Mô Hình Định Giá Tài Sản Năm Nhân Tố Fama-French Và Thực Nghiệm Ở Việt Nam

Nghiên cứu mô hình định giá tài sản năm nhân tố Fama-French và thực nghiệm tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về thị trường tài chính.

• Tác giả: Phạm Thanh Tùng
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Thị Hải Lý
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng
• Đề tài: Mô Hình Định Giá Tài Sản Năm Nhân Tố Fama-French Và Thực Nghiệm Ở Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Vấn đề nghiên cứu
• 1.2. Lý do và bối cảnh thực hiện
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp tiếp cận của đề tài
• 1.6. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.7. Kết cấu của báo cáo
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Mô hình CAPM
• 2.2. Mô hình ba nhân tố
• 2.3. Mô hình năm nhân tố
• 2.4. Hồi quy phân vị
• 2.5. Các bằng chứng thực nghiệm khác
• 2.6. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2. Kịch bản thực nghiệm
• 3.3. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.4. Phương pháp thu thập
• 3.5. Xây dựng nhân tố cơ sở
• 3.6. Xây dựng danh mục
• 3.7. Xây dựng các biến
• 3.7.1. Biến độc lập
• 3.7.2. Biến phụ thuộc
• 3.8. Kết luận chương
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Kết quả thu thập dữ liệu
• 4.2. Kết quả thống kê các nhân tố
• 4.2.1. Thống kê mô tả của các nhân tố
• 4.2.2. Hiệu ứng của các nhân tố lên TSSL
• 4.3. Kết quả hồi quy
• 4.3.1. Hồi quy tuyến tính mô hình năm nhân tố Fama-French
• 4.3.2. Hồi quy phân vị mô hình năm nhân tố Fama-French
• 4.3.3. Hồi quy phân vị với các danh mục
• 4.4. So sánh mô hình
• 4.4.1. Mô hình ba nhân tố
• 4.4.2. Cách kết hợp tạo danh mục
• 4.4.3. Kết quả thống kê GRS
• 4.5. Kết luận chương
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Hạn chế của đề tài
• 5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Định Giá Tài Sản Fama French Tại Việt Nam

Mô hình định giá tài sản Fama-French đã trở thành một trong những công cụ quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Mô hình này không chỉ giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) mà còn cung cấp những thông tin quý giá cho việc ra quyết định đầu tư. Tại Việt Nam, việc áp dụng mô hình này đang ngày càng trở nên phổ biến, đặc biệt trong bối cảnh thị trường chứng khoán đang phát triển mạnh mẽ. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc phân tích khả năng giải thích TSSL của mô hình Fama-French trong giai đoạn 2009-2019.

1.1. Mô Hình Fama French Là Gì

Mô hình Fama-French là một mô hình định giá tài sản đa nhân tố, được phát triển bởi Eugene Fama và Kenneth French. Mô hình này mở rộng mô hình CAPM bằng cách bổ sung thêm các yếu tố như quy mô và giá trị, giúp giải thích TSSL của cổ phiếu một cách chính xác hơn.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Mô Hình Tại Thị Trường Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam đang trên đà phát triển với nhiều cơ hội đầu tư. Việc áp dụng mô hình Fama-French giúp các nhà đầu tư có cái nhìn sâu sắc hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

II. Những Thách Thức Khi Áp Dụng Mô Hình Fama French Tại Việt Nam

Mặc dù mô hình Fama-French đã được chứng minh hiệu quả ở nhiều quốc gia, nhưng việc áp dụng tại Việt Nam vẫn gặp phải một số thách thức. Các yếu tố như sự khác biệt về cấu trúc thị trường, hành vi của nhà đầu tư và thông tin tài chính có thể ảnh hưởng đến tính chính xác của mô hình.

2.1. Sự Khác Biệt Trong Cấu Trúc Thị Trường

Thị trường chứng khoán Việt Nam có những đặc điểm riêng biệt, như quy mô nhỏ và tính thanh khoản thấp, điều này có thể làm giảm hiệu quả của mô hình Fama-French.

2.2. Hành Vi Của Nhà Đầu Tư

Hành vi của nhà đầu tư tại Việt Nam thường bị ảnh hưởng bởi tâm lý và thông tin không đầy đủ, điều này có thể dẫn đến những quyết định đầu tư không hợp lý và làm giảm tính chính xác của mô hình.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Mô Hình Định Giá Tài Sản Fama French

Để nghiên cứu mô hình Fama-French tại Việt Nam, phương pháp hồi quy phân vị được áp dụng. Phương pháp này cho phép phân tích sâu hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố và TSSL, từ đó đưa ra những kết luận chính xác hơn.

3.1. Hồi Quy Phân Vị Là Gì

Hồi quy phân vị là một phương pháp thống kê cho phép ước lượng mối quan hệ giữa các biến mà không yêu cầu giả định về phân phối của sai số. Phương pháp này giúp phát hiện các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các yếu tố và TSSL.

3.2. Dữ Liệu Nghiên Cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính và giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2009-2019. Việc sử dụng dữ liệu này giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Mô Hình Fama French Tại Việt Nam

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố trong mô hình Fama-French đều có ảnh hưởng đến TSSL của cổ phiếu tại Việt Nam. Đặc biệt, mô hình năm nhân tố cho thấy hiệu quả tốt hơn so với mô hình ba nhân tố.

4.1. Phân Tích Các Nhân Tố

Các nhân tố như thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư đều có tác động đáng kể đến TSSL. Việc phân tích này giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của thị trường.

4.2. So Sánh Giữa Các Mô Hình

Kết quả hồi quy cho thấy mô hình năm nhân tố Fama-French có khả năng giải thích TSSL tốt hơn so với mô hình ba nhân tố, điều này khẳng định tính hiệu quả của mô hình trong bối cảnh thị trường Việt Nam.

V. Kết Luận Và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Mô hình Fama-French đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc giải thích TSSL tại thị trường Việt Nam. Tuy nhiên, vẫn cần có thêm nhiều nghiên cứu để hoàn thiện mô hình và áp dụng vào thực tiễn đầu tư.

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình Fama-French có thể áp dụng hiệu quả tại Việt Nam, với các yếu tố chính đều có ảnh hưởng đến TSSL.

5.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc mở rộng mô hình và áp dụng các phương pháp phân tích mới để nâng cao độ chính xác trong việc dự đoán TSSL.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã có sự phát triển mạnh mẽ trong giai đoạn 2009-2019 với số lượng công ty niêm yết trên sàn HOSE tăng từ khoảng 40 lên gần 200 công ty, vốn hóa thị trường đạt hơn 4,2 triệu tỷ đồng, chiếm tỷ trọng vốn hóa so với GDP TP. Hồ Chí Minh vượt các trung tâm tài chính khu vực như Singapore, Bangkok, Kuala Lumpur và Manila. Tỷ suất sinh lợi (TSSL) của cổ phiếu là vấn đề được quan tâm hàng đầu trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế Việt Nam duy trì mức tăng trưởng trên 6% năm 2018 và dự báo tiếp tục tăng trưởng cao trong các năm tiếp theo. Việc giải thích TSSL giúp nâng cao hiểu biết về các yếu tố chi phối lợi nhuận cổ phiếu, từ đó hỗ trợ nhà đầu tư tối ưu hóa danh mục và nhà quản lý thị trường xây dựng chính sách phù hợp.

Mô hình định giá tài sản năm nhân tố Fama-French (FF5Fs) là một trong những mô hình đa nhân tố được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới, giải thích TSSL thông qua năm nhân tố: thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam còn hạn chế, đặc biệt trong giai đoạn kinh tế mới với nhiều biến động. Ngoài ra, phương pháp hồi quy phân vị, có ưu điểm vượt trội so với hồi quy tuyến tính OLS trong việc xử lý dữ liệu tài chính không tuân theo phân phối chuẩn và chịu ảnh hưởng của giá trị ngoại lai, chưa được ứng dụng phổ biến trong nghiên cứu định giá tài sản tại Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu là kiểm định khả năng giải thích TSSL của mô hình năm nhân tố Fama-French đối với các cổ phiếu phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2009-2019, đồng thời đánh giá hiệu quả của phương pháp hồi quy phân vị so với hồi quy tuyến tính OLS. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu tài chính và giá cổ phiếu của các công ty phi tài chính trên sàn HOSE, với ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp công cụ định giá chính xác hơn, hỗ trợ nhà đầu tư và nhà quản lý thị trường trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng phát triển và hội nhập quốc tế.

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 chính:

1. Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model): Mô hình đơn nhân tố, giải thích TSSL dựa trên phần bù rủi ro thị trường. Mô hình này có giả định thị trường hiệu quả và các nhà đầu tư có kỳ vọng đồng nhất, tuy nhiên bị hạn chế do không phản ánh đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL.

2. Mô hình ba nhân tố Fama-French (FF3Fs): Mở rộng CAPM bằng cách bổ sung hai nhân tố quy mô (SMB - Small Minus Big) và giá trị (HML - High Minus Low) để giải thích TSSL tốt hơn. Mô hình này đã được kiểm định thành công ở nhiều thị trường và được xem là bước đột phá trong nghiên cứu định giá tài sản.

3. Mô hình năm nhân tố Fama-French (FF5Fs): Tiếp tục mở rộng mô hình ba nhân tố bằng cách thêm hai nhân tố lợi nhuận (RMW - Robust Minus Weak) và đầu tư (CMA - Conservative Minus Aggressive). Mô hình dựa trên lý thuyết chiết khấu cổ tức, trong đó giá cổ phiếu phản ánh kỳ vọng cổ tức tương lai và các yếu tố tài chính nội tại của doanh nghiệp.

Ngoài ra, phương pháp hồi quy phân vị được áp dụng để ước lượng mô hình, cho phép phân tích tác động của các nhân tố trên từng phân vị của phân phối TSSL, khắc phục hạn chế của hồi quy tuyến tính OLS như giả định phân phối chuẩn và nhạy cảm với giá trị ngoại lai.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu tài chính và giá cổ phiếu của các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2009-2019, bao gồm tổng tài sản, giá trị sổ sách, số lượng cổ phiếu lưu hành, lợi nhuận hoạt động, giá đóng cửa cổ phiếu và lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm làm lãi suất phi rủi ro.

• Phương pháp thu thập: Sử dụng công cụ lập trình tự động thu thập dữ liệu từ các trang web chuyên ngành như FireAnt, hsx.vn và Investing, dữ liệu được lưu trữ và xử lý bằng phần mềm DB Browser-SQLite, Microsoft Excel, Python, Pycharm và Stata 15.1.

• Xây dựng nhân tố cơ sở: Tính toán tỷ suất sinh lợi cổ phiếu theo tháng, quy mô thị trường, tỷ số B/M, lợi nhuận hoạt động và tỷ lệ thay đổi tài sản dựa trên dữ liệu tài chính năm trước để đảm bảo tính khả thi và tránh rủi ro thông tin nội bộ.

• Xây dựng danh mục cổ phiếu: Phân nhóm cổ phiếu theo phân vị nhân tố cơ sở với các cách phân nhóm nhị phân (2 nhóm) và tam phân (3 nhóm), kết hợp các nhóm theo quy mô với giá trị, lợi nhuận và đầu tư để tạo các danh mục đa dạng (2x2, 2x3, 3x3, 2x2x2x2).

• Phân tích dữ liệu: Thống kê mô tả đặc điểm dữ liệu, phân tích hiệu ứng các nhân tố lên TSSL, thực hiện hồi quy tuyến tính OLS và hồi quy phân vị trên toàn bộ dữ liệu và từng danh mục.

• Kiểm định hiệu năng mô hình: Sử dụng kiểm định GRS (Gibbons, Ross và Shanken) để đánh giá mức độ giải thích của mô hình năm nhân tố và ba nhân tố, so sánh hiệu quả giữa các phương pháp ước lượng.

• Timeline nghiên cứu: Thu thập và xử lý dữ liệu trong giai đoạn 2009-2019, phân tích và hồi quy dữ liệu theo từng năm và danh mục, tổng hợp kết quả và thảo luận trong luận văn năm 2019.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tất cả năm nhân tố đều có ý nghĩa giải thích TSSL: Kết quả hồi quy tuyến tính trên toàn bộ dữ liệu cho thấy các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa cao (p-value < 0.05). Nhân tố quy mô và đầu tư có tương quan âm với TSSL, nhân tố giá trị có tương quan dương, trong khi nhân tố lợi nhuận có tương quan âm, tương tự như một số nghiên cứu tại thị trường Trung Quốc.

2. Hồi quy phân vị có hiệu năng giải thích tốt hơn OLS: Dữ liệu tài chính không tuân theo phân phối chuẩn, với độ lệch và độ nhọn cao ở một số nhân tố như đầu tư và TSSL cổ phiếu. Hồi quy phân vị cho phép ước lượng tác động của các nhân tố trên các phân vị khác nhau của TSSL, giúp phát hiện sự biến đổi tác động nhân tố theo mức lợi nhuận cổ phiếu, vượt trội hơn so với hồi quy tuyến tính OLS.

3. Mô hình năm nhân tố vượt trội hơn mô hình ba nhân tố nhưng không hoàn toàn áp đảo: So sánh kết quả hồi quy phân vị giữa mô hình năm nhân tố và ba nhân tố cho thấy mô hình năm nhân tố giải thích TSSL tốt hơn ở nhiều phân vị, tuy nhiên sự khác biệt không quá lớn, phản ánh tính phức tạp và đặc thù của thị trường Việt Nam.

4. Hiệu ứng quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư đều xuất hiện nhưng có sự khác biệt theo danh mục: Cổ phiếu quy mô nhỏ thường có TSSL cao hơn cổ phiếu quy mô lớn, hiệu ứng giá trị (B/M) đồng biến với TSSL, lợi nhuận và đầu tư cũng có tác động nhưng không đồng nhất ở tất cả các phân vị và danh mục, cho thấy sự đa dạng trong đặc điểm tài chính của các công ty niêm yết.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân các nhân tố đều tham gia giải thích TSSL tại thị trường Việt Nam có thể do sự phát triển nhanh chóng của thị trường, sự đa dạng về quy mô và đặc điểm tài chính của các doanh nghiệp. Hiệu ứng quy mô và giá trị phù hợp với lý thuyết và các nghiên cứu quốc tế, tuy nhiên nhân tố lợi nhuận có dấu hiệu tương quan âm, có thể do đặc thù hoạt động kinh doanh và chu kỳ kinh tế Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

Việc hồi quy phân vị cho kết quả tốt hơn OLS phản ánh tính không chuẩn của dữ liệu tài chính Việt Nam, đồng thời cho phép phân tích sâu sắc hơn về tác động của các nhân tố trên các mức lợi nhuận khác nhau, giúp nhà đầu tư và nhà quản lý hiểu rõ hơn về rủi ro và lợi nhuận tiềm năng.

So sánh với các nghiên cứu ở các quốc gia mới nổi và phát triển, kết quả tại Việt Nam tương đồng với xu hướng nhân tố giá trị và quy mô vẫn giữ vai trò quan trọng, trong khi nhân tố đầu tư và lợi nhuận có sự biến động về mức độ ảnh hưởng. Kết quả này cũng phù hợp với báo cáo của ngành và các nghiên cứu thực nghiệm gần đây.

Dữ liệu và kết quả có thể được trình bày qua các biểu đồ hệ số hồi quy theo phân vị, bảng thống kê mô tả nhân tố và bảng kết quả hồi quy chi tiết theo từng danh mục, giúp minh họa rõ ràng sự khác biệt tác động của các nhân tố.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình năm nhân tố Fama-French trong định giá cổ phiếu tại Việt Nam: Các nhà đầu tư và tổ chức tài chính nên sử dụng mô hình này để đánh giá và lựa chọn cổ phiếu, đặc biệt chú ý đến các nhân tố quy mô nhỏ, giá trị cao và ổn định trong tài sản nhằm tối ưu hóa lợi nhuận.

2. Ưu tiên sử dụng phương pháp hồi quy phân vị trong nghiên cứu và phân tích tài chính: Các nhà nghiên cứu và phân tích thị trường nên áp dụng hồi quy phân vị để khai thác đầy đủ thông tin từ dữ liệu tài chính không chuẩn, giúp đưa ra các dự báo và quyết định đầu tư chính xác hơn.

3. Tăng cường minh bạch và đầy đủ thông tin tài chính của doanh nghiệp: Nhà quản lý thị trường cần thúc đẩy các quy định về báo cáo tài chính nhằm đảm bảo thông tin đầy đủ, chính xác và kịp thời, giúp mô hình định giá hoạt động hiệu quả và tăng niềm tin của nhà đầu tư.

4. Phát triển các công cụ và phần mềm hỗ trợ phân tích định giá tài sản: Các tổ chức nghiên cứu và công ty công nghệ tài chính nên phát triển các công cụ tự động hóa thu thập, xử lý dữ liệu và thực hiện hồi quy phân vị, giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong phân tích thị trường.

5. Khuyến khích đào tạo và nâng cao nhận thức về mô hình định giá và phương pháp hồi quy phân vị: Các trường đại học, trung tâm đào tạo và tổ chức tài chính nên tổ chức các khóa học, hội thảo nhằm phổ biến kiến thức và kỹ năng ứng dụng mô hình năm nhân tố và hồi quy phân vị trong thực tiễn.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận cổ phiếu, từ đó xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận.

2. Nhà quản lý thị trường chứng khoán và cơ quan quản lý nhà nước: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng chính sách, quy định về minh bạch thông tin và phát triển thị trường chứng khoán bền vững.

3. Các nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực tài chính: Là tài liệu tham khảo quan trọng về ứng dụng mô hình năm nhân tố Fama-French và phương pháp hồi quy phân vị trong bối cảnh thị trường mới nổi như Việt Nam.

4. Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Hỗ trợ nâng cao kiến thức chuyên sâu về mô hình định giá tài sản, phương pháp phân tích dữ liệu tài chính và thực tiễn nghiên cứu tại thị trường Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình năm nhân tố Fama-French có phù hợp với thị trường Việt Nam không?
   Nghiên cứu cho thấy mô hình năm nhân tố có khả năng giải thích tốt TSSL cổ phiếu trên sàn HOSE trong giai đoạn 2009-2019, phù hợp với đặc điểm thị trường Việt Nam và giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận.

2. Phương pháp hồi quy phân vị có ưu điểm gì so với hồi quy tuyến tính OLS?
   Hồi quy phân vị không yêu cầu dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn, ít bị ảnh hưởng bởi giá trị ngoại lai và cho phép phân tích tác động của biến độc lập trên các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc, giúp khai thác thông tin chi tiết hơn.

3. Nhân tố nào trong mô hình năm nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến TSSL tại Việt Nam?
   Nhân tố thị trường vẫn là yếu tố chủ đạo, bên cạnh đó nhân tố quy mô và giá trị cũng có tác động tích cực, trong khi nhân tố lợi nhuận và đầu tư có ảnh hưởng nhưng không đồng nhất ở tất cả các phân vị và danh mục.

4. Làm thế nào để xây dựng danh mục cổ phiếu theo mô hình Fama-French?
   Cổ phiếu được phân nhóm theo phân vị của các nhân tố cơ sở như quy mô, tỷ số B/M, lợi nhuận và đầu tư, sau đó kết hợp các nhóm này để tạo danh mục đa dạng (ví dụ 2x2, 2x3, 3x3), từ đó tính toán TSSL trung bình và phân tích hiệu ứng nhân tố.

5. Kiểm định GRS có vai trò gì trong nghiên cứu này?
   Kiểm định GRS được sử dụng để đánh giá hiệu năng của mô hình định giá tài sản, giúp xác định mức độ giải thích của các nhân tố đối với TSSL, từ đó so sánh hiệu quả giữa các mô hình và phương pháp ước lượng.

Kết luận

• Mô hình định giá tài sản năm nhân tố Fama-French có khả năng giải thích TSSL cổ phiếu phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2009-2019, với tất cả năm nhân tố đều có ý nghĩa thống kê.

• Phương pháp hồi quy phân vị cho hiệu năng giải thích mô hình tốt hơn so với hồi quy tuyến tính OLS, phù hợp với đặc điểm dữ liệu tài chính Việt Nam không tuân theo phân phối chuẩn.

• Mô hình năm nhân tố vượt trội hơn mô hình ba nhân tố nhưng sự khác biệt không quá lớn, phản ánh đặc thù thị trường mới nổi.

• Các nhân tố quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư đều có ảnh hưởng đến TSSL nhưng mức độ và chiều hướng tác động có sự khác biệt theo danh mục và phân vị.

• Đề xuất sử dụng mô hình năm nhân tố và hồi quy phân vị trong nghiên cứu và thực tiễn định giá tài sản tại Việt Nam, đồng thời tăng cường minh bạch thông tin tài chính và phát triển công cụ phân tích hỗ trợ.

Next steps: Mở rộng nghiên cứu với dữ liệu cập nhật, áp dụng mô hình cho các ngành nghề khác nhau, phát triển phần mềm hỗ trợ phân tích và đào tạo chuyên sâu về phương pháp hồi quy phân vị.

Call-to-action: Các nhà đầu tư, nhà quản lý và nhà nghiên cứu nên áp dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1, Tác giả sẽ làm rõ vấn đề nghiên cứu, lý do mục tiêu, đối tượng và phạm vi thực hiện nghiên cứu. Chương 2 sẽ tóm tắt các lý thuyết hỗ trợ chủ đề nghiên cứu, các nghiên cứu thực nghiệm liên quan. Phần cuối của chương tổng kết và đưa ra mô hình nghiên cứu sẽ sử dụng trong đề tài. Chương 3 liên quan đến chi tiết mô hình nghiên cứu, phương pháp thu thập dữ liệu, cách kịch bản thực hiện thực nghiệm, cách thức xây dựng danh mục và các biến trong mô hình.

Kết quả thực nghiệm sẽ trình bày, giải thích kết quả kèm theo các thảo luận trong Chương 4. Các kết quả thực nghiệm gồm: mô hình năm nhân tố và mô hình ba nhân tố theo từng danh mục hoặc toàn bộ dữ liệu khi được ước lượng bởi hồi quy tuyến tính OLS và hồi quy phân vị. Cuối cùng, Chương 5 sẽ kết luận những câu hỏi nghiên cứu nào đã trả lời, mức độ trả câu hỏi, những khiếm khuyết và khuyến nghị của đề tài và định hướng nghiên cứu tương lai. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 8 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.1 Mô hình CAPM Mô hình định giá tài sản vốn, CAPM (Capital Asset Pricing Model) được giới thiệu bởi Sharpe vào năm 1964 và Lintner năm 1965.

Nền tảng của mô hình là Lý thuyết danh mục hiện đại (Modern Portfolio Theory) của Markowitz. Mô hình CAPM cũng kế thừa giả định thị trường vốn hiệu quả và hoàn hảo (thông tin đầy đủ, chi phí giao dịch không đáng kể, không có những hạn chế làm giới hạn việc đầu tư và không có nhà đầu tư có thể làm ảnh hưởng đến giá của tài sản). Đồng thời mô hình còn bổ sung thêm hai giả định quan trọng khác. Giả định thứ nhất, nhà đầu tư có thể dễ dàng cho vay và đi vay không giới hạn ở mức lãi suất phi rủi ro.

Giả định thứ hai, tất cả nhà đầu tư đều có cùng kỳ vọng thuần nhất (không có sự khác biệt về giá trị kỳ vọng- expected, độ lệch chuẩn và hệ số tương quan). Khi ở trạng thái cân bằng, kỳ vọng TSSL của một tài sản hoặc danh mục có mối quan hệ tuyến tính với rủi ro thị trường. Mối quan hệ này được diễn tả bởi công thức sau: 𝑬(𝑹𝒊 ) = 𝑹𝒇 + 𝜷[𝑬(𝑹𝒎 ) − 𝑹𝒇 ] (2.1) Với 𝑅𝑖 TSSL của tài sản hoặc danh mục, 𝑅𝑓 là lãi suất phi rủi ro, 𝐸(𝑅𝑚 ) TSSL kỳ vọng của thị trường, 𝛽 = 𝐶𝑜𝑣(𝑅𝑖 , 𝑅𝑚 )/𝜎𝑀2 , 𝐶𝑜𝑣 (𝑅𝑖 , 𝑅𝑚 ) là hiệp phương sai 𝑅𝑖 (tài sản hoặc danh mục) với 𝑅𝑚 (thị trường), 𝜎𝑀2 phương sai của thị trường. Ưu điểm của CAPM là dễ minh họa và diễn giải.

CAPM được sử dụng rộng rãi, chủ yếu trong môi trường học thuật. Mô hình còn ngầm định rằng rủi ro riêng biệt của tài sản có thể được khắc phục bởi sự đa dạng hoá trong danh mục đầu tư. Đây là một điểm rất hay và được ứng dụng nhiều trong hoạt động đầu tư. Tuy nhiên, mô hình cũng bộc lộ một số hạn chế về cả lý thuyết và thực nghiệm.

Thứ nhất, mô hình phải được đảm bảo bởi một số giả định không thực tế (nhà đầu tư vay và mượn không giới hạn ở mức lãi suất phi rủi ro, tất cả nhà đầu tư đều có cùng kỳ vọng thuần nhất). Thứ hai, không phải rủi ro nào cũng có thể khác phục bằng đa dạng hoá. Đó là những biến LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 9 động trong nền kinh tế như: sự thay đổi lãi suất, thị trường sụp đổ, kinh tế suy thoái, chiến tranh, … 2.2 Mô hình ba nhân tố Với mục đích khắc phục những hạn chế và đi tìm cách giải thích TSSL tài sản tốt hơn, Fama và đồng sự đã tổng kết những phát hiện ở các nghiên cứu giải thích TSSL trong giai đoạn trước năm 1992 trong hai bài báo (Fama & French, 1992, 2008). Hai ông nhận thấy khi kết hợp những phát hiện đó vào trong một mô hình để giải thích TSSL của tài sản là có ý nghĩa và tốt hơn.

Phát hiện đầu tiên của Banz vào năm 1981. Ông ta cho rằng giá trị thị trường (ME, market equity) của cổ phiếu có ảnh hưởng đến TSSL. Cổ phiếu có ME thấp thì có 𝛽 và TSSL cao hơn cổ phiếu có ME cao. Bhandari (1988) phát hiện có một mối quan hệ tương quan dương giữa đòn bẩy và TSSL.

Stattman (1980) và Rosenberg, Reid và Lanstein (1985) nhận thấy tỷ số B/M (BE/ME, BE là Book value of Equity) có mối quan hệ tương quan dương với TSSL. Basu (1983) thì nhận thấy tỷ số E/P (earning/price) cũng giải thích TSSL ở thị trường Mỹ. Sau khi đúc kết kết quả nghiên cứu trong bài báo trên, Fama và đồng sự trong bài báo (Fama & French, 1993) đã xác nhận lại quy mô (Size, ME của cổ phiếu), giá trị (value, tỷ số B/M) giải thích tốt TSSL. Mô hình này thường gọi là mô hình 3 nhân tố Fama- French (FF3Fs).

Mô hình được mô tả qua phương trình hồi quy tại thời điểm t của cổ phiếu/tài sản i như sau: 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝑭𝒕 = 𝜶𝒊 + 𝒃𝒊 (𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝑭𝒕 ) + 𝒔𝒊 𝑺𝑴𝑩𝒕 + 𝒉𝒊 𝑯𝑴𝑳𝒕 + 𝒆𝒊𝒕 (2.2) Trong đó 𝑅𝑖𝑡 : TSSL của chứng khoán hoặc danh mục 𝑖 ở thời kỳ 𝑡 𝑅𝑀𝑡 : TSSL của dạnh mục thị trường tại thời kỳ t. 𝑅𝐹𝑡 : TSSL phi rủi ro tại thời kỳ t. 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝐹𝑡 : TSSL vượt trội của của thị trường (phần bù rủi ro thị trường) tại thời kỳ t. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 10 𝑆𝑀𝐵𝑡 : Phần bù rủi ro quy mô (Small minus Big), TSSL danh mục quy mô nhỏ trừ TSSL danh mục quy mô lớn tại thời kỳ t.

𝐻𝑀𝐿𝑡 : Phần bù rủi ro giá trị (High minus Low, TSSL danh mục có tỷ số B/M cao trừ danh mục có B/M thấp tại thời kỳ t. 𝛼𝑖 : hệ số chặn. 𝑏𝑖 : hệ số nhạy cảm với biến động thị trường. 𝑠𝑖 : hệ số nhạy cảm với phần bù rủi ro quy mô.

ℎ𝑖 : hệ số nhạy cảm với phần bù giá trị. 𝑒𝑖𝑡 : sai số, phần dư (có kỳ vọng tiến về 0). Cũng trong bài báo (Fama & French, 1993), khi thực nghiệm hồi quy 25 danh mục (kết hợp 5 danh mục của quy mô với 5 danh mục của giá trị), Fama và French nhận thấy mô hình 3 nhân tố hiệu quả hơn mô hình CAPM do hệ số chặn tiến về gần 0 hơn và các nhân tố đều có ý nghĩa thống kê. Mô hình FF3Fs đã được kiểm định ở nhiều quốc gia trên thế giới.

Ở Việt Nam có các công trình (T. Tran, 2017) và (Tran T. Hai công đều kết luận nhân tố giá trị và thị trường là yếu tố chủ lực giải thích TSSL của các cổ phiếu phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE. Đây cũng là cơ sở và động lực để tác giả kiểm định mô hình năm nhân tố của Fama French ở Việt Nam.

Phần tiếp theo, tác giả xin trình bày tổng quan về mô hình năm nhân tố.3 Mô hình năm nhân tố Mô hình FF3Fs được đạt được những thành công khi kết hợp thêm nhân tố quy mô và giá trị. Trên thực tế vẫn còn nhiều nhân tố khác tác động đến TSSL và được các nhà nghiên cứu phát hiện sau năm 1993. Trong bài báo (Fama & French, 2006), Fama và French đã đưa thêm các phát hiện của các nhà nghiên cứu khác vào mô hình của mình để kiểm định. Phát hiện đầu tiên, Cohen và đồng sự (2002), lợi nhuận có tác động cùng chiều với TSSL.

Fairfield và đồng sự (2003), việc đầu tư có quan hệ ngược chiều và tương đối yếu với TSSL. Ngoài ra, Fama và French còn đưa ra cơ sở lý LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 11 thuyết giải thích sự tồn tại mối quan hệ giữa TSSL với quy mô, giá trị, đầu tư và lợi nhuận. Mô hình chiết khấu cổ tức là cơ sở lý thuyết của mô hình (Fama & French, 2015). Mô hình nói rằng giá cổ phiếu là chiết khấu của cổ tức kỳ vọng trong tương lai về hiện tại.

Công thức dưới đã diễn đạt mối quan hệ đó như sau.3) 𝑴𝒕 = ∑ 𝑬(𝑫𝒕+𝝉 )⁄(𝟏 + 𝒓)𝝉 𝝉=𝟏 Trong đó, 𝑀𝑡 : giá cổ phiếu ở thời điểm t; 𝐸(𝐷𝑡+𝜏 ): kỳ vọng cổ tức trong khoảng thời gian 𝑡 + 𝜏, 𝑟 là TSSL kỳ vọng trong dài hạn của cổ phiếu hay TSSL nội bộ (internal rate of return) dựa vào kỳ vọng cổ tức. Kỳ vọng cổ tức của một cổ phiếu có thể được xác định là hiệu của doanh thu của 1 cổ phiếu 𝑌𝑡 và sự thay đổi giá trị sổ sách của 1 cổ phiếu 𝑑𝐵𝑡 = 𝐵𝑡 − 𝐵𝑡−1 hay 𝐸 (𝑑𝑡+𝜏 ) = 𝐸 (𝑌𝑡+𝜏 − 𝑑𝐵𝑡+𝜏 ). Khi đó công thức có thể viết thành ∞ (2.5) = ∑ 𝑩𝒕 𝑩𝒕 ( 𝟏 + 𝒓) 𝝉 𝝉=𝟏 Với công thức này ta có thể rút ra những mối quan hệ sau giữa TSSL và các nhân tố khác. Mối quan hệ giữa TSSL và quy mô thể hiện 𝑀𝑡 và 𝑟, 𝑀𝑡 càng nhỏ r càng lớn.

Mối quan hệ giữa TSSL và B/M được thể hiện thông qua 𝑀𝑡 /𝐵𝑡 và 𝑟, 𝑀𝑡 /𝐵𝑡 càng lớn thì 𝑟 càng nhỏ (hay 𝐵𝑡 /𝑀𝑡 càng lớn thì r càng lớn). Nhân tố lợi nhuận với TSSL là 𝑌𝑡+𝜏 và 𝑟, kỳ vọng lợi nhuận càng cao thì TSSL càng lớn. TSSL với đầu tư (hay sự thay đổi giá trị sổ sách) là 𝑟 và 𝑑𝐵𝑡+𝜏 , 𝑑𝐵𝑡+𝜏 càng nhỏ thì 𝑟 càng lớn. Một giả định LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 12 ngầm khi xác định mối quan hệ giữa hai yếu tố thì ta coi như các yếu tố khác không đổi.

Tuy vậy, kết quả thực nghiệm lại cho rằng nhân tố lợi nhuận không thực sự có tác động (không có ý nghĩa thống kê). Cũng thời điểm này, (Aharoni, Grundy, & Zeng, 2013) cho rằng nên thay thế các nhân tố có liên quan đến số cổ phiếu trong công thức định giá thì việc định giá sẽ tốt hơn. Do giá trị của những nhân tố đó có thể thay đổi khi cổ phiếu được mua lại hoặc phát hành mới. Tức là, sự thay đổi không do hoạt động sản xuất chính của doanh nghiệp.

Từng những nhận định trên, (Fama & French, 2015) giới thiệu mô hình Fama-French năm nhân tố (FF5Fs), mô hình FF3Fs bổ sung thêm nhân tố lợi nhuận và đầu tư. Nhân tố lợi nhuận được được đại diện bởi lợi nhuận hoạt động. Lợi nhuận hoạt động là lợi nhuận gộp cộng với doanh thu từ hoạt động tài chính, lợi nhuận/lỗ trong các công ty liên doanh và trừ đi cho chi phí tài chính, chi phí bán hàng, chi phí quản lý doanh nghiệp. Nhân tố đầu tư được đại diện bởi sự thay đổi tài sản.