B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHệ MINH
BÙI ANH HOÀNG KIM NH MỌ HỊNH U T TÀI CHệNH
FAMA ậ FRENCH VÀ CARHART TRÊN
TH TRNG CHNG KHOÁN
LUN VN THC S KINH T

TP. H Chí Minh ậ Nm 2013 B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHệ MINH


MC LC
LI M U 1
CHNG 1: TNG QUAN V CÁC MỌ HỊNH U T TÀI CHệNH HIN
I TRểN TH TRNG CHNG KHOÁN 4
1.1 Lý thuyt v danh mc đu t: 4
1.1.1 Gi đnh c bn ca lý thuyt danh mc: 4
1.1.2 Mc ngi ri ro vƠ hƠm hu dng: 4
1.1.3 Li sut vƠ ri ro ca danh mc đu t: 6
1.1.4 Lý thuyt la chn danh mc ti u theo mô hình Markowitz: 10
1.2 Mô hình đnh giá tƠi sn vn CAPM: 11
1.2.1 Các gi đnh ca mô hình: 11
1.2.2 Mô hình CAPM vƠ phn bù ri ro th trng: 12
1.2.3 Áp dng mô hình đnh giá CAPM đ đnh giá trong thc t: 13
1.3 Mô hình Fama ậ French: 14
1.3.1 Xơy dng mô hình, ý ngha các nhơn t h s: 14
1.3.2 Kt qu mô hình trên mu: 16
1.3.3 Các nghiên cu thc nghim mô hình Fama ậ French: 16
1.4 Mô hình Carhart: 19
1.4.1 Xơy dng mô hình, ý ngha các nhơn t h s: 19
1.4.2 Kt qu mô hình trên mu: 20
1.4.3 Các nghiên cu thc nghim mô hình Carhart: 20
1.5 S cn thit phi có mô hình đu t tƠi chính phù hp vi th trng Vit
Nam: 21
1.5.1 Nhng nghiên cu ng dng các mô hình đu t tƠi chính Fama ậ
French vƠ Carhart ti Vit Nam: 21
1.5.2 S cn thit phi kim đnh các mô hình đu t tƠi chính trên th trng
Vit Nam: 22
2.4.2.2 Kim đnh hin tng đa cng tuyn: 43
2.5 Kt qu hi quy 45
2.5.1 Kt qu hi quy mô hình mt nhơn t: 45
2.5.3 Kt qu hi quy mô hình Fama ậ French: 48
2.5.4 Kt qu hi quy mô hình Carhart: 50
Bng 2.8: Kt qu hi quy mô hình Carhart 50
2.5.5 Kim đnh phn d: 51
2.5.5.1 Kim đnh phơn phi chun ca phn d: 51
2.5.5.2 Kim đnh t tng quan: 53
2.5.5.3 Kim đnh phng sai thay đi 54
2.5.6 Kt lun 55
Kt lun chng 2: 56
CHNG 3: KIN NGH VÀ GII PHÁP NHM NG DNG CÁC MỌ HỊNH
U T TÀI CHệNH TRểN TTCK VIT NAM 58
3.1 Khuyn ngh đi vi nhƠ đu t khi ng dng mô hình đu t tƠi chính: 58
3.2 Gii pháp đi vi các nhơn t trong mô hình nhm tng kh nng ng dng
các mô hình đu t tƠi chính: 58
3.2.1 Xơy dng các ch s đc tính c phiu: 58
3.2.2 Xơy dng b d liu th trng đy đ, cp nht: 59
3.2.3 Tng tính chuyên nghip ca nhƠ đu t cá nhơn: 60
3.2.4 Phát trin các t chc đu t chuyên nghip: 61
3.2.5 Nơng cao cht lng vƠ tính minh bch v công b thông tin: 61
3.3 Gii pháp h tr cho vic ng dng các mô hình đu t tƠi chính: 61
3.3.1 Gii pháp đi vi c quan qun lý th trng chng khoán: 62
3.3.2 Gii pháp đi vi các công ty niêm yt: 63
3.3.3 Gii pháp đi vi các công ty chng khoán, qu đu t chng khoán: . 63 3.3.3.1 Cng c vƠ nơng cao nng lc hot đng ca các CTCK: 64
3.3.4 Gii pháp đi vi nhƠ đu t: 65


Hình 1.1: Mi quan h gia t sut li nhun c tính và đ lch chun ca mt danh
mc
Hình 1.2: ng cong bàng quan th hin mc đng hu dng
Hình 1.3: a dng hóa gim thiu ri ro không h thng
Hình 1.4: Vùng qu trng v Markowitz
Hình 1.5: Kt hp đng biên hiu qu và đng hu dng
Hình 1.6: Mi quan h gia li nhun chng khoán và  DANH MC BNG

Bng 2.1: Thng kê 8 danh mc phân loi theo quy mô, BE/ME, xu hng
Bng 2.2: Thng kê các nhân t phn bù th trng, quy mô, giá tr, xu hng
Bng 2.3: Kt qu kim đnh tính dng ca các bin đc lp
Bng 2.4: Ma trn h s tng quan gia các bin đc lp
Bng 2.5: Kt qu hi quy ph gia các bin đc lp và nhân t phóng đi phng sai
(VIF)
Bng 2.6: Kt qu hi quy mô hình mt nhân t
Bng 2.7: Kt qu hi quy mô hình Fama ậ French
Bng 2.8: Kt qu hi quy mô hình Carhart
Bng 2.9: Kt qu kim đnh Jarque-Berra
Bng 2.10: Kt qu kim đnh Breusch ậ Godfrey
Bng 2.11: Kt qu kim đnh Harvey1
LI M U

1. Lý do chn đ tƠi:

chính đc niêm yt trên S giao dch chng khoán Thành Ph H Chí Minh (HOSE)
t tháng 1/2007 đn tháng 12/2012.

4. Phng pháp nghiên cu
S dng các phng pháp nh: phân tích, mô t thng kê, phân tích đnh lng và
hi quy. T các ngun d liu t SGDCK TP HCM (Hose), …công b trong khong
thi gian t 2007 đn 2012.
S dng phng pháp hi quy tuyn tính bình phng bé nht thông thng OLS
đ kim đnh mô hình và đánh giá tác đng ca tng nhân t đn t sut sinh li c
phiu.
S dng phn mm Excel đ xây dng danh mc và các bin ca mô hình kt hp
phm mm Eview hi quy kim đnh mô hình.

5. óng góp ca đ tƠi:
 tài tin hành kim đnh hai mô hình Fama ậ French và Carhart trên cùng mt
mu quan sát và trong cùng khong thi gian, to c s đ so sánh và đa ra mô hình
phù hp nht đnh giá c phiu trên th trng chng khoán Vit Nam. Kt qu hi quy
cho bit kh nng gii thích ca các nhân t trong hai mô hình lên t sut sinh li c
phiu.  tài có Ủ ngha trong vic giúp nhà đu t đnh giá chng khoán và đa ra
quyt đnh đu t trên th trng chng khoán.

6. Kt cu đ tƠi:
Ngoài phn m đu và phn kt lun. Lun vn tt nghip gm 3 chng: 3
- Chng 1: Tng quan v các mô hình đu t tài chính hin đi trên th trng
chng khoán.
- Chng 2: Thc trng th trng chng khoán Vit Nam và vic ng dng các
mô hình đu t tài chính.

quan h gia li sut c tính bình quân E(r) và đ lch chun () ca giá tr bình quân
đó. 5
Phng trình hàm hu dng cho thy rng giá tr hu dng s tng lên nu kt qu t
sut li nhun c tính tng và giá tr hu dng s b gim nu mc đ ri ro tng. Mi
nhà đu t s có mt ch s mc đ ngi ri ro A khác nhau.
Thông thng, đi vi cùng mt khon đu t thì các nhà đu t có mc ngi ri ro
cao hn s đòi hi mc đn bù ri ro tng ng nhiu hn mi chp nhn đu t. Khi
xem xét nhng danh mc đu t khác nhau (có nhng cp li nhun c tính ậ mc đ
ri ro khác nhau), nhà đu t s chn danh mc đu t nào đem li cho h giá tr hu
dng U ln nht (có ngha là có cp li nhun c tính ậ mc đ ri ro tt nht).
Mi quan h gia t sut li nhun c tính và đ lch chun ca mt danh mc đc
th hin bng đ th di đây:
Hình 1.1: Mi quan h gia t sut li nhun c tính vƠ đ lch chun ca mt
danh mc

Ngun: Lê Th Mai Linh (2003), “Giáo trình phân tích và đu t chng khoán”, NXB Chính Tr Quc
Gia.
Trên đ th trên, danh mc đu t P có mc li nhun c tính E(r
p
) và đ lch chun
(
p
), đc nhng nhà đu t ngi ri ro thích hn so vi các danh mc đu t nm
trong phn IV ca đ th vì có li sut ngang bng hoc ln hn bt c danh mc đu
t nào nm trong phn IV và luôn có đ lch chun (mc đ ri ro) ngang bng hoc
I
III

sn, kỦ hiu w ca li sut thu đc t mi chng khoán trong danh mc đu t đó.
E(r
p
) = w
1
E(r
1
) + w
2
E(r
2
) + …+ w
n
E(r
n
) = ∑
n
i=1
w
i
E(r
i
)
I
III
II
IV
E(r)




(s lng chng khoán)
Ngun: Lê Th Mai Linh (2003), “Giáo trình phân tích và đu t chng khoán”, NXB Chính Tr Quc
Gia.

Các thc đo ri ro
Mt ch tiêu thng kê chun đo lng s bin thiên ca t sut sinh li ca chng
khoán cng chính là ri ro, là phng sai và đ lch chun ca t sut sinh li. Phng
sai ca TSSL đc tính bng bình phng chênh lch gia TSSL thc t và TSSL k
vng ca nhà đu t.
Phng sai TSSL (r
i
)= giá tr mong đi ca (r
i
ậ r
¯
i
)2
 lch chun là cn bc hai ca phng sai.
Ri ro danh mc đc đo lng bng phng sai danh mc. Vi danh mc gm hai
chng khoán, đ tính phng sai danh mc, ta cn bit v h s tng quan và hip
phng sai ca hai chng khoán.
H s tng quan ca hai chng khoán cho thy mi quan h cùng hng hay ngc
hng ca TSSL hai chng khoán theo thi gian. Nu hai chng khoán có TSSL di
chuyn cùng chiu, chúng có tng quan dng và ngc li. H s tng quan nm
trong khong [-1,+1].
Ri ro
không h
thng


tng quan = 1 thì khi đó đ lch chun danh mc hai chng khoán chính là bình quân
gia quyn đ lch chun hai chng khoán vi quyn s là t trng mi chng khoán.
Nu h s tng quan <1 thì đ lch chun danh mc s gim thm chí thp hn c đ
lch chun khi đu t 100% vào chng khoán có đ lch chun thp trong hai chng
khoán, đây chính là hiu qu do vic đa dng hóa mang li. Khi h s tng quan gia
hai chng khoán = -1 thì ri ro dannh mc là thp nht.
Vi danh mc n chng khoán thì phng sai ca danh mc cng tng t: Phng sai t l xp x vi đ dài thi gian mà mt chng khoán hay mt danh mc
đu t đc nm gi, nên đ lch chun t l vi cn bc hai ca khong thi gian.
iu này có ngha là thi gian càng dài thì ri ro càng cao.
10
1.1.4 Lý thuyt la chn danh mc ti u theo mô hình Markowitz:
ng biên hiu qu Markowitz
Marowitz đư chng minh đc rng đa dng hóa có th làm gim ri ro danh mc. vi
danh mc gm hai chng khoán, các t trng kt hp khác nhau cho ra nhng kt hp
ca TSSL và đ lch chun mà Markowitz gi là vùng qu trng v. Bt k kt hp
nào cng cho ra kt qu nm trong vùng này. ng biên trên ca vùng qu trng v
chính là đng biên hiu qu, bao gm các kt hp to thành nhng danh mc hiu
qu, tc là nhng danh mc có TSSL cao nht ng vi đ lch chun cho trc hoc
danh mc có đ lch chun thp nht ng vi mt TSSL cho trc (vi gi đnh các
nhà đu t đu mun tng TSSL và gim đ lch chun).
Hình 1.4: Vùng qu trng v Markowitz

Ngun: Chng trình ging dy kinh t Fulbright
Mi gch chéo tng trng cho TSSL và đ lch chun ca mt danh mc. Vi gi

hai yu t
: li sut c tính và ri ro ca chng khoán.
- Các nhà đu t s tìm cách gim thiu ri ro bng vic kt hp nhiu chng
khoán khác nhau trong tp hp danh mc đu t ca mình.
- Các quyt đnh đu t đc đa ra và kt thúc trong khong thi gian nht
đnh.
- Các nhà đu t có chung các k vng v các thông s đu vào s dng đ to
lp danh mc đu t hu hiu Markowitz. ó là các thông s nh: mc li
sut, đ ri ro hay các quan h tng h.
* Nhng gi thuyt v th trng vn:
- Th trng vn là th trng cnh tranh hoàn ho.
- Không tn ti các loi phí giao dch trên th trng hay bt k mt s cn tr
nào trong cung và cu ca mt loi chng khoán.
- Trên th trng tn ti loi chng khoán không có ri ro mà nhà đu t có
th đu t. Và lưi sut cho vay cùng bng nhau và bng lưi sut không ri ro.

1.2.2 Mô hình CAPM vƠ phn bù ri ro th trng:
Mô hình CAPM mô t mi quan h gia ri ro và t sut sinh li k vng: TSLL mong
đi bng TSLL phi ri ro cng vi mt khon bù đp ri ro da trên c s ri ro toàn
h thng ca chng khoán đó.
Mi quan h này đc th hin bng công thc sau:
E(R
i
) = R
f
+ 
i
[E(R
m
) ậ R

 bng 1 chính là li nhun th trng, E(R
m
). Quan h gia li nhun và h s ri ro 
ca chng khoán là quan h tuyn tính đc din t bi đng thng SML có h s góc
là E(R
m
) ậ R
f
.

1.2.3 Áp dng mô hình đnh giá CAPM đ đnh giá trong thc t:
Khi dùng đ đnh giá chng khoán, mô hình CAPM đc th hin nh sau:
E(R
i
) ậ R
f
= 
i
+ 
i
[E(R
m
) ậ R
f
]
Tài sn đc đnh giá đúng khi 
i
= 0

i

tr hin ti ca c phiu. Nhng chng khoán này cng đc chia theo giá tr s sách
trên giá tr th trng (BE/ME) thành 3 nhóm: thp, trung bình và cao vi t l tng 15
ng là 30%-40%-30%. BE/ME đc tính là giá tr s sách c phn thng/giá tr th
trng vào cui tháng 12 ca nm (t ậ 1).
Trên c s phân chia này, 6 danh mc đu t đc hình thành: S/L, S/M, S/H, B/L,
B/M, B/H. Ví d danh mc B/L bao gm nhng chng khoán ca công ty có quy mô
ln và BE/ME thp. Fama ậ French s dng k quan sát là tháng trong bài nghiên cu.
TSSL trung bình hàng tháng ca mi danh mc đc tính vi trng s là % giá tr vn
hóa ca mi chng khoán trong tng giá tr danh mc.
Fama và French s dng cách tip cn hi quy chui thi gian ca Black, Jensen và
Scholes, đa ra mô hình:
E(R
i
) ậ R
f
= 
i
+ 
i
[E(R
m
) ậ R
f
] + s
i
E(SMB) + h
i

vng theo mô hình ba nhân t.
e : sai s ngu nhiên ca mô hình.

1.3.2 Kt qu mô hình trên mu:
Mô hình trên mu ca Fama ậ French trên th trng chng khoán M giai đon 1963
ậ 1990 đư cho thy mt mi quan h ngc chiu gia quy mô và TSSL trung bình và
mt mi tng quan cùng chiu mnh hn ca BE/ME vi TSSL trung bình. iu này
có ngha là nhân t BE/ME có vai trò quan trng hn quy mô trong vic tác đng lên
TSSL trung bình. Vi cùng mt nhóm danh mc con BE/ME (ngoi tr nhóm danh
mc con BE/ME thp nht), TSSL gim khi quy mô tng, điu này cng có ngha là h
s ca nhân t SMB là dng. Vi cùng mt nhóm danh mc con theo quy mô, TSSL
trung bình có xu hng tng cùng vi BE/ME, tc h s ca nhân t HML là dng.

1.3.3 Các nghiên cu thc nghim mô hình Fama ậ French:
T khi đc công b, mô hình Fama Frech đư đc kim đnh và ng dng trên nhiu
th trng chng khoán. a s các nghiên cu ng h mô hình Fama ậ French khi so
sánh vi mô hình CAPM. Kt qu nghiên cu cho thy khi thêm nhân t SMB, HML
vào mô hình CAPM s gii thích TSSL chng khoán tt hn là mô hình ch vi mt
nhân t th trng.
Nghiên cu ti M ca Nima Billou (2004):
Nm 2004, tác gi Nima Billou đư công b bài nghiên cu ắKim đnh mô hình CAPM
và mô hình ba nhân t Fama ậ French” trên th trng chng khoán M. Mu nghiên
cu bao gm 25 danh mc chng khoán đc phân chia theo quy mô và giá tr mà
Fama ậ French đư s dng đ kim đnh li nhm xem xét trong mt khong thi gian
dài hn thì mô hình có còn hiu qu na hay không. C s so sánh và kim tra tính

Trích đoạn Xá cđ nh các bin cho mô hình Fama ậ French và Carhart: Kim đ nh tính d ng: Kt qu hi quy mô hình Fama ậ French: Xơy d ng các ch đc tính c phi u: T ng tính chuyên nghi p ca nhƠ đ ut cá nhơn:

---