Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Vai trò của moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:72

Thêm vào BST

Báo xấu

19
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài nghiên cứu này kiểm tra vai trò của nhân tố Moment bậc cao trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam bên cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh (nhân tố rủi ro thị trường (Rmf), rủi ro liên quan đến quy mô (SMB) và rủi ro liên quan đến tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần (HML)).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Vai trò của moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH VÕ HOÀNG OANH VAI TRÒ CỦA MOMENT BẬC CAO ĐỐI VỚI TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG CỦA CỔ PHIẾU TẠI THỊ TRƢỜNG VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. Hồ Chí Minh-2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH VÕ HOÀNG OANH VAI TRÒ CỦA MOMENT BẬC CAO ĐỐI VỚI TỶ SUẤT SINH LỢI KỲ VỌNG CỦA CỔ PHIẾU TẠI THỊ TRƢỜNG VIỆT NAM -Ngân hàng : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ C: PGS. TP. Hồ Chí Minh-2015
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong Luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung và tính trung thực của Luận văn này. TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm Võ Hoàng Oanh
này để tặng cho Ba Má. Ba Má đã sinh con ra, nuôi nấng, dạy dỗ con nên người để con có được ngày hôm nay. Con biết ơn Ba Má thật nhiều vì những gì Ba Má dành cho con. Mọi thứ con có được ngày hôm nay đều bắt nguồn từ công ơn to lớn của Ba Má, những khó khăn nhọc nhằn để con luôn được sống hạnh phúc như mọi người khác. Công ơn trời biển của Ba Má con nguyện ghi khắc trong lòng. Em chân thành cả , người đã tận tình hướng dẫn để . Em xin cảm ơn những công sức, những thời gian Cô bỏ ra cho em để em có được những lời khuyên ý nghĩa nhằm đạt được bài làm tốt nhất. Chúc cô luôn mạnh khoẻ ều niềm vui trong cuộc sống để dạy dỗ những thế hệ sinh viên như chúng em, tiếp tục chắp cánh cho những ước mơ bay vào đời. Em cũng xin cám ơn những Thầy Cô trong trường Đại Học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh. Những người hằng ngày đứng trên bục giảng truyền dạy cho chúng em những kiến thức hữu ích và cả những bài học làm người để chúng em làm hành trang vững bước vào đời. Không có các Thầy Cô chúng em khó mà có được những gì hôm nay. Những lời lạy của Thầy Cô em xin ghi nhớ mãi.
TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TÓM TẮT ..................................................................................................................1 GIỚI THIỆU ..............................................................................................................2 CHƢƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM ....................................................................................................................8 1.1. Độ bất đối xứng và độ nhọn ..............................................................................8 1.2. Nguyên nhân tạo ra độ bất đối xứng và độ nhọn trong phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi tài sản ...............................................................................................9 1.3. Thước đo độ bất đối xứng và độ nhọn ............................................................ 11 1.4. Các nghiên cứu có liên quan ...........................................................................13 CHƢƠNG 2 - MÔ HÌNH VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .......................25 2.1. Mô hình nghiên cứu ........................................................................................25 2.2. Phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth ......................................28 CHƢƠNG 3 - DỮ LIỆU VÀ HÌNH THÀNH DANH MỤC ................................31 3.1. Dữ liệu.............................................................................................................31 3.2. Hình thành danh mục ......................................................................................32 3.2.1. Nhóm 25 danh mục từ độ bất đối xứng và độ nhọn hệ thống ..................32 3.2.2. Nhóm 25 danh mục theo quy mô và tỷ lệ B/M ........................................33 CHƢƠNG 4 - KẾT QUẢ ........................................................................................35 4.1. Thống kê mô tả và mối tương quan giữa các biế ..........................35 4.2. -MacBeth .............................................................54 KẾT LUẬN ..............................................................................................................60
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT B/M: Tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần HML: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố tỷ lệ B/M HNX: Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội HOSE: Sở Giao dịch Chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh Ki: Độ nhọn hệ thống của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i KP: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố độ nhọn MV: Giá trị vốn hóa thị trường của doanh nghiệp Rmf: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố thị trường SMB: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố quy mô Si: Độ bất đối xứng hệ thống của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i SP: Phần bù tỷ suất sinh lợi nhân tố độ bất đối xứng VNindex: Chỉ số Chứng khoán Việt Nam
Hình 1.1. So sánh phân phối chuẩn và phân phối bất đối xứng ................................. 8 Hình 1.2. So sánh phân phối chuẩn với phân phối có độ nhọn cao và phân phối có độ nhọn thấp ............................................................................................................... 9 Hình 4.1. Phân phối tỷ suất sinh lợi của thị trường ................................................. 36 Hình 4.2a. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2008 ................ 36 Hình 4.2b. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2009 ............... 37 Hình 4.2c. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2010 ................ 37 Hình 4.2d. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2011................ 38 Hình 4.2e. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2012 ................ 38 Hình 4.2f. Phân phối độ bất đối xứng của các cổ phiếu trong mẫu 2013 ................ 39 Hình 4.3a. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2008 ............................ 39 Hình 4.3b. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2009............................ 40 Hình 4.3c. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2010 ............................ 40 Hình 4.3d. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2011 ............................ 41 Hình 4.3e. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2012 ............................ 41 Hình 4.3f. Phân phối độ nhọn của các cổ phiếu trong mẫu 2013 ............................ 42
Bảng 4.1A: Thống kê mô tả các danh mục phân chia theo Si và Ki ........................ 44 Bảng 4.1B: Thống kê mô tả các danh mục phân chia theo quy mô và tỷ lệ B/M.....46 Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến giải thích .......................................................... 48 Bảng 4.3A: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống, độ nhọn hệ thống, quy mô và tỷ lệ B/M đối với các danh mục hình thành theo Si .................... 50 Bảng 4.3B: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống, quy mô và tỷ lệ B/M của các danh mục hình thành theo Ki ......................... 51 Bảng 4.3C: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống, quy mô và tỷ lệ B/M của các danh mục hình thành theo quy mô ................. 52 Bảng 4.3D: Ma trận tương quan giữa beta, độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống, quy mô và tỷ lệ B/M của các danh mục hình thành theo tỷ lệ B/M ............. 53 Bảng 4.4: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với các biến giải thích................. 55 Bảng 4.5A: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với 25 danh mục hình thành theo độ bất đối xứng hệ thống Si và độ nhọn hệ thống Ki............................................... 55 Bảng 4.5B: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với 25 danh mục hình thành theo quy mô và tỷ lệ B/M ............................................................................................... 55 Bảng 4.6A: Kết quả hồi quy chéo Fama-MacBeth đối với nhóm danh mục hình thành theo Si và Ki ................................................................................................... 58 Bảng 4.6B: Kết quả hồi quy chéo Fama-MacBeth đối với nhóm danh mục hình thành theo quy mô và tỷ lệ B/M ................................................................................ 59
1 TÓM TẮT Nghiên cứu này kiểm tra vai trò của hai nhân tố độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam bên cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh. Sử dụng thước đo độ bất đối xứng hệ thống được đưa ra bởi Kraus và Litzenberger (1976) và thước đo độ nhọn hệ thống trong Doan và Lin (2012), bài nghiên cứu kiểm tra mức ý nghĩa của phần bù rủi ro liên quan đến hai nhân tố này trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của các danh mục bằng phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth (1973). Với dữ liệu của 202 công ty phi tài chính nêm yết liên tục trên hai sàn HOSE và HNX giai đoạn 12/2007 đến 12/2014, kết quả của bài nghiên cứu cho thấy phần bù rủi ro của độ bất đối xứng hệ thống có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục cổ phiếu. Bên cạnh đó, phần bù rủi ro của nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần có ý nghĩa thống kê cao, ở mức 1%. Cuối cùng, tồn tại giá trị hệ số chặn khác 0 có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy thể hiện rằng ngoài những nhân tố rủi ro đã được kiểm định vẫn còn những nhân tố khác có tác động đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị trường Việt Nam.
2 GIỚI THIỆU 1. Đặt vấn đề Mô hình định giá tài sản vốn CAPM cho rằng nhà đầu tư chỉ cần quan tâm đến hai Moment đầu tiên trong phân phối tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu là trung bình và phương sai, với giả định tỷ suất sinh lợi có phân phối chuẩn. Giả định này hàm ý rằng rủi ro hay sự phân tán của tỷ suất sinh lợi xung quanh giá trị kỳ vọng được thể hiện đầy đủ thông qua phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu; rủi ro giảm giá và rủi ro tăng giá là như nhau thể hiện qua hình dạng quả chuông đối xứng trong phân phối chuẩn. Nhiều bằng chứng cho thấy tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu không tuân theo phân phối chuẩn và chỉ hai Moment đầu tiên thôi chưa đủ để giải thích cho nó (Fama 1965, Jean 1971, Arditti 1967, Samuelson 1970, Badrinath và Chatterjee 1988, Chung và cộng sự 2006). Cụ thể, nghiên cứu của Chung và cộng sự (2006) đã tiến hành kiểm định giả thiết phân phối chuẩn của tỷ suất sinh lợi theo ngày, theo tuần, theo tháng, quý và nữa năm. Kết quả bài nghiên cứu của họ cho thấy giả thiết phân phối chuẩn bị bác bỏ trong cả năm trường hợp nêu trên. Thay vào đó, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chệch trái hoặc chệch phải; hoặc có độ nhọn hoặc độ bẹt. Điều này mang ý nghĩa rằng khả năng giá cổ phiếu tăng hay giảm là không giống nhau, và khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cũng khác với những gì độ lệch chuẩn thể hiện, phụ thuộc vào hình dạng phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi. Do vậy, các tài liệu nghiên cứu đã chuyển sang hướng tập trung vào ý nghĩa của việc bổ sung các nhân tố rủi ro liên quan đến Moment bậc cao hơn trong phân phối tỷ suất sinh lợi vào trong mô hình định giá tài sản. Một trường phái tuân thủ chặt chẽ theo tinh thần của mô hình một nhân tố CAPM là mô hình nhân tố Moment bậc cao. Vượt ra khỏi khuôn khổ trung bình-phương sai, độ bất đối xứng-skewness (Moment thứ ba) và độ nhọn-kurtosis (Moment thứ tư) được cho là có thể quan trọng như độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Tương tự như vậy, hàm mục tiêu của nhà đầu tư khó có thể được mô tả
3 bởi một hàm hữu dụng bậc hai mà có nhiều khả năng có tính ưa thích độ bất đối xứng dương và không thích độ nhọn cao. Có nhiều nghiên cứu trên thế giới chứng minh tầm quan trọng của nhân tố Moment bậc cao trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của tài sản như: Harvey và Siddque (2000) và Smith (2007) chứng minh rằng các cổ phiếu có độ bất đối xứng âm lớn có xu hướng đạt được phần bù rủi ro cao hơn. Dittmar (2002) và Potì và Wang (2010) tìm ra rằng độ bất đối xứng và độ nhọn đều được định giá trong hồi quy chéo của các danh mục cổ phiếu phân loại theo ngành. You và Daigler (2010) đề xuất rằng độ bất đối xứng được định giá đối với các danh mục cổ phiếu quốc tế. Nghiên cứu của Doan và Lin (2012) trên thị trường chứng khoán Úc đưa ra bằng chứng cho thấy hai nhân tố Moment bậc cao bao gồm độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống đều có ý nghĩa quan trọng trong hồi quy chéo tỷ suất sinh lợi danh mục cổ phiếu. Nhân tố độ nhọn hệ thống thể hiện vai trò thay thế đối với beta thị trường trong việc định giá cổ phiếu khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối đuôi lớn. Đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, chưa có nhiều nghiên cứu kiểm định vai trò của Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu. Nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Nguyễn Quốc Chí (2014) thể hiện rằng phần bù rủi ro yếu tố hiệp độ nhọn có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và tác động cùng chiều đến lợi nhuận kỳ vọng danh mục cổ phiếu. Qua những phân tích trên có thể thấy quá trình tìm hiểu và đánh giá vai trò của nhân tố Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu được các nhà nghiên cứu trên thế giới rất quan tâm lưu ý từ lâu nay. Tuy nhiên, những nghiên cứu này đa phần thực hiện trên dữ liệu của các thị trường phát triển, ít nghiên cứu đi vào phân tích trên những thị trường các nước mới nổi. Tại Việt Nam, một thị trường mới nổi với hai sàn giao dịch chứng khoán được thành lập trong khoảng thời gian chưa
4 lâu với nhiều biến động trong thời gian gần đây, việc tìm hiểu vai trò của nhân tố Moment bậc cao đối với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu sẽ giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn và đánh giá đúng mức nhân tố rủi ro này trong khi ra quyết định đầu tư. 2. Mục tiêu nghiên cứu Bài nghiên cứu này kiểm tra vai trò của nhân tố Moment bậc cao trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam bên cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh (nhân tố rủi ro thị trường (Rmf), rủi ro liên quan đến quy mô (SMB) và rủi ro liên quan đến tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần (HML)). Cụ thể nghiên cứu trả lời cho hai câu hỏi: - Nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn có tác động như thế nào đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường Việt Nam? - Hai nhân tố độ bất đối xứng và độ nhọn có bổ sung cho khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu mà các nhân tố khác như quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần chưa giải thích được hay không? 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu trong bài là vai trò của độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu thị trường Việt Nam bên cạnh các nhân tố rủi ro khác đã được chứng minh. Mẫu nghiên cứu gồm các công ty phi tài chính nêm yết trên hai sàn HNX và HOSE trong thờ 12/2007 đến 12/2014, không bao gồm các công ty bị hủy nêm yết, các công ty có dữ liệu không liên tục hoặc độ ủ theo yêu cầu. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy hai giai đoạn Fama-MacBeth (1973) để kiểm tra mức ý nghĩa của hai Moment bậc cao trong phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi cổ phiếu-độ bất đối xứng và độ nhọn-đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng chéo của các danh mục cổ phiếu. Việc phân các chứng khoán vào trong các danh
5 mục để kiểm định cũng như xây dựng các biến giải thích phù hợp với phương pháp trong các nghiên cứu có liên quan trước đó (Fama và French 1992, 1993). Theo Fama và MacBeth (1973), các ước lượng beta cho danh mục là những ước lượng chính xác hơn cho giá trị beta đúng (true beta) so sánh với các ước lượng beta của riêng từng chứng khoán. Bài nghiên cứu mở rộng mô hình CAPM 2 Moment truyền thống bằng cách kết hợp các thước đo hệ thống của độ bất đối xứng và độ nhọn tạo thành mô hình gồm 4 Moment. Ngoài hai nhân tố độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống, nhiều nghiên cứu cũng cho thấy rằng nhân tố rủi ro liên quan tới quy mô (SMB) và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường vốn cổ phần (HML) giúp giải thích được biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu (Fama và French, 1993; Chung và cộng sự, 2006). Các kết quả này dẫn đến vấn đề có liên quan rằng liệu rủi ro liên quan tới nhân tố quy mô và nhân tố tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có bao gồm nhân tố Moment bậc cao hay không. Do vậy, bài nghiên cứu xây dựng kiểm định bằng cách kiểm định mô hình Fama-French 3 nhân tố cũng như đưa thêm nhân tố SMB và HML vào trong mô hình 4 Moment. Để xây dựng biến phụ thuộc trong các mô hình, hai nhóm 25 danh mục được tạo lập theo hai cách khác nhau: từ độ bất đối xứng hệ thống và độ nhọn hệ thống của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu; và từ quy mô doan ỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M). Các danh mục được tái cân bằng hằng năm. Dữ liệu trong bài được xử lý và phân tích bằng phần mềm thống kê R 3.2.2, trong đó quá trình hồi quy được thực hiện dưới dạng ma trận1. Chi tiết nội dung phương pháp nghiên cứu được trình bày cụ thể trong chương 2. 1 Xét phương trình hồi quy dưới dạng ma trận : Y= iN+ X + , với Y là vector Nx1 các quan sát của biến phụ thuộc; X là ma trận NxK quan sát của K biến độc lập; iN là vector một N chiều; là vô hướng; là vector Kx1 tham số; là vector Nx1 sai số Các tham số ước lượng và i được suy ra từ ma trận (Z’Z)-1Z’Y, với Z=[iN,X] và Z’ là ma trận chuyển vị của Z; giả định Z là ma trận không suy biến, tức không tồn tại đa cộ trong mô hình. (xem trong Davidson và Mackinnon, 1999).
6 5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài Khi thực hiện quyết định đầu tư vào cổ phiếu, nhà đầu tư e ngại rủi ro sẽ chọn cho mình một giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục đầu tư tương ứng với khẩu vị rủi ro của chính họ. Lúc này rủi ro hay sự biến động của tỷ suất sinh lợi xung quanh giá trị kỳ vọng cần phải được xem xét và tính toán. Với giả định tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chuẩn hay phân phối có dạng hình quả chuông cân, mô hình định giá tài sản vốn CAPM cho rằng nhà đầu tư chỉ cần quan tâm đến giá trị trung bình và phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi. Tuy nhiên, nếu nhà đầu tư chỉ dừng lại ở hai Moment đầu tiên này thôi là chưa đủ. Như đã trình bày ở phần giới thiệu, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu không tuân theo phân phối chuẩn do đó ngoài độ lệch chuẩn, rủi ro của cổ phiếu còn thể hiện thông qua độ bất đối xứng và độ nhọn. Ví dụ, khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chệch trái, khả năng xuất hiện tỷ suất sinh lợi dưới giá trị kỳ vọng lớn hơn so với khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi trên giá trị kỳ vọng, khi đó rủi ro giảm giá lớn hơn so với những gì độ lệch chuẩn thể hiện. Ngược lại, khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu có phân phối chệch phải, khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn giá trị kỳ vọng lại lớn hơn so với khả năng đạt được tỷ suất sinh lợi nhỏ hơn giá trị kỳ vọng, khi đó rủi ro giảm giá nhỏ hơn những gì độ lệch chuẩn thể hiện. Như vậy, một cổ phiếu với phân phối tỷ suất sinh lợi chệch trái sẽ có rủi ro giảm giá lớn hơn so với một cổ phiếu có phân phối chuẩn hay phân phối chệch phải với cùng giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu này cần đòi hỏi một phần bù tỷ sinh lợi tương ứng với mức độ rủi ro gánh chịu. Tương tự vậy, một cổ phiếu với phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi có độ nhọn cao sẽ có rủi ro lớn hơn so với một cổ phiếu với phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi có độ nhọn thấp mà có cùng giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Điều này khiến nhà đầu tư yêu cầu một phần bù rủi ro khi nắm giữ cổ phiếu này. Từ phân tích ở trên có thể thấy việc tìm hiểu xem liệu nhân tố Moment bậc cao
7 có thực sự được định giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không và vai trò của nhân tố này đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu bên cạnh những nhân tố khác được thể hiện như thế nào chính là một vấn đề đáng quan tâm. Bài nghiên cứu sẽ giúp nhà đầu tư có cách nhìn nhận cẩn trọng hơn, đánh giá đúng đắn hơn đối với các rủi ro liên quan đến Moment bậc cao khi thực hiện quyết định đầu tư. 6. Cấu trúc của đề tài Bài nghiên cứu có kết cấu gồm các chương sau: - Chương 1: Trình bày cơ sở lý thuyết về độ bất đối xứng và độ nhọn cũng như các bằng chứng thực nghiệm có liên quan đến chủ đề nghiên cứu. - Chương 2: Trình bày các mô hình và phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài. - Chương 3: Trình bày dữ liệu và cách hình thành danh mục trong bài nghiên cứu. - Chương 4: Thảo luận về kết quả nghiên cứu. - Chương 5: Kết luận.
8 CHƢƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM 1.1. Độ bất đối xứng và độ nhọn Cùng với trung bình và độ lệch chuẩn, độ bất đối xứng và độ nhọn góp phần mô tả hình dạng phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên. Độ bất đối xứng là Moment thứ ba, đo lường mức độ chệch hay độ bất đối xứng xung quanh giá trị kỳ vọng trong phân phối xác xuất. Độ nhọn là Moment thứ tư, đo lường độ nhọn trong phân phối xác suất. Một phân phối xác xuất với độ bất đối xứng âm sẽ có phần đuôi dài hơn về phía âm, còn gọi là chệch trái; ngược lại, một phân phối với độ bất đối xứng dương sẽ có phần đuôi dài hơn về phía dương, gọi là chệch phải (hình 1.1). Phân phối chệch phải Phân phối chệch trái Nguồn: Doan (2011) Hình 1.1. So sánh phân phối chuẩn và phân phối bất đối xứng Phân phối tỷ suất sinh lợi của một tài sản với độ bất đối xứng âm sẽ có rủi ro giảm giá lớn hơn so với những gì độ lệch chuẩn thể hiện. Trái lại, độ bất đối xứng dương sẽ có rủi ro giảm giá thấp hơn so sánh với thước đo độ lệch chuẩn. Nói cách khác, độ lệch chuẩn đánh giá quá mức rủi ro giảm giá khi phân phối suất sinh lợi chệch phải và đánh giá quá thấp rủi ro này khi phân phối chệch trái. Một phân phối xác xuất có độ nhọn lớn hơn 3 được gọi là leptokurtic, với 3 là
9 giá trị độ nhọn trong một phân phối chuẩn. Phân phối leptokurtic sẽ có phần đỉnh nhọn hơn và hai đuôi lớn hơn so với một phân phối chuẩn. Trường hợp ngược lại, phân phối có độ nhọn nhỏ hơn 3 được gọi là platykurtic, với đỉnh bẹt hơn và đuôi nhỏ hơn so sánh với phân phối chuẩn (hình 1.2). Trong phân phối leptokurtic, xác suất biến ngẫu nhiên có giá trị gần với kỳ vọng sẽ thấp hơn và xác suất có giá trị khác xa khỏi kỳ vọng sẽ cao hơn khi so sánh với phân phối chuẩn. Điều này ngược lại đối với phân phối platykurtic, xác suất có giá trị gần kỳ vọng lớn hơn và xác suất có giá trị khác xa kỳ vọng sẽ nhỏ hơn. Nói cách khác, khả năng tỷ suất sinh lợi khác xa giá trị kỳ vọng sẽ lớn hơn khi tỷ suất sinh lợi của một tài sản có phân phối leptokurtic so sánh với phân phối chuẩn và ngược lại đối với một tài sản có tỷ suất sinh lợi ở dạng phân phối platykurtic. Phân phối leptokurtic Phân phối platykurtic Nguồn: Doan (2011) Hình 1.2. So sánh phân phối chuẩn với phân phối có độ nhọn cao và phân phối có độ nhọn thấp 1.2. Nguyên nhân tạo ra độ bất đối xứng và độ nhọn trong phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi tài sản Damodaran (1985) chỉ ra rằng phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi của tài sản bị chệch là do nhà đầu tư phản ứng bất đối xứng trước thông tin xấu và thông tin tốt từ công ty. Tin tốt làm gia tăng giá cổ phiếu, một vài mức tăng trong số đó nhỏ hơn so với giá trị phần bù rủi ro yêu cầu tương ứng với mức biến động rủi ro. Ngược lại, khi một thông tin xấu làm giảm giá cổ phiếu thì mức giảm lại lớn hơn so
10 với mức tăng tại cùng giá trị mức biến động rủi ro. Điều này giải thích tại sao phần lớn phân phối tỷ suất sinh lợi tài sản có độ bất đối xứng âm. Chen, Hong và Stein (2001) đưa ra lý do khác cho độ bất đối xứng. Họ lập luận rằng các nhà đầu tư không đồng nhất là nguyên nhân chính của hiện tượng này. Khi tồn tại sự khác biệt ý kiến giữa những nhà đầu tư với giá trị tài sản ban đầu lớn, những nhà đầu tư trong một thị trường đang đi xuống mà là những người lệ thuộc vào các hợp đồng bán khống buộc phải bán tất cả cổ phần của họ và thoát ra khỏi thị trường. Giá cả mà những người này đưa ra có thể không phản ảnh đầy đủ thông tin trên thị trường. Tuy nhiên, việc bán ra vì những hợp đồng bán khống này lại tạo ra một tín hiệu sai tới thị trường và khiến giá giảm đáng kể như là một kết quả từ những nhà đầu gây nhiễu2 phản ứng quá mức với tình trạng hiện tại của thị trường. Karpoff (1987) dùng lý thuyết chi phí giao dịch và phần bù rủi ro liên quan đến suy thoái để giải thích tại sao phần bù tỷ suất sinh lợi lại cao hơn đối với rủi ro giảm giá khi so sánh với rủi ro tăng giá. Ông cho rằng chi phí giao dịch cao hơn khi suy thoái kinh tế tạo ra phần bù tỷ suất sinh lợi cao hơn khi thị trường giảm giá. Schwert (1989) tìm ra rằng mức biến động của thị trường lớn hơn trong giai đoạn suy thoái và điều này tạo ra chênh lệch giá mua-giá bán cao hơn khiến các nhà giao dịch yêu cầu phần bù cao hơn để chấp nhận sự không chắc chắn lớn hơn. Phân phối leptokurtic, phân phối thường thấy đối với tỷ suất sinh lợi của tài sản, được tạo ra từ ến động (volatility clustering 3 ) (Campbell và Hentschel 1992). Kircheler và Huber (2007) đưa ra quan điểm rằng sự ở là động lực chính cho hoạt động giao dịch, tính biến động và việc xuất hiện phần đuôi lớn trong phân phối của suất sinh lợ , họ cũng tìm thấ ẫ ội chu kỳ ỷ suất sinh lợi 2 3
11 tuyệt đối sau khi một thông tin mớ ẫu hình này sinh ra sự tự tương quan dương kéo dài trong tỷ suất sinh lợi tuyệt đối. Khi thông tin xuất hiện trên thị trường, giá cả biến động rất lớn. Sự biến động này giảm đi nhanh chóng khi nhà giao dịch đã học hỏi được từ ứ và phản ứng nhanh chóng trướ . Chính điều trên khiến giá cả khá ổn định cho tới khi có thông tin mới xuất hiện nữa. 1.3. Thƣớc đo độ bất đối xứng và độ nhọn Trong thị trường tài chính, độ bất đối xứng và độ nhọn của tỷ suất sinh lợi một tài sản được đo lường lần lượt theo công thức (1) và (2) dưới đây: 3 T 1 Rit Ri Skewness (1) T 1t 1 i 4 T 1 Rit Ri Kurtosis 3 (2) T 1t 1 i với Ri, Ri và i lần lượt là tỷ suất sinh lợi, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và độ lệch chuẩn của tài sản i. Vì độ bất đối xứng và độ nhọn đo lường theo công thức (1) và (2) ở trên không xem xét tới bối cảnh thị trường nên chúng không hữu ích khi định giá tài sản và đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư. Kraus và Litzenberger (1976) cho rằng độ bất đối xứng hệ thống, không phải là độ bất đối xứng tổng, mới là thước đo phù hợp cho sự biến động của thị trường. Độ bất đối xứng hệ thống được xác định như là một thành phần của độ bất đối xứng của một tài sản mà có liên quan tới độ bất đối xứng của thị trường. Theo nghĩa này, độ bất đối xứng hệ thống được xem như là thước đo cho độ bất đối xứng không thể đa dạng hóa được và do vậy nó phù hợp với giả định của lý thuyết danh mục rằng chỉ những rủi ro hệ thống mới thích hợp với quyết định của nhà đầu tư. Kraus và Litzenberger (1976) đã đưa ra công thức
12 của độ bất đối xứng hệ thống mô phỏng theo công thức beta thị trường như công thức (3) dưới đây: 2 E ri E ri rM E rM Si 3 (3) E rM E rM với ri và rM tương ứng là tỷ suất sinh lợi của tài sản i và tỷ suất sinh lợi của thị trường. Khác với Kraus và Litzenberger (1976), Harvey và Siddique (2000) phân tích khả năng giải thích của độ bất đối xứng có điều kiện đối với hồi quy chéo biến động tỷ suất sinh lợi của tài sản, so sánh với các nhân tố rủi ro khác. Độ bất đối xứng có điều kiện là thước đo so sánh tỷ suất sinh lợi của tài sản với tỷ suất sinh lợi của thị trường. Ví dụ, suất sinh lợi của tài sản là chệch nhiều hơn (dương) hay ít hơn (âm) so với tỷ suất sinh lợi của thị trường. Độ bất đối xứng có điều kiện được xác định theo công thức (4): 2 E i ,t 1 M ,t 1 i 2 2 (4) E i ,t 1 E M ,t 1 với i,t+1= ri,t+1 - i - βirM,t+1 và M,t+1= rM,t+1 - E[rM] và i, βi là các ước lượng từ phương trình hồi quy mô hình CAPM; ri,t+1, rM,t+1 và E[rM] lần lượt là tỷ suất sinh lợi của tài sản i tài thời điểm t+1, tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t+1 và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường. Bởi vì nghiên cứu đang thực hiện chỉ tập trung và các mô hình định giá không điều kiện nên sử dụng thước đo trong Kraus và Litenberger (1976) là phù hợp hơn. Đối với thước đo độ nhọn hệ thống, nghiên cứu sử dụng công thức được định nghĩa theo cách tương tự với Kraus và Litzenberger (1976) được đưa ra trong Doan và Lin (2012) trong công thức (5) dưới đây: 3 E ri E ri rM E rM Ki 4 (5) E rM E rM