BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO T
Ạ
O
T
R
Ƣ
Ờ
N
G ĐẠI HỌC KINH TẾ TP
.
H
C
M
NGUYỄN ĐĂNG THANH
TP. Hồ Chí Minh - Năm 2011
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO T
Ạ
O
T
R
Ƣ
Ờ
N
G ĐẠI HỌC KINH TẾ TP
.
H
C
M
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS. TS. LÊ THỊ
LANH
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2011 LỜI CAM
Đ
O
AN
1.1.1.1. Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của một tài sản riêng lẻ 6
1.1.1.2. Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tƣ gồm nhiều tài sản 6
1.1.1.3. Đƣờng biên hiệu quả của các danh mục đầu tƣ 7
1.1.1.4. Mức độ chấp nhận rủi ro và lựa chọn danh mục của nhà đầu tƣ 8
1.1.2. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và những bất thƣờng của CAPM 10
1.1.2.1. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM 10
1.1.2.2. Những bất thƣờng của mô hình CAPM 13
1.2. Mô hình ba nhân tố Fama – French và những nghiên cứu thực nghiệm 15
1.2.1. Mô hình ba nhân tố Fama – French 15
1.2.2. Những nghiên cứu thực nghiệm về mô hình ba nhân tố Fama – French 19
Kết luận chƣơng 1 24
CHƢƠNG 2 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH FAMA – FRENCH ĐO LƢỜNG ẢNH
HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU DOANH
NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG 25
2.1. Tổng quan về thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, ngành Xây dựng và cổ
phiếu ngành Xây dựng 25
2.1.1. Tổng quan về thị trƣờng chứng khoán Việt Nam 25
2.1.2. Quy mô niêm yết của doanh nghiệp ngành Xây dựng 31
2.1.3. Rủi ro tổng thể và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngành Xây dựng 33
2.1.4. Thực trạng hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp ngành Xây
dựng…………………………………………………………………………… 34
2.1.4.1. Tốc độ tăng trƣởng sụt giảm trong 9 tháng đầu năm 2011 34
2.1.4.2. Hiệu quả sử dụng vốn và khả năng trả nợ kém 36
2.1.4.3. Hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lợi thấp 37
2.1.5. Khó khăn và triển vọng phát triển của ngành Xây dựng 39
2.1.5.1. Một số khó khăn ngành Xây dựng đang phải đối mặt 39
2.1.5.2. Triển vọng phát triển của ngành Xây dựng 41
2.1.6. Cổ phiếu doanh nghiệp ngành Xây dựng 42
2.2. Ứng dụng mô hình Fama – French đo lƣờng ảnh hƣởng của ba nhân tố đến tỷ
suất sinh lợi cổ phiếu doanh nghiệp ngành Xây dựng 44
DANH SÁCH HÌNH, BẢNG BIỂU VÀ PHƢƠNG TRÌNH
Danh sách hình
Tên hình Trang
Hình 1.1 Đƣờng biên hiệu quả của các danh mục tài sản có rủi ro 8
Hình 1.2 Xác định danh mục đầu tƣ tối ƣu bằng cách phối hợp hàm hữu 9
dụng và đƣờng biên hiệu quả
Hình 1.3 Đƣờng biên hiệu quả trƣờng hợp cho vay, đi vay với lãi 11
suất phi rủi ro
Hình 1.4 Đƣờng thị trƣờng chứng khoán: mối quan hệ giữa tỷ suất 12
sinh lợi kỳ vọng và rủi ro
Hình 2.1 Tỷ lệ vốn hóa của 5 ngành lớn nhất TTCKVN thời điểm 30
11/11/2011
Bảng 2.12 So sánh ROA, ROE và ROS của các ngành trong 4 quý gần nhất 38
Bảng 2.13 Danh sách 11 ngành có P/E và P/B thấp nhất trên TTCKVN 41
Bảng 2.14 So sánh P/E và P/B của ngành Xây dựng với một số ngành 42
Bảng 2.15 Danh sách các công ty chọn vào mẫu nghiên cứu 45
Bảng 2.16 Giá trị quy mô trung vị (tỷ đồng) 48
Bảng 2.17 Quy mô trung bình các danh mục (tỷ đồng) 48
Bảng 2.18 BE/ME trung bình các danh mục 49
Bảng 2.19 Tỷ suất sinh lợi vƣợt trội và rủi ro của 4 danh mục theo từng năm 51
và toàn bộ thời kỳ mẫu
Bảng 2.20 Kết quả kiểm định tính dừng 53
Bảng 2.21 Ma trận tƣơng quan giữa các biến 53
Bảng 2.22 Kết quả tính toán α, β, s, h, R
2
hiệu chỉnh bằng phần mềm Eviews 6 55
Bảng 2.23 Phần bù rủi ro của các nhân tố: thị trƣờng, quy mô và giá trị 58
Bảng 2.24 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục 25 chứng khoán 59
Bảng 2.25 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục S/H 60
Bảng 2.26 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục S/L 61
Bảng 2.27 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục B/H 62
Bảng 2.28 Kết quả hồi quy 3 nhân tố đối với danh mục B/L 63
Bảng 2.29 Nhóm 10 ngành có tỷ lệ Nợ/VCSH cao nhất 65
Bảng 2.30 Tỷ lệ Nợ/VCSH trung bình của các công ty có vốn hóa lớn và 66
nhỏ trong ngành Xây dựng Việt Nam (thời điểm 11/11/2011)
Bảng 2.31 Tỷ lệ sở hữu Nhà nƣớc tại những Công ty Xây dựng quy mô lớn 67
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ
CAPM
Capital Asset Pricing Model – Mô hình định giá tài sản vốn
CTCP
Công ty cổ phần
EBT
Earning before Tax – Lợi nhuận trƣớc thuế
GDP
Gross Domestic Product – Tổng sản phẩm quốc nội
HML
High minus Low – Phần bù giá trị
HNX
Ha Noi Stock Exchange – Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội
HSX
Ho Chi Minh Stock Exchange – Sở giao dịch chứng khoán
Thành phố Hồ Chí Minh
IMF
International Monetary Fund – Quỹ tiền tệ Quốc tế
NYSE
New York Stock Exchange – Sở Giao dịch chứng khoán Hoa
kỳ
QGN
Quý gần nhất
ROA
Return on Asset – Lợi nhuận trên tổng tài sản
ROCE
Return on Capital Employed – Lợi nhuận trên vốn sử dụng
ROE
đầu tƣ Việt Nam dựa vào các chỉ số hay mô hình để đầu tƣ, mà chủ yếu là đầu tƣ
theo cảm tính hoặc đầu tƣ theo ngƣời khác (tính bầy đàn).
Thời gian gần đây, mặc dù đã có nhiều biện pháp nhƣng thị trƣờng chứng khoán
vẫn diễn biến phức tạp, VN-Index có lúc nhƣ rơi tự do, có lúc biến động bất thƣờng
khó đoán. Đã có nhiều nghiên cứu phân tích nguyên nhân tác động đến thị trƣờng
chứng khoán, trong đó có ảnh hƣởng của chu kỳ kinh tế, các biến động của kinh tế
thế giới, biến động của thị trƣờng bất động sản, lãi suất và các rào cản tác động đến
thị trƣờng tài chính của Chính phủ … Trong đó, một nguyên nhân quan trọng không
thể phủ nhận là kiến thức và tâm lý của nhà đầu tƣ. Khi một nhà đầu tƣ thiếu kiến
thức về thị trƣờng chứng khoán, họ dễ rơi vào tâm lý đầu tƣ theo cảm tính, hay đầu
tƣ theo tâm lý đám đông mà không có lập trƣờng nhất định cho riêng mình. Đó là
điểm yếu của hầu hết các nhà đầu tƣ trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam nói
riêng và các thị trƣờng mới nổi khác nói chung. Do vậy, việc nghiên cứu ứng dụng
các lý thuyết đầu tƣ tài chính hiện đại vào thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong
giai đoạn hiện nay là một việc hết sức quan trọng và cấp thiết.
Ngành Xây dựng là ngành có số công ty niêm yết nhiều nhất, vốn hóa lớn thứ 5
trong tất cả các ngành kinh tế ở Việt Nam tính đến thời điểm hiện tại, đồng thời
2
cũng là ngành có triển vọng tăng trƣởng cao đặc trƣng của một nền kinh tế mới nổi,
và với tốc độ công nghiệp hóa – hiện đại hóa ở mức cao nhƣ Việt Nam. Cổ phiếu
ngành Xây dựng luôn nhận đƣợc sự quan tâm đặc biệt của nhà đầu tƣ bởi khả năng
sinh lời tốt và sức bật mạnh mẽ. Tuy nhiên, từ cuối năm 2009 đến nay, cổ phiếu
ngành Xây dựng đã sụt giảm rất mạnh, điều này mang đến rủi ro cao nhƣng cũng có
thể mang lại tỷ suất sinh lợi cao đối với nhà đầu tƣ.
Từ đó nhu cầu đặt ra là làm thế nào để có thể lựa chọn đƣợc những cổ phiếu Xây
dựng tốt trong tình hình trƣờng chứng khoán Việt Nam hiện nay? Mô hình ba nhân
tố Fama – French đƣợc xem nhƣ là một mô hình hoàn chỉnh khi nghiên cứu các
nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ suất sinh lợi khi đầu tƣ trên thị trƣờng chứng khoán. Đã
có nhiều nghiên cứu và chứng cứ thực nghiệm chứng minh tính đúng đắn của mô
cổ phiếu các công ty đang hoạt động trong ngành Xây dựng tại Việt Nam.
3.2. Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu quan sát là dữ liệu của các công ty ngành Xây
dựng niêm yết trên 2 Sở giao dịch chứng khoán HSX và HNX từ ngày 01/07/2007
đến 01/07/2011. Mẫu nghiên cứu tác giả sử dụng trong bài luận văn là 25 công ty
hoạt động trong ngành Xây dựng trong khoảng thời gian trên, đƣợc cung cấp bởi
CTCP Nghiên cứu Đầu tƣ Phú Toàn. Bao gồm:
- Giá chứng khoán: dùng để tính toán tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu
- Một số thông số tài chính gồm Nợ phải trả, Vốn đầu tƣ chủ sở hữu, Cổ phiếu
quỹ và Tổng nguồn vốn: dùng để tính toán hệ số BE/ME và mức vốn hóa thị
trƣờng của cổ phiếu.
Đối với nhân tố thị trƣờng, dữ liệu về chỉ số VN-Index lấy từ website
www.cophieu68.com đƣợc tác giả sử dụng để tính suất sinh lợi đại diện cho thị
trƣờng, dữ liệu về lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm đƣợc thu thập từ
website của IMF và SBV đƣợc dùng làm suất sinh lợi phi rủi ro.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Phân tích hồi quy đa biến mô hình ba nhân tố Fama – French, so sánh kết hợp
với việc sử dụng các bảng biểu và đồ thị để làm rõ những nhân tố tác động đến
tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu ngành Xây dựng.
4
- Dữ liệu phân tích là các số liệu về giá cổ phiếu, số cổ phiếu lƣu hành, tỷ số
BE/ME… của các cổ phiếu doanh nghiệp ngành Xây dựng trên thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam.
- Công cụ phân tích sử dụng cho hồi quy chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi là
phần mềm Eview 6.0 kết hợp với Excel.
Quá trình nghiên cứu có thể khái quát nhƣ sau:
chỉ có 25 công ty và khoảng thời gian nghiên cứu từ 07/2007 đến 07/2011.
6
CHƢƠNG 1
MÔ HÌNH BA NHÂN TỐ FAMA – FRENCH
VÀ CÁC CHỨNG CỨ THỰC NGHIỆM
1.1. Những tiền đề ra đời mô hình ba nhân tố Fama - French
1.1.1. Lý thuyết danh mục đầu tư
1.1.1.1. Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của một tài sản riêng lẻ
Theo giả định của lý thuyết danh mục, tỷ suất sinh lợi của mỗi tài sản i đƣợc đặc
trƣng bởi một phân phối xác suất chuẩn (E(R
i
),σ
i
+
,
,1
P
j,t
và P
j,t-1
là giá của chứng khoán i ở tình huống j (đã điều chỉnh theo cổ tức tiền
mặt và cổ tức cổ phiếu) tƣơng ứng ở cuối thời kỳ t và t – 1
D
j,t
là cổ tức của chứng khoán i trong thời kỳ t.
Và phƣơng sai của tỷ suất sinh lợi σ
i
2
= [
(
)]
2
x p
j
(1.2)
Độ lệch chuẩn σ
i
=
phƣơng sai (bình phƣơng độ lệch chuẩn) theo phƣơng trình:
p
2
=
1
n
i
w
i
2
σ
i
2
+
1
n
i
1
n
j
w
i
w
j
cov
ij
2
, …, w
n
); thì việc xây dựng danh mục phƣơng sai tối thiểu chính là
giải bài toán quy hoạch tuyến tính Min σ
p
2
với điều kiện
1
n
i
w
i
= 1.
Trong hầu hết các trƣờng hợp, nhà đầu tƣ luôn cố gắng tối thiểu hóa rủi ro, nhƣng
vẫn tồn tại một số nhà đầu tƣ có thể chấp nhận nhiều rủi ro hơn để đạt đƣợc một tỷ
suất sinh lợi cao hơn, hoặc có thể chấp nhận một mức rủi ro danh mục nhỏ nhất ứng
8
với một tỷ suất sinh lợi chấp nhận đƣợc μ. Trong trƣờng hợp mục tiêu đặt ra khi xây
dựng danh mục là Min σ
p
2
với điều kiện
1
n
i
w
và ∆ σ
p
là phần tăng thêm của độ lệch chuẩn của danh mục (đo lƣờng rủi ro).
Hàm hữu dụng là hàm số mô tả mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng và rủi ro mà của nhà đầu tƣ đó sẵn sàng chấp nhận. Dạng hàm hữu dụng đƣợc
9
sử dụng phổ biến là U
p
= μ
p
–
2
σ
p
2
, một nhà đầu tƣ hợp lý theo giả định của
Markowitz sẽ luôn mong muốn tối đa hóa hữu dụng kỳ vọng. Điều này tƣơng tự
nhƣ thỏa mãn về tiêu chuẩn về trung bình – phƣơng sai với tỷ lệ đánh đổi giữa giá
trị trung bình và phƣơng sai chính là hằng số
2
.
Trong đó là hằng số thái độ rủi ro, nó khác nhau đối với mỗi nhà đầu tƣ và phụ
thuộc vào nhiều yếu tố. Kết hợp giữa đƣờng biên hiệu quả và đƣờng hữu dụng sẽ
xác định đƣợc danh mục đầu tƣ thích hợp nhất đối với nhà đầu tƣ.
Tập hợp các hàm hữu dụng (U
’) đại diện cho nhóm nhà đầu
tƣ sẵn sàng chấp nhận một mức rủi ro cao hơn với mong muốn nhận đƣợc một tỷ
10
suất sinh lợi cao hơn. Mức hữu dụng cao nhất mà nhóm nhà đầu tƣ này đạt đƣợc tại
Y, nơi đƣờng hữu dụng U
2
’ tiếp xúc với đƣờng biên hiệu quả.
Trên thực tế, lý thuyết danh mục giúp các nhà quản lý danh mục phân bổ tài sản đầu
tƣ nhằm tối đa hóa hữu dụng của nhà đầu tƣ với một mức độ chấp nhận rủi ro nào
đó. Đó là lý do vì sao các nhà đầu tƣ tổ chức thƣờng đa dạng hóa danh mục đầu tƣ
trên phạm vi quốc tế và có xu hƣớng chuyển dịch dòng vốn vào các thị trƣờng mới
nổi, nơi có khả năng mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn với những rủi ro đã đƣợc
phân bổ.
Lý thuyết danh mục dựa trên giả định nhà đầu tƣ là hợp lý, những nhà đầu tƣ này
luôn tối đa hóa hữu dụng kỳ vọng của mình. Tuy nhiên, theo các học giả thuộc
trƣờng phái tài chính hành vi, giả định này thƣờng bị vi phạm vì thực tế hữu dụng
đƣợc định nghĩa dựa trên lời và lỗ hơn là dựa trên tối đa hóa hữu dụng cuối cùng
nhƣ Kahneman và Tversky (1979) đƣa ra trong lý thuyết triển vọng.
1.1.2. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và những bất thƣờng của CAPM
1.1.2.1. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM
Mô hình định giá tài sản vốn CAPM là cơ sở nền tảng cơ bản nhất của lý thuyết thị
trƣờng vốn, đƣợc William Sharpe đề xuất vào năm 1964. Sự ra đời của CAPM đánh
dấu cho sự khai sinh của lý thuyết định giá tài sản vì trƣớc đó chƣa có một mô hình
định giá nào liên kết rủi ro và tỷ suất sinh lợi của tài sản một cách rõ ràng.
Trên cở sở lý thuyết danh mục của Harry Markowitz, lý thuyết thị trƣờng vốn đƣợc
xây dựng và bổ sung thêm các giả định quan trọng là tồn tại một tài sản phi rủi ro
với tỷ suất sinh lợi R
f
và nhà đầu tƣ có thể cho vay hoặc đi vay không giới hạn ở
R
p
= R
f
+ (R
Q
– R
f
)
. (1.6)
Với giả định các nhà đầu tƣ là nhà đầu tƣ hiệu quả về tỷ suất sinh lợi và phƣơng sai
và có cùng ƣớc lƣợng về phân phối tỷ suất sinh lợi của các tài sản nên tất cả các nhà
đầu tƣ sẽ chọn danh mục M nằm tại tiếp tuyến của đƣờng thẳng xuất phát từ R
f
với
đƣờng biên hiệu quả của Markowitz. Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và tỷ suất
sinh lợi và rủi ro của danh mục sẽ trở thành R
p
= R
f
+ (R
M
– R
f
)
i,M
); dựa vào
lý thuyết này, tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trƣờng R
M
sẽ tƣơng ứng với rủi ro
của nó, chính là hiệp phƣơng sai của thị trƣờng với chính nó Cov
M,M
= σ
M
2
.
Từ những lý luận trên, mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của một tài sản thể
hiện qua phƣơng trình: E(R
i
) = R
f
+
2
Cov
i,M
, với β
i
=
(,)
: tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của danh mục thị trƣờng
Tỷ suất sinh lợi vƣợt trội bằng tỷ suất sinh lợi tổng thể trừ đi tỷ suất sinh lợi phi rủi
ro
E(r
i
) = β
i
E(r
M
) Hình 1.4 Đƣờng thị trƣờng chứng khoán:
mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và rủi ro
13
Phƣơng trình tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tƣ giúp chúng ta xác định tỷ suất
sinh lợi kỳ vọng dựa trên rủi ro hệ thống của tài sản. Ở trạng thái cân bằng một tài
sản có beta càng cao thì tỷ suất sinh lợi yêu cầu càng lớn và ngƣợc lại. Một tài sản
có rủi ro hệ thống bằng 0 sẽ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng đúng với lãi suất phi
rủi ro R
f
.
1.1.2.2. Những bất thƣờng của mô hình CAPM
Nhiều ngƣời phát hiện ra rằng có nhiều yếu tố mà CAPM không thể giải thích nhƣ
Banz (1981) khám phá ra ảnh hƣởng bởi nhân tố quy mô. Bên cạnh đó, Rosenberg,
Reid và Lanstein (1985) đã phát hiện ra tác động của giá trị sổ sách và thị giá cổ
phiếu. Basu (1983) nhận thấy rằng tác động của tỷ lệ P/E ảnh hƣởng đến lợi nhuận
của chứng khoán. Bhandari (1988) phát hiện ra rằng mức độ đòn bẩy của một công
ty ảnh hƣởng đến lợi nhuận chứng khoán. Fama và French (1992 – 1996),
đến rủi ro cao. Mô hình giải thích đƣợc tỷ suất sinh lợi vƣợt trội. Những kết quả thu
đƣợc ủng hộ cấu trúc tuyến tính của phƣơng trình CAPM là những bằng chứng giải
thích cho lợi nhuận cổ phiếu. Giá trị cao của tƣơng quan đƣợc ƣớc lƣợng giữa hệ số
chặn và hệ số góc chỉ ra rằng mô hình là hữu dụng, giải thích đƣợc lợi nhuận vƣợt
trội. Tuy nhiên thực tế là hệ số chặn có giá trị quanh 0 làm suy yếu những giải thích
trên. Những dự báo của CAPM đối với hệ số chặn là nó phải bằng 0 và hệ số góc
phải bằng lợi nhuận vƣợt trội của danh mục thị trƣờng. Các kết quả của nghiên cứu
mâu thuẫn với giả thiết trên và đƣa ra bằng chứng chống lại CAPM.
Donghui Xu và Xi Yang (2007) (đại học UMEÅ – Thụy Điển) đã tiến hành kiểm
định mô hình CAPM trên thị trƣờng chứng khoán Trung Quốc. Mẫu nghiên cứu là
tỷ suất sinh lợi hàng tuần của của 100 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng
khoán Thƣợng Hải (SSE), phƣơng pháp nghiên cứu là kiểm định mặt cắt (cross –
sectional test, Fama và Macbeth 1973) và kiểm định chuỗi thời gian (time – series
test, Black, Jensen và Scholes 1972). Hai tác giả Donghui Xu và Xi Yang đƣa ra kết
quả của thực nghiệm nhƣ sau:
- Dự báo của CAPM đối với hệ số chặn phải bằng 0 và hệ số góc phải bằng phần
bù rủi ro trung bình. Kết quả của nghiên cứu mâu thuẫn với giả thiết trên và chỉ
ra bằng chứng chống lại CAPM trong giai đoạn 2000 – 2005.
Copyright: Tài liệu đại học ©