Chương 1: Giới thiệu Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây Chương 3: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5: Kết luận 1.9 Tóm tắt luận văn Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu xây dựng các mô hình hồi quy diễn giải mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi bình quân và các biến đặc trưng cho công ty. Tuy nhiên, các biến có mức giải thích mạnh trong các mô hình định giá tài sản thường mang rất ít ý nghĩa trong việc giải thích thêm cho tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục bởi hai lý do: (1) việc đưa thêm một biến mới vào mô hình có thể sẽ khiến pha loãng hệ số ước lượng của các biến sẵn có trong mô hình (2) việc đưa thêm một biến có mức độ giải thích cao vào mô hình sẽ làm pha loãng giá trị của những biến có sẵn TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 4 trong các danh mục cực trị (extreme portfolios) được cấu tạo từ việc sắp xếp các giá trị ước tính của biến phụ thuộc thành nhóm ngũ phân vị. Và khi không có sự giới hạn đối với tỷ trọng danh mục, hệ số Sharpe tối thiểu trong chỉ số thống kê GRS được nghiên cứu bởi Gibbons, Ross, Shanken (1989) đã làm rõ hơn về mức độ tác động của một biến mới đến tỷ suất sinh lợi tăng thêm. Từ đó giúp cho nhà đầu tư có thể lựa chọn danh mục cổ phiếu của mình để nâng cao khả năng đạt được mức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng mong muốn.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 5 Chương 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY Nhiều nghiên cứu về định giá tài sản chỉ ra các biến đặc trưng của công ty có tác động đến tỷ suất sinh lợi bình quân như: quy mô, tỷ số B/M, khuynh hướng giá cổ phiếu, phát hành cổ phiếu. Sự quan trọng của một biến giải thích bất kỳ thường được phán xét thông qua sự phân hóa của dải tỷ suất sinh lợi mà nó tạo ra. Hai dải tỷ suất sinh lợi bình quân thu được từ hai phương trình hồi quy đơn biến giữa hai biến khác nhau.
Dải tỷ suất sinh lợi nào có độ phân hóa lớn hơn cho thấy rằng biến độc lập trong phương trình đó giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi. Điểm lưu ý này thường được thể hiện thông qua sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi giữa nhóm ngũ phân vị hoặc thập phân vị cao nhất và thấp nhất. Đã có nhiều mô hình về tỷ suất sinh lợi được đưa ra trước đây, tuy nhiên sự phân hóa trong tỷ suất sinh lợi bình quân từ mô hình chỉ với một biến mới luôn lớn hơn phần sự phân hóa tăng thêm mà nó đóng góp vào mô hình đa biến. Mục tiêu nghiên cứu của tôi là giải thích mức độ đóng góp tăng thêm của một biến mới (có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi) khi đưa thêm biến mới này vào mô hình sẵn có.
Tôi giải thích điều này dựa trên quan điểm sử dụng các ước lượng của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng theo phương pháp hồi quy Fama - Macbeth (1973) để sắp xếp cổ phiếu thành các danh mục. Mức độ tác động tăng thêm của một biến lên mức độ phân hóa của tỷ suất sinh lợi bình quân từ mô hình hồi quy đa biến thường nhỏ hơn so với mô hình một biến bởi hai lý do. Thứ nhất, một biến giải thích mới thường pha loãng hệ số ước lượng của các biến có sẵn trong mô hình. Sự pha loãng hệ số góc xuất hiện trong mô hình hồi quy hai biến.
Ví dụ: khi các biến giải thích tương quan dương và các hệ số góc có cùng dấu hoặc khi các biến giải thích tương quan âm và các hệ số góc ngược dấu. Điều này làm giảm tác động tăng thêm của một biến lên sự phân hóa của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Thứ hai, sự pha loãng biến nghiên cứu. Việc thêm vào một biến có mức TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 6 giải thích cao luôn làm giảm đi giá trị của các biến giải thích khác trong phân vị lớn nhất và phân vị nhỏ nhất.
Kết quả là, lợi ích tăng lên từ sự thêm vào một biến mới sẽ luôn đi kèm với phần lợi ích giảm xuống từ các biến có sẵn. Nhận định này hết sức rõ ràng. Việc sắp xếp giá trị ước lượng của biến phụ thuộc từ hồi quy một biến cũng tương đương với việc sắp xếp chính biến đó, do đó danh mục có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao và thấp từ mô hình hồi quy một biến sẽ tối ưu hóa sự phân tán trong chính biến giải thích. Một biến mới chỉ có thể làm tăng sự phân tán trong tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng cách thay thế những cổ phiếu trong danh mục cực trị (extreme portfolios) và điều đó làm giảm mức phân tán trong biến gốc.
Điều này cũng đúng cho trường hợp tổng quát với mô hình hồi quy nhiều biến, khi độ phân tán của biến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tăng lên cao cũng ám chỉ sự phân tán nhiều hơn trong các biến ban đầu. Vì thống kê t trong ước lượng của Fama - Macbeth dùng để đo lường liệu một biến cụ thể có tác động đến tỷ suất sinh lợi hay không nên có nhiều ý kiến xung quanh về việc nghiên cứu này tập trung vào sự phân tán của tỷ suất sinh lợi thì có đúng chỗ hay không. Tuy nhiên, một biến có thể có tác động đáng kể đến sự biến động của tỷ suất sinh lợi khi các biến khác không đổi nhưng tác động tăng thêm của biến này đến độ phân tán của tỷ suất sinh lợi giảm đi đáng kể khi xem xét sự biến động đồng thời của tất cả các biến trong một mô hình. Để hiểu được sự kết hợp của các biến như thế nào trong việc tạo ra một tỷ suất sinh lợi sẵn có cho nhà đầu tư, điều tốt nhất là xem xét sự phân tán của tỷ suất sinh lợi trong các danh mục được hình thành từ việc sắp xếp các ước lượng hồi quy khi có và không thêm vào biến giải thích mới.
Bài nghiên cứu này của tôi sẽ xem xét ba nghiên cứu trước đây trong việc sử dụng giá trị ước lượng của biến giải thích để cung cấp bằng chứng về tỷ suất sinh lợi tăng thêm. Thứ nhất, nghiên cứu của Fama and French (2006) xem xét độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân của các danh mục được hình thành từ việc phân chia giá trị ước lượng của biến giải thích. Các tác giả cho rằng: việc thêm vào một biến chỉ làm tăng TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 7 thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi và lí do là ở sự phân chia các cổ phiếu hai danh mục. Thứ hai, nghiên cứu của Lewellen (2011) tìm thấy rằng, mặc dù các cổ phiếu được chia thành 10 danh mục thì việc thêm vào một biến mới cũng tác động rất ít đến việc cải thiện độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân.
Tác giả đã kiểm định các mô hình sử dụng lần lượt ba biến giải thích (quy mô, tỷ số B/M, xu hướng); 7 biến giải thích (ba biến trên và các biến phát hành cổ phiếu, dồn tích, khả năng sinh lời, tăng trưởng tài sản); 15 biến giải thích (7 biến trên cộng với 8 biến khác sẽ được mô tả trong phần phụ lục). Kết quả từ nghiên cứu của tác giả cho thấy: mô hình tăng từ 7 biến lên 15 biến thì mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân tăng thêm không đáng kể. Điều này là vì các biến mới thêm vào không có nhiều ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc. Kết quả này cũng giống với nghiên cứu Fama and French (2006), khi các tác giả sử dụng mô hình hồi quy với 2, 5, 7 và 9 biến giải thích.
Tóm lại, điểm chung trong nghiên cứu của Fama and French (2006) và Lewellen (2011) là không giải thích: vì sao các biến độc lập có mức giải thích mạnh khi thêm vào mô hình lại chỉ làm tăng thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi. Thứ ba, nghiên cứu của Fama and French (2015). Nhóm tác giả thực hiện không nhằm mục đích cung cấp một sự lý giải hoàn chỉnh về việc: làm thế nào các biến độc lập được nêu trong các nghiên cứu trước đây kết hợp với nhau để tạo ra tỷ suất sinh lợi bình quân. Mục tiêu chính là giải quyết hai vấn đề.
Đó là: sự pha loãng của hệ số ước lượng và sự pha loãng giá trị của biến độc lập trong các danh mục cực trị. Điều này sẽ giải thích cho câu hỏi: vì sao những biến tạo ra độ phân tán tỷ suất sinh lợi lớn trong mô hình một biến và có mức giải thích mạnh lại chỉ tạo ra tác động nhỏ trong việc thiết lập danh mục đầu tư khi đối mặt với sự cạnh tranh từ những biến khác. Phần tiếp theo sẽ đề cập sơ lược đến các vấn đề nổi trội kèm theo kết quả thu được trong các nghiên cứu chính yếu được sử dụng trong bài nghiên cứu này. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.1 Nghiên cứu Fama and Macbeth (1973) ➢ Tổng quan lý thuyết Nghiên cứu này của các tác giả kiểm định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro của các công ty đại chúng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán New York.
Nền tảng lý thuyết cho kiểm định của các tác giả là mô hình danh mục hai hệ số và các mô hình cân bằng thị trường dựa trên mô hình hai hệ số này. Các tác giả không thể bác bỏ giả thuyết rằng: việc định giá cổ phiếu niêm yết phản ánh nỗ lực của nhà đầu tư quan ngại rủi ro trong việc nắm giữ các danh mục hiệu quả trên phương diện giá trị kỳ vọng và mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi. Hơn nữa, thuộc tính “trò chơi công bằng” trong hệ số ước lượng và phần dư trong mô hình hồi quy tỷ suất sinh lợi - rủi ro là nhất quán với thị trường tài chính hiệu quả (nơi mà giá cả của cổ phiếu phản ánh một cách đầy đủ thông tin sẵn có). Trong quá trình thiết lập danh mục, nhà đầu tư chỉ quan tâm tác động của một cổ phiếu đến giá trị danh mục ở hai khía cạnh là giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và độ phân tán tỷ suất sinh lợi.
Với giả định tỷ suất sinh lợi tuân theo phân phối chuẩn thì rủi ro của một danh mục p được đo lường bằng độ lệch chuẩn σ(𝑅̃p) của tỷ suất sinh lợi 𝑅̃p.