ĐO LƯỜNG MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO VÀ TỶ SUẤT LỢI NHUẬN ĐỐI VỚI CHỨNG KHOÁN
NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM
Trên cơ sở kết hợp 3 nhân tố của mô hình Fama - French (1993), nhân tố xu hướng sinh lời quá
khứ trong mô hình 4 nhân tố Carhart (1997), và nhân tố liên quan đến đặc thù của ngành BĐS, tỷ
số thanh toán hiện hành, tác giả xây dựng mô hình 5 nhân tố để đo lường mối quan hệ giữa rủi ro
và TSLN các chứng khoán ngành BĐS Việt Nam.
Số liệu nghiên cứu được sử dụng là giá đóng cửa của 59 cổ phiếu ngành BĐS niêm yết trên các
sàn HSX và HNX giai đoạn từ T07/2009 đến T06/2013. Kết quả hồi quy mô hình cho thấy danh mục
toàn bộ cổ phiếu BĐS chịu sự tác động mạnh mẽ của nhân tố phần bù rủi ro khả năng thanh toán
hiện hành, đồng thời cũng chịu sự tác động của nhân tố phần bù rủi ro thị trường. Tuy nhiên, nhân
tố thị trường không đóng vai trò chính yếu như trong các nghiên cứu khác. Riêng nhân tố phần bù
rủi ro quy mô chỉ có tác động đến TSLN các danh mục có quy mô lớn. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ
ra nhân tố phần bù xu hướng lợi nhuận quá khứ và phần bù rủi ro giá trị hoàn toàn không có ý
nghĩa giải thích biến động TSLN danh mục cổ phiếu. Cuối cùng, kết quả cũng cho thấy việc sử
dụng mô hình 5 nhân tố để đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và TSLN các chứng khoán ngành
BĐS Việt Nam cho mức ý nghĩa giải thích cao hơn các mô hình CAPM, Fama - French 3 nhân tố,
Carhart 4 nhân tố trung bình khoảng 33,2% , 28,5%, và 12,3%.
Từ khóa: chứng khoán BĐS, CAPM, Fama – French, Carhart, lợi nhuận, rủi ro.
Giới thiệu: Trong những nhóm ngành tham gia niêm yết cổ phiếu trên các sàn chứng khoán tại Việt
Nam thì ngành BĐS là một trong số những ngành rất “nhạy cảm” với các chính sách điều hành kinh
tế của Chính phủ. Như vậy, các NĐT trên TTCK, đặc biệt đối với đầu tư vào chứng khoán ngành
BĐS Việt Nam, sẽ gặp rất nhiều rủi ro trong quá trình đầu tư. Do vậy, họ cần hiểu rõ họ sẽ được bù
đắp gì khi chấp nhận mức rủi ro đó, và cần làm gì để giảm thiểu rủi ro khi đầu tư vào chứng khoán
ngành BĐS. Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình 5 nhân tố với sự kết hợp các mô
hình Fama – French (1993), Cahart (1997) để trả lời cho các câu hỏi trên.
Cơ sở lý thuyết và tóm lược các nghiên cứu trước
Vào giữa thập niên 60, ba nhà kinh tế là William Sharp, John Lintner và Jack Treynor đã công bố
một cách độc lập nhau những nghiên cứu của mình về mô hình một nhân tố CAPM, mô hình rất nổi
tiếng về đo lường mối quan hệ giữa rủi ro và TSLN. Tuy nhiên, mô hình này cũng có những hạn chế
về các giả định không thực tế của nó cũng như chỉ phụ thuộc vào một nhân tố duy nhất là DMTT
nên bỏ sót một số nhân tố khác trong việc giải thích biến động TSLN. Năm 1993, Fama và French

f
=
i
+ b
i
(R
M
–R
f
) + s
i
SMB + h
i
HML + w
i
WML + r
i
LCRMHCR+ ε
i
Trong đó:
i
là hệ số chặn của danh mục i
b
i,
s
i,
h
i,
w
i,

theo công thức (1+R
f
)
12
= 1+ R với R là
tỷ lệ LSBQ năm của TPKB kỳ hạn 5
năm
R
M
TSLN thực tế bình
quân hàng tháng của
danh mục thị trường
R
M
=(R
k_HSX
+ R
k_HNX
)/2 với R
k_HSX
là
TSSL BQ tháng k của sàn HSX, R
k_HNX

là TSSL BQ tháng k của sàn HNX;
k=1,2, …,12.
R
k_HSX
= [VN-Index_k - VN-Index_(k-
1)]/VnIndex_(k-1)

TSLNBQ danh mục các chứng khoán
có tỷ số BE/ME thấp (ký hiệu L).
WML
Phần bù xu hướng lợi
nhuận quá khứ
Được tính bằng chênh lệch giữa
TSLNBQ danh mục các chứng khoán
có TSLN cao năm trước (ký hiệu WIN)
và TSLNBQ danh mục các chứng
khoán có TSLN thấp năm trước (ký
hiệu LOSE).
LCRMHCR
Phần bù rủi ro khả
năng thanh toán
Được tính bằng chênh lệch giữa
TSLNBQ danh mục các chứng khoán
có tỷ số thanh toán hiện hành thấp (ký
hiệu LCR) và TSLNBQ danh mục các
chứng khoán có tỷ số thanh toán hiện
hành cao (ký hiệu HCR).

Tác giả cũng xây dựng các giả thuyết cho mô hình 5 nhân tố như sau:
+ Giả thuyết H
1
: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố phần bù rủi ro thị trường và TSLN của
cổ phiếu.
+ Giả thuyết H
2
: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố phần bù rủi ro quy mô và TSLN của cổ
phiếu.

hiệu BE (tính bằng tổng các chỉ tiêu Vốn chủ SH và Thuế TNDN hoãn lại trên BCDKT năm 2008)
chia cho giá trị vốn hóa, ký hiệu ME (tính bằng SLCPLH x Giá cổ phiếu bình quân tháng). Tỷ số
BE/ME này sẽ được sử dụng hàng tháng làm tiêu chí phân nhóm chứng khoán theo nhân tố giá trị
cho giai đoạn từ T01/2009 đến T12/2009. Việc tính toán tỷ số BE/ME được lặp lại tương tự vào các
thời điểm cuối tháng 12 các năm 2009 đến 2012.
- Hàng tháng, từ T07/2009 đến T06/2013, tác giả tính TSLN bình quân của từng mã chứng khoán
cho giai đoạn 11 tháng trước đó (loại trừ tháng trước liền kề tháng hiện hành). TSLN bình quân 11
tháng này sẽ được sử dụng làm tiêu chí phân nhóm chứng khoán theo nhân tố xu hướng lợi nhuận
quá khứ.
- Vào cuối T12/2008, tác giả tính tỷ số thanh toán hiện hành (TSLĐ/Nợ ngắn hạn) cho từng công ty.
Các kết quả tính toán này sẽ được sử dụng hàng tháng làm tiêu chí phân nhóm chứng khoán theo
nhân tố tỷ số thanh toán cho giai đoạn từ T01/2009 đến T12/2009. Việc tính toán tỷ số này được lặp
lại tương tự vào các thời điểm cuối tháng 12 các năm 2009 đến 2012.
Phương pháp xử lý số liệu:
+ Đối với biến phụ thuộc:
Trong nghiên cứu này, tác giả tách ra 2 dạng biến phụ thuộc:
Thứ nhất:TSLN bình quân của danh mục bao gồm tất cả các chứng khoán BĐS giao dịch trên 2
sàn HSX và HNX. TSLN này được tính hàng tháng theo phương pháp trung bình cộng cho giai
đoạn từ T7/2009 đến T06/2013. TSLN hàng tháng của từng chứng khoán được tínhtheo công thức
(Giá BQ
tháng k
- Giá BQ
tháng k-1
)/Giá BQ
tháng k-1
Thứ hai:TSLN bình quân của danh mục phân theo quy mô. Cụ thể R
i
là trung bình cộng TSLN của
các chứng khoán có trong từng danh mục trong 12 danh mục (chi tiết trong Bảng 2). Ví dụ danh
mục S/H (T06/2009) bao gồm 4 mã chứng khoán HDC, KHA, RCL, STL thì R

Trong các ký hiệu trên, chúng được ngầm hiểu là tác giả đã tính toán TSLN từng danh mục trừ đi
TSLN phi rủi ro. Ví dụ SH ngầm hiểu là tác giả đã tính toán TSLN bình quân nhóm S/H trừ đi TSLN
phi rủi ro R
f
Riêng phần phù rủi ro thị trường R
M
-R
f
tác giả ký hiệu tắt là R
M
R
f
Như vậy, tác giả sẽ chạy hồi quy 7 danh mục sau:
(i) R
i
R
f
=
i
+ b
i
R
M
R
f
+ s
i
SMB + h
i
HML + w

f
+ s
i
SMB + h
i
HML + w
i
WML + r
i
LCRMHCR + ε
i
(iv) SLCR=
i
+ b
i
R
M
R
f
+ s
i
SMB + h
i
HML + w
i
WML + r
i
LCRMHCR + ε
i
(v) BL=

i
WML + r
i
LCRMHCR + ε
i
(vii) BHCR=
i
+ b
i
R
M
R
f
+ s
i
SMB + h
i
HML + w
i
WML + r
i
LCRMHCR + ε
i
+ Đối với biến độc lập:
Biến độc lập trong mô hình gồm 5 biến: R
M
R
f
, SMB, HML, WML, LCRMHCR. Việc tính toán các biến
này được tiến hành như sau:

công thức (1+R
f
)
12
= 1+ R với R là tỷ lệ LSBQ năm của TPKB kỳ hạn 5 năm.
R
M
R
f
được xác định bằng cách lấy R
M
trừ đi R
f
.
- Biến SMB: TSLN bình quân của danh mục quy mô vốn hóa nhỏ (S), bao gồm các chứng khoán có
quy mô vốn hóa nhỏ hơn mức vốn hóa trung vị, trừ đi TSLN bình quân của danh mục quy mô vốn
hóa lớn (B), bao gồm các chứng khoán có quy mô vốn hóa lớn hơn mức vốn hóa trung vị. Mức vốn
hóa trung vị được xác định hàng tháng dựa trên mức vốn hóa của các chứng khoán 2 sàn HSX và
HNX. Như vậy việc phân nhóm chứng khoán vào các danh mục S và B cũng được thực hiện định
kỳ hàng tháng.
- Biến HML: TSLN bình quân của danh mục có tỷ số BE/ME cao (H), bao gồm các chứng khoán có
tỷ số BE/ME cao hơn mức BE/ME trung vị, trừ đi TSLN bình quân của danh mục có tỷ số BE/ME
thấp (L), bao gồm các chứng khoán có tỷ số BE/ME thấp hơn mức BE/ME trung vị. Mức BE/ME
trung vị được xác định hàng tháng dựa trên tỷ số BE/ME của các chứng khoán 2 sàn HSX và HNX.
Như vậy việc phân nhóm chứng khoán vào các danh mục H và L cũng được thực hiện định kỳ hàng
tháng. Sở dĩ tác giả chỉ phân chia các chứng khoán thành 2 nhóm theo tỷ số BE/ME thay vì 3 nhóm
như cách của Fama và French là do số lượng mã chứng khoán BĐS niêm yết trên TTCK tại Việt
Nam chưa nhiều.
- Biến WML: TSLN bình quân của danh mục có TSLN bình quân năm trước cao (WIN), bao gồm
các chứng khoán có TSLN bình quân năm trước cao hơn mức TSLN trung vị, trừ đi TSLN bình

j
của
các biến độc lập trong mô hình, nếu toàn bộ các VIF
j
<5 thì kết luận không có hiện tượng đa cộng
tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình. Kết quả kiểm định cho thấy không xảy ra hiện tượng đa
cộng tuyến. Bên cạnh đó, do cỡ mẫu trong nghiên cứu của tác giả là 48 <50, tác giả sử dụng kiểm
định Shapiro -Wilk để kiểm định giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư. Nếu mức ý nghĩa (Sig.) >
0,05 ta kết luận phần dư có phân phối chuẩn. Kết quả kiểm định cho thấy trong số 7 danh mục
nghiên cứu, có 3 danh mục không đáp ứng giả thuyết phân phối chuẩn của phân dư nên bị loại ra.
Đó là các danh mục S/H, S/W, B/LOSE.
Với 4 danh mục còn lại là RIRF, SLCR, BL, BHCR, tác giả sử dụng kiểm định tương quan hạng
Spearman với giả thuyết:
H
0
: Hệ số tương quan tổng thể giữa phần dư và giá trị dự đoán bằng 0
H
1
: Hệ số tương quan tổng thể giữa phần dư và giá trị dự đoán khác 0
Nếu hệ số Sig. của kiểm định tương quan hạng Spearman >0,05 thì ta chấp nhận giả thuyết H
0
, tức
hệ số tương quan tổng thể giữa phần dư và giá trị dự đoán bằng 0, hay phương sai của phần dư
không đổi. Kết quả kiểm định cho thấy cả 4 danh mục đều đáp ứng giả định phương sai phần dư
không đổi.
Mặt khác, tác giả cũng sử dụng kiểm định Durbin Watson để kiểm tra giả định không có tự tương
quan giữa các phần dư, nếu hệ số Durbin Watson (D) nằm trong giới hạn 1<D<3 thì kết luận không
có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư. Kết quả kiểm định cho thấy toàn bộ các hệ số D
của 4 danh mục đều nằm trong khoảng 1<D<3, nghĩa là không có hiện tượng tự tương quan giữa
các phần dư đối với các danh mục này.

4
. Tác giả lý giải các giả thuyết bị
bác bỏ như sau:
+ Bác bỏ giả thuyết H
3
: Nhân tố giá trịhoàn toàn không có ý nghĩa giải thích cho biến động của
TSLN danh mục cổ phiếu. Do đặc thù của chứng khoán tại Việt Nam là còn rất nhiều các NĐT chưa
thật sự có đầy đủ kiến thức về đầu tư chứng khoán cũng như phân tích tài chính, vì vậy họ chủ yếu
đầu tư theo kiểu may rủi và chọn “lướt sóng” là phương thức đầu tư chủ đạo nên họ cũng ít chú
trọng đến việc phân tích biến động của tỷ số BE/ME. Đây chính là lý do khiến nhân tố giá trịhoàn
toàn không có ý nghĩa giải thích cho biến động của TSLN danh mục cổ phiếu.
+ Bác bỏ giả thuyết H
4
: Nhân tố xu hướng lợi nhuận quá khứhầu như không có ý nghĩa giải thích
cho biến động của TSLN danh mục cổ phiếu. Do đặc thù của chứng khoán tại Việt Nam là giá cổ
phiếu biến động bất thường và còn chịu ảnh hưởng của việc “làm giá” chứng khoán cũng như sự
kém minh bạch về thông tin nên khi tham gia đầu tư, các NĐT thường ít chú trọng đến xu hướng lợi
nhuận quá khứ vì đa số có xu hướng đầu tư “lướt sóng”. Đây chính là lý do khiến nhân tố xu hướng
lợi nhuận quá khứhầu như không có ý nghĩa giải thích cho biến động của TSLN danh mục cổ phiếu.
Từ kết quả hồi quy mô hình 5 nhân tố về mối quan hệ giữa rủi ro và TSLN các chứng khoán BĐS
trên TTCK Việt Nam tại Bảng 3, tác giả có một số nhận xét sau:
+ Theo mô hình 1, ước lượng cho danh mục toàn bộ 59 cổ phiếu RiRf, ngoài 2 nhân tố HML và
WML thì nhân tố SMB cũng không có mặt. Điều này cho thấy, đối với NĐT nắm giữ một danh mục
bao gồm tất cả các cổ phiếu BĐS thì họ không quan tâm tới các các nhân tố quy mô công ty, giá trị
và xu hướng lợi nhuận quá khứ. Điều mà các NĐT quan tâm là phần bù rủi ro khả năng thanh toán
hiện hành cao hay thấp, phần bù rủi ro thị trường cao hay thấp. Trong số 2 nhân tố kể trên thì nhân
tố phần bù rủi ro khả năng thanh toán hiện hành có tác động lớn nhất đến biến động TSLN danh
mục cổ phiếu, thể hiện qua hệ số hồi quy lớn nhất.Tiếp đến là nhân tố phần bù rủi ro thị trường.
+ Đối với kết quả hồi quy các danh mục còn lại, có thể thấy nhân tố tác động mạnh nhất trong mô
hình vẫn là phần bù rủi ro thanh toán hiện hành. Còn các nhân tố SMB và nhân tố RmRf đều có ảnh

hiệu
chỉnh MH
CAPM
R
2
hiệu chỉnh
MH Fama và
French 3
nhân tố
R
2
hiệu
chỉnh MH
Carhart 4
nhân tố
R
2
hiệu
chỉnh MH
5 nhân tố
1 RIRF 0.376 0.433 0.622 0.731
2 SLCR 0.339 0.486 0.657 0.801
3 BL 0.351 0.346 0.483 0.661
4 BHCR 0.389 0.376 0.528 0.589
Bình quân 0.364 0.410 0.573 0.696
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả hồi quy các mô hình.
Từ so sánh kết quả R
2
hiệu chỉnh trung bình trên Bảng 4, tác giả nhận thấy trung bình sử dụng mô
hình 5 nhân tố sẽ tăng được mức giải thích biến động TSLN cổ phiếu ngành BĐS là 33,2% so với

Gợi ý chính sách
Từ các kết quả nghiên cứu trình bày ở phần trên, tác giả đưa ra một số gợi ý sau:
Gợi ý giải pháp cho NĐT:
+ Khi đầu tư vào cổ phiếu BĐS theo mô hình 5 nhân tố và chấp nhận rủi ro để có TSLN cao thì NĐT
nên chọn những cổ phiếu có đặc tính như sau: tỷ lệ thanh toán hiện hành thấp, quy mô vốn hóa thị
trường thấp. Như vậy NĐT sẽ có cơ hội có được TSLN cao hơn so với các cổ phiếu khác.
+ Do ảnh hưởng của nhân tố tỷ số thanh toán hiện hành lên TSLN danh mục cổ phiếu BĐS là rất
lớn và lớn nhất trong các nhân tố nên tại các danh mục cổ phiếu hồi quy theo mô hình 5 nhân tố, hệ
số nhân tố phần bù rủi ro tỷ số thanh toán hiện hành thể hiện mức độ rủi ro chính của danh mục. Vì
vậy, để giảm thiểu rủi ro mà vẫn có thể đạt được TSLN tốt, NĐT nên chọn các danh mục cổ phiếu
có hệ số này bé trong giai đoạn thị trường có xu hướng giảm giá, như các danh mục RiRf, BHCR;
và chọn các danh mục cổ phiếu có hệ số này lớn trong giai đoạn thị trường có xu hướng tăng giá,
như các danh mục SLCR, BL.
+ Không nên chỉ dựa vào biến động chỉ số giá thị trường để quyết định việc mua vào hay bán ra cổ
phiếu BĐS vì nhân tố thị trường không phải là nhân tố quyết định TSLN của danh mục cổ phiếu
BĐS.
+ Khi đầu tư vào các cổ phiếu BĐS, nếu các yếu tố khác tương đồng nhau thì nên chọn đầu tư vào
cổ phiếu các công ty có quy mô nhỏ thay vì quy mô lớn do TSLN cổ phiếu các công ty quy mô lớn
chịu tác động ngược chiều với quy mô công ty.
+ Không nên dựa vào xu hướng lợi nhuận quá khứ và tỷ số BE/ME để quyết định việc mua vào hay
bán ra cổ phiếu BĐS vì cả 2 nhân tố này đều không có tác động đến biến động TSLN của danh mục
cổ phiếu BĐS.
+ Qua phân tích ở phần trước, do mô hình 5 nhân tố có mức ý nghĩa giải thích tốt hơn các mô hình
CAPM, Fama và French 3 nhân tố và Cahart 4 nhân tố, nên các NĐT nên sử dụng mô hình 5 nhân
tố để ước lượng TSLN kỳ vọng hay chi phí sử dụng vốn của cổ phiếu để ra quyết định trong việc
đầu tư của mình.
+ Ngoài 3 nhân tố có ý nghĩa giải thích trong mô hình 5 nhân tố, còn có những nhân tố khác có thể
giải thích biến động của TSLN danh mục cổ phiếu mà tác giả chưa tìm ra trong nghiên cứu này. Do
vậy, ngoài các gợi ý nói trên, để hạn chế tối đa những rủi ro khi tham gia đầu tư, NĐT cần nâng cao
kiến thức về đầu tư, về TTCK để có thể phân tích, suy xét những nguyên nhân khác có thể tác động

3. Ths. Huỳnh Đạt Hùng, Ths. Nguyễn Khánh Bình, TS. Phạm Xuân Giang (2011), “Kinh tế
lượng”, NXB Phương Đông, TPHCM.
4. Nguyễn Tấn Minh(2012), “Đánh giá các nhân tố mô hình Fama-French và nhân tố Value
At Risk trong việc giải thích suất sinh lợi cổ phiếu, trường hợp sàn Chứng Khoán TPHCM
HOSE”, Luận văn Thạc sỹ, Trường Đại Học Tôn Đức Thắng, TPHCM.
5. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2011), “Thống kê ứng dụng trong kinh tế - xã hội”,
NXB Lao động-Xã hội, TPHCM.
6. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS”,
NXB Hồng Đức, TPHCM.
7. TS. Vương Đức Hoàng Quân, Hồ Thị Huệ (2008), “Mô hình Fama-French: Một nghiên
cứu thực nghiệm đối với thị trường chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng,
(22), trang 21-29.
8. Tổng hợp nhiều tác giả (2013), “Thông tin tổng hợp”, www.cophieu68.vn.
Tiếng Anh
9. Richard A. Brealey, Stewart C. Myers (2000), “Principles of Corporate Finance”,Mc Draw
Hill, USA.
10. Mark M. Carhart (1997), “On Persistence in Mutual Fund Performance”, TheJournal of
Finance, Vol LII, (1), PP. 57-82.
11. Eugene F. Fama, Kenneth R. French (1993), “Common Risk Factors in the Returns on
Stocks and Bonds”, Journal of Finance, 33, PP. 3-56.