Nội dung

Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 125-132 DOI:10.22144/ctu.jvn.2018.017 RỦI RO THANH KHOẢN VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN: BẰNG CHỨNG TỪ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Bùi Thị Lệ* Trường Cao đẳng Thương mại Đà Nẵng *Người chịu trách nhiệm về bài viết: Bùi Thị Lệ (le.ktcnh@gmail.com) Thông tin chung: Ngày nhận bài: 05/07/2017 Ngày nhận bài sửa: 16/12/2017 Ngày duyệt đăng: 28/02/2018 Title: Liquidity risk and asset pricing: Evidence from the stock market in Ho Chi Minh City Từ khóa: Phần bù rủi ro, rủi ro thanh khoản, thị trường lên, thị trường xuống Keywords: Down market, liquidity risk, the risk premium, up market ABSTRACT The objective of the study is to test the existence of liquidity risk premium in the new context of Vietnam's stock market. The data was collected from the stock market in Ho Chi Minh City (HOSE) from 01/01/2012 to 10/10/2016. Based on the measurement of Amihud illiquidity, the study classified stocks into 9 portfolios which have equal stock number. The pricing model was tested on both the unconditional market and up- and down-markets. The research results are basically consistent with empirical studies in the stock market of other countries. Research results help managers and investors have more up-to-date insights into Vietnam's stock market to improve management and investment efficiency. TÓM TẮT Mục tiêu của nghiên cứu nhằm kiểm định sự tồn tại phần bù rủi ro thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Dữ liệu được thu thập trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) từ ngày 01/01/2012 đến ngày 10/10/2016. Nghiên cứu sử dụng cách phân chia các cổ phiếu thành 9 danh mục với số lượng đều nhau dựa trên thước đo thanh khoản kém của Amihud. Mô hình định giá được kiểm định cả trên thị trường không điều kiện và trong điều kiện thị trường lên, thị trường xuống. Kết quả nghiên cứu về cơ bản phù hợp với nhiều nghiên cứu thực nghiệm tại thị trường chứng khoán các nước khác. Kết quả nghiên cứu giúp các nhà quản lý và các nhà đầu tư có hiểu biết cập nhật hơn với thị trường chứng khoán Việt Nam để nâng cao hiệu quả quản lý và đầu tư. Trích dẫn: Bùi Thị Lệ, 2018. Rủi ro thanh khoản và định giá tài sản: Bằng chứng từ thị trường chứng khoán Thành phố hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(1D): 125-132. Eleswarapu and Reinganum (1993) kiểm tra lại nghiên cứu của Amihud và Mendelson bằng cách sử dụng một thời kỳ cập nhật hơn và nhận thấy rằng mối liên hệ thuận (dương) giữa lợi suất và tính kém thanh khoản chủ yếu chỉ giới hạn trong tháng Giêng. Tuy nhiên, hầu hết những nghiên cứu khác về sau đều ủng hộ phần bù thanh khoản như Brennan and Subrahmanyam (1996), Datar et al. (1998), Amihud (2002), Chan and Faff (2005), Bekaert et al. (2007), Lam and Tam (2011), Amihud et al. (2015), Chen and Sherif (2016). 1 GIỚI THIỆU Amihud and Mendelson (1980) và Glosten and Milgrom (1985) cho rằng phần bù thanh khoản là kết quả của chi phí lựa chọn bất lợi và chi phí hàng tồn kho. Trước đây đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm khảo sát mối liên hệ giữa lợi suất và tính kém thanh khoản. Nghiên cứu của Amihud and Mendelson (1986) đã tìm thấy bằng chứng về mối liên hệ thuận giữa lợi suất và tính kém thanh khoản trên thực tế. 125 Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 125-132 Tại thị trường chứng khoán Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012) là đóng góp tiên phong cho mảng đề tài này. Kết quả nghiên cứu cho thấy thanh khoản có quan hệ thuận với tỉ suất sinh lời tức là thanh khoản càng tốt thì phần bù rủi ro phải càng cao. Kết quả này có vẻ trái ngược với lý thuyết tài chính nói chung và trái ngược với các kết quả nghiên cứu ở thị trường chứng khoán nhiều nước khác. Sự trái ngược này được Nguyễn Anh Phong (2012) cho là một khám phá mới phản ánh tính đặc trưng riêng tại thị trường chứng khoán Việt Nam. hợp để vận dụng vào bối cảnh mới hay không? Đây là một câu hỏi còn bỏ ngỏ. Với những nghi vấn và khoảng trống nói trên, rất cần một nghiên cứu mới để kiểm chứng sự tồn tại phần bù rủi ro thanh khoản trên HOSE của Việt Nam trong bối cảnh mới với cách tiếp cận khác. Vì vậy, nghiên cứu này là một đóng góp về mặt học thuật cũng như góp phần giúp các nhà quản lý và các nhà đầu tư có nhận thức và vận dụng tốt hơn vào việc định giá rủi ro thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên, điều đáng lưu ý ở nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012) là mặc dù beta (chỉ số độ nhạy của yếu tố rủi ro thị trường) chỉ là một biến điều tiết trong mô hình, kết quả nghiên cứu lại cho thấy beta có tương quan nghịch khá mờ nhạt với tỉ suất sinh lời. Kết quả nghiên cứu này trái với các kết quả nghiên cứu cùng thời gian khác trên HOSE như nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang (2014), nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014), hoặc các nghiên cứu trước đó như nghiên cứu của Trần Thị Hải Lý (2010) đều cho thấy yếu tố rủi ro thị trường ảnh hưởng thuận và rất mạnh đến tỷ suất sinh lời của tất cả các danh mục trên HOSE. 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ KHUNG PHÂN TÍCH 2.1 Cơ sở lý thuyết Thanh khoản có giá trị đối với các nhà đầu tư: họ đòi hỏi một phần bù lợi suất để bù đắp cho tính kém thanh khoản của tài sản (Amihud and Mendelson, 1986). Các nhà đầu tư đối mặt với rủi ro thanh khoản khi chuyển đổi sở hữu chứng khoán của họ. Vì vậy, các nhà đầu tư xem thanh khoản là một yếu tố quan trọng khi ra quyết định đầu tư (Lam and Tam, 2011). Nghiên cứu của Amihud và Mendelson (1986) xác nhận một liên hệ thuận (dương) giữa lợi suất cổ phiếu và tính kém thanh khoản tức là tìm thấy chứng cứ ủng hộ phần bù rủi ro kém thanh khoản trên thực tế. Những trái ngược nói trên phải chăng chỉ có thể được giải thích một cách thỏa đáng là do ba nguyên nhân sau: (1) nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012) sử dụng dữ liệu trên cả hai sàn HOSE và HNX có đặc điểm rủi ro quá khác biệt; (2) nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong sử dụng dữ liệu nằm trong thời kỳ thăng trầm liên tục của thị trường chứng khoán Việt Nam kể từ ngày thành lập và trong bối cảnh nhiều bất ổn của nền kinh tế với chuỗi dài liên tiếp những bong bóng thị trường, hoảng loạn và suy sụp. Bởi vì trong chế độ bong bóng, sự thay đổi giá cổ phiếu không phụ thuộc vào các yếu tố cơ bản (Kaliva and Koskinen, 2008), nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012) sử dụng phương pháp luận của Fama and MacBeth (1973) gồm 3 bước phức hợp làm cho các kết quả nghiên cứu dựa trên dữ liệu với những đặc điểm nêu trên càng thêm khó lý giải. Nghiên cứu tương tự sau đó của Eleswarapu and Reinganum (1993) không hoàn toàn nhất quán với kết quả trên. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu sau đó của nhiều học giả khác thực hiện trên nhiều thị trường khác, với nhiều thước đo thanh khoản khác nhau và bằng nhiều phương pháp khác nhau lại ủng hộ kết quả nghiên cứu của Amihud and Mendelson (1986). Đáng chú ý là hai nghiên cứu được tiến hành trên thị trường chứng khoán của rất nhiều nước khác nhau trên thế giới. Bekaert et al. (2007) nghiên cứu trên 18 thị trường chứng khoán mới nổi tại châu Á đã chứng tỏ phần bù rủi ro tính thanh khoản kém trên thực tế. Amihud et al. (2015) khảo sát phần bù tính thanh khoản kém trên thị trường chứng khoán 45 quốc gia ở châu Mỹ, châu Á-Thái Bình Dương và châu Âu cũng đã chứng tỏ phần bù rủi ro thanh khoản kém trung bình trên các quốc gia này là dương và có ý nghĩa thống kê sau khi kiểm soát các yếu tố định giá khác. Mặt khác, nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012) chưa giải thích được rủi ro thanh khoản được định giá như thế nào trên các danh mục đầu tư có mức độ thanh khoản khác nhau cũng như trong các điều kiện thị trường lên hay xuống. Nhìn chung, mặc dù có sự không nhất quán hoàn toàn trong kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về mối liên hệ giữa lợi suất kỳ vọng và tính kém thanh khoản của cổ phiếu, hầu hết các nghiên cứu đều khẳng định tồn tại mối liên hệ này. Cụ thể hơn, nghiên cứu của Lam and Tam (2011) trên thị trường chứng khoán Hồng Kông cho thấy các cổ phiếu thanh khoản kém có tải trọng dương Thị trường chứng khoán Việt Nam đi vào hoạt động đã khá lâu, các nhà quản lý thị trường và các nhà đầu tư chắc chắn đã tích lũy được khá nhiều kinh nghiệm sau rất nhiều thăng trầm của giai đoạn đầu mới thành lập thị trường. Vì vậy, kết quả nghiên cứu trước đây về định giá rủi ro thanh khoản có còn phù 126 Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 125-132 trong khi các cổ phiếu thanh khoản tốt có tải trọng âm lên yếu tố thanh khoản. 2.2 Khung phân tích Trong đó, Rpt là tỉ suất sinh lời trung bình của danh mục cổ phiếu p; Rmt là tỉ suất sinh lời danh mục thị trường; Rft là tỉ suất sinh lời phi rủi ro; RMWt là tỉ suất sinh lời trung bình của các danh mục kém thanh khoản mạnh trừ tỉ suất sinh lời trung bình của danh mục kém thanh khoản yếu; bp, wp là hệ số độ nhạy yếu tố rủi ro thị trường, yếu tố rủi ro thanh khoản; ept là sai số ngẫu nhiên. Một số nghiên cứu thực nghiệm ghi nhận mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) không giải thích được phần bù rủi ro chứng khoán trong một số trường hợp, chúng thường được gọi là các khiếm khuyết của CAPM. Mặc dù vậy, yếu tố thị trường của CAPM truyền thống vẫn là yếu tố thống trị tại các thị trường châu Á mới nổi (Shum and Tang, 2005). Nhìn chung, các nghiên cứu khắc phục những khiếm khuyết của CAPM tập trung theo hai hướng: thứ nhất là tìm ra các yếu tố đặc trưng công ty ngoài yếu tố rủi ro thị trường để bổ sung, thứ hai là trong phân tích và xử lý số liệu dùng danh mục chứ không dùng từng cổ phiếu riêng lẻ nhằm tránh hiện tượng chệch (bias). Cơ sở lý thuyết trên đây cho thấy nhiều bằng chứng ủng hộ mạnh mẽ rằng rủi ro thanh khoản được định giá trên thị trường chứng khoán. Để góp phần khẳng định điều đó, nghiên cứu này xác minh phát hiện mới của Lam and Tam (2011) về sự khác biệt dấu của phần bù rủi ro thanh khoản kém và thanh khoản tốt trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Do đó, giả thuyết sau cần được kiểm định. Giả thuyết: Các cổ phiếu kém thanh khoản có phần bù rủi ro kém thanh khoản cho người mua vào, tức wp mang dấu dương; các cổ phiếu thanh khoản tốt có phần bù rủi ro thanh khoản tốt cho người bán ra, tức wp mang dấu âm. Cho đến nay, mô hình Fama là một hướng khắc phục CAPM được nhiều học giả trên thế giới cũng như trong nước ủng hộ và sử dụng. Tuy nhiên, một số học giả khác cho rằng không tồn tại một cơ sở lý thuyết vững chắc có liên quan đến mô hình Fama 3 yếu tố (Wang and Wu, 2011). Trên thực tế, tại một số thị trường, các nhà quản lý vẫn chưa sử dụng mô hình Fama để xác định tỉ suất sinh lời trong các quyết định của họ (Australian Energy Regulator, 2013). Hệ quả của giả thuyết nêu trên đối với dữ liệu chéo kết hợp thời gian của tất cả các loại danh mục có thanh khoản khác nhau trên thị trường là: (1) Nếu thị trường có xu hướng đi xuống mạnh mẽ, rủi ro kém thanh khoản tăng lên nên wp chung của thị trường mang dấu dương; (2) Nếu thị trường có xu hướng đi lên mạnh mẽ, rủi ro kém thanh khoản giảm xuống nên wp chung của thị trường mang dấu âm; (3) Nếu thị trường có xu hướng lên hay xuống không rõ rệt, rủi ro của các danh mục thanh khoản kém và của các danh mục thanh khoản tốt bù trừ nhau nên wp chung của thị trường không có ý nghĩa thống kê; (4) Mức độ e ngại rủi ro thanh khoản khác nhau của các nhà đầu tư trên các thị trường khác nhau cũng có thể ảnh hưởng đến dấu của wp. Trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nghiên cứu của Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân (2014) cho thấy yếu tố rủi ro qui mô và yếu tố rủi ro giá trị trong mô hình Fama phụ thuộc nhiều vào cách phân chia danh mục. Trong khi đó, yếu tố rủi ro thị trường của CAPM truyền thống luôn mang ý nghĩa thống kê và mang dấu đúng kì vọng, không phụ thuộc vào cách thức phân chia danh mục đầu tư. Do đó, các tác giả đã khuyến nghị rằng khi xác định tỉ suất sinh lời cổ phiếu tại Việt Nam, mô hình CAPM dường như vẫn thể hiện sự phù hợp như một xuất phát điểm. Do đó, nếu giả thuyết nêu trên là đúng, hệ quả nói trên giúp chúng ta giải đáp phần nào sự không nhất quán trong kết quả của các nghiên cứu trước đây về phần bù rủi ro thanh khoản. Những cơ sở lý thuyết trên cho thấy bổ sung yếu tố rủi ro thanh khoản cho CAPM là xác đáng và mô hình này sẽ cho phép kiểm định sự định giá rủi ro thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Mô hình hai yếu tố rủi ro này cũng thích hợp để kiểm chứng kết quả nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012) trên mô hình hai yếu tố rủi ro tương tự nhưng theo phương pháp luận của Fama and MacBeth như đã nêu trên. 3 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu dùng cho nghiên cứu này được thu thập dựa trên cơ sở dữ liệu của công ty chứng khoán Bảo Việt từ 1/1/2012 đến 10/10/2016 trên tất cả các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán TP.HCM, ngoại trừ các công ty trong lĩnh vực bảo hiểm và tài chínhngân hàng. Cụ thể, năm 2012 có dữ liệu của 235 công ty, năm 2013 có dữ liệu của 250 công ty, năm 2014 có dữ liệu của 252 công ty, năm 2015 có dữ liệu của 255 công ty, năm 2016 có dữ liệu của 255 công ty. Vì vậy, nghiên cứu này sử dụng mô hình CAPM bổ sung yếu tố rủi ro thanh khoản làm mô hình nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu dưới dạng dữ liệu lịch sử cho danh mục có dạng như sau: Rpt – Rft = ap + bp(Rmt – Rft) + wpRMWt + ept 127 Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 125-132 Tỉ suất sinh lợi theo tuần bằng trung bình cộng tỉ suất sinh lợi các ngày trong tuần được sử dụng. Tỉ suất sinh lợi trung bình của danh mục bằng trung bình cộng tỉ suất sinh lợi các cổ phiếu trong danh mục với trọng số bằng nhau. Lãi suất phi rủi ro được xác định dựa vào lãi suất tín phiếu kho bạc lấy từ cơ sở dữ liệu của IMF. Giá sổ sách và số lượng cổ phiếu lưu hành năm j được lấy từ báo cáo tài chính được kiểm toán năm j-1. Thước đo kém thanh khoản của Amihud (2002) được sử dụng để đo lường yếu tố thanh khoản. ILIQi ,t  kém thanh khoản này lại được phân ba để thấy được các đặc điểm chi tiết hơn trong mỗi mức. Kết quả là 9 danh mục được hình thành với số lượng cổ phiếu bằng nhau theo mức độ lớn dần của thước đo kém thanh khoản, ký hiệu A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, A9. Phần bù yếu tố rủi ro thanh khoản RMW được tính bằng cách lấy tỉ suất sinh lợi trung bình của 3 danh mục kém thanh khoản mạnh nhất trừ cho tỉ suất sinh lời trung bình của 3 danh mục kém thanh khoản yếu nhất. Ri , t RMW  VOLi ,t A 7  A 8  A 9 A1  A 2  A 3  3 3 3.3 Công cụ kiểm định mô hình nghiên cứu Trong đó, ILIQi,t là thước đo thanh khoản kém Amihud của cổ phiếu i trong ngày t; Ri,t là tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu i trong ngày t; VOLi,t là khối lượng giao dịch của cổ phiếu i trong ngày t tính bằng VND. Trước tiên, phương pháp OLS được dùng để kiểm định mô hình trên từng danh mục và kiểm định chung cho tất cả 9 danh mục. Các kiểm tra chẩn đoán mô hình và các biện pháp khắc phục được thực hiện để bảo đảm độ tin cậy của mô hình. Thước đo thanh khoản kém của Amihud (2002) trong năm của cổ phiếu i là số trung bình của thước đo thanh khoản kém Amihud của cổ phiếu i từng ngày trong năm đó. 3.2 Cách phân chia danh mục và tính phần bù yếu tố rủi ro thanh khoản Ước lượng vững do White đề xuất được sử dụng để khử hiện tượng phương sai sai số thay đổi Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát được đề xuất bởi Prais – Winsten được sử dụng để khử hiện tượng tự tương quan. 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thống kê mô tả Không tồn tại một lý thuyết nền tảng nào hướng dẫn cách phân chia các danh mục đầu tư, do vậy cũng không tồn tại một qui chuẩn để đánh giá cách chia danh mục nào là tối ưu (Brailsford et al., 2012). Nghiên cứu này sử dụng nguyên tắc phân ba hai lần. Lần đầu các cổ phiếu được phân chia thành ba mức kém thanh khoản: yếu, trung bình, mạnh. Mỗi mức Dữ liệu nghiên cứu được thống kê mô tả trong Bảng 1 cho thấy số cổ phiếu trong mỗi danh mục trong 5 năm nghiên cứu khác nhau không nhiều, dao động trong khoảng từ 26 đến 29 cổ phiếu một danh mục. Bảng 1: Thống kê mô tả dữ liệu Năm Tổng số cổ phiếu Số cổ phiếu mỗi danh mục 2012 2013 2014 2015 2016 235 250 252 255 255 26-27 27-28 28 28-29 28-29 Số quan sát thị trường không điều kiện (tuần) 50 45 49 50 38 Số quan sát thị trường lên (tuần) 30 28 28 26 25 Số quan sát thị trường xuống (tuần) 20 17 21 24 13 Thị trường lên: Phần bù lợi suất thị trường dương Thị trường xuống: Phần bù lợi suất thị trường âm Thị trường không điều kiện: Toàn bộ thị trường, cả lên và xuống (phần bù lợi suất thị trường dương) và thị trường xuống (phần bù lợi suất thị trường âm). Số quan sát tính theo tuần trên thị trường lên so với số tuần trên thị trường xuống có phần lớn hơn trong cả 5 năm nghiên cứu. Điều này cho thấy xu hướng thị trường lên khá rõ trong thời gian nghiên cứu. Tương tự như nghiên cứu của Shum and Tang (2005) và Lam and Tam (2011), để giải thích rõ hơn các đặc điểm định giá rủi ro thanh khoản trong các loại điều kiện thị trường khác nhau, nghiên cứu này kiểm định mô hình trên cả ba loại điều kiện thị trường: thị trường không điều kiện, thị trường lên 128 Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 125-132 4.2 Kết quả hồi quy dữ liệu thời gian 9 danh mục riêng lẻ trên thị trường không điều kiện Ba danh mục kém thanh khoản mạnh nhất A9, A8, A7 có wp mang dấu dương với mức ý nghĩa thống kê 1%. Ba danh mục kém thanh khoản trung Kết quả hồi quy dữ liệu thời gian 9 danh mục bình A6, A5, A4 cũng có wp mang dấu dương nhưng riêng lẻ trên thị trường không điều kiện được sắp A5 và A6 có mức ý nghĩa thống kê 5%, còn A4 xếp theo độ lớn của hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, 5 danh mục (wp) trong Bảng 2 cho thấy, nhìn chung danh mục A9, A8, A7, A6, A5 có phần bù rủi ro thanh khoản kém thanh khoản càng mạnh hệ số độ nhạy rủi ro rõ rệt cho người mua vào nắm giữ những danh mục thanh khoản (wp) càng lớn. Nhóm ba danh mục kém đầu tư thanh khoản kém này trong định giá. Danh thanh khoản mạnh nhất A9, A8, A7 có hệ số độ nhạy mục A4 không có phần bù rủi ro thanh khoản đáng rủi ro thanh khoản (wp) lớn nhất. Nhóm ba danh mục kể. Ba danh mục kém thanh khoản yếu nhất A3, A2, kém thanh khoản trung bình A6, A5, A4 có hệ số độ A1 có wp mang dấu âm với mức ý nghĩa thống kê nhạy rủi ro thanh khoản (wp) ở mức trung bình. 1%. Điều này có thể được giải thích là có phần bù Nhóm ba danh mục kém thanh khoản yếu nhất A3, rủi ro thanh khoản tốt rõ rệt cho người bán ra những A2, A1 có hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) nhỏ danh mục đầu tư có thanh khoản tốt trong định giá nhất. trên thị trường không điều kiện. Bảng 2: Kết quả hồi quy thời gian cho từng danh mục trên thị trườngkhông điều kiện được sắp xếp theo độ lớn hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) Danh mục A9 A8 A7 A5 A6 A4 A3 A1 A2 bp 0,586** 0,500** 0,582** 0,440** 0,512** 0,550** 0,472** 0,656** 0,526** wp 0,556** 0,505** 0,311** 0,170* 0,155* 0,018 -0,434** -0,585** -0,625** R2 0,371 0,335 0,452 0,242 0,342 0,346 0,509 0,739 0,650 Kiểm định F 67,7** 57,6** 49,7** 36,5** 59,4** 18,8** 132,5** 323,7** 213,0** * Có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ** Có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Mặc dù thị trường có xu hướng lên khá rõ, số danh mục có phần bù dương chiếm phần nhiều. Những phân tích trên cho thấy rủi ro thanh khoản được định giá rõ rệt theo mức độ kém thanh khoản của các danh mục đầu tư trên thị trường không điều kiện. Sự trái ngược dấu của wp trên hai nhóm danh mục thanh khoản kém và tốt nói trên phù hợp với giả thuyết nêu ra. 4.3 Kết quả hồi quy 9 danh mục riêng lẻ trong điều kiện thị trường lên kê 1%. Ba danh mục kém thanh khoản trung bình A6, A5, A4 và danh mục A7 không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, 2 danh mục A9, A8 có phần bù rủi ro thanh khoản rõ rệt cho người mua vào nắm giữ những danh mục đầu tư thanh khoản kém này trong định giá. Các danh mục A6, A5, A4 và A7 không có phần bù rủi ro thanh khoản đáng kể. Ba danh mục kém thanh khoản yếu nhất A3, A2, A1 có wp mang dấu âm với mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này có thể được giải thích là có phần bù rủi ro thanh khoản tốt rõ rệt cho người bán ra những danh mục đầu tư có thanh khoản tốt trong định giá trên thị trường lên. Kết quả hồi quy dữ liệu thời gian 9 danh mục riêng lẻ trên thị trường lên được sắp xếp theo độ lớn hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) trong Bảng 3 cho thấy nhìn chung danh mục kém thanh khoản càng mạnh hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) càng lớn. Nhóm ba danh mục kém thanh khoản mạnh nhất A9, A8, A7 có hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) lớn nhất. Nhóm ba danh mục kém thanh khoản trung bình A6, A5, A4 có hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) ở mức trung bình. Nhóm ba danh mục kém thanh khoản yếu nhất A3, A2, A1 có hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) nhỏ nhất. Hai danh mục kém thanh khoản mạnh nhất A9, A8 có wp mang dấu dương với mức ý nghĩa thống Trên thị trường lên, số danh mục có phần bù dương chiếm phần ít; các wp cũng nhỏ hơn khá rõ so với thị trường không điều kiện cho thấy rủi ro thanh khoản giảm xuống khi thị trường có xu hướng đi lên. Những phân tích trên cho thấy rủi ro thanh khoản cũng được định giá rõ rệt theo mức độ kém thanh khoản của danh mục đầu tư trên thị trường lên. Sự trái ngược dấu của wp trên hai nhóm danh mục thanh khoản kém và tốt cũng phù hợp với giả thuyết nêu ra. 129 Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 125-132 Bảng 3: Kết quả hồi quy thời gian cho từng danh mục trong điều kiện thị trường lên được sắp xếp theo độ lớn hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) Danh mục A8 A9 A7 A6 A5 A4 A3 A1 A2 bp 0,314** 0,345** 0,437** 0,301** 0,117 0,109 0,261** 0,514** 0,331** wp 0,463** 0,385** 0,128 0,047 0,040 -0,140 -0,596** -0,670** -0,757** R2 0,197 0,133 0,248 0,098 0,013 0,048 0,437 0,669 0,600 Kiểm định F 16,4** 10,3** 22,1** 7,3** 0,5 3,4* 52,1** 135,5** 100,5** * Có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ** Có ý nghĩa thống kê ở mức 1% 4.4 Kết quả hồi quy 9 danh mục riêng lẻ trong điều kiện thị trường xuống Ba danh mục kém thanh khoản mạnh nhất A9, A8, A7 có wp mang dấu dương với mức ý nghĩa thống kê 1%. Ba danh mục kém thanh khoản trung bình A6, A5, A4 cũng có wp mang dấu dương nhưng A5 và A6 có mức ý nghĩa thống kê 5%, còn A4 không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, 5 danh mục A9, A8, A7, A6, A5 có phần bù rủi ro thanh khoản rõ rệt cho người mua vào nắm giữ những danh mục đầu tư thanh khoản kém này trong định giá. Danh mục A4 không có phần bù rủi ro thanh khoản đáng kể. Kết quả hồi quy dữ liệu thời gian 9 danh mục riêng lẻ trên thị trường xuống được sắp xếp theo độ lớn hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) trong Bảng 4 cũng cho thấy, nhìn chung danh mục kém thanh khoản càng mạnh hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) càng lớn. Nhóm ba danh mục kém thanh khoản mạnh nhất A9, A8, A7 có hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) lớn nhất. Nhóm ba danh mục kém thanh khoản trung bình A6, A5, A4 có hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) ở mức trung bình. Nhóm ba danh mục kém thanh khoản yếu nhất A3, A2, A1 có hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) nhỏ nhất. Ba danh mục kém thanh khoản yếu nhất A3, A2, A1 có wp mang dấu âm với mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này cũng có thể được giải thích là có phần bù rủi ro thanh khoản tốt rõ rệt cho người bán ra những danh mục đầu tư có thanh khoản tốt trong định giá trên thị trường xuống. Bảng 4: Kết quả hồi quy thời gian cho từng danh mục trong điều kiện thị trường xuống được sắp xếp theo độ lớn hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) Danh mục A9 A7 A8 A5 A6 A4 A3 A1 A2 bp 0,740** 0,746** 0,632** 0,855** 0,810** 0,835** 0,718** 0,777** 0,598** wp 0,706** 0,546** 0,479** 0,270* 0,267* 0,029 -0,309** -0,485** -0,524** R2 0,452 0,437 0,319 0,403 0,392 0,362 0,357 0,515 0,411 Kiểm định F 37,9** 35,8** 21,5** 19,2** 15,7** 26,1** 25,5** 48,9** 32,1** * Có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ** Có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Trên thị trường xuống, số danh mục có phần bù dương chiếm phần lớn; các wp cũng lớn hơn khá rõ so với thị trường không điều kiện cho thấy rủi ro thanh khoản tăng lên khi thị trường có xu hướng đi xuống. Những phân tích trên cho thấy rủi ro thanh khoản cũng được định giá rõ rệt theo mức độ kém thanh khoản của danh mục đầu tư trên thị trường xuống. Sự trái ngược dấu của wp trên hai nhóm danh mục thanh khoản kém và tốt vẫn duy trì, phù hợp với giả thuyết nêu ra. 130 Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 125-132 4.5 Kết quả hồi quy dữ liệu chéo kết hợp thời gian trên 9 danh mục điều kiện, hệ số độ nhạy yếu tố rủi ro thanh khoản (wp) mang dấu dương nhưng không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy dữ liệu chéo kết hợp thời gian của 9 danh mục trong ba loại điều kiện thị trường được trình bày trong Bảng 5. Kết quả hồi quy cho thấy mô hình định giá tài sản vốn bổ sung yếu tố rủi ro thanh khoản trên cả ba loại điều kiện thị trường đều bảo đảm ý nghĩa của kiểm định F ở mức 1%. Điều đáng lưu ý ở đây là hệ số độ nhạy yếu tố rủi ro thanh khoản (wp) mang dấu ngược nhau nhưng có độ lớn tuyệt đối xấp xỉ nhau trên thị trường lên và thị trường xuống. Chính sự trái ngược về dấu này giải thích cho hệ số độ nhạy yếu tố rủi ro thanh khoản (wp) không có ý nghĩa thống kê trên thị trường không điều kiện. Số liệu Bảng 5 cũng cho thấy trong điều kiện thị trường xuống, hệ số độ nhạy yếu tố rủi ro thanh khoản (wp) mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, phù hợp với lý thuyết về phần bù rủi ro kém thanh khoản. Những kết quả hồi quy trên phù hợp với hệ quả của giả thuyết đã nêu ở trên. Điều này chứng tỏ yếu tố rủi ro thanh khoản về thực chất được định giá rõ rệt trên HOSE, mặc dù kết quả hồi quy trên thị trường lên và thị trường không điều kiện (toàn bộ thị trường) về hình thức không ủng hộ phần bù rủi ro kém thanh khoản. Trong điều kiện thị trường lên, hệ số độ nhạy yếu tố rủi ro thanh khoản (wp) mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Trên thị trường không Bảng 5: Kết quả hồi quy dữ liệu chéo kết hợp thời gian 9 danh mục trong ba loại điều kiện thị trường Thị trường không điều kiện Thị trường lên Thị trường xuống bp 0.551 (18.8)** 0.310 (4.8)** 0.748 (16.1)** wp 0.021 (0.5) -0.118 (-2.5)* 0.114 (2.5)* R2 Kiểm định F 0.358 176.6** 0.139 11.74** 0.293 129.9** Giá trị thống kê t được trình bày trong ngoặc đơn Thị trường lên: Phần bù lợi suất thị trường dương Thị trường xuống: Phần bù lợi suất thị trường âm * Có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, ** Có ý nghĩa thống kê ở mức 1% rủi ro thanh khoản kém, về thực chất rủi ro thanh khoản vẫn được định giá rõ rệt trên HOSE nói chung. Do đó, kết quả nghiên cứu này góp phần giải thích phần nào sự không nhất quán trong kết quả của nhiều nghiên cứu trước đây. 5 BÀN LUẬN VÀ KẾT LUẬN Kết quả nghiên cứu cho thấy các danh mục thanh khoản kém có phần bù rủi ro kém thanh khoản rõ rệt cho người mua vào nắm giữ chứng khoán hay nói cách khác rủi ro kém thanh khoản được định giá phù hợp với lý thuyết rủi ro thanh khoản. Thanh khoản có giá trị đối với các nhà đầu tư: họ đòi hỏi một phần bù lợi suất để bù đắp cho tính kém thanh khoản của tài sản (Amihud and Mendelson, 1986). Nghiên cứu này đóng góp một bằng chứng thực nghiệm cụ thể trên thị trường chứng khoán Việt Nam ủng hộ sự tồn tại của định giá rủi ro thanh khoản tương tự các nghiên cứu thực nghiệm trên nhiều thị trường chứng khoán các nước khác. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy các danh mục thanh khoản tốt có phần bù rủi ro thanh khoản tốt rõ rệt cho người bán hay nói cách khác rủi ro thanh khoản cũng được định giá nhưng theo hướng bù đắp rủi ro cho người bán ra thay vì bù đắp rủi ro cho người mua vào nắm giữ chứng khoán. Kết quả nghiên cứu này không ủng hộ kết quả nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012). Do đó, kết quả nghiên cứu giúp các nhà quản lý thị trường và các nhà đầu tư có nhận thức và cái nhìn cập nhật hơn với thị trường chứng khoán Việt Nam để nâng cao hiệu quả quản lý và đầu tư. Các hệ số độ nhạy rủi ro thanh khoản (wp) trong các điều kiện thị trường khác nhau cho từng loại danh mục với các mức độ thanh khoản khác nhau được cung cấp bởi nghiên cứu này là một nguồn tham khảo tốt cho các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam nói chung. Kết quả nghiên cứu này ủng hộ kết quả nghiên cứu của Lam and Tam (2011). Mặc dù kết quả hồi quy chéo kết hợp thời gian trên thị trường lên và thị trường không điều kiện về hình thức không ủng hộ phần bù rủi ro kém thanh khoản, nhưng do sự trái dấu của phần bù rủi ro thanh khoản tốt và phần bù 131 Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 1D (2018): 125-132 TÀI LIỆU THAM KHẢO Amihud, Y. and Mendelson, H., 1980. Dealership market: market making with inventory. Journal of Financial Economics. 8(1): 31–53. Amihud, Y. and Mendelson, H., 1986. Asset pricing and the bid-ask spread. Journal of Financial Economics, 17(2): 223–249. Amihud, Y., 2002. Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects. Journal of Financial Markets, 5 (1): 31-56. Amihud, Y., Allaudeen H., Wenjin K. and Huiping Z., 2015. The illiquidity premium: International evidence. Journal of Financial Economics, 117(2): 350-368. Australian Energy Regulator, 2013. Better Regulation – Explanatory Statement: Rate of Return Guideline. Australian Competition and Consumer Commission, Canberra, Australia. pp 205. Bekaert, G., Harvey, C.R. and Lundblad, C., 2007. Liquidity and expected returns: lessons from emerging markets. The Review of Financial Studies, 20(6): 1783–1831. Brennan, M.J. and Subrahmanyam, A., 1996. Market microstructure and asset pricing: on the compensation for illiquidity in stock returns. Journal of Financial Economics, 41: 441–464. Brailsford, T., Gaunt, C. and O’Brien, M.A., 2012. The investment value of the value premium. Pacific-Basin Finance Journal, 20: 416-437. Chan, H. and Faff, R., 2005. Asset pricing and illiquidity premium. Financial Review, 40: 429–458. Datar, V.T., Naik, N.Y. and Radcliffe, R., 1998. Liquidity and stock returns: an alternative test. Journal of Financial Markets, 1: 203–219. Eleswarapu, V.R. and Reinganum, M.R., 1993. The seasonal behavior of liquidity premium in asset pricing. Journal of Financial Economics, 34: 373–386. Fama, E. and MacBeth, J., 1973. Risk, return, and equilibrium: Empirical tests. Journal of Political Economy, 81: 607– 636. 132 Glosten, L.R. and Milgrom, P.R., 1985. Bid, ask and transaction prices in a specialist market with heterogeneously informed traders. Journal of Financial Economics, 14: 71–100. Chen, J. and Sherif, M., 2016. Illiquidity premium and expected stock returns in the UK: A new approach. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 458: 52-66. Kaliva, K. and Koskinen, L., 2008. Stock market bubbles, inflation and investment risk. International Review of Financial Analysis, 17: 592–603. Lam K. and Tam L., 2011. Liquidity and asset pricing: Evidence from the Hong Kong stock market. Journal of Banking & Finance, 35: 2217–2230. Nguyễn Anh Phong, 2012. Tác động của thanh khoản đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán VN. Tạp chí Phát triển kinh tế, 264(10): 33-39. Trần Thị Hải Lý, 2010. Mô hình 3 nhân tố của Fama và French hoạt động như thế nào trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Phát triển Kinh tế, 239: 50-57. Trương Đông Lộc và Dương Thị Hoàng Trang, 2014. Mô hình 3 nhân tố fama – french: các bằng chứng thực nghiệm từ sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 32: 61-68. Võ Hồng Đức và Mai Duy Tân, 2014. Ứng dụng mô hình Fama-French 3 nhân tố cho Việt Nam: Cách tiếp cận mới về phân chia danh mục đầu tư. Tạp chí Phát triển Kinh tế, 290(3): 2-20. Shum W.C. and Tang G.Y., 2005. Common risk factors in returns in Asian emerging stock markets. International Business Review, 14(6): 695–717. Wang, J. and Wu, Y., 2011. Risk adjustment and momentum sources. Journal of banking & finance, 35(6): 1427-1435.