Vận dụng mô hình Fama – French năm nhân tố để ước lượng tỷ suất lợi tức kỳ vọng của các cổ phiếu niêm yết trên SGDCK thành phố Hồ Chí Minh

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

HUỲNH NGỌC MINH TRÂM

VẬN DỤNG MÔ HÌNH FAMA – FRENCH
NĂM NHÂN TỐ ĐỂ ƢỚC LƢỢNG TỶ SUẤT LỢI
TỨC KỲ VỌNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT
TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Đà Nẵng - Năm 2017


ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
ĐẠI HỌC KINH TẾ ĐÀ NẴNG

HUỲNH NGỌC MINH TRÂM

VẬN DỤNG MÔ HÌNH FAMA – FRENCH
NĂM NHÂN TỐ ĐỂ ƢỚC LƢỢNG TỶ SUẤT LỢI
TỨC KỲ VỌNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT
TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG
Mã Số :60.34.02.01

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS. VÕ THỊ THÚY ANH

Đà Nẵng - Năm 2017


LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là đề tài nghiên cứu do bản thân tôi thực hiện dưới
sự hướng dẫn của PGS.TS Võ Thị Thúy Anh. Đề tài “Vận dụng mô hình Fama
– French năm nhân tố để ước lượng tỷ suất lợi tức kỳ vọng của các cổ phiếu
niêm yết trên Sàn Giao Dịch Chứng Khoán HCM” được thực hiện dựa trên số
liệu thực tế thu thập được cũng như cơ sở lý thuyết của các nghiên cứu của
các nhà kinh tế học trước đây. Tôi xin cam đoan không có hiện tượng sao
chép hoàn toàn những kết quả nghiên cứu của các tác giá khác. Đây là đề tài
nghiên cứu độc lập của tôi.
Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về sự cam đoan này.
Tác giả luận văn
Huỳnh Ngọc Minh Trâm


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
BCĐKT

: Bảng cân đối kế toán

BCTC

: Báo cáo tài chính

B/M

: Tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng của vốn chủ sở

hữu (Book Equity / Market Equity)

CAPM

: Mô hình định giá tài sản vốn

CML

: Đƣờng thị trƣờng vốn (Capital Market Line)

CMA

: Phần bù xu hƣớng đầu tƣ
(Conservative minus Aggressive)

DMĐT

: Danh mục đầu tƣ

DMĐTCK

: Danh mục đầu tƣ chứng khoán

HOSE

: Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

HML

: Phần bù giá trị (High minus Low)

Inv

: Xu hƣớng đầu tƣ (Investment)

NĐT

: Nhà đầu tƣ

OP

: Lợi nhuận (Operating Profitability)

OLS

: Phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất thông thƣờng

RMW

: Phần bù lợi nhuận (Robust minus Weak)

SML

: Đƣờng thị trƣờng chứng khoán (Security Market Line)

SMB

: Phần bù quy mô (Small minus Big)

SGDCK

: Sở giao dịch chứng khoán

SGDCK TP.HCM : Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
TSĐT

: Tài sản đầu tƣ


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1
1. Tính cấp thiết đề tài ................................................................................. 1
2. Mục đích nghiên cứu............................................................................... 2
3. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................. 2
4. Đối tƣợng nghiên cứu ............................................................................. 3
5. Phạm vi nghiên cứu................................................................................. 3
6. Phƣơng pháp nghiên cứu ........................................................................ 3
7. Bố cục đề tài ............................................................................................ 3
8. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ................................................ 4
9. Tổng quan tài liệu nghiên cứu................................................................. 4
CHƢƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ ĐỊNH GIÁ
CHỨNG KHOÁN............................................................................................ 8
1.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐẦU TƢ TÀI CHÍNH ..................................... 8
1.1.1. Lợi tức ............................................................................................... 8
1.1.2. Rủi ro ................................................................................................ 9
1.1.3. Cân bằng lợi tức – rủi ro (Risk – return trade off)............................ 9
1.1.4. Đo lƣờng lợi tức và rủi ro của một chứng khoán ............................. 9
1.1.5. Đo lƣờng lợi tức và rủi ro của danh mục đầu tƣ ............................. 11
1.2. SƠ LƢỢC VỀ MÔ HÌNH MARKOWITZ VÀ CÁC MÔ HÌNH NHÂN
TỐ (FACTOR MODEL) ................................................................................. 14

1.2.1. Mô hình Markowitz ........................................................................ 14
1.2.2. Mô hình một nhân tố và mô hình đa nhân tố .................................. 20
1.2.3. Mô hình APT và Lý thuyết định giá Arbitrage .............................. 24
1.2.4. Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) ............................. 25
1.2.5. Mô hình Fama – French ba nhân tố ................................................ 30


1.3. MÔ HÌNH FAMA-FRENCH NĂM NHÂN TỐ ..................................... 32
1.4. LƢỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN ĐẾN VẤN ĐỀ
NGHIÊN CỨU ................................................................................................ 34
KẾT LUẬN CHƢƠNG 1................................................................................ 45
CHƢƠNG 2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ................................................... 46
2.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU .................................................................. 46
2.2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ...................................................................... 48
2.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU........................................................................ 52
2.4. XÂY DỰNG CÁC DANH MỤC ĐẦU TƢ ............................................ 53
2.5. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC BIẾN TRONG MÔ
HÌNH ............................................................................................................... 55
2.5.1. Kiểm định chuỗi tỷ suất lợi tức của các danh mục liệu có tính dừng
và có tuân theo quy luật phân phối chuẩn................................................. 56
2.5.2. Kiểm định hệ số chặn...................................................................... 57
2.5.3. Kiểm định ý nghĩa của từng biến và các giả thuyết có liên quan ... 58
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2................................................................................ 60
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................................................... 61
3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ ................................................................................ 61
3.2. MA TRẬN HỆ SỐ TƢƠNG QUAN ....................................................... 62
3.3. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THIẾT THỐNG KÊ ......................................... 63
3.3.1. Kiểm định chuỗi tỷ suất lợi tức của các danh mục có tuân theo quy
luật phân phối chuẩn ................................................................................. 63
3.3.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi tỷ suất lợi tức ............................... 64

3.4. KẾT QUẢ HỒI QUY............................................................................... 65
3.4.1. Ƣớc lƣợng các tham số của mô hình Fama-French năm nhân tố ... 65
3.4.2. Kiểm định mô hình Fama-French năm nhân tố .............................. 69


3.5. VẬN DỤNG MÔ HÌNH FAMA-FRENCH NĂM NHÂN TỐ ĐỂ ƢỚC
LƢỢNG TỶ SUẤT LỢI TỨC KỲ VỌNG .................................................... 71
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3 .............................................................................. 74
CHƢƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH ............................ 75
4.1. KẾT LUẬN .............................................................................................. 75
4.2. HÀM Ý CHÍNH SÁCH ........................................................................... 77
4.2.1. Một vài hàm ý chính sách đối với các nhà đầu tƣ .......................... 77
4.2.2. Một vài hàm ý chính sách đối với các nhà làm chính sách và các
chủ thể có liên quan .................................................................................. 78
4.3. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT HƢỚNG
NGHIÊN CỨU TIẾP THEO ........................................................................... 79
KẾT LUẬN ................................................................................................... 81
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu bảng
2.1.
3.1.
3.2.
3.3.

Tên bảng
Thiết lập các danh mục đầu tƣ

Thống kê mô tả tý suất lợi tức trung bình của các
danh mục
Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến giải thích
Kết quả kiểm định chuỗi tý suất lợi tức của các danh
mục có tuân theo quy luật phân phối chuẩn

Trang
54
61
62
59

3.4.

Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi tỷ suất lợi tức

60

3.5.

Kết quả hồi quy của các danh mục đầu tƣ

61

3.6.

3.7.

3.8.

3.9.

Kết quả kiểm định ý nghĩa của hệ số chặn trong mô
hình
Kết quả kiểm định ý nghĩa của từng biến trong mô
hình (kết quả hồi quy bƣớc 2)
Kết quả dự báo MRP, SMB, HML, RMW, CMA cho
ngày 20/10/2016
Kết quả dự báo tỷ suất lợi tức trung bình của 12
DMĐT cho ngày 20/10/2016

64

65

65

67


DANH MỤC CÁC HÌNH
Sô hiệu

Tên hình vẽ

Trang

1.1.

Đa dạng hóa và rủi ro của danh mục đầu tƣ

9

1.2.

Đƣờng biên hiệu quả của các danh mục đầu tƣ

13

1.3.

1.4.

1.5.

1.6.

Lựa chọn danh mục đầu tƣ tối ƣu trong trƣờng hợp không
tồn tại tài sản phi rủi ro
Lực chọn danh mục đầu tƣ tối ƣu trong trƣờng hợp tồn tại
tài sản phi rủi ro
Mối quan hệ giữa tỷ suất lợi tức kỳ vọng và rủi ro của các
danh mục đầu tƣ hiệu quả
Mối quan hệ giữa tỷ suất lợi tức kỳ vọng và rủi ro hệ thống
của một chứng khoán (hoặc một danh mục đầu tƣ)

15

16

24

26


1

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết đề tài
Theo số liệu thống kê của Ủy Ban Chứng Khoán Nhà Nƣớc thì trong 10
năm trở lại đây, quy mô huy động vốn qua thị trƣờng chứng khoán đáp ứng
khoảng 23% tổng vốn đầu tƣ toàn xã hội, tƣơng đƣơng gần 60% so với cung
tín dụng qua thị trƣờng tiền tệ - tín dụng. Điều này cho thấy thị trƣờng chứng
khoán đang ngày càng trở thành một trong những kênh huy động vốn quan
trọng và đồng thời cũng thu hút nhiều sự đầu tƣ từ các cá nhân, tổ chức cả
trong và ngoài nƣớc. Tuy nhiên, thực tế cho thấy đa số các nhà đầu tƣ cá nhân
bị giới hạn kiến thức về đầu tƣ tài chính nên chủ yếu đầu tƣ lƣớt sóng, đầu tƣ
theo xu thế đám đông, theo cảm tính và thiếu phƣơng pháp khoa học. Điều
này đã khiến cho thị trƣờng chứng khoán Việt Nam có những lúc ngoài tầm
kiểm soát, khiến việc đầu tƣ chứng khoán mang rủi ro cao, bị méo mó, làm
mất niềm tin của các nhà đầu tƣ cũng nhƣ kiềm hãm sự phát triển lành mạnh
và ổn định của thị trƣờng, điển hình nhất là vào năm 2007. Trƣớc thực trạng
của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam nhƣ vậy đã cho thấy sự cần thiết phải
ứng dụng các mô hình kinh tế  tài chính vào các quyết định đầu tƣ cũng nhƣ
các hoạt động kinh doanh chứng khoán. Cho đến thời điểm hiện tại, trong giới
học thuật đã và đang có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về sự ứng dụng của
các mô hình đầu tƣ tài chính vào thị trƣờng chứng khoán trên thế giới và đã
mang lại nhiều kết quả có ý nghĩa vô cùng thiết thực, một trong số đó là mô
hình 5 nhân tố của Fama – French. Sau khi đƣợc công bố, mô hình 5 nhân tố
Fama-French đã nhận đƣợc sự quan tâm đặc biệt của nhiều nhà nghiên cứu.

Phần lớn các thực nghiệm trên thế giới chỉ ra rằng, mô hình năm nhân tố
Fama – French phù hợp hơn mô hình CAPM cũng nhƣ mô hình ba nhân tố
Fama – French (1993) trong việc giải thích cho sự thay đổi lợi nhuận của cổ


2

phiếu. Vậy, liệu rằng mô hình này có phù hợp cho thị trƣờng chứng khoán
Việt Nam mà đại diện là SGDCK TP. Hồ Chí Minh – HOSE. Với đề tài
nghiên cứu ”Vận dụng mô hình Fama – French năm nhân tố để ƣớc lƣợng tỷ
suất lợi tức kỳ vọng của các cổ phiếu niêm yết trên SGDCK thành phố Hồ
Chí Minh”, em hy vọng sẽ tìm đƣợc lời giải đáp cho câu hỏi trên. Kết quả của
nghiên cứu này cũng sẽ bổ sung những bằng chứng thực nghiệm về tính hợp
lý của mô hình năm nhân tố Fama – French trong điều kiện thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam và đƣa ra các khuyến nghị về đầu tƣ đối với các nhà đầu tƣ,
nhà hoạch định chính sách và các chủ thể có liên quan; từ đó góp phần thúc
đẩy thị trƣờng chứng khoán Việt Nam phát triển một cách ổn định và bền
vững hơn.
2. Mục đích nghiên cứu
- Kiểm định mô hình Fama – French năm nhân tố với các dữ liệu thu
thập tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam mà cụ thể là tại SGDCK TP.HCM
– HOSE.
- Đƣa ra một vài khuyến nghị đối với các nhà đầu tƣ, các nhà hoạch
định chính sách và các chủ thể có liên quan.
3. Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt đƣợc các mục tiêu trên, đề tài đặt ra một số câu hỏi nghiên cứu
sau:
- Các nhân tố nào có thể ảnh hƣởng đến tỷ suất lợi tức kỳ vọng của cổ
phiếu và sự tác động của các nhân tố này tại thị trƣờng chứng khoán Việt
Nam nhƣ thế nào?

- Có thể s dụng mô hình Fama – French 5 nhân tố để ƣớc lƣợng tỳ
suất lợi tức kỳ vọng trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam hay không và các
nhà đầu tƣ, nhà hoạch định chính sách, các chủ thể có liên quan nên lƣu ý


3

những vấn đề gì khi s dụng mô hình cũng nhƣ các kết quả ƣớc lƣợng từ mô
hình.
4. Đối tƣợng nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu là kiểm định và vận dụng mô hình đầu tƣ tài
chính hiện đại Fama-French năm nhân tố trên thị trƣờng chứng khoán Việt
Nam.
5. Phạm vi nghiên cứu
- Nội dung: S dụng mô hình Fama-French năm nhân tố để nghiên cứu
các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ suất lợi tức kỳ vọng của cổ phiếu trên thị trƣờng
chứng khoán Việt Nam.
- Không gian: Thu thập dữ liệu về giá đóng c a của các cổ phiếu niêm
yết trên SGDCK TP.HCM – HOSE.
- Thời gian: Trong giai đoạn 3 năm từ 01/01/2014 đến 19/10/2016.
6. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Dữ liệu nghiên cứu: Thu thập số liệu lịch s về giá chứng khoán đƣợc
công bố trên SGDCK TP. HCM – HOSE và các nguồn dữ liệu khác trên
website của các công ty chứng khoán.
- Mô hình nghiên cứu: Nghiên cứu dựa trên mô hình Fama-French năm
nhân tố (2014).
- S dụng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất thông thƣờng (Ordinary
Least Square – OLS) để ƣớc lƣợng các hệ số bêta trong mô hình nghiên cứu.
7. Bố cục đề tài
Nội dung đề tài đƣợc trình bày gồm 4 phần nhƣ sau:

- Chƣơng 1: Cơ sở lý thuyết và thực nghiệm về định giá chứng khoán
- Chƣơng 2: Thiết kế nghiên cứu
- Chƣơng 3: Kết quả nghiên cứu
- Chƣơng 4: Kết luận và hàm ý chính sách


4

8. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
- Ý nghĩa khoa học: Hệ thống hóa các lý luận, các kết quả nghiên cứu
về mô hình năm nhân tố Fama – French, bổ sung thêm bằng chứng thực
nghiệm về mô hình này trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam mà đại diện là
các cổ phiếu niêm yết trên SGDCK TP HCM.
- Ý nghĩa thực tiễn: Đề tài góp phần xác định các nhân tố ảnh hƣởng
đến tỷ suất lợi tức chứng khoán trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, từ đó
các nhà đầu tƣ có thể nhận định đƣợc xu hƣớng biến động tỷ suất lợi tức của
chứng khoán trên thị trƣờng và đƣa ra các quyết định đầu tƣ hợp lý.
9. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
Eugene F. Fama and Kenneth R. French (2014): “Five Factors Model”.
Trong bài nghiên cứu này, Fama – French đã công bố chính thức lần đầu tiên
mô hình năm nhân tố của mình với các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ suất sinh lợi
của cổ phiếu bao gồm: Nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô công ty, nhân tố
giá trị (tỷ số BE/ME), nhân tố lợi nhuận và nhân tố khuynh hƣớng đầu tƣ.
Mẫu nghiên cứu là các cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán New
York trong giai đoạn từ 7/1963 đến 12/2013 với tần suất tháng. Dựa trên cơ
sở quy mô công ty, tỷ số BE/ME, lợi nhuận và khuynh hƣớng đầu tƣ, các tác
giả đã chia các cổ phiếu thành 5 nhóm bằng nhau sau đó kết hợp lại và thu
đƣợc tất cả 25 danh mục đầu tƣ, nhằm thể hiện rõ các hiệu ứng giá trị, quy
mô, lợi nhuận và xu hƣớng đầu tƣ lên tỷ suất lợi tức. Các tác giả còn chỉ ra
nhiều cách để đo lƣờng các biến trong mô hình gồm biến phần bù quy mô

(SMB), phần bù giá trị (HML), phần bù lợi nhuận (RMW), phần bù khuynh
hƣớng đầu tƣ (CMA) bằng cách chia nhóm các cổ phiếu thành các kết hợp
2x3, 2x2, 2x2x2. Dựa trên các kết quả nghiên cứu, Fama – French kết luận
rằng nhân tố lợi nhuận và nhân tố xu hƣớng đầu tƣ đều có mối tƣơng quan với


5

tỷ suất lợi tức của cổ phiếu, nhƣng nhân tố giá trị (HML) lại trở thành biến
thừa trong mô hình và không có ý nghĩa thống kê.
Carneiro Martins và William Eid Jr (2015), “Pricing Assets with Fama
and French 5 Factor Model: a Brazilian market novelty”. Bài nghiên cứu của
tác giả nhằm mục đích kiểm định mô hình năm nhân tố của Fama – French
trên thị trƣờng chứng khoán Brazilian. Trong đó, nhân tố lợi nhuận – OP
(Operating Profitability) đƣợc đo lƣờng bằng tỷ số giữa EBIT (lợi nhuận
trƣớc thuế và chi phí lãi vay) trên BE (giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu); và
nhân tố xu hƣớng đầu tƣ – Inv (Investment) đƣợc đo lƣờng bằng tốc độ tăng
tổng tài sản qua từng năm. Các danh mục đầu tƣ đƣợc xây dựng dựa trên năm
nhân tố, cụ thể là quy mô đƣợc chia thành 2 nhóm là Small và Big dựa trên
giá trị trung vị quy mô công ty; các nhân tố còn lại bao gồm nhân tố giá trị
B/M, nhân tố lợi nhuận – OP, nhân tố khuynh hƣớng đầu tƣ – Inv đƣợc chia
thành 3 nhóm lần lƣợt là nhóm công ty có tỷ số B/M thấp (Low), trung bình
(Neutral), cao (High); nhóm công ty có lợi nhuận thấp (Weak), trung bình
(Neutral), cao (Robust); nhóm công ty có xu hƣớng đầu tƣ ít (Conserv), trung
bình (Neutral), nhiều (Aggress). Nhƣ vậy có tổng cộng 18 danh mục đầu tƣ là
SL, SN, SH; SW, SN, SR; SC, SN, SA; BL, BN, BH; BW, BN, BR; BC, BN,
BA đƣợc thiết lập. Qua kết quả nghiên cứu, các tác giả thấy rằng công ty có
quy mô nhỏ có tỷ suất lợi tức cao hơn so với các công ty có quy mô lớn và
điều này cũng đồng tình với kết luận của Fama – French (2014) về phần bù
rủi ro quy mô (hay còn gọi là hiệu ứng quy mô). Thêm vào đó, tác giả cũng

nhận thấy rằng tỷ suất lợi tức có mối tƣơng quan nghịch với tỷ lệ B/M, có
tƣơng quan thuận với nhân tố lợi nhuận – OP và hầu nhƣ không có ý nghĩa
thống kê đối với nhân tố đầu tƣ – Inv. Đặc biệt, hệ số beta của nhân tố thị
trƣờng trong mô hình luôn có ý nghĩa thống kê trên 18 danh mục.


6

Eugene F. Fama and Kenneth R. French (1995): “Size and book-tomarket factors in earnings and returns”. Là nghiên cứu thực nghiệm cho mô
hình ba nhân tố đƣợc Fama – French công bố vào năm 1993. Các tác giả đã
chứng minh rằng chỉ số thị trƣờng, quy mô công ty và tỷ số BE/ME là những
nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu và mô hình ba nhân tố
của mình tốt hơn mô hình CAPM trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của
chứng khoán.
Võ Hồng Đức & Mai Duy Tân (2014), “Ứng dụng mô hình Fama –
French 3 nhân tố cho Việt Nam: Cách tiếp cận mới về phân chia danh mục
đầu tƣ”. Đây là bài nghiên cứu tiên phong về các phƣơng pháp phân chia danh
mục đầu tƣ khác nhau với cơ sở dữ liệu tại Việt Nam liên quan đến mô hình
Fama – French 3 nhân tố. Mục đích nghiên cứu của tác giả là để trả lời cho
câu hỏi: Liệu rằng các cách phân chia danh mục khác nhau có làm kết quả
thay đổi hay không. Tác giả s dụng kĩ thuật hồi quy chéo hai bƣớc (Two –
Stage Cross-Sectional Regression) của Brailsford và cộng sự (2012a) để đánh
giá mức độ phù hợp của các nhân tố trong mô hình theo từng phƣơng pháp và
đƣa ra kết luận rằng, cách thức phân chia danh mục đầu tƣ khác nhau sẽ mang
đến kết quả nghiên cứu khác nhau (về ý nghĩa thống kê và về độ lớn của sự
tác động cũng nhƣ các ƣớc tính có phù hợp với kỳ vọng (dƣơng/âm)) từ mô
hình Fama – French 3 nhân tố. Tuy nhiên, nhân tố thị trƣờng MRP – nhân tố
đƣợc s dụng duy nhất trong mô hình CAPM truyền thống – luôn mang ý
nghĩa thống kê và mang đúng dấu kỳ vọng, mà không phụ thuộc vào bất kỳ
cách thức phân chia danh mục đầu tƣ nào.

Trƣơng Đông Lộc, Dƣơng Thị Hoàng Trang (2014), “Mô hình 3 nhân
tố Fama – French: Các bằng chứng thực nghiệm từ Sở Giao Dịch Chứng
Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh”. Căn cứ vào giá trị vốn hóa thị trƣờng tại
thời điểm thiết lập danh mục, quy mô công ty đƣợc tác giả chia thành 2 nhóm


7

dựa trên mức vốn hóa trung bình của toàn thị trƣờng. Ngoài ra các cổ phiếu
còn đƣợc chia thành 3 danh mục trên cơ sở giá trị sổ sách (BE) trên giá trị thị
trƣờng (ME), trong đó 30% các công ty có tỷ số BE/ME thấp nhất đƣợc xếp
vào danh mục L (Low), 40% các cổ phiếu tiếp theo đƣợc xếp vào danh mục
M (Medium) và 30% các cổ phiếu còn lại (có tỷ số BE/ME cao nhất) đƣợc
xếp vào danh mục H (High). Nhƣ vậy, sau khi kết hợp tác giả thu đƣợc 6 danh
mục là SL, SM, SH, BL, BM, BH. Tác giả cho rằng, lợi nhuận của các cổ
phiếu có tƣơng quan thuận với rủi ro thị trƣờng, quy mô công ty và tỷ số giá
trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng (BE/ME), hay nói cách khác, mô hình 3 nhân
tố Fama – French phù hợp trong việc giải thích sự thay đổi lợi nhuận của các
cổ phiếu niêm yết trên HOSE.


8

CHƢƠNG 1

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ ĐỊNH GIÁ
CHỨNG KHOÁN
1.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐẦU TƢ TÀI CHÍNH

Reilly và Brown (2002) khái quát một định nghĩa tổng quát về đầu

tƣ. Cụ thể, đầu tƣ là sự cam kết bỏ vốn trong hiện tại để nhận đƣợc
những khoản thu nhập lớn hơn trong tƣơng lai. Khoản thu nhập này phải
bao gồm giá trị thuần theo thời gian của vốn, tỷ lệ lạm phát và phần bù
rủi ro của dòng thu nhập trong tƣơng lai. Định nghĩa này nhấn mạnh bản
chất của hoạt động đầu tƣ. Về phƣơng diện phƣơng thức đầu tƣ, Luật
Đầu tƣ của Việt Nam định nghĩa “Đầu tƣ là việc nhà đầu tƣ bỏ vốn bằng
các loại tài sản hữu hình hoặc vô hình để hình thành tài sản tiến hành các
hoạt động đầu tƣ theo quy định”. Theo đó, nhà đầu tƣ là tổ chức, cá nhân
thực hiện hoạt động đầu tƣ theo quy định của pháp luật Việt Nam. Trong
phạm vi nghiên cứu này, đề tài chỉ tập trung vào các hoạt động của nhà
đầu tƣ vào các tài sản tài chính, cụ thể là chứng khoán.
1.1.1. Lợi tức
Về cơ bản, khi nói về thu nhập (lợi tức) của một hoạt động đầu tƣ, nhà
đầu tƣ quan tâm đến kết quả thay đổi của giá trị tài sản từ sự đầu tƣ. Sự thay
đổi trong giá trị tài sản này có thể do dòng tiền vào nhƣ tiền lãi hay cổ tức
hoặc có thể tạo ra bởi sự thay đổi thị giá của tài sản (tăng hoặc giảm).
- Lợi tức kỳ vọng E(R): Lợi tức mà nhà đầu tƣ kỳ vọng nhận đƣợc,
thƣờng đƣợc nhà đầu tƣ đánh giá, ƣớc lƣợng trƣớc khi đầu tƣ vào tài sản.
- Lợi tức thực nhận (R): Lợi tức mà nhà đầu tƣ thực sự nhận đƣợc sau
khi kết thúc quá trình đầu tƣ vào tài sản.


9

1.1.2. Rủi ro
Rủi ro của một chứng khoán đƣợc hiểu là sự không chắc chắn về lợi tức
kỳ vọng mà nhà đầu tƣ nhận đƣợc trong tƣơng lai, hay nói cách khác là rủi ro
lợi tức thực nhận khác với lợi tức kỳ vọng của nhà đầu tƣ.
1.1.3. Cân bằng lợi tức – rủi ro (Risk – return trade off)
Trong đầu tƣ tài chính, mọi quyết định đầu tƣ luôn đƣợc xem xét trên

cơ sở cân bằng giữa lợi tức và rủi ro (risk-return trade-off).
Rủi ro cao hơn trong một cơ hội đầu tƣ chỉ đƣợc chấp nhận khi nhà đầu
tƣ đƣợc đền bù hợp lý. Sự đền bù này (tức lợi ích) phải tƣơng xứng với rủi ro
của đầu tƣ. Nói cách khác là nếu hai cơ hội đầu tƣ với lợi tức kỳ vọng bằng
nhau nhƣng có rủi ro khác nhau, thì nhà đầu tƣ hợp lý sẽ chọn cơ hội đầu tƣ
có rủi ro thấp hơn. (Nói nhà đầu tƣ hợp lý vì trên thực tế có những nhà đầu tƣ
không hợp lý, họ chỉ quan tâm đến lợi tức bất kể rủi ro, ví dụ nhƣ đánh bạc..).
1.1.4. Đo lƣờng lợi tức và rủi ro của một chứng khoán
Chứng khoán
Chứng khoán là công cụ tài chính dài hạn nhƣ cổ phiếu, trái phiếu, hợp
đồng phái sinh, chứng chỉ quỹ...đƣợc giao dịch chủ yếu trên thị trƣờng thứ
cấp. Trong đó, công cụ tài chính (Financial Instruments: FIs) đƣợc hiểu là
nghĩa vụ pháp lý bằng văn bản của một bên (có thể là một cá nhân, một doanh
nghiệp hoặc chính phủ) chuyển giá trị (thƣờng là tiền) cho bên còn lại, vào
một thời điểm trong tƣơng lai (thời điểm này có thể đƣợc chỉ định hoặc là thời
điểm khi biến cố xảy ra), dƣới những điều kiện nhất định, chẳng hạn nhƣ cổ
phiếu, khoản nợ, khoản bảo hiểm1. Thị trƣờng thứ cấp là nơi các công cụ tài

1

[3, “A financial instrument is the written legal obligation of one party to transfer

something of value – usually money – to another party at some future date, under
certain conditions, such as stocks, loans, or insurance”]


10

chính đƣợc mua đi bán lại nhiều lần sau lần bán đầu tiên trên thị trƣờng sơ
cấp, mục đích để kiếm lợi nhuận từ việc mua đi bán lại và tăng tính thăng

khoản cho các công cụ tài chính, khiến chúng trở nên hấp dẫn hơn.
Đo lường lợi tức và rủi ro của một chứng khoán
Tỷ suất lợi tức và rủi ro của chứng khoán thƣờng đƣợc ƣớc lƣợng dựa
trên dữ liệu quá khứ.
Giá trị kết thúc của khoản đầu tƣ có thể là kết quả của sự tăng giảm
của: (i) giá trị tài sản đầu tƣ (chẳng hạn một chứng khoán có giá tăng từ
15.000 đồng lên 20.000 đồng), (ii) thu nhập từ sự đầu tƣ, (iii) kết hợp giữa sự
thay đổi giá và thu nhập. Và vì thế, giá trị cuối cùng (HPY – Holding Period
Yied, hay còn gọi là tỷ suất lợi tức thời kỳ) sẽ bao gồm giá trị của tất cả các
khoản thu liên quan đến hoạt động đầu tƣ, có công thức tổng quát là:
HPY=

D + P1 - P0
(1.1)
P0

Trong đó:
- HPY: Tỷ suất lợi tức thực nhận của chứng khoán;
- D: Cổ tức nhà đầu tƣ nhận đƣợc từ chứng khoán;
- P1: Giá chứng khoán ở thời điểm t=1;
- P0: Giá chứng khoán ở thời điểm hiện tại.
Rủi ro của một chứng khoán đƣợc đo lƣờng qua chỉ tiêu phƣơng sai
(σ 2 ) hoặc độ lệch chuẩn (σ) . Chỉ tiêu này dùng để đo lƣờng mức độ phân tán

hay sự không chắc chắn của tỷ suất lợi tức xung quanh giá trị kỳ vọng E(R),
đƣợc xác định theo công thức:
n

 ( R - R)

2

i

σ2 =

Trong đó:

i=1

n-1

(1.2)


11

-  2 : Phƣơng sai của chứng khoán;
- Ri: Tỷ suất lợi tức thực nhận tại thời điểm i;
- R : Tỷ suất lợi tức thực nhận trung bình;
- n: Số quan sát.
1.1.5. Đo lƣờng lợi tức và rủi ro của danh mục đầu tƣ
Danh mục đầu tư chứng khoán
Danh mục đầu tƣ chứng khoán là một tập hợp gồm ít nhất hai loại
chứng khoán trở lên.
Đo lường lợi tức và rủi ro của danh mục đầu tư
Lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tư (P)
Tỷ suất lợi tức kỳ vọng đối với một danh mục đầu tƣ là giá trị bình
quân gia quyền của tỷ suất lợi tức kỳ vọng của các tài sản riêng lẻ trong danh
mục đó với quyền số là tỷ trọng từng tài sản trong tổng giá trị danh mục, đƣợc

xác định theo công thức:
n

E(R P )=  w i E(R i ) (1.3)
i

Trong đó:
- E(RP): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tƣ (P);
- wi: Tỷ trọng của tài sản i trong danh mục đầu tƣ (P),

n

 w = 1;
i

i

- E(Ri): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của tài sản i trong danh mục đầu tƣ (P).
Nếu wi = 0 nghĩa là không đầu tƣ vào tài sản i; wi = 1 nghĩa là đầu tƣ
100% vào tài sản i; wi > 1 nghĩa là đi vay dể đầu tƣ vào tài sản i; wi < 0 nghĩa
là bán khống tài sản i.
Rủi ro của danh mục đầu tư (P)
Căn cứ vào mức độ đa dạng hóa của rủi ro, rủi ro trong đầu tƣ tài chính
gồm 2 loại là rủi ro phi hệ thống (rủi ro đặc thù) và rủi ro hệ thống.


12

- Rủi ro phi hệ thống2 là kết quả của những biến cố ngẫu nhiên và chỉ
ảnh hƣởng đến một công ty hoặc một ngành công nghiệp nào đó. Các yếu tố

này có thể là những biến động về lực lƣợng lao động, năng lực quản trị, kiện
tụng hay các chính sách điều tiết của chính phủ. Loại rủi ro này có thể phân
tán đƣợc bằng cách nắm giữ một danh mục đầu tƣ đủ nhiều loại tài sản rủi ro.
- Rủi ro hệ thống là những sự cố xảy ra trong quá trình vận hành của hệ
thống (nền kinh tế) và/hoặc những sự cố xảy ra ngoài hệ thống nhƣng có tác
động đến phần lớn hệ thống. Các nhân tố rủi ro hệ thống có thể là sự biến
động ngoài dự kiến của lạm phát, lãi suất, sự thay đổi chính sách tiền tệ của
chính phủ, tăng trƣởng kinh tế, biến động chính trị và kinh tế khu vực hoặc
trong nƣớc. Những rủi ro này gây ảnh hƣởng đến giá của hầu hết các chứng
khoán và không thể đa dạng hóa đƣợc.

Độ lệch chuẩn

Chứng khoán A

Rủi ro toàn bộ
Rủi ro phi hệ thống

Rủi ro hệ thống

A+B

Chứng khoán B

Số loại chứng khoán (n)
Hình 1.1 Đa dạng hóa và rủi ro của danh mục đầu tư
Rủi ro toàn bộ = Rủi ro hệ thống + Rủi ro phi hệ thống
2

[2, tr.31]

13

Đa dạng hóa danh mục đầu tƣ có thể làm giảm rủi ro phi hệ thống, từ
đó kéo theo rủi ro toàn bộ giảm theo, tuy nhiên đến một mức nào đó, rủi ro
toàn bộ không thể giảm đƣợc nữa, vì rủi ro hệ thống luôn luôn tồn tại không
thể loại bỏ đƣợc, hàm ý rằng chỉ có thể giảm thiểu rủi ro chứ không thể loại
bỏ hoàn toàn rủi ro trong đầu tƣ tài chính.
Rủi ro của một danh mục đầu tƣ (P) đƣợc xác định dựa vào chỉ tiêu
phƣơng sai (độ lệch chuẩn) của danh mục đầu tƣ (P).
n

n

n

σ 2P =  w i 2 σ i2 + w i w j σij (1.4)
i=1

n

i=1 i=1

n

n

σ 2P =  w i 2 σi2 + w i w j σi σ jρij (1.5)
i=1

i=1 i=1

Trong đó:
-  P2 : Rủi ro (phƣơng sai) của danh mục đầu tƣ (P);
- wi : Tỷ trọng tài sản i trong danh mục đầu tƣ (P);
-  i2 : Rủi ro (phƣơng sai) của tài sản i;
-  2j : Rủi ro (phƣơng sai) của tài sản j;
-  ij : Hiệp phƣơng sai của tỷ suất lợi tức giữa 2 tài sản i,j, là đại lƣợng
đo lƣờng quan hệ biến động của lợi tức trên 2 tài sản so với nhau:
σij =   R i,t - E  R i   .  R j,t - E  R j   /(n-1) (1.6)
k

i=1

Trong đó:
+ Ri,t : Tỷ suất lợi tức của tài sản i tại thời điểm t;
+ Rj,t : Tỷ suất lợi tức của tài sản j tại thời điểm t;
+ n: Số quan sát.
+ σ ij > 0 : Lợi tức của 2 tài sản biến động cùng chiều; σ ij < 0 : Lợi tức
của 2 tài sản biến động ngƣợc chiều chiều; σ ij = 0 : Lợi tức của 2 tài
sản không tƣơng quan với nhau.


14

- ρ ij : Hệ số tƣơng quan giữa 2 tài sản i, j, là đại lƣợng đo lƣờng mức độ
biến động của lợi tức trên 2 tài sản so với nhau mạnh hay yếu.
ρi,j =

σij
σi σ j

(1.7)

1   AB  1: (Càng gần 1 hay -1 thì mức độ tƣơng quan giữa hai tài sản

càng mạnh); ρi,j = 1: Hai tài sản i, j có mối tƣơng quan thuận hoàn hảo; ρi,j = -1 :
Hai tài sản i, j có mối tƣơng quan nghịch hoàn hảo.
Dựa vào công thức (1.5) có thể thấy rằng, rủi ro của danh mục đầu tƣ
(P) phụ thuộc vào hệ số tƣơng quan (hoặc hiệp phƣơng sai) giữa các tài sản
trong danh mục. Hay nói cách khác, yếu tố cần xem xét khi thêm một tài sản
vào trong danh mục đầu tƣ liệu rằng có làm tăng rủi ro của danh mục đầu tƣ
hay không chính là hiệp phƣơng sai trung bình của tài sản đó với tất cả các tài
sản khác trong danh mục đầu tƣ.
Dựa vào công thức (1.7) có thể kết luận rằng, đa dạng hóa danh mục
đầu tƣ chỉ mang lại lợi ích (tức giảm rủi ro danh mục) khi hệ số tƣơng quan
giữa các tài sản nhỏ hơn 1, hay nói cách khác, nếu hai tài sản có lợi tức
biến động cùng chiều theo cùng một tỷ lệ thì không làm giảm rủi ro danh
mục đầu tƣ.
1.2. SƠ LƢỢC VỀ MÔ HÌNH MARKOWITZ VÀ CÁC MÔ HÌNH
NHÂN TỐ (FACTOR MODEL)
1.2.1. Mô hình Markowitz
Các giả định chính của lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz
Nhƣ đã trình bày ở mục 1.1.5, các nhà đầu tƣ có thể tối thiểu hóa rủi ro
cho một mức tỷ suất lợi tức kỳ vọng thông qua việc xây dựng một danh mục
đầu tƣ đã đƣợc đa dạng hóa. Harry Markowitz trong bài báo nổi tiếng của


15

mình xuất bản năm 1952 (tựa đề “Portfolio Selection”, tạm dịch “Lựa chọn
danh mục đầu tƣ”) đã nghiên cứu tác động của quá trình đa dạng hóa tài sản
lên mối tƣơng quan giữa lợi tức – rủi ro của danh mục đầu tƣ. Cụ thể,
Markowitz cho rằng việc lựa chọn các cổ phiếu có lợi tức di chuyển ngƣợc
chiều với nhau có thể làm giảm độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức kỳ vọng.
Hoặc đơn giản hơn là “đừng bỏ tất cả trứng vào trong một cái giỏ”. Bên cạnh
đó, Markowitz còn phát triển các nguyên lý cơ bản về xây dựng danh mục
đầu tƣ. Các giả định chính của lý thuyết danh mục đầu tƣ Markowitz nhƣ sau:
(1) Các nhà đầu tƣ luôn tối đa hóa tỷ suất lợi tức kỳ vọng trong một vài
thời kỳ nắm giữ.
(2) Nhà đầu tƣ đƣa ra các quyết định đầu tƣ dựa trên tỷ suất lợi tức kỳ
vọng và rủi ro của danh mục đầu tƣ.
(3) Các nhà đầu tƣ căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất lợi
tức kỳ vọng và rủi ro, vì vậy đƣờng cong hữu dụng của họ là một phƣơng
trình của tỷ suất lợi tức kỳ vọng và phƣơng sai (hoặc độ lệch chuẩn) của tỷ
suất lợi tức kỳ vọng.
(4) Với một mức rủi ro cho trƣớc, nhà đầu tƣ sẽ thích những cơ hội đầu
tƣ mang lại tỷ suất lợi tức kỳ vọng cao hơn những cơ hội có tỷ suất lợi tức
thấp. Tƣơng tự, với một mức tỷ suất lợi tức kỳ vọng cho trƣớc, nhà đầu tƣ lại
thích những cơ hội đầu tƣ có rủi ro thấp hơn.
Nội dung cơ bản của lý thuyết Markowitz là: Một tài sản hoặc một
danh mục các tài sản được xem là hiệu quả nếu: không có bất kỳ tài sản hoặc
một danh mục đầu tư nào khác có cùng mức rủi ro (hoặc rủi ro thấp hơn)
nhưng lại có tỷ suất lợi tức kỳ vọng cao hơn; hoặc có cùng lợi tức kỳ vọng
(hoặc tỷ suất lợi tức kỳ vọng cao hơn) nhưng lại có mức rủi ro thấp hơn.


16

E(R)
Đƣờng
biên hiệu
quả
A

B

B’
Đƣờng biên phƣơng
sai bé nhất bé nhất

Các tài sản
riêng lẻ



Hình 1.2 Đường biên hiệu quả của các danh mục đầu tư
Đƣờng cong Markowitz đƣợc xác định là đƣờng biên phƣơng sai bé
nhất (tức đƣờng tập hợp các tài sản có rủi ro thấp nhất). Các điểm nằm trong
đƣờng cong Markowitz là các tài sản có tồn tại, có thể đầu tƣ đƣợc, nhƣng
không hiệu quả. Các điểm nằm ngoài đƣờng cong Markowitz là những điểm
không tồn tại cơ hội đầu tƣ.
Không phải tất cả các điểm trên đƣờng cong Markowitz này đều hiệu
quả, chỉ có những điểm thuộc đƣờng cong nét liền phía trên là hiệu quả và tập
hợp các điểm này đƣợc gọi là đƣờng biên hiệu quả.
Đƣờng biên hiệu quả là đƣờng chứa đựng tất cả những sự kết hợp tốt
nhất có thể. Không thể so sánh đƣợc cơ hội đầu tƣ nào nằm trên đƣờng này,
hay nói cách khác, không danh mục nào là tốt hơn danh mục nào, bởi vì lúc
này, những điểm có lợi tức cao hơn sẽ mang lại rủi ro lớn hơn và ngƣợc lại.

Để xác định đƣợc đƣờng cong hiệu quả Markowitz, ta có thể ấn định
trƣớc một tỷ suất lợi tức kỳ vọng và tìm danh mục đầu tƣ có rủi ro thấp nhất
tƣơng ứng với nó, hoặc ngƣợc lại, ấn định trƣớc một mức rủi ro, rồi tìm danh
mục đầu tƣ với tỷ suất lợi tức cao nhất.