Kiểm Định Hiệu Quả Mô Hình Fama – French Năm Nhân Tố Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

• Tác giả: Nguyễn Trọng Toàn
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Khắc Quốc Bảo
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Kiểm Định Hiệu Quả Mô Hình Fama – French Năm Nhân Tố Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. MỞ ĐẦU
• 1.1. Sự cần thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Kết cấu của đề tài
• 2. MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN CAPM
• 2.1. Giới thiệu
• 2.2. Những giả định
• 2.3. Nội dung của mô hình CAPM
• 2.4. Ưu nhược điểm của mô hình CAPM
• 2.5. Những phát hiện bất thường khi áp dụng CAPM
• 2.6. Những nghiên cứu, phát hiện của Fama và French
• 3. MÔ HÌNH FAMA – FRENCH BA NHÂN TỐ
• 3.1. Giới thiệu
• 3.2. Nội dung mô hình ba nhân tố
• 3.3. Xây dựng mô hình ba nhân tố

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Hiệu Quả Mô Hình Fama French Tại VN

Bài nghiên cứu này tập trung vào việc kiểm định hiệu quả của mô hình Fama-French năm nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Định giá chứng khoán chính xác là một thách thức lớn đối với các nhà đầu tư. Một mô hình định giá hiệu quả có thể giúp đưa ra quyết định đầu tư đúng đắn, cải thiện hiệu quả thị trường và thúc đẩy phát triển kinh tế. Hiện nay, mô hình CAPM là một trong những mô hình phổ biến nhất, tuy nhiên, nó có những hạn chế nhất định. Nghiên cứu của Fama và French đã chỉ ra những thiếu sót của CAPM trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi liên quan đến hiệu ứng qui mô và giá trị. Từ đó, họ đề xuất mô hình ba nhân tố và sau này là mô hình năm nhân tố để khắc phục những hạn chế này. Nghiên cứu này sẽ đánh giá xem liệu mô hình năm nhân tố có thực sự hiệu quả hơn các mô hình trước đó tại thị trường Việt Nam hay không, đặc biệt trong bối cảnh thị trường mới nổi.

1.1. Vì sao cần kiểm định mô hình Fama French tại Việt Nam

Mặc dù mô hình Fama-French đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới, nhưng tại Việt Nam, mô hình năm nhân tố vẫn chưa nhận được sự quan tâm đúng mức. Điều này tạo ra một khoảng trống cần được lấp đầy bởi các nghiên cứu thực nghiệm. Thị trường chứng khoán Việt Nam có những đặc điểm riêng biệt so với các thị trường phát triển, do đó, cần kiểm định lại hiệu quả của mô hình này trong bối cảnh cụ thể của Việt Nam. Việc này sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư và nhà quản lý quỹ, giúp họ đưa ra quyết định đầu tư dựa trên cơ sở khoa học hơn. Nghiên cứu này góp phần vào sự phát triển của tài chính định lượng tại Việt Nam.

1.2. Mục tiêu chính của nghiên cứu về mô hình Fama French

Mục tiêu chính của nghiên cứu là kiểm định tính hiệu quả của mô hình Fama-French năm nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Đồng thời, nghiên cứu cũng so sánh hiệu quả của mô hình này với mô hình ba nhân tố và mô hình CAPM. Sự so sánh này sẽ giúp xác định xem liệu mô hình năm nhân tố có thực sự vượt trội hơn các mô hình truyền thống trong việc giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời trên thị trường Việt Nam. Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp bằng chứng thực nghiệm để đánh giá tính ứng dụng của mô hình này trong thực tế đầu tư. Phạm vi nghiên cứu bao gồm các công ty phi tài chính niêm yết trên cả hai sàn giao dịch Hà Nội và TP.HCM trong giai đoạn 2008-2015.

II. Thách Thức Khi Áp Dụng Mô Hình Fama French Tại Thị Trường VN

Việc áp dụng mô hình Fama-French tại thị trường chứng khoán Việt Nam đối diện với nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là tính hiệu quả của thị trường. Mô hình Fama-French dựa trên giả định thị trường hiệu quả, nơi giá cả phản ánh đầy đủ thông tin. Tuy nhiên, thị trường Việt Nam vẫn còn nhiều yếu tố phi hiệu quả, chẳng hạn như thông tin bất cân xứng và hành vi bầy đàn. Điều này có thể làm sai lệch kết quả kiểm định và ảnh hưởng đến tính chính xác của mô hình. Ngoài ra, việc thu thập và xử lý dữ liệu cũng là một thách thức đáng kể. Dữ liệu tài chính của các công ty Việt Nam có thể không đầy đủ hoặc không đáng tin cậy, gây khó khăn cho việc xây dựng các nhân tố và kiểm định mô hình. Tính thanh khoản của cổ phiếu cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả, đặc biệt là đối với các cổ phiếu có vốn hóa nhỏ.

2.1. Vấn đề dữ liệu và độ tin cậy khi kiểm định mô hình

Việc thu thập dữ liệu lịch sử đầy đủ và chính xác là rất quan trọng để kiểm định mô hình hiệu quả. Tuy nhiên, dữ liệu về giá trị sổ sách, vốn hóa thị trường, và lợi nhuận của các công ty niêm yết tại Việt Nam đôi khi thiếu hoặc không nhất quán. Điều này đòi hỏi nhà nghiên cứu phải tốn nhiều công sức để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, đồng thời phải cẩn trọng trong việc đánh giá độ tin cậy của dữ liệu. Sự thiếu hụt dữ liệu có thể dẫn đến sai lệch trong việc tính toán các nhân tố và ảnh hưởng đến kết quả hồi quy.

2.2. Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến hiệu quả mô hình Fama French

Tính thanh khoản thấp của một số cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam có thể tạo ra độ trễ trong việc phản ánh thông tin vào giá cổ phiếu. Điều này đặc biệt đúng với các cổ phiếu có vốn hóa nhỏ, vốn là một trong những yếu tố quan trọng trong mô hình Fama-French. Sự thiếu thanh khoản có thể làm giảm khả năng giao dịch của các cổ phiếu này, từ đó ảnh hưởng đến việc tính toán tỷ suất sinh lời và làm sai lệch kết quả kiểm định. Cần có các biện pháp điều chỉnh để kiểm soát ảnh hưởng của tính thanh khoản đến hiệu quả của mô hình.

III. Phương Pháp Kiểm Định Mô Hình Fama French Năm Nhân Tố Ở VN

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tương tự như Fama và French (2015) để kiểm định hiệu quả của mô hình năm nhân tố tại thị trường Việt Nam. Đầu tiên, dữ liệu cần thiết được thu thập từ các nguồn như Datastream và Thomson Reuters. Dữ liệu bao gồm tổng tài sản, giá trị sổ sách, vốn hóa thị trường, lợi nhuận hoạt động, số lượng cổ phiếu đang lưu hành, chỉ số VnIndex, giá cổ phiếu và lãi suất trái phiếu chính phủ. Sau đó, dữ liệu được xử lý bằng phần mềm Excel để tính toán tỷ suất sinh lợi của các danh mục và xây dựng các biến độc lập và biến phụ thuộc. Do mô hình được kiểm định bằng phương pháp hồi quy chuỗi thời gian, các kiểm tra nhỏ như kiểm định tính dừng ADF (Augmented Dickey-Fuller test) và kiểm định đa cộng tuyến được thực hiện trước khi tiến hành hồi quy bằng phần mềm Stata 12. Việc này đảm bảo tính tin cậy của kết quả hồi quy.

3.1. Các bước xây dựng nhân tố trong mô hình Fama French 5 yếu tố

Việc xây dựng các nhân tố là một bước quan trọng trong kiểm định mô hình. Các nhân tố được xây dựng dựa trên qui mô (size), giá trị (value), lợi nhuận (profitability) và đầu tư (investment). Các danh mục được hình thành bằng cách sắp xếp các cổ phiếu theo các tiêu chí này. Ví dụ, nhân tố SMB (Small Minus Big) được tính bằng cách lấy phần chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi của danh mục các cổ phiếu qui mô nhỏ so với các cổ phiếu qui mô lớn. Các nhân tố khác như HML (High Minus Low), RMW (Robust Minus Weak) và CMA (Conservative Minus Aggressive) cũng được xây dựng tương tự.

3.2. Kiểm định tính dừng và đa cộng tuyến trong chuỗi thời gian

Trước khi tiến hành hồi quy, cần kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian để tránh các vấn đề về hồi quy giả mạo. Kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller test) được sử dụng để kiểm tra tính dừng của các biến. Ngoài ra, đa cộng tuyến giữa các biến độc lập cũng cần được kiểm tra để đảm bảo tính chính xác của kết quả hồi quy. Ma trận tương quan và kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để phát hiện đa cộng tuyến. Nếu phát hiện đa cộng tuyến, cần có các biện pháp khắc phục như loại bỏ biến hoặc kết hợp các biến.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu So Sánh Mô Hình CAPM 3 Yếu Tố 5 Yếu Tố

Phần này trình bày kết quả hồi quy của mô hình CAPM, mô hình ba nhân tố và mô hình năm nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả cho thấy, mô hình năm nhân tố có khả năng giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời tốt hơn so với mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố. Điều này cho thấy việc bổ sung thêm hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư vào mô hình đã cải thiện đáng kể khả năng giải thích của mô hình. Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy vẫn còn một phần biến động của tỷ suất sinh lời chưa được giải thích bởi mô hình, cho thấy cần có thêm các nghiên cứu để tìm ra các yếu tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời trên thị trường Việt Nam. So sánh các hệ số R bình phương điều chỉnh cho thấy sự cải thiện trong khả năng giải thích của các mô hình.

4.1. Ưu điểm và hạn chế của mô hình CAPM tại thị trường Việt Nam

Mô hình CAPM đơn giản và dễ hiểu, nhưng nó có nhiều hạn chế khi áp dụng tại thị trường Việt Nam. Mô hình này chỉ dựa vào một yếu tố duy nhất là rủi ro hệ thống (beta) để giải thích tỷ suất sinh lời, bỏ qua các yếu tố khác như qui mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình CAPM có khả năng giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời kém hơn so với các mô hình phức tạp hơn. Điều này cho thấy cần có các mô hình khác để giải thích đầy đủ hơn sự biến động của tỷ suất sinh lời trên thị trường Việt Nam.

4.2. Đánh giá hiệu quả của mô hình Fama French 3 yếu tố tại Việt Nam

Mô hình ba nhân tố đã cải thiện đáng kể khả năng giải thích so với mô hình CAPM bằng cách bổ sung thêm hai nhân tố qui mô (SMB) và giá trị (HML). Tuy nhiên, mô hình này vẫn chưa giải thích được đầy đủ sự biến động của tỷ suất sinh lời, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy việc bổ sung thêm hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư vào mô hình năm nhân tố đã cải thiện đáng kể khả năng giải thích của mô hình.

V. Kết Luận Mô Hình Fama French 5 Nhân Tố Cho Thị Trường VN

Nghiên cứu này đã kiểm định hiệu quả của mô hình Fama-French năm nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả cho thấy mô hình này có khả năng giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời tốt hơn so với mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố. Tuy nhiên, vẫn còn những hạn chế và cần có thêm các nghiên cứu để hoàn thiện mô hình. Kết quả nghiên cứu này cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư và nhà quản lý quỹ tại Việt Nam, giúp họ đưa ra quyết định đầu tư dựa trên cơ sở khoa học hơn. Đồng thời, nghiên cứu cũng mở ra hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực tài chính định lượng tại Việt Nam.

5.1. Hàm ý đầu tư từ kết quả kiểm định mô hình Fama French

Kết quả nghiên cứu cho thấy các nhà đầu tư nên xem xét các yếu tố qui mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư khi đưa ra quyết định đầu tư. Thay vì chỉ tập trung vào rủi ro hệ thống (beta), các nhà đầu tư nên xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hóa dựa trên các yếu tố này để đạt được tỷ suất sinh lời cao hơn. Ví dụ, các nhà đầu tư có thể ưu tiên đầu tư vào các công ty có qui mô nhỏ, giá trị cao, lợi nhuận tốt và đầu tư hiệu quả.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo và mở rộng của đề tài

Nghiên cứu này có thể được mở rộng bằng cách sử dụng dữ liệu dài hơn và bao gồm các yếu tố khác như thanh khoản, đòn bẩy tài chính và quản trị công ty. Ngoài ra, có thể kiểm định mô hình trên các thị trường cận biên khác để so sánh kết quả. Các nghiên cứu trong tương lai cũng có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình định giá tài sản phù hợp hơn với đặc điểm của thị trường Việt Nam.

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2008 đến 2015 đã trải qua nhiều biến động lớn, chịu ảnh hưởng sâu sắc từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu và các chính sách thắt chặt tiền tệ nhằm ổn định kinh tế vĩ mô. Trong giai đoạn này, số lượng công ty niêm yết trên hai sàn Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh tăng từ 186 lên đến 574 mã, tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng các danh mục đầu tư đa dạng hóa. Vấn đề định giá tài sản vốn luôn là thách thức lớn đối với nhà đầu tư, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường mới phát triển như Việt Nam. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM, mặc dù phổ biến và dễ áp dụng, đã bộc lộ nhiều hạn chế trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi chứng khoán, đặc biệt là không thể phản ánh đầy đủ các yếu tố như qui mô công ty và giá trị doanh nghiệp.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là kiểm định hiệu quả của mô hình Fama – French năm nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời so sánh hiệu quả của mô hình này với mô hình ba nhân tố và mô hình CAPM trong việc giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lợi. Phạm vi nghiên cứu bao gồm toàn bộ cổ phiếu phi tài chính niêm yết trên hai sàn giao dịch chính của Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp cơ sở khoa học cho các nhà đầu tư và quản lý quỹ trong việc lựa chọn mô hình định giá phù hợp, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tư và góp phần phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam bền vững.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên ba mô hình định giá tài sản vốn chính:

1. Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model): Được phát triển bởi William Sharpe, mô hình này mô tả mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi 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.

2. Mô hình Fama – French ba nhân tố: Bổ sung hai nhân tố quan trọng là nhân tố qui mô (SMB - Small Minus Big) và nhân tố giá trị (HML - High Minus Low) vào mô hình CAPM nhằm giải thích tốt hơn sự biến động của tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Phương trình hồi quy dạng: $$ R_i - R_F = a + b (R_M - R_F) + s \cdot SMB + h \cdot HML + \varepsilon $$

3. 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). Mô hình có dạng: $$ R_i - R_F = a + b (R_M - R_F) + s \cdot SMB + h \cdot HML + r \cdot RMW + c \cdot CMA + \varepsilon $$

Các khái niệm chính bao gồm tỷ suất sinh lợi (TSSL), hệ số beta, phần bù rủi ro thị trường, và các nhân tố rủi ro đặc trưng cho qui mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư.

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 HOSE và HNX. 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 lợi các danh mục và các nhân tố rủi ro. 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 độc lập của sai số.

Mẫu nghiên cứu gồm 186 cổ phiếu năm 2008 tăng lên 574 cổ phiếu năm 2015, đảm bảo đủ độ đa dạng và độ tin cậy cho các phân tích hồi quy. Các danh mục đầu tư được xây dựng dựa trên phân loại qui mô, tỷ số B/M, lợi nhuận và đầu tư theo phương pháp 2x3 và 5x5, nhằm kiểm tra ảnh hưởng của từng nhân tố đến tỷ suất sinh lợi.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả mô hình CAPM: Mô hình CAPM giải thích được trung bình khoảng 68.9% sự biến động tỷ suất sinh lợi của các danh mục chứng khoán. 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. Tuy nhiên, intercept (a) không bằng 0 với 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 lên khoảng 75-80%, với các nhân tố qui mô (SMB) và giá trị (HML) có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê. Cổ phiếu qui mô nhỏ và có tỷ số B/M cao mang lại tỷ suất sinh lợi vượt trội hơn, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế.

3. Hiệu quả mô hình năm nhân tố: Mô hình năm nhân tố cho thấy khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi cao hơn, đạt từ 80% đến 85%. Nhân tố lợi nhuận (RMW) và đầu tư (CMA) có tác động đáng kể, trong đó nhân tố đầu tư cho thấy cổ phiếu của các công ty đầu tư ít mang lại lợi nhuận cao hơn. Tuy nhiên, nhân tố lợi nhuận có dấu âm, trái ngược với kết quả nghiên cứu tại thị trường Mỹ, có thể do đặc thù thị trường Việt Nam còn non trẻ và chịu ảnh hưởng của đầu cơ.

4. Phân tích thống kê mô tả: Tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình của các danh mục dao động từ -1.53% đến +0.56%, phần lớn danh mục có lợi nhuận thấp hơn lãi suất trái phiếu chính phủ, phản ánh tác động của khủng hoảng tài chính và chính sách tiền tệ thắt chặt. Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu qui mô nhỏ cao hơn qui mô lớn (-0.16% so với -0.70%), và cổ phiếu có tỷ số B/M cao cũng có lợi nhuận cao hơn (0.25% so với -1.26%).

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình Fama – French năm nhân tố phù hợp hơn với thị trường chứng khoán Việt Nam so với mô hình CAPM và ba nhân tố, nhờ bổ sung các nhân tố lợi nhuận và đầu tư. Tuy nhiên, sự khác biệt về dấu hiệu và ý nghĩa của một số nhân tố so với các nghiên cứu quốc tế phản ánh đặc thù của thị trường Việt Nam, như quy mô thị trường nhỏ, mức độ hiệu quả thấp, và sự chi phối của nhà đầu tư cá nhân không chuyên nghiệp.

Việc phần lớn danh mục có tỷ suất sinh lợi âm so với lãi suất phi rủi ro cho thấy thị trường trong giai đoạn nghiên cứu chịu nhiều áp lực và chưa thực sự hiệu quả. Mối quan hệ nghịch biến giữa lợi nhuận hoạt động và tỷ suất sinh lợi có thể do hiện tượng đầu cơ và thao túng giá cổ phiếu, làm sai lệch giá trị thực của doanh nghiệp trên thị trường.

Các biểu đồ phân phối tỷ suất sinh lợi theo nhóm qui mô và tỷ số B/M, cũng như bảng hồi quy chi tiết, sẽ minh họa rõ hơn sự khác biệt giữa các danh mục và mức độ phù hợp của từng mô hình. So sánh với các nghiên cứu tại Mỹ, Thụy Điển và Australia cho thấy thị trường Việt Nam vẫn còn nhiều tiềm năng để phát triển và hoàn thiện mô hình định giá tài sản.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường minh bạch và công bố thông tin: Các cơ quan quản lý cần thúc đẩy việc công bố thông tin tài chính chính xác, kịp thời để giảm thiểu rủi ro thông tin không đối xứng, giúp mô hình định giá tài sản phản ánh đúng giá trị thực của cổ phiếu. Thời gian thực hiện: 1-2 năm; Chủ thể: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, Sở Giao dịch Chứng khoán.

2. Phát triển thị trường phái sinh và công cụ tài chính mới: Tạo điều kiện cho các sản phẩm phái sinh phát triển nhằm giúp nhà đầu tư quản lý rủi ro hiệu quả hơn, từ đó nâng cao tính hiệu quả của thị trường và mô hình định giá. Thời gian thực hiện: 3-5 năm; Chủ thể: Bộ Tài chính, các tổ chức tài chính.

3. Đào tạo và nâng cao trình độ nhà đầu tư cá nhân: Tổ chức các chương trình đào tạo, tư vấn đầu tư chuyên sâu để giảm thiểu hiện tượng đầu cơ, nâng cao nhận thức về rủi ro và giá trị thực của cổ phiếu. Thời gian thực hiện: liên tục; Chủ thể: Trung tâm đào tạo chứng khoán, các công ty chứng khoán.

4. Mở rộng và cập nhật dữ liệu nghiên cứu: Khuyến khích các nghiên cứu tiếp theo mở rộng mẫu cổ phiếu và kéo dài thời gian nghiên cứu để kiểm định mô hình định giá tài sản phù hợp hơn với đặc thù thị trường Việt Nam. Thời gian thực hiện: 2-3 năm; Chủ thể: Các trường đại học, viện nghiên cứu kinh tế.

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 tỷ suất sinh lợi, từ đó đưa ra quyết định đầu tư chính xác và hiệu quả hơn.

2. Quản lý quỹ và chuyên gia phân tích tài chính: Cung cấp cơ sở khoa học để lựa chọn mô hình định giá tài sản phù hợp, nâng cao chất lượng phân tích và quản lý danh mục đầu tư.

3. Cơ quan quản lý thị trường chứng khoán: Hỗ trợ trong việc xây dựng chính sách, quy định nhằm nâng cao tính minh bạch và hiệu quả của thị trường.

4. Giảng viên và sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quý giá cho việc nghiên cứu, giảng dạy về mô hình định giá tài sản và phân tích thị trường chứng khoán.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Fama – French năm nhân tố có ưu điểm gì so với CAPM?
   Mô hình năm nhân tố bổ sung hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư, giúp giải thích tốt hơn sự biến động tỷ suất sinh lợi chứng khoán, đạt hiệu quả giải thích từ 80% đến 85%, cao hơn CAPM khoảng 68.9%.

2. Tại sao nhân tố lợi nhuận trong nghiên cứu này lại có dấu âm?
   Điều này có thể do đặc thù thị trường Việt Nam còn non trẻ, nhiều nhà đầu tư cá nhân đầu cơ theo tâm lý, làm sai lệch giá trị thực của cổ phiếu, khác với thị trường phát triển như Mỹ.

3. Làm thế nào để kiểm định tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian?
   Sử dụng kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF). Nếu trị tuyệt đối giá trị kiểm định lớn hơn trị tuyệt đối giá trị tiêu chuẩn, chuỗi được coi là dừng, đảm bảo tính hợp lệ cho hồi quy.

4. Hiện tượng đa cộng tuyến ảnh hưởng thế nào đến mô hình hồi quy?
   Đa cộng tuyến làm tăng phương sai ước lượng, khiến hệ số hồi quy không chính xác và giảm ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, mức độ đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng.

5. Tại sao tỷ suất sinh lợi trung bình của các danh mục lại thấp hơn lãi suất phi rủi ro?
   Do giai đoạn nghiên cứu chịu ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính toàn cầu và chính sách thắt chặt tiền tệ, thị trường chứng khoán Việt Nam có xu hướng giảm, làm lợi nhuận cổ phiếu thấp hơn trái phiếu chính phủ.

Kết luận

• Mô hình Fama – French năm nhân tố hiệu quả hơn mô hình CAPM và ba nhân tố trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại thị trường Việt Nam giai đoạn 2008-2015.
• Các nhân tố qui mô, giá trị, đầu tư và lợi nhuận đều có ảnh hưởng đáng kể, tuy nhiên một số nhân tố như lợi nhuận có dấu hiệu khác biệt so với thị trường phát triển.
• Thị trường chứng khoán Việt Nam còn nhiều hạn chế về hiệu quả và tính minh bạch, ảnh hưởng đến kết quả định giá tài sản.
• Cần có các chính sách và giải pháp nâng cao chất lượng thông tin, phát triển công cụ tài chính và đào tạo nhà đầu tư để cải thiện hiệu quả thị trường.
• Nghiên cứu mở rộng mẫu và thời gian nghiên cứu trong tương lai sẽ giúp hoàn thiện mô hình và tăng tính ứng dụng thực tiễn.

Hành động tiếp theo: Các nhà đầu tư và quản lý quỹ nên áp dụng mô hình năm nhân tố để phân tích và dự báo lợi nhuận, đồng thời theo dõi các nghiên cứu cập nhật để điều chỉnh chiến lược đầu tư phù hợp. Các cơ quan quản lý cần thúc đẩy các giải pháp nâng cao hiệu quả thị trường nhằm tạo môi trường đầu tư lành mạnh và bền vững.