Đo lường ảnh hưởng của các nhân tố đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu doanh nghiệp ngành xây dựng bằng mô hình fama french

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
-------------

NGUYỄN ĐĂNG THANH

ĐO LƯỜNG ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN
TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU DOANH NGHIỆP
NGÀNH XÂY DỰNG BẰNG MÔ HÌNH FAMA-FRENCH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2011


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
-------------

NGUYỄN ĐĂNG THANH

ĐO LƯỜNG ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN
TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU DOANH NGHIỆP
NGÀNH XÂY DỰNG BẰNG MÔ HÌNH FAMA-FRENCH

Chuyên ngành : Kinh Tế - Tài Chính - Ngân Hàng
Mã số: 60.31.12

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS. LÊ THỊ LANH

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2011


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tôi, có sự hỗ trợ từ người
hướng dẫn khoa học là PGS.TS. Lê Thị Lanh và những bạn bè, đồng nghiệp đã
giúp đỡ tôi trong quá trình làm nghiên cứu để hoàn thành luận văn này. Các nội
dung nghiên cứu và kết quả trong luận văn này là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ công trình nào.

Thành Phố Hồ Chí Minh, năm 2011
Tác giả

Nguyễn Đăng Thanh


MỤC LỤC

MỞ ĐẦU.................................................................................................................................................. 1
CHƯƠNG 1 MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA – FRENCH VÀ CÁC CHỨNG CỨ
THỰC NGHIỆM................................................................................................................................... 6
1.1.

Những tiền đề ra đời mô hình ba nhân tố Fama - French.......................................... 6

1.1.1. Lý thuyết danh mục đầu tư............................................................................................... 6
1.1.1.1.

Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của một tài sản riêng lẻ........................................ 6

1.1.1.2.

Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư gồm nhiều tài sản........6

1.1.1.3.

Đường biên hiệu quả của các danh mục đầu tư............................................ 7

1.1.1.4.

Mức độ chấp nhận rủi ro và lựa chọn danh mục của nhà đầu tư............8

1.1.2. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và những bất thường của CAPM.......10

1.2.

1.1.2.1.

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM............................................................. 10

1.1.2.2.

Những bất thường của mô hình CAPM........................................................ 13

Mô hình ba nhân tố Fama – French và những nghiên cứu thực nghiệm..........15

1.2.1. Mô hình ba nhân tố Fama – French............................................................................ 15

1.2.2. Những nghiên cứu thực nghiệm về mô hình ba nhân tố Fama – French......19
Kết luận chương 1.............................................................................................................................. 24
CHƯƠNG 2 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH FAMA – FRENCH ĐO LƯỜNG ẢNH
HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU DOANH
NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG.................................................................................................. 25
2.1. Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam, ngành Xây dựng và cổ
phiếu ngành Xây dựng...................................................................................................................... 25
2.1.1. Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam.................................................. 25
2.1.2. Quy mô niêm yết của doanh nghiệp ngành Xây dựng......................................... 31
2.1.3. Rủi ro tổng thể và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngành Xây dựng...................33
2.1.4. Thực trạng hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp ngành Xây
dựng……………………………………………………………………………...34
2.1.4.1.

Tốc độ tăng trưởng sụt giảm trong 9 tháng đầu năm 2011....................34

2.1.4.2.

Hiệu quả sử dụng vốn và khả năng trả nợ kém.......................................... 36


2.1.4.3.

Hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lợi thấp........................................... 37

2.1.5. Khó khăn và triển vọng phát triển của ngành Xây dựng.................................... 39
2.1.5.1.

Một số khó khăn ngành Xây dựng đang phải đối mặt............................. 39

2.1.5.2.

Triển vọng phát triển của ngành Xây dựng................................................. 41

2.1.6. Cổ phiếu doanh nghiệp ngành Xây dựng.................................................................. 42
2.2. Ứng dụng mô hình Fama – French đo lường ảnh hưởng của ba nhân tố đến tỷ
suất sinh lợi cổ phiếu doanh nghiệp ngành Xây dựng.......................................................... 44
2.2.1. Xây dựng mô hình Fama – French đối với cổ phiếu ngành Xây dựng..........44
2.2.2. Dữ liệu mẫu nghiên cứu.................................................................................................. 45
2.2.3. Xây dựng các danh mục cổ phiếu theo quy mô vốn hóa và tỷ số BE/ME .. 47

2.2.4. Rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của các danh mục cổ phiếu.........................51
2.2.5. Kiểm định mô hình ba nhân tố Fama – French đối với cổ phiếu doanh
nghiệp ngành Xây dựng............................................................................................................... 53
2.2.6.1.

Kiểm định tính dừng và hiện tượng đa cộng tuyến.................................. 53

2.2.6.2.

Kiểm định mô hình ba nhân tố Fama – French.......................................... 55

2.2.6.3.

Phân tích kết quả hồi quy................................................................................... 59

Kết luận chương 2.............................................................................................................................. 68
CHƯƠNG 3 MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ.................................................................................. 71
3.1.

Định hướng phát triển ngành Xây dựng đến năm 2015.......................................... 71

3.2.

Khuyến nghị đầu tư cổ phiếu ngành Xây dựng.......................................................... 73

3.2.1. Lựa chọn cổ phiếu ngành Xây dựng........................................................................... 73
3.2.2. Một số khuyến nghị đối với nhà đầu tư cá nhân.................................................... 74
3.3.

Các giải pháp hỗ trợ.............................................................................................................. 76

3.3.1. Minh bạch thông tin trên trường chứng khoán Việt Nam................................... 76
3.3.1.1.

Cập nhật thường xuyên thông tin về lượng cổ phiếu lưu hành............76

3.3.1.2. Minh bạch thông tin về doanh nghiệp, hạn chế tình trạng bất cân
xứng thông tin trên thị trường............................................................................................... 77
3.3.2. Tăng tỷ lệ cổ phiếu lưu hành thực tế.......................................................................... 79
3.3.3. Cho phép triển khai nghiệp vụ bán khống................................................................ 80
3.3.4. Thống nhất cách phân chia ngành............................................................................... 81


Kết luận chương 3.............................................................................................................................. 83
KẾT LUẬN........................................................................................................................................... 84
TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................................................... 86
PHỤ LỤC.................................................................................................................................................. i

DANH SÁCH HÌNH, BẢNG BIỂU VÀ PHƯƠNG TRÌNH
Danh sách hình
Tên hình

Trang

Hình 1.1Đường biên hiệu quả của các danh mục tài sản có rủi ro

8

Hình 1.2Xác định danh mục đầu tư tối ưu bằng cách phối hợp hàm hữu

9

dụng và đường biên hiệu quả
Hình 1.3Đường biên hiệu quả trường hợp cho vay, đi vay với lãi

11

suất phi rủi ro
Hình 1.4Đường thị trường chứng khoán: mối quan hệ giữa tỷ suất

12

sinh lợi kỳ vọng và rủi ro
Hình 2.1Tỷ lệ vốn hóa của 5 ngành lớn nhất TTCKVN thời điểm

30

11/11/2011

Hình 2.2

So sánh biến động tỷ suất sinh lợi của VN-Index và ngành

32

Xây dựng giai đoạn 02/07/2007 – 01/07/2011
Hình 2.3

Tỷ trọng đóng góp vào GDP của các ngành công nghiệp

34

Hình 2.4

Tốc độ tăng trưởng các ngành kinh tế 9 tháng đầu năm 2011

35

và 2010
Hình 2.5

So sánh ROCE của ngành Xây dựng với toàn thị trường tại
thời điểm 11/11/2011

36


Danh sách bảng biểu
Bảng 2.1

Quy mô niêm yết trên TTCKVN tính đến thời điểm 11/11/2011

25

Bảng 2.2

Số lượng công ty niêm yết trên HSX và HNX giai đoạn 2000

26

đến nay
Bảng 2.3

Khối lượng và giá trị giao dịch của HSX và HNX giai đoạn

26

từ năm 2000 đến tháng 11/2011
Bảng 2.4

Giá trị vốn hóa (tỷ USD) 10 TTCK lớn nhất trên thế giới và

27

TTCKVN
Bảng 2.5

Danh sách 10 thị trường chứng khoán có giá trị vốn hóa trên

28

GDP (%) lớn nhất và thị trường chứng khoán Việt Nam
Bảng 2.6

Danh sách 10 thị trường chứng khoán có tỷ lệ (%) giá trị giao

29

dịch trên GDP lớn nhất và thị trường chứng khoán Việt Nam
Bảng 2.7

Số lượng công ty ngành Xây dựng niêm yết qua các năm

31

Bảng 2.8

Tỷ suất sinh lợi vượt trội và rủi ro của ngành Xây dựng và toàn

32

thị trường qua các thời kỳ
Bảng 2.9

Giá trị sản xuất kinh doanh ngành Xây dựng 9 tháng năm 2011

33

so với cùng kỳ năm 2009 và 2010

Bảng 2.10 So sánh cấu trúc nguồn vốn của ngành Xây dựng với một số ngành

35

Bảng 2.11 So sánh tốc độ tăng trưởng tổng tài sản, doanh thu và

38

EBT/Doanh thu của ngành Xây dựng với một số ngành
Bảng 2.12 So sánh ROA, ROE và ROS của các ngành trong 4 quý gần nhất

38

Bảng 2.13 Danh sách 11 ngành có P/E và P/B thấp nhất trên TTCKVN

41

Bảng 2.14 So sánh P/E và P/B của ngành Xây dựng với một số ngành

42

Bảng 2.15 Danh sách các công ty chọn vào mẫu nghiên cứu

45

Bảng 2.16 Giá trị quy mô trung vị (tỷ đồng)

48

Bảng 2.17 Quy mô trung bình các danh mục (tỷ đồng)

48

Bảng 2.18 BE/ME trung bình các danh mục

49

Bảng 2.19 Tỷ suất sinh lợi vượt trội và rủi ro của 4 danh mục theo từng năm

51

và toàn bộ thời kỳ mẫu


Bảng 2.20 Kết quả kiểm định tính dừng

53

Bảng 2.21 Ma trận tương quan giữa các biến

53

Bảng 2.22 Kết quả tính toán α, β, s, h, R2 hiệu chỉnh bằng phần mềm Eviews 6
Bảng 2.23 Phần bù rủi ro của các nhân tố: thị trường, quy mô và giá trị

55
58

Bảng 2.24 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục 25 chứng khoán

59

Bảng 2.25 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục S/H

60

Bảng 2.26 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục S/L

61

Bảng 2.27 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục B/H

62

Bảng 2.28 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục B/L

63

Bảng 2.29 Nhóm 10 ngành có tỷ lệ Nợ/VCSH cao nhất

65

Bảng 2.30 Tỷ lệ Nợ/VCSH trung bình của các công ty có vốn hóa lớn và

66

nhỏ trong ngành Xây dựng Việt Nam (thời điểm 11/11/2011)
Bảng 2.31 Tỷ lệ sở hữu Nhà nước tại những Công ty Xây dựng quy mô lớn

67

Danh sách phương trình
Tên phương trình
1.1

Phương trình xác định tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản i trong

Trang
6

thời kỳ t
1.2

Phương trình xác định phương sai của tỷ suất sinh lợi

6

1.3

Phương trình xác định độ lệch chuẩn

6

1.4

Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục gồm n tài sản

6

1.5

Phương sai của tỷ suất sinh lợi của danh mục

7

1.6

Phương trình đường thẳng biểu diễn mối quan hệ giữa tỷ suất sinh

11

lợi và rủi ro của danh mục nằm trên đoạn Rf tới Q
1.7

Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của một tài sản

12

1.8

Mô hình ba nhân tố Fama – French

16

1.9

Phương trình xác định nhân số SMB

18

1.10

Phương trình xác định nhân số HML

18

2.1

Phương trình xác định số tỷ suất sinh lợi VN-Index

44

2.2

Phương trình xác định số cổ phiếu lưu hành

47

2.3

Phương trình xác định hộ số BE/ME

48

2.4

Phương trình xác định tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục

50

2.5

Phương trình xác định tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu thứ i

50


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ
CAPM

Capital Asset Pricing Model – Mô hình định giá tài sản vốn

CTCP

Công ty cổ phần

EBT

Earning before Tax – Lợi nhuận trước thuế

GDP

Gross Domestic Product – Tổng sản phẩm quốc nội

HML

High minus Low – Phần bù giá trị

HNX

Ha Noi Stock Exchange – Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

HSX

Ho Chi Minh Stock Exchange – Sở giao dịch chứng khoán
Thành phố Hồ Chí Minh

IMF

International Monetary Fund – Quỹ tiền tệ Quốc tế

NYSE

New York Stock Exchange – Sở Giao dịch chứng khoán Hoa
kỳ

QGN

Quý gần nhất

ROA

Return on Asset – Lợi nhuận trên tổng tài sản

ROCE

Return on Capital Employed – Lợi nhuận trên vốn sử dụng

ROE

Return on Equity – Lợi nhuận trên vốn

ROS

Return on Sale – Lợi nhuận trên doanh thu

SBV

The State Bank of Viet Nam – Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

SMB

Small minus Big – Phần bù quy mô

TP.HCM

Thành phố Hồ Chí Minh

TTCK

Thị trường chứng khoán

TTCKVN

Thị trường chứng khoán Việt Nam

VCSH

Vốn chủ sở hữu

WB

World Bank – Ngân hàng Thế giới


1

MỞ ĐẦU
1. Lý do hình thành đề tài
Ngày nay, những mô hình định giá rất phổ biến và được áp dụng rộng rãi trên thế
giới. Những lý thuyết tài chính như mô hình định giá tài sản vốn CAPM, kinh
doanh chênh lệch giá APT hay mô hình ba nhân tố của Fama và French đã đưa ra
những chứng cứ thực nghiệm về mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi và các nhân tố rủi
ro, dựa vào tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và mức độ rủi ro có thể chấp nhận được, nhà
đầu tư sẽ có những quyết định đầu tư cho danh mục của mình.
Thị trường chứng khoán Việt Nam sau hơn 11 năm hình thành và phát triển, số nhà
đầu tư tham gia thị trường chứng khoán không ngừng tăng lên, nhiều nhà đầu tư đã
thành công và thu được không ít lợi nhuận từ chứng khoán. Tuy nhiên, có rất ít nhà
đầu tư Việt Nam dựa vào các chỉ số hay mô hình để đầu tư, mà chủ yếu là đầu tư
theo cảm tính hoặc đầu tư theo người khác (tính bầy đàn).
Thời gian gần đây, mặc dù đã có nhiều biện pháp nhưng thị trường chứng khoán vẫn
diễn biến phức tạp, VN-Index có lúc như rơi tự do, có lúc biến động bất thường khó
đoán. Đã có nhiều nghiên cứu phân tích nguyên nhân tác động đến thị trường chứng
khoán, trong đó có ảnh hưởng của chu kỳ kinh tế, các biến động của kinh tế thế
giới, biến động của thị trường bất động sản, lãi suất và các rào cản tác động đến thị
trường tài chính của Chính phủ … Trong đó, một nguyên nhân quan trọng không
thể phủ nhận là kiến thức và tâm lý của nhà đầu tư. Khi một nhà đầu tư thiếu kiến
thức về thị trường chứng khoán, họ dễ rơi vào tâm lý đầu tư theo cảm tính, hay đầu
tư theo tâm lý đám đông mà không có lập trường nhất định cho riêng mình. Đó là

điểm yếu của hầu hết các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam nói
riêng và các thị trường mới nổi khác nói chung. Do vậy, việc nghiên cứu ứng dụng
các lý thuyết đầu tư tài chính hiện đại vào thị trường chứng khoán Việt Nam trong
giai đoạn hiện nay là một việc hết sức quan trọng và cấp thiết.
Ngành Xây dựng là ngành có số công ty niêm yết nhiều nhất, vốn hóa lớn thứ 5
trong tất cả các ngành kinh tế ở Việt Nam tính đến thời điểm hiện tại, đồng thời


2

cũng là ngành có triển vọng tăng trưởng cao đặc trưng của một nền kinh tế mới nổi,
và với tốc độ công nghiệp hóa – hiện đại hóa ở mức cao như Việt Nam. Cổ phiếu
ngành Xây dựng luôn nhận được sự quan tâm đặc biệt của nhà đầu tư bởi khả năng
sinh lời tốt và sức bật mạnh mẽ. Tuy nhiên, từ cuối năm 2009 đến nay, cổ phiếu
ngành Xây dựng đã sụt giảm rất mạnh, điều này mang đến rủi ro cao nhưng cũng có
thể mang lại tỷ suất sinh lợi cao đối với nhà đầu tư.
Từ đó nhu cầu đặt ra là làm thế nào để có thể lựa chọn được những cổ phiếu Xây
dựng tốt trong tình hình trường chứng khoán Việt Nam hiện nay? Mô hình ba nhân
tố Fama – French được xem như là một mô hình hoàn chỉnh khi nghiên cứu các
nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi khi đầu tư trên thị trường chứng khoán. Đã
có nhiều nghiên cứu và chứng cứ thực nghiệm chứng minh tính đúng đắn của mô
hình này trên các trường chứng khoán trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Tuy
nhiên hầu hết các nghiên cứu đều nhắm vào một thị trường chung nào đó, rất ít các
nghiên cứu đề cập đến một ngành cụ thể.
Đề tài “ĐO LƯỜNG ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN TỶ SUẤT
SINH LỢI CỔ PHIẾU DOANH NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG BẰNG MÔ
HÌNH FAMA – FRENCH” được tác giả đề xuất như một nghiên cứu cụ thể hơn,
giúp nhà đầu tư có một cơ sở tham khảo thực tế khi đưa ra các quyết định đầu tư đối
với các cổ phiếu ngành Xây dựng trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
2. Mục đích nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu của luận văn là ứng dụng mô hình Fama – French để đo lường
ảnh hưởng của ba nhân tố đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu ngành Xây dựng trên
trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả nghiên cứu sẽ giúp nhà đầu tư:
-

Đánh giá mức độ thành công của mô hình trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi
của các cổ phiếu trong ngành Xây dựng.

-

Dự báo xu hướng biến động tỷ suất sinh lợi của nhóm cổ phiếu ngành Xây dựng
dựa vào các hệ số hồi quy.

-

Xác định danh mục cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi vượt trội so với tỷ suất sinh lợi
bình quân của ngành Xây dựng.


3

Các câu hỏi được đặt ra trong mối quan hệ trên như sau:


Danh mục thị trường có quan hệ thế nào với tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu doanh
nghiệp ngành xây dựng trên TTCK Việt Nam?



Có mối quan hệ giữa nhân tố quy mô và tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu doanh

nghiệp ngành xây dựng?



Có mối quan hệ giữa nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và tỷ suất sinh
lợi các cổ phiếu doanh nghiệp ngành xây dựng?

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1.

Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là mô hình ba nhân tố Fama – French và tỷ suất sinh lợi của
cổ phiếu các công ty đang hoạt động trong ngành Xây dựng tại Việt Nam.
3.2.

Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu quan sát là dữ liệu của các công ty ngành Xây
dựng niêm yết trên 2 Sở giao dịch chứng khoán HSX và HNX từ ngày 01/07/2007
đến 01/07/2011. Mẫu nghiên cứu tác giả sử dụng trong bài luận văn là 25 công ty
hoạt động trong ngành Xây dựng trong khoảng thời gian trên, được cung cấp bởi
CTCP Nghiên cứu Đầu tư Phú Toàn. Bao gồm:
-

Giá chứng khoán: dùng để tính toán tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu

-

Một số thông số tài chính gồm Nợ phải trả, Vốn đầu tư chủ sở hữu, Cổ phiếu

quỹ và Tổng nguồn vốn: dùng để tính toán hệ số BE/ME và mức vốn hóa thị
trường của cổ phiếu.

Đối với nhân tố thị trường, dữ liệu về chỉ số VN-Index lấy từ website
www.cophieu68.com được tác giả sử dụng để tính suất sinh lợi đại diện cho thị
trường, dữ liệu về lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm được thu thập từ
website của IMF và SBV được dùng làm suất sinh lợi phi rủi ro.
4. Phương pháp nghiên cứu
-

Phân tích hồi quy đa biến mô hình ba nhân tố Fama – French, so sánh kết hợp
với việc sử dụng các bảng biểu và đồ thị để làm rõ những nhân tố tác động đến
tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu ngành Xây dựng.


4

-

Dữ liệu phân tích là các số liệu về giá cổ phiếu, số cổ phiếu lưu hành, tỷ số
BE/ME… của các cổ phiếu doanh nghiệp ngành Xây dựng trên thị trường chứng
khoán Việt Nam.

-

Công cụ phân tích sử dụng cho hồi quy chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi là
phần mềm Eview 6.0 kết hợp với Excel.

Quá trình nghiên cứu có thể khái quát như sau:
Cơ sở lý thuyết của mô hình Fama - French

Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới
Tổng quan ngành Xây dựng Việt Nam
Thu thập, xử lý và kiểm định dữ liệu
Chạy mô hình hồi quy và phân tích kết quả
Một số kiến nghị
Kết luận
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn
-

Luận văn nghiên cứu mô hình ba nhân tố Fama – French, có dẫn chứng bằng
những nghiên cứu thực nghiệm trên các thị trường chứng khoán trên thế giới, từ
đó làm cơ sở nghiên cứu mối quan hệ giữa ba nhân tố của mô hình Fama –
French và tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu ngành Xây dựng trên thị trường
chứng khoán Việt Nam.

-

Luận văn nghiên cứu thực nghiệm đối với một ngành cụ thể là ngành Xây dựng
nhằm đo lường tác động của ba nhân tố của mô hình Fama – French đến tỷ suất
sinh lợi ngành này, từ đó giúp nhà đầu tư có cơ sở tính toán khi đầu tư vào cổ
phiếu ngành Xây dựng.


5

-

Từ những kết quả thực nghiệm, tác giả nhận diện vấn đề và khuyến nghị những
giải pháp nhằm nâng cao khả năng ứng dụng mô hình Fama – French trong đầu
tư chứng khoán, đặc biệt là vào ngành Xây dựng.

6. Giới hạn của đề tài nghiên cứu
Bài luận văn có hạn chế về dữ liệu dùng để nghiên cứu: số lượng công ty trong mẫu
chỉ có 25 công ty và khoảng thời gian nghiên cứu từ 07/2007 đến 07/2011.


6

CHƯƠNG 1
MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA – FRENCH
VÀ CÁC CHỨNG CỨ THỰC NGHIỆM
1.1.

Những tiền đề ra đời mô hình ba nhân tố Fama - French

1.1.1. Lý thuyết danh mục đầu tư
1.1.1.1.

Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của một tài sản riêng lẻ

Theo giả định của lý thuyết danh mục, tỷ suất sinh lợi của mỗi tài sản i được đặc
trưng bởi một phân phối xác suất chuẩn (E(Ri),σi), trong đó E(Ri) là tỷ suất sinh lợi
kỳ vọng, σi là độ lệch chuẩn (dùng để đo lường rủi ro tổng thể) (Xem thêm Phụ lục
1: Các giả định lý thuyết).
Với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản i trong thời kỳ t
E(Ri) =

pR

n

j=1

(1.1)

j

j

Trong đó p là xác suất xảy ra tỷ suất sinh lợi R với R =
i

j

,

i

−

, −1

+

,

, −1

Pj,t và Pj,t-1 là giá của chứng khoán i ở tình huống j (đã điều chỉnh theo cổ tức tiền
mặt và cổ tức cổ phiếu) tương ứng ở cuối thời kỳ t và t – 1

Dj,t là cổ tức của chứng khoán i trong thời kỳ t.
Và phương sai của tỷ suất sinh lợi σ 2
= [ − ( )]2x p

i

Độ lệch chuẩn σi =

1.1.1.2.

j

(1.2)

(1.3)

2

Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư gồm nhiều tài sản

Bằng cách dựa vào tỷ suất sinh lợi và rủi ro của từng tài sản riêng lẻ, Harry
Markowitz đã đưa ra cách tính toán tỷ suất sinh lợi và rủi ro của một danh mụcđầu
tư gồm nhiều tài sản như sau:
Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục gồm n tài sản
E(Rp) = 

n

w E(R )
i

i

i1

Trong đó:
-

E(Ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản thứ i trong danh mục

-

wi là tỷ trọng vốn đầu tư phân bổ cho tài sản i (i = 1, 2, …., n)

(1.4)


7

Tương tự trường hợp một tài sản riêng lẻ, rủi ro của danh mục được đo bằng
phương sai (bình phương độ lệch chuẩn) theo phương trình:
n

p

2

=

 wi

i1

2

σi 2 +

n

n

i1

j 1

  wiwjcovij

(1.5)

Trong đó:
2
σp là phương sai của danh mục đầu tư,
w
i là tỷ trọng đầu tư vào tài sản i
2

σi là phương sai tỷ suất sinh lợi của tài sản i
covij là hiệp phương sai giữa tỷ suất sinh lợi của tài sản i và tài sản j
Dễ dàng nhận thấy rủi ro của danh mục đầu tư phụ thuộc vào giá trị phương sai của
từng chứng khoán riêng lẻ và giá trị hiệp phương sai của từng cặp chứng khoán
trong danh mục. Về cơ bản, giá trị những hiệp phương sai lớn hơn phương sai của

các tài sản riêng lẻ trong một danh mục lớn, do đó nhân tố quan trọng được xem xét
khi thêm một khoản đầu tư vào danh mục không phải là phương sai của khoản đầu
tư đó mà chính là hiệp phương sai trung bình của nó với tất cả những khoản đầu tư
khác trong danh mục. Đây chính là điểm thành công quan trọng của lý thuyết danh
mục của Markowitz.
1.1.1.3.

Đường biên hiệu quả của các danh mục đầu tư

Nếu quyết định phân bổ tài sản được thực hiện chỉ dựa trên đặc tính rủi ro (được đo
bằng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi), với n tài sản có rủi ro trong danh mục có tỷ
trọng w = (w1, w2, …, wn); thì việc xây dựng danh mục phương sai tối thiểu chính là
n

giải bài toán quy hoạch tuyến tính Min

σp2

với điều kiện

 wi = 1.
i1

Trong hầu hết các trường hợp, nhà đầu tư luôn cố gắng tối thiểu hóa rủi ro, nhưng
vẫn tồn tại một số nhà đầu tư có thể chấp nhận nhiều rủi ro hơn để đạt được một tỷ
suất sinh lợi cao hơn, hoặc có thể chấp nhận một mức rủi ro danh mục nhỏ nhất ứng


8

với một tỷ suất sinh lợi chấp nhận được μ. Trong trường hợp mục tiêu đặt ra khi xây
n

2

dựng danh mục là Min σp với điều kiện

 wi= 1 và tỷ suất sinh lợi  wiE(Ri) ≥ μ.
i1

Hình 1.1 Đường biên hiệu quả của các danh mục tài sản có rủi ro
Những danh mục được gọi là kết hợp tối ưu khi chúng nằm trên đường “biên hiệu
quả”, là đường tập hợp những danh mục đầu tư có tỷ suất sinh lợi lớn nhất ứng với
mỗi mức độ rủi ro cho trước hoặc có mức độ rủi ro thấp nhất tương ứng với từng tỷ
suất sinh lợi cho trước. Một nhà đầu tư hợp lý sẽ lựa chọn danh mục đầu tư nằm
trên đường này tùy thuộc vào mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư đó.
1.1.1.4.

Mức độ chấp nhận rủi ro và lựa chọn danh mục của nhà đầu tư

Một đặc điểm cơ bản và dễ dàng nhận thấy của đường biên hiệu quả là độ dốc giảm
dần khi dịch chuyển lên phía trên, nghĩa là một sự gia tăng rủi ro khi dịch chuyển
lên phía trên (sang phải) của đường biên hiệu quả thì nhà đầu tư sẽ nhận được mức
gia tăng của tỷ suất sinh lợi nhỏ hơn. Độ dốc của đường biên này được đo lường
∆(
bằng tỷ số
, trong đó ∆E(R ) là phần tăng thêm của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ∆
)

p

và ∆ σp là phần tăng thêm của độ lệch chuẩn của danh mục (đo lường rủi ro).
Hàm hữu dụng là hàm số mô tả mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng và rủi ro mà của nhà đầu tư đó sẵn sàng chấp nhận. Dạng hàm hữu dụng được


9

sử dụng phổ biến là Up = μp – 2 σp2, một nhà đầu tư hợp lý theo giả định của Markowitz sẽ luôn mong muốn tối đa hóa hữu dụng kỳ
vọng. Điều này tương tự như thỏa mãn về tiêu chuẩn về trung bình – phương sai với tỷ lệ đánh đổi giữa giá trị trung bình và phương sai
chính là hằng số 2 .

Trong đó là hằng số thái độ rủi ro, nó khác nhau đối với mỗi nhà đầu tư và phụ
thuộc vào nhiều yếu tố. Kết hợp giữa đường biên hiệu quả và đường hữu dụng sẽ
xác định được danh mục đầu tư thích hợp nhất đối với nhà đầu tư.
Tập hợp các hàm hữu dụng (U 1, U2, U3) là những đường hữu dụng của những nhà
đầu tư ngại rủi ro, độ dốc của những đường này lớn nghĩa là nhà đầu tư đòi hỏi một
sự gia tăng tỷ suất sinh lợi lớn khi gia tăng rủi ro (dốc đứng cho thấy nhà đầu tư sẽ
không chấp nhận gánh chịu thêm rủi ro để gia tăng tỷ suất sinh lợi). Nhà đầu tư sẽ
kết hợp (E(R), σ) dọc theo tập hợp đường hữu dụng (U 1, U2, U3), mức hữu dụng cao
nhất của nhà đầu tư thận trọng này đạt được là tại danh mục X, tại đó đường cong
U2 tiếp xúc với đường biên hiệu quả.

Hình 1.2 Xác định danh mục đầu tư tối ưu bằng cách phối hợp
hàm hữu dụng và đường biên hiệu quả
Tương tự với tập hợp đường hữu dụng ((U 1’, U2’, U3’) đại diện cho nhóm nhà đầu
tư sẵn sàng chấp nhận một mức rủi ro cao hơn với mong muốn nhận được một tỷ


10

suất sinh lợi cao hơn. Mức hữu dụng cao nhất mà nhóm nhà đầu tư này đạt được tại
Y, nơi đường hữu dụng U2’ tiếp xúc với đường biên hiệu quả.
Trên thực tế, lý thuyết danh mục giúp các nhà quản lý danh mục phân bổ tài sản đầu
tư nhằm tối đa hóa hữu dụng của nhà đầu tư với một mức độ chấp nhận rủi ro nào
đó. Đó là lý do vì sao các nhà đầu tư tổ chức thường đa dạng hóa danh mục đầu tư
trên phạm vi quốc tế và có xu hướng chuyển dịch dòng vốn vào các thị trường mới
nổi, nơi có khả năng mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn với những rủi ro đã được
phân bổ.
Lý thuyết danh mục dựa trên giả định nhà đầu tư là hợp lý, những nhà đầu tư này
luôn tối đa hóa hữu dụng kỳ vọng của mình. Tuy nhiên, theo các học giả thuộc
trường phái tài chính hành vi, giả định này thường bị vi phạm vì thực tế hữu dụng
được định nghĩa dựa trên lời và lỗ hơn là dựa trên tối đa hóa hữu dụng cuối cùng
như Kahneman và Tversky (1979) đưa ra trong lý thuyết triển vọng.
1.1.2. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và những bất thường của CAPM
1.1.2.1.

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM là cơ sở nền tảng cơ bản nhất của lý thuyết thị
trường vốn, được William Sharpe đề xuất vào năm 1964. Sự ra đời của CAPM đánh
dấu cho sự khai sinh của lý thuyết định giá tài sản vì trước đó chưa có một mô hình
định giá nào liên kết rủi ro và tỷ suất sinh lợi của tài sản một cách rõ ràng.
Trên cở sở lý thuyết danh mục của Harry Markowitz, lý thuyết thị trường vốn được
xây dựng và bổ sung thêm các giả định quan trọng là tồn tại một tài sản phi rủi ro
với tỷ suất sinh lợi Rf và nhà đầu tư có thể cho vay hoặc đi vay không giới hạn ở
mức lãi suất phi rủi ro này. Bằng cách đầu tư tỷ trọng w vào danh mục Q trên đường
biên hiệu quả Markowitz và (1 – w) vào tài sản phi rủi ro, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
của danh mục nằm trên đường thẳng nối từ R f đến danh mục Q được xác định bởi
2

2

phương trình Rp = wRQ + (1 – w)Rf , σp = w σQ2. Với tài sản phi rủi ro thì phương
sai bằng 0, vì thế w = σp / σQ và đường thẳng biểu diễn mối quan hệ giữa tỷ suất
sinh lợi và rủi ro của danh mục nằm trên đoạn Rf tới Q sẽ là


11

Rp = Rf + (RQ – Rf)

.

(1.6)

Với giả định các nhà đầu tư là nhà đầu tư hiệu quả về tỷ suất sinh lợi và phương sai và
có cùng ước lượng về phân phối tỷ suất sinh lợi của các tài sản nên tất cả các nhà đầu
tư sẽ chọn danh mục M nằm tại tiếp tuyến của đường thẳng xuất phát từ Rf với đường
biên hiệu quả của Markowitz. Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và tỷ suất sinh lợi và
rủi ro của danh mục sẽ trở thành Rp = Rf + (RM – Rf) , đây là phương
trình của đường thị trường vốn, là đường thẳng có độ dốc (RM – Rf)/σM lớn nhất trong
các đường thẳng xuất phát từ Rf đến đường biên hiệu quả Markowitz. Danh mục của
một nhà đầu tư cụ thể nằm ở đâu trên đường này tùy thuộc vào mức độ chấp nhận rủi ro
của nhà đầu tư. Một nhà đầu tư ngại rủi ro sẽ cho vay và đầu tư vào Rf tạo thành danh
mục D; nhà đầu tư ít ngại rủi ro hơn sẽ đi vay và đầu tư nhiều hơn vào M tạo thành
danh mục H. Danh mục M được gọi là danh mục thị trường, là danh mục bao gồm tất
cả các tài sản rủi ro theo tỷ trọng giá trị thị trường của chúng.

Hình 1.3 Đường biên hiệu quả trường hợp cho vay–đi vay

với lãi suất phi rủi ro


12

Một trong những mối quan tâm lớn nhất của nhiều nhà nghiên cứu là tìm ra mối liên
hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của từng tài sản trong danh mục. Vì rủi ro của một
tài sản riêng lẻ là hiệp phương sai của nó với danh mục thị trường (Covi,M); dựa vào
lý thuyết này, tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường RM sẽ tương ứng với rủi ro
2

của nó, chính là hiệp phương sai của thị trường với chính nó CovM,M = σM .
Từ những lý luận trên, mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của một tài sản thể

hiện qua phương trình: E(Ri) = Rf +

−

Covi,M , với βi =

(, )

hay

2
2

E(Ri) = Rf + βi (RM – Rf)

(1.7)

Phương trình tỷ suất sinh lợi của danh mục hàm ý rằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của
một tài sản tương quan tuyến tính với rủi ro hệ thống chuẩn hóa của nó (hình 1.4.a).
Đặt

E(ri) = E(Ri) – Rf

: tỷ suất sinh lợi vượt trội của tài sản i

E(rM) = RM – Rf

: tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục thị trường

Tỷ suất sinh lợi vượt trội bằng tỷ suất sinh lợi tổng thể trừ đi tỷ suất sinh lợi phi rủi
ro
 E(ri) = βiE(rM)

Hình 1.4 Đường thị trường chứng khoán:
mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và rủi ro


13

Phương trình tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư giúp chúng ta xác định tỷ suất
sinh lợi kỳ vọng dựa trên rủi ro hệ thống của tài sản. Ở trạng thái cân bằng một tài
sản có beta càng cao thì tỷ suất sinh lợi yêu cầu càng lớn và ngược lại. Một tài sản
có rủi ro hệ thống bằng 0 sẽ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng đúng với lãi suất phi
rủi ro Rf.
1.1.2.2.

Những bất thường của mô hình CAPM

Nhiều người phát hiện ra rằng có nhiều yếu tố mà CAPM không thể giải thích như
Banz (1981) khám phá ra ảnh hưởng bởi nhân tố quy mô. Bên cạnh đó, Rosenberg,
Reid và Lanstein (1985) đã phát hiện ra tác động của giá trị sổ sách và thị giá cổ
phiếu. Basu (1983) nhận thấy rằng tác động của tỷ lệ P/E ảnh hưởng đến lợi nhuận
của chứng khoán. Bhandari (1988) phát hiện ra rằng mức độ đòn bẩy của một công
ty ảnh hưởng đến lợi nhuận chứng khoán. Fama và French (1992 – 1996),
Lokonishok, Shleifer và Vishny (1994); Kothari, Shanken và Sloan (1995), họ đã
tìm thấy không có mối tương quan đáng kể giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi
của chứng khoán.
Eugene Fama và Kenneth French (1992 – 1996) tiến hành nghiên cứu thực nghiệm
về quan hệ giữa lợi nhuận của cổ phiếu, quy mô công ty, tỷ số P/B và hệ số beta.
Kết quả kiểm định dựa vào số liệu thời kỳ 1963 – 1990 cho thấy rằng các biến quy
mô và tỷ số P/B là những biến ảnh hưởng mạnh đến lợi nhuận cổ phiếu. Khi những
biến này được đưa vào phân tích hồi quy trước rồi mới thêm biến beta vào thì kết
quả cho thấy rằng beta không mạnh bằng các biến kia trong việc giải thích lợi nhuận
cổ phiếu. Điều này khiến giao sư Fama, một giáo sư có uy tín, đi đến kết luận rằng
beta không phải là biến duy nhất giải thích lợi nhuận. Fama phát động cuộc tấn công
vào khả năng sử dụng mô hình CAPM để giải thích lợi nhuận cổ phiếu và đề nghị
rằng biến quy mô và biến tỷ số P/B thích hợp để giải thích lợi nhuận hơn là biến rủi
ro.
Yang (1996) đã sử dụng dữ liệu của thị trường chứng khoán Đài Loan 1994 – 1996
làm mẫu để nghiên cứu về CAPM. Yang phân loại danh mục đầu tư theo chiều dài
thời gian khác nhau, trong đó bao gồm dữ liệu hàng tuần, hàng tháng và theo mùa.


14

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng không có mối quan hệ đáng kể giữa lợi nhuận chứng

khoán và rủi ro hệ thống. Bên cạnh đó, mối quan hệ giữa tỷ lợi nhuận kỳ vọng và
rủi ro hệ thống hầu như chắc chắn không tuyến tính. Có những biến khác ảnh hưởng
đến lợi nhuận cổ phiếu. Vì vậy CAPM không hoàn toàn phù hợp với thị trường
chứng khoán Đài Loan.
Grigoris Michailidis, Stavros Tsopoglou, Demetrios Papanastasiouvà Eleni Mariola
(giảng viên đại học Macedonia – Kinh tế và Khoa họa xã hội) (2006) đã tiến hành
kiểm định tính đúng đắn của CAPM đối với thị trường chứng khoán mới nổi ở Hy
Lạp. Nghiên cứu sử dụng tỷ suất sinh lợi hàng tuần của 100 cổ phiếu niêm yết trên
Sở giao dịch chứng khoán Atherns với thời gian từ 01/1998 – 12/2002. Những phát
hiện của nghiên cứu không ủng hộ lý thuyết của CAPM là lợi nhuận cao liên quan
đến rủi ro cao. Mô hình giải thích được tỷ suất sinh lợi vượt trội. Những kết quả thu
được ủng hộ cấu trúc tuyến tính của phương trình CAPM là những bằng chứng giải
thích cho lợi nhuận cổ phiếu. Giá trị cao của tương quan được ước lượng giữa hệ số
chặn và hệ số góc chỉ ra rằng mô hình là hữu dụng, giải thích được lợi nhuận vượt
trội. Tuy nhiên thực tế là hệ số chặn có giá trị quanh 0 làm suy yếu những giải thích
trên. Những dự báo của CAPM đối với hệ số chặn là nó phải bằng 0 và hệ số góc
phải bằng lợi nhuận vượt trội của danh mục thị trường. Các kết quả của nghiên cứu
mâu thuẫn với giả thiết trên và đưa ra bằng chứng chống lại CAPM.
Donghui Xu và Xi Yang (2007) (đại học UMEÅ – Thụy Điển) đã tiến hành kiểm
định mô hình CAPM trên thị trường chứng khoán Trung Quốc. Mẫu nghiên cứu là
tỷ suất sinh lợi hàng tuần của của 100 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng
khoán Thượng Hải (SSE), phương pháp nghiên cứu là kiểm định mặt cắt (cross –
sectional test, Fama và Macbeth 1973) và kiểm định chuỗi thời gian (time – series
test, Black, Jensen và Scholes 1972). Hai tác giả Donghui Xu và Xi Yang đưa ra kết
quả của thực nghiệm như sau:
-

Dự báo của CAPM đối với hệ số chặn phải bằng 0 và hệ số góc phải bằng phần
bù rủi ro trung bình. Kết quả của nghiên cứu mâu thuẫn với giả thiết trên và chỉ
ra bằng chứng chống lại CAPM trong giai đoạn 2000 – 2005.