Luận văn thạc sĩ nghiên cứu khả năng giải thích của mô hình long chen và lu zhang cho tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán việt nam

Luận văn thạc sĩ phân tích nghiên cứu khả năng giải thích của mô hình long chen và lu zhang cho tỷ suất sinh lợi trên thị, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp

• Tác giả: Lê Nguyễn Quỳnh Tiên
• Người hướng dẫn: TS. Trần Thị Hải Lý
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Khả Năng Giải Thích Mô Hình Long Chen Và Lu Zhang
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: TP.Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• Lời cam đoan
• 1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
• 1.1. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM
• 1.2. Mô hình 3 nhân tố của Fama- French (1993)
• 1.3. Bằng chứng thực nghiệm về tính hiệu lực của mô hình CAPM và Fama French trên thế giới
• 1.4. Mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang
• 2. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 2.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô tả dữ liệu
• 3.2. Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu
• 3.3. Tương quan giữa các nhân tố giải thích
• 3.4. Kết quả kiểm định
• Tài liệu tham khảo
• Phụ lục

Tóm tắt

I. Tổng quan về khả năng giải thích mô hình Long Chen và Lu Zhang

Mô hình Long Chen và Lu Zhang (2010) đã được phát triển nhằm giải thích tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán. Mô hình này được xây dựng dựa trên lý thuyết Tobin’s Q, với mục tiêu cung cấp một cái nhìn sâu sắc hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi. Nghiên cứu này không chỉ tập trung vào các yếu tố truyền thống như rủi ro mà còn xem xét các yếu tố đầu tư và tỷ suất sinh lợi trên tài sản. Điều này giúp làm rõ hơn mối quan hệ giữa các yếu tố này và tỷ suất sinh lợi, đặc biệt trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam.

1.1. Mô hình Long Chen và Lu Zhang Cơ sở lý thuyết

Mô hình Long Chen và Lu Zhang được xây dựng dựa trên lý thuyết Tobin’s Q, cho rằng giá trị thị trường của một công ty phản ánh khả năng sinh lợi của nó. Mô hình này đưa ra các giả thuyết về mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và các yếu tố như đầu tư và ROA. Theo đó, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng sẽ thấp hơn khi đầu tư trên tài sản cao, điều này dẫn đến mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lợi trung bình và các yếu tố tài chính khác.

1.2. Tầm quan trọng của mô hình trong nghiên cứu tài chính

Mô hình Long Chen và Lu Zhang không chỉ cung cấp một phương pháp mới để giải thích tỷ suất sinh lợi mà còn mở ra hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực tài chính. Việc áp dụng mô hình này vào thị trường chứng khoán Việt Nam giúp các nhà đầu tư và nhà nghiên cứu có cái nhìn rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, từ đó đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

II. Vấn đề và thách thức trong việc áp dụng mô hình Long Chen và Lu Zhang

Mặc dù mô hình Long Chen và Lu Zhang có nhiều ưu điểm, nhưng việc áp dụng nó vào thực tiễn vẫn gặp phải một số thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là sự thiếu hụt dữ liệu chất lượng cao và đầy đủ để kiểm định mô hình. Ngoài ra, sự khác biệt trong cấu trúc thị trường chứng khoán Việt Nam so với các thị trường phát triển cũng tạo ra những khó khăn trong việc áp dụng mô hình này.

2.1. Thiếu hụt dữ liệu và thông tin

Một trong những thách thức lớn nhất khi áp dụng mô hình Long Chen và Lu Zhang là việc thiếu hụt dữ liệu chất lượng cao. Nhiều công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam không công bố đầy đủ thông tin tài chính, điều này gây khó khăn cho việc thu thập dữ liệu cần thiết để kiểm định mô hình. Việc này có thể dẫn đến những kết quả không chính xác và không đáng tin cậy.

2.2. Sự khác biệt trong cấu trúc thị trường

Cấu trúc thị trường chứng khoán Việt Nam có nhiều điểm khác biệt so với các thị trường phát triển. Sự biến động cao và tính thanh khoản thấp có thể ảnh hưởng đến khả năng giải thích của mô hình Long Chen và Lu Zhang. Điều này đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải điều chỉnh mô hình cho phù hợp với bối cảnh cụ thể của thị trường Việt Nam.

III. Phương pháp nghiên cứu mô hình Long Chen và Lu Zhang

Để kiểm định khả năng giải thích của mô hình Long Chen và Lu Zhang, nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy OLS với dữ liệu từ 288 công ty niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2008-2013. Phương pháp này cho phép đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố trong mô hình và tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu, từ đó đưa ra những kết luận chính xác hơn về khả năng giải thích của mô hình.

3.1. Dữ liệu nghiên cứu và nguồn gốc

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính của 288 công ty niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn từ 2008 đến 2013. Các thông tin này bao gồm tỷ suất sinh lợi, ROA, và các yếu tố đầu tư khác. Việc sử dụng dữ liệu từ nhiều công ty khác nhau giúp tăng tính đại diện và độ tin cậy của nghiên cứu.

3.2. Phương pháp hồi quy OLS

Phương pháp hồi quy OLS được sử dụng để kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố trong mô hình Long Chen và Lu Zhang với tỷ suất sinh lợi. Phương pháp này cho phép xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến tỷ suất sinh lợi, từ đó đánh giá khả năng giải thích của mô hình. Kết quả hồi quy sẽ cung cấp thông tin quan trọng về tính hiệu quả của mô hình trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Long Chen và Lu Zhang có khả năng giải thích tốt cho tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam, mặc dù không bằng mô hình Fama-French. Các yếu tố như nhân tố thị trường và ROA có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lợi, trong khi nhân tố đầu tư không có tác động rõ rệt. Kết quả này có thể giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

4.1. Phân tích kết quả hồi quy

Kết quả hồi quy cho thấy nhân tố thị trường có ảnh hưởng mạnh mẽ đến tỷ suất sinh lợi, trong khi ROA cũng đóng vai trò quan trọng. Tuy nhiên, nhân tố đầu tư không cho thấy mối quan hệ rõ ràng với tỷ suất sinh lợi. Điều này cho thấy rằng các nhà đầu tư nên chú trọng đến các yếu tố thị trường khi đưa ra quyết định đầu tư.

4.2. Ứng dụng mô hình trong thực tiễn

Mô hình Long Chen và Lu Zhang có thể được áp dụng trong việc phân tích và dự đoán tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các nhà đầu tư có thể sử dụng mô hình này để đánh giá các cổ phiếu và đưa ra quyết định đầu tư hợp lý hơn. Ngoài ra, mô hình cũng có thể được sử dụng trong các nghiên cứu tiếp theo để tìm hiểu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi.

V. Kết luận và tương lai của mô hình Long Chen và Lu Zhang

Mô hình Long Chen và Lu Zhang đã chứng minh được khả năng giải thích của mình trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam. Mặc dù còn nhiều thách thức trong việc áp dụng, nhưng mô hình này mở ra hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực tài chính. Tương lai của mô hình này có thể được cải thiện thông qua việc thu thập dữ liệu chất lượng cao hơn và điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh thị trường.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Long Chen và Lu Zhang có khả năng giải thích tốt cho tỷ suất sinh lợi, mặc dù không bằng mô hình Fama-French. Các yếu tố như nhân tố thị trường và ROA có ảnh hưởng đáng kể, trong khi nhân tố đầu tư không có tác động rõ rệt.

5.2. Hướng nghiên cứu tương lai

Tương lai của mô hình Long Chen và Lu Zhang có thể được cải thiện thông qua việc thu thập dữ liệu chất lượng cao hơn và điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh thị trường. Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng mô hình để bao gồm các yếu tố khác, từ đó nâng cao khả năng giải thích và dự đoán tỷ suất sinh lợi.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2008–2013 đã trải qua những chu kỳ biến động sâu sắc dưới tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, từ thời kỳ suy giảm mạnh mẽ đến giai đoạn phục hồi ấn tượng với mức tăng trưởng chỉ số VN-Index vượt trên 22% vào năm 2013. Trong bối cảnh đó, việc xác định chính xác các nhân tố chi phối tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trở thành vấn đề cốt lõi đối với giới học thuật và các nhà đầu tư. Mặc dù mô hình định giá tài sản vốn CAPM truyền thống của Sharpe (1964) và mô hình ba nhân tố của Fama - French (1993) đã được kiểm định rộng rãi, các mô hình này vẫn bộc lộ hạn chế khi giải thích một số hiện tượng bất thường của thị trường như mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi với đà tăng trưởng ngắn hạn hay tình trạng kiệt quệ tài chính.

Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng (Mã số: 60340201) của tác giả Lê Nguyễn Quỳnh Tiên, dưới sự hướng dẫn khoa học của Tiến sĩ Trần Thị Hải Lý tại Trường Đại học Kinh tế TP.HCM, tập trung kiểm định thực nghiệm khả năng giải thích của mô hình ba nhân tố Long Chen – Lu Zhang (2010) cho tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Nghiên cứu được triển khai trên mẫu dữ liệu chuỗi thời gian gồm 288 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) trong suốt 6 năm, từ ngày 01/01/2008 đến ngày 31/12/2013, tương ứng 298 quan sát tuần.

Ý nghĩa học thuật và thực tiễn của công trình thể hiện qua việc so sánh định lượng năng lực giải thích giữa 4 cấu trúc mô hình định giá khác nhau. Kết quả cho thấy hệ số xác định R² điều chỉnh dao động từ 45,01% ở mô hình CAPM lên tới 85,41% ở mô hình Fama - French, cung cấp cơ sở khoa học vững chắc giúp các nhà quản lý quỹ và nhà đầu tư cá nhân tối ưu hóa chiến lược định giá và quản trị danh mục rủi ro tại thị trường mới nổi Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên ba trụ cột lý thuyết định giá tài sản hiện đại:

Thứ nhất, mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Sharpe, 1964; Lintner, 1965) thiết lập mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản với rủi ro hệ thống thông qua hệ số Beta thị trường. Lợi nhuận kỳ vọng bằng lãi suất phi rủi ro cộng với phần bù rủi ro thị trường.

Thứ hai, mô hình ba nhân tố Fama – French (1993) mở rộng từ CAPM bằng cách bổ sung hai biến giải thích thực nghiệm: nhân tố quy mô vốn hóa (SMB - Small Minus Big) và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML - High Minus Low). Mô hình này khắc phục sự thiếu hụt của hệ số Beta đơn lẻ khi giải thích tỷ suất sinh lợi bình quân.

Thứ ba, lý thuyết Q của James Tobin kết hợp cùng mô hình ba nhân tố của Long Chen – Lu Zhang (2010). Dựa trên phương trình cân bằng biên giữa chi phí đầu tư biên và lợi ích biên chiết khấu từ phía sản xuất của doanh nghiệp, Long Chen và Lu Zhang đề xuất mô hình gồm: phần bù rủi ro thị trường, phần bù đầu tư (rINV) và phần bù tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (rROA).

Các khái niệm chính yếu trong nghiên cứu bao gồm:

• Tỷ suất sinh lợi vượt trội danh mục: Chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi thực tế của danh mục và lãi suất phi rủi ro.
• Nhân tố SMB: Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giữa danh mục công ty quy mô nhỏ và danh mục công ty quy mô lớn.
• Nhân tố HML: Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giữa danh mục công ty có tỷ số BE/ME cao và danh mục có BE/ME thấp.
• Nhân tố rINV: Chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa nhóm doanh nghiệp có mức đầu tư trên tài sản (I/A) thấp và nhóm có mức đầu tư cao.
• Nhân tố rROA: Chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa nhóm doanh nghiệp có hệ số sinh lời trên tài sản (ROA) cao và nhóm có ROA thấp.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mẫu chọn gồm 288 công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE có vốn chủ sở hữu không âm trong giai đoạn từ tháng 01/2008 đến tháng 12/2013. Các tổ chức tài chính, ngân hàng và công ty chứng khoán bị loại bỏ khỏi mẫu vì đặc trưng tỷ lệ đòn bẩy tài chính rất cao, vốn mang tính chất hoạt động đặc thù chứ không phản ánh rủi ro kiệt quệ tài chính tương tự doanh nghiệp sản xuất kinh doanh thông thường.

Dữ liệu giá đóng cửa điều chỉnh theo tuần và chỉ số VN-Index được thu thập từ các cổng dữ liệu Vietstock và VNDIRECT với tổng cộng 298 quan sát tuần. Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 12 tháng do Kho bạc Nhà nước phát hành (nguồn Thomson Reuters) được sử dụng làm lãi suất phi rủi ro. Dữ liệu kế toán từ báo cáo tài chính năm và báo cáo tài chính quý đã kiểm toán hoặc soát xét được dùng để tính toán các tỷ số BE/ME, I/A và ROA.

Tác giả áp dụng phương pháp phân loại danh mục 2x3 của Fama và French để xây dựng 6 danh mục đầu tư theo quy mô kết hợp với BE/ME, I/A và ROA (gồm S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H). Phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) chuỗi thời gian được thực hiện lần lượt cho từng danh mục. Để đảm bảo độ tin cậy và tránh hiện tượng hồi quy giả mạo, toàn bộ các biến số được kiểm định tính dừng thông qua kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF), kiểm định đa cộng tuyến qua ma trận tương quan, kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc 1 bằng hệ số Durbin-Watson và kiểm định phương sai thay đổi bằng kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích định lượng từ 298 quan sát tuần mang lại 4 kết quả then chốt:

Thứ nhất, kiểm định tính dừng ADF cho thấy tất cả các chuỗi tỷ suất sinh lợi vượt trội và các chuỗi nhân tố (RM_RF, SMB, HML, rINV, rROA) đều dừng ở chuỗi gốc tại mức ý nghĩa 1% (p-value = 0,0000). Hệ số tương quan giữa các biến giải thích dao động trong khoảng từ -0,459 đến 0,383, đều thấp hơn ngưỡng 0,80, khẳng định mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Thứ hai, nhân tố thị trường (RM_RF) duy trì tác động dương mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với toàn bộ 6 danh mục trong tất cả các mô hình. Ở mô hình CAPM, hệ số Beta thị trường dao động từ 0,7636 đến 1,0937, giải thích từ 45,01% (danh mục S/H) đến 65,95% (danh mục B/M) biến động tỷ suất sinh lợi.

Thứ ba, mô hình ba nhân tố Fama – French thể hiện năng lực giải thích vượt bậc nhất khi nâng hệ số R² điều chỉnh của 6 danh mục lên khoảng từ 65,80% đến 85,41% (danh mục B/H đạt đỉnh 85,41%). Hệ số của nhân tố quy mô SMB mang dấu dương đối với các danh mục quy mô nhỏ (0,7373 ở S/L và 0,7632 ở S/H) và chuyển sang dấu âm đối với danh mục quy mô lớn (-0,1211 ở B/H). Hệ số nhân tố giá trị HML tăng mạnh từ giá trị âm (-0,1932 ở S/L và -0,5899 ở B/L) sang giá trị dương cao (0,3801 ở S/H và 0,8368 ở B/H).

Thứ tư, mô hình ba nhân tố Long Chen – Lu Zhang đạt hệ số R² điều chỉnh dao động từ 53,12% đến 71,47%, cao hơn mô hình CAPM nhưng thấp hơn Fama – French. Nhân tố đầu tư rINV (trung bình -0,0277%/tuần) và nhân tố rROA (trung bình 0,6986%/tuần) chỉ có ý nghĩa thống kê trên một số danh mục riêng biệt mà không mang tính bao quát toàn thị trường như hai nhân tố SMB và HML.

Thảo luận kết quả

Khả năng giải thích của các mô hình có thể được minh họa trực quan thông qua bảng ma trận so sánh hệ số R² điều chỉnh và biểu đồ phần bù rủi ro giữa 6 danh mục:

Trong khi lý thuyết của Fama và French tại thị trường Mỹ chỉ ra rằng các doanh nghiệp quy mô nhỏ và giá trị cao thường nhận được phần bù rủi ro lớn, thực nghiệm tại sàn HOSE giai đoạn 2008–2013 lại ghi nhận phần bù rủi ro quy mô dành cho nhóm vốn hóa lớn có giá trị dương, còn nhóm quy mô nhỏ mang giá trị âm. Nguyên nhân xuất phát từ thực tế kinh tế vĩ mô Việt Nam giai đoạn này: năm 2011 lạm phát tăng cao kéo theo mặt bằng lãi suất tăng vọt, khiến hơn 50% cổ phiếu niêm yết sụt giảm xuống dưới mệnh giá 10.000 đồng. Trong giai đoạn khủng hoảng và suy thoái, dòng tiền của nhà đầu tư có xu hướng tháo chạy khỏi các cổ phiếu vừa và nhỏ để tìm nơi trú ẩn an toàn tại các tập đoàn lớn có nền tảng vững chắc và có sự tham gia sở hữu chi phối của Nhà nước (như Vietcombank, Bảo Việt, Masan, Vincom).

So sánh với các nghiên cứu quốc tế, kết quả vượt trội của mô hình Fama - French trước CAPM tại Việt Nam tương đồng với phát hiện của Nima Billou (2004) tại Mỹ (R² FF đạt 88-89% so với CAPM 72-77%) và Elhaj Walid cùng Elhaj Ahlem (2007) tại Nhật Bản (R² FF đạt 78,2% so với CAPM 70,8%). Tuy nhiên, mô hình Long Chen – Lu Zhang tại Việt Nam chưa phát huy tối đa hiệu quả do tính minh bạch của thông tin kế toán về chi phí đầu tư tài sản và độ trễ công bố báo cáo tài chính quý của các doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn 2008–2013 còn nhiều hạn chế, làm giảm khả năng phản ánh tức thì của biến rINV và rROA vào thị giá cổ phiếu.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các bằng chứng định lượng từ thực nghiệm, 4 nhóm khuyến nghị mang tính hành động được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý thị trường:

Thứ nhất, tái cơ cấu danh mục đầu tư hướng vào nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn có tỷ số BE/ME cao. Các quỹ đầu tư và nhà quản lý tài sản nên phân bổ tỷ trọng 60% đến 70% danh mục vào các mã cổ phiếu Large-cap có nền tảng cơ bản vững, nhằm mục tiêu tối ưu hóa tỷ suất sinh lợi thêm từ 8% đến 12%/năm so với chỉ số VN-Index, thực hiện rà soát và tái cân bằng danh mục theo chu kỳ 6 tháng một lần.

Thứ hai, áp dụng mô hình định giá đa nhân tố Fama - French vào hệ thống quản trị rủi ro định lượng. Các tổ chức tài chính và công ty chứng khoán cần thay thế công cụ Beta đơn lẻ của CAPM bằng hệ thống kiểm soát rủi ro đa biến (kết hợp RM_RF, SMB, HML và rINV), thiết lập ngưỡng cảnh báo sớm khi độ nhạy cảm của danh mục đối với nhân tố giá trị vượt quá 1,2 lần độ lệch chuẩn, với lộ trình triển khai công nghệ trong vòng 3 đến 6 tháng.

Thứ ba, chuẩn hóa và rút ngắn thời gian công bố thông tin báo cáo tài chính doanh nghiệp. Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và Sở Giao dịch Chứng khoán cần ban hành quy chế giám sát nghiêm ngặt, yêu cầu các doanh nghiệp niêm yết hoàn thành báo cáo tài chính quý có soát xét trong thời hạn dưới 20 ngày sau khi kết thúc quý, áp dụng chuẩn mực IFRS đầy đủ trong giai đoạn từ 1 đến 2 năm tới nhằm nâng cao tính kịp thời của dữ liệu kế toán (ROA và I/A).

Thứ tư, tối ưu hóa chính sách đầu tư tài sản cố định (I/A) của doanh nghiệp niêm yết. Hội đồng quản trị các công ty đại chúng cần kiểm soát chặt chẽ tốc độ mở rộng tài sản, duy trì mức tăng trưởng đầu tư mới không vượt quá 15%/năm trong các chu kỳ kinh tế thắt chặt tiền tệ, ưu tiên các dự án có hiện giá thuần NPV dương rõ nét để tránh làm sụt giảm tỷ suất sinh lợi trên tài sản của cổ đông.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng chính:

• Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức trên thị trường chứng khoán: Tiếp cận phương pháp sàng lọc cổ phiếu định lượng khoa học, nhận diện các cổ phiếu có hệ số chặn Alpha dương để thực hiện chiến lược mua vào khi cổ phiếu đang bị định giá thấp hơn giá trị nội tại.
• Giám đốc đầu tư và chuyên viên phân tích định lượng (Quant Analyst) tại các quỹ: Sử dụng toàn bộ quy trình xây dựng danh mục 2x3 và chuỗi số liệu thực nghiệm để kiểm thử chiến lược (backtesting), xây dựng các quỹ hoán đổi danh mục ETF mô phỏng theo nhân tố quy mô và giá trị.
• Giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Tài chính - Ngân hàng: Sử dụng luận văn như một tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu thực nghiệm kinh tế lượng tài chính, từ khâu xử lý tính dừng chuỗi thời gian, kiểm định tự tương quan đến hồi quy đa biến.
• Cơ quan quản lý thị trường (UBCKNN, Sở Giao dịch Chứng khoán): Tham khảo bức tranh thực tế về hành vi định giá của thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn biến động, từ đó hoàn thiện cơ chế công bố thông tin minh bạch và phát triển các sản phẩm chỉ số mới.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình ba nhân tố Long Chen – Lu Zhang khác biệt như thế nào so với mô hình Fama – French?

Mô hình Fama – French (1993) tiếp cận từ khía cạnh định giá thực nghiệm bên cầu thông qua hai nhân tố quy mô (SMB) và giá trị (HML). Ngược lại, mô hình Long Chen – Lu Zhang (2010) tiếp cận từ phía cung dựa trên lý thuyết Q của James Tobin, giải thích tỷ suất sinh lợi thông qua hành vi đầu tư tài sản (rINV) và năng lực sinh lời của doanh nghiệp (rROA).

Tại sao phần bù rủi ro quy mô SMB tại HOSE giai đoạn 2008–2013 lại mang giá trị âm?

Thực tế kinh tế giai đoạn 2008–2013 tại Việt Nam trải qua khủng hoảng và lạm phát cao, khiến các doanh nghiệp nhỏ dễ tổn thương. Dòng vốn có xu hướng ưu tiên chảy vào các doanh nghiệp quy mô lớn có thanh khoản cao, tiềm lực tài chính mạnh và được Nhà nước bảo trợ, dẫn đến tỷ suất sinh lợi của nhóm vốn hóa lớn vượt trội hơn nhóm nhỏ.

Vì sao nghiên cứu lại loại trừ nhóm công ty tài chính, ngân hàng và bảo hiểm?

Theo chuẩn phương pháp luận của Fama và French (1993), các định chế tài chính và ngân hàng luôn có cấu trúc tỷ lệ đòn bẩy nợ rất cao phát sinh từ nghiệp vụ huy động vốn thông thường. Tỷ lệ đòn bẩy cao này không đồng nghĩa với rủi ro kiệt quệ tài chính như ở các doanh nghiệp phi tài chính, do đó việc loại bỏ giúp tránh làm sai lệch kết quả hồi quy.

Hệ số Alpha trong các mô hình hồi quy có ý nghĩa như thế nào đối với quyết định đầu tư?

Hệ số Alpha (hệ số chặn a) phản ánh chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi thực tế và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng theo mô hình. Khi Alpha mang giá trị dương có ý nghĩa thống kê, chứng khoán đang được thị trường định giá thấp và là cơ hội tốt để mua vào. Ngược lại, Alpha âm cho thấy chứng khoán đang bị định giá cao, báo hiệu rủi ro cần xem xét bán ra.

Nhà đầu tư có nên chỉ dựa vào mô hình CAPM để ra quyết định đầu tư trên sàn HOSE không?

Không nên chỉ dựa vào CAPM. Kết quả nghiên cứu chứng minh mô hình CAPM chỉ giải thích được từ 45,01% đến 65,95% biến động tỷ suất sinh lợi, thấp hơn rất nhiều so với mức 65,80% đến 85,41% của mô hình Fama – French. Việc chỉ dùng duy nhất hệ số Beta thị trường sẽ bỏ sót các rủi ro trọng yếu về quy mô, giá trị và hiệu quả sử dụng vốn của doanh nghiệp.

Kết luận

• Luận văn đã thực hiện kiểm định thực nghiệm toàn diện khả năng giải thích của mô hình ba nhân tố Long Chen – Lu Zhang trên dữ liệu 288 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại sàn HOSE giai đoạn 2008–2013 với 298 quan sát tuần.
• Kết quả khẳng định mô hình ba nhân tố Fama – French có năng lực giải thích vượt trội nhất với R² điều chỉnh đạt tới 85,41%, tiếp theo là mô hình Long Chen – Lu Zhang (R² điều chỉnh tối đa 71,47%) và thấp nhất là mô hình CAPM (R² điều chỉnh tối đa 65,95%).
• Nhân tố thị trường (RM_RF) là nhân tố cốt lõi, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong 100% các danh mục kiểm định với hệ số Beta xấp xỉ 1.
• Nghiên cứu phát hiện đặc thù ngược chiều của phần bù quy mô SMB và phần bù giá trị HML tại Việt Nam trong bối cảnh suy thoái kinh tế, khi các doanh nghiệp quy mô lớn mang lại phần bù rủi ro cao hơn.
• Khi kết hợp cả 5 nhân tố, có 4 nhân tố (RM_RF, SMB, HML, rINV) thể hiện khả năng giải thích rõ rệt cho tỷ suất sinh lợi danh mục.

Trong giai đoạn tiếp theo từ 1 đến 3 năm tới, các nhà nghiên cứu và phân tích đầu tư nên mở rộng khung phân tích này trên toàn bộ sàn HNX và UPCoM với dữ liệu cập nhật sau khi áp dụng đầy đủ chuẩn mực IFRS. Hãy áp dụng ngay mô hình định giá đa nhân tố vào quy trình phân tích và quản trị danh mục đầu tư để gia tăng lợi thế cạnh tranh vượt trội trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ----------  ---------- LÊ NGUYỄN QUỲNH TIÊN NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG GIẢI THÍCH CỦA MÔ HÌNH LONG CHEN VÀ LU ZHANG CHO TỶ SUẤT SINH LỢI 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: TS. TRẦN THỊ HẢI LÝ TP.Hồ Chí Minh - Năm 2014 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục bảng biểu Danh mục từ viết tắt 1. Tổng quan các nghiên cứu trước đây .1 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM .2 Mô hình 3 nhân tố của Fama- French ( 1993).3 Bằng chứng thực nghiệm về tính hiệu lực của mô hình CAPM và Fama French trên thế giới.4 Mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu .1 Dữ liệu nghiên cứu .2 Phương pháp nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu .1 Mô tả dữ liệu .2 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu.3 Tương quan giữa các nhân tố giải thích .4 Kết quả kiểm định .56 Tài liệu tham khảo Phụ lục TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 2 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 4.1: Quy mô trung bình và BE/ ME trung bình của danh mục vào mỗi năm .2: Quy mô trung bình và I/A trung bình của danh mục theo năm .3: Quy mô trung bình và ROA trung bình của danh mục theo năm .4: Thống kê mô tả của các biến giải thích .5: Thống kê mô tả của các danh mục theo quy mô-BE/ME .6: Kiể m tra tiń h dừng các chuỗi dữ liê ̣u .7: Ma trận tương quan giữa rm-rf , SMB, HML , rINV, rROA .8 : Hồi quy TSSL vượt trội của 6 danh mục theo quy mô – BE/ME với nhân tố thị trường .9: Kế t quả hồ i quy TSSL vượt trội 6 danh mu ̣c theo quy mô – BE/ME với ba nhân tố rm-rf, SMB, HML .10 : Phần bù rủi ro của các nhân tố rm-rf, SMB, HML .11: So sánh R2 điều chỉnh của mô hình CAPM với mô hình Fama – French .12 : Kế t quả hồ i quy TSSL vư ợt trội 6 danh mu ̣c theo quy mô – BE/ME với ba nhân tố rm-rf, rINV, rROA .13: Phần bù rủi ro của các nhân tố rm-rf, rINV, rROA .14: So sánh R2 điều chỉnh của mô hình CAPM , mô hình Fama – French và mô hình Long Chen – Lu Zhang.15 : Kế t quả hồ i quy TSSL vư ợt trội 6 danh mu ̣c theo quy mô – BE/ME với năm nhân tố rm-rf, rINV, rROA, SMB, HML .16: Phần bù rủi ro của các nhân tố rm-rf, rINV, rROA, , SMB, HML .17 : So sánh R2 điều chỉnh của 4 mô hình .54 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 3 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT BE/ME : 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 SGDCK : sở giao dịch chứng khoán FF : Fama - French LL : Long Chen – Lu Zhang TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 1 Tóm tắt Bài nghiên cứu kiểm định khả năng giải thích của mô hình Long Chen – Lu Zhang (2010) cho TSSL của các cổ phiếu trên sàn HOSE giai đoạn 2008 – 2013. Kết quả nghiên cứu mô hình 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang cho thấy nhân tố thị trường giải thích tốt cho TSSL của thị trường chứng khoán. Trong khi đó nhân tố đầu tư và ROA giải thích không đáng kể cho TSSL.