Kiểm định hiệu quả mô hình FAMA – FRENCH năm nhân tố trên thị trường chứng khoán việt nam

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



-----

NGUYỄN TRỌNG TOÀN

KIỂM ĐỊNH HIỆU QUẢ MÔ HÌNH FAMA –
FRENCH NĂM NHÂN TỐ TRÊN THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2016


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



-----

NGUYỄN TRỌNG TOÀN

KIỂM ĐỊNH HIỆU QUẢ MÔ HÌNH FAMA –
FRENCH NĂM NHÂN TỐ TRÊN THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2016


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu do chính tôi thực hiện. Các số
liệu khảo sát và thống kê là hoàn toàn xác thực. Kết quả nghiên cứu trong luận văn
chưa được ai công bố trong bất cứ công trình nghiên cứu nào khác.
Tác giả

Nguyễn Trọng Toàn


Mục lục
Trang phụ bìa
Lời cam đoan
Mục lục
Danh mục từ viết tắt
Danh mục các bảng biểu
Danh mục các hình vẽ.
1.

Giới thiệu......................................................................................................................

1.1.

Sự c ần thiết của đề tài.....................

1.2.

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

1.3.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ..

1.4.

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

1.5.

Kết cấu của đề tài ............................

2. Cơ sở lý thuyết ............................................................................................................
2.1.

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM

2.1.1.

Giới thiệu ..

2.1.2.

Những giả đ

2.1.3.

Nội dung c

2.1.4.

Ưu nhược đ

2.1.5. Những nghiên cứu, phát hiện của Fama và French ...................................
2.2.
2.2.1.

Giới thiệu ..

2.2.2.

Nội dung m

2.2.3.

Xây dựng m

2.2.4.

Kết quả kiể

2.3.

Mô hình Fama – French năm nhân

2.3.1.

Giới thiệu ..

2.3.2.

Nội dung m

2.4.
3.

Mô hình Fama – French ba nhân tố

Kết quả kiểm định các mô hình địn

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


3.1.Mô hình nghiên cứu.....................................

3.2.Dữ liệu nghiên cứu ......................................

3.3.Định nghĩa biến ............................................

3.4.Xây dựng danh mục ....................................

3.5.Xây dựng các nhân tố ..................................

4.Kết quả nghiên cứu .................................................................................................

4.1.Thố ng kê mô tả............................................

4.2.Kiểm định tính dừng....................................

4.3.Kiểm định đa cộng tuyến ............................

4.4.Kết quả hồi qui .............................................
4.4.1. Mô hình CAPM ..........................................................................................
4.4.2. Mô hình ba nhân tố .....................................................................................
4.4.3. Mô hình năm nhân tố .................................................................................
5.Kết luận .....................................................................................................................

5.1.Kết luận chung ............................................

5.2.Kiến nghị đầu tư...........................................

5.3.Hạn chế của đề tài .......................................

5.4.Hướng nghiên cứu tiếp theo .......................
Tài liệu tham khảo
Phụ lục.


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT
1
2

3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20


DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1: Sáu danh mục Size – B/M………………………………………………………10

Bảng 3.1: Số lượng cổ phiếu được sử dụng trong bài nghiên cứu qua các
năm…………………………………………………………………………………………...20
Bảng 3.2: Cách xây dựng các danh
mục………………………………………………...23
Bảng 3.3: Các danh mục Size – B/M…………………………………………………….
24
Bảng 3.4: Các danh mục Size – OP………………………………………………………

25
Bảng 3.5: Các danh mục Size – INV……………………………………………………..25
Bảng 3.6: Công thức tính các nhân tố……………………………………………………26

Bảng 4.1: Thống kê mô tả…………………………………………………………………29
Bảng 4.2: Tỷ suất sinh lời vượt trội hàng tháng của các danh mục…………………33
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định ADF test cho các biến trong mô hình…………………36
Bảng 4.4: Ma trận tương quan giữa các biến…………………………………………..36
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho các biến độc lập…………….……..38

Bảng 4.6: Kết quả hồi qui mô hình CAPM………………………………………….…..39
Bảng 4.7: Kết quả hồi qui mô hình ba nhân tố……………………………………….…42
Bảng 4.8: Kết quả hồi qui mô hình năm nhân tố………………………………………..45


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 2.1 Mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán với Beta………………….………...6
Hình 4.1: Kết quả kiểm định ADF cho biến SMB……………………………………….35


1

1. Giới thiệu
1.1.

Sự cần thiết của đề tài

Vấn đề định giá chứng khoán sao cho hợp lý luôn làm đau đầu các nhà đầu tư trên thị
trường. Nếu có một mô hình định giá nào đó có thể xác định chính xác giá trị của cổ phiếu
thì nó sẽ giúp cho các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư đúng đắn, giúp cho thị trường

chứng khoán hoạt động hiệu quả hơn từ đó thúc đẩy sự phát triển kinh tế của quốc gia.
Hiện nay có rất nhiều mô hình định giá tài sản vốn trong đó nổi tiếng nhất là mô hình
CAPM. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM được phát triển bởi William Sharpe từ những
năm 1960. CAPM có thể giải thích được tỷ suất sinh lợi chứng khoán liên quan đến rủi ro
hệ thống của chứng khoán đó, nghĩa là chứng khoán nào có rủi ro càng cao thì tỷ suất sinh
lời kỳ vọng của chứng khoán đó càng lớn. Mô hình này vẫn còn được sử dụng cho tới ngày
nay do nó dễ hiểu và dễ áp dụng. Tuy nhiên, trong một nghiên cứu vào năm 1993, Fama và
French kết luận rằng mô hình CAPM có nhiều thiếu sót do không thể giải thích được tỷ
suất sinh lợi liên quan đến hiệu ứng qui mô và giá trị của doanh nghiệp. Từ đó Fama và
French đề xuất mô hình định giá tài sản ba nhân tố, ngoài nhân tố thị trường như của mô
hình CAPM, Fama và French bổ sung thêm hai nhân tố mới là nhân tố qui mô và nhân tố
giá trị. Kể từ khi ra đời, mô hình ba nhân tố của Fama và French đã trở nên nổi tiếng và
được ứng dụng ở nhiều nơi, không chỉ trong nghiên cứu khoa học mà cả trong thực tế. Vì
những đóng góp to lớn của mình, Fama và French đã vinh dự được trao giải Nobel kinh tế
năm 2013. Trong quá trình nghiên cứu và ứng dụng mô hình ba nhân tố, các nhà nghiên
cứu khác đã phát hiện ra những thiếu sót của mô hình. Fama và French cũng nhận ra điều
này, nên họ tiếp tục nghiên cứu để bổ sung cải tiến mô hình. Kết quả là vào năm 2015,
Fama và French giới thiệu mô hình định giá tài sản vốn năm nhân tố. Mô hình năm nhân tố
được phát triển dựa trên mô hình ba nhân tố nhưng được bổ sung thêm hai nhân tố mới là
nhân tố lợi nhuận và đầu tư. Qua quá trình kiểm định mô hình năm nhân tố tại thị trường
chứng khoán Hoa Kỳ, Fama và French kết luận rằng mô hình năm nhân tố tỏ ra hiệu quả
hơn mô hình ba nhân tố và mô hình CAPM trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi chứng
khoán. Kết quả bài nghiên cứu cũng chỉ ra


2

rằng mô hình năm nhân tố có thể giải thích được từ 71% đến 94% sự biến động của
tỷ suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán trên thị trường Hoa Kỳ. Cũng giống như
mô hình ba nhân tố, mô hình năm nhân tố của Fama và French cũng thu hút được sự

quan tâm của đông đảo các nhà nghiên cứu trên thế giới. Tuy nhiên tại Việt Nam mô
hình năm nhân tố của Fama và French vẫn chưa được quan tâm nhiều. Đó là lý do
tôi quyết định thực hiện đề tài này.
1.2.

Mục tiêu nghiên cứu



Kiểm định hiệu quả của mô hình Fama – French năm nhân tố trên thị
trường chứng khoán Việt Nam.



So sánh hiệu quả của mô hình năm nhân tố với mô hình ba nhân tố và
mô hình CAPM trong việc giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời tại thị
trường

chứng khoán Việt Nam.
1.3.



Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng của bài nghiên cứu này là các mô hình định giá tài sản
vốn, trong
đó đặc biệt chú ý đến mô hình năm nhân tố của Fama và French. Bên cạnh đó
tôi cũng nghiên cứu thêm về mô hình ba nhân tố và mô hình CAPM để từ đó
có thể đưa ra so sánh về hiệu quả giữa các mô hình.



Phạm vi của bài nghiên cứu là toàn bộ chứng khoán của các công ty
phi tài chính niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam bao gồm cả
hai sàn Hà Nội và sàn Thành phố Hồ Chí Minh.


1.4.

Thời gian nghiên cứu được giới hạn từ năm 2008 đến năm 2015.
Phương pháp nghiên cứu

Đề tài này sẽ được thực hiện theo phương pháp giống như của Fama và French
2015 để kiểm định hiệu quả của mô hình năm nhân tố tại thị trường chứng khoán
Việt Nam. Các bước thực hiện được tiến hành như sau:


Thứ nhất là thu thập các dữ liệu cần thiết cho bài nghiên cứu. Các dữ liệu cho bài
nghiên cứu này gồm có: Tổng tài sản, giá trị sổ sách, vốn hóa thị trường, lợi nhuận
hoạt động, số lượng cổ phiếu đang lưu hành của doanh nghiệp được lấy theo năm.


3

Chỉ số VnIndex, giá cổ phiếu, lãi suất trái phiếu chính phủ được lấy theo tháng. Các
dữ liệu trên được lấy từ nguồn Datastream và Thomson Reuters.
Sau khi đã có dữ liệu thì việc thứ hai phải tiến hành là xử lý dữ liệu trên phần
mềm Excel. Việc xử lý dữ liệu trên Excel sẽ giúp ta tính toán tỷ suất sinh lợi của các
danh mục để từ đó tính toán các biến độc lập và các biến phụ thuộc trong mô hình.

Do mô hình này được thực hiện bằng cách hồi qui chuỗi thời gian do đó để kết
quả hồi qui là đáng tin cậy thì trước hết ta phải tiến hành các bài kiểm tra nhỏ. Việc
đầu tiên xem xét tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian bằng kiểm định ADF
(Augmented Dickey-Fuller test). Tiếp theo ta phải tiến hành kiểm định đa cộng
tuyến bằng ma trận tương quan và kiểm định Durbin Watson.
Việc cuối cùng là tiến hành hồi qui chuỗi thời gian sử dụng phương pháp OLS
(Ordinary Least Squares) bằng phần mềm Stata 12.0.
1.5.

Kết cấu của đề tài

Đề tài này được chia làm 5 phần. Phần 1 là giới thiệu tổng quan về đề tài. Phần 2
sẽ trình bày cơ sở lý thuyết của đề tài. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu sẽ được
trình bày ở phần 3. Phần 4 là kết quả hồi qui và cuối cùng phần 5 là phần kết luận
của đề tài.


4

2. Cơ sở lý thuyết
2.1.

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM

2.1.1. Giới thiệu
Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model — CAPM) là mô
hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Trong mô hình này, lợi
nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận phi rủi ro cộng với một khoản
bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro hệ thống của chứng khoán đó. Còn rủi ro không
hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư có thể xây dựng

danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này.
Mô hình CAPM do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã có
được nhiều ứng dụng từ đó đến nay. Mặc dù còn có một số mô hình khác nỗ lực giải
thích động thái thị trường nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái
niệm và có khả năng ứng dụng sát thực với thực tiễn. Cũng như bất kỳ mô hình nào
khác, mô hình này cũng chỉ là một sự đơn giản hoá hiện thực bằng những giả định
cần thiết, nhưng nó vẫn cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích.
2.1.2. Những giả định
Mô hình luôn bắt đầu bằng những giả định cần thiết. Những giả định có tác
dụng làm đơn giản hoá nhưng vẫn đảm bảo không thay đổi tính chất của vấn đề.
Trong mô hình CAPM, chúng ta lưu ý có những giả định sau:
•

Thị trường vốn là hiệu quả ở chỗ nhà đầu tư được cung cấp thông tin đầy đủ,

chi phí giao dịch không đáng kể, không có những hạn chế đầu tư, và không có nhà
đầu tư nào đủ lớn để ảnh hưởng đến giá cả của một loại chứng khoán nào đó. Nói
khác đi, giả định thị trường vốn là thị trường hiệu quả và hoàn hảo.
• Nhà đầu tư kỳ vọng nắm giữ chứng khoán trong thời kỳ 1 năm và có hai cơ
hội đầu tư: đầu tư vào chứng khoán phi rủi ro và đầu tư vào danh mục cổ phiếu
thường trên thị trường.


5

2.1.3. Nội dung của mô hình CAPM
Lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán có quan hệ đồng biến với rủi ro của
chứng khoán đó, nghĩa là nhà đầu tư kỳ vọng các chứng khoán rủi ro cao sẽ có lợi
nhuận cao và ngược lại. Hay nói khác đi, nhà đầu tư giữ chứng khoán có rủi ro cao
chỉ khi nào lợi nhuận kỳ vọng đủ lớn để bù đắp rủi ro. β là hệ số dùng để đo lường

rủi ro của một chứng khoán. Do đó, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán có
quan hệ đồng biến với hệ số β của nó.
Giả sử rằng thị trường tài chính hiệu quả và nhà đầu tư đa dạng hoá danh
mục đầu tư sao cho rủi ro không hệ thống là không đáng kể. Như vậy, chỉ còn rủi ro
toàn hệ thống ảnh hưởng đến lợi nhuận của cổ phiếu. Cổ phiếu có beta càng lớn thì
rủi ro càng cao, do đó, đòi hỏi lợi nhuận cao để bù đắp rủi ro. Theo mô hình CAPM
mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn tả bởi công thức sau:
Ri = RF + (RM – RF)* βi
Trong đó Ri là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ. R F
là lợi nhuận phi rủi ro, RM là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường và β i là hệ
số beta của tài sản i.
Phương trình (2.1), biểu diễn nội dung mô hình CAPM, có dạng hàm số bậc
nhất y = b + ax với biến phụ thuộc là R i, biến độc lập là βi và hệ số góc là (R M –RF).
Về mặt hình học, mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng cổ phiếu và hệ số rủi ro beta
được biểu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường chứng khoán SML
(Security Market Line). Hình 2.1 mô tả quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng của chứng
khoán với hệ số beta của nó.


6

Hình 2.1 Mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán với Beta
Nguồn: Trần Ngọc Thơ, 2007, Tài chính doanh nghiệp hiện đại.
Tù công thức 2.1 và hình 2.1 chúng ta có thể rút ra một số điều quan trọng sau đây:
•

Beta bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 0 chính là lợi

nhuận phi rủi ro (RF), bởi vì trong trường hợp này:
Ri = RF + (RM – RF)* βi = RF + (RM – RF)* 0 = RF.

•

Beta bằng 1: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 1 chính là lợi

nhuận thị trường (RM), bởi vì trong trường hợp này:
Ri = RF + (RM – RF)* βi = RF + (RM – RF)* 1= RF + (RM – RF) = RM.
• Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và hệ số rủi ro beta của nó là quan hệ
tuyến
tính được diễn tả bởi đường thẳng SML có hệ số góc là RM – RF.


7

2.1.4. Ưu nhược điểm của mô hình CAPM
Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản và có thể ứng dụng được trong thực tế.
Tuy nhiên, cũng như nhiều mô hình khác. CAPM không tránh khỏi những hạn chế
và sự chỉ trích. Sau đây là một vài hạn chế nổi bật của mô hình CAPM.



Những phát hiện bất thường khi áp dụng CAPM

Một số học giả khi áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số điều bất
thường khiến CAPM không còn đúng như trường hợp bình thường. Những điều bất
thường đó bao gồm:
Ảnh hưởng của qui mô công ty: người ta phát hiện ra rằng cổ phiếu của
những công ty có giá trị vốn hóa nhỏ đem lại lợi nhuận cao hơn so với cổ phiếu của
các công ty có giá trị vốn hóa thị trường lớn, nếu những yếu tố khác là như nhau.
Ảnh hưởng của tỷ số P/E và M/B (Market-to-Book): người ta cũng thấy rằng
cổ phiếu của các công ty có tỷ số P/E và M/B thấp đem lại lợi nhuận cao hơn so với

cổ phiếu của các công ty có tỷ số P/E và M/B cao.
Hiệu ứng tháng Giêng: những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng thời
gian từ tháng 12 đến tháng 1 năm sau thường có lợi nhuận cao hơn so với những
tháng khác. Tuy nhiên, người ta cũng lưu ý mặc dù hiệu ứng tháng Giêng được tìm
thấy trong nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra.
2.1.5. Những nghiên cứu, phát hiện của Fama và French
Eugene Fama và Kenneth French tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về quan hệ giữa lợi
nhuận của cổ phiếu với qui mô công ty, tỷ số B/M và hệ số beta. Kết quả kiểm định dựa
vào số liệu của các công ty trên sàn giao dịch chứng khoán Mỹ trong thời kỳ 1963 – 1990.
Kết quả cho thấy rằng các biến qui mô công ty và tỷ số B/M là những biến ảnh hưởng
mạnh đến lợi nhuận cổ phiếu. Khi những biến này được đưa vào phân tích hồi qui trước rồi
mới thêm biến beta vào thì kết quả cho thấy rằng biến beta không mạnh bằng các biến kia
trong việc giải thích lợi nhuận cổ phiếu. Điều này


8

khiến giáo sư Fama, một giáo sư có uy tín, đi đến kết luận rằng beta không phải là
biến duy nhất giải thích lợi nhuận. Ông 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 qui mô
và biến tỷ số B/M thích hợp để giải thích lợi nhuận hơn là biến rủi ro.
2.2.

Mô hình Fama – French ba nhân tố

2.2.1. Giới thiệu
Mô hình ba nhân tố của Fama – French ra đời vào năm 1993, nhưng ý tưởng để xây
dựng mô hình này lại có từ trước đó rất lâu bắt nguồn từ các nghiên cứu thực nghiệm dựa
trên mô hình CAPM. Cụ thể là vào năm 1973, Fama và Macbeth đã tiến hành kiểm nghiệm
mô hình CAPM với các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán của Mỹ trong giai đoạn

1926 – 1968. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mặc dù có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất
sinh lời (TSSL) trung bình của chứng khoán với hệ số β nhưng mối tương quan này không
hoàn toàn giống với dự báo của mô hình CAPM.

Sau đó, một nghiên cứu khác của Fama – French được công bố vào năm 1992
dựa trên mô hình tổng hợp tất cả các yếu tố có thể ảnh hưởng tới TSSL chứng khoán
như qui mô công ty, đòn bẩy tài chính, tỷ số P/E, tỷ số B/M và hệ số β của các công
ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Mỹ. Hai ông thấy rằng mối quan hệ giữa β
và TSSL trung bình là không cao trong suốt thời kỳ 1963 – 1990, ngay cả khi chỉ
dùng β để giải thích cho TSSL trung bình. Trong khi đó, các kiểm định lần lượt giữa
TSSL trung bình với qui mô công ty, hệ số đòn bẩy tài chính, tỷ số PE và tỷ số B/M
cho thấy rằng tất cả các biến này đều quan trọng trong việc giải thích TSSL trung
bình của chứng khoán. Kết quả cuối cùng, hai ông chỉ ra rằng nhân tố qui mô công
ty và tỷ số B/M là các nhân tố có tác động lớn nhất tới TSSL trung bình, trong khi
đó vai trò của các nhân tố khác như đòn bẩy tài chính và tỷ số P/E bị che lấp khi đưa
hai nhân tố này vào mô hình.
Từ kết quả của những nghiên cứu trên, khi xét đến vai trò của β trong việc giải
thích sự biến động của TSSL, Fama – French (1992) đã đi đến kết luận rằng biến β


9

trong mô hình CAPM không thể phản ánh toàn bộ sự biến động của TSSL và cần có
một mô hình khác phù hợp hơn.
Tiếp tục công trình nghiên cứu này, năm 1993 Fama – French đã công bố mô hình
định giá tài sản ba nhân tố nổi tiếng của mình. Trong mô hình này, ngoài nhân tố thị trường
của mô hình CAPM, hai ông đã bổ sung thêm hai nhân tố khác là nhân tố qui mô – được
đại diện bởi giá trị vốn hóa thị trường của công ty và nhân tố giá trị

- được đại diện bởi tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn cổ phần B/M.

Không những thế, sau khi công bố mô hình tác giả còn tiến hành kiểm nghiệm khả
năng dự báo của mô hình và tiếp tục thực hiện hai kiểm nghiệm thực tế nữa vào các
năm 1996 và 2000. Kết quả cho thấy mô hình ba nhân tố hiệu quả hơn so với mô
hình CAPM trong việc giải thích TSSL trung bình của chứng khoán.
2.2.2. Nội dung mô hình ba nhân tố
Fama và French đã bắt đầu nghiên cứu của mình bằng việc quan sát hai nhóm
chứng khoán có xu hướng nhìn chung là tốt hơn so với thị trường, bao gồm các chứng
khoán có giá trị vốn hóa nhỏ và các chứng khoán có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị
trường cao – được gọi là “cổ phiếu giá trị”, ngược với chúng là các “cổ phiếu tăng trưởng”.
Tuy nhiên chỉ với hai nhân tố này thì không thể giải thích được sự chênh lệch lớn giữa
TSSL trung bình của chứng khoán với lãi suất phi rủi ro. Phần còn lại được giải thích bởi
nhân tố thị trường. Với mẫu của Fama – French, thì chênh lệch giữa TSSL ước tính và
TSSL kỳ vọng dựa trên hồi qui mô hình ba nhân tố gần bằng 0, có nghĩa là ba nhân tố này
có thể giải thích tốt sự biến động của TSSL chứng khoán.

2.2.3. Xây dựng mô hình ba nhân tố
Mô hình ba nhân tố được xây dựng như sau:
Vào thời điểm cuối tháng 6 của mỗi năm từ năm 1963 – 1990, tất cả chứng khoán
được sắp xếp tăng dần theo qui mô của chúng. Những chứng khoán nào có qui mô nhỏ hơn
mức trung bình sẽ được xếp vào nhóm có qui mô nhỏ (Small - S), còn những chứng khoán
nào có qui mô lớn hơn mức trung bình sẽ được xếp vào nhóm có


10

qui mô lớn (Big - B). Qui mô ở đây chính là giá trị vốn hóa thị trường của công ty –
được tính bằng cách lấy số lượng cổ phiếu đang lưu hành nhân với giá thị trường
hiện tại của chúng. Ngoài ra, những chứng khoán này cũng được sắp xếp dựa trên tỷ
số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường – B/M của chúng. Theo đó, các cổ phiếu sẽ
được chia thành 3 nhóm: 30% cổ phiếu có tỷ số B/M thấp nhất được xếp vào nhóm

Low – L, 40% tiếp theo được xếp vào nhóm Medium – M, và 30% cổ phiếu có tỷ sổ
B/M cao nhất được xếp vào nhóm High – H. B/M của năm t được tính bằng sách lấy
giá trị sổ sách vốn cổ phần cuối năm t – 1 chia cho giá trị thị trường vốn cổ phần
cuối năm t – 1.
Bằng việc kết hợp 2 nhóm qui mô với 3 nhóm B/M, 6 danh mục đầu tư đa
dạng hóa được hình thành.
Bảng 2.1: Sáu danh mục Size – B/M.
SL
SM
SH
BL
BM
BH
Nguồn: Fama – French (1993)
Sau khi xây dựng các danh mục, Fama – French tiến hành tính toán các nhân tố.
Nhân tố qui mô SMB (Small Minus Big): được định nghĩa là phần chênh lệch
TSSL của danh mục các cổ phiếu qui mô nhỏ so với các cổ phiếu qui mô lớn.
 SMB = (SL + SM + SH)/3 – (BL + BM + BH)/3


11

Nhân tố giá trị HML (High Minus Low): được định nghĩa là TSSL trung bình
của các danh mục gồm các chứng khoán có tỷ số B/M cao trừ TSSL trung bình của
danh mục gồm các chứng khoán có tỷ số B/M thấp.


HML = (SH + BH)/2 – (SL + BL)/2 Mô

hình hồi qui ba nhân tố có dạng như sau:

Ri – RF = a + b(RM – RF) + sSMB + hHML + e.
Trong đó:
 Ri là TSSL kỳ vọng của chứng khoán hay danh mục i. RF là TSSL phi rủi
ro, RM là TSSL trung bình của thị trường, (RM – RF) là phần bù rủi ro thị
trường.
 SMB là phần bù rủi ro qui mô
 HML là phần bù rủi ro giá trị
 a là intercept
 b, s, h là hệ số hồi qui của mô hình ba nhân tố
 e là phần dư.
2.2.4. Kết quả kiểm định mô hình Fama – French ba nhân tố
Kiểm định mô hình ba nhân tố được Fama – French thực hiện trên các công ty niêm yết
trên sàn chứng khoán Hoa Kỳ trong khoảng thời gian từ năm 1963 – 1990. Kết quả cho
thấy mô hình ba nhân tố có thể giải thích được 90% sự biến động của TSSL chứng khoán
trong khi đó mô hình CAPM chỉ giải thích được khoảng 70%. Dấu của các hệ số hồi qui
cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa qui mô với TSSL trung bình và mối tương quan
cùng chiều giữa tỷ số B/M với TSSL trung bình. Với cùng một mức B/M, thì TSSL giảm
khi qui mô tăng, điều này có nghĩa là hệ số của nhân tố SMB là dương. Với cùng một mức
qui mô thì TSSL trung bình có xu hướng tăng khi tỷ số B/M tăng, tức là hệ số của nhân tố
HML là dương. Fama – French giải thích rằng hệ số của nhân tố SMB dương là do những
doanh nghiệp có qui mô nhỏ thường chứa đựng rủi ro cao, nên các nhà đầu tư đòi hỏi một
phần bù rủi ro >0. Cũng theo Fama – French, những công ty có tỷ số B/M cao thường dễ
rơi vào tình trạng


12

kiệt quệ tài chính nhiều hơn, gây rủi ro cho nhà đầu tư do đó họ đòi hỏi một TSSL
cao hơn.

2.3.

Mô hình Fama – French năm nhân tố

2.3.1. Giới thiệu
Có nhiều bằng chứng cho thấy rằng TSSL trung bình của chứng khoán có
liên quan với tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu, B/M.
Cũng có những bằng chứng cho thấy rằng lợi nhuận và đầu tư cũng có thể giải thích
cho TSSL trung bình. Fama – French (2015) sử dụng mô hình chiết khấu cổ tức để
giải thích tại sao nhân tố lợi nhuận và đầu tư lại có liên quan tới TSSL trung bình
của chứng khoán. Mô hình chiết khấu cổ tức phát biểu rằng giá trị thị trường của
một cổ phiếu là giá trị được chiết khấu của cổ tức kỳ vọng trên mỗi cổ phần.
∞

=∑ (

+

)/(1 + )
=1

Trong phương trình 2.3, là giá cổ phiếu tại thời điểm t, ( + ) là cổ tức kỳ
vọng trên mỗi cổ phần trong thời kỳ t, và r là TSSL kỳ vọng trung bình của chứng
khoán trong dài hạn, hoặc cụ thể hơn là TSSL nội bộ trên cổ tức kỳ vọng. Phương
trình 2.3 nói rằng, tại thời điểm t, nếu cổ phiếu của hai công ty có cùng một mức cổ
tức kỳ vọng, nhưng có giá khác nhau thì cổ phiếu nào có giá thấp hơn sẽ có TSSL kỳ
vọng cao hơn. Nếu việc định giá là hợp lý thì cổ tức trong tương lai của cổ phiếu có
giá thấp hơn sẽ có rủi ro cao hơn.
Với một vài thao tác biến đổi, Fama – French có thể rút ra được hàm ý của
phương trình (2.3) về mối quan hệ giữa TSSL kỳ vọng với lợi nhuận kỳ vọng, đầu tư

kỳ vọng và tỷ số B/M. Miller và Modigliani (1961) cho thấy rằng tại thời điểm t giá
trị thị trường của một doanh nghiệp được cho bởi công thức:
∞

=∑ (

+

−

+

=1

)/(1 + )


13

−1là

Trong phương trình (2.4), + là tổng thu nhập vốn cổ phần (lợi nhuận kỳ vọng) trong thời kỳ t và
sự thay đổi trong giá trị sổ sách vốn cổ phần. Chia phương trình (2.4) cho ta được công thức:

=

+

∑

∞
=1

–

+

(

+

+

−

=

Từ phương trình (2.5), Fama – French đã rút ra 3 kết luận về TSSL trung bình
kỳ vọng của chứng khoán. Thứ nhất, khi cố định mọi thứ trong phương trình (2.5)
ngoại trừ giá trị hiện tại của cổ phiếu và TSSL kỳ vọng r, khi đó với một giá trị nhỏ
hơn thì TSSL kỳ vọng sẽ lớn hơn. Hay nói cách khác, giá trị của tỷ số B/M càng lớn
thì r sẽ càng lớn, tức là có mối quan hệ đồng biến giữa TSSL kỳ vọng và tỷ số B/M.
Thứ hai, khi ta cố định tất cả các biến trong phương trình (2.5) ngoại trừ lợi nhuận
tương lai và TSSL kỳ vọng. Khi đó phương trình (2.5) nói với chúng ta rằng lợi
nhuận kỳ vọng cao thì TSSL kỳ vọng cũng cao, tức là có mối quan hệ đồng biến
giữa TSSL kỳ vọng và lợi nhuận kỳ vọng. Kết luận cuối cùng, nếu ta cố định giá trị
của , và lợi nhuận kỳ vọng thì khi đó tốc độ tăng trưởng kỳ vọng của giá trị sổ sách
vốn cổ phần càng lớn thì TSSL kỳ vọng sẽ càng thấp. Tức là có mối quan hệ nghịch
biến giữa TSSL kỳ vọng và đầu tư (đầu tư được đại diện bởi tốc độ tăng trưởng vốn
cổ phần).

Hơn nữa Novy – Marx (2013) đã xác định được mối liên hệ mạnh mẽ giữa
lợi nhuận kỳ vọng và TSSL kỳ vọng. Aharoni, Zeng (2013) cũng tìm ra mối liên hệ
giữa đầu tư và TSSL trung bình. Các bằng chứng sẵn có cũng cho thấy rằng sự biến
động trong TSSL trung bình có liên quan đến lợi nhuận và đầu tư đã không được
giải thích bởi mô hình ba nhân tố của Fama – French (1993). Điều này dẫn dắt Fama
– French nghiên cứu mô hình mới trong đó thêm nhân tố lợi nhuận và đầu tư vào mô
hình ba nhân tố để tạo thành mô hình năm nhân tố.
2.3.2. Nội dung mô hình năm nhân tố

+

)/(1 + )


14

Bằng cách bổ sung hai nhân tố mới là lợi nhuận và đầu tư vào mô hình ba nhân tố,
Fama – French đã tạo ra mô hình năm nhân tố. Mô hình năm nhân tố có dạng:

Ri – RF = ai + bi(RM – RF) + siSMB + hiHML + riRMW + ciCMA + ei

(2.6)

Trong phương trình (2.6), Ri TSSL kỳ vọng của danh mục chứng khoán i trong
khoảng thời gian t, RF là lãi suất phi rủi ro trong khoảng thời gian t và được đại diện
bởi lãi suất trái phiếu chính phủ, R M là TSSL của danh mục thị trường. (R M – RF) là
TSSL vượt trội của thị trường. SMB là phần chệnh lệch TSSL của danh mục gồm
các chứng khoán có qui mô nhỏ so với danh mục các chứng khoán có qui mô lớn.
HML là phần chệnh lệch TSSL của danh mục gồm các chứng khoán có tỷ số B/M
lớn so với danh mục các chứng khoán có tỷ số B/M nhỏ. RMW là phần chệnh lệch

TSSL của danh mục gồm các chứng khoán có lợi nhuận hoạt động lớn so với danh
mục các chứng khoán có lợi nhuận hoạt động ít. CMA là phần chệnh lệch TSSL của
danh mục gồm các công ty đầu tư ít so với danh mục các công ty đầu tư nhiều. a i là
intercept, bi, si, hi, ri, ci là các hệ số hồi qui, e i là phần dư. Nếu năm nhân tố có thể
giải thích được tất cả sự biến thiên của TSSL chứng khoán thì khi đó a i sẽ bằng 0 tại
tất cả các danh mục.
2.4.

Kết quả kiểm định các mô hình định giá tài sản

Black, Jensen và Scholes (1972) tiến hành kiểm định mô hình CAPM cho thị
trường chứng khoán Mỹ giai đoạn từ 1931 – 1965, bằng việc sử dụng lợi nhuận của
các danh mục theo tháng, nhóm tác giả đã tìm thấy mối quan hệ tuyến tính giữa
TSSL và hệ số beta của các danh mục. Điều này có nghĩa là khi rủi ro của danh mục
càng cao thì lợi nhuận của nó cũng sẽ cao tương ứng.
Nima Billou (2004) tiến hành đánh giá và so sánh tính hiệu quả của mô hình CAPM và
mô hình Fama – French ba nhân tố trên thị trường chứng khoán Mỹ. Dữ liệu của nghiên
cứu này được lấy từ website của Ken French, tập hợp tất cả các cổ phiếu từ ba sàn chứng
khoán lớn ở Mỹ là NYSE, AMEX VÀ NASDAQ. Tác giả đã cập nhật dữ liệu nghiên cứu
của Fama – French (1996) trong khoảng thời gian từ năm


15

1963 – 2003, để kiểm tra xem liệu rằng mô hình ba nhân tố có còn hiệu quả hơn so
với mô hình CAPM giống như kết luận mà Fama – French (1996) đã đưa ra hay
không. Kết quả cho thấy mô hình CAPM có thể giải thích được 72% biến động của
TSSL chứng khoán tại thị trường Mỹ trong giai đoạn 1963 – 2003, còn với mô hình
3 nhân tố, con số này là 89%. Điều này chứng tỏ mô hình ba nhân tố hiệu quả hơn
so với mô hình CAPM. Ngoài ra, hai nhân tố qui mô và giá trị có ảnh hưởng rất lớn

tại thị trường Mỹ.
Fama – French (2015) tiến hành kiểm định hiệu quả của mô hình năm nhân tố tại thị
trường chứng khoán Hoa Kỳ trong khoảng thời gian từ tháng 7 năm 1963 tới tháng
12 năm 2013. Kết quả cho thấy mô hình năm nhân tố hiệu quả hơn so với mô hình ba nhân
tố trong việc giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời chứng khoán. Mô hình

năm nhân tố có thể giải thích được từ 71% đến 94% sự biến thiên của tỷ suất sinh
lời kỳ vọng trên thị trường chứng khoán Hoa Kỳ. Một kết quả khác cũng đáng chú ý
là sau khi thêm hai nhân tố mới là nhân tố lợi nhuận và đầu tư vào mô hình thì nhân
tố giá trị HML trở nên dư thừa, bằng chứng là hiệu quả của mô hình năm nhân tố và
mô hình bốn nhân tố (mô hình năm nhân tố bỏ đi nhân tố HML) không thay đổi.
Tuy nhiên, tác giả cũng lưu ý rằng nhân tố HML trở nên dư thừa trong mô hình năm
nhân tố có thể là do đặc điểm của mẫu và cần có các nghiên cứu khác sử dụng bộ dữ
liệu khác để kiểm chứng điều này.
Nusret Cakici (2015) tiến hành kiểm định hiệu quả của mô hình năm nhân tố trên thị
trường chứng khoán của 23 nước phát triển trên thế giới. Thời gian nghiên cứu là từ tháng 7
năm 1992 tới tháng 12 năm 2014. Tác giả sử dụng mô hình ba nhân tố, mô hình bốn nhân
tố và mô hình năm nhân tố để giải thích TSSL của các danh mục tại từng quốc gia cũng
như toàn cầu. Kết quả cho thấy rằng, mô hình năm nhân tố ở Bắc Mỹ, Châu Âu và thị
trường quốc tế có chung kết quả với thị trường chứng khoán Hoa Kỳ. Nhưng kết quả về
nhân tố lợi nhuận và đầu tư cho thấy rằng hai nhân tố mới này không xuất hiện hoặc tác
động rất yếu tại thị trường Nhật Bản và Châu Á Thái Bình Dương. Kết quả cũng cho thấy
rằng hiệu quả của mô hình tại khu vực thì tốt hơn so


16

với toàn cầu. Điều này hàm ý rằng thị trường tài chính của các nước vẫn chưa hội
nhập đầy đủ với thị trường tài chính toàn cầu. Với việc thêm vào hai nhân tố mới thì
nhân tố giá trị trở nên dư thừa tại Bắc Mỹ, Châu Âu và thị trường toàn cầu, chung

kết quả với thị trường Hoa Kỳ. Tuy nhiên, tại thị trường Châu Á và Nhật Bản tầm
quan trọng của nhân tố giá trị HML không hề bị giảm đi khi thêm vào mô hình hai
nhân tố mới.
Dominykas Gruodis (2015) tiến hành kiểm định hiệu quả của mô hình năm nhân
tố tại thị trường chứng khoán Thụy Điển. Mẫu dữ liệu là 662 công ty niêm yết trên
thị trường chứng khoán Thụy Điển, thời gian nghiên cứu là từ tháng 7 năm 1991 đến
tháng 12 năm 2014. Kết quả bài nghiên cứu cho thấy, mô hình năm nhân tố hiệu quả
hơn so với mô hình ba nhân tố trong việc giải thích sự biến thiên TSSL kỳ vọng trên
thị trường chứng khoán Thụy Điển, kết quả này giống với thị trường chứng khoán
Hoa Kỳ. Tuy nhiên, không có bằng chứng cho thấy, nhân tố giá trị HML trở nên dư
thừa khi thêm vào mô hình hai nhân tố mới tại thị trường chứng khoán Thụy Điển.
Xiaoxiao Zheng (2015) tiến hành kiểm định hiệu quả của các mô hình định giá tài sản
tại thị trường chứng khoán Australia. Ngoài việc sử dụng mô hình ba nhân tố và mô hình
năm nhân tố của Fama – French, tác giả còn sử dụng mô hình năm nhân tố trong đó nhân tố
lợi nhuận RMW được tính theo Novy – Marx (2013). Mẫu nghiên cứu là các công ty niêm
yết trên sàn giao dịch chứng khoán Australia trong khoảng thời gian từ năm 2001 đến năm
2012. Kết quả cho thấy, mô hình năm nhân tố của Fama – French là hiệu quả nhất trong các
mô hình định giá tài sản tại thị trường chứng khoán Australia. Mô hình năm nhân tố của
Fama – French có thể giải thích được 75.39% sự biến động của TSSL kỳ vọng của chứng
khoán, trong khi đó mô hình năm nhân tố của Novy – Marx có thể giái thích được 74.93%.
Kết quả cũng cho thấy, nhân tố giá trị HML vẫn có ý nghĩa thống kê khi hai nhân tố mới
được thêm vào mô hình. Điều này hàm ý rằng, nhân tố giá trị HML không phải nhân tố dư
thừa trong việc giải thích sự biến động của TSSL kỳ vọng tại thị trường chứng khoán
Australia.