GI ỚI THIỆU CHUNG
Lý do ch ọn đề tài
Sự phát triển của thị trường chứng khoán đã dẫn đến sự trưởng thành của các nhà đầu tư, giúp họ hoàn thiện kỹ năng phân tích Trong giai đoạn đầu, nhiều nhà đầu tư thường đưa ra quyết định dựa vào "tâm lý bầy đàn", gây ra thiệt hại lớn Những biến động của thị trường cho thấy hiện tượng làm giá và sự nhạy cảm quá mức với thông tin đồn thổi Chẳng hạn, sự kiện bầu Kiên bị bắt đã khiến thị trường mất 4 tỷ USD trong thời gian ngắn Gần đây, vào ngày 8/5/2014, Vn-Index giảm 32,88 điểm (5,87%) và HNX-Index giảm hơn 4,9 điểm (6,4%), đánh dấu cú giảm điểm tệ nhất trong gần 14 năm qua, chủ yếu do căng thẳng chính trị về biển đảo ảnh hưởng đến tâm lý nhà đầu tư.
Nhiều nhà đầu tư cá nhân đã rút ra bài học từ những sai lầm trong quá khứ và bắt đầu áp dụng các chiến thuật đầu tư nghiên cứu kỹ lưỡng từ các thị trường phát triển, như phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật, để xác định giá trị nội tại và thời điểm giao dịch hợp lý Các nhà đầu tư tổ chức, với nguồn vốn lớn, cũng tìm cách đa dạng hóa danh mục đầu tư theo trường phái Markowitz nhằm giảm thiểu rủi ro Việc lượng hóa mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi dựa trên đặc tính chứng khoán trở thành yêu cầu thiết yếu, và dải dữ liệu dài hạn giúp các nhà nghiên cứu kiểm định thực nghiệm các lý thuyết học thuật từ các nước phát triển trong bối cảnh thị trường chứng khoán non trẻ của Việt Nam, điển hình là các nghiên cứu về mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố.
Các nghiên cứu như mô hình Fama-French và 4 nhân tố của Carhart cung cấp những kết luận quan trọng, giúp nhà đầu tư xây dựng danh mục đầu tư tối ưu, phù hợp với khẩu vị rủi ro của họ.
Mặc dù có nhiều nghiên cứu về đặc tính chứng khoán tại thị trường Việt Nam sử dụng các mô hình như Fama-French và CAPM, nhưng vẫn chưa có nghiên cứu hoàn chỉnh nào xem xét mối quan hệ giữa tăng trưởng Tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi chứng khoán Tăng trưởng Tổng tài sản là một biến dễ tính toán, chỉ cần sử dụng số liệu từ bảng cân đối kế toán trong hai năm liên tiếp Để hỗ trợ cho việc phân tích này, tác giả sử dụng phần mềm “Stockbiz Excel Platform”, giúp đơn giản hóa việc lượng hóa đặc tính của các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian 7 năm.
Nhận thấy tính mới mẻ trong việc xây dựng mô hình dự đoán thị trường chứng khoán bằng các nhân tố mới, tác giả đã quyết định tiến hành nghiên cứu sâu về chủ đề này.
Mối quan hệ giữa tăng trưởng tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi chứng khoán được nghiên cứu thông qua thực nghiệm từ thị trường chứng khoán Việt Nam, nhằm làm rõ ảnh hưởng của sự tăng trưởng tài sản đến khả năng sinh lợi của các khoản đầu tư chứng khoán Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực của thị trường mà còn hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn.
M ục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ giữa tăng trưởng Tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi tương lai, tương tự như các thị trường phát triển như Mỹ và Úc Cụ thể, các công ty có mức tăng trưởng Tổng tài sản cao trong quá khứ thường có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp hơn trong tương lai, và ngược lại.
Đề tài nghiên cứu tập trung vào các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong khoảng thời gian từ tháng 12/2006 đến tháng 12/2013 tại thị trường Việt Nam.
Câu h ỏi nghiên cứu
Hiệu ứng tăng trưởng tổng tài sản đã được quan sát thấy ở nhiều thị trường phát triển trên thế giới Vậy liệu hiện tượng này có tồn tại tại Việt Nam hay không? Nếu có, cần tìm hiểu các cơ sở giải thích cho sự xuất hiện của hiệu ứng này trong bối cảnh kinh tế Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả nghiên cứu các lý thuyết tài chính để làm rõ mối quan hệ định tính giữa tăng trưởng tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi tương lai Để thực hiện điều này, tác giả áp dụng phương pháp định lượng thông qua việc chạy ba mô hình hồi quy khác nhau, dựa trên các kết quả thực nghiệm từ các quốc gia phát triển như Mỹ.
K ết cấu luận văn
1.6 Kết cấu của luận văn
Ngoài các phần danh mục hình vẽ, bảng biểu, kết luận, tài liệu tham khảo… nội dung chính của luận văn được trình bày trong 5 phần:
T ỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÓ
Quá trình phát tri ển của các nghiên cứu về đặc tính chứng khoán ở trên thế giới và
thế giới và những nghiên cứu về hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản gần đây
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa đặc tính chứng khoán và tỷ suất sinh lợi đã phát triển mạnh mẽ từ các mô hình định giá tài sản vốn của Sharpe, Lintner và Black Mô hình này nhấn mạnh rằng danh mục thị trường là danh mục hiệu quả trung bình-phương sai, theo quan điểm của Markowitz Điều này cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình của chứng khoán phụ thuộc vào các beta thị trường của chúng, và các beta này đủ để giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi giữa các chứng khoán khác nhau.
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng mô hình của SLB không còn chính xác Một trong những phát hiện quan trọng là hiệu ứng kích cỡ do Banz (1981) đề xuất, cho thấy rằng giá trị vốn hóa thị trường (ME) - được tính bằng giá thị trường cổ phiếu nhân với số lượng cổ phiếu lưu hành - giải thích tốt hơn sự khác biệt trong chuỗi tỷ suất sinh lợi trung bình so với các hệ số β.
Một lập luận phản đối mô hình SLB được đưa ra bởi Bhandari (1988), cho thấy mối quan hệ tích cực giữa mức độ sử dụng đòn bẩy và tỷ suất sinh lợi trung bình Mặc dù đòn bẩy liên quan đến tỷ suất sinh lợi và rủi ro, nhưng theo mô hình SLB, rủi ro từ đòn bẩy lẽ ra phải được phản ánh qua các β thị trường Nghiên cứu của Bhandari chứng minh rằng đòn bẩy có thể giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán ngay cả khi đã tính đến biến β và ME.
Stattman (1980) and Rosenberg, Reid, and Lanstein (1985) observed a positive relationship between the average return on U.S securities and the book-to-market ratio.
Theo nghiên cứu của Chan, Hamao và Lakonishok (1991), tỷ số giá trị sổ sách trên thị trường (BE/ME) có khả năng giải thích mạnh mẽ sự khác biệt trong chuỗi tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Nhật Bản.
Basu (1983) chỉ ra rằng tỷ số thu nhập trên giá (E/P) có thể giải thích chuỗi tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại thị trường Mỹ, bao gồm cả yếu tố kích cỡ (size) và β thị trường Trong khi đó, Ball (1978) nhận định rằng E/P thường cao hơn (giá thấp hơn so với thu nhập) đối với các cổ phiếu có mức độ rủi ro cao và tỷ suất sinh lợi lớn, bất kể loại rủi ro nào.
Fama và French (1992) đã tổng hợp các yếu tố như β thị trường, kích cỡ (size), tỷ số giá trên thu nhập (E/P), đòn bẩy (leverage), và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (book-to-market equity) để giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán Họ phát hiện rằng β thị trường, khi sử dụng một mình, có ít thông tin trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi trung bình, trong khi kích cỡ, E/P, đòn bẩy và BE/ME có khả năng giải thích tốt hơn Khi kết hợp, kích cỡ và BE/ME dường như bao hàm khả năng giải thích của đòn bẩy và E/P Năm 1993, họ mở rộng nghiên cứu bằng cách thêm hai nhân tố SMB (Small Minus Big) và HML (High Minus Low) vào mô hình ba nhân tố nổi tiếng, cùng với tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường (Rm-Rf) của CAPM Mô hình này đã được kiểm định là hiệu quả tại cả các thị trường chứng khoán phát triển và mới nổi, cho thấy rằng các công ty nhỏ thường có khả năng quản lý kém hơn, trong khi các công ty có tỷ số BE/ME cao dễ rơi vào tình trạng tài chính khó khăn do thị trường đánh giá thấp tiềm năng của họ Rủi ro ở các công ty nhỏ và BE/ME cao hơn, dẫn đến việc cổ phiếu của họ chứa đựng một phần bù rủi ro.
Sau khi Fama-French đưa ra lý thuyết, các nhà nghiên cứu đã mở rộng tìm hiểu các yếu tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán Nhiều bằng chứng cho thấy, sau giai đoạn mở rộng đầu tư, doanh nghiệp thường trải qua tỷ suất sinh lợi thấp bất thường, đặc biệt liên quan đến các sự kiện như thâu tóm và phát hành nợ Ngược lại, các sự kiện thu hẹp quy mô như chia tách cổ phiếu và mua lại cổ phiếu quỹ thường dẫn đến tỷ suất sinh lợi cao bất thường Ngoài ra, một số nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa các hình thức đầu tư khác nhau và tỷ suất sinh lợi chứng khoán.
Đầu tư vốn, tỷ lệ tăng trưởng doanh thu và gia tăng vốn được xem là có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với tỷ suất sinh lợi trong tương lai.
Michael J Cooper, Huseyin Gulen và Michael J Schill (CGS) (2008) đã nghiên cứu biến tăng trưởng Tổng tài sản, bao gồm tất cả các thành phần như tài sản ngắn hạn, tài sản dài hạn, thu nhập giữ lại, phát hành cổ phiếu và vay nợ Các tác giả đã chứng minh rằng hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản (assets growth effect) rất mạnh mẽ trên thị trường Mỹ thông qua việc phân chia các công ty thành thập phân vị dựa trên tỷ lệ tăng trưởng.
Theo nghiên cứu của CGS (2008), chênh lệch tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng giữa danh mục có tỷ lệ tăng trưởng Tổng tài sản cao nhất và thấp nhất trong 5 năm sau khi thành lập cho thấy giá trị âm và có ý nghĩa thống kê.
-0.0173 (t = -8.45), -0.0083 (t = -4.67), -0.0053 (t = -3.79), -0.0042 (t = -3.14), -0.0033 (t = -2.41) tương ứng 1-5 năm (tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục là như nhau)
Sau đó các tác giả này chạy mô hình 3 nhân tố Fama-French (*)
Sử dụng phương pháp tỷ trọng đều, các công ty trong danh mục tăng trưởng tài sản thấp nhất có tỷ suất sinh lợi điều chỉnh rủi ro (alpha α) đạt 0.76%/tháng (9.1%/năm), trong khi nhóm tăng trưởng tài sản cao nhất lại có tỷ suất âm -0.87%/tháng (-10.4%/năm), tạo ra chênh lệch đáng kể 19.5%/năm với ý nghĩa thống kê cao (t-statistic = 8.33) Mặc dù việc tính toán tỷ suất sinh lợi dựa trên tỷ trọng vốn hóa thị trường đã giảm chênh lệch này, nhưng vẫn duy trì mức ý nghĩa thống kê 8.4%/năm (t-statistic = 3.84) Qua phương pháp hồi quy Fama-MacBeth (1973), các tác giả nhận thấy rằng tăng trưởng tổng tài sản là yếu tố quan trọng nhất trong việc dự đoán tỷ suất sinh lợi chứng khoán, vượt trội hơn so với biến quy mô và giá trị sổ sách trên thị trường (BE/ME) Fama và French (2008) cho rằng kết quả này chủ yếu do ảnh hưởng của các cổ phiếu có vốn hóa nhỏ, trong khi hiệu ứng này không còn rõ rệt ở các cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn.
Philip Gray và Jessica Johnson (2010) đã thực hiện nghiên cứu tại thị trường Úc, phát hiện rằng có mối quan hệ nghịch chiều giữa tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi tương lai ở các cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn nhất, chiếm 90% giá trị vốn hóa toàn danh mục, khi áp dụng phương pháp tỷ trọng đều.
Các tác giả phân chia các công ty thành 7 danh mục theo tỷ lệ tăng trưởng và nhận thấy rằng tỷ suất sinh lợi trung bình giảm dần từ nhóm tăng trưởng thấp đến cao, với chênh lệch lên đến 1%/tháng (p-value 0.0013) ở danh mục cổ phiếu vốn hóa lớn Kết quả này quan trọng hơn do tính thanh khoản cao và ít rào cản trong việc bán khống của các cổ phiếu lớn Tuy nhiên, hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản ở các công ty lớn nhất tại Úc biến mất khi áp dụng phương pháp tỷ trọng theo giá trị vốn hóa Mặc dù tỷ suất sinh lợi tương lai vẫn giảm qua các nhóm, chênh lệch giữa nhóm thấp nhất và cao nhất chỉ đạt 0.68%/tháng và không có ý nghĩa thống kê (p-value = 0.1246) Philip Gray và Jessica Johnson (2010) không tìm thấy hiệu ứng này ở nhóm giá trị vốn hóa nhỏ (chiếm 7% tổng giá trị vốn hóa) nhưng phát hiện hiệu ứng mạnh ở nhóm giá trị vốn hóa siêu nhỏ (chỉ 3% giá trị vốn hóa thấp nhất) Tuy nhiên, họ không chú trọng đến kết quả này do tính thanh khoản thấp và khó khăn trong việc bán khống.
Trong nghiên cứu hồi quy Fama-Macbeth (1973), các tác giả đã kiểm định ảnh hưởng của biến tăng trưởng Tổng tài sản đến tỷ suất sinh lợi tương lai Họ nhận định rằng đối với nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn, có sự tác động riêng biệt giữa hiệu ứng giá trị và hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản Đáng chú ý, hiệu ứng này vẫn tồn tại ngay cả khi thêm vào các biến đại diện cho sự tăng trưởng trong các nghiên cứu thực nghiệm Ngược lại, đối với nhóm cổ phiếu vốn hóa siêu nhỏ, Philip Gray và Jessica Johnson (2010) không tìm thấy bằng chứng ủng hộ cho hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đối tượng phạm vi nghiên cứu
Bài viết này xem xét toàn bộ các công ty niêm yết trên sàn HOSE, loại trừ các công ty tài chính và những công ty đã bị hủy niêm yết, trong khoảng thời gian từ cuối năm 2006 đến cuối năm 2023.
+ Total assets – Tổng tài sản
+ Stock price – Giá thị trường cổ phiếu
+ Shares outstanding – Số cổ phiếu lưu hành
+ Book value – Giá trị sổ sách
+ Long-term debt, short-term debt – Giá trị dài hạn, ngắn hạn của nợ
Các công ty thỏa mãn điều kiện trên được cho ở bảng 3.1
Bảng 3.1 trình bày số lượng các công ty tham gia trong mẫu nghiên cứu cùng với giá trị vốn hóa qua các năm, được đo bằng đơn vị tỷ đồng.
Năm Số lượng (công ty) Giá trị vốn hóa của danh mục
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục)
Cách tính, s ắp xếp dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ phần mềm “Stockbiz Excel Platform”, cho phép lọc các biến quan trọng như kích cỡ vốn hóa, giá trị sổ sách, tăng trưởng tổng tài sản và đòn bẩy Công cụ này giúp tự động hóa xử lý số liệu, giảm thiểu sai sót nhập liệu Tác giả có thể xây dựng bộ dữ liệu cho toàn bộ công ty niêm yết, không chỉ giới hạn trong một nhóm cổ phiếu như các nghiên cứu trước Dữ liệu thu được đã được đối chiếu với báo cáo thường niên và cho thấy độ chính xác cao Tỷ suất sinh lợi chứng khoán được lấy từ cophieu68.com, với giá cổ phiếu đã điều chỉnh theo các sự kiện như cổ tức tiền mặt và phát hành cổ phiếu.
Dựa trên nghiên cứu của Fama và French (1992, 2008), CGS (2008) và nhiều tác giả khác, các công ty trong mẫu được phân loại hàng năm thành ba nhóm dựa trên vốn hóa thị trường: Lớn, Trung Bình và Nhỏ (BIG, MEDIUM và SMALL) Các công ty Lớn chiếm 70% giá trị vốn hóa thị trường, các công ty Trung bình chiếm 20%, và các cổ phiếu Nhỏ chiếm 10% giá trị còn lại, tương tự như cách phân loại của Morningstar Biến số chính trong nghiên cứu này là tăng trưởng Tổng tài sản, sẽ được tính toán theo các tiêu chí đã nêu.
ASSETG(t) (tăng trưởng tài sản tại năm t) = TotalAssets (t)−TotalAssets (t−1)
Dữ liệu Tổng tài sản được thu thập vào ngày cuối cùng của tháng 12 hàng năm, với năm đầu tiên được tính toán là 2006, khi các danh mục trong mẫu đã có sẵn số liệu.
Cuối năm 2005, tổng tài sản đã được phân loại theo tỷ lệ tăng trưởng tài sản bằng nhiều phương pháp khác nhau CGS (2008) chia tỷ lệ tăng trưởng thành thập phân vị và sắp xếp các công ty vào 10 nhóm tăng trưởng khác nhau, trong khi Fama và French (2008) xem xét từng nhóm tăng trưởng âm và dương một cách cẩn thận Họ nhấn mạnh rằng việc kiểm định các nhân tố bất thường cần phải được thực hiện cẩn thận để tránh ảnh hưởng từ các cổ phiếu vốn hóa nhỏ, vốn chiếm số lượng lớn nhưng chỉ một phần nhỏ trong tổng giá trị thị trường Philip Gray và Jessica Johnson (2010) đã phân chia tỷ lệ tăng trưởng tài sản thành 7 danh mục, với 2 danh mục cho tài sản âm và 5 danh mục cho tài sản dương, dựa trên các ngưỡng trung vị và ngũ phân vị Họ cũng loại bỏ các cổ phiếu siêu nhỏ, sử dụng ngưỡng 90/7/3 để phân loại thành ba nhóm lớn, nhỏ và siêu nhỏ.
Thị trường chứng khoán Việt Nam còn nhỏ với ít công ty niêm yết và dữ liệu quan sát hạn chế, khiến cho việc áp dụng phương pháp phân chia tương tự như ở các thị trường phát triển trở nên không thuyết phục do số lượng công ty trong từng nhóm danh mục chỉ có vài công ty Để phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam và đơn giản hóa quá trình tính toán, tác giả quyết định phân chia tỷ lệ tăng trưởng tài sản thành tam phân vị.
Các ngưỡng Cao (HIGH), Vừa (MID) và Thấp (LOW) được xác định dựa trên tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản của các công ty vốn hóa lớn và trung bình, trong đó loại bỏ tỷ lệ tăng trưởng của các công ty nhỏ.
Vào ngày cuối cùng của mỗi năm, các cổ phiếu trong danh mục sẽ được xác định ngưỡng tăng trưởng tổng tài sản và vốn hóa thị trường, từ đó phân loại vào 9 danh mục khác nhau Sự phân loại này được tóm tắt trong bảng 3.2 với các ký hiệu cụ thể.
BẢNG 3.2: Ký hiệu cách sắp xếp các cổ phiếu theo kích cỡ và tăng trưởng
Tổng tài sản, số luợng các cổ phiếu trong từng danh mục
Danh m ục Kích c ỡ công ty – Tăng trưởng Tổng tài sản S ố lượng các công ty trong danh muc
MEDIUM HIGH Trung Bình – Cao 6 9 10 13 25 23 19 18
MEDIUM MID Trung Bình – V ừa 6 9 11 15 21 20 18 17
MEDIUM LOW Trung Bình – Th ấp 7 11 13 21 29 27 19 19
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục)
Bảng 3.3 trình bày các đặc tính cổ phiếu theo từng danh mục, thường được sử dụng trong các nghiên cứu về tỷ suất sinh lợi bất thường Đơn vị tính cho Tổng tài sản và giá trị vốn hóa thị trường được thể hiện bằng tỷ đồng.
Danh mục tăng trưởng Tổng tài sản theo kích cỡ
Các đặc tính theo từng danh mục
ASSETG ASSETG(-1) ASSETG(+1) ASSETS MV BM EP LEVERA
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Bảng 3.3 tóm tắt các đặc tính của cổ phiếu trong từng nhóm danh mục tăng trưởng tài sản Đặc tính của các cổ phiếu riêng lẻ được tính toán hàng năm, sau đó, đặc tính của danh mục hàng năm được xác định bằng trung vị để loại bỏ yếu tố gây nhiễu từ các giá trị của từng chứng khoán Cuối cùng, giá trị đặc tính của mỗi nhóm danh mục là giá trị trung bình của các trung vị này qua các năm.
Các ký hiệu đặc tính được sử dụng trong bảng 3.3 được giải thích và tính toán như sau:
ASSETG là tỷ lệ phần trăm tăng trưởng tổng tài sản từ năm (t - 1) đến năm t, được xác định vào ngày cuối cùng của mỗi năm kể từ năm 2006 Tỷ lệ tăng trưởng này được phân loại thành ba mức: HIGH, MID và LOW dựa trên tam phân vị.
+ ASSETG(-1): là tỷ lệ % tăng trưởng Tổng tài sản trước đó 1 năm từ năm (t –
2) đến năm (t – 1) Do số lượng công ty có số liệu về Tổng tài sản năm 2004 rất ít nên ASSETG(-1) được thiết lập từ cuối năm 2007
+ ASSETG(+1): là tỷ lệ % tăng trưởng Tổng tài sản sau đó 1 năm từ năm (t +
1) đến năm (t + 2), được tính toán từ cuối năm 2006 đến hết năm 2012
+ MV: là giá trị vốn hóa thị trường tại cuối năm t bằng số lượng cổ phiếu lưu hành nhân với thị giá chứng khoán
+ ASSETS: giá trị Tổng tài sản tại năm t
+ BM: Giá trị sổ sách trên giá trị thị trường tại cuối năm t
+ EP: thu nhập EPS chia cho thị giá thị trường cổ phiếu chưa điều chỉnh lịch sử sự kiện tại thời điểm thành lập danh mục
+ LEVERAGE: Tỷ lệ đòn bẩy bằng tổng nợ ngắn hạn và dài hạn chia cho giá trị Tổng tài sản tại cuối năm t
+ Tỷ số ROA: được tính bằng cách lấy thu nhập ròng từ hoạt động kinh doanh
“Net profit from operating activities” chia cho giá trị của Tổng tài sản
BiếnBHRET6 là tỷ suất sinh lợi từ chiến lược nắm giữ cổ phiếu trong 6 tháng trước khi thành lập danh mục đầu tư Tỷ suất này được tính bằng cách so sánh tỷ lệ phần trăm giá cổ phiếu giữa tháng 12 và tháng 6 trong cùng năm t.
Biến BHRET36 là tỷ suất sinh lợi từ việc nắm giữ cổ phiếu trong 36 tháng trước ngày thành lập danh mục, được tính bằng chênh lệch tỷ lệ % giữa giá cổ phiếu vào tháng 12 của năm t và tháng 12 của năm (t – 3) Từ năm 2009, biến BHRET36 được tính toán do dữ liệu của các công ty trước năm 2006 rất hạn chế.
Với nguyên tắc sắp xếp và tính toán như vậy, có thể quan sát ở bảng 3.3một số kết quả đáng chú ý như sau:
Tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản giảm dần theo kích cỡ danh mục, với sự chênh lệch rõ rệt giữa nhóm tăng trưởng cao và thấp Cụ thể, chênh lệch này đạt 66.82% cho nhóm BIG, 57.56% cho nhóm MEDIUM và 55.08% cho nhóm SMALL Kết quả này hợp lý khi xem xét ngưỡng phân chia tỷ lệ tăng trưởng tài sản giữa các nhóm danh mục, đồng thời loại bỏ tỷ lệ tăng trưởng của danh mục SMALL Sự chênh lệch lớn này cũng đã được xác nhận trong các nghiên cứu trước đây của Fama French (2008) và Philip Gray cùng Jessica Johnson (2010).
Khi xem xét biến ASSETG(-1), ta nhận thấy sự nhất quán trong tỷ lệ tăng trưởng Tổng tài sản giữa các nhóm cổ phiếu BIG và MEDIUM, với tỷ lệ này giảm dần từ trên xuống dưới Tuy nhiên, nhóm SMALL lại có tỷ lệ tăng trưởng Tổng tài sản của danh mục MEDIUM cao nhất trong năm trước đó, trong khi thứ tự của nhóm HIGH và LOW bị đảo ngược Đối với biến ASSETG(+1), sự nhất quán vẫn được duy trì giữa hai nhóm HIGH và LOW, nhưng danh mục MEDIUM lại ghi nhận tỷ lệ tăng trưởng Tổng tài sản cao nhất sau một năm Sự nhất quán này cũng được CGS (2008) ghi nhận, cho thấy rằng sự ổn định trong tỷ lệ tăng trưởng của nhóm HIGH và LOW vẫn tồn tại sau 10 năm kể từ ngày thành lập danh mục trên thị trường chứng khoán Mỹ.
Bảng 3.3 cho thấy rằng hai đại lượng đo lường quy mô là Tổng tài sản (ASSETS) và giá trị vốn hóa thị trường (MV) cho thấy số lượng các công ty có kích cỡ SMALL tuy chiếm ưu thế nhưng lại chỉ đóng góp một phần nhỏ vào tổng quy mô giá trị vốn hóa và Tổng tài sản Nhóm SMALL lớn nhất chỉ bằng 0.07 và 0.03 lần so với nhóm BIG nhỏ nhất khi xét theo ASSETS và MV Điều này khẳng định sự lo ngại về ảnh hưởng của số lượng lớn cổ phiếu SMALL là hợp lý, đồng thời cho thấy việc phân chia danh mục theo kích cỡ là cần thiết Đối với chỉ số BM, các cổ phiếu Lớn có chỉ số thấp hơn so với cổ phiếu Nhỏ và Trung Bình, với tỷ lệ này tăng dần từ nhóm lớn đến nhóm nhỏ.
K ẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
K ết quả ở góc độ so sánh tỷ suất sinh lợi danh mục
Nghiên cứu cho thấy trên thị trường chứng khoán Mỹ và Úc, các danh mục cổ phiếu có tỷ lệ tăng trưởng Tổng tài sản cao thường có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp hơn so với các danh mục có tỷ lệ tăng trưởng Tổng tài sản thấp Điều này phản ánh hiệu ứng "tăng trưởng Tổng tài sản" trong đầu tư chứng khoán, nơi sự tăng trưởng không luôn đi đôi với lợi nhuận cao.
Bảng 4.1 trình bày tỷ suất sinh lợi trung bình trong vòng 1 năm của từng danh mục đầu tư, được sắp xếp theo kích cỡ vốn hóa và mức tăng trưởng tổng tài sản Dữ liệu được phân tích theo từng tháng từ tháng 1 đến tháng 12, cho thấy hiệu suất của các danh mục từ thời điểm thành lập.
TĂNG TRƯỞNG TỔNG TÀI SẢN HIGH MID LOW
M ục A: Tỷ trọng đều CHÊNH
M ục B: Tỷ trọng theo giá trị vốn hóa
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Sau khi thiết lập chuỗi 79 tỷ suất sinh lợi với thời gian nắm giữ 1 năm theo phương pháp đã trình bày ở phần 3.3.1, giá trị trong từng ô của bảng 4.1 phản ánh giá trị trung bình của các chuỗi tỷ suất sinh lợi tương ứng với từng danh mục.
Giá trị trong ô “CHÊNH LỆCH” dương được ghi nhận ở hầu hết các nhóm danh mục, ngoại trừ nhóm BIG STOCKS khi áp dụng phương pháp tỷ trọng giá trị vốn hóa Đặc biệt, giá trị này chỉ có ý nghĩa thống kê trong nhóm MEDIUM STOCKS, với độ lớn lần lượt là 0.0604 và 0.072 theo cả hai phương pháp, đạt mức ý nghĩa 1%.
Tác giả đã chứng minh rằng hiệu ứng này tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nhưng chỉ ở nhóm danh mục MEDIUM, chiếm 20% tổng giá trị vốn hóa, thay vì ở nhóm BIG hay SMALL, MICRO như ở thị trường Mỹ và Úc Phương pháp tỷ trọng đều cho thấy tỷ suất sinh lợi giảm dần qua các nhóm danh mục theo thứ tự từ cao đến thấp, với chênh lệch giữa nhóm có tổng tài sản cao nhất và nhóm có tổng tài sản thấp nhất là 0.0604 một năm (p-value = 0.0039).
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng phương pháp tỷ trọng theo giá trị vốn hóa không chỉ duy trì mà còn gia tăng hiệu quả, với chênh lệch lên đến 0.0727 (p-value < 0.001) Trong danh mục MEDIUM, số lượng công ty tương đối lớn, nhưng khi áp dụng ngưỡng 70/20/10 để phân loại các công ty thành BIG, MEDIUM và SMALL, số lượng công ty BIG tại Việt Nam vẫn còn khiêm tốn so với hai danh mục còn lại Mặc dù danh mục SMALL có số lượng công ty áp đảo, nhưng quy mô của chúng lại rất nhỏ khi so sánh bằng các đại lượng ASSETS và MV Các cổ phiếu trong danh mục MEDIUM cũng cho thấy tính thanh khoản tương đối cao trong giao dịch, không gặp phải những vấn đề tương tự như nghiên cứu của Philip Gray và Jessica Johnson (2010) đối với nhóm MICRO.
Hình 4.1 và hình 4.2 cho thấy sự khác biệt về tỷ suất sinh lợi giữa nhóm danh mục có tăng trưởng tổng tài sản thấp và nhóm có tăng trưởng tổng tài sản cao Dữ liệu này được phân tích qua chuỗi 79 tỷ suất sinh lợi trong vòng 1 năm, theo từng tháng từ ngày thành lập danh mục MEDIUM, sử dụng phương pháp tỷ trọng đều và vốn hóa thị trường.
Hình 4.1: Chuỗi 79 quan sát với phương pháp tỷ trọng đều*
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(*) Giá trị này mang dấu (+) 52 lần chiếm tỷ lệ 65.82%
Hình 4.2: Chuỗi 79 quan sát với phương pháp tỷ trọng theo giá trị vốn hóa **
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(**)Giá trị này mang dấu (+) 60 lần chiếm tỷ lệ 75.94%
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
Các kết quả thống kê khi nâng thời gian nắm giữ lên 2, 3 năm được cho tương ứng ở bảng 4.2 và bảng 4.3.
Bảng 4.2 trình bày tỷ suất sinh lợi trung bình trong 2 năm nắm giữ của từng danh mục, được sắp xếp theo kích cỡ vốn hóa và mức tăng trưởng tổng tài sản trong năm tiếp theo Dữ liệu được phân tích theo từng tháng từ tháng 1 đến tháng 12, giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về hiệu suất đầu tư theo từng danh mục trong thời gian này.
TĂNG TRƯỞNG TỔNG TÀI SẢN
M ục A: Tỷ trọng đều CHÊNH
M ục B: Tỷ trọng theo giá trị vốn hóa
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Bảng 4.3 trình bày tỷ suất sinh lợi trung bình trong 3 năm cho từng danh mục, được sắp xếp theo kích cỡ vốn hóa và mức tăng trưởng tổng tài sản trong năm tiếp theo Dữ liệu được thu thập hàng tháng từ tháng 1 đến tháng 12 kể từ ngày thành lập danh mục.
TĂNG TRƯỞNG TỔNG TÀI SẢN
M ục A: Tỷ trọng đều CHÊNH
M ục B: Tỷ trọng theo giá trị vốn hóa
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Hình 4.3 và hình 4.4 thể hiện sự khác biệt về tỷ suất sinh lợi giữa nhóm danh mục có tăng trưởng tổng tài sản thấp và nhóm có tăng trưởng tổng tài sản cao Số liệu này được phân tích dựa trên chuỗi 67 tỷ suất sinh lợi trong 2 năm, tính theo từng tháng từ ngày thành lập danh mục MEDIUM, áp dụng phương pháp tỷ trọng đều và vốn hóa thị trường.
Hình 4.3: Chuỗi 67 quan sát với phương pháp tỷ trọng đều ****
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(****)Giá trị này mang dấu (+) 56 lần chiếm tỷ lệ 83.58%
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
Hình 4.4: Chuỗi67 quan sát với phương pháp tỷ trọng theo giá trị vốn hóa *
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(*)Giá trị này mang dấu (+) 54 lần chiếm tỷ lệ 80.59%
Hình 4.5: Chuỗi 55 quan sát với phương pháp tỷ trọng đều **
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(**)Giá trị này mang dấu (+) 52 lần chiếm tỷ lệ 94.54%
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH
LỆCH MEDIUM 3 NĂM NẮM GIỮ
CHÊNH LỆCH TỶ SUẤT SINH LỢI
Hình 4.6: Chuỗi55 quan sát với phương pháp tỷ trọng theo giá trị vốn hóa *
(Nguồn: Tác giả tính toán)
(*)Giá trị này mang dấu (+) 47 lần chiếm tỷ lệ 85.45%
Hình 4.5 và 4.6 thể hiện sự khác biệt về tỷ suất sinh lợi giữa nhóm danh mục có tăng trưởng tổng tài sản thấp và nhóm có tăng trưởng tổng tài sản cao Dữ liệu được phân tích trong chuỗi 55 tỷ suất sinh lợi nắm giữ trong 3 năm theo từng tháng kể từ khi thành lập danh mục MEDIUM, áp dụng phương pháp tỷ trọng đều và vốn hóa thị trường.
Hiệu ứng "tăng trưởng Tổng tài sản" vẫn duy trì mạnh mẽ trong khoảng thời gian 2 đến 3 năm sau khi thành lập danh mục MEDIUM, với chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa các danh mục có tăng trưởng Tổng tài sản thấp nhất và cao nhất đều dương và p-value nhỏ hơn 0.001 Ngược lại, nhóm danh mục BIG stock cho thấy các cổ phiếu có tăng trưởng Tổng tài sản cao mang lại kết quả tốt hơn so với các cổ phiếu có tăng trưởng thấp, mặc dù mức chênh lệch này khá nhỏ cả về giá trị lẫn độ tin cậy Ngoài ra, danh mục SMALL cũng thể hiện hiệu ứng "tăng trưởng Tổng tài sản", tương tự như kết luận của các nghiên cứu ở thị trường phát triển khi áp dụng khung thời gian nắm giữ 2, 3 năm.
CHUỖI TSSL DANH MỤC CHÊNH LỆCH
Chênh lệch tỷ suất sinh lợi năm cho thấy sự dương trong cả bốn quan sát, và kết quả này có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa thông thường 1%, 5% và 10%.
Trong nghiên cứu của Fama và French (1993), tác giả đã chỉ ra rằng các đặc tính chứng khoán như kích cỡ công ty (firm size) và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM) có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lợi trong tương lai Họ đã phát triển hai yếu tố SMB (Small Minus Big) và HML (High Minus Low) để giải thích sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Kết quả cho thấy, các công ty nhỏ và có giá trị BM cao thường đạt tỷ suất sinh lợi tốt hơn so với các công ty lớn và có tỷ số BM thấp Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng các công ty nhỏ thường gặp khó khăn trong quản lý và có nguy cơ cao về tình trạng kiệt quệ tài chính.
BM cao lớn hơn nên các nhà đầu tư yêu cầu một tỷ suất sinh lợi cao hơn
Sau khi thu thập chuỗi phần bù rủi ro thị trường (Rm – Rf), SMB và HML, tác giả tiến hành hồi quy theo mô hình (2) với các tỷ suất sinh lợi được trình bày trong bảng 4.1 để đánh giá dấu và mức ý nghĩa của từng hệ số Độ lớn và ý nghĩa của hệ số góc α sau khi hồi quy danh mục “CHÊNH LỆCH” sẽ cho thấy khả năng giải thích của các nhân tố Fama-French về sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi giữa nhóm danh mục có tăng trưởng Tổng tài sản thấp và nhóm có tăng trưởng Tổng tài sản cao Nếu mô hình Fama-French (1993) hoạt động hiệu quả, hệ số góc α sẽ có giá trị rất nhỏ và không mang ý nghĩa thống kê.
Kết quả thu được như sau:
K ết quả ở góc độ chứng khoán riêng lẻ: Mô hình hối quy bội
R p = α + β1*ASSETG + β2*MV + β3*BM + β4*BHRET6 + β5*BHRET36 + ε
Hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản (ASSETG) được nghiên cứu qua chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa các danh mục có kích cỡ tương đồng nhưng khác nhau về tỷ lệ tăng trưởng Tác giả phân tích mối quan hệ giữa ASSETG và tỷ suất sinh lợi tương lai thông qua thống kê mô tả, trong đó các công ty được chia thành 9 danh mục Một điểm đáng chú ý là tỷ lệ BM tăng dần từ danh mục trên xuống dưới, cho thấy mối liên hệ giữa tỷ số BE/ME và rủi ro tài chính Theo nghiên cứu của Fama và French (1993), các công ty có tỷ số BE/ME cao thường gặp nguy cơ kiệt quệ tài chính, dẫn đến yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn từ cổ đông Tác giả sẽ kiểm tra xem liệu ASSETG có tác động nghịch chiều đến tỷ suất sinh lợi khi đã điều chỉnh các biến như BM và MV hay không.
Kết quả thu được như sau:
BẢNG 4.5: Hồi quy tỷ suất sinh lợi theo quý với các nhân tố đặc trưng cho từng danh mục được tính theo năm *
Chuỗi quan sát đã được xử lý bằng phương pháp phân sai bậc 1 để khắc phục hiện tượng tự tương quan Tác giả đã tiến hành vẽ ma trận hệ số tương quan giữa các chuỗi quan sát và không phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến Các biến độc lập bao gồm α, β1 (ASSETG), β2 (MV), β3 (BM), β4 (BHRET6), và β5 (BHRET36) đã được phân tích với giá trị Adj R² cho BIG STOCKS.
***, **, *: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Bảng 4.5 cho ta kết quả hệ số hồi quy theo mô hình (1), p-value của từng hệ số nằm trong dấu ngoặc kép ( )
Tăng trưởng Tổng tài sản ASSETG là một chỉ số quan trọng, với hệ số mang dấu (-) cho thấy ý nghĩa thống kê trong ba nhóm kích cỡ: BIG-LOW, MEDIUM-LOW và SMALL-MID.
Khi phân tích biến MV và BM trong 9 danh mục, biến MV không cho thấy ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng quy mô công ty không ảnh hưởng đến quyết định của nhà đầu tư Biến BM chỉ có ý nghĩa thống kê trong danh mục SMALL-LOW, nhưng giá trị tuyệt đối và mức ý nghĩa p-value vẫn thấp hơn so với biến ASSETG.
Khi áp dụng mô hình (1) để kiểm tra ảnh hưởng của các biến đến tỷ suất sinh lợi danh mục, kết quả từ Bảng 4.5 cho thấy sự tăng trưởng Tổng tài sản có mối quan hệ ngược chiều, với mối quan hệ này thậm chí còn mạnh hơn đối với các biến thường được đề cập trong các nghiên cứu thực nghiệm như MV và BM Bảng 4.6 tóm tắt kết quả của phần phân tích này.
BẢNG 4.6: Kỳ vọng và kết quả dấu của các biến
BIẾN KỲ VỌNG BAN ĐẦU KẾT QUẢ
MV - KHÔNG TÌM ĐƯỢC BẰNG CHỨNG
(Nguồn: Tác giả tổng hợp lại)
Cơ sở giải thích cho hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản, kết quả mô hình 3 nhân
3 nhân tố Fama-French, Fama-French mở rộng
4.3.1 Cơ sở giải thích hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản
Hiệu ứng tăng trưởng Tổng tài sản xuất hiện rộng rãi trên thế giới, với các công ty tăng trưởng cao thường có hiệu suất ban đầu kém hơn so với các công ty tăng trưởng thấp Tranh luận về hiệu ứng này chia thành hai hướng: một là các công ty tăng trưởng thấp có phần bù rủi ro, vì chúng duy trì quyền chọn tăng trưởng tài sản song song với tài sản hiện hữu, dẫn đến rủi ro cao hơn Khi thực hiện quyền chọn này, công ty chuyển đổi rủi ro thành tài sản thực ít rủi ro hơn, làm giảm tổng rủi ro Do đó, các nhà đầu tư yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn để bù đắp cho rủi ro Hướng thứ hai liên quan đến lý thuyết Tobin-q, cho rằng các công ty sẽ tiếp tục đầu tư khi giá trị của khoản đầu tư mới cao hơn hiện giá chiết khấu dòng tiền trong tương lai, dựa vào tỷ suất chiết khấu để xác định mức đầu tư.
(rủi ro) tương lai, rủi ro và đầu tư có mối quan hệ với nhau
Theo lý thuyết tài chính hành vi, các công ty có mức tăng trưởng cao thường gặp phải tình trạng định giá sai trên thị trường, dẫn đến tỷ suất sinh lợi thấp hơn Nghiên cứu của Lakonishok, Schleifer và Vishny (1994) cùng với CGS (2008) đã chỉ ra rằng những sai lầm trong việc định giá này là nguyên nhân chính cho hiện tượng này.
Theo Philip Gray và Jessica Johnson (2010), tâm lý của các nhà đầu tư thường ưu ái các công ty có mức tăng trưởng cao, dẫn đến việc họ sẵn sàng trả giá cao hơn giá trị thực của những công ty này Hệ quả là, việc đầu tư vào các công ty tăng trưởng quá mức có thể dẫn đến tỷ suất sinh lợi thấp trong tương lai.
Hướng giải thích đúng có vai trò quan trọng trong việc chọn chiến lược đầu tư Nếu hiệu ứng "assets growth effect" xuất phát từ rủi ro, nhà đầu tư ngại rủi ro sẽ tránh cổ phiếu tăng trưởng thấp, mặc dù những cổ phiếu này có thể mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn trong tương lai Ngược lại, nếu lý thuyết tài chính hành vi là chính xác, việc lựa chọn cổ phiếu nên dựa trên các tiêu chí khác, chẳng hạn như ba yếu tố của Fama-French: thị trường, quy mô và BE/ME premium.
Trong phần này tác giả sẽ cố gắng tìm hiểu hiệu ứngtìm thấy ở thị trường Việt
Nam liệu có nguồn gốc từ rủi ro hay không thông qua việc xác định các yếu tố rủi ro liên quan đến đặc điểm của chứng khoán, nhằm giải thích sự khác biệt trong chuỗi tỷ suất sinh lợi.
4.3.2 Mô hình 3 nhân tố Fama-French Đầu tiên, các nhân tố rủi ro liên quan đến kích cỡ quy mô, tỷ số BE/ME, tăng trưởng Tổng tài sản lần lượt là SMB, HML, AGfactor sẽ được ước tính Giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và ma trận tương quan giữa các nhân tố được cho ở bảng 4.7.
BẢNG4.7: Giá trị trung bình các nhân tố giải thích và ma trận tương quan giữa chúng
Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của từng nhân tố
Tỷ suất sinh lợi trung bình nhân tố -0.1205 0.0468 -0.0152 0.0294 Độ lệch chuẩn 0.3429 0.1367 0.1446 0.1327
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Bảng 4.7 chỉ ra rằng mối tương quan giữa các nhân tố (Rm-Rf), SMB, HML là khá thấp, do đó hiện tượng đa cộng tuyến ít xảy ra Tuy nhiên, nhân tố HML và AG có độ tương quan cao lên tới 0.6551, nhưng vẫn dưới ngưỡng 0.7, ngăn chặn hiện tượng đa cộng tuyến trở nên nghiêm trọng Mối quan hệ này phù hợp với nhận định ban đầu của tác giả rằng sự tăng trưởng Tổng tài sản có liên quan đến tỷ số BE/ME, như đã thể hiện trong bảng 3.3.
BẢNG4.8: Giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi của 4 danh mục và độ lệch chuẩn của chúng
Giá trị trung bình 0.0791 0.0902 0.0586 0.0170 Độ lệch chuẩn 0.5416 0.4707 0.4014 0.5464
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Tác giả đã tiến hành hồi quy mô hình (2) với ba nhân tố Fama-French nhằm đánh giá khả năng giải thích của mô hình này đối với chuỗi tỷ suất sinh lợi đã được xây dựng.
BẢNG4.9: Hồi quy tỷ suất sinh lợi của bốn danh mục theo quy mô-tỷ lệ BE/ME với 3 nhân tố R m -R f , SMB, HML ****
L-BM H-BM L-BM H-BM Α p-value (α)
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Chuỗi quan sát đã được xử lý bằng phương pháp sai bậc 1 để khắc phục hiện tượng tự tương quan Độ lệch chuẩn của các hệ số đã được điều chỉnh bằng cách sử dụng White Heteroskedasticity Consistent Coefficient Covariance nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi Tác giả cũng đã vẽ ma trận hệ số tương quan giữa các chuỗi quan sát và không phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
Các yếu tố Fama-French cho thấy khả năng giải thích cao đối với sự biến động của tỷ suất sinh lợi danh mục, với R² điều chỉnh dao động từ 0.8876 đến 0.9580 Hệ số góc α có giá trị nhỏ và không đạt ý nghĩa thống kê.
Mô hình (3) Fama-French mở rộng đưa thêm nhân tố AG để đánh giá khả năng giải thích kết hợp của cả bốn nhân tố
BẢNG4.10: Hồi quy tỷ suất sinh lợi của bốn danh mục theo quy mô-tỷ lệ BE/ME với 3 nhân tố R m -R f , SMB, HML cộng 1 nhân tố AG ****
L-BM H-BM L-BM H-BM α p-value (α)
*, **, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: Stockbiz excel platform, tác giả phân nhóm danh mục và tính toán)
Để khắc phục hiện tượng tự tương quan, chuỗi quan sát đã được lấy phân sai bậc 1 Đồng thời, độ lệch chuẩn của các hệ số cũng đã được điều chỉnh bằng phương pháp White Heteroskedasticity Consistent Coefficient Covariance nhằm giải quyết vấn đề phương sai thay đổi.
Tác gi ả đã vẽ ma trận hệ số tương quan giữa các chuỗi quan sát và không phát hiện hiện tượng đa c ộng tuyến
Kết hợp dữ liệu từ bảng 4.8 và bảng 4.10 cho thấy rằng các công ty quy mô Nhỏ có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn so với các công ty quy mô Lớn Cụ thể, tỷ suất sinh lợi trung bình của nhóm có tỷ lệ BE/ME thấp dao động từ 0.0791 đến 0.0902, trong khi nhóm có tỷ lệ BE/ME cao có tỷ suất sinh lợi trung bình giảm từ 0.0586 xuống 0.0170.
Giá trị trung bình của SMB cho thấy hệ số nhân tố có ý nghĩa thống kê dương ở danh mục S/L, S/H và âm ở danh mục B/L, chỉ ra rằng phần bù rủi ro quy mô trên thị trường chứng khoán Việt Nam là dành cho các công ty nhỏ Điều này chứng tỏ mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, tương tự như kết quả nghiên cứu tại các thị trường phát triển như NYSE, AMEX, NASDAQ, cũng như các nghiên cứu ở thị trường mới nổi như Ấn Độ.
(2004) cho thị trường chứng khoán Nam Phi và Drew và Veeraraghavan (2003) cho thị trường các nước Hong Kong, Hàn Quốc, Malaysia và Philippines
Khi xét đến yếu tố HML,ta thấynhân tốmang giá trị trung bình âm Ở mô hình
Hệ số BE/ME cho thấy mối quan hệ tỷ lệ nghịch với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong danh mục B/L, trái ngược với kết luận của Fama-French (1992) nhưng lại phù hợp với nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân - Hồ Thị Huệ (2008) tại thị trường Việt Nam Mặc dù giá trị của AGfactor thấp, nhưng nó vẫn có ý nghĩa thống kê trong cả bốn mô hình Tỷ suất sinh lợi thị trường đạt -0.12052 do thời điểm tính toán vào cuối năm 2006 khi Vnindex đạt đỉnh 1170,67 điểm, sau đó giảm mạnh xuống còn khoảng 505 điểm vào tháng 12/2013 Giai đoạn này cũng chứng kiến khủng hoảng kinh tế toàn cầu, khiến lãi suất trong nước biến động cao, với lãi suất phi rủi ro trung bình trên 10%/năm, dẫn đến lãi suất vượt trội thị trường Rm-Rf có giá trị âm Tác giả không tính đến phần bù rủi ro cho nhân tố tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường, trong khi phần bù rủi ro cho các nhân tố còn lại được trình bày trong bảng 4.11.
Bảng 4.11 trình bày phần bù rủi ro của từng nhân tố thị trường, quy mô và giá trị tăng trưởng tổng tài sản, trong đó các phần bù bôi đen tương ứng với các hệ số có ý nghĩa hồi quy.
Quy mô Giá trị Tăng trưởng Tổng tài sản
(Nguồn: Tác giả tính toán)
