BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
-------------

NGUYỄN ĐĂNG THANH

ĐO LƢỜNG ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ
ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU DOANH NGHIỆP
NGÀNH XÂY DỰNG BẰNG MÔ HÌNH FAMA-FRENCH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2011


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
-------------

NGUYỄN ĐĂNG THANH

ĐO LƢỜNG ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ
ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU DOANH NGHIỆP
NGÀNH XÂY DỰNG BẰNG MÔ HÌNH FAMA-FRENCH

Chuyên ngành : Kinh Tế - Tài Chính - Ngân Hàng
Mã số: 60.31.12

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:


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

1.2.

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

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

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
2.2.1. Xây dựng mô hình Fama – French đối với cổ phiếu ngành Xây dựng ....... 44
2.2.2. Dữ liệu mẫu nghiên cứu ........................................................................... 45
2.2.3. Xây dựng các danh mục cổ phiếu theo quy mô vốn hóa và tỷ số BE/ME .. 47
2.2.4. Rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của các danh mục cổ phiếu .................. 51
2.2.5. Kiểm định mô hình ba nhân tố Fama – French đối với cổ phiếu doanh
nghiệp ngành Xây dựng ..................................................................................... 53
2.2.6.1.

Kiểm định tính dừng và hiện tƣợng đa cộng tuyến .......................... 53

2.2.6.2.

Kiểm định mô hình ba nhân tố Fama – French................................ 55

2.2.6.3.

Phân tích kết quả hồi quy................................................................ 59

Kết luận chƣơng 2 ................................................................................................. 68
CHƢƠNG 3 MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ ............................................................... 71
3.1.

Định hƣớng phát triển ngành Xây dựng đến năm 2015 ................................ 71

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


So sánh ROCE của ngành Xây dựng với toàn thị trƣờng tại
thời điểm 11/11/2011

36


Danh sách bảng biểu
Bảng 2.1

Quy mô niêm yết trên TTCKVN tính đến thời điểm 11/11/2011

25

Bảng 2.2

Số lƣợng công ty niêm yết trên HSX và HNX giai đoạn 2000

26

đến nay
Bảng 2.3

Khối lƣợng và giá trị giao dịch của HSX và HNX giai đoạn

26

từ năm 2000 đến tháng 11/2011
Bảng 2.4



thị trƣờng qua các thời kỳ
Bảng 2.9

Giá trị sản xuất kinh doanh ngành Xây dựng 9 tháng năm 2011

33

so với cùng kỳ năm 2009 và 2010
Bảng 2.10 So sánh cấu trúc nguồn vốn của ngành Xây dựng với một số ngành

35

Bảng 2.11 So sánh tốc độ tăng trƣởng tổng tài sản, doanh thu và

38

EBT/Doanh thu của ngành Xây dựng với một số ngành
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 2.22 Kết quả tính toán α, β, s, h, R2 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


Phƣơng trình xác định độ lệch chuẩn

6

1.4

Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục gồm n tài sản

6

1.5

Phƣơng sai của tỷ suất sinh lợi của danh mục

7

1.6

Phƣơng trình đƣờng thẳng biểu diễn mối quan hệ giữa tỷ suất sinh

11

lợi và rủi ro của danh mục nằm trên đoạn Rf tới Q
1.7

Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của một tài sản

12


2.3

Phƣơng trình xác định hộ số BE/ME

48

2.4

Phƣơng trình xác định tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục

50

2.5

Phƣơng trình xác định tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu thứ i

50


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


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

Return on Equity – Lợi nhuận trên vốn

ROS

Return on Sale – Lợi nhuận trên doanh thu

SBV

The State Bank of Viet Nam – Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam

SMB

Small minus Big – Phần bù quy mô

TP.HCM

Thành phố Hồ Chí Minh


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

3

Các câu hỏi đƣợc đặt ra trong mối quan hệ trên nhƣ sau:
 Danh mục thị trƣờng có quan hệ thế nào với tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu doanh
nghiệp ngành xây dựng trên TTCK Việt Nam?
 Có mối quan hệ giữa nhân tố quy mô và tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu doanh
nghiệp ngành xây dựng?
 Có mối quan hệ giữa nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng và tỷ suất sinh
lợi các cổ phiếu doanh nghiệp ngành xây dựng?
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
3.1.

Đối tượng nghiên cứu

Đối tƣợng nghiên cứu là mô hình ba nhân tố Fama – French và tỷ suất sinh lợi của
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

-

Quá trình nghiên cứu có thể khái quát nhƣ sau:
Cơ sở lý thuyết của mô hình Fama - French
Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới
Tổng quan ngành Xây dựng Việt Nam
Thu thập, xử lý và kiểm định dữ liệu
Chạy mô hình hồi quy và phân tích kết quả
Một số kiến nghị
Kết luận
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn
-

Luận văn nghiên cứu mô hình ba nhân tố Fama – French, có dẫn chứng bằng
những nghiên cứu thực nghiệm trên các thị trƣờng chứng khoán trên thế giới, từ
đó làm cơ sở nghiên cứu mối quan hệ giữa ba nhân tố của mô hình Fama –
French và tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu ngành Xây dựng trên thị trƣờng
chứng khoán Việt Nam.

-

Luận văn nghiên cứu thực nghiệm đối với một ngành cụ thể là ngành Xây dựng
nhằm đo lƣờng tác động của ba nhân tố của mô hình Fama – French đến tỷ suất
sinh lợi ngành này, từ đó giúp nhà đầu tƣ có cơ sở tính toán khi đầu tƣ vào cổ
phiếu ngành Xây dựng.


5

-

Từ những kết quả thực nghiệm, tác giả nhận diện vấn đề và khuyến nghị những

j=1 pj R j

Trong đó pj là xác suất xảy ra tỷ suất sinh lợi Ri với Ri =

(1.1)
𝑃𝑗 ,𝑡 − 𝑃𝑗 ,𝑡−1 + 𝐷𝑗 ,𝑡
𝑃𝑗 ,𝑡−1

Pj,t và Pj,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
Dj,t là cổ tức của chứng khoán i trong thời kỳ t.
Và phƣơng sai của tỷ suất sinh lợi σi2 = [𝑅𝑗 − 𝐸(𝑅𝑖 )]2 x pj
Độ lệch chuẩn σi =
1.1.1.2.

𝜎𝑖 2

(1.2)

(1.3)

Rủi ro và tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tƣ gồm nhiều tài sản

Bằng cách dựa vào tỷ suất sinh lợi và rủi ro của từng tài sản riêng lẻ, Harry
Markowitz đã đƣa ra cách tính toán tỷ suất sinh lợi và rủi ro của một danh mụcđầu
tƣ gồm nhiều tài sản nhƣ sau:
Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục gồm n tài sản
n

E(Rp) =



2

2

wi σi +

i1

n

n

i1

j1



wiwjcovij
(1.5)

Trong đó:
σp2 là phƣơng sai của danh mục đầu tƣ,
wi là tỷ trọng đầu tƣ vào tài sản i
σi2 là phƣơng sai tỷ suất sinh lợi của tài sản i
covij là hiệp phƣơng sai giữa tỷ suất sinh lợi của tài sản i và tài sản j
Dễ dàng nhận thấy rủi ro của danh mục đầu tƣ phụ thuộc vào giá trị phƣơng sai của
từng chứng khoán riêng lẻ và giá trị hiệp phƣơng sai của từng cặp chứng khoán



8

với một tỷ suất sinh lợi chấp nhận đƣợc μ. Trong trƣờng hợp mục tiêu đặt ra khi xây
n

2

dựng danh mục là Min σp với điều kiện


i1

wi= 1 và tỷ suất sinh lợi



wiE(Ri) ≥ μ.

Hình 1.1 Đƣờng biên hiệu quả của các danh mục tài sản có rủi ro
Những danh mục đƣợc gọi là kết hợp tối ƣu khi chúng nằm trên đƣờng “biên hiệu
quả”, là đƣờng tập hợp những danh mục đầu tƣ có tỷ suất sinh lợi lớn nhất ứng với
mỗi mức độ rủi ro cho trƣớc hoặc có mức độ rủi ro thấp nhất tƣơng ứng với từng tỷ
suất sinh lợi cho trƣớc. Một nhà đầu tƣ hợp lý sẽ lựa chọn danh mục đầu tƣ nằm
trên đƣờng này tùy thuộc vào mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tƣ đó.
1.1.1.4.

Mức độ chấp nhận rủi ro và lựa chọn danh mục của nhà đầu tƣ


không chấp nhận gánh chịu thêm rủi ro để gia tăng tỷ suất sinh lợi). Nhà đầu tƣ sẽ
kết hợp (E(R), σ) dọc theo tập hợp đƣờng hữu dụng (U1, U2, U3), mức hữu dụng cao
nhất của nhà đầu tƣ thận trọng này đạt đƣợc là tại danh mục X, tại đó đƣờng cong
U2 tiếp xúc với đƣờng biên hiệu quả.

Hình 1.2 Xác định danh mục đầu tƣ tối ƣu bằng cách phối hợp
hàm hữu dụng và đƣờng biên hiệu quả
Tƣơng tự với tập hợp đƣờng hữu dụng ((U1’, U2’, U3’) 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 U2’ 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

đầu tƣ sẽ chọn danh mục M nằm tại tiếp tuyến của đƣờng thẳng xuất phát từ Rf 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 Rp = Rf + (RM – Rf)

𝜎𝑝
𝜎𝑀

, đây là phƣơng

trình của đƣờng thị trƣờng vốn, là đƣờng thẳng có độ dốc (RM – Rf)/σM lớn nhất
trong các đƣờng thẳng xuất phát từ Rf đến đƣờng biên hiệu quả Markowitz. Danh
mục của một nhà đầu tƣ cụ thể nằm ở đâu trên đƣờng này tùy thuộc vào mức độ
chấp nhận rủi ro của nhà đầu tƣ. Một nhà đầu tƣ ngại rủi ro sẽ cho vay và đầu tƣ vào
Rf tạo thành danh mục D; nhà đầu tƣ ít ngại rủi ro hơn sẽ đi vay và đầu tƣ nhiều hơn
vào M tạo thành danh mục H. Danh mục M đƣợc gọi là danh mục thị trƣờng, là
danh mục bao gồm tất cả các tài sản rủi ro theo tỷ trọng giá trị thị trƣờng của chúng.

Hình 1.3 Đƣờng biên hiệu quả trƣờng hợp cho vay–đi vay
với lãi suất phi rủi ro


12

Một trong những mối quan tâm lớn nhất của nhiều nhà nghiên cứu là tìm ra mối liên
hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của từng tài sản trong danh mục. Vì rủi ro của một
tài sản riêng lẻ là hiệp phƣơng sai của nó với danh mục thị trƣờng (Covi,M); dựa vào
lý thuyết này, tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trƣờng RM sẽ tƣơng ứng với rủi ro
2

của nó, chính là hiệp phƣơng sai của thị trƣờng với chính nó CovM,M = σM .


Tỷ suất sinh lợi vƣợt trội bằng tỷ suất sinh lợi tổng thể trừ đi tỷ suất sinh lợi phi rủi
ro
 E(ri) = βiE(rM)

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 Rf.
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),
Lokonishok, Shleifer và Vishny (1994); Kothari, Shanken và Sloan (1995), họ đã
tìm thấy không có mối tƣơng quan đáng kể giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi
của chứng khoán.
Eugene Fama và Kenneth French (1992 – 1996) tiến hành nghiên cứu thực nghiệm

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.