Luận Văn Thạc Sĩ Về Tỷ Suất Sinh Lợi và Độ Biến Động Chứng Khoán Tại Thị Trường Việt Nam

Chuyên đề nghiên cứu Phân Tích Tỷ Suất Sinh Lợi và Độ Biến Động Chứng Khoán Tại Thị Trường Việt Nam, cập nhật xu hướng mới, giá trị tham khảo cao cho

• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Tài Chính
• Đề tài: Phân Tích Tỷ Suất Sinh Lợi và Độ Biến Động Chứng Khoán Tại Thị Trường Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận Văn
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• TRANG PHỤ BÌA
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.4. NỘI DUNG BÀI NGHIÊN CỨU
• 1.5. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
• 2.1. KHUNG LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN TỈ SUẤT SINH LỢI VÀ ĐỘ BIẾN ĐỘNG
• 2.1.1. Khái niệm về độ biến động tỉ suất sinh lợi và phương pháp đo lường
• 2.1.2. Khái niệm về tỉ suất sinh lợi và phương pháp đo lường
• 2.1.3. Mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi và độ biến động
• 2.2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. DỮ LIỆU
• 3.3. CÁC KIỂM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ VÀ TƯƠNG QUAN CỦA CÁC BIẾN
• 4.1.1. Thống kê mô tả các biến
• 4.1.2. Hệ số tương quan giữa các biến
• 4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.2.1. Mô hình hồi quy đơn biến với dữ liệu
• 4.2.2. Phân tích tác động của biến quy mô và đòn bẩy đến độ biến động tỉ suất sinh lợi
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. KẾT LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5.2. ĐÓNG GÓP CỦA BÀI NGHIÊN CỨU
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan tỷ suất sinh lợi và độ biến động chứng khoán

Thị trường tài chính vận hành dựa trên sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro. Tỷ suất sinh lợi biểu thị phần trăm tăng trưởng vốn của nhà đầu tư. Chỉ số này phản ánh kết quả kinh doanh và kỳ vọng thị trường. Độ biến động đại diện cho rủi ro giá của cổ phiếu. Mức biến động lớn đồng nghĩa với biên độ dao động giá rộng. Thị trường chứng khoán Việt Nam ghi nhận sự phát triển nhanh chóng qua hai thập kỷ. Các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE và HNX có đặc tính dao động phức tạp. Nhiều mã vốn hóa nhỏ chịu biến động giá rất mạnh. Ngược lại, nhóm cổ phiếu blue-chip thường duy trì sự ổn định hơn. Việc phân tích đồng thời hai đại lượng này là nền tảng của lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại. Dữ liệu quá khứ cung cấp bằng chứng thực nghiệm về hành vi giá. Nhà đầu tư dựa vào đó để lượng hóa mức độ bất định. Phân tích này hỗ trợ quá trình ra quyết định phân bổ tài sản hiệu quả.

1.1. Khái niệm và phương pháp xác định tỷ suất sinh lợi

Tỷ suất sinh lợi là thước đo giá trị gia tăng của một khoản đầu tư. Nhà đầu tư tính toán tỷ suất này bằng chênh lệch giá đóng cửa giữa hai phiên giao dịch. Khoản cổ tức chi trả cũng được cộng vào lợi nhuận tổng thể. Hai phương pháp tính phổ biến là lợi suất rời rạc và lợi suất logarit. Lợi suất rời rạc phản ánh biến thiên phần trăm thông thường của vốn. Lợi suất logarit có tính chất cộng dồn theo thời gian. Tính chất này rất thuận tiện cho các mô hình chuỗi thời gian kinh tế lượng. Tỷ suất sinh lợi có thể mang giá trị dương hoặc âm. Giá trị này phụ thuộc vào biến động thị trường và hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.

1.2. Bản chất và cách đo lường độ biến động chứng khoán

Độ biến động biểu thị mức độ không chắc chắn của giá cổ phiếu. Trong lý thuyết tài chính, biến động đại diện cho rủi ro tổng thể. Độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi là công cụ đo lường truyền thống. Thước đo này thể hiện độ phân tán của dữ liệu quanh mức bình quân. Phương sai phản ánh độ phân tán bậc hai của chuỗi giá trị. Các nghiên cứu hiện đại sử dụng độ biến động lịch sử và độ biến động ngụ ý. Thị trường chứng khoán mới nổi như Việt Nam thường có biên độ biến động cao. Biên độ giá trần sàn tại sàn HOSE và HNX tạo ra ngưỡng giới hạn dao động mỗi ngày. Độ biến động không phải là một hằng số. Chỉ số này thay đổi liên tục theo dòng thông tin trên thị trường.

II. Phân tích tương quan tỷ suất sinh lợi và độ biến động chứng khoán

Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ biến động luôn là tâm điểm tranh luận trong tài chính học. Lý thuyết tài chính truyền thống giả định mối tương quan đồng biến. Lợi nhuận kỳ vọng cao phải đi kèm với mức bù rủi ro lớn hơn. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm lại chỉ ra nhiều hiện tượng nghịch lý. Tại nhiều thị trường, mối tương quan cùng kỳ giữa hai đại lượng này mang dấu âm. Khi giá chứng khoán giảm, độ biến động của thị trường có xu hướng tăng đột biến. Hiện tượng này gắn liền với hiệu ứng đòn bẩy tài chính và áp lực bán tháo. Thị trường chứng khoán Việt Nam cũng bộc lộ những đặc thù tương tự. Biến động lợi suất thường gom cụm trong những giai đoạn khủng hoảng hoặc đổi mới chính sách. Các tin tức tiêu cực tác động đến tâm lý đám đông mạnh hơn tin tức tích cực. Khi dòng tiền rút lui, thanh khoản suy giảm và biên độ dao động nới rộng. Điều này tạo ra rủi ro phi hệ thống nghiêm trọng cho các danh mục tập trung. Việc nhận diện chính xác tương quan giúp kiểm soát rủi ro thị trường.

2.1. Hiệu ứng bất đối xứng và tác động của đòn bẩy tài chính

Hiệu ứng bất đối xứng mô tả phản ứng không đồng đều của biến động trước các cú sốc tin tức. Tin tiêu cực luôn kích hoạt biến động giá mạnh hơn tin tức tích cực. Khi giá cổ phiếu sụt giảm, giá trị vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp co hẹp. Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu tăng lên tương ứng. Doanh nghiệp trở nên rủi ro hơn theo nguyên lý đòn bẩy tài chính. Nhà đầu tư nhận thức mức rủi ro cao hơn và đẩy mạnh việc bán cổ phiếu. Hiện tượng này làm gia tăng mạnh mẽ biên độ dao động của thị trường. Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam khẳng định các công ty thâm dụng nợ thường có mức độ biến động lớn hơn nhiều so với nhóm thâm dụng vốn.

2.2. Ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp và khối lượng giao dịch

Quy mô doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc định hình độ biến động tỷ suất sinh lợi. Các cổ phiếu vốn hóa nhỏ (small-cap và micro-cap) thường có thanh khoản mỏng. Số lượng cổ phiếu tự do chuyển nhượng thấp khiến giá dễ bị tác động bởi các lệnh mua bán lớn. Điều này giải thích vì sao nhóm vốn hóa nhỏ có tỷ suất sinh lợi phân tán rộng. Ngược lại, nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn (large-cap) có lượng cổ đông đông đảo và dòng thông tin minh bạch. Khối lượng giao dịch bùng nổ cũng thường đi kèm với các đợt sóng dao động giá mạnh mẽ. Mối quan hệ cùng chiều giữa thanh khoản và biến động là đặc trưng rõ nét trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

III. Mô hình lượng hóa tỷ suất sinh lợi và độ biến động chứng khoán

Đo lường chính xác mối liên hệ giữa lợi suất và rủi ro đòi hỏi các công cụ kinh tế lượng tiên tiến. Các phương pháp hồi quy truyền thống như OLS thường vi phạm giả định phương sai sai số không đổi. Chuỗi thời gian tài chính luôn xuất hiện hiện tượng biến động cụm và phân phối đuôi dày. Do đó, các mô hình thuộc họ ARCH và GARCH trở thành tiêu chuẩn học thuật phổ biến. Mô hình GARCH-M cho phép đưa trực tiếp biến động điều kiện vào phương trình tỷ suất sinh lợi. Mô hình EGARCH xử lý triệt để tính chất bất đối xứng của các cú sốc giá. Đối với dữ liệu bảng gồm nhiều mã chứng khoán theo thời gian, phương pháp FEM và REM được ứng dụng rộng rãi. Kiểm định Hausman giúp lựa chọn mô hình tác động cố định hoặc ngẫu nhiên phù hợp nhất. Ngoài ra, việc ước lượng GLS hỗ trợ hiệu chỉnh hiện tượng phương sai thay đổi giữa các nhóm doanh nghiệp. Sự kết hợp giữa các mô hình này mang lại ước lượng vững cho hệ số tương quan. Kết quả thực nghiệm phản ánh trung thực bản chất dữ liệu thị trường.

3.1. Ứng dụng chuỗi mô hình ARCH GARCH và EGARCH

Họ mô hình ARCH và GARCH giải quyết hiện tượng phương sai sai số thay đổi có điều kiện. Mô hình hồi quy thông thường coi phương sai là một đại lượng bất biến. Tuy nhiên, thị trường chứng khoán luôn có những giai đoạn biến động kéo dài. Mô hình GARCH dự báo phương sai dựa trên độ trễ của phần dư và phương sai quá khứ. Đặc biệt, mô hình EGARCH tách biệt ảnh hưởng giữa cú sốc tích cực và tiêu cực. Kết quả phân tích chỉ ra rằng thông tin xấu làm tăng độ biến động nhiều hơn thông tin tốt cùng cường độ. Việc ứng dụng chuỗi mô hình này giúp nhà phân tích nắm bắt quy luật biến thiên của chuỗi lợi suất cổ phiếu một cách chuẩn xác.

3.2. Quy trình kiểm định FEM REM và hiệu chỉnh GLS trên dữ liệu bảng

Dữ liệu bảng kết hợp cả chiều không gian của nhiều doanh nghiệp lẫn chiều thời gian liên tục. Phương pháp hồi quy tác động cố định (FEM) kiểm soát các yếu tố đặc thù không đổi theo thời gian của từng công ty. Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) giả định sai số không tương quan với các biến giải thích. Kiểm định Hausman được thực hiện nhằm lựa chọn mô hình thống kê tối ưu giữa FEM và REM. Khi phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi hoặc tự tương quan, kỹ thuật bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) được áp dụng. Kỹ thuật này hiệu chỉnh ma trận hiệp phương sai sai số, loại bỏ độ lệch trong các ước lượng. Nhờ đó, các hệ số kinh tế lượng đạt độ tin cậy cao và không bị chệch mẫu.

IV. Ứng dụng quản trị tỷ suất sinh lợi và độ biến động chứng khoán

Hiểu rõ mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ biến động mang lại giá trị chiến lược trong đầu tư. Kết quả nghiên cứu chứng minh rủi ro không cố định mà biến động theo chu kỳ thị trường. Nhà đầu tư tổ chức sử dụng các phát hiện này để tối ưu hóa mô hình phân bổ tài sản. Việc đa dạng hóa danh mục đầu tư giúp giảm thiểu phần lớn rủi ro phi hệ thống. Các nhà quản lý quỹ thường phân bổ vốn vào các nhóm ngành có độ nhạy biến động khác nhau. Đối với cổ phiếu vốn hóa nhỏ, chiến lược phòng vệ rủi ro cần được giám sát chặt chẽ hơn. Doanh nghiệp niêm yết cũng có thể rút ra bài học quản trị cơ cấu vốn. Việc duy trì tỷ lệ đòn bẩy tài chính an toàn giúp giảm bớt biên độ rung lắc giá cổ phiếu khi thị trường đi xuống. Cơ quan quản lý thị trường cần nâng cao tính minh bạch thông tin và giám sát giao dịch bất thường. Những giải pháp đồng bộ này sẽ thúc đẩy thị trường chứng khoán Việt Nam phát triển bền vững.

4.1. Chiến lược đa dạng hóa và tối ưu danh mục đầu tư

Đa dạng hóa danh mục là nguyên tắc kinh điển nhằm giảm thiểu rủi ro phi hệ thống. Nhà đầu tư không nên tập trung toàn bộ vốn vào một cổ phiếu hoặc một nhóm ngành duy nhất. Việc kết hợp các tài sản có hệ số tương quan thấp giúp triệt tiêu sự dao động bất lợi. Khi một cổ phiếu giảm giá mạnh, các mã khác trong danh mục có thể bù đắp phần thua lỗ. Lý thuyết danh mục hiện đại của Markowitz cung cấp khung tham chiếu để xác định đường biên hiệu quả. Tại đó, tỷ suất sinh lợi được tối đa hóa tại mỗi mức độ rủi ro nhất định. Chiến lược này giúp tài khoản duy trì mức tăng trưởng vốn ổn định qua các chu kỳ biến động thị trường.

4.2. Khuyến nghị quản trị tài chính cho doanh nghiệp niêm yết

Doanh nghiệp niêm yết cần kiểm soát chặt chẽ cơ cấu nợ để hạn chế rủi ro biến động giá cổ phiếu. Việc lạm dụng đòn bẩy tài chính quá mức làm tăng gánh nặng chi phí lãi vay và chi phí kiệt quệ tài chính. Khi kết quả kinh doanh suy giảm, cổ phiếu của các doanh nghiệp thâm dụng nợ thường bị thị trường bán tháo khốc liệt. Ngoài ra, ban lãnh đạo công ty cần chủ động công bố thông tin minh bạch và kịp thời. Tính bất cân xứng thông tin thấp sẽ hạn chế các cú sốc tâm lý bất lợi đối với cổ đông. Doanh nghiệp nên duy trì chính sách chi trả cổ tức bằng tiền mặt đều đặn. Dòng tiền cổ tức thực tế tạo dựng niềm tin vững chắc cho các nhà đầu tư tổ chức dài hạn.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Kể từ khi Ủy ban Chứng khoán Nhà nước được thành lập theo Nghị định số 75/CP năm 1996, thị trường chứng khoán Việt Nam đã ghi nhận bước tăng trưởng vượt bậc về thanh khoản và quy mô niêm yết. Tính đến ngày 31/12/2016, hệ thống tài chính ghi nhận 1.685.597 tài khoản giao dịch của nhà đầu tư cá nhân và 7.439 tài khoản của nhà đầu tư tổ chức. Dòng tiền luân chuyển sôi động nhưng luôn đi kèm rủi ro suy giảm giá trị đầu tư bất ngờ do biến động thị trường diễn ra từng giây.

Mối quan hệ tương hỗ giữa tỉ suất sinh lợi và độ biến động là trọng tâm cốt lõi của lý thuyết tài chính hiện đại. Tuy nhiên, tại các thị trường cận biên và mới nổi như Việt Nam, nơi thị trường chưa đạt hiệu quả dạng yếu và chịu sự dẫn dắt mạnh mẽ của tâm lý bầy đàn, bản chất mối liên hệ này vẫn còn nhiều tranh luận học thuật. Mục tiêu cụ thể của luận văn là kiểm định sự tồn tại và chiều hướng tác động giữa tỉ suất sinh lợi và độ biến động theo các tần suất thời gian khác nhau, đồng thời đo lường ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp và đòn bẩy tài chính đối với mức độ rủi ro cổ phiếu.

Phạm vi nghiên cứu bao quát 105 mã chứng khoán niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sàn Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) trong 7 năm liên tục, từ ngày 05/01/2010 đến ngày 28/12/2016, với tổng số 182.805 quan sát ngày. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa thực tiễn to lớn: giúp nhà quản trị tối ưu hóa danh mục nhằm giảm từ 15% đến 25% mức độ biến động giá trị tài sản, đồng thời hỗ trợ cơ quan điều hành thiết lập các biên độ dao động giá chuẩn xác hơn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nền tảng lý luận của đề tài bắt nguồn từ Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và Lý thuyết đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro do Bodie, Kane và Marcus phát triển. Theo nguyên lý này, nhà đầu tư luôn đòi hỏi một phần bù rủi ro dương khi chấp nhận nắm giữ tài sản có biên độ dao động giá lớn.

Để kiến giải sâu sắc mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi và độ biến động, luận văn khai thác hai giả thuyết kinh điển:

• Giả thuyết đòn bẩy tài chính (Leverage Hypothesis) của Black (1976) và Christie (1982): Khi giá trị vốn chủ sở hữu sụt giảm, tỷ lệ nợ trên vốn tự có gia tăng, khiến cấu trúc tài chính thâm dụng nợ hơn và khuếch đại độ biến động của tỉ suất sinh lợi cổ phiếu trong tương lai.
• Giả thuyết phản hồi biến động (Volatility Feedback Hypothesis) của Bekaert và Wu (2000): Sự gia tăng của độ biến động kỳ vọng sẽ đẩy mức sinh lợi đòi hỏi lên cao, từ đó tạo áp lực sụt giảm tức thì lên giá trị hiện tại của cổ phiếu.

Khung phân tích tích hợp 4 khái niệm đo lường trọng yếu: Tỉ suất sinh lợi hình học logarit, Độ biến động lịch sử thực hiện (Realized Volatility), Quy mô vốn hóa thị trường và Tỷ số đòn bẩy nợ trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chuỗi thời gian tần suất cao được thu thập từ hệ thống cơ sở dữ liệu Thomson Reuters Việt Nam, bao gồm giá đóng cửa điều chỉnh hàng ngày, số lượng cổ phiếu đang lưu hành và giá trị nợ sổ sách trên báo cáo tài chính.

Cỡ mẫu nghiên cứu chọn lọc 105 mã cổ phiếu đáp ứng điều kiện giao dịch liên tục suốt giai đoạn từ tháng 01/2010 đến tháng 12/2016. Tác giả áp dụng phương pháp chọn mẫu có chủ đích, loại trừ các tổ chức ngân hàng và công ty bảo hiểm do tính chất cấu trúc vốn đặc thù. Cấu trúc mẫu phản ánh rõ thực trạng phân bổ vốn niêm yết: nhóm vốn hóa lớn (Large cap trên 10.000 tỷ đồng) chiếm 4,8% với 5 doanh nghiệp; nhóm vốn hóa vừa (Mid cap từ 1.000 đến 10.000 tỷ đồng) chiếm 29,5% với 31 doanh nghiệp; nhóm vốn hóa nhỏ (Small cap từ 100 đến 1.000 tỷ đồng) chiếm 51,4% với 54 doanh nghiệp; và nhóm vốn hóa siêu nhỏ (Micro cap dưới 100 tỷ đồng) chiếm 14,3% với 15 doanh nghiệp.

Về phương pháp phân tích, kiểm định F cho giá trị p = 0,0000 xác nhận mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn mô hình Pooled OLS. Tuy nhiên, các kiểm định chẩn đoán khuyết tật mô hình FEM cho thấy: kiểm định Wald phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Prob > chi2 = 0,0000) và kiểm định Wooldridge ghi nhận hiện tượng tự tương quan (Prob > chi2 = 0,0000). Để khắc phục triệt để các vi phạm này và thu được các ước lượng không chệch, phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) trên phần mềm Stata 14 được lựa chọn cho toàn bộ các phương trình hồi quy đơn biến và đa biến.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích thực nghiệm trên dữ liệu bảng mang lại 4 kết quả định lượng trọng yếu:

Thứ nhất, ở tần suất ngày, tồn tại mối tương quan nghịch chiều mạnh mẽ giữa tỉ suất sinh lợi và độ biến động. Hệ số hồi quy của r_d đạt giá trị âm -104,3421 với mức ý nghĩa thống kê 99% (p < 0,01). Điều này chỉ ra rằng khi tỉ suất sinh lợi của ngày hôm trước tăng lên, biên độ biến động tỉ suất sinh lợi của ngày kế tiếp có xu hướng co hẹp lại.

Thứ hai, mối tương quan đảo chiều từ âm sang dương khi phân tích ở tần suất tháng và quý. Hệ số hồi quy của biến R_m đạt +0,02056 và của biến R_q đạt +0,03020, cả hai đều có ý nghĩa thống kê vượt trội với p = 0,000 (khoảng tin cậy 95%). Trong trung và dài hạn, mức sinh lợi tăng trưởng luôn tỷ lệ thuận với mức độ biến động rủi ro.

Thứ ba, quy mô vốn hóa doanh nghiệp (SIZE) tác động nghịch biến đến độ biến động theo quý với hệ số ước lượng -0,00000111 (p < 0,01). Mặc dù giá trị tuyệt đối của hệ số nhỏ do đơn vị tính vốn hóa bằng tỷ đồng, kết quả khẳng định rõ các doanh nghiệp quy mô lớn duy trì được sự bình ổn giá tốt hơn nhóm doanh nghiệp vốn hóa nhỏ.

Thứ tư, đòn bẩy tài chính (LEV) có mối liên hệ đồng biến với độ biến động tỉ suất sinh lợi quý với hệ số +0,00168 (p < 0,01). Các doanh nghiệp thâm dụng nợ vay cao, điển hình là ngành Xây dựng & Vật liệu với tỷ số nợ cao nhất lên tới 17 lần vốn chủ sở hữu, ghi nhận biên độ rung lắc giá cổ phiếu lớn hơn nhiều so với các ngành thâm dụng vốn.

Thảo luận kết quả

Sự phân kỳ rõ rệt giữa dữ liệu ngày và dữ liệu tháng/quý phản ánh trực tiếp cơ cấu chủ thể tham gia thị trường chứng khoán Việt Nam. Với hơn 90% tổng số tài khoản thuộc về nhà đầu tư cá nhân (1.685.597 tài khoản cá nhân so với 7.439 tài khoản tổ chức), các giao dịch ngắn hạn mang nặng tính lướt sóng kiếm lời. Khi giá cổ phiếu tăng trong ngày, làn sóng bán chốt lời diễn ra tức thì nhằm hiện thực hóa lợi nhuận, kéo mặt bằng giá chững lại và làm suy giảm độ biến động ngày tiếp theo, tạo nên hệ số âm -104,3421.

Ngược lại, ở tần suất tháng và quý, mục tiêu đầu tư dài hạn của khối tổ chức bắt đầu phát huy tác dụng. Kết quả tương quan dương (+0,02056 và +0,03020) hoàn toàn tương thích với phát hiện của Duffee (1995) tại Sở Giao dịch Chứng khoán New York (NYSE) và lý thuyết bù đắp rủi ro: để nắm giữ tài sản có độ lệch chuẩn cao qua nhiều tháng, nhà đầu tư đòi hỏi mức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn.

Về mặt trực quan hóa, toàn bộ các quy luật này có thể được trình bày sinh động qua đồ thị phân tán (Scatter Plot) với đường hồi quy biểu diễn: đường dốc xuống đối với chuỗi dữ liệu ngày và đường dốc lên rõ nét đối với chuỗi dữ liệu quý. Song song đó, bảng tổng hợp phân nhóm theo 4 quy mô vốn hóa sẽ minh họa rõ sự sụt giảm dần của phương sai sai số từ nhóm Micro cap sang nhóm Large cap.

Đề xuất và khuyến nghị

Căn cứ vào kết quả thực nghiệm mô hình GLS, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp cụ thể:

Thứ nhất, đối với Ủy ban Chứng khoán Nhà nước: Chủ động hoàn thiện cơ chế điều tiết biên độ giá và phát triển thị trường sản phẩm phái sinh phòng vệ rủi ro. Đơn vị cần nghiên cứu nới rộng hoặc phân tầng biên độ dao động giá theo từng nhóm vốn hóa trong giai đoạn 12 đến 24 tháng tới, đồng thời tăng cường minh bạch thông tin giao dịch để giảm thiểu mức độ bất đối xứng thông tin, hướng tới mục tiêu giảm 20% các cú sốc biến động giá bất thường ở nhóm cổ phiếu đầu cơ.

Thứ hai, đối với các công ty quản lý quỹ và tổ chức tài chính: Thực hiện chiến lược phân bổ tài sản đa tầng dựa trên chu kỳ biến động quý. Nhà quản trị quỹ nên duy trì tỷ trọng tối thiểu 60% giá trị danh mục vào nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn (Large cap trên 10.000 tỷ đồng) nhằm hấp thụ rủi ro biến động, qua đó hạ thấp độ lệch chuẩn danh mục tổng thể từ 25% đến 30% trong khung thời gian đầu tư 1 đến 3 năm.

Thứ ba, đối với ban điều hành các doanh nghiệp niêm yết: Tái cấu trúc nguồn vốn nhằm hạ thấp tỷ số đòn bẩy tài chính (LEV). Các doanh nghiệp thuộc nhóm Xây dựng và Bất động sản cần xây dựng lộ trình 18 tháng để hạ tỷ lệ nợ vay trên vốn chủ sở hữu về ngưỡng an toàn dưới 1,5 lần, giúp giảm thiểu chi phí lãi vay và hạn chế rủi ro biến động giá cổ phiếu tiêu cực trên thị trường.

Thứ tư, đối với nhà đầu tư cá nhân: Chuyển đổi tư duy từ lướt sóng T+ sang nắm giữ trung - dài hạn dựa trên nền tảng cơ bản. Nhà đầu tư cần áp dụng kỷ luật cắt lỗ tự động tại ngưỡng 7% đến 8% giá trị vị thế và đa dạng hóa danh mục nắm giữ từ 10 đến 15 mã cổ phiếu thuộc các ngành nghề khác nhau trong vòng 6 tháng đầu giải ngân để triệt tiêu rủi ro phi hệ thống.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu cung cấp hệ thống luận cứ khoa học và công cụ định lượng chuẩn xác cho 4 nhóm đối tượng trọng điểm:

Nhà đầu tư cá nhân và chuyên viên tư vấn đầu tư: Nắm vững bản chất đảo chiều của độ biến động theo từng khung thời gian để xây dựng chiến lược giải ngân hợp lý, tránh bẫy tâm lý chốt lời non và biết cách chọn lọc cổ phiếu theo quy mô vốn hóa nhằm bảo vệ nguồn vốn.

Nhà quản trị rủi ro và giám đốc đầu tư tại các quỹ: Sử dụng các hệ số hồi quy thực nghiệm GLS (+0,02056 ở cấp độ tháng và +0,03020 ở cấp độ quý) làm tham số đầu vào để hiệu chỉnh mô hình giá trị chịu rủi ro (VaR), tối ưu hóa đường biên hiệu quả Markowitz và đo lường độ nhạy cảm của danh mục trong chu kỳ 12 tháng.

Lãnh đạo doanh nghiệp và Giám đốc tài chính (CFO): Thấu hiểu mối liên kết định lượng giữa hệ số đòn bẩy (+0,00168) và biến động thị giá cổ phiếu để hoạch định cấu trúc vốn cân bằng, lựa chọn thời điểm phát hành thêm cổ phần hoặc vay nợ ngân hàng phù hợp nhất.

Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Sử dụng nghiên cứu như một tài liệu tham khảo mẫu mực về quy trình xử lý dữ liệu bảng lớn với 182.805 quan sát, kỹ thuật kiểm định phương sai thay đổi Wald, kiểm định tự tương quan Wooldridge và phương pháp khắc phục khuyết tật bằng hồi quy GLS trên Stata.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao tỉ suất sinh lợi và độ biến động lại có mối quan hệ nghịch chiều ở dữ liệu giao dịch theo ngày? Mối quan hệ ngược chiều ở tần suất ngày với hệ số -104,3421 (p < 0,01) hình thành do tính chất lướt sóng của hơn 90% nhà đầu tư cá nhân trên thị trường. Khi giá cổ phiếu tăng trong ngày, áp lực bán chốt lời diễn ra tức thì, khiến biên độ dao động của phiên giao dịch tiếp theo bị thu hẹp lại.

Nguyên nhân nào khiến mối tương quan đảo chiều thành đồng biến ở cấp độ tháng và quý? Ở khung thời gian tháng và quý, hệ số hồi quy chuyển sang dấu dương lần lượt là +0,02056 và +0,03020 (p = 0,000). Điều này phản ánh sự vận hành đúng đắn của lý thuyết bù đắp rủi ro: nhà đầu tư trung và dài hạn chỉ chấp nhận giải ngân vào các cổ phiếu có độ biến động cao khi kỳ vọng nhận lại mức tỉ suất sinh lợi vượt trội.

Quy mô vốn hóa của doanh nghiệp ảnh hưởng như thế nào đến mức độ biến động giá cổ phiếu? Biến quy mô vốn hóa (SIZE) có tương quan âm với hệ số -0,00000111 (p < 0,01). Các doanh nghiệp vốn hóa lớn trên 10.000 tỷ đồng có nguồn lực tài chính dồi dào, hệ thống quản trị chuyên nghiệp và dự phòng rủi ro vững chắc, giúp thị giá cổ phiếu duy trì sự ổn định vượt trội so với các cổ phiếu vốn hóa nhỏ.

Đòn bẩy tài chính cao tác động tiêu cực đến độ biến động của cổ phiếu ra sao? Hệ số hồi quy của biến đòn bẩy tài chính (LEV) mang dấu dương +0,00168 (p < 0,01). Các doanh nghiệp vay nợ nhiều, điển hình với tỷ số nợ lên tới 17 lần giá trị thị trường, phải chịu áp lực chi phí vốn lớn, làm dòng tiền bất định hơn và khiến giá cổ phiếu trên sàn biến động dữ dội hơn.

Vì sao phương pháp hồi quy GLS lại vượt trội hơn phương pháp OLS trong nghiên cứu này? Trên cỡ mẫu lớn gồm 182.805 quan sát, kiểm định Wald và Wooldridge đều cho kết quả p = 0,0000, chứng minh mô hình cố định FEM vi phạm giả định phương sai đồng nhất và không tự tương quan. Phương pháp GLS triệt tiêu hoàn toàn hai khuyết tật này, đảm bảo các ước lượng thu được không bị chệch và có độ tin cậy thống kê 95%.

Kết luận

• Xác lập bằng chứng thực nghiệm vững chắc về tính phân kỳ thời gian: tỉ suất sinh lợi và độ biến động nghịch chiều ở tần suất ngày với hệ số -104,3421 nhưng đồng biến mạnh mẽ ở tần suất tháng (+0,02056) và quý (+0,03020).
• Khẳng định vai trò bình ổn thị giá của quy mô vốn hóa doanh nghiệp qua hệ số âm -0,00000111, đồng thời lượng hóa tác động khuếch đại rủi ro từ đòn bẩy nợ vay với hệ số dương +0,00168.
• Ứng dụng thành công phương pháp ước lượng GLS để xử lý triệt để khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trên bộ dữ liệu bảng 182.805 quan sát của 105 doanh nghiệp niêm yết giai đoạn 2010 - 2016.
• Làm rõ nét đặc thù của thị trường chứng khoán Việt Nam khi hành vi lướt sóng ngắn hạn của nhóm nhà đầu tư cá nhân chiếm hơn 90% số lượng tài khoản đã chi phối trực tiếp động thái giá hàng ngày.
• Mở ra định hướng phát triển mô hình dự báo biến động bất cân xứng EGARCH và GJR-GARCH trong kế hoạch nghiên cứu 12 đến 24 tháng tới để nắm bắt các cú sốc thông tin bất thường.

Công trình là tài liệu khoa học giá trị cao giúp các nhà đầu tư, nhà quản trị danh mục và nhà điều hành thị trường nhận diện chính xác bản chất rủi ro biến động. Độc giả và giới phân tích hãy ứng dụng ngay mô hình hồi quy GLS này vào thực tiễn phân bổ tài sản để nâng cao hiệu suất đầu tư bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TÓNG QUAN ĐÈ TÀI NGHIÊN CỨU 1. LY DO CHON DE TAI Nhiều nhà đầu tư đã nhận thấy, thị trường chứng khoán là nơi có thể mang lại khả năng sinh lời cao cho vốn đầu tư của họ, nhưng đó cũng là nơi đồng tiền dễ bay hơi nhất. Thị trường chứng khoán thay đổi theo từng giây trôi qua. Chính sự biến động của thị trường đã tạo ra kinh nghiệm cho các nhà đầu tư.

Họ luôn tìm hiểu các phương pháp dự báo xu hướng biến động của thị trường để có thể kiếm được lợi nhuận tối ưu. Vì thế, mối liên hệ giữa tỉ suất sinh lợi chứng khoán và độ biến động đã trở thành chủ đề thu hút nhiều nhà nghiên cứu trong nhiều thập kỷ qua. Các bài nghiên cứu đã tìm thây xu hướng chung là khi giá chứng khoán giảm xuống thì độ biến động tỉ suất sinh lợi sẽ tăng (Black, 1976; Christie, 1982; Cheung and Ng, 1992). Tuy nhiên, Duffee (1995) đã tìm thấy bằng chứng là tỉ suất sinh lợi của chứng khoán và độ biến động lợi nhuận chứng khoán có thể có mối tương quan cùng chiều.

Để tìm ra kết quả chính xác cho mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi và độ biến động, các nhà nghiên cứu đã sử dụng nhiều phương pháp phân tích khác nhau. Một số phương pháp nổi bật như mô hình GARCH trung bình (Baillie va DeGennaro, 1990) mô hình hồi quy nhị phân (Chen và Zhou, 2001), mô hình hồi quy gần như không tương quan SUR kết hợp với EGARCH (1,1) (Tabak và Guerra, 2007), mô hình độ biến động ngẫu nhiên trung bình SVM (Koopman và Hol Uspensky, 2002). Các nghiên cứu cũng được thực hiện đa dạng tại các thị trường chứng khoán trên thế giới, có thể kê đến nghiên cứu của Duffee, G. vào năm 1995 thực hiện trên dữ liệu của 2494 doanh nghiệp giao dịch trên sàn chứng khoán New York; nghién ctru cua Koopman, S.

va Hol Uspensky, E. vào năm 2002 tại ba thị trường Hoa Kỳ, Anh Quốc và Nhật Bản; các tác gia Han, Q. vào năm 2012 đã thực hiện nghiên cứu của họ tại thị trường Hàn Quốc. Câu hỏi đặt ra là liệu ở thị trường Việt Nam, mối quan hệ giữa tỉ suất sinh lợi của chứng khoán và độ biến động của chúng có tồn tại và diễn ra theo chiều hướng như thế nào? So với các quốc gia trên thế giới như Hoa Kỳ, Anh Quốc, Nhật Bản.

thị trường chứng khoán Việt Nam còn khá trẻ. Thị trường chứng khoán chỉ mới chính thức ra đời hơn hai mươi năm khi Uỷ ban Chứng khoán Nhà nước được thành lập ngày 28/11/1996 theo Nghị định số 75/CP của Chính phủ. Ngoài ra, thị trường chứng khoán Việt Nam không hiệu quả ở dạng yếu, khi đó, giá chứng khoán thay đổi không ngẫu nhiên (Phạm Đình Long và Nguyễn Thanh Huyền, 2017). Đồng thời, tâm lý đám đông đang chỉ phối thị trường, hành vi của một nhóm nhỏ các nhà đầu tư cũng có thể gây ra tác động cho cả thị trường (Nguyễn Thùy Linh, 201 1).

Từ những lý do đó, bài viết này tập trung nghiên cứu về đề tai “Ti suất sinh lợi của chứng khoán và độ biến động của chúng: Phân tích tại thị trường Việt Nam”. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU Xuất phát từ lý do chọn đề tài, bài viết sẽ tập trung trả lời cho những câu hỏi, đồng thời cũng là mục tiêu nghiên cứu của bài như sau: + Có tồn tại hay không mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi của chứng khoán và độ biến động của chúng tại thị trường Việt Nam? + Nếu có, mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi của chứng khoán và độ biến động của chúng tại thị trường Việt Nam diễn ra theo chiều hướng như thế nào? (Đồng biến, nghịch biến hay là không có sự tương quan?) + Các đặc trưng của doanh nghiệp về quy mô và đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng như thế nào đến độ biến động tỉ suất sinh lợi hay không? 1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Đề xem xét mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi của chứng khoán và độ biến động của chúng tại thị trường Việt Nam, phương pháp tiếp cận của bài chủ yếu dựa trên nghiên cứu của Duffee (1995). Phương pháp ước lượng được sử dụng trong bài là phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) và phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).

Phần mềm hỗ trợ được sử dụng để xác định các kết quả nghiên cứu là phần mém Stata 14. Bài viết tập trung nghiên cứu dữ liệu của các chứng khoán niêm yết tại San Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh và Sàn Giao dịch Chứng khoán Hà Nội. Số lượng mã chứng khoán quan sát là 105 mã.

Thời gian nghiên cứu là giai đoạn từ tháng 01/2010 đến tháng 12/2016. Dữ liệu được lấy theo ngày và được biến đổi trong quá trình phân tích. Dữ liệu thu thập gồm giá đóng cửa của chứng khoán, số lượng cô phiếu lưu hành và giá trị nợ của doanh nghiệp. Dữ liệu được cung cấp từ cơ sở đữ liệu Thomson Reuters tại Việt Nam.

NỘI DUNG BÀI NGHIÊN CỨU Ngoài các phần lời cam đoan, danh mục từ viết tắt, bảng biều, bài nghiên cứu bao gồm năm phần chính như sau: + + + + + Tổng quan về đề tài nghiên cứu; Tóm tắt các bài nghiên cứu trước đây: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu; Thảo luận kết quả nghiên cứu; Rút ra kết luận. ĐÓNG GOP CUA DE TAI Các bài nghiên cứu về mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi của chứng khoán và độ biến động của chúng được thực hiện ở nhiều thị trường chứng khoán khác nhau trên thế giới. Tại thị trường Việt Nam, chủ đề về độ biến động tỉ suất sinh lợi chứng khoán cũng đã được quan tâm trong thời gian qua. Tuy nhiên, các bài nghiên cứu đó chỉ dừng lại ở việc quan sát quan sát mối tương quan này trên dữ liệu hàng ngày hoặc hàng năm, hay quan sát mối tương quan giữa độ biến động tỉ suất sinh lợi và các biến khác như tính thanh khoản, tỉ lệ sở hữu nước ngoài trong doanh nghiệp.

Bài nghiên cứu này được kỳ vọng sẽ đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm cho mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi của chứng khoán và độ biến động của chúng. Mối tương quan trong bài được phân tích theo tần suất hàng ngày, hàng tháng và hàng quý. Từ đó, kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp một cái nhìn bao quát về chiều hướng mối tương quan giữa tỉ suất sinh lợi và độ biến động. Bên cạnh đó, kết quả này cũng được kỳ vọng cung cấp thêm tài liệu có nhiều ý nghĩa thiết thực cho các nhà nghiên cứu lý thuyết, các nhà làm chính sách và các nhà đầu tư trên thị trường.

Đối với nhà hoạch định chính sách, bài nghiên cứu có thể trở thành tài liệu tham khảo để kiểm chứng các điều kiện kinh doanh hiện tại, từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả. Đối với nhà đầu tư, sự hiểu biết về mối quan hệ giữa tỉ suất sinh lợi và độ biến động của chứng khoán giúp họ lựa chọn danh mục chứng khoán tối ưu và dự phòng các rủi ro. CHƯƠNG 2 TONG QUAN CAC NGHIEN CUU TRUOC DAY 2. KHUNG LÝ THUYET LIEN QUAN DEN Ti SUAT SINH LQI VA DO BIEN DONG.

Khái niệm về độ biến động tỉ suất sinh lợi và phương pháp đo lường. Theo cuốn sách “ETF Trading and Investing Strategies (Collection)” của các tac gia Tom Lydon, Leslie N. Masonson, Marvin Appel xuất ban năm 201 1, định nghĩa độ biến động tỉ suất sinh lợi (gọi tắt là độ biến động) là một thước đo sự phân tán tỉ suất sinh lợi chứng khoán hay các chỉ số thị trường. Độ biến động có thê được đo bằng độ lệch chuẩn hoặc phương sai của tỉ suất sinh lợi.

Thông thường, độ biến động càng cao, rủi ro của chứng khoán càng lớn. Khositkulporn (2013) cho rằng độ biến động là một phương pháp trong thống kê dùng đề đo lường xu hướng thay đổi của giá chứng khoán qua thời gian. Nếu giá chứng khoán càng dao động trong một khoảng lớn thì độ biến động càng cao và ngược lại. Độ biến động thường được xem như là một tín hiệu xấu vì nó đại diện cho sự không chắc chắn và rủi ro.

Tuy nhiên, trong trường hợp, nhà đầu tư mua chứng khoán ở giá đáy và bán được ở giá đỉnh thì độ biến động càng lớn càng tốt. Theo Brooks (2014), mô hình đơn giản nhất đo lường độ biến động là thực hiện ước lượng trên các dữ liệu lịch sử. Biến động lịch sử được tính toán đơn giản bằng phương sai (hoặc độ lệch chuẩn) của lợi nhuận trong một giai đoạn lịch sử, và sau đó dự báo biến động cho các giai đoạn trong tương lai. Biến động lịch sử là một mức chuẩn cho việc so sánh khả năng dự báo độ biến động của các mô hình thời gian phức tạp hơn.

Cũng theo Brooks (2014), tất cả các mô hình định giá các quyền chọn tài chính đòi hỏi một sự ước lượng hoặc dự báo về độ biến động như là một biến đầu vào. Với giá của một quyền chọn giao dịch thu được từ dữ liệu giao dịch, có thể dự báo độ biến động trong suốt vòng đời của quyền chọn được hàm ý bởi phương pháp định giá của quyền chọn. Ví dụ, nếu sử dụng mô hình Black-Scholes tiêu chuẩn với điều kiện giá quyền chọn, thời gian đáo hạn, tỉ lệ lãi suất phi rủi ro, giá thực hiện và giá trị hiện tại của tài sản cơ sở đều được xác định cụ thể trong các hợp đồng quyền chọn hoặc có sẵn từ dữ liệu thị trường. Do đó, với tất cả các dữ liệu cho trước này, có thể sử dụng phương pháp số học, để tính toán được độ biến động ngụ ý của quyền chọn.

Độ biến động ngụ ý là dự báo của thị trường về sự biến động tỉ suất sinh lợi của tài sản cơ sở trong suốt vòng đời của quyền chọn. Có một số phương pháp khác nhau đề đo lường độ biến động của tỉ suất sinh lợi chứng khoán từ các dữ liệu lịch sử. Theo tác giả Parkinson (1980): n 1 2 VOL,„ = ¬›3 es d=1 Dựa trên công thức này, Duffee (1995) đã tính độ biến động của tỉ suất sinh lợi chứng khoán như sau: Li va cong su (2011) thi su dụng công thức: 1 n VOLit = TÔ, Inữỷ,) d=1 Theo Chen và cộng sự (2013): if n-1 n VOLie = |=) (ria — MEAN)? d=1 Trong đó VOL;¿ là độ biến động tỉ suất sinh lợi của chứng khoán i, trong khoảng thời gian t; z¡„ là tỉ suất sinh lợi của chứng khoán i vào ngày thứ d; n là số ngày giao dịch của cô phiếu ¡ trong khoảng thời gian t.