Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam sau hơn một thập kỷ hình thành và phát triển đã trở thành một kênh huy động và luân chuyển vốn quan trọng trong nền kinh tế. Tuy nhiên, do đặc thù là một thị trường non trẻ, thị trường chứng khoán trong nước thường xuyên đối mặt với các biến động phức tạp và hàm chứa nhiều rủi ro. Nhiều nhà đầu tư, đặc biệt là các nhà đầu tư cá nhân mới tham gia, có xu hướng hành động theo tâm lý đám đông, thiếu nền tảng kiến thức chuyên sâu và gặp khó khăn trong việc đánh giá các báo cáo tài chính cũng như dự báo thị trường. Trong bối cảnh kinh tế vĩ mô có nhiều biến động, việc xác định các nhân tố chi phối tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu để tối ưu hóa danh mục đầu tư là một yêu cầu cấp thiết.

Nhóm ngành xây dựng là một trong những ngành kinh tế có vai trò trọng yếu nhưng chịu sự chi phối mạnh mẽ từ chu kỳ kinh tế, chính sách đầu tư công và biến động thị trường vốn. Để lượng hóa mức độ tác động của các nhân tố thị trường và đặc tính doanh nghiệp đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngành này, đề tài nghiên cứu đã xác định mục tiêu và hệ thống nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

  • Mục tiêu nghiên cứu:

    1. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố (rủi ro thị trường, quy mô công ty, giá trị công ty và xu hướng tăng trưởng) đến tỷ suất sinh lợi của các công ty nhóm ngành xây dựng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
    2. Kiểm định tính phù hợp và năng lực giải thích của ba mô hình định giá tài sản tài chính: Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), Mô hình ba nhân tố Fama - French (1993) và Mô hình bốn nhân tố Carhart.
    3. Đề xuất các khuyến nghị và giải pháp đầu tư phù hợp cho nhà đầu tư dựa trên kết quả phân tích thực nghiệm.

  • Hệ thống câu hỏi nghiên cứu:

    1. Tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán ngành xây dựng có mối quan hệ như thế nào đối với các yếu tố rủi ro thị trường?
    2. Trong mô hình ba nhân tố của Fama - French (1993), nhân tố quy mô công ty và nhân tố giá trị công ty tương quan với tỷ suất sinh lợi như thế nào?
    3. Trong mô hình bốn nhân tố của Carhart, nhân tố xu hướng (đà tăng trưởng) có mối quan hệ như thế nào đối với tỷ suất sinh lợi?
    4. Trong các mô hình kiểm định, mô hình nào là phù hợp nhất để giải thích tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán thuộc nhóm ngành xây dựng niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2013 – 2015?

  • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

    • Đối tượng nghiên cứu: Tác động của các nhân tố rủi ro thị trường, quy mô, giá trị và đà tăng trưởng đến tỷ suất sinh lợi danh mục cổ phiếu; kiểm định so sánh ba mô hình CAPM, Fama - French và Carhart.
    • Không gian nghiên cứu: Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
    • Thời gian nghiên cứu: Dữ liệu giao dịch hàng ngày trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2013 đến tháng 12 năm 2015 (tổng cộng 745 ngày giao dịch).
    • Khách thể khảo sát: Mẫu nghiên cứu gồm 30 công ty cổ phần thuộc nhóm ngành xây dựng niêm yết liên tục trên sàn HOSE.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận được xây dựng dựa trên hệ thống lý thuyết tài chính hiện đại về định giá tài sản và quản trị danh mục đầu tư:

  • Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Markowitz, 1959): Đặt nền tảng cho mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, chứng minh rằng việc đa dạng hóa danh mục đầu tư có thể phân tán rủi ro phi hệ thống mà không làm suy giảm tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
  • Mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Sharpe, 1964; Lintner, 1965; Black, 1972): Xác lập quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản và rủi ro hệ thống thông qua hệ số Beta: $$E(R_i) = R_f + [E(R_m) - R_f]\beta_i$$
  • Mô hình ba nhân tố Fama - French (1993): Bổ sung hai biến giải thích đại diện cho rủi ro đặc tính doanh nghiệp vào CAPM, gồm quy mô vốn hóa thị trường ($SMB$ - Small Minus Big) và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu ($HML$ - High Minus Low): $$R_{it} - R_{ft} = \alpha + \beta_i (R_{mt} - R_{ft}) + s_i SMB_t + h_i HML_t + \varepsilon_t$$
  • Mô hình bốn nhân tố Carhart: Phát triển từ mô hình Fama - French bằng cách đưa thêm nhân tố đà tăng trưởng ($WML$ - Winners Minus Losers) nhằm lượng hóa ảnh hưởng của xu hướng giá quá khứ đến tỷ suất sinh lợi hiện tại: $$R_{it} - R_{ft} = \alpha_i + \beta_i [R_{mt} - R_{ft}] + s_i SMB_t + h_i HML_t + w_i WML_t + e_{it}$$

Về mặt phương pháp luận, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thực nghiệm kinh tế lượng. Các công cụ và kỹ thuật phân tích được tiến hành trên phần mềm SPSS, bao gồm:

  1. Thống kê mô tả: Tính toán giá trị nhỏ nhất (Minimum), lớn nhất (Maximum), giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (Std. Deviation) của các biến để đánh giá đặc tính phân phối của dữ liệu quan sát qua 745 phiên giao dịch.
  2. Phân tích ma trận tương quan Pearson: Đánh giá mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc (tổng phần bù rủi ro danh mục cổ phiếu $R_i - R_f$) và các biến độc lập ($R_m - R_f$, $SMB$, $HML$, $WML$), đồng thời phát hiện sớm nguy cơ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
  3. Hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS): Ước lượng các tham số hồi quy cho từng mô hình; kiểm định ý nghĩa thống kê của từng hệ số qua kiểm định $t$ (Student); kiểm định mức độ phù hợp chung của hàm hồi quy qua kiểm định $F$ (Fisher-Snedecor); và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) kết hợp với dung sai (Tolerance).

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán và soát xét định kỳ theo quý của 30 doanh nghiệp xây dựng, kết hợp với dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày và chỉ số VN-Index lấy từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (thông qua cổng thông tin điện tử). Lãi suất phi rủi ro ($R_f$) được tính toán từ lãi suất trúng thầu của các đợt phát hành trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 5 năm do Kho bạc Nhà nước phát hành, công bố trên cổng thông tin Bộ Tài chính.

Kỹ thuật phân chia danh mục được thực hiện theo quy trình Fama - French (1993): 30 cổ phiếu được xếp hạng theo quy mô vốn hóa thị trường ($ME$) và chia thành 2 nhóm theo tỷ lệ 50% - 50% (Small và Big). Đồng thời, các cổ phiếu được phân thành 3 nhóm dựa trên tỷ số $BE/ME$ theo tỷ lệ 30% giá trị thấp ($L$), 40% giá trị trung bình ($M$) và 30% giá trị cao ($H$). Ma trận tổ hợp tạo ra 6 danh mục đầu tư ($SL$, $SM$, $SH$, $BL$, $BM$, $BH$) làm cơ sở xác định chuỗi tỷ suất sinh lợi $SMB$ và $HML$. Quy trình tương tự được áp dụng để xác định nhân tố $WML$ dựa trên việc phân chia nhóm cổ phiếu tăng giá ($Winners$) và giảm giá ($Losers$).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương mở đầu trình bày tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ sự biến động rủi ro của thị trường chứng khoán Việt Nam và tâm lý đầu tư đám đông thiếu cơ sở định lượng. Tác giả xác lập rõ ràng 3 mục tiêu nghiên cứu và 4 câu hỏi nghiên cứu trọng tâm liên quan đến việc kiểm định mô hình CAPM, Fama - French (1993) và Carhart (1994) đối với nhóm cổ phiếu ngành xây dựng niêm yết trên HOSE. Chương 1 cũng giới hạn phạm vi nghiên cứu gồm 30 công ty trong thời gian 3 năm (2013 - 2015), sơ lược phương pháp định lượng và cấu trúc tổng thể gồm 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý luận

Chương 2 hệ thống hóa nền tảng lý thuyết từ lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Markowitz (1959) đến các mô hình định giá tài sản tài chính. Tác giả phân tích chi tiết cơ chế hoạt động của mô hình CAPM, các giả định về thị trường vốn hoàn hảo và hành vi nhà đầu tư, cùng các hiện tượng bất thường (dị biệt thị trường) như hiệu ứng quy mô, hiệu ứng tỷ số P/E, hiệu ứng ME/BE và hiệu ứng tháng Giêng. Tiếp đó, chương phân tích sự ra đời của mô hình 3 nhân tố Fama - French (1993) và mô hình 4 nhân tố Carhart. Phần tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm được chia thành hai nhóm:

  • Các nghiên cứu quốc tế: Nima Billou (2004) tại Mỹ ($R^2$ CAPM = 77%, Fama - French = 88%); Elhaj Walid và Elhaj Ahlem (2007) tại Nhật Bản ($R^2$ Fama - French = 78,2%, CAPM = 70%); Nartea và Djajadikerta (2005) tại New Zealand; Ajili (2005) tại Pháp; Michael A. O’Brien (2007) tại Úc; các nghiên cứu tại thị trường mới nổi của Connor và Sehgal (2001), Bundoo (2004), Drew và Veeraraghavan (2003), Bhavna Bahl (2006); và nghiên cứu của Alan Gregory cùng cộng sự tại Anh so sánh Fama - French ($R^2$ hiệu chỉnh 73%) và Carhart ($R^2$ hiệu chỉnh 74%).
  • Các nghiên cứu trong nước: Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008 tại HOSE, $R^2$ Fama - French 86,8% so với CAPM 62,5%); Đinh Trọng Hưng (2008 tại HOSE); và Nguyễn Văn Sĩ (2010 tại HOSE, $R^2$ Fama - French 90% so với CAPM 85,9%). Tác giả đồng thời chỉ rõ các điểm hạn chế của nghiên cứu trước như cỡ mẫu nhỏ (26 - 28 công ty), thời gian quan sát ngắn và việc sử dụng lãi suất trái phiếu 5 năm thay vì tín phiếu kho bạc.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 thiết lập khung phân tích thực nghiệm và phương trình hồi quy mở rộng: $$Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + \beta_4 X_4 + \varepsilon$$ Trong đó: $Y$ là tổng phần bù rủi ro danh mục cổ phiếu ($R_i - R_f$), $X_1$ là rủi ro thị trường ($R_m - R_f$), $X_2$ là phần bù quy mô ($SMB$), $X_3$ là phần bù giá trị ($HML$), $X_4$ là phần bù xu hướng ($WML$). Tác giả thiết lập 4 giả thiết nghiên cứu ($H_1$, $H_2$, $H_3$, $H_4$) về mối quan hệ giữa các nhân tố với tỷ suất sinh lợi.

Phân loại theo vốn hóa ($ME$) $L$ (BE/ME Thấp: 30%) $M$ (BE/ME Trung bình: 40%) $H$ (BE/ME Cao: 30%)
$S$ (Quy mô nhỏ: 50%) $SL$ (PTX, C47, L10, CDC, HU1, ACC, C32, BCE, DIG, MCG) $SM$ (LM8, PXI, HU3, CTD, FCN, HBC, HTI, THG, VSI) $SH$ (MDG, LGC, PXS, LCG, VNE)
$B$ (Quy mô lớn: 50%) $BL$ (PTC, UDC, SC5, TV1) $BM$ (VRC, HAS) $BH$ (Không có mã phân bổ)

Chương cũng liệt kê danh sách toàn bộ 30 doanh nghiệp xây dựng thuộc mẫu quan sát (như CTD, FCN, HBC, LCG, DIG, C32...) và xác định công thức tính toán tỷ suất sinh lợi theo ngày ($R_{it} = P_t / P_{t-1} - 1$, loại bỏ cổ tức) trong 745 phiên giao dịch.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 trình bày chi tiết các kết quả chạy mô hình trên SPSS:

  • Thống kê mô tả: Phân tích biên độ biến thiên, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của 745 quan sát đối với 5 chuỗi biến số ($R_i - R_f$, $R_m - R_f$, $SMB$, $HML$, $WML$).
  • Phân tích ma trận tương quan Pearson: Xác nhận biến thị trường ($R_m - R_f$) có tương quan thuận mạnh nhất với $R_i - R_f$ (hệ số $r = 0,76$ ở mức ý nghĩa 1%).
  • Hồi quy mô hình CAPM: Hệ số xác định $R^2$ hiệu chỉnh đạt 0,577. Hệ số góc $\beta = 0,76$ ($t = 31,859$; $Sig = 0,000$). Giá trị thống kê $F$ của bảng ANOVA có ý nghĩa ở mức 5%.
  • Hồi quy mô hình ba nhân tố Fama - French (1993): Hệ số xác định $R^2$ hiệu chỉnh tăng lên 0,631. Các hệ số ước lượng: $\beta = 0,646$ ($t = 25,x$; $Sig < 0,05$); $s = -0,276$ ($t = -9,x$; $Sig < 0,05$); $h = -0,042$ ($Sig = 0,10$). Các chỉ số VIF đều nhỏ hơn 2, khẳng định không có đa cộng tuyến.
  • Hồi quy mô hình bốn nhân tố Carhart (1994): $R^2$ hiệu chỉnh duy trì ở mức 0,631. Các hệ số: $\beta = 0,646$; $s = -0,276$; $h = -0,042$; hệ số đà tăng trưởng $w = 0,003$ ($t = 0,138$; $Sig = 0,89$). Biến $WML$ hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê.
  • Kiểm định giả thiết nghiên cứu: Chấp nhận $H_1$ (tác động đồng biến của thị trường) và $H_2$ (tác động nghịch biến của quy mô); bác bỏ $H_3$ (giá trị công ty nghịch biến ở mức ý nghĩa 10%) và bác bỏ $H_4$ (đà tăng trưởng không có ý nghĩa thống kê).

Chương 5: Kết luận và giải pháp

Chương tổng kết các phát hiện định lượng, đánh giá sự ưu việt của mô hình Fama - French đối với cổ phiếu ngành xây dựng tại Việt Nam, nêu rõ các hạn chế về dữ liệu và đề xuất các định hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu đã cung cấp các bằng chứng thực nghiệm rõ ràng về việc ứng dụng các mô hình định giá tài sản đa nhân tố trên sàn chứng khoán TP.HCM đối với nhóm ngành xây dựng giai đoạn 2013 – 2015:

Mô hình Biến độc lập Hệ số hồi quy Thống kê $t$ Mức ý nghĩa ($Sig$) $R^2$ hiệu chỉnh
CAPM Phần bù thị trường ($R_m - R_f$) 0,760 31,859 0,000 0,577
Fama - French Phần bù thị trường ($R_m - R_f$)
Quy mô công ty ($SMB$)
Giá trị công ty ($HML$)		 0,646
-0,276
-0,042		 25,x
-9,x
< 1,96		 < 0,05
< 0,05
0,100		 0,631
Carhart Phần bù thị trường ($R_m - R_f$)
Quy mô công ty ($SMB$)
Giá trị công ty ($HML$)
Đà tăng trưởng ($WML$)		 0,646
-0,276
-0,042
0,003		 25,x
-9,x
< 1,96
0,138		 < 0,05
< 0,05
0,100
0,890		 0,631

  • Kết quả thực nghiệm chính:

    1. Rủi ro thị trường ($R_m - R_f$): Là nhân tố chi phối mạnh mẽ nhất đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngành xây dựng. Hệ số hồi quy luôn dương và có ý nghĩa thống kê cao nhất trong cả 3 mô hình ($\beta = 0,760$ trong CAPM và $\beta = 0,646$ trong Fama - French/Carhart). Khi thị trường chung tăng trưởng 1%, tỷ suất sinh lợi danh mục cổ phiếu xây dựng tăng trung bình từ 0,646% đến 0,760%.
    2. Quy mô công ty ($SMB$): Tác động nghịch biến rõ nét đến tỷ suất sinh lợi ($s = -0,276$; $Sig < 0,05$). Điều này chỉ ra rằng các công ty xây dựng có quy mô vốn hóa nhỏ mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các công ty có quy mô vốn hóa lớn nếu các yếu tố khác không đổi.
    3. Giá trị công ty ($HML$): Có hệ số hồi quy âm ($h = -0,042$) và chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức 10% ($Sig = 0,10 > 0,05$). Mối quan hệ nghịch biến phản ánh đặc thù nhóm cổ phiếu tăng trưởng ngành xây dựng trong giai đoạn này.
    4. Đà tăng trưởng ($WML$): Không có ý nghĩa thống kê ($w = 0,003$; $Sig = 0,890$), cho thấy chiến lược mua cổ phiếu thắng thế và bán cổ phiếu thất thế trong quá khứ không tạo ra sự khác biệt về tỷ suất sinh lợi đối với nhóm cổ phiếu xây dựng.
    5. Khả năng giải thích của mô hình: Mô hình ba nhân tố Fama - French vượt trội hơn CAPM khi nâng hệ số $R^2$ hiệu chỉnh từ 57,7% lên 63,1%. Việc bổ sung nhân tố Carhart không làm gia tăng năng lực giải thích của mô hình ($R^2$ không đổi ở mức 63,1%).

  • Giải pháp và khuyến nghị đầu tư của tác giả:

    • Nhà đầu tư nên ưu tiên sử dụng mô hình ba nhân tố Fama - French thay vì mô hình CAPM đơn lẻ khi định giá cổ phiếu hoặc phân tích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng nhóm ngành xây dựng trên sàn HOSE.
    • Nên phân bổ tỷ trọng danh mục vào nhóm cổ phiếu xây dựng có quy mô vốn hóa vừa và nhỏ (Small-cap) để tìm kiếm phần bù quy mô, thay vì tập trung vào các mã cổ phiếu vốn hóa lớn.
    • Theo dõi chặt chẽ các chỉ số vĩ mô và chỉ số VN-Index do biến động của thị trường chung là yếu tố quyết định lớn nhất tới biến động giá cổ phiếu xây dựng.
    • Không nên áp dụng chiến lược đầu tư theo đà tăng trưởng giá ngắn hạn (Momentum) đối với nhóm cổ phiếu ngành xây dựng do nhân tố $WML$ chưa thể hiện vai trò định giá trên sàn HOSE giai đoạn này.

  • Đóng góp so với nghiên cứu trước:

    • Tác giả tập trung kiểm định chuyên biệt trên một nhóm ngành kinh tế cụ thể (ngành xây dựng) thay vì gộp chung toàn thị trường như các nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008), Đinh Trọng Hưng (2008) hay Nguyễn Văn Sĩ (2010).
    • Cỡ mẫu và dữ liệu thời gian nghiên cứu (30 công ty, 745 phiên giao dịch trong 3 năm) có tính bao quát và cập nhật hơn so với các công trình thực nghiệm trước đây tại sàn HOSE (nghiên cứu năm 2008 chỉ khảo sát 26 đến 28 công ty trong 15 tháng).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của nghiên cứu:

    • Phạm vi mẫu: Nghiên cứu chỉ xem xét 30 công ty ngành xây dựng niêm yết trên HOSE, chưa khảo sát các doanh nghiệp xây dựng trên sàn HNX hoặc các nhóm ngành sản xuất, dịch vụ khác trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
    • Khoảng thời gian khảo sát: Chuỗi thời gian nghiên cứu chỉ kéo dài 3 năm (2013 - 2015), chưa đủ dài để đánh giá sự dịch chuyển của các nhân tố qua nhiều chu kỳ kinh tế đầy đủ.
    • Đo lường tỷ suất sinh lợi: Công thức tính tỷ suất sinh lợi ngày ($R_{it} = P_t / P_{t-1} - 1$) bỏ qua yếu tố cổ tức thực nhận của nhà đầu tư.
    • Biến đại diện phi rủi ro: Sử dụng lãi suất trúng thầu trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 5 năm làm lãi suất phi rủi ro ($R_f$) vẫn tiềm ẩn yếu tố bù đắp lạm phát dài hạn so với việc sử dụng lãi suất tín phiếu kho bạc ngắn hạn theo đúng chuẩn lý thuyết.
    • Nhân tố $WML$: Dữ liệu chưa phản ánh được ý nghĩa thống kê của chiến lược đầu tư theo xu hướng trong nhóm ngành xây dựng.

  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:

    • Mở rộng cỡ mẫu ra toàn bộ các doanh nghiệp niêm yết trên cả hai sàn HOSE và HNX, hoặc so sánh liên ngành giữa xây dựng, bất động sản và sản xuất công nghiệp.
    • Kéo dài chuỗi thời gian quan sát từ 5 đến 10 năm để kiểm tra tính ổn định của hệ số hồi quy qua các giai đoạn thăng trầm của thị trường chứng khoán.
    • Điều chỉnh tỷ suất sinh lợi cổ phiếu bằng cách đưa yếu tố cổ tức bằng tiền mặt và cổ phiếu thưởng vào công thức tính toán.
    • Nghiên cứu sử dụng lãi suất tín phiếu kho bạc ngắn hạn hoặc các công cụ thay thế tối ưu hơn để làm lãi suất phi rủi ro chuẩn hóa.

Giá trị tham khảo

Báo cáo nghiên cứu mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho các đối tượng học thuật và thực tiễn:

  • Sinh viên và học viên cao học: Là tài liệu tham khảo cho chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế đầu tư và Kinh tế lượng ứng dụng. Tài liệu cung cấp quy trình từng bước từ việc thu thập dữ liệu giao dịch hàng ngày, kỹ thuật phân chia danh mục 2x3 theo Fama - French (1993), đến việc xử lý dữ liệu và kiểm định hồi quy OLS trên SPSS.
  • Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp hiểu rõ cơ chế định giá tài sản thực tế trên sàn HOSE, nhận diện được sự tồn tại của hiệu ứng quy mô (công ty nhỏ sinh lợi cao hơn công ty lớn) trong nhóm ngành xây dựng, từ đó xây dựng chiến lược phân bổ vốn khoa học thay vì chạy theo tâm lý bầy đàn.
  • Chuyên viên phân tích tài chính: Cung cấp các tham số định lượng cụ thể ($\beta$, $s$, $h$, $R^2$ hiệu chỉnh) của nhóm ngành xây dựng để ứng dụng vào các mô hình chiết khấu dòng tiền và ước tính chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng cỡ mẫu và khung thời gian nghiên cứu như thế nào?
Nghiên cứu khảo sát toàn bộ 30 công ty cổ phần thuộc nhóm ngành xây dựng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) với chuỗi dữ liệu giao dịch hàng ngày trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2013 đến tháng 12 năm 2015, tương ứng với 745 phiên giao dịch.

2. Tại sao mô hình ba nhân tố Fama - French được đánh giá là vượt trội hơn mô hình CAPM trong đề tài này?
Kết quả hồi quy OLS cho thấy mô hình CAPM chỉ giải thích được 57,7% sự biến động của tỷ suất sinh lợi danh mục cổ phiếu xây dựng ($R^2$ hiệu chỉnh = 0,577). Khi bổ sung thêm nhân tố quy mô ($SMB$) và giá trị ($HML$), mô hình Fama - French nâng hệ số $R^2$ hiệu chỉnh lên 63,1% ($Sig < 0,05$), chứng minh năng lực giải thích biến động tỷ suất sinh lợi tốt hơn.

3. Nhân tố quy mô công ty ($SMB$) tác động như thế nào đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngành xây dựng?
Nhân tố quy mô ($SMB$) có hệ số hồi quy âm ($s = -0,276$) và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ($Sig < 0,05$). Điều này cho thấy mối quan hệ nghịch biến: các công ty xây dựng có quy mô vốn hóa thị trường nhỏ mang lại tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn các công ty có quy mô vốn hóa lớn trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

4. Nhân tố đà tăng trưởng ($WML$) trong mô hình Carhart có ý nghĩa thống kê đối với cổ phiếu xây dựng không?
Không. Hệ số hồi quy của biến $WML$ trong mô hình Carhart chỉ đạt 0,003 với giá trị thống kê $t = 0,138$ và mức ý nghĩa $Sig = 0,890$ (lớn hơn rất nhiều so với ngưỡng 5%). Do đó, biến xu hướng không có ý nghĩa thống kê và việc thêm nhân tố này không làm tăng hệ số $R^2$ hiệu chỉnh của mô hình (vẫn giữ ở mức 63,1%).

5. Lãi suất phi rủi ro ($R_f$) được tác giả xác định từ nguồn nào trong khóa luận?
Lãi suất phi rủi ro ($R_f$) được tác giả thu thập từ cổng thông tin điện tử của Bộ Tài chính, lấy theo lãi suất trúng thầu của các đợt phát hành trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 5 năm do Kho bạc Nhà nước phát hành trong giai đoạn 2013 – 2015.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Tường Vi đã thực hiện một nghiên cứu định lượng thực nghiệm chặt chẽ về các nhân tố chi phối tỷ suất sinh lợi của 30 công ty xây dựng niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2013 – 2015 qua 745 phiên giao dịch. Kết quả phân tích khẳng định sự vượt trội của mô hình ba nhân tố Fama - French ($R^2$ hiệu chỉnh đạt 63,1%) so với mô hình CAPM truyền thống (57,7%), đồng thời chứng minh nhân tố xu hướng trong mô hình Carhart không mang ý nghĩa thống kê đối với nhóm ngành này. Nghiên cứu xác nhận rủi ro thị trường và quy mô công ty là hai biến số giải thích quan trọng nhất, cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm giá trị cho các quyết định phân bổ danh mục đầu tư và nghiên cứu định giá tài sản tài chính tại Việt Nam.