BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TRẦN HÙNG CƯỜNG

TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN MỚI ĐƯA THÊM VÀO
MÔ HÌNH ĐẾN CẤU TRÚC DANH MỤC CỔ PHIẾU
NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO
THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2017


BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TRẦN HÙNG CƯỜNG

TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN MỚI ĐƯA THÊM VÀO
MÔ HÌNH ĐẾN CẤU TRÚC DANH MỤC CỔ PHIẾU
NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO
THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
Mã ngành: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TS. NGUYỄN VĂN SĨ


Câu hỏi nghiên cứu ...................................................................................... 1

1.4

Đối tượng nghiên cứu .................................................................................. 2

1.5

Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................... 2

1.6

Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 2

1.7

Ý nghĩa của đề tài ......................................................................................... 3

1.8

Kết cấu của luận văn.................................................................................... 3

1.9

Tóm tắt luận văn .......................................................................................... 3

Chương 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY .......................5
2.1



Kết quả nghiên cứu dựa trên mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi ............ 29

4.2

Kết quả nghiên cứu dựa trên phương pháp kiểm định GRS................. 54

Chương 5. KẾT LUẬN ........................................................................................59
5.1

Kết luận chung từ kết quả nghiên cứu ..................................................... 59

5.2

Hạn chế nghiên cứu ................................................................................... 60

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Ý nghĩa

B/M

Tỷ số giá trị sổ sách chia cho giá trị thị trường



Hình 3.4

Đồ thị khuynh hướng sinh lời bình quân của các công ty trên sàn Hose
giai đoạn 01/2009 - 10/2016 theo tháng ................................................ 28

Hình 4.1

Đồ thị mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi của 7 mô hình giai đoạn 01/2009
- 10/2016 ................................................................................................ 32

Hình 4.2

Tác động khuyếch đại và pha loãng của biến độc lập............................. 41

Hình 4.3

Mức độ chênh lệch biến quy mô trong các mô hình ............................... 44

Hình 4.4

Mức độ chênh lệch biến khuynh hướng sinh lời trong các mô hình ....... 44

Hình 4.5

Mức độ chênh lệch biến tỷ số B/M trong các mô hình ........................... 46

Hình 4.6

Minh họa phương pháp kiểm định thống kê GRS .................................. 55


tỷ suất sinh lợi) khi đưa thêm biến mới này vào mô hình sẵn có.

-

Lý giải vì sao các biến độc lập có mức giải thích mạnh khi thêm vào mô hình
hồi quy lại chỉ làm tăng thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi.
Câu hỏi nghiên cứu

1.3

Bài nghiên cứu này của tôi trả lời cho những câu hỏi nghiên cứu sau;
-

Việc đưa thêm biến mới vào mô hình sẽ tác động thế nào đến hệ số ước lượng
đã có sẵn trong mô hình, và điều này sẽ ảnh hưởng đến mức độ phân tán tỷ
suất sinh lợi như thế nào ?


2

-

Việc đưa thêm biến mới vào mô hình sẽ tác động đến cấu trúc danh mục cổ
phiếu như thế nào ?

-

Hệ số đo lường nào đánh giá hợp lý cho mức độ đóng góp của biến mới đưa
vào mô hình trong việc làm tăng thêm mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình
quân ?

của độ phân tán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng khi thêm một biến mới vào mô hình. Đầu
tiên, tôi tiến hành hồi quy dữ liệu chéo với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu
cùng các biến giải thích. Sau khi ước lượng mô hình theo dữ liệu chéo như bước một
cho tất cả các tháng, các chỉ số thống kê giá trị trung bình và thống kê t sẽ được tính
toán để xem xét mức độ ý nghĩa của từng biến.
Cần lưu ý rằng: mục đích của bài nghiên cứu là xác định mức độ đóng góp tăng
thêm của một biến mới đưa vào mô hình đối với mức phân tán tỷ suất sinh lợi bình
quân nên sau khi ước lượng mô hình, tôi sẽ tiến hành xây dựng các danh mục ngũ
phân vị để xác định tỷ suất sinh lợi danh mục ước tính. Tôi sẽ kiểm tra kết quả cho
mẫu dữ liệu các cổ phiếu thu thập từ Sàn Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí


3

Minh (Hose). Phần chi tiết phương pháp nghiên cứu của bài nghiên cứu sẽ được trình
bày cụ thể ở Chương 3.
1.7

Ý nghĩa của đề tài
Bài nghiên cứu đã tìm ra chỉ số được dùng để đánh giá tầm quan trọng của một

biến trong việc dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Đó chính là mức đóng góp tăng thêm
của biến vào độ phân tán tỷ suất sinh lợi.
Đồng thời, vấn đề vì sao đôi khi đưa một biến mới có mức độ giải thích cao vào
mô hình sẽ làm pha loãng giá trị của những biến có sẵn trong danh mục cũng được
làm rõ. Điều này sẽ cung cấp cơ sở để nhà đầu tư lựa chọn danh mục cổ phiếu như
thế nào nhằm đạt được tỷ suất sinh lợi cao nhất.
1.8

Kết cấu của luận văn


5

Chương 2. TỔNG QUAN
CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Nhiều nghiên cứu về định giá tài sản chỉ ra các biến đặc trưng của công ty có
tác động đến tỷ suất sinh lợi bình quân như: quy mô, tỷ số B/M, khuynh hướng giá
cổ phiếu, phát hành cổ phiếu. Sự quan trọng của một biến giải thích bất kỳ thường
được phán xét thông qua sự phân hóa của dải tỷ suất sinh lợi mà nó tạo ra. Hai dải tỷ
suất sinh lợi bình quân thu được từ hai phương trình hồi quy đơn biến giữa hai biến
khác nhau. Dải tỷ suất sinh lợi nào có độ phân hóa lớn hơn cho thấy rằng biến độc
lập trong phương trình đó giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi. Điểm lưu ý này
thường được thể hiện thông qua sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi giữa nhóm ngũ
phân vị hoặc thập phân vị cao nhất và thấp nhất. Đã có nhiều mô hình về tỷ suất sinh
lợi được đưa ra trước đây, tuy nhiên sự phân hóa trong tỷ suất sinh lợi bình quân từ
mô hình chỉ với một biến mới luôn lớn hơn phần sự phân hóa tăng thêm mà nó đóng
góp vào mô hình đa biến.
Mục tiêu nghiên cứu của tôi là giải thích mức độ đóng góp tăng thêm của một
biến mới (có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi) khi đưa thêm biến mới này vào mô hình
sẵn có. Tôi giải thích điều này dựa trên quan điểm sử dụng các ước lượng của tỷ suất
sinh lợi kỳ vọng theo phương pháp hồi quy Fama - Macbeth (1973) để sắp xếp cổ
phiếu thành các danh mục.
Mức độ tác động tăng thêm của một biến lên mức độ phân hóa của tỷ suất sinh
lợi bình quân từ mô hình hồi quy đa biến thường nhỏ hơn so với mô hình một biến
bởi hai lý do. Thứ nhất, một biến giải thích mới thường pha loãng hệ số ước lượng
của các biến có sẵn trong mô hình. Sự pha loãng hệ số góc xuất hiện trong mô hình
hồi quy hai biến. Ví dụ: khi các biến giải thích tương quan dương và các hệ số góc có
cùng dấu hoặc khi các biến giải thích tương quan âm và các hệ số góc ngược dấu.
Điều này làm giảm tác động tăng thêm của một biến lên sự phân hóa của tỷ suất sinh
lợi kỳ vọng. Thứ hai, sự pha loãng biến nghiên cứu. Việc thêm vào một biến có mức

lượng của biến giải thích. Các tác giả cho rằng: việc thêm vào một biến chỉ làm tăng


7

thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi và lí do là ở sự phân chia các cổ
phiếu hai danh mục.
Thứ hai, nghiên cứu của Lewellen (2011) tìm thấy rằng, mặc dù các cổ phiếu
được chia thành 10 danh mục thì việc thêm vào một biến mới cũng tác động rất ít đến
việc cải thiện độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân. Tác giả đã kiểm định các mô
hình sử dụng lần lượt ba biến giải thích (quy mô, tỷ số B/M, xu hướng); 7 biến giải
thích (ba biến trên và các biến phát hành cổ phiếu, dồn tích, khả năng sinh lời, tăng
trưởng tài sản); 15 biến giải thích (7 biến trên cộng với 8 biến khác sẽ được mô tả
trong phần phụ lục). Kết quả từ nghiên cứu của tác giả cho thấy: mô hình tăng từ 7
biến lên 15 biến thì mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bình quân tăng thêm không đáng
kể. Điều này là vì các biến mới thêm vào không có nhiều ý nghĩa trong việc giải thích
cho biến phụ thuộc. Kết quả này cũng giống với nghiên cứu Fama and French (2006),
khi các tác giả sử dụng mô hình hồi quy với 2, 5, 7 và 9 biến giải thích.
Tóm lại, điểm chung trong nghiên cứu của Fama and French (2006) và Lewellen
(2011) là không giải thích: vì sao các biến độc lập có mức giải thích mạnh khi thêm
vào mô hình lại chỉ làm tăng thêm một lượng nhỏ độ phân tán tỷ suất sinh lợi.
Thứ ba, nghiên cứu của Fama and French (2015). Nhóm tác giả thực hiện không
nhằm mục đích cung cấp một sự lý giải hoàn chỉnh về việc: làm thế nào các biến độc
lập được nêu trong các nghiên cứu trước đây kết hợp với nhau để tạo ra tỷ suất sinh
lợi bình quân. Mục tiêu chính là giải quyết hai vấn đề. Đó là: sự pha loãng của hệ số
ước lượng và sự pha loãng giá trị của biến độc lập trong các danh mục cực trị. Điều
này sẽ giải thích cho câu hỏi: vì sao những biến tạo ra độ phân tán tỷ suất sinh lợi lớn
trong mô hình một biến và có mức giải thích mạnh lại chỉ tạo ra tác động nhỏ trong
việc thiết lập danh mục đầu tư khi đối mặt với sự cạnh tranh từ những biến khác.
Phần tiếp theo sẽ đề cập sơ lược đến các vấn đề nổi trội kèm theo kết quả thu


~
~
  x jp ij  N
N
~
cov(
R
,
R
i
p)
 ( R p )   xip  j 1 ~    xip
~
  ( R )  i 1
i 1
 (Rp )
p





Do đó, phần đóng góp của tài sản i tới σ(𝑅̃p) hay chính là rủi ro của tài sản i
trong danh mục p sẽ tỷ lệ thuận với tỷ số bên dưới


9

N

~

~

với các ràng buộc:  ( R )   ( R )
p

m

N
 x 1
im
i 1

Phương pháp Lagrangian được áp dụng để giải ra các giá trị tỷ trọng xjm lựa
chọn cho danh mục m
 N

  x jm ij

~
~
~ 
 j 1
E(R )  E(R )  S 
  ( R )
i
m
m
m

lập 20 danh mục cổ phiếu trong đó nhóm đầu tiên sẽ là nhóm có các giá trị 𝛽̂𝑖 nhỏ
nhất và nhóm cuối cùng là nhóm có các giá trị 𝛽̂𝑖 lớn nhất. Dữ liệu của 5 năm tiếp
theo được sử dụng để tính toán lại giá trị β ước lượng của các chứng khoán, trung
bình của các hệ số này tạo nên giá trị β ước lượng của danh mục được sử dụng cho
các kiểm định tỷ suất sinh lợi - rủi ro.
Một đóng góp quan trọng của nghiên cứu này là xây dựng hệ số đo lường rủi ro
mà không được thể hiện thông qua hệ số β (rủi ro phi β). Hệ số này được xác định
bằng độ lệch chuẩn của phần dư trong mô hình thị trường 𝑠(𝜀̂𝑖 ).
~
~
Rit   i   i Rmt  e~it

(1)

Xuất phát từ phương trình (8), ta thấy rằng rủi ro của một chứng khoán thể hiện
qua độ phân tán tỷ suất sinh lợi của nó sẽ được xác định thông qua hai phần. Phần
thứ nhất là đóng góp của nó tới độ phân tán của tỷ suất sinh lợi danh mục hiệu quả,
phần thứ hai chính là độ phân tán trong phần dư không liên quan tới β. Nếu ta xem
𝛽𝑖 ≡

̂ (𝑅̂𝑖 ,𝑅̃𝑚 )
𝑐𝑜𝑣
̂ 2 (𝑅̃𝑚 )
𝜎

thì từ phương trình (8) sẽ có được 𝑐𝑜𝑣(𝑒̂𝑖 , 𝑅̃𝑚 ) = 0. Trong phương

trình (9), vế cuối cùng bên phải phương trình chính là hiệp phương sai giữa phần tỷ
suất sinh lợi có liên quan tới β và phần dư, giá trị này bằng 0.


và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của nó có mối quan hệ tuyến tính và hàm ý này xuất phát
từ mô hình hai tham số. Chúng ta cũng không thể bác bỏ giả thuyết cho rằng: không
tồn tại bất kỳ một rủi ro nào khác trong rủi ro danh mục mà có tác động một cách hệ
thống đến tỷ suất sinh lợi trung bình.
2.2

Nghiên cứu Fama and French (2006)
➢ Tổng quan nghiên cứu
Lý thuyết định giá cho rằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu phụ thuộc vào

ba biến là: tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường (B/M ratio), khả năng sinh lời kỳ vọng
và mức độ đầu tư kỳ vọng. Với tỷ số B/M và khả năng sinh lời cho trước, mức độ đầu
tư kỳ vọng cao sẽ dẫn đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp. Nhưng khi kiểm soát đối với
hai biến còn lại thì một công ty có khả năng sinh lời cao sẽ có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng


12

cao, điều này cũng tương tự đối với trường hợp công ty có tỷ số B/M cao. Nghiên
cứu của các tác giả sẽ kiểm định các nhận định này.
Lý thuyết nền tảng cho nghiên cứu của các tác giả dựa trên mô hình chiết khấu
dòng tiền, trong đó giá trị thị trường của một cổ phiếu được đo lường bằng hiện giá
của dòng cổ tức kỳ vọng




M t   E ( Dt  ) /(1  r ) ,

(1)




 dBt  ) /(1  r )
Bt

,

(3)

Phương trình (3) đưa ra ba nhận xét dành cho tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Thứ nhất,
khi kiểm soát yếu tố thu nhập kỳ vọng và sự thay đổi trong giá trị sổ sách thì tỷ số
B/M có quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu, một công ty có
chỉ số B/M cao sẽ hàm ý một tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao và ngược lại. Thứ hai, Khi
kiểm soát tỷ số B/M và tăng trưởng kỳ vọng trong giá trị sổ sách, một công ty có khả
năng sinh lời kỳ vọng cao (đo lường bằng kỳ vọng thu thập chia cho giá trị sổ sách)
sẽ có tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng cao. Thứ ba, với tỷ số B/M và thu nhập kỳ
vọng so với giá trị sổ sách cho trước, một công ty có mức tăng trưởng trong giá trị sổ


13

sách do tái đầu tư thu nhập sẽ có tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng thấp. Các tác giả
sẽ kiểm định tác động của tỷ số B/M, khả năng sinh lời và mức độ tái đầu tư đến việc
dự đoán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thông qua phương trình định giá (3).
Trong những nghiên cứu trước đây; mối quan hệ giữa tỷ số B/M, khả năng sinh
lời, mức đầu tư kỳ vọng và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong tương lai thường được lý
giải bởi việc định giá sai sót (mispricing). Và như thường lệ, việc định giá không hợp
lý không phải là lý do duy nhất. Với việc định giá hợp lý, thì tác động của các yếu tố
trên đến tỷ suất sinh lợi được giải thích thông qua sự khác biệt trong rủi ro. Khi kiểm


2014m1

2015m1

spread.bm model4

2016m1
spread.bm model2

Hình 4.5 Mức độ chênh lệch biến tỷ số B/M trong các mô hình
Hai biểu đồ về độ phân tán của biến quy mô và biến khuynh hướng sinh lời đưa
ra một số đặc điểm cần lưu ý. Thứ nhất, từ mô hình đơn biến cho đến mô hình hai
biến và sau cùng là mô hình ba biến thì mức độ phân tán giảm mạnh tiến gần về mức
0, thậm chí có thời kỳ mang giá trị âm. Thứ hai, mỗi khi đưa thêm biến tỷ số b/m vào
phương trình hồi quy thì ngay lập tức tác động pha loãng xảy ra rất mạnh chính là
nguyên nhân làm cho giá trị độ phân tán giảm sâu. Nhận định này hoàn toàn đồng
nhất với các kết quả nghiên cứu thu được từ các bước kiểm định trước đó. Ngoài ra,
đây cũng là nhân tố củng cố thêm cho giả thuyết tỷ số b/m chính là yếu tố mạnh nhất
quyết định tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bình quân.
Trái ngược với hai biến quy mô và khuynh hướng sinh lợi, biểu đồ chênh lệch
biến tỷ số b/m luôn duy trì ổn định qua các thời kỳ khi tiến hành hồi quy trong phương
trình đơn biến, hai biến và ba biến. Ngoài ra, giá trị độ phân tán mà biến b/m thể hiện
luôn mang giá trị dương chứng tỏ biến b/m luôn làm tăng giá trị chênh lệch tỷ suất
sinh lợi kỳ vọng mỗi khi được đưa vào mô hình.
Sau khi nhận xét tổng quan về biểu đồ diễn biến mức độ phân tán của các biến
độc lập qua các thời kỳ khi tiến hành hồi quy hai biến và ba biến, tôi sẽ đưa ra đánh


47


48

một biến và mô hình thêm biến tỷ số B/M là lớn hơn so với sự thay đổi trong mức độ
phân tán của biến tỷ số B/M giữa mô hình một biến và mô hình thêm biến quy mô.
Tổng hai mức độ phân tán này đạt 2.96% cho thấy việc thêm biến vào mô hình giúp
giải thích tốt hơn cho tỷ suất sinh lợi.
Bảng 4.6 Kết quả ước tính chênh lệch tỷ suất sinh lợi
trong mô hình hai biến

size + bm

Chênh lệch
tỷ suất sinh lợi

μ

Pha loãng
Hệ số
ước lượng

Biến

Tổng

1.40%

3.47%

-0.50%

Pha loãng
Hệ số
ước lượng

Biến

Tổng

0.48%

0.45%

0.40%

0.84%

σ

0.28%

0.43%

0.08%

0.37%

t

1.68



0.34%

0.20%

0.14%

0.25%

t

1.66

1.37

4.47

3.64


49

Đối với hai biến quy mô và xu hướng sinh lời, mức độ chênh lệch tỷ suất sinh
lợi đối với mô hình sử dụng hai biến này đạt 0.48%. Khi sử dụng hệ số tương quan
để tính toán thì mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi đạt 0.84% trong đó mức độ pha loãng
hệ số ước lượng là 0.45% và mức độ pha loãng biến là 0.40%. Hệ số tương quan bình
quân của biến quy mô và xu hướng sinh lời đạt 0.16, các giá trị ước lượng của cả hai
biến này trong mô hình tỷ suất sinh lợi (bảng 4.1, cột 5) đều dương cho thấy hệ số
ước lượng của hai biến này khi ước lượng đồng thời đã giảm đi so với khi ước lượng
riêng lẻ. Các mức chênh lệch đều có ý nghĩa thống kê trừ trường hợp pha loãng hệ số