Luận văn thạc sĩ kiểm định sự phù hợp của mô hình fama french đối với cổ phiếu ngành kinh doanh bất động sản niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán tp hcm

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu kiểm định sự phù hợp của mô hình fama french đối với cổ phiếu ngành kinh doanh bất động sản niêm, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất

• Tác giả: Nguyễn Hùng Mạnh
• Người hướng dẫn: ThS. Hà Minh Phước
• Trường học: Đại học Công nghệ TP Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính ngân hàng
• Đề tài: Kiểm Định Sự Phù Hợp Của Mô Hình Fama-French Đối Với Cổ Phiếu Ngành Kinh Doanh Bất Động Sản Niêm Yết Trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán TP HCM
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: TP Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• 1.1. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại: tiền đề tạo nên mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi
• 1.2. Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model): nền tảng cho quyết định đầu tư
• 1.2.1. Tổng quan về Mô hình CAPM
• 1.2.2. Giả định cho CAPM
• 1.2.3. Ưu nhược điểm của mô hình CAPM
• 1.3. Mô hình Fama-French: bước tiến tạo cơ sở khách quan cho quyết định đầu tư
• 1.3.1. Tiền đề của mô hình Fama-French (Fama-French Three Factors Model)
• 1.3.2. Khái quát về mô hình Fama-French
• 1.4. Các nghiên cứu có liên quan tại thị trường chứng khoán trên thế giới
• 1.4.1. Các nghiên cứu ở các nước phát triển
• 1.4.2. Các nghiên cứu kiểm định mô hình Fama-French tại thị trường chứng khoán ở các nước đang phát triển
• 1.5. Mô hình nghiên cứu và các giả thiết nghiên cứu
• 1.5.1. Mô hình nghiên cứu
• 1.5.2. Các giả thiết nghiên cứu
• 1.6. Các khái niệm được sử dụng trong nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Cơ sở dữ liệu
• 2.2. Phương pháp nghiên cứu
• 2.2.1. Xử lý số liệu
• 2.2.2. Phân tích dữ liệu
• 2.2.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 2.2.4. Kiểm định tự tương quan
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Phân tích tổng quát dữ liệu
• 3.2. Mô tả thống kê
• 3.3. Phân tích tương quan
• 3.4. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
• 3.4.1. Kiểm định sự phù hợp của Mô hình CAPM
• 3.4.2. Kiểm định sự phù hợp của Mô hình Fama-French
• 3.5. Kiểm định các giả thiết nghiên cứu
• 3.6. Phân tích hồi quy tuyến tính mô hình CAPM và Fama-French
• 4. CHƯƠNG 4: NHẬN XÉT VÀ CÁC BIỆN PHÁP NÂNG CAO TÍNH PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH CAPM VÀ FAMA-FRENCH
• 4.1. Thị trường chứng khoán Việt Nam và ngành Bất động sản: Thực trạng, cơ hội đầu tư và thách thức
• 4.2. Khuyến nghị đầu tư
• 4.3. Các biện pháp nâng cao tính phù hợp của mô hình CAPM và Fama-French
• 4.3.1. Nguyên nhân ảnh hưởng đến kết quả thực nghiệm của mô hình
• 4.3.2. Giải pháp nâng cao hiệu quả ứng dụng mô hình CAPM và Fama-French vào thị trường chứng khoán Việt Nam
• 4.4. Hạn chế của nghiên cứu
• 4.5. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Fama French và Cổ Phiếu BĐS

Bài viết này tập trung vào việc kiểm định mô hình Fama-French trên thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là đối với cổ phiếu bất động sản niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM. Mục tiêu là đánh giá khả năng giải thích sự biến động lợi nhuận của cổ phiếu bất động sản bằng các yếu tố mà mô hình Fama-French đưa ra. Việc này có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp công cụ định lượng cho các nhà đầu tư và nhà quản lý quỹ, giúp họ đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn. Thị trường chứng khoán TP HCM là một thị trường mới nổi, việc áp dụng các mô hình tài chính quốc tế cần được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo tính phù hợp và hiệu quả. Nghiên cứu này sẽ góp phần làm sáng tỏ vấn đề này, đồng thời cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm cho các nghiên cứu tiếp theo. Theo nghiên cứu của Nguyễn Hùng Mạnh (2015), thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ và chịu nhiều tác động từ yếu tố tâm lý, do đó việc kiểm định các mô hình định giá tài sản là vô cùng cần thiết.

1.1. Giới thiệu về Mô hình Fama French đa yếu tố

Mô hình Fama-French là một mô hình định giá tài sản được phát triển bởi Eugene Fama và Kenneth French. Mô hình này mở rộng CAPM (Capital Asset Pricing Model) bằng cách thêm vào hai yếu tố: quy mô công ty (Size) và giá trị công ty (Value). Mô hình Fama-French cho rằng các cổ phiếu nhỏ và các cổ phiếu có tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường cao (high book-to-market ratio) có xu hướng mang lại lợi nhuận cao hơn. Mô hình này đã được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu tài chính và đầu tư để giải thích sự khác biệt về lợi nhuận giữa các cổ phiếu.

1.2. Đặc điểm của Cổ phiếu Bất Động Sản tại TP HCM

Cổ phiếu bất động sản là một phần quan trọng của thị trường chứng khoán TP HCM. Ngành bất động sản có đặc thù riêng, chịu ảnh hưởng lớn từ các yếu tố kinh tế vĩ mô như lãi suất, lạm phát, và chính sách của chính phủ. Tính thời vụ của cổ phiếu bất động sản cũng là một yếu tố cần xem xét. Các công ty bất động sản thường có cấu trúc tài chính phức tạp và dòng tiền không ổn định, điều này có thể ảnh hưởng đến định giá cổ phiếu bất động sản. Do đó, việc áp dụng mô hình Fama-French cần được điều chỉnh để phù hợp với đặc điểm của ngành.

II. Thách Thức Khi Kiểm Định Mô Hình cho Cổ Phiếu BĐS

Việc kiểm định mô hình Fama-French đối với cổ phiếu bất động sản tại thị trường chứng khoán TP HCM đối mặt với nhiều thách thức. Thứ nhất, dữ liệu lịch sử giá cổ phiếu bất động sản có thể bị hạn chế về số lượng và chất lượng. Thứ hai, thị trường chứng khoán TP HCM còn non trẻ và chịu nhiều tác động từ yếu tố tâm lý, điều này có thể làm sai lệch kết quả phân tích hồi quy. Thứ ba, các yếu tố vĩ mô như lãi suất, lạm phát, và tăng trưởng GDP có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận cổ phiếu bất động sản, nhưng lại không được phản ánh đầy đủ trong mô hình Fama-French. Do đó, cần phải sử dụng các phương pháp phân tích thống kê phù hợp để kiểm soát các yếu tố gây nhiễu và đảm bảo tính tin cậy của kết quả.

2.1. Vấn đề Dữ Liệu Lịch Sử Giá Cổ Phiếu BĐS

Một trong những thách thức lớn nhất là sự hạn chế về dữ liệu lịch sử giá cổ phiếu. Thị trường chứng khoán TP HCM mới phát triển, số lượng công ty bất động sản niêm yết còn hạn chế, và thời gian niêm yết của nhiều công ty còn ngắn. Điều này dẫn đến việc khó thu thập đủ dữ liệu để thực hiện phân tích hồi quy một cách chính xác. Ngoài ra, dữ liệu lịch sử giá cổ phiếu có thể bị ảnh hưởng bởi các sự kiện bất thường như khủng hoảng kinh tế, thay đổi chính sách, hoặc các hoạt động thao túng thị trường.

2.2. Ảnh Hưởng của Hiệu Quả Thị Trường đến Kiểm Định

Hiệu quả thị trường là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến kết quả kiểm định mô hình. Nếu thị trường chứng khoán TP HCM không hiệu quả, giá cổ phiếu bất động sản có thể không phản ánh đầy đủ thông tin, dẫn đến việc mô hình Fama-French không thể giải thích được sự biến động lợi nhuận. Các yếu tố như thông tin bất cân xứng, hành vi bầy đàn của nhà đầu tư, và sự can thiệp của chính phủ có thể làm giảm hiệu quả thị trường.

III. Phương Pháp Kiểm Định và Dữ Liệu Nghiên Cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để kiểm định mô hình Fama-French đối với cổ phiếu bất động sản tại thị trường chứng khoán TP HCM. Dữ liệu được thu thập từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM và báo cáo tài chính của các công ty bất động sản niêm yết. Các biến số được sử dụng bao gồm lợi nhuận cổ phiếu, quy mô công ty (Size), giá trị công ty (Value), và lợi nhuận thị trường. Phân tích thống kê được thực hiện bằng phần mềm EViews để kiểm tra tính phù hợp của mô hình và đánh giá ý nghĩa thống kê của các hệ số.

3.1. Mô tả Dữ Liệu và Nguồn Dữ Liệu sử dụng

Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu bao gồm dữ liệu lịch sử giá cổ phiếu của các công ty bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM, báo cáo tài chính của các công ty này, và chỉ số VN-Index. Dữ liệu được thu thập trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2014. Nguồn dữ liệu chính là Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM và các trang web tài chính uy tín. Dữ liệu được làm sạch và xử lý để đảm bảo tính chính xác và nhất quán.

3.2. Phân Tích Hồi Quy và Kiểm Định Giả Thuyết

Phân tích hồi quy được sử dụng để ước lượng các hệ số của mô hình Fama-French và đánh giá ý nghĩa thống kê của chúng. Các kiểm định giả thuyết được thực hiện để xác định xem các yếu tố quy mô công ty (Size) và giá trị công ty (Value) có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận cổ phiếu bất động sản hay không. Các kiểm định thống kê như t-test, F-test, và R-squared được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của mô hình.

3.3. Các Biến Số trong Mô Hình Kiểm Định

Các biến số chính trong mô hình kiểm định bao gồm: (1) Lợi nhuận cổ phiếu bất động sản (biến phụ thuộc), (2) Quy mô công ty (Size), được đo bằng giá trị vốn hóa thị trường (market capitalization), (3) Giá trị công ty (Value), được đo bằng tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường (book-to-market ratio), và (4) Lợi nhuận thị trường (biến độc lập). Các biến số này được sử dụng để xây dựng mô hình Fama-French và kiểm định tính phù hợp của nó.

IV. Kết Quả Kiểm Định Mô Hình Fama French Cổ Phiếu BĐS

Kết quả kiểm định mô hình Fama-French cho thấy rằng yếu tố quy mô công ty (Size) và giá trị công ty (Value) có ảnh hưởng đến lợi nhuận cổ phiếu bất động sản tại thị trường chứng khoán TP HCM. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này không đồng đều và có thể thay đổi theo thời gian. So sánh các mô hình định giá, mô hình Fama-French có khả năng giải thích sự biến động lợi nhuận tốt hơn so với CAPM, nhưng vẫn còn một phần biến động không được giải thích. Điều này cho thấy rằng cần phải xem xét thêm các yếu tố khác như thanh khoản cổ phiếu, rủi ro hệ thống, và rủi ro phi hệ thống để có thể định giá cổ phiếu bất động sản một cách chính xác hơn.

4.1. Phân tích Ảnh Hưởng của Size Effect và Value Effect

Size effect và value effect là hai hiện tượng quan trọng trong mô hình Fama-French. Kết quả phân tích cho thấy rằng các cổ phiếu bất động sản có quy mô nhỏ và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường cao có xu hướng mang lại lợi nhuận cao hơn. Tuy nhiên, ảnh hưởng của hai yếu tố này có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác như tính thời vụ của cổ phiếu bất động sản và ảnh hưởng của kinh tế vĩ mô.

4.2. So Sánh với Mô Hình CAPM và các Mô Hình Định Giá khác

So sánh với mô hình CAPM, mô hình Fama-French có khả năng giải thích sự biến động lợi nhuận cổ phiếu bất động sản tốt hơn. Mô hình CAPM chỉ xem xét yếu tố rủi ro thị trường, trong khi mô hình Fama-French bổ sung thêm yếu tố quy mô công ty (Size) và giá trị công ty (Value). Tuy nhiên, cả hai mô hình đều có những hạn chế và cần được sử dụng kết hợp với các mô hình định giá khác để có thể định giá cổ phiếu bất động sản một cách chính xác hơn.

V. Ứng Dụng và Hạn Chế của Mô Hình Fama French tại VN

Mô hình Fama-French có thể được ứng dụng để xây dựng danh mục đầu tư cổ phiếu bất động sản tại thị trường chứng khoán TP HCM. Tuy nhiên, cần phải nhận thức rõ những hạn chế của mô hình và điều chỉnh để phù hợp với đặc điểm của thị trường. Ưu điểm và nhược điểm của Fama-French cần được xem xét kỹ lưỡng trước khi đưa ra quyết định đầu tư. Sai số mô hình có thể xảy ra do dữ liệu không đầy đủ, thị trường không hiệu quả, hoặc các yếu tố vĩ mô không được phản ánh đầy đủ trong mô hình.

5.1. Ứng Dụng trong Quản Lý Danh Mục Đầu Tư BĐS

Mô hình Fama-French có thể được ứng dụng để xây dựng danh mục đầu tư cổ phiếu bất động sản dựa trên các yếu tố quy mô công ty (Size) và giá trị công ty (Value). Nhà đầu tư có thể lựa chọn các cổ phiếu bất động sản có quy mô nhỏ và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường cao để tăng khả năng sinh lời. Tuy nhiên, cần phải kết hợp với phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

5.2. Các Hạn Chế và Rủi Ro khi sử dụng Mô Hình

Mô hình Fama-French có những hạn chế nhất định khi sử dụng tại thị trường chứng khoán TP HCM. Thị trường còn non trẻ và chịu nhiều tác động từ yếu tố tâm lý, dữ liệu lịch sử giá cổ phiếu có thể bị hạn chế, và các yếu tố vĩ mô có thể không được phản ánh đầy đủ trong mô hình. Do đó, cần phải nhận thức rõ những rủi ro này và điều chỉnh mô hình để phù hợp với đặc điểm của thị trường.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo về Fama French

Nghiên cứu này đã kiểm định mô hình Fama-French đối với cổ phiếu bất động sản tại thị trường chứng khoán TP HCM và đưa ra những kết quả quan trọng. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều vấn đề cần được nghiên cứu sâu hơn. Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các ngành khác, sử dụng dữ liệu dài hạn hơn, và kết hợp với các yếu tố vĩ mô để cải thiện khả năng giải thích của mô hình. So sánh các mô hình định giá khác nhau cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng.

6.1. Tóm Tắt Kết Quả và Ý Nghĩa của Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình Fama-French có thể được sử dụng để giải thích sự biến động lợi nhuận cổ phiếu bất động sản tại thị trường chứng khoán TP HCM. Tuy nhiên, cần phải nhận thức rõ những hạn chế của mô hình và điều chỉnh để phù hợp với đặc điểm của thị trường. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp công cụ định lượng cho các nhà đầu tư và nhà quản lý quỹ.

6.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Mới và Phát Triển Mô Hình

Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các ngành khác, sử dụng dữ liệu dài hạn hơn, và kết hợp với các yếu tố vĩ mô để cải thiện khả năng giải thích của mô hình. Ngoài ra, có thể phát triển mô hình bằng cách thêm vào các yếu tố khác như thanh khoản cổ phiếu, rủi ro hệ thống, và rủi ro phi hệ thống.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1 nhằm đánh giá ưu nhược điểm và tính phù hợp của mô hình này tại các thị trường chứng khoán trên thế giới. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại: tiền đề tạo nên mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi Được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1959 bởi nhà kinh tế học Harry Markowitz, lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại khuyến nghị các nhà đầu tư hãy đa dạng hóa danh mục đầu tư của mình. Bằng cách này họ có thể giảm rủi ro thị trường tác động lên tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục mà mình đang nắm giữ. Ngoài ra, Harry Markowitz còn phát triển nguyên lý trong việc xây dựng danh mục đầu tư.

Có một cụm từ đơn giản để hiểu về lý thuyết này đó là “Không để tất cả trứng vào cùng một giỏ”. Một danh mục đầu tư được xem là hiệu quả khi có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao ở một mức rủi ro có thể chấp nhận được. Tuy nhiên, để làm được điều này không phải là chuyện dễ, bởi vì đầu tư vào chứng khoán luôn kèm theo hai loại rủi ro cơ bản là rủi ro của chính chứng khoán và rủi ro thị trường. Nếu không biết tính toán, linh hoạt và cân bằng giữa các loại rủi ro thì chắc chắn danh mục đầu tư sẽ khó có lợi nhuận.

Vì vậy, trước khi có bất cứ quyết định đầu tư nào cần phải xem xét nhiều yếu tố: - Mục tiêu của nhà đầu tư là gì? - Mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư? - Hãy đầu tư vào những gì hiểu rõ - Xác định đúng đắn thời điểm mua bán Bằng cách cân bằng các cổ phiếu đang nắm giữ để phòng ngừa các biến động thị trường bất lợi, nhà đầu tư có thể nắm giữ một danh mục khá ổn định - ngay cả với những kênh đầu tư biến động mạnh. Trang 5 c Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS Hà Minh Phước 1. Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model): nền tảng cho quyết định đầu tư 1. Tổng quan về Mô hình CAPM Được ra đời vào những năm 1960 của thế kỷ trước bởi ba nhà kinh tế học William Sharpe, John Lintnet và Jack Treynor, CAPM là mô hình được sử dụng phổ biến nhất trên thế giới cho tới thời điểm hiện tại.

Mô hình này được phát triển dựa trên mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và rủi ro thị trường. Mô hình này có dạng như sau: E(Ri)= Rf + βi.[E(Rm)– Rf] Trong đó: Ri: tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i Rf: Lãi suất chứng khoán phi rủi ro (Trái phiếu chính phủ, KBNN…) β: hê số đo lường rủi ro hệ thống của chứng khoán hay một danh mục đầu tư hay nói một cách đơn giản Beta là hệ số đo lường sự biến động giá chứng khoán trước những biến động của thị trường. Rm: lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường Rm – Rf : phần bù rủi ro thị trường CAPM chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán i bằng tỷ suất sinh lời của chứng khoán phi rủi ro cộng với phần bù rủi ro của chứng khoán đó. Trong đó, rủi ro của chứng khoán i bằng Hệ số Beta nhân với phần bù rủi ro thị trường.1: Quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu i và hệ số Beta Trang 6 c Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS Hà Minh Phước Qua hình 1.1 chúng ta có thể thấy khi hệ số beta càng cao thì suất sinh lời của chứng khoán càng cao và vì vậy, cũng mang nhiều rủi ro hơn.

Beta bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 0 chính là lợi nhuận phi rủi ro, Rf. Beta bằng 1: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 1 chính là lợi nhuận thị trường, E(Rm). Quan hệ giữa lợi nhuận và hệ số rủi ro beta của chứng khoán là quan hệ tuyến tính được diễn tả bởi đường thị trường chứng khoán SML (Stock Marlet Line) có hệ số góc là E(Rm) – Rf. Giả định cho CAPM Có tiền đề dựa trên lý thuyết danh mục hiệu quả Markowitz, những giả định được sử dụng cho CAPM như sau: - Tất cả các nhà đầu tư đều là các nhà đầu tư hiệu quả Markowitz, họ mong muốn nắm giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả.

Vì vậy vị trí chính xác trên đường biên hiệu quả và danh mục cụ thể được chọn sẽ phụ thuộc vào hàm hữu dụng rủi ro – tỷ suất sinh lợi của mỗi nhà đầu tư. - Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro (Rf). - Tất cả các nhà đầu tư đều có kỳ vọng thuần nhất: có nghĩa là họ có ước lượng các phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi trong tương lai giống hệt nhau. Vả lại, giả định này có thể bỏ qua, lúc đó các khác biệt trong các giá trị mong đợi sẽ không lớn nên các ảnh hưởng của chúng sẽ không đáng kể.

- Tất cả các nhà đầu tư có một phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau chẳng hạn như một tháng, sáu tháng hay một năm. Mô hình này sẽ được xây dựng cho một khoảng thời gian giả định và kết quả của nó cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi việc giả định khác đi. Sự khác nhau trong phạm vi thời gian sẽ đòi hỏi các nhà đầu tư xác định ra các thước đo rủi ro và các tài sản phi rủi ro phù hợp với các phạm vi thời gian đầu tư của họ. - Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghĩa là các nhà đầu tư có thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào.

Giả thuyết này cho phép chúng ta thảo luận các kết hợp đầu tư thành các đường cong liên tục. Thay đổi giả thuyết này sẽ có một chút ảnh hưởng đến lý thuyết. - Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản. Trang 7 c Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS Hà Minh Phước - Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất, hoặc lạm phát được phản ánh một cách đầy đủ.

Đây là một giả định ban đầu hợp lý và có thể thay đổi được. - Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng. Điều này có nghĩa là chúng ta bắt đầu với tất cả các tài sản được định giá đúng với mức độ rủi ro của chúng. Ưu nhược điểm của mô hình CAPM Rất đơn giản và dễ dàng ứng dụng là những gì CAPM mang lại.

Tuy nhiên, với việc chỉ đề cập đến nhân tố thị trường trong mối quan hệ tác động qua lại giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro đã khiến CAPM dần thiếu chính xác. Một số học giả khi áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số điểm bất thường khiến CAPM không còn đúng như trường hợp bình thường. - Tác động của quy mô công ty đến tỷ suất sinh lợi: những cổ phiếu của những công ty có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ (market capitalization = price per share x number of share) mang lại lợi nhuận cao hơn so với những cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn, nếu những yếu tố khác như nhau.2: Tác động của quy mô công ty đến tỷ suất sinh lợi CP - Tác động của tỷ số giá thị trường: P/E, M/B. Nhiều chuyên gia nhận định, những công ty có hệ số P/E (Price Earning Ratio) và M/B (market to book value ratio) thấp mang lại lợi nhuận cao hơn hẳn so với những công ty có hệ số P/E hay M/B cao.

Trang 8 c Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS Hà Minh Phước Hình 1.3: Tác động của yếu tố giá thị trường (ME/BE) đến tỷ suất sinh lợi CP - Hiệu ứng tháng Giêng là hiện tượng giá cổ phiếu - đặc biệt là các cổ phiếu vốn hóa nhỏ - thể hiện xu hướng tăng lên trong vài ngày giao dịch cuối cùng trong tháng 12 và sau đó tiếp tục tăng trong tuần đầu tiên của tháng 1. Dữ liệu lịch sử giai đoạn 1904 - 1974 chỉ ra rằng, lợi nhuận trung bình trong tháng Giêng lớn hơn gấp năm lần so với các tháng dương lịch khác trong năm, đặc biệt là tại các cổ phiếu có vốn hóa nhỏ. Tuy nhiên không phải năm nào cũng xảy ra hiệu ứng này. Trên đây chỉ là ba trong số khá nhiều nhân tố nữa tác động đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu bên cạnh nhân tố thị trường mà CAPM chưa chỉ ra được.

Mặt khác, tuy đơn giản và dễ dàng ứng dụng trên thực tế, tuy nhiên đó là tại các quốc gia có thị trường chứng khoán phát triển và minh bạch cao. Thị trường chứng khoán Việt Nam chưa đủ lớn và tính minh bạch cao, mặt khác hoạt động đầu tư của nhà đầu tư còn mang tính “bầy đàn” cao thiếu cơ sở tính toán và đo lường, vì thế CAPM vẫn chưa phát huy hết khả năng của nó. Nhà đầu tư tại Việt Nam hầu hết là nhà đầu tư cá nhân, không trang bị đầy đủ kiến thức, tâm lý hay thay đối và đầu tư chỉ mang tính lướt sóng, ngắn hạn vì thế vai trò của CAPM rất mờ nhạt. Thực tế cho thấy rất hiếm nhà đầu tư chịu nghiên cứu thu thập, phân tích dữ liệu để biết được tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu hay danh mục mà mình đang nắm giữ.

Tại Việt Nam vẫn chưa có một danh mục đầu tư nào có thể được xem là danh mục đầu tư thị trường (market portfolio) để làm cơ sở để xác định tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường Rm một cách đáng tin cậy. Thêm nữa, hệ số quan trọng nhất trong mô hình CAPM Trang 9 c Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS Hà Minh Phước là Beta vẫn chưa được tính toán một cách chân thực hầu hết chỉ được công bố thông qua một số website của một số công ty chứng khoán hay trang web chuyên về chứng khoán, thiếu tính minh bạch và thống nhất cao. Mặt khác, với giả thuyết quan trọng để áp dụng mô hình CAPM vào trong tính toán tỷ suất sinh lời danh mục đầu tư là thị trường vốn phải là thị trường hoàn hảo. Đây hoàn toàn là điều không phù hợp cho thị trường vốn tại Việt Nam vốn thiếu minh bạch và “sức khỏe” kém.

Mô hình Fama-French: bước tiến tạo cơ sở khách quan cho quyết định đầu tư 1.