Những nghiên cứu liên quan

Hai nhà nghiên cứu Fama và French (1993) tiến hành nghiên cứu dựa trên hai loại cổ phiếu có đặc tính như sau: Cổ phiếu của công ty có quy mô nhỏ và Cổ phiếu có hệ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cao (còn gọi là những cố phiếu “giá trị”). Kết quả kiểm định dựa vào số liệu thời kỳ 1963-1990 cho thấy, các biến quy mô và giá trị là những biến ảnh hưởng mạnh đến lợi nhuận cổ phiếu. Từ khi mô hình Fama French xuất hiện, đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm và tranh cãi cho tính áp dụng thực tiễn của nó.

Dù vậy, đến nay, việc ứng dụng từ mô hình 5 nhân tố Fama French đã được áp dụng tại nhiều quốc gia. Trong bài nghiên cứu “Những bằng chứng về khả năng áp dụng mô hình Fama French lên thị trường chứng khoán (TTCK) Nhật Bản” (2007), 2 tác giả Elhaj Walid và Elhaj Ahlem đã sử dụng chuỗi lợi suất hàng tháng của tất cả chứng khoán trên Sở Giao dịch Chứng khoán Tokyo trong khoảng thời gian từ tháng 1/2002 – tháng 9/2007. Kết quả cho thấy, nhân tố quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi có quan hệ nghịch biến còn nhân tố giá trị và tỷ suất sinh lợi thì đồng biến.

Brailsford và cộng sự (2012) nghiên cứu mô hình Fama French 3 nhân tố với 98% các công ty niêm yết tại Australia qua 25 năm từ 1982 đến năm 2006, dùng cách phân loại danh mục đầu tư tương tự như các nghiên cứu ở thị trường Mỹ. Kết quả cho thấy, không có sự khác nhau về tỷ suất sinh lời giữa các danh mục đầu tư có vốn hóa lớn và vốn hóa nhỏ, nhưng lại có sự khác biệt đáng kể về tỷ suất sinh lời giữa các danh mục có tỷ lệ BE/ME cao và BE/ME thấp.

Tại Mỹ, trong bài nghiên cứu “Kiểm định mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố Fama French” tác giả Nima Billou (2004) đã so sánh và kiểm tra tính hiệu quả của hai mô hình CAPM và Fama-French. Kết quả cho thấy, trong khoảng thời gian tháng 7/1963 đến 12/2003, 2 nhân tố quy mô và giá trị rất có ảnh hưởng trên TTCK Mỹ.

Tại các nước đang phát triển, trong bài nghiên cứu “Kiểm định mô hình Fama và French ở Ấn Độ” 2 tác giả Gregory Connor và Sanjay Sehgal (2001) lấy dữ liệu từ tỷ suất sinh lợi cuối tháng của 364 cổ phiếu từ tháng 6/1989 đến tháng 3/1999 trên TTCK Ấn Độ. R2 trung bình trong mô hình Fama French là 84.22% còn trong mô hình CAPM là 75%. Nghiên cứu này cho thấy, việc chạy mô hình hồi quy tuyến tính của 2 mô hình này có thể giải thích và dự đoán được tỷ suất sinh lợi và danh mục của chứng khoán tại TTCK Ấn Độ.

Ở Thái Lan, nghiên cứu “Một nghiên cứu về mô hình ba nhân tố Fama và French” của Nopbhannon Homsud (2009) sử dụng số liệu trên TTCK Thái Lan từ tháng 7/2002 đến tháng 5/2007, bao gồm 421 cổ phiếu. Kết quả nghiên cứu cho thấy, việc thêm các biến quy mô công ty và biến giá trị vào mô hình CAPM để trở thành mô hình Fama French 3 nhân tố cho thấy khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng tháng của các danh mục tốt hơn mô hình CAPM với R2 lần lượt là 62.42% và 29.47%...

Tại Việt Nam cũng đã có 2 nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014) và Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016) sử dụng mô hình Fama French 5 nhân tố. Tuy nhiên, cả 2 nghiên cứu này đều dựa trên nghiên cứu của Fama French (2013) khi mà nghiên cứu về mô hình 5 nhân tố của Fama French vẫn chưa được đăng và phản biện trên các tạp chí uy tín. 

Nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014) đã áp dụng cách phân chia danh mục khi tính các nhân tố trong mô hình hồi quy để làm cách phân chia danh mục khi chạy mô hình hồi quy với 14 danh mục đầu tư. Việc áp dụng chung một cách phân chia danh mục cho hai việc như vậy có thể dẫn đến những rủi ro khó lường trước được, ví dụ như tập các nhân tố và tập các danh mục có thể có sự ràng buộc và tương quan lẫn nhau, hơn nữa việc nghiên cứu các danh mục đầu tư mà chỉ dựa trên 14 danh mục thì quá ít để đạt độ tin cậy cho một nghiên cứu.

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016) có tổng cộng 46 danh mục đầu tư. Nghiên cứu này tuy số lượng danh mục có nhiều hơn nhưng vẫn rất thấp và cũng sử dụng cách phân chia danh mục khi tính các nhân tố trong mô hình hồi quy để làm cách phân chia danh mục khi chạy hồi quy. Do đó, kết quả từ 2 nghiên cứu này rất khó thuyết phục. Hai nghiên cứu này cũng cho những kết quả trái ngược nhau. Hơn nữa, trong các nghiên cứu trước tại Việt Nam, chưa có nghiên cứu nào giải quyết vấn đề mô hình định giá nào phù hợp nhất để giải thích cho tỷ suất sinh lợi hay mô hình nào được sử dụng tốt cho trường hợp nào. Cũng có những nghiên cứu so sánh hai mô hình và đưa ra lời khuyên về việc sử dụng các mô hình đó nhưng các nghiên cứu này không dùng bất cứ phương pháp kiểm định nào khi so sánh.

Kết quả nghiên cứu và một số khuyến nghị

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu cung cấp bởi Thomson Reuters gồm 691 công ty niêm yết trên sàn HNX và HOSE giai đoạn từ ngày 01/01/2009 đến ngày 31/12/2016. Thông qua việc sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với hồi quy bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Square – OLS) như trong nghiên cứu của Fama French (2015), tập trung vào mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình Fama French 5 nhân tố với tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE. Nghiên cứu sử dụng chương trình Excel để tổng hợp số liệu và tính toán và phần mềm Stata để chạy các mô hình hồi quy. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu đạt được, nhóm tác giả đề xuất một số vấn đề sau:

Đối với người sử dụng mô hình Fama French 5 nhân tố

Mô hình Fama French không phù hợp để giải thích biến động của giá chứng khoán trong các giai đoạn thị trường quá nóng hoặc quá lạnh, ví dụ như giai đoạn năm 2007 ở Việt Nam thị trường có dấu hiệu bong bóng, giá cổ phiếu bị tác động bởi tâm lý nhà đầu tư (NĐT), hoặc giai đoạn năm 2008 giá cổ phiếu giảm mạnh ở Việt Nam bởi tác động của suy thoái kinh tế toàn cầu. Do đó, cần loại bỏ các giai đoạn như vậy khi sử dụng mô hình Fama French hay các mô hình đa nhân tố khác (mô hình chỉ gồm các nhân tố vi mô) để xem xét biến động của giá chứng khoán.

Đối với mô hình đa nhân tố, không tồn tại một lý thuyết nền tảng nào hướng dẫn cách phân chia danh mục đầu tư khi áp dụng. Ở đây, nhóm tác giả đề nghị lựa chọn theo nguyên tắc: Phân chia danh mục theo ít tiêu chí nhất và tiêu chí đó ảnh hưởng ít nhất đến kết quả hồi quy. Theo đó, trong 6 phương pháp tạo danh mục, chọn phương pháp 25 danh mục Size-Inv và 32 danh mục Size-OP-Inv. Sinh viên và những nhà nghiên cứu quan tâm đến mô hình định giá có thể sử dụng kết quả trong nghiên cứu này để làm cơ sở đối chiếu, so sánh phù hợp với mục đích của mình.

Với bất cứ mô hình nào, có thể nhận thấy yếu tố thị trường luôn đóng vai trò quan trọng. Mặt khác, những tác động của nhân tố thị trường là rất ý nghĩa. Do đó, nhân tố thị trường nên là yếu tố ưu tiên được xem xét trong việc lựa chọn các nhân tố cho mô hình đa nhân tố. Khi hồi quy mô hình đa nhân tố, thường gặp một số ít các hệ số hồi quy bị âm, các hệ số này thường rơi vào các danh mục có quy mô nhỏ, hoặc B/M thấp, hoặc lợi nhuận cao, hoặc đầu tư cao. Fama French giải thích rằng, mô hình thất bại trong việc giải thích giá cổ phiếu trong các trường hợp như vậy. Cách giải thích này không rõ ràng. Hệ số hồi quy của các nhân tố đối với một số ít danh mục không đúng như kỳ vọng là hết sức thông thường, bởi vì các quy luật kinh tế không bao giờ xảy ra với xác suất 100%, ở đây, cụ thể là hiệu ứng quy mô, hiệu ứng giá trị, hiệu ứng lợi nhuận và hiệu ứng đầu tư. Khi một trong các hiệu ứng này không xảy ra hoàn toàn, tức là sẽ có những cổ phiếu không tuân theo các hiệu ứng này, các cổ phiếu này sẽ làm hệ số hồi quy âm, khi chúng ta gom các cổ phiếu này vào chung một danh mục thì tức khắc hệ số hồi quy của danh mục đó sẽ bị âm đối với nhân tố đang xét. Do đó, hiện tượng hệ số hồi quy của một nhân tố nào đó bị âm ở một số ít các danh mục sẽ không chỉ xảy ra trong nghiên cứu của Fama French hay nghiên cứu này, mà sẽ có thể xảy ra tại bất kỳ TTCK nào trong bất kỳ khoảng thời gian nghiên cứu nào.

Đối với nhà đầu tư chứng khoán

Khi lựa chọn cổ phiếu, NĐT nên xem xét đến bốn yếu tố: thị trường, quy mô, giá trị và lợi nhuận. Yếu tố thị trường luôn luôn quan trọng bởi vì giá cổ phiếu phần lớn thường dao động theo giá thị trường. Ngoài ra, NĐT cần lưu ý thêm về tác dụng phụ của yếu tố này. Đó là, yếu tố thị trường khi thay đổi luôn tác động mạnh đến cổ phiếu có quy mô lớn, B/M cao và một số cổ phiếu lợi nhuận thấp. Khi thị trường thay đổi các cổ phiếu này nếu được sẽ rất nhiều nhưng nếu mất cũng rất nhiều. Do đó, nếu nắm giữ các cổ phiếu phải đặc biệt lưu ý đến thay đổi của yếu tố thị trường. Ngược lại, nếu lo ngại sự biến động của thị trường, NĐT nên chọn những cổ phiếu có quy mô nhỏ, B/M thấp sẽ an toàn hơn.

Với 3 yếu tố quy mô, giá trị và lợi nhuận, NĐT nên lưu ý một số vấn đề. Ví dụ: Khi chênh lệch giữa suất sinh lợi cổ phiếu quy mô nhỏ và lớn cao hoặc sẽ tăng cao, NĐT nên bán cổ phiếu có quy mô lớn và mua cổ phiếu quy mô nhỏ. Hoặc khi chênh lệch giữa suất sinh lợi cổ phiếu có B/M cao và thấp cao hoặc sẽ cao, NĐT nên bán cổ phiếu B/M thấp và mua cổ phiếu B/M cao.

Quy mô cũng là yếu tố quan trọng cần xem xét sau yếu tố thị trường. NĐT cần theo dõi khoảng cách trung bình giữa suất sinh lợi cổ phiếu nhỏ và lớn. Nếu thấy khoảng cách này tăng, hiển nhiên NĐT sẽ biết mua cổ phiếu nhỏ và bán cổ phiếu lớn. Ngoài ra, NĐT cũng cần biết là lúc này, nên mua cổ phiếu có lợi nhuận thấp và bán cao.

Về yếu tố giá trị, NĐT cần theo dõi khoảng cách trung bình giữa suất sinh lợi cổ phiếu B/M cao và thấp. Nếu nhận thấy khoảng cách này sắp tới sẽ tăng, tất nhiên NĐT sẽ biết mua cổ phiếu có B/M cao và bán thấp. Ngoài ra, NĐT cũng cần biết là lúc này nên mua cổ phiếu lợi nhuận thấp và bán cổ phần lợi nhuận cao.

Về yếu tố lợi nhuận, NĐT cũng cần theo dõi khoảng cách trung bình giữa suất sinh lợi cổ phiếu dựa theo lợi nhuận hoạt động (OP) cao và thấp. Nếu nhận thấy khoảng cách này sắp tới sẽ tăng, NĐT nên bán cổ phiếu OP thấp và nếu phải mua cổ phiếu có OP cực cao. Tuy nhiên, NĐT nên thận trọng với dữ liệu về lợi nhuận được công bố bởi các công ty trên TTCK Việt Nam, bởi có các công ty khai báo một cách không chính xác về lợi nhuận hoạt động để tạo lợi thế cạnh tranh cho công ty của mình trên thị trường.

Đúng như lý luận của Fama French, OP cao mang lại tỷ suất sinh lợi tức thời cổ phiếu cao, nhưng Fama French chưa tính đến tác động của thông tin này lên giá cổ phiếu. Đặc biệt, tại thị trường Việt Nam NĐT không nhất thiết phải cố mua cổ phiếu của các công ty có lợi nhuận hoạt động cao để được hưởng tỷ suất sinh lợi cao, các cổ phiếu của các công ty có lợi nhuận hoạt động thấp và giá trị thị trường thấp vẫn mang lại tỷ suất sinh lợi cao vì được kỳ vọng tăng trở lại giá trị thực trong tương lai...

Đối với những công ty đang niêm yết  tại HNX và HOSE

Yếu tố thị trường khi thay đổi sẽ tác động mạnh lên giá cổ phiếu của các công ty có quy mô lớn, B/M cao và lợi nhuận thấp. Do đó, nếu không muốn lệ thuộc quá nhiều vào thị trường, các công ty nên duy trì quy mô và B/M ở mức vừa phải và cố gắng làm gia tăng lợi nhuận hoạt động, không nên để lợi nhuận hoạt động của công ty ở mức quá thấp. Tuy nhiên, nếu những công ty nào dự đoán thị trường kinh tế sẽ tăng trưởng trong thời gian tới và tin vào nhận định đó của mình, công ty nên làm điều ngược lại, tức là tăng quy mô công ty và tìm cách tăng tỷ số B/M. Tuy nhiên, đối với những công ty có lợi nhuận hoạt động thấp, các công ty này sẽ gặp bất lợi trong nhiều tình huống. Bởi vì, các công ty có lợi nhuận hoạt động tốt sẽ làm hạn chế tác động của các loại rủi ro khác, đặc biệt là rủi ro thị trường và rủi ro giá trị, các công ty này sẽ không phải lo sợ nhiều như các công ty có lợi nhuận hoạt động thấp khi thị trường kinh tế suy thoái hay khi tỷ số B/M của công ty đang ở mức cao.

Tài liệu tham khảo:
1. Nguyễn Anh Phong (2012), Tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Trường Đại học Kinh tế Luật;
2. Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016), Kiểm định mô hình Fama-French 5 nhân tố và mô hình Q bốn nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Trường Đại học Mở TP.Hồ Chí Minh;
3. Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014), Sự phù hợp của mô hình Fama-French 5 nhân tố cho thị trường chứng khoán Việt Nam, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 101,2-20;
4. Ajili, Souad (2005), The Capital Asset Pricing Model and the Three Factor Model of Fama and French Revisited in the Case of France. Working Paper;
5. Brailsford, T., Gaunt, C., O'brien, M.A., 2012. Size and book-to-market factors in Australia. Australian Journal of Management, 37, 261–281.