I. Tác động của nhân tố co moments bậc cao
Nghiên cứu này tập trung vào tác động của nhân tố co-moments bậc cao (bao gồm đồng độ lệch và đồng độ gù) lên tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán tại các nền kinh tế mới nổi. Sử dụng dữ liệu từ 25 thị trường chứng khoán mới nổi trong giai đoạn 2005-2017, nghiên cứu áp dụng mô hình CAPM mở rộng kết hợp với hai nhân tố bậc cao để đo lường rủi ro. Kết quả cho thấy cả ba nhân tố (phần bù thị trường, phần bù đồng độ lệch và phần bù đồng độ gù) đều có tác động đáng kể đến tỷ suất sinh lợi ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Mô hình CAPM mở rộng này cho thấy khả năng giải thích tốt hơn so với mô hình CAPM truyền thống.
1.1. Đồng độ lệch và đồng độ gù
Đồng độ lệch (Co-skewness) và đồng độ gù (Co-kurtosis) là hai nhân tố bậc cao được sử dụng để đo lường rủi ro phi tuyến tính trong phân phối lợi nhuận. Nghiên cứu chỉ ra rằng các nhân tố này có tác động đáng kể đến tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán tại các thị trường mới nổi. Đồng độ lệch phản ánh sự bất đối xứng trong phân phối lợi nhuận, trong khi đồng độ gù đo lường độ nhọn của phân phối. Cả hai nhân tố này đều được sử dụng để cải thiện độ chính xác của mô hình CAPM trong việc dự đoán lợi nhuận.
1.2. Phương pháp hồi quy phân vị
Nghiên cứu áp dụng phương pháp hồi quy phân vị để phân tích tác động của các nhân tố bậc cao tại các mức phân vị khác nhau (q10, q25, q50, q75, q90). Phương pháp này cho phép đánh giá tác động của các nhân tố ở các mức lợi nhuận khác nhau, từ đó cung cấp cái nhìn toàn diện hơn so với phương pháp hồi quy OLS truyền thống. Kết quả cho thấy phương pháp hồi quy phân vị có khả năng giải thích tốt hơn sự biến động của tỷ suất sinh lợi, đặc biệt ở các mức phân vị cao và thấp.
II. Định giá tài sản trên thị trường chứng khoán
Nghiên cứu tập trung vào việc định giá tài sản trên thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi thông qua việc sử dụng mô hình CAPM mở rộng. Kết quả cho thấy mô hình này có khả năng giải thích tốt hơn sự biến động của tỷ suất sinh lợi so với mô hình CAPM truyền thống. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các nhà đầu tư và nhà quản lý chính sách trong việc đưa ra các quyết định đầu tư và xây dựng chính sách phù hợp.
2.1. Mô hình CAPM mở rộng
Mô hình CAPM mở rộng được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm ba nhân tố chính: phần bù thị trường, phần bù đồng độ lệch và phần bù đồng độ gù. Kết quả cho thấy mô hình này có khả năng giải thích tốt hơn sự biến động của tỷ suất sinh lợi so với mô hình CAPM truyền thống. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc kết hợp các nhân tố bậc cao trong việc định giá tài sản trên thị trường chứng khoán.
2.2. Khuyến nghị cho nhà đầu tư
Nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị cho nhà đầu tư trong việc tối đa hóa tỷ suất sinh lợi. Cụ thể, nhà đầu tư nên tăng cường đầu tư vào các thị trường có mức độ đồng lệch cao và giảm thiểu đầu tư vào các thị trường có mức độ đồng độ gù cao. Điều này giúp nhà đầu tư tối ưu hóa danh mục đầu tư và giảm thiểu rủi ro.
III. Thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 25 thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi được phân loại theo MSCI trong giai đoạn 2005-2017. Kết quả cho thấy các nhân tố bậc cao có tác động đáng kể đến tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán tại các thị trường này. Điều này cho thấy sự khác biệt trong cấu trúc rủi ro và lợi nhuận tại các thị trường mới nổi so với các thị trường phát triển.
3.1. Phân tích dữ liệu
Dữ liệu được thu thập từ 25 thị trường chứng khoán mới nổi trong giai đoạn 2005-2017. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo tuần để tránh các hiệu ứng tài chính hành vi như hiệu ứng thứ hai, thứ sáu. Phương pháp hồi quy phân vị được sử dụng để phân tích tác động của các nhân tố bậc cao tại các mức phân vị khác nhau.
3.2. Kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy các nhân tố bậc cao có tác động đáng kể đến tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán tại các thị trường mới nổi. Điều này cho thấy sự cần thiết của việc kết hợp các nhân tố bậc cao trong việc đo lường rủi ro và dự đoán lợi nhuận tại các thị trường này.
