Luận Văn Thạc Sĩ Một Số Ứng Dụng Từ Mô Hình 5 Nhân Tố Fama French.doc

Viết đề tài giá sinh viên – ZALO:0973.287.149-TEAMLUANVAN.COM
Tải tài liệu tại kết bạn zalo : 0973.287.149
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
-----------------------------------------------
TRỊNH MINH QUANG
MỘT SỐ ỨNG DỤNG TỪ MÔ HÌNH 5
NHÂN TỐ FAMA FRENCH
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
-----------------------------------------------
TRỊNH MINH QUANG
MỘT SỐ ỨNG DỤNG TỪ MÔ HÌNH 5
NHÂN TỐ FAMA FRENCH
Chuyên ngành
Mã số
: Tài chính – Ngân hàng
: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS LÊ THỊ LANH
Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2017

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ “Một số ứng dụng từ mô hình 5 nhân tố
Fama French” là công trình nghiên cứu khoa học của riêng tôi.
Các kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa từng được công bố
trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác.
Tác giả
Trịnh Minh Quang

MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ
DANH MỤC BẢNG BIỂU
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
TÓM TẮT
Chương 1: GIỚI THIỆU ................................................................................................. 1
1.1. LÝ DO NGHIÊN CỨU ........................................................................................ 1
1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ................................................................................. 3
1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU.................................................................................... 3
1.4. PHẠM VI NGHIÊN CỨU.................................................................................... 4
1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................................ 4
1.6. Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU.................................................................................... 5
1.7. KẾT CẤU NGHIÊN CỨU ................................................................................... 6
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC........................... 7
2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................................................... 7
2.1.1. Các khái niệm................................................................................................. 7
2.1.2. Lợi nhuận và rủi ro của danh mục đầu tư....................................................... 9
2.1.3. Lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz ........................................................ 10
2.1.4. Mô hình CAPM ............................................................................................ 13
2.1.5. Mô hình Fama French 3 nhân tố .................................................................. 15
2.1.6. Mô hình Cahart 4 nhân tố............................................................................. 17
2.1.7. Mô hình Q 4 nhân tố..................................................................................... 19
2.1.8. Mô hình Fama French 5 nhân tố .................................................................. 20

2.2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ........................................................................... 23
2.2.1. Nghiên cứu tại các nước phát triển............................................................... 23
2.2.2. Nghiên cứu tại các nước đang phát triển...................................................... 25
2.2.3. Nghiên cứu tại Việt Nam.............................................................................. 27
Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU............................................................... 30
3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU............................................................................. 30
3.2. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU .......................................................................... 31
3.3. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU................................................................................. 32
3.3.1. Mô hình nghiên c ứu..................................................................................... 32
3.3.2. Phương pháp tính các nhân tố trong mô hình............................................... 34
3.4. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU .................................................................................. 37
3.5. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU.................................................................. 39
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN .......................................... 40
4.1. XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU.................................... 40
4.1.1. Biến động về giá của các cổ phiếu niêm yết trên hai sàn chứng khoán HNX
và HOSE giai đoạn 01/2007 – 12/2016.................................................................. 40
4.1.2. Phân chia danh mục và tính tỷ suất sinh lợi trung bình của mỗi danh mục
đầu tư ...................................................................................................................... 42
4.1.3. Năm nhân tố trong mô hình Fama French.................................................... 46
4.1.4. Phân tích sự tương quan giữa các nhân tố.................................................... 49
4.2. KIỂM ĐỊNH TÍNH PHÙ HỢP CỦA CÁC MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN ..49
4.3. HML: CÓ LÀ NHÂN TỐ DƯ THỪA ............................................................... 54
4.4. HỒI QUY CHI TIẾT .......................................................................................... 55
4.4.1. 25 danh mục Size-B/M................................................................................. 56
4.2.2. 25 danh mục Size-OP................................................................................... 59
4.4.3. 25 danh mục Size-Inv................................................................................... 61
4.4.4. 32 danh mục Size-OP-Inv ............................................................................ 63
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ ............................................................. 66

5.1. KẾT LUẬN......................................................................................................... 66
5.2. KHUYẾN NGHỊ................................................................................................. 68
5.2.1. Khuyến nghị đối với những ai sử dụng mô hình FF 5 nhân tố .................... 68
5.2.2. Khuyến nghị riêng đối với nhà đầu tư chứng khoán.................................... 70
5.2.3. Khuyến nghị riêng đối với những công ty đang niêm yết trên hai sàn HNX
và HOSE................................................................................................................. 72
5.3. CÁC GIỚI HẠN CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO.... 72
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC 76
Phụ lục A
Phụ lục B
Phụ lục C
Phụ lục D
Phụ lục E
Phụ lục F
Phụ lục G

DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ
Hình 2.1: Mối quan hệ giữa rủi ro và số lượng chứng khoán. ........................................ 9
Hình 2.2: Đường biên hiệ u quả Markowitz. ................................................................ 12
Hình 2.3: Kết hợp đường biên hiệu quả và đường hữu dụng........................................ 13

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 3.1: Quy trình nghiên cứu.................................................................................... 30
Bảng 3.2: Các nhóm thu được theo cách sắp xếp 2x3, 18 nhóm .................................. 35
Bảng 3.3: Các nhóm thu được theo cách sắp xếp 2x2, 12 nhóm .................................. 36
Bảng 3.4: Các nhóm thu được theo cách sắp xếp 2x2x2x2, 16 nhóm .......................... 36
Bảng 4.1: Tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bỉnh hàng tuần của danh mục thị trường (Rm-
Rf, đơn vị %) và tỷ suất sinh lợi phi rủi ro (Rf, đơn vị %) qua các năm. ..................... 41
Bảng 4.2: Tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình hàng tuần (đơn vị %) cho các danh mục
được lập dựa vào Size và B/M, Size và OP, Size và Inv; 01/01/2009 -31/12/2016, 412
tuần................................................................................................................................ 43
Bảng 4.3: Tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình hàng tuần (đơn vị %) cho các danh mục
được lập dựa vào (i) Size, B/M và OP, (ii) Size, B/M và Inv, (iii) Size, OP và Inv;
01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần. ................................................................................ 45
Bảng 4.4: Thống kê các nhân tố được tính trung bình hàng tuần (đơn vị %) dựa vào 3
phương pháp tính (i) 2x3 Size-B/M, Size-OP, Size-Inv (ii) 2x2 Size-B/M, Size-OP,
Size-Inv (iii) 2x2x2x2 Size-B/M-OP-Inv; 01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần.............. 48
Bảng 4.5: Các chỉ tiêu thống kê kiểm định mức độ phù hợp của các mô hình CAPM,
ba, bốn và năm nhân tố ; 01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần......................................... 51
Bảng 4.6: Dùng 4 nhân tố trong hồi quy để giải thích nhân tố thứ năm; 01/01/2009-
31/12/2016, 412 tuần..................................................................................................... 54
Bảng 4.13: Thống kê mô tả cho các danh mục được lập dựa vào (i) Size và B/M, (ii)
Size và OP, (iii) Size và Inv, (iv) Size, B/M và OP, (v) Size, B/M và Inv, (vi) Size, OP
và Inv; 01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần..................................................................... 76
Bảng 4.7: Hồi quy cho 25 danh mục Size-B/M; 01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần. ... 79
Bảng 4.8: Hồi quy cho 25 danh mục Size-OP; 01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần ...... 84
Bảng 4.9: Hồi quy cho 25 danh mục Size-Inv; 01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần. ..... 87
Bảng 4.10: Hồi quy cho 32 danh mục Size-OP-Inv; 01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần.
89

Bảng 4.11: Hồi quy cho 32 danh mục Size-B/M-Inv; 01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần.
...................................................................................................................................................91
Bảng 4.12: Hồi quy cho 32 danh mục Size-B/M-OP; 01/01/2009-31/12/2016, 412 tuần.
...................................................................................................................................................93

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
B/M, BE/ME
CAPM
CMA
FF
HML
HNX
HOSE
OLS
RMW
SMB
VN-Index
: Giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
: Mô hình định giá tài sản vốn
: Phần bù rủi ro đầu tư
: Fama French
: Phần bù rủi ro giá trị
: Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội
: Sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
: Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường
: Phần bù rủi ro lợi nhuận
: Phần bù rủi ro quy mô
: Chỉ số chứng khoán Việt Nam

TÓM TẮT
Trong bối cảnh có nhiều mô hình định giá tài sản được sử dụng nhằm xác định
suất sinh lợi của cổ phiếu, mô hình Fama French 5 nhân tố (2015) xuất hiện trên tạp chí
Journal of Financial Economics đã nhận được rất nhiều sự quan tâm. Bài nghiên cứu
này nhằm đánh giá tính hợp lý của các mô hình định giá phổ biến: CAMP, Fama
French 3 nhân tố, Q 4 nhân tố của Hou cùng cộng sự và Fama French 5 nhân tố. Dữ
liệu từ 691 công ty niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE từ năm 2007 đến 2016 được
sử dụng trong nghiên cứu này. Kết quả cho thấy tại Việt Nam mô hình Fama French 5
nhân tố và mô hình gồm bốn nhân tố: thị trường, quy mô, giá trị và lợi nhuận giải thích
tốt nhất cho suất sinh lợi cổ phiếu. Hai mô hình này có mức độ phù hợp gần tương
đương vì nhân tố đầu tư tác động không mạnh lên biến phụ thuộc là suất sinh lợi cổ
phiếu, bốn nhân tố còn lại đều thể hiện vai trò có ý nghĩa thống kê trong tất cả các mô
hình được khảo sát. Trong bốn nhân tố này, nhân tố thị trường, quy mô và giá trị mang
đúng dấu kỳ vọng còn nhân tố lợi nhuận có hệ số hồi quy âm đối với phần lớn các danh
mục. Nhân tố thị trường chứng tỏ rõ tầm ảnh hưởng lên kết quả kiểm định bởi nhân tố
này luôn có hệ số hồi quy lớn và có ý nghĩa thống kê và các kiểm định thống kê tốt.
Vai trò của các nhân tố quy mô, giá trị và lợi nhuận dù quan trọng nhưng rất khó so
sánh vì kết quả kiểm định phụ thuộc vào cách thức xây dựng danh mục đầu tư.
Bằng việc tiếp cận nhiều phương pháp xây dựng danh mục đầu tư nghiên cứu đi
đến kết luận là các cách thức phân chia danh mục đầu tư khác nhau sẽ mang đến kết
quả khác nhau, hai phương pháp phân chia danh mục theo ít tiêu chí nhất và ảnh hưởng
ít nhất đến kết quả hồi quy 25 danh mục Size-Inv và 32 danh mục Size-OP-Inv được đề
nghị sử dụng.
Nghiên cứu khuyến nghị các nhà đầu tư nên quan tâm đến nhân tố thị trường
trong việc định giá chứng khoán vì nhân tố này tác động làm tăng hoặc giảm giá của
phần lớn các cổ phiếu trên thị trường nhất là đối với các cổ phiếu có quy mô lớn, B/M
cao và lợi nhuận thấp. Ngoài ra nhà đầu tư cũng cần theo dõi các biến động về rủi ro
quy mô, giá trị và lợi nhuận để có các hành động thích hợp tương ứng với thay đổi của
các loại rủi ro này nhằm tránh thua lỗ và mang lại lợi ích tốt nhất khi đầu tư.

1
Chương 1: GIỚI THIỆU
1.1. LÝ DO NGHIÊN CỨU
Thị trường chứng khoán (TTCK) cùng với hệ thống ngân hàng là hai hệ thống
trung chuyển nguồn vốn quan trọng nhất của một quốc gia. Ngày nay, nền kinh tế sẽ
khó mà hoạt động hiệu quả nếu thiếu sự trợ giúp của hai hệ thống này. TTCK còn là
kênh đầu tư quan trọng của nhà đầu tư tại Việt Nam bên cạnh các kênh đầu tư khác như
bất động sản, kinh doanh, cho vay, gửi tiết kiệm, vàng, ngoại tệ,…. TTCK sẽ hoạt động
ổn định hơn nếu các nhà đầu tư trên thị trường đạt được lợi nhuận mà họ xứng đáng
được hưởng khi đầu tư. Do đó, xác định tỷ suất sinh lợi cho một danh mục đầu tư luôn
là bước quan trọng nhất trong tiến trình đầu tư của các nhà đầu tư và là vấn đề cần thiết
giải đáp của TTCK nói chung. Đã có nhiều nghiên cứu được thực hiện phân tích những
nguyên nhân tác động lên lợi nhuận đầu tư: Những nhân tố vĩ mô như biến động của
chu kỳ kinh tế trong nước cũng như thê giới, biến động của lãi suất, tỷ giá hay giá
vàng, giá dầu… hay nhân tố vi mô như ảnh hưởng của thị trường, quy mô công ty,
dòng tiền trên giá … Trong các nhân tố vi mô thì các mô hình định giá được tranh luận
nhiều nhất. Cứ mỗi khi trên thế giới có một mô hình định giá xuất hiện thì tại Việt Nam
cũng có nhiều nghiên cứu tiếp theo các nghiên cứu này, có thể kể đến các mô hình định
giá tiêu biểu đã xuất hiện trên thế giới như: mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset
pricing model – CAPM) của Sharpe (1964), mô hình 3 nhân tố của Fama French
(1993), mô hình 4 nhân tố của Carhart (1997), mô hình Q 4 nhân tố của Hou, Xue và
Zhang (2015). Tuy nhiên các mô hình định giá này còn tồn tại nhiều hạn chế. Một yếu
tố thị trường trong mô hình CAPM không đủ để giải thích biến động của lợi nhuận cổ
phiếu. Novy-Marx (2013), Titman, Wei, và Xie (2004), và nhiều nghiên cứu khác chỉ
ra rằng mô hình FF 3 nhân tố bỏ lỡ nhiều biến đổi của tỷ suất sinh lợi liên quan đến lợi
nhuận và đầu tư. Yếu tố xu hướng mà Cahart (1997) đưa ra trong mô hình 4 nhân tố
không thuyết phục, bởi lẽ kết quả đạt được từ mô hình này không rõ ràng và rất khó sử

2
dụng trong suy luận (cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi năm nay cao hơn tỷ suất sinh lợi trung
bình thì năm sau vẫn có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn tỷ suất sinh lợi trung bình là
một kết luận nửa vời, chiến lược đầu tư mua cổ phiếu giá cao và bán cổ phiếu giá thấp
không phải là một chiến lược đầu tư có ích trong thực tế). Fama French (2015) đã bổ
sung thêm hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư để kiểm định mô hình gồm 5 nhân tố, kết
quả cho thấy mô hình 5 nhân tố giải thích tỷ suất sinh lợi tốt hơn mô hình 3 nhân tố với
số liệu thị trường Mỹ.
Tại Việt Nam cũng đã có hai nghiên cứu của Võ Hổng Đức và Mai Duy Tân
(2014) và Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016) sử dụng mô hình Fama French (FF) 5 nhân tố.
Tuy nhiên cả hai 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. Trong nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân
(2014) thì tác giả 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 mối nguy hiểm không 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. Trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016) có tổng
cộng 46 danh mục đầu tư, tuy số lượng danh mục có nhiều hơn tuy nhiên vẫn rất thấp
và nghiên cứu này 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
hai nghiên cứu này rất khó thuyết phục. Hai nghiên cứu này cũng cho những kết quả rất
trái ngược nhau. Tác giả cũng nhận thấy 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

3
hình đó nhưng các nghiên cứu này không dùng bất cứ phương pháp kiểm định nào khi
so sánh. Chính vì mô hình Fama French 5 nhân tố đang được quan tâm rất nhiều trong
giới học thuật mà tại Việt Nam vẫn chưa có nghiên cứu chính thức nào được công bố,
vì sự mâu thuẫn và thiếu tin tưởng của các nghiên cứu trước tại Việt Nam, và vì nhu
cầu cần có sự so sánh giữa các mô hình để làm tham khảo cho các nhà đầu tư đã thôi
thúc chúng tôi thực hiện nghiên cứu: “Một số ứng dụng từ mô hình 5 nhân tố Fama
French”.
1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu này có ba mục tiêu chính.
Thứ nhất, đánh giá tác động của các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị, lợi
nhuận và đầu tư đến tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu niêm yết trên hai sàn HNX và
HOSE.
Thứ hai, kiểm định và lựa chọn ra một mô hình định giá tài sản phù hợp nhất
giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại Việt Nam từ các mô hình
định giá phổ biến hiện nay.
Thứ ba, đưa ra những khuyến nghị nhằm giúp các nhà đầu tư trong việc lựa
chọn, quản lý danh mục đầu tư và giúp các nhà quản lý tối ưu hóa giá trị doanh nghiệp
của họ trên sàn chứng khoán.
1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Từ mục tiêu nghiên cứu trên chúng tôi đưa ra các câu hỏi nghiên cứu như sau:
Các yếu tố bao gồm: (i) yếu tố thị trường, (ii) yếu tố quy mô, (iii) yếu tố giá trị,
(iv) yếu tố lợi nhuận, (v) yếu tố đầu tư có mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hay
không?

4
Trong các mô hình: Mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố Fama-French, mô hình
Q 4 nhân tố Hou, Xue và Zhang, và mô hình 5 nhân tố Fama-French thì mô hình nào
phù hợp nhất để giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại Việt Nam?
Các cách phân chia danh mục khác nhau có làm kết quả thay đổi hay không?
Nếu kết quả thay đổi theo cách phân chia danh mục, vậy cách phân chia nào phù hợp
nhất trong điều kiện của Việt Nam?
Fama French (2015) cho thấy khi bỏ bớt nhân tố giá trị ra khỏi mô hình 5 nhân
tố thì không có sự khác biệt đáng kể, lý do là bởi giữa nhân tố giá trị và hai nhân tố lợi
nhuận và đầu tư có mối tương quan khá cao, vậy tại Việt Nam nhân tố giá trị có trở nên
dư thừa trong mô hình FF 5 nhân tố hay không?
Áp dụng các kết quả nghiên cứu ra sao để tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi
ro cho các nhà đầu tư?
1.4. PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Thời gian nghiên cứu: từ tháng 1/2007 đến tháng 12/2016.
Dữ liệu: Số liệu thứ cấp của các công ty niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE.
Đối tượng nghiên cứu: 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.
1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu này 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).
Thông qua việc so sánh các mô hình định giá tài sản phổ biến: mô hình định giá
tài sản vốn (Capital asset pricing model CAPM) của Sharpe (1964), mô hình 3 nhân tố

5
của Fama French (1993), mô hình Q 4 nhân tố của Hou, Xue và Zhang (2015) và mô
hình 5 nhân tố của Fama French (2015), kết hợp với kiểm định GRS của Gibbons,
Ross, và Shanken (1989), một kiểm định được sử dụng nhiều trong các bài báo uy tín
trên thế giới hiện nay, mô hình phù hợp nhất sẽ được lựa chọn.
Nghiên cứu thực hiện nhiều cách phân chia danh mục đầu tư để xác định là liệu
các cách phân chia danh mục khác nhau có làm kết quả thay đổi hay không. Nếu kết
quả thay đổi theo cách phân chia danh mục, vậy cách phân chia nào phù hợp nhất.
Dữ liệu trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp được cung cấp bởi Thomson Reuters
gồm: chỉ số VN-Index, giá cổ phiếu và các số liệu khác của các doanh nghiệp niêm yết
trên hai sàn HNX và HOSE trong giai đoạn 2007-2016. Lãi suất phi rủi ro được sử
dụng là lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm. 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.
1.6. Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu có một vài ý nghĩa như:
Thứ nhất: kiểm định sự phù hợp của các mô hình mô hình định giá tài sản vốn
(Capital asset pricing model – CAPM) của Sharpe (1964), mô hình 3 nhân tố của Fama
French (1993), mô hình Q 4 nhân tố của Hou, Xue và Zhang (2015), mô hình 5 nhân tố
của Fama French (2015) đối với thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả nghiên cứu
có thể làm tài liệu tham khảo cho sinh viên, các nhà nghiên cứu và những người hoạt
động trên thị trường chứng khoán quan tâm đến vấn đề nghiên cứu này.
Thứ hai: Chọn ra một mô hình định giá phù hợp nhất giải thích sự biến động của
tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại Việt Nam trong 4 mô hình định giá: Mô hình CAPM,
mô hình 3 nhân tố Fama-French, mô hình Q 4 nhân tố Hou, Xue và Zhang, và mô hình
5 nhân tố Fama-French.

6
Thứ ba: cung cấp một vài gợi ý cho các nhà đầu tư khi lựa chọn và quản lý danh
mục đầu tư.
Thứ tư: cung cấp một vài gợi ý cho các nhà quản lý nhằm tối ưu giá trị doanh
nghiệp của họ trên sàn chứng khoán.
1.7. KẾT CẤU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu gồm 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

7
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz (1952) ra đời là nền tảng cho các nghiên cứu
về mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận. Sau Makowitz đã có nhiều nhà kinh tế phát triển lý
thuyết này như: mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model
– CAPM) của Sharpe (1964), mô hình 3 nhân tố của Fama French (1993), mô hình 4
nhân tố của Carhart (1997), mô hình Q 4 nhân tố của Hou, Xue và Zhang (2015), mô
hình 5 nhân tố của Fama French (2015). Mô hình ra đời sau khắc phục được hạn chế
của các mô hình trước đó và có mức độ giải thích mô hình tốt hơn.
Nghiên cứu sẽ trình bày lần lượt các lý thuyết và mô hình, sau đó sẽ tóm tắt kết
quả của một số các nghiên cứu trước trong việc ứng dụng các mô hình này tại nước
ngoài và Việt Nam
2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.1. Các khái niệm
Thông thường, khi nhà đầu tư tham gia vào thị trường thì một trong những điều
đầu tiên mà họ quan tâm phải là lợi nhuận, yếu tố góp phần duy trì một hoạt động kinh
tế. Mặc dù mục tiêu của hoạt động đầu tư là lợi nhuận kiếm được, nhưng muốn biết
một hoạt động đầu tư có hiệu quả hay không người ta phải sử dụng khái niệm tỷ suất
sinh lợi (TSSL) chứ không phải lợi nhuận. Theo Nguyễn Minh Kiều (2009) “Tỷ suất
sinh lợi (rate of return) là tỷ lệ phần trăm giữa thu nhập và giá trị khoản đầu tư bỏ ra”.
Khi nói đến lợi nhuận tức là nói đến một số tiền kiếm được, còn nói đến tỷ suất sinh lợi
là nói đến con số tỷ lệ phần trăm giữa số tiền kiếm được so với số tiền bỏ ra.
Nhà đầu tư luôn tìm cách tối đa hóa tỷ suất sinh lợi và khi đó họ sẽ phải đối mặt
với rủi ro. Rủi ro có từ rất nhiều hình thức, có rủi ro do tài sản mất giá, có rủi ro lạm
phát làm giảm sức mua từ tài sản, có rủi ro bất ổn chính trị ảnh hưởng đến thị trường

8
thế giới... Cho đến nay chưa có được định nghĩa thống nhất về rủi ro. Những trường
phái khác nhau, các tác giả khác nhau đưa ra những định nghĩa rủi ro khác nhau.
Những định nghĩa này rất phong phú và đa dạng. Theo trường phái hiện đại, rủi ro
(risk) là sự bất trắc có thể đo lường được, vừa mang tính tích cực, vừa mang tính tiêu
cực. Rủi ro có thể mang đến những tổn thất mất mát cho con người nhưng cũng có thể
mang lại những lợi ích, những cơ hội. Nếu tích cực nghiên cứu rủi ro, người ta có thể
tìm ra những biện pháp phòng ngừa, hạn chế những rủi ro tiêu cực, đón nhận những cơ
hội mang lại kết quả tốt đẹp.
Rủi ro trong đầu tư là không thể tránh khỏi, nhưng vẫn có thể kiểm soát rủi ro, có thể tăng
lợi nhuận tối đa với một mức rủi ro chấp nhận được. Một cách để làm giảm rủi ro là đa dạng hóa
đầu tư. Tức là việc đầu tư vào nhiều loại tài sản khác nhau gọi là danh mục đầu tư. Danh mục đầu
tư là sự kết hợp của hai hay nhiều chứng khoán hoặc tài sản khác nhau trong đầu tư. Người ta
phân rủi ro tổng thể của một danh mục đầu tư ra làm hai loại bao gồm rủi ro hệ thống và rủi ro
không hệ thống.
Rủi ro hệ thống (systematic risk) là rủi ro gắn liền với các biến động của thị
trường, xuất phát từ các nguyên nhân bên ngoài doanh nghiệp hay ngành như: thiên tai,
chiến tranh, thay đổi trong lãi suất, thay đổi trong sức mua, thay đổi trong kỳ vọng của
nhà đầu tư về nền kinh tế… Những biến động này tác động đến toàn bộ hoặc hầu hết
các cổ phiếu trên thị trường.
Rủi ro không hệ thống (non-systematic risk) là những rủi ro đặc thù chỉ tác
động đến một loại tài sản hoặc một nhóm tài sản, nảy sinh từ những nguyên nhân nội
tại của doanh nghiệp hay của ngành, ví dụ như: năng lực quản trị yếu kém, nguồn cung
nguyên vật liệu gặp khó khăn, quy định của chính phủ về kiểm soát môi trường chặt
chẽ hơn, tác động của cạnh tranh nước ngoài (mức độ cạnh tranh nước ngoài càng cao
thì rủi ro càng cao), mức độ sử dụng đòn bẩy (sử dụng nợ càng nhiều thì mức độ rủi ro
tài chính càng cao)…

9
Sự kết hợp các chứng khoán không có quan hệ tương quan cùng chiều hoàn hảo
sẽ làm giảm được rủi ro do biến động của lợi nhuận đầu tư, biến động giảm lợi nhuận
của chứng khoán này có thể được bù đắp bằng biến động tăng lợi nhuận của chứng
khoán kia. Danh mục đầu tư khi được đa dạng hóa tốt thì có thể loại trừ gần như hoàn
toàn rủi ro không hệ thống, tuy nhiên rủi ro hệ thống thì không thể loại trừ được theo
cách này. Hình vẽ dưới đây biểu diễn mối quan hệ giữa rủi ro và số lượng chứng khoán
trong danh mục đầu tư, theo đó khi số lượng chứng khoán trong danh mục đầu tư tăng
lên thì rủi ro nói chung giảm xuống chỉ còn rủi ro hệ thống.
Hình 2.1: Mối quan hệ giữa rủi ro và số lượng chứng khoán.
2.1.2. Lợi nhuận và rủi ro của danh mục đầu tư
Lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư là trung bình có trọng số của các lợi
nhuận kỳ vọng của từng tài sản hay chứng khoán cá biệt trong danh mục đầu tư. Trọng
số ở đây chính là tỷ trọng của từng loại chứng khoán cá biệt trong danh mục đầu tư.

10
Gọi E(rp) là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư, công thức tính lợi nhuận kỳ vọng
của danh mục đầu tư như sau:
n
E ( rp ) xi E ( ri )
i 1
trong đó xi là tỷ trọng của chứng khoán i, E(ri) là lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán i,
và n là tổng số chứng khoán có trong danh mục đầu tư.
Rủi ro của danh mục đầu tư được đo lường bởi độ lệch chuẩn của danh mục đầu
tư. Khi kết hợp nhiều tài sản trong một danh mục đầu tư, lợi nhuận của các chứng
khoán cá biệt có quan hệ với nhau. Đồng phương sai (covariance) là đại lượng thống kế
dùng để đo lường mức độ tác động qua lại lẫn nhau giữa tỷ suất lợi nhuận của hai tài
sản cá biệt. Nói cách khác, độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư phụ thuộc vào mức độ
quan hệ hay mức độ tương quan giữa các chứng khoán trong danh mục đầu tư. Độ lệch
chuẩn của danh mục đầu tư được xác định bởi công thức:
n n
p xi xj i j i , j
i 1 j 1
trong đó n là tổng số chứng khoán có trong danh mục đầu tư, xi là tỷ trọng của chứng
khoán i trong danh mục, xj là tỷ trọng của chứng khoán j trong danh mục, σi là độ lệch
chuẩn lợi nhuận của chứng khoán i, và σj là độ lệch chuẩn lợi nhuận của chứng khoán j,
và ρi,j là hệ số tương quan kỳ vọng giữa lợi nhuận của chứng khoán i và chứng khoán j.
Khi j = k thì hệ số tương quan ρi,j = 1 và σiσjρi,j = σj
2
.
2.1.3. Lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz
Harry Makowitz (1952) giới thiệu lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Modern portfolio theory). Lý thuyết đưa ra phương pháp chọn lựa danh mục đầu tư dựa trên
những giả định như sau:

11
. Rủi ro là mức bất ổn của tỷ suất sinh lợi, do đó thước đo của rủi ro là phương sai và độ lệch chuẩn của TSSL.
. Tỷ suất sinh lợi tuân theo phân phối chuẩn.
. Các nhà đầu tư không thích rủi ro nhưng sẽ chấp nhận rủi ro ở những mức độ khác nhau.
. Thái độ của các nhà đầu tư đối với rủi ro là sự khác biệt trong TSSL mong đợi của nhà đầu tư trong tương quan đánh đổi rủi ro.
. Các nhà đầu tư luôn tối đa hóa lợi ích mong đợi trong một thời kỳ nhất định.
. Đường cong hữu dụng của nhà đầu tư là một hàm số của TSSL mong đợi và phương sai của TSSL U = E(r) - 2
.
Markowitz đã chứng minh được rằng đa dạng hoá có thể làm giảm rủi ro danh
mục. Với danh mục gồm nhiều tài sản, các tỷ trọng kết hợp khác nhau cho ra những kết
hợp của TSSL và độ lệch chuẩn mà Markowitz gọi là vùng quả trứng vỡ. Bất kỳ kết
hợp nào cũng cho ra kết quả nằm trong vùng này. Đường biên trên của vùng quả trứng
vỡ chính là đường biên hiệu quả, bao gồm các kết hợp tạo thành những danh mục đầu
tư hiệu quả, tức là những danh mục có TSSL cao nhất ứng với một độ lệch chuẩn cho
trước, hoặc danh mục có độ lệch chuẩn thấp nhất ứng với một TSSL cho trước (với giả
định các nhà đầu tư đều muốn tăng TSSL và giảm độ lệch chuẩn).

12
Tỷ suất sinh
lợi mong đợi
Hiệu quả biên
Độ lệch chuẩn
Hình 2.2: Đường biên hiệu quả Markowitz.
Việc lựa chọn danh mục đầu tư sẽ tuỳ thuộc vào đường biên hiệu quả và mức độ
ưa thích rủi ro của nhà đầu tư, tức đường hữu dụng. Đường hữu dụng cho thấy thái độ
của nhà đầu tư đối với rủi ro. Ứng với mỗi nhà đầu tư (một giá trị hệ số ngại rủi ro) ta
có một tập hợp các đường hữu dụng song song với nhau. Đường hữu dụng càng cao
cho thấy mức hữu dụng càng lớn. Với trục tung là tỷ suất sinh lợi và trục hoành là độ
lệch chuẩn thì, nếu nhà đầu tư là NĐT ghét rủi ro thì đường hữu dụng sẽ dốc đứng
(muốn TSSL nhiều hơn nhưng độ lệch chuẩn ít hơn). Đó là trường hợp NĐT với tập
hợp đường hữu dụng U1, U2, U3 như hình vẽ. Còn nếu nhà đầu tư là ưa thích rủi ro thì
đường hữu dụng sẽ có dạng xuôi hơn, ít dốc hơn (nhà đầu tư chấp nhận hy sinh độ lệch
chuẩn lớn hơn để nhận được TSSL tương ứng ít hơn - tập hợp U’1, U’2, U’3). Danh
mục đầu tư tối ưu sẽ là danh mục nằm trên đường biên hiệu quả và tiếp xúc với đường
hữu dụng cao nhất có thể.

13
Hình 2.3: Kết hợp đường biên hiệu quả và đường hữu dụng.
2.1.4. Mô hình CAPM
Dựa trên những nghiên cứu của Harry Markowitz về lí thuyết danh mục và việc
phát minh ra danh mục thị trường, William Sharpe tiếp tục nghiên cứu, phát triển và
vào năm 1964 ông đã đưa ra mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model
– CAPM). Mô hình này phát biểu rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng
lợi nhuận không 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. Còn rủi ro không hệ thống không được xem xét
trong mô hình này do nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại
bỏ loại rủi ro này.
Trong mô hình CAPM mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn tà bởi
công thức sau: E ( Ri ) RF iM [ E ( RM )RF ]
trong đó:
. E(Ri) là suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ

14
. RF là lợi nhuận không rủi ro
. E(RM) là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường
. iM là hệ số beta thị trường của danh mục tài sản i.
Các giả định của mô hình:
. Các nhà đầu tư đều nhằm mục tiêu tối đa hóa hữu dụng kinh tế với số lượng tài
sản được cho trước và cố định.
. Các nhà đầu tư là hợp lý, kỳ vọng thuần nhất về TSSL, phương sai và e ngại
rủi ro.
. Số lượng các nhà đầu tư đủ lớn, nhà đầu tư là người nhận giá, tức là không thể
tác động lên giá cả.
. Nhà đầu tư có thể cho vay và vay không giới hạn với lãi suất phi rủi ro.
. Không có chi phí giao dịch và thuế.
. Tất cả các tài sản có thể được chia nhỏ và có tính thanh khoản hoàn hảo.
. Tất cả các thông tin sẵn có đồng thời cho tất cả các nhà đầu tư.
Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản về mặt khái niệm, có cơ sở lý thuyết
vững vàng và cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích. Tuy nhiên, cũng như
nhiều mô hình khác, CAPM không tránh khỏi những hạn chế và sự chỉ trích, một vài
hạn chế nổi bật của mô hình CAPM như:
. Dựa vào quá nhiều giả định không phù hợp với thực tế.
. Các ước lượng beta cho thấy beta không ổn định theo thời gian.
. Đòn bẩy tài chính: tác động lên beta vốn cổ phần, tác động đến tỷ suất sinh lợi
kỳ vọng.

15
. Ảnh hưởng tháng Giêng – Những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng
thời gian từ tháng 12 đến tháng 1 thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng
khác. Tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy trong
nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra.
. Những mô hình đa nhân tố đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán là hàm số của nhiều yếu tố chứ không chỉ beta như trong mô hình CAPM.
. Ảnh hưởng của qui mô công ty – Người ta phát hiện rằng cổ phiếu của công ty
có giá trị thị trường nhỏ (market capitalization = price per share x number of share)
đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường lớn, nếu những yếu
tố khác như nhau.
. Ảnh hưởng của tỷ số P/E và M/B – Người ta cũng thấy rằng cổ phiếu của
những công ty có tỷ số P/E (price/earning ratio) và tỷ số M/B (market-to-book value
ratio) thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những công ty có tỷ số P/E và M/B
cao.
CAMP không đem lại sự đo lường chính xác tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, do vậy cần phải đưa thêm những yếu tố khác vào mô hình.
2.1.5. Mô hình Fama French 3 nhân tố
Tiếp nối nghiên cứu của William Sharpe, một kết quả nghiên cứu có sức ảnh
hưởng lớn tới mô hình CAPM thời kỳ đó là của Fama và French (1992). Nghiên cứu
này dựa trên một mô hình, trong đó tổng hợp tất cả những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất
sinh lợi như kích thước, đòn bẩy tài chính, E/P, BE/ME và beta của các cổ phiếu. Hai
ông cho rằng mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi trung bình là không cao trong
suốt thời kỳ 1963-1990, ngay cả chỉ dùng beta để giải thích cho tỷ suất sinh lợi trung
bình. Trong khi đó, các kiểm định lần lượt giữa tỷ suất sinh lợi trung bình với quy mô,
hệ số đòn bẩy, E/P và BE/ME cho thấy rằng tất cả các biến này đều quan trọng và có

16
tín hiệu mong đợi. Kết quả cuối cùng, hai ông chỉ ra rằng BE/ME và quy mô là những
yếu tố có mối quan hệ mạnh nhất tới tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và vai trò của các yếu tố
còn lại (đòn bẩy, E/P) bị che lấp khi đưa hai yếu tố này vào mô hình.
Tiếp tục công trình nghiên cứu này, Fama và French (1993) tiến hành nghiên
cứu dựa trên hai loại cổ phiếu có đặc tính như sau: (i) cổ phiếu của công ty có quy mô
nhỏ và (ii) cổ phiếu có hệ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cao (hay còn
được gọi là những cố phiếu “giá trị”). Kết quả kiểm định dựa vào số liệu thời kỳ 1963
– 1990 cho thấy rằng các biến qui mô và giá trị là những biến ảnh hưởng mạnh đến lợi
nhuận cổ phiếu. Khi những biến này được đưa vào phân tích hồi qui trước rồi mới thêm
biến beta vào thì kết quả cho thấy rằng biến beta không mạnh bằng các biến kia trong
việc giải thích lợi nhuận cổ phiếu. Do đó, hai ông đã thêm hai nhân tố quy mô và giá trị
vào mô hình CAPM để phản ảnh sự nhạy cảm của danh mục đối với hai loại cổ phiếu
này:
Rit RFt ai bi RMt RFt si SMBt hi HMLt eit t = 1, 2,..., T.
Trong đó: tại mỗi kỳ quan sát t
· Ri là mức lợi nhuận cho danh mục i.
· RF là mức lợi nhuận không rủi ro.
· RM là mức lợi nhuận kỳ vọng của toàn bộ thị trường.
· SMB là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công
ty nhỏ so với lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty lớn.
· HML là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công
ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao so với công ty có giá trị này thấp.
. ei là sai số ngẫu nhiên.

17
Mô hình Fama-French vẫn cho rằng tỷ suất sinh lợi cao là phần thưởng cho sự
chấp nhận rủi ro cao. Hệ số si và hi lần lượt đo lường mức độ ảnh hưởng của hai nhân
tố SMB và HML đến tỷ suất sinh lợi của danh mục i. Danh mục i bao gồm những cổ
phiếu giá trị sẽ có hệ số hi cao và ngược lại đối với danh mục bao gồm những cổ phiếu
tăng trưởng sẽ có hi thấp. Tương tự, danh mục i bao gồm những cổ phiếu có vốn thị
trường cao thì sẽ có hệ số si thấp và ngược lại đối với những danh mục bao gồm những
cổ phiếu có vốn thị trường thấp thì hệ số si cao.
Từ khi mô hình này xuất hiện, đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm và tranh cãi
cho tính áp dụng thực tiễn của nó. Đây có thể coi là mô hình khá thành công trong việc
thừa kế và tổng hợp lại kết quả của các nghiên cứu trước đó, bao gồm cả nghiên cứu
nổi tiếng cho mô hình CAPM. Mặt khác, bản thân mô hình này cũng được nhiều
nghiên cứu thực nghiệm kiểm chứng trên nhiều bộ dữ liệu cho các thị trường khác nhau
trên thế giới, trong đó có cả những thị trường mới nổi như: Nam Phi, Ấn Độ, Ucraina,
Đài Loan. Kết quả của các nghiên cứu này nói chung đều công nhận vai trò của 3 nhân
tố trong mô hình Fama-French cho việc giải thích sự thay đổi tỷ suất sinh lợi của cổ
phiếu. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu sau này chỉ ra rằng 3 nhân tố thị trường, quy mô,
và giá trị chưa đủ để thể hiện một cách thuyết phục phần bù rủi ro hệ thống vì còn có
các nhân tố khác cũng ảnh hưởng lên tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư. Trong các
nghiên cứu đó có nghiên cứu của Cahart (1997), Hou và cộng sự (2015),...
và mới nhất là của chính Fama-French (2015).
2.1.6. Mô hình Cahart 4 nhân tố
Carhart nghiên cứu hoạt động của quỹ đầu tư và nhận thấy rằng mô hình 3 nhân
tố Fama-French không giải thích được biến động trong TSSL khi phân loại danh mục
theo TSSL kỳ trước (theo xu hướng/đà tăng trưởng). Chan Jegadessh và Lakonishok
cho rằng sự bất thường của nhân tố xu hướng chính là một yếu tố của thị trường không
hiệu quả do phản ứng chậm với thông tin. Mẫu mà Carhart sử dụng là mẫu có kích

18
thước lớn nhất tính cho đến thời điểm 1997, mẫu bao gồm dữ liệu tháng của tất cả
những quỹ từ tháng 1-1962 đến tháng 12-1993, tổng cộng 1892 quỹ.
Carhart xây dựng mô hình 4 nhân tố dựa trên mô hình 3 nhân tố của Fama và
French (1993) và thêm một nhân tố nữa được đưa ra bởi Jegadeesh và Titman (1993) là
yếu tố xu hướng bất thường trong một năm.
Rit RFt ai bi RMt RFt si SMBt hi HMLt wWMLit eit t = 1, 2,..., T.
· HML là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công
ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao so với công ty có giá trị này thấp.
. WML (Winners minus Losers): Yếu tố xu hướng một năm, được tính bằng TSSL bình
quân của các chứng khoán cao giá năm trước trừ cho TSSL bình quân của các chứng
khoán thấp giá năm trước, đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi tiếp tục
nắm giữ những chứng khoán cao giá của năm trước do thực hiện chiến lược đầu tư theo
xu hướng.
Kết luận chung mà Carhart đưa ra là: không nên đầu tư vào những quỹ có TSSL
âm thường xuyên; những quỹ có TSSL cao năm trước thì năm sau sẽ có TSSL cao hơn
TSSL mong đợi trung bình, nhưng những năm sau đó thì chưa chắc; tỷ số chi phí quản
lý/Tổng tài sản ròng, chi phí giao dịch, chi phí đầu tư có tác động trực tiếp và ngược

19
chiều đến TSSL của quỹ, những chi phí này sẽ lấy đi phần TSSL vượt trội của những
người nắm giữ quỹ có TSSL cao năm trước trong dài hạn.
2.1.7. Mô hình Q 4 nhân tố
Hou và cộng sự (2015) đã lấy ý tưởng từ mô hình định giá tài sản dựa trên đầu tư (Investment-based asset pricing) bằng việc sử dụng lý thuyết q (q
theory) trong đầu tư để tạo ra mô hình đa nhân tố mới, được gọi là mô hình Q 4 nhân tố (q factor model).
Nền tảng cho việc xây dựng này là thuyết Q của James Tobin về quyết định đầu
tư, theo đó q = giá trị thị trường/giá trị vốn góp của công ty, hay q = ME/BE. Nói cách
khác, q chính là hiện giá thuần của dòng tiền tương lai tạo ra từ một đồng vốn tăng
thêm. Nếu q >1, công ty nên đầu tư thêm vì việc đầu tư sẽ mang lại lợi nhuận cao hơn
chi phí bỏ ra, nếu q <1 thì công ty nên bán bớt tài sản vì chúng không tạo ra lợi nhuận
và không đạt đến mức hữu dụng tối đa. Trong cả hai trường hợp thì q sẽ tiến về 1, là
trạng thái cân bằng đầu tư và công ty không cần phải thay đổi gì nữa.
Nghiên cứu này chứng minh và sử dụng công thức sau để giải thích vai trò của nhân tố đầu tư và nhân tố ROE trong hồi quy chéo của tỷ suất sinh lợi.
r
i1
ROEi1
1 a ( I i 0 / Ai 0 )
Ở đây, công ty i có tài sản ban đầu là Ai0, đầu tư vào ngày 0 là Ii0, sản xuất trong cả 2 ngày, và ngừng hoạt
động vào cuối ngày 1, ROEi1 là lợi nhuận hoạt động của công ty trong ngày 1, và a là hằng số (a>0).
Nhân tố đầu tư có tương quan nghịch với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Công ty có đầu tư cao ít rủi ro hơn và kiếm được lợi nhuận ít
hơn so với công ty có đầu tư thấp. Ngược lại, ROE có tương quan thuận với tỷ suất sinh lợi. Công ty có ROE kỳ vọng cao sẽ kiếm được lợi
nhuận kỳ vọng cao hơn công ty có ROE kỳ vọng thấp.

20
Hou và cộng sự (2015) đề xuất mô hình Q 4 nhân tố để giải thích cho những bất thường mà mô hình FF 3 nhân tố và mô hình Carhart 4 nhân tố chưa
thể giải thích được và được gọi là mô hình Q với 4 nhân tố:
Rit RFt ai bi RMt RFt si SMBt ri ROEt ci CMAt eit t = 1, 2,..., T.
· ROE là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công
ty có lợi nhuận cao so với công ty có lợi nhuận thấp.
. CMA là bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công
ty có đầu tư thấp so với công ty có đầu tư cao.
2.1.8. Mô hình Fama French 5 nhân tố
Bắt đầu với mô hình chiết khấu cổ tức cho rằng giá trị thị trường của một cổ
phiếu là hiện giá của cổ tức kỳ vọng mỗi cổ phiếu,
m
t E ( d t ) / (1 r) . (1)
1
Trong đó, mt là giá cổ phiếu ở thời điểm t, E(dt + ) là cổ tức kỳ vọng mỗi cổ
phiếu trong khoảng thời gian t+ , r là lợi nhuận cổ phiếu kỳ vọng trung bình dài hạn.
Miller và Modigliani (1961) chỉ ra rằng tổng giá trị thị trường ở thời điểm t của
cổ phiếu có thể suy ra từ (1) như sau:

21
M t E (Yt dBt )/(1 r) . (2)
1
Trong đó Yt + là tổng lợi nhuận vốn chủ sở hữu trong giai đoạn t+ ,
dBt + = Bt + - Bt + -1 là thay đổi trong tổng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu. Chia 2 vế
của (2) cho giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu ở thời điểm t ta được:
Mt
E (Yt dBt ) / (1 r)
(3)
1
.
Bt Bt
Phương trình (3) cho ta thấy 3 điều. Thứ nhất, giá trị thị trường cổ phiếu tỷ lệ
nghịch với suất sinh lợi kỳ vọng r, nói cách khác Mt càng thấp (một cách tương đương
là tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Bt /Mt càng cao) thì r càng cao. Thứ hai, lợi
nhuận kỳ vọng tỷ lệ thuận với suất sinh lợi kỳ vọng, tức là lợi nhuận kỳ vọng càng cao
thì r càng cao. Thứ ba, sự thay đổi kỳ vọng về giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu (đầu
tư) tỷ lệ nghịch với suất sinh lợi kỳ vọng, nghĩa là đầu tư càng cao thì r càng thấp.
Novy-Marx (2013) và nhiều nghiên cứu khác chỉ ra rằng mô hình 3 nhân tố FF
bỏ lỡ nhiều biến đổi của tỷ suất sinh lợi liên quan đến lợi nhuận và đầu tư. Bởi những
chứng cứ này và bởi những kết luận từ phương trình (3), Fama French (2015) đã thêm
hai nhân tố lợi nhuận và đầu tư vào mô hình 3 nhân tố để kiểm định mô hình gồm 5
nhân tố.
Rit RFt ai bi RMt RFt si SMBt hi HMLt ri RMWt ci CMAt eit
. Ri: tỷ suất sinh lợi danh mục i
. RF: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
. RM: tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường

22
. SMB: nhân tố quy mô hay phần bù rủi ro do quy mô, bằng tỷ suất sinh lợi bình quân
của những danh mục các cổ phiếu có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi
bình quân của những danh mục các cổ phiếu có giá trị vốn hóa thị trường lớn.
. HML: nhân tố giá trị hay phần bù rủi ro do giá trị, bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của
những danh mục các cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME)
cao trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có BE/ME thấp.
. RMW: nhân tố lợi nhuận hay phần bù rủi ro do lợi nhuận, bằng tỷ suất sinh lợi bình
quân của những danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận cao trừ tỷ suất sinh lợi bình quân
của những danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận thấp.
. CMA: nhân tố đầu tư hay phần bù rủi ro do đầu tư, bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của
những danh mục các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư thấp trừ tỷ suất sinh lợi bình
quân của những danh mục các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư cao.
. ei: sai số ngẫu nhiên
. ai: tung độ góc của phương trình hồi quy có kỳ vọng bằng 0
. bi, si, hi, ri, ci: hệ số hồi quy riêng của các nhân tố.
Việc xây dựng các nhân tố là rất quan trọng trong việc kiểm định mô hình. Phần
này trình bày 3 cách phân chia danh mục đầu tư như trong nghiên cứu của Fama và
French (2015).
Nhân tố quy mô (SMB): dựa vào giá trị thị trường vốn chủ sở hữu ở thời điểm t-
1 để xác định giá trị quy mô (Size) tại thời điểm t. Những cổ phiếu có mức vốn hóa thị
trường thấp hơn giá trị trung vị của mức vốn hóa thị trường sẽ được đưa vào nhóm cố
phiếu có quy mô nhỏ (Small-S). Những cổ phiếu có mức vốn hóa thị trường lớn hơn
giá trị trung vị của mức vốn hóa thị trường sẽ được đưa vào nhóm cố phiếu có quy mô
lớn (Big-B).

23
Nhân tố giá trị (HML): Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (Book to
Market-B/M) được thu thập từ bảng cân đối kế toán của năm trước đó, tức năm t-1, để
xác định yếu tố giá trị tại thời điểm t. Các cổ phiếu được sắp xếp theo tỷ số B/M tăng
dần. Nếu danh mục được chia 3 thì: 30% các cổ phiếu có tỷ số B/M nhỏ nhất sẽ đưa
vào nhóm B/M thấp (Low-L); 40% các cổ phiếu tiếp theo được đưa vào nhóm B/M
trung bình (Neutral-N); 30% các cổ phiếu có B/M cao nhất đưa vào nhóm B/M cao
(High-H). Nếu danh mục được chia 2 thì: Những cổ phiếu có tỷ số B/M thấp hơn giá trị
trung vị của tỷ số B/M sẽ đưa vào nhóm B/M thấp (Low-L); Những cổ phiếu có tỷ số
B/M lớn hơn giá trị trung vị của tỷ số B/M sẽ đưa vào nhóm B/M cao (High-H).
Nhân tố lợi nhuận (RMW): có cách tính tương tự như nhân tố giá trị nhưng dựa
theo lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability-OP). Như vậy sẽ có các nhóm: lợi
nhuận cao (Robust-R); lợi nhuận trung bình (Neutral-N); lợi nhuận thấp (Weak-W).
Nhân tố đầu tư (CMA): có cách tính tương tự như nhân tố giá trị nhưng dựa theo
đầu tư (Investment-Inv). Như vậy sẽ có các nhóm: đầu tư cao (Conservative-C); đầu tư
trung bình (Neutral-N); đầu tư thấp (Aggressive-A).
2.2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.2.1. Nghiên cứu tại các nước phát triển
• Nghiên cứu tại Pháp của Souad Ajili (2005)
Tại Pháp, bài nghiên cứu của Souad Ajili “Nhân tố quy mô và giá trị - Trường
hợp của nước Pháp” (2005) cũng cho thấy kết quả đạt được từ mô hình 3 nhân tố Fama
French tốt hơn so với mô hình CAPM. tương ứng là 34.22% và 11.2%. Với mô hình
Fama French khi hồi quy dữ liệu chéo thì chỉ có nhân tố quy mô là có ý nghĩa thống kê,
khi hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian thì nhân tố quy mô và giá trị đều có ý nghĩa thống
kê.
• Nghiên cứu tại Nhật của Elhaj Walid và Elhaj Ahlem (2007)

24
Ở Nhật, trong bài nghiên cứu “Những bằng chứng về khả năng áp dụng mô hình
Fama French lên thị trường chứng khoán Nhật Bản” (2007), hai 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 từ 1/2002 đến 9/2007. Kết quả từ nghiên cứu
cho thấy ở Nhật Bản nhân tố quy mô cộng ty và tỷ suất sinh lợi có quan hệ nghịch biến
còn nhân tố giá trị và tỷ suất sinh lợi thì đồng biến. Nhân tố quy mô thể hiện rõ nét ở
những chứng khoán có vốn hóa nhỏ. khoảng 78,2% đối với mô hình Fama French
trong nghiên cứu này.
• Nghiên cứu tại Úc của Brailsford và cộng sự (2012)
Brailsford và cộng sự nghiên cứu mô hình FF 3 nhân tố với 98% các công ty
niêm yết tại Úc 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 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.
• Nghiên cứu tại Mỹ của Nima Billou (2004)
Tại Mỹ trong bài nghiên cứu “Kiểm định mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố
Fama French” năm 2004, tác giả Nima Billou đã so sánh và kiểm tra tính hiệu quả của
hai mô hình CAPM và Fama–French. Trong khoảng thời gian 7/1963 đến 12/2003,
=0.3, =0.13, với mức ý nghĩa 5% thì của CAPM là 72% còn của Fama
French là 89%. Nếu mẫu nghiên cứu từ 7/1926 đến 12/2003 thì của CAPM là 77%
còn của Fama French là 88%. Như vậy hai nhân tố quy mô và giá trị rất có ảnh hưởng
trên thị trường chứng khoán Mỹ.
• Nghiên cứu tại Mỹ của Fama-French (2015)

25
Nghiên cứu sử dụng mô hình FF 5 nhân tố với các công ty niêm yết tại Mỹ trong
50 năm từ 1963 đến 2013, dùng các cách phân loại danh mục đầu tư: (1) phân loại 2x3
theo Size – BE/ME, 2x3 theo Size – OP, 2x3 theo Size – Inv; (2) phân loại 2x2 theo
Size – BE/ME, 2x3 theo Size – OP, 2x3 theo Size – Inv; (3) phân loại 2x2x2x2 theo
Size – BE/ME – OP – Inv; (4) phân loại 5x5 theo size – BE/ME, 5x5 theo size – OP,
5x5 theo size – Inv; (5) phân loại 2x4x4 theo Size – BE/ME – OP, 2x4x4 theo Size –
BE/ME – Inv, 2x4x4 theo Size – OP – Inv. Kết quả cho thấy nhân tố HML có ảnh
hưởng không đáng kể trong mô hình giai đoạn này. R2
của mô hình FF 3 nhân tố là
66%, mô hình FF 5 nhân tố là 67%. Fama-French kết luận mô hình 5 nhân tố giải thích
tỷ suất sinh lợi tốt hơn mô hình 3 nhân tố với số liệu thị trường Mỹ.
• Nghiên cứu tại Úc của Chiah và cộng sự (2015)
Nghiên cứu sử dụng mô hình FF 5 nhân tố với các công ty niêm yết tại Úc trong
31 năm từ năm 1982 đến năm 2013, dùng 3 cách phân loại danh mục đầu tư: 5x5 size-
BE/ME, 5x5 size-OP, 5x5 size- Inv. Kết quả cho thấy nhân tố và quy mô có quan hệ
đồng biến với tỷ suất sinh lợi, các nhân tố giá trị, lợi nhuận và đầu tư có tác động hai
chiều tùy theo danh mục đầu tư.
Nhìn chung ở hầu hết các nước phát triển mô hình FF 5 nhân tố đều cho kết quả
khả quan với mức độ giải thích lớn hơn mô hình FF 3 nhân tố và mô hình CAPM.
2.2.2. Nghiên cứu tại các nước đang phát triển
• Nghiên cứu tại Ấn Độ của Gregory Connor và Sanjay Sehgal (2001):
Trong bài nghiên cứu “Kiểm định mô hình Fama và French ở Ấn Độ” hai tác
giả Gregory Connor và Sanjay Sehgal lấy dữ liệu từ tỷ suất sinh lợi cuối tháng của 364
cổ phiếu từ 6/1989 đến 3/1999 trên thị trường chứng khoán Ấn Độ. trung bình trong mô
hình Fama French là 84.22% còn trong mô hình CAPM là 75%. Nghiên c ứu này cho thấy việc
chạy mô hình hồi quy tuyến tính của hai mô hình này có thể giải thích và

26
dự đoán được tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán và danh mục của chứng khoán tại
thị trường Ấn Độ.
• Nghiên cứu tại Thái Lan của Nopbhannon Homsud (2009):
Ở Thái Lan, bài nghiên cứu “Một nghiên cứu về mô hình ba nhân tố Fama và
French” sử dụng số liệu trên thị trường chứng khoán Thái Lan từ 7/2002 đến 5/2007,
bao gồm 421 cổ phiếu chia làm 6 nhóm: BH, BM, BL, SH, SM, SL. Kết quả bài 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 FF 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 lần lượt là 62.42% và
29.47%.
• Nghiên cứu ở Đài Loan của Chun – Wei Huang (2010):
Năm 2010 trong bài nghiên cứu “Áp dụng mô hình Fama – French ba nhân tố
vào thị trường chứng khoán Đài Loan” tác giả Chun – Wei Huang cho rằng mô hình
CAPM có thể áp dụng vào thị trường chứng khoán Đài Loan vì nhân tố rủi ro thị
trường có ảnh hưởng mạnh mẽ đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Mô hình Fama French
thì chỉ có hai biến là rủi ro thị trường và quy mô là có ý nghĩa thống kê, còn biến giá trị
thì không. Do đó, mô hình Fama French ba nhân tố không thể áp dụng hoàn toàn tại thị
trường chứng khoán nước này.
Nhìn chung, tại các nước đang phát triển tỷ suất sinh lợi của chứng khoán tác
động rất lớn bởi nhân tố rủi ro thị trường do thị trường chứng khoán tại những nước
này còn non trẻ, nhà đầu tư chủ yếu là nhà đầu tư cá nhân thường đầu tư chứng khoán
theo tâm lý. Hai nhân tố SMB và HML cũng có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi nhưng
không ảnh hưởng lớn bằng tại các nước phát triển, tuy nhiên việc có thêm hai biến này
góp phần giả thích cao hơn cho tỷ suất sinh lợi chứng khoán.

27
2.2.3. Nghiên cứu tại Việt Nam
• Nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ (2008):
Nghiên cứu ứng dụng mô hình FF 3 nhân tố tại Việt Nam với dữ liệu gồm 28
công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong
khoảng thời gian hơn 3 năm từ tháng 1/2005 đến tháng 3/2008. Kết quả cho thấy cả 3
nhân tố đều tác động lên tỷ suất sinh lời cổ phiếu trong đó nhân tố thị trường giữ vai trò
quan trọng hơn cả và hai nhân tố thị trường và quy mô tác động cùng chiều còn nhân tố
giá trị ảnh hưởng ngược chiều. Mô hình có R2
bằng 86,8% cao hơn so với mô hình
CAMP với R2
là 62,5%.
• Nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong và Trần Việt Hoàng (2012):
Dựa trên mô hình FF 3 nhân tố với dữ liệu trên sàn giao dịch chứng khoán thành
phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-2011. Kết quả cho thấy mô hình giải thích tỷ suất
sinh lời tốt hơn mô hình CAPM, nhất là trong các danh mục đầu tư SL, SH, BL.
• Nghiên cứu của Nguyễn Thu Hằng và Nguyễn Mạnh Hiệp (2012):
Dựa trên mô hình FF 3 nhân tố với dữ liệu trên sàn giao dịch chứng khoán thành
phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-2012. Kết quả cho thấy mô hình giải thích tỷ suất
sinh lời tốt trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng nhưng chưa giải thích tốt trong giai đoạn
kinh tế suy thoái. R2
mô hình là 75%.
• Nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014):
Các nghiên cứu dựa trên các mô hình FF 3 nhân tố và FF 5 nhân tố đối với dữ
liệu là 281 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (dữ liệu đã
loại bỏ các công ty tài chính, chứng khoán và ngân hàng) giai đoạn từ tháng 1/2007 đến
12/2013. Đối với FF 3 nhân tố thì trong 3 nhân tố, nhân tố thị trường có tác động mạnh
mẽ và phù hợp nhất đúng dấu kỳ vọng, giữa hai nhân tố quy mô và giá trị thì yếu tố giá
trị giải thích tốt hơn nhưng mang dấu âm ngược kỳ vọng ban đầu của mô hình.

28
Đối với FF 5 nhân tố, nhân tố thị trường luôn mang đúng dấu kỳ vọng và có ý nghĩa
thống kê, yếu tố quy mô và giá trị mang đúng dấu kì vọng và yếu tố giá trị giải thích tốt
hơn nhưng không có ý nghĩa thống kê với một số danh mục. Trong hai nhân tố lợi
nhuận và đầu tư thì nhân tố lợi nhuận giải thích tốt hơn nhân tố đầu tư hơn nữa nhân tố
đầu tư mang dấu âm ngược kỳ vọng. Kết luận yếu tố đầu tư chưa thực sự phù hợp để
giải thích tỷ suất sinh lợi ở thị trường Việt Nam trong mô hình FF 5 nhân tố. Các kết
quả đạt được cũng khác nhau đối với các cách chia danh mục khác nhau trong cả hai
mô hình.
• Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thúy Nhi (2016):
Nghiên cứu dựa trên hai mô hình FF 5 nhân tố và mô hình 4 nhân tố của Hou
(Q4) với dữ liệu trên hai sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội
giai đoạn 1/2009-6/2015 và sử dụng 3 cách phân chia danh mục. Kết quả: nhân tố thị
trường có mang dấu dương đúng kỳ vọng của mô hình, nhân tố SMB mang dấu dương
với danh mục cổ phiếu có quy mô nhỏ và âm với danh mục cổ phiếu có quy mô lớn,
nhân tố HML mang dấu dương với danh mục đầu tư có BE/ME cao và ngược lại, nhân
tố RMW mang dấu dương với danh mục có lợi nhận hoạt động trên vốn chủ sở hữu cao
và ngược lại, nhân tố CMA mang dấu dương với danh mục có tỷ lệ đầu tư trên tổng tài
sản thấp và ngược lại. R2
của mô hình từ 80% đến 96%. Nghiên cứu cũng kết luận mô
hình FF 5 nhân tố giải thích tốt hơn mô hình Q4.
Tóm tắt các nghiên cứu tại Việt Nam
Đối với mô hình FF 3 nhân tố: các nghiên cứu đều có cùng nhận định nhân tố thị
trường giải thích tốt nhất cho tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư. Hai nhân tố SMB và
HML cũng có ảnh hưởng nhưng không lớn như tại các nước phát triển. Tuy nhiên việc
có thêm hai biến này góp phần giải thích cao hơn cho tỷ suất sinh lợi chứng khoán.

29
Đối với mô hình FF 5 nhân tố: các nghiên cứu cũng đều nhận định nhân tố thị
trường giải thích tốt nhất trong 5 nhân tố và đúng dấu kỳ vọng tương tự như kết luận
của các nghiên cứu sử dụng mô hình FF 3 nhân tố. Theo nghiên cứu của Võ Hồng Đức
và Mai Duy Tân thì 3 nhân tố quy mô, giá trị và lợi nhuận mang dấu dương, nhân tố
đầu tư mang dấu âm ở 14 danh mục và không có ý nghĩa thống kê ở 2 danh mục. Trong
khi đó kết luận của Nguyễn Thị Thúy Nhi thì 4 nhân tố quy mô, giá trị, đầu tư và lợi
nhuận đều mang dấu dương ở một nửa số danh mục và dấu âm ở một nửa số danh mục
còn lại. Hai kết quả nghiên cứu này trái ngược nhau. Mặt khác nhân tố giá trị ở mô
hình 3 nhân tố hầu hết mang dấu âm khác với kết luận của cả ba nghiên cứu sử dụng
mô hình 5 nhân tố, làm cho nhân tố này rất khó sử dụng vào mục đích đầu tư khi nhà
đầu tư không biết nghe theo mô hình nào hay nghiên cứu nào.

30
Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày về quy trình nghiên cứu, các giả thuyết của nghiên cứu,
mô hình nghiên cứu, dữ liệu và phương pháp xử lý dữ liệu nghiên cứu.
3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Bảng 3.1: Quy trình nghiên cứu.
Chọn mẫu
nghiên cứu
Nghiên cứu xem xét toàn bộ các công ty phi tài chính được
niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE, giai đoạn từ 01/01/2007 đến
31/12/2016. Dữ liệu của đề tài là dữ liệu thứ cấp. Dữ liệu được
cung cấp bởi Thomson Reuters.
Thu thập dữ liệu Các chỉ số cần thu thập gồm:
- Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm (năm)
- Chỉ số VNIndex (ngày)
- Giá đóng cửa cổ phiếu (ngày)
- Số liệu từ bảng cân đối kế toán, bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh
doanh và các thông tin kế toán khác của các công ty trong mẫu nghiên
cứu được thu thập tại các thời điểm cuối năm gồm: số lượng cổ phiếu
phổ thông (năm), giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu (năm), lợi nhuận hoạt
động trên vốn chủ sở hữu (năm), tổng tài sản (năm).
Phân tích số liệu Sử dụng Excel để tổng hợp và tính toán các nhân tố: quy mô
(năm), giá trị (năm), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (năm) và đầu tư
trên tổng tài sản (năm).
Tính toán phần bù của các nhân tố này, tiến hành các mô tả
thống kê và kiểm tra tương quan giữa các nhân tố.

31
Tiến hành các
kiểm định và
chạy mô hình hồi
quy
Phân tích kết
quả nghiên cứu
và kết luận
Sử dụng phần mềm Stata để xử lý các hiện tượng đa cộng
tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi và chạy các
mô hình hồi quy.
Dựa vào kết quả hồi quy đưa ra kết luận về tác động
của từng nhân tố đến tỷ suất sinh lợi.
Tổng hợp và so sánh các kết quả hồi quy để lựa chọn mô
hình và cách phân loại phù hợp, từ đó đưa ra các khuyến nghị.
3.2. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Theo Fama và French (2015) tất cả các biến đều có kỳ vọng dấu dương, bởi vì
khi nhà đầu tư phải chịu thêm một loại rủi ro nào thì phải được nhận sự bù đắp về lợi
nhuận để cho họ chịu loại rủi ro ấy. Điều này có thể không đúng với thực tế ở Việt
Nam nơi mà các nhà đầu tư xử lý thông tin không theo một lý luận chung nào. Tuy
nhiên nghiên cứu này cũng đặt kỳ vọng dấu dương cho tất cả các nhân tố.
H1: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố thị trường và phần bù tỷ suất
sinh lợi của danh mục đầu tư.
H2: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố quy mô SMB và phần bù tỷ suất
H3: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố giá trị HML và phần bù tỷ suất
H4: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố lợi nhuận RMW và phần bù tỷ
suất sinh lợi của danh mục đầu tư.

32
H5: Có mối tương quan đồng biến giữa nhân tố đầu tư CMA và phần bù tỷ suất
H6: Mô hình FF 5 nhân tố phù hợp với thị trường Việt Nam.
H7: Mô hình FF 5 nhân tố giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu
tại Việt Nam tốt hơn các mô hình CAPM, FF 3 nhân tố và Q 4 nhân tố của Hou.
H8: Các cách phân chia danh mục đầu tư khác nhau làm cho kết quả nghiên cứu
đạt được từ mô hình khác nhau.
3.3. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3.1. Mô hình nghiên cứu
Mô hình trong nghiên cứu này sử dụng các mô hình sau đây: mô hình định giá
tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) của Sharpe (1964), mô hình 3 nhân
tố của Fama French (1993), mô hình Q 4 nhân tố của Hou, Xue và Zhang (2015), mô
hình 5 nhân tố của Fama French (2015):
R
it
R
ft
a
i
b
i
R
mt
R
ft
e
it
R
it
R
ft
a
i
b
i
R
mt
R
ft si SMBt hi HMLt
e
it (4)
R
it
R
ft
a
i
b
i
R
mt
R
ft si SMBt ri RMWt ci CMAt
e
it
R
it
R
ft
a
i
b
i
R
mt
R
ft si SMBt hi HMLt ri RMWt ci CMAt eit (6)
Trong đó:
Rit : tỷ suất sinh lợi danh mục i
Rft : tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
Rmt : tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường

33
SMBt : nhân tố quy mô hay phần bù rủi ro do quy mô, bằng tỷ suất sinh lợi bình
quân của những danh mục các cổ phiếu có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ trừ tỷ suất
sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có giá trị vốn hóa thị trường lớn.
HMLt : nhân tố giá trị hay phần bù rủi ro do giá trị, bằng tỷ suất sinh lợi bình
quân của những danh mục các cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường
(BE/ME) cao trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có
BE/ME thấp.
RMWt : nhân tố lợi nhuận hay phần bù rủi ro do lợi nhuận, bằng tỷ suất sinh lợi
bình quân của những danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận cao trừ tỷ suất sinh lợi bình
quân của những danh mục các cổ phiếu có lợi nhuận thấp.
CMAt : nhân tố đầu tư hay phần bù rủi ro do đầu tư, bằng tỷ suất sinh lợi bình
quân của những danh mục các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư thấp trừ tỷ suất sinh
lợi bình quân của những danh mục các cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư cao.
eit : sai số ngẫu nhiên
ai: hệ số chặn hay tung độ góc của phương trình hồi quy
bi, si, hi, ri, ci: hệ số hồi quy riêng của các nhân tố.
Ngoài các mô hình kể trên 3 mô hình sau cũng được đưa vào nghiên cứu. Chúng
tôi sẽ giải thích tại sao lại có các mô hình này trong phần đầu mục 4.4.
R
it
R
ft
a
i
b
i
R
mt
R
ft si SMBt ri HMLt ci RMWt eit (5)
R
it
R
ft
a
i
b
i
R
mt
R
ft si SMBOt hi HMLOt
e
it (7)
R
it
R
ft
a
i
b
i
R
mt
R
ft si SMBOt hi HMLOt ri RMWOt
e
it (8)
R
it
R
ft ai bi
R
mt
R
ft si SMBOt hi HMLOt ri RMWOt ci CMAOt eit (9)
Phần tiếp theo sẽ xác định cách tính chính xác các yếu tố trong (6)

34
3.3.2. Phương pháp tính các nhân tố trong mô hình
Việc phân chia danh mục và xây dựng các nhân tố là rất quan trọng trong việc
kiểm định mô hình. Tuy nhiên không tồn tại một lý thuyết nền tảng nào hướng dẫn
cách phân chia danh mục đầu tư khi mô hình này được áp dụng. Do vậy, không tồn tại
một quy chuẩn nào để đánh giá cách chia danh mục nào là tối ưu (Brailsford và cộng
sự, 2012a). Trong nghiên cứu này chúng tôi lựa chọn phương pháp xây dựng các nhân
tố theo 3 cách sắp xếp 2x3, 2x2 và 2x2x2x2 như trong nghiên cứu của Fama và French
(2015).
Nhân tố quy mô (SMB): dựa vào giá trị thị trường vốn chủ sở hữu ở thời điểm t-
1 để xác định giá trị quy mô (Size) tại thời điểm t. Những cổ phiếu có mức vốn hóa thị
trường thấp hơn giá trị trung vị của mức vốn hóa thị trường sẽ được đưa vào nhóm cố
phiếu có quy mô nhỏ (Small-S). Những cổ phiếu có mức vốn hóa thị trường lớn hơn
giá trị trung vị của mức vốn hóa thị trường sẽ được đưa vào nhóm cố phiếu có quy mô
lớn (Big-B).
Nhân tố giá trị (HML): Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (Book to
Market-B/M) được thu thập từ bảng cân đối kế toán của năm trước đó, tức năm t-1, để
xác định yếu tố giá trị tại thời điểm t. Các cổ phiếu được sắp xếp theo tỷ số B/M tăng
dần. Nếu danh mục được chia 3 thì: 40% các cổ phiếu có tỷ số B/M nhỏ nhất sẽ đưa
vào nhóm B/M thấp (Low-L); 20% các cổ phiếu tiếp theo được đưa vào nhóm B/M
trung bình (Neutral-N); 40% các cổ phiếu có B/M cao nhất đưa vào nhóm B/M cao
(High-H). Nếu danh mục được chia 2 thì: Những cổ phiếu có tỷ số B/M thấp hơn giá trị
trung vị của tỷ số B/M sẽ đưa vào nhóm B/M thấp (Low-L); Những cổ phiếu có tỷ số
B/M lớn hơn giá trị trung vị của tỷ số B/M sẽ đưa vào nhóm B/M cao (High-H).
Nhân tố lợi nhuận (RMW): có cách tính tương tự như nhân tố giá trị nhưng dựa
theo lợi nhuận hoạt động (Operating Profitability-OP). Như vậy sẽ có các nhóm: lợi
nhuận cao (Robust-R); lợi nhuận trung bình (Neutral-N); lợi nhuận thấp (Weak-W).

35
Nhân tố đầu tư (CMA): có cách tính tương tự như nhân tố giá trị nhưng dựa theo
đầu tư (Investment-Inv). Như vậy sẽ có các nhóm: đầu tư thấp (Conservative-C); đầu tư
trung bình (Neutral-N); đầu tư cao (Aggressive-A).
Như vậy khi kết hợp các nhóm lại chúng ta sẽ được các danh mục như sau:
Cách phân loại 2x3
Bảng 3.2: Các nhóm tạo được theo phương pháp sắp xếp 2x3, 18 nhóm
B/M OP Inv
2x3
H N L R N W C N A
S SH SN SL SR SN SW SC SN SA
Size
B BH BN BL BR BN BW BC BN BA
Khi đó
SMB
SH SN SL SR SN SW SC SN SA
9
BH BN BL BR BN BW BC BN BA
9
HML
SH BH SL BL
2 2
RMW
SR BR SW BW
2 2
CMA
SC BC SA BA
2 2
Cách phân loại 2x2

36
Bảng 3.3: Các nhóm tạo được theo phương pháp sắp xếp 2x2, 12 nhóm
B/M OP Inv
2x3
H L R W C A
S SH SL SR SW SC SA
Size
B BH BL BR BW BC BA
Khi đó
SMB
SH SL SR SW SC SA BH BL BR BW BC BA
6 6
HML
SH BH SL BL
2 2
RMW
SR BR SW BW
2 2
CMA
SC BC SA BA
2 2
Cách phân loại 2x2x2x2
Bảng 3.4: Các nhóm tạo được theo phương pháp sắp xếp 2x2x2x2, 16 nhóm
B/M H L
OP R W R W
Inv C A C A C A C A
S SHRC SHRA SHWC SHWA SLRC SLRA SLWC SLWA
Size
B BHRC BHRA BHWC BHWA BLRC BLRA BLWC BLWA

37
Khi đó
SMB
SHRC SHRA SHWC SHWA SLRC SLRA SLWC SLWA
8
BHRC BHRA BHWC BHWA BLRC BLRA BLWC BLWA
8
HML
SHRC SHRA SHWC SHWA BHRC BHRA BHWC BHWA
8
SLRC SLRA SLWC SLWA BLRC BLRA BLWC BLWA
8
RMW
SHRC SHRA BHRC BHRA SLRC SLRA BLRC BLRA
8
SHWC SHWA BHWC BHWA SLWC SLWA BLWC BLWA
8
CMA
SHRC BHRC SHWC BHWC SLRC BLRC SLWC BLWC
8
SHRA BHRA SHWA BHWA SLRA BLRA SLWA BLWA
8
3.4. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Mẫu được chọn gồm các công ty niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE trong giai
đoạn 01/01/2007-31/12/2016. Lý do cho việc chọn khoảng thời gian này là do trước
năm 2006 số lượng công ty niêm yết và khối lượng giao dịch rất thấp. Kể từ năm 2006
đến nay thị trường chứng khoán Việt Nam đã có bước tăng trưởng mạnh mẽ cả về số
lượng công ty lẫn doanh số giao dịch và kể từ ngày 01/01/2007 Luật chứng khoán
(được Quốc hội ban hành ngày 29/06/2006) có hiệu lực thi hành đã tạo lập được khuôn
khổ pháp lý cao, đồng bộ và thống nhất cho hoạt động của thị trường chứng khoán.
Ngoài ra, thời gian kết thúc giai đoạn nghiên cứu được chọn là 31/12/2016, bởi vì
chúng tôi muốn có được số quan sát nhiều nhất có thể. Dữ liệu của đề tài là dữ liệu thứ
cấp. Dữ liệu được cung cấp bởi Thomson Reuters. Các công ty niêm yết trên thị trường
sẽ thay đổi mỗi năm, do vậy nghiên cứu này sẽ tái thiết lập danh mục đầu tư mỗi năm 1

38
lần vào cuối năm. Các công ty được đưa vào danh mục mỗi năm phải được niêm yết và
giao dịch chậm nhất là vào tuần giao dịch cuối cùng của năm trước đó và công bố đầy
đủ dữ liệu phục vụ nghiên cứu.
Số liệu về giá và các báo cáo tài chính của các công ty được thu thập cụ thể như
sau:
· Giá cổ phiếu (ngày): là giá đóng cửa sau mỗi phiên giao dịch.
· Số liệu từ bảng cân đối kế toán, bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và
các thông tin kế toán khác của các công ty trong mẫu nghiên cứu được thu thập tại các
thời điểm cuối năm gồm: số lượng cổ phiếu phổ thông (năm), giá trị sổ sách vốn chủ sở
hữu (năm), lợi nhuận hoạt động trên vốn chủ sở hữu (năm), tổng tài sản (năm). Năm tài
chính của các công ty tại Việt Nam bắt đầu từ 01/01 và kết thúc vào 31/12 hàng năm.
Để tính tỷ suất sinh lợi phi rủi ro Rf thì ta sử dụng lãi suất của trái phiếu Chính
phủ có kỳ hạn 1 năm trong giai đoạn từ 01/2007-12/2016. Lãi suất phi rủi ro tính theo
ngày bằng lãi suất phi rủi ro tính theo năm chia cho 360.
Fama và French (1992) chạy mô hình theo tháng, tỷ suất sinh lợi chứng khoán
được xác định bằng tỷ suất sinh lợi trung bình của các ngày trong tháng. Nếu lấy giá
đóng cửa một ngày bất kỳ trong tháng làm đại diện để tính tỷ suất sinh lợi, sẽ không
phản ánh đầy đủ sự biến động giá trong tháng đó. Hơn nữa, với dữ liệu tại Việt Nam,
nếu lấy dữ liệu theo tháng thì số quan sát sẽ rất hạn chế (120 quan sát). Nghiên cứu này
sử dụng dữ liệu theo tuần với 464 quan sát, tỷ suất sinh lợi chứng khoán được sử dụng
cho mỗi tuần xác định bằng tỷ suất sinh lợi trung bình của các ngày trong tuần. Nếu gọi
Pt là giá điều chỉnh của cổ phiếu tại ngày t, Pt -1 là giá điều chỉnh của cổ phiếu tại thời
điểm ngày t – 1, ta có tỷ suất sinh lợi theo ngày của cổ phiếu như sau:
rt
P
t
P
t 1
Pt 1

39
Tỷ suất sinh lợi thị trường Rm được thu thập từ chỉ số VNIndex theo ngày. Tỷ
suất sinh lợi thị trường được sử dụng cho mỗi tuần bằng tỷ suất sinh lợi trung bình của
các ngày trong tuần. Nếu gọi VnIndext là chỉ số VnIndex tại ngày t và VnIndext -1 là
chỉ số VnIndex tại thời điểm ngày t-1 thì tỷ suất sinh lợi thị trường theo ngày được tính
như sau:
r
mt
VnIndext VnIndext 1
VnIndext 1
3.5. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được kiểm tra và loại bỏ các mã cổ phiếu không
cung cấp đủ các chỉ tiêu cần thiết. Đầu tiên, chúng ta tính toán các chỉ số như quy mô
công ty, B/M, lợi nhuận hoạt động trên vốn chủ sở hữu, đầu tư trên tổng tài sản, tỷ suất
sinh lợi theo ngày, tỷ suất sinh lợi trung bình các ngày trong tuần của từng mã cổ phiếu,
của danh mục thị trường và lãi suất phi rủi ro. Tiếp theo, chia các mã cổ phiếu theo 3
cách sắp xếp 3x2, 2x2 và 2x2x2x2 để tính bốn nhân tố quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu
tư, đây là các biến độc lập trong mô hình hồi quy. Bước thứ ba, chia các mã cổ phiếu
thành 25 danh mục Size-B/M, 25 danh mục Size-OP, 25 danh mục Size-Inv, 32 danh
mục Size-B/M-OP, 32 danh mục Size-B/M-Inv và 32 danh mục Size-OP-Inv để tính tỷ
suất sinh lợi vượt trội cho từng danh mục theo tuần. Bước bốn, thống kê và kiểm tra kết
quả tính toán ở các bước trên. Bước năm, kiểm định và so sánh giữa các mô hình định
giá. Bước cuối cùng, chạy các mô hình hồi quy sử dụng phương pháp bình phương nhỏ
nhất. Bảng trình bày các kết quả ước lượng đã có xử lý các vấn đề tự tương quan và
phuong sai thay đổi. Để xử lý hiện tượng đa cộng tuyết chúng ta sử dụng các nhân tố
trực giao được mô tả chi tiết trong phần đầu mục 4.4.

40
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Chương này trình bày về những đặc tính của dữ liệu thu thập được, kết quả
tính toán các biến từ dữ liệu, phân tích mối tương quan giữa các biến, các kết quả hồi
quy và thảo luận về các kết quả này.
Trước khi tiến hành hồi quy, chúng ta kiểm tra dữ liệu, kết quả tính toán biến
phụ thuộc và năm biến độc lập thông qua các thống kê mô tả và các so sánh ở mục 4.1.
Trong mục này lãi suất phi rủi ro và lãi suất 10%/năm (0.028%/ngày) được dùng để đối
chiếu. Để xem xét mức độ phù hợp của mô hình CAPM, mô hình FF 3 nhân tố, mô
hình Q 4 nhân tố của Hou và cộng sự, mô hình FF 5 nhân tố và các mô hình phụ, chúng
ta so sánh thống kê GRS và các chỉ tiêu thống kê khác trong mục 4.2. Chúng ta sẽ xem
xét có nhân tố nào (trong 5 nhân tố của mô hình FF) thừa hay không ở mục 4.3. Cuối
cùng, kết quả hồi quy và thảo luận cho từng danh mục trong tổng số 171 danh mục
được nghi lại trong mục 4.4.
4.1. XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU
4.1.1. Biến động về giá của các cổ phiếu niêm yết trên hai sàn chứng khoán HNX
và HOSE giai đoạn 01/2007 – 12/2016
Sau khi thu thập và kiểm tra dữ liệu của 702 mã cổ phiếu giai đoạn nghiên cứu,
chúng tôi đã loại 11 công ty không có đủ các chỉ tiêu cần thiết như giá, số lượng cổ
phiếu, vốn chủ sở hữu... Trong quá trình thiết lập danh mục và tính toán các chỉ tiêu
thống kê cho 691 mã cổ phiếu chúng tôi nhận thấy có nhiều chỉ tiêu biến động bất
thường trong các năm 2007 và 2008. Chúng ta cùng nhìn lại thị trường giai đoạn này.
TTCK Việt Nam chính thức giao dịch ngày 28/07/2000 với mốc khởi điểm là
100. Thị trường bùng nổ từ mốc 300 điểm đầu năm 2006 vọt lên đỉnh điểm 1,174 vào
ngày 12/03/2007 và phần còn lại của năm 2007 VN-Index dao động trong ranh giới
900 – 1100 điểm. Như một quy luật, năm 2008 là năm điều chỉnh giảm cho giai đoạn

41
bùng nổ 2006-2007, nhưng với tác động từ cuộc khủng hoảng tài chính thế giới bắt
nguồn từ Mỹ đã khiến VN-Index tụt giảm sâu hơn dự đoán của thị trường, quay trở lại
vạch xuất phát của đầu năm 2006 là 300 điểm. Như vậy chỉ trong 3 năm VN-Index từ
300 điểm tăng lên 1,174 rồi lại về 300 điểm.
Bảng 4.1: Tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình hàng tuần của danh mục thị
trường (Rm-Rf, đơn vị %) và tỷ suất sinh lợi phi rủi ro (Rf, đơn vị %) qua các năm.
Năm Rm-Rf Rf
2007 0.111 0.019
2008 -0.422 0.023
2009 0.172 0.026
2010 -0.006 0.028
2011 -0.148 0.033
2012 0.043 0.028
2013 0.067 0.019
2014 0.012 0.014
2015 0.006 0.013
2016 0.052 0.012
Trung bình -0.011 0.022
Thiết nghĩ, sự kỳ vọng quá cao của nước ta cũng như thế giới khi nhận định về
nền kinh tế Việt Nam và do giai đoạn đầu số lượng cổ phiếu niêm yết thấp làm cho cầu
lớn hơn cung gấp nhiều lần đã dẫn đến bong bóng chứng khoán năm 2007. Bên cạnh
đó, sự suy giảm của giá cổ phiếu năm 2008 có nguyên nhân chủ yếu từ sự giảm giá bất
động sản và tác động từ cuộc khủng hoảng tài chính thế giới bắt nguồn từ Mỹ. Các yếu
tố như quy mô, giá trị, lợi nhuận và đầu tư không phù hợp dùng để phân tích giá cổ
phiếu trong hai năm này, do đó chúng tôi chỉ sử dụng dữ liệu từ năm 2009 để phục vụ
cho nghiên cứu.
Bảng 4.1 cho thấy tỷ suất sinh lợi phi rủi ro trung bình là 0.022% một ngày. Giả
sử chúng ta có một khoản tiền, lấy khoản tiền này đem đầu tư hoặc kinh doanh và thu
được lãi suất trung bình là 10% một năm. Một lãi suất như vậy có thể xem là chấp nhận

Luận Văn Thạc Sĩ Một Số Ứng Dụng Từ Mô Hình 5 Nhân Tố Fama French.doc

Luận Văn Thạc Sĩ Một Số Ứng Dụng Từ Mô Hình 5 Nhân Tố Fama French.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Luận Văn Thạc Sĩ Một Số Ứng Dụng Từ Mô Hình 5 Nhân Tố Fama French.doc

Similar to Luận Văn Thạc Sĩ Một Số Ứng Dụng Từ Mô Hình 5 Nhân Tố Fama French.doc (20)

More from DV Viết Luận văn luanvanmaster.com ZALO 0973287149

More from DV Viết Luận văn luanvanmaster.com ZALO 0973287149 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Luận Văn Thạc Sĩ Một Số Ứng Dụng Từ Mô Hình 5 Nhân Tố Fama French.doc