Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên
thị trường chứng khoán Việt Nam
Võ Xuân Vinh

Võ Văn Phong

Viện Nghiên cứu kinh doanh,
Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Trung tâm Pháp Việt đào tạo về quản lý (CFVG)
Thành phố Hồ Chí Minh

Viện Nghiên cứu kinh doanh,

Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh.

Bài báo này xem xét vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên
thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam, giai đoạn từ tháng 01/2012 đến
tháng 12/2017. Trong đó, nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp thiết kế
danh mục và phương pháp kiểm định khác nhau để làm rõ mối quan hệ nêu
trên. Với mẫu toàn bộ các cổ phiếu trên thị trường, kết quả không cung cấp
bằng chứng thống nhất và có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu
ứng momentum. Tuy nhiên, khi xem xét hiệu ứng momentum ở các nhóm
quy mô khác nhau, kết quả cho thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh
về sự tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn, hiệu ứng momentum trung
hạn (11 tháng tham chiếu) ở nhóm quy mô trung bình. Ngược lại, hiệu ứng
momentum hầu như không tồn tại ở hai nhóm quy mô nhỏ nhất và nhóm quy
Interaction of size and momentum effect in Viet Nam stock market

This paper examines the interaction of size and momentum effect in Viet Nam stock market. The sample
period is from January 2012 to December 2017. For shed more light on that, we use different designs of
portfolios and different methods of testing in this paper. In full sample, we find that there are little significant

evidences to support the existence of momentum effect, and our results of momentum effect are inconsistent.
However, we find the strong evidences that both short-term momentum effect (the formation period are 05
months) and intermediate-term momentum effect (the formation period are 11 months) exist in the medium
size group (the third-size group in Quintiles). In meanwhile, we suggest that momentum effect doesn’t exist in
two smallest groups and two largest groups. Interestingly, we also find the significant evidences that the onemonth momentum effect exist in two largest groups.
Keywords: momentum effect, size effect, interaction
Vinh Xuan Vo, Assoc. Prof. PhD.
Email:
Institute of Business Research, University of Economics Ho Chi Minh City and CFVG Ho Chi Minh City, University
of Economics Ho Chi Minh City
Phong Van Vo, MEc.
Email:
Institute of Business Research, University of Economics Ho Chi Minh City
Ngày nhận: 17/06/2019

© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X

Ngày nhận bản sửa: 08/08/2019

55

Ngày duyệt đăng: 27/08/2019

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 209- Tháng 10. 2019


Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam

mô lớn nhất. Ngoài ra, ở hai nhóm quy mô lớn nhất, kết quả cho thấy bằng
chứng về sự tồn tại của hiệu ứng momentum với khung thời gian tham chiếu
trong một tháng, trái ngược với hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn.
Từ khóa: hiệu ứng momentum, quy mô, tương tác.

1. Giới thiệu
Xem xét trên TTCK Mỹ, giai đoạn 19651989, Jegadeesh và Titman (1993) được
xem như là nghiên cứu đầu tiên chứng
minh về sự tồn tại hiệu ứng momentum
khi cho thấy các cổ phiếu có tỷ suất sinh
lợi (TSSL) lũy tích cao hơn trong khung
thời gian từ 03 đến 12 tháng trước thì tiếp
tục có TSSL cao hơn trong khung thời
gian tương ứng sau đó. Từ phát hiện này,
nhiều nghiên cứu khác đã tiếp tục chứng
minh hiệu ứng momentum tồn tại rõ rệt
trên TTCK Mỹ, cũng như rộng khắp trên
toàn cầu. Với sự phổ biến của hiệu ứng
momentum, các chủ đề nghiên cứu liên
quan đến hiệu ứng momentum cũng rất
phong phú và đa dạng. Một trong số các
chủ đề đó là mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu.
Một số nghiên cứu cho thấy hiệu ứng
momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm các
cổ phiếu quy mô nhỏ hơn. Rouwenhorst
(1998) cho thấy chiến lược momentum ở
nhóm quy mô nhỏ nhất có TSSL cao hơn
ở nhóm quy mô lớn nhất, hàm ý hiệu ứng
momentum có xu hướng thể hiện mạnh

hơn ở nhóm cổ phiếu nhỏ hơn trên TTCK
của 12 quốc gia Châu Âu. Hong và cộng
sự (2000) cho thấy mối quan hệ giữa hiệu
ứng momentum và quy mô cổ phiếu tạo đồ
thị chữ U ngược và chiến lược momentum
có TSSL giảm dần từ nhóm quy mô nhỏ
thứ ba đến nhóm quy mô lớn nhất trên
TTCK Mỹ giai đoạn 1980- 1996. Một số
nghiên cứu sau đó với mẫu dữ liệu phong

56

phú và cập nhật hơn cũng đều đồng nhất
cho thấy hiệu ứng momentum thể hiện
mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô nhỏ
hơn trên TTCK Mỹ (Avramov & Hore,
2017; Fama & French, 2008; Jegadeesh &
Titman, 2001; Novy-Marx, 2012). Ngoài
ra, một số nghiên cứu khác trên TTCK Úc
cũng cho kết quả tương tự về mối quan hệ
giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ
phiếu (Demir và cộng sự, 2004; Marshall
& Cahan, 2005).
Ngược lại, một số nghiên cứu khác lại cho
thấy hiệu ứng momentum thể hiện mạnh
hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô lớn hơn.
Trên TTCK Úc giai đoạn 1979- 2005,
Brailsford và O’Brien (2008) xem xét
hiệu ứng momentum cho năm nhóm quy
mô khác nhau bằng cách sử dụng nhiều

phương pháp nghiên cứu khác nhau. Các
kết quả đều cho thấy hiệu ứng momentum
chỉ tồn tại ở nhóm 500 cổ phiếu có quy mô
lớn nhất, hàm ý hiệu ứng momentum thể
hiện mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô
lớn hơn. Kết quả nghiên cứu của O’Brien
và cộng sự (2010) trên TTCK Úc và một
số nghiên cứu khác trên TTCK Mỹ cũng
cho thấy kết quả tương tự về mối quan hệ
giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ
phiếu (Alhenawi, 2015; Chaves, 2016).
Không chỉ vậy, một số nghiên cứu khác
lại cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu là không
tồn tại. Trên TTCK Mỹ, giai đoạn 19272011, Israel và Moskowitz (2013) sử
dụng phương pháp phân tích danh mục
hai biến phụ thuộc để xem xét hiệu ứng

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019


VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG

momentum ở năm nhóm quy mô khác
nhau. Kết quả cho thấy sự tồn tại của
hiệu ứng momentum ở cả năm nhóm quy
mô nhưng sự khác biệt TSSL của chiến
lược momentum giữa nhóm quy mô nhỏ
nhất và nhóm quy mô lớn nhất lại không
có ý nghĩa thống kê. Do đó, tác giả kết

luận không có mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu. Teplova
và Mikova (2015) có kết luận tương tự
trên TTCK Nhật Bản khi cho thấy hiệu
ứng momentum không tồn tại trên cả mẫu
toàn bộ 1.125 cổ phiếu trên thị trường và
mẫu con gồm 580 cổ phiếu quy mô lớn
nhất.
Một cách tổng quan, các nghiên cứu
trước trong kho tàng học thuật nước
ngoài cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu vẫn còn
là vấn đề nghiên cứu có nhiều kết luận
trái chiều, cần được làm rõ. Đồng thời,
các nghiên cứu trước cũng cho thấy sự
khác biệt trong các kết quả có thể là do
sử dụng các phương pháp thiết kế danh
mục, phương pháp nghiên cứu và mẫu
nghiên cứu khác nhau (TTCK các quốc
gia khác nhau, giai đoạn khác nhau). Mặt
khác, trên TTCK Việt Nam, Võ Xuân
Vinh và Võ Văn Phong (2019) đã chứng
minh hiệu ứng momentum tồn tại trong
khung thời gian tham chiếu ngắn hạn
nhưng không tồn tại hiệu ứng với khung
thời gian tham chiếu trung hạn. Tuy nhiên,
nghiên cứu này mới chỉ xem xét hiệu ứng
momentum ở khía cạnh tổng thể thị trường
mà không xem xét sự khác biệt của hiệu
ứng momentum ở các nhóm quy mô khác

nhau.
Với khe hở nghiên cứu nêu trên, tác giả đã
lựa chọn chủ đề “Vai trò của quy mô đối
với hiệu ứng momentum trên TTCK Việt
Nam” để thực hiện trong nghiên cứu này.

Nghiên cứu nhằm cung cấp bằng chứng
thực nghiệm về mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu trên TTCK
Việt Nam, cũng như góp phần làm rõ khe
hở lý thuyết về mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và hiệu ứng quy mô trong kho
tàng học thuật. Đồng thời, nghiên cứu cũng
cung cấp bằng chứng giúp cho các nhà
đầu tư hiểu rõ hơn về hiệu ứng momentum
trong quá trình xem xét các chiến lược đầu
tư theo hiệu ứng này.
Phần nội dung còn lại của bài báo này
được cấu trúc như sau: Phần 2 trình bày
dữ liệu và phương pháp nghiên cứu, Phần
3 trình bày kết quả nghiên cứu và nội dung
thảo luận, Phần 4 nêu các kết luận và hàm
ý của bài báo.
2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
2.1. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu bao gồm giá đóng cửa hàng ngày1
của các cổ phiếu giao dịch trên Sở Giao
dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí
Minh (HOSE) trong giai đoạn từ ngày
31/12/2010 đến ngày 31/12/2017 để xây

dựng các biến trong giai đoạn nghiên cứu
từ tháng 01/2012 đến tháng 12/2017 (72
tháng). Trong đó, danh sách cổ phiếu năm
y được cập nhật các cổ phiếu niêm yết
mới trong năm y-1 và không bao gồm các
cổ phiếu hủy niêm yết trong giai đoạn thu
thập dữ liệu. Tác giả đo lường TSSL cổ
phiếu i tháng t theo công thức: Ri,t = (Pt/
Pt-1) - 1 với Pt, Pt-1 là giá đóng cửa điều
chỉnh tháng t và tháng t-1.
Tương tự các nghiên cứu trước, momentum của cổ phiếu i tại thời điểm t với
khung thời gian tham chiếu J tháng (J = n Dữ liệu được thu thập từ website Vietstock: https://
finance.vietstock.vn/ket-qua-giao-dich
1

Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng

57


Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam

m + 1) từ tháng t - n đến tháng t - m được
đo lường bằng lũy tích TSSL cổ phiếu i từ
tháng t - m đến tháng t - n, công thức như
sau:
MOMmni,t =

(1 + Ri,t-j) − 1

Trong đó, MOMnmi,t là momentum của cổ
phiếu i tại thời điểm t với khung thời gian
tham chiếu từ tháng t - n đến tháng t - m;
Ri,t-j là TSSL cổ phiếu i tại tháng t - j.
Theo đó, các biến momentum được xem
xét trong nghiên cứu này với các khung
thời gian tham chiếu khác nhau bao gồm:
biến momentum ngắn hạn (MOM0206)
và biến momentum 06 tháng trung hạn
(MOM0712) và biến momentum 11 tháng
trung hạn (MOM0212). Ngoài ra, tác giả
cũng xem xét biến đảo được ngắn hạn2
(REV) tháng t được đo lường bởi TSSL
cổ phiếu tháng liền trước; biến quy mô
(LnSIZE) tháng t được đo lường bởi
logarit tự nhiên của giá trị vốn hóa thị
trường của cổ phiếu tại cuối tháng liền
trước.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1. Phương pháp phân tích danh mục
Phương pháp phân tích danh mục là
phương pháp đánh giá TSSL chiến lược
đầu tư vào các danh mục được xây dựng
theo phương pháp thiết kế xác định. Mỗi
phương pháp thiết kế chiến lược đều gồm
các nội dung cơ bản: Biến cơ sở, cấu trúc
phân chia danh mục, tỷ trọng các cổ phiếu
trong danh mục, khung thời gian đầu tư.
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng cấu
Jegadeesh (1990) đã chứng minh sự tồn tại của hiệu

ứng đảo ngược ngắn hạn khi cho thấy các cổ phiếu có
TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một tháng liền trước thì
có TSSL thấp hơn (cao hơn) trong tháng kế tiếp, trái
ngược với hiệu ứng momentum.
2

58

trúc phân chia ngũ phân vị3, khung thời
gian đầu tư 01 tháng tương tự Võ Xuân
Vinh và Võ Văn Phong (2019) nhưng có
điểm khác biệt khi xem xét với tỷ trọng cổ
phiếu trong danh mục trong cả hai trường
hợp: tỷ trọng bằng nhau (equal weight)
và tỷ trọng theo giá trị vốn hóa thị trường
(value weight).
Phương pháp phân tích danh mục đơn
biến: Là phương pháp phân tích TSSL
chiến lược đầu tư vào các danh mục được
thiết kế với một biến cơ sở. Xem xét hiệu
ứng momentum, tại thời điểm đầu mỗi
tháng t, các cổ phiếu được sắp xếp theo
giá trị của biến momentum từ thấp đến cao
và phân chia các cổ phiếu vào các danh
mục theo cấu trúc ngũ phân vị. Danh mục
các cổ phiếu có momentum cao nhất được
gọi là danh mục Winner, ngược lại danh
mục các cổ phiếu có momentum thấp nhất
được gọi là danh mục Loser. Với tỷ trọng
các cổ phiếu trong danh mục xác định,

chiến lược giao dịch mà đồng thời nắm
giữ vị thế mua đối với danh mục Winner
và nắm giữ vị thế bán đối với danh mục
Loser tại thời điểm đầu tháng t được gọi là
chiến lược WML (Winner Minus Loser)
tháng t. Xem xét trong giai đoạn nghiên
cứu, sự tồn tại của hiệu ứng momentum
được chứng minh khi TSSL chiến lược
WML có giá trị bình quân dương và kết
quả kiểm định sự khác biệt so với 0 có
ý nghĩa thống kê. Tương tự hiệu ứng
momentum, tác giả cũng sử dụng phương
pháp phân tích danh mục đơn biến để xem
xét sự tồn tại của hiệu ứng đảo ngược
ngắn hạn, hiệu ứng quy mô4 trên TTCK
Việt Nam.
Các cổ phiếu được phân chia vào các danh mục với
số lượng cổ phiếu bằng nhau và bằng 20% tổng số
lượng cổ phiếu.
3

Theo Banz (1981), hiệu ứng quy mô là hiện tượng cổ
phiếu có quy mô lớn hơn (nhỏ hơn) thì có TSSL thấp
hơn (cao hơn).
4

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019


VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG

Phương pháp phân tích danh mục hai
biến: Là phương pháp phân tích TSSL
chiến lược đầu tư vào các danh mục được
thiết kế với hai biến, một biến kiểm soát
và một biến cơ sở. Nghiên cứu này sử
dụng biến kiểm soát là biến quy mô và
biến cơ sở là biến momentum để xem xét
tác động của biến quy mô đến hiệu ứng
momentum. Tại thời điểm đầu mỗi tháng
t, các cổ phiếu được sắp xếp theo quy mô
từ nhỏ đến lớn và phân chia các cổ phiếu
vào các danh mục quy mô theo cấu trúc
ngũ phân vị. Với mỗi danh mục quy mô,
tác giả xây dựng chiến lược WML tương
tự phương pháp xây dựng danh mục đơn
biến.
2.2.2. Phương pháp hồi quy dữ liệu chéo
Fama-Macbeth
Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ
liệu chéo được giới thiệu bởi Fama và
MacBeth (1973) Eugene cho mẫu dữ liệu
tổng thể (full sample) và các nhóm quy
mô khác nhau (size-subsample) để đánh
giá sự khác biệt của mối quan hệ giữa yếu
tố momentum và TSSL cổ phiếu trong
các mẫu nghiên cứu. Các mô hình hồi quy
trong nghiên cứu gồm:

Mô hình hồi quy đơn biến: Ri,t = αt + βX, t

× Xi, t + εt
Mô hình hồi quy hai biến: Ri,t = αt + βSIZE, t
× LnSIZEi, t + βX,t × Xi,t + εt
Trong đó, biến phụ thuộc Ri,t là TSSL cổ
phiếu i, tháng t; Xi,t là các biến độc lập
gồm biến đảo ngược ngắn hạn và các biến
momentum của cổ phiếu i, tháng t; biến
LnSIZEi,t là quy mô của cổ phiếu i, tháng t.
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Bảng 1 trình bày kết quả thống kê mô tả
các biến trong mẫu nghiên cứu. Kết quả
cho thấy biến Rm và biến REV đều xem
xét TSSL trong khung thời gian 01 tháng
và có giá trị bình quân xấp xỉ nhau ở mức
2,1%. Bên cạnh đó, biến MOM0206,
MOM0712 cho thấy TSSL lũy tích trong
khung thời gian tham chiếu có giá trị bình
quân lần lượt là 10,13% và 9,44%. Với
biến MOM02012, kết quả cho thấy TSSL
lũy tích trong khung thời gian tham chiếu
11 tháng là 20,74%. Và cuối cùng, kết quả
thống kê mô tả cũng cho thấy giá trị bình
quân biến quy mô tính theo logarit ở mức
6,38. Bảng 2 trình bày ma trận hệ số tương
quan giữa các biến trong nghiên cứu. Kết

Bảng 1. Thống kê mô tả
Biến

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Nhỏ nhất

Lớn nhất

Rm

18480

0.0217

0.127

-0.6521

2.7096

REV

18480

0.0211

0.1279

-0.6521

2.7096

MOM0206

18480

0.1013

0.3233

-0.9252

5.5901

MOM0712

18480

0.0944

0.3503

-0.9315

4.7006

MOM0212

18480

0.2074

0.5503

-0.9297

9.7112

LnSIZE

18480

6.3802

1.6013

2.5649

12.5097

Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012-12/2017. Rm là TSSL cổ phiếu tần suất tháng, REV là biến đảo
ngược ngắn hạn, MOM0206 là biến momentum ngắn hạn, MOM0212 là biến momentum 11 tháng trung hạn,
MOM0712 là biến momentum 06 tháng trung hạn, LnSIZE là biến quy mô (tính theo logarit tự nhiên)
Nguồn: Tính toán của tác giả
Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng

59

Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Bảng 2. Ma trận hệ số tương quan
 

Rm

REV

MOM0206

MOM0712

MOM0212

Rm

1

REV

0.0149

1

MOM0206

-0.0309

-0.0209

1

MOM0712

0.0204

0.0326

0.0197

1

MOM0212

-0.0001

0.012

0.6554

0.7156

1

LnSIZE

-0.0384

0.0313

0.0739

0.1086

0.1223

LnSIZE

1

Nguồn: Tính toán của tác giả

quả cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa
02 biến MOM0206, MOM0712 và biến
MOM0212 với hệ số tương quan khá cao
lần lượt là 0,65 và 0,71. Ngoài ra, các hệ
số tương quan giữa biến LnSIZE và các
biến còn lại đều có giá trị khá thấp nên tác

giả loại bỏ khả năng xảy ra hiện tượng đa
cộng tuyến do mối quan hệ của các cặp
biến tương ứng với các hệ số này.
Bảng 3 trình bày kết quả phân tích danh
mục đơn biến với tỷ trọng các cổ phiếu

Bảng 3. Kết quả phân tích danh mục đơn biến
 

1(Low)

2

3

4

5(High)

5-1(WML) t-stat

Tỷ trọng bằng nhau
REV

0.0189

0.0219

0.0213

0.0248

0.0223

0.0034

(0.74)

MOM0206

0.0174

0.0185

0.0206

0.0261

0.0266

0.0092*

(1.67)

MOM0712

0.0185

0.0189

0.0222

0.0249

0.0246

0.0061

(1.05)

MOM0212

0.0185

0.018

0.0226

0.0228

0.0273

0.0088

(1.32)

LnSIZE

0.0297

0.0214

0.0225

0.0169

0.0188

-0.0109** (-2.13)

Tỷ trọng theo giá trị vốn hóa thị trường
REV

0.0112

0.0169

0.0124

0.0274

0.0202

0.009

(1.46)

MOM0206

0.0121

0.0192

0.0143

0.0159

0.0247

0.0126

(1.56)

MOM0712

0.0155

0.0207

0.0228

0.02

0.0155

0

(0)

MOM0212

0.0136

0.0188

0.0209

0.0157

0.0201

0.0065

(0.67)

LnSIZE

0.0282

0.0219

0.0223

0.0169

0.0177

-0.0105

(-1.6)

Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012-12/2017. Các biến cơ sở gồm: REV, MOM0206, MOM0212,
MOM0712, LnSIZE. Đầu tháng t, các cổ phiếu được sắp xếp theo giá trị biến cơ sở từ thấp đến cao và phân
chia vào 05 danh mục theo cấu trúc ngũ phân vị (danh mục 1 là danh mục có giá trị biến cơ sở thấp nhất,
danh mục 5 là danh mục có giá trị biến cơ sở cao nhất). Tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục là tỷ trọng
bằng nhau hoặc tỷ trọng theo vốn hóa thị trường, khung thời gian đầu tư là 01 tháng. Tương ứng mỗi biến cơ
sở, cột 1 đến cột 5 trình bày TSSL bình quân của danh mục 1 đến 5, cột kí hiệu 5-1 trình bày TSSL bình quân
của chiến lược đầu tư WML. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t. *, **, *** hàm ý kết quả kiểm định
có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả

60

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019


VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG

trong danh mục theo hai trường hợp: tỷ
trọng bằng nhau và tỷ trọng theo vốn hóa
thị trường. Kết quả cho thấy chiến lược
WML theo biến MOM0206 có TSSL là
0,92% mỗi tháng và có ý nghĩa thống kê
ở mức ý nghĩa 10% trong trường hợp tỷ
trọng bằng nhau. Ngược lại, chiến lược
WML theo biến MOM0206 có TSSL là
1,26% nhưng không có ý nghĩa thống
kê trong trường hợp tỷ trọng theo vốn
hóa thị trường. Kết quả hàm ý hiệu ứng
momentum ngắn hạn tồn tại trong trường
hợp tỷ trọng bằng nhau nhưng lại không
tồn tại trong trường hợp tỷ trọng theo
vốn hóa thị trường. Sự khác biệt này có
thể hàm ý tồn tại sự ảnh hưởng của yếu
tố quy mô đến hiệu ứng momentum ngắn
hạn trên TTCK Việt Nam. Trong khi đó,
TSSL tất cả chiến lược WML theo các
biến MOM0712, MOM0212 và REV đều
không có ý nghĩa thống kê, hàm ý việc
không tồn tại hiệu ứng momentum trung

hạn, hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn. Các
kết quả phân tích danh mục đơn biến
ở Bảng 3 cho thấy sự tồn tại hiệu ứng
momentum trên TTCK Việt Nam có sự
khác biệt với các khung thời gian tham
chiếu khác nhau của biến momentum và tỷ
trọng cổ phiếu trong danh mục khác nhau.

Sự khác biệt này tương tự kết quả một
số nghiên cứu trên TTCK các nước khác
(Brailsford & O’Brien, 2008; Novy-Marx,
2012; Teplova & Mikova, 2015).
Bảng 4 trình bày kết quả phân tích danh
mục hai biến với biến kiểm soát là quy
mô và tỷ trọng các cổ phiếu trong danh
mục theo hai trường hợp: Tỷ trọng bằng
nhau và tỷ trọng theo vốn hóa thị trường.
Trường hợp tỷ trọng bằng nhau, chiến
lược WML theo biến MOM0206 và biến
MOM0212 đều có TSSL dương và có ý
nghĩa thống kê ở nhóm quy mô 3, quy
mô 4 nhưng không có ý nghĩa thống kê
ở các nhóm quy mô còn lại. Với biến cơ
sở là biến MOM0712, chiến lược WML
có TSSL dương và có ý nghĩa thống kê
ở nhóm quy mô 3 với mức ý nghĩa 10%
nhưng không có ý nghĩa ở các nhóm quy
mô còn lại. Với trường hợp tỷ trọng theo
vốn hóa thị trường, chiến lược WML theo
biến momentum bao gồm cả ngắn hạn và

trung hạn đều có kết quả tương tự trường
hợp tỷ trọng bằng nhau. Nhìn chung, kết
quả phân tích danh mục hai biến cho thấy
sự tồn tại của mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu. Cụ thể,
hiệu ứng momentum ngắn hạn và hiệu ứng

Bảng 4. Kết quả phân tích danh mục hai biến với biến kiểm soát là quy mô
SIZE

1(Small)

2

3

4

5(Large)

Tỷ trọng bằng nhau
REV

-0.0068

-0.0049

0.0015

0.0112

0.0171***

(-0.68)

(-0.54)

(0.22)

(1.64)

(2.91)

0.0044

0.0048

0.0184**

0.0175**

0.0119

(0.49)

(0.5)

(2.31)

(2.11)

(1.55)

0.0081

0.008

0.0127*

0.0077

0.0028

(0.78)

(0.85)

(1.69)

(0.96)

(0.42)

MOM0212

0.0031

0.0077

0.0223***

0.0162*

0.0069

 

(0.32)

(0.69)

(2.69)

(1.81)

(0.98)

MOM0206
MOM0712

Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng

61


Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Tỷ trọng theo vốn hóa thị trường
REV

-0.0102

-0.0004

0.0012

0.0113*

0.0102

(-1.04)

(-0.05)

(0.17)

(1.56)

(1.45)

0.006

0.0034

0.0199**

0.0186**

0.0096

(0.69)

(0.33)

(2.43)

(2.16)

(1.05)

0.0058

0.0053

0.0133*

0.0063

-0.0018

(0.57)

(0.53)

(1.76)

(0.8)

(-0.21)

MOM0212

0.0041

0.0069

0.0244***

0.016*

0.0014

 

(0.44)

(0.6)

(2.93)

(1.84)

(0.15)

MOM0206
MOM0712

Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012- 12/2017. Đầu tháng t, toàn bộ cổ phiếu được sắp xếp theo quy
mô từ nhỏ đến lớn và phân chia theo cấu trúc ngũ phân vị thành 05 danh mục hay 05 nhóm quy mô từ 1
đến 5 (quy mô 1 là quy mô nhỏ nhất, quy mô 5 là quy mô lớn nhất). Tiếp đó, với mỗi nhóm quy mô, các cổ

phiếu trong nhóm tiếp tục được sắp xếp theo giá trị biến cơ sở từ thấp đến cao và phân chia theo cấu trúc
ngũ phân vị thành 05 danh mục. Tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục là tỷ trọng bằng nhau hoặc tỷ trọng
theo vốn hóa thị trường, khung thời gian đầu tư là 01 tháng. Tương ứng mỗi biến cơ sở (REV, MOM0206,
MOM0712, MOM0212), cột 1 đến cột 5 trình bày TSSL bình quân của các chiến lược đầu tư WML theo
biến cơ sở tại mỗi nhóm quy mô từ 1 đến 5. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t. *, **, *** hàm ý kết
quả kiểm định có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả

momentum 11 tháng trung hạn chỉ tồn tại
ở nhóm quy mô 3 và quy mô 4; hiệu ứng
momentum 06 tháng trung hạn chỉ tồn tại
ở nhóm quy mô 3. Bên cạnh đó, kết quả
cũng cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng
momentum và quy mô cổ phiếu có sự khác
biệt với các khung thời gian tham chiếu
khác nhau, tỷ trọng khác nhau tương tự các
nghiên cứu trước (Chaves, 2016; NovyMarx, 2012; Teplova & Mikova, 2015).
Với biến REV, trường hợp tỷ trọng bằng
nhau, chiến lược WML chỉ có TSSL
dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý
nghĩa 1% ở nhóm quy mô 5 nhưng không
có ý nghĩa ở các nhóm quy mô còn lại.
Trường hợp tỷ trọng vốn hóa thị trường,
chiến lược WML theo biến REV chỉ
có TSSL dương và có ý nghĩa thống kê
với mức ý nghĩa 10% ở nhóm quy mô 4
nhưng không có ý nghĩa ở các nhóm quy
mô còn lại. Kết quả này cho thấy sự tồn
tại của hiệu ứng trái ngược với hiệu ứng
đảo ngược ngắn hạn ở hai nhóm quy mô

62

lớn nhất: danh mục các cổ phiếu có TSSL
cao hơn (thấp hơn) trong một tháng trước
đó thì có TSSL cao hơn (thấp hơn) trong
một tháng kế tiếp. Do có tính chất tương
tự hiệu ứng momentum nên tác giả gọi là
hiệu ứng momentum 01 tháng ngắn hạn,
kết quả này tương tự Naughton và cộng sự
(2008)5 trên TTCK Trung Quốc.
Bảng 5 trình bày kết quả hồi quy FamaMacbeth với mẫu dữ liệu gồm toàn bộ
cổ phiếu trên thị trường. Kết quả cho
thấy toàn bộ hệ số ước lượng của tất cả
các biến momentum đều có dấu dương
và không có ý nghĩa thống kê. Kết quả
này hàm ý việc không có bằng chứng có
ý nghĩa thống kê về sự tồn tại của hiệu
ứng momentum, tương tự một số nghiên
cứu trên TTCK các nước châu Á khác
như Nhật Bản (Chui và cộng sự, 2000;
Xem xét trên TTCK Trung Quốc, giai đoạn 19952005, Naughton và cộng sự (2008) cho thấy sự tồn
tại của hiệu ứng momentum với nhiều khung thời gian
tham chiếu khác nhau gồm: 01 tháng, từ 03 tháng đến
12 tháng và hơn 12 tháng
5

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019

VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG

Bảng 5. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu toàn bộ cổ phiếu
Model _cons

1

3
4
5
6
7
8
9

MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE

0.0224*** -0.0011
(3.64)

2

REV

Avg. R2 F-statistic P-value

0.0188 0

0.9439

0.023

0.2979

(-0.07)

0.0194***

0.0098

(3.18)

(1.05)

0.02***

0.0058

(3.32)

(0.72)

1.1

0.0179 0.52

0.4745

0.0208 0.63

0.4311

0.0359***

-0.0022** 0.0139 4.15

0.0454

(3.37)

(-2.04)

0.0365*** -0.0015

-0.0022** 0.0323 2.03

(3.46)

(-2.01)

0.0194***

0.0044

(3.07)

(0.79)

(-0.1)

0.034***

0.0105

-0.0023** 0.037

(3.22)

(1.1)

(-2.04)

2.69

0.0748
0.0954

0.0335***

0.0069

-0.0022** 0.0311 2.43

(3.46)

(0.85)

(-2.03)

0.0327***

0.005

-0.0021*

(3.25)

(0.88)

(-1.99)

0.1387

0.0343 2.36

0.1014

Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu gồm toàn bộ cổ phiếu trên
thị trường, giai đoạn 01/2012-12/2017. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số
chuẩn Newey và West (1987)(Sai số chuẩn Newey và West (1987) nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai
số thay đổi và tự tương quan chuỗi trong mô hình hồi quy).
*, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 6. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 1
Model _cons

1

3

4
5

MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE

0.0299*** -0.0083
(3.67)

2

REV

Avg. R2 F-statistic P-value

0.0504 0.06

0.8003

0.0492 0.13

0.7167

0.0463 1.01

0.3183

0.0501 0

0.9981

(-0.25)

0.0273***

-0.0059

(3.47)

(-0.36)

0.0282***

0.0136

(3.34)

(1.01)

0.0271***

0

(3.36)

(0)

0.057*

-0.0059 0.0324 0.85

(1.88)

(-0.92)

0.3601

Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng

63


Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Model _cons

REV

6

0.0539*

-0.0014

-0.0051 0.0818 0.28

(1.7)

(-0.04)

(-0.74)

7
8
9

MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE

Avg. R2 F-statistic P-value

0.0585*

-0.0043

-0.0067 0.0806 0.61

(1.94)

(-0.27)

(-1.07)

0.0604**

0.0145

-0.0069 0.0764 1.16

(2.08)

(1.06)

(-1.09)

0.0611**

0.0014

-0.0074 0.0809 0.63

(2.01)

(0.11)

(-1.12)

0.7585
0.5484
0.3206
0.5336

Ghi chú: Đầu mỗi tháng trong giai đoạn 01/2012-12/2017, toàn bộ cổ phiếu được sắp xếp theo quy mô từ
nhỏ đến lớn và phân chia theo cấu trúc ngũ phân vị thành 05 nhóm quy mô từ 1 đến 5 (quy mô 1 là quy mô
nhỏ nhất, quy mô 5 là quy mô lớn nhất). Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với
mẫu con là các cổ phiếu thuộc nhóm quy mô 1. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với
sai số chuẩn Newey và West (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý
nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 7. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 2
Model _cons

1

3
4
5
6
7
8
9

MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE

0.0236*** -0.0083
(3.83)

2

REV

Avg. R2 F-statistic P-value

0.0705 0.09

0.7679

0.056

0.16

0.688

0.042

0.42

0.5189

0.0531 0.27

0.6039

0.0175 2.04

0.1574

0.0864 1.16

0.3196
0.2144

(-0.3)

0.0191***

0.0054

(3.1)

(0.4)

0.0172***

0.009

(2.82)

(0.65)

0.0171***

0.0048

(2.78)

(0.52)

-0.041

0.0112

(-0.96)

(1.43)

-0.0417

-0.005

0.0116

(-1)

(-0.18)

(1.51)

-0.0568

0.005

0.0136* 0.0734 1.57

(-1.34)

(0.36)

(1.74)

-0.0278

0.0076

0.0078

(-0.63)

(0.54)

(0.93)

-0.0397

0.0036

0.01

(-0.89)

(0.38)

(1.2)

0.0601 0.58

0.5625

0.0707 0.79

0.4567

Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc
nhóm quy mô 2. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West
(1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả

64

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019

VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG

Bảng 8. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 3
Model _cons

1

3
4
5
6
7
8
9

MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE

0.0227*** -0.0033

Avg. R2 F-statistic P-value

0.0401 0.02

0.8866

0.0491 3.13

0.0814

0.0426 2.19

0.1436

0.0468 6.65

0.012

0.0422

-0.0039 0.0144 0.21

0.645

(0.8)

(-0.46)

(3.68)
2

REV

(-0.14)

0.0184***

0.02*

(2.94)

(1.77)

0.0213***

0.0133

(3.51)

(1.48)

0.0189***

0.0134**

(2.89)

(2.58)

0.0211

-0.0042

-0.0004 0.0546 0.02

(0.41)

(-0.18)

(-0.04)

0.0523

0.0202*

-0.0061 0.0624 1.89

(1.03)

(1.8)

(-0.74)

0.0291

0.0132

-0.0017 0.0571 1.14

(0.57)

(1.5)

(-0.21)

0.0269

0.0134**

-0.0017 0.061

(0.52)

(2.56)

(-0.21)

3.3

0.9838
0.1589
0.3257
0.0425

Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc
nhóm quy mô 3. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West
(1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 9. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 4
Model _cons

1

3
4
5
6
7

MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE

0.0165*** 0.0533**
(3.01)

2

REV

Avg. R2 F-statistic P-value

0.043

4.53

(2.13)

0.0136**

0.0167

(2.44)

(1.34)

0.0145***

0.0055

(2.73)

(0.44)

0.0128**

0.0026

(2.24)

(0.32)

0.0536 1.81

0.183

0.0488 0.19

0.6647

0.0552 0.1

0.7534

0.0137

0.0006 0.0198 0.01

(0.31)

(0.08)

0.013

0.0515**

0.0005 0.0626 2.21

(0.29)

(2.1)

(0.08)

0.0296

0.0367

0.0168

-0.0023 0.0717 1

0.9329
0.1175
0.3739

Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng

65

Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Model _cons

REV

(0.68)
8
9

MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE

(1.37)

Avg. R2 F-statistic P-value

(-0.36)

0.014

0.0061

0.0001 0.0682 0.12

(0.31)

(0.49)

(0.02)

0.0144

0.0026

-0.0002 0.0738 0.05

(0.34)

(0.32)

(-0.04)

0.8873
0.9483

Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc
nhóm quy mô 4. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West
(1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 10. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 5
Model _cons

REV

1

0.017**

0.0838***

(2.61)

(3.38)

2
3
4
5
6
7
8
9

MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE

Avg. R2 F-statistic P-value

0.0454 11.41

0.0012

0.049

1.63

0.2056

0.035

0.22

0.6443

0.0436 0.37

0.5455

0.0262

-0.0009 0.0425 0.21

0.6483

(1.26)

(-0.46)

0.0165**

0.0133

(2.54)

(1.28)

0.0183***

0.0044

(2.75)

(0.46)

0.0169**

0.0043

(2.46)

(0.61)

0.0242

0.0826***

-0.0009 0.0835 6.07

(1.19)

(3.45)

(-0.46)

0.0238

0.0137

-0.001

(1.17)

(1.3)

(-0.47)

0.0904 0.96

0.02

0.0045

-0.0003 0.0742 0.11

(1.04)

(0.45)

(-0.15)

0.022

0.0048

-0.0007 0.0838 0.28

(1.11)

(0.66)

(-0.35)

0.0037
0.389
0.8917
0.7577

Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc
nhóm quy mô 5. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West
(1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả

Iihara và cộng sự, 2004; Liu & Lee, 2001;
Teplova & Mikova, 2015), Đài Loan
(Hao và cộng sự, 2016; Lin và cộng sự,
2016) và Trung Quốc (Chen và cộng sự,

66

2010; Nartea và cộng sự, 2017; Wang,
2004). Bên cạnh đó, kết quả lại cho thấy
các hệ số ước lượng của biến quy mô đều
có dấu âm và có ý nghĩa thống kê với

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019


VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG

mức ý nghĩa 5% hoặc 10%, cho thấy sự

tồn tại của hiệu ứng quy mô trên TTCK
Việt Nam, tương tự (Banz, 1981; Fama &
French, 1993, 1996).
Bảng 6 đến Bảng 10 trình bày kết quả hồi
quy Fama-Macbeth với mẫu dữ liệu gồm
cổ phiếu ở mỗi nhóm quy mô lần lượt từ
nhóm quy mô 1 đến quy mô 5. Kết quả về
hệ số ước lượng của biến quy mô ở Bảng
6 đến Bảng 10 đều không có ý nghĩa thống
kê, cho thấy yếu tố quy mô không tác
động đến TSSL cổ phiếu ở cả năm nhóm
quy mô. Bảng 6 và Bảng 7 cho thấy hầu
hết hệ số ước lượng của các biến cũng như
kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình
đều không có ý nghĩa thống kê. Do đó,
kết quả này hàm ý việc không tồn tại cả
hiệu ứng momentum, hiệu ứng đảo ngược
ngắn hạn ở nhóm quy mô 1 và nhóm quy
mô 2. Bên cạnh đó, kết quả tại Bảng 8
cho thấy các hệ số ước lượng của biến
MOM0206, MOM0212 đều có dấu dương
và có ý nghĩa thống kê. Kết quả hàm ý sự
tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn,
hiệu ứng momentum 11 tháng trung hạn
ở nhóm quy mô 3. Ngược lại, hệ số ước
lượng của các biến MOM0712, REV đều
không có ý nghĩa thống kê, hàm ý việc
không tồn tại các hiệu ứng này ở nhóm
quy mô 3. Cuối cùng, kết quả Bảng 9 và
Bảng 10 cho thấy các hệ số ước lượng của

biến REV đều có dấu dương và có ý nghĩa
thống kê mạnh. Kết quả hàm ý cổ phiếu
có TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một
tháng liền trước thì có TSSL cao hơn (thấp
hơn) trong một tháng sau đó. Kết quả này
cho thấy việc không tồn tại hiệu ứng đảo
ngược ngắn hạn nhưng tồn tại hiệu ứng
trái ngược với hiệu ứng đảo ngược ngắn
hạn ở nhóm quy mô 4 và nhóm quy mô 5.
Có thể thấy, hầu hết kết quả hồi quy
Fama-Macbeth ở 05 nhóm quy mô là

tương tự kết quả phân tích danh mục hai
biến ở Bảng 4. Xem xét cả hai phương
pháp, kết quả cho thấy bằng chứng có ý
nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của
hiệu ứng momentum ngắn hạn và hiệu ứng
momentum 11 tháng trung hạn ở nhóm
quy mô 3 (là nhóm các cổ phiếu có quy
mô trung bình) và ngược lại ở các nhóm
quy mô còn lại. Kết quả này hoàn toàn
khác biệt với các nghiên cứu trước về mối
quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy
mô cổ phiếu như: Hiệu ứng momentum
thể hiện mạnh hơn ở nhóm quy mô nhỏ
hơn (Avramov & Hore, 2017; Demir và
cộng sự, 2004; Fama & French, 2008;
Hong và cộng sự, 2000; Jegadeesh &
Titman, 2001; Marshall & Cahan, 2005;
Novy-Marx, 2012; Rouwenhorst, 1998);

mạnh hơn ở nhóm quy mô lớn hơn
(Alhenawi, 2015; Brailsford & O’Brien,
2008; Chaves, 2016; O’Brien và cộng sự,
2010); không tồn tại mối quan hệ nêu trên
(Israel & Moskowitz, 2013; Teplova &
Mikova, 2015). Đồng thời, kết quả cũng
thống nhất cho thấy việc không tồn tại
mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum
06 tháng trung hạn và quy mô cổ phiếu
(tương tự Israel & Moskowitz, 2013;
Teplova & Mikova, 2015). Ngoài ra, kết
quả cũng cho thấy hiệu ứng momentum 01
tháng chỉ tồn tại ở hai nhóm quy mô lớn
nhất và không tồn tại ở các nhóm quy mô
còn lại.
4. Kết luận và hàm ý
4.1. Kết luận
Nghiên cứu này xem xét sự tồn tại của
hiệu ứng momentum cũng như vai trò
của yếu tố quy mô đối với hiệu ứng
momentum trên TTCK Việt Nam, giai
đoạn từ tháng 01/2012 đến tháng 12/2017.
Trong đó, nghiên cứu sử dụng nhiều

Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng

67


Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam

phương pháp nghiên cứu để xem xét mối
quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy
mô cổ phiếu gồm: Phân tích danh mục
với các phương pháp thiết kế danh mục
khác nhau và hồi quy Fama-Macbeth với
các mẫu dữ liệu theo quy mô khác nhau.
Các kết quả không cho thấy bằng chứng
thống nhất và có ý nghĩa thống kê mạnh
về sự tồn tại của hiệu ứng momentum
trên TTCK Việt Nam, tương tự một số
nghiên cứu trên TTCK các nước châu
Á khác như Nhật Bản (Chui và cộng sự,
2000; Iihara và cộng sự, 2004; Liu &
Lee, 2001; Teplova & Mikova, 2015),
Đài Loan (Hao và cộng sự, 2016; Lin và
cộng sự, 2016) và Trung Quốc (Chen và
cộng sự, 2010; Nartea và cộng sự, 2017;
Wang, 2004). Bên cạnh đó, phương pháp
phân tích danh mục hai biến và hồi quy
Fama-Macbeth cho từng nhóm quy mô có
kết quả đồng nhất về sự tồn tại của mối
quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy
mô cổ phiếu trên TTCK Việt Nam: Hiệu
ứng momentum ngắn hạn và hiệu ứng
momentum 11 tháng trung hạn đều thể
hiện mạnh hơn ở nhóm các cổ phiếu có
quy mô trung bình. Kết quả này là phát
hiện hoàn toàn mới so với các nghiên
cứu trước về mối quan hệ giữa hiệu ứng

momentum và quy mô cổ phiếu. Ngoài ra,
các kết quả cũng cho thấy hiệu ứng đảo
ngược ngắn hạn không tồn tại trên TTCK

Việt Nam nhưng tồn tại hiệu ứng trái
ngược là hiệu ứng momentum 01 tháng ở
hai nhóm quy mô lớn nhất.
4.2. Hàm ý
Kết quả nghiên cứu cung cấp thêm bằng
chứng thực nghiệm liên quan đến hiệu ứng
momentum và chiến lược đầu tư theo hiệu
ứng momentum để làm phong phú hơn
kho tàng học thuật về chủ đề này. Mặc
dù kết quả nghiên cứu không cho thấy
bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh về
sự tồn tại của hiệu ứng momentum trên
TTCK Việt Nam nhưng nghiên cứu cũng
cho thấy chiến lược đầu tư theo hiệu ứng
momentum ngắn hạn có TSSL ở mức
0,92% mỗi tháng với tỷ trọng các cổ phiếu
trong danh mục bằng nhau. Bên cạnh đó,
kết quả cũng cho thấy chiến lược đầu
tư theo hiệu ứng momentum ở nhóm cổ
phiếu quy mô trung bình (quy mô 3) có
TSSL từ 1,27% đến 2,23% mỗi tháng với
tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục bằng
nhau và có TSSL từ 1,33% đến 2,44% mỗi
tháng với tỷ trọng cổ phiếu trong danh
mục theo vốn hóa thị trường. Do đó, kết
quả nghiên cứu cho thấy nhà đầu tư có

thể xem xét tìm kiếm lợi nhuận từ chiến
lược đầu tư theo hiệu ứng momentum trên
TTCK Việt Nam ■

Tài liệu tham khảo
1. Alhenawi, Y. (2015). On the interaction between momentum effect and size effect. Review of Financial Economics,
26(1), 36-46.
2. Avramov, D., & Hore, S. (2017). Cross-sectional factor dynamics and momentum returns. Journal of financial
markets, 32(1), 69-96.
3. Banz, R. W. (1981). The relationship between return and market value of common stocks. Journal of financial
Economics, 9(1), 3-18.
4. Brailsford, T., & O’Brien, M. A. (2008). Disentangling size from momentum in Australian stock returns. Australian
Journal of Management, 32(3), 463-484.
5. Chaves, D. B. (2016). Idiosyncratic momentum: US and international evidence. The Journal of Investing, 25(2),
64-76.
6. Chen, X., Kim, K. A., Yao, T., & Yu, T. (2010). On the predictability of Chinese stock returns. Pacific-Basin
Finance Journal, 18(4), 403-425.

68

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019


VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG

7. Chui, A. C., Titman, S., & Wei, K. J. (2000). Momentum, Legal Systems and Ownership Structure: An Analysis of
Asian Stock Markets. Working Paper. University of Texas.
8. Demir, I., Muthuswamy, J., & Walter, T. (2004). Momentum returns in Australian equities: The influences of size,
risk, liquidity and return computation. Pacific-Basin Finance Journal, 12(2), 143-158.
9. Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of financial

Economics, 33(1), 3-56.
10.Fama, E. F., & French, K. R. (1996). Multifactor explanations of asset pricing anomalies. The Journal of Finance,
51(1), 55-84.
11.Fama, E. F., & French, K. R. (2008). Dissecting anomalies. The Journal of Finance, 63(4), 1653-1678.
12.Fama, E. F., & MacBeth, J. D. (1973). Risk, return, and equilibrium: Empirical tests. The Journal of Political
Economy, 78(3), 607-636.
13.Hao, Y., Chu, H.-H., Ho, K.-Y., & Ko, K.-C. (2016). The 52-week high and momentum in the Taiwan stock market:
Anchoring or recency biases? International Review of Economics & Finance, 43(1), 121-138.
14.Hong, H., Lim, T., & Stein, J. C. (2000). Bad news travels slowly: Size, analyst coverage, and the profitability of
momentum strategies. The Journal of Finance, 55(1), 265-295.
15.Iihara, Y., Kato, H. K., & Tokunaga, T. (2004). The winner–loser effect in Japanese stock returns. Japan and the
World Economy, 16(4), 471-485.
16.Israel, R., & Moskowitz, T. J. (2013). The role of shorting, firm size, and time on market anomalies. Journal of
financial Economics, 108(2), 275-301.
17.Jegadeesh, N. (1990). Evidence of predictable behavior of security returns. The Journal of Finance, 45(3), 881898.
18.Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market
efficiency. The Journal of Finance, 48(1), 65-91.
19.Jegadeesh, N., & Titman, S. (2001). Profitability of momentum strategies: An evaluation of alternative
explanations. The Journal of Finance, 56(2), 699-720.
20.Lin, C., Ko, K.-C., Feng, Z.-X., & Yang, N.-T. (2016). Market dynamics and momentum in the Taiwan stock market.
Pacific-Basin Finance Journal, 38(1), 59-75.
21.Liu, C., & Lee, Y. (2001). Does the momentum strategy work universally? Evidence from the Japanese stock
market. Asia-Pacific Financial Markets, 8(4), 321-339.
22.Marshall, B. R., & Cahan, R. M. (2005). Is the 52-week high momentum strategy profitable outside the US? Applied
Financial Economics, 15(18), 1259-1267.
23.Nartea, G. V., Kong, D., & Wu, J. (2017). Do extreme returns matter in emerging markets? Evidence from the
Chinese stock market. Journal of Banking & Finance, 76(1), 189-197.
24.Naughton, T., Truong, C., & Veeraraghavan, M. (2008). Momentum strategies and stock returns: Chinese evidence.
Pacific-Basin Finance Journal, 16(4), 476-492.
25.Newey, W. K., & West, K. D. (1987). A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation

consistent covariance matrix. Econometrica, 55(3), 703-708.
26.Novy-Marx, R. (2012). Is momentum really momentum? Journal of financial Economics, 103(3), 429-453.
27.O’Brien, M. A., Brailsford, T., & Gaunt, C. (2010). Interaction of size, book to market and momentum effects in
Australia. Accounting and Finance, 50(1), 197-219.
28.Rouwenhorst, K. G. (1998). International momentum strategies. The Journal of Finance, 53(1), 267-284.
29.Teplova, T., & Mikova, E. (2015). New evidence on determinants of price momentum in the Japanese stock market.
Research in International Business and Finance, 34(1), 84-109.
30.Võ Xuân Vinh, & Võ Văn Phong. (2019). Hiệu ứng Momentum, hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn - Nghiên cứu thực
nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Kinh Tế & Phát Triển, 264(6), 1-12.
31.Wang, C. (2004). Relative strength strategies in China’s stock market: 1994–2000. Pacific-Basin Finance Journal,
12(2), 159-177.

Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng

69