WML: cách tính yếu tố WM L tương tự như cách tính HM L ta tính các giá trị thống kê cho WML rồi sắp xếp chúng thành 3 nhóm: nhóm W (winer) gồm 30% cổ phiếu có tỷ suất sinh lời cao nhất, 40% cổ phiếu có tỷ suất sinh lời nằm ở khoảng giữa là nhóm M (medium) và 30% còn lại các cổ phiếu có tỷ suất sinh lời thấp nhất là nhóm L (losers). Sau khi phân chia tỷ suất sinh lời như trên ta được 34 cổ phiếu thuộc nhóm W, 41 cổ phiếu thuộc nhóm M và 34 cổ phiếu thuộc nhóm L Phối hợp với nhóm ME ta được 6 danh mục SW, BW, M W, SL, M L, BL,
WML là chênh lệch TSSL của danh mục cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao (SW, BW) so với nhóm danh mục cổ phiếu có tỷ suất sinh lời thấp (SL, BL), ta tính được WML như sau:
WML= (SW + BW)/2 – (SL + BL)/2 (3.5)
RROE : yếu tố RRO E là chênh lệch TSSL của danh mục cổ phiếu có tỷ số ROE cao (SHROE, BH ROE) so với nhóm danh mục cổ phiếu có tỷ số ROE thấp (SLROE, BLRO E), cũng tương tự như cách tính của nhóm WML rồi sắp xếp chúng thành 3 nhóm: nhóm HROE (high ROE) gồm 30% cổ phiếu có tỷ số RO E cao nhất, 40% cổ phiếu có tỷ số RO E nằm ở khoảng giữa là nhóm M (Median) và 30% còn lại các cổ
phiếu có tỷ số RO E thấp nhất là nhóm L (low). Sau khi phân chia tỷ suất sinh lời như trên ta được 34 cổ phiếu thuộc nhóm HRO E, 41 cổ phiếu thuộc nhóm MROE và 34 cổ phiếu thuộc nhóm LROE và phối hợp với nhóm M E ta được tổ hợp sáu danh mục: (SH ROE, SMROE BH ROE, SLROE, BMROE, BLROE), ta tính được biến RRO E như sau:
RROE= (SHRO E+ BH ROE)/2 – (SLRO E + BLRO E)/2 (3.6)
EEPS/ P : tính tương tự như RR OE. Yếu tố EEP S/ P là chênh lệch TSSL của danh mục cổ phiếu có tỷ số EPS/P (BHE P S/P , SH EP S/ P) cao so với nhóm công ty có tỷ số EPS/P thấp (BLE PS/P , SLE P S/P), phối hợp với nhóm quy mô (ME) ta được tổ hợp sáu danh mục: (SHE P S/P,SM EP S/P , SLE PS/P BHEP S/P , BME P S/P , BLEP S/ P), ta tính được biến EE PS/P như sau:
EE PS/P =(BH E PS/P +SH E PS/P)/2-(BLE P S/P +SLEP S/ P)/2 (3.7)
D DT: tính tương tự như RROE. Yếu tố D DT là chênh lệch TSSL danh mục cổ phiếu có doanh thu cao so với danh mục cổ phiếu có doanh thu thấp, phối hợp với nhóm quy mô (ME) ta được tổ hợp sáu danh mục: (SH DT, SM DT, SLD T, BH DT, BM DT, BLDT), ta tính được biến D DT như sau:
DD T=(BH DT +SHDT)/2-(BLD T +SLDT)/2 (3.8)
3.1.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
3.1.3.1. Phân tích tương quan (Correlation Analysis)
Để xác định tầm quan trọng của mỗi yếu tố khi chúng được sử dụng đồng thời trong mô hình, chúng ta cần phải loại bỏ mối quan hệ giữa các yếu tố. Áp dụng phương pháp phân tích tương quan để xác định sự liên kết giữa các biến giải thích. Phân tích này dựa trên ma trận tương quan (correlation matrix).
3.1.3.2. Phân tích hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
Thực hiện hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương tối thiểu thông thường cho từng yếu tố. Tuy nhiên, việc đưa cùng một lúc bảy yếu tố vào mô hình rất khó đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố lên mô hình. Vì vậy, trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương thức chọn từng bước để lần lượt đưa các biến có ý nghĩa vào mô hình và loại bỏ đi các biến không có ý nghĩa.
3.2. Quy trình nghiên cứu
Vấn đề nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
M ô hình nghiên cứu/giả thiết
Kiểm định tính phù hợp của mô hình nghiên cứu
Kết quả kiểm định của mô hình nghiên cứu
Ứng dụng mô hình Nếu mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường
Hình 3.1 : Quy trình nghiên cứu của luận văn
N hư vậy, chương 3 đã trình bày một cách khá chi tiết về phương pháp luận trong nghiên cứu cũng như quy trình nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐỐI VỚI DỮ LIỆU TRÊN HOSE
Chương 3 đã giới thiệu các phương pháp nghiên cứu sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết cùng các giả thiết đề ra và quy trình nghiên cứu. Chương 4 này trình bày kết quả kiểm định tính phù hợp của mô hình và các giả thiết nghiên cứu đã được xây dựng trong chương 2 cũng như thảo luận kết quả kiểm định thống kê. Chương này phản ánh sự ảnh hưởng của các yếu tố thị trường, yếu tố quy mô công ty, yếu tố giá trị công ty, yếu tố xu hướng, yếu tố EPS/P, yếu tố RO E và yếu tố doanh thu lên tổng phần bù rủi ro hay suất sinh lợi của cổ phiếu và nó bao gồm bốn phần chính:
(1) mô tả thống kê và phân tích sự tương quan giữa yếu tố thị trường, yếu tố quy mô công ty, yếu tố giá trị công ty, yếu tố xu hướng, yếu tố chỉ số EPS/P, yếu tố chỉ số RO E, yếu tố doanh thu và tổng phần bù rủi ro của cổ phiếu của các công ty niêm yết trên H OSE trong mẫu nghiên cứu, (2) phân tích hồi quy tuyến tính, (3) kiểm định tính phù hợp của hàm hồi quy, và (4) kiểm định các giả thiết nghiên cứu.
4.1. Mô tả thống kê và phân tích sự tương quan
4.1.1. Mô tả thống kê
Bảng 4.1 Mô tả thống kê các biến nghiên cứu
Ri-Rf | Rm -Rf | SMB | HML | WML | EEP S/P RROE | DDT | ||
N | 748 | 748 | 748 | 748 | 748 | 748 748 | 748 | |
Mean | -0,518% | 0,0007% | 0,0091% | -0,0059% | 0,1752% | 0,0745% 0,0778% | 0,0372% | |
Median | -0,085% | -0,010% | -0,005% | -0,0100% | 0,1800% | 0,0800% 0,0800% | 0,0800% | |
Minim um | -3,46% | -4,57% | -2,80% | -6,03% | -2,21% | -4,02% -4,98% | -1,86% | |
Maximum | 3,75% | 4,74% | 3,62% | 3,29% | 3,34% | 2,44% 3,31% | 2,09% | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Định Giá Tài Sản Vốn C Apm (Capital Assetpricingmodel) -
Một Số Khái Niệm Và Cách Đo Lường Kết Quả Đầu Tư -
Cách Tính Các Biến (Smb, Hml,wml, R R Oe , D Dt Và E Eps/ P ) Phân Chia Danh Mục Đầu Tư -
Kiểm Định Giả Thiết Đối Với Các Hệ Số Hồi Quy Mô Hình Ba Yếu Tố Fama-French -
Ứng Dụng Mô Hình Mở Rộng Để Dự Báo Giá Cổ Phiếu Trên Hos E -
Ứng Dụng Mô Hình Dự Báo Giá Của Cổ Phiếu Mcp (Công Ty Cổ In Bao Bì Mỹ Châu)
Xem toàn bộ 107 trang tài liệu này.
Bảng 4.1 cho thấy tổng phần bù rủi ro (Ri-Rf) của cổ phiếu được quan sát nằm trong khoảng -3,46% đến 3,75% và (Ri-Rf) trung bình là -0,0518%. Phần bù của thị trường (Rm-Rf)) có giá trị trung bình cũng là 0,0007% nhưng phân tán nhiều hơn với
mức thấp nhất cũng là -4,57% nhưng mức cao nhất là 4,74%. Phần bù do tác động của quy mô công ty (SMB) biến động với mức thấp nhất là -2,8% và cao nhất là 3,62%, và trung bình là 0,0091%. Phần bù do tác động của giá trị công ty (HM L) biến động lớn nhất nằm trong khoảng -6,03% đến 3,29% và có giá trị trung bình là 0,0059%. Phần bù do tác động của xu hướng (WM L) biến động nằm trong khoảng
-2,21% đến 3,34% và có giá trị trung bình là 0,1752%. Phần bù do tác động của tỷ số EPS/P biến động ở mức độ trung bình nằm trong khoảng -4,02% đến 2,44% và có giá trị trung bình là 0,0745%. Phần bù do tác động của tỷ số RO E biến động nằm trong khoảng -4,98% đến 3,31% và có giá trị trung bình là 0,0778%. Và cuối cùng là phần bù do tác động của doanh thu có mức biến động thấp nhất nằm trong khoảng
-1,86% đến 2,09% và có giá trị trung bình là 0,0372%.
4.1.2. Phân tích tương quan (C orrelation Analysis)
Để xác định tầm quan trọng của mỗi yếu tố khi chúng được sử dụng đồng thời trong mô hình. Áp dụng phương pháp phân tích tương quan để xác định sự liên kết giữa các yếu tố giải thích với yếu tố phụ thuộc, cũng như tương quan giữa các yếu tố giải thích với nhau. Từ đó ta có thể đánh giá tầm quan trọng tương đối của từng yếu tố giải thích đối với TSSL.
Phân tích sự tương quan giữa yếu tố thị trường, yếu tố quy mô công ty, yếu tố giá trị công ty Yếu tố xu hướng, yếu tố EPS/P, yếu tố RO E, yếu tố doanh thu và tổng phần bù rủi ro của cổ phiếu của các công ty niêm yết trên H OSE trong mẫu nghiên cứu.
Bảng 4.2 dưới đây cho thấy yếu tố thị trường (BETA) và tổng phần bù rủi ro (RISK PREMIUM) tương quan có ý nghĩa với hệ số tương quan r = 0,861. Hệ số tương quan r khá lớn cho thấy BETA và RISK PREMIUM tương quan rất chặt chẽ. Bảng 4.1 cũng chỉ ra rằng có sự tương quan có ý nghĩa giữa yếu tố quy mô công ty (SMB) và tổng phần bù rủi ro (RISK PREM IUM ) với r = -0,248.
Tương tự, bảng 4.2 cũng cho thấy yếu tố giá trị công ty (H ML), yếu tố xu
hướng (WM L), yếu tố chỉ số EPS/P, yếu tố chỉ số ROE, yếu tố doanh thu lần lược
có sự tương quan với tổng phần bù rủi ro (RISK PREM IU M) có ý nghĩa với r = 0,126; -0,511; -0,343; -0,268; 0,1.
Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến
Ri-Rf | Rm-Rf | SMB | HML | WML | EE PS/P | RRO E | DDT | |
Ri-Rf | 1 | .861** | -.248** | .126** | -.511** | -.343** | -.268** | .100** |
Rm-Rf SMB | .861** -.248** | 1 -.352** | -.352** 1 | .040 -.499** | -.491** .169** | -.383** .077* | -.183** .220** | .067 -.096** |
HM L | .126** | .040 | -.499** | 1 | -.064 | -.090* | -.533** | .118** |
WML | -.511** | -.491** | .169** | -.064 | 1 | .393** | .417** | -.013 |
EE PS/P | -.343** | -.383** | .077* | -.090* | .393** | 1 | .540** | -.050 |
RROE | -.268** | -.183** | .220** | -.533** | .417** | .540** | 1 | .045 |
DDT | .100** | .067 | -.096** | .118** | -.013 | -.050 | .045 | 1 |
**. Tương quan ở mức ý nghĩa 0,01.
*. Tương quan ở mức ý nghĩa 0,05.
N hìn vào ma trận hệ số tương quan giữa các yếu tố trong mô hình, tại bảng 4.2 ta thấy giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các yếu tố giải thích chỉ vào khoảng [0.013, 0.54] là khá thấp. Điều này cho thấy rằng mối tương quan tuyến tính giữa các yếu tố giải thích là không lớn, do đó các biến độc lập có thể cùng một lúc giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc (tỷ suất sinh lợi cổ phiếu).
4.2. Kiểm định tính phù hợp của các mô hình hồi quy
R2 hiệu chỉnh được sử dụng làm thông số đo lường mức độ thích hợp của mô hình theo quy tắc R2 hiệu chỉnh tiến đến 1 thì mô hình càng thích hợp, R2 càng gần 0 thì mô hình càng kém phù hợp.
Thực hiện hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương tối thiểu thông thường cho từng mô hình. (Ordinary Least Square – O LS). Tuy nhiên, việc đưa cùng một lúc các yếu tố vào mô hình rất khó đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố lên mô hình. Vì vậy, chúng ta cần sử dụng phương thức chọn từng bước (stepw ise) để lần lượt đưa các biến có ý nghĩa vào mô hình và loại bỏ các biến
không có ý nghĩa. K iểm tra lại giá trị cho các trường hợp thêm các biến mới vào mô hình.
4.2.1. Kiểm định tính phù hợp mô hình C APM
4.2.1.1. Kết quả hồi quy tuyến tính mô hình CAPM
Bảng 4.3: Mô tả kết quả hồi quy mô hình CA PM Model Summary
Model | R | R Square | A djusted R Square | Std. Error of the Estimate |
1 | .861a | .742 | .741 | .0063938 |
a. Predictors: (Constant ), RmRf
AN OVAb
Model | Sum of Squares | Df | Mean Square | F | Sig. |
Regression Residual | .088 .030 | 1 746 | .088 .000 | 2.142E3 | .000a |
Total | .118 | 747 |
a. Predictors: (Constant ), Rm-Rf
b. Dependent Variable: Ri-Rf
Coefficientsa
Model | Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | Collinearity Statistics | ||
B | Std. Error | Beta | Tolerance | VIF | |||
(Constant) | -.00052 | .000 | -2.238 | .025 | |||
Rm-Rf | .650 | .014 | .861 | 46.284 | .000 | 1.000 | 1.000 |
a. Dependent Variable: Ri-Rf
4.2.1.2. Kiểm định giả thiết đối với các hệ số hồi quy mô hình CAPM
D ùng phân phối Student để kiểm định các hệ số hồi quy với các giả thiết:
H 0: hệ số hồi quy riêng phần
i 0 và H 1: i 0
(phép kiểm định t)
Bảng Coefficients cho thấy giá trị t Stat của các biến BETA bằng 46,284 đều lớn hơn giá trị của t* = 1,96 và giá trị Sig của biến BETA, đều nhỏ hơn 0,05. Điều
này chứng tỏ các hệ số hồi quy riêng phần
i 0 . Nói cách khác, các hệ số hồi quy
riêng phần đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (hay với mức ý nghĩa 5%).
4.2.1.3. Kiểm định tính phù hợp của hàm hồi quy mô hình CAPM
D ùng phân phối Fisher-Snedecor để kiểm định tính phù hợp của hàm hồi quy với các giả thiết:
H 0: R2 = 0 và H 1: R2 ≠ 0 (phép kiểm định F)
Bảng Model Summary cho thấy giá trị của hệ số xác định R2 hiệu chỉnh là 0,741 nghĩa là 74,1% biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập BETA hay 74,1% tổng phần bù rủi ro (RISK PREMIUM ) được giải thích bởi biến giải thích là yếu tố thị trường (BETA ),
Bảng AN OVA chỉ ra rằng giá trị Sig của hàm hồi quy nhỏ hơn 0,05. Điều này chứng tỏ mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% và hàm hồi quy là phù hợp.
Tóm lại, qua bảng Coefficients của mô hình CAPM ta viết được phương trình
hồi quy như sau:
Ri-Rf = -0.00052 + 0.650 x (Rm-Rf)
4.2.2. Kiểm định tính phù hợp mô hình Fama-French
4.2.2.1. Kết quả hồi quy tuyến mô hình ba yếu tố Fama-French
Bảng 4.4: Mô tả kết quả hồi quy mô hình Fama-French Model Summary
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | |
1 | .875a | .766 | .765 | .0061003 |
a. Predictors: (Constant ), HML, Rm -Rf, SMB
AN OVAb
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | |
Regression | .090 | 3 | .030 | 809.617 | .000a |
Residual | .028 | 744 | .000 | ||
Total | .118 | 747 |
a. Predictors: (Constant ), HML, Rm -Rf, SMB
b. Dependent Variable: Ri-Rf