Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua giai đoạn phát triển nhanh chóng từ năm 2000, với số lượng công ty niêm yết tăng từ 2 mã ban đầu lên đến hơn 570 mã vào năm 2015. Tuy nhiên, việc định giá chứng khoán một cách chính xác vẫn là thách thức lớn đối với nhà đầu tư và các nhà quản lý thị trường. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) được sử dụng phổ biến từ những năm 1960 nhằm giải thích mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, nhưng lại không thể giải thích đầy đủ các hiệu ứng như qui mô công ty và giá trị doanh nghiệp. Nghiên cứu này nhằm kiểm định hiệu quả của mô hình Fama – French năm nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015, đồng thời so sánh với mô hình ba nhân tố và CAPM để đánh giá khả năng giải thích biến động tỷ suất sinh lời (TSSL) của các mô hình. Phạm vi nghiên cứu bao gồm toàn bộ cổ phiếu phi tài chính niêm yết trên hai sàn Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn, đồng thời góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của thị trường chứng khoán Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên ba mô hình định giá tài sản vốn chính:

  • Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model): Phát triển bởi William Sharpe, mô hình này mô tả mối quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán và rủi ro hệ thống được đo bằng hệ số beta ($\beta$). Lợi nhuận kỳ vọng được tính theo công thức:

$$ R_i = R_F + \beta_i (R_M - R_F) $$

trong đó $R_F$ là lợi suất phi rủi ro, $R_M$ là lợi suất thị trường.

  • Mô hình Fama – French ba nhân tố: Bổ sung thêm hai nhân tố qui mô (SMB - Small Minus Big) và giá trị (HML - High Minus Low) vào mô hình CAPM để giải thích tốt hơn sự biến động của TSSL. Phương trình hồi quy:

$$ R_i - R_F = a + b (R_M - R_F) + s \cdot SMB + h \cdot HML + \varepsilon $$

  • Mô hình Fama – French năm nhân tố: Mở rộng mô hình ba nhân tố bằng cách thêm hai nhân tố mới là lợi nhuận hoạt động (RMW - Robust Minus Weak) và đầu tư (CMA - Conservative Minus Aggressive), nhằm nâng cao khả năng giải thích TSSL. Phương trình hồi quy:

$$ R_i - R_F = a_i + b_i (R_M - R_F) + s_i SMB + h_i HML + r_i RMW + c_i CMA + e_i $$

Các khái niệm chính bao gồm tỷ suất sinh lời (TSSL), hệ số beta, phần bù rủi ro thị trường, và các nhân tố rủi ro bổ sung.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian từ năm 2008 đến 2015, bao gồm giá cổ phiếu, giá trị sổ sách, vốn hóa thị trường, lợi nhuận hoạt động, tổng tài sản và số lượng cổ phiếu lưu hành của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Dữ liệu vĩ mô như chỉ số VnIndex và lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn một năm được lấy từ Datastream và Thomson Reuters.

Phương pháp phân tích chính là hồi quy chuỗi thời gian sử dụng phương pháp Ordinary Least Squares (OLS) trên phần mềm Stata 12. Trước khi hồi quy, dữ liệu được xử lý trên Excel để tính toán tỷ suất sinh lời của các danh mục cổ phiếu và các biến độc lập. Các kiểm định quan trọng được thực hiện gồm kiểm định tính dừng chuỗi thời gian bằng Augmented Dickey-Fuller (ADF), kiểm định đa cộng tuyến qua ma trận tương quan và hệ số VIF, cũng như kiểm định Durbin Watson để đảm bảo tính chính xác của mô hình.

Mẫu nghiên cứu gồm số lượng cổ phiếu tăng dần từ 186 mã năm 2008 lên 574 mã năm 2015, đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy cho kết quả phân tích.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả mô hình CAPM: Mô hình CAPM giải thích được khoảng 68.9% sự biến động của TSSL trên thị trường Việt Nam (giá trị R² trung bình = 0.689). Hệ số hồi quy của nhân tố thị trường có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và mang dấu dương, cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa rủi ro thị trường và lợi nhuận kỳ vọng. Tuy nhiên, intercept (a) không bằng 0 ở hầu hết các danh mục, chứng tỏ CAPM chưa giải thích hết các yếu tố ảnh hưởng.

  2. Hiệu quả mô hình ba nhân tố: Mô hình ba nhân tố cải thiện khả năng giải thích biến động TSSL so với CAPM, với hệ số R² cao hơn đáng kể. Nhân tố qui mô (SMB) và giá trị (HML) đều có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế. Cổ phiếu qui mô nhỏ và có tỷ số B/M cao mang lại lợi nhuận kỳ vọng cao hơn.

  3. Hiệu quả mô hình năm nhân tố: Mô hình năm nhân tố tiếp tục nâng cao khả năng giải thích, với R² dao động từ 71% đến 94% theo các nghiên cứu quốc tế. Tại thị trường Việt Nam, nhân tố lợi nhuận (RMW) và đầu tư (CMA) có ảnh hưởng khác biệt so với thị trường Mỹ: nhân tố đầu tư có tác động tích cực, trong khi nhân tố lợi nhuận lại có dấu âm, trái ngược với kỳ vọng. Điều này có thể do đặc thù thị trường non trẻ và hành vi đầu tư chủ yếu mang tính đầu cơ.

  4. Phân tích thống kê mô tả: TSSL vượt trội trung bình của các danh mục đa dạng, dao động từ -1.53% đến +0.56%, phần lớn danh mục có TSSL âm do ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính toàn cầu và chính sách thắt chặt tiền tệ trong giai đoạn nghiên cứu. Cổ phiếu qui mô nhỏ có TSSL trung bình cao hơn qui mô lớn (-0.16% so với -0.70%), cổ phiếu giá trị có TSSL cao hơn cổ phiếu tăng trưởng (0.25% so với -1.26%).

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình CAPM tuy đơn giản nhưng chưa đủ để giải thích toàn bộ sự biến động của TSSL trên thị trường Việt Nam, do đó cần bổ sung các nhân tố khác như qui mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư. Mô hình ba nhân tố và năm nhân tố của Fama – French thể hiện hiệu quả vượt trội trong việc giải thích các biến động này, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế tại Mỹ, Thụy Điển và Australia.

Sự khác biệt về tác động của nhân tố lợi nhuận và đầu tư tại Việt Nam so với các thị trường phát triển có thể do thị trường còn non trẻ, số lượng cổ phiếu và nhà đầu tư chuyên nghiệp hạn chế, cùng với hiện tượng đầu cơ và thao túng giá cổ phiếu. Điều này làm giảm tính hiệu quả của các nhân tố mới trong mô hình năm nhân tố.

Dữ liệu được trình bày qua các bảng thống kê mô tả, ma trận tương quan và kết quả hồi quy giúp minh họa rõ ràng mối quan hệ giữa các nhân tố và TSSL, đồng thời cho thấy tính dừng của chuỗi thời gian và mức độ đa cộng tuyến trong mô hình được kiểm soát tốt.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường đào tạo và nâng cao nhận thức nhà đầu tư: Tổ chức các chương trình đào tạo về phân tích tài chính và mô hình định giá tài sản nhằm giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận và rủi ro, từ đó giảm thiểu đầu cơ và thao túng thị trường. Thời gian thực hiện: 1-2 năm; Chủ thể: Sở Giao dịch Chứng khoán, các tổ chức đào tạo tài chính.

  2. Phát triển hệ thống dữ liệu và công cụ phân tích: Xây dựng cơ sở dữ liệu đầy đủ, minh bạch và cập nhật liên tục về các chỉ số tài chính, lợi nhuận, đầu tư của doanh nghiệp để hỗ trợ nghiên cứu và phân tích mô hình định giá tài sản. Thời gian: 1 năm; Chủ thể: Trung tâm lưu ký chứng khoán, các công ty phân tích tài chính.

  3. Khuyến khích áp dụng mô hình đa nhân tố trong quản lý danh mục đầu tư: Các quỹ đầu tư và nhà quản lý tài sản nên áp dụng mô hình Fama – French năm nhân tố để đánh giá và lựa chọn cổ phiếu, nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý rủi ro. Thời gian: liên tục; Chủ thể: Quỹ đầu tư, công ty quản lý tài sản.

  4. Nâng cao hiệu quả giám sát và quản lý thị trường: Cơ quan quản lý cần tăng cường giám sát các hoạt động giao dịch, đặc biệt là các cổ phiếu có qui mô lớn và có dấu hiệu đầu cơ, nhằm đảm bảo tính minh bạch và công bằng trên thị trường. Thời gian: liên tục; Chủ thể: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, Sở Giao dịch Chứng khoán.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp hiểu rõ hơn về các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận và rủi ro, từ đó đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn, giảm thiểu rủi ro không cần thiết.

  2. Các quỹ đầu tư và công ty quản lý tài sản: Cung cấp cơ sở khoa học để áp dụng mô hình định giá tài sản đa nhân tố trong xây dựng và quản lý danh mục đầu tư, nâng cao hiệu quả và khả năng sinh lời.

  3. Cơ quan quản lý thị trường chứng khoán: Hỗ trợ trong việc xây dựng chính sách, giám sát và điều chỉnh thị trường dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến biến động giá cổ phiếu và rủi ro hệ thống.

  4. Các nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành tài chính – ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu tiếp theo về mô hình định giá tài sản, đặc biệt trong bối cảnh thị trường chứng khoán mới nổi như Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình Fama – French năm nhân tố có phù hợp với thị trường Việt Nam không?
    Nghiên cứu cho thấy mô hình năm nhân tố có khả năng giải thích tốt hơn biến động TSSL so với CAPM và mô hình ba nhân tố, tuy nhiên một số nhân tố như lợi nhuận và đầu tư có tác động khác biệt do đặc thù thị trường non trẻ và hành vi đầu tư chủ yếu mang tính đầu cơ.

  2. Tại sao mô hình CAPM không đủ để giải thích biến động lợi nhuận cổ phiếu?
    CAPM chỉ xem xét rủi ro hệ thống qua hệ số beta, bỏ qua các yếu tố như qui mô công ty, giá trị doanh nghiệp, lợi nhuận và đầu tư, những yếu tố này có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận kỳ vọng theo các nghiên cứu thực nghiệm.

  3. Nhân tố qui mô (SMB) và giá trị (HML) ảnh hưởng như thế nào đến lợi nhuận?
    Cổ phiếu của các công ty có qui mô nhỏ và tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao thường mang lại lợi nhuận kỳ vọng cao hơn do rủi ro cao hơn, nhà đầu tư đòi hỏi phần bù rủi ro lớn hơn.

  4. Làm thế nào để kiểm tra tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian?
    Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng để xác định chuỗi thời gian có tính dừng hay không, đảm bảo tính hợp lệ của các mô hình hồi quy chuỗi thời gian.

  5. Hiện tượng đa cộng tuyến ảnh hưởng thế nào đến kết quả hồi quy?
    Đa cộng tuyến làm tăng phương sai của các hệ số ước lượng, gây khó khăn trong việc đánh giá ý nghĩa thống kê của từng biến độc lập. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, mức độ đa cộng tuyến được kiểm soát và không ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả.

Kết luận

  • Mô hình Fama – French năm nhân tố hiệu quả hơn CAPM và mô hình ba nhân tố trong việc giải thích biến động tỷ suất sinh lời trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2008-2015.
  • Nhân tố qui mô và giá trị có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế.
  • Nhân tố lợi nhuận và đầu tư có tác động khác biệt so với thị trường phát triển, phản ánh đặc thù và mức độ phát triển của thị trường Việt Nam.
  • Thị trường chứng khoán Việt Nam còn chịu ảnh hưởng lớn từ các yếu tố vĩ mô và hành vi đầu tư mang tính đầu cơ, làm giảm hiệu quả của các mô hình định giá tài sản.
  • Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mẫu nghiên cứu, cập nhật dữ liệu mới và áp dụng mô hình trong thực tiễn quản lý danh mục đầu tư để nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý rủi ro.

Khuyến nghị: Các nhà đầu tư, quỹ đầu tư và cơ quan quản lý nên áp dụng mô hình đa nhân tố trong phân tích và ra quyết định, đồng thời tăng cường đào tạo và phát triển hệ thống dữ liệu để nâng cao hiệu quả thị trường chứng khoán Việt Nam.