Luận văn thạc sĩ UEH: Ứng dụng mô hình ba nhân tố Fama-French vào TTCK Việt Nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu ứng dụng mô hình ba nhân tố Fama-French trong phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam, mang lại cái nhìn sâu sắc.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế

2014

99
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Giới hạn của đề tài nghiên cứu

1.6. Kết cấu của luận văn

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TRONG PHÂN TÍCH TỶ SUẤT SINH LỢI TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

2.1. NỀN TẢNG CỦA LÝ THUYẾT THỊ TRƯỜNG VỐN

2.2. Danh mục thị trường

2.3. GIỚI THIỆU VỀ MÔ HÌNH CAPM, APT VÀ MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA-FRENCH

2.3.1. Mô hình CAPM

2.3.1.1. Tổng quan về mô hình CAPM
2.3.1.2. Nội dung của mô hình
2.3.1.3. Ưu nhược điểm của mô hình CAPM
2.3.1.4. Mở rộng các giả định của mô hình CAPM

2.3.2. Mô hình kinh doanh chênh lệch giá APT

2.3.2.1. Nội dung mô hình
2.3.2.2. APT và kinh doanh chênh lệch giá
2.3.2.3. Xây dựng mô hình APT

2.3.3. Mô hình ba nhân tố Fama-French

2.3.3.1. Tổng quan mô hình ba nhân tố Fama-French
2.3.3.2. Nội dung mô hình
2.3.3.3. Các nhân tố của mô hình

2.4. CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ ỨNG DỤNG CỦA MÔ HÌNH FAMA-FRENCH TRONG PHÂN TÍCH TỶ SUẤT SINH LỢI CHỨNG KHOÁN

2.4.1. Nghiên cứu thực nghiệm mô hình đối với các thị trường phát triển

2.4.1.1. Nghiên cứu của Michael A.
2.4.1.2. Nghiên cứu của Ajili, Souad (2005)
2.4.1.3. Nghiên cứu của Andreas Charitou and Eleni Constantinidis (2004)
2.4.1.4. Nghiên cứu của Nartea và Djajadikerta (2005)

2.4.2. Nghiên cứu thực nghiệm mô hình với các thị trường đang phát triển

2.4.2.1. Nghiên cứu của Bhavna Bahl (9/2006)
2.4.2.2. Nghiên cứu của Anlin Chen và Eva H.
2.4.2.3. Nghiên cứu của Michael E. Drew, Tony Naughton, Madhu Veeraraghavan (2003)
2.4.2.4. Nghiên cứu của Nopbhanon Homsud, Jatuphon Wasunsakul, Sirina Phuangnark, Jitwatthana Joongpong (2009)

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.2.1. Dữ liệu nghiên cứu

3.2.2. Cách thiết lập danh mục cổ phiếu

3.3. CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH

3.3.1. Biến phụ thuộc

3.3.2. Các biến độc lập

3.3.2.1. Biến phần bù thị trường (Rm - Rf)
3.3.2.2. Biến SMB và HML

3.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KIỂM ĐỊNH

3.4.1. Phân tích tương quan giữa các biến độc lập

3.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. KẾT QUẢ THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC NHÂN TỐ

4.2. MA TRẬN TƯƠNG QUAN CỦA CÁC NHÂN TỐ GIẢI THÍCH

4.2.1. Phân tích tương quan

4.2.2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

4.3. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THIẾT THỐNG KÊ

4.3.1. Kiểm định giả thiết đối với các hệ số hồi quy

4.3.2. Kiểm định tự tương quan, thống kê Durbin Waston

4.3.3. Kiểm định thừa biến

4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH CỦA DANH MỤC

4.5. PHẦN BÙ RỦI RO CỦA CÁC NHÂN TỐ

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH

DANH MỤC CÁC BẢNG

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình ba nhân tố Fama French trong thị trường chứng khoán Việt Nam

Mô hình ba nhân tố Fama-French đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc phân tích và dự đoán tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán. Mô hình này không chỉ giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận mà còn cung cấp một cái nhìn sâu sắc về cách thức hoạt động của thị trường chứng khoán Việt Nam. Việc áp dụng mô hình này vào thị trường chứng khoán Việt Nam sẽ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

1.1. Mô hình ba nhân tố Fama French là gì

Mô hình ba nhân tố Fama-French được phát triển bởi Eugene Fama và Kenneth French, bao gồm ba yếu tố chính: nhân tố thị trường, nhân tố quy mô (SMB) và nhân tố giá trị (HML). Mô hình này đã chứng minh rằng ngoài rủi ro thị trường, còn có các yếu tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán.

1.2. Tại sao mô hình Fama French quan trọng cho thị trường chứng khoán Việt Nam

Mô hình Fama-French cung cấp một cách tiếp cận toàn diện hơn trong việc phân tích tỷ suất sinh lợi. Đặc biệt, trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, việc áp dụng mô hình này giúp các nhà đầu tư nhận diện được các yếu tố rủi ro và lợi nhuận một cách hiệu quả hơn.

II. Những thách thức khi áp dụng mô hình Fama French tại Việt Nam

Mặc dù mô hình ba nhân tố Fama-French đã được chứng minh hiệu quả ở nhiều thị trường phát triển, nhưng việc áp dụng nó tại thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn gặp phải một số thách thức. Những thách thức này bao gồm sự thiếu hụt dữ liệu, sự biến động của thị trường và tâm lý đầu tư của nhà đầu tư Việt Nam.

2.1. Thiếu hụt dữ liệu và thông tin

Một trong những thách thức lớn nhất là việc thiếu hụt dữ liệu lịch sử và thông tin tài chính của các công ty niêm yết. Điều này làm cho việc áp dụng mô hình Fama-French trở nên khó khăn hơn, vì dữ liệu chính xác là yếu tố quan trọng trong việc phân tích.

2.2. Tâm lý đầu tư và biến động thị trường

Tâm lý bầy đàn và sự biến động mạnh mẽ của thị trường chứng khoán Việt Nam có thể ảnh hưởng đến tính chính xác của mô hình. Các nhà đầu tư thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tâm lý hơn là các yếu tố cơ bản, điều này có thể làm giảm hiệu quả của mô hình.

III. Phương pháp nghiên cứu mô hình Fama French tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Để áp dụng mô hình ba nhân tố Fama-French vào thị trường chứng khoán Việt Nam, cần thực hiện một nghiên cứu định lượng với dữ liệu từ các công ty niêm yết. Phương pháp này bao gồm việc thu thập dữ liệu, phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết liên quan đến mô hình.

3.1. Thu thập dữ liệu và thiết lập danh mục đầu tư

Dữ liệu cần thu thập bao gồm giá cổ phiếu, chỉ số VN-Index, lãi suất phi rủi ro và các chỉ số tài chính khác. Việc thiết lập danh mục đầu tư dựa trên các yếu tố như quy mô và giá trị sẽ giúp phân tích chính xác hơn.

3.2. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết

Sử dụng mô hình hồi quy OLS để kiểm tra mối quan hệ giữa các yếu tố trong mô hình Fama-French và tỷ suất sinh lợi. Việc kiểm định giả thuyết sẽ giúp xác định tính chính xác của mô hình trong bối cảnh thị trường Việt Nam.

IV. Kết quả nghiên cứu ứng dụng mô hình Fama French tại Việt Nam

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình ba nhân tố Fama-French hoạt động hiệu quả tại thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2008 đến 2013. Các yếu tố quy mô và giá trị đã chứng minh được ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu niêm yết.

4.1. Phân tích tỷ suất sinh lợi theo quy mô công ty

Nghiên cứu cho thấy các công ty có quy mô lớn thường đạt tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các công ty nhỏ. Điều này phù hợp với lý thuyết rằng các công ty lớn có khả năng quản lý rủi ro tốt hơn.

4.2. Ảnh hưởng của nhân tố giá trị đến tỷ suất sinh lợi

Kết quả cũng chỉ ra rằng các công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao thường có tỷ suất sinh lợi tốt hơn. Điều này cho thấy rằng các nhà đầu tư có xu hướng tìm kiếm giá trị trong các khoản đầu tư của họ.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của mô hình Fama French tại Việt Nam

Mô hình ba nhân tố Fama-French đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc phân tích tỷ suất sinh lợi tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và điều chỉnh mô hình để phù hợp hơn với đặc thù của thị trường. Triển vọng tương lai cho thấy mô hình này có thể được mở rộng và cải tiến để đáp ứng nhu cầu của các nhà đầu tư.

5.1. Hạn chế của nghiên cứu

Nghiên cứu này chỉ tập trung vào một số công ty niêm yết và không xem xét các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi. Cần có các nghiên cứu sâu hơn để làm rõ hơn về các yếu tố này.

5.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng mô hình Fama-French thành mô hình bốn hoặc năm nhân tố, hoặc áp dụng mô hình vào các thị trường khác để so sánh và rút ra bài học kinh nghiệm.

24/07/2025
Luận văn thạc sĩ ueh ứng dụng mô hình ba nhân tố fama french vào thị trường chứng khoán việt nam

Trích đoạn nội dung tài liệu

Phần mở đầu Chương 2: Nghiên cứu các mô hình đầu tư tài chính hiện đại như mô hình CAPM, mô hình kinh doanh chênh lệch giá APT và mô hình ba nhân tố Fama- French. Ngoài ra luận văn còn đưa ra các nghiên cứu thực nghiệm trước đó về mô hình ba nhân tố Fama-French vào các thị trường khác trên thế giới. Chương 3: Chương này tác giả trình bày phương pháp ứng dụng mô hình ba nhân tố vào thị trường chứng khoán Việt Nam. Chương 4: Tác giả đưa ra các kết quả nghiên cứu của mô hình ba nhân tố Fama-French khi áp dụng vào thị trường chứng khoán Việt Nam.

Chương 5: Phần kết luận đưa ra hạn chế mà luận văn chưa giải quyết được và kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 6 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TRONG PHÂN TÍCH TỶ SUẤT SINH LỢI TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN 2.1 NỀN TẢNG CỦA LÝ THUYẾT THỊ TRƯỜNG VỐN: 2.1 Các giả định của lý thuyết thị trường vốn. Năm 1952, Harry Markowitz đã giới thiệu lý thuyết danh mục hiện đại, lý thuyết phát biểu rằng: các nhà đầu tư có thể tối thiểu hóa rủi ro thị trường tại một mức TSSL kỳ vọng bằng việc xây dụng một danh mục đầu tư được đa dạng hóa. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại đã thiết lập khái niệm “ đường biên hiệu quả”.

Danh mục hiệu quả là danh mục với mức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cho trước thì rủi ro là thấp nhất hoặc với mức rủi ro cho truớc thì tỷ suất sinh lợi cao nhất. Mô hình danh mục của Markowitz đã dựa trên một số giả định sau: ‐ Nhà đầu tư xem mỗi sự lựa chọn đầu tư như một phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. ‐ Nhà đầu tư tối đa hóa hữu dụng kỳ vọng và đường cong hữu dụng của họ biểu diễn giá trị hữu dụng biên giảm dần. ‐ Nhà đầu tư ước lượng rủi ro dựa vào phương sai của tỷ suất sinh lợi.

‐ Căn cứ quyết định của nhà đầu tư chỉ dựa vào tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và rủi ro, vì vậy đường cong hữu dụng của họ là một hàm của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi. ‐ Với một mức độ rủi ro cho trước nhà đầu tư sẽ lựa chọn mức tỷ suất sinh lợi từ cao đến thấp. Và tương tự như vậy, với một mức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cho trước, nhà đầu tư sẽ lựa chọn rủi ro từ thấp đến cao. Vì lý thuyết thị trường vốn xây dựng dựa trên lý thuyết danh mục của Markowitz cho nên nó sẽ cần các giả định tương tự lý thuyết danh mục của Markowitz, ngoài ra cần thêm một số điều kiện sau: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 7 ‐ Tất cả các nhà đầu tư đều là nhà đầu tư hiệu quả Markowitz, tức họ muốn đạt được danh mục tốt nhất trên đường biên hiệu quả.

Do vậy, danh mục họ lựa chọn sẽ phụ thuộc vào hàm hữu dụng lợi nhuận-rủi ro của nhà đầu tư. ‐ Nhà đầu tư có thể vay hoặc cho vay ở cùng một mức lãi suất phi rủi ro. Rõ ràng có thể cho vay ở mức lãi suất phi rủi ro như đầu tư vào trái phiếu chính phủ. Tuy nhiên, không thể luôn luôn vay ở mức lãi suất phi rủi ro, nhưng chúng ta sẽ thấy rằng việc giả định vay ở mức lãi suất cao hơn cũng không làm thay đổi kết quả của lý thuyết.

‐ Tất cả các nhà đầu tư đều có kỳ vọng thuần nhất, tức là họ ước lượng các phân phối xác suất như đối với tỷ suất sinh lợi trong tương lai. ‐ Tất cả các nhà đầu tư đều có chu kỳ đầu tư như nhau như tháng, quý hoặc năm. ‐ Tất cả tài sản đầu tư đều có thể phân chia được, tức là nhà đầu tư có thể mua hoặc bán các phần rất nhỏ của các tài sản hay danh mục. Giả định này cho phép lựa chọn đầu tư như một đường cong liên tục.

‐ Không có thuế hay chi phí giao dịch liên quan đến việc mua bán tài sản. ‐ Không có lạm phát hay bất kỳ sự thay đổi nào trong lãi suất hoặc lạm phát được dự đoán trước. ‐ Thị trường vốn là cân bằng, tức là tất cả các tài sản được định giá đúng với mức độ rủi ro của chúng.2 Danh mục thị trường Danh mục bao gồm tất cả các tài sản rủi ro được gọi là danh mục thị trường. Vì thị trường cân bằng nên cần thiết phải đưa tất cả các tài sản vào trong danh mục này với tỷ trọng giá trị thị trường của chúng.

Danh mục thị trường bao gồm các tài sản rủi ro nên nó là danh mục đa dạng hóa hoàn toàn có nghĩa là tất cả các rủi ro riêng của mỗi tài sản trong danh mục đều được đa dạng hóa. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 8 Rủi ro riêng của các tài sản có thể đa dạng hóa được gọi là rủi ro không hệ thống. Rủi ro hệ thống là phần rủi ro còn lại của danh mục thị trường và không thể đa dạng hóa. Rủi ro hệ thống được đo lường bởi độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường và có thể thay đổi theo thời gian khi có sự thay đổi trong các biến kinh tế vĩ mô tác động đến giá trị tất cả các tài sản rủi ro.

Khi đã loại trừ được tất cả những rủi ro phi hệ thống thì chỉ còn lại rủi ro hệ thống. Do vậy, một danh mục được đa dạng hóa hoàn hảo phải chỉ còn lại rủi ro hệ thống. Một danh mục được đa dạng hóa hoàn toàn sẽ có tương quan là +1 với danh mục thị trường, và nó đã loại bỏ tất cả các rủi ro phi hệ thống của tài sản. Mục đích của đa dạng hóa là làm giảm độ lệch chuẩn của danh mục, nghĩa là các chứng khoán có tương quan không hoàn toàn với nhau.

Và câu hỏi là cần bao nhiêu chứng khoán được đưa vào danh mục để có thể đa dạng hóa hoàn toàn. Độ lệch chuẩn Rủi ro không hệ thống Tổng Độ lệch chuẩn của rủi ro danh mục thị trường Rủi ro hệ thống Số lượng cổ phiếu trong danh mục Hình 2.1 Số lượng cổ trong một danh mục và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi danh mục Nguồn: Phan Thị Bích Nguyệt (2006, trang 53) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.2 GIỚI THIỆU VỀ MÔ HÌNH CAPM, APT VÀ MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA-FRENCH 2.1 Mô hình CAPM 2.1 Tổng quan về mô hình CAPM CAPM là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, được sử dụng để định giá các chứng khoán có mức độ rủi ro cao. Mô hình này do William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor phát triển từ những năm 1960 và đã được ứng dụng từ đó đến nay. Mặc dù còn có một số mô hình khác giải thích động thái thị trường nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát với thực tiễn.

Ý tưởng chung đằng sau mô hình định giá tài sản vốn là các nhà đầu tư khi tiến hành đầu tư vốn của mình vào bất cứ tài sản gì thì cũng được bù đắp lại theo hai cách: giá trị tiền tệ theo thời gian và rủi ro. Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức các chứng khoán phi rủi ro cộng thêm khoản lợi tức bù rủi ro. Nếu thu nhập kì vọng không đạt mức thu nhập tối thiểu yêu cầu, khi đó nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư. Các đường SML của thị trường chứng khoán sẽ thể hiện kết quả của CAPM đối với các mức rủi ro khác nhau (β).2 Nội dung của mô hình Quan hệ giữa lợi nhuận cá biệt và lợi nhuân thị trường- đường thị trường chứng khoán SML Đường đặc thù chứng khoán là đường thẳng mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận của một chứng khoán cá biệt với lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 ri Đường thị trường chứng khoán (SML) M RM Rf σ2M COVi,M Hình 2.2: Đường thị trường chứng khoán với thước đo rủi ro là hiệp phương sai của một tài sản với danh mục thị trường.S Phan Thị Bích Nguyệt, (2006, trang58) Như chúng ta đã biết, thước đo rủi ro thích hợp của một tài sản riêng lẻ chính là hiệp phương sai của nó với danh mục thị trường. Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường sẽ tương ứng với rủi ro của nó đó chính là hiệp phương sai của thị trường với chính nó. Ta có: hiệp phương sai của thị trường với chính nó là phương sai của tỷ suất sinh lợi thị trường COVM,M = σ2 M Như vậy, phương sai của đường rủi ro – tỷ suất sinh lợi ở hình trên là: RM  Rf E(R)i  Rf  covi, M  M2 COVi, M  Rf  (RM  Rf )  2 M LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 11 COV i , M Chúng ta định nghĩa βi=  M2 Phương trình trên sẽ trở thành E(R)i = Rf + i(RM - Rf) Đường thị trường chứng khoán là biểu thị bằng đồ thị của mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Vì thị trường chứng khoán là tuyến tính, nó có thể được biểu diễn theo điểm chặn và độ dốc của nó.

Độ dốc của đường SML thể hiện mức độ ngại rủi ro trong nền kinh tế: mức ngại rủi ro trung bình của nhà đầu tư càng lớn, đường SML càng có độ dốc lớn, mức bù rủi ro đối với bất kỳ chứng khoán nào càng lớn và mức lợi nhuận kỳ vọng đối với các chứng khoán càng cao. Chúng ta đều biết mức lãi suất phi rủi ro danh nghĩa bao gồm một mức lãi suất thực cộng với một mức bù lạm phát dự kiến, vì vậy nếu lạm phát dự kiến tăng thì đường SML sẽ tịnh tiến thẳng lên phía trên. Công thức trên được gọi là mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Vì tỷ suất sinh lợi trung bình trên thị trường cao hơn lãi suất phi rủi ro tính trung bình trong một thời kỳ dài nên RM – Rf xem như là dương.

Vì thế công thức trên hàm ý rằng tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán có mối tương quan xác định với beta của nó.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ