Tác động các yếu tố rủi ro đến tỷ suất lợi nhuận cổ phiếu ngành bất động sản tại thị trường chứng khoán Việt Nam

KINH TEÁ TAØI CHÍNH
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN 53Số 130 - tháng 8/2018
TAÙC ÑOÄNG CAÙC YEÁU TOÁ RUÛI RO ÑEÁN TYÛ SUAÁT 
LÔÏI NHUAÄN COÅ PHIEÁU NGAØNH BAÁT ÑOÄNG SAÛN 
TAÏI THÒ TRÖÔØNG CHÖÙNG KHOAÙN VIEÄT NAM
ThS. LÊ THị THùY NGOAN*
*KTNN Khu vực IX
Nghiên cứu thực hiện nhằm tìm hiểu tác động của các yếu tố rủi ro đến tỷ suất lợi nhuận (TSLN) cổ phiếu ngành bất động sản (BĐS) tại thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam. Dữ liệu gồm 26 công ty BĐS niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX với thời gian từ 07/2012 đến 06/2018 (72 quan sát, dữ liệu chuỗi thời gian). Sử 
dụng phương pháp OLS và kiểm định khuyết tật của mô hình hồi quy như: Augmented Dickey-Fuller, 
Durbin-Watson, Breusch-Godfrey và White, nhằm xem xét mối tương quan giữa các biến được sử dụng 
trong mô hình hồi quy.
Rủi ro quy mô công ty, rủi ro khuynh hướng đầu tư tác động ngược chiều TSLN cổ phiếu ngành BĐS tại 
TTCK Việt Nam; Rủi ro thị trường, rủi ro giá trị công ty, rủi ro xu hướng TSLN trong quá khứ, rủi ro đặc 
thù có tác động cùng chiều đến TSLN cổ phiếu ngành BĐS.
Từ khóa: Rủi ro đến tỷ suất lợi nhuận, cổ phiếu, bất động sản, thị trường chứng khoán
Impact of risk factors on the rate of profit value of real estate market in the Vietnam securities market
The study was conducted to investigate the impact of risk factors on the return of real estate stocks of the 
real estate sector in Vietnam’s stock market. The data includes 26 real estate companies listed on the HOSE 
and HNX between 07/2012 and 06/2018 (72 observations, time series data). Using the OLS method and 
defect testing of the regression model such as: Augmented Dickey-Fuller, Durbin-Watson, Breusch-Godfrey 
and White, to examine the correlation between the variables used in the regression model.
Risk of company size, risk of investment tendency impacts on real estate stocks in the stock market in 
Vietnam; market risks, corporate value risks, past stock market risks, specific risks have the same impact on 
real estate stocks.
keywords: Risks to profitability ratio, stocks, real estate, stock market
1. Cơ sở lý thuyết
Lý thuyết nền tảng của nghiên cứu sự tác động 
của các yếu tố rủi ro đến TSLN là mô hình định giá 
tài sản vốn - CAPM kinh điển của Sharpe (1964); 
Lintner (1965) và Mossin (1966), chỉ nghiên cứu 
một yếu tố duy nhất giải thích biến động TSLN cổ 
phiếu, đó là rủi ro thị trường. Rủi ro đặc thù không 
được xem xét do nhà đầu tư có thể xây dựng danh 
mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này. 
Merton (1987) đã phát triển mô hình định giá tài 
sản trong đó có cân nhắc yếu tố rủi ro đặc thù, lý 
thuyết cho rằng: do thông tin không đầy đủ nên 
nhà đầu tư sẽ đầu tư vào cổ phiếu mà họ hiểu rõ các 
đặc trưng về rủi ro và TSLN. Nên họ sẽ không đa 
dạng hóa danh mục đầu tư mà nắm giữ danh mục 
đầu tư chưa đa dạng hóa và sẽ yêu cầu một TSLN 
cho rủi ro đặc thù. Rủi ro đặc thù có tác động đến 
TSLN cổ phiếu hay không là một câu hỏi lớn trong 
tài chính vì nó là một trong những bằng chứng để 
KINH TEÁ TAØI CHÍNH
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN54 Số 130 - tháng 8/2018
ủng hộ hay bác bỏ các mô hình định giá tài sản 
kinh điển.
Fama & French (1993) đã đưa ra mô hình ba 
yếu tố, bổ sung thêm rủi ro quy mô công ty và rủi 
ro giá trị công ty với cách tiếp cận hồi quy theo dãy 
số thời gian của Black, Jensen & Scholes (1972). Mô 
hình được kiểm định tại thị trường chứng khoán 
Mỹ và nhiều nước khác, cho thấy nó giải thích biến 
động của TSLN danh mục cổ phiếu tốt hơn so với 
mô hình CAPM. Tuy nhiên, mô hình này không 
giải thích được biến động của TSLN danh mục 
cổ phiếu khi phân loại danh mục theo xu hướng 
TSLN quá khứ. 
Khắc phục nhược điểm mô hình ba yếu tố 
Fama & French (1993), dựa trên nghiên cứu của 
Jegadeesh & Titman (1993) và khuynh hướng hoạt 
động các cổ phiếu trong quá khứ, Carhart (1997) 
đã đưa yếu tố rủi ro xu hướng TSLN quá khứ vào 
mô hình ba yếu tố như một công cụ để đánh giá 
hoạt động của các quỹ hỗ tương. Kết quả cho thấy, 
yếu tố rủi ro này đã giải thích thêm sự biến động 
của TSLN danh mục cổ phiếu với mức độ cao hơn 
so với các mô hình CAPM, Fama & French (1993).
2. Giả thuyết nghiên cứu
Căn cứ vào các nghiên cứu trước bác bỏ lý 
thuyết nền tảng của mô hình định giá tài sản vốn 
CAPM, nghiên cứu này xây dựng giả thuyết nghiên 
cứu như sau:
H1: Rủi ro thị trường có tác động cùng chiều 
đến TSLN cổ phiếu.
H2: Rủi ro quy mô công ty có tác động ngược 
chiều đến TSLN cổ phiếu.
H3: Rủi ro giá trị công ty có tác động cùng chiều 
đến TSLN cổ phiếu.
H4: Rủi ro xu hướng TSLN trong quá khứ có tác 
động cùng chiều đến TSLN cổ phiếu.
H5: Rủi ro đặc thù có tác động cùng chiều đến 
TSLN cổ phiếu.
H6: Rủi ro khuynh hướng đầu tư có tác động 
ngược chiều đến TSLN cổ phiếu.
3. Mô hình nghiên cứu
Mô hình sáu yếu tố nghiên cứu về tác động của 
các yếu tố rủi ro đến TSLN cổ phiếu ngành BĐS tại 
TTCK Việt Nam như sau:
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN 55Số 130 - tháng 8/2018
Ri,t - Rf,t = α + β1MRPm,t + β2SMBi,t + β3HMLi,t + 
β4WMLi,t + β5HIVMLIVi,t + β6CMAi,t + εi,t
Trong đó: 
Ri,t: TSLN danh mục cổ phiếu i tại thời điểm t.
Rf,t: Lãi suất phi rủi ro tại thời điểm t.
Ri,t - Rf,t: TSLN vượt trội danh mục cổ phiếu i tại 
thời điểm t.
 MRPm,t (Market Risk Premium): Phần bù rủi 
ro thị trường, là phần chênh lệch giữa TSLN danh 
mục thị trường và lãi suất phi rủi ro tại thời điểm t.
SMBi,t (Small Minus Big): Phần bù rủi ro quy 
mô công ty, là phần chênh lệch giữa TSLN danh 
mục cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ (ký hiệu S) 
và TSLN danh mục cổ phiếu có quy mô vốn hóa 
lớn (ký hiệu B) tại thời điểm t.
HMLi,t (High Minus Low): Phần bù rủi ro giá 
trị công ty, là phần chênh lệch giữa TSLN danh 
mục cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị 
trường (tỷ số B/M) cao (ký hiệu H) và TSLN danh 
mục cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị 
trường (tỷ số B/M) thấp (ký hiệu L) tại thời điểm t.
WMLi,t (Winners Minus Losers): Phần bù rủi 
ro xu hướng TSLN trong quá khứ, là phần chênh 
lệch giữa TSLN danh mục cổ phiếu có TSLN cao 
hơn năm trước (ký hiệu WIN) và TSLN danh mục 
cổ phiếu có TSLN thấp hơn năm trước (ký hiệu 
LOSE) tại thời điểm t.
HIVMLIVi,t (High IV Minus Low IV): Phần bù 
rủi ro đặc thù, là phần chênh lệch giữa TSLN danh 
mục cổ phiếu có rủi ro đặc thù cao (ký hiệu HIV) 
và TSLN danh mục cổ phiếu có rủi ro đặc thù thấp 
(ký hiệu LIV) tại thời điểm t.
CMAi,t (Conservation Minus Aggressive): Phần 
bù rủi ro khuynh hướng đầu tư, là phần chênh lệch 
giữa TSLN danh mục cổ phiếu có khuynh hướng đầu 
tư thấp (ký hiệu C) và TSLN danh mục cổ phiếu có 
khuynh hướng đầu tư cao (ký hiệu A) tại thời điểm t.
β1, β2, β3, β4, β5,β6: Hệ số hồi quy; α: Hệ số chặn và 
εi,t: Phần dư mô hình.
4. Đo lường các biến mô hình
a. Biến độc lập
TSLN mỗi cổ phiếu, từng tuần và tháng, tính 
theo công thức sau:
Trong đó: Pi,t: giá cổ phiếu i thời điểm t. Pi,t-1: Giá 
cổ phiếu i thời điểm t-1.
TSLN các danh mục cổ phiếu theo phương pháp 
không trọng số, từng tháng, tính theo công thức sau:
Trong đó: ri,t: TSLN cổ phiếu i thời điểm t. n: Số 
lượng cổ phiếu i trong danh mục. 
TSLN mỗi sàn HOSE và HNX, từng tuần và 
tháng, tính theo công thức sau: 
,
(3)
Trong đó: VN-Indext, HNX-Indext: Chỉ số 
VN-Index, HNX-Index thời điểm t. VN-Indext-1, 
HNX-Indext-1: chỉ số VN-Index, HNX-Index thời 
điểm t-1.
TSLN danh mục thị trường, từng tuần và tháng, 
tính theo công thức sau:
Trong đó: RHOSE,t, RHNX,t: TSLN mỗi sàn HOSE và 
HNX thời điểm t.
Lãi suất phi rủi ro, từng tuần và tháng, được quy 
đổi từ lãi suất trung bình trái phiếu kho bạc kỳ hạn 
5 năm (R), tính theo công thức sau:
 (5)
Biến MRP: Từng tuần và tháng, TSLN danh 
mục thị trường (Rm,t, công thức (4)) trừ đi lãi suất 
phi rủi ro (Rf,t, công thức (5)).
Biến SMB: Quy mô vốn hóa mỗi cổ phiếu, từng 
tuần và tháng, tính theo công thức sau:
KINH TEÁ TAØI CHÍNH
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN56 Số 130 - tháng 8/2018
 (6)
Trong đó: Pi,t: giá cổ phiếu i thời điểm t. Ni,t: số 
lượng cổ phiếu i đang lưu hành thời điểm t.
Biến SMB, từng tuần và tháng, tính như sau: 
TSLN danh mục cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ 
hơn mức vốn hóa trung vị (S) trừ đi TSLN danh 
mục cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn hơn mức vốn 
hóa trung vị (B). Xác định mức vốn hóa trung vị và 
phân nhóm S và B thực hiện từng tuần và tháng.
Biến HML: Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị 
trường (B/M) mỗi cổ phiếu, từng tuần và tháng, 
tính theo công thức sau:
Trong đó: BEi,t: Vốn chủ sở hữu cổ phiếu i thời 
điểm t. MEi,t: Quy mô vốn hóa cổ phiếu i thời điểm 
t, công thức (6).
Biến HML, từng tuần và tháng, tính như sau: 
TSLN danh mục cổ phiếu có tỷ số B/M cao hơn 
mức tỷ số B/M trung vị (H) trừ đi TSLN danh mục 
cổ phiếu có tỷ số B/M thấp 
hơn mức tỷ số B/M trung vị 
(L). Xác định mức tỷ số B/M 
trung vị và phân nhóm H và L 
thực hiện từng tuần và tháng.
Biến WML: Từng tháng, tính như sau: TSLN 
danh mục cổ phiếu có TSLN 11 tháng trước tháng 
tính toán (loại trừ tháng trước liền kề) cao hơn 
mức TSLN trung vị (WIN) trừ đi TSLN danh mục 
cổ phiếu có TSLN 11 tháng trước tháng tính toán 
(loại trừ tháng trước liền kề) thấp hơn mức TSLN 
trung vị (LOSE). Xác định mức TSLN trung vị và 
phân nhóm WIN và LOSE thực hiện từng tháng.
Biến HIVMLIV: Rủi ro đặc thù được ước lượng 
qua độ lệch chuẩn phần dư mô hình ba yếu tố Fama 
& French (1993) giống như Malkiel & Xu (2006); 
Ang & cộng sự (2009); Bali & Cakici (2008), theo 
trình tự các bước sau:
Thứ nhất, ước lượng mô hình ba yếu tố 
Fama & French (1993) mỗi cổ phiếu, dữ liệu 
tuần mỗi tháng:
ri,t - Rf,t = α + β1MRPm,t + β2SMBi,t + β3HMLi,t + 
εi,t (8)
Trong đó: ri,t: TSLN cổ phiếu i tại thời điểm t, 
công thức (1). Rf,t: lãi suất phi rủi ro tại thời điểm 
t, công thức (5). ri,t - Rf,t: TSLN vượt trội cổ phiếu 
i tại thời điểm t. MRPm,t, SMBi,t, HMLi,t được tính 
như trên. β1, β2, β3: hệ số hồi quy; α: hệ số chặn; εi,t: 
phần dư mô hình.
Rủi ro đặc thù mỗi cổ phiếu từng tháng, tính 
theo công thức sau:
Biến HIVMLIV, từng tháng, tính như sau: 
TSLN danh mục cổ phiếu có rủi ro đặc thù cao 
hơn mức rủi ro đặc thù trung vị (HIV) trừ đi TSLN 
danh mục cổ phiếu có rủi ro đặc thù thấp hơn mức 
rủi ro đặc thù trung vị (LIV). Xác định mức rủi ro 
đặc thù trung vị và phân nhóm HIV và LIV thực 
hiện từng tháng.
Biến CMA: Khuynh hướng đầu tư mỗi cổ phiếu, 
từng tháng, tính theo công thức sau:
Biến CMA, từng tháng, tính như sau: TSLN 
danh mục cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư thấp 
hơn mức khuynh hướng đầu tư trung vị (C) trừ đi 
TSLN danh mục cổ phiếu có khuynh hướng đầu tư 
cao hơn mức khuynh hướng đầu tư trung vị (A). 
Xác định mức khuynh hướng đầu tư trung vị và 
phân nhóm C và A thực hiện từng tháng.
b. Biến phụ thuộc
TSLN vượt trội các danh mục cổ phiếu phân 
theo quy mô vốn hóa (RiRf)
Hàng tháng, nhóm 26 cổ phiếu được sắp xếp 
tăng dần theo các tiêu chí sau: quy mô vốn hóa 
(50% S - 50% B); tỷ số B/M (50% H - 50% L); 
TSLN quá khứ (50% WIN - 50% LOSE); rủi ro 
đặc thù (50% HIV - 50% LIV); khuynh huớng đầu 
tư (50% A - 50% C).
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN 57Số 130 - tháng 8/2018
Bảng 1: Danh mục cổ phiếu phân theo quy mô vốn hóa
 Danh mục
 Vốn hóa
H L WIN LOSE HIV LIV A C
S S/H S/L S/WIN S/LOSE S/HIV S/LIV S/A S/C
B B/H B/L B/WIN B/LOSE B/HIV B/LIV B/A B/C
Ví dụ: S/H: Danh mục các cổ phiếu vừa có quy 
mô vốn hóa nhỏ và có tỷ số B/M cao. Hay: S/H: 
phần giao của danh mục S và H, tương tự các danh 
mục cổ phiếu còn lại.
Sau đó, biến phụ thuộc, từng tháng, tính như 
sau: TSLN từng danh mục cổ phiếu (Ri,t, công thức 
(2)) trừ đi lãi suất phi rủi ro (Rf,t, công thức (5)).
5. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
a. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được tiến hành trên mẫu 26 công ty BĐS 
niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành 
phố Hồ Chí Minh (26 Công ty niêm yết trên sàn 
HOSE) và Hà Nội (6 Công ty niêm yết trên HNX), 
từ 07/2012 đến 06/2018. Lĩnh vực hoạt động chủ yếu 
đầu tư xây dựng và kinh doanh Khu đô thị, Khu dân 
cư, Chung cư; Đầu tư xây dựng và kinh doanh cơ 
sở hạ tầng trong và ngoài Khu công nghiệp; Kinh 
doanh và phát triển văn phòng cho thuê.
Chỉ số thị trường (VN-Index, HNX-Index) và 
giá đóng cửa đã điều chỉnh các cổ phiếu cuối mỗi 
phiên giao dịch thứ tư trong tuần nhằm mục đích 
giảm đi hiệu ứng đầu tuần và cuối tuần của thị 
trường, thu thập trên Website của HOSE và HNX.
Báo cáo tài chính đã kiểm toán mỗi công ty công 
bố vào cuối quý hai và cuối năm của từng năm.
Lãi suất phi rủi ro được xác định bằng kết quả 
đấu thầu trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 5 năm, công 
bố trên website của Bộ Tài chính. Bài viết chọn 
cách xác định lãi suất phi rủi ro bằng kết quả đấu 
thầu trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 5 năm, công bố 
trên website của Bộ Tài chính do các nghiên cứu 
trước đây như Fama & French (1992) sử dụng lãi 
suất phi rủi ro là lãi suất của tín phiếu kho bạc Mỹ 
(Treasury Bill), nhưng do tín phiếu kho bạc ở Việt 
Nam không được giao dịch tích cực trên thị trường 
thứ cấp và cũng ít được đấu thầu nên tác giả sử 
dụng lãi suất đấu thầu trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 
5 năm, với giả định mỗi năm có 52 tuần. 
b. Phương pháp ước lượng
Phương pháp hồi quy bình phương bé nhất 
(OLS) trên dữ liệu chuỗi thời gian.
6. kết quả nghiên cứu
Kiểm định Augmented Dickey-Fuller với 
phương pháp nghiệm đơn vị được sử dụng để kiểm 
tra tính dừng của các biến độc lập được sử dụng 
trong mô hình. Kết quả: Các giá trị tuyệt đối |τ| 
ADF đều lớn hơn giá trị |τ| tại mức ý nghĩa 1%, 5%, 
10%. Kết luận: Chuỗi dữ liệu của các biến độc lập 
trong mô hình là chuỗi dừng.
Phân tích ma trận tự tương quan giữa các biến độc 
lập trong mô hình, kết quả: Không tồn tại các hệ số tự 
tương quan cặp giữa các biến lớn hơn 0,8. Kết luận: 
Mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định Durbin-Watson dùng để kiểm 
tra hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư 
ở các danh mục của mô hình. Kết quả: giá trị 
Durbin-Watson stat ở các danh mục đều nằm 
trong khoảng từ 1 đến 3. Kết luận: Không có hiện 
tượng tự tương quan giữa các phần dư ở các danh 
mục của mô hình.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư 
ở các danh mục của mô hình bằng kiểm định 
Breusch-Godfrey, với kiểm định tương quan bậc p 
(p ≥ 1). Kết quả: p-value ở các danh mục lớn hơn 
α = 0,05. Kết luận: Chấp nhận H0, không tồn tại 
hiện tượng tự tương quan bậc 1 giữa các phần dư 
hay phần dư có phân phối chuẩn ở các danh mục 
của mô hình.
Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số 
thay đổi bằng kiểm định White. Kết quả: p-value 
ở 5 danh mục (S/L; S/LOSE; B/LOSE; B/HIV; B/C) 
nhỏ hơn α = 0,05. Kết luận: Bác bỏ H0, chấp nhận 
H1, tồn tại phương sai của sai số thay đổi ở 5 danh 
mục này của mô hình. Ngược lại: p-value ở các 
danh mục còn lại lớn hơn α = 0,05. Kết luận: Chấp 
nhận H0, không tồn tại phương sai của sai số thay 
đổi ở các danh mục này của mô hình.
KINH TEÁ TAØI CHÍNH
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN58 Số 130 - tháng 8/2018
Bảng 1: Thống kê kết quả hồi quy
MRP
β1
SMB
β2
HML
β3
WML
β4
HIVMLIV
β5
CMA
β6
S/H 1,127 ***(0,000)
0,346 ***
(0,000)
0,372 ***
(0,004)
0,131
(0,254)
0,306 ***
(0,001)
0,370 ***
(0,006)
S/L 1,146 ***(0,000)
1,045 ***
(0,000)
-0,940 ***
(0,000)
0,008
(0,956)
0,371 ***
(0,003)
0,419 **
(0,019)
S/WIN 1,164 ***(0,000)
0,459 ***
(0,000)
-0,088
(0,537)
0,726 ***
(0,000)
0,326 ***
(0,002)
0,385 **
(0,012)
S/LOSE 1,030 ***(0,000)
0,692 ***
(0,000)
-0,130
(0,332)
-0,679 ***
(0,000)
0,259 ***
(0,008)
0,335 **
(0,020)
S/HIV 1,176 ***(0,000)
0,693 ***
(0,000)
-0,180
(0,165)
-0,018
(0,878)
0,752 ***
(0,000)
0,404 ***
(0,004)
S/LIV 1,099 ***(0,000)
0,350 ***
0,002
-0,015
(0,913)
0,198
(0,130)
-0,219 **
(0,032)
0,248 *
(0,097)
S/A 1,180 ***(0,000)
0,636 ***
(0,000)
0,019
(0,900)
0,047
(0,736)
0,314 ***
(0,005)
-0,214 *
(0,080)
S/C 1,087 ***(0,000)
0,522 ***
(0,000)
-0,177
(0,169)
0,092
(0,434)
0,357 ***
(0,000)
0,867 ***
(0,000)
B/H 1,116 ***(0,000)
-0,572 ***
(0,000)
0,397 **
(0,018)
-0,078
(0,606)
0,455 ***
(0,000)
0,454 **
(0,010)
B/L 1,114 ***(0,000)
-0,367 ***
(0,000)
-0,306 **
(0,016)
0,125
(0,279)
0,289 ***
(0,002)
0,316 **
(0,018)
B/WIN 1,069 ***(0,000)
-0,391 ***
(0,000)
-0,088
(0,508)
0,365 ***
(0,004)
0,277 ***
(0,005)
0,320 **
(0,025)
B/LOSE 1,170 ***(0,000)
-0,496 ***
(0,000)
0,002
(0,988)
-0,209
(0,126)
0,381 ***
(0,000)
0,448 ***
(0,005)
B/HIV 1,140 ***(0,000)
-0,711 ***
(0,000)
0,112
(0,483)
0,261
(0,180)
0,811 ***
(0,000)
0,264
(0,119)
B/LIV 1,178 ***(0,000)
-0,181 *
(0,079)
-0,165
(0,205)
-0,007
(0,953)
-0,058
(0,533)
0,444 ***
(0,002)
B/A 1,074 ***(0,000)
-0,516 ***
(0,000)
-0,211
(0,196)
0,146
(0,210)
0,392 ***
(0,000)
-0,033
(0,800)
B/C 1,184 ***(0,000)
-0,397 ***
(0,002)
0,095
(0,537)
0,044
(0,760)
0,282 **
(0,012)
0,814 ***
(0,000)
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy các danh mục của tác giả.
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN 59Số 130 - tháng 8/2018
Biến phần bù rủi ro thị trường (MRP)
Hệ số hồi quy β1: Ở các danh mục cổ phiếu đều 
dương, dao động khoảng từ 1,030 (S/LOSE) đến 
1,184 (B/C), có ý nghĩa thống kê mạnh ở mức ý 
nghĩa 1%. Kết quả này cho phép chấp nhận giả 
thuyết H1.
Biến phần bù rủi ro quy mô công ty (SMB)
Hệ số hồi quy β2: Ở các danh mục cổ phiếu có 
quy mô vốn hóa nhỏ là dương, tuy nhiên ở các 
danh mục cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn là âm. 
Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% và 10%. Kết 
quả này cho phép chấp nhận giả thuyết H2.
Biến phần bù rủi ro giá trị công ty (HML)
Hệ số hồi quy β3: Ở các danh mục cổ phiếu có 
tỷ số B/M cao là dương (S/H, B/H), tuy nhiên ở các 
danh mục cổ phiếu có tỷ số B/M thấp là âm (S/L, 
B/L). Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% (S/H, 
S/L), mức ý nghĩa 5% (B/H, B/L) và các danh mục 
còn lại không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này cho 
phép chấp nhận giả thuyết H3.
Biến phần bù rủi ro xu hướng TSLN trong quá 
khứ (WML)
Hệ số hồi quy β4: Ở các danh mục cổ phiếu đã 
có TSLN trong quá khứ cao là dương (S/WIN, B/
WIN), tuy nhiên ở danh mục cổ phiếu đã có TSLN 
trong quá khứ thấp là âm (S/LOSE). Có ý nghĩa 
thống kê mạnh ở mức ý nghĩa 1% (S/WIN, S/
LOSE, B/WIN) và các danh mục còn lại không có 
ý nghĩa thống kê. Kết quả này cho phép chấp nhận 
giả thuyết H4.
Biến phần bù rủi ro đặc thù (HIVMLIV)
Hệ số hồi quy β5: Ở các danh mục cổ phiếu có 
rủi ro đặc thù cao là dương (S/HIV, B/HIV), tuy 
nhiên ở danh mục cổ phiếu có rủi ro đặc thù thấp 
là âm (S/LIV) và ở các danh mục còn lại đều có 
giá trị dương. Có ý nghĩa thống kê mạnh ở mức ý 
nghĩa 1% (S/H, S/L, S/WIN, S/LOSE, S/HIV, S/A, 
S/C, B/H, B/L, B/WIN, B/LOSE, B/HIV, B/A), mức 
ý nghĩa 5% (S/LIV, B/C) và không có ý nghĩa thống 
kê ở danh mục B/LIV. Kết quả này cho phép chấp 
nhận giả thuyết H5.
Biến phần bù rủi ro khuynh hướng đầu tư (CMA)
Hệ số hồi quy β6: Ở các danh mục cổ phiếu có 
khuynh hướng đầu tư thấp là dương (S/C, B/C), tuy 
nhiên ở danh mục cổ phiếu có khuynh hướng đầu 
tư cao là âm (S/A) và ở các danh mục cổ phiếu còn 
lại đều có giá trị dương. Có ý nghĩa thống kê ở mức 
ý nghĩa 1% (S/H, S/HIV, S/C, B/LOSE, B/LIV, B/C), 
mức ý nghĩa 5% (S/L, S/WIN, S/LOSE, B/H, B/L, B/
WIN), mức ý nghĩa 10% (S/LIV, S/A) và không có ý 
nghĩa thống kê ở danh mục B/HIV, B/A. Kết quả này 
cho phép chấp nhận giả thuyết H6.
KINH TEÁ TAØI CHÍNH
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN60 Số 130 - tháng 8/2018
7. kết luận và kiến nghị đầu tư
Kết hợp bốn yếu tố rủi ro từ Carhart (1997) và yếu 
tố rủi ro đặc thù, rủi ro khuynh hướng đầu tư, tác giả 
đã tổng hợp một mô hình chứa những yếu tố quan 
trọng để thực hiện nghiên cứu về sự tác động của 
các yếu tố rủi ro đến TSLN cổ phiếu ngành BĐS tại 
TTCK Việt Nam giai đoạn từ 07/2012 đến 06/2018.
Rủi ro thị trường - yếu tố duy nhất trong mô 
hình CAPM luôn tác động cùng chiều đến TSLN 
cổ phiếu toàn TTCK Việt Nam nói chung và ngành 
BĐS nói riêng, không phụ thuộc vào sự phân chia 
các danh mục cổ phiếu. Khi nghiên cứu về vấn đề 
này thì mô hình CAPM vẫn thể hiện sự phù hợp 
sau đó mô hình đa yếu tố được sử dụng để cung cấp 
thêm bằng chứng tham khảo cho sự điều chỉnh khả 
năng chịu rủi ro của nhà đầu tư. Vì vậy, để giảm 
thiểu rủi ro mà vẫn đạt được TSLN tốt, nhà đầu tư 
nên chọn những danh mục cổ phiếu có β1 tương 
đối thấp để đầu tư trong giai đoạn thị trường đi 
xuống để hạn chế rủi ro (S/LOSE, B/WIN, B/A), 
hay những danh mục có β1 cao hơn trong giai đoạn 
thị trường đang đi lên để thu được TSLN cao hơn 
(S/A, B/LIV, B/C).
Cuối cùng, khi đầu tư vào cổ phiếu ngành BĐS 
tại TTCK Việt Nam nếu nhà đầu tư chấp nhận rủi ro 
cao thì nên chọn những cổ phiếu các công ty có đặc 
tính như sau: quy mô vốn hóa nhỏ, tỷ số B/M cao, 
TSLN trong quá khứ cao, rủi ro đặc thù cao, khuynh 
hướng đầu tư thấp thì như vậy họ sẽ có cơ hội nhận 
được TSLN cao hơn so với các cổ phiếu khác.
Bên cạnh những kết quả nghiên cứu đạt được thì 
bài viết cũng một số hạn chế do khách quan như sau:
Sử dụng bộ dữ liệu, chỉ gồm 26 cổ phiếu BĐS 
niêm yết trên HOSE và HNX, số lượng dữ liệu 
nghiên cứu khá ít so với các nghiên cứu trước đây 
trên thế giới và Việt Nam. Dẫn đến kết quả hồi quy 
từ mô hình nghiên cứu có thể chưa giải thích hết 
tác động của các yếu tố rủi ro đến TSLN cổ phiếu 
ngành này.
Xét về tình hình hoạt động kinh doanh của các 
công ty, bài viết chưa đề cập đến các yếu tố rủi ro 
như: lợi nhuận hoạt động trước thuế, khả năng sinh 
lợi trên tài sản, khả năng sinh lợi trên vốn chủ sở 
hữu có tác động như thế nào đến TSLN cổ phiếu.
Từ những giới hạn nêu trên bài viết xin đưa ra 
hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao ý tưởng 
đề tài. Trước hết, bài nghiên cứu sẽ mở rộng cỡ 
mẫu quan sát mà cụ thể là tăng số lượng năm được 
chọn nghiên cứu trong những năm tiếp theo. Sau 
cùng, luận văn chưa xem xét tới các yếu tố rủi ro 
như: lợi nhuận hoạt động trước thuế (Operation 
Profitability - OP), khả năng sinh lợi trên tài sản 
(Return on total assets - ROA), khả năng sinh lợi 
trên vốn chủ sở hữu (Return on common equity - 
ROE) có tác động như thế nào đến TSLN cổ phiếu 
ngành BĐS tại TTCK Việt Nam. Hướng nghiên 
cứu tiếp theo của đề tài sẽ mở rộng tập trung vào 
các yếu tố vừa nêu. Nghiên cứu sâu hơn có thể cung 
cấp hướng dẫn cụ thể hơn cho các nhà đầu tư đưa 
ra những chiến lược đầu tư phù hợp và chuyên 
nghiệp nhất.
Ngày nhận bài: 4/6/2018
Ngày duyệt đăng: 11/8/2018
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Brailsford, T., Gaunt, C. & O’Brien, M.A. 
(2012b), “Size and the Book-to-Market 
Factors in Australia”, Australia Journal of 
Management, 37(2), pp. 261-281;
2. Cakici, N. (2015), “The Five-Factor Fama 
and French Model: International Evidence”, 
Working paper có thể download tại 
uploads/2015/05/ SSRN-id2601662.pdf;
3. Fama, E.F. & French, K.R. (1993), “Common Risk 
Factors in the Returns on Stocks and Bonds”, 
Journal of Financial Economics, 33(1), pp. 3-56;
4. Fama, E.F. & French, K.R. (2015a), “A 
Five-Factor Asset Pricing Model”, Journal 
of Financial Economics, 116, pp. 1-22;
5. Phan Đình Nguyên và Hà Minh Phước 
(2012), “Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất 
sinh lời của cổ phiếu niêm yết trên Sàn 
Chứng khoán TPHCM”, Tạp chí Công nghệ 
Ngân hàng, 78, tr. 51-55;
6. Sharpe, W.F. (1964), “Capital Asset Prices: A 
Theory of Market Equilibrium under Conditions 
of Risk”, Journal of Finance, 19(3), pp. 425-442;
7. Võ Xuân Vinh và Đặng Quốc Thành (2014), “Tác 
động của rủi ro đặc thù đến tỷ suất lợi nhuận: 
Nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Việt 
Nam”, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 206, tr. 36-46.