ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

CAO THỊ HẠNH DUNG

TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI ĐẾN
GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT
TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Đà Nẵng - Năm 2017


ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

CAO THỊ HẠNH DUNG

TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI ĐẾN
GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT
TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG
Mã Số: 60 34 02 01

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS. TS. VÕ THỊ THÚY ANH

Đà Nẵng – Năm 2017

CỔ PHIẾU – NGHIÊN CỨU CỦA ROBERT NOVY-MARX (2013)..............15


1.7. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU...................................................................................... 18
1.7.1. Nghiên cứu ở nƣớc ngoài................................................................................... 18
1.7.2. Nghiên cứu ở Việt Nam....................................................................................... 19
CHƢƠNG 2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU................................................................... 22
2.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU................................................................................................ 22
2.1.1. Mô hình........................................................................................................................ 22
2.1.2. Định nghĩa các biến............................................................................................... 22
2.2 GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU....................................................................................... 23
2.3 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU.................................................................................................. 23
2.3.1. Thu thập dữ liệu....................................................................................................... 23
2.3.2. Xử lý dữ liệu.............................................................................................................. 24
2.4 XÂY DỰNG CÁC DANH MỤC ĐẦU TƢ............................................................ 26
2.5 ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH................................................................................................ 28
2.6 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH..................................................................................................... 29
2.6.1. Kiểm định hệ số chặn........................................................................................... 29
2.6.2. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng...................................... 29
2.6.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình.............................................................. 30
2.6.4. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan.......................................................... 30
2.6.5. Kiểm định phƣơng sai sai số thay dổi......................................................... 31
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU..................................................................... 33
3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ........................................................................................................... 33
3.2. MA TRẬN HỆ SỐ TƢƠNG QUAN.......................................................................... 35
3.3. ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH............................................................................................... 36
3.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH.................................................................................................... 38
3.4.1. Kiểm định hệ số chặn........................................................................................... 38
3.4.2. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy riêng..................39
3.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình.............................................................. 40

HML

: High minus Low

HOSE

: Sở Giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

PMU

: Profitable minus Unprofitable

SMB

: Small minus Big


DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu
bảng

Tên bảng

Trang

2.1

Thiết lập các danh mục đầu tƣ

27

39

3.6

Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy riêng

40

3.7

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

41

3.8

Kết quả kiểm định tự tƣơng quan

42

3.9

Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi

43


1

MỞ ĐẦU

rằng có sự biến động trong tỷ suất lợi tức cổ phiếu liên quan đến khả năng
sinh lời của công ty mà không đƣợc thể hiện trong mô hình Fama-French 3
nhân tố. Novy-Marx đã chứng minh bằng thực nghiệm rằng khả năng sinh lời
của công ty có sức ảnh hƣởng mạnh mẽ đến tỷ suất lợi tức của cổ phiếu.
Ở Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã ứng dụng các mô hình CAMP, FamaFrench 3 nhân tố vào nghiên cứu thực nghiệm nhƣng chƣa có nghiên cứu nào
ứng dụng kết quả nghiên cứu của Novy-Marx (2013) cho thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam. Xuất phát từ thực tế này, tôi chọn đề tài “Tác động của khả
năng sinh lời đến giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch
chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh” làm đề tài nghiên cứu luận văn của
mình.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài tập trung giải quyết các nội dung cụ thể nhƣ sau:
- Nghiên cứu tác động của khả năng sinh lời của công ty đến giá cổ phiếu
trên cơ sở mở rộng mô hình Fama-French 3 nhân tố tại thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam, cụ thể là trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí
Minh.
- Đề xuất các khuyến nghị và hàm ý chính sách rút ra từ nghiên cứu.
3. Đối tƣợng nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu là tác động của khả năng sinh lời của công ty đến
giá cổ phiếu các công ty niêm yết thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trên cơ
sở mở rộng mô hình Fama-French 3 nhân tố.
4. Phạm vi nghiên cứu
- Nội dung: Đề tài chỉ nghiên cứu tác động của yếu tố khả năng sinh lời
của công ty đến giá cổ phiếu trên cơ sở mở rộng của mô hình Fama-French 3
nhân tố.


3

- Không gian: Đề tài đƣợc thực hiện trên mẫu nghiên cứu gồm 257 cổ

CHƢƠNG 1

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ TÁC
ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÔNG TY
ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU
1.1. KHÁI NIỆM TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO TRONG ĐẦU TƢ
Trong đầu tƣ, mọi quyết định đều dựa trên lợi nhuận và rủi ro, luôn có
sự đánh đổi giữa lợi nhuận thu đƣợc và rủi ro. Nhà đầu tƣ sử dụng tỷ suất lợi
tức hay tỷ suất sinh lời để đo lƣờng khả năng sinh lợi của vốn đầu tƣ.
Theo Nguyễn Minh Kiều (2009):
“Lợi nhuận là thu nhập hay số tiền kiếm đƣợc từ một khoản đầu tƣ.”
“Tỷ suất sinh lời là tỷ lệ phần trăm giữa thu nhập và giá trị khoản đầu tƣ
bỏ ra.”
“Rủi ro là sự sai biệt của lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận kỳ vọng.” Đối
với cổ phiếu, thu nhập mà nhà đầu tƣ có thể nhận đƣợc bao gồm: thu

nhập từ việc tăng giá cổ phiếu, thu nhập do nhận đƣợc cổ tức, thu nhập nhận
đƣợc từ cổ phiếu thƣởng của công ty, thu nhập từ chứng quyền, hay quyền
mua cổ phiếu mới. Tuy nhiên trong đầu tƣ dài hạn, nhà đầu tƣ thƣờng thực
hiện chiến lƣợc mua và giữ thì nguồn thu nhập chính của một cổ phiếu gồm
hai phần chính, đó là cổ tức và sự tăng giá cổ phiếu. Đây là hai bộ phận có thể
quy đổi trực tiếp thành tiền, còn các khoản khác cũng có giá trị tiền tệ (nhƣ
quyền bầu cử, quyền cung cấp thông tin, …) nhƣng không thể quy trực tiếp ra
tiền.
Các loại rủi ro trong đầu tƣ cổ phiếu bao gồm: rủi ro hệ thống và rủi ro
phi hệ thống. Khác với những rủi ro trong kinh doanh các hàng hóa và dịch vụ
thông thƣờng, rủi ro trong đầu tƣ cổ phiếu xảy ra khi có sự khác biệt giữa tỷ
suất sinh lời thực tế và tỷ suất sinh lời kỳ vọng. Sự khác biệt này xảy ra là do
sự biến động của các khoản thu nhập hay những biến động về giá chứng
khoán. Rủi ro theo nghĩa nào đó mà có thể đƣợc loại bỏ hoàn toàn bằng cách

AM =
Với

là tổng các tỷ suất lợi tức nhận đƣợc hàng năm.

Tỷ suất lợi tức năm theo phƣơng pháp trung bình nhân (GM):
GM =
Với

–1
=

.

lần


6

b. Đo lường tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một tài sản
Tỷ suất lợi tức kỳ vọng từ đầu tƣ đƣợc xác định nhƣ sau:
Tỷ suất lợi tức kỳ vọng =

E(R) = P1*R1 + P2*R2 +……+ Pn*Rn
E(R) =
Trong đó, Pi là xác suất xảy ra trạng thái i, Ri là tỷ suất lợi tức của chứng
khoán ở trạng thái i và n là số trạng thái.
1.2.2. Đo lƣờng rủi ro trong đầu tƣ chứng khoán
Phƣơng sai (σ2) =



=1

Trong đó:
E(Rp): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tƣ;
wi: Tỷ trọng của chứng khoán thứ i trong danh mục đầu tƣ;
E(Ri): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của chứng khoán i;
n: Số loại chứng khoán trong danh mục đầu tƣ.
1.3.2. Đo lƣờng rủi ro của một danh mục đầu tƣ
a. Hiệp phương sai
Hiệp phƣơng sai là thƣớc đo mức độ dao động cùng với nhau của 2 biến
(tỷ suất lợi tức của 2 tài sản) theo thời gian.
Với 2 chứng khoán, A và B, hiệp phƣơng sai của tỷ suất lợi tức 2 tài sản là:

CovA,B = σ 2 = E{[RA – E(RA)][RB - E(RB)]}
Hiệp phƣơng sai có thể đƣợc tính dựa vào các dự đoán về các tình
huống có thể xảy ra trong tƣơng lai nhƣ sau:
=

Trong đó:
: Hiệp phƣơng sai giữa hai tài sản A và B;
RA,i: Tỷ suất lợi tức có thể nhận đƣợc trên tài sản A trong tình huống I
(định nghĩa tƣơng tự cho RB,I);
E(RA): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng trên tài sản A (định nghĩa tƣơng tự cho
E(RB));
Pi: Xác suất xảy ra tình huống i;
n: Số tình huống có thể xảy ra.


8

Các nhà đầu tƣ có thể tối thiểu hóa rủi ro cho một mức tỷ suất lợi tức kỳ
vọng thông qua việc xây dựng một danh mục đầu tƣ đã đƣợc đa dạng hóa. Lý
thuyết danh mục đầu tƣ hiện đại nhấn mạnh tính đa dạng hóa của danh mục
đầu tƣ so với việc lựa chọn các chứng khoán riêng lẻ.
Harry Makowitz (1952) đã nghiên cứu tác động của quá trình đa dạng
hóa tài sản lên mối tƣơng quan giữa lợi tức – rủi ro của danh mục đầu tƣ.
Markowitz cho rằng việc lựa chọn các cổ phiếu có lợi tức di chuyển ngƣợc
chiều nhau có thể làm giảm độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức kỳ vọng. Bên
cạnh đó, Markowitz còn phát triển các nguyên lý cơ bản về xây dựng danh
mục đầu tƣ.
Các giả định của lý thuyết danh mục đầu tƣ Markowitz nhƣ sau:
- Các nhà đầu tƣ xem mỗi khoản đầu tƣ khác nhau đƣợc đại diện cho
một sự phân phối xác suất của tỷ suất lợi tức kỳ vọng trong một vài thời kỳ
nắm giữ.
- Các nhà đầu tƣ luôn tối đa hóa tỷ suất lợi tức kỳ vọng trong một thời kỳ
nhất định.
- Các nhà đầu tƣ đánh giá rủi ro của danh mục dựa trên cơ sở phƣơng sai
(hoặc độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức kỳ vọng).
- Các nhà đầu tƣ căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất lợi tức
kỳ vọng và rủi ro, vì vậy đƣờng cong hữu dụng của họ là một phƣơng trình
của tỷ suất lợi tức kỳ vọng và phƣơng sai (hoặc độ lệch chuẩn) của tỷ suất lợi
tức kỳ vọng.
- Với một mức rủi ro cho trƣớc, nhà đầu tƣ sẽ thích những cơ hội đầu tƣ
mang lại tỷ suất lợi tức kỳ vọng cao hơn những cơ hội có tỷ suất lợi tức thấp.
Tƣơng tự, với một mức tỷ suất lợi tức kỳ vọng cho trƣớc, nhà đầu tƣ lại thích
những cơ hội đầu tƣ có rủi ro thấp hơn.


10



- Các nhà đầu tƣ là những ngƣời có lý trí, lựa chọn danh mục đầu tƣ tối
ƣu theo mô hình Markowitz.
- Các nhà đầu tƣ không phải chịu các chi phí giao dịch cũng nhƣ các loại
thuế thu nhập từ chứng khoán.
- Tất cả các nhà đầu tƣ đều có cùng một đánh giá về triển vọng tƣơng lai
của các chứng khoán. Nói cách khác họ cùng ƣớc lƣợng về phân phối xác
suất của tỷ suất lợi tức tƣơng lai trên chứng khoán.
b. Mô hình CAPM với nhân tố phần bù rủi ro thị trường
Mô hình này phát biểu rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán
bằng lợi nhuận phi rủi ro (risk-free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên
cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó. Rủi ro không mang tính hệ
thống không đƣợc xem xét trong mô hình này do nhà đầu tƣ có thể xây dựng
danh mục đầu tƣ đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này.
Trong mô hình CAPM, mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro đƣợc diễn
tả bởi công thức sau:

Trong đó:
E(Ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất
kỳ; Rf là lợi nhuận phi rủi ro;
E(Rm) là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục thị trƣờng;
βiM là hệ số beta thị trƣờng của danh mục tài sản i.

Hệ số β là một tham số phản ánh mối quan hệ giữa độ biến động của giá
chứng khoán với sự biến động của mức giá chung trên thị trƣờng. Nó phản
ánh độ nhạy cảm của chứng khoán với các nhân tố rủi ro hệ thống.
Nếu chứng khoán có β bằng 1, có nghĩa là giá chứng khoán đó sẽ di
chuyển cùng bƣớc đi với thị trƣờng. Nếu chứng khoán có β nhỏ hơn 1, có
nghĩa là chứng khoán đó sẽ có mức thay đổi ít hơn mức thay đổi của thị


Rf: Lãi suất phi rủi ro;

-

βij: Độ nhạy của tỷ suất lợi tức trên tài sản i đối với nhân tố rủi ro j;

-

fk: Phần bù rủi ro nhân tố k = E(RFi) - Rf.

Ƣu điểm của mô hình APT: Ƣu điểm lớn nhất của APT là cho phép đƣa
vào mô hình nhiều yếu tố khác nhau để tăng cƣờng mức độ phù hợp của mô
hình với những nền kinh tế đặc thù và những giai đoạn cụ thể.


13

Nhƣợc điểm của mô hình APT: APT không xác định đƣợc đâu là các
biến độc lập đúng đắn mà để cho ngƣời dùng tùy chọn các yếu tố rủi ro, khác
với CAPM chỉ xét một biến xác định và nhất quán.
1.5.3. Mô hình Fama – French 3 nhân tố
Những nghiên cứu trên thị trƣờng chứng khoán Mỹ cho thấy rằng tỷ suất
sinh lời trung bình ít có mối quan hệ với β trong mô hình CAPM của Sharpe
và Lintner (1965). Những nhân tố khác không có trong CAPM lại có khả năng
giải thích đối với tỷ suất lợi tức trung bình, bao gồm các nhân tố quy mô
(ME), đòn bẩy, thu nhập/giá (E/P), và giá sổ sách trên giá thị trƣờng
(BE/ME). Fama và French (1993) nghiên cứu sự liên hệ của các nhân tố này
và thấy rằng khi kết hợp với nhau, nhân tố ME và BE/ME có khả năng giải
thích mạnh hơn hẳn nhân tố đòn bẩy và E/P. Kết quả là, hai nhân tố ME và
BE/ME giải thích tốt tỷ suất lợi tức trung bình theo nghiên cứu của Fama và

tiếp cận hồi quy chuỗi thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972), đƣa ra
mô hình:
Rit - Rft = αi + βi (Rmt – Rft) + siSMBt + hiHMLt + eit
Trong đó:
- Ri: Tỷ suất lợi tức của của danh mục i;
- Rf: Lãi suất phi rủi ro;
- Rm: Tỷ suất sinh lời của danh mục thị trƣờng.
- SMB (Small minus Big): phần bù quy mô, bằng chênh lệch giữa tỷ suất
lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có quy mô nhỏ và tỷ suất
lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có quy mô lớn.
- HML (High minus Low): phần bù giá trị, bằng chênh lệch giữa tỷ suất
lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có tỷ số BE/ME cao (cổ
phiếu giá trị) và tỷ suất lợi tức của danh mục đầu tƣ gồm những cổ phiếu có
tỷ số BE/ME thấp (cổ phiếu tăng trƣởng).


15

- βi, si, hi lần lƣợt là các hệ số phản ánh độ nhạy của các nhân tố MRP,
SMB, HML trong mô hình.
- αi là hệ số chặn của mô hình, cũng chính là chênh lệch giữa tỷ suất lợi
tức thực tế và tỷ suất lợi tức kỳ vọng theo mô hình,
- et là sai số ngẫu nhiên của mô hình.
Ƣu điểm của mô hình Fama-French 3 nhân tố: Các nghiên cứu thực
nghiệm cho thấy mô hình FF3FM có mức độ giải thích cao hơn, biểu hiện qua
hệ số R2 cao hơn so với mô hình CAPM.
Nhƣợc điểm của mô hình Fama-French 3 nhân tố: Một số nghiên cứu
thực nghiệm chỉ ra α của FF3FM trong một số trƣờng hợp lớn hơn 0. Điều
này chứng tỏ mặc dù đã đƣợc bổ sung hai biến mới liên quan đến quy mô và
BE/ME nhƣng các nhân tố trong mô hình vẫn chƣa giải thích hết biến động

Chia cả 2 vế của phƣơng trình trên cho giá trị sổ sách của cổ phiếu B t, ta
đƣợc:

Fama-French chỉ ra rằng nếu giữ các yếu tố còn lại không đổi, giá trị
Bt/Mt càng cao kéo theo tỷ suất lợi tức kỳ vọng càng cao, trong khi các công
ty có khả năng sinh lời (đƣợc đo lƣờng bằng lợi nhuận ròng - earnings) kỳ
vọng cao hơn sẽ có tỷ suất lợi tức kỳ vọng cao hơn.
Thông qua việc kiểm định các danh mục đầu tƣ, Fama và French (2006)
đã phát hiện ra biến lợi nhuận ròng (earnings) không đóng góp nhiều thông tin
hơn hai biến quy mô công ty và giá trị sổ sách trên giá trị trƣờng của vốn chủ
sở hữu trong việc giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.
Tuy nhiên, Novy-Marx (2010) phân tích các chỉ tiêu lợi nhuận gộp trên
tài sản, lợi nhuận ròng và dòng tiền nhàn rỗi (free cash flow) trong nghiên cứu
của mình và kết luận, lợi nhuận gộp trên tài sản là nhân tố phản ánh tốt nhất
khả năng sinh lời của công ty trong việc giải thích tỷ suất sinh lời của cổ
phiếu.
Theo Novy-Marx (2013), có sự biến động trong tỷ suất lợi tức của cổ
phiếu liên quan đến khả năng sinh lời của công ty mà không đƣợc giải thích
trong mô hình Fama-French 3 nhân tố. Novy-Marx cho rằng “Gross
profitabity” mới là chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời của công ty tốt hơn so
với chỉ tiêu lợi nhuận ròng (earnings) của Fama-French (2006).


17

“Gross profits is the cleanest accounting measure of true economic
profitability. The farther down the income statement one goes, the more
polluted profitability measures become, and the less related they are to true
economic profitability” [14, p. 5]. Tạm dịch: Lợi nhuận gộp là cách đo lƣờng
kế toán “sạch nhất” của khả năng sinh lời. Càng về phía dƣới của báo cáo kết