Tác động của khả năng sinh lời đến giá cổ phiếu cảu các công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán thành phố hố chí minh
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.12 MB, 92 trang )
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ
CAO THỊ HẠNH DUNG
TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI ĐẾN
GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT
TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG
Đà Nẵng - Năm 2017
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ
CAO THỊ HẠNH DUNG
TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI ĐẾN
GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT
TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
THÀNH PHỐ 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
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU............................................................................................................................................... 1
1. Tính cấp thiết đề tài.......................................................................................................... 1
2. Mục tiêu nghiên cứu........................................................................................................ 2
3. Đối tƣợng nghiên cứu..................................................................................................... 2
4. Phạm vi nghiên cứu.......................................................................................................... 2
5. Phƣơng pháp nghiên cứu.............................................................................................. 3
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.............................................................. 3
7. Bố cục đề tài......................................................................................................................... 3
CHƢƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG
CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÔNG TY ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU.......4
1.1. KHÁI NIỆM TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO TRONG ĐẦU TƢ..........4
1.2. ĐO LƢỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO CỦA MỘT CỔ PHIẾU 5
1.2.1. Đo lƣờng tỷ suất lợi tức......................................................................................... 5
1.2.2. Đo lƣờng rủi ro trong đầu tƣ chứng khoán................................................. 6
1.3. ĐO LƢỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC KỲ VỌNG VÀ RỦI RO CỦA MỘT
DANH MỤC ĐẦU TƢ.................................................................................................................. 7
1.3.1. Đo lƣờng tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một danh mục đầu tƣ.............7
1.3.2. Đo lƣờng rủi ro của một danh mục đầu tƣ.................................................. 7
1.4. LÝ THUYẾT DANH MỤC ĐẦU TƢ CỦA MARKOWITZ..........................9
1.5. CÁC MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ CỔ PHIẾU.................................................................. 10
1.5.1. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)........................................................ 10
1.5.2. Mô hình APT và Lý thuyết định giá Arbitrage........................................ 12
1.5.3. Mô hình Fama – French 3 nhân tố................................................................. 13
1.6. TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÔNG TY ĐẾN GIÁ
CỔ PHIẾU – NGHIÊN CỨU CỦA ROBERT NOVY-MARX (2013)..............15
1.7. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU...................................................................................... 18
1.7.1. Nghiên cứu ở nƣớc ngoài................................................................................... 18
1.7.2. Nghiên cứu ở Việt Nam....................................................................................... 19
CHƢƠNG 2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU................................................................... 22
2.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU................................................................................................ 22
2.1.1. Mô hình........................................................................................................................ 22
2.1.2. Định nghĩa các biến............................................................................................... 22
2.2 GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU....................................................................................... 23
2.3 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU.................................................................................................. 23
2.3.1. Thu thập dữ liệu....................................................................................................... 23
2.3.2. Xử lý dữ liệu.............................................................................................................. 24
2.4 XÂY DỰNG CÁC DANH MỤC ĐẦU TƢ............................................................ 26
2.5 ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH................................................................................................ 28
2.6 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH..................................................................................................... 29
2.6.1. Kiểm định hệ số chặn........................................................................................... 29
2.6.2. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng...................................... 29
2.6.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình.............................................................. 30
2.6.4. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan.......................................................... 30
2.6.5. Kiểm định phƣơng sai sai số thay dổi......................................................... 31
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU..................................................................... 33
3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ........................................................................................................... 33
3.2. MA TRẬN HỆ SỐ TƢƠNG QUAN.......................................................................... 35
3.3. ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH............................................................................................... 36
3.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH.................................................................................................... 38
3.4.1. Kiểm định hệ số chặn........................................................................................... 38
3.4.2. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy riêng..................39
3.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình.............................................................. 40
3.4.4. Kiểm định tự tƣơng quan................................................................................... 41
3.4.5. Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi......................................................... 42
CHƢƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH..................................... 45
4.1. KẾT LUẬN.............................................................................................................................. 45
4.2. HÀM Ý CHÍNH SÁCH..................................................................................................... 46
4.3. HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI...47
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (Bản sao)
PHỤ LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
CAPM
: Mô hình định giá tài sản vốn
DMĐT
: Danh mục đầu tƣ
FF3FM
: Mô hình Fama-French 3 nhân tố
GP/A
: Lợi nhuận gộp/Tài sản
HML
: High minus Low
HOSE
: Sở Giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
PMU
: Profitable minus Unprofitable
SMB
: Small minus Big
DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu
bảng
Tên bảng
Trang
2.1
Thiết lập các danh mục đầu tƣ
27
3.1
Thống kê mô tả tỷ suất lợi tức vƣợt trội của các danh mục
đầu tƣ
33
3.2
Thống kê mô tả giá trị các biến giải thích trong mô hình
34
3.3
Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến giải thích
35
3.4
Kết quả ƣớc lƣợng mô hình
36
3.5
Kết quả kiểm định hệ số chặn của mô hình
39
3.6
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy riêng
40
3.7
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
41
3.8
Kết quả kiểm định tự tƣơng quan
42
3.9
Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi
43
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết đề tài
Giải thích và dự đoán sự biến động của tỷ suất lợi tức cổ phiếu là một
trong những lĩnh vực nhận đƣợc nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu
tài chính hiện đại. Hiện nay, trong giới học thuật đã có nhiều nghiên cứu về
các mô hình đầu tƣ tài chính để ứng dụng cho các thị trƣờng chứng khoán
trên thế giới và đƣa ra nhiều kết quả khác nhau ở từng quốc gia ứng với các
khoảng thời gian khác nhau. Đầu tiên phải kể đến nghiên cứu của Sharpe
(1964) và Lintner (1965) về mối quan hệ giữa tỷ suất lợi tức và rủi ro của các
cổ phiếu đƣợc thể hiện qua mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Trong mô
hình này, tỷ suất lợi tức của cổ phiếu chỉ phụ thuộc duy nhất vào “độ nhạy”
của nó so với thị trƣờng, “độ nhạy” này chính là hệ số beta trong mô hình
CAPM. CAPM cho rằng toàn bộ rủi ro của tài sản đƣợc phản ánh vào beta,
ngoài rủi ro thị trƣờng thì không còn rủi ro nào khác. Tuy nhiên, nghiên cứu
thực nghiệm đƣợc thực hiện bởi Fama và French (1992) đã chỉ ra rằng rủi ro
thị trƣờng không phải là biến số giải thích tốt nhất cho sự thay đổi về tỷ suất
lợi tức của các cổ phiếu. Vì vậy, Fama và French (1993) đã đề xuất mô hình 3
nhân tố để bổ sung cho những khiếm khuyết của mô hình CAPM trong việc
giải thích tỷ suất lợi tức kỳ vọng của các cổ phiếu. Trên cơ sở CAPM, Fama
và French (1993) đã đƣa thêm biến quy mô công ty (đo lƣờng bằng giá trị
vốn hóa thị trƣờng) và giá trị công ty (đo lƣờng bằng tỷ số giá trị sổ sách trên
giá trị thị trƣờng – BE/ME) vào mô hình để giải thích cho sự thay đổi về tỷ
suất lợi tức của các cổ phiếu. Mô hình này sau đó đƣợc biết đến với tên gọi là
mô hình Fama – French 3 nhân tố.
Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác cho thấy mô hình Fama-French 3
nhân tố vẫn chƣa giải thích đầy đủ sự biến động của tỷ suất lợi tức của cổ
phiếu. Trong số đó phải kể đến nghiên cứu của Novy-Marx (2013), chỉ ra
2
rằng có sự biến động trong tỷ suất lợi tức cổ phiếu liên quan đến khả năng
sinh lời của công ty mà không đƣợc thể hiện trong mô hình Fama-French 3
nhân tố. Novy-Marx đã chứng minh bằng thực nghiệm rằng khả năng sinh lời
của công ty có sức ảnh hƣởng mạnh mẽ đến tỷ suất lợi tức của cổ phiếu.
Ở Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã ứng dụng các mô hình CAMP, FamaFrench 3 nhân tố vào nghiên cứu thực nghiệm nhƣng chƣa có nghiên cứu nào
ứng dụng kết quả nghiên cứu của Novy-Marx (2013) cho thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam. Xuất phát từ thực tế này, tôi chọn đề tài “Tác động của khả
năng sinh lời đến giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch
chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh” làm đề tài nghiên cứu luận văn của
mình.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài tập trung giải quyết các nội dung cụ thể nhƣ sau:
- Nghiên cứu tác động của khả năng sinh lời của công ty đến giá cổ phiếu
trên cơ sở mở rộng mô hình Fama-French 3 nhân tố tại thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam, cụ thể là trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí
Minh.
- Đề xuất các khuyến nghị và hàm ý chính sách rút ra từ nghiên cứu.
3. Đối tƣợng nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu là tác động của khả năng sinh lời của công ty đến
giá cổ phiếu các công ty niêm yết thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trên cơ
sở mở rộng mô hình Fama-French 3 nhân tố.
4. Phạm vi nghiên cứu
- Nội dung: Đề tài chỉ nghiên cứu tác động của yếu tố khả năng sinh lời
của công ty đến giá cổ phiếu trên cơ sở mở rộng của mô hình Fama-French 3
nhân tố.
3
- Không gian: Đề tài đƣợc thực hiện trên mẫu nghiên cứu gồm 257 cổ
phiếu của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ
Chí Minh.
- Thời gian: Đề tài nghiên cứu trong giai đoạn 3 năm từ ngày 02/01/2014
đến ngày 30/12/2016.
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Mô hình nghiên cứu: Đề tài mở rộng mô hình Fama-French 3 nhân tố
trên cở sở nghiên cứu của Novy-Marx (2013) về tác động của khả năng sinh
lời của công ty đến tỷ suất lợi tức của cổ phiếu.
- Dữ liệu nghiên cứu: Đề tài sử dụng dữ liệu của các cổ phiếu niêm yết
trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 3 năm
(từ ngày 02/01/2014 đến ngày 30/12/2016).
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
- Ý nghĩa khoa học: Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về định giá cổ phiếu.
Trên cơ sở đó, kiểm định tác động của khả năng sinh lời của công ty đến giá
cổ phiếu.
- Ý nghĩa thực tiễn: Giúp các nhà đầu tƣ nhận biết khả năng giải thích
của nhân tố khả năng sinh lời của công ty đối với sự thay đổi tỷ suất lợi tức
của cổ phiếu. Từ đó, các nhà đầu tƣ có thể lƣợng hóa rủi ro và đƣa ra quyết
định đầu tƣ phù hợp trên thị trƣờng chứng khoán.
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 tác động của khả năng
sinh lời của công ty đến giá cổ phiếu
- Chƣơng 2: Thiết kế nghiên cứu
- Chƣơng 3: Kết quả nghiên cứu
- Chƣơng 4: Kết luận và hàm ý chính sách
4
CHƢƠNG 1
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ TÁC
ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÔNG TY
ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU
1.1. KHÁI NIỆM TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO TRONG ĐẦU TƢ
Trong đầu tƣ, mọi quyết định đều dựa trên lợi nhuận và rủi ro, luôn có
sự đánh đổi giữa lợi nhuận thu đƣợc và rủi ro. Nhà đầu tƣ sử dụng tỷ suất lợi
tức hay tỷ suất sinh lời để đo lƣờng khả năng sinh lợi của vốn đầu tƣ.
Theo Nguyễn Minh Kiều (2009):
“Lợi nhuận là thu nhập hay số tiền kiếm đƣợc từ một khoản đầu tƣ.”
“Tỷ suất sinh lời là tỷ lệ phần trăm giữa thu nhập và giá trị khoản đầu tƣ
bỏ ra.”
“Rủi ro là sự sai biệt của lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận kỳ vọng.” Đối
với cổ phiếu, thu nhập mà nhà đầu tƣ có thể nhận đƣợc bao gồm: thu
nhập từ việc tăng giá cổ phiếu, thu nhập do nhận đƣợc cổ tức, thu nhập nhận
đƣợc từ cổ phiếu thƣởng của công ty, thu nhập từ chứng quyền, hay quyền
mua cổ phiếu mới. Tuy nhiên trong đầu tƣ dài hạn, nhà đầu tƣ thƣờng thực
hiện chiến lƣợc mua và giữ thì nguồn thu nhập chính của một cổ phiếu gồm
hai phần chính, đó là cổ tức và sự tăng giá cổ phiếu. Đây là hai bộ phận có thể
quy đổi trực tiếp thành tiền, còn các khoản khác cũng có giá trị tiền tệ (nhƣ
quyền bầu cử, quyền cung cấp thông tin, …) nhƣng không thể quy trực tiếp ra
tiền.
Các loại rủi ro trong đầu tƣ cổ phiếu bao gồm: rủi ro hệ thống và rủi ro
phi hệ thống. Khác với những rủi ro trong kinh doanh các hàng hóa và dịch vụ
thông thƣờng, rủi ro trong đầu tƣ cổ phiếu xảy ra khi có sự khác biệt giữa tỷ
suất sinh lời thực tế và tỷ suất sinh lời kỳ vọng. Sự khác biệt này xảy ra là do
sự biến động của các khoản thu nhập hay những biến động về giá chứng
khoán. Rủi ro theo nghĩa nào đó mà có thể đƣợc loại bỏ hoàn toàn bằng cách
5
đa dạng hóa đƣợc gọi là rủi ro phi hệ thống (hay còn gọi là rủi ro có thể đa
dạng hóa đƣợc). Ngoài ra, có những rủi ro mà nhà đầu tƣ không thể nào tránh
đƣợc cho dù họ có đa dạng hóa danh mục đầu tƣ thế nào đi nữa, loại rủi ro
này gọi là rủi ro hệ thống.
1.2. ĐO LƢỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO CỦA MỘT CỔ
PHIẾU
1.2.1. Đo lƣờng tỷ suất lợi tức
a. Đo lường tỷ suất lợi tức quá khứ
Thu nhập hay lợi tức thời kỳ (Holding period return):
HPR = Giá trị lúc kết thúc khoản đầu tƣ / Giá trị lúc bắt đầu khoản đầu
tƣ
Tỷ suất lợi tức thời kỳ (Holding period yield):
HPY = HPR – 1
Tỷ suất lợi tức hàng năm (Annual Holding Period Yield):
AHPY =
-1
Trong đó, n là số năm đầu tƣ.
HPY =
Trong đó, D là cổ tức cố định trong khoảng thời gian đầu tƣ,
và
lƣợt là giá trị bán ra và giá trị mua vào.
Tỷ suất lợi tức năm theo phƣơng pháp trung bình cộng (AM):
AM =
Với
là tổng các tỷ suất lợi tức nhận đƣợc hàng năm.
Tỷ suất lợi tức năm theo phƣơng pháp trung bình nhân (GM):
GM =
Với
–1
=
.
lần
6
b. Đo lường tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một tài sản
Tỷ suất lợi tức kỳ vọng từ đầu tƣ đƣợc xác định nhƣ sau:
Tỷ suất lợi tức kỳ vọng =
E(R) = P1*R1 + P2*R2 +……+ Pn*Rn
E(R) =
Trong đó, Pi là xác suất xảy ra trạng thái i, Ri là tỷ suất lợi tức của chứng
khoán ở trạng thái i và n là số trạng thái.
1.2.2. Đo lƣờng rủi ro trong đầu tƣ chứng khoán
Phƣơng sai (σ2) =
(Tỷ suất lợi tức i – Tỷ suất lợi tức
kỳ vọng)2
=
Trong đó, Pi là xác suất xảy ra trạng thái i, Ri là tỷ suất lợi tức của chứng
khoán ở trạng thái i và n là số trạng thái.
Độ lệch chuẩn: Độ lệch chuẩn bằng căn bậc hai của phƣơng sai.
σ=
Hệ số biến thiên (CV) =
Đo lƣờng rủi ro với dữ liệu quá khứ:
=
/ (n-1)
Trong đó:
: Phƣơng sai của chuỗi dữ liệu quá khứ;
HPYi: Tỷ suất lợi tức nhận đƣợc trong thời kỳ i;
E(HPY): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng bình quân qua các thời kỳ (theo
phƣơng pháp trung bình cộng);
n: Số thời kỳ
7
1.3. ĐO LƢỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC KỲ VỌNG VÀ RỦI RO CỦA
MỘT DANH MỤC ĐẦU TƢ
1.3.1. Đo lƣờng tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một danh mục đầu
tƣ E(Rp) =
Với
=1
Trong đó:
E(Rp): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tƣ;
wi: Tỷ trọng của chứng khoán thứ i trong danh mục đầu tƣ;
E(Ri): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của chứng khoán i;
n: Số loại chứng khoán trong danh mục đầu tƣ.
1.3.2. Đo lƣờng rủi ro của một danh mục đầu tƣ
a. Hiệp phương sai
Hiệp phƣơng sai là thƣớc đo mức độ dao động cùng với nhau của 2 biến
(tỷ suất lợi tức của 2 tài sản) theo thời gian.
Với 2 chứng khoán, A và B, hiệp phƣơng sai của tỷ suất lợi tức 2 tài sản là:
CovA,B = σ 2 = E{[RA – E(RA)][RB - E(RB)]}
Hiệp phƣơng sai có thể đƣợc tính dựa vào các dự đoán về các tình
huống có thể xảy ra trong tƣơng lai nhƣ sau:
=
Trong đó:
: Hiệp phƣơng sai giữa hai tài sản A và B;
RA,i: Tỷ suất lợi tức có thể nhận đƣợc trên tài sản A trong tình huống I
(định nghĩa tƣơng tự cho RB,I);
E(RA): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng trên tài sản A (định nghĩa tƣơng tự cho
E(RB));
Pi: Xác suất xảy ra tình huống i;
n: Số tình huống có thể xảy ra.
8
Trong trƣờng hợp sử dụng dữ liệu quá khứ, hiệp phƣơng sai của tỷ suất
lợi tức 2 cổ phiếu A và B đƣợc tính nhƣ sau:
=
Trong đó:
E(RA), E(RB): Tỷ suất lợi tức trung bình cộng trên tài sản A, tài sản B;
n: Số thời kỳ;
RA,t: Tỷ suất lợi tức vào thời kỳ t của chứng khoán A;
RB,t: Tỷ suất lợi tức vào thời kỳ t của chứng khoán B.
b. Hệ số tương quan
ρA,B =
Trong đó:
ρA,B: hệ số tƣơng quan của hai chuỗi tỷ suất lợi tức;
σA: độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức chứng khoán A;
σB: độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức chứng khoán B.
c. Độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư
Markowitz (1952) đã đƣa ra công thức tính độ lệch chuẩn của danh mục
đầu tƣ nhƣ sau:
=
Trong đó:
: Độ lệch chuẩn của danh mục đầu tƣ;
wi: Tỷ trọng của tài sản thứ i trong danh mục đầu tƣ;
σi2: Phƣơng sai của tỷ suất lợi tức trên chứng khoán i;
covij: Hiệp phƣơng sai của tỷ suất lợi tức trên chứng khoán i và j.
9
1.4. LÝ THUYẾT DANH MỤC ĐẦU TƢ CỦA MARKOWITZ
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. Lý
thuyết danh mục đầu tƣ hiện đại nhấn mạnh tính đa dạng hóa của danh mục
đầu tƣ so với việc lựa chọn các chứng khoán riêng lẻ.
Harry Makowitz (1952) 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.
Markowitz cho rằng việc lựa chọn các cổ phiếu có lợi tức di chuyển ngƣợc
chiều nhau có thể làm giảm độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức kỳ vọng. Bên
cạnh đó, Markowitz còn phát triển các nguyên lý cơ bản về xây dựng danh
mục đầu tƣ.
Các giả định của lý thuyết danh mục đầu tƣ Markowitz nhƣ sau:
- Các nhà đầu tƣ xem mỗi khoản đầu tƣ khác nhau đƣợc đại diện cho
một sự phân phối xác suất của tỷ suất lợi tức kỳ vọng trong một vài thời kỳ
nắm giữ.
- Các nhà đầu tƣ luôn tối đa hóa tỷ suất lợi tức kỳ vọng trong một thời kỳ
nhất định.
- Các nhà đầu tƣ đánh giá rủi ro của danh mục dựa trên cơ sở phƣơng sai
(hoặc độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức kỳ vọng).
- 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.
- 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.
10
Nội dung cơ bản của lý thuyết Markowitz là: Một danh mục đầu tƣ đƣợc
xem là hiệu quả nếu không có danh mục đầu tƣ nào khác có cùng mức rủi ro
(hoặc rủi ro thấp hơn) mà có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn, hoặc có cùng tỷ
suất sinh lợi kỳ vọng (hay tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn) nhƣng lại có rủi
ro thấp hơn.
1.5. CÁC MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ CỔ PHIẾU
1.5.1. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)
a. Các giả định của mô hình CAPM
Trên cơ sở của lý thuyết danh mục đầu tƣ, Sharpe (1963) và Lintner
(1964) đã phát triển lý thuyết thị trƣờng vốn, nền tảng của mô hình định giá
tài sản vốn CAPM. Mặc dù cũng có một số mô hình khác ra đời để giải thích
động thái thị trƣờng nhƣng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái
niệm và có khả năng ứng dụng sát với thực tiễn. Cũng nhƣ bất kỳ mô hình
nào khác, mô hình này cũng chỉ là một sự đơn giản hoá hiện thực nhƣng nó
vẫn cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích. Các giả thiết của mô
hình CAPM có thể đƣợc tóm tắt nhƣ sau:
- Nhà đầu tƣ là những ngƣời chấp nhận giá khi tham gia thị trƣờng.
- Các nhà đầu tƣ đầu tƣ trong một khoảng thời gian đơn.
- Hoạt động đầu tƣ chỉ giới hạn với những tài sản tài chính khả mại.
- Tất cả các tài sản đều có thể mua bán và có thể chia nhỏ không hạn chế.
- Đƣợc phép mua bán khống, vay và cho vay ở mức lợi tức phi rủi ro
không hạn chế.
- Thông tin không đắt đỏ và luôn sẵn có đối với tất cả các nhà đầu tƣ.
- Quyết định của nhà đầu tƣ chỉ dựa vào giá trị kỳ vọng và phƣơng sai
của tỷ suất lợi tức, tức là:
+ Phân phối của tỷ suất lợi tức tuân theo quy luật phân phối chuẩn hoặc,
+ Hàm hữu dụng của nhà đầu tƣ là hàm bậc 2.
11
- Các nhà đầu tƣ là những ngƣời có lý trí, lựa chọn danh mục đầu tƣ tối
ƣu theo mô hình Markowitz.
- Các nhà đầu tƣ không phải chịu các chi phí giao dịch cũng nhƣ các loại
thuế thu nhập từ chứng khoán.
- Tất cả các nhà đầu tƣ đều có cùng một đánh giá về triển vọng tƣơng lai
của các chứng khoán. Nói cách khác họ cùng ƣớc lƣợng về phân phối xác
suất của tỷ suất lợi tức tƣơng lai trên chứng khoán.
b. Mô hình CAPM với nhân tố phần bù rủi ro thị trường
Mô hình này phát biểu rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán
bằng lợi nhuận phi rủi ro (risk-free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên
cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó. Rủi ro không mang tính hệ
thống không đƣợc xem xét trong mô hình này do nhà đầu tƣ có thể xây dựng
danh mục đầu tƣ đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này.
Trong mô hình CAPM, mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro đƣợc diễn
tả bởi công thức sau:
Trong đó:
E(Ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất
kỳ; Rf là lợi nhuận phi rủi ro;
E(Rm) là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục thị trƣờng;
βiM là hệ số beta thị trƣờng của danh mục tài sản i.
Hệ số β là một tham số phản ánh mối quan hệ giữa độ biến động của giá
chứng khoán với sự biến động của mức giá chung trên thị trƣờng. Nó phản
ánh độ nhạy cảm của chứng khoán với các nhân tố rủi ro hệ thống.
Nếu chứng khoán có β bằng 1, có nghĩa là giá chứng khoán đó sẽ di
chuyển cùng bƣớc đi với thị trƣờng. Nếu chứng khoán có β nhỏ hơn 1, có
nghĩa là chứng khoán đó sẽ có mức thay đổi ít hơn mức thay đổi của thị
12
trƣờng. Nếu β lớn hơn 1 thì giá chứng khoán sẽ thay đổi nhiều hơn mức dao
động của thị trƣờng.
Sự chênh lệch giữa tỷ suất lợi tức ƣớc tính và tỷ suất lợi tức yêu cầu đƣợc
gọi là hệ số alpha của cổ phiếu. Nếu alpha dƣơng, cổ phiếu đang bị định giá
thấp. Ngƣợc lại nếu alpha âm, cổ phiếu đang bị định giá cao. Nếu alpha bằng 0,
cổ phiếu này đƣợc định giá tƣơng xứng với rủi ro hệ thống của nó.
Ƣu điểm của mô hình CAPM: Mô hình CAPM khá đơn giản và dễ ứng
dụng trong thực tiễn.
Nhƣợc điểm: Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ suất lợi tức của cổ
phiếu chịu tác động của nhiều yếu tố chứ không chỉ riêng phần bù rủi ro thị
trƣờng. Do đó, cần bổ sung thêm biến vào mô hình.
1.5.2. Mô hình APT và Lý thuyết định giá Arbitrage
Lý thuyết APT: Khi các chứng khoán có cùng hệ số beta nhƣng tỷ suất
lợi tức khác nhau thì sẽ tạo ra cơ hội kinh doanh chênh lệch giá. Nhà đầu tƣ
có thể đạt đƣợc lợi nhuận phi rủi ro bằng việc mua tài sản với tỷ suất lợi tức
kỳ vọng cao hơn và bán khống tài sản có tỷ suất lợi tức kỳ vọng thấp hơn.
Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của chứng khoản đƣợc mô tả theo mô hình APT:
E(Ri) = Rf + βi1f1 + βi2f2 +...+ βikfk
Trong đó:
-
E(Ri): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của tài sản i nếu các nhân tố rủi ro khác
không đổi;
-
Rf: Lãi suất phi rủi ro;
-
βij: Độ nhạy của tỷ suất lợi tức trên tài sản i đối với nhân tố rủi ro j;
-
fk: Phần bù rủi ro nhân tố k = E(RFi) - Rf.
Ƣu điểm của mô hình APT: Ƣu điểm lớn nhất của APT là cho phép đƣa
vào mô hình nhiều yếu tố khác nhau để tăng cƣờng mức độ phù hợp của mô
hình với những nền kinh tế đặc thù và những giai đoạn cụ thể.
13
Nhƣợc điểm của mô hình APT: APT không xác định đƣợc đâu là các
biến độc lập đúng đắn mà để cho ngƣời dùng tùy chọn các yếu tố rủi ro, khác
với CAPM chỉ xét một biến xác định và nhất quán.
1.5.3. Mô hình Fama – French 3 nhân tố
Những nghiên cứu trên thị trƣờng chứng khoán Mỹ cho thấy rằng tỷ suất
sinh lời trung bình ít có mối quan hệ với β trong mô hình CAPM của Sharpe
và Lintner (1965). Những nhân tố khác không có trong CAPM lại có khả năng
giải thích đối với tỷ suất lợi tức trung bình, bao gồm các nhân tố quy mô
(ME), đòn bẩy, thu nhập/giá (E/P), và giá sổ sách trên giá thị trƣờng
(BE/ME). Fama và French (1993) nghiên cứu sự liên hệ của các nhân tố này
và thấy rằng khi kết hợp với nhau, nhân tố ME và BE/ME có khả năng giải
thích mạnh hơn hẳn nhân tố đòn bẩy và E/P. Kết quả là, hai nhân tố ME và
BE/ME giải thích tốt tỷ suất lợi tức trung bình theo nghiên cứu của Fama và
French trên NYSE, Amex và NASDAQ giai đoạn 1963-1990. Những danh
mục mô phỏng các nhân tố quy mô và BE/ME khác nhau nhiều trong tỷ suất
lợi tức. Điều này cho thấy nhân tố quy mô và BE/ME thật sự là đại diện cho
độ nhạy cảm đối với các nhân tố rủi ro phổ biến trong tỷ suất lợi tức cổ phiếu.
Tuy nhiên chỉ hai nhân tố này thì không giải thích đƣợc sự chênh lệch lớn
giữa tỷ suất lợi tức trung bình và lãi suất phi rủi ro. Phần còn lại đƣợc giải
thích bởi nhân tố thị trƣờng. Với mẫu của Fama và French, chênh lệch α của
tỷ suất lợi tức ƣớc tính và tỷ suất lợi tức kỳ vọng theo hồi quy ba nhân tố (tỷ
suất lợi tức vƣợt trội thị trƣờng, tỷ suất lợi tức danh mục mô phỏng quy mô
và BE/ME) gần bằng 0, có nghĩa là ba nhân tố này đã giải thích tốt cho tỷ suất
lợi tức chứng khoán.
Vào tháng 6 mỗi năm t từ 1963 đến 1991, tất cả chứng khoán đƣợc xếp
theo quy mô và chia thành 2 nhóm: quy mô nhỏ (small - S) và quy mô lớn
(big - B) với tỷ lệ 50%-50%. Những chứng khoán này cũng đƣợc chia theo
14
giá trị số sách trên giá trị thị trƣờng (BE/ME) thành 3 nhóm: thấp (low - L),
trung bình (medium - M) và cao (high - H) với các điểm gãy là 30% - 40% 30%. BE/ME đƣợc tính là giá trị sổ sách cổ phần thƣờng/giá trị thị trƣờng
vào cuối tháng 12 của năm (t-1). Fama và French chia các chứng khoán theo
quy mô thành 2 nhóm và theo BE/ME thành 3 nhóm vì theo Fama-French
(1992) thì nhân tố BE/ME có vai trò quan trọng hơn quy mô trong việc tác
động lên tỷ suất lợi tức trung bình.
Trên cơ sở phân chia đó, 6 danh mục đầu tƣ đƣợc hình thành: SL, SM,
SH, BL, BM, BH. Ví dụ danh mục BL bao gồm những chứng khoán của công
ty có quy mô lớn và BE/ME thấp. Fama-French sử dụng kỳ quan sát là tháng
trong 29 năm. Tỷ suất lợi tức trung bình hàng tháng của mỗi danh mục đƣợc
tính với trọng số là % giá trị vốn hoá thị trƣờng của mỗi chứng khoán trong
tổng giá trị vốn hóa thị trƣờng của danh mục. Fama và French sử dụng cách
tiếp cận hồi quy chuỗi thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972), đƣa ra
mô hình:
Rit - Rft = αi + βi (Rmt – Rft) + siSMBt + hiHMLt + eit
Trong đó:
- Ri: Tỷ suất lợi tức của của danh mục i;
- Rf: Lãi suất phi rủi ro;
- Rm: Tỷ suất sinh lời của danh mục thị trƣờng.
- SMB (Small minus Big): phần bù quy mô, bằng chênh lệch giữa tỷ suất
lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ suất
lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có quy mô lớn.
- HML (High minus Low): phần bù giá trị, bằng chênh lệch giữa tỷ suất
lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao (cổ
phiếu giá trị) và tỷ suất lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có
tỷ số BE/ME thấp (cổ phiếu tăng trƣởng).
15
- βi, si, hi lần lƣợt là các hệ số phản ánh độ nhạy của các nhân tố MRP,
SMB, HML trong mô hình.
- αi là hệ số chặn của mô hình, cũng chính là chênh lệch giữa tỷ suất lợi
tức thực tế và tỷ suất lợi tức kỳ vọng theo mô hình,
- et là sai số ngẫu nhiên của mô hình.
Ƣu điểm của mô hình Fama-French 3 nhân tố: Các nghiên cứu thực
nghiệm cho thấy mô hình FF3FM có mức độ giải thích cao hơn, biểu hiện qua
hệ số R2 cao hơn so với mô hình CAPM.
Nhƣợc điểm của mô hình Fama-French 3 nhân tố: Một số nghiên cứu
thực nghiệm chỉ ra α của FF3FM trong một số trƣờng hợp lớn hơn 0. Điều
này chứng tỏ mặc dù đã đƣợc bổ sung hai biến mới liên quan đến quy mô và
BE/ME nhƣng các nhân tố trong mô hình vẫn chƣa giải thích hết biến động
của tỷ suất lợi tức của cổ phiếu.
1.6. TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÔNG TY ĐẾN
GIÁ CỔ PHIẾU – NGHIÊN CỨU CỦA ROBERT NOVY-MARX (2013)
Fama-French (2006) dựa trên mô hình chiết khấu cổ tức đã chỉ ra tác
động của khả năng sinh lời của công ty đến tỷ suất lợi tức của cổ phiếu.
Trong mô hình chiết khấu cổ tức, giá trị thị trƣờng của một cổ phiếu
bằng giá trị hiện tại của cổ tức kỳ vọng nhận đƣợc trong tƣơng lai.
Trong đó:
Mt: giá trị thị trƣờng của cổ phiếu ở thời điểm t;
E(Dt+τ): cổ tức kỳ vọng nhận đƣợc trong thời gian nắm giữ cổ phiếu;
r: tỷ suất lợi tức yêu cầu
Theo Miller and Modiglia (1961):
16
Trong đó:
dBt+τ = (B
t+τ
–B
t+τ -1):
Sự thay đổi trong tổng giá trị sổ sách trên một
cổ phần trong khoảng thời gian từ t + τ –1 đến t + τ;
Yt+τ: thu nhập trên vốn cổ phấn tại thời điểm t+τ;
Chia cả 2 vế của phƣơng trình trên cho giá trị sổ sách của cổ phiếu B t, ta
đƣợc:
Fama-French chỉ ra rằng nếu giữ các yếu tố còn lại không đổi, giá trị
Bt/Mt càng cao kéo theo tỷ suất lợi tức kỳ vọng càng cao, trong khi các công
ty có khả năng sinh lời (đƣợc đo lƣờng bằng lợi nhuận ròng - earnings) kỳ
vọng cao hơn sẽ có tỷ suất lợi tức kỳ vọng cao hơn.
Thông qua việc kiểm định các danh mục đầu tƣ, Fama và French (2006)
đã phát hiện ra biến lợi nhuận ròng (earnings) không đóng góp nhiều thông tin
hơn hai biến quy mô công ty và giá trị sổ sách trên giá trị trƣờng của vốn chủ
sở hữu trong việc giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.
Tuy nhiên, Novy-Marx (2010) phân tích các chỉ tiêu lợi nhuận gộp trên
tài sản, lợi nhuận ròng và dòng tiền nhàn rỗi (free cash flow) trong nghiên cứu
của mình và kết luận, lợi nhuận gộp trên tài sản là nhân tố phản ánh tốt nhất
khả năng sinh lời của công ty trong việc giải thích tỷ suất sinh lời của cổ
phiếu.
Theo Novy-Marx (2013), có sự biến động trong tỷ suất lợi tức của cổ
phiếu liên quan đến khả năng sinh lời của công ty mà không đƣợc giải thích
trong mô hình Fama-French 3 nhân tố. Novy-Marx cho rằng “Gross
profitabity” mới là chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời của công ty tốt hơn so
với chỉ tiêu lợi nhuận ròng (earnings) của Fama-French (2006).
17
“Gross profits is the cleanest accounting measure of true economic
profitability. The farther down the income statement one goes, the more
polluted profitability measures become, and the less related they are to true
economic profitability” [14, p. 5]. Tạm dịch: Lợi nhuận gộp là cách đo lƣờng
kế toán “sạch nhất” của khả năng sinh lời. Càng về phía dƣới của báo cáo kết
quả hoạt động kinh doanh, cách đo lƣờng lợi nhuận càng bị nhiễu, và càng ít
liên quan đến khả năng sinh lời kinh tế thật sự.
Novy-Marx tính toán chỉ tiêu “Gross profitability” bằng cách lấy lợi
nhuận gộp chia cho tổng tài sản (GP/A), trong đó lợi nhuận gộp đƣợc xác
định bằng doanh thu trừ đi giá vốn hàng bán. Chỉ tiêu “Gross profitability”
đƣợc đƣa vào mô hình nghiên cứu thông qua nhân tố PMU (Profitable minus
Unprofitable), đƣợc xác định bằng bằng chênh lệch giữa tỷ suất lợi tức của
danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có khả năng sinh lời và tỷ suất lợi tức
của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu không sinh lời. Nói chính xác hơn
dựa trên cách phân chia danh mục đầu tƣ, PMU đƣợc xác định bằng chênh
lệch giữa tỷ suất lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có khả
năng sinh lời cao và tỷ suất lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu
có khả năng sinh lời thấp.
Novy-Marx cho rằng, với cách tính bằng lợi nhuận gộp chia cho tổng tài
sản (GP/A), chỉ tiêu “Gross profitability” ít bị ảnh hƣởng bởi các hoạt động
khác của công ty so với chỉ tiêu lợi nhuận ròng (earnings). Hay nói cách khác,
lợi nhuận ròng chứa nhiều thông tin gây nhiễu hơn là GP/A. Ví dụ, việc gia
tăng quảng cáo hoặc nghiên cứu và phát triển (R&D) sẽ làm tăng doanh thu,
tuy nhiên lại làm giảm lợi nhuận ròng trong báo cáo kết quả hoạt động kinh
doanh.
