Ứng Dụng Mô Hình Fama-French 5 Nhân Tố Đo Lường Tỷ Suất Sinh Lời Từ Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Khóa luận trình bày ứng dụng mô hình Fama French 5 nhân tố trong việc đo lường tỷ suất sinh lời kỳ vọng từ thị trường chứng khoán Việt Nam.

• Tác giả: Trần Đức Thành
• Người hướng dẫn: TS. Trần Anh Tuấn
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình Fama-French 5 Nhân Tố Trong Đo Lường Tỷ Suất Sinh Lời Từ Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
• 1.7. KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Lý thuyết thị trường hiệu quả
• 2.2. Lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz
• 2.3. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM
• 2.4. Mô hình định giá Fama-French 3 nhân tố
• 2.5. Mô hình định giá Fama-French 5 nhân tố
• 2.6. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
• 2.6.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.6.2. Các nghiên cứu trong nước
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
• 3.3. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.3.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.3.2. Phương pháp tính toán các nhân tố trong mô hình
• 3.4. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.5. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. XỬ LÝ VÀ THỐNG KÊ DỮ LIỆU ĐẦU VÀO
• 4.2. Biến động lợi suất phi rủi ro và giá thị trường giai đoạn 01/01/2012 – 31/12/2022
• 4.3. Các danh mục & phương pháp chia, và bình quân tỷ suất sinh lời vượt trội của các danh mục
• 4.4. Mô hình Fama-French 5 nhân tố và phân tích chi tiết 5 nhân tố
• 4.5. Tự Tương quan giữa các nhân tố trong cùng phương pháp
• 4.6. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.7. ĐÁNH GIÁ NHÂN TỐ HML
• 4.8. MÔ HÌNH HỒI QUY OLS
• 4.8.1. Phương pháp Size – B/M của 25 danh mục
• 4.8.2. Phương pháp Size-OP của 25 danh mục
• 4.8.3. Phương pháp Size-INV của 25 danh mục
• 4.8.4. Phương pháp Size – OP – INV của 32 danh mục
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 01
• PHỤ LỤC 02
• PHỤ LỤC 03
• PHỤ LỤC 05
• PHỤ LỤC 06

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Mô Hình Fama French 5 Nhân Tố

Mô hình Fama-French 5 nhân tố là một công cụ quan trọng trong việc đo lường tỷ suất sinh lời từ thị trường chứng khoán. Được phát triển bởi Eugene Fama và Kenneth French, mô hình này không chỉ giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận mà còn cung cấp một cái nhìn sâu sắc về sự biến động của thị trường. Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, việc áp dụng mô hình này trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.

1.1. Mô Hình Fama French 5 Nhân Tố Là Gì

Mô hình Fama-French 5 nhân tố mở rộng từ mô hình 3 nhân tố, bao gồm các yếu tố: lợi nhuận, quy mô, giá trị, đầu tư và rủi ro. Mô hình này giúp giải thích tỷ suất sinh lời kỳ vọng từ các danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán.

1.2. Tại Sao Nên Ứng Dụng Mô Hình Này Tại Việt Nam

Việt Nam đang trong quá trình phát triển thị trường chứng khoán, việc áp dụng mô hình Fama-French 5 nhân tố sẽ giúp các nhà đầu tư có cái nhìn rõ ràng hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời, từ đó tối ưu hóa danh mục đầu tư.

II. Vấn Đề Trong Đo Lường Tỷ Suất Sinh Lời Tại Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc đo lường tỷ suất sinh lời. Các yếu tố như sự biến động của thị trường, thông tin không đầy đủ và sự thiếu minh bạch trong giao dịch đã tạo ra những khó khăn cho các nhà đầu tư. Việc áp dụng mô hình Fama-French 5 nhân tố có thể giúp giải quyết một phần những vấn đề này.

2.1. Những Thách Thức Chính Trong Đo Lường Tỷ Suất Sinh Lời

Sự biến động lớn của thị trường và thông tin không đầy đủ là hai yếu tố chính gây khó khăn trong việc đo lường tỷ suất sinh lời. Điều này dẫn đến việc các nhà đầu tư khó khăn trong việc đưa ra quyết định đầu tư chính xác.

2.2. Tác Động Của Rủi Ro Tài Chính Đến Tỷ Suất Sinh Lời

Rủi ro tài chính có thể ảnh hưởng lớn đến tỷ suất sinh lời. Mô hình Fama-French 5 nhân tố giúp phân tích và đánh giá các yếu tố rủi ro, từ đó đưa ra những dự đoán chính xác hơn về lợi nhuận kỳ vọng.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Mô Hình Fama French 5 Nhân Tố

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS) để phân tích dữ liệu từ hai sàn giao dịch HNX và HOSE trong giai đoạn 2012-2022. Mô hình Fama-French 5 nhân tố sẽ được áp dụng để đánh giá tác động của các yếu tố đến tỷ suất sinh lời của các công ty niêm yết.

3.1. Quy Trình Nghiên Cứu Được Thực Hiện Như Thế Nào

Quy trình nghiên cứu bao gồm việc thu thập dữ liệu từ các sàn giao dịch, xử lý dữ liệu và áp dụng mô hình hồi quy để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời.

3.2. Các Nhân Tố Được Sử Dụng Trong Mô Hình

Mô hình Fama-French 5 nhân tố bao gồm các nhân tố: lợi nhuận, quy mô, giá trị, đầu tư và rủi ro. Mỗi nhân tố sẽ được phân tích để đánh giá tác động của nó đến tỷ suất sinh lời.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Fama-French 5 nhân tố có khả năng giải thích tốt hơn tỷ suất sinh lời so với các mô hình khác như CAPM và Fama-French 3 nhân tố. Điều này cho thấy tính ứng dụng cao của mô hình trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam.

4.1. Phân Tích Kết Quả Từ Mô Hình Fama French

Kết quả từ mô hình cho thấy các nhân tố như quy mô và giá trị có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lời. Điều này khẳng định tính chính xác của mô hình trong việc đo lường lợi nhuận kỳ vọng.

4.2. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu Vào Thực Tiễn

Các nhà đầu tư có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình, từ đó nâng cao tỷ suất sinh lời trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam.

V. Kết Luận Và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình Fama-French 5 nhân tố là một công cụ hữu ích trong việc đo lường tỷ suất sinh lời từ thị trường chứng khoán Việt Nam. Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc mở rộng mô hình để bao quát thêm các yếu tố khác ảnh hưởng đến lợi nhuận.

5.1. Tóm Tắt Những Kết Quả Chính Của Nghiên Cứu

Mô hình Fama-French 5 nhân tố đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc đo lường tỷ suất sinh lời, giúp các nhà đầu tư có cái nhìn rõ ràng hơn về thị trường.

5.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể xem xét các yếu tố khác như tâm lý thị trường và các yếu tố vĩ mô để cải thiện độ chính xác của mô hình trong bối cảnh thị trường Việt Nam.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp "Ứng dụng mô hình Fama-French 5 nhân tố đo lường tỷ suất sinh lời kỳ vọng từ thị trường chứng khoán Việt Nam" của tác giả Trần Đức Thành (ngành Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh) được thực hiện trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam đang nhận được sự quan tâm lớn từ công chúng, hướng tới mục tiêu đạt từ 5% đến 8% dân số tham gia đầu tư vào năm 2025. Cùng với sự dịch chuyển dòng vốn từ các kênh truyền thống như bất động sản hay vàng sang chứng khoán, nhu cầu xây dựng một công cụ định giá tài sản có khả năng đo lường tỷ suất sinh lời rõ ràng, mang tính thực tiễn và giúp tối ưu hóa danh mục đầu tư trở nên cấp thiết.

Thực tế kiểm định tại các thị trường mới nổi và cận biên cho thấy các mô hình truyền thống như mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) hay mô hình Fama-French 3 nhân tố (1993) bộc lộ nhiều hạn chế: chưa bao quát được toàn diện các chiều kích rủi ro và bỏ qua các yếu tố đặc trưng về mức độ sinh lợi hoạt động cũng như quy mô tái đầu tư tài sản của doanh nghiệp. Để giải quyết khoảng trống này, nghiên cứu ứng dụng mô hình Fama-French 5 nhân tố (công bố năm 2015 bởi Eugene Fama và Kenneth French) nhằm kiểm định khả năng giải thích tỷ suất sinh lời trên thị trường Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu:

1. Đánh giá tác động của bộ 5 nhân tố bao gồm rủi ro thị trường, quy mô (SMB), giá trị (HML), lợi nhuận hoạt động (RMW) và đầu tư (CMA) đến tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu niêm yết trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán HOSE và HNX.
2. Xây dựng mô hình định giá thực nghiệm và so sánh để lựa chọn mô hình phù hợp nhất với đặc thù thị trường chứng khoán Việt Nam.
3. Đề xuất các khuyến nghị cụ thể nhằm tối ưu hóa cơ cấu danh mục và hỗ trợ quá trình ra quyết định của nhà đầu tư.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Các yếu tố thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận hoạt động và đầu tư có mối quan hệ như thế nào đối với tỷ suất sinh lời của danh mục đầu tư?
2. Trong các mô hình CAPM, Fama-French 3 nhân tố và Fama-French 5 nhân tố, mô hình nào có năng lực giải thích tốt nhất tại thị trường Việt Nam?
3. Phương pháp phân chia và sắp xếp danh mục đầu tư có tác động như thế nào đến kết quả định giá, và dạng danh mục nào phản ánh phù hợp nhất?
4. Nhân tố giá trị (HML) có phải là một biến dư thừa tại thị trường chứng khoán Việt Nam như kết luận trong mô hình gốc của Fama và French (2015) tại thị trường Mỹ hay không?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Tỷ suất sinh lời kỳ vọng và các nhân tố định giá rủi ro của các công ty cổ phần niêm yết.
• Phạm vi không gian: Toàn bộ các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX), bao gồm cả khối tài chính và phi tài chính, thỏa mãn điều kiện công bố báo cáo tài chính tối thiểu 3 năm liên tiếp.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm, từ ngày 01/01/2012 đến ngày 31/12/2022, với chuỗi dữ liệu giao dịch gồm 522 quan sát tuần.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng dựa trên các lý thuyết và mô hình tài chính định lượng kinh điển:

• Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH): Đóng vai trò nền tảng giả định về mức độ phản ánh thông tin vào giá chứng khoán (dạng yếu, dạng trung bình và dạng mạnh).
• Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Markowitz (1952): Cơ sở về đường biên hiệu quả và sự đánh đổi giữa rủi ro (độ lệch chuẩn) và tỷ suất sinh lời kỳ vọng.
• Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) của William Sharpe (1964): Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lời vượt trội và rủi ro hệ thống ($\beta$).
• Mô hình Fama-French 3 nhân tố (1993): Bổ sung nhân tố quy mô vốn hóa ($SMB$) và nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường ($HML$).
• Mô hình Fama-French 5 nhân tố (2015): Mở rộng từ mô hình chiết khấu cổ tức và thu nhập thặng dư, tích hợp thêm hai biến số: tỷ suất lợi nhuận hoạt động kinh doanh ($RMW$) và mức độ đầu tư mở rộng tài sản ($CMA$).

Phương trình hồi quy tổng quát của mô hình 5 nhân tố: $$R_{it} - R_{ft} = a_i + b_i(R_{Mt} - R_{ft}) + s_i SMB_t + h_i HML_t + r_i RMW_t + c_i CMA_t + e_{it}$$

Phương pháp tính toán các biến nhân tố: Tác giả áp dụng 3 kỹ thuật sắp xếp độc lập và giao nhau để xây dựng các biến giải thích:

• Phương pháp 2x3: Chia quy mô theo trung vị (Small/Big), chia các biến B/M, OP, INV theo tỷ lệ 30% - 40% - 30% (Low/Neutral/High, Weak/Neutral/Robust, Conservative/Neutral/Aggressive).
• Phương pháp 2x2: Chia đôi tất cả các biến theo điểm trung vị (50%).
• Phương pháp 2x2x2x2: Phân loại đồng thời 4 yếu tố thành 16 danh mục con để triệt tiêu ảnh hưởng chéo khi tính toán từng nhân tố.

Cấu trúc danh mục kiểm định tỷ suất sinh lời: Để kiểm tra độ vững của mô hình, nghiên cứu xây dựng hai hệ thống danh mục phụ thuộc:

• Hệ thống 25 danh mục (ngũ phân vị 5x5): 25 danh mục Size-B/M, 25 danh mục Size-OP, 25 danh mục Size-INV.
• Hệ thống 32 danh mục (tứ phân vị 2x4x4): 32 danh mục Size-B/M-INV, 32 danh mục Size-OP-INV, 32 danh mục Size-B/M-OP.

Phương pháp kinh tế lượng và xử lý số liệu:

• Thu thập dữ liệu thông qua hệ thống FiinPro-X và thư viện Vnstock3 trên môi trường Python, kết hợp xử lý bảng tính trên Microsoft Excel.
• Tỷ suất sinh lời phi rủi ro ($R_f$) được đo lường bằng lãi suất trái phiếu Chính phủ Việt Nam kỳ hạn 1 năm.
• Tỷ suất sinh lời cổ phiếu và chỉ số VN-Index được tính theo ngày và quy đổi bình quân tuần ($522$ tuần quan sát) để đảm bảo cỡ mẫu tiệm cận tiêu chuẩn quốc tế.
• Sử dụng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS). Để xử lý hiện tượng đa cộng tuyến và tương quan giữa các biến độc lập, tác giả áp dụng kỹ thuật trực giao hóa nhân tố (Orthogonalization), tạo ra các biến độc lập trực giao: $SMBO$, $HMLO$, $RMWO$, $CMAO$.
• Bộ tiêu chí kiểm định năng lực mô hình bao gồm: kiểm định thống kê Gibbons, Ross & Shanken (GRS test), trị tuyệt đối trung bình của hệ số chặn $A|a_i|$, tỷ số Sharpe của phần dư hồi quy ($SR$), và hệ số xác định có điều chỉnh ($Adj. R^2$).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ sự bùng nổ của thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2012–2022, đặc biệt là giai đoạn đẩy mạnh cổ phần hóa hơn 600 doanh nghiệp nhà nước (SOEs) và làn sóng nhà đầu tư cá nhân tham gia thị trường sau đại dịch Covid-19. Tác giả xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, 4 câu hỏi nghiên cứu trọng tâm, đối tượng, phạm vi không gian (HOSE, HNX) và phạm vi thời gian (2012–2022). Chương này cũng khái quát quy trình nghiên cứu định lượng, nguồn số liệu và bố cục năm chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương này hệ thống hóa các trụ cột lý thuyết tài chính vi mô và tài chính doanh nghiệp: Lý thuyết thị trường hiệu quả, Lý thuyết danh mục Markowitz, mô hình CAPM, mô hình Fama-French 3 nhân tố và 5 nhân tố.

Phần tổng quan nghiên cứu thực nghiệm được chia làm hai nhánh:

• Nghiên cứu quốc tế: Lược khảo các công trình của Nhu và cộng sự (2015) tại Việt Nam; Oleksandr và cộng sự (2020) tại thị trường Đông Âu; Minh (2018) về tác động của cổ phần hóa SOEs; Mustaruddin (2020) tại Indonesia sử dụng FEM/REM trên nhóm ngành tài chính; công trình gốc Fama & French (2015) trên thị trường Mỹ; và Huang (2010) tại Đài Loan.
• Nghiên cứu trong nước: Tổng hợp các kết quả của Quang (2017) với chuỗi dữ liệu 2007–2016, Phong (2012) với mô hình 3 nhân tố, và Nhi (2016) trên dữ liệu 2009–2015. Từ đó, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về chuỗi dữ liệu tuần 10 năm cập nhật đến năm 2022 và sự cần thiết phải kiểm định tính dư thừa của nhân tố HML tại Việt Nam.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết sơ đồ tiến trình nghiên cứu gồm 4 bước: (1) Chọn mẫu và thu thập dữ liệu; (2) Trích xuất chỉ số thị trường, giá đóng cửa, BCTC thường niên và lãi suất trái phiếu Chính phủ; (3) Tính toán các biến nhân tố theo các phương pháp phân chia 2x2, 2x3, 2x2x2x2 và tạo lập 25/32 danh mục kiểm định; (4) Xử lý đa cộng tuyến, tự tương quan và chạy hồi quy OLS. Tác giả thiết lập 3 giả thuyết nghiên cứu chính ($H_1, H_2, H_3$) xoay quanh chiều hướng tác động của các nhân tố và tính vượt trội của mô hình 5 nhân tố so với các mô hình tiền nhiệm.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 là phần nội dung thực nghiệm trọng tâm, thể hiện qua các phân tích:

• Thống kê mô tả thị trường: Tỷ suất sinh lời vượt trội bình quân tuần của danh mục thị trường ($MER$) giai đoạn 2012–2022 đạt $-0.026%$ với độ lệch chuẩn $0.56%$, thấp hơn mức bình quân tuần của lãi suất phi rủi ro ($0.069%$). Đáng chú ý, năm 2021 ghi nhận mức thặng dư thị trường dương cao nhất đạt $13%$ nhờ sự tăng trưởng vượt bậc của chỉ số VN-Index (đạt mốc 1.500 điểm) và HNX-Index ($+133.35%$).
• Phân tích các nhân tố Fama-French: Chênh lệch tỷ suất sinh lời bình quân tuần giữa cổ phiếu quy mô nhỏ và lớn ($SMB$) dao động từ $0.011%$ đến $0.013%$; chênh lệch giá trị ($HML$) đạt $0.001% - 0.004%$; chênh lệch lợi nhuận ($RMW$) đạt $0.018% - 0.023%$ (riêng phương pháp 2x2 đạt $-0.016%$); chênh lệch đầu tư ($CMA$) đạt $0.0005% - 0.0015%$.
• Đánh giá tính dư thừa của HML: Khi thực hiện hồi quy nhân tố HML theo 4 nhân tố còn lại, hệ số xác định có điều chỉnh $Adj. R^2$ chỉ đạt từ $56%$ đến $67%$ (dưới ngưỡng $70%$). Kết quả này chứng minh 4 nhân tố kia không thể giải thích hết biến thiên của HML, khẳng định HML nắm giữ phần bù rủi ro đặc thù và không phải là biến dư thừa tại Việt Nam. Ngược lại, nhân tố đầu tư CMA có mức độ giải thích thấp nhất ($24% - 31%$).
• So sánh hiệu quả mô hình: Mô hình Fama-French 5 nhân tố áp dụng trực giao hóa ($SMBO, HMLO, RMWO, CMAO$) cho kết quả vượt trội: giá trị thống kê kiểm định GRS tiệm cận 0 (trong khi CAPM luôn có GRS $> 2$), hệ số $A|a_i|$ nhỏ nhất và $Adj. R^2$ đạt mức cao nhất trên toàn bộ 6 nhóm danh mục kiểm định (25 và 32 danh mục).

Chương 5: Kết luận

Chương 5 đúc kết các phát hiện thực nghiệm, rút ra kết luận về sự tồn tại rõ nét của hiệu ứng quy mô, hiệu ứng giá trị và hiệu ứng lợi nhuận hoạt động trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời xác nhận tính tương thích vượt trội của mô hình 5 nhân tố. Chương này cũng đề xuất các hàm ý chiến lược cho nhà đầu tư, nêu rõ các giới hạn về dữ liệu và đề xuất định hướng phát triển cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

1. Sự tồn tại của các hiệu ứng định giá: Hiệu ứng quy mô ($SMB$) và hiệu ứng lợi nhuận hoạt động ($RMW$) thể hiện mạnh mẽ nhất trên thị trường Việt Nam. Danh mục cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ ($Small$) mang lại tỷ suất sinh lời vượt trội cao hơn danh mục quy mô lớn ($Big$). Danh mục có tỷ suất lợi nhuận hoạt động cao ($Robust$) mang lại hiệu quả sinh lời tốt hơn nhóm có lợi nhuận yếu ($Weak$).
2. Hiệu ứng đầu tư mờ nhạt: Biến đầu tư mở rộng tài sản ($CMA$) cho giá trị chênh lệch tỷ suất sinh lời rất nhỏ ($0.0005% - 0.0015%$/tuần) và mức độ giải thích rủi ro thấp nhất trong mô hình.
3. Bác bỏ giả thuyết dư thừa của HML: Khác với phát hiện của Fama & French (2015) tại thị trường Mỹ, nhân tố giá trị ($HML$) tại Việt Nam đóng vai trò thiết yếu, không thể bị triệt tiêu bởi các biến lợi nhuận và đầu tư.
4. Tính ưu việt của mô hình 5 nhân tố: Mô hình Fama-French 5 nhân tố trực giao hóa thể hiện sự cải thiện rõ rệt so với CAPM và mô hình 3 nhân tố truyền thống.

Chỉ tiêu / Tiêu chí đánh giá	Mô hình CAPM	Mô hình FF 3 nhân tố	Mô hình FF 5 nhân tố
Kiểm định GRS	Luôn $> 1.62$ (đa số $> 2.6$, bị bác bỏ)	Cải thiện hơn CAPM ($GRS$ giảm)	Tiệm cận 0 (mô hình không bị bác bỏ)
Hệ số chặn trung bình $A|a_i|$	Lớn nhất	Trung bình	Nhỏ nhất (tiệm cận mức 0)
Hệ số xác định $Adj. R^2$	Thấp nhất	Trung bình	Cao nhất trên tất cả các tập danh mục
Năng lực giải thích rủi ro	Kém, chỉ đo rủi ro hệ thống $\beta$	Tốt hơn, bao quát thêm Size và B/M	Toàn diện nhất (Size, B/M, OP, INV)

Giải pháp và kiến nghị đề xuất

• Đối với nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Nên ưu tiên phân bổ danh mục vào nhóm cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ đến vừa ($Small$), tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao ($High\ B/M$) và có năng lực sinh lời từ hoạt động kinh doanh cốt lõi vững chắc ($Robust\ OP$).
• Đối với việc đánh giá rủi ro đầu tư: Không nên quá phụ thuộc vào tiêu chí mở rộng tài sản/đầu tư ($CMA$), do tại Việt Nam việc mở rộng đầu tư tài sản của doanh nghiệp quy mô nhỏ đôi khi dẫn đến thâm hụt ngân sách và không tạo ra động lực tăng giá cổ phiếu trong ngắn và trung hạn.

Đóng góp của nghiên cứu

• Về mặt học thuật: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm có giá trị về tính ứng dụng của mô hình Fama-French 5 nhân tố tại một thị trường cận biên/mới nổi (Việt Nam) xuyên suốt chu kỳ 10 năm (2012–2022). Chứng minh tính độc lập và cần thiết của nhân tố HML trong bối cảnh thị trường đang phát triển.
• Về mặt phương pháp luận: Ứng dụng thành công kỹ thuật hồi quy trực giao (Orthogonal factors) để loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến nhân tố tài chính, thiết lập quy chuẩn phân chia danh mục chi tiết (2x3, 2x2, 2x2x2x2 kết hợp 25 và 32 danh mục kiểm định).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự chỉ ra các hạn chế mang tính kỹ thuật và phạm vi dữ liệu:

• Chuỗi thời gian nghiên cứu là 10 năm ($522$ tuần quan sát); dù dữ liệu tuần đã giúp gia tăng kích thước mẫu nhưng vẫn ngắn hơn đáng kể so với chuỗi dữ liệu 50 năm theo tháng trong nghiên cứu gốc của Fama và French tại Mỹ.
• Tiêu chí lọc mẫu yêu cầu doanh nghiệp phải có tối thiểu 3 năm liên tiếp công bố đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán có thể tạo ra độ lệch nhất định đối với các doanh nghiệp mới niêm yết.
• Mô hình chưa tiến hành phân tách kiểm định độc lập giữa khối tài chính và khối phi tài chính, cũng như chưa kết hợp thêm các yếu tố rủi ro khác như động lượng (Momentum) hay rủi ro thanh khoản.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Mở rộng khung thời gian thu thập dữ liệu dài hơn và cập nhật sau giai đoạn 2022.
• Kiểm định mô hình Fama-French 5 nhân tố phân hóa theo từng nhóm ngành kinh tế đặc thù (ngân hàng, bất động sản, sản xuất).
• Nghiên cứu tích hợp thêm biến thanh khoản hoặc biến tâm lý thị trường để tăng cường năng lực giải thích tỷ suất sinh lời.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo chuyên sâu dành cho:

• Sinh viên và học viên cao học: Chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học, Kinh tế lượng ứng dụng và Quản trị rủi ro tài chính đang tìm hiểu về mô hình định giá tài sản ($Asset\ Pricing\ Models$).
• Nhà nghiên cứu định lượng (Quant researchers): Tham khảo quy trình phân loại danh mục đa chiều (2x3, 2x2x2x2, ngũ phân vị 5x5, tứ phân vị 2x4x4) và thuật toán trực giao hóa nhân tố nhằm xử lý đa cộng tuyến trong phân tích chuỗi thời gian.
• Nhà quản lý quỹ và chuyên viên phân tích đầu tư: Ứng dụng khung 5 nhân tố để đánh giá hiệu quả danh mục, lựa chọn nhóm cổ phiếu mục tiêu ($Small\ Size$, $High\ B/M$, $Robust\ OP$) nhằm tối ưu hóa lợi nhuận kỳ vọng.

Câu hỏi thường gặp

1. Nhân tố giá trị ($HML$) có bị dư thừa trên thị trường chứng khoán Việt Nam như kết luận trong mô hình gốc của Fama và French (2015) không?
Không. Khi thực hiện hồi quy nhân tố $HML$ theo 4 nhân tố còn lại ($MER, SMB, RMW, CMA$), hệ số xác định có điều chỉnh $Adj. R^2$ chỉ đạt từ $56%$ đến $67%$ (dưới mức $70%$). Điều này chứng minh rằng các nhân tố khác không thể giải thích thay thế cho $HML$, và nhân tố giá trị vẫn nắm giữ các thành phần rủi ro đặc thù trên thị trường Việt Nam.

2. Tại sao tác giả sử dụng dữ liệu theo tuần thay vì dữ liệu theo tháng như mô hình chuẩn của Fama và French?
Thị trường chứng khoán Việt Nam có lịch sử hoạt động ngắn. Nếu tính theo tháng từ năm 2007 chỉ thu được khoảng 160 quan sát, không đảm bảo độ tin cậy thống kê cho mô hình hồi quy đa biến. Việc chuyển đổi sang dữ liệu tuần trong giai đoạn 2012–2022 giúp tác giả thu được 522 quan sát tuần, tiệm cận với quy mô mẫu kiểm định của các nghiên cứu quốc tế.

3. Tác giả đã xử lý hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong mô hình 5 nhân tố bằng phương pháp nào?
Tác giả sử dụng kỹ thuật trực giao hóa nhân tố (Orthogonalization), trích xuất hệ số chặn và phần dư từ các hồi quy tuần tự giữa các biến để tạo ra bộ biến trực giao mới gồm $SMBO, HMLO, RMWO, CMAO$. Phương pháp này giúp triệt tiêu tương quan chéo giữa các biến độc lập mà vẫn bảo toàn bản chất giải thích rủi ro của mô hình gốc.

4. Hiệu ứng đầu tư ($CMA$) thể hiện như thế nào trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2012–2022?
Hiệu ứng đầu tư thể hiện rất mờ nhạt. Chênh lệch tỷ suất sinh lời bình quân tuần của biến $CMA$ rất nhỏ (chỉ từ $0.0005%$ đến $0.0015%$). Khi hồi quy $CMA$ theo 4 nhân tố khác, mức độ giải thích chỉ đạt từ $24%$ đến $31%$, cho thấy mức độ mở rộng đầu tư tài sản không tạo ra tác động rõ rệt đến tỷ suất sinh lời vượt trội của cổ phiếu tại Việt Nam.

5. Mô hình nào đạt hiệu quả định giá tốt nhất theo kết quả kiểm định của khóa luận?
Mô hình Fama-French 5 nhân tố trực giao hóa đạt hiệu quả tốt nhất. Mô hình này cho giá trị kiểm định GRS tiệm cận 0 (không bị bác bỏ giả thiết các hệ số chặn đồng thời bằng 0), hệ số chặn trung bình trị tuyệt đối $A|a_i|$ nhỏ nhất, và hệ số xác định $Adj. R^2$ cao nhất trên toàn bộ 6 cấu trúc danh mục kiểm định (25 danh mục và 32 danh mục).

Kết luận

Khóa luận của tác giả Trần Đức Thành đã ứng dụng và kiểm định thành công mô hình Fama-French 5 nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2012–2022 qua 522 tuần giao dịch. Kết quả nghiên cứu khẳng định mô hình 5 nhân tố trực giao hóa có năng lực giải thích tỷ suất sinh lời vượt trội hoàn toàn so với mô hình CAPM và mô hình 3 nhân tố. Nghiên cứu xác nhận sự hiện diện rõ nét của các hiệu ứng quy mô, giá trị và lợi nhuận hoạt động, đồng thời chứng minh nhân tố giá trị ($HML$) không hề dư thừa tại Việt Nam, mang lại cơ sở thực nghiệm quan trọng cho việc hoạch định chiến lược đầu tư và quản trị danh mục chứng khoán.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1, tác giả đưa ra bố cục năm chương của khóa luận và khái quát nội dung chính sẽ được trình bày ở mỗi chương. 6 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Chương 2 là phần đề cập những lý thuyết quan trọng liên quan chặt chẽ đến vấn đề nghiên cứu. Chương này cũng tiến hành lược khảo các nghiên cứu có liên quan ở Việt Nam và trên thế giới, xác định khoảng trống ở kết quả công bố trước đó, cũng như xác định các yếu tố có tác động làm cơ sở để hình thành mô hình nghiên cứu. Lý thuyết thị trường hiệu quả Lý thuyết thị trường hiệu quả đã đóng một vai trò lớn trong những cuộc tranh luận xuyên suốt nhiều năm trong giới học thuật, và trong giới thực hành đầu tư.

Hiểu theo lý thuyết, thị trường hiệu quả là nơi mà giá cả sẽ phản ánh được toàn bộ lượng thông tin được công bố trên thị trường, chiếu theo điều này, nhà đầu tư với cơ hội bằng không khi đối đầu với thị trường, khi chính những sự thiếu minh bạch hay những lợi thế thông tin mới là điều đem lại sự khác biệt cho các nhà đầu tư. Theo Miller et all (2011) – cha đẻ của học thuyết này, thị trường hiệu quả được thể hiện qua 3 điều chính: hiểu biết của nhà đầu tư, mức tương quan giữa hiêu biết và sai lệch của nhà đầu tư độc lập với nhau, không thể kinh doanh chênh lệch. Theo đó, nếu tất cả các nhà đầu tư đều có được sự hiểu biết ngang nhau, thì kỳ vọng từ thị trường của tất thảy đều dừng ở mức ngang nhau, và thị trường sẽ được điều chỉnh theo mức đó, vì thế những chỉ số như “Earning Excess Return” sẽ không khả thi trong hoàn cảnh này, thêm nữa, dù cho nhà đầu tư có vô lý tới đâu , nhưng vì sự vô lý đó lại không tương quan với sự hiệu quả của thị trường, nên thị trường vẫn se vận hành hiệu quả mà không gặp một vấn đề nào, và cứ giả dụ, nếu thị trường này có tương quan với sự vô lý của các nhà đầu tư này, thì sẽ lại là cơ hội cho các nhà đầu tư khác kinh doanh chênh lệch rồi lại kéo mọi thứ về lại điểm hiệu quả. Lý thuyết này hiện có 3 góc nhìn chính là hiệu quả thấp, hiệu quả trung bình và hiệu quả cao.

Với dạng giả thuyết thị trường hiệu quả thấp, mức giá của thị trường 7 lại có độ trễ trong phản ánh tin tức, thường sau khi tin tức đã ra được một thời gian. Hiệu theo nghĩa khác, thì nghĩa là giá của thị trường là biến động không tuân theo một quy luật nào, và không thể ước đoán được. Đồng nghĩa với chiến lược phân tích kỹ thuật trở nên không hữu hiệu, Với dạng giả thuyết thị trường trung bình, mọi thông tin chính thống công bố đều được phản ánh vào giá. Theo dó, giá thị trường sẽ chạy theo mức độ công bố tin tức của công ty, với giả thuyết này, việc sử dụng phân tích cơ bản, kết hợp kỹ thuật sẽ đóng vai trò cốt lõi trong chiến lược đánh bại thị trường, Với dạng giả thuyết thị trường cao, mọi thông tin bất kể nội bộ hay chính thống đều sẽ được phản ánh vào giá, lúc đó giá sẽ chuyển động theo mô hình không thể ước đoán trước được, dù có là thông tin nội bộ cũng không thể giúp có lợi nhuận vượt trội so với thị trường được.

Lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz Được giới thiệu lần đầu vào năm 1952 với tên gọi chính thức là Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Modern Portfolio Theory) trong tuyển tập nghiên cứu “lựa chọn danh mục” của Markowitz. Theo đó, lý thuyết sẽ giả định rằng các nhà đầu tư với độ thỏa hiệp rủi ro bằng không, hay cụ thể hơn sẽ là thích đầu tư vào những danh mục ít rủi ro hơn nếu xét về cùng một mức tỷ suất sinh lời. Và dựa vào việc lợi nhuận và rủi ro là hai nhân tố không thể tách rời, và tương quan mạnh vơi nhau khi rủi ro cao sẽ đi kèm với tỷ suất sinh lời cao và ngược lại 𝐸(𝑅𝑝 ) = 𝑤𝑋 𝐸 (𝑅𝑋 ) + 𝑤𝑌 𝐸(𝑅𝑌 ) 𝜎𝑝2 = 𝑤𝑋2 𝜎𝑥2 + 𝑤𝑌2 𝜎𝑌2 + 2𝑤𝑋 𝑤𝑌 𝜎𝑋 𝜎𝑌 𝜌𝑋𝑌 (|𝜌| ≤ 1) 8 Với ý tưởng như trên, Markowitz đã xây dựng nên một mô hình xây dựng danh mục mà yếu tố tỷ suất sinh lời luôn được ưu tiên tối ưu hàng đầu với từng mức độ rủi ro khác nhau. Mô hình kết hợp nhiều dạng tài sản lại với nhau, dựa theo phân bố của từng danh mục, tự tương quan của từng cặp và độ lệch chuẩn riêng biệt, tìm được hiệp phương sai danh mục đầu tư.

Điểm đặc biệt, là tất cả điểm giá trị kết hợp của các danh mục đầu tư được hình hóa và tạo thành đường biên hiệu quả Hình 2.1: Đường biên hiệu quả Markowitz Việc lựa chọn dạng phân bổ danh mục đầu tư sẽ phụ thuộc vào khẩu vị của các dạng đầu tư khác nhau, được thể hiện qua các thông điểm giá trị chạy dọc theo đường biên hiệu quả. Với trục tung là kỳ vọng tỷ suất sinh lời và trục hoành là độ lệch chuẩn danh mục, với điểm giá trị càng tịnh tiến đi xa càng phản ảnh rõ về khẩu vị ưa mạo hiểm, nhưng đổi lại sẽ là tỷ suất sinh lời tăng cao đúng với kỳ vọng của nhà đầu tư. Kết lại, Danh mục đầu tư tối ưu sẽ là danh mục chạy sát theo đường biên hiệu quả và tiếp xúc với điểm hiệu dụng nằm ngay trên điểm cong nhất của đường biên hiệu quả. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) được phát triển dựa trên học thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Markowitz bởi William Sharpe (1964), ngoài những yếu tố cốt lõi của mô hình gốc của Markowitz, Sharpe còn ứng dụng thêm 2 yếu tố giả định rằng nhà đầu tư kỳ vọng một mức lợi nhuận đúng bằng lãi suất phi rủi ro (hay lãi suất trái phiếu kỳ hạn), cộng với khoản bù đắp rủi ro dựa trên mức độ biến động của thị trường (hay rủi ro hệ thống của thị trường).

Còn rủi ro phi hệ thống sẽ không được tính vào, khi có thể loại bỏ dựa vào cách đa dạng hóa danh mục của lý thuyết gốc của Markowitz. 𝑬(𝑹𝒊 ) = 𝑹𝐟 + 𝜷(𝑬(𝑹𝒎 ) − 𝑹𝒇 ) Để đánh giá, CAPM vẫn giữ nguyên tinh thần của mô hình lý thuyết danh mục hiện đại, nhưng đã có bổ sung một số điểm mới như sau: - CAPM có thể định giá được các tài sản độc lập - CAPM bố sung yếu tố tài sản phi rủi ro vào mô hình - CAPM phân chia cụ thể hai dạng rủi ro hệ thống và phi hệ thống Tuy nhiên, CAPM cũng đã bộc lộ những mặt hạn chế của mình, có thể kể đến như: giả định về lãi suất phi rủi ro thiếu thực tế, không thể ước lượng được rủi ro đòn bẩy trong mô hình, tác động TSSL, chỉ số Beta không có tính ổn định , ảnh hưởng của Q4-Q1 trong báo cáo tài chính cũng không thể đo lường, và thiếu các yếu tố đặc thù của thị trường tài chính như quy mô doanh nghiệp, ảnh hưởng của các chỉ sô P/E, hay M/B 10 2. Mô hình định giá Fama-French 3 nhân tố Kế thừa công trình William Sharpe, hai học giả Eugene Fama và Kenneth French đã phát triển và khỏa lấp vào khoảng trống nghiên cứu của mô hình CAPM. Mô hình Fama-French 3 nhân tố chỉ ra ảnh hưởng của yếu tố quy mô và giá trị trong biến động của thị trường tài chính Mỹ năm 1963-1990, và hai học giả cũng chỉ ra được mối quan hệ giữa Beta và TSSL bình quân vào gia đoạn này không thực sự cao; và thay vào đó là các yếu tố quy mô (Size) và giá trị (B/M) so với TSSL bình quân lại cho ra kết quả khả phù hợp đánh giá mức độ biến động rủi ro của TSSL bình quân thị trường.

kết hợp với CAPM, có được mô hình Fama-French 3 nhân tố như dưới. 𝑹𝒊𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 = 𝒂𝒊 + 𝒃𝒊 (𝑹𝑴𝒕 − 𝑹𝒇𝒕 ) + 𝒔𝒊 𝑺𝑴𝑩𝒕 + 𝒉𝒊 𝑯𝑴𝑳𝒕 + 𝒆𝒊𝒕 Trong đó: tại mỗi kỳ quan sát t 𝑹𝒊 là mức lợi nhuận cho danh mục i. 𝑹𝒇 là mức lợi nhuận không rủi ro. 𝑹𝑴 là mức lợi nhuận kỳ vọng của toàn bộ thị trường.

SMB là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty nhỏ so với lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty lớn. HML là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có giá trị B/M cao so với giá trị B/M thấp. 𝒆𝒊 là sai số ngẫu nhiên Mô hình Fama-French sau khi ra mắt, với các chia danh mục mới, đã đem lại được kết quả vượt trội so với CAPM với độ sai số các biến rất bé, ngoài thị trường phát triển, cũng đã được ứng dụng ở những thị trường mới nổi như Thái Lan, Nam Phi, Ấn Độ, Đài Loan,…Tuy nhiên, mô hình cũng được đánh giá là chưa đủ thuyết 11 phục, khi 3 nhân tố chính chưa phản ánh được toàn bộ ảnh hưởng lên TSSL bình quân của danh mục đầu tư 2. Mô hình định giá Fama-French 5 nhân tố Bắt đầu với việc giá thị trường của của doanh nghiệp, trong mô hình chiết khấu trái phiếu, tương đương với giá trị hiện tại của giá trị trái phiếu tương lai ∞ 𝑴𝒕 = ∑ 𝑬(𝑫𝒕+𝝉 ) / (𝟏 + 𝒓)𝝉 𝒕=𝟏 Trong đó 𝑀𝑡 là giá trị trường theo thời gian t, 𝐸(𝐷𝑡+𝜏 ) là giá trị kỳ vọng của cổ tức trong khoảng thời gian 𝑡 + 𝜏, và r là lợi nhuận cổ phiếu kỳ vọng trung bình cho tới ngày đáo hạn.

Từ đó giá trị thị trường của cổ phiếu có thể thiết kê theo công thức sau: ∞ 𝑴𝒕 = ∑ 𝑬(𝒀𝒕+𝝉 − 𝒅𝑩𝒕+𝝉 ) / (𝟏 + 𝒓)𝝉 𝒕=𝟏 Trong đó 𝑌𝑡+𝜏 là tổng lợi nhuận vốn chủ sở hữu trong giai đoạn 𝑡 + 𝜏, 𝑑𝐵𝑡+𝜏 𝐵𝑡+𝜏 – 𝐵𝑡+𝜏−1 là thay đổi trong giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu. sau cùng, chia cả 2 vế cho giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu tại thời điểm t ta được: 𝑴𝒕 ∑∞ 𝒕=𝟏 𝑬(𝒀𝒕+𝝉 − 𝒅𝑩𝒕+𝝉 ) / (𝟏 + 𝒓) 𝝉 = 𝑩𝒕 𝑩𝒕 Phương trình này cho thấy rằng: tỷ suất sinh lời có mối quan hệ nghịch dấu với rủi ro từ thị trường, đồng nghĩa với khi quy mô giảm đi, TSSL cũng sẽ tăng lên.TSSL quan hệ cùng dấu với lợi nhuận kỳ vọng.