Luận văn: Ứng dụng Fama French 5 yếu tố cho DN công nghiệp VN (ĐH Ngân hàng)

Dưới đây là meta tags cho bài viết "Fama French 5 yếu tố: Ứng dụng cho DN công nghiệp Việt Nam": { "ai_description": "Tìm hiểu phương pháp Fama French 5 yếu

• Tác giả: Dương Đại Phát
• Người hướng dẫn: MSc. Nguyễn Minh Nhật
• Trường học: Banking University of Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Ứng dụng mô hình Fama French 5 yếu tố cho các doanh nghiệp công nghiệp tại Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận văn Cử nhân
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Khám phá Mô hình Fama French 5 yếu tố Chìa khóa định giá cổ phiếu ngành công nghiệp Việt Nam

Trong bối cảnh thị trường tài chính toàn cầu ngày càng phức tạp, việc tìm kiếm một mô hình định giá tài sản hiệu quả là yếu tố then chốt cho nhà đầu tư và doanh nghiệp. Mô hình Fama French, đặc biệt là phiên bản 5 yếu tố, đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ, mở rộng hiểu biết về các nguồn tạo ra lợi suất cổ phiếu. Mô hình này không chỉ dừng lại ở các yếu tố truyền thống mà còn tích hợp thêm các khía cạnh quan trọng khác của doanh nghiệp. Nắm bắt được tầm quan trọng này, việc ứng dụng Fama French 5 yếu tố vào phân tích và định giá các doanh nghiệp công nghiệp niêm yết tại Việt Nam mang lại cái nhìn sâu sắc về động lực lợi suất cổ phiếu, từ đó hỗ trợ đưa ra quyết định đầu tư thông minh và quản lý danh mục hiệu quả. Nghiên cứu tập trung vào 100 công ty sản xuất niêm yết từ năm 2014 đến 2019, sử dụng dữ liệu quý để đảm bảo tính thời sự và độ chính xác. Mục tiêu chính là đánh giá khả năng giải thích lợi suất cổ phiếu của các doanh nghiệp công nghiệp trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

1.1. Bối cảnh và sự ra đời của Mô hình Fama French 5 yếu tố

Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) từng là chuẩn mực, nhưng những nghiên cứu sau đó đã chỉ ra rằng nó không thể giải thích đầy đủ các bất thường trên thị trường. Để khắc phục hạn chế này, Fama và French đã phát triển mô hình 3 yếu tố (1993), bổ sung thêm yếu tố quy mô (SMB) và yếu tố giá trị (HML) vào yếu tố thị trường (MRP). Sau đó, vào năm 2015, Eugene Fama và Kenneth French tiếp tục cải tiến mô hình của mình bằng cách giới thiệu mô hình Fama French 5 yếu tố, thêm vào hai yếu tố mới: yếu tố lợi nhuận (RMW) và yếu tố đầu tư (CMA). Sự bổ sung này nhằm giải thích tốt hơn sự khác biệt trong lợi suất cổ phiếu, đặc biệt là liên quan đến các đặc điểm tài chính của doanh nghiệp. Mục tiêu là cung cấp một khuôn khổ định giá toàn diện hơn, phản ánh chính xác hơn các động lực thực sự của thị trường và hiệu suất của các danh mục đầu tư.

1.2. Các yếu tố cốt lõi trong Mô hình Fama French 5 yếu tố và vai trò của chúng

Mô hình Fama French 5 yếu tố bao gồm các thành phần chính, mỗi yếu tố đại diện cho một nguồn rủi ro hoặc đặc điểm có khả năng giải thích lợi suất cổ phiếu. Các yếu tố này bao gồm:

• Yếu tố Thị trường (MRP – Market Risk Premium): Phần lợi suất vượt trội của thị trường so với lãi suất phi rủi ro. Đây là yếu tố cơ bản, phản ánh rủi ro hệ thống.
• Yếu tố Quy mô (SMB – Small Minus Big): Sự chênh lệch lợi suất giữa cổ phiếu các công ty nhỏ và lớn. Các công ty nhỏ thường có lợi suất cao hơn do rủi ro lớn hơn.
• Yếu tố Giá trị (HML – High Minus Low): Sự chênh lệch lợi suất giữa cổ phiếu có giá trị sổ sách cao so với giá thị trường (value stocks) và cổ phiếu có giá trị sổ sách thấp (growth stocks). Cổ phiếu giá trị thường có lợi suất cao hơn.
• Yếu tố Lợi nhuận (RMW – Robust Minus Weak): Sự chênh lệch lợi suất giữa cổ phiếu của các công ty có lợi nhuận cao và các công ty có lợi nhuận yếu. Các công ty có lợi nhuận mạnh thường được kỳ vọng mang lại lợi suất cao hơn.
• Yếu tố Đầu tư (CMA – Conservative Minus Aggressive): Sự chênh lệch lợi suất giữa cổ phiếu của các công ty đầu tư thận trọng và các công ty đầu tư mạnh. Các công ty đầu tư thận trọng (ít đầu tư hơn) thường có lợi suất cao hơn, điều này có thể liên quan đến kỳ vọng tăng trưởng lợi nhuận trong tương lai. Mỗi yếu tố đóng góp vào việc giải thích sự biến động của lợi suất cổ phiếu, mang lại cái nhìn đa chiều về các động lực thị trường.

II. Tại sao Mô hình Fama French 5 yếu tố lại quan trọng cho DN công nghiệp Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghiệp, luôn tiềm ẩn nhiều yếu tố phức tạp. Sự biến động của nền kinh tế vĩ mô, chính sách ngành, cạnh tranh và đặc thù hoạt động sản xuất đã tạo ra những thách thức đáng kể trong việc định giá tài sản và dự báo lợi suất. Các mô hình định giá truyền thống thường không thể giải thích đầy đủ các yếu tố phi thị trường ảnh hưởng đến lợi suất cổ phiếu công nghiệp. Đây chính là lý do Fama French 5 yếu tố trở nên quan trọng, bởi nó cung cấp một công cụ phân tích mạnh mẽ hơn, giúp nhà đầu tư và các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các động lực ẩn sau hiệu suất của cổ phiếu. Việc áp dụng mô hình này giúp xác định các yếu tố rủi ro và cơ hội cụ thể cho từng nhóm doanh nghiệp, từ đó đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn. Nghiên cứu thực hiện trên 100 công ty sản xuất niêm yết tại HOSE và HNX trong giai đoạn 2014-2019, sử dụng dữ liệu hàng quý, cho thấy khả năng của mô hình này trong việc giải thích lợi suất trung bình theo chuỗi thời gian của các công ty này.

2.1. Thách thức trong định giá cổ phiếu ngành công nghiệp Việt Nam

Ngành công nghiệp tại Việt Nam đa dạng với nhiều lĩnh vực như sản xuất, chế biến, xây dựng, v.v., mỗi lĩnh vực lại có những đặc thù riêng về vòng đời sản phẩm, chu kỳ kinh doanh, cường độ vốn và rủi ro. Việc định giá cổ phiếu trong ngành này gặp nhiều khó khăn do sự biến động lớn của giá nguyên vật liệu, chính sách thương mại, và mức độ phụ thuộc vào thị trường xuất khẩu hoặc nhập khẩu. Ngoài ra, tính minh bạch thông tin tài chính của một số doanh nghiệp có thể chưa cao, gây khó khăn cho việc đánh giá chính xác giá trị nội tại. Các phương pháp định giá truyền thống như chiết khấu dòng tiền (DCF) hay định giá dựa trên bội số (multiples) thường đơn giản hóa các yếu tố này, dẫn đến những dự báo không chính xác. Do đó, cần có một phương pháp tiếp cận toàn diện hơn, như mô hình Fama French 5 yếu tố, để nắm bắt được các khía cạnh phức tạp của thị trường chứng khoán Việt Nam.

2.2. Hạn chế của các mô hình định giá tài sản truyền thống và sự cần thiết của Fama French 5 yếu tố

Các mô hình định giá tài sản truyền thống, như CAPM, tập trung chủ yếu vào yếu tố rủi ro thị trường (beta) để giải thích lợi suất cổ phiếu. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng beta không phải là yếu tố duy nhất hay hiệu quả nhất. Các hiện tượng bất thường trên thị trường như hiệu ứng quy mô (size effect) và hiệu ứng giá trị (value effect) không thể được giải thích bằng CAPM. Điều này dẫn đến nhu cầu về một mô hình toàn diện hơn, có khả năng nắm bắt được nhiều yếu tố ảnh hưởng đến lợi suất. Mô hình Fama French 5 yếu tố ra đời nhằm giải quyết những hạn chế này bằng cách tích hợp thêm các yếu tố liên quan đến đặc điểm tài chính của doanh nghiệp như quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư. Sự bổ sung này giúp mô hình có khả năng giải thích tốt hơn sự khác biệt trong lợi suất cổ phiếu, mang lại cái nhìn sâu sắc hơn cho việc phân tích và dự báo lợi suất cổ phiếu công nghiệp tại Việt Nam.

III. Hướng dẫn ứng dụng Fama French 5 yếu tố vào phân tích doanh nghiệp Việt Nam

Việc ứng dụng Fama French 5 yếu tố vào bối cảnh doanh nghiệp công nghiệp Việt Nam đòi hỏi một quy trình nghiên cứu và phân tích dữ liệu chặt chẽ. Từ việc thu thập thông tin tài chính đến việc xây dựng các danh mục và tính toán các yếu tố, mỗi bước đều cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả. Nghiên cứu thực hiện đã sử dụng dữ liệu quý từ tháng 1 năm 2014 đến tháng 12 năm 2019, tập trung vào 100 công ty sản xuất mới niêm yết trên HOSE và HNX. Dữ liệu này được thu thập từ các nguồn uy tín như Vietstock, Cafef, VnDirect, SBV và các báo cáo thường niên của các doanh nghiệp. Mục tiêu là đánh giá xem liệu Fama French 5 yếu tố có thể giải thích sự biến động lợi suất của các cổ phiếu này mà không tạo ra các lỗi định giá hay không. Phương pháp này cung cấp một khuôn khổ có hệ thống cho các nhà phân tích và nhà đầu tư khi muốn đánh giá hiệu suất của cổ phiếu công nghiệp Việt Nam.

3.1. Thu thập và xử lý dữ liệu tài chính cho Mô hình Fama French 5 yếu tố

Bước đầu tiên và quan trọng nhất trong việc ứng dụng mô hình Fama French 5 yếu tố là thu thập dữ liệu. Nghiên cứu tập trung vào các công ty sản xuất niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sàn Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX). Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu quý, từ tháng 1 năm 2014 đến tháng 12 năm 2019. Các thông tin cần thiết bao gồm: giá đóng cửa chứng khoán, giá trị sổ sách (Book Value - BE), giá trị thị trường (Market Value - MV), lợi nhuận ròng sau thuế, tổng tài sản, và các thông tin liên quan đến trái phiếu đang lưu hành. Nguồn dữ liệu chủ yếu đến từ các nền tảng tài chính uy tín tại Việt Nam như Vietstock, Cafef, VnDirect, Ngân hàng Nhà nước (SBV) và các báo cáo thường niên của chính các công ty. Sau khi thu thập, dữ liệu được xử lý để loại bỏ các công ty có kết quả hoạt động tài chính không ổn định hoặc vi phạm quy định, cuối cùng chọn ra 100 doanh nghiệp phù hợp cho phân tích. Quá trình này đảm bảo tính toàn vẹn và chất lượng của dữ liệu đầu vào cho phân tích Fama French 5 yếu tố.

3.2. Xây dựng các danh mục và tính toán yếu tố Fama French 5 yếu tố

Sau khi dữ liệu được thu thập và xử lý, bước tiếp theo là xây dựng các danh mục cổ phiếu và tính toán các yếu tố của mô hình Fama French 5 yếu tố. Cụ thể, các danh mục được tạo ra dựa trên các đặc điểm như quy mô (MV), giá trị (BE/MV), lợi nhuận (Lợi nhuận ròng sau thuế / Tổng tài sản) và đầu tư (Thay đổi tổng tài sản). Các công ty được xếp hạng và chia thành các nhóm (ví dụ: nhỏ/lớn, giá trị/tăng trưởng, lợi nhuận mạnh/yếu, đầu tư thận trọng/mạnh). Từ các danh mục này, năm yếu tố chính sẽ được tính toán:

• MRP: Lợi suất thị trường trừ đi lợi suất phi rủi ro.
• SMB: Chênh lệch lợi suất giữa danh mục cổ phiếu nhỏ và lớn.
• HML: Chênh lệch lợi suất giữa danh mục cổ phiếu giá trị cao và thấp.
• RMW: Chênh lệch lợi suất giữa danh mục cổ phiếu có lợi nhuận cao và lợi nhuận yếu.
• CMA: Chênh lệch lợi suất giữa danh mục cổ phiếu đầu tư thận trọng và đầu tư mạnh. Việc xây dựng các danh mục và tính toán yếu tố một cách chính xác là điều cần thiết để đảm bảo rằng mô hình có thể phản ánh đúng các động lực của lợi suất cổ phiếu công nghiệp trên thị trường Việt Nam.

IV. Kết quả nghiên cứu Fama French 5 yếu tố phản ánh lợi suất cổ phiếu DN công nghiệp Việt Nam ra sao

Nghiên cứu ứng dụng Fama French 5 yếu tố cho các doanh nghiệp công nghiệp niêm yết tại Việt Nam đã mang lại những kết quả quan trọng, cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực đằng sau lợi suất cổ phiếu. Bằng việc phân tích 100 công ty sản xuất từ năm 2014 đến 2019, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp hồi quy và kiểm định Gibbons et al. (1989) GRS F-test để đánh giá khả năng giải thích của mô hình. Kết quả cho thấy yếu tố thị trường (MRP) có vai trò đáng kể trong tất cả các danh mục được sắp xếp, khẳng định tầm quan trọng của rủi ro hệ thống. Điều này phù hợp với lý thuyết tài chính cơ bản rằng biến động thị trường chung là yếu tố chủ chốt ảnh hưởng đến lợi suất. Đặc biệt, yếu tố quy mô (SMB) cũng đóng góp đáng kể, thậm chí vượt trội hơn so với ba yếu tố còn lại (HML, RMW, CMA). Những phát hiện này gợi ý rằng các nhà đầu tư vào cổ phiếu công nghiệp Việt Nam nên đặc biệt chú ý đến rủi ro thị trường và quy mô doanh nghiệp khi xây dựng chiến lược đầu tư. Quan trọng hơn, lợi suất trung bình theo chuỗi thời gian của các công ty này có thể được giải thích bởi các biến của Fama French 5 yếu tố mà không tạo ra các lỗi định giá (pricing errors), điều này củng cố tính ứng dụng của mô hình trong bối cảnh Việt Nam. Các kết quả này cung cấp cơ sở vững chắc cho các nhà đầu tư và nhà quản lý quỹ trong việc ra quyết định.

4.1. Vai trò của yếu tố thị trường MRP và yếu tố quy mô SMB trong lợi suất cổ phiếu

Trong nghiên cứu về ứng dụng mô hình Fama French 5 yếu tố cho doanh nghiệp Việt Nam, yếu tố thị trường (MRP) đã được xác định là một yếu tố quan trọng, có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích lợi suất của tất cả các danh mục đầu tư. Điều này nhấn mạnh rằng rủi ro chung của thị trường là một động lực cơ bản cho sự biến động của lợi suất cổ phiếu công nghiệp. Khi thị trường chung biến động tích cực, các cổ phiếu công nghiệp có xu hướng tăng theo và ngược lại. Bên cạnh đó, yếu tố quy mô (SMB) cũng cho thấy vai trò đáng kể. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các công ty có quy mô nhỏ (small firms) thường mang lại lợi suất cao hơn so với các công ty lớn (big firms), một hiện tượng thường thấy trên các thị trường mới nổi. Theo abstract của nghiên cứu, "yếu tố MRP (market component) thực sự là một yếu tố chuyên nghiệp đáng kể trong tất cả các danh mục và SMB đóng một vai trò tốt hơn ba yếu tố còn lại." Điều này có nghĩa là rủi ro và tiềm năng tăng trưởng của các doanh nghiệp nhỏ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình lợi suất, cung cấp những gợi ý quý báu cho các nhà đầu tư trong việc lựa chọn cổ phiếu.

4.2. Khả năng giải thích của Fama French 5 yếu tố đối với lợi suất và thách thức định giá

Một trong những phát hiện nổi bật của nghiên cứu là khả năng của mô hình Fama French 5 yếu tố trong việc giải thích lợi suất trung bình theo chuỗi thời gian của các doanh nghiệp sản xuất niêm yết tại Việt Nam mà không tạo ra các lỗi định giá đáng kể. Điều này được kiểm định thông qua kiểm định GRS F-test của Gibbons et al. (1989), một công cụ quan trọng để đánh giá tính hiệu quả của một danh mục đầu tư cho trước. "Kết quả cho thấy lợi suất trung bình theo chuỗi thời gian của các công ty này có thể được định nghĩa bởi các biến Fama French 5 yếu tố mà không tạo ra lỗi định giá." Điều này khẳng định rằng mô hình có thể nắm bắt được các đặc điểm quan trọng của lợi suất cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, vượt qua các hạn chế của các mô hình định giá đơn giản hơn. Tuy nhiên, mặc dù MRP và SMB có ý nghĩa lớn, vai trò của HML, RMW và CMA có thể cần được xem xét thêm trong bối cảnh đặc thù của Việt Nam, đặc biệt là khi so sánh với các thị trường phát triển. Việc không có lỗi định giá là một tín hiệu tích cực, cho thấy mô hình này là một công cụ đáng tin cậy cho các nhà đầu tư.

V. Tiềm năng và giới hạn của Fama French 5 yếu tố trong bối cảnh Việt Nam

Ứng dụng Fama French 5 yếu tố tại thị trường Việt Nam đã chứng minh tiềm năng to lớn trong việc cung cấp một khuôn khổ định giá và phân tích lợi suất cổ phiếu toàn diện hơn. Mô hình này không chỉ giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các yếu tố rủi ro và lợi nhuận mà còn hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc đánh giá giá trị của chính mình trên thị trường. Tuy nhiên, như mọi mô hình tài chính, Fama French 5 yếu tố cũng có những giới hạn nhất định khi áp dụng vào một thị trường mới nổi như Việt Nam, với những đặc thù về cấu trúc doanh nghiệp, quy định pháp lý và hành vi nhà đầu tư. Việc nhận diện cả tiềm năng và giới hạn là cần thiết để tối ưu hóa việc sử dụng mô hình, từ đó phát triển các chiến lược đầu tư và nghiên cứu tài chính hiệu quả hơn. Nghiên cứu cung cấp một cái nhìn sâu sắc về cách các yếu tố như MRP và SMB ảnh hưởng đến lợi suất, đồng thời mở ra hướng đi cho các nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện mô hình trong bối cảnh cụ thể của thị trường chứng khoán Việt Nam.

5.1. Giá trị ứng dụng thực tiễn cho nhà đầu tư và doanh nghiệp công nghiệp Việt Nam

Đối với các nhà đầu tư cá nhân và tổ chức, mô hình Fama French 5 yếu tố cung cấp một công cụ mạnh mẽ để phân tích và lựa chọn cổ phiếu. Việc nhận diện được vai trò của yếu tố quy mô (SMB) và yếu tố thị trường (MRP) giúp nhà đầu tư xây dựng các danh mục đầu tư cân bằng, có khả năng tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên mức độ chấp nhận rủi ro. Chẳng hạn, một chiến lược có thể tập trung vào các công ty nhỏ với tiềm năng tăng trưởng cao hoặc các cổ phiếu có giá trị, được định giá thấp hơn giá trị nội tại. Đối với các doanh nghiệp công nghiệp, việc hiểu được các yếu tố ảnh hưởng đến lợi suất cổ phiếu của mình giúp họ có cái nhìn rõ hơn về giá trị thị trường, từ đó đưa ra các quyết định về huy động vốn, tái cấu trúc hoặc chiến lược tăng trưởng phù hợp. Mô hình này cũng hỗ trợ các nhà quản lý trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động và định vị cạnh tranh trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện Mô hình Fama French trong bối cảnh Việt Nam

Mặc dù nghiên cứu đã chứng minh tính hữu ích của Fama French 5 yếu tố tại Việt Nam, vẫn còn nhiều hướng để phát triển và hoàn thiện mô hình. Một hướng nghiên cứu tiềm năng là mở rộng phạm vi dữ liệu, không chỉ về số lượng công ty mà còn về thời gian nghiên cứu, để kiểm tra tính ổn định của các yếu tố trong các giai đoạn kinh tế khác nhau. Việc so sánh kết quả giữa các ngành công nghiệp khác nhau, không chỉ giới hạn trong ngành sản xuất, cũng sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện hơn. Ngoài ra, việc nghiên cứu sâu hơn về vai trò của các yếu tố HML (giá trị), RMW (lợi nhuận), và CMA (đầu tư) trong bối cảnh Việt Nam, có thể bằng cách điều chỉnh cách tính các biến này cho phù hợp với đặc thù kế toán và kinh doanh của doanh nghiệp Việt Nam, là điều cần thiết. Việc tích hợp thêm các yếu tố đặc thù của thị trường mới nổi hoặc các yếu tố hành vi cũng có thể làm phong phú thêm mô hình Fama French, nâng cao khả năng dự báo và giải thích lợi suất cổ phiếu công nghiệp Việt Nam.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường tài chính và hệ thống ngân hàng giữ vai trò huyết mạch trong nền kinh tế quốc dân. Đối với mọi chủ thể tham gia thị trường, từ nhà đầu tư cá nhân đến các định chế đầu tư chuyên nghiệp, mục tiêu trọng tâm luôn là tối ưu hóa tỷ suất sinh lời trên cơ sở kiểm soát và lượng hóa các mức độ rủi ro tương ứng. Giá cổ phiếu của doanh nghiệp thường xuyên biến động để phản ánh giá trị thị trường thực tế, đòi hỏi các nhà phân tích phải kiểm tra thấu đáo lịch sử hoạt động, rủi ro và các yếu tố nền tảng định hình kết quả tương lai.

Lịch sử phát triển của các lý thuyết định giá tài sản tài chính đã trải qua hơn nửa thế kỷ. Khởi đầu từ giữa thập niên 1960 với Mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM) của William Sharpe (1964), John Lintner (1965) và Jan Mossin (1968), tỷ suất sinh lời kỳ vọng chỉ được đo lường duy nhất qua hệ số Beta rủi ro thị trường. Tuy nhiên, nhiều bằng chứng thực nghiệm sau đó từ Basu (1977) và Rolf W. Banz (1981) đã chỉ ra những khiếm khuyết lớn của CAPM khi hệ số Beta đơn lẻ không đủ khả năng giải thích biến động lợi suất thực tế. Nhằm khắc phục hạn chế này, Eugene Fama và Kenneth French (1993) đã phát triển mô hình 3 nhân tố bổ sung biến Quy mô (SMB) và Giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML). Tiếp đó, Mark Carhart (1997) mở rộng thành mô hình 4 nhân tố với biến Quán tính giá (WML). Đến năm 2015, trên cơ sở các nghiên cứu của Novy-Marx (2013) và Aharoni, Grundy, Zeng (2013), Fama và French chính thức công bố mô hình 5 nhân tố, bổ sung thêm hai nhân tố mới là Khả năng sinh lời (RMW) và Đầu tư (CMA).

Tại thị trường chứng khoán Việt Nam, nhóm doanh nghiệp ngành sản xuất – công nghiệp chiếm tỷ trọng lớn trong nền kinh tế nhưng việc áp dụng các mô hình định giá tài sản đa nhân tố vẫn còn thiếu tính đồng thuận. Các nghiên cứu trước đây như Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang (2014), Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014), Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016), hay Huỳnh Ngọc Minh Trâm (2017) đưa ra các kết luận không đồng nhất về vai trò của từng nhân tố khi chuyển từ mô hình 3 nhân tố sang mô hình 5 nhân tố. Xuất phát từ thực tế đó, khóa luận tốt nghiệp cử nhân ngành Tài chính – Ngân hàng của tác giả Dương Đại Phát tại Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh tập trung kiểm định mô hình Fama-French 5 nhân tố đối với các doanh nghiệp công nghiệp niêm yết.

Mục tiêu nghiên cứu

Văn bản xác định 3 mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Phân tích tác động của mô hình 5 nhân tố (gồm thị trường, quy mô, giá trị, khả năng sinh lời và đầu tư) đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu ngành công nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
2. Mô tả mô hình định giá tài sản thích hợp và phản ánh sự biến động tỷ suất sinh lời của thị trường vốn Việt Nam một cách chi tiết và rõ ràng.
3. Đề xuất các hàm ý, giải pháp cho chủ doanh nghiệp, nhà đầu tư và các bên liên quan nhằm nâng cao hiệu quả quản trị danh mục đầu tư.

Câu hỏi nghiên cứu

Khóa luận đặt ra 3 câu hỏi nghiên cứu:

1. Tỷ số giá trị sổ sách trên thị trường (B/M), khả năng sinh lời, quy mô doanh nghiệp, phần bù rủi ro thị trường và rủi ro đầu tư có tác động như thế nào đến tỷ suất sinh lời của danh mục (tương quan thuận hay nghịch)?
2. Mô hình Fama-French 5 nhân tố có phải là phương pháp đầy đủ để giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời trên thị trường cổ phiếu Việt Nam hay không?
3. Tại sao các nhà đầu tư cần tận dụng các kết quả phân tích định lượng này để gia tăng giá trị vốn và giảm thiểu rủi ro đầu tư?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Tỷ suất sinh lời kỳ vọng và các nhân tố định giá tài sản thuộc mô hình Fama-French 5 nhân tố (MRP, SMB, HML, RMW, CMA) áp dụng cho nhóm cổ phiếu ngành công nghiệp.
• Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 100 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành sản xuất/công nghiệp niêm yết trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX). Khóa luận loại trừ các doanh nghiệp tài chính, ngân hàng, công ty chứng khoán và công ty bảo hiểm do tính chất đặc thù của cấu trúc báo cáo tài chính.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 6 năm từ tháng 01/2014 đến tháng 12/2019, sử dụng dữ liệu theo tần suất quý.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Khóa luận xây dựng nền tảng dựa trên Lý thuyết Định giá Kinh doanh chênh lệch (Arbitrage Pricing Theory - APT) của Stephen Ross (1976), mô hình chiết khấu cổ tức và nguyên lý định giá doanh nghiệp của Miller & Modigliani (1961), kết hợp cùng tiến trình phát triển từ CAPM, Fama-French 3 nhân tố (1993), Carhart 4 nhân tố (1997) đến mô hình Fama-French 5 nhân tố (2015).

Phương trình hồi quy chuỗi thời gian của mô hình 5 nhân tố được xác lập như sau:

$$R_{it} - R_{ft} = \alpha_i + \beta_{i1}(R_{mt} - R_{ft}) + \beta_{i2}SMB_t + \beta_{i3}HML_t + \beta_{i4}RMW_t + \beta_{i5}CMA_t + e_{it}$$

Trong đó:

• $R_{it}$: Tỷ suất sinh lời của danh mục đầu tư $i$ tại quý $t$.
• $R_{ft}$: Tỷ suất sinh lời phi rủi ro tại quý $t$, tính bằng lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn 1 năm do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV) phát hành, quy đổi về mức quý ($R_{ft} = \text{Lãi suất năm} / 4$).
• $R_{mt} - R_{ft}$ ($MRP_t$): Phần bù rủi ro thị trường tại quý $t$, tính toán dựa trên biến động của chỉ số VN-Index.
• $SMB_t$ (Small Minus Big): Phần bù quy mô, chênh lệch lợi suất giữa danh mục cổ phiếu quy mô nhỏ và danh mục cổ phiếu quy mô lớn.
• $HML_t$ (High Minus Low): Phần bù giá trị, chênh lệch lợi suất giữa danh mục cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) cao và thấp.
• $RMW_t$ (Robust Minus Weak): Phần bù khả năng sinh lời, chênh lệch lợi suất giữa danh mục cổ phiếu có khả năng sinh lời hoạt động cao (ROE vững mạnh) và yếu.
• $CMA_t$ (Conservative Minus Aggressive): Phần bù đầu tư, chênh lệch lợi suất giữa danh mục cổ phiếu có mức độ mở rộng tài sản thận trọng và năng động.
• $\alpha_i$: Hệ số chặn đại diện cho sai số định giá của mô hình đối với danh mục $i$.
• $\beta_{ij}$: Hệ số độ nhạy cảm của danh mục đối với từng nhân tố rủi ro.
• $e_{it}$: Sai số ngẫu nhiên của mô hình tại quý $t$.

Phương pháp phân loại và hình thành danh mục (2x3 Bivariate Sorting)

Tác giả áp dụng kỹ thuật phân loại 2x3 độc lập theo hướng dẫn của Fama và French (2015) để tạo ra 18 danh mục đầu tư:

1. Phân loại Quy mô và Giá trị (Size - B/M): Chia cổ phiếu thành 2 nhóm Quy mô (Nhỏ - S và Lớn - B dựa trên giá trị trung vị của vốn hóa thị trường) và 3 nhóm B/M (Cao - H thuộc 40% cao nhất, Trung bình - N thuộc 20% giữa, Thấp - L thuộc 40% thấp nhất), tạo thành 6 danh mục: SH, SN, SL, BH, BN, BL.
2. Phân loại Quy mô và Khả năng sinh lời (Size - OP): Kết hợp 2 nhóm Quy mô với 3 nhóm Khả năng sinh lời theo ROE (Vững mạnh - R thuộc top 40%, Trung bình - N thuộc 20% giữa, Yếu - W thuộc 40% thấp nhất), tạo thành 6 danh mục: SR, SN, SW, BR, BN, BW.
3. Phân loại Quy mô và Đầu tư (Size - Inv): Kết hợp 2 nhóm Quy mô với 3 nhóm Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (Thận trọng - C thuộc 40% thấp nhất, Trung bình - N thuộc 20% giữa, Năng động - A thuộc 40% cao nhất), tạo thành 6 danh mục: SC, SN, SA, BC, BN, BA.

Công thức xác định các nhân tố độc lập được tổng hợp như sau:

Nhân tố	Công thức xác định từ các danh mục thành phần
SMB	$\frac{(SH + SN + SL + SR + SN + SW + SC + SN + SA)}{9} - \frac{(BH + BN + BL + BR + BN + BW + BC + BN + BA)}{9}$
HML	$\frac{(SH + BH)}{2} - \frac{(SL + BL)}{2}$
RMW	$\frac{(SR + BR)}{2} - \frac{(SW + BW)}{2}$
CMA	$\frac{(SC + BC)}{2} - \frac{(SA + BA)}{2}$

Quy trình và công cụ phân tích

Nghiên cứu triển khai quy trình 6 bước: (1) Thu thập dữ liệu báo cáo tài chính và giá đóng cửa; (2) Xử lý các chỉ tiêu tài chính và tỷ suất sinh lời; (3) Phân chia và thiết lập 18 danh mục; (4) Tính toán giá trị 5 nhân tố chuỗi thời gian; (5) Thực hiện hồi quy OLS và các kiểm định chẩn đoán mô hình; (6) Phân tích kết quả và đề xuất khuyến nghị.

Công cụ sử dụng gồm phần mềm Stata 13 để chạy các mô hình hồi quy và kiểm định thống kê; Microsoft Excel dùng để tổng hợp và trích xuất dữ liệu thô. Các nguồn số liệu bao gồm cổng thông tin Vietstock, Cafef, VNDirect và website Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu (Introduction)

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam cần công cụ định lượng đáng tin cậy để dự báo lợi suất và quản trị danh mục. Chương này xác định rõ mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu (100 công ty công nghiệp niêm yết), phạm vi thời gian (2014–2019), phương pháp luận định lượng tổng quát, những đóng góp mới của đề tài và kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Tổng quan nghiên cứu và các nghiên cứu trước đây (Literature Review and Previous Researches)

Chương 2 phân tích có hệ thống các lý thuyết định giá tài sản từ nền tảng APT (Ross, 1976), mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama-French (1993), mô hình 4 nhân tố Carhart (1997) đến mô hình 5 nhân tố Fama-French (2015).

Tác giả tổng hợp bức tranh thực nghiệm toàn cầu chia thành ba nhóm:

• Thị trường phát triển: Nghiên cứu tại Mỹ của Ferson & Harvey (1999) và Zhu (2016); tại Nhật Bản của Daniel, Titman, Wei (2001) và Keiichi Kubota, Hitoshi Takehara (2017); tại Pháp của Souad Ajili (2002); tại Úc của Chiah và cộng sự (2016).
• Thị trường mới nổi/đang phát triển: Nghiên cứu 12 nước châu Âu của Heston, Rouwenhorst, Wessels (1999); tại Trung Quốc của Grace Xing Hu và cộng sự (2018); tại Ấn Độ của Harshita và cộng sự (2015); tại Thổ Nhĩ Kỳ của Songül Kakilli Acaravci và Yunus Karaomer (2017).
• Thị trường Việt Nam: Các nghiên cứu của Trương Đông Lộc & Dương Thị Hoàng Trang (2014), Võ Hồng Đức & Mai Duy Tân (2014), Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016), Huỳnh Ngọc Minh Trâm (2017).

Từ việc tổng kết các công trình trên, chương 2 chỉ ra khoảng trống nghiên cứu (Research Gap): còn ít công trình tập trung chuyên biệt vào ngành công nghiệp sử dụng tần suất dữ liệu quý kết hợp kiểm định GRS-F để đánh giá tính hoàn thiện của mô hình 5 nhân tố tại Việt Nam.

Chương 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu (Data and Methodology)

Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp xây dựng dữ liệu và các bước kiểm định kinh tế lượng:

• Tiêu chí lựa chọn mẫu 100 công ty sản xuất liên tục trong giai đoạn 2014–2019.
• Định nghĩa toán học và công thức tính toán của các biến: Lợi suất cổ phiếu ($R_i$), Lợi suất thị trường ($R_m$), Lãi suất phi rủi ro ($R_f$), Quy mô (Size = Vốn hóa thị trường), Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M), Khả năng sinh lời (OP tính bằng ROE), và Mức độ đầu tư (Inv tính bằng tốc độ tăng trưởng tổng tài sản).
• Quy trình phân loại 2x3 để hình thành 18 danh mục kiểm định và công thức tính 4 nhân tố chênh lệch (SMB, HML, RMW, CMA).
• Thiết lập hệ thống giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_5$) về mối tương quan đồng biến giữa các nhân tố với tỷ suất sinh lời danh mục.
• Trình bày cơ chế của Kiểm định White kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) và Kiểm định GRS-F (Gibbons, Ross, and Shanken, 1989) để đánh giá giả thuyết đồng thời bằng 0 của các hệ số chặn $\alpha_i$ ($H_0: \alpha_1 = \alpha_2 = ... = \alpha_N = 0$).

Chương 4: Kết quả thực nghiệm (Empirical Results)

Chương 4 công bố toàn bộ các phát hiện định lượng:

• Thống kê mô tả: Thứ tự giá trị trung bình phần bù lợi suất quý của các nhân tố sắp xếp từ lớn đến nhỏ là $MRP > RMW > CMA > SMB > HML$. Độ lệch chuẩn của các chuỗi dữ liệu ở mức tương đối thấp, dao động quanh giá trị trung bình (trong đó SMB có độ lệch chuẩn nhỏ nhất, MRP đạt 0.0756).
• Ma trận tương quan: Hệ số tương quan cao nhất xuất hiện giữa danh mục thị trường và nhân tố HML (63.39%). Tương quan giữa RMW và SMB ở mức thấp. Các hệ số tương quan giữa các biến giải thích không quá cao, đảm bảo tính độc lập tương đối.
• Kiểm định Đa cộng tuyến (VIF): Hệ số VIF cao nhất là 1.87, VIF trung bình đạt 1.49 (nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng 10), xác nhận mô hình hoàn toàn không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Kết quả hồi quy OLS 18 danh mục:
  • Hệ số rủi ro thị trường ($MRP$) có ý nghĩa thống kê dương trên 17/18 danh mục (ngoại trừ RMW-BN), hệ số dao động từ 0.391 đến 1.321.
  • Nhân tố Quy mô ($SMB$) có ý nghĩa thống kê trên 11/18 danh mục (ở mức 1% và 5%, riêng CMA-BN có ý nghĩa ở mức 10%), hệ số biến thiên từ -1.286 (ở SMB-BN) đến giá trị dương cao ở SMB-SH.
  • Nhân tố Giá trị ($HML$) có ý nghĩa thống kê trên 5/18 danh mục; 13 danh mục còn lại không có ý nghĩa thống kê.
  • Nhân tố Khả năng sinh lời ($RMW$) có ý nghĩa thống kê trên 33% tổng số danh mục (6/18 danh mục).
  • Nhân tố Đầu tư ($CMA$) chỉ có ý nghĩa thống kê ở một số ít danh mục như CMA-SC, SN và BA.
• Kiểm định khuyết tật và hiệu định giá:
  • Kiểm định White cho giá trị $p = 0.9091 > 0.10$, chấp nhận giả thuyết $H_0$ (không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi).
  • Kiểm định GRS-F đạt giá trị thống kê $GRS\text{-}F = 1.21$ với giá trị $p > 0.05$, chấp nhận giả thuyết $H_0$ (các hệ số chặn $\alpha_i$ đồng thời bằng 0). Hệ số $R^2$ trung bình của các mô hình đạt 0.6581 (Adj $R^2$ đạt 0.48).

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị (Conclusion and Recommendations)

Chương 5 đúc kết các kết luận thực nghiệm từ chương 4, khẳng định mô hình Fama-French 5 nhân tố phù hợp để giải thích lợi suất cổ phiếu ngành công nghiệp tại Việt Nam. Đồng thời, tác giả đưa ra các hệ thống khuyến nghị thực tiễn cho nhà đầu tư, nhà quản lý doanh nghiệp và các nhà hoạch định chính sách; nêu rõ các hạn chế về quy mô dữ liệu, phương pháp phân nhóm và gợi mở hướng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Bảng tổng hợp các chỉ số kiểm định thống kê và kinh tế lượng

Chỉ tiêu / Kiểm định	Giá trị thực nghiệm	Ý nghĩa / Kết luận
Thứ tự phần bù rủi ro trung bình	$MRP > RMW > CMA > SMB > HML$	Phần bù thị trường lớn nhất; phần bù giá trị (HML) thấp nhất trong mẫu
Đa cộng tuyến (VIF)	VIF Max = 1.87; VIF Mean = 1.49	Chấp nhận mô hình; không có hiện tượng đa cộng tuyến ($VIF < 10$)
Kiểm định White (Phương sai thay đổi)	$p\text{-value} = 0.9091$ ($> 0.10$)	Chấp nhận $H_0$; mô hình có phương sai sai số đồng nhất (Homoskedasticity)
Kiểm định GRS-F (Gibbons et al., 1989)	$GRS\text{-}F = 1.21$; $p\text{-value} > 0.05$	Chấp nhận $H_0$ ($\alpha_i = 0$); mô hình giải thích trọn vẹn sai số định giá
Hệ số xác định trung bình ($R^2$)	$R^2 \text{ trung bình} = 0.6581$	Mô hình 5 nhân tố giải thích được 65.81% biến động lợi suất danh mục
Độ nhạy nhân tố Thị trường ($MRP$)	Ý nghĩa trên 17/18 danh mục	Nhân tố chi phối mạnh nhất đến lợi suất cổ phiếu công nghiệp
Độ nhạy nhân tố Quy mô ($SMB$)	Ý nghĩa trên 11/18 danh mục	Cổ phiếu quy mô nhỏ mang lại lợi suất cao hơn nhóm quy mô lớn
Độ nhạy nhân tố Giá trị ($HML$)	Ý nghĩa trên 5/18 danh mục	13 danh mục không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
Độ nhạy nhân tố Sinh lời ($RMW$)	Ý nghĩa trên 33% danh mục	Danh mục ROE cao có tỷ suất sinh lời vượt trội danh mục ROE yếu
Độ nhạy nhân tố Đầu tư ($CMA$)	Ý nghĩa yếu, chỉ ở SC, SN, BA	Tác động mờ nhạt, có thể lược bỏ để xây dựng mô hình rút gọn

Các đề xuất và khuyến nghị từ tác giả

1. Khuyến nghị về mô hình áp dụng: Do nhân tố Đầu tư ($CMA$) thể hiện vai trò rất yếu và có thể dư thừa, các nhà phân tích có thể sử dụng mô hình rút gọn 4 nhân tố gồm $MRP, SMB, HML, RMW$ để vừa đảm bảo độ cô đọng, vừa duy trì năng lực giải thích thị trường.
2. Khuyến nghị cho nhà đầu tư:
   • Khi phần bù quy mô giữa nhóm nhỏ và lớn mở rộng, nhà đầu tư nên thực hiện chiến lược bán cổ phiếu vốn hóa lớn và mua cổ phiếu vốn hóa nhỏ.
   • Ưu tiên mua cổ phiếu có tỷ số B/M cao và bán cổ phiếu có B/M thấp khi thị trường có xu hướng tăng giá.
   • Theo dõi khoảng cách tỷ suất sinh lời giữa nhóm doanh nghiệp có ROE vững mạnh (Robust OP) và ROE yếu (Weak OP); nếu khoảng cách này thu hẹp, nên bán nhóm cổ phiếu yếu và mua nhóm cổ phiếu có khả năng sinh lời cao.
   • Thận trọng với các số liệu lợi nhuận kế toán công bố vì có nguy cơ bị thổi phồng; cần phân tích sâu các yếu tố cơ bản thay vì chỉ chạy theo hiệu ứng thông tin.
3. Khuyến nghị cho doanh nghiệp công nghiệp: Các doanh nghiệp quy mô lớn có tỷ số B/M cao cần chủ động kiểm soát cấu trúc tài sản và nợ để hạn chế phụ thuộc vào biến động thị trường chứng khoán; duy trì biên lợi nhuận hoạt động vững chắc để giảm thiểu rủi ro thị trường và rủi ro định giá.

Đóng góp của đề tài

Khóa luận đã kiểm chứng thực nghiệm mô hình định giá 5 nhân tố Fama-French cho riêng phân khúc ngành sản xuất – công nghiệp tại Việt Nam trong giai đoạn 2014–2019. Bằng việc kết hợp kỹ thuật phân loại 2x3 hình thành 18 danh mục và thực hiện kiểm định GRS-F, tác giả chứng minh được rằng mô hình 5 nhân tố không tạo ra sai số định giá nghiêm trọng trên chuỗi dữ liệu quý, đồng thời làm rõ sự vượt trội của nhân tố quy mô và thị trường so với nhân tố đầu tư.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

• Quy mô mẫu và độ dài thời gian: Dữ liệu nghiên cứu chỉ giới hạn trong 6 năm (2014–2019) với 100 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành công nghiệp. Mẫu nghiên cứu tương đối nhỏ, chưa bao quát toàn bộ các nhóm ngành khác trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Phương pháp phân loại danh mục: Khóa luận mới chỉ áp dụng duy nhất cấu trúc phân loại 2x3 (Bivariate sort) mà chưa đối chiếu với các phương án phân nhóm khác như 2x2 hay 2x2x2x2 theo khuyến nghị của Fama và French (2015).
• Kỹ thuật kinh tế lượng: Nghiên cứu tập trung vào hồi quy chuỗi thời gian và kiểm định GRS-F, chưa thực hiện hồi quy 2 bước Fama-MacBeth dạng dữ liệu chéo (cross-sectional regression) hoàn chỉnh.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng phân nhóm danh mục theo các mức vốn hóa chi tiết hơn (Small-cap, Mid-cap, Large-cap) để kiểm tra hiện tượng phân khúc thị trường.
• Thử nghiệm biến khả năng sinh lời dựa trên dòng tiền mặt (Cash profitability) thay thế cho lợi nhuận hoạt động/ROE theo đề xuất của Fama và French (2016).
• Tích hợp thêm các biến số tài chính cơ bản khác như ROA, EBIT vào các mô hình định giá mở rộng tại Việt Nam.

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Tham khảo phương pháp xây dựng danh mục đầu tư theo kỹ thuật phân loại 2x3 (Size - B/M, Size - OP, Size - Inv) và cách tính toán các biến chuỗi thời gian SMB, HML, RMW, CMA trên phần mềm Stata và Excel.
• Người làm nghiên cứu về định giá tài sản (Asset Pricing): Tham khảo quy trình thực hiện kiểm định hiệu quả danh mục GRS-F (Gibbons, Ross, Shanken, 1989) và các kiểm định chẩn đoán phương sai sai số thay đổi (White test), kiểm định đa cộng tuyến (VIF).
• Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Vận dụng các phát hiện thực nghiệm về đặc tính sinh lời của nhóm cổ phiếu quy mô nhỏ, cổ phiếu giá trị (B/M cao) và cổ phiếu có ROE cao để xây dựng chiến lược phân bổ danh mục trong nhóm ngành sản xuất tại Việt Nam.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập trong giai đoạn nào và gồm những đối tượng nào?

Nghiên cứu thu thập dữ liệu theo tần suất quý trong khoảng thời gian 6 năm, từ tháng 01/2014 đến tháng 12/2019. Mẫu nghiên cứu gồm 100 doanh nghiệp sản xuất – công nghiệp niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX, loại trừ các doanh nghiệp thuộc khối ngân hàng, bảo hiểm, tài chính và công ty chứng khoán.

2. Các nhân tố trong mô hình Fama-French 5 nhân tố được tác giả đo lường cụ thể như thế nào?

• Thị trường ($MRP$): Phần bù rủi ro giữa tỷ suất sinh lời của chỉ số VN-Index theo quý và lãi suất tín phiếu kho bạc 1 năm (SBV) chia 4.
• Quy mô ($SMB$): Đo bằng Vốn hóa thị trường (Giá thị trường $\times$ Số lượng cổ phiếu lưu hành).
• Giá trị ($HML$): Đo bằng Tỷ số Giá trị sổ sách trên Giá trị thị trường (B/M).
• Khả năng sinh lời ($RMW$): Đo bằng Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).
• Đầu tư ($CMA$): Đo bằng Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản ($\text{Tổng tài sản}t - \text{Tổng tài sản}{t-1}) / \text{Tổng tài sản}_{t-1}$.

3. Kết quả kiểm định White và kiểm định GRS-F cho thấy điều gì về tính hợp lệ của mô hình?

• Kiểm định White: Cho giá trị $p = 0.9091 > 0.10$, chấp nhận giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
• Kiểm định GRS-F: Cho giá trị $GRS\text{-}F = 1.21$ ($p > 0.05$), chấp nhận giả thuyết $H_0$ rằng tất cả các hệ số chặn $\alpha_i$ đồng thời bằng 0. Kết quả này chứng minh mô hình 5 nhân tố giải thích tốt lợi suất danh mục mà không tạo ra sai số định giá bất thường.

4. Nhân tố nào có năng lực giải thích mạnh nhất và nhân tố nào yếu nhất đối với lợi suất cổ phiếu công nghiệp trong nghiên cứu?

• Nhân tố mạnh nhất: Nhân tố rủi ro thị trường ($MRP$) có tác động lớn nhất và mang ý nghĩa thống kê trên 17/18 danh mục, tiếp theo là nhân tố quy mô ($SMB$) có ý nghĩa trên 11/18 danh mục.
• Nhân tố yếu nhất: Nhân tố đầu tư ($CMA$) có tác động yếu nhất, chỉ thể hiện ý nghĩa thống kê ở một số rất ít danh mục (SC, SN, BA).

5. Tác giả đã đưa ra đề xuất gì về việc tinh chỉnh mô hình định giá tại thị trường Việt Nam?

Do nhân tố $CMA$ có tác động rất mờ nhạt đến lợi suất của 100 doanh nghiệp công nghiệp, tác giả khuyến nghị có thể sử dụng mô hình 4 nhân tố rút gọn ($MRP, SMB, HML, RMW$) để vừa đảm bảo tính tinh gọn, vừa giải thích hiệu quả biến động giá cổ phiếu trên thị trường Việt Nam.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Dương Đại Phát đã kiểm định thực nghiệm thành công mô hình định giá 5 nhân tố Fama-French trên mẫu 100 doanh nghiệp sản xuất – công nghiệp niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2014–2019. Kết quả hồi quy chuỗi thời gian trên 18 danh mục và kiểm định GRS-F ($GRS\text{-}F = 1.21$, $p > 0.05$) khẳng định các hệ số chặn định giá đồng thời triệt tiêu, cho thấy mô hình 5 nhân tố có khả năng giải thích tốt biến động tỷ suất sinh lời thực tế. Nghiên cứu chỉ ra rằng nhân tố rủi ro thị trường ($MRP$) và quy mô ($SMB$) giữ vai trò chi phối hàng đầu, trong khi nhân tố đầu tư ($CMA$) có tác động rất hạn chế, từ đó mở ra gợi ý về việc ứng dụng mô hình 4 nhân tố rút gọn cho thị trường chứng khoán Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY OF HO CHI MINH CITY BACHELOR THESIS Major: Financial – Banking Number : 7340201 Topic: APPLICATION OF FAMA FINANCIAL MODEL TO INDUSTRIAL CORPORATIONS IN VIETNAM Student’s name : Dương Đại Phát Student’s ID : 030631152010 Guiding teacher : Msc Nguy n Minh Nh t HCMC, February 2021 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY OF HO CHI MINH CITY BACHELOR THESIS Major: Financial – Banking Number : 52340201 Topic: APPLICATION OF FAMA FINANCIAL MODEL TO INDUSTRIAL CORPORATIONS IN VIETNAM Student’s name : Dương Đại Phát Student’s ID : 030631152010 Guiding teacher : Msc Nguy n Minh Nh t HCMC, February 2021 ABSTRACT The study concentrates on one of the primary advantage pricing models which offer a selection of selections for investors enthusiastic about evaluating returns. From 2014 to 2019, the writer selects the Fama Five-factor French style and uses every aspect to calculate hundred listed manufacturing businesses in Vietnam. To be able to make sure that the regression test is wholly explicable, the writer additionally determines Gibbons et al. (1989) GRS F assay if all of the sorted portfolios will likely show beneficial results in the study.

The results show that the factor MRP (market component) is actually a significant professional in all the portfolios and that SMBs play a good role than many other threes. The time series average return of these companies could be defined by Fama French Five-factor variables which don't generate pricing errors. Keywords: Fama French five-factor, asset pricing model; market capitalization; book- to-market equity; profitability; investment; trading businesses DECLARATION OF AUTHENTICITY I affirm that I wrote this and have provided credit for each quote. I certify that I have completed all processes and methods faithfully and honestly.

I mentioned to all of the people who contributed significantly to this effort. I would like to report that all representations and material found here are valid, right and authentic. Ho Chi Minh City, February 2021 ACKNOWLEGEMENTS First of all, I'd like to express my appreciation to Mr. Nguyen Minh Nhat for providing me with helpful advice and motivation during this project.

Secondly, I would like to thank my family and friends who have been there every step of the way during my four years in Banking University. Lastly, best wishes to my lecturers and BUH for their knowledge, encouragement, and understanding. COMMENTS FROM GUILDING TEACHER .2021 Signature of guiding teacher Table of Contents CHAPTER 1: INTRODUCTION .1 Reason to research .4 Research subject and range. 11 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW AND PREVIOUS RESEARCHES .1 Arbitrage Pricing Theory (APT) .2 The Fama French three-factor model .3 Carhart four factor model .4 The Fama French five factor model .2 Previous researches from developed countries .3 Previous researches in developing countries .4 Previous research in Vietnam.

23 CHAPTER 3: DATA AND METHODOLOGY .1 Data construction and processing method .4 Testing methods and Hypotheses of research. 32 CHAPTER 4: EMPERICAL RESULTS .4 About the result. 40 CHAPTER 5: CONCLUSION AND RECOMMENDATIONS .1 Reason to research The financial exchange and the banking sector are critical aspects of the national economy. Early years, clearly for all investors (institutional or individual), the key aim is to get the best possible return from investments.

Choosing stocks for your portfolio are close to gambling. Knowing the statesman will definitely have a chance to find the side which will benefit a certain match. A business share price can change regularly to match its actual market valuation, resulting in higher profit margins and thorough examination of pricing fluctuations, risk, past success and unpredictable future. Investors like to consider whether or not their investments are successful before buying.

Understanding of different fundamental forces is the key option to make successful investment, the same with the skilled bettor that the football game requires to be understood which influences can carry the outcome. During over one hundred years of study, researchers have identified many pricing models. Studies started in the mid-1960s and went on as part of the global economy, usually including the Capital Asset Pricing Model (CAPM) from Sharpe (1964), Lintner (1965) and Mossin (1968). In this model, only beta (market risk factor) is used to calculate the anticipated return of the stock.

There is a considerable denial regarding the reliability of CAPM theory. According to Basu (1977), he noticed that all the above alternative interpretations fail absolutely in the Indian sense. As a result, Rolf W. Banz (1981) found that the CAPM was misspecified and that others have accepted that the calculation is inadequate for NYSE stocks.

After that, Fama and French conducted observational research that investigated the relationship between income and stocks, company scale, B/M ratios and beta. Finally, the French three-factor model was released. This model was later replaced the CAPM model after 30 years of use. The three-factor model was, by all accounts, a popular model for forecasting business demand in the 1980s and in the future.

The Fama-French three-factor model was checked for its usage in the global capital markets in Australia, Canada, Germany, France, Japan, the United Kingdom and the United States. Price and scale play a part in both sectors. In 1997, Mark Carhart substituted the three-factor model with a revised four-factor model that used a momentum factor to measure the monthly valuation of an asset. The Carhart model is also used as an example to evaluate and administer mutual funds.

Analysis has shown that the complementarity effect can affect returns for the plurality, but not everyone. Novy-Marx (2013) concludes that businesses with significantly higher earnings produce significantly more sales. Aharoni, Grundy, and Zeng (2013) find that a rise in spending and a decline in profit margins were associated with an increase in profit. From these results, Fama and French developed that diversification enhances return.

A five-factor model for understanding financial decision-making was released in the Journal of Financial Economics in early 2015. Their aim is to remove gains from the equation and prioritize investments (CMA-Conservative Minus Aggressive Investment). This model has been tested in 23 developing markets, and reported to be successful in four regions – North America, Japan, the Asia Pacific and Europe (Austria, Belgium, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Ireland, Italy, UK,. The Fama five-factor model is attracting massive interest from investors in general and from the equity market in particular.

However, most researchers have not yet explicitly solved the problem. In the analysis of Vo Hong Duc and Mai Duy Tan (2014), they graded the portfolio by running several regression models and splitting the portfolio according to their findings. However, implementing the same portfolios will lead to surprise, such as various sets of variables that might be associated and bound to each other. In comparison, modelling portfolios on just 14 individuals is not necessary to achieve reputation.

However, to the best of the author's understanding, "Application of Fama French factors to industrial companies in Viet Nam stock market", I think the article would analyze the introduction of the concept into the Vietnam stock market and help investors maximizing their value in the stock market.2 Research objective The aim of this thesis was to: Firstly, analyze the influence of the five-factor model, including industry, scale, valuation, benefit, and investment factors has on listed industrial stocks returns in the Vietnam stock market. Secondly, describe the relevant valuation model and the fluctuation of the Vietnamese capital market returns in a simple and detailed manner. Finally, offer several ideas on how owners, regulators, and other stockholders may enhance the continuing management of the fund.3 Research questions To accomplish the above study's purpose, these are the questions it seeks to address: - Does a company's book-to-market ratio, profitability, scale, market premium, and investment risk impact the portfolio's returns? Is there a favorable or negative connection between the stock results and the external factors? - The Fama French five-factor model is sufficient method for describing the shifts in returns in the equity market in Viet Nam? - Why investors make use of analysis to raise equity capital and reduce investment risks? 1.4 Research subject and range The study emphasis is on utilizing the Fama French Five-Factor Pricing Model for mentioned manufacturing firms on the HNX and HOSE exchanges. Research range: - The time frame for the study is from 2014 to 2019.

Prioritizing the objective to create an accurate analysis, any earlier return data is disregarded in this study. - Firms from the study are expected to be majored in Industrials, listed as securities, and need to provide accessible data concerning Market Price, Total Assets, Total Liabilities, Shares Outstanding, Book Value and Treasury bill taken from the VNCB from the three-month duration of the survey. - Space: This analysis used closed market details of the reported market capitalization of industrial firms on HOSE and HNX. Companies outside of the banking industry, including insurance companies, insurers and brokerage companies, are not listed in these rankings.5 Methodlogy The aim of the analysis was to evaluate the Fama French Five Factor Model in Vietnamese industrial firms, a quantitative methodology was implemented: - Follow the Ordinary Least Square (OLS) procedure to quantify the Betas, and analyze the association between variables and portfolios.

- Using Gibbons, Ross, and Shanken (1989) GRS model to approximate the fundamental influence of the model on the list of firms. - Excel Office is used to synthesize data and equations accompanied by the usage of Stata version 13 to execute regression and other related hypothesis testing procedures. Research model: ( ) Where: the expected return on asset i, the risk-free rate of Treasury bill, the excess market return, , (Small minus Big) the size factor, (High minus Low) the value factor, (Robust minus Weakness) the profitability factor and (Conservative minus Aggressive) the investment factor. The coefficients is the asset’s sensibility, the intercept and the error term of asset i at time t.6 Research contribution The thesis provides many unique contributions: The purpose of the study is to validate the usability of Fama French five-factor pricing models.

Thus, the study can clarify more precisely the factors of the Fama French model for investors and researchers who are studying and discovering the ways to predict future income rates by limiting the immediate risks. As a consequence, the concept can be extended directly to the Vietnam capital exchange. Experimentally, by assessing the feasibility of the templates, analyzing the test findings, and presenting any hints to investors and individuals when choosing and handling the portfolio.7 Research outline Chapter 1: Introduction This chapter introduces the motives for conducting this project, the research aims, the research subject, the research range and the scope of work. Chapter 2: Literature review This chapter presents the theoretical background behind the current study, and previous research into a similar subject.

Chapter 3: Data and methodology This chapter outlines the study architecture and the specifics of the experiment. The author defines the dependent and influencing variables, gives guidance for constructing a portfolio, and describes regression analysis and the steps involved in using it. Chapter 4: Empirical results This chapter includes a regression study to demonstrate the effects of the key model discussed in Chapter 3. This section includes data on all variables, including association, graph, and compare and contrast of models.

Any segment concludes with a description of the findings and a reference to previous research. Chapter 5: Conclusions and recommendations Overall, I noticed that this study was useful in many respects. The author offers a deeper interpretation of this analysis and gives suggestions for company owners, bank officers and public policy leaders. The shortcomings of the analysis are stated and recommendations for future studies are made.

CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW AND PREVIOUS RESEARCHES 2.1 Arbitrage Pricing Theory (APT) In 1976, Ross did not merely expand an established theory but to establish a new idea. This theory, regarded as the Arbitrage Pricing Theory (APT), became extremely popular.