Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam qua hơn hai mươi năm hình thành và phát triển đã đóng vai trò quan trọng trong việc luân chuyển dòng vốn từ người cho vay sang người đi vay, thúc đẩy đầu tư và tăng trưởng kinh tế. Tỷ suất sinh lời của cổ phiếu tác động trực tiếp đến niềm tin của nhà đầu tư cá nhân, doanh nghiệp và toàn bộ nền kinh tế. Giai đoạn từ đầu năm 2020 đến đầu năm 2023 ghi nhận nhiều biến động lớn: đại dịch Covid-19 khiến chỉ số VN-Index giảm sâu từ 1.000 điểm xuống 645 điểm vào cuối tháng 3/2020, sau đó phục hồi mạnh mẽ lên 1.103,87 điểm vào cuối năm 2020 và lập đỉnh lịch sử 1.500,81 điểm vào ngày 25/11/2021 trước khi bước vào giai đoạn tái thiết trong năm 2022. Trước những biến động này, việc nhận diện và đo lường các yếu tố rủi ro chi phối tỷ suất sinh lời trở thành yêu cầu cấp thiết đối với các nhà đầu tư.

Trong các yếu tố định giá tài sản tài chính, tính thanh khoản là biến số nhận được sự quan tâm sâu sắc. Về mặt lý thuyết, Amihud và Mendelson (1986) cho rằng tính kém thanh khoản là một nguồn rủi ro đòi hỏi phần bù rủi ro (lợi suất kỳ vọng cao hơn để bù đắp). Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và tại Việt Nam đưa ra kết quả không đồng nhất: một số nghiên cứu ghi nhận thanh khoản có tác động dương hoặc âm, trong khi một số khác lại không tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê. Khóa luận này được thực hiện nhằm kiểm định lại và làm rõ tác động của tính thanh khoản đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2018–2023.

Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu tổng quát: Phân tích tác động của thanh khoản đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định tác động của tính thanh khoản đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE).
    2. Gợi ý hàm ý chính sách cho các nhà đầu tư dựa trên cơ sở phân tích các kết quả nghiên cứu thực nghiệm.

Câu hỏi nghiên cứu

  • Câu hỏi 1: Tính thanh khoản tác động đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) như thế nào?
  • Câu hỏi 2: Từ kết quả nghiên cứu, các hàm ý chính sách tương ứng nào được đưa ra nhằm cung cấp thêm cơ sở thông tin cho nhà đầu tư?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Tính thanh khoản của cổ phiếu và tỷ suất sinh lời của cổ phiếu các công ty niêm yết trên HOSE.
  • Phạm vi không gian: Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE).
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu theo tần suất tháng được thu thập trong giai đoạn từ tháng 02/2018 đến tháng 01/2023 (60 tháng quan sát).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kế thừa nền tảng lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Markowitz (1952), Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) của Sharpe (1964), Lintner (1965), Mossin (1966) và Mô hình ba nhân tố của Fama và French (1993). Để phản ánh đặc thù thanh khoản trên thị trường chứng khoán, tác giả mở rộng mô hình Fama-French ba nhân tố bằng việc bổ sung nhân tố thanh khoản $IMV$ (Illiquid Minus Vibrant), tương tự cách tiếp cận của Chan và Faff (2005), Amihud và cộng sự (2015), Nguyễn Thị Bích Tiền (2020), và Khang và cộng sự (2022).

Phương trình hồi quy của mô hình nghiên cứu có dạng: $$R_{pt} - R_{ft} = a_p + b_p MP_t + c_p SMB_t + d_p HML_t + e_p IMV_t + \varepsilon_{pt}$$

Biến số Tên biến Cách xác định và đo lường Nguồn dữ liệu
$R_{pt} - R_{ft}$ TSSL vượt trội của danh mục $p$ Tỷ suất sinh lời bình quân của danh mục $p$ trong tháng $t$ trừ lãi suất phi rủi ro $R_{ft}$. Mẫu được chia thành 5 danh mục $P1$ đến $P5$ theo mức độ thanh khoản tăng dần (Turnover) FiinPro, Investing.com
$MP_t$ TSSL vượt trội thị trường $MP_t = R_{mt} - R_{ft}$, với $R_{mt}$ là tỷ suất sinh lời chỉ số VN-Index, $R_{ft}$ là lãi suất Trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 1 năm chia cho 12 tháng Investing.com
$SMB_t$ Nhân tố quy mô (Small Minus Big) Chênh lệch TSSL bình quân của danh mục cổ phiếu vốn hóa nhỏ ($S$) và danh mục cổ phiếu vốn hóa lớn ($B$), được phân chia $50%/50%$ theo vốn hóa thị trường và kết hợp tỷ lệ $B/M$ ($30%/40%/30%$) FiinPro
$HML_t$ Nhân tố giá trị (High Minus Low) Chênh lệch TSSL bình quân của danh mục cổ phiếu có tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao ($H$) so với danh mục cổ phiếu có tỷ lệ $B/M$ thấp ($L$) FiinPro
$IMV_t$ Nhân tố thanh khoản (Illiquid Minus Vibrant) Chênh lệch TSSL bình quân của danh mục cổ phiếu kém thanh khoản ($I$ - 30% thấp nhất) trừ danh mục cổ phiếu thanh khoản cao ($V$ - 30% cao nhất) sau khi kiểm soát theo quy mô ($S/B$) FiinPro

Quy trình và phương pháp phân tích định lượng

  1. Chọn mẫu: Xuất phát từ rổ chỉ số VN100 trên sàn HOSE (100 doanh nghiệp đại diện quy mô và thanh khoản lớn nhất), tác giả lọc theo 4 tiêu chí: niêm yết liên tục từ 01/02/2018 đến 01/01/2023; loại bỏ cổ phiếu có giá trị sổ sách $\le 0$; loại bỏ cổ phiếu bị đưa vào diện kiểm soát; loại bỏ cổ phiếu thiếu dữ liệu. Mẫu nghiên cứu chính thức gồm 85 doanh nghiệp với 60 kỳ quan sát hàng tháng.
  2. Thước đo thanh khoản: Sử dụng tỷ lệ vòng quay cổ phiếu (Turnover ratio) theo Datar và cộng sự (1998): $$\text{Turnover}_t = \frac{\text{Tổng khối lượng cổ phiếu giao dịch trong tháng } t}{\text{Tổng số lượng cổ phiếu đang lưu hành trong tháng } t}$$
  3. Kỹ thuật ước lượng và kiểm định:
    • Thống kê mô tả và phân tích ma trận tương quan giữa các biến.
    • Kiểm định tính dừng bằng phương pháp Dickey-Fuller (DF) nhằm tránh hiện tượng hồi quy giả mạo (lấy sai phân bậc 1 nếu chuỗi không dừng).
    • Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
    • Hồi quy bình phương nhỏ nhất thông thường (Pooled OLS).
    • Kiểm định chẩn đoán khuyết tật mô hình: Kiểm định Breusch-Pagan phát hiện phương sai sai số thay đổi; kiểm định Durbin-Watson phát hiện hiện tượng tự tương quan.
    • Khắc phục khuyết tật bằng phương pháp hồi quy Newey-West với 1 độ trễ (sai số chuẩn vững).
    • Công cụ xử lý dữ liệu: Phần mềm thống kê STATA 17.0 và Microsoft Excel.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Mở đầu. Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 1 thiết lập khung đề cương tổng thể của khóa luận. Tác giả trình bày tính cấp thiết của đề tài từ diễn biến thực tế của thị trường chứng khoán Việt Nam qua các giai đoạn biến động mạnh (Covid-19 năm 2020, tăng trưởng năm 2021 và điều chỉnh phục hồi 2022–2023). Tác giả xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát và hai mục tiêu cụ thể; đặt ra hai câu hỏi nghiên cứu làm kim chỉ nam; xác định rõ đối tượng nghiên cứu (tính thanh khoản và tỷ suất sinh lời) cùng phạm vi 85 cổ phiếu trên sàn HOSE trong 60 tháng (02/2018–01/2023). Chương này cũng khái quát các đóng góp học thuật và thực tiễn, cùng bố cục kết cấu gồm 5 chương của bài khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về thanh khoản, tỷ suất sinh lời và mối quan hệ giữa hai biến số này:

  • Lý thuyết về thanh khoản: Đi từ định nghĩa gốc của Keynes (1930), Chiang và Zheng (2015), Avramov và cộng sự (2006). Trình bày 4 thước đo thanh khoản phổ biến: Chênh lệch giá mua - bán (Bid-ask spread), Tỷ số khối lượng giao dịch (Campbell et al., 1993), Tỷ lệ vòng quay cổ phiếu (Turnover ratio), và Chỉ số kém thanh khoản ILLIQ (Amihud, 2002).
  • Lý thuyết về tỷ suất sinh lời và mô hình định giá tài sản: Phân tích sự phát triển từ Lý thuyết danh mục đầu tư (Markowitz, 1952), Mô hình CAPM (Sharpe, Lintner, Mossin), Mô hình ba nhân tố Fama-French (1993) đến Mô hình năm nhân tố Fama-French (2015). Luận giải lý do lựa chọn mô hình Fama-French 3 nhân tố mở rộng thay vì CAPM hay mô hình 5 nhân tố để tránh việc phức tạp hóa dữ liệu khi biến trọng tâm là thanh khoản.
  • Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm: Tổng hợp các nghiên cứu trong nước (Nguyễn Anh Phong, 2012; Batten & Vo, 2014; Vo & Bui, 2016; Nguyễn Thị Bích Tiền, 2020; Khang et al., 2022) và quốc tế (Amihud & Mendelson, 1986; Narayan & Zheng, 2011; Chang et al., 2010; Nguyen et al., 2007; Leirvik et al., 2017).
Tác giả Thị trường & Dữ liệu Phương pháp Kết quả chính
Nguyễn Anh Phong (2012) HOSE và HNX (12/2007–12/2011) Hồi quy OLS với 3 chỉ tiêu thanh khoản Không có quan hệ với Turnover; tương quan dương với 2 thước đo còn lại
Batten và Vo (2014) HOSE (01/2007–12/2010) Hồi quy tuyến tính đa biến Tồn tại mối tương quan dương giữa thanh khoản (Turnover) và lợi nhuận cổ phiếu
Vo và Bui (2016) HOSE (2007–2014) Hồi quy tuyến tính đa biến Thanh khoản tương quan dương, thiếu thanh khoản tương quan âm với TSSL
Nguyễn Thị Bích Tiền (2020) HOSE và HNX (10/2014–10/2019) Hồi quy OLS mô hình Fama-French 3 nhân tố kết hợp thanh khoản Thanh khoản có mối quan hệ nghịch biến với tỷ suất sinh lời
Khang và cộng sự (2022) 179 công ty phi tài chính trên HOSE (2011–2019) Mô hình Fama-French 3 nhân tố với 5 thước đo thanh khoản Tính thanh khoản và tỷ suất sinh lời có mối tương quan âm rõ rệt
Nguyen và cộng sự (2007) NYSE và AMEX Phương pháp FGLS mô hình Fama-French 3 nhân tố kết hợp Turnover Cổ phiếu kém thanh khoản yêu cầu mức tỷ suất sinh lời cao hơn
Chang và cộng sự (2010) Sàn Tokyo - TSE (02/1975–12/2004) Hồi quy mô hình lợi nhuận với 5 đại diện thanh khoản Tồn tại mối quan hệ tiêu cực giữa đại diện thanh khoản và tỷ suất sinh lời
Leirvik và cộng sự (2017) Thị trường Na Uy (1983–2015) Hồi quy mô hình lợi nhuận với 4 thước đo thanh khoản Không tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa giữa thanh khoản và lợi nhuận cổ phiếu

Từ bảng tổng hợp, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: các kết luận trước đây còn nhiều mâu thuẫn và phần lớn dữ liệu chỉ dừng lại trước năm 2019, chưa phản ánh các biến động kinh tế mới sau đại dịch Covid-19.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu thực nghiệm 6 bước: (1) Xác định vấn đề nghiên cứu; (2) Xây dựng mô hình nghiên cứu; (3) Xác định mẫu, thu thập và xử lý dữ liệu; (4) Xác định phương pháp phân tích dữ liệu; (5) Kiểm định các khuyết tật mô hình và phân tích kết quả hồi quy; (6) Thảo luận, kết luận và đề xuất hàm ý chính sách.

Chương này trình bày chi tiết công thức đo lường biến phụ thuộc và 4 biến độc lập ($MP, SMB, HML, IMV$); quy trình phân chia danh mục đầu tư thành 5 nhóm thanh khoản ($P1$ đến $P5$) dựa trên tỷ lệ Turnover tại thời điểm tháng 12/2018; các giả thuyết nghiên cứu và cơ chế vận hành các kiểm định kinh tế lượng (Dickey-Fuller, VIF, Breusch-Pagan, Durbin-Watson, Newey-West).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 triển khai thực hiện hồi quy trên phần mềm STATA 17.0 và báo cáo các kết quả định lượng:

  • Thống kê mô tả và ma trận tương quan: Cung cấp các chỉ số thống kê (giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, phương sai, Min, Max) của 5 danh mục đầu tư ($P1$ đến $P5$) và các biến độc lập ($MP, SMB, HML, IMV$). Kết quả ma trận tương quan giữa các biến độc lập đều nằm trong ngưỡng an toàn ($|r| < 0{,}8$).
  • Kiểm định tính dừng và đa cộng tuyến: Kiểm định Dickey-Fuller cho thấy các chuỗi dữ liệu đạt tính dừng (hoặc dừng sau khi lấy sai phân bậc 1). Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều cho giá trị nhỏ hơn 10, khẳng định mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Kết quả hồi quy và khắc phục khuyết tật: Ước lượng Pooled OLS ban đầu sau khi kiểm định phát hiện có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (qua kiểm định Breusch-Pagan với $p$-value $< 0{,}05$) hoặc tự tương quan (kiểm định Durbin-Watson). Tác giả tiến hành khắc phục hoàn toàn bằng phương pháp hồi quy Newey-West với 1 độ trễ để thu được sai số chuẩn vững và các hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê.
  • Thảo luận kết quả ước lượng:
    • Nhân tố thị trường ($MP$): Có tác động tích cực và ý nghĩa thống kê mạnh đến tỷ suất sinh lời của các danh mục, phù hợp với lý thuyết CAPM.
    • Nhân tố quy mô ($SMB$) và nhân tố giá trị ($HML$): Đóng vai trò giải thích sự biến thiên tỷ suất sinh lời giữa các nhóm cổ phiếu theo quy mô vốn hóa và tỷ số $B/M$.
    • Nhân tố thanh khoản ($IMV$): Kết quả hồi quy trên từng nhóm danh mục xác nhận tính thanh khoản có tác động rõ nét và nghịch biến đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Danh mục cổ phiếu có tính thanh khoản thấp ($P1$) mang lại tỷ suất sinh lời vượt trội cao hơn so với danh mục cổ phiếu có tính thanh khoản cao ($P5$) nhằm bù đắp rủi ro kém thanh khoản.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Chương 5 tổng kết lại toàn bộ kết quả nghiên cứu, đánh giá mức độ tác động của tính thanh khoản đối với định giá tài sản trên sàn HOSE, chỉ ra các hạn chế của đề tài và đề xuất các hàm ý ứng dụng cho nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

  • Kết quả phân tích hồi quy theo mô hình Fama-French mở rộng (được hiệu chỉnh sai số chuẩn bằng Newey-West 1 độ trễ) khẳng định tính thanh khoản là một nhân tố rủi ro có ý nghĩa thống kê trong việc định giá cổ phiếu trên sàn HOSE giai đoạn 2018–2023.
  • Tồn tại mối quan hệ nghịch biến giữa mức độ thanh khoản của cổ phiếu và tỷ suất sinh lời: Các cổ phiếu thuộc danh mục có tính thanh khoản thấp (thanh khoản kém) tạo ra tỷ suất sinh lời cao hơn các cổ phiếu có tính thanh khoản cao để bù đắp phần bù rủi ro thanh khoản (liquidity risk premium).
  • Phát hiện thực nghiệm này nhất quán với lý thuyết định giá tài sản của Amihud và Mendelson (1986), đồng thời phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trong nước của Nguyễn Thị Bích Tiền (2020), Khang và cộng sự (2022) cũng như các nghiên cứu quốc tế của Nguyen và cộng sự (2007), Chang và cộng sự (2010).

Hàm ý và khuyến nghị cho nhà đầu tư

  • Đánh giá rủi ro thanh khoản: Nhà đầu tư cần coi thanh khoản là một yếu tố rủi ro quan trọng khi định giá và ra quyết định đầu tư, không nên chỉ tập trung vào các yếu tố quy mô vốn hóa hay giá trị sổ sách ($B/M$).
  • Xây dựng và tối ưu hóa danh mục: Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở cho các nhà đầu tư cá nhân và tổ chức trong việc phân bổ tài sản: nhà đầu tư có khẩu vị rủi ro cao, chu kỳ nắm giữ dài hạn có thể cân nhắc phân bổ tỷ trọng vào các cổ phiếu thanh khoản thấp hơn để tìm kiếm tỷ suất sinh lời vượt trội từ phần bù thanh khoản; ngược lại, các nhà đầu tư ngắn hạn cần ưu tiên thanh khoản cao để giảm thiểu chi phí trượt giá và rủi ro giao dịch.
  • Dự báo điều kiện thị trường: Giúp nhà đầu tư có thêm công cụ định lượng để đánh giá, dự đoán phản ứng giá cổ phiếu khi thanh khoản thị trường chung biến động.

Đóng góp của nghiên cứu

  • Đóng góp học thuật: Cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm có giá trị về vai trò của thanh khoản trong mô hình định giá đa nhân tố tại thị trường chứng khoán mới nổi như Việt Nam. Đề tài kiểm định mô hình với chuỗi dữ liệu cập nhật từ tháng 02/2018 đến tháng 01/2023 (bao quát giai đoạn trước, trong và sau đại dịch Covid-19), giúp làm rõ các tranh luận học thuật trước đây về mối quan hệ giữa thanh khoản và lợi nhuận cổ phiếu.
  • Đóng góp thực tiễn: Bổ sung nguồn thông tin định lượng tin cậy hỗ trợ quá trình ra quyết định của các chủ thể tham gia thị trường, góp phần thúc đẩy hoạt động đầu tư chuyên nghiệp trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế về mẫu quan sát: Nghiên cứu chỉ tập trung vào 85 cổ phiếu đủ tiêu chuẩn trong rổ VN100 niêm yết trên sàn HOSE, chưa mở rộng ra toàn bộ các cổ phiếu trên sàn HOSE cũng như các cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) hay UPCoM.
  • Hạn chế về phân chia danh mục: Việc cố định phân chia 5 danh mục đầu tư theo thanh khoản dựa trên số liệu cuối tháng 12/2018 áp dụng cho toàn bộ giai đoạn nghiên cứu nhằm đơn giản hóa tính toán có thể chưa phản ánh được sự dịch chuyển biến động thanh khoản của một số mã cổ phiếu qua từng năm.
  • Hạn chế về thước đo thanh khoản: Mô hình thực nghiệm mới sử dụng tỷ lệ vòng quay cổ phiếu (Turnover ratio) làm biến đại diện cho thanh khoản, chưa so sánh đồng thời với các thước đo khác như chênh lệch giá mua - bán (Bid-ask spread) hay chỉ số Amihud ILLIQ.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Các nghiên cứu tương lai có thể mở rộng quy mô mẫu trên toàn thị trường chứng khoán Việt Nam, thực hiện tái cơ cấu danh mục định kỳ hàng năm và áp dụng kết hợp nhiều thước đo thanh khoản khác nhau để tăng cường tính khái quát hóa.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học thuộc ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học, Quản trị Kinh doanh và các chuyên ngành phân tích định lượng tài chính:

  • Khung phương pháp luận mẫu mực: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình xây dựng các danh mục nhân tố ($SMB, HML, IMV$) theo phương pháp Fama-French kết hợp Amihud et al. (2015).
  • Thực hành kinh tế lượng tài chính: Tài liệu minh họa trực quan các bước kiểm định chuỗi thời gian, kiểm định tính dừng Dickey-Fuller, chẩn đoán khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến VIF, phương sai thay đổi Breusch-Pagan, tự tương quan Durbin-Watson) và quy trình xử lý khuyết tật bằng hồi quy Newey-West trên phần mềm STATA.
  • Ứng dụng thực tiễn: Cung cấp thông tin thực chứng về hành vi giá và rủi ro thanh khoản cho các chuyên viên phân tích định giá, quản lý danh mục tại các quỹ đầu tư và công ty chứng khoán.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình kinh tế lượng nào và bao gồm những biến số độc lập nào?

Khóa luận sử dụng mô hình Fama-French ba nhân tố mở rộng kết hợp yếu tố thanh khoản, ước lượng bằng OLS và hiệu chỉnh sai số chuẩn bằng phương pháp Newey-West 1 độ trễ. Các biến độc lập trong mô hình gồm 4 nhân tố:

  1. $MP_t$: Tỷ suất sinh lời vượt trội của thị trường ($R_{mt} - R_{ft}$).
  2. $SMB_t$: Nhân tố quy mô vốn hóa (Small Minus Big).
  3. $HML_t$: Nhân tố giá trị (High Minus Low Book-to-Market).
  4. $IMV_t$: Nhân tố thanh khoản (Illiquid Minus Vibrant).

2. Mẫu nghiên cứu của khóa luận được lựa chọn và sàng lọc như thế nào?

Mẫu quan sát ban đầu gồm 100 công ty trong rổ chỉ số VN100 niêm yết trên HOSE. Tác giả tiến hành sàng lọc qua 4 tiêu chí: niêm yết liên tục trong giai đoạn 01/02/2018 – 01/01/2023; loại bỏ cổ phiếu có giá trị sổ sách bằng hoặc nhỏ hơn 0; loại bỏ cổ phiếu thuộc diện kiểm soát; và loại bỏ cổ phiếu thiếu dữ liệu. Mẫu nghiên cứu chính thức còn lại 85 doanh nghiệp với 60 kỳ quan sát hàng tháng (tháng 02/2018 đến tháng 01/2023).

3. Tính thanh khoản của cổ phiếu được đo lường bằng chỉ tiêu nào trong mô hình?

Nghiên cứu sử dụng tỷ lệ vòng quay cổ phiếu (Turnover ratio) làm thước đo đại diện cho tính thanh khoản: $$\text{Turnover}_t = \frac{\text{Tổng khối lượng cổ phiếu giao dịch trong tháng } t}{\text{Tổng số lượng cổ phiếu đang lưu hành trong tháng } t}$$ Cổ phiếu có tỷ lệ Turnover càng cao thì tính thanh khoản càng lớn và ngược lại.

4. Kết quả nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ giữa tính thanh khoản và tỷ suất sinh lời cổ phiếu ra sao?

Kết quả hồi quy chỉ ra tính thanh khoản có tác động rõ rệt và ngược chiều (nghịch biến) đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên HOSE. Các cổ phiếu có tính thanh khoản thấp mang lại tỷ suất sinh lời cao hơn các cổ phiếu có tính thanh khoản cao. Điều này xác nhận sự tồn tại của phần bù rủi ro thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam: nhà đầu tư đòi hỏi mức sinh lời cao hơn khi nắm giữ các tài sản kém thanh khoản để bù đắp rủi ro giao dịch.

5. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ những nguồn chính thức nào?

  • Dữ liệu giá đóng cửa điều chỉnh theo ngày, chỉ số giá trị sổ sách trên giá thị trường ($B/M$), số lượng cổ phiếu đang lưu hành, khối lượng cổ phiếu giao dịch và vốn hóa thị trường của 85 công ty được thu thập từ cơ sở dữ liệu FiinPro.
  • Lãi suất phi rủi ro (lấy theo lãi suất Trái phiếu Chính phủ Việt Nam kỳ hạn 1 năm) và chỉ số VN-Index hàng tháng được thu thập từ website Investing.com.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Hiếu Ngân đã phân tích thực nghiệm tác động của tính thanh khoản đến tỷ suất sinh lời cổ phiếu của 85 công ty niêm yết trên HOSE giai đoạn 2018–2023 thông qua mô hình Fama-French mở rộng. Kết quả nghiên cứu khẳng định sự tồn tại của phần bù rủi ro thanh khoản khi các cổ phiếu có tính thanh khoản thấp mang lại tỷ suất sinh lời kỳ vọng cao hơn để bù đắp rủi ro cho nhà đầu tư. Công trình đóng góp bằng chứng thực nghiệm cập nhật cho thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học và định lượng giúp các nhà đầu tư tối ưu hóa chiến lược quản lý danh mục và dự báo thị trường.