B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC NGOI THNG
o0o

Công trình tham d Cuc thi
Sinh viên nghiên cu khoa hc Trng i hc Ngoi thng 2013
Xác đnh mi liên h gia các yu t v mô vƠ t
sut sinh li ti th trng chng khoán Vit
Nam bng vic s dng mô hình đa nhơn t
(Arbitrage Pricing Theory, APT)
Nhóm ngành: KD1

Hà Ni, tháng 05 nm β01γ
i



3.3. Kt qu k vng 26
CHNG 4. KT QU NGHIÊN CU 32
4.1. Thng kê mô t s liu 32
4.2. Kt qu kim đnh Levin-Lin-Chu 32
4.3. Kt qu phân tích nhân t khám phá 33
4.3.1. Kt qu kim đnh KMO và Bartlett 33
4.3.2. Kt qu phân tích nhân t khám phá 34
4.4. Mô hình APT 39
4.4.1. Kt qu s dng phng pháp Fama MacBeth hai bc 39
4.4.2. Kt lun v mi quan h gia các yu t v mô và t sut sinh li ca c
phiu ti th trng Vit Nam 41
CHNG 5. KT LUN VÀ  XUT NGHIÊN CU SAU NÀY 43
TÀI LIU THAM KHO 45
PH LC i iii
DANH MC BNG BIU
Bng 3.1: Bng mô t d liu thô 12
Bng 3.2: Bng mô t phng pháp x lý d liu 13
Bng 3.3: K vng kt qu nghiên cu 27
Bng 4.1: Mô t s liu thng kê 32
Bng 4.2: Kt qu kim đnh Levin-Lin-Chu 33
Bng 4.3: Kt qu kim đnh KMO và Bartlett 34
Bng 4.4: Kt qu phân tích nhân t ban đu 34
Bng 4.5: Kt qu phân tích Parallel analysis 35

vi mt yu t ri ro nht đnh và mc đn bù ri ro ca yu t y. T đó, nhóm
nghiên cu xác đnh mi tng quan (du) ca các nhân t ti t sut sinh li.
Kt qu nghiên cu ch ra rng, ch có 3 yu t: s thay đi t giá ngoi t,
s thay đi cung tin M1, s thay đi lãi sut cho vay, có nh hng ti t sut
sinh li trong ngn hn. S thay đi t giá ngoi t, s thay đi cung tin M1 có
tác đng cùng chiu vi t sut sinh li; ngc li, s thay đi lãi sut cho vay có
tác đng ngc chiu vi t sut sinh li.

2
CHNG 1. GII THIU TNG QUAN
1.1. Tính cp thit ca đ tƠi
Ngày 11-7-1998, Chính ph đã ký Ngh đnh s 48/CP ban hành v chng
khoán và th trng chng khoán, chính thc khai sinh th trng chng khoán
Vit Nam. i vi các quc gia có nn kinh t vn hành theo c ch th trng
thì vai trò dn vn ca th trng chng khoán là vô cùng quan trng. Sau gn 15
nm hot đng, th trng chng khoán Vit Nam đang ngày càng khng đnh
vai trò đó.
Vic liên tc bin đng ca th trng chng khoán làm ny sinh nhng
nghiên cu v các mô hình đnh giá tài sn. Trên th gii, nm 195β, tp chí
“The Jounal of Finance” đã cho đng ti mt bài báo có tiêu đ “Portfolio
Selection” ca Harry Markowitz đ cp đn vic ti đa hóa li nhun ca mt
danh mc đu t bng vic phân tán ri ro thông qua chia đu t trng tài sn. Ý
tng này li đc nhc đn trong quyn sách mang tên “Portfolio selection
efficient diversification of investments” đc chính ông chp bút và xut bn 7
nm sau đó, nm 1959, và ri tr thành mt hc thuyt đnh giá tài sn có sc
nh hng ln, có ý ngha trong nn kinh t hc hin đi: Lý thuyt danh mc
đu t hin đi.

hình đnh giá c phiu đ đnh giá ti th trng Vit Nam rt phc tp vì bn
thân th trng chu nh hng ln bi các yu t tâm lý đám đông, kin thc
nhà đu t không đy đ và n đnh, th trng không hoàn ho, thông tin bt đi
xng bi giao dch ni gián thng xuyên xy ra. Mô hình CAPM không đ ý
ngha khi ch có mt nhân t (Roll’s critique, 1977), mô hình Fama-French khó
thc hin do tiêu chun xác đnh mc vn hóa th trng (market capitalization)
ca tng mã c phiu ti th trng Vit Nam khác so vi th gii. Mô hình đa
nhân t tr thành mt mô hình đnh giá tài sn trin vng, nhng li cha đy
thách thc do vic xác đnh và kim đnh các nhân t là mt vn đ nan gii.
Chính vì vy, vic nghiên cu mô hình đa nhân t (APT) vi mc đích
đnh giá c phiu ti th trng chng khoán Vit Nam đáp ng đc yêu cu
cp thit đó. Có th nói đ tài “Xác đnh mi liên h gia các yu t v mô và t
sut sinh li ti th trng chng khoán Vit Nam bng vic s dng mô hình đa
nhân t (Arbitrage Pricing Theory, APT)” có tính thc tin trong vic đánh giá
mc đ nh hng ca các yu t v mô ti t sut sinh li ti th trng chng
khoán Vit Nam.
1.2. i tng nghiên cu
Các yu t v mô, t sut sinh li ca danh mc đu t ngành
Mô hình đa nhân t (APT) áp dng ti th trng chng khoán Vit Nam

1

[Truy cp ngày
05/04/2013]
4
1.3. Phng pháp nghiên cu
S dng phng pháp thng kê mô t, tn s, tính đim trung bình đ tóm
nm β009 ti tháng 1 nm β01γ (khong thi gian là 48 tháng) đc s dng. S
liu v ch s kinh t v mô cng thu thp trong khong thi gian tng ng.
1.5. óng góp ca nghiên cu
  xut phng pháp kim đnh mô hình đa nhân t
 Ch ra vic có hay không mi quan h, hay s nh hng ca các yu t v
mô vi th trng chng khoán ti Vit Nam.
 Kin ngh hoàn thin mô hình đ áp dng đnh giá c phiu c th ti Vit
Nam.
1.6. Cu trúc nghiên cu
Không k phn mc lc, danh mc hình v bng biu, tóm tt, phn ph
lc, tài liu tham kho đ tài gm có 5 chng sau đây:
Chng 1: Tng quan nghiên cu gn đây
Chng β: Gii thiu tng quan phng pháp nghiên cu, mô hình đa nhân t
Chng γ: Phng pháp lun đ kim đnh mô hình đa nhân t  Vit Nam
Chng 4: Kt qu kim đnh mô hình đa nhân t  Vit Nam
Chng 5: Kt lun, đ xut hng nghiên cu tip theo 6
CHNG 2. TNG QUAN NGHIểN CU GN ỂY V MỌ HÌNH
A NHỂN T (APT)
2.1. Mô hình đa nhơn t (APT ậ Arbitrage Pricing Theory)
Mô hình đa nhân t do Richard Ross đ xut và phát trin nm 1976 là
mt lý thuyt tng quát v li nhun tài sn tài chính. Lý thuyt APT cho rng t
sut sinh li ca chng khoán là mt hàm s tuyn tính ca tp hp các yu t có

ij
là đ nhy ca tài sn i
đi vi yu t F
j
và 
i
là sai s cá bit ph thuc vào tài sn tài chính. Mô hình
này còn th hin ri ro h thng và phi h thng.
Khi đa dng hóa danh mc đu t, không có c hi kinh doanh chênh lch
giá, lúc đó mi quan h gia ri ro và li nhun đc th hin bng công thc
sau:





= 
0
+ 
i1

1
+ 
i2

2
+ + 
ik

k





 




  



 




(3)
trong đó:
E
i
: là t sut sinh li k vng ca tài sn th i
E
0:
là t sut sinh li ca tài sn phi ri ro
7

tính phn chênh lch ca t sut sinh li ca doanh nghip ln và nh làm mt
bin s ri ro. Bên cnh đó, Fama và French còn thêm bin là chênh lch t sut
sinh li ca doanh nghip “giá tr” và doanh nghip “tng trng”. Kt lun này
k tha t các nghiên cu ca Rosenberg, Reid, và Lanstein (1984), Chan,
Hamao và Lakonishok (1991) và ca chính Fama và French (1992) khi quan sát
li sut k vng c phiu và mi tng quan vi ch s giá tr s sách so vi th
trng (Book to Market Equity).
Th ba, da hoàn toàn vào vic đánh giá ch quan ca tác gi nghiên cu
đ xác đnh nhân t ri ro, ri c lng ma trn  có gii thích đc s khác
8
bit cross-sectional
2
, Chan, Chen và Hsieh (1985) và Chen, Roll và Ross (1986)
đã s dng phng pháp này đ chn các bin tài chính và v mô, bao gm: li
sut ca tài sn tài chính, chênh lch gia lãi sut ngn hn và dài hn, mc đn
bù mc đnh ca khu vc t nhân, lm phát, ch s tng trng sn lng công
nghip và tng tiêu dùng.
Các phng pháp tip cn trên đã ngm th hin vic s dng APT gii
thích s khác bit cross-sectional gia các bin s ri ro và t sut sinh li
(return) tt hn so vi CAPM, đây là lý do khin cho APT đã và đang đc
nghiên cu sâu rng trên toàn th gii.
2.2. Tính u vit ca mô hình APT so vi mô hình CAPM
Trong vic đánh giá mi quan h li nhun – ri ro, CAPM và APT là hai
mô hình đc đánh giá cao nht hin nay. CAPM ra đi trc APT hn 1 thp k
do Jack Treynor đ xut, nay đc s dng khá rng rãi  các nc phát trin do
mô hình đã đc phát trin mt cách hoàn chnh và nht quán. C β mô hình đu
s dng các yu t ri ro h thng và không xét đn ri ro phi h thng, và thc

khi không xác đnh đc các yu t ri ro trong mi trng hp. Vic s dng
tp hp các yu t v mô khác nhau có th to nên nhng mô hình APT khác
nhau, có mc đ chính xác không nht quán. (Ranganatham, 2006).
2.3. Các nghiên cu áp dng mô hình APT trên th gii
Tiên phong trong vic áp dng mô hình đa nhân t (APT) đ đánh giá s
nh hng ca các nhân t v mô đn th trng chng khoán phi k đn Chen,
Roll và Ross (1986). S dng d liu t tháng 01/195γ đn tháng 11/1983 c
phiu th trng New York (NYSE), M, các tác gi đã ch ra s nh hng có ý
ngha thng kê ca các bin: sn lng công nghip, s thay đi ca phn bù ri
ro, s thay đi ca đng cong li sut, cng nh các bin không có nh hng
đáng k đn vic đnh giá nh: tiêu dùng và giá du.  các nc phát trin 
châu Âu nh Anh, Tây Ban Nha, Phn Lan, an Mch, Na-uy, Thy in, các
nhà nghiên cu liên tc kim đnh và phát trin mô hình APT. Diacgiannis
(1986) kt lun mô hình APT cha áp dng đc  sàn chng khoán Luân ôn.
Hai nm sau Abeysekera and Mahajan (1988) tip tc kim đnh APT nhng kt
lun cng không kh quan dù phát trin đc s lng các nhân t nh hng lên
th trng. Tip tc kim đnh APT trên các th trng Tây Ban Nha có các báo
cáo ca Rubio (1988), th trng ba nc Scandinavi: an Mch, Nauy, Thy
in có Ostermark (1989) và Yli-Olli đng tác gi (1990), th trng Phn Lan
có Yli-Olli và Virtanen (1989). Vi d liu tháng t 1977 đn 1986, Yli-Olli
10
(1990) đã kim chng đc có 3 nhân t thông thng n đnh nh hng lên
các ba nc Scandinavi trong khi Ostermark (1989) ghi nhn tính hp lý khi áp
dng mô hình APT  Phn Lan hay Thy in. c bit nm 1991, Martikainen
và các đng s đã khng đnh bin tng sn phm quc dân (GNP), cung tin, lãi
sut có nh hng nht đnh lên các ch s, giá chng khoán. c bit giai đon
đu, 1977-1981, ch có 1 nhân t nh hng đn giá, giai đon th hai 1982-

Hin nay,  Vit Nam cha ph bin s dng mô hình APT trong vic
đnh giá tài sn vn. Có nhiu lun vn, lun án s dng lý thuyt APT cùng vi
các lý thuyt v các công c đnh giá khác nh mô hình CAPM ca tác gi
Nguyn ình Th và các cng s (2010), Nguyn Minh Kiu (2006), Fama-
French 3 nhân t ca H Minh Phúc và các cng s (2011), Barra ca Nguyn
Hiu M Tiên và các cng s, im chung ca các công trình nghiên cu khoa
hc này là khuyn ngh phát trin, nâng cao hiu qu th trng và minh bch ca
thông tin tài chính đ nâng cao kh nng vn dng mô hình đnh giá tài sn vào
Vit Nam.
Nhìn chung, dù  mt quc gia, các nhóm tác gi cùng nghiên cu đnh
giá tài sn vn bng phng pháp APT, nhng bi chn các bin khác nhau mà
dn đn các kt qu khác nhau. iu này đã khng đnh tính linh hot đc trng
ca mô hình APT.

12
CHNG 3. PHNG PHÁP NGHIểN CU, THU THP S LIU
3.1. Thu thp s liu
Nhóm nghiên cu thc hin thu thp s liu theo tháng ca các bin v mô
sau đây. Vì nhóm d liu v giá c phiu ca danh mc đu t β0 ngành (đóng
vai trò là bin ph thuc) ch có s liu t tháng 1 nm β009
3
nên nhóm nghiên
cu thc hin ly d liu ca các s liu còn li t tháng β nm β009 ti tháng 1
nm β01γ, bao gm 48 tháng. Di đây là bng mô t d liu thô và bng mô t
phng pháp x lý d liu.
Bng 3.1: Bng mô t d liu thô
Tên bin

go
Giá vàng th gii, ly s
liu theo ngày, s dng
phn mm stata đ quy
đi ra s liu tháng
USD/ounce
Hàng tháng
goldprice.org
vn
Lãi sut liên ngân hàng.
Ly vào ngày 01 hàng
tháng
%
Hàng tháng
Datastream
in
Tng sn lng công
nghip
t USD
Hàng tháng
GSO
fxr
T giá ngoi t
VND/USD
Hàng tháng
Bloomberg
ba
Cán cân thng mi
t USD
Hàng tháng

tb
Li sut trái phiu chính
ph thi hn 1 nm
%
Hàng tháng
Bloomberg
R
p
,
p=1,2,…20
T sut sinh li ca
danh mc th p
%
Hàng tháng
Vietstock

Bng 3.2: Bng mô t phng pháp x lý d liu
Tên bin
Mô t bin
Công thc x lý s liu
cpi
S thay đi hàng tháng ca lm
phát không k vng
= 




 


phn trm ca giá du
=







 
gold
S thay đi hàng tháng theo
phn trm ca giá vàng
=







 
vnibor
S thay đi hàng tháng theo
hàm ln ca lãi sut liên ngân
hàng
= ln




 ln





balance
S thay đi hàng tháng theo
phn trm ca cán cân thng
mi
=







 
fdibud
S thay đi hàng tháng theo
phn trm ca FDI đng ký
=








= ln




 ln





tbill
S thay đi hàng tháng theo
hàm ln ca li sut trái phiu
chính ph 1 nm
= ln




 ln



14
 mi thi đim đu giai đon, mi nhân t phi không th d đoán đc
t giá tr quá kh hay t các thông tin công khai, nh th giá tr k vng ca
nhân t là 0. Nguyên tc th 2 có mc đích loi b ri ro phi h thng thông qua
nhng bin đng cá th ca tng công ty, tng doanh nghip. Nguyên tc th 3 là
hin nhiên vì APT ch đánh giá tác đng ca nhân t có kh nng tác đng đn
li nhun k vng ca chng khoán.
áp ng tt c các yêu cu trên, tng hp t nhng nghiên cu cùng đ
tài, nhóm nghiên cu đ xut s dng các bin v mô sau: ch s lm phát theo
tháng, mc thay đi ca cung tin M1, mc thay đi lng tin d tr quc gia
theo tháng, mc thay đi giá du th gii, mc thay đi giá vàng th gii, mc
thay đi lãi sut liên ngân hàng theo tháng, mc thay đi tng sn lng công
nghip, mc thay đi t giá, mc thay đi cán cân thng mi, tng trng FDI
đng ký, tng trng FDI đã gii ngân, s thay đi lãi sut cho vay, s thay đi
lãi sut huy đng, s thay đi trong li sut trái phiu chính ph thi hn 1 nm.
Các bin tha mãn các điu kin trên s đc đa vào quá trình kim đnh
chui dng thi gian, kim đnh KMO, kim đnh Bartlett đ ri đc đa vào
phân tích nhân t.
Vi bài nghiên cu này, nhóm nghiên cu ln lt thc hin các phng
pháp kim đnh thng kê sau đây:
 Kim đnh nghim đn v (unit root test), s dng phng pháp
Levin-Lin-Chu
 Phân tích nhân t khám phá (explode factor analysis)
o Kim đnh KMO
o Kim đnh Bartlett
o Phân tích nhân t
 Kim đnh thng kê da trên mô hình Fama Macbeth hai bc
(1973)

(cross-section) theo công thc:

17
B2: Chy 2 hi quy b tr



vi 


à 

đ tính phn d 




vi 


à 

đ tính phn d 


B3: Tiêu chun hóa các phn d bng vic thc hin


iu kin cn và điu kin đ ca phng pháp Levin-Lin-Chu (2002) là:
iu kin cn:




 
iu kin đ:



  



 
T các bc thc hin, nhóm tác gi nhn thy gi thuyt Ho yêu cu tt
c d liu chéo phi có nghim đn v là mt điu rt hn ch. Da trên nhóm
điu kin cn và điu kin đ, nhóm nghiên cu cho rng, nu T (thi gian) ln
thì nên dùng kim đnh nghim đn v cho d liu chui thi gian, nu T nh
(hoc N (s bng) ln) thì nên áp dng kim đnh cho dng d liu bng. ây là
lý do nhóm nghiên cu la chn phng pháp Levin-Lin-Chu thay vì phng
pháp Dickey Fuller b sung.
3.2.1. Phân tích nhân t khám phá
Phân tích nhân t khám phá (EFA) là mt phng pháp phân tích thng kê
đc s dng đ rút gn mt tp gm nhiu bin quan sát ph thuc ln nhau
thành mt tp bin (gi là các nhân t, factors) ít hn đ chúng có ý ngha hn
nhng vn cha đng hu ht ni dung thông tin ca tp bin ban đu.
18


19
 Cn thc hin Trích (extract) bao nhiêu nhân t t phân tích ban đu đ
tin hành phép xoay?
 S dng phép xoay nào, trc giao (orthogonal) hay chéo (olique)?
 tr li câu hi 1, nhóm nghiên cu thc hin nghiên cu v các
phng pháp chn s các nhân t thng đc s dng, đng thi đa ra các
đánh giá ca nhóm vi tng phng pháp. Các phng pháp đó bao gm:
 Kaiser criterion
 Scree Test plot
 Parallel analysis
Kaiser criterion
Mc đnh, ph thông và đc s dng nhiu nht trong các nghiên cu là
phng pháp Kaiser criterion (Kaiser, 1960), theo đó vi mi tr riêng
(eigenvalue, lng bin thiên đc gii thích bi nhân t) có giá tr ln hn 1 đu
đc gi li, nhng giá tr eigenvalue nh hn 1 t đng đc loi b (SPSS user
guide)
C s ca phng pháp là trong ma trn trng s, mi bin to ra phng
sai bng 1, vì vy mt nhân t nên đc gi li khi nó có phng sai ln hn
phng sai ca mt bin đc lp. Tuy nhiên phn bin da trên nghiên cu thc
nghim v nghiên cu thng kê ca nhiu nhà nghiên cu, trong đó có Bandalos,
D.L.; Boehm-Kaufman, M.R. (2008) ch ra rng vic tính toán có xu hng đánh
giá quá cao (overestimate) phng sai ca các nhân t và thng thì các nhân t
vi tr bng 1.01 hoc bng 0.9 thng b loi b. iu này kéo theo h qu là s
lng nhân t đc gi li bng Kaiser’s stopping rule thng nhiu hn hoc ít
hn s nhân t cn thit. Kim đnh thc t chng minh là s nhân t đc gi
li thng nhiu hn s nhân t cn thit.
Scree test plot

B
C
21
Kaiser criterion thng gi li quá nhiu nhân t, trong khi Scree test li thng
gi li quá ít nhân t.
Vi nhng lý do  trên, nhóm nghiên cu đ xut mt phng pháp mi
trong vic xác đnh s nhân t: phng pháp Parallel analysis, Franklin, Scott B.
(1995). Theo nhóm nghiên cu, phng pháp Parallel analysis có tính chính xác,
mang nhiu u đim vt tri hn hai phng pháp trên.
Parallel analysis
Phng pháp Parallel analysis da trên mô phng Monte Carlo, s dng
bánh xe Rollette đ to lp s kin ngu nhiên. Parallel analysis đa đn mt
cách tip cn khác vi các cách tip cn ca Kaiser’s stopping rule. Phng pháp
này to ra mt mu o, có tính tng đng vi mu thc, có cùng đ ln ca mu
thc, cùng s bin nhng li cha nhng s liu ngu nhiên, sau đó s dng mu
o này đ phân tích. Eigenvalue đc to ra và lu li. Quy trình này đc lp li
nhiu ln (t 50-1000 ln) nhm xác đnh eigenvalue mi nhân t. Nhng
eigenvalue này, đc s dng đ tính s trung bình và đ lch chun. T s liu
s trung bình và đ lch chun 95% giá tr eigenvalue thu đc (95% = s trung
bình + 1.65SD). Nhng eigenvalue này đc đem ra so sánh vi nhng
eigenvalue ca mu thc tng ng. Các nhân t s đc gi li nu giá tr
eigenvalue ca nó ln hn 95% giá tr mô phng.
Hay nói cách khác phng pháp Parallel analysis ch ra đim Scree chính
xác trên biu đ Scree plot. im Srcee đc xác đnh bi giao đim ca đng
ni các eigenvalue ca mu mô hình và mu tht. Sau đó chn ly các đim nm
trên đim Scree tng t nh phng pháp Scree plot.
Sau khi quyt đnh đc s lng nhân t đ đa vào phân tích nhân t,