Luận văn thạc sĩ về mô hình Fama French 5 nhân tố và ứng dụng trong thị trường chứng khoán Việt Nam

Khám phá ứng dụng mô hình định giá tài sản Fama French 5 nhân tố trong phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam qua luận văn thạc sĩ.

• Tác giả: Nguyễn Thị Kim Hòa
• Trường học: Học viện Tài chính
• Chuyên ngành: Tài chính
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình Fama French 5 Nhân Tố Trong Định Giá Tài Sản Tại Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa đề tài
• 1.7. Kết cấu của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU
• 2.1. Mô hình Fama – French 5 nhân tố (2015)
• 2.1.1. Cơ sở của mô hình Fama – French 5 nhân tố
• 2.1.2. Xác định các nhân tố trong mô hình
• 2.1.3. Phân chia danh mục đầu tư và xác định các nhân tố trong mô hình FF5F
• 2.2. Lược khảo một số nghiên cứu có liên quan đến mô hình Fama – French 5 nhân tố
• 2.2.1. Các nghiên cứu ở thị trường quốc tế
• 2.2.2. Các nghiên cứu ở thị trường Việt Nam
• 2.2.3. Sơ lược về thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.2.4. Giả thuyết nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH, DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3. Định nghĩa các biến trong mô hình
• 3.3.1. Tỷ suất sinh lời chứng khoán
• 3.3.2. Lãi suất phi rủi ro
• 3.3.3. Tỷ suất sinh lời của thị trường
• 3.3.4. Quy mô của cổ phiếu (Size)
• 3.3.5. Giá trị của cổ phiếu (Value)
• 3.3.6. Lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability)
• 3.4. Các danh mục đầu tư và cách xác định các nhân tố trong mô hình
• 3.4.1. Các danh mục hình thành nhân tố
• 3.4.2. Các danh mục hồi quy
• 3.5. Phương pháp nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê các chỉ tiêu phân loại
• 4.2. Kết quả thống kê mô tả các danh mục đầu tư và các nhân tố
• 4.3. Kết quả hồi quy các danh mục đầu tư
• 4.3.1. Kết quả hồi quy 9 danh mục Size-B/M, 9 danh mục Size-OP và 9 danh mục Size Inv theo bộ 5 nhân tố hình thành từ cách sắp xếp 2x3
• 4.3.2. Kết quả hồi quy 18 danh mục 2x3 và 12 danh mục 2x2
• 4.3.3. Kết quả hồi quy 16 danh mục 2x2x2x2 với bộ nhân tố 2x2x2x2
• 4.3.4. Kết quả hồi quy từng nhân tố với 4 nhân tố còn lại trong mô hình FF5F
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Kết luận chung đề tài nghiên cứu
• 5.2. Hạn chế của đề tài nghiên cứu
• 5.3. Gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Giới thiệu mô hình Fama French 5 nhân tố

Mô hình Fama French 5 nhân tố (FF5F) được phát triển nhằm cải thiện khả năng giải thích lợi nhuận cổ phiếu so với mô hình ba nhân tố trước đó. Mô hình này bổ sung hai nhân tố mới là lợi nhuận hoạt động và mức độ đầu tư, bên cạnh ba nhân tố truyền thống: rủi ro thị trường, quy mô và giá trị. Nghiên cứu cho thấy mô hình FF5F có khả năng giải thích tốt hơn mối quan hệ giữa các nhân tố và lợi nhuận trung bình của cổ phiếu. Tuy nhiên, một số vấn đề vẫn tồn tại, như việc mô hình không giải thích được mức lợi nhuận thấp của cổ phiếu quy mô nhỏ. Điều này cho thấy cần có thêm nghiên cứu để làm rõ hơn về các nhân tố trong mô hình.

1.1 Cơ sở lý thuyết của mô hình

Mô hình Fama French 5 nhân tố dựa trên lý thuyết chiết khấu cổ tức, trong đó giá trị thị trường của cổ phiếu được xác định bởi giá trị chiết khấu của cổ tức dự kiến. Các nhân tố như tỷ số giá trị sổ sách/giá trị thị trường (B/M), lợi nhuận và mức độ đầu tư đều có ảnh hưởng đến lợi tức kỳ vọng. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các cổ phiếu có tỷ lệ B/M cao thường có lợi tức kỳ vọng cao hơn, trong khi các cổ phiếu có mức độ đầu tư cao lại có lợi tức kỳ vọng thấp hơn. Điều này cho thấy mối quan hệ phức tạp giữa các nhân tố và lợi tức cổ phiếu.

II. Phân tích mô hình và dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là Sở giao dịch Chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn 2011-2015. Các danh mục đầu tư được phân chia theo các tiêu chí như quy mô và tỷ số B/M, từ đó xác định các nhân tố trong mô hình. Phương pháp hồi quy chuỗi thời gian được áp dụng để kiểm định mức độ giải thích của các nhân tố đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Kết quả cho thấy nhân tố rủi ro thị trường có ý nghĩa thống kê cao, trong khi hai nhân tố mới là lợi nhuận và đầu tư có kết quả không đồng nhất.

2.1 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE. Các chỉ tiêu như tỷ suất sinh lời cổ phiếu, lãi suất phi rủi ro và tỷ suất sinh lời của thị trường được lấy theo tuần. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy để đánh giá mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình Fama French 5 nhân tố và tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Kết quả cho thấy nhân tố quy mô và giá trị có khả năng giải thích tốt, trong khi nhân tố lợi nhuận có ý nghĩa thống kê nhưng mang dấu âm ở nhiều danh mục.

III. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Fama French 5 nhân tố có khả năng giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu tại thị trường chứng khoán Việt Nam, mặc dù không đồng đều giữa các danh mục. Nhân tố rủi ro thị trường luôn mang dấu kỳ vọng và có ý nghĩa thống kê cao. Tuy nhiên, nhân tố lợi nhuận không đạt được kết quả như mong đợi, cho thấy cần có thêm nghiên cứu để làm rõ vai trò của nó trong mô hình. Điều này cũng phản ánh sự khác biệt giữa thị trường chứng khoán Việt Nam và các thị trường phát triển khác.

3.1 Đánh giá thực tiễn của mô hình

Mô hình Fama French 5 nhân tố không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc định giá tài sản tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các nhân tố và tỷ suất sinh lời cổ phiếu, từ đó giúp các nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định đầu tư hợp lý hơn. Tuy nhiên, việc áp dụng mô hình này cần được điều chỉnh cho phù hợp với đặc điểm của thị trường Việt Nam, nơi mà các yếu tố kinh tế và chính trị có thể ảnh hưởng mạnh đến lợi suất.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam, với vốn hóa đạt khoảng 57 tỷ USD tính đến năm 2015, vẫn còn khiêm tốn so với các thị trường trong khu vực và thế giới. Quy mô này chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu huy động vốn trung và dài hạn cho nền kinh tế, trong khi kênh huy động vốn chủ yếu vẫn là ngân hàng. Trước thực trạng đó, việc áp dụng các mô hình định giá tài sản tài chính phù hợp là cần thiết để nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý rủi ro trên thị trường. Luận văn tập trung kiểm định mô hình định giá tài sản Fama – French 5 nhân tố (FF5F) trên thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là sàn HOSE trong giai đoạn 2011-2015, với mục tiêu đánh giá mức độ giải thích của các nhân tố trong mô hình đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu tuần của 71 danh mục đầu tư, áp dụng phương pháp hồi quy chuỗi thời gian nhằm xác định vai trò của các nhân tố truyền thống như rủi ro thị trường, quy mô, giá trị, cũng như hai nhân tố mới là lợi nhuận hoạt động và mức độ đầu tư. Kết quả nghiên cứu không chỉ góp phần làm rõ tính phù hợp của mô hình FF5F tại thị trường Việt Nam mà còn cung cấp cơ sở thực tiễn cho các nhà đầu tư và quản lý trong việc lựa chọn mô hình định giá hiệu quả, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tư và quản trị rủi ro trên thị trường chứng khoán trong nước.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Mô hình Fama – French 5 nhân tố (FF5F) được phát triển từ mô hình CAPM và mô hình Fama – French 3 nhân tố (FF3F). Mô hình FF5F bổ sung hai nhân tố mới là lợi nhuận hoạt động (RMW) và mức độ đầu tư (CMA) bên cạnh ba nhân tố truyền thống: phần bù rủi ro thị trường (RM-RF), quy mô (SMB) và giá trị (HML). Cơ sở lý thuyết của mô hình dựa trên phương trình chiết khấu cổ tức và các mối quan hệ giữa giá trị sổ sách, lợi nhuận kỳ vọng và tốc độ tăng trưởng vốn chủ sở hữu. Các nhân tố được xác định thông qua việc phân chia cổ phiếu thành các nhóm dựa trên quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, lợi nhuận hoạt động và mức độ đầu tư, với các cách sắp xếp danh mục 2x3, 2x2 và 2x2x2x2. Mô hình FF5F được đánh giá là cải thiện khả năng giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu so với các mô hình trước đó, tuy nhiên vẫn còn tranh luận về vai trò của hai nhân tố mới.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu thứ cấp thu thập từ các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2011-2015. Dữ liệu thị trường được lấy theo tuần, tổng cộng 258 tuần, bao gồm tỷ suất sinh lời cổ phiếu, tỷ suất sinh lời thị trường (dựa trên chỉ số VN-Index), và lãi suất phi rủi ro (lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm). Các chỉ tiêu kế toán như vốn hóa thị trường, tỷ lệ B/M, lợi nhuận hoạt động và mức độ đầu tư được lấy theo năm. Dữ liệu được xử lý bằng Excel để tính toán các nhân tố SMB, HML, RMW, CMA theo ba cách sắp xếp danh mục khác nhau. Phân tích hồi quy chuỗi thời gian được thực hiện trên 71 danh mục đầu tư bằng phần mềm Eviews 8 nhằm kiểm định mức độ giải thích của các nhân tố đối với tỷ suất sinh lời cổ phiếu. Các kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi cũng được thực hiện để đảm bảo tính hiệu quả của mô hình.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Ý nghĩa của nhân tố rủi ro thị trường (RM-RF): Nhân tố này có ý nghĩa thống kê mạnh mẽ và mang dấu dương kỳ vọng trên tất cả các danh mục đầu tư, khẳng định mối quan hệ thuận giữa rủi ro thị trường và tỷ suất sinh lời cổ phiếu.

2. Vai trò của nhân tố quy mô (SMB) và giá trị (HML): Hai nhân tố truyền thống này giải thích tốt tỷ suất sinh lời cổ phiếu, với SMB có tương quan nghịch với HML. Nhân tố HML duy trì tầm quan trọng trong mô hình tại thị trường Việt Nam, khác với kết quả ở thị trường Mỹ nơi HML được xem là dư thừa.

3. Nhân tố lợi nhuận hoạt động (RMW): Có ý nghĩa thống kê và thường mang dấu âm ở hầu hết các danh mục, cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa lợi nhuận hoạt động và tỷ suất sinh lời cổ phiếu, phù hợp với giả thuyết nghiên cứu.

4. Nhân tố đầu tư (CMA): Kết quả kiểm định khá thất vọng, với mức độ giải thích thấp và dấu hiệu không đồng nhất giữa các danh mục, phản ánh sự phức tạp trong ảnh hưởng của mức độ đầu tư đến lợi nhuận cổ phiếu.

5. Hiệu quả mô hình theo cách sắp xếp danh mục: Cách sắp xếp 2x2 và 2x3 cho kết quả hồi quy có mức độ giải thích cao hơn so với cách sắp xếp 2x2x2x2, với R2 hiệu chỉnh dao động từ khoảng 80% đến trên 95% tùy danh mục.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình FF5F có cải thiện đáng kể so với mô hình CAPM và FF3F trong việc giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường Việt Nam, đặc biệt là các nhân tố truyền thống RM-RF, SMB và HML. Sự khác biệt về vai trò của nhân tố HML so với thị trường Mỹ có thể do đặc thù cấu trúc thị trường và cơ cấu sở hữu tại Việt Nam, nơi doanh nghiệp nhà nước chiếm tỷ trọng lớn. Nhân tố RMW thể hiện mối quan hệ nghịch biến với lợi nhuận, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế cho thấy các công ty có lợi nhuận hoạt động cao thường có mức sinh lời thấp hơn do định giá cao. Ngược lại, nhân tố CMA chưa thể hiện rõ vai trò, có thể do đặc điểm đầu tư và quản trị doanh nghiệp tại Việt Nam còn nhiều khác biệt so với các thị trường phát triển. Các biểu đồ hồi quy và ma trận tương quan nhân tố minh họa rõ sự khác biệt về mức độ tương quan và ảnh hưởng của các nhân tố theo từng cách sắp xếp danh mục, cho thấy sự cần thiết trong việc lựa chọn phương pháp phân loại phù hợp để nâng cao hiệu quả mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường áp dụng mô hình FF5F trong phân tích đầu tư: Các nhà đầu tư và công ty quản lý quỹ nên sử dụng mô hình FF5F, đặc biệt tập trung vào các nhân tố truyền thống RM-RF, SMB và HML để đánh giá rủi ro và lợi nhuận, nhằm nâng cao hiệu quả đầu tư trong vòng 1-2 năm tới.

2. Nghiên cứu sâu hơn về nhân tố đầu tư (CMA): Các nhà nghiên cứu và tổ chức tài chính cần tiếp tục khảo sát và điều chỉnh cách đo lường nhân tố đầu tư phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam, nhằm cải thiện khả năng giải thích của mô hình trong 3-5 năm tới.

3. Phát triển dữ liệu và phương pháp phân loại danh mục: Cần xây dựng hệ thống dữ liệu kế toán và thị trường chi tiết hơn, đồng thời áp dụng các cách phân loại danh mục phù hợp như 2x2 hoặc 2x3 để tăng độ chính xác của mô hình, thực hiện trong vòng 1-3 năm.

4. Tăng cường đào tạo và phổ biến kiến thức mô hình định giá tài sản: Các cơ quan quản lý và trường đại học nên tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về mô hình FF5F cho nhà đầu tư và chuyên gia tài chính nhằm nâng cao nhận thức và ứng dụng mô hình, triển khai trong 1 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp hiểu rõ hơn về các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận cổ phiếu, từ đó xây dựng chiến lược đầu tư hiệu quả dựa trên mô hình FF5F.

2. Các công ty quản lý quỹ và công ty chứng khoán: Sử dụng kết quả nghiên cứu để cải thiện mô hình định giá tài sản, nâng cao khả năng dự báo lợi nhuận và quản lý rủi ro danh mục đầu tư.

3. Nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực tài chính: Cung cấp cơ sở lý thuyết và thực nghiệm về mô hình FF5F tại thị trường Việt Nam, làm nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về định giá tài sản và thị trường chứng khoán.

4. Cơ quan quản lý thị trường chứng khoán: Hỗ trợ trong việc xây dựng chính sách và quy định phù hợp nhằm phát triển thị trường chứng khoán hiệu quả, minh bạch và bền vững.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Fama – French 5 nhân tố là gì?
   Mô hình FF5F là mô hình định giá tài sản tài chính mở rộng từ CAPM và FF3F, bao gồm năm nhân tố: rủi ro thị trường, quy mô, giá trị, lợi nhuận hoạt động và mức độ đầu tư, nhằm giải thích tỷ suất sinh lời cổ phiếu tốt hơn.

2. Tại sao nghiên cứu chọn dữ liệu theo tuần thay vì tháng?
   Dữ liệu theo tuần giúp tăng số lượng quan sát (258 tuần trong 5 năm), nâng cao độ tin cậy và tính chính xác của phân tích hồi quy chuỗi thời gian so với dữ liệu theo tháng.

3. Nhân tố lợi nhuận hoạt động (RMW) ảnh hưởng thế nào đến lợi nhuận cổ phiếu?
   Nghiên cứu cho thấy RMW có mối quan hệ nghịch biến với tỷ suất sinh lời cổ phiếu, tức là các công ty có lợi nhuận hoạt động cao thường có lợi nhuận cổ phiếu thấp hơn do định giá cao.

4. Nhân tố đầu tư (CMA) có vai trò như thế nào trong mô hình?
   Nhân tố CMA chưa thể hiện rõ vai trò tại thị trường Việt Nam, kết quả kiểm định cho thấy mức độ giải thích thấp và dấu hiệu không đồng nhất, cần nghiên cứu thêm để điều chỉnh phù hợp.

5. Mô hình FF5F có phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam không?
   Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình FF5F cải thiện khả năng giải thích tỷ suất sinh lời so với CAPM và FF3F, đặc biệt với các nhân tố truyền thống, tuy nhiên hai nhân tố mới cần được nghiên cứu thêm để phù hợp hơn với đặc thù thị trường Việt Nam.

Kết luận

• Mô hình Fama – French 5 nhân tố được kiểm định trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2011-2015, sử dụng dữ liệu tuần của 71 danh mục đầu tư.
• Nhân tố rủi ro thị trường, quy mô và giá trị có ý nghĩa thống kê và giải thích tốt tỷ suất sinh lời cổ phiếu, trong khi nhân tố lợi nhuận hoạt động có mối quan hệ nghịch biến, còn nhân tố đầu tư chưa rõ vai trò.
• Cách sắp xếp danh mục 2x2 và 2x3 cho kết quả hồi quy có độ giải thích cao hơn so với cách sắp xếp phức tạp 2x2x2x2.
• Nghiên cứu góp phần làm rõ tính phù hợp của mô hình FF5F tại thị trường Việt Nam, đồng thời chỉ ra những điểm khác biệt so với các thị trường quốc tế.
• Đề xuất các giải pháp nâng cao ứng dụng mô hình, phát triển dữ liệu và đào tạo chuyên sâu nhằm cải thiện hiệu quả định giá tài sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong tương lai gần.

Các nhà đầu tư, nhà quản lý và nhà nghiên cứu nên áp dụng và tiếp tục phát triển mô hình FF5F phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam để nâng cao hiệu quả đầu tư và quản trị rủi ro.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu vấn đề nghiên cứu Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo nghiên cứu Chương 3: Mô hình, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5: Kết luận 123doc 4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU Trong chương 2 sẽ trình bày cơ sở lý thuyết về mô hình Fama – French 5 nhân tố, kết quả nghiên cứu ở thị trường chứng khoán Mỹ. Sau đó, tác giả tiếp tục lược khảo những nghiên cứu về mô hình này ở các TTCK quốc tế, từ đó làm cơ sở để đưa ra giả thuyết nghiên cứu phù hợp khi ứng dụng mô hình này vào sàn chứng khoán HOSE.1 Mô hình Fama – French 5 nhân tố (2015) “Mô hình Fama – French 5 nhân tố (FF5F) giải thích tốt hơn mối quan hệ giữa nhân tố quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư và lợi nhuận trung bình của cổ phiếu so với mô hình ba yếu tố (FF3F). Vấn đề chính của FF5F là không giải thích được mức lợi nhuận trung bình thấp của những cổ phiếu quy mô nhỏ có mức lợi nhuận tương tự như các công ty đầu tư rất nhiều mặc dù khả năng sinh lợi thấp. Hiệu suất của mô hình không nhạy cảm với cách thức xác định các nhân tố.

Với việc bổ sung nhân tố lợi nhuận và đầu tư, nhân tố giá trị của mô hình FF3F trở nên dư thừa trong việc mô tả lợi nhuận trung bình trong mẫu mà chúng tôi kiểm tra.1 Cơ sở của mô hình Fama – French 5 nhân tố Theo Fama & French (1993), có nhiều bằng chứng cho thấy TSSL cổ phiếu trung bình có liên quan đến tỷ số giá trị sổ sách/giá trị thị trường của cổ phiếu (B/M). Cũng có bằng chứng cho thấy nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư bổ sung cho việc mô tả lợi nhuận trung bình của B/M. Fama & French sử dụng mô hình chiết khấu cổ tức để giải thích tại sao các biến này liên quan đến lợi nhuận trung bình. Mô hình cho biết giá trị thị trường của một cổ phần là giá trị chiết khấu của cổ tức dự kiến cho mỗi cổ phần: ∞ 𝑚𝑡 = ∑𝜏=1 E(𝑑𝑡+𝜏 )/(1 + 𝑟)𝜏 (1) Trong phương trình (1) mt là giá cổ phiếu tại thời điểm t, E(𝑑𝑡+𝜏 ) là cổ tức dự kiến mỗi cổ phần trong giai đoạn 𝑡 + 𝜏, và r là (xấp xỉ) lợi tức cổ phiếu kỳ vọng trung bình dài hạn hoặc, chính xác hơn, lãi suất nội tại trên cổ tức kỳ vọng.

123doc 5 Phương trình (1) cho thấy nếu tại thời điểm t các cổ phiếu của hai công ty có cổ tức dự kiến như nhau nhưng giá khác nhau, cổ phiếu với một mức giá thấp hơn có lợi nhuận kỳ vọng cao hơn (dài hạn). Nếu giá cả là hợp lý, cổ tức trong tương lai của cổ phiếu với giá thấp hơn phải có rủi ro cao hơn. Tuy nhiên, những dự đoán dưới đây được rút ra từ phương trình (1) đều giống nhau dù giá cả có hợp lý hay không hợp lý. Vận dụng phương trình (1), Fama & French giải thích các hàm ý của phương trình (1) đối với mối quan hệ giữa lợi tức kỳ vọng và lợi nhuận kỳ vọng, đầu tư dự kiến và tỷ số B/M.

Miller và Modigliani (1961) cho thấy rằng tổng giá trị thị trường của cổ phiếu công ty tại thời điểm t ngụ ý bởi (1) là: ∞ 𝑀𝑡 = ∑𝜏=1 E(𝑌𝑡+𝜏 − 𝑑𝐵𝑡+𝜏 )/(1 + 𝑟)𝜏 (2) Trong phương trình 𝑌𝑡+𝜏 là tổng thu nhập vốn chủ sở hữu cho giai đoạn 𝑡 + 𝜏 và 𝑑𝐵𝑡+𝜏 = 𝐵𝑡+𝜏 − 𝐵𝑡+𝜏−1 là sự thay đổi tổng vốn chủ sở hữu. Đem chia 2 vế phương trình (2) cho giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu tại t thì được: ∞ 𝑀𝑡 ∑𝜏=1 E(𝑌𝑡+𝜏 −𝑑𝐵𝑡+𝜏 )/(1+𝑟)𝜏 = (3) 𝐵𝑡 𝐵𝑡 Phương trình (3) đưa ra ba phát biểu về lợi tức kỳ vọng của cổ phiếu như sau: Thứ nhất, cố định tất cả các biến số ở (3) ngoại trừ giá trị hiện tại của cổ phiếu 𝑀𝑡 và lợi tức cổ phiếu kỳ vọng 𝑟. Khi đó, một giá trị thấp hơn của Mt tương đương với một tỷ lệ cao hơn tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Bt /Mt sẽ làm lợi tức kỳ vọng cao hơn. Có nghĩa là, có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ số B/M và lợi tức kỳ vọng.

Thứ hai, cố định 𝑀𝑡 và các giá trị của tất cả các biến trong phương trình (3) ngoại trừ lợi nhuận kỳ vọng trong tương lai E(𝑌𝑡+𝜏 − 𝑑𝐵𝑡+𝜏 ) và lợi tức cổ phiếu kỳ vọng 𝑟, khi đó nếu lợi nhuận kỳ vọng trong tương lai cao thì lợi tức cổ phiếu kỳ vọng phải cao, nghĩa là có mối quan hệ đồng biến giữa lợi tức kỳ vọng và lợi nhuận của cổ phiếu. Thứ ba, với các giá trị cố định của 𝐵𝑡 , 𝑀𝑡 và lợi nhuận kỳ vọng, sự tăng trưởng kỳ vọng cao hơn trong giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu 𝑑𝐵𝑡+𝜏 – tức là nhân tố đầu 123doc 6 tư – đem lại lợi nhuận kỳ vọng thấp hơn. Tức là lợi tức kỳ vọng quan hệ nghịch biến với tốc độ tăng trưởng của giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu. Như vậy, ngoài nhân tố B/M, lợi nhuận kỳ vọng và tốc động tăng trưởng vốn chủ sở hữu cũng ảnh hưởng đến lợi tức kỳ vọng.

Mô hình FF3F (1993) được thiết kế để giải thích mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi (TSSL) trung bình và nhân tố Quy mô (vốn hóa thị trường, giá cổ phiếu đang lưu hành) và mối quan hệ giữa TSSL trung bình và tỷ số B/M. Hai nhân tố này đã không được giải thích bởi mô hình CAPM1 của Sharpe và Lintner. Kiểm định mô hình FF3F dựa trên hồi quy chuỗi thời gian: Rit - RFt = ai + bi(RMt - RFt) + siSMBt + hiHMLt + eit (4) Trong phương trình (4), Rit là lợi nhuận trên chứng khoán hoặc danh mục đầu tư i cho giai đoạn t, RFt là tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro, RMt là lợi nhuận trên danh mục đầu tư thị trường trong giai đoạn t, SMBt (Small Minus Big) là lợi nhuận trên một danh mục các cổ phiếu có quy mô nhỏ trừ lợi nhuận trên một danh mục cổ phiếu có quy mô lớn, HMLt (High Minus Low) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục của cổ phiếu có tỷ lệ B/M cao và danh mục cổ phiếu có tỷ lệ B/M thấp, và eit là sai số. Các hệ số hồi quy là bi, si, và hi được kỳ vọng là dương.

Bằng chứng của Novy-Marx (2012)2, Titman, Wei và Xie (2004)3, và những nghiên cứu khác cho rằng (4) là một mô hình không hoàn hảo cho TSSL kỳ vọng bởi vì mô hình này bỏ lỡ nhiều biến đổi trong TSSL trung bình liên quan đến khả năng sinh lợi và đầu tư. Động lực của bằng chứng này và phương trình định giá (3), Fama & French thêm nhân tố lợi nhuận và nhân tố đầu tư vào mô hình ba nhân tố. 1 Mô hình định giá tài sản vốn: đo lường độ nhạy cảm của tài sản với rủi ro không thể đa dạng hóa (cũng được gọi là rủi ro hệ thống hay rủi ro thị trường) mà thường được đại diện bởi hệ số beta (β). 2 Nghiên cứu chỉ ra nhân tố lợi nhuận, được tính bằng lợi nhuận gộp từ hoạt động kinh doanh, có sức mạnh tương tự như tỷ lệ B/M đối với dự báo TSSL.

Các công ty có lợi nhuận tạo ra TSSL cao hơn đáng kể so với các công ty không có lợi nhuận, mặc dù có tỷ lệ định giá cao hơn đáng kể. 3 Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa nhân tố đầu tư và lợi nhuận thì mạnh hơn đối với các doanh nghiệp có dòng tiền mặt cao hơn và tỷ lệ nợ thấp hơn. 123doc 7 Hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư được thêm vào mô hình tạo nên mô hình Fama- French 5 nhân tố như sau: Rit - RFt = ai + bi(RMt-RFt) + siSMBt + hiHMLt + riRMWt + ciCMAt + eit (4) Trong đó: Trong phương trình (4) thì RMWt (Robust Minus Weak) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục đầu tư đa dạng của các cổ phiếu với khả năng sinh lời mạnh và yếu, và CMAt (Conservative Minus Agresssive) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên danh mục đầu tư của cổ phiếu các công ty đầu tư bảo thủ và chủ động; bi, si, hi, ri, ci là các hệ số hồi quy; t là thời gian quan sát.2 Xác định các nhân tố trong mô hình Cách tính các chỉ tiêu Size, B/M, OP và Investment Vào cuối tháng 6 mỗi năm, cổ phiếu được chia thành 5 nhóm Quy mô (Size) từ Nhỏ (Small) đến Lớn (Big) căn cứ theo giá trị vốn hóa thị trường trên sàn chứng khoán New York (NYSE). Cổ phiếu cũng được phân chia thành 5 nhóm căn cứ theo tỷ số B/M, từ Thấp (Low) cho đến Cao (High).

Sự sắp xếp theo 2 tiêu chí này tạo thành 5x5=25 danh mục đầu tư Size-B/M khác nhau. Quy mô của cổ phiếu tại thời điểm t được xác định bằng giá trị vốn hóa thị trường (Market Cap) của cổ phiếu đó tại thời điểm t-1 (tức là lấy giá đóng cửa điều chỉnh ngày cuối năm nhân với số lượng cổ phiếu phổ thông lưu hành ở năm t-1). Tỷ lệ B/M ở năm t là tỷ số giữa Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu và Giá trị vốn hóa thị trường ở cuối năm t-1. Lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability) ở năm t được tính từ dữ liệu kế toán ở cuối năm t-1, bằng cách lấy doanh thu trừ giá vốn hàng bán, trừ chi phí quản lý doanh nghiệp, trừ lãi vay, sau đó chia tất cả cho giá sổ sách của vốn chủ sở hữu.

Mức độ đầu tư/Khuynh hướng đầu tư (Investment) ở năm t là sự thay đổi của tổng tài sản từ cuối năm t-2 tới cuối năm t-1, tất cả chia cho tổng tài sản ở cuối năm t-2. 123doc 8 Phân chia danh mục đầu tư và xác định các nhân tố trong mô hình FF5F Mô hình FF5F sử dụng 3 cách sắp xếp (sort) danh mục cổ phiếu khác nhau để từ đó tính ra các nhân tố SMB, HML, RMW, CMA. Các cách sắp xếp này bao gồm: i) 2x3 dựa trên Size-B/M, 2x3 dựa trên Size- OP, 2x3 dựa trên Size- Investment. Trong đó cổ phiếu chia làm 2 nhóm theo Size và 3 nhóm theo B/M hoặc OP hoặc Inv.

Với cách sắp xếp này sẽ tạo ra 18 danh mục khác nhau. ii) 2x2 dựa trên Size & B/M, 2x2 dựa trên Size-OP, 2x2 dựa trên Size- Investment. Trong đó cổ phiếu chia làm 2 nhóm theo Size và 2 nhóm theo B/M hoặc OP hoặc Inv. Với cách sắp xếp này sẽ tạo ra 12 danh mục khác nhau.