BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM -------------------- TRƢƠNG QUỐC THÁI ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỚI MOMENT BẬC CAO - TRƢỜNG HỢP VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính- Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRẦN THỊ HẢI LÝ TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng luận văn “Định giá tài sản với moment bậc cao – Trường hợp Việt Nam” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các thông tin dữ liệu được sử dụng trong luận văn là trung thực và các kết quả trình bày trong luận văn chưa được công bố tại bất kỳ công trình nghiên cứu nào trước đây.
Nếu phát hiện có bất kỳ gian lận nào, tôi xin chịu toàn bộ trách nhiệm trước Hội đồng.HCM, tháng 10 năm 2013 Tác giả luận văn Trƣơng Quốc Thái MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục bảng biểu Danh mục từ viết tắt Tóm tắt. Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu. Tạo lập danh mục.
Phương pháp nghiên cứu. Nội dung và các kết quả nghiên cứu. Tác động của co-skewness và co-kurtosis. Kiểm tra tính bền vững của mô hình.
62 Danh mục tài liệu tham khảo DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Kết qua kiểm định nghiệm đơn vị.11 Bảng 2: Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố.11 Bảng 3: Hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF.12 Bảng 4: Hệ số hồi quy nhân tố co-skewness mô hình 1.21 Bảng 5: Hệ số hồi quy nhân tố co-kurtosis mô hình 1.22 Bảng 6: Kết quả hồi quy mô hình 1.23 Bảng 7: Kết quả kiểm định Breusch-Pagan mô hình 1.25 Bảng 8: Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey mô hình 1.26 Bảng 9: Hệ số hồi quy nhân tố co-skewness mô hình 2.36 Bảng 10: Hệ số hồi quy nhân tố co-kurtosis mô hình 2.37 Bảng 11: Kết quả hồi quy mô hình 2.38 Bảng 12: Kết quả kiểm định Breusch-Pagan mô hình 2.40 Bảng 13: Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey mô hình 2.41 Bảng 14: Hệ số hồi quy nhân tố co-skewness mô hình 3.56 Bảng 15: Hệ số hồi quy nhân tố co-kurtosis mô hình 3.56 Bảng 16: Kết quả hồi quy mô hình 3.58 Bảng 17: Kết quả kiểm định Breusch-Pagan mô hình 3.60 Bảng 18: Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey mô hình 3.61 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BV/MV : tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường CAPM : mô hình định giá tài sản vốn OLS : ordinary least squares (bình phương nhỏ nhất) HOSE : sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh TSSL : tỷ suất sinh lợi 1 Tóm tắt Bài nghiên cứu này tìm hiểu tầm quan trọng của moment bậc cao trong sự thay đổi tỷ suất sinh lợi trung bình cổ phiếu của các công ty niêm yết trên HOSE. Tác giả phát hiện co-skewness đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích TSSL của chứng khoán Việt Nam nhiều hơn so với co-kutosis. Tác giả cho rằng sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu của co-skewness và co-kurtosis là do các công ty Việt Nam có quy mô nhỏ. Kết quả của bài nghiên cứu bổ sung thêm các bằng chứng cho thấy một phần TSSL trung bình được giải thích bởi các yếu tố như co-skewness, co-kurtosis, quy mô, tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và hiệu ứng momentum.
Giới thiệu Các nghiên cứu gần đây của các tác giả như Phuong Doan et al.(2009) và Richard Heaney et al.(2012) cung cấp những bằng chứng mạnh mẽ về vai trò quan trọng của co-skewness và co-kurtosis trong định giá tài sản. Tuy nhiên, các nghiên cứu của họ chỉ tập trung vào các thị trường có mức vốn hóa lớn như Mỹ, Úc. Để bổ sung thêm các kết quả nghiên cứu thực nghiệm sâu hơn về sự tồn tại của moment bậc cao (cụ thể là co-skewness và co-kurtosis) trong định giá tài sản đối với các thị trường chứng khoán có quy mô nhỏ, bài nghiên cứu này xem xét tầm quan trọng của co-skewness và co-kurtosis đối với TSSL trung bình của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE, cùng với các nhân tố rủi ro khác là TSSL thị trường, quy mô doanh nghiệp, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và hiệu ứng momentum. Từ mục tiêu nghiên cứu trên, tác giả đặt ta các câu hỏi nghiên cứu: - Co-skewness và co-kurtosis có tác động đến TSSL chứng khoán Việt Nam hay không ? - Tác động của co-skewness và co-kurtosis lên TSSL chứng khoán Việt Nam như thế nào ? - Co-skewness và co-kurtosis có bổ sung cho khả năng giải thích TSSL chứng khoán mà các nhân tố rủi ro khác như quy mô, BV/MV, momentum chưa giải thích được hay không ? Và để đi tìm câu trả lời, bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp nghiên cứu của Phuong Doan et al.(2009) với mẫu là 147 công ty niêm yết trên HOSE.
Tác giả sử dụng phương pháp OLS để hồi quy TSSL vượt trội hàng ngày của 25 danh 3 mục phân loại theo quy mô và BV/MV dựa vào co-skewness, co-kurtosis và các nhân tố rủi ro khác như TSSL thị trường vượt trội, quy mô, BV/MV và momentum. Nội dung và các kết quả chi tiết về bài nghiên cứu sẽ được tác giả trình bày trong các phần tiếp theo dưới đây. Tổng quan các kết quả nghiên cứu trƣớc đây Những đóng góp về mặt lý thuyết của những nhà nghiên cứu chẳng hạn như bằng chứng thực nghiệm của Sharpe (1964) và Lintner (1965) về mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) đã được công nhận. Thêm vào đó, một số tác giả khác, trong đó có Fama và French đã mở rộng các nhân tố trong mô hình CAPM để giải thích những gì mà mô hình CAPM không thể giải thích được.
Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác lại cho rằng TSSL của chứng khoán không tuân theo phân phối chuẩn. Mandelbrot (1963) và Taylor (1967) cho thấy TSSL của chứng khoán có kurtosis âm. Fama (1965) phát hiện TSSL của các chứng khoán lớn có xu hướng theo sau bởi những chứng khoán có mức độ tương tự nhưng phân phối có kurtosis dương. Điều này có thể dẫn đến hiệu ứng biến động của TSSL phản ứng trước các thông tin của thị trường (Campell và Hentschel (1992)).
Hiệu ứng biến động của TSSL này đặt ra một câu hỏi liệu giá trị trung bình và phương sai trong mô hình định giá tài sản chỉ sử dụng hai moments đầu tiên của phân phối TSSL liệu có thích hợp trong việc đo lường chênh lệch TSSL trung bình của cổ phiếu hay không. Thêm vào đó, các nghiên cứu thực nghiệm khác cho rằng phân phối TSSL của cổ phiếu thể hiện rõ tính bất đối xứng và có kurtosis vượt trội (kurtosis lớn hơn 3 và mẫu hình phân phối TSSL có hình nhọn), mở rộng mô hình định giá tài sản hai 4 moment bằng cách kết hợp yếu tố co-skewness và co-kurtosis. Các nhà đầu tư có mức thỏa dụng không phải là phương trình bậc hai và không có sự gia tăng trong hệ số lo ngại rủi ro tuyệt đối thì thích skewness dương và kurtosis thấp hơn trong phân phối của TSSL. Do đó, cổ phiếu có co-skewness âm và co-kurtosis lớn hơn so với thị trường nên có phần bù rủi ro cao hơn.
Vì vậy, sự thay đổi bất lợi của co-skewness âm và co-kurtosis đối với các nhà đầu tư ưa thích rủi ro thường yêu cầu phần bù TSSL cao hơn. Beedles (1986) và Alles và Spowart (1995) thấy rằng cổ phiếu của Úc thể hiện skewness có ý nghĩa thống kê. Hơn nữa, Bird và Gallagher (2002) và Brands và Gallagher (2004) cho thấy quỹ tương hỗ Úc được đặc trưng bởi phân phối kurtosis vượt trội. Đặc biệt, họ nhận thấy rằng TSSL của danh mục đầu tư của các quỹ lớn có skewness âm nhiều hơn và kurtosis lớn hơn so với các quỹ tương hỗ nhỏ.
Ngay cả trong nghiên cứu về thị trường chứng khoán Mỹ, việc kiểm tra trực tiếp các moment bậc cao thường khá hạn chế, và có nhiều cách tiếp cận khác nhau. Fang và Lai (1997) xem xét tầm quan trọng của co-skewness và co-kurtosis theo phương pháp bốn moment. Dittmar (2002) kiểm tra các bậc moment trong mối quan hệ phi tuyến nhằm cải thiện khả năng định giá TSSL chéo của chứng khoán. Phương pháp này có liên quan đến các mô hình phi tham số của Bansal và Viswanathan (1993) và Chapman (1997), trong đó mối quan hệ giữa TSSL chứng khoán và TSSL thị trường là mối quan hệ phi tuyến tính.
Mặt khác, Kan và Zhou (2003) và Ando và Hodoshima (2006) kiểm tra sự bền vững của đường tiệm cận ma trận hiệp phương sai của sai số bình phương bé nhất của alpha và beta trong mô hình định giá tài sản tuyến tính khi sự phân phối chung của các nhân tố và sai số không chuẩn hoặc xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi. 5 Ngoài ra, các nghiên cứu của Ross’ APT(1976) hoặc ICAPM của Merton (1973) cho thấy mô hình định giá tài sản cần có thêm các nhân tố bổ sung. Và Fama- French (1993) cho thấy các nhân tố như quy mô, BV/MV, và momentum tác động đến sự thay đổi trong TSSL trung bình của cổ phiếu. Qua đó, các nghiên cứu này đã cho thấy việc bổ sung thêm các nhân tố khác vào mô hình CAPM là cần thiết.
Trong khi đó, hầu hết các nghiên cứu khác chỉ đơn giản tập trung vào skewness của phân phối TSSL, trong khi kurtosis có thể bằng hoặc quan trọng hơn. Các nghiên cứu trước đây bao gồm Arditti (1967), Kraus và Litzenberger (1976), Friend và Westerfield (1980), Lim (1989), Harvey và Siddique (1999, 2000) và Smith (2007) đã nghiên cứu việc phân phối TSSL chỉ dựa vào skewness. Một vài nghiên cứu gần đây đã cho thấy tầm quan trọng của co-skewness và co- kurtosis trong việc định giá tài sản. Phuong Doan et al.(2009) phát hiện thấy chứng khoán Úc có skewness âm nhiều hơn nhưng kurtosis vượt trội ít hơn chứng khoán Mỹ.
Họ cũng phát hiện ra co- skewness đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích TSSL của chứng khoán Úc trong khi đó co-kutosis thường có ảnh hưởng đến TSSL của chứng khoán Mỹ. Họ cho rằng sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu của hai chỉ số có liên quan đến những đặc tính cơ bản của các công ty, chủ yếu do quy mô các công ty Úc nhỏ hơn công ty Mỹ. Kết quả của bài nghiên cứu là bằng chứng mạnh mẽ cho thấy một phần TSSL trung bình được giải thích bởi các yếu tố như quy mô, BV/MV và hiệu ứng momentum. Mặc dù các nhân tố quy mô, BV/MV, và momentum có tương quan với co-skewness và co-kurtosis nhưng nó vẫn không làm ảnh hưởng nhiều đến tầm quan trọng của co-skewness và co-kurtosis trong 6 việc định giá tài sản.
Nó hàm ý rằng, co-skewness và co-kurtosis đã giải thích được các phần biến thiên trong TSSL trung bình (mà chưa được giải thích bởi các nhân tố trước đó).