TRƯỜNG ĐH KINH TẾ TP HỒ CHÍ MÍNH
Khoa: TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP
GV phụ trách: GVC.TS Trần Thị Hải Lý
Học phần: ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH
Chủ đề bài nghiên cứu:
MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN –
LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG
Danh sách nhóm số 5-2:
1) Võ Thị Thúy Diễm
2) Trần Thân Bích Hợp
3) Phan Thị Thanh Kiều
4) Trần Thị Trang
5) Trương Phú Trí
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
MỤC LỤC
TÍNH HỢP LỆ CỦA CAPM: 2
KIỂM TRA THỰC NGHIỆM BAN ĐẦU 8
CÁC THỬ NGHIỆM GẦN ĐÂY 16
SỰ GIẢI THÍCH: GIÁ KHÔNG HỢP LÝ HOẶC RỦI RO 18
TÀI LIỆU THAM KHẢO
NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊNĐề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng


chính mà còn hàng tiêu dùng, bất động sản và vốn con người. Thậm chí nếu chúng ta có
một cái nhìn hẹp về mô hình và giới hạn phạm vi hoạt động của mình đối với tài sản tài
chính. Điều đó hợp pháp để giới hạn nhiều hơn danh mục đầu tư thị trường đối với cổ
phiếu thường của Mỹ( một sự lựa chọn điển hình), hoặc thi trường sẽ được mở rộng bao
gồm trái phiếu và các tài sản tài chính trên khắp thế giới chăng? Cuối cùng chúng tôi cho
rằng liệu vấn đề của mô hình phản ánh những yếu kém trong lý thuyết hoặc thực nghiệm,
sự thất bại của mô hình CAPM trong thực nghiệm cho thấy hầu hết các ứng dụng của mô
hình không hợp lý
Chúng ta bắt đầu đưa ra các hợp lý của CAPM, tập trung về những dự đoán giữa rủi
ro và TSSL. Sau đó chúng ta quay lại lịch sử của những thực nghiệm và nó nói gì về
những thiếu sót của CAPM, đặt ra những thách thức được giải thích bằng các mô hình
thay thế.
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 1
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
Tính hợp lệ của CAPM:
CAPM được xây dựng trên mô hình sự lựa chọn danh mục đầu tư được phát triển
bởi Harry Markowitz(1959). Trong mô hình của Markowitz, nhà đầu tư lựa chọn một
danh mục đầu tư tại thời điểm t-1 cho ra một lợi nhuận ngẫu nhiên tại thời điềm t. Trong
mô hình, các nhà đầu tư ngại rủi ro và khi lựa chọn danh mục đầu tư chỉ quan tâm đến giá
trị trung bình và phương sai của lợi nhuận đầu tư vào một khoảng thời gian. Kết quả, nhà
đầu tư lựa chọn danh mục đầu tư ” trung bình- phương sai – hiệu quả” trong tính chất 1 là
tối thiểu hóa phương sai của danh mục đầu tư với lợi nhuân kỳ vọng cho trước và thứ hai
là tối đa hóa TSSL với phương sai cho trươc. Vì vậy , cách tiếp cận của phương thức
Markowitz thường gọi là “ mô hình trung bình phương sai”.
Mô hình danh mục đầu tư cung cấp một điều kiện đại số trên trọng số tài sản trong
danh mục đầu tư hiệu quả trung bình phương sai. CAPM chuyển tính đại số này thành dự
đoán kiểm chứng về mối quan hệ giữa rủi ro và TSSL bằng cách xác định một danh mục
đầu tư phải hiệu quả nếu việc đánh giá một tài sản làm rõ thị trường của tất cả tài sản.
Sharpe ( 1964) và Lintner(1965) thêm hai giả định quan trọng đối với mô hình của
Markowitz để xác định danh mục đầu tư hiệu quả trung bình phương sai. Giả định đầu

Trong ngắn hạn, các danh mục đầu tư hiệu quả là các danh mục nằm cùng trên một
đường thẳng từ Rf qua g trong hình 1.
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 3
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
Thông thường, lợi nhuận, TSSL và độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên các danh mục
đầu tư của những tài sản rủi ro f và một danh mục đầu tư rủi ro g thay đổi theo tỷ lệ của
cùng danh mục đầu tư trong f
Cùng ngụ ý rằng danh mục đầu tư hiệu quả theo đường thẳng từ Rf qua g trong hình
1.
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 4
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
Để có được những danh mục đầu tư hiệu quả trung bình phương sai với việc vay và
cho vay phi rủi ro, một sự thay đổi từ Rf trong hình 1 đến bên trái càng xa càng tốt với
một danh mục đầu tư tiếp tuyến T. Sau đó chúng ta có thể thấy rằng những danh mục đầu
tư hiệu quả là sự kết hợp của tài sản rủi ro hoặc vay và cho vay phi rủi ro và một danh
mục đầu tư tiếp tuyến rủi ro duy nhất T. Kết quả quan trọng là định lý phân tách của
Tobin.
CAPM giờ là đơn giản. Với thỏa thuận hoàn chỉnh về việc phân phối lợi nhuận, tất
cả nhà đầu tư đều nhìn thấy cơ hội như nhau( hình 1) và họ kết hợp danh mục đầu tư T
tiếp tuyến rủi ro như nhau với việc vay và cho vay phi rủi ro.
Vì tất cả nhà đâu tư đều nắm giữ danh mục đầu tư có rủi ro là như nhau, nó phải là
danh mục đầu tư thị trường có giá trị của tài sản rủi ro. Cụ thể, mỗi trọng lượng của tài
sản rủi ro trong danh mục đầu tư tiếp tuyến mà giờ chúng ta gọi M( cho thị trường phải là
tổng giá trị thị trường của các đơn vị nổi bật của các tài sản được phân chia bởi tổng giá
trị thị trường của tất cả tài sản có rủi ro.Thêm vào đó, tỷ lệ rủi ro phải được thiết
lập( cùng với việc định giá tài sản có rủi ro), để làm rõ giá trị thị trường cho việc vay và
cho vay phi rủi ro
Trong ngắn hạn, giả định CAPM ngụ ý rằng danh mục đầu tư thị trường M phải
nằm trên biên giới phương sai tối thiểu nếu thị trường tài sản là rõ ràng. Điều này có
nghĩa rằng mối quan hệ đại số chứa bất kỳ danh mục đầu tư phương sai tối thiểu phải giữ

Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
trường , E ( Rzm ) , phải bằng lãi suất phi rủi ro, Rf . Mối quan hệ giữa TSSL và beta sau
đó trở thành
Sharpe - Lintner CAPM phương trình,
Ở đây, TSSL kỳ vọng của một tài sản rủi ro được xác định bằng Rf , cộng với một
phần bù rủi ro , phần bù rủi ro được xác định bằng rủi ro hệ thống của tài sản, beta
iM , nhân với phần bù rủi ro thị trường , E ( RM ) - Rf .
Không hạn chế vay và cho vay phi rủi ro là một giả định không thực tế. Fischer
Black ( 1972) phát triển một phiên bản của CAPM vay hoặc cho vay phi rủi ro. Ông ta
cho biết kết quả mà quan trọng của CAPM danh mục đầu tư thị trường là hiệu quả
phương sai trung bình có thể thu được bằng cách thay vì cho phép không hạn chế bán
khống tài sản rủi ro . Tóm lại, trở lại trong hình 1, nếu không có tài sản phi rủi ro, các nhà
đầu tư lựa chọn danh mục đầu tư từ dọc đường biên hiệu quả phương sai trung bình từ a
đến b . Giá thị trường thanh toán bù trừ ngụ ý rằng khi một khối lượng danh mục đầu tư
hiệu quả được lựa chọn bởi các nhà đầu tư cổ phiếu của họ (tích cực) của tổng vốn đầu tư
giàu có, kết quả danh mục đầu tư là danh mục thị trường . Do đó danh mục đầu tư thị
trường là một danh mục đầu tư hiệu quả được lựa chọn bởi các nhà đầu tư . Với bán
khống không hạn chế rủi ro tài sản, danh mục đầu tư gồm các danh mục đầu tư hiệu quả
là bản thân hiệu quả . Như vậy, danh mục đầu tư thị trường là hiệu quả , có nghĩa là điều
kiện tối thiểu cho đúng ở trên điểm M, và nó là mối quan hệ có nguy cơ trở lại dự kiến
của Black CAPM.
Mối quan hệ giữa dự kiến sẽ trở lại và thị trường phiên bản beta của Black và Phiên
bản Sharpe - Lintner của CAPM chỉ khác nhau về những gì nói về E ( RZM ) , TSSL kỳ
vọng trên tài sản không tương quan với thị trường. Theo Black nói rằng chỉ E ( RZM )
phải nhỏ hơn TSSL thị trường dự kiến , vì vậy phần bù cho beta là tích cực. Ngược lại,
theo mô hình của Sharpe - Lintner, E ( RZM ) phải là tỷ lệ lãi suất phi rủi ro, Rf , và
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 7
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
phần bù rủi ro trên mỗi đơn vị beta là E ( RM ) - Rf. Giả định rằng bán khống không bị
hạn chế là phi thực tế như không hạn chế vay và cho vay phi rủi ro. Nếu không có tài sản

Thử nghiệm hồi quy chéo của TSSL tài sản bình quân trên các ước tính của tài sản beta .
Mô hình dự đoán rằng đánh chặn trong các hồi quy là tỷ lệ lãi suất phi rủi ro, Rf , và hệ
số beta là TSSL dự kiến trên thị trường vượt quá tỷ lệ lãi suất phi rủi ro, E (RM ) - Rf .
Hai vấn đề trong các thử nghiệm nhanh chóng trở nên rõ ràng . Đầu tiên , ước tính
beta đối với tài sản cá nhân là không chính xác , tạo ra một vấn đề lỗi đo khi chúng được
sử dụng để giải thích TSSL trung bình . Thứ hai , các số dư hồi quy có sự thay đổi nguồn
chung, chẳng hạn như hiệu ứng trong ngành công nghiệp TSSL trung bình. Để cải thiện
độ chính xác của bản beta ước tính , các nhà nghiên cứu như Blume (1970), Friend và
Blume (1970) và Black, Jensen và Scholes (1972) làm việc với danh mục đầu tư , chứ
không phải là chứng khoán cá nhân. TSSL dự kiến và beta thị trường kết hợp trong cùng
một danh mục đầu tư , nếu CAPM giải thích TSSL chứng khoán nó cũng giải thíchTSSL
danh mục đầu tư. Ước tính beta của danh mục đầu tư chính xác hơn ước tính cho chứng
khoán cá nhân. Vì vậy, sử dụng danh mục đầu tư trong hồi quy chéo của TSSL trung bình
trên bản beta làm giảm các lỗi quan trọng trong vấn đề về biến. Tuy nhiên , theo nhóm, ,
co lại khoảng beta và giảm sức mạnh thống kê. Để giảm thiểu vấn đề này, các nhà nghiên
cứu sắp xếp chứng khoán trên phân loại beta khi hình thành danh mục đầu tư ; danh mục
đầu tư đầu tiên có chứng khoán với beta thấp nhất , và như vậy, cho đến danh mục đầu tư
cuối cùng với các tài sản beta cao nhất. Thủ tục phân loại này bây giờ là tiêu chuẩn trong
các thử nghiệm thực nghiệm. Fama và MacBeth (1973) đề xuất một phương pháp để giải
quyết các suy luận vấn đề gây ra bởi sự tương quan của các số dư trong hồi quy chéo.
Thay vào đó ước lượng hồi quy chéo duy nhất của lợi nhuận trung bình hàng tháng trên
bản thử nghiệm , họ ước tính tháng theo tháng có hồi quy chéo của TSSL hàng tháng beta
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 9
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
trung bình chuỗi thời gian, cùng với các sai số chuẩn của các phương tiện , sau đó được
sử dụng để kiểm tra xem cao cấp trung bình beta là tích cực và có lợi nhuận trung bình
trên tài sản không tương quan với thị trường bằng với lãi suất phi rủi ro trung bình .
Trong phương pháp này , các tiêu chuẩn lỗi của đánh chặn trung bình và độ dốc được xác
định bởi tháng đến tháng sự thay đổi của hệ số hồi quy , mà chụp đầy đủ những tác động
của dư tương quan về sự thay đổi của hệ số hồi quy , nhưng vấn đề thực sự ước lượng các

) cổ phiếu trong CRSP (Center for Research in Security Prices of the University of
Chicago) cơ sở dữ liệu , sử dụng 2-5 năm TSSL hàng tháng. Chúng tôi sau đó hình thành
mười danh mục đầu tư giá trị trọng lượng dựa trên các bản beta preranking và tính toán
lợi nhuận của họ cho tới mười hai tháng. Chúng ta lặp lại quá trình này cho mỗi năm
1928-2003 . Kết quả là 912 lợi nhuận hàng tháng trên mười danh mục đầu tư beta- sắp
xếp. Hình 2 là mỗi danh mục đầu tư TSSL trung bình so với phiên bản beta postranking
của nó, theo ước tính của suy thoái hàng tháng trả về cho 1928-2003 trên thu nhập từ
danh mục đầu tư giá trị trọng lượng CRSP của Mỹ cổ phiếu phổ thông .
Các Sharpe - Lintner CAPM dự đoán rằng đường thẳng danh mục đầu tư
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 11
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
(Trung bình thường niên lợi nhuận hàng tháng so với Beta cho giá trị tỷ trọng danh
mục đầu tư hình thành trên Beta trước, 1928-2003)
Các Sharpe-Lintner CAPM dự đoán rằng danh mục đầu tư vẽ dọc theo một đường
thẳng, một phần mặt phẳng bị chắn tương đương với tỷ lệ rủi ro, Rf, và độ dốc dự kiến
bằng lợi nhuận mong đợi vượt trội trên thị trường E (RM) - Rf . Chúng tôi sử dụng Lãi
suất tín phiếu kho bạc trung bình một tháng và CRSP lợi nhuận thị trường vượt trội trung
bình 1928-2003 để ước tính dòng dự đoán trong hình 2. Xác nhận bằng chứng trước đó,
mối quan hệ giữa beta và lợi nhuận trung bình trong 10 danh mục đầu tư là phẳng hơn
nhiều so với Sharpe-Lintner CAPM dự đoán. Lợi nhuận trên danh mục đầu tư beta thấp
là quá cao, và lợi nhuận trên danh mục đầu tư beta cao là quá thấp. Ví dụ, dự đoán lợi
nhuận trên danh mục đầu tư với beta thấp nhất là 8,3% mỗi năm; thực tế lợi nhuận là 11,1
%. Dự đoán lợi nhuận trên danh mục đầu tư với beta cao nhất là 16,8 % mỗi năm; thực tế
là 13,7 %.
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 12
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
Mặc dù phí bảo hiểm quan sát thấy trên một đơn vị beta là thấp hơn so với mô hình
Sharpe Lintner dự đoán, mối quan hệ giữa lợi nhuận trung bình và beta trong hình 2 là
khoảng tuyến tính. Điều này phù hợp với phiên bản Black của CAPM, mà dự đoán duy
nhất phí bảo hiểm beta là tích cực. Thậm chí mô hình này ít hạn chế, tuy nhiên, cuối cùng

lợi nhuận vượt trội thị trường . Nếu mô hình kéo dài, không có cách nào để nhóm tài sản
trong danh mục đầu tư mà các một phần mặt phẳng bị chắn có độ tin cậy khác không. Ví
dụ, phần mặt phẳng bị chắn cho một danh mục đầu tư cổ phiếu với tỷ lệ thu nhập trên giá
cao và danh mục đầu tư cổ phiếu có tỷ lệ thu nhập trên giá thấp nên cả hai là 0. Vì vậy,
để kiểm tra giả thuyết rằng beta thị trường đủ để giải thích TSSL, một ước tính chuỗi thời
gian hồi quy cho một tập hợp các tài sản (hoặc danh mục đầu tư ) và sau đó kiểm tra
chung vector chặn hồi quy đối với số 0. Bí quyết trong cách tiếp cận này là chọn tài sản
phía bên trái (hoặc danh mục đầu tư ) theo một cách có khả năng tìm ra bất kỳ thiếu sót
của CAPM dự đoán rằng beta thị trường đủ để giải thích lợi nhuận tài sản dự kiến.
Trong các ứng dụng ban đầu, các nhà nghiên cứu sử dụng một loạt các xét nghiệm
để xác định xem phần mặt phẳng bị chắn trong một tập hợp các hồi quy chuỗi thời gian là
tất cả 0. Các thử nghiệm có cùng tính chất tiệm cận, nhưng có tranh cãi trong đó có tính
chất mẫu nhỏ tốt nhất. Gibbons, Ross và Shanken (1989) giải quyết các cuộc tranh luận
bằng cách cung cấp một F- thử nghiệm trên phần mặt phẳng bị chắn có tính chất nhỏ
mẫu chính xác. Họ cũng cho thấy các thử nghiệm có một giải thích kinh tế đơn giản.
Trong thực tế, thử nghiệm xây dựng 1 nhân tố cho danh mục đầu tư tiếp tuyến T trong
Hình 1 bằng cách kết hợp tối ưu đại diện thị trường và các tài sản phía bên trái của hồi
quy chuỗi thời gian. Các ước lượng sau đó kiểm tra xem các thiết lập hiệu quả được cung
cấp bởi sự kết hợp của danh mục đầu tư tiếp tuyến này và các tài sản rủi ro là đáng tin
cậy vượt trội so với một thiết lập thu được bằng cách kết hợp các tài sản phi rủi ro với các
một đại diện thị trường. Nói cách khác, Gibbons, Ross và Shanken kiểm tra số liệu thống
kê cho dù các đại diện thị trường là danh mục đầu tư tiếp tuyến trong tập hợp các danh
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 14
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
mục đầu tư có thể được xây dựng bằng cách kết hợp thị trường danh mục đầu tư với các
tài sản cụ thể được sử dụng như là các biến phụ thuộc trong chuỗi thời gian hồi quy
Giác ngộ bởi cái nhìn sâu sắc này của Gibbons, Ross và Shanken (1989), người ta
có thể nhìn thấy một cách giải thích tương tự của các bài kiểm tra hồi quy cắt ngang của
thị trường có beta đủ để giải thích lợi nhuận dự kiến. Trong trường hợp này, việc kiểm tra
là liệu bổ sung biến giải thích trong một hồi quy cắt ngang xác định các mẫu trong lợi

Các thử nghiệm gần đây
Bắt đầu từ cuối những năm 1970, việc thực nghiệm xuất hiện thách thức ngay cả
những Phiên bản Black của CAPM. Cụ thể, bằng chứng gắn kết rằng có rất nhiều sự thay
đổi trong TSSL không liên quan đến beta thị trường.
Các tiến hành đầu tiên là của Basu (1977) bằng chứng rằng khi cổ phiếu phổ thông
đều được sắp xếp về các tỷ lệ thu nhập-giá cả, lợi nhuận trong tương lai trên cổ phiếu E/P
cao hơn so với dự đoán của mô hình CAPM. Banz (1981) dẫn chứng một hiệu ứng kích
thước: khi cổ phiếu đều được sắp xếp trên vốn hóa thị trường (số lần giá cổ phiếu đang
lưu hành), lợi nhuận trung bình trên cổ phiếu nhỏ cao hơn dự đoán của các mô hình
CAPM. Bhandari (1988) thấy rằng tỷ lệ nợ-vốn chủ sở hữu cao(giá trị sổ sách của khoản
nợ trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu, một biện pháp đòn bẩy) có liên quan đến lợi
nhuận quá cao so với các beta thị trường của họ
Cuối cùng, Statman (1980) và Rosenberg, Reid và Lanstein (1985) dẫn chứng rằng
cổ phiếu với tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao giá trị sổ sách (B/M, tỷ lệ giá trị sổ sách của một cổ
phiếu phổ thông với giá thị trường của nó) có lợi nhuận trung bình cao mà không phải là
bị lấy bởi beta của họ.
Có một chủ đề trong những mâu thuẫn của CAPM được tóm tắt ở trên. Tỷ lệ giá cổ
phiếu liên quan đến có thông tin về TSSL bỏ qua bởi beta thị trường. Trên phản ánh, điều
này không đáng ngạc nhiên. Giá của một cổ phiếu không chỉ phụ thuộc vào dòng tiền dự
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 16
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
kiến nó sẽ cung cấp, mà còn trên TSSL rằng giảm giá dòng tiền dự kiến sẽ trở về hiện tại
. Như vậy, về nguyên tắc, các mặt cắt ngang của giá có thông tin về các mặt cắt ngang
của TSSL. (Một lợi nhuận cao dự kiến sẽ ngụ ý một tỷ lệ chiết khấu cao và một mức giá
thấp). Các mặt cắt ngang của giá cổ phiếu , tuy nhiên, tùy tiện bị ảnh hưởng bởi sự khác
biệt về quy mô (hoặc đơn vị ). Nhưng với một sự lựa chọn đúng đắn của biến X nhân
rộng , tỷ lệ X/P có thể tiết lộ sự khác biệt trong mặt cắt ngang của tiền lãi cổ phiếu dự
kiến. Như tỷ lệ là nhân tố quan trọng để tìm ra những thiếu sót của các mô hình định giá
tài sản trong trường hợp của mô hình CAPM, thiếu sót của dự đoán rằng beta thị trường
đủ để giải thích TSSL ( Ball, 1978). Những mâu thuẫn của CAPM tóm tắt ở trên cho thấy

dữ liệu- sự mâu thuẫn xảy ra trong những mẫu đặc biệt như là kết quả của việc tình cờ.
Một phản ứng chuẩn liên quan đến vấn đề này là kiểm tra nhận thấy những điều giống
nhau trong những mẫu khác nhau. Chan, Hamao và Lakonishok (1991) tìm thấy một mối
quan hệ mạnh giữa B/M equity và lợi nhuận trung bình cho những cổ phiếu trên thị
trường Nhật. Capaul, Rowley và Sharpe (1993) tuân theo một tác động B/M như nhau
trong 4 thị trường chứng khoán ở Châu Âu và Nhật. Fama và French (1998) nhận thấy
chỉ số giá tạo ra những vấn đề cho CAPM trong dữ liệu thị trường Mỹ chỉ ra những cách
giống nhau trong lợi nhuận cổ phiếu của 12 thị trường chính ngoài nước Mỹ, và chúng
được đại diện cho thị trường mới nổi. Bằng chứng này cho thấy rằng sự mâu thuẫn của
CAPM liên quan đến chỉ số giá không chỉ là một mẫu riêng.
Sự giải thích: Giá không hợp lý hoặc rủi ro
Trong số những điều đó, chúng ta kết luận rằng những thất bại thực nghiệm của mô
hình CAPM là không thể tránh được, hai lý thuyết được đưa ra. Một bên là những hành
vi. Cách nhìn của họ dựa trên bằng chứng rằng những cổ phiếu với chỉ số B/M cao là
những mẫu doanh nghiệp rơi và tình cảnh xấu, trong khi B/M thấp là liên quan đến
những doanh nghiệp tăng trưởng (Lakonishok, Shleifer và Vishny, 1994; Fama và
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 18
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
Freanch 1995). The behavioralists tranh cãi rằng những doanh nghiệp được lọc trên chỉ
số trên thị trường chỉ ra những nhà đầu tư có tình trạng đầu tư tốt và xấu. Những nhà đầu
tư ngoại suy trước đây, kết quả trong giá cổ phiếu là những doanh nghiệp quá cao cho
tăng trưởng (thấp B/M) và quá thấp cho distressed (high B/M, so-called value) firm.
Trong khi sự điều chỉnh quá thậm chí đúng, kết quả là cao trong lợi nhuận cho những cố
phiếu tăng trưởng và lợi nhuận thấp cho những cổ phiếu tăng trưởng. Người đề nghị quan
điểm này bao gồm Debondt và Thaler (1987), Lakonishok, Shleifer và Vishny (1994) và
Haugen (1995).
Giả thiết thứ 2 cho sự giải thích thực nghiệm sự mâu thuẫn của mô hình CAPM là
họ chỉ những điểm cần thiết hơn cho mô hình định giá tài sản. CAPM dựa trên nhiều giả
thiết không tồn tại. Chẳng hạn, giả thiết rằng những nhà đầu tư chỉ quan tâm đến trung
bình và phương sai của lợi nhuận 1 kì của DMĐT là cực đoan. Nó thì hợp lý rằng nhà

hơn trong học thuyết APT của Ross’s (1976). Họ tranh cãi rằng thông qua kích cỡ và giá
trị sổ sách thị trường vốn chủ tự chính bản thân chúng là những biến ổn định, lợi nhuận
trung bình càng cao trên những cổ phiếu nhỏ và giá trị sổ sách thị trường cao phản ánh
những biến ổn định không xác định và điều đó tạo ra những rủi ro không thể đa dạng hóa
(hiệp phương sai) trong lợi nhuận và điều này không thể bắt gặp bởi lợi nhuận thị trường
và giá được thiết lập từ beta thị trường. Trong một phát biểu ủng hộ, họ chỉ ra rằng lợi
nhuận trên cổ phiếu của những doanh nghiệp nhỏ tương quan nhiều hơn với một doanh
nghiệp khác hơn là với lợi nhuận của những doanh nghiệp lớn, và lợi nhuận cao trên giá
trị số sách thị trường tương quan nhiều hơn với những doanh nghiệp khác hơn là với lợi
nhuận thấp trên giá trị sổ sách thị trường của những cổ phiếu tăng trưởng. Fama and
French (1995) chỉ ra rằng có những kích cỡ giống nhau và những mẫu giá trị sổ sách thị
trường trong tương quan của những biến giống như lợi nhuận và doanh thu.
[Nhóm 5-2-Lớp TCDN Ngày] Page 20
Đề tài: Mô hình định giá tài sản vốn – Lý thuyết và bằng chứng
Dựa trên bằng chứng này, Fama và French (1993,1996) cung cấp mô hình 3 nhân tố
cho lợi nhuận kì vọng
Mô hình 3 nhân tố
Trong hàm này, SMBt (nhỏ trừ lớn) là sự khác biệt giữa lợi nhuận trên sự đa dạng
hóa danh mục của những cổ phiếu nhỏ và lớn. HMLt (lớn trừ nhỏ) là sự khác biệt giữa lợi
nhuận trên sự đa dạng hóa danh mục của những cổ phiếu cao và thấp về B/M, và beta là
độ dốc trong mô hình hồi quy của Rit-Rft trên Rmt-Rft, SMBt và HMLt.
Theo quan điểm đó, giá trị trung bình của Rmt-Rf trong khoảng thời gian năm
1927-2003 là 8.3%/năm, với sai số chuẩn là 3.5. Giá trị trung bình của SMBt và HMLt là
3.6% và 5%/năm, và sai số chuẩn là 2.1 và 3.1. Tất cả 3 điểm kì hạn đều dao động, với
sai số chuẩn là 21% (Rmt-Rft), 14.6% (SMBt) và 14.2% (HMLt)/ năm. Mặc dù giá trị
trung bình của kì hạn là lớn, độ dao động có ngụ ý rằng sự không chắn chắc đáng kể về
sự kì vọng kì hạn đúng.
Ý nghĩa của phương trình TSSL của mô hình ba nhân tố là chặn αi trong hồi quy
chuỗi thời gian là 0 cho tất cả các tài sản i.
Sử dụng tiêu chuẩn này, Fama và French (1993, 1996) thấy rằng mô hình cho thấy