Tải bản đầy đủ
4 Kết quả kiểm định

4 Kết quả kiểm định

Tải bản đầy đủ

34

Bảng 4.8 : Hồi quy TSSL vượt trội của 6 danh mục theo quy mô – BE/ME với
nhân tố thị trường
Danh mu ̣c
a
p-value
b
p-value
AR(1)
p-value
2
R điều chỉnh
F-statistic
Prob(F-statistic)
Durbin-Watson
Breusch-PaganGodfrey

S/L
0.0025
0.1911
0.7636
0.0000
0.5283
333.662
0.0000
2.0707

S/M
0.0003
0.8687
0.8772
0.0000
-0.1736
0.0027
0.4673
130.81
0.0000
1.9931

S/H
-0.0037
0.1703
0.9042
0.0000
0.4501
244.102
0.0000
2.2169

B/L
0.0078
0.0001
0.8459
0.0000
-0.2206
0.0001
0.5082
153.956
0.0000
2.0473

B/M
0.0031
0.1131
0.9936
0.0000
0.6595
576.149
0.0000
2.1269

B/H
-0.0017
0.4043
1.0937
0.0000
-0.2483
0.0000
0.5479
180.349
0.0000
1.9813

0.4014

0.1082

0.3897

0.9565

0.9012

0.3855

Nguồn : tác giả tính toán
Chú thích
-

S/L danh mục bao gồm các công ty có quy mô nhỏ, BE/ME thấp.

-

S/M danh mục bao gồm các công ty có quy mô nhỏ, BE/ME trung bình.

-

S/H danh mục bao gồm các công ty có quy mô nhỏ, BE/ME cao.

-

B/L danh mục bao gồm các công ty có quy mô lớn, BE/ME thấp.

-

B/M danh mục bao gồm các công ty có quy mô lớn, BE/ME trung bình.

-

B/H danh mục bao gồm các công ty có quy mô lớn, BE/ME cao.

Bảng 4.8 trình bày kết quả hồi quy TSSL vượt trội của 6 danh mục theo quy mô –
BE/ME với nhân tố thị trường trong giai đoạn từ tháng 1/2008 đến tháng 12/2013
(xem thêm phụ lục 1). Dựa trên kết quả hồi quy từ 6 danh mục, ta thấy hệ số chặn a
thấp, xấp xỉ bằng 0. Điều này có nghĩa là không có sự chênh lệch đáng kể giữa
TSSL thực tế với TSSL kỳ vọng ước lượng trong mô hình CAPM. Dựa vào hệ số a
ta sẽ biết được chứng khoán đó đang bị định giá cao hay không. Nếu α > 0 đây là
dấu hiệu chứng khoán định giá thấp, nhà đầu tư nên xem xét mua vào và ngược lại,

35

với α< 0 thì chứng khoán đó được định giá cao, nhà đầu tư nên cân nhắc để bán
chứng khoán. Nếu α = 0 thì chứng khoán đó được định giá đúng, nhà đầu tư nên
nắm giữ và chờ cơ hội thích hợp để thực hiên quyết định kinh doanh của mình.
Trong mô hình trên ta thấy các danh mục được định giá thấp (a >0) ngoại trừ danh
mục S/H, B/H.
Các kết quả hồi quy từ 6 danh mục đều cho thấy TSSL vượt trội của thị trường có
tác động rất lớn đến TSSL vượt trội của các danh mục chứng khoán với mức ý
nghĩa thống kê rất cao (p-value đều là 0.000). Hệ số b xấp xỉ bằng 1, nghĩa là các
danh mục này có độ nhạy cảm gần với danh mục thị trường. Các tác động này đều
là tác động dương. Với mức ý nghĩa thống kê là 10%, các tác động này lần lượt là:
— Hệ số b trong danh mục S/L là 0.7636 cho thấy TSSL vượt trội của thị
trường tăng lên (giảm xuống) 1% thì sẽ làm cho TSSL vượt trội của chứng
khoán trong danh mục S/L tăng (giảm) tương ứng là 0.7636 %. Hệ số R2
điều chỉnh bằng 0.5238 cho thấy các biến trong mô hình đã giải thích được
52.38% biến phụ thuộc. Thống kê F-statistic có p-value=0.000 cho thấy mô
hình này được xây dựng phù hợp.
— Hệ số b trong danh mục S/H là 0.9042 cho thấy TSSL vượt trội của thị
trường tăng lên (giảm xuống) 1% thì sẽ làm cho TSSL vượt trội của chứng
khoán trong danh mục S/H tăng (giảm) tương ứng là 0.9042 %. Hệ số R2
điều chỉnh bằng 0.4501 cho thấy các biến trong mô hình đã giải thích được
45.01% biến phụ thuộc. Thống kê F-statistic có p-value=0.000 cho thấy mô
hình này được xây dựng phù hợp.
— Hệ số b trong danh mục S/M là 0.8772 cho thấy TSSL vượt trội của thị
trường tăng lên (giảm xuống) 1% thì sẽ làm cho TSSL vượt trội của chứng
khoán trong danh mục S/M tăng (giảm) tương ứng là 0.8772%. Hệ số R2
điều chỉnh bằng 0.4673 cho thấy các biến trong mô hình đã giải thích được
46.73% biến phụ thuộc. Thống kê F-statistic có p-value=0.000 cho thấy mô
hình này được xây dựng phù hợp.

36

— Hệ số b trong danh mục B/L là 0.8459 cho thấy TSSL vượt trội của thị
trường tăng lên (giảm xuống) 1% thì sẽ làm cho TSSL vượt trội của chứng
khoán trong danh mục B/L tăng (giảm) tương ứng là 0.8459 %. Hệ số R2
điều chỉnh bằng 0.4673 cho thấy các biến trong mô hình đã giải thích được
46.73% biến phụ thuộc. Thống kê F-statistic có p-value=0.000 cho thấy mô
hình này được xây dựng phù hợp.
— Hệ số b trong danh mục B/H là 1.0937 cho thấy TSSL vượt trội của thị
trường tăng lên 1% thì sẽ làm cho TSSL vượt trội của chứng khoán trong
danh mục B/H tăng tương ứng là 1.0937 %. Hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.5479
cho thấy các biến trong mô hình đã giải thích được 54.79% biến phụ thuộc.
Thống kê F-statistic có p-value = 0.000 cho thấy mô hình này được xây dựng
phù hợp.
— Hệ số b trong danh mục B/M là 0.9936 cho thấy TSSL vượt trội của thị
trường tăng lên (giảm xuống) 1% thì sẽ làm cho TSSL vượt trội của chứng
khoán trong danh mục B/H tăng (giảm) tương ứng là 0.9936 %. Hệ số R2
điều chỉnh bằng 0.6595 cho thấy các biến trong mô hình đã giải thích được
65.95% biến phụ thuộc. Thống kê F-statistic có p-value=0.000 cho thấy mô
hình này được xây dựng phù hợp.
Kết quả kiểm định tự tương quan bậc 1 bằng kiểm định Dubin – Watson đối với cả
6 danh mục trong mô hình CAPM cho thấy các hệ số kiểm định đều xấp xỉ 2. Điều
này cho thấy cả 6 mô hình đều không bị hiện tượng tự tương quan bậc 1.
Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định Breusch-PaganGodfrey đối với cả 6 danh mục trong mô hình CAPM cho thấy tất cả các hệ số kiểm
định đều chấp nhận giả thuyết H0 trong mô hình với mức ý nghĩa thống kê 5% ( pvalue đều lớn hơn 5%). Điều này cho thấy cả 6 mô hình hồi quy đều không bị hiện
tượng phương sai thay đổi.
Qua kết quả hồi quy ta thấy được hệ số R2 chưa cao, dao động trong khoảng
[0.4501; 0.6595] chứng tỏ ngoài nhân tố thị trường còn những nhân tố khác giải
thích TSSL.

37

 Mô hin
̀ h 3 nhân tố Fama – French
Theo Fama – French (1993), tác giả đưa thêm 2 nhân tố SMB và HML kết hợp với
nhân tố thị trường để đánh giá khả năng giải thích của các nhân tố với TSSL của
danh mục.
ri – rf = a + b(rm – rf) + s.SMB + h.HML + ε
Trong đó:
ri – r f

: TSSL vượt trội của danh mục tài sản i

rm – r f

: TSSL vượt trội của thị trường

SMB

: nhân tố quy mô

HML

: nhân tố giá trị

a

: hệ số chặn

b,s,h

: hệ số hồi quy

ε

: sai số

Lần lượt hồi quy TSSL vượt trội của 6 danh mục theo quy mô – BE/ME với 3 nhân
tố rm-rf, SMB, HML.

Bảng 4.9: Kế t quả hồ i quy TSSL vượt trội 6 danh mu ̣c theo quy mô – BE/ME
với ba nhân tố rm-rf, SMB, HML
Danh mu ̣c
a
p-value
b
p-value
s
p-value
h
p-value

S/L
0.0037
0.0299
0.8999
0.0000
0.7373
0.0000
-0.1932
0.0000

S/M
0.0049
0.0026
0.9503
0.0000
0.9663
0.0000
0.1694
0.0000

S/H
0.0021
0.2433
0.9526
0.0000
0.7632
0.0000
0.3801
0.0000

B/L
0.0027
0.0992
0.9347
0.0000
-0.0951
0.1641
-0.5899
0.0000

B/M
0.0025
0.1961
0.9715
0.0000
-0.1530
0.0578
0.0016
0.9725

B/H
0.0043
0.0043
0.8820
0.0000
-0.1211
0.0505
0.8368
0.0000

R2 điều chỉnh
F-statistic
Prob(F-statistic)
Durbin-Watson
Breusch-PaganGodfrey

0.6580
191.510
0.0000
2.1337

0.7702
332.732
0.0000
2.1291

0.7603
315.066
0.0000
2.1099

0.7572
309.658
0.0000
2.1018

0.6629
195.669
0.0000
2.1174

0.8541
580.388
0.0000
2.1729

0.0553

0.0536

0.1422

0.1145

0.1673

0.0500

38

Nguồn : tác giả tính toán
Chú thích
-

S/L danh mục bao gồm các công ty có quy mô nhỏ, BE/ME thấp.

-

S/M danh mục bao gồm các công ty có quy mô nhỏ, BE/ME trung bình.

-

S/H danh mục bao gồm các công ty có quy mô nhỏ, BE/ME cao.

-

B/L danh mục bao gồm các công ty có quy mô lớn, BE/ME thấp.

-

B/M danh mục bao gồm các công ty có quy mô lớn, BE/ME trung bình.

-

B/H danh mục bao gồm các công ty có quy mô lớn, BE/ME cao.

Bảng 4.9 trình bày kết quả hồi quy TSSL vượt trội 6 danh mục theo quy mô –
BE/ME với ba nhân tố rm- rf, SMB, HML ( xem thêm phụ lục 2).
Kết quả hồi quy đều giải thích cho những thay đổi trong TSSL của các danh mục,
tất cả hệ số hồi quy của cả ba nhân tố đều khác không ở mức ý nghĩa 10%. Dựa trên
kết quả hồi quy từ 6 danh mục, ta thấy hệ số chặn a thấp, xấp xỉ bằng 0. Điều này có
nghĩa là không có sự chênh lệch đáng kể giữa TSSL thực tế với TSSL kỳ vọng ước
lượng trong mô hình 3 nhân tố của Fama – French.
Các kết quả hồi quy từ 6 danh mục đều vẫn cho thấy TSSL vượt trội của thị trường
b có tác động rất lớn đến TSSL vượt trội của các danh mục chứng khoán với mức ý
nghĩa thống kê rất cao ( p value đều là 0.000), cho thấy TSSL vượt trội của thị
trường tăng (giảm) 1% thì sẽ làm cho TSSL vượt trội của chứng khoán tăng (giảm)
từ 0.88% đến 0.97%.
Ngoài ra, khi xét đến tác động của các nhân tố quy mô s và nhân tố giá trị h, với
mức ý nghĩa thống kê 10%, các tác động này lần lượt là:
-

Đối với danh mục S/L: cả 2 hệ số của nhân tố quy mô và nhân tố giá trị
đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa thống kê cao (p-value=0.000).
Hệ số của nhân tố quy mô s là 0.7373 cho thấy khi nhân tố quy mô tăng
lên 1% thì TSSL vượt trội của các chứng khoán trong danh mục S/L cũng
sẽ tăng (giảm) 0.7373%, hay nói cách khác, khi TSSL của các chứng
khoán có quy mô nhỏ tăng (giảm) 1% so với TSSL của các chứng khoán

39

có quy mô lớn thì TSSL vượt trội của các chứng khoán trong danh mục
S/L sẽ tăng (giảm) 0.7373%. Mặt khác, hệ số của nhân tố giá trị h là 0.1932 cho thấy khi nhân tố giá trị tăng lên 1% thì TSSL của chứng
khoán sẽ giảm đi 0.1932%, hay nói cách khác, khi TSSL của các cổ phiếu
giá trị (BE/ME cao) tăng (giảm) 1% so với TSSL của các cổ phiếu tăng
trưởng (BE/ME thấp) thì TSSL vượt trội của chứng khoán trong danh
mục S/L sẽ giảm đi 0.1932% (so với các cổ phiếu có BE/ME thấp – các
cổ phiếu tăng trưởng). Hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.6580 cho thấy các biến
trong mô hình đã giải thích được 65.80% biến phụ thuộc.
-

Đối với danh mục S/H: cả 2 hệ số của nhân tố quy mô và nhân tố giá trị
đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa thống kê cao (p-value=0.000).
Hệ số của nhân tố quy mô s là 0.7632 cho thấy khi nhân tố quy mô tăng
lên 1% thì TSSL vượt trội của các chứng khoán trong danh mục S/H cũng
sẽ tăng 0.7632%. Hệ số của nhân tố giá trị h là 0.3801 cho thấy khi nhân
tố giá trị tăng lên 1% thì TSSL của chứng khoán sẽ tăng lên 0.3801%. Hệ
số R2 điều chỉnh bằng 0.7603 cho thấy các biến trong mô hình đã giải
thích được 76.03% biến phụ thuộc.

-

Đối với danh mục S/M: cả 2 hệ số của nhân tố quy mô và nhân tố giá trị
đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa thống kê cao (p-value=0.000).
Hệ số của nhân tố quy mô s là 0.9663 cho thấy khi nhân tố quy mô tăng
lên 1% thì TSSL vượt trội của các chứng khoán trong danh mục S/M
cũng sẽ tăng 0.9663%. Hệ số của nhân tố giá trị h là 0.1694 cho thấy khi
TSSL của cổ phiếu giá trị tăng lên 1% so với TSSL của cổ phiếu tăng
trưởng thì TSSL vượt trội của chứng khoán sẽ tăng lên 0.1694%. Hệ số
R2 điều chỉnh bằng 0.7702 cho thấy các biến trong mô hình đã giải thích
được 77.02% biến phụ thuộc.

-

Đối với danh mục B/L: hệ số của nhân tố quy mô không có ý nghĩa thống
kê (p-value = 0.1641) trong khi hệ số nhân tố giá trị có ý nghĩa thống kê
với mức ý nghĩa thống kê cao (p-value=0.000). Hệ số của nhân tố giá trị

40

h là -0.5899 cho thấy khi TSSL của cổ phiếu giá trị tăng lên 1% so với
TSSL của cổ phiếu tăng trưởng thì TSSL vượt trội của chứng khoán trong
danh mục B/L sẽ giảm 0.5899%. Hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.7572 cho
thấy các biến trong mô hình đã giải thích được 75.72% biến phụ thuộc.
-

Đối với danh mục B/H: cả 2 hệ số của nhân tố quy mô và nhân tố giá trị
đều có ý nghĩa thống. Hệ số của nhân tố quy mô s là -0.1211 cho thấy
TSSL của các chứng khoán có quy mô nhỏ tăng 1% so với TSSL của
chứng khoán có quy mô lớn thì TSSL vượt trội của các chứng khoán
trong danh mục B/H cũng sẽ giảm 0.1211%. Hệ số của nhân tố giá trị h là
0.8368 cho thấy khi TSSL của cổ phiếu giá trị h tăng lên 1% so với TSSL
của cổ phiếu tăng trưởng thì TSSL vượt trội của chứng khoán trong danh
mục B/H sẽ tăng lên 0.8368%. Hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.8541 cho thấy
các biến trong mô hình đã giải thích được 85.41% biến phụ thuộc.

-

Đối với danh mục B/M: hệ số của nhân tố quy mô có ý nghĩa thống kê (pvalue = 0.578) trong khi hệ số nhân tố giá trị không có ý nghĩa thống kê
(p-value=0.9725). Hệ số của nhân tố quy mô s là -0.1530 cho thấy TSSL
của các chứng khoán có quy mô nhỏ tăng 1% so với TSSL của chứng
khoán có quy mô lớn thì TSSL vượt trội của các chứng khoán trong danh
mục B/M cũng sẽ giảm 0.1530%. Hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.6629 cho
thấy các biến trong mô hình đã giải thích được 66.29% biến phụ thuộc.

Tất cả hệ số trong thống kê F-statistic có p-value=0.000 cho thấy mô hình này được
xây dựng phù hợp.
Kết quả kiểm định tự tương quan bậc 1 bằng kiểm định Dubin – Watson đối với cả
6 danh mục trong mô hình Fama - French cho thấy các hệ số kiểm định đều xấp xỉ
2. Điều này cho thấy cả 6 mô hình đều không bị hiện tượng tự tương quan bậc 1.
Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định Breusch-PaganGodfrey đối với cả 6 danh mục trong mô hình 3 nhân tố của Fama - French cho thấy
tất cả các hệ số kiểm định đều chấp nhận giả thuyết H0 trong mô hình với mức ý

41

nghĩa thống kê 5% ( p-value đều lớn hơn 5%). Điều này cho thấy cả 6 mô hình hồi
quy đều không bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Tóm lại, hệ số độ dốc của nhân tố SMB có quan hệ với quy mô. Giữ BE/ME không
đổi, chúng ta cũng thấy rằng hệ số s chuyển từ dương đối với các danh mục quy mô
nhỏ sang âm đối với các danh mục quy mô lớn.
-

Các danh mục có quy mô nhỏ có hệ số SMB dương.

-

Các danh mục có quy mô lớn có hệ số SMB âm.

Tương tự, hệ số nhân tố HML có quan hệ rõ ràng với BE/ME Với nhân tố HML khi
xét trong cùng nhóm quy mô. Trong mỗi nhóm quy mô, hệ số nhân tố HML tăng từ
các giá trị âm đối với 2 danh mục BE/ME thấp (-0,1932 và -0,5899 ứng với danh
mục S/L và B/L) sang dương mạnh đối với 2 danh mục có BE/ME cao (0,3801 và
0,8368 ứng với danh mục S/H và B/H). Rõ ràng nhân tố HML nắm bắt được những
thay đổi trong tỷ suất sinh lợi mà nhân tố thị trường Rm-Rf và nhân tố SMB chưa
nắm bắt được.
-

Hệ số h trong nhóm quy mô nhỏ: 0.3801 > 0.1694 > -0.1932 tương ứng
với các danh mục S/H > S/M > S/L

-

Hệ số h trong nhóm quy mô lớn : 0.8368 > 0.0016 > -0.5899 tương ứng
với các danh mục B/H > B/M > B/L

Bảng 4.10 : Phần bù rủi ro của các nhân tố rm-rf, SMB, HML
S/L

S/M

S/H

B/L

B/M

B/H

b.(rm-rf)

-0.0035

-0.0037

-0.0037

-0.0036

-0.0038

-0.0034

s.SMB

-0.0023

-0.0029

-0.0023

0.0003

0.0005

0.0004

0.0016
h.HML
Nguồn : tác giả tính toán

-0.0015

-0.0033

0.0050

-0.00001

-0.0072

42

Tính toán trong bảng 4.10 thể hiện phần bù cho từng nhân tố ứng với lần lượt 6
danh mục theo quy mô – BE/ME. Phần bù này được tính toán bằng cách lấy tỷ suất
sinh lợi nhân tố (trong bảng 4.4) nhân với các hệ số nhân tố tương ứng (trong Bảng
4.9) cho mỗi danh mục.
Chúng ta thấy phần bù thị trường b.(rm-rf) âm, không có chênh lệch đáng kể giữa
các danh mục. Phần bù rủi ro giá trị h.HML và phần bù rủi ro quy mô trái ngược với
kết quả của Fama và French. Phần bù rủi ro giá trị h.HML các danh mục có BE/ME
cao có phần bù rủi ro âm (danh mục S/H và B/H) và các danh mục có BE/ME thấp
có phần bù rủi ro dương ( danh mục S/L và B/L). Phần bù rủi ro quy mô trên thị
trường chứng khoán VN là phần bù rủi ro cho quy mô lớn chứ không phải phần bù
rủi ro cho quy mô nhỏ. Phần bù rủi ro nhân tố SMB đối với các danh mục quy mô
nhỏ (S/L, S/M, S/H) âm trong khi các danh mục quy mô lớn (B/L, B/M, B/H) lại có
phần bù rủi ro dương. Như vậy, chiến lược đầu tư để đạt được tỷ suất sinh lợi cao
trên thị trường VN là đầu tư vào các công ty quy mô lớn và BE/ME cao mà không
phải là đầu tư vào các công ty quy mô nhỏ có BE/ME cao như ở các thị trường quốc
tế. Sự khác biệt này có thể do đặc trưng của thị trường VN, các công ty quy mô lớn
chủ yếu là những công ty được cổ phần hóa nhưng Nhà nước vẫn sở hữu chi phối. “
Theo : TS. Trần Thị Hải Lý, Mô hình 3 nhân tố của Fama-French hoạt động như
thế nào trên thị trường chứng khoán Việt Nam”. 1 phần dẫn đến kết quả nghiên cứu
trái ngược với Fama – French nữa do mẫu được nghiên cứu trong giai đoạn nền
kinh tế suy thoái.
Bảng 4.11: So sánh R2 điều chỉnh của mô hình CAPM với mô hình Fama –
French
CAPM
Fama - French

S/L
0.5283
0.6580

Nguồn: Từ bảng 4.8 và 4.9

S/M
0.4673
0.7702

S/H
0.4501
0.7603

B/L
0.5082
0.7572

B/M
0.6595
0.6629

B/H
0.5479
0.8541

43

Bảng 4.11 so sánh R2 điều chỉnh của mô hình CAPM với mô hình Fama – French.
Khi hồi quy TSSL vượt trội theo nhân tố rm – rf , R2 điều chỉnh dao động trong
khoản [0.4501; 0.6595] nhưng khi ta thêm 2 nhân tố SMB và HML thì R2 điều
chỉnh tăng lên [ 0.6580;0.8541] . Điều này cho ta thấy được khi thêm 2 nhân tố
SMB và HML thì R2 điều chỉnh tăng lên. Chứng tỏ mô hình Fama – French giải
thích tốt hơn sự thay đổi trong TSSL chứng khoán trên sàn HOSE hơn mô hình
CAPM.
 Mô hin
̀ h 3 nhân tố của Long Chen – Lu Zhang
Theo Long Chen – Lu Zhang, tác giả đưa thêm 2 nhân tố INV và ROA kết hợp với
nhân tố thị trường để đánh giá khả năng giải thích của các nhân tố với TSSL của
danh mục.
ri – rf = a + b(rm – rf) + k.rINV + g.rROA + ε
Bảng 4.12 : Kế t quả hồ i quy TSSL vượt trội 6 danh mu ̣c theo quy mô – BE/ME
với ba nhân tố rm-rf, rINV, rROA
Danh mu ̣c

S/L

S/M

S/H

B/L

B/M

B/H

a

0.0031

0.0035

0.0011

0.0036

0.0024

0.0030

p-value

0.1127

0.1141

0.6420

0.0481

0.2209

0.1772

b

0.7390

0.7880

0.8036

0.9115

10.134

0.9294

p-value

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

k

-0.1155

0.2419

0.0484

-0.3639

0.0562

0.0693

p-value

0.0877

0.0014

0.5420

0.0000

0.4015

0.3638

g

-0.1043

-0.5043

-0.7365

0.6205

0.1058

-0.7687

p-value

0.1123

0.0000

0.0000

0.0000

0.1047

0.0000

R2 điều chỉnh

0.5312

0.5847

0.6048

0.7147

0.6602

0.6761

F-statistic

113.197

140.396

152.487

248.979

193.380

207.690

Prob(F-statistic)

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

Durbin-Watson
Breusch-PaganGodfrey

2.0966

2.0281

2.0094

2.0962

2.0980

2.2401

0.7078

0.1635

0.5081

0.3836

0.7739

0.0745

44

Nguồn : tác giả tính toán
Chú thích
-

S/L danh mục bao gồm các công ty có quy mô nhỏ, BE/ME thấp.

-

S/M danh mục bao gồm các công ty có quy mô nhỏ, BE/ME trung bình.

-

S/H danh mục bao gồm các công ty có quy mô nhỏ, BE/ME cao.

-

B/L danh mục bao gồm các công ty có quy mô lớn, BE/ME thấp.

-

B/M danh mục bao gồm các công ty có quy mô lớn, BE/ME trung bình.

-

B/H danh mục bao gồm các công ty có quy mô lớn, BE/ME cao.

Bảng 4.12 trình bày kết quả hồi quy TSSL vượt trội 6 danh mục theo quy mô –
BE/ME với 3 nhân tố rm-rf, rINV, rROA (xem thêm phụ lục 3). Kết quả kiểm định cho
thấy hệ số chặn của mô hình khá nhỏ, xấp xỉ bằng 0, giá trị của nó không có ý nghĩa
thống kê đối với các danh mục, trừ danh mục B/L. Có nghĩa là sự chênh lệch giữa
TSSL thực tế với TSSL kỳ vọng theo Long Chen – Lu Zhang không đáng kể.
Các kết quả hồi quy từ 6 danh mục đều vẫn cho thấy TSSL vượt trội của thị trường
có tác động rất lớn đến TSSL vượt trội của các danh mục chứng khoán với mức ý
nghĩa thống kê rất cao (p-value đều là 0.000), cho thấy TSSL vượt trội của thị
trường tăng 1% thì sẽ làm cho TSSL vượt trội của chứng khoán tăng từ 0.7390%
đến 1.0134%.
Ngoài ra, khi xét đến tác động của các nhân tố đầu tư k và nhân tố ROA g, với mức
ý nghĩa thống kê đặt ra là 10%, các danh mục sẽ có kết quả như sau:
-

Đối với danh mục S/L: Chỉ có hệ số của nhân tố đầu tư có ý nghĩa thống
kê (hệ số của nhân tố ROA không có ý nghĩa thống kê với p-value là
0.1123). Hệ số của k là -0.1155 cho thấy khi TSSL của các công ty ít đầu
tư gia tăng 1% so với các công ty đầu tư nhiều thì TSSL vượt trội của các
chứng khoán trong danh mục S/L sẽ giảm 0.1155%. Hệ số R2 điều chỉnh
bằng 0.5312 cho thấy các biến trong mô hình đã giải thích được 53.12%
biến phụ thuộc.