Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam, với sự phát triển nhanh chóng từ năm 2009 đến 2014, đã trở thành một kênh đầu tư quan trọng, thu hút sự quan tâm của nhiều nhà đầu tư trong và ngoài nước. Trong giai đoạn này, số lượng công ty niêm yết trên sàn HOSE đạt khoảng 286 doanh nghiệp phi tài chính, tạo nên một bức tranh đa dạng về cơ hội và rủi ro đầu tư. Tuy nhiên, các mô hình định giá tài sản truyền thống như CAPM với giả định phân phối chuẩn và chỉ xét đến hai moment đầu tiên (trung bình và phương sai) không thể giải thích đầy đủ sự biến động và tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trên thị trường mới nổi này.

Luận văn tập trung nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lời của cổ phiếu thông qua các hiệp moment bậc cao, cụ thể là coskewness (hệ số bất đối xứng hệ thống) và cokurtosis (hệ số nhọn hệ thống). Mục tiêu chính là kiểm định vai trò của các nhân tố này trong việc giải thích tỷ suất sinh lời kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam, bên cạnh các nhân tố rủi ro truyền thống như rủi ro thị trường, quy mô công ty và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng từ tháng 6/2009 đến tháng 6/2014, với mẫu gồm 25 danh mục cổ phiếu được xây dựng theo tiêu chí quy mô và BE/ME.

Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp bằng chứng thực nghiệm về vai trò của các moment bậc cao trong mô hình định giá tài sản tại một thị trường mới nổi, giúp nhà đầu tư và các nhà quản lý tài chính có cái nhìn toàn diện hơn về các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến lợi nhuận kỳ vọng, từ đó nâng cao hiệu quả lựa chọn danh mục đầu tư và quản trị rủi ro.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết định giá tài sản vốn (CAPM) của Sharpe (1964) và Fama-French (1993), đồng thời mở rộng bằng cách bổ sung các moment bậc cao của phân phối xác suất lợi nhuận. CAPM truyền thống chỉ xét đến hai moment đầu tiên là trung bình và phương sai, giả định lợi nhuận tài sản tuân theo phân phối chuẩn. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng lợi nhuận cổ phiếu thường có phân phối lệch và đuôi dày, khiến cho các moment bậc ba (skewness) và bậc bốn (kurtosis) trở nên quan trọng trong việc mô tả rủi ro thực tế.

Coskewness đo lường sự bất đối xứng hệ thống của lợi nhuận cổ phiếu so với danh mục thị trường, phản ánh khả năng tài sản đóng góp vào rủi ro lệch trái hoặc lệch phải của danh mục. Cokurtosis đo lường độ nhọn hệ thống, thể hiện mức độ tập trung và rủi ro cực đoan trong phân phối lợi nhuận. Các moment này được ước lượng theo phương pháp của Harvey và Siddique (2000) và Kostakis và cộng sự (2012).

Ngoài ra, mô hình Fama-French ba nhân tố được sử dụng để kiểm soát các yếu tố rủi ro truyền thống gồm rủi ro thị trường (beta), quy mô công ty (SMB) và giá trị sổ sách trên giá thị trường (HML). Nghiên cứu cũng mở rộng kiểm định các yếu tố phi tuyến của moment bậc cao theo mô hình của Lambert và Hubner (2013).

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu là bộ dữ liệu bảng (panel data) gồm 25 danh mục cổ phiếu được hình thành từ 286 công ty niêm yết trên sàn HOSE, trong giai đoạn từ tháng 6/2009 đến tháng 6/2014, với tổng số quan sát là 1525. Dữ liệu bao gồm giá cổ phiếu đã điều chỉnh, khối lượng cổ phần lưu hành, giá trị sổ sách và các chỉ số thị trường như VN-Index.

Phương pháp phân tích chính là hồi quy dữ liệu bảng với hai mô hình hiệu ứng tác động cố định (FEM) và hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (REM). Các kiểm định lựa chọn mô hình (Breusch-Pagan, Hausman) được thực hiện để xác định mô hình phù hợp. Ngoài ra, phương pháp hồi quy mở rộng Driscoll và Kraay Standard Errors được áp dụng nhằm khắc phục các vấn đề phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh trong mô hình.

Các biến độc lập bao gồm tỷ suất sinh lời thị trường (Rm), nhân tố quy mô (SMB), nhân tố giá trị (HML), hệ số coskewness (CSK) và cokurtosis (CKT). Mô hình nghiên cứu được xây dựng theo bốn dạng: mô hình Fama-French ba nhân tố, mô hình 4-Moment CAPM, mô hình 4-Moment CAPM có xét đến rủi ro phi tuyến và mô hình kết hợp Fama-French với các moment bậc cao.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Ý nghĩa của coskewness: Hệ số coskewness có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và tác động cùng chiều tích cực đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu. Điều này cho thấy các cổ phiếu có coskewness dương thường có tỷ suất sinh lời kỳ vọng cao hơn, phù hợp với giả thuyết nhà đầu tư ưa thích lợi nhuận có phân phối lệch phải.

  2. Không phát hiện tác động của cokurtosis: Hệ số cokurtosis không có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu, cho thấy rủi ro cực đoan (đo bằng cokurtosis) chưa được định giá rõ ràng trên thị trường Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

  3. Rủi ro phi tuyến không đáng kể: Các yếu tố phi tuyến của coskewness và cokurtosis không có tác động có ý nghĩa đến tỷ suất sinh lời, phản ánh sự hạn chế trong việc mô hình hóa các rủi ro phi tuyến trong bối cảnh thị trường mới nổi.

  4. Các nhân tố truyền thống vẫn quan trọng: Nhân tố rủi ro thị trường (beta), quy mô công ty (SMB) và giá trị sổ sách trên giá thị trường (HML) đều có tác động có ý nghĩa đến tỷ suất sinh lời, phù hợp với các nghiên cứu trước đây.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy coskewness là một nhân tố rủi ro quan trọng được định giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời bổ sung hiệu quả cho mô hình định giá truyền thống. Điều này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế như Harvey và Siddique (2000) và Kostakis và cộng sự (2012), khẳng định vai trò của moment bậc ba trong việc giải thích lợi nhuận kỳ vọng.

Việc không tìm thấy tác động có ý nghĩa của cokurtosis có thể do đặc thù của thị trường mới nổi, nơi các sự kiện cực đoan chưa được phản ánh đầy đủ trong giá cổ phiếu hoặc do hạn chế về dữ liệu và phương pháp ước lượng. Ngoài ra, sự không đồng nhất trong kết quả cũng phản ánh tính phức tạp của rủi ro phi tuyến và sự khác biệt về hành vi nhà đầu tư tại các thị trường khác nhau.

Phân tích thống kê mô tả và kiểm định đa cộng tuyến cho thấy dữ liệu ổn định và mô hình hồi quy phù hợp, tuy nhiên tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan phần dư, được khắc phục hiệu quả bằng phương pháp Driscoll và Kraay Standard Errors.

Kết quả có thể được minh họa qua biểu đồ hồi quy thể hiện mối quan hệ tích cực giữa coskewness và tỷ suất sinh lời, cùng bảng hệ số hồi quy chi tiết cho từng mô hình, giúp làm rõ mức độ ảnh hưởng và ý nghĩa thống kê của các biến.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường ứng dụng moment bậc cao trong định giá tài sản: Các nhà đầu tư và quản lý quỹ nên tích hợp các chỉ số coskewness vào mô hình đánh giá rủi ro và lựa chọn danh mục đầu tư nhằm nâng cao hiệu quả đầu tư và quản trị rủi ro.

  2. Phát triển công cụ phân tích rủi ro phi tuyến: Các tổ chức nghiên cứu và công ty chứng khoán cần đầu tư phát triển các mô hình định giá tài sản có tính đến rủi ro phi tuyến, đặc biệt là cokurtosis, nhằm phản ánh chính xác hơn các rủi ro cực đoan trên thị trường mới nổi.

  3. Cải thiện chất lượng dữ liệu và phương pháp ước lượng: Cần xây dựng hệ thống dữ liệu tài chính đầy đủ, liên tục và chính xác hơn, đồng thời áp dụng các phương pháp thống kê tiên tiến để xử lý hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh trong mô hình.

  4. Tăng cường đào tạo và nâng cao nhận thức nhà đầu tư: Các cơ quan quản lý và tổ chức tài chính nên tổ chức các chương trình đào tạo về các khái niệm moment bậc cao và vai trò của chúng trong đầu tư, giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các yếu tố rủi ro phức tạp.

  5. Khuyến khích nghiên cứu mở rộng: Các nhà nghiên cứu nên tiếp tục mở rộng phạm vi nghiên cứu với dữ liệu dài hạn hơn và bao gồm các thị trường khác để kiểm định tính tổng quát của các moment bậc cao trong định giá tài sản.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố rủi ro phức tạp ảnh hưởng đến lợi nhuận kỳ vọng, từ đó xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả hơn.

  2. Quản lý quỹ và chuyên gia phân tích tài chính: Cung cấp cơ sở khoa học để tích hợp các moment bậc cao vào mô hình định giá và quản trị rủi ro, nâng cao chất lượng phân tích và quyết định đầu tư.

  3. Giảng viên và sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quý giá cho các khóa học về định giá tài sản, quản trị rủi ro và phân tích thị trường chứng khoán.

  4. Cơ quan quản lý thị trường chứng khoán: Hỗ trợ trong việc xây dựng chính sách và quy định nhằm tăng cường minh bạch và hiệu quả của thị trường mới nổi như Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

  1. Coskewness là gì và tại sao nó quan trọng trong định giá tài sản?
    Coskewness đo lường sự bất đối xứng hệ thống của lợi nhuận cổ phiếu so với thị trường. Nó quan trọng vì phản ánh khả năng tài sản đóng góp vào rủi ro lệch trái hoặc lệch phải của danh mục, ảnh hưởng đến kỳ vọng lợi nhuận của nhà đầu tư.

  2. Tại sao cokurtosis không có ý nghĩa trong nghiên cứu này?
    Có thể do đặc thù thị trường mới nổi Việt Nam, nơi các sự kiện cực đoan chưa được phản ánh đầy đủ hoặc do hạn chế về dữ liệu và phương pháp ước lượng, khiến cokurtosis chưa được định giá rõ ràng.

  3. Phương pháp Driscoll và Kraay Standard Errors có ưu điểm gì?
    Phương pháp này khắc phục hiệu quả các vấn đề phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh trong mô hình hồi quy dữ liệu bảng, giúp kết quả ước lượng chính xác và tin cậy hơn.

  4. Mô hình Fama-French ba nhân tố có còn phù hợp với thị trường Việt Nam?
    Mô hình vẫn có ý nghĩa trong việc giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu, tuy nhiên việc bổ sung các moment bậc cao như coskewness giúp nâng cao khả năng giải thích và phản ánh rủi ro thực tế hơn.

  5. Làm thế nào nhà đầu tư có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế?
    Nhà đầu tư có thể sử dụng các chỉ số coskewness để đánh giá rủi ro lệch và lựa chọn cổ phiếu phù hợp với khẩu vị rủi ro, đồng thời kết hợp với các nhân tố truyền thống để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu.

Kết luận

  • Nghiên cứu khẳng định vai trò quan trọng của hệ số coskewness trong việc giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009-2014.
  • Hệ số cokurtosis và các yếu tố phi tuyến của moment bậc cao không có tác động có ý nghĩa thống kê trong mẫu nghiên cứu.
  • Các nhân tố truyền thống như rủi ro thị trường, quy mô và giá trị sổ sách trên giá thị trường vẫn giữ vai trò quan trọng trong mô hình định giá.
  • Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng với Driscoll và Kraay Standard Errors giúp khắc phục các vấn đề phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh, nâng cao độ tin cậy kết quả.
  • Đề xuất mở rộng nghiên cứu với dữ liệu dài hạn và phát triển các mô hình định giá tích hợp moment bậc cao để nâng cao hiệu quả đầu tư và quản trị rủi ro.

Hành động tiếp theo: Các nhà đầu tư và chuyên gia tài chính nên áp dụng các kết quả nghiên cứu để cải thiện mô hình định giá và quản lý danh mục đầu tư, đồng thời tiếp tục theo dõi các nghiên cứu mới nhằm cập nhật các phương pháp phân tích rủi ro tiên tiến.