CHƢƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.8. CÁC NGHIÊN CỨU VỀ BETA CÓ ĐIỀU KIỆN TRÊN TTCK
Trong mơ hình CAPM truyền thống thì hệ số beta là một tham số phản ánh mối quan hệ giữa độ biến động của giá chứng khoán mà ta đang quan tâm với sự biến động của mức giá chung trên thị trƣờng. Nó phản ánh độ nhạy cảm của chứng khoán đang xem xét với mức giá chung của thị trƣờng. Hệ số beta là thành phần quan trọng của mơ hình CAPM truyền thống. Đây là mơ hình mơ tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, trong đó lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản bằng lợi nhuận của tài sản khơng có rủi ro (risk free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên rủi ro toàn hệ thống của tài sản đó.
Ngồi việc mơ hình CAPM truyền thống đƣợc dùng để lên kế hoạch lập ngân sách vốn của các tổ chức, định giá các công ty tƣ nhân trong công việc đầu tƣ, mua bán và sáp nhập công ty (M&A), định giá tài sản cho các mục tiêu về thuế và định giá dịch vụ trong các ngành liên quan, mơ hình này cịn tính tốn chi phí vốn chủ sở hữu và đƣợc dùng làm tỷ lệ chiết khấu để tính giá trị hiện tại của một dịng tiền trong tƣơng lai. Ngồi ra, những nghiên cứu về beta ngành cho thấy rủi ro hệ thống của lĩnh vực/ngành có thể đƣợc áp dụng cho tất cả các doanh nghiệp, tổ chức mà nó hoạt động trong lĩnh vực/ngành đó. Những nhà đầu tƣ riêng lẻ cũng nhƣ các quỹ đầu tƣ chuyên nghiệp trên thị trƣờng có thể dựa vào hệ số beta ngành hoặc hệ số beta của cơng ty trên trên thị trƣờng chứng khốn để
đánh giá khả năng sinh lời của cổ phiếu ngành bất động sản hoặc cổ phiếu của chính cơng ty này để từ đó đƣa ra quyết định đầu tƣ có lợi nhất. Việc đƣa ra những quyết định đầu tƣ có tính kỹ thuật và chun nghiệp có khả năng hạn chế phần nào những rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận cho các nhà đầu tƣ và nhà quản lý thị trƣờng, đồng thời cũng thúc đẩy thị trƣờng phát triến một cách lành mạnh và ổn định hơn.
Trên thế giới, điển hình là các thị trƣờng chứng khốn (TTCK) đã phát triển nhƣ Mỹ, Nhật, Châu Âu, Trung Quốc,… việc nghiên cứu và phát triển phƣơng pháp, cũng nhƣ ứng dụng chỉ số beta vào việc phân tích và đầu tƣ trên TTCK là rất phổ biến. Và cũng có nhiều nghiên cứu về điều kiện của hệ số beta trong mô hình CAPM để ƣớc tính TSSL trong q trình đầu tƣ CP. Ferson, Sarkissian và Simin (2008) đã dùng mơ hình (FSS) với beta có điều kiện ảnh hƣởng tiêu cực hay tích cực đến TSSL đầu tƣ cổ phiếu. Các nghiên cứu cho thấy rằng cả hai mô hình Log Logistic và Weibull Hazard cho thấy sự tồn tại về thời gian theo từng giai đoạn tác động tích cực và tiêu cực đến TSSL, sự tăng trƣởng phù hợp dựa vào thời gian cho ta thấy rõ hơn từ nghiên cứu của McQueen và Thorley (1994). McQueen và Thorley (1998) cho rằng đánh giá một tỷ lệ tăng trƣởng của thị trƣờng Mỹ sự phụ thuộc vào thời gian thông qua chỉ S&P 500 là hợp lý. Tuy nhiên, họ cũng cho thấy rằng khơng có sự phụ thuộc vào thời gian của thị trƣờng này. Harman và Zuehlke (2004) không đồng ý và khẳng định rằng sự phụ thuộc vào thời gian tác động tích cực đến hệ số beta và tác động tiêu cực đến TSSL là khơng phù hợp với mơ hình của McQueen và Thorley (1994).
Kết quả nghiên cứu của Bali, N.Cakici, Y.Tang (2009) cho rằng beta có điều kiện và TSSL kỳ vọng của cổ phiếu có mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa thống kê với mẫu dữ liệu trong thời gian từ tháng 7 năm 1963 đến năm 2004 tại NYSE, Amex và NASDAP. Kết quả phân tích sự khác biệt giữa TSSL trung bình DMĐT cao và DMĐT thấp có beta dao động trong khoảng 0,89% đến 1,01% mỗi tháng tùy thuộc vào thời gian khác nhau với đặc điểm kỹ thuật của phiên bản beta có điều kiện, sau khi kiểm sốt thêm các biến size, BM, tính thanh
khoản và MOM. Nghiên cứu đã ƣớc tính beta có điều kiện với thời gian khác nhau có thể giải thích TSSL kỳ vọng của chứng khốn ở các DMĐT. Và bằng những thơng tin có sẵn tại bất kỳ thời điểm nào hay thay đổi theo thời gian thì cho thấy beta có điều kiện và TSSL kỳ vọng có mối quan hệ tích cực. Nghiên cứu này đã sử dụng dữ liệu hàng tháng để ƣớc tính beta có điều kiện và đƣợc đề xuất các đặc điểm kỹ thuật khác nhau để dự kiến beta có điều kiện trong tƣơng lai dựa trên các thơng tin có sẵn bằng cách sử dụng phƣơng pháp hồi quy và mơ hình GARCH để ƣớc tính beta có điều kiện cho mỗi cổ phiếu.
Engle (2002) đã dùng GARCH để ƣớc tính mối tƣơng quan với thời gian khác nhau bằng mơ hình đa biến đƣợc gọi là mơ hình tƣơng quan có điều kiện. Và với sự linh hoạt của mơ hình, nghiên cứu cho thấy rằng, kết quả thực nghiệm hợp lý trong nhiều tình huống. Bên cạnh đó, Bali (2008) đã nghiên cứu mối quan hệ chuỗi thời gian giữa TSSL kỳ vọng và rủi ro cho các công ty ngành công nghiệp với các biến kiểm sốt SIZE, BM/ME. Chúng tơi đã sử dụng mơ hình GARCH để ƣớc lƣợng phƣơng sai có điều kiện của một DMĐT trên thị trƣờng và dựa vào phƣơng sai có điều kiện theo thời gian để dự báo tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục đầu tƣ. Theo kết quả ƣớc lƣợng cho thấy beta có điều kiện đƣợc ƣớc tính trong khoảng 3% đến 5% và có ý nghĩa thống kê.
Bali (2012) cho thấy tầm quan trọng của beta có điều kiện giải thích sự thay đổi của TSSL CP tốt hơn. Kết quả nghiên cứu cho thấy các beta có điều kiện theo thời gian khác nhau thì giải thích TSSL hàng ngày của CP. Kết quả đã phân chia làm 10 DMĐT để chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa beta có điều kiện và TSSL kỳ vọng tƣơng lai của CP. Những DMĐT có beta cao và thấp đã giải thích đƣợc có sự chênh lệch giữa TSSL và hệ số alpha giữa các DMĐT là 8% mỗi năm. Những kết quả này giải thích mạnh mẽ khi sử dụng các biến kiểm soát: Size, BM, MOM, REV, ILLIQ, CO-SKEWNESS, IV đối với từng CP. Nghiên cứu thực nghiệm sử dụng dữ liệu thời gian để ƣớc tính các hệ số beta truyền thống và beta có điều kiện. Sau đó, nghiên cứu dữ sử dụng dữ liệu chéo để xác định mối quan
hệ giữa beta có điều kiện và TSSL kỳ vọng trên thị trƣờng chứng khoán S&P500 với thời gian lấy mẫu từ tháng 7 năm 1963 đến tháng 12 năm 2009.
Mơ hình CAPM truyền thống cho thấy beta vơ điều kiện của mơ hình này khơng thay đổi theo thời gian. Do đó, CAPM truyền thống khơng giải thích thỏa đáng về TSSL kỳ vọng trung bình của CP. Và nghiên cứu Jagannathan và Wang (1996) cho thấy nếu hệ số beta đƣợc ƣớc lƣợng trong điều kiện là beta và phần bù rủi rot hay đổi theo thời gian thì khi đó hệ số này sẽ giải thích TSSL kỳ vọng một cách thỏa đáng hơn. Nghiên cứu đã tạo ra 100 DMĐT trên thị trƣờng NYSE và AMEX nhƣ Fama và French (1992) thời gian của dữ liệu bắt từ tháng 7 năm 1963 đến tháng 12 năm 1990. Sau đó, sử dụng dữ liệu trong quá khứ và CRSP của thị trƣờng từ 24 tháng cho đến 60 tháng để ƣớc tính beta có điều kiện và q trình này đƣợc lặp lại theo năm dƣơng lịch và tạo ra một chuỗi thời gian để xác định TSSL CP hàng tháng. Theo Fama và French (1992) cho thấy beta có điều kiện trung bình của DMĐT thấp là 0,57 và DMĐT cao là 1,70% một tháng khi nghiên cứu tính tốn theo DMĐT . Từ kết quả ƣớc lƣợng với những đặc điểm kỹ thuật cho thấy khi thực hiện theo phƣơng pháp hồi quy của FamaMacBecth (1973) và kiểm tra GMM sử dụng ma trận HJ thì giá trị p-value là 1.94%. nhƣ vậy, điều này cho thấy beta có điều kiện tác động tích cực đến TSSL kỳ vọng của CP.
Bollerslev, Engle và Wooldridge (1988), cho rằng cấu trúc mơ hình CAPM truyền thống để xác định TSSL kỳ vọng trong q trình đầu tƣ chứng khốn là khơng chắc chắn. Nếu nhà đầu tƣ là ngƣời e ngại rủi ro thì phần bù rủi ro khơng đủ bù đắp những nguy cơ và phần bù rủi ro lại tỷ lệ thuận với những nguy cơ này, và hệ số beta thị đƣợc đo lƣờng bằng phƣơng sai và độ lệch chuẩn của danh mục thị trƣờng. Do đó, nghiên cứu này đã đƣa ra đề xuất ƣớc lƣợng beta có điều kiện để xác định TSSL CP, kết quả cho thấy TSSL kỳ vọng có tỷ lệ thuận với hiệp phƣơng sai có điều kiện với DMĐT đã đƣợc đa dạng hóa. Nghiên cứu này đã chia ra hai tập hợp dữ liệu sử dụng lãi suất của tín phiếu kho bạc, trái phiếu kho bạc với thời hạn 20 năm thể hiện lãi suất của danh mục thị trƣờng. Dữ liệu
cổ phiếu đƣợc nghiên cứu trên thị trƣờng chứng khoán S&P 500 từ năm 1959 đến tháng 6 năm 1984 với tổng số quan sát là 102. Kết quả cho thấy lợi nhuận trung bình đối với việc nắm giữ tín phiếu là 0,142%, độ lệch chuẩn là 0,356, lợi nhuận trung bình đối với việc nắm giữ trái phiếu là -0,761% với độ lệch chuẩn là 0.6255 và việc nắm giữ CP với độ lệch chuẩn -0,995 tạo TSSL trung bình là 2,225, kết quả cho thấy đều có suất sinh lợi trong việc nắm giữ tín phiếu kho bạc, trái phiếu kho bạc và CP, nhƣng có xu hƣớng thất thƣờng. Từ kết quả nghiên cứu, cho thấy phƣơng sai có điều kiện thay đổi qua thời gian.
Harvey (1995) chỉ ra rằng:
Khả năng dự báo trong những thị trƣờng mới nổi có thể đƣợc giải thích từ sự thay đổi theo thời gian của phần bù rủi ro thơng qua thơng tin địa phƣơng,
Mơ hình CAPM khơng thể định giá rủi ro thay đổi theo thời gian, Mơ hình (C) CAPM và mơ hình CAPM đều bị bác bỏ.
Với nghiên cứu Jonathan (2006) cho rằng các nghiên cứu trƣớc cho rằng mối quan hệ giữa beta vô điều kiện và TSSL là rất yếu. CAPM vô điều kiện khơng thể giải thích đƣợc TSSL trung bình của CP khi sử dụng dữ liệu để phân tích. Hơn 40 năm qua, CAPM truyền thống khơng giải thích đƣợc lý do tại sao những cổ phiếu có giá trị nhỏ có TSSL cao hơn CP có giá trị lớn, tại sao những cơng ty có tỷ lệ BM cao thì cao những cơng ty có tỷ lệ BM thấp hoặc lý do tại sao những CP có lợi nhuận năm trƣớc cao thì tốt hơn những CP có lợi nhuận thấp trƣớc đó. Do đó, ơng đã nghiên cứu beta có điều kiện theo thời gian và thay đổi thì có giải thích đƣợc các vấn đề trên hay khơng? Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu từ năm 1961 đến 2001 trên thị trƣờng chứng khoán NYSE và Amex để nghiên cứu thực nghiệm mối quan hệ giữa beta có điều kiện và TSSL của CP. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đƣa ra vấn đề nếu CAPM có điều kiện thực sự hiệu quả khi giải thích TSSL của CP thì nó chênh lệch bao nhiêu so với beta vô điều
kiện và thơng qua các biến kiểm sốt nhƣ size, tỷ lệ BM và yếu tố MON để giải thích TSSL của mơ hình (C) CAPM.
Nghiên cứu của Eva Ferreira, Gil-Bazo và Susan (2008) đề xuất một cách đánh giá và thử nghiệm beta có điều kiện với sự thay đổi của hiệp phƣơng sai của tài sản với các yếu tố và giá cả thị trƣờng các tác động đến hệ số beta này. Phƣơng pháp nghiên cứu đề xuất cho mơ hình hồi quy hai giai đoạn. Giai đoạn đầu tiên, chúng tơi đã ƣớc tính hiệp phƣơng sai có điều kiện cho từng tài sản bằng cách sử dụng dữ liệu theo thời gian. Giai đoạn thứ hai, rủi ro thị trƣờng (market prices of risk) đƣợc ƣớc lƣợng từ TSSL và hiệp phƣơng sai của CP cho tồn bộ dữ liệu. Tóm lại, nghiên cứu này đã ƣớc lƣợng beta có điều kiện thay đổi theo thời gian cùng với sự thay đổi giá cả của thị trƣờng và hiệp phƣơng sai. Kết quả cho thấy khơng có sự thay đổi của beta có điều kiện khi thực hiện phƣơng pháp hồi quy.
Tóm lại, nhiều nhà nghiên cứu đã khảo sát mơ hình (C) CAPM với dữ liệu trên thị trƣờng chứng khoán của một số quốc gia mới nổi và họ đã rút ra đƣợc kết quả đặc trƣng nhƣ sau: phần bù rủi ro beta i thay đổi theo thời gian. Vậy, thị trƣờng chứng khoán Việt Nam vẫn tồn tại nhiều vấn đề cần phải hoàn thiện để phù hợp với xu hƣớng tồn cầu hóa nhƣ hiện nay. Tuy nhiên, S & P đã xếp Việt Nam vào nhóm các nƣớc mới nổi. Qua đó, đề tài này khảo sát hệ số beta trên thị trƣờng mới nổi Việt Nam với dữ liệu trên SGDCK HCM. Đồng thời, nghiên cứu hệ số beta có điều kiện có thể ứng dụng trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam để xác định TSSL kỳ vọng trong q trình đầu tƣ chứng khốn.