Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Bài báo này xem xét vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên
thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam, giai đoạn từ tháng 01/2012 đến
tháng 12/2017. Trong đó, nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp thiết kế
danh mục và phương pháp kiểm định khác nhau để làm rõ mối quan hệ nêu
trên. Với mẫu toàn bộ các cổ phiếu trên thị trường, kết quả không cung cấp
bằng chứng thống nhất và có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu
ứng momentum. Tuy nhiên, khi xem xét hiệu ứng momentum ở các nhóm
quy mô khác nhau, kết quả cho thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh
về sự tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn, hiệu ứng momentum trung
hạn (11 tháng tham chiếu) ở nhóm quy mô trung bình. Ngược lại, hiệu ứng
momentum hầu như không tồn tại ở hai nhóm quy mô nhỏ nhất và nhóm quy
Tóm tắt nội dung tài liệu: Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam
55 © Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 209- Tháng 10. 2019 Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam Võ Xuân Vinh Viện Nghiên cứu kinh doanh, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Trung tâm Pháp Việt đào tạo về quản lý (CFVG) Thành phố Hồ Chí Minh Võ Văn Phong Viện Nghiên cứu kinh doanh, Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh. Ngày nhận: 17/06/2019 Ngày nhận bản sửa: 08/08/2019 Ngày duyệt đăng: 27/08/2019 Bài báo này xem xét vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam, giai đoạn từ tháng 01/2012 đến tháng 12/2017. Trong đó, nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp thiết kế danh mục và phương pháp kiểm định khác nhau để làm rõ mối quan hệ nêu trên. Với mẫu toàn bộ các cổ phiếu trên thị trường, kết quả không cung cấp bằng chứng thống nhất và có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu ứng momentum. Tuy nhiên, khi xem xét hiệu ứng momentum ở các nhóm quy mô khác nhau, kết quả cho thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn, hiệu ứng momentum trung hạn (11 tháng tham chiếu) ở nhóm quy mô trung bình. Ngược lại, hiệu ứng momentum hầu như không tồn tại ở hai nhóm quy mô nhỏ nhất và nhóm quy Interaction of size and momentum effect in Viet Nam stock market This paper examines the interaction of size and momentum effect in Viet Nam stock market. The sample period is from January 2012 to December 2017. For shed more light on that, we use different designs of portfolios and different methods of testing in this paper. In full sample, we find that there are little significant evidences to support the existence of momentum effect, and our results of momentum effect are inconsistent. However, we find the strong evidences that both short-term momentum effect (the formation period are 05 months) and intermediate-term momentum effect (the formation period are 11 months) exist in the medium size group (the third-size group in Quintiles). In meanwhile, we suggest that momentum effect doesn’t exist in two smallest groups and two largest groups. Interestingly, we also find the significant evidences that the one- month momentum effect exist in two largest groups. Keywords: momentum effect, size effect, interaction Vinh Xuan Vo, Assoc. Prof. PhD. Email: vinhvx@ueh.edu.vn Institute of Business Research, University of Economics Ho Chi Minh City and CFVG Ho Chi Minh City, University of Economics Ho Chi Minh City Phong Van Vo, MEc. Email: vvphong@ueh.edu.vn Institute of Business Research, University of Economics Ho Chi Minh City Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam 56 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019 mô lớn nhất. Ngoài ra, ở hai nhóm quy mô lớn nhất, kết quả cho thấy bằng chứng về sự tồn tại của hiệu ứng momentum với khung thời gian tham chiếu trong một tháng, trái ngược với hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn. Từ khóa: hiệu ứng momentum, quy mô, tương tác. 1. Giới thiệu Xem xét trên TTCK Mỹ, giai đoạn 1965- 1989, Jegadeesh và Titman (1993) được xem như là nghiên cứu đầu tiên chứng minh về sự tồn tại hiệu ứng momentum khi cho thấy các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi (TSSL) lũy tích cao hơn trong khung thời gian từ 03 đến 12 tháng trước thì tiếp tục có TSSL cao hơn trong khung thời gian tương ứng sau đó. Từ phát hiện này, nhiều nghiên cứu khác đã tiếp tục chứng minh hiệu ứng momentum tồn tại rõ rệt trên TTCK Mỹ, cũng như rộng khắp trên toàn cầu. Với sự phổ biến của hiệu ứng momentum, các chủ đề nghiên cứu liên quan đến hiệu ứng momentum cũng rất phong phú và đa dạng. Một trong số các chủ đề đó là mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu. Một số nghiên cứu cho thấy hiệu ứng momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm các cổ phiếu quy mô nhỏ hơn. Rouwenhorst (1998) cho thấy chiến lược momentum ở nhóm quy mô nhỏ nhất có TSSL cao hơn ở nhóm quy mô lớn nhất, hàm ý hiệu ứng momentum có xu hướng thể hiện mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu nhỏ hơn trên TTCK của 12 quốc gia Châu Âu. Hong và cộng sự (2000) cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu tạo đồ thị chữ U ngược và chiến lược momentum có TSSL giảm dần từ nhóm quy mô nhỏ thứ ba đến nhóm quy mô lớn nhất trên TTCK Mỹ giai đoạn 1980- 1996. Một số nghiên cứu sau đó với mẫu dữ liệu phong phú và cập nhật hơn cũng đều đồng nhất cho thấy hiệu ứng momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô nhỏ hơn trên TTCK Mỹ (Avramov & Hore, 2017; Fama & French, 2008; Jegadeesh & Titman, 2001; Novy-Marx, 2012). Ngoài ra, một số nghiên cứu khác trên TTCK Úc cũng cho kết quả tương tự về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu (Demir và cộng sự, 2004; Marshall & Cahan, 2005). Ngược lại, một số nghiên cứu khác lại cho thấy hiệu ứng momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô lớn hơn. Trên TTCK Úc giai đoạn 1979- 2005, Brailsford và O’Brien (2008) xem xét hiệu ứng momentum cho năm nhóm quy mô khác nhau bằng cách sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau. Các kết quả đều cho thấy hiệu ứng momentum chỉ tồn tại ở nhóm 500 cổ phiếu có quy mô lớn nhất, hàm ý hiệu ứng momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm cổ phiếu quy mô lớn hơn. Kết quả nghiên cứu của O’Brien và cộng sự (2010) trên TTCK Úc và một số nghiên cứu khác trên TTCK Mỹ cũng cho thấy kết quả tương tự về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu (Alhenawi, 2015; Chaves, 2016). Không chỉ vậy, một số nghiên cứu khác lại cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu là không tồn tại. Trên TTCK Mỹ, giai đoạn 1927- 2011, Israel và Moskowitz (2013) sử dụng phương pháp phân tích danh mục hai biến phụ thuộc để xem xét hiệu ứng VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG 57Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng momentum ở năm nhóm quy mô khác nhau. Kết quả cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng momentum ở cả năm nhóm quy mô nhưng sự khác biệt TSSL của chiến lược momentum giữa nhóm quy mô nhỏ nhất và nhóm quy mô lớn nhất lại không có ý nghĩa thống kê. Do đó, tác giả kết luận không có mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu. Teplova và Mikova (2015) có kết luận tương tự trên TTCK Nhật Bản khi cho thấy hiệu ứng momentum không tồn tại trên cả mẫu toàn bộ 1.125 cổ phiếu trên thị trường và mẫu con gồm 580 cổ phiếu quy mô lớn nhất. Một cách tổng quan, các nghiên cứu trước trong kho tàng học thuật nước ngoài cho thấy mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu vẫn còn là vấn đề nghiên cứu có nhiều kết luận trái chiều, cần được làm rõ. Đồng thời, các nghiên cứu trước cũng cho thấy sự khác biệt trong các kết quả có thể là do sử dụng các phương pháp thiết kế danh mục, phương pháp nghiên cứu và mẫu nghiên cứu khác nhau (TTCK các quốc gia khác nhau, giai đoạn khác nhau). Mặt khác, trên TTCK Việt Nam, Võ Xuân Vinh và Võ Văn Phong (2019) đã chứng minh hiệu ứng momentum tồn tại trong khung thời gian tham chiếu ngắn hạn nhưng không tồn tại hiệu ứng với khung thời gian tham chiếu trung hạn. Tuy nhiên, nghiên cứu này mới chỉ xem xét hiệu ứng momentum ở khía cạnh tổng thể thị trường mà không xem xét sự khác biệt của hiệu ứng momentum ở các nhóm quy mô khác nhau. Với khe hở nghiên cứu nêu trên, tác giả đã lựa chọn chủ đề “Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên TTCK Việt Nam” để thực hiện trong nghiên cứu này. Nghiên cứu nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu trên TTCK Việt Nam, cũng như góp phần làm rõ khe hở lý thuyết về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và hiệu ứng quy mô trong kho tàng học thuật. Đồng thời, nghiên cứu cũng cung cấp bằng chứng giúp cho các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về hiệu ứng momentum trong quá trình xem xét các chiến lược đầu tư theo hiệu ứng này. Phần nội dung còn lại của bài báo này được cấu trúc như sau: Phần 2 trình bày dữ liệu và phương pháp nghiên cứu, Phần 3 trình bày kết quả nghiên cứu và nội dung thảo luận, Phần 4 nêu các kết luận và hàm ý của bài báo. 2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 2.1. Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu bao gồm giá đóng cửa hàng ngày1 của các cổ phiếu giao dịch trên Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn từ ngày 31/12/2010 đến ngày 31/12/2017 để xây dựng các biến trong giai đoạn nghiên cứu từ tháng 01/2012 đến tháng 12/2017 (72 tháng). Trong đó, danh sách cổ phiếu năm y được cập nhật các cổ phiếu niêm yết mới trong năm y-1 và không bao gồm các cổ phiếu hủy niêm yết trong giai đoạn thu thập dữ liệu. Tác giả đo lường TSSL cổ phiếu i tháng t theo công thức: Ri,t = (Pt/ Pt-1) - 1 với Pt, Pt-1 là giá đóng cửa điều chỉnh tháng t và tháng t-1. Tương tự các nghiên cứu trước, momen- tum của cổ phiếu i tại thời điểm t với khung thời gian tham chiếu J tháng (J = n - 1 Dữ liệu được thu thập từ website Vietstock: https:// finance.vietstock.vn/ket-qua-giao-dich Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam 58 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019 m + 1) từ tháng t - n đến tháng t - m được đo lường bằng lũy tích TSSL cổ phiếu i từ tháng t - m đến tháng t - n, công thức như sau: MOMmn i,t = (1 + R i,t-j ) − 1 Trong đó, MOMnm i,t là momentum của cổ phiếu i tại thời điểm t với khung thời gian tham chiếu từ tháng t - n đến tháng t - m; R i,t-j là TSSL cổ phiếu i tại tháng t - j. Theo đó, các biến momentum được xem xét trong nghiên cứu này với các khung thời gian tham chiếu khác nhau bao gồm: biến momentum ngắn hạn (MOM0206) và biến momentum 06 tháng trung hạn (MOM0712) và biến momentum 11 tháng trung hạn (MOM0212). Ngoài ra, tác giả cũng xem xét biến đảo được ngắn hạn2 (REV) tháng t được đo lường bởi TSSL cổ phiếu tháng liền trước; biến quy mô (LnSIZE) tháng t được đo lường bởi logarit tự nhiên của giá trị vốn hóa thị trường của cổ phiếu tại cuối tháng liền trước. 2.2. Phương pháp nghiên cứu 2.2.1. Phương pháp phân tích danh mục Phương pháp phân tích danh mục là phương pháp đánh giá TSSL chiến lược đầu tư vào các danh mục được xây dựng theo phương pháp thiết kế xác định. Mỗi phương pháp thiết kế chiến lược đều gồm các nội dung cơ bản: Biến cơ sở, cấu trúc phân chia danh mục, tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục, khung thời gian đầu tư. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng cấu 2 Jegadeesh (1990) đã chứng minh sự tồn tại của hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn khi cho thấy các cổ phiếu có TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một tháng liền trước thì có TSSL thấp hơn (cao hơn) trong tháng kế tiếp, trái ngược với hiệu ứng momentum. trúc phân chia ngũ phân vị3, khung thời gian đầu tư 01 tháng tương tự Võ Xuân Vinh và Võ Văn Phong (2019) nhưng có điểm khác biệt khi xem xét với tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục trong cả hai trường hợp: tỷ trọng bằng nhau (equal weight) và tỷ trọng theo giá trị vốn hóa thị trường (value weight). Phương pháp phân tích danh mục đơn biến: Là phương pháp phân tích TSSL chiến lược đầu tư vào các danh mục được thiết kế với một biến cơ sở. Xem xét hiệu ứng momentum, tại thời điểm đầu mỗi tháng t, các cổ phiếu được sắp xếp theo giá trị của biến momentum từ thấp đến cao và phân chia các cổ phiếu vào các danh mục theo cấu trúc ngũ phân vị. Danh mục các cổ phiếu có momentum cao nhất được gọi là danh mục Winner, ngược lại danh mục các cổ phiếu có momentum thấp nhất được gọi là danh mục Loser. Với tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục xác định, chiến lược giao dịch mà đồng thời nắm giữ vị thế mua đối với danh mục Winner và nắm giữ vị thế bán đối với danh mục Loser tại thời điểm đầu tháng t được gọi là chiến lược WML (Winner Minus Loser) tháng t. Xem xét trong giai đoạn nghiên cứu, sự tồn tại của hiệu ứng momentum được chứng minh khi TSSL chiến lược WML có giá trị bình quân dương và kết quả kiểm định sự khác biệt so với 0 có ý nghĩa thống kê. Tương tự hiệu ứng momentum, tác giả cũng sử dụng phương pháp phân tích danh mục đơn biến để xem xét sự tồn tại của hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn, hiệu ứng quy mô4 trên TTCK Việt Nam. 3 Các cổ phiếu được phân chia vào các danh mục với số lượng cổ phiếu bằng nhau và bằng 20% tổng số lượng cổ phiếu. 4 Theo Banz (1981), hiệu ứng quy mô là hiện tượng cổ phiếu có quy mô lớn hơn (nhỏ hơn) thì có TSSL thấp hơn (cao hơn). VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG 59Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Phương pháp phân tích danh mục hai biến: Là phương pháp phân tích TSSL chiến lược đầu tư vào các danh mục được thiết kế với hai biến, một biến kiểm soát và một biến cơ sở. Nghiên cứu này sử dụng biến kiểm soát là biến quy mô và biến cơ sở là biến momentum để xem xét tác động của biến quy mô đến hiệu ứng momentum. Tại thời điểm đầu mỗi tháng t, các cổ phiếu được sắp xếp theo quy mô từ nhỏ đến lớn và phân chia các cổ phiếu vào các danh mục quy mô theo cấu trúc ngũ phân vị. Với mỗi danh mục quy mô, tác giả xây dựng chiến lược WML tương tự phương pháp xây dựng danh mục đơn biến. 2.2.2. Phương pháp hồi quy dữ liệu chéo Fama-Macbeth Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu chéo được giới thiệu bởi Fama và MacBeth (1973) Eugene cho mẫu dữ liệu tổng thể (full sample) và các nhóm quy mô khác nhau (size-subsample) để đánh giá sự khác biệt của mối quan hệ giữa yếu tố momentum và TSSL cổ phiếu trong các mẫu nghiên cứu. Các mô hình hồi quy trong nghiên cứu gồm: Mô hình hồi quy đơn biến: R i,t = αt + βX, t × X i, t + εt Mô hình hồi quy hai biến: R i,t = αt + βSIZE, t × LnSIZE i, t + β X,t × X i,t + εt Trong đó, biến phụ thuộc R i,t là TSSL cổ phiếu i, tháng t; X i,t là các biến độc lập gồm biến đảo ngược ngắn hạn và các biến momentum của cổ phiếu i, tháng t; biến LnSIZE i,t là quy mô của cổ phiếu i, tháng t. 3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận Bảng 1 trình bày kết quả thống kê mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu. Kết quả cho thấy biến Rm và biến REV đều xem xét TSSL trong khung thời gian 01 tháng và có giá trị bình quân xấp xỉ nhau ở mức 2,1%. Bên cạnh đó, biến MOM0206, MOM0712 cho thấy TSSL lũy tích trong khung thời gian tham chiếu có giá trị bình quân lần lượt là 10,13% và 9,44%. Với biến MOM02012, kết quả cho thấy TSSL lũy tích trong khung thời gian tham chiếu 11 tháng là 20,74%. Và cuối cùng, kết quả thống kê mô tả cũng cho thấy giá trị bình quân biến quy mô tính theo logarit ở mức 6,38. Bảng 2 trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong nghiên cứu. Kết Bảng 1. Thống kê mô tả Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất Rm 18480 0.0217 0.127 -0.6521 2.7096 REV 18480 0.0211 0.1279 -0.6521 2.7096 MOM0206 18480 0.1013 0.3233 -0.9252 5.5901 MOM0712 18480 0.0944 0.3503 -0.9315 4.7006 MOM021 ... ) (-1.12) Ghi chú: Đầu mỗi tháng trong giai đoạn 01/2012-12/2017, toàn bộ cổ phiếu được sắp xếp theo quy mô từ nhỏ đến lớn và phân chia theo cấu trúc ngũ phân vị thành 05 nhóm quy mô từ 1 đến 5 (quy mô 1 là quy mô nhỏ nhất, quy mô 5 là quy mô lớn nhất). Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc nhóm quy mô 1. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1% Nguồn: Tính toán của tác giả VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG 65Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Bảng 8. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 3 Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value 1 0.0227*** -0.0033 0.0401 0.02 0.8866 (3.68) (-0.14) 2 0.0184*** 0.02* 0.0491 3.13 0.0814 (2.94) (1.77) 3 0.0213*** 0.0133 0.0426 2.19 0.1436 (3.51) (1.48) 4 0.0189*** 0.0134** 0.0468 6.65 0.012 (2.89) (2.58) 5 0.0422 -0.0039 0.0144 0.21 0.645 (0.8) (-0.46) 6 0.0211 -0.0042 -0.0004 0.0546 0.02 0.9838 (0.41) (-0.18) (-0.04) 7 0.0523 0.0202* -0.0061 0.0624 1.89 0.1589 (1.03) (1.8) (-0.74) 8 0.0291 0.0132 -0.0017 0.0571 1.14 0.3257 (0.57) (1.5) (-0.21) 9 0.0269 0.0134** -0.0017 0.061 3.3 0.0425 (0.52) (2.56) (-0.21) Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc nhóm quy mô 3. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1% Nguồn: Tính toán của tác giả Bảng 9. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 4 Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value 1 0.0165*** 0.0533** 0.043 4.53 0.0367 (3.01) (2.13) 2 0.0136** 0.0167 0.0536 1.81 0.183 (2.44) (1.34) 3 0.0145*** 0.0055 0.0488 0.19 0.6647 (2.73) (0.44) 4 0.0128** 0.0026 0.0552 0.1 0.7534 (2.24) (0.32) 5 0.0137 0.0006 0.0198 0.01 0.9329 (0.31) (0.08) 6 0.013 0.0515** 0.0005 0.0626 2.21 0.1175 (0.29) (2.1) (0.08) 7 0.0296 0.0168 -0.0023 0.0717 1 0.3739 Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam 66 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019 Iihara và cộng sự, 2004; Liu & Lee, 2001; Teplova & Mikova, 2015), Đài Loan (Hao và cộng sự, 2016; Lin và cộng sự, 2016) và Trung Quốc (Chen và cộng sự, 2010; Nartea và cộng sự, 2017; Wang, 2004). Bên cạnh đó, kết quả lại cho thấy các hệ số ước lượng của biến quy mô đều có dấu âm và có ý nghĩa thống kê với Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value (0.68) (1.37) (-0.36) 8 0.014 0.0061 0.0001 0.0682 0.12 0.8873 (0.31) (0.49) (0.02) 9 0.0144 0.0026 -0.0002 0.0738 0.05 0.9483 (0.34) (0.32) (-0.04) Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc nhóm quy mô 4. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1% Nguồn: Tính toán của tác giả Bảng 10. Kết quả hồi quy Fama-Macbeth, mẫu con gồm các cổ phiếu nhóm quy mô 5 Model _cons REV MOM0206 MOM0712 MOM0212 LnSIZE Avg. R2 F-statistic P-value 1 0.017** 0.0838*** 0.0454 11.41 0.0012 (2.61) (3.38) 2 0.0165** 0.0133 0.049 1.63 0.2056 (2.54) (1.28) 3 0.0183*** 0.0044 0.035 0.22 0.6443 (2.75) (0.46) 4 0.0169** 0.0043 0.0436 0.37 0.5455 (2.46) (0.61) 5 0.0262 -0.0009 0.0425 0.21 0.6483 (1.26) (-0.46) 6 0.0242 0.0826*** -0.0009 0.0835 6.07 0.0037 (1.19) (3.45) (-0.46) 7 0.0238 0.0137 -0.001 0.0904 0.96 0.389 (1.17) (1.3) (-0.47) 8 0.02 0.0045 -0.0003 0.0742 0.11 0.8917 (1.04) (0.45) (-0.15) 9 0.022 0.0048 -0.0007 0.0838 0.28 0.7577 (1.11) (0.66) (-0.35) Ghi chú: Bảng trên trình bày kết quả ước lượng hồi quy Fama-Macbeth với mẫu con là các cổ phiếu thuộc nhóm quy mô 5. Trong dấu ngoặc đơn là giá trị thống kê t được ước lượng với sai số chuẩn Newey và West (1987). *, **, *** hàm ý hệ số uớc lượng có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức ý nghĩa 10%, 5%, 1% Nguồn: Tính toán của tác giả VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG 67Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng mức ý nghĩa 5% hoặc 10%, cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng quy mô trên TTCK Việt Nam, tương tự (Banz, 1981; Fama & French, 1993, 1996). Bảng 6 đến Bảng 10 trình bày kết quả hồi quy Fama-Macbeth với mẫu dữ liệu gồm cổ phiếu ở mỗi nhóm quy mô lần lượt từ nhóm quy mô 1 đến quy mô 5. Kết quả về hệ số ước lượng của biến quy mô ở Bảng 6 đến Bảng 10 đều không có ý nghĩa thống kê, cho thấy yếu tố quy mô không tác động đến TSSL cổ phiếu ở cả năm nhóm quy mô. Bảng 6 và Bảng 7 cho thấy hầu hết hệ số ước lượng của các biến cũng như kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình đều không có ý nghĩa thống kê. Do đó, kết quả này hàm ý việc không tồn tại cả hiệu ứng momentum, hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn ở nhóm quy mô 1 và nhóm quy mô 2. Bên cạnh đó, kết quả tại Bảng 8 cho thấy các hệ số ước lượng của biến MOM0206, MOM0212 đều có dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Kết quả hàm ý sự tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn, hiệu ứng momentum 11 tháng trung hạn ở nhóm quy mô 3. Ngược lại, hệ số ước lượng của các biến MOM0712, REV đều không có ý nghĩa thống kê, hàm ý việc không tồn tại các hiệu ứng này ở nhóm quy mô 3. Cuối cùng, kết quả Bảng 9 và Bảng 10 cho thấy các hệ số ước lượng của biến REV đều có dấu dương và có ý nghĩa thống kê mạnh. Kết quả hàm ý cổ phiếu có TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một tháng liền trước thì có TSSL cao hơn (thấp hơn) trong một tháng sau đó. Kết quả này cho thấy việc không tồn tại hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn nhưng tồn tại hiệu ứng trái ngược với hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn ở nhóm quy mô 4 và nhóm quy mô 5. Có thể thấy, hầu hết kết quả hồi quy Fama-Macbeth ở 05 nhóm quy mô là tương tự kết quả phân tích danh mục hai biến ở Bảng 4. Xem xét cả hai phương pháp, kết quả cho thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu ứng momentum ngắn hạn và hiệu ứng momentum 11 tháng trung hạn ở nhóm quy mô 3 (là nhóm các cổ phiếu có quy mô trung bình) và ngược lại ở các nhóm quy mô còn lại. Kết quả này hoàn toàn khác biệt với các nghiên cứu trước về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu như: Hiệu ứng momentum thể hiện mạnh hơn ở nhóm quy mô nhỏ hơn (Avramov & Hore, 2017; Demir và cộng sự, 2004; Fama & French, 2008; Hong và cộng sự, 2000; Jegadeesh & Titman, 2001; Marshall & Cahan, 2005; Novy-Marx, 2012; Rouwenhorst, 1998); mạnh hơn ở nhóm quy mô lớn hơn (Alhenawi, 2015; Brailsford & O’Brien, 2008; Chaves, 2016; O’Brien và cộng sự, 2010); không tồn tại mối quan hệ nêu trên (Israel & Moskowitz, 2013; Teplova & Mikova, 2015). Đồng thời, kết quả cũng thống nhất cho thấy việc không tồn tại mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum 06 tháng trung hạn và quy mô cổ phiếu (tương tự Israel & Moskowitz, 2013; Teplova & Mikova, 2015). Ngoài ra, kết quả cũng cho thấy hiệu ứng momentum 01 tháng chỉ tồn tại ở hai nhóm quy mô lớn nhất và không tồn tại ở các nhóm quy mô còn lại. 4. Kết luận và hàm ý 4.1. Kết luận Nghiên cứu này xem xét sự tồn tại của hiệu ứng momentum cũng như vai trò của yếu tố quy mô đối với hiệu ứng momentum trên TTCK Việt Nam, giai đoạn từ tháng 01/2012 đến tháng 12/2017. Trong đó, nghiên cứu sử dụng nhiều Vai trò của quy mô đối với hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam 68 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 209- Tháng 10. 2019 phương pháp nghiên cứu để xem xét mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu gồm: Phân tích danh mục với các phương pháp thiết kế danh mục khác nhau và hồi quy Fama-Macbeth với các mẫu dữ liệu theo quy mô khác nhau. Các kết quả không cho thấy bằng chứng thống nhất và có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu ứng momentum trên TTCK Việt Nam, tương tự một số nghiên cứu trên TTCK các nước châu Á khác như Nhật Bản (Chui và cộng sự, 2000; Iihara và cộng sự, 2004; Liu & Lee, 2001; Teplova & Mikova, 2015), Đài Loan (Hao và cộng sự, 2016; Lin và cộng sự, 2016) và Trung Quốc (Chen và cộng sự, 2010; Nartea và cộng sự, 2017; Wang, 2004). Bên cạnh đó, phương pháp phân tích danh mục hai biến và hồi quy Fama-Macbeth cho từng nhóm quy mô có kết quả đồng nhất về sự tồn tại của mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu trên TTCK Việt Nam: Hiệu ứng momentum ngắn hạn và hiệu ứng momentum 11 tháng trung hạn đều thể hiện mạnh hơn ở nhóm các cổ phiếu có quy mô trung bình. Kết quả này là phát hiện hoàn toàn mới so với các nghiên cứu trước về mối quan hệ giữa hiệu ứng momentum và quy mô cổ phiếu. Ngoài ra, các kết quả cũng cho thấy hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn không tồn tại trên TTCK Việt Nam nhưng tồn tại hiệu ứng trái ngược là hiệu ứng momentum 01 tháng ở hai nhóm quy mô lớn nhất. 4.2. Hàm ý Kết quả nghiên cứu cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm liên quan đến hiệu ứng momentum và chiến lược đầu tư theo hiệu ứng momentum để làm phong phú hơn kho tàng học thuật về chủ đề này. Mặc dù kết quả nghiên cứu không cho thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê mạnh về sự tồn tại của hiệu ứng momentum trên TTCK Việt Nam nhưng nghiên cứu cũng cho thấy chiến lược đầu tư theo hiệu ứng momentum ngắn hạn có TSSL ở mức 0,92% mỗi tháng với tỷ trọng các cổ phiếu trong danh mục bằng nhau. Bên cạnh đó, kết quả cũng cho thấy chiến lược đầu tư theo hiệu ứng momentum ở nhóm cổ phiếu quy mô trung bình (quy mô 3) có TSSL từ 1,27% đến 2,23% mỗi tháng với tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục bằng nhau và có TSSL từ 1,33% đến 2,44% mỗi tháng với tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục theo vốn hóa thị trường. Do đó, kết quả nghiên cứu cho thấy nhà đầu tư có thể xem xét tìm kiếm lợi nhuận từ chiến lược đầu tư theo hiệu ứng momentum trên TTCK Việt Nam ■ Tài liệu tham khảo 1. Alhenawi, Y. (2015). On the interaction between momentum effect and size effect. Review of Financial Economics, 26(1), 36-46. 2. Avramov, D., & Hore, S. (2017). Cross-sectional factor dynamics and momentum returns. Journal of financial markets, 32(1), 69-96. 3. Banz, R. W. (1981). The relationship between return and market value of common stocks. Journal of financial Economics, 9(1), 3-18. 4. Brailsford, T., & O’Brien, M. A. (2008). Disentangling size from momentum in Australian stock returns. Australian Journal of Management, 32(3), 463-484. 5. Chaves, D. B. (2016). Idiosyncratic momentum: US and international evidence. The Journal of Investing, 25(2), 64-76. 6. Chen, X., Kim, K. A., Yao, T., & Yu, T. (2010). On the predictability of Chinese stock returns. Pacific-Basin Finance Journal, 18(4), 403-425. VÕ XUÂN VINH - VÕ VĂN PHONG 69Số 209- Tháng 10. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 7. Chui, A. C., Titman, S., & Wei, K. J. (2000). Momentum, Legal Systems and Ownership Structure: An Analysis of Asian Stock Markets. Working Paper. University of Texas. 8. Demir, I., Muthuswamy, J., & Walter, T. (2004). Momentum returns in Australian equities: The influences of size, risk, liquidity and return computation. Pacific-Basin Finance Journal, 12(2), 143-158. 9. Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of financial Economics, 33(1), 3-56. 10. Fama, E. F., & French, K. R. (1996). Multifactor explanations of asset pricing anomalies. The Journal of Finance, 51(1), 55-84. 11. Fama, E. F., & French, K. R. (2008). Dissecting anomalies. The Journal of Finance, 63(4), 1653-1678. 12. Fama, E. F., & MacBeth, J. D. (1973). Risk, return, and equilibrium: Empirical tests. The Journal of Political Economy, 78(3), 607-636. 13. Hao, Y., Chu, H.-H., Ho, K.-Y., & Ko, K.-C. (2016). The 52-week high and momentum in the Taiwan stock market: Anchoring or recency biases? International Review of Economics & Finance, 43(1), 121-138. 14. Hong, H., Lim, T., & Stein, J. C. (2000). Bad news travels slowly: Size, analyst coverage, and the profitability of momentum strategies. The Journal of Finance, 55(1), 265-295. 15. Iihara, Y., Kato, H. K., & Tokunaga, T. (2004). The winner–loser effect in Japanese stock returns. Japan and the World Economy, 16(4), 471-485. 16. Israel, R., & Moskowitz, T. J. (2013). The role of shorting, firm size, and time on market anomalies. Journal of financial Economics, 108(2), 275-301. 17. Jegadeesh, N. (1990). Evidence of predictable behavior of security returns. The Journal of Finance, 45(3), 881- 898. 18. 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. 19. Jegadeesh, N., & Titman, S. (2001). Profitability of momentum strategies: An evaluation of alternative explanations. The Journal of Finance, 56(2), 699-720. 20. Lin, C., Ko, K.-C., Feng, Z.-X., & Yang, N.-T. (2016). Market dynamics and momentum in the Taiwan stock market. Pacific-Basin Finance Journal, 38(1), 59-75. 21. Liu, C., & Lee, Y. (2001). Does the momentum strategy work universally? Evidence from the Japanese stock market. Asia-Pacific Financial Markets, 8(4), 321-339. 22. Marshall, B. R., & Cahan, R. M. (2005). Is the 52-week high momentum strategy profitable outside the US? Applied Financial Economics, 15(18), 1259-1267. 23. Nartea, G. V., Kong, D., & Wu, J. (2017). Do extreme returns matter in emerging markets? Evidence from the Chinese stock market. Journal of Banking & Finance, 76(1), 189-197. 24. Naughton, T., Truong, C., & Veeraraghavan, M. (2008). Momentum strategies and stock returns: Chinese evidence. Pacific-Basin Finance Journal, 16(4), 476-492. 25. Newey, W. K., & West, K. D. (1987). A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix. Econometrica, 55(3), 703-708. 26. Novy-Marx, R. (2012). Is momentum really momentum? Journal of financial Economics, 103(3), 429-453. 27. O’Brien, M. A., Brailsford, T., & Gaunt, C. (2010). Interaction of size, book to market and momentum effects in Australia. Accounting and Finance, 50(1), 197-219. 28. Rouwenhorst, K. G. (1998). International momentum strategies. The Journal of Finance, 53(1), 267-284. 29. Teplova, T., & Mikova, E. (2015). New evidence on determinants of price momentum in the Japanese stock market. Research in International Business and Finance, 34(1), 84-109. 30. Võ Xuân Vinh, & Võ Văn Phong. (2019). Hiệu ứng Momentum, hiệu ứng đảo ngược ngắn hạn - Nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Kinh Tế & Phát Triển, 264(6), 1-12. 31. Wang, C. (2004). Relative strength strategies in China’s stock market: 1994–2000. Pacific-Basin Finance Journal, 12(2), 159-177.
File đính kèm:
- vai_tro_cua_quy_mo_doi_voi_hieu_ung_momentum_tren_thi_truong.pdf