Nghiên cứu Lewellen (2011) ...................................................................... 15

2.4

Nghiên cứu Fama and French (2015) ....................................................... 17

Chương 3. PHƯƠNG PHÁP - DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ................................24
3.1

Mô hình thực nghiệm................................................................................. 24

3.1.1 Xác định tỷ suất sinh lợi ước tính theo phương pháp Fama - Macbeth
24


3.1.2 Xác định tỷ suất sinh lợi danh mục theo ngũ phân vị ............................ 25
3.2

Dữ liệu nghiên cứu ..................................................................................... 26

Chương 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ...............................................................29
4.1

Kết quả nghiên cứu dựa trên mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi ............ 29

4.2

Kết quả nghiên cứu dựa trên phương pháp kiểm định GRS................. 54

Chương 5. KẾT LUẬN ........................................................................................59
5.1

Kết luận chung từ kết quả nghiên cứu ..................................................... 59

5.2

Hạn chế nghiên cứu ................................................................................... 60

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Ý nghĩa

B/M

Tỷ số giá trị sổ sách chia cho giá trị thị trường

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 3.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu .......................................................... 26
Bảng 4.1 Kết quả ước lượng mô hình ..................................................................... 29
Bảng 4.2 Giá trị trung bình và thống kê t của mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi..... 31
Bảng 4.3 Mức độ đóng góp của biến mới đến tỷ suất sinh lợi bình quân trong mô
hình hai biến ............................................................................................ 34
Bảng 4.4 Mức độ đóng góp của biến mới đến tỷ suất sinh lợi bình quân trong mô
hình ba biến.............................................................................................. 40
Bảng 4.5 Tỷ lệ pha loãng biến ................................................................................. 43
Bảng 4.6 Kết quả ước tính chênh lệch tỷ suất sinh lợi trong mô hình hai biến ...... 48
Bảng 4.7 Kết quả ước tính chênh lệch tỷ suất sinh lợi trong mô hình ba biến ........ 51
Bảng 4.8 Kiểm định GRS......................................................................................... 57


DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 3.1

Đồ thị tỷ suất sinh lợi bình quân của các công ty trên sàn Hose giai đoạn
01/2009 - 10/2016 theo tháng ................................................................ 27

Hình 3.2

Đồ thị quy mô bình quân của các công ty trên sàn Hose giai đoạn 01/2009
- 10/2016 theo tháng .............................................................................. 27

Hình 3.3

Đồ thị tỷ số B/M bình quân của các công ty trên sàn Hose giai đoạn
01/2009 - 10/2016 theo tháng ................................................................ 28

Hình 3.4

Đồ thị khuynh hướng sinh lời bình quân của các công ty trên sàn Hose
giai đoạn 01/2009 - 10/2016 theo tháng ................................................ 28

Hình 4.1

Đồ thị mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi của 7 mô hình giai đoạn 01/2009
- 10/2016 ................................................................................................ 32

Hình 4.2

Tác động khuyếch đại và pha loãng của biến độc lập............................. 41

Hình 4.3

Mức độ chênh lệch biến quy mô trong các mô hình ............................... 44

Hình 4.4

Mức độ chênh lệch biến khuynh hướng sinh lời trong các mô hình ....... 44

Hình 4.5

Mức độ chênh lệch biến tỷ số B/M trong các mô hình ........................... 46

Hình 4.6

Minh họa phương pháp kiểm định thống kê GRS .................................. 55

1

Chương 1.

GIỚI THIỆU

Lý do thực hiện đề tài

1.1

Các nghiên cứu trước đây xây dựng nhiều mô hình định giá tài sản để xác định
mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi bình quân và các yếu tố đặc trưng của công ty như:
quy mô (size), tỷ số giá thị trường trên giá sổ sách (B/M), chỉ số xu hướng
(momentum). Các nghiên cứu này thường dựa vào giá trị thống kê t (t-statistic) trong
phương pháp hồi quy của Fama - Macbeth (1973) để phán xét ý nghĩa tác động của
các biến giải thích trong mô hình. Tuy nhiên, ý nghĩa của một biến giải thích còn thể
hiện qua đóng góp của nó trong việc gia tăng mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình
quân giữa các danh mục được hình thành từ việc sắp xếp giá trị ước tính của biến phụ
thuộc từ mô hình hồi quy. Nghiên cứu của tôi tập trung lý giải tác động của việc thêm
một biến mới vào mô hình hồi quy đến mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân
các danh mục.
Mục tiêu nghiên cứu

1.2

Bài nghiên cứu này của tôi được thực hiện nhằm mục tiêu sau:
-

Giải thích mức độ đóng góp tăng thêm của một biến mới (có ảnh hưởng đến

tỷ suất sinh lợi) khi đưa thêm biến mới này vào mô hình sẵn có.

-

Lý giải vì sao các biến độc lập có mức giải thích mạnh khi thêm vào mô hình
hồi quy lại chỉ làm tăng thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi.
Câu hỏi nghiên cứu

1.3

Bài nghiên cứu này của tôi trả lời cho những câu hỏi nghiên cứu sau;
-

Việc đưa thêm biến mới vào mô hình sẽ tác động thế nào đến hệ số ước lượng
đã có sẵn trong mô hình, và điều này sẽ ảnh hưởng đến mức độ phân tán tỷ
suất sinh lợi như thế nào ?


2

-

Việc đưa thêm biến mới vào mô hình sẽ tác động đến cấu trúc danh mục cổ
phiếu như thế nào ?

-

Hệ số đo lường nào đánh giá hợp lý cho mức độ đóng góp của biến mới đưa
vào mô hình trong việc làm tăng thêm mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình
quân ?

Đối tượng nghiên cứu

1.4
-

Mức độ đóng góp của biến mới đưa vào mô hình đến mức chênh lệch tỷ suất
sinh lợi bình quân.
Phạm vi nghiên cứu

1.5
-

Phạm vi không gian: các cổ phiếu niêm yết trên SGDCK Thành Phố Hồ Chí
Minh (Hose).

-

Phạm vi thời gian: 01/2009 - 10/2016

-

Phạm vi nội dung: Mức độ đóng góp của biến mới đưa vào mô hình đến mức
chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân, từ đó xác định cấu trúc danh mục cổ
phiếu.

1.6

Phương pháp nghiên cứu
Tôi sử dụng phương pháp hồi quy Fama-Macbeth để đánh giá mức độ tăng thêm

của độ phân tán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng khi thêm một biến mới vào mô hình. Đầu
tiên, tôi tiến hành hồi quy dữ liệu chéo với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu
cùng các biến giải thích. Sau khi ước lượng mô hình theo dữ liệu chéo như bước một
cho tất cả các tháng, các chỉ số thống kê giá trị trung bình và thống kê t sẽ được tính
toán để xem xét mức độ ý nghĩa của từng biến.
Cần lưu ý rằng: mục đích của bài nghiên cứu là xác định mức độ đóng góp tăng
thêm của một biến mới đưa vào mô hình đối với mức phân tán tỷ suất sinh lợi bình
quân nên sau khi ước lượng mô hình, tôi sẽ tiến hành xây dựng các danh mục ngũ
phân vị để xác định tỷ suất sinh lợi danh mục ước tính. Tôi sẽ kiểm tra kết quả cho
mẫu dữ liệu các cổ phiếu thu thập từ Sàn Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí


3

Minh (Hose). Phần chi tiết phương pháp nghiên cứu của bài nghiên cứu sẽ được trình
bày cụ thể ở Chương 3.
1.7

Ý nghĩa của đề tài
Bài nghiên cứu đã tìm ra chỉ số được dùng để đánh giá tầm quan trọng của một

biến trong việc dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Đó chính là mức đóng góp tăng thêm
của biến vào độ phân tán tỷ suất sinh lợi.
Đồng thời, vấn đề vì sao đôi khi đưa một biến mới có mức độ giải thích cao vào
mô hình sẽ làm pha loãng giá trị của những biến có sẵn trong danh mục cũng được
làm rõ. Điều này sẽ cung cấp cơ sở để nhà đầu tư lựa chọn danh mục cổ phiếu như
thế nào nhằm đạt được tỷ suất sinh lợi cao nhất.
1.8

Kết cấu của luận văn

Nội dung chính của luận văn gồm những phần chính sau:

Chương 1: Giới thiệu
Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Chương 3: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận
1.9

Tóm tắt luận văn
Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu xây dựng các mô hình hồi quy diễn giải

mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi bình quân và các biến đặc trưng cho công ty. Tuy
nhiên, các biến có mức giải thích mạnh trong các mô hình định giá tài sản thường
mang rất ít ý nghĩa trong việc giải thích thêm cho tỷ suất sinh lợi bình quân của danh
mục bởi hai lý do: (1) việc đưa thêm một biến mới vào mô hình có thể sẽ khiến pha
loãng hệ số ước lượng của các biến sẵn có trong mô hình (2) việc đưa thêm một biến
có mức độ giải thích cao vào mô hình sẽ làm pha loãng giá trị của những biến có sẵn


4

trong các danh mục cực trị (extreme portfolios) được cấu tạo từ việc sắp xếp các giá
trị ước tính của biến phụ thuộc thành nhóm ngũ phân vị.
Và khi không có sự giới hạn đối với tỷ trọng danh mục, hệ số Sharpe tối thiểu
trong chỉ số thống kê GRS được nghiên cứu bởi Gibbons, Ross, Shanken (1989) đã
làm rõ hơn về mức độ tác động của một biến mới đến tỷ suất sinh lợi tăng thêm. Từ
đó giúp cho nhà đầu tư có thể lựa chọn danh mục cổ phiếu của mình để nâng cao khả
năng đạt được mức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng mong muốn.

5

Chương 2. TỔNG QUAN
CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Nhiều nghiên cứu về định giá tài sản chỉ ra các biến đặc trưng của công ty có
tác động đến tỷ suất sinh lợi bình quân như: quy mô, tỷ số B/M, khuynh hướng giá
cổ phiếu, phát hành cổ phiếu. Sự quan trọng của một biến giải thích bất kỳ thường
được phán xét thông qua sự phân hóa của dải tỷ suất sinh lợi mà nó tạo ra. Hai dải tỷ
suất sinh lợi bình quân thu được từ hai phương trình hồi quy đơn biến giữa hai biến
khác nhau. Dải tỷ suất sinh lợi nào có độ phân hóa lớn hơn cho thấy rằng biến độc
lập trong phương trình đó giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi. Điểm lưu ý này
thường được thể hiện thông qua sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi giữa nhóm ngũ
phân vị hoặc thập phân vị cao nhất và thấp nhất. Đã có nhiều mô hình về tỷ suất sinh
lợi được đưa ra trước đây, tuy nhiên sự phân hóa trong tỷ suất sinh lợi bình quân từ
mô hình chỉ với một biến mới luôn lớn hơn phần sự phân hóa tăng thêm mà nó đóng
góp vào mô hình đa biến.
Mục tiêu nghiên cứu của tôi là giải thích mức độ đóng góp tăng thêm của một
biến mới (có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi) khi đưa thêm biến mới này vào mô hình
sẵn có. Tôi giải thích điều này dựa trên quan điểm sử dụng các ước lượng của tỷ suất
sinh lợi kỳ vọng theo phương pháp hồi quy Fama - Macbeth (1973) để sắp xếp cổ
phiếu thành các danh mục.
Mức độ tác động tăng thêm của một biến lên mức độ phân hóa của tỷ suất sinh
lợi bình quân từ mô hình hồi quy đa biến thường nhỏ hơn so với mô hình một biến
bởi hai lý do. Thứ nhất, một biến giải thích mới thường pha loãng hệ số ước lượng
của các biến có sẵn trong mô hình. Sự pha loãng hệ số góc xuất hiện trong mô hình
hồi quy hai biến. Ví dụ: khi các biến giải thích tương quan dương và các hệ số góc có
cùng dấu hoặc khi các biến giải thích tương quan âm và các hệ số góc ngược dấu.
Điều này làm giảm tác động tăng thêm của một biến lên sự phân hóa của tỷ suất sinh
lợi kỳ vọng. Thứ hai, sự pha loãng biến nghiên cứu. Việc thêm vào một biến có mức

6

giải thích cao luôn làm giảm đi giá trị của các biến giải thích khác trong phân vị lớn
nhất và phân vị nhỏ nhất. Kết quả là, lợi ích tăng lên từ sự thêm vào một biến mới sẽ
luôn đi kèm với phần lợi ích giảm xuống từ các biến có sẵn. Nhận định này hết sức
rõ ràng. Việc sắp xếp giá trị ước lượng của biến phụ thuộc từ hồi quy một biến cũng
tương đương với việc sắp xếp chính biến đó, do đó danh mục có tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng cao và thấp từ mô hình hồi quy một biến sẽ tối ưu hóa sự phân tán trong chính
biến giải thích. Một biến mới chỉ có thể làm tăng sự phân tán trong tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng bằng cách thay thế những cổ phiếu trong danh mục cực trị (extreme portfolios)
và điều đó làm giảm mức phân tán trong biến gốc. Điều này cũng đúng cho trường
hợp tổng quát với mô hình hồi quy nhiều biến, khi độ phân tán của biến tỷ suất sinh
lợi kỳ vọng tăng lên cao cũng ám chỉ sự phân tán nhiều hơn trong các biến ban đầu.
Vì thống kê t trong ước lượng của Fama - Macbeth dùng để đo lường liệu một
biến cụ thể có tác động đến tỷ suất sinh lợi hay không nên có nhiều ý kiến xung quanh
về việc nghiên cứu này tập trung vào sự phân tán của tỷ suất sinh lợi thì có đúng chỗ
hay không. Tuy nhiên, một biến có thể có tác động đáng kể đến sự biến động của tỷ
suất sinh lợi khi các biến khác không đổi nhưng tác động tăng thêm của biến này đến
độ phân tán của tỷ suất sinh lợi giảm đi đáng kể khi xem xét sự biến động đồng thời
của tất cả các biến trong một mô hình. Để hiểu được sự kết hợp của các biến như thế
nào trong việc tạo ra một tỷ suất sinh lợi sẵn có cho nhà đầu tư, điều tốt nhất là xem
xét sự phân tán của tỷ suất sinh lợi trong các danh mục được hình thành từ việc sắp
xếp các ước lượng hồi quy khi có và không thêm vào biến giải thích mới.
Bài nghiên cứu này của tôi sẽ xem xét ba nghiên cứu trước đây trong việc sử
dụng giá trị ước lượng của biến giải thích để cung cấp bằng chứng về tỷ suất sinh lợi
tăng thêm.
Thứ nhất, nghiên cứu của Fama and French (2006) xem xét độ phân tán tỷ suất
sinh lợi bình quân của các danh mục được hình thành từ việc phân chia giá trị ước

lượng của biến giải thích. Các tác giả cho rằng: việc thêm vào một biến chỉ làm tăng


7

thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi và lí do là ở sự phân chia các cổ
phiếu hai danh mục.
Thứ hai, nghiên cứu của Lewellen (2011) tìm thấy rằng, mặc dù các cổ phiếu
được chia thành 10 danh mục thì việc thêm vào một biến mới cũng tác động rất ít đến
việc cải thiện độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân. Tác giả đã kiểm định các mô
hình sử dụng lần lượt ba biến giải thích (quy mô, tỷ số B/M, xu hướng); 7 biến giải
thích (ba biến trên và các biến phát hành cổ phiếu, dồn tích, khả năng sinh lời, tăng
trưởng tài sản); 15 biến giải thích (7 biến trên cộng với 8 biến khác sẽ được mô tả
trong phần phụ lục). Kết quả từ nghiên cứu của tác giả cho thấy: mô hình tăng từ 7
biến lên 15 biến thì mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân tăng thêm không đáng
kể. Điều này là vì các biến mới thêm vào không có nhiều ý nghĩa trong việc giải thích
cho biến phụ thuộc. Kết quả này cũng giống với nghiên cứu Fama and French (2006),
khi các tác giả sử dụng mô hình hồi quy với 2, 5, 7 và 9 biến giải thích.
Tóm lại, điểm chung trong nghiên cứu của Fama and French (2006) và Lewellen
(2011) là không giải thích: vì sao các biến độc lập có mức giải thích mạnh khi thêm
vào mô hình lại chỉ làm tăng thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi.
Thứ ba, nghiên cứu của Fama and French (2015). Nhóm tác giả thực hiện không
nhằm mục đích cung cấp một sự lý giải hoàn chỉnh về việc: làm thế nào các biến độc
lập được nêu trong các nghiên cứu trước đây kết hợp với nhau để tạo ra tỷ suất sinh
lợi bình quân. Mục tiêu chính là giải quyết hai vấn đề. Đó là: sự pha loãng của hệ số
ước lượng và sự pha loãng giá trị của biến độc lập trong các danh mục cực trị. Điều
này sẽ giải thích cho câu hỏi: vì sao những biến tạo ra độ phân tán tỷ suất sinh lợi lớn
trong mô hình một biến và có mức giải thích mạnh lại chỉ tạo ra tác động nhỏ trong
việc thiết lập danh mục đầu tư khi đối mặt với sự cạnh tranh từ những biến khác.
Phần tiếp theo sẽ đề cập sơ lược đến các vấn đề nổi trội kèm theo kết quả thu

được trong các nghiên cứu chính yếu được sử dụng trong bài nghiên cứu này.


8

2.1

Nghiên cứu Fama and Macbeth (1973)
➢ Tổng quan lý thuyết
Nghiên cứu này của các tác giả kiểm định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và

rủi ro của các công ty đại chúng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán New York.
Nền tảng lý thuyết cho kiểm định của các tác giả là mô hình danh mục hai hệ số và
các mô hình cân bằng thị trường dựa trên mô hình hai hệ số này. Các tác giả không
thể bác bỏ giả thuyết rằng: việc định giá cổ phiếu niêm yết phản ánh nỗ lực của nhà
đầu tư quan ngại rủi ro trong việc nắm giữ các danh mục hiệu quả trên phương diện
giá trị kỳ vọng và mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi. Hơn nữa, thuộc tính “trò chơi
công bằng” trong hệ số ước lượng và phần dư trong mô hình hồi quy tỷ suất sinh lợi
- rủi ro là nhất quán với thị trường tài chính hiệu quả (nơi mà giá cả của cổ phiếu
phản ánh một cách đầy đủ thông tin sẵn có).
Trong quá trình thiết lập danh mục, nhà đầu tư chỉ quan tâm tác động của một
cổ phiếu đến giá trị danh mục ở hai khía cạnh là giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và độ
phân tán tỷ suất sinh lợi. Với giả định tỷ suất sinh lợi tuân theo phân phối chuẩn thì
rủi ro của một danh mục p được đo lường bằng độ lệch chuẩn σ(𝑅̃p) của tỷ suất sinh
lợi 𝑅̃p. Khi đó, rủi ro của một tài sản đối với nhà đầu tư đang nắm giữ danh mục p là
mức độ đóng góp của tài sản đó đến σ(𝑅̃p). Nếu đặt xip là tỷ trọng của tài sản i trong
danh mục p, thì σij= cov(𝑅̃i, 𝑅̃j) là hiệp phương sai giữa tỷ suất sinh lợi của tài sản i
và tài sản j. Với N là tổng số tài sản trong danh mục, khi đó rủi ro của danh mục được
đo lường thông qua độ lệch chuẩn sẽ được xác định như sau:
 N


~
~
  x jp ij  N
N
~
cov(
R
,
R
i
p)
 ( R p )   xip  j 1 ~    xip
~
  ( R )  i 1
i 1
 (Rp )
p





Do đó, phần đóng góp của tài sản i tới σ(𝑅̃p) hay chính là rủi ro của tài sản i
trong danh mục p sẽ tỷ lệ thuận với tỷ số bên dưới


9

N

x
j 1

~

~

~

~

 ij /  ( R p )  cov( Ri , R p ) /  ( R p )

jp

Lưu ý rằng: bởi vì tỷ trọng xjp khác nhau ở các danh mục nên rủi ro của một tài
sản trong các danh mục khác nhau sẽ mang giá trị khác nhau.
Đối với một nhà đầu tư cá nhân, mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng được xác định bởi thực tế rằng: danh mục tối ưu của nhà đầu tư là hiệu quả. Do
đó, nếu nhà đầu tư chọn danh mục m bởi danh mục m hiệu quả thì tức là tỷ trọng của
các tài sản xim (với i=1,2,3… N) sẽ tối đa hóa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục
~
~
N
E ( R )   x E ( R ),
m
im
i
i 1

~

~

với các ràng buộc:  ( R )   ( R )
p

m

N
 x 1
im
i 1

Phương pháp Lagrangian được áp dụng để giải ra các giá trị tỷ trọng xjm lựa
chọn cho danh mục m
 N

  x jm ij

~
~
~ 
 j 1
E(R )  E(R )  S 
  ( R )
i
m
m
m

~
  (R )



m



Trong đó: Sm đo lường mức độ thay đổi của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng E(𝑅̃p) khi
rủi ro σ(𝑅̃p) thay đổi từ điểm danh mục hiệu quả. Nếu ràng buộc điều kiện bán khống
thì danh mục từ lời giải của phương trình (1) chỉ bao gồm các tài sản có tỷ trọng xim
> 0.
Mặc dù phương trình (1) chỉ đặt điều kiện lên tỷ trọng xjm của các tài sản để
danh mục là hiệu quả, song điều này cũng thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro của tài
sản i trong danh mục m và tỷ suất sinh lợi của tương ứng. Phương trình trên nói lên


10

rằng sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi của một tài sản và danh mục sẽ tỷ lệ thuận với
sự khác biệt trong rủi ro giữa tài sản và danh mục. Tỷ lệ này được thể hiện thông qua
chỉ số Sm (chính là hệ số góc của danh mục hiệu quả tại điểm tương ứng với danh
mục m). Đồng thời, rủi ro của một tài sản sẽ là phần đóng góp của tài sản đó vào rủi
ro chung của danh mục σ(𝑅̃m).
➢ Phương pháp nghiên cứu của Fama - Macbeth (1973)
Nghiên cứu này của các tác giả đưa ra một cách làm chuẩn mực mới trong việc
thiết lập danh mục để tránh những sai số từ việc đo lường hệ số β. Cụ thể, đầu tiên
các tác giả sẽ sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng tháng trong 4 năm để ước lượng
hệ số β cho từng cổ phiếu riêng rẽ. Sắp xếp các công ty theo hệ số này, tác giả sẽ thiết

lập 20 danh mục cổ phiếu trong đó nhóm đầu tiên sẽ là nhóm có các giá trị 𝛽̂𝑖 nhỏ
nhất và nhóm cuối cùng là nhóm có các giá trị 𝛽̂𝑖 lớn nhất. Dữ liệu của 5 năm tiếp
theo được sử dụng để tính toán lại giá trị β ước lượng của các chứng khoán, trung
bình của các hệ số này tạo nên giá trị β ước lượng của danh mục được sử dụng cho
các kiểm định tỷ suất sinh lợi - rủi ro.
Một đóng góp quan trọng của nghiên cứu này là xây dựng hệ số đo lường rủi ro
mà không được thể hiện thông qua hệ số β (rủi ro phi β). Hệ số này được xác định
bằng độ lệch chuẩn của phần dư trong mô hình thị trường 𝑠(𝜀̂𝑖 ).
~
~
Rit   i   i Rmt  e~it

(1)

Xuất phát từ phương trình (8), ta thấy rằng rủi ro của một chứng khoán thể hiện
qua độ phân tán tỷ suất sinh lợi của nó sẽ được xác định thông qua hai phần. Phần
thứ nhất là đóng góp của nó tới độ phân tán của tỷ suất sinh lợi danh mục hiệu quả,
phần thứ hai chính là độ phân tán trong phần dư không liên quan tới β. Nếu ta xem
𝛽𝑖 ≡

̂ (𝑅̂𝑖 ,𝑅̃𝑚 )
𝑐𝑜𝑣
̂ 2 (𝑅̃𝑚 )
𝜎

thì từ phương trình (8) sẽ có được 𝑐𝑜𝑣(𝑒̂𝑖 , 𝑅̃𝑚 ) = 0. Trong phương

trình (9), vế cuối cùng bên phải phương trình chính là hiệp phương sai giữa phần tỷ
suất sinh lợi có liên quan tới β và phần dư, giá trị này bằng 0.

11

~

~

~

 2 ( Ri )   i2 2 ( Rm )   2 (ei )  2 i cov( Rm , ei )

(2)

Tỷ suất sinh lợi hàng tháng cho 20 danh mục đo lường bằng bình quân không
trọng số tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu được tính toán. Phương trình hồi quy dữ liệu
chéo cho mỗi tháng được biểu diễn bên dưới
R pt  ˆot  ˆ1t ˆ p,t 1  ˆ2t ˆ p2,t 1  ˆ3t s p,t 1 (ei )  ˆ pt

(3)

Với p = 1,2,…,20.
➢ Kết quả nghiên cứu
Các kết quả mà tác giả tìm được ủng hộ kiểm định đối với mô hình hai tham số.
Với một danh mục thị trường hiệu quả hay danh mục đại diện được lựa chọn là tương
đối hiệu quả thì kết quả nghiên cứu này không thể bác bỏ giả thuyết rằng: tỷ suất sinh
lợi bình quân của cổ phiếu phản ánh nỗ lực của nhà đầu tư quan ngại rủi ro để nắm
giữ danh mục hiệu quả. Cụ thể, về mặt trung bình thì có một hệ số đánh đổi dương
giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi, với rủi ro được đo lường theo quan điểm danh mục. Do
đó, chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết cho rằng một quyết định lựa chọn danh mục
của nhà đầu tư sẽ dựa trên giả định rằng: mối quan hệ giữa rủi ro danh mục cổ phiếu

và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của nó có mối quan hệ tuyến tính và hàm ý này xuất phát
từ mô hình hai tham số. Chúng ta cũng không thể bác bỏ giả thuyết cho rằng: không
tồn tại bất kỳ một rủi ro nào khác trong rủi ro danh mục mà có tác động một cách hệ
thống đến tỷ suất sinh lợi trung bình.
2.2

Nghiên cứu Fama and French (2006)
➢ Tổng quan nghiên cứu
Lý thuyết định giá cho rằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu phụ thuộc vào

ba biến là: tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường (B/M ratio), khả năng sinh lời kỳ vọng
và mức độ đầu tư kỳ vọng. Với tỷ số B/M và khả năng sinh lời cho trước, mức độ đầu
tư kỳ vọng cao sẽ dẫn đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp. Nhưng khi kiểm soát đối với
hai biến còn lại thì một công ty có khả năng sinh lời cao sẽ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng


12

cao, điều này cũng tương tự đối với trường hợp công ty có tỷ số B/M cao. Nghiên
cứu của các tác giả sẽ kiểm định các nhận định này.
Lý thuyết nền tảng cho nghiên cứu của các tác giả dựa trên mô hình chiết khấu
dòng tiền, trong đó giá trị thị trường của một cổ phiếu được đo lường bằng hiện giá
của dòng cổ tức kỳ vọng




M t   E ( Dt  ) /(1  r ) ,

(1)

 1

Trong đó: Mt là giá cổ phiếu tại thời điểm t; E(Dt+ τ) là cổ tức kỳ vọng ở kỳ t+τ;
r là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bình quân dài hạn hay chính là tỷ suất sinh lợi nội bộ của
cổ tức; Dt là cổ tức trong kỳ t [được đo lường bằng thu nhập trên mỗi cổ phần (Yt)
trừ đi thay đổi giá trị sổ sách mỗi cổ phần (dBt= Bt- Bt-1)]. Khi đó, mô hình chiết khấu
dòng cổ tức sẽ được viết lại như sau:
Mt 





 E (Yt   dBt  ) /(1  r )

,

(2)

 1

Chia 2 vế của phương trình cho giá trị sổ sách ở kỳ t (tức Bt)


 E (Yt 

M t  1

Bt



 dBt  ) /(1  r )
Bt

,

(3)

Phương trình (3) đưa ra ba nhận xét dành cho tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Thứ nhất,
khi kiểm soát yếu tố thu nhập kỳ vọng và sự thay đổi trong giá trị sổ sách thì tỷ số
B/M có quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu, một công ty có
chỉ số B/M cao sẽ hàm ý một tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao và ngược lại. Thứ hai, Khi
kiểm soát tỷ số B/M và tăng trưởng kỳ vọng trong giá trị sổ sách, một công ty có khả
năng sinh lời kỳ vọng cao (đo lường bằng kỳ vọng thu thập chia cho giá trị sổ sách)
sẽ có tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng cao. Thứ ba, với tỷ số B/M và thu nhập kỳ
vọng so với giá trị sổ sách cho trước, một công ty có mức tăng trưởng trong giá trị sổ


13

sách do tái đầu tư thu nhập sẽ có tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng thấp. Các tác giả
sẽ kiểm định tác động của tỷ số B/M, khả năng sinh lời và mức độ tái đầu tư đến việc
dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thông qua phương trình định giá (3).
Trong những nghiên cứu trước đây; mối quan hệ giữa tỷ số B/M, khả năng sinh
lời, mức đầu tư kỳ vọng và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong tương lai thường được lý
giải bởi việc định giá sai sót (mispricing). Và như thường lệ, việc định giá không hợp
lý không phải là lý do duy nhất. Với việc định giá hợp lý, thì tác động của các yếu tố
trên đến tỷ suất sinh lợi được giải thích thông qua sự khác biệt trong rủi ro. Khi kiểm

soát các yếu tố còn lại thì một công ty có tỷ số B/M cao hoặc khả năng sinh lời cao
sẽ có rủi ro cao trong khi một công ty có mức tăng trưởng nhanh thì sẽ ít rủi ro hơn.
Tuy nhiên kiểm định của tác giả chỉ đơn giản thông qua phương trình định giá chứ
không nhằm mục đích lý giải sự hợp lý hay bất hợp lý trong định giá. Mục tiêu trong
nghiên cứu này của các tác giả nhằm cung cấp một cách nhìn toàn diện về sự kết hợp
cả ba yếu tố trên trong việc giải thích cho tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trung bình.
➢ Mô hình hồi quy dữ liệu chéo giải thích cho tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Mục tiêu của nghiên cứu này là tập trung kiểm định tác động của khả năng sinh
lời và đầu tư đến tỷ suất sinh lợi được nêu ra ở phương trình (3) thông qua ba kiểm
định.
Thứ nhất, tác giả sẽ tiến hành hồi quy dữ liệu chéo với biến phụ thuộc là tỷ suất
sinh lợi bình quân với các biến độc lập là độ trễ của lần lượt các biến quy mô (size),
tỷ số Bt/Mt, tăng trưởng tài sản, khả năng sinh lời. Mục đích của bước này là để kiểm
định xem việc sử dụng các biến đại diện đơn giản cho khả năng sinh lời và tăng trưởng
tài sản có tăng thêm mức độ giải thích cho biến tỷ suất sinh lợi bình quân bên cạnh
hai biến quy mô và tỷ số Bt/Mt.
Thứ hai, các tác giả sử dụng những biến có tính phức tạp hơn để đại diện cho
khả năng sinh lời kỳ vọng và tăng trưởng tài sản kỳ vọng, các biến này chính là giá
trị ước tính trong hai mô hình hồi quy tương ứng được trình bày ở phần trên.


14

Thứ ba, tác giả sử dụng các danh mục để xem xét liệu tác m model7

2012m1

2013m1

spread.bm model6

2014m1

2015m1

spread.bm model4

2016m1
spread.bm model2

Hình 4.5 Mức độ chênh lệch biến tỷ số B/M trong các mô hình
Hai biểu đồ về độ phân tán của biến quy mô và biến khuynh hướng sinh lời đưa
ra một số đặc điểm cần lưu ý. Thứ nhất, từ mô hình đơn biến cho đến mô hình hai
biến và sau cùng là mô hình ba biến thì mức độ phân tán giảm mạnh tiến gần về mức
0, thậm chí có thời kỳ mang giá trị âm. Thứ hai, mỗi khi đưa thêm biến tỷ số b/m vào
phương trình hồi quy thì ngay lập tức tác động pha loãng xảy ra rất mạnh chính là
nguyên nhân làm cho giá trị độ phân tán giảm sâu. Nhận định này hoàn toàn đồng
nhất với các kết quả nghiên cứu thu được từ các bước kiểm định trước đó. Ngoài ra,
đây cũng là nhân tố củng cố thêm cho giả thuyết tỷ số b/m chính là yếu tố mạnh nhất
quyết định tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bình quân.
Trái ngược với hai biến quy mô và khuynh hướng sinh lợi, biểu đồ chênh lệch
biến tỷ số b/m luôn duy trì ổn định qua các thời kỳ khi tiến hành hồi quy trong phương
trình đơn biến, hai biến và ba biến. Ngoài ra, giá trị độ phân tán mà biến b/m thể hiện
luôn mang giá trị dương chứng tỏ biến b/m luôn làm tăng giá trị chênh lệch tỷ suất
sinh lợi kỳ vọng mỗi khi được đưa vào mô hình.
Sau khi nhận xét tổng quan về biểu đồ diễn biến mức độ phân tán của các biến
độc lập qua các thời kỳ khi tiến hành hồi quy hai biến và ba biến, tôi sẽ đưa ra đánh


47

giá chi tiết về giá trị độ lớn ước tính chênh lệch tỷ suất sinh lợi trong mô hình hai biến
(return gap). Bài nghiên cứu của Fama and French (2015) đã chỉ ra có hai cách để
tính toán giá trị return gap.
Thứ nhất, theo chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giữa các phương trình.
𝑹𝒆𝒕𝒖𝒓𝒏 𝑮𝒂𝒑 = 𝑹∗𝟏 + 𝑹∗𝟐 − 𝑹′
Thứ hai, theo sự kết hợp giữa tác động pha loãng độ dốc và pha loãng biến.7
𝑹𝒆𝒕𝒖𝒓𝒏 𝒈𝒂𝒑 = 𝝆(𝒃𝟐 𝑿∗𝟏 + 𝒃𝟏 𝑿∗𝟐) + [𝒃𝟏 (𝑿∗𝟏 − 𝑿′𝟏 ) + 𝒃𝟐 (𝑿∗𝟐 − 𝑿′𝟐 )]
Kết quả nghiên cứu trong bảng 4.6 đã đề cập đến mức độ chênh lệch tỷ suất
sinh lợi khi ước tính bằng hệ số tương quan và các thành phần cấu thành nên giá trị
này (bao gồm mức độ pha loãng biến và mức độ pha loãng hệ số ước lượng).
Đối với hai biến tỷ số b/m và quy mô, mức độ chênh lệch tỷ suất sinh lợi trong
mô hình sử dụng hai biến này được tính toán theo cách thứ nhất mang giá trị 1.40%.
Điều này cho thấy tổng mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi của hai mô hình ước lượng
riêng lẻ hai biến độc lập (quy mô và tỷ số B/M) lớn hơn mức độ phân tán tỷ suất sinh
lợi khi ước lượng đồng thời cả hai biến này. Giá trị thống kê t của mức chênh lệch tỷ
suất sinh lợi này đạt giá trị 7.71 cho thấy sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê mạnh.
Trong khi đó, nếu phân tích mức độ chênh lệch tỷ suất sinh lợi dựa trên các yếu
tố cấu thành nên nó bao gồm sự pha loãng biến và sự pha loãng hệ số ước lượng thì
kết quả nghiên cứu thu được không có nhiều sự khác biệt. Mức độ pha loãng hệ số
ước lượng đạt 3.47% với hệ số tương quan bình quân giữa biến quy mô và tỷ số B/M
xấp xỉ 0.55 (tương đối cao) cho thấy rằng mức độ pha loãng hệ số ước lượng của biến
tỷ số B/M lớn hơn mức độ pha loãng hệ số ước lượng của biến quy mô. Điều này xuất
phát từ sự đối lập về dấu đối với hệ số ước lượng của hai biến này trong phương trình
tỷ suất sinh lợi cổ phiếu như đã trình bày trong cột 4 bảng 4.2. Mức độ pha loãng
biến đạt -0.50% cho thấy sự thay đổi trong độ phân tán của biến quy mô giữa mô hình
7

Tham khảo Bước 6 trong “Phụ Lục 1. Thao tác tính toán trên Stata”

48

một biến và mô hình thêm biến tỷ số B/M là lớn hơn so với sự thay đổi trong mức độ
phân tán của biến tỷ số B/M giữa mô hình một biến và mô hình thêm biến quy mô.
Tổng hai mức độ phân tán này đạt 2.96% cho thấy việc thêm biến vào mô hình giúp
giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi.
Bảng 4.6 Kết quả ước tính chênh lệch tỷ suất sinh lợi
trong mô hình hai biến

size + bm

Chênh lệch
tỷ suất sinh lợi

μ

Pha loãng
Hệ số
ước lượng

Biến

Tổng

1.40%

3.47%

-0.50%

2.96%

σ

0.18%

0.55%

0.05%

0.53%

t

7.71

6.27

-9.55

5.58

size + prior

Chênh lệch
tỷ suất sinh lợi

μ

Pha loãng
Hệ số
ước lượng

Biến

Tổng

0.48%

0.45%

0.40%

0.84%

σ

0.28%

0.43%

0.08%

0.37%

t

1.68

1.04

5.22

2.30

bm + prior

Chênh lệch
tỷ suất sinh lợi

μ

Pha loãng
Hệ số
ước lượng

Biến

Tổng

0.57%

0.28%

0.64%

0.92%

σ

0.34%

0.20%

0.14%

0.25%

t

1.66

1.37

4.47

3.64


49

Đối với hai biến quy mô và xu hướng sinh lời, mức độ chênh lệch tỷ suất sinh
lợi đối với mô hình sử dụng hai biến này đạt 0.48%. Khi sử dụng hệ số tương quan
để tính toán thì mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi đạt 0.84% trong đó mức độ pha loãng
hệ số ước lượng là 0.45% và mức độ pha loãng biến là 0.40%. Hệ số tương quan bình
quân của biến quy mô và xu hướng sinh lời đạt 0.16, các giá trị ước lượng của cả hai
biến này trong mô hình tỷ suất sinh lợi (bảng 4.1, cột 5) đều dương cho thấy hệ số
ước lượng của hai biến này khi ước lượng đồng thời đã giảm đi so với khi ước lượng
riêng lẻ. Các mức chênh lệch đều có ý nghĩa thống kê trừ trường hợp pha loãng hệ số

ước lượng với giá trị thống kê t chỉ đạt 1.04.
Trong trường hợp mô hình nghiên cứu sử dụng hai biến tỷ số B/M và xu hướng
sinh lời để giải thích cho tỷ suất sinh lợi, mức độ chênh lệch đạt 0.57% cho thấy rằng
tổng mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi của hai mô hình ước lượng riêng lẻ lớn hơn
mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi khi sử dụng đồng thời cả hai biến. Khi sử dụng hệ
số tương quan bình quân để tính toán thì mức độ chênh lệch tỷ suất sinh lợi đạt 0.92%;
trong đó mức độ pha loãng hệ số ước lượng là 0.28% và mức độ pha loãng biến là
0.64%. Tất cả các mức độ chênh lệch đều có ý nghĩa thống kê với giá trị t lớn, trừ
trường hợp pha loãng hệ số ước lượng với giá trị thống kê t đạt 1.37. Một điểm đáng
lưu ý khi thêm biến tỷ số B/M vào mô hình đã có biến quy mô và ngược lại thì hệ số
pha loãng biến là âm (-0.50%) với mức ý nghĩa thống kê 1% (t=9.55). Điều này
chuyển sự pha loãng trở thành sự phóng đại. Lập luận này phù hợp với kết quả ước
lượng khi hệ số ước lượng của biến quy mô chuyển dấu từ 0.003 khi ước lượng riêng
lẻ (bảng 4.1, cột 1) sang -0.002 khi thêm biến tỷ số B/M vào mô hình (bảng 4.1, cột
4). Kết quả của sự chuyển dấu này khiến sự pha loãng biến trở thành phóng đại biến.
Nhìn chung, các kết quả tính toán mức độ chênh lệch tỷ suất sinh lợi (return
gap) khi xem xét trên cả 5 nhóm danh mục phân vị theo hai cách thu được kết quả
tương đương nhau. Trong đó, mô hình chứa đựng tỷ số quy mô và tỷ số b/m mang lại
mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi cao nhất. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với những