BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - - NGUYỄN TRỌNG TOÀN KIỂM ĐỊNH HIỆU QUẢ MÔ HÌNH FAMA – FRENCH NĂM NHÂN TỐ TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – Năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - - NGUYỄN TRỌNG TOÀN KIỂM ĐỊNH HIỆU QUẢ MÔ HÌNH FAMA – FRENCH NĂM NHÂN TỐ TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO Tp Hồ Chí Minh – Năm 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu thực Các số liệu khảo sát thống kê hoàn toàn xác thực Kết nghiên cứu luận văn chưa công bố công trình nghiên cứu khác Tác giả Nguyễn Trọng Toàn Mục lục Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục từ viết tắt Danh mục bảng biểu Danh mục hình vẽ Giới thiệu 1.1 Sự cần thiết đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu .2 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu .2 1.5 Kết cấu đề tài Cơ sở lý thuyết 2.1 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM 2.1.1 Giới thiệu 2.1.2 Những giả định 2.1.3 Nội dung mô hình CAPM .5 2.1.4 Ưu nhược điểm mô hình CAPM 2.1.5 Những nghiên cứu, phát Fama French 2.2 Mô hình Fama – French ba nhân tố 2.2.1 Giới thiệu 2.2.2 Nội dung mô hình ba nhân tố .9 2.2.3 Xây dựng mô hình ba nhân tố 2.2.4 Kết kiểm định mô hình Fama – French ba nhân tố 11 2.3 Mô hình Fama – French năm nhân tố 12 2.3.1 Giới thiệu 12 2.3.2 Nội dung mô hình năm nhân tố 13 2.4 Kết kiểm định mô hình định giá tài sản 14 Phương pháp nghiên cứu 19 3.1 Mô hình nghiên cứu 19 3.2 Dữ liệu nghiên cứu 20 3.3 Định nghĩa biến 21 3.4 Xây dựng danh mục 23 3.5 Xây dựng nhân tố 26 Kết nghiên cứu 29 4.1 Thống kê mô tả 29 4.2 Kiểm định tính dừng 35 4.3 Kiểm định đa cộng tuyến 37 4.4 Kết hồi qui 40 4.4.1 Mô hình CAPM 40 4.4.2 Mô hình ba nhân tố 42 4.4.3 Mô hình năm nhân tố 45 Kết luận 50 5.1 Kết luận chung 50 5.2 Kiến nghị đầu tư 52 5.3 Hạn chế đề tài 53 5.4 Hướng nghiên cứu 54 Tài liệu tham khảo Phụ lục DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Từ viết tắt Diễn giải ADF B/M BE CAPM CMA HML INV LNHĐ M/B ME MKT OLS OP OTC P/E RMW SMB SML TA TSSL Augmented Dickey-Fuller test Book-To-Market Ratio Giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu Capital Asset Pricing Model Phần bù rủi ro đầu tư Phần bù rủi ro giá trị Đầu tư Lợi nhuận hoạt động Market-To-Book Ratio Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu Phần bù rủi ro thị trường Ordinary Least Squares Lợi nhuận Thị trường phi tập trung Price to Earning Ratio Phần bù rủi ro lợi nhuận Phần bù rủi ro qui mô Security Market Line Tổng tài sản Tỷ suất sinh lợi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Sáu danh mục Size – B/M………………………………………………………10 Bảng 3.1: Số lượng cổ phiếu sử dụng nghiên cứu qua năm………………………………………………………………………………………… 20 Bảng 3.2: Cách xây dựng danh mục……………………………………………… 23 Bảng 3.3: Các danh mục Size – B/M…………………………………………………… 24 Bảng 3.4: Các danh mục Size – OP………………………………………………………25 Bảng 3.5: Các danh mục Size – INV…………………………………………………… 25 Bảng 3.6: Công thức tính nhân tố……………………………………………………26 Bảng 4.1: Thống kê mô tả…………………………………………………………………29 Bảng 4.2: Tỷ suất sinh lời vượt trội hàng tháng danh mục…………………33 Bảng 4.3: Kết kiểm định ADF test cho biến mô hình…………………36 Bảng 4.4: Ma trận tương quan biến………………………………………… 36 Bảng 4.5: Kết kiểm định đa cộng tuyến cho biến độc lập…………….…… 38 Bảng 4.6: Kết hồi qui mô hình CAPM………………………………………….… 39 Bảng 4.7: Kết hồi qui mô hình ba nhân tố……………………………………….…42 Bảng 4.8: Kết hồi qui mô hình năm nhân tố……………………………………… 45 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2.1 Mối quan hệ lợi nhuận chứng khoán với Beta………………….……… Hình 4.1: Kết kiểm định ADF cho biến SMB……………………………………….35 1 Giới thiệu 1.1 Sự cần thiết đề tài Vấn đề định giá chứng khoán cho hợp lý làm đau đầu nhà đầu tư thị trường Nếu có mô hình định giá xác định xác giá trị cổ phiếu giúp cho nhà đầu tư đưa định đầu tư đắn, giúp cho thị trường chứng khoán hoạt động hiệu từ thúc đẩy phát triển kinh tế quốc gia Hiện có nhiều mô hình định giá tài sản vốn tiếng mô hình CAPM Mô hình định giá tài sản vốn CAPM phát triển William Sharpe từ năm 1960 CAPM giải thích tỷ suất sinh lợi chứng khoán liên quan đến rủi ro hệ thống chứng khoán đó, nghĩa chứng khoán có rủi ro cao tỷ suất sinh lời kỳ vọng chứng khoán lớn Mô hình sử dụng ngày dễ hiểu dễ áp dụng Tuy nhiên, nghiên cứu vào năm 1993, Fama French kết luận mô hình CAPM có nhiều thiếu sót giải thích tỷ suất sinh lợi liên quan đến hiệu ứng qui mô giá trị doanh nghiệp Từ Fama French đề xuất mô hình định giá tài sản ba nhân tố, nhân tố thị trường mô hình CAPM, Fama French bổ sung thêm hai nhân tố nhân tố qui mô nhân tố giá trị Kể từ đời, mô hình ba nhân tố Fama French trở nên tiếng ứng dụng nhiều nơi, không nghiên cứu khoa học mà thực tế Vì đóng góp to lớn mình, Fama French vinh dự trao giải Nobel kinh tế năm 2013 Trong trình nghiên cứu ứng dụng mô hình ba nhân tố, nhà nghiên cứu khác phát thiếu sót mô hình Fama French nhận điều này, nên họ tiếp tục nghiên cứu để bổ sung cải tiến mô hình Kết vào năm 2015, Fama French giới thiệu mô hình định giá tài sản vốn năm nhân tố Mô hình năm nhân tố phát triển dựa mô hình ba nhân tố bổ sung thêm hai nhân tố nhân tố lợi nhuận đầu tư Qua trình kiểm định mô hình năm nhân tố thị trường chứng khoán Hoa Kỳ, Fama French kết luận mô hình năm nhân tố tỏ hiệu mô hình ba nhân tố mô hình CAPM việc giải thích tỷ suất sinh lợi chứng khoán Kết nghiên cứu mô hình năm nhân tố giải thích từ 71% đến 94% biến động tỷ suất sinh lời kỳ vọng chứng khoán thị trường Hoa Kỳ Cũng giống mô hình ba nhân tố, mô hình năm nhân tố Fama French thu hút quan tâm đông đảo nhà nghiên cứu giới Tuy nhiên Việt Nam mô hình năm nhân tố Fama French chưa quan tâm nhiều Đó lý định thực đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu  Kiểm định hiệu mô hình Fama – French năm nhân tố thị trường chứng khoán Việt Nam  So sánh hiệu mô hình năm nhân tố với mô hình ba nhân tố mô hình CAPM việc giải thích biến động tỷ suất sinh lời thị trường chứng khoán Việt Nam 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu  Đối tượng nghiên cứu mô hình định giá tài sản vốn, đặc biệt ý đến mô hình năm nhân tố Fama French Bên cạnh nghiên cứu thêm mô hình ba nhân tố mô hình CAPM để từ đưa so sánh hiệu mô hình  Phạm vi nghiên cứu toàn chứng khoán công ty phi tài niêm yết sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam bao gồm hai sàn Hà Nội sàn Thành phố Hồ Chí Minh  Thời gian nghiên cứu giới hạn từ năm 2008 đến năm 2015 1.4 Phương pháp nghiên cứu Đề tài thực theo phương pháp giống Fama French 2015 để kiểm định hiệu mô hình năm nhân tố thị trường chứng khoán Việt Nam Các bước thực tiến hành sau: Thứ thu thập liệu cần thiết cho nghiên cứu Các liệu cho nghiên cứu gồm có: Tổng tài sản, giá trị sổ sách, vốn hóa thị trường, lợi nhuận hoạt động, số lượng cổ phiếu lưu hành doanh nghiệp lấy theo năm 54 Số lượng cổ phiếu mẫu ít: có nguyên nhân chủ quan nguyên nhân khác quan dẫn đến việc số lượng cổ phiếu lấy mẫu Khách quan thị trường chứng khoán Việt Nam phát triển chưa lâu nên số lượng cổ phiếu niêm yết chưa nhiều Thứ hai liệu kế toán công ty bị thiếu nhiều, mà theo phương pháp Fama – French công ty liệu 24 tháng liên tiếp bị loại bỏ Còn chủ quan: nghiên cứu thực lấy mẫu công ty niêm yết sàn giao dịch chứng khoán tập trung mà bỏ qua sàn giao dịch khác hoạt động nhộn nhịp có nhiều công ty niêm yết sàn giao dịch phi tập trung OTC 5.4 Hướng nghiên cứu Nghiên cứu thực toàn thị trường chứng khoán nói chung mà không phân biệt chúng thành nhóm riêng biệt Ví dụ Việt Nam có doanh nghiệp nhà nước doanh nghiệp tư nhân niêm yết thị trường chứng khoán Ta tách nhóm để nghiên cứu riêng sau so sánh kết hai nhóm Hoặc nghiên cứu doanh nghiệp ngành cụ thể Một hướng nghiên cứu khác ta bổ sung thêm cổ phiếu sàn OTC nghiên cứu riêng cổ phiếu sàn OTC so sánh với sàn giao dịch tập trung Ta tìm nhân tố để đưa vào mô hình, ví dụ “quán tính giá” theo gợi ý Jegadeesh Titman (1993) Tài liệu tham khảo I Tài liệu tiếng Việt Nguyễn Thu Hằng Nguyễn Mạnh Hiệp, 2012 Kiệm định mô hình Fama – French thị trường chứng khoán Việt Nam Tạp chí công nghệ ngân hàng số 81 Trần Ngọc Thơ, 2007 Tài doanh nghiệp đại Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Võ Hồng Đức Mai Duy Tân, 2014 Sự phù hợp mô hình Fama – French nhân tố cho thị trường chứng khoán Việt Nam Tạp chí công nghệ ngân hàng số 101 Vương Đức Hoàng Quân Hồ Thị Huê, 2008 Mô hình Fama – French: Một nghiên cứu thực nghiệm thị trường chứng khoán Việt Nam Tạp chí ngân hàng số 22 II Tài liệu tiếng Anh Aharoni, G., Grundy, B., Zeng, Q., 2013 Stock returns and the Miller Modigliani valuation formula: revisiting the Fama French analysis Journal of Financial Economics 110, 347–357 Black Fisher, Michael Jensen, and Myron Scholes, 1972 The capital asset pricing model: Some empirial tests Studies in the theory of capital markets, New York Praeger, 79 – 121 Dominykas Gruodis, 2015 The Fama-French Five-Factor Asset Pricing Model for the Swedish Stock Market Stockholm School of Economics, MSc Thesis in Finance Fama, E., French, K., 1993 Common risk factors in the returns on stocks and bonds Journal of Financial Economics 33, 3–53 Fama, E., French, K., 1996 Multifactor explanations of asset-pricing anomalies Journal of Finance 51, 55–84 10 Fama, E F., & French, K R., 2015a A five-factor asset pricing model Journal of Financial Economics 116, 1–22 11 Fama, E F., & French, K R., 2015b International tests of a five-factor asset pricing model Working Paper Retrieved from SSRN: ssrn.com/abstract=2622782 12 Jegadeesh, N., & Titman, S., 1993 Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency The journal of finance, 48(1), 65-91 13 Lintner, J., 1965 The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets Review of Economics and Statistics 47, 13–37 14 Miller, M., Modigliani, F., 1961 Dividend policy, growth, and the valuation of shares Journal of Business 34, 411–433 15 Novy-Marx, R., 2013 The other side of value: The gross profitability premium Journal of Financial Economics 108, 1–28 16 Nusret Cakici, 2015 The Five-Factor Fama-French Model: International Evidence http://ssrn.com/abstract=2601662 17 Sharpe, W F., 1964 Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk Journal of Finance 19, 425–442 18 Xiaoxiao Zheng, 2015 An empirical analysis of asset pricing models in Australia Auckland university of Technology Phụ lục Kết hồi qui mô hình CAPM Danh mục SL Danh mục SM Danh mục SH Danh mục BL Danh mục BM Danh mục BH Kết hồi qui mô hình Fama – French nhân tố Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:36:56 2016 _ (R) / / / / / _/ / / _/ / / _/ 12.0 Statistics/Data Analysis Special Edition Page Copyright 1985-2011 StataCorp LP StataCorp 4905 Lakeway Drive College Station, Texas 77845 USA 800-STATA-PC http://www.stata.com 979-696-4600 stata@stata.com 979-696-4601 (fax) Single-user Stata network perpetual license: Serial number: 93611859953 Licensed to: STATAforAll STATA Notes: (/v# option or -set maxvar-) 5000 maximum variables import excel "D:\Users\nttoan1\Desktop\123.xls", sheet("Sheet1") firstrow tsset time time variable: delta: time, to 95 unit reg SL MKT SMB HML Source SS df MS Model Residual 932613368 271582596 91 310871123 002984424 Total 1.20419596 94 012810595 SL Coef MKT SMB HML _cons 1.118455 1.19512 -.5051689 -.0063655 Std Err .0663874 1776116 0904179 0058421 t 16.85 6.73 -5.59 -1.09 Number of obs F( 3, 91) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 95 104.16 0.0000 0.7745 0.7670 05463 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.000 0.000 0.279 9865847 8423168 -.684773 -.01797 1.250326 1.547924 -.3255649 0052391 reg SM MKT SMB HML Source SS df MS Model Residual 891932212 199504412 91 297310737 002192356 Total 1.09143662 94 011611028 SM Coef MKT SMB HML _cons 1.127272 1.388042 -.0070502 -.0026401 Std Err .0568998 1522287 0774961 0050072 t 19.81 9.12 -0.09 -0.53 Number of obs F( 3, 91) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.928 0.599 = = = = = = 95 135.61 0.0000 0.8172 0.8112 04682 [95% Conf Interval] 1.014248 1.085658 -.1609867 -.0125862 1.240297 1.690426 1468862 007306 Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:36:56 2016 Page reg SH MKT SMB HML Source SS df MS Model Residual 974180675 181556622 91 324726892 001995128 Total 1.1557373 94 012295078 SH Coef MKT SMB HML _cons 1.104509 1.247915 5361714 -.0015587 Std Err .0542801 14522 0739281 0047766 t 20.35 8.59 7.25 -0.33 Number of obs F( 3, 91) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.000 0.745 = = = = = = 95 162.76 0.0000 0.8429 0.8377 04467 [95% Conf Interval] 996688 9594538 3893224 -.0110469 1.21233 1.536377 6830205 0079295 reg BL MKT SMB HML Source SS df MS Model Residual 912867738 176899511 91 304289246 001943951 Total 1.08976725 94 011593269 BL Coef MKT SMB HML _cons 1.13091 3316346 -.2841932 0003919 Std Err .0535794 1433454 0729738 004715 t 21.11 2.31 -3.89 0.08 Number of obs F( 3, 91) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.023 0.000 0.934 = = = = = = 95 156.53 0.0000 0.8377 0.8323 04409 [95% Conf Interval] 1.024481 0468966 -.4291466 -.0089738 1.237339 6163725 -.1392399 0097576 reg BM MKT SMB HML Source SS df MS Model Residual 855457504 174700612 91 285152501 001919787 Total 1.03015812 94 010959129 BM Coef MKT SMB HML _cons 1.090371 2765972 1854656 -.00407 Std Err .0532454 1424517 0725188 0046856 t 20.48 1.94 2.56 -0.87 Number of obs F( 3, 91) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.055 0.012 0.387 = = = = = = 95 148.53 0.0000 0.8304 0.8248 04382 [95% Conf Interval] 9846051 -.0063655 0414159 -.0133774 1.196136 55956 3295153 0052373 reg BH MKT SMB HML Source SS df MS Model Residual 1.11559802 257496623 91 371866005 002829633 Total 1.37309464 94 01460739 Number of obs F( 3, 91) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 95 131.42 0.0000 0.8125 0.8063 05319 Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:36:57 2016 BH Coef MKT SMB HML _cons 1.144856 2788395 6744664 -.0044149 Std Err .0646429 1729442 0880418 0056885 t 17.71 1.61 7.66 -0.78 P>|t| 0.000 0.110 0.000 0.440 Page [95% Conf Interval] 1.016451 -.0646929 4995821 -.0157145 1.273261 622372 8493507 0068848 Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:44:12 2016 _ (R) / / / / / _/ / / _/ / / _/ 12.0 Statistics/Data Analysis Special Edition Page Copyright 1985-2011 StataCorp LP StataCorp 4905 Lakeway Drive College Station, Texas 77845 USA 800-STATA-PC http://www.stata.com 979-696-4600 stata@stata.com 979-696-4601 (fax) Single-user Stata network perpetual license: Serial number: 93611859953 Licensed to: STATAforAll STATA Notes: (/v# option or -set maxvar-) 5000 maximum variables import excel "D:\Users\nttoan1\Desktop\123.xls", sheet("Sheet1") firstrow tsset time time variable: delta: time, to 95 unit reg SL MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 1.01629232 187903649 89 203258463 002111277 Total 1.20419596 94 012810595 SL Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.142414 1.171854 -.8516856 3900161 9754181 0002366 Std Err .0560199 1497562 1206958 1502779 2279925 0055168 t 20.39 7.83 -7.06 2.60 4.28 0.04 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.000 0.011 0.000 0.966 = = = = = = 95 96.27 0.0000 0.8440 0.8352 04595 [95% Conf Interval] 1.031103 8742915 -1.091506 0914172 5224018 -.0107251 1.253724 1.469416 -.6118657 6886151 1.428434 0111983 reg SM MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 909975061 181461563 89 181995012 002038894 Total 1.09143662 94 011611028 SM Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.138053 1.375902 -.157378 1621337 4753666 0001099 Std Err .0550513 1471667 1186087 1476794 2240502 0054214 t 20.67 9.35 -1.33 1.10 2.12 0.02 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.188 0.275 0.037 0.984 = = = = = = 95 89.26 0.0000 0.8337 0.8244 04515 [95% Conf Interval] 1.028667 1.083485 -.393051 -.131302 0301836 -.0106623 1.247438 1.668319 0782951 4555695 9205496 010882 Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:44:12 2016 Page reg SH MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 1.01869949 137037804 89 203739899 001539751 Total 1.1557373 94 012295078 SH Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.120844 1.226725 3177197 2233548 781328 0022394 Std Err .0478404 1278902 1030729 1283358 1947033 0047113 t 23.43 9.59 3.08 1.74 4.01 0.48 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.003 0.085 0.000 0.636 = = = = = = 95 132.32 0.0000 0.8814 0.8748 03924 [95% Conf Interval] 1.025786 9726095 112916 -.0316456 3944568 -.0071218 1.215902 1.48084 5225234 4783552 1.168199 0116006 reg BL MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 943588929 14617832 89 188717786 001642453 Total 1.08976725 94 011593269 BL Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.143885 3121055 -.4486965 1558654 6794812 0030527 Std Err .0494102 1320866 106455 1325467 2010919 0048658 t 23.15 2.36 -4.21 1.18 3.38 0.63 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.020 0.000 0.243 0.001 0.532 = = = = = = 95 114.90 0.0000 0.8659 0.8583 04053 [95% Conf Interval] 1.045708 0496523 -.6602202 -.1075021 2799159 -.0066156 1.242062 5745587 -.2371728 4192329 1.079046 0127211 reg BM MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 874753533 155404584 89 174950707 001746119 Total 1.03015812 94 010959129 BM Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.101975 2658322 0159457 1929312 4614398 -.0008058 Std Err .0509456 1361912 1097631 1366657 2073409 0050171 t 21.63 1.95 0.15 1.41 2.23 -0.16 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.054 0.885 0.162 0.029 0.873 = = = = = = 95 100.19 0.0000 0.8491 0.8407 04179 [95% Conf Interval] 1.000747 -.0047769 -.2021512 -.0786205 0494579 -.0107746 1.203203 5364413 2340427 464483 8734217 009163 Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:44:12 2016 Page reg BH MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 1.17941807 193676572 89 235883613 002176141 Total 1.37309464 94 01460739 BH Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.165455 2572347 3818982 3225267 8735713 00105 Std Err .056874 1520393 1225358 1525689 2314683 0056009 t 20.49 1.69 3.12 2.11 3.77 0.19 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.094 0.002 0.037 0.000 0.852 = = = = = = 95 108.40 0.0000 0.8589 0.8510 04665 [95% Conf Interval] 1.052448 -.0448641 1384222 0193756 4136487 -.0100788 1.278462 5593335 6253742 6256779 1.333494 0121788 reg SR MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 1.09155228 157851314 89 218310456 00177361 Total 1.24940359 94 013291528 SR Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.160768 1.295776 -.0641277 6551166 8329155 0029078 Std Err .0513451 1372592 1106238 1377373 2089667 0050564 t 22.61 9.44 -0.58 4.76 3.99 0.58 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.564 0.000 0.000 0.567 = = = = = = 95 123.09 0.0000 0.8737 0.8666 04211 [95% Conf Interval] 1.058746 1.023045 -.2839347 3814355 4177031 -.0071392 1.262789 1.568507 1556794 9287977 1.248128 0129547 reg SN MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 864315866 145924835 89 172863173 001639605 Total 1.0102407 94 010747242 SN Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.100277 1.320476 -.0541287 2190581 4782229 5.00e-06 Std Err .0493673 131972 1063626 1324317 2009174 0048616 t 22.29 10.01 -0.51 1.65 2.38 0.00 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.612 0.102 0.019 0.999 = = = = = = 95 105.43 0.0000 0.8556 0.8474 04049 [95% Conf Interval] 1.002185 1.05825 -.265469 -.0440809 0790042 -.0096549 1.198369 1.582701 1572115 4821972 8774415 009665 Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:44:13 2016 Page reg SW MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 935087606 175784507 89 187017521 001975107 Total 1.11087211 94 011817788 SW Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.142682 1.250275 0273228 -.3767775 6306292 0015167 Std Err .0541833 1448463 1167387 1453509 2205176 0053359 t 21.09 8.63 0.23 -2.59 2.86 0.28 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.815 0.011 0.005 0.777 = = = = = = 95 94.69 0.0000 0.8418 0.8329 04444 [95% Conf Interval] 1.035021 9624688 -.2046345 -.6655867 1924654 -.0090856 1.250343 1.538082 25928 -.0879683 1.068793 012119 reg BR MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 1.12963449 177352628 89 225926898 001992726 Total 1.30698712 94 013904118 BR Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.191557 268459 -.1812661 7476153 7025447 0033999 reg BN Std Err .0544244 145491 1172582 1459978 221499 0053596 t 21.89 1.85 -1.55 5.12 3.17 0.63 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.068 0.126 0.000 0.002 0.527 = = = = = = 95 113.38 0.0000 0.8643 0.8567 04464 [95% Conf Interval] 1.083417 -.0206285 -.4142556 4575208 2624309 -.0072496 1.299697 5575464 0517235 1.03771 1.142659 0140494 MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 745196282 142673296 89 149039256 001603071 Total 887869578 94 009445421 BN Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.023822 3049751 -.0076527 1900576 3772236 -.0033203 Std Err .0488142 1304934 1051709 130948 1986664 0048072 t 20.97 2.34 -0.07 1.45 1.90 -0.69 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.022 0.942 0.150 0.061 0.492 = = = = = = 95 92.97 0.0000 0.8393 0.8303 04004 [95% Conf Interval] 9268294 0456875 -.2166251 -.0701333 -.0175223 -.012872 1.120815 5642627 2013197 4502485 7719694 0062314 Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:44:13 2016 Page reg BW MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 1.07840573 163001222 89 215681146 001831474 Total 1.24140695 94 013206457 BW Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.209643 3139592 -.2727165 -.2204907 904831 004791 Std Err .052176 1394802 1124138 1399661 2123481 0051382 t 23.18 2.25 -2.43 -1.58 4.26 0.93 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.027 0.017 0.119 0.000 0.354 = = = = = = 95 117.76 0.0000 0.8687 0.8613 0428 [95% Conf Interval] 1.105971 036815 -.4960804 -.4986004 4828998 -.0054186 1.313316 5911034 -.0493526 057619 1.326762 0150005 reg SC MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 1.03465441 157152631 89 206930881 00176576 Total 1.19180704 94 012678798 SC Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.165798 1.387113 -.1398148 3099716 1.186373 0020595 Std Err .0512313 136955 1103787 1374321 2085037 0050452 t 22.76 10.13 -1.27 2.26 5.69 0.41 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.209 0.027 0.000 0.684 = = = = = = 95 117.19 0.0000 0.8681 0.8607 04202 [95% Conf Interval] 1.064003 1.114986 -.3591349 0368968 7720804 -.0079652 1.267594 1.65924 0795053 5830463 1.600665 0120842 reg SN3 MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 844575601 151690517 89 16891512 001704388 Total 996266117 94 010598576 SN3 Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.079596 1.280392 0437637 0978401 6758405 -.0012599 Std Err .0503332 1345539 1084435 1350227 2048482 0049567 t 21.45 9.52 0.40 0.72 3.30 -0.25 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.688 0.471 0.001 0.800 = = = = = = 95 99.11 0.0000 0.8477 0.8392 04128 [95% Conf Interval] 9795849 1.013037 -.1717113 -.1704471 2688114 -.0111089 1.179607 1.547748 2592386 3661273 1.08287 008589 Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:44:13 2016 Page reg SA MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 928982302 168728708 89 18579646 001895828 Total 1.09771101 94 011677777 SA Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.155341 1.209167 -.0173842 2812668 -.0941872 0035176 Std Err .0530847 1419096 1143718 1424039 2160466 0052277 t 21.76 8.52 -0.15 1.98 -0.44 0.67 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.880 0.051 0.664 0.503 = = = = = = 95 98.00 0.0000 0.8463 0.8377 04354 [95% Conf Interval] 1.049863 9271959 -.2446385 -.0016868 -.5234673 -.0068697 1.26082 1.491138 2098701 5642204 3350928 013905 reg BC MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 902955659 155542841 89 180591132 001747672 Total 1.0584985 94 011260622 BC Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.092948 1240472 -.0244327 1843576 9364878 0004964 Std Err .0509683 1362518 1098119 1367264 2074331 0050193 t 21.44 0.91 -0.22 1.35 4.51 0.10 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.365 0.824 0.181 0.000 0.921 = = = = = = 95 103.33 0.0000 0.8531 0.8448 04181 [95% Conf Interval] 9916752 -.1466822 -.2426266 -.0873149 5243227 -.0094768 1.194221 3947766 1937612 4560302 1.348653 0104697 reg BN3 MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 972921543 161745546 89 194584309 001817366 Total 1.13466709 94 012070926 BN3 Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.173082 3690742 -.2119292 1760547 7892791 0036303 Std Err .0519746 1389419 11198 139426 2115286 0051184 t 22.57 2.66 -1.89 1.26 3.73 0.71 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.009 0.062 0.210 0.000 0.480 = = = = = = 95 107.07 0.0000 0.8575 0.8494 04263 [95% Conf Interval] 1.069809 0929995 -.4344311 -.1009817 3689762 -.0065398 1.276354 6451488 0105727 4530912 1.209582 0138004 Mo hinh FF nhan to Tuesday November 15 10:44:13 2016 Page reg BA MKT SMB HML RMW CMA Source SS df MS Model Residual 849232127 148494522 89 169846425 001668478 Total 997726649 94 010614113 BA Coef MKT SMB HML RMW CMA _cons 1.103405 301993 -.1468632 2130624 217048 -.0009616 Std Err .0498001 1331289 107295 1335927 2026788 0049042 t 22.16 2.27 -1.37 1.59 1.07 -0.20 Number of obs F( 5, 89) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.026 0.175 0.114 0.287 0.845 = = = = = = 95 101.80 0.0000 0.8512 0.8428 04085 [95% Conf Interval] 1.004453 0374686 -.3600562 -.0523834 -.1856704 -.0107063 1.202357 5665173 0663297 4785082 6197663 008783 ... hành kiểm định hiệu mô hình định giá tài sản thị trường chứng khoán Australia Ngoài việc sử dụng mô hình ba nhân tố mô hình năm nhân tố Fama – French, tác giả sử dụng mô hình năm nhân tố nhân tố. .. nhiên Việt Nam mô hình năm nhân tố Fama French chưa quan tâm nhiều Đó lý định thực đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu  Kiểm định hiệu mô hình Fama – French năm nhân tố thị trường chứng khoán Việt Nam. .. trình kiểm định mô hình năm nhân tố thị trường chứng khoán Hoa Kỳ, Fama French kết luận mô hình năm nhân tố tỏ hiệu mô hình ba nhân tố mô hình CAPM việc giải thích tỷ suất sinh lợi chứng khoán