Luận văn thạc sĩ 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
• 4.3.4. So sánh mô hình
• 4.3.4.1. Mô hình ba nhân tố
• 4.3.4.2. Cách kết hợp tạo danh mục
• 4.3.4.3. Kết quả thống kê GRS
• 4.4. 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

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình Fama French trong định giá tài sản

Mô hình Fama-French là một trong những mô hình định giá tài sản nổi bật trong lĩnh vực tài chính. Mô hình này được phát triển bởi Eugene Fama và Kenneth French, nhằm giải thích tỷ suất sinh lợi (TSSL) của cổ phiếu thông qua các nhân tố như thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư. Tại Việt Nam, việc áp dụng mô hình này đang ngày càng trở nên quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh thị trường chứng khoán phát triển mạnh mẽ.

1.1. Mô hình Fama French và các nhân tố chính

Mô hình Fama-French bao gồm năm nhân tố chính: thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư. Mỗi nhân tố này đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích TSSL của cổ phiếu. Nhân tố thị trường phản ánh rủi ro chung, trong khi các nhân tố còn lại giúp phân tích các yếu tố nội tại của doanh nghiệp.

1.2. Lịch sử phát triển của mô hình Fama French

Mô hình Fama-French được giới thiệu lần đầu vào năm 1993 với ba nhân tố, sau đó mở rộng thành năm nhân tố vào năm 2015. Sự phát triển này đã mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là trong việc định giá tài sản.

II. Thách thức trong việc áp dụng mô hình Fama French tại Việt Nam

Mặc dù mô hình Fama-French đã được áp dụng rộng rãi trên thế giới, nhưng việc áp dụng tại Việt Nam vẫn gặp nhiều thách thức. Các yếu tố như sự khác biệt về cấu trúc thị trường, thông tin tài chính không đầy đủ và sự biến động của thị trường có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của mô hình.

2.1. Sự khác biệt trong cấu trúc thị trường chứng khoán

Thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ và có nhiều đặc điểm khác biệt so với các thị trường phát triển. Điều này có thể dẫn đến sự khác biệt trong cách mà các nhân tố ảnh hưởng đến TSSL.

2.2. Vấn đề thông tin tài chính không đầy đủ

Nhiều công ty niêm yết tại Việt Nam chưa cung cấp thông tin tài chính đầy đủ và minh bạch. Điều này gây khó khăn cho việc áp dụng mô hình Fama-French một cách chính xác.

III. Phương pháp nghiên cứu mô hình Fama French tại Việt Nam

Để nghiên cứu mô hình Fama-French tại Việt Nam, cần áp dụng các phương pháp phân tích định lượng và hồi quy. Hồi quy phân vị là một trong những phương pháp hiệu quả để đánh giá tác động của các nhân tố đến TSSL.

3.1. Hồi quy phân vị và lợi ích của nó

Hồi quy phân vị cho phép phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố và TSSL ở các mức độ khác nhau, giúp hiểu rõ hơn về tác động của từng nhân tố trong các điều kiện thị trường khác nhau.

3.2. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp thu thập

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 từ 2009 đến 2019. Phương pháp thu thập dữ liệu cần đảm bảo tính chính xác và đầy đủ.

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

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các nhân tố trong mô hình Fama-French đều có tác động đến TSSL của cổ phiếu tại Việt Nam. Mô hình năm nhân tố cho thấy hiệu quả tốt hơn so với mô hình ba nhân tố.

4.1. Tác động của các nhân tố đến TSSL

Nghiên cứu chỉ ra rằng nhân tố thị trường vẫn là nhân tố chủ lực trong việc giải thích TSSL, trong khi các nhân tố quy mô và giá trị cũng đóng vai trò quan trọng.

4.2. So sánh hiệu quả giữa các mô hình

Mô hình năm nhân tố cho thấy hiệu quả tốt hơn so với mô hình ba nhân tố, tuy nhiên không hoàn toàn vượt trội. Điều này cho thấy cần có thêm nghiên cứu để cải thiện mô hình.

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

Mô hình Fama-French có thể được áp dụng hiệu quả trong việc định giá tài sản tại Việt Nam. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu để cải thiện độ chính xác của mô hình và áp dụng các phương pháp mới.

5.1. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu tiếp theo cần tập trung vào việc cải thiện mô hình và áp dụng các phương pháp mới để nâng cao độ chính xác trong việc định giá tài sản.

5.2. Khuyến nghị cho nhà đầu tư và nhà quản lý

Nhà đầu tư nên chú ý đến các cổ phiếu có quy mô nhỏ và giá trị cao, trong khi nhà quản lý cần đảm bảo tính minh bạch trong thông tin tài chính để hỗ trợ việc áp dụng mô hình Fama-French.

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 cao hơn nhiều so với các trung tâm tài chính trong khu vực như Singapore, Bangkok hay Kuala Lumpur. Tỷ suất sinh lợi (TSSL) của cổ phiếu là vấn đề được quan tâm hàng đầu trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là việc giải thích các nhân tố ảnh hưởng đến TSSL nhằm nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý thị trường. Mô hình định giá tài sản năm nhân tố Fama-French, bao gồm các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư, được xem là công cụ lý thuyết quan trọng để giải thích TSSL trên các thị trường phát triển. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam còn hạn chế, đặc biệt trong giai đoạn kinh tế có nhiều biến động và thị trường chứng khoán đang trong quá trình hoàn thiện.

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 trong việc ước lượng mô hình. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu tài chính và giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên sàn HOSE, với dữ liệu thu thập từ báo cáo tài chính và giá đóng cửa hàng tháng. Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp công cụ định giá tài sản phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam, hỗ trợ nhà đầu tư và nhà quản lý trong việc ra quyết định đầu tư và chính sách phát triển thị trường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên ba mô hình định giá tài sản chính:

• Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model): Mô hình đơn nhân tố, giải thích TSSL dựa trên phần bù rủi ro thị trường, với giả định thị trường hiệu quả và các điều kiện lý thuyết nghiêm ngặt. Công thức cơ bản:
  $$ E(R_i) = R_f + \beta_i (E(R_m) - R_f) $$
  Tuy nhiên, CAPM bị hạn chế do không giải thích được đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL.

• 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), giúp giải thích tốt hơn sự biến động TSSL. Phương trình hồi quy:
  $$ R_{i,t} - R_{f,t} = \alpha_i + b_i (R_{m,t} - R_{f,t}) + s_i SMB_t + h_i HML_t + \epsilon_{i,t} $$

• Mô hình năm nhân tố Fama-French (FF5Fs): Tiếp tục mở rộng FF3Fs bằng cách thêm hai nhân tố lợi nhuận (RMW - Robust Minus Weak) và đầu tư (CMA - Conservative Minus Aggressive), dựa trên mô hình chiết khấu cổ tức và các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế. Phương trình hồi quy:
  $$ R_{i,t} - R_{f,t} = \alpha_i + b_i (R_{m,t} - R_{f,t}) + s_i SMB_t + h_i HML_t + r_i RMW_t + c_i CMA_t + \epsilon_{i,t} $$

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 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, lợi nhuận hoạt động, số lượng cổ phiếu lưu hành, giá đóng cửa hàng ngày/tháng và lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro.

• Phương pháp thu thập: Thu thập dữ liệu từ các trang web chuyên ngành như FireAnt, hsx.vn và Investing, xử lý và lưu trữ trong phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu, sử dụng Microsoft Excel, Python và Stata 15.1 để xây dựng nhân tố và thực hiện phân tích hồi quy.

• Xây dựng nhân tố cơ sở: Tính toán tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi thị trường, quy mô thị trường (giá trị vốn hóa), tỷ số B/M, lợi nhuận hoạt động và sự thay đổi tổng tài sản theo phương pháp chuẩn của Fama-French, đảm bảo dữ liệu nhân tố cơ sở được biết trước khi giải thích TSSL.

• Xây dựng danh mục: 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 cổ phiếu (ví dụ: 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 qua trung bình TSSL các danh mục, thực hiện hồi quy tuyến tính OLS và hồi quy phân vị trên toàn bộ dữ liệu và từng danh mục, so sánh hiệu năng mô hình qua kiểm định GRS.

• Timeline nghiên cứu: Thu thập và xử lý dữ liệu trong giai đoạn 2009-2019, phân tích hồi quy và kiểm định mô hình theo từng bước từ xây dựng nhân tố đến đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu ứng các nhân tố trong mô hình năm nhân tố:

   • Nhân tố thị trường có trung bình TSSL vượt trội khoảng 0.4% mỗi tháng, phản ánh sự tăng trưởng kinh tế và thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
   • Hiệu ứng quy mô (Size Effect): Cổ phiếu quy mô nhỏ có TSSL trung bình cao hơn cổ phiếu quy mô lớn, với hiệu số trung bình khoảng 0.45% (2x2) và 0.06% (2x3) theo các cách phân nhóm.
   • Hiệu ứng giá trị (B/M Effect): Tỷ số B/M cao tương quan dương với TSSL, các danh mục có B/M cao có TSSL cao hơn danh mục B/M thấp, hiệu số dương ở tất cả các cách tạo danh mục.
   • Hiệu ứng lợi nhuận (Profit Effect): Nhân tố lợi nhuận có xu hướng tác động cùng chiều với TSSL, tuy nhiên có sự biến động và không đồng nhất ở các phân nhóm quy mô.
   • Hiệu ứng đầu tư (Investment Effect): Cổ phiếu có sự thay đổi tài sản ít có TSSL cao hơn cổ phiếu có sự thay đổi tài sản nhiều, hiệu ứng này thể hiện rõ ở các cách phân nhóm nhưng có dấu hiệu suy yếu khi xét theo quy mô.

2. So sánh phương pháp hồi quy:

   • Hồi quy phân vị cho hiệu năng giải thích mô hình tốt hơn hồi quy tuyến tính OLS, đặc biệt khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn và có giá trị ngoại lai.
   • Mối tương quan giữa các nhân tố trong hai phương pháp ước lượng là tương đồng, nhưng hồi quy phân vị cung cấp cái nhìn chi tiết hơn về tác động của các nhân tố trên các phân vị khác nhau của TSSL.

3. Hiệu năng mô hình năm nhân tố so với ba nhân tố:

   • Mô hình năm nhân tố có hiệu năng tốt hơn mô hình ba nhân tố trong việc giải thích TSSL cổ phiếu trên thị trường Việt Nam, tuy nhiên sự vượt trội không hoàn toàn rõ rệt.
   • Kiểm định GRS cho thấy mô hình năm nhân tố có mức độ giải thích cao hơn, nhưng nhân tố giá trị (HML) có dấu hiệu giảm ý nghĩa thống kê tương tự như các nghiên cứu quốc tế.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy các nhân tố trong mô hình năm nhân tố Fama-French đều có vai trò giải thích TSSL cổ phiếu trên thị trường Việt Nam trong giai đoạn 2009-2019, phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm ở các quốc gia mới nổi và phát triển. Hiệu ứng quy mô và giá trị vẫn là những nhân tố chủ đạo, trong khi hiệu ứng lợi nhuận và đầu tư có sự biến động và phụ thuộc vào đặc điểm từng nhóm cổ phiếu.

Việc hồi quy phân vị được chứng minh là phương pháp phù hợp hơn so với OLS trong bối cảnh dữ liệu tài chính Việt Nam không tuân theo phân phối chuẩn và có nhiều giá trị ngoại lai, giúp nhà nghiên cứu và nhà đầu tư hiểu rõ hơn về sự đa dạng tác động của các nhân tố trên các mức TSSL khác nhau.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế, mô hình năm nhân tố tại Việt Nam có những điểm tương đồng như sự giảm ý nghĩa của nhân tố giá trị và sự không đồng nhất của nhân tố lợi nhuận, phản ánh đặc thù kinh tế, chính trị và văn hóa của thị trường trong nước. Kết quả này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm định mô hình định giá tài sản phù hợp với từng thị trường cụ thể.

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 các nhân tố và bảng kết quả hồi quy chi tiết theo từng danh mục, giúp minh họa rõ ràng sự khác biệt và hiệu quả của các phương pháp ước lượng.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình năm nhân tố Fama-French trong định giá cổ phiếu:
   Các nhà đầu tư và tổ chức tài chính nên sử dụng mô hình năm nhân tố để đánh giá và định giá cổ phiếu trên thị trường Việt Nam, nhằm nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý rủi ro trong giai đoạn 2020-2025.

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 ước lượng mô hình định giá tài sản, giúp khai thác đầy đủ thông tin từ dữ liệu tài chính không tuân theo phân phối chuẩn và giảm thiểu ảnh hưởng của giá trị ngoại lai.

3. Tập trung đầu tư vào cổ phiếu quy mô nhỏ, giá trị cao và ít biến động tài sản:
   Nhà đầu tư nên ưu tiên lựa chọn các cổ phiếu có quy mô nhỏ, tỷ số B/M cao và sự thay đổi tài sản thấp, vì các cổ phiếu này thường mang lại TSSL cao hơn, phù hợp với xu hướng thị trường Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

4. Nâng cao tính minh bạch và đầy đủ thông tin báo cáo tài chính:
   Các cơ quan quản lý thị trường cần tăng cường giám sát và yêu cầu các doanh nghiệp niêm yết công bố thông tin tài chính chính xác, minh bạch và kịp thời, nhằm hỗ trợ việc định giá tài sản chính xác và ổn định thị trường.

5. Phát triển hệ thống dữ liệu tài chính và công cụ phân tích hiện đại:
   Đề xuất xây dựng cơ sở dữ liệu tài chính toàn diện và ứng dụng các phần mềm phân tích hiện đại để hỗ trợ nghiên cứu định giá tài sản và ra quyết định đầu tư hiệu quả trong tương lai gần.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức:
   Giúp hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, từ đó lựa chọn danh mục đầu tư phù hợp, tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro hiệu quả.

2. Các 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 phát triển thị trường, nâng cao tính minh bạch và ổn định thị trường chứng khoán Việt Nam.

3. Các nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực tài chính:
   Là tài liệu tham khảo quan trọng về mô hình định giá tài sản năm nhân tố và phương pháp hồi quy phân vị, hỗ trợ phát triển nghiên cứu sâu hơn về thị trường tài chính Việt Nam và các thị trường mới nổi.

4. Các công ty chứng khoán và tổ chức tư vấn tài chính:
   Hỗ trợ xây dựng các mô hình định giá cổ phiếu chính xác hơn, từ đó tư vấn đầu tư và quản lý danh mục hiệu quả cho khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình năm nhân tố Fama-French có phù hợp với thị trường Việt Nam không?
   Kết quả 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 thù thị trường Việt Nam.

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 giả định phân phối chuẩn, ít bị ảnh hưởng bởi giá trị ngoại lai và cho phép phân tích tác động của các nhân tố trên các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc, giúp hiểu sâu sắc hơn về mối quan hệ giữa các biến.

3. Nhân tố nào trong mô hình năm nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến TSSL?
   Nhân tố thị trường vẫn là yếu tố chủ đạo, tiếp theo là quy mô và giá trị. Nhân tố lợi nhuận và đầu tư có tác động nhưng không đồng nhất và có thể yếu hơn tùy theo nhóm cổ phiếu.

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 nhân tố, giúp phân tích và định giá chính xác hơn.

5. Nghiên cứu này có thể áp dụng cho các thị trường mới nổi khác không?
   Mặc dù kết quả phù hợp với thị trường Việt Nam, nhưng do đặc thù kinh tế và văn hóa khác nhau, cần kiểm định lại mô hình và phương pháp trên từng thị trường mới nổi cụ thể để đảm bảo tính chính xác.

Kết luận

• Mô hình định giá tài sản năm nhân tố Fama-French giải thích hiệu quả tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên sàn HOSE trong giai đoạn 2009-2019, với tất cả năm nhân tố đều có vai trò quan trọng.
• Phương pháp hồi quy phân vị vượt trội hơn hồi quy tuyến tính OLS trong việc ước lượng mô hình, đặc biệt với dữ liệu tài chính không tuân theo phân phối chuẩn và có giá trị ngoại lai.
• Hiệu ứng quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư đều xuất hiện trên thị trường Việt Nam, tuy nhiên mức độ và chiều hướng tác động có sự khác biệt theo từng nhóm cổ phiếu.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho nhà đầu tư, nhà quản lý và các nhà nghiên cứu trong việc áp dụng mô hình định giá tài sản phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam.
• Đề xuất tiếp tục phát triển nghiên cứu mở rộng, cập nhật dữ liệu mới và ứng dụng các phương pháp phân tích hiện đại nhằm nâng cao hiệu quả định giá và quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Các nhà đầu tư và nhà nghiên cứu được khuyến khích áp dụng mô hình năm nhân tố và phương pháp hồi quy phân vị trong phân tích tài chính để nâng cao hiệu quả đầu tư và nghiên cứu thị trường.

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. TIEU LUAN MOI download : [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 TIEU LUAN MOI download : [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. TIEU LUAN MOI download : [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 TIEU LUAN MOI download : [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 TIEU LUAN MOI download : [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.