Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Bối cảnh thực tiễn và lý do chọn đề tài
Biến động kinh tế vĩ mô và các cuộc khủng hoảng tài chính tác động sâu sắc đến thị trường chứng khoán, khiến việc phân tích, dự báo lợi suất và đánh giá rủi ro tài sản trở thành nhu cầu thiết yếu đối với các nhà đầu tư. Trong hệ thống tài chính Việt Nam, nhóm ngành ngân hàng giữ vị thế trụ cột, chiếm khoảng một phần tư (1/4) tổng giá trị vốn hóa toàn thị trường và có ảnh hưởng chi phối trực tiếp đến chỉ số VN-Index.
Về mặt phương pháp luận, Mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM) truyền thống chỉ xem xét một nhân tố rủi ro duy nhất là biến động thị trường chung ($\beta$), không giải thích được toàn diện phần bù rủi ro thực tế. Mô hình ba nhân tố Fama-French (1992, 1993) đã bổ sung hai yếu tố nền tảng là quy mô vốn hóa công ty ($SMB$) và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường ($HML$). Mặc dù mô hình Fama-French năm nhân tố (2015) đã được phát triển, việc áp dụng mô hình ba nhân tố tại thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn thể hiện tính thực tiễn cao nhờ cấu trúc tham số tinh gọn, dữ liệu sẵn có và tính khả thi trong tính toán danh mục theo thời gian thực. Đề tài "Ứng dụng mô hình Fama-French cho danh mục các cổ phiếu nhóm ngành Ngân hàng trên thị trường chứng khoán Việt Nam" được thực hiện nhằm kiểm định khả năng giải thích biến động lợi suất của các cổ phiếu ngân hàng niêm yết trong năm 2022.
Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
- Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về các mô hình định giá tài sản: từ mô hình một nhân tố, mô hình đa nhân tố (APT), mô hình CAPM đến mô hình Fama-French ba nhân tố và năm nhân tố.
- Tổng quan thực trạng hoạt động, vị thế vốn hóa và kết quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2022–2023.
- Thu thập dữ liệu giao dịch và báo cáo tài chính của 19 mã cổ phiếu ngân hàng niêm yết; tiến hành phân loại thành 4 danh mục đầu tư kết hợp quy mô và giá trị ($S/L, S/H, B/L, B/H$).
- Kiểm định thực nghiệm tính phù hợp của mô hình Fama-French ba nhân tố bằng phương pháp thống kê mô tả, ma trận tương quan và hồi quy OLS từng bước (stepwise regression) trên phần mềm R.
- Đưa ra kết luận và đề xuất các hàm ý chính sách cho nhà đầu tư cá nhân, nhà quản lý quỹ và các nhà hoạch định chính sách thị trường.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Lịch sử giá đóng cửa, tỷ suất sinh lời, quy mô vốn hóa thị trường và chỉ số $BE/ME$ của các cổ phiếu thuộc nhóm ngành Ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
- Phạm vi không gian: Các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
- Phạm vi thời gian: Dữ liệu giao dịch hàng ngày từ ngày 01/01/2022 đến ngày 31/12/2022.
- Nguồn dữ liệu: Giá đóng cửa và chỉ số VN-Index thu thập từ Vietstock và hai sở giao dịch; báo cáo tài chính kiểm toán năm của 19 ngân hàng; lãi suất phi rủi ro ($R_f$) lấy theo lãi suất trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 10 năm đã niêm yết.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết định giá tài sản
Chuyên đề tổng hợp quá trình phát triển của lý thuyết định giá tài sản tài chính qua các giai đoạn:
- Mô hình Một nhân tố và Đa nhân tố (APT):
- Mô hình APT (Arbitrage Pricing Theory) của Stephen Ross (1970) xây dựng trên nguyên lý không có cơ hội kinh doanh chênh lệch giá, cho phép tỷ suất sinh lời phụ thuộc vào nhiều yếu tố vĩ mô và thống kê:
$$r_i = r_f + \beta_{i1} F_1 + \beta_{i2} F_2 + \dots + \beta_{in} F_n + \varepsilon_i$$
- Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model):
- Được William Sharpe phát triển vào thập niên 1960, mô tả mối quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro hệ thống thông qua đường thị trường vốn (CML) và đường thị trường chứng khoán (SML):
$$E(R_i) = R_f + \beta_{iM}[E(R_M) - R_f]$$
- Trong đó $\beta_{iM} = \frac{\text{Cov}(r_i, r_M)}{\sigma_M^2}$ phản ánh độ nhạy của tài sản đối với biến động của thị trường chung.
- Mô hình Fama-French ba nhân tố (1993):
- Mở rộng mô hình CAPM bằng việc bổ sung hai yếu tố đặc trưng doanh nghiệp:
$$R_i - R_f = \alpha_i + \beta_i(R_M - R_f) + s_i SMB + h_i HML + u_i$$
- $SMB$ (Small Minus Big): Phần bù quy mô, đo lường chênh lệch tỷ suất sinh lời giữa danh mục cổ phiếu quy mô nhỏ ($S$) và danh mục cổ phiếu quy mô lớn ($B$).
- $HML$ (High Minus Low): Phần bù giá trị, đo lường chênh lệch tỷ suất sinh lời giữa danh mục cổ phiếu có tỷ số $BE/ME$ cao ($H$ - cổ phiếu giá trị) và danh mục có tỷ số $BE/ME$ thấp ($L$ - cổ phiếu tăng trưởng).
- Mô hình Fama-French năm nhân tố (2015):
- Bổ sung thêm biến khả năng sinh lời $RMW$ (Robust Minus Weak) và biến đầu tư $CMA$ (Conservative Minus Aggressive):
$$R_i - R_f = \alpha_i + \beta_i(R_M - R_f) + s_i SMB + h_i HML + b_i RMW + a_i CMA + u_i$$
Phương pháp nghiên cứu và kỹ thuật xử lý dữ liệu
- Phương pháp xây dựng danh mục 2x2:
- Tiêu chí Quy mô ($Size$): Tính bằng giá trị vốn hóa thị trường ($Số lượng cổ phiếu lưu hành \times Giá thị trường$). Phân vị 50% chia thành nhóm nhỏ ($S$) và nhóm lớn ($B$).
- Tiêu chí Tỷ số $BE/ME$ ($Book-to-Market$): Tính từ vốn chủ sở hữu trên giá trị vốn hóa. Phân vị 50% chia thành nhóm giá trị thấp ($L$) và nhóm giá trị cao ($H$).
- Kết hợp hình thành 4 danh mục: $S/L, S/H, B/L, B/H$. Lợi suất từng danh mục ($R_p$) được tính theo phương pháp bình quân gia quyền theo giá trị vốn hóa:
$$R_p = \frac{\sum_{i=1}^n V_{ip} \cdot r_{ip}}{\sum_{i=1}^n V_{ip}}$$
- Xác định các biến yếu tố:
- $SMB = \frac{R_{S/L} + R_{S/H}}{2} - \frac{R_{B/L} + R_{B/H}}{2}$
- $HML = \frac{R_{S/H} + R_{B/H}}{2} - \frac{R_{S/L} + R_{B/L}}{2}$
- Phương pháp định lượng:
- Thống kê mô tả: Tính toán trung bình, độ lệch chuẩn, phương sai của các biến lợi suất danh mục và các biến phần bù rủi ro.
- Phân tích tương quan: Sử dụng ma trận hệ số tương quan để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích $(R_M - R_f)$, $SMB$, $HML$.
- Hồi quy tuyến tính (OLS): Ước lượng phương trình hồi quy trên ngôn ngữ/phần mềm R, áp dụng kỹ thuật hồi quy từng bước (stepwise) để đánh giá sự gia tăng của hệ số xác định $R^2$ hiệu chỉnh qua từng nhóm biến.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Lý thuyết mô hình
Chương 1 thiết lập nền tảng lý thuyết hoàn chỉnh về các công cụ định giá tài sản trên thị trường tài chính:
- Làm rõ sự khác biệt giữa mô hình một nhân tố và mô hình đa nhân tố. Phân tích ba nhóm mô hình đa nhân tố: mô hình yếu tố kinh tế vĩ mô, mô hình yếu tố cơ bản (sử dụng chỉ số $P/E$, quy mô, đòn bẩy) và mô hình yếu tố thống kê.
- Trình bày chi tiết lý thuyết APT của Stephen Ross, các giả định cơ bản (không tồn tại cơ hội kinh doanh chênh lệch giá, thị trường hoàn hảo, danh mục đa dạng hóa tốt) cùng các yếu tố vĩ mô theo nghiên cứu của Richard Roll và Stephen Ross (lạm phát kỳ vọng, lạm phát bất ngờ, sản xuất công nghiệp, chênh lệch lợi tức trái phiếu).
- Trình bày mô hình CAPM: derivation của đường phân bổ vốn (CAL), đường thị trường vốn (CML) và đường thị trường chứng khoán (SML); phân tích ý nghĩa của hệ số $\beta$ và các giả định nền tảng (thị trường hiệu quả, nhà đầu tư ngại rủi ro, kỳ vọng đồng nhất).
- Đánh giá ưu nhược điểm của mô hình Fama-French ba nhân tố (1993) và năm nhân tố (2015), khẳng định tính tối ưu và thuận tiện trong việc áp dụng mô hình ba nhân tố đối với bối cảnh dữ liệu thị trường chứng khoán Việt Nam.
Chương 2: Ngành Ngân hàng trên Thị trường chứng khoán Việt Nam
Chương 2 phân tích bối cảnh hoạt động kinh doanh và diễn biến giá cổ phiếu của các tổ chức tín dụng trong giai đoạn 2022–2023:
- Vị thế ngành: Cổ phiếu ngân hàng chiếm tỷ trọng xấp xỉ 1/4 tổng giá trị vốn hóa toàn thị trường, được mệnh danh là nhóm cổ phiếu "vua", có tác động định hướng xu hướng của VN-Index.
- Bối cảnh vĩ mô: Năm 2022 chứng kiến áp lực lớn từ chính sách thắt chặt tiền tệ của các ngân hàng trung ương toàn cầu, việc kiểm soát lạm phát và rủi ro thị trường trái phiếu doanh nghiệp.
- Sự phân hóa kết quả kinh doanh quý 4/2022:
- Nhóm ngân hàng tăng trưởng cao: Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV - mã BID) đạt tăng trưởng lợi nhuận trước thuế 91% so với cùng kỳ (đạt 5.381 tỷ đồng) nhờ kiểm soát chất lượng tài sản và tăng biên lãi thuần (NIM). Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank - mã VCB) ghi nhận lợi nhuận trước thuế đạt 12.419 tỷ đồng (tăng 52%). Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam (VietinBank - mã CTG) tăng trưởng lợi nhuận 45% (đạt 5.349 tỷ đồng).
- Nhóm suy giảm lợi nhuận: Một số ngân hàng như SHB, VPBank (VPB) ghi nhận lợi nhuận sụt giảm trong quý 4/2022.
- Diễn biến thị trường đầu năm 2023: VCB tăng 14,9% trong tháng 1/2023 (đạt mức giá 91.000 đồng/cổ phiếu); PG Bank (PGB) tăng hơn 20% sau thông tin Tập đoàn Xăng dầu Việt Nam (Petrolimex) được Ngân hàng Nhà nước phê duyệt thoái hơn 40% vốn; khối ngoại duy trì mua ròng tại các mã STB, HDB, BID.
Chương 3: Ứng dụng mô hình Fama - French cho danh mục các cổ phiếu ngành Ngân hàng trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Chương 3 triển khai toàn bộ quá trình xử lý dữ liệu và ước lượng kinh tế lượng đối với 19 mã ngân hàng niêm yết:
| STT |
Mã CK |
Tên Ngân hàng |
| 1 |
ACB |
Ngân hàng TMCP Á Châu |
| 2 |
BAB |
Ngân hàng TMCP Bắc Á |
| 3 |
BID |
Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam |
| 4 |
CTG |
Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam |
| 5 |
EIB |
Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam |
| 6 |
HDB |
Ngân hàng TMCP Phát triển TP. HCM |
| 7 |
LPB |
Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt |
| 8 |
MBB |
Ngân hàng TMCP Quân Đội |
| 9 |
MSB |
Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam |
| 10 |
NVB |
Ngân hàng TMCP Quốc Dân |
| 11 |
SHB |
Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội |
| 12 |
OCB |
Ngân hàng TMCP Phương Đông |
| 13 |
SSB |
Ngân hàng TMCP Đông Nam Á |
| 14 |
STB |
Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín |
| 15 |
TCB |
Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam |
| 16 |
TPB |
Ngân hàng TMCP Tiên Phong |
| 17 |
VCB |
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam |
| 18 |
VIB |
Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam |
| 19 |
VPB |
Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng |
Phân chia 4 danh mục theo Quy mô và Tỷ số BE/ME
- Danh mục S/L (Vốn hóa nhỏ, BE/ME thấp - 11 mã): ACB, BAB, HDB, LPB, MBB, MSB, SHB, OCB, STB, TPB, VIB.
- Danh mục S/H (Vốn hóa nhỏ, BE/ME cao - 3 mã): EIB, NVB, SSB.
- Danh mục B/L (Vốn hóa lớn, BE/ME thấp - 3 mã): CTG, TCB, VPB.
- Danh mục B/H (Vốn hóa lớn, BE/ME cao - 2 mã): BID, VCB.
Kết quả thống kê mô tả và phân tích tương quan
- Lợi suất trung bình của danh mục $B/L$ đạt mức cao nhất toàn thị trường ($0{,}0126963$), đồng thời có mức biến động (độ lệch chuẩn) lớn nhất; tiếp theo là danh mục $S/L$; thấp nhất là danh mục $S/H$.
- Giá trị trung bình của phần bù quy mô $SMB$ là $-0{,}00634$ (độ lệch chuẩn $0{,}013702$). Giá trị âm cho thấy trong năm 2022, đầu tư vào nhóm ngân hàng vốn hóa nhỏ không vượt trội hơn nhóm ngân hàng vốn hóa lớn.
- Giá trị trung bình của phần bù giá trị $HML$ là $-0{,}00731$ (độ lệch chuẩn $0{,}015315$). Giá trị âm thể hiện nhóm cổ phiếu ngân hàng có tỷ số $BE/ME$ thấp (cổ phiếu tăng trưởng) đạt tỷ suất sinh lời cao hơn nhóm có $BE/ME$ cao (cổ phiếu giá trị).
- Ma trận tương quan: Hệ số tương quan giữa $(R_M - R_f)$ và $SMB$ là $-0{,}33$; giữa $(R_M - R_f)$ và $HML$ là $-0{,}5056$; giữa $HML$ và $SMB$ là $0{,}51$. Các hệ số đều nằm trong khoảng chấp nhận được ($[-0{,}51; 0{,}51]$), không gây ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Kết quả ước lượng hồi quy OLS
- Tất cả các mô hình hồi quy đều có giá trị $P\text{-value} < 0{,}05$, chứng minh các biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích biến động tỷ suất sinh lời vượt trội của các danh mục.
- Hệ số quy mô ($s_i$): Mang giá trị dương đối với các danh mục quy mô nhỏ ($S/L, S/H$) và mang giá trị âm đối với các danh mục quy mô lớn ($B/L, B/H$).
- Hệ số giá trị ($h_i$): Mang giá trị dương đối với các danh mục có tỷ số $BE/ME$ cao ($S/H, B/H$) và mang giá trị âm đối với các danh mục có tỷ số $BE/ME$ thấp ($S/L, B/L$).
- Hệ số xác định $R^2$ hiệu chỉnh tăng đáng kể khi lần lượt đưa các biến $SMB$ và $HML$ vào phương trình so với mô hình CAPM chỉ có biến $(R_M - R_f)$.
Chương 4: Kết luận và hàm ý chính sách
Chương 4 đúc kết các phát hiện thực nghiệm và đưa ra các định hướng ứng dụng:
- Đối với nhà đầu tư và nhà quản lý danh mục:
- Cần tích hợp các yếu tố quy mô vốn hóa ($SMB$) và chỉ số giá trị sổ sách/thị trường ($HML$) bên cạnh rủi ro thị trường để xây dựng chiến lược phân bổ tài sản hiệu quả.
- Nhận diện sự phân hóa giữa ngân hàng quy mô lớn (thường có sức chống chịu rủi ro và tăng trưởng tốt hơn trong giai đoạn thắt chặt) và ngân hàng quy mô nhỏ để tối ưu hóa tỷ trọng danh mục theo chu kỳ thị trường.
- Đối với nhà làm chính sách và cơ quan quản lý:
- Nâng cao tính minh bạch thông tin tài chính và chất lượng công bố dữ liệu kiểm toán của các tổ chức tín dụng niêm yết.
- Hoàn thiện khung pháp lý và cơ chế giám sát rủi ro hệ thống đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng nhằm hạn chế các cú sốc lan truyền trên toàn thị trường chứng khoán.
Kết quả và đóng góp
Kết quả nghiên cứu chính
- Kiểm định mô hình: Xác nhận mô hình Fama-French ba nhân tố có khả năng giải thích tốt hơn biến động tỷ suất sinh lời của cổ phiếu ngành ngân hàng tại Việt Nam so với mô hình CAPM một nhân tố.
- Hiệu ứng quy mô ($SMB$): Trong năm 2022, giá trị trung bình của $SMB = -0{,}00634$. Hệ số ước lượng $s_i > 0$ ở các danh mục ngân hàng nhỏ ($S/L, S/H$) và $s_i < 0$ ở các danh mục ngân hàng lớn ($B/L, B/H$), phản ánh tính nhạy cảm thuận chiều của các ngân hàng vốn hóa nhỏ đối với biến động của phần bù quy mô.
- Hiệu ứng giá trị ($HML$): Giá trị trung bình của $HML = -0{,}00731$. Hệ số $h_i > 0$ ở các danh mục có $BE/ME$ cao ($S/H, B/H$) và $h_i < 0$ ở các danh mục có $BE/ME$ thấp ($S/L, B/L$), chứng minh sự khác biệt rõ rệt về lợi suất giữa nhóm cổ phiếu giá trị và nhóm cổ phiếu tăng trưởng trong ngành ngân hàng.
- Hệ số xác định mô hình: Việc áp dụng quy trình hồi quy từng bước (stepwise) chỉ ra rằng hệ số $R^2$ hiệu chỉnh gia tăng khi kết hợp đồng thời ba nhân tố $(R_M - R_f)$, $SMB$ và $HML$, với mức ý nghĩa thống kê $p < 0{,}05$ ở tất cả các phương trình danh mục.
Đóng góp thực tiễn của khóa luận
- Cung cấp khung phân loại danh mục 2x2 cụ thể đối với 19 ngân hàng thương mại niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX năm 2022.
- Làm rõ cấu trúc độ nhạy rủi ro của từng nhóm ngân hàng theo quy mô vốn hóa và tỷ số $BE/ME$, đóng góp bằng chứng thực nghiệm chuyên sâu cho nhóm ngành có tỷ trọng vốn hóa lớn nhất TTCK Việt Nam.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế của đề tài
- Khung thời gian dữ liệu: Nghiên cứu chỉ tập trung thu thập dữ liệu giao dịch trong phạm vi 01 năm (từ 01/01/2022 đến 31/12/2022), chưa bao quát được trọn vẹn chu kỳ kinh tế nhiều năm.
- Phạm vi đối tượng: Mẫu nghiên cứu chỉ gồm 19 cổ phiếu thuộc nhóm ngành Ngân hàng, chưa mở rộng so sánh với các ngành phi tài chính hoặc toàn bộ các ngành trên thị trường chứng khoán.
- Kỹ thuật ước lượng: Phần thực nghiệm chủ yếu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) và hồi quy từng bước trên dữ liệu chuỗi thời gian, chưa triển khai đầy đủ kỹ thuật hồi quy phân vị (Quantile Regression) đối với các trạng thái đuôi phân phối như định hướng gợi mở ban đầu.
Hướng nghiên cứu tiếp
- Mở rộng khoảng thời gian nghiên cứu sang chuỗi dữ liệu nhiều năm (5–10 năm) để theo dõi sự dịch chuyển của các hệ số $s_i$ và $h_i$ qua các chu kỳ kinh tế khác nhau.
- Áp dụng phương pháp hồi quy phân vị để phân tích chi tiết mức độ nhạy cảm của các nhân tố tại các phân vị lợi suất cực trị (đuôi phân phối khi thị trường sụt giảm mạnh hoặc tăng trưởng nóng).
- Mở rộng kiểm định mô hình Fama-French năm nhân tố (2015) hoặc mô hình Fama-French bổ sung nhân tố động lượng (Carhart 4-factor) cho toàn bộ các nhóm ngành trên sàn HOSE và HNX.
Giá trị tham khảo
- Đối tượng tham khảo:
- Sinh viên, học viên chuyên ngành Toán Tài chính, Toán Kinh tế, Kinh tế lượng ứng dụng, Tài chính - Ngân hàng đang thực hiện khóa luận hoặc nghiên cứu định lượng về định giá tài sản.
- Các chuyên viên phân tích định lượng (Quantitative Analyst), nhà quản lý quỹ đầu tư chứng khoán cần tài liệu tham khảo về quy trình phân loại danh mục $Size$ - $Value$ và tính toán các chuỗi nhân tố $SMB$, $HML$.
- Nội dung có giá trị tham khảo nổi bật:
- Quy trình phân chia dữ liệu danh mục 2x2 theo vốn hóa và tỷ số $BE/ME$ áp dụng thực tế cho 19 mã cổ phiếu ngân hàng tại Chương 3.
- Các công thức toán tài chính dẫn xuất từ CML, SML, APT đến Fama-French 3 nhân tố và 5 nhân tố được trình bày hệ thống tại Chương 1.
Câu hỏi thường gặp
1. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ những nguồn nào và gồm bao nhiêu cổ phiếu?
Khóa luận thu thập dữ liệu giao dịch hàng ngày (giá đóng cửa, chỉ số VN-Index) từ sàn HOSE, HNX và hệ thống dữ liệu Vietstock; số liệu vốn chủ sở hữu và số lượng cổ phiếu lưu hành từ báo cáo tài chính kiểm toán năm; lãi suất phi rủi ro lấy theo lãi suất trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 10 năm. Mẫu nghiên cứu bao gồm 19 mã cổ phiếu ngân hàng niêm yết tính đến ngày 01/01/2021.
2. Tiêu chí phân chia 4 danh mục đầu tư trong đề tài được thực hiện như thế nào?
19 mã cổ phiếu ngân hàng được sắp xếp và phân chia theo hai tiêu chí tại phân vị 50%:
- Quy mô vốn hóa: Nhỏ ($S$) và Lớn ($B$).
- Tỷ số $BE/ME$: Thấp ($L$) và Cao ($H$).
Hình thành 4 danh mục: $S/L$ (11 mã), $S/H$ (3 mã), $B/L$ (3 mã) và $B/H$ (2 mã).
3. Danh mục nào có tỷ suất sinh lời trung bình cao nhất trong giai đoạn nghiên cứu năm 2022?
Theo kết quả thống kê mô tả tại Bảng 3.3, danh mục $B/L$ (gồm CTG, TCB, VPB - các ngân hàng có quy mô vốn hóa lớn và tỷ số $BE/ME$ thấp) đạt tỷ suất sinh lời trung bình cao nhất với giá trị $0{,}0126963$, đồng thời cũng là danh mục có mức độ dao động (biến động lợi suất) lớn nhất.
4. Kết quả ước lượng hệ số SMB và HML trong mô hình Fama-French thể hiện điều gì?
Hệ số quy mô $s_i$ mang dấu dương đối với các danh mục ngân hàng nhỏ ($S/L, S/H$) và mang dấu âm đối với danh mục ngân hàng lớn ($B/L, B/H$), cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa lợi suất danh mục công ty nhỏ với biến $SMB$. Tương tự, hệ số giá trị $h_i$ mang dấu dương đối với nhóm có $BE/ME$ cao ($S/H, B/H$) và mang dấu âm đối với nhóm có $BE/ME$ thấp ($S/L, B/L$), thể hiện sự khác biệt về phần bù rủi ro giữa nhóm cổ phiếu giá trị và nhóm cổ phiếu tăng trưởng.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về các mô hình định giá tài sản tài chính và kiểm định thực nghiệm thành công mô hình Fama-French ba nhân tố đối với 19 cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2022. Kết quả phân tích kinh tế lượng chứng minh các yếu tố quy mô vốn hóa ($SMB$) và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường ($HML$) có ý nghĩa thống kê rõ rệt, giúp gia tăng đáng kể năng lực giải thích biến động lợi suất so với mô hình CAPM truyền thống. Đây là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cho hoạt động nghiên cứu định lượng cũng như công tác quản lý danh mục đầu tư trên thị trường tài chính Việt Nam.
