MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN …………………………………………………………………………….. i MỤC LỤC ………………………………………………………………………………………. ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT…………………………………………………….. vi DANH MỤC CÁC BẢNG…………………………………………………………………. viii DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, HÌNH ………………………………………………… xi PHẦN MỞ ĐẦU ………………………………………………………………………………. 1
1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu ………………………………………………. 1

2. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu………………………………………………….. 2

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu…………………………………………………… 3

4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án ……………………………………… 4

5. Bố cục của luận án………………………………………………………………………… 5

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. ………………………………………………………….7
1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu …………………………………………………….7

1.1.1. Các nghiên cứu ở nước ngoài …………………………………………………… 7

1.1.2. Các nghiên cứu trong nước ……………………………………………………… 20

1.1.3. Những giá trị khoa học, thực tiễn đề tài kế thừa, khoảng trống nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu………………………………………………………. 31
1.2. Phương pháp nghiên cứu ……………………………………………………………. 33

1.2.1. Phương pháp nghiên cứu định tính ……………………………………………. 33

1.2.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng …………………………………………. 34

1.2.3. Mô hình nghiên cứu …………………………………………………………………. 35

1.2.4. Phân chia danh mục và tính phần bù các yếu tố rủi ro trong mô hình nghiên cứu……………………………………………………………………………….. 37
1.2.5. Dữ liệu nghiên cứu…………………………………………………………………… 39

Kết luận chương 1 ……………………………………………………………………………. 42

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NHẬN DẠNG VÀ ĐO LƯỜNG RỦI RO TRONG ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN ………………………………………………………………………………….43
2.1. Đầu tư cổ phiếu …………………………………………………………………………. 43

2.1.1. Các hình thức đầu tư cổ phiếu …………………………………………………… 43

2.1.2. Mức sinh lời trong đầu tư cổ phiếu ……………………………………………. 44

2.1.3. Quy trình và chiến lược đầu tư cổ phiếu……………………………………… 45

2.2. Rủi ro trong đầu tư cổ phiếu ………………………………………………………. 46

2.2.1. Phân loại rủi ro trong đầu tư cổ phiếu theo bản chất của rủi ro…….. 47

2.2.2. Phân loại rủi ro trong đầu tư cổ phiếu theo mức độ có thể đa dạng hóa của rủi ro …………………………………………………………………………………… 48
2.3. Nhận dạng và đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu …………………… 49

2.3.1. Nhận dạng rủi ro trong đầu tư cổ phiếu …………………………………….. 49

2.3.2. Đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu ……………………………………….. 51

2.4. Kỹ thuật xác định các hệ số độ nhạy đo lường các yếu tố rủi ro……… 61

2.4.1. Mô hình hồi quy dạng dữ liệu lịch sử…………………………………………. 61

2.4.2. Thành lập các danh mục và xác định các phần bù rủi ro trong mô hình hồi quy dữ liệu lịch sử……………………………………………………………….. 63
2.4.3. Kỹ thuật phân tích hồi quy ………………………………………………………… 67

2.5. Kinh nghiệm nhận dạng rủi ro trong đầu tư cổ phiếu từ một số thị trường chứng khoán điển hình trên thế giới và bài học cho Việt Nam … 69
Kết luận chương 2 ……………………………………………………………………………. 74

CHƯƠNG 3. NHẬN DẠNG VÀ ĐO LƯỜNG RỦI RO TRONG ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH …………………………………………………………………………….75
3.1. Tổng quan về Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh 75

3.1.1. Lịch sử hình thành ………………………………………………………………….. 75

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399

3.1.2. Quy mô niêm yết ……………………………………………………………………… 76

3.1.3. Quy mô giao dịch …………………………………………………………………….. 78

3.1.4. Diễn biến chỉ số VN – Index từ năm 2012 đến năm 2016 ………………. 80

3.2. Nhận dạng rủi ro trong đầu tư cổ phiếu trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh………………………………………………………… 88
3.2.1. Rủi ro từ môi trường quốc tế …………………………………………………….. 90

3.2.2. Rủi ro từ môi trường kinh tế vĩ mô ……………………………………………. 91

3.2.3. Rủi ro chính sách (môi trường chính trị) …………………………………… 92

3.2.4. Rủi ro từ các công ty niêm yết …………………………………………………… 93

3.2.5. Rủi ro từ các công ty chứng khoán ……………………………………………. 95

3.2.6. Rủi ro từ bản thân nhà đầu tư…………………………………………………… 95

3.3. Đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh………………………………………………………… 97
3.3.1. Phân tích thống kê mô tả mẫu ………………………………………………….. 97

3.3.2. Kết quả hồi quy dữ liệu chéo kết hợp thời gian của cả 18 danh mục trên thị trường không điều kiện (toàn bộ thị trườn) ………………………………. 99
3.3.3. Kết quả hồi quy dữ liệu chéo kết hợp thời gian của cả 18 danh mục

trên thị trường lên …………………………………………………………………………….. 102

3.3.4. Kết quả hồi quy dữ liệu chéo kết hợp thời gian của cả 18 danh mục

trên thị trường xuống ………………………………………………………………………… 104

3.3.5. Kết quả đo lường yếu tố rủi ro thị trường của từng danh mục theo

mô hình FAMA tăng cường yếu tố rủi ro thanh khoản………………………….. 109

3.3.6. Kết quả đo lường yếu tố rủi ro qui mô của từng danh mục theo mô hình FAMA tăng cường yếu tố rủi ro thanh khoản……………………………….. 114
3.3.7. Kết quả đo lường yếu tố rủi ro giá trị của từng danh mục theo mô hình FAMA tăng cường yếu tố rủi ro thanh khoản……………………………….. 119

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399

3.3.8. Kết quả đo lường yếu tố rủi ro kém thanh khoản từng danh mục

đầu tư theo mô hình FAMA tăng cường yếu tố rủi ro thanh khoản ………… 124

Kết luận chương 3 ……………………………………………………………………………. 132

CHƯƠNG 4. TỔNG KẾT VÀ KHUYẾN NGHỊ ……………………………………133

4.1. Tổng kết ……………………………………………………………………………………. 133

4.1.1. Về nhận dạng rủi ro trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố

Hồ Chí Minh ……………………………………………………………………………………. 133

4.1.2. Về đo lường rủi ro trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ

Chí Minh …………………………………………………………………………………………. 134

4.2. Khuyến nghị………………………………………………………………………………. 135

4.2.1. Các khuyến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu về đo lường rủi ro … 135

4.2.2. Các khuyến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu về nhận dạng rủi

ro ……………………………………………………………………………………………………. 141

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 ………………………………………………………………….. 148

KẾT LUẬN……………………………………………………………………………………… 149

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ……………………………… 150

TÀI LIỆU THAM KHẢO…………………………………………………………………. 151

PHỤ LỤC………………………………………………………………………………………… 157

Phụ lục 1. Các danh mục năm 2012 …………………………………………………… 157

Phụ lục 2. Các danh mục năm 2013 …………………………………………………… 158

Phụ lục 3. Các danh mục năm 2014 …………………………………………………… 159

Phụ lục 4. Các danh mục năm 2015 …………………………………………………… 160

Phụ lục 5. Các danh mục năm 2016 …………………………………………………… 161

Phụ lục 6. Kết quả hồi quy dữ liệu chéo, thị trường không điều kiện ……. 162

Phụ lục 7. Kết quả hồi quy thị trường lên…………………………………………… 167

Phụ lục 8. Kết quả hồi quy thị trường xuống………………………………………. 172

Phụ lục 9. Kết quả hồi quy từng danh mục, thị trường không điều kiện .. 177

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399

Phụ lục 10. Kết quả hồi quy từng danh mục thị trường lên………………….. 205

Phụ lục 11. Kết quả hồi quy từng danh mục thị trường xuống …………….. 232

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

TIẾNG VIỆT

Từ viết tắt Nghĩa tiếng việt

CK Chứng khoán

CP Cổ phiếu

ĐTNN Đầu tư nước ngoài

NĐT Nhà đầu tư

NHNN Ngân hàng nhà nước

UBCKNN Ủy bán Chứng khoán nhà nước SGDCK Sở giao dịch Chứng khoán TSSL Tỉ suất sinh lời
TTCK Thị trường Chứng khoán

TTGDCK TP.HCM Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ
Chí Minh

VN Việt Nam

TIẾNG ANH

Từ viết tắt Tiếng anh Nghĩa tiếng việt

APT Arbitrage Pricing Mode Mô hình đa nhân tố

CAPM Capital asset pricing model Mô hình định giá tài sản tài chính

FAMA Fama-French Tên của hai nhà khoa học

HNX Hanoi Stock Exchange Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội

HOSE Ho Chi Minh Stock
Exchange

IMF International Monetary
Fund

Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Quỹ tiền tệ quốc tế

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng Tên bảng Trang

Bảng 3.1
Quy mô niêm yết trên HOSE tính đến ngày
76
30/11/2016

Bảng 3.2 Qui mô giao dịch trên HOSE qua các năm 78

Bảng 3.3 Phân tích thống kê mô tả mẫu 97

Bảng 3.4 Thống kê mô tả tỉ suất sinh lời thị trường 98

Bảng 3.5
Kiểm tra chuẩn đoán kết quả hồi quy OLS dữ liệu chéo kết hợp thời gian chung cho 18 danh mục trên
thị trường không điều kiện

100

Bảng 3.6
Kết quả hồi quy Prais kết hợp tùy chọn Robust dữ liệu chéo kết hợp thời gian chung cho 18 danh mục
trên thị trường không điều kiện

101

Bảng 3.7

Bảng 3.8

Bảng 3.9

Bảng 3.10
Kiểm tra chuẩn đoán kết quả hồi quy OLS dữ liệu chéo kết hợp thời gian chung cho 18 danh mục trên thị trường lên
Kết quả hồi quy Prais kết hợp tùy chọn Robust dữ liệu chéo kết hợp thời gian chung cho 18 danh mục trên thị trường lên
Kiểm tra chuẩn đoán kết quả hồi quy OLS dữ liệu chéo kết hợp thời gian chung cho 18 danh mục trên thị trường xuống
Kết quả hồi quy Prais kết hợp tùy chọn Robust dữ liệu chéo kết hợp thời gian chung cho 18 danh mục
trên thị trường xuống

102

103

105

106

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399

Bảng Tên bảng Trang

Kết quả hồi quy chung 18 danh mục trên mô hình

Bảng 3.11

Bảng 3.12

Bảng 3.13

Bảng 3.14

Bảng 3.15

Bảng 3.16

Bảng 3.17

Bảng 3.18

FAMA tăng cường yếu tố rủi ro thanh khoản trong ba loại điều kiện thị trường
Bảng hệ số độ nhạy rủi ro thị trường (bp) trên thị trường không điều kiện
Bảng hệ số độ nhạy rủi ro thị trường (bp) trong điều kiện thị trường lên
Bảng hệ số độ nhạy rủi ro thị trường (bp) trong điều kiện thị trường xuống
Bảng hệ số độ nhạy rủi ro qui mô (sp) trên thị trường không điều kiện
Bảng hệ số độ nhạy rủi ro qui mô (sp) trong điều kiện thị trường lên
Bảng hệ số độ nhạy rủi ro qui mô (sp) trong điều kiện thị trường xuống
Bảng hệ số độ nhạy rủi ro giá trị (hp) trên thị trường

không điều kiện

107

111

112

113

115

116

117

122

Bảng 3.19 Bảng hệ số độ nhạy rủi ro giá trị (hp) trong điều kiện thị trường lên

Bảng hệ số độ nhạy rủi ro giá trị (hp) trong điều kiện
Bảng 3.20

Bảng 3.21

Bảng 3.22

thị trường xuống

Bảng hệ số độ nhạy rủi ro kém thanh khoản (wp)

trên thị trường không điều kiện

Bảng hệ số độ nhạy rủi ro kém thanh khoản (wp)

trong điều kiện thị trường lên
124

126

127

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399

Bảng Tên bảng Trang

Bảng 3.23 Bảng hệ số độ nhạy rủi ro kém thanh khoản (wp)
trong điều kiện thị trường xuống

Bảng 4.1 Bảng hệ số độ nhạy rủi ro thị trường (bp) theo độ lớn 139

Bảng 4.2 Bảng hệ số độ nhạy rủi ro qui mô (sp) theo độ lớn 138

Bảng 4.3 Bảng hệ số độ nhạy rủi ro giá trị (hp) theo độ lớn 139

Bảng hệ số độ nhạy rủi ro kém thanh khoản (wp)
Bảng 4.4

theo độ lớn
140

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, HÌNH

Biểu đồ,
hình

Tên biểu đồ, hình Trang

Hình 2.1. Qui trình phân tích hồi quy 67

Biểu đồ 3.1 Số mã niêm yết ngày 30/11/2016 77

Biểu đồ 3.2
Tỉ trọng khối lượng niêm yết trên HOSE ngày
77
30/11/2016

Biểu đồ 3.3
Tỉ trọng giá trị niêm yết trên HOSE ngày
77
30/11/2016

Biểu đồ 3.4 Khối lượng giao dịch trên Hose qua các năm 79

Biểu đồ 3.5 Giá trị giao dịch trên Hose qua các năm 79

Biểu đồ 3.6
Diễn biến chỉ số Vn – Index từ năm 2012 đến năm
80
2016

Biểu đồ 3.7
Biểu đồ 3.7. Diễn biến chỉ số Vn – Index giai đoạn
81 từ 3/1/2012 đến 31/12/2013

Biểu đồ 3.8
Diễn biến chỉ số Vn – Index giai đoạn từ
84
02/01/2014 đến 25/01/2016

Biểu đồ 3.9
Diễn biến chỉ số Vn – Index giai đoạn từ
87
22/01/2016 đến 31/12/2016

Hình 3.1 Lưu đồ hoạt động đầu tư chứng khoán 88

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
1

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu

Thị trường Chứng khoán Việt Nam (TTCK VN) chính thức đi vào hoạt động được trên 17 năm. Những năm qua mặc dù có nhiều thăng trầm nhưng TTCK VN vẫn thể hiện được vai trò của một kênh huy động vốn quan trọng cho nhiều công ty.
Với quy mô ngày càng mở rộng, TTCK VN đã thu hút được nhiều đối tượng tham gia, từ các Nhà đầu tư cá nhân đến các công ty, các quỹ đầu tư lớn chuyên nghiệp. Bên cạnh một số Nhà đầu tư (NĐT) đã thành công, không ít người đã thất bại, mất mát và rời bỏ thị trường do không lường hết được những rủi ro có thể gặp phải.
Trước tình hình ấy, việc nhận dạng và đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) để từ đó đề xuất các khuyến nghị cho các nhà quản lý thị trường, công ty chứng khoán và các NĐT có giải pháp nhằm hạn chế rủi ro cho NĐT là rất cần thiết, qua đó góp phần vào sự phát triển lành mạnh của HOSE nói riêng và TTCK VN nói chung – một kênh huy động vốn tối quan trọng cho nền kinh tế.
Đã có nhiều đề tài nghiên cứu về rủi ro trên TTCK VN. Tuy nhiên, những nghiên cứu trước đây đều nằm trong thời kỳ thăng trầm liên tục của TTCK VN kể từ ngày thành lập, với chuỗi dài liên tiếp những bong bóng thị trường và suy sụp cùng với tâm lý hưng phấn, hoảng loạn thái quá của các NĐT. Đây là hệ quả tất yếu của một thị trường chứng khoán (TTCK) còn non trẻ trong bối cảnh nền kinh tế đang chuyển đổi từ mô hình kinh tế bao cấp sang nền kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa, hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
2

Cùng với sự ổn định dần của nền kinh tế, TTCK VN đã có dấu hiệu đi dần vào ổn định từ khoảng cuối năm 2011 đến nay. Qua quá trình học hỏi và tích lũy kinh nghiệm, nền kinh tế nước ta nói chung và TTCK VN nói riêng ngày càng trưởng thành, do đó rủi ro trong đầu tư trên TTCK VN sẽ không còn giống như những năm trước. Vì vậy, các mô hình định lượng rủi ro được nghiên cứu trước đây có còn phù hợp để vận dụng vào bối cảnh mới hay không? Đây là một câu hỏi còn bỏ ngỏ.
Với khoảng trống nói trên, rất cần một nghiên cứu mới để trả lời một cách thỏa đáng cho vấn đề nhận dạng và đo lường rủi ro trong bối cảnh mới. Đây là lý do mà Nghiên cứu sinh lựa chọn đề tài “Nhận dạng và đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh” để làm đề tài nghiên cứu cho luận án tiến sĩ.
2. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu

* Mục đích nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu của luận án là nhận dạng một cách có hệ thống và xác lập mô hình đáng tin cậy để đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu trên HOSE, từ đó đề xuất các khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro trong đầu tư cổ phiếu, góp phần thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của HOSE nói riêng và TTCK VN nói chung.
* Nhiệm vụ nghiên cứu

Để hoàn thành được mục tiêu nghiên cứu đặt ra ở trên, luận án tập trung vào 5 nhiệm vụ cụ thể sau:
(1) Tổng kết những giá trị khoa học và thực tiễn trong các nghiên cứu có liên quan của các tác giả ở nước ngoài và trong nước về nhận dạng và đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu.
(2) Hệ thống hóa các lý thuyết có liên quan nhằm cung cấp cơ sở lý luận vững chắc cho việc nhận dạng và đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
3

(3) Nhận dạng các rủi ro tiềm ẩn đáng lưu ý trong đầu tư cổ phiếu niêm yết trên HOSE.
(4) Lựa chọn và kiểm chứng mô hình đo lường rủi ro phù hợp với HOSE dựa trên tiếp cận phân chia danh mục theo ba chiều qui mô – giá trị – thanh khoản nhằm đo lường rủi ro một cách đáng tin cậy trên cả ba loại điều kiện thị trường: thị trường không điều kiện, thị trường lên, thị trường xuống mà các nghiên cứu trước chưa thực hiện.
(5) Đề xuất các khuyến nghị đối với Chính phủ, Ủy ban Chứng khoán nhà nước (UBCKNN), HOSE, công ty chứng khoán và các NĐT cổ phiếu nhằm hạn chế rủi ro cho NĐT.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

– Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận án là các yếu tố rủi ro tiềm ẩn, mô hình đo lường rủi ro phù hợp và tin cậy cho HOSE.
– Phạm vi nghiên cứu

Để góp phần xác minh các kết quả nghiên cứu trước đây và nâng cao độ tin cậy trong vận dụng vào HOSE trong bối cảnh mới, luận án giới hạn phạm vi nghiên cứu trên các mặt như sau:
* Về nội dung

Luận án tập trung nhận dạng và đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu niêm yết trên HOSE, không nghiên cứu các loại rủi ro đầu tư khác.
* Về không gian

Luận án nghiên cứu tất cả các cổ phiếu niêm yết trên HOSE ngoại trừ các cổ phiếu của các công ty bảo hiểm, tài chính và ngân hàng.
* Về thời gian

Luận án nghiên cứu dựa trên dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian 5 năm, từ ngày 01/01/ 2012 đến ngày 30/12/2016.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
4

4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

* Những điểm mới về mặt tiếp cận nghiên cứu

(1) Luận án đã sử dụng kết hợp một cách có hệ thống các tiếp cận nhận dạng rủi ro khác nhau mà các nghiên cứu trước chưa thực hiện.
(2) Luận án sử dụng thước đo thanh khoản kém của Amihud (2002), không trùng lặp với thước đo thanh khoản đã được sử dụng trong nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012, 2014).
(3) Luận án sử dụng giá điều chỉnh (do công ty BVSC cung cấp cho khách hàng) thay cho giá đóng cửa để xác định chính xác hơn tỉ suất sinh lời (TSSL) cổ phiếu.
(4) Luận án sử dụng dữ liệu nghiên cứu trong bối cảnh mới của HOSE được dự đoán là đã bắt đầu đi vào giai đoạn trưởng thành, không còn tiếp diễn cảnh thăng trầm của những năm đầu mới thành lập.
(5) Luận án sử dụng cách phân chia danh mục đồng thời theo ba chiều qui mô – giá trị – thanh khoản mà các nghiên cứu trước chưa sử dụng.
(6) Luận án kiểm chứng mô hình đo lường rủi ro trên thị trường lên, thị trường xuống mà các nghiên cứu trước chưa thực hiện.
* Những đóng góp mới về mặt học thuật

(1) Tiếp cận phân chia danh mục đồng thời theo ba chiều qui mô – giá trị

– thanh khoản tạo điều kiện giải thích việc định giá các yếu tố rủi ro (đo lường các yếu tố rủi ro bằng phần bù) theo từng chiều trong sự có mặt của hai chiều khác một cách thuận lợi hơn.
(2) Tiếp cận nghiên cứu trên cả ba loại điều kiện thị trường khác nhau giúp xác định sự khác biệt rõ rệt của mô hình đo lường rủi ro giữa thị trường lên và thị trường xuống.
(3) Tiếp cận nghiên cứu bằng cách sắp xếp từng loại hệ số độ nhạy rủi ro theo độ lớn giúp khẳng định việc định giá rủi ro (đo lường rủi ro bằng phần

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
5

bù) là rõ rệt mặc dù một số hệ số độ nhạy rủi ro có thể không có ý nghĩa thống kê hoặc mang dấu âm trái với kỳ vọng.
(4) Luận án tái khẳng định các kết quả nghiên cứu ở các TTCK mới nổi nhằm cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm ủng hộ việc sử dụng mô hình FAMA tăng cường yếu tố rủi ro thanh khoản vào khắc phục khuyếm khuyết của CAPM trong việc đo lường rủi ro trên TTCK nói chung.
* Những đóng góp mới về mặt thực tiễn

(1) Thông qua việc kết hợp một cách có hệ thống các tiếp cận nhận dạng rủi ro khác nhau, luận án giúp NĐT kiểm soát rủi ro trong đầu tư cổ phiếu trên HOSE tốt hơn bên cạnh việc sử dụng mô hình đo lường rủi ro.
(2) Luận án cung cấp kiến thức cập nhật hơn cho sự hiểu biết của các NĐT và các nhà quản lý thị trường về mô hình đo lường rủi ro phù hợp trong đầu tư cổ phiếu trên HOSE trong bối cảnh mới và trong các loại điều kiện thị trường lên và thị trường xuống.
(3) Luận án cung cấp các bảng độ nhạy rủi ro cụ thể cho từng loại điều kiện thị trường: thị trường không điều kiện, thị trường lên, thị trường xuống. Do đó, Luận án góp phần hỗ trợ các NĐT và các nhà quản lý thị trường xác định mức độ rủi ro chính xác hơn.
(4) Dựa trên kết quả nghiên cứu luận án đã đề xuất nhiều khuyến nghị đối với với Chính phủ, UBCKNN, SGDCK, các Công ty chứng khoán và các NĐT nhằm giúp hỗ trợ các NĐT và các nhà quản lý thị trường quản lý tốt hơn các rủi ro trong đầu tư cổ phiếu trên HOSE.

5. Bố cục của luận án

Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục, luận án có kết cấu gồm 4 chương:
Chương 1. Tổng quan tình hình nghiên cứu và phương pháp nghiên

cứu.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
6

Chương 2. Cơ sở lý luận về nhận dạng và đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu trên sở giao dịch Chứng khoán.
Chương 3. Nhận dạng và đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu trên Sở

Gao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh.

Chương 4. Tổng kết và khuyến nghị.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
7

Chương 1

TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu

1.1.1. Các nghiên cứu ở nước ngoài

Các nghiên cứu về rủi ro trong đầu tư cổ phiếu ở nước ngoài hầu hết là các nghiên cứu định lượng, tập trung vào việc kiểm định các mô hình định giá cổ phiếu dựa trên các các yếu tố rủi ro được chỉ định trước hoặc các yếu tố rủi ro được trích xuất bằng cách sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố. Nhìn chung, các nghiên cứu của họ tập trung theo ba hướng tiếp cận: (1) Tiếp cận kiểm định mô hình định giá đa yếu tố rủi ro kiểu APT, (2) Tiếp cận kiểm định mô hình bổ sung các yếu tố định giá rủi ro khác cho mô hình CAPM, (3) Tiếp cận kiểm định mô hình đơn yếu tố rủi ro. Đến nay chưa có nghiên cứu nào về nhận dạng rủi ro riêng biệt được tìm thấy trong các nghiên cứu của nước ngoài.
1.1.1.1. Các nghiên cứu theo tiếp cận mô hình định giá đa yếu tố rủi ro kiểu APT (arbitrage pricing theory)
– Nghiên cứu của Andrew và Richard (1998) với đề tài: “Các yếu tố rủi ro trên TTCK Malaysia”.
Nghiên cứu sử dụng đồng thời một tiếp cận các yếu tố được xác định trước của mô hình APT kết hợp với phương pháp McElroy và ctg (1985) để khám phá mối quan hệ rủi ro – TSSL trong thị trường vốn Malaysia, một thị trường vốn Đông Nam Á quan trọng.
Nghiên cứu sử dụng mô hình APT được đề xuất bởi Ross (1976) cho rằng TSSL của tài sản là một hàm của k yếu tố rủi ro hệ thống:
Rit = E(Rit) + bi1F1t + …+ bikFkt + Uit

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
8

Trong đó:

E(Rit): là TSSL kỳ vọng của tài sản i tại thời gian t; Fkt : là yếu tố rủi ro hệ thống k;
bik : là độ nhạy của tài sản i với yếu tố Fkt; Uit : là sai số.
Khung nghiên cứu APT một bước được sử dụng với các yếu tố rủi ro hệ thống được chỉ định trước, bao gồm: sự thay đổi không dự kiến được trong lãi suất phi rủi ro, sự thay đổi không dự kiến được của cấu trúc kỳ hạn của lãi suất, sự thay đổi không dự kiến được trong sản lượng công nghiệp, lạm phát không dự kiến được, thay đổi trong lạm phát dự kiến. Ngoài các yếu tố trên các tác giả thêm vào mô hình một yếu tố rủi ro đại diện cho chỉ số CK Malaysia là TSSL vượt trội của chỉ số KLC (Kuala Lumpur Composite).
Đại diện cho rủi ro quốc tế, yếu tố TSSL vượt trội của chỉ số MSWCM (Morgan Stanley World Capital Market) cũng được thêm vào mô hình.
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố kinh tế vĩ mô nội địa là những nguồn rủi ro hệ thống trên TTCK Malaysia. Tuy nhiên, vẫn có một vai trò cho danh mục đầu tư thị trường như là một đại diện cho các yếu tố rủi ro chung ở trong nước. Mặt khác, cũng có một vai trò cho một đại diện cho rủi ro quốc tế – TSSL vượt trội trên chỉ số MSWCM.
– Nghiên cứu của Gordon và Wai (2004) với đề tài: “Mối quan hệ rủi ro- TSSL trên TTCK Singapore”.
Nghiên cứu này nhằm kiểm tra lại sự khẳng định rằng beta là một yếu tố quan trọng của định giá cân bằng. Sử dụng khung nghiên cứu có điều kiện, nghiên cứu này khảo sát mối quan hệ rủi ro – TSSL thên TTCK Singapore, một trong những thị trường mới nổi châu Á quan trọng nhất.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
9

Nghiên cứu này cũng kiểm tra và so sánh những kết quả tìm thấy với một mô hình beta thời gian thay đổi có điều kiện khác (Ferson và Harvey,
1991) dựa vào một tập hợp các biến số kinh tế.

Nghiên cứu còn có ý nghĩa với cả các nhà nghiên cứu và các nhà thực hành vì các kết quả thực nghiệm có thể xác minh ý nghĩa của một số yếu tố trong việc xác định TSSL danh mục đầu tư. Để kiểm định mô hình với dữ liệu lịch sử, quá trình ngẫu nhiên tạo ra danh mục đầu tư đề xuất bởi Fama và
Macbeth (1973) được áp dụng dưới dạng mô hình Pettengill & ctg (1995):

Rjt = λot + λ1tβj + λ2tβ 2 + λ

Trong đó:

3tSj

+ λ4t

SKWj

+ λ5t

σ 2 + λ

6tKURj

+ ujt

λ : Các tham số độ nhạy của mô hình;

Rjt : là TSSL vượt trội của danh mục đầu tư j tại thời gian t;

βj : là rủi ro hệ thống danh mục đầu tư j;

Sj : là rủi ro không hệ thống danh mục đầu tư j;

SKWj : là hệ số đối xứng tương đối danh mục đầu tư j;

σ2j : là tổng số rủi ro danh mục đầu tư j;

KURj : là hệ số độ nhọn tương đối danh mục đầu tư j;

ujt : là yếu tố nhiễu.

Ngoài ra, mô hình định giá có điều kiện được phát triển bởi Ferson và Harvey (1991) với beta thời gian khác nhau được sử dụng để kiểm tra các kết quả: R = a + b1XEW + b2∆DSLOPE + b3UI + b4RI + e
Hoặc: R = a + b1XVW + b2∆DSLOPE + b3UI + b4RI + e

Trong đó:

XEW: TSSL thị trường vượt trội trọng số bằng nhau; XVW: TSSL thị trường vượt trội trọng số giá trị;
DSLOPE: Thay đổi sự khác biệt giữa TSSL trung bình hàng tháng của

một trái phiếu kho bạc 5 năm và một trái phiếu kho bạc 3 tháng;

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
10

UI: Tỷ lệ lạm phát không dự kiến (sự khác biệt giữa phần trăm thay đổi trong chỉ số CPI trong tháng hiện tại và tháng trước, không điều chỉnh theo mùa);
RI: SIBOR 1 tháng trừ tỷ lệ lạm phát hàng tháng (đo bằng chỉ số CPI);

e: Sai số riêng;

b: Các tham số độ nhạy của mô hình.

Kết quả nghiên cứu cho thấy mặc dù mối quan hệ không có điều kiện giữa beta và TSSL được tìm thấy là thuận và có ý nghĩa, sức mạnh giải thích là cực kỳ thấp. Ngoài ra, một mối quan hệ như vậy biến mất trong các giai đoạn ngắn. Mặt khác, mối quan hệ rủi ro – TSSL được tìm thấy không phải là phi tuyến. Rủi ro phi hệ thống và tổng rủi ro đóng vai trò quan trọng thấp và cao tương ứng trong định giá các CK Singapore.
Tuy nhiên, sức mạnh giải thích đến TSSL vẫn còn rất hạn chế. Khi mối quan hệ có điều kiện (dựa trên thị trường lên và xuống) giữa beta và TSSL được xem xét, một mối quan hệ thuận có ý nghĩa trong thị trường lên và một mối quan hệ nghịch có ý nghĩa trong thị trường xuống được quan sát thấy, không chỉ thế, sức mạnh giải thích cho TSSL cổ phiếu tăng hơn 100 lần. Các mối quan hệ này được tìm thấy là nhất quán trên các giai đoạn ngắn. Hơn nữa, mối quan hệ rủi ro – TSSL có điều kiện được tìm thấy không phải là phi tuyến.
– Nghiên cứu của Kim và ctg (2006) với đề tài: “Các ảnh hưởng rủi ro kinh tế vĩ mô trên TTCK”.
Nghiên cứu cung cấp một phân tích về mối quan hệ giữa phần thưởng rủi ro kỳ vọng và một số yếu tố rủi ro kinh tế vĩ mô. Nghiên cứu sử dụng ba công cụ ở ba bước: phân tích thành phần chính, GARCH (1,1) và GMM để mô hình hóa mối liên hệ giữa các biến rủi ro kinh tế vĩ mô bao gồm: tăng trưởng GDP, tăng trưởng INDP, lạm phát không mong đợi, cung tiền, lãi suất và tỷ

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
11

giá hối đoái đến TSSL cổ phiếu vượt trội của bốn thị trường lớn là Singapore, Hồng Kông, Nhật Bản và Anh.
Nghiên cứu cho thấy, đối với thị trường Hồng Kông, TSSL cổ phiếu vượt trội có liên hệ thuận với phương sai có điều kiện của tăng trưởng GDP, tăng trưởng INDP, lạm phát không mong đợi và tỷ giá hối đoái; và tỷ lệ nghịch với phương sai có điều kiện của lãi suất và cung tiền.
Đối với thị trường Singapore, TSSL vượt trội kỳ vọng cao hơn có liên kết với một phương sai có điều kiện cao hơn của tăng trưởng INDP và thấp hơn của tăng trưởng GDP, lạm phát không mong muốn và tỷ giá hối đoái.
Đối với thị trường Nhật Bản TSSL vượt trội kỳ vọng có tương quan thuận với các phương sai có điều kiện của tăng trưởng GDP, lãi suất, cung tiền và lạm phát không mong đợi.
Đối với thị trường Anh TSSL vượt trội kỳ vọng có tương quan nghịch với các phương sai có điều kiện của tăng trưởng GDP, lãi suất, cung tiền và lạm phát không mong đợi.
Đối với thị trường Hồng Kông và Singapore, khi các biến động của tăng trưởng GDP, tăng trưởng INDP và lạm phát không mong đợi cao, thì biến động của phần bù rủi ro TTCK của chúng cao. Mặt khác, biến động cao hơn của phần thưởng rủi ro có liên quan với biến động tỷ giá thấp hơn trong cả hai thị trường.
Đối với thị trường Anh, biến động có điều kiện của phần bù rủi ro của nó có liên liên hệ thuận đến các biến động có điều kiện của tất cả năm yếu tố kinh tế vĩ mô quan trọng (tăng trưởng GDP, tăng trưởng INDP, lạm phát không mong đợi, lãi suất và tỷ giá hối đoái).
Đối với thị trường Nhật Bản có một mối quan hệ nghịch giữa các biến động có điều kiện của phần bù rủi ro và rủi ro lạm phát không mong đợi.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
12

1.1.1.2. Các nghiên cứu theo tiếp cận bổ sung các yếu tố định giá rủi ro khác cho mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model)
– Nghiên cứu của Wai và Gordon (2005) với đề tài: “Các yếu tố rủi ro phổ biến của TSSL trong các TTCK châu Á mới nổi”.
Mục đích của nghiên cứu này là xem xét sự phù hợp của mô hình ba yếu tố Fama và French (1992) trong ba TTCK mới nổi châu Á (Hồng Kông, Singapore và Đài Loan).
Nghiên cứu này khảo sát mô hình ba yếu tố khi yếu tố tổng thể thị trường đồng thời gian được thay thế bởi các yếu tố thị trường có độ trễ. Sự mở rộng này của mô hình đã không được khảo sát trong các nghiên cứu trước đây, nhằm cung cấp cái nhìn mới về vai trò của yếu tố thị trường. Đề xuất mở rộng này giúp kiểm tra xem các yếu tố thị trường có một vai trò chi phối tại các thị trường châu Á hay không.
Hơn nữa, bằng cách sử dụng các yếu tố thị trường có độ trễ, nghiên cứu xem xét sức mạnh dự đoán của nó lớn như thế nào đối với TSSL danh mục đầu tư. Việc khảo sát này là có liên quan nhiều hơn đến các thị trường mới nổi khi so sánh với các thị trường phát triển như Mỹ và Anh.
Nghiên cứu này tăng cường phân tích quan hệ rủi ro-TSSL bằng cách thực hiện kiểm tra độ mạnh đối với hai tác động: phân tách thị trường lên và xuống và hiệu ứng tháng Giêng.
Nghiên cứu sử dụng mô hình ba yếu tố do Fama và French (1993) đề xuất để hạn chế các khiếm khuyết của CAPM. Cụ thể, TSSL kỳ vọng vượt trội của danh mục đầu tư p được viết dưới dạng mô hình ba yếu tố rủi ro sau:
E(Rp)-Rf = bp(E(Rm)-Rf) + spE(SMB) + hpE(HML)

Mối quan hệ cân bằng của mô hình ba yếu tố Fama và French (1993)

được nêu theo các TSSL kỳ vọng.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
13

Để kiểm tra mô hình với dữ liệu lịch sử, mô hình TSSL kỳ vọng được chuyển đổi sang dạng sau:
Rp,t – Rf,t = ap + bp(Rm,t – Rf,t) + sp(SMB) + hp(HML) + ep,t

Dạng trễ của TSSL vượt trội của danh mục thị trường:

Rp,t – Rf,t = ap + bp(Rm,t-1 – Rf,t-1) + sp(SMB) + hp(HML) + ep,t

Trong đó:

(Rp,t – Rf,t) : là TSSL vượt trội của danh mục p tại thời gian t; (Rm,t – Rf,t) : là TSSL thị trường vượt trội tại thời gian t;
(Rm,t-1 – Rf,t-1) : là TSSL thị trường vượt trội tại thời gian t-1;

SMB: là TSSL vượt trội trên các cổ phiếu nhỏ so với các cổ phiếu lớn; HML: là TSSL vượt trội trên các cổ phiếu BE / ME cao so với các cổ phiếu BE / ME thấp;
ep,t là yếu tố nhiễu được giả định có trị trung bình bằng không và không tương quan với các biến số khác; và các nhạy cảm hay tải trọng yếu tố;
bp, sp, và hp, là các hệ số độ dốc trong hồi quy chuỗi thời gian.

Bằng chứng nghiên cứu thực nghiệm phù hợp với những phát hiện tại Mỹ đã được báo cáo bởi Fama và French (1993, 1996) và với những những phát hiện tại bốn thị trường châu Á được nghiên cứu bởi Drew và Veeraraghavan (2003) rằng mô hình giải thích phần lớn sự biến đổi trong TSSL trung bình khi sử dụng yếu tố thị trường đồng thời gian. Tuy nhiên, tác động của hiệu ứng qui mô và yếu tố BE/ME là rất hạn chế và không đáng kể trong hầu hết các trường hợp.
Khi mô hình ba yếu tố được điều chỉnh bằng cách sử dụng yếu tố thị trường có độ trễ, khả năng giải thích của mô hình giảm đáng kể nhưng cả SMB và HML lúc này có thể đóng góp đáng kể trong việc giải thích các biến động chéo kết hợp thời gian trong TSSL cổ phiếu. Hơn nữa, sức mạnh giải

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
14

thích của chúng là mạnh nhất cho các danh mục đầu tư qui mô nhỏ với BE/ME cao. Tuy nhiên, sự mở rộng điều kiện này giúp tăng sức mạnh giải thích ở TTCK Singapore. Mô hình có điều kiện dựa trên các thị trường lên và xuống không giúp cải thiện sức mạnh giải thích của mô hình ba yếu tố khi yếu tố thị trường đồng thời gian được sử dụng.
Nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng về hiệu ứng tháng Giêng trên TTCK Hồng Kông nhưng kết quả cho thấy một hiệu ứng tháng Giêng tồn tại trong phần bù BE/ME cao tại Singapore và ngược lại hiệu ứng tháng Giêng tồn tại trong phần bù rủi ro thị trường khi yếu tố thị trường có độ trễ được sử dụng trong mô hình .
– Nghiên cứu của Keith và Lewis (2011) với đề tài: “Thanh khoản và định giá tài sản: bằng chứng từ TTCK Hồng Kông”.
Nghiên cứu được thực hiện nhằm trả lời câu hỏi liệu tính thanh khoản kém có phải là một yếu tố rủi ro được định giá bên cạnh những yếu tố rủi ro được định giá khác đã được biết đến nhiều trong các tài liệu như yếu tố thị trường, yếu tố độ lệch (coskewess), yếu tố qui mô, yếu tố tỉ lệ BE/ME, yếu tố quán tính (momentum)…
Nghiên cứu còn giúp xác định mô hình định giá rủi ro được cho là sát hợp nhất trên thị trường Hồng Kông một trong những TTCK mới nổi sôi động nhất trên thế giới. Nghiên cứu sử dụng mô hình CAPM truyền thống tăng cường yếu tố độ lệch (coskewess), mô hình ba yếu tố rủi ro Fama-French, mô hình Fama-French ba yếu tố tăng cường yếu tố thanh khoản, và yếu tố quán tính (momentum):
Mô hình CAPM tăng cưởng yếu tố độ lệch (coskewess): Rpt – Rft = ap + bp(Rmt – Rft) + φpCOSKt + ept
Mô hình Fama-French:

Rpt – Rft = ap + bp(Rmt – Rft) + spSMBt + hpHMLt + ept

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
15

Mô hình Fama-French tăng cường yếu tố thanh khoản:

Rpt – Rft = ap + bp(Rmt – Rft) + spSMBt + hpHMLt + ψpLIQt + ept

Mô hình Fama-French tăng cường yếu tố quán tính (momentum) và yếu tố thanh khoản:
Rpt – Rft = ap + bp(Rmt – Rft) + spSMBt + hpHMLt + wpWMLt + ψpLIQt + ept

Trong đó:

Rpt : TSSL trung bình của danh mục cổ phiếu p; Rmt : TSSL trung bình thị trường;
Rft: TSSL phi rủi ro;

COSKt: yếu tố độ lệch (coskewess);

SMBt : TSSL trung bình danh mục quy mô nhỏ trừ quy mô lớn;

HMLt : TSSL trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME cao trừ

TSSL trung bình của danh mục có chỉ số BE/ME thấp;

LIQt: TSSL trung bình của danh mục có thanh khoản thấp trừ TSSL

trung bình của danh mục có thanh khoản cao; WMLt : Yếu tố quán tính (momentum);
ap : hệ số chặn;

bp, φp, sp, hp, wp, ψp: các hệ số độ nhạy yếu tố;

ept: sai số ngẫu nhiên.

Kết quả nghiên cứu cho thấy thanh khoản kém là một yếu tố được định giá quan trọng ở Hồng Kông sau khi đưa vào xem xét các yếu tố định giá khác đã được ghi nhận rõ trong các tài liệu nghiên cứu trước. Sự vững mạnh của yếu tố thanh khoản cũng được khẳng định bằng cách khảo sát các phần dư danh mục và yếu tố độ lệch (coskewness) đại diện cho các yếu tố còn thiếu, mùa vụ cho ảnh hưởng theo mùa, và thị trường lên và xuống cho ảnh hưởng thị trường có điều kiện.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
16

Hồi quy đa biến trên tất cả các yếu tố liên quan cho thấy rằng mô hình tốt nhất trong số tất cả các mô hình định giá tài sản là mô hình ba yếu tố của Fama-French tăng cường yếu tố thanh khoản. Mặt khác, các yếu tố quán tính (momentum) là không được định giá trên TTCK Hồng Kông.
1.1.1.3. Các nghiên cứu theo tiếp cận mô hình đơn yếu tố rủi ro

– Nghiên cứu của Amihud (2002) với đề tài: “Tính thanh khoản kém và

TSSL cổ phiếu: các hiệu ứng chuỗi thời gian và giao chéo”.

Nghiên cứu được thực hiện ở TTCK Mỹ với thước đo tính thanh khoản kém là mức trung bình của tỷ lệ giữa TSSL tuyệt đối so với khối lượng giao dịch hàng ngày bằng USD.
Nghiên cứu này cho thấy rằng: tính kém thanh khoản kỳ vọng của thị trường ảnh hưởng thuận đến TSSL vượt trội cổ phiếu mong đợi. Điều này ám chỉ rằng TSSL vượt trội cổ phiếu đại diện cho một phần bù rủi ro tính thanh khoản kém. Tính thanh khoản kém ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đối với các cổ phiếu công ty nhỏ, do đó giải thích các biến động chuỗi thời gian trong phần bù rủi ro của chúng theo thời gian. Ngoài ra, TSSL cổ phiếu có quan hệ nghịch theo thời gian với tính kém thanh khoản không mong đợi cùng thời
gian.

– Nghiên cứu của Amihud & ctg (2015) với đề tài: “Phần bù tính thanh khoản kém: bằng chứng quốc tế”.
Nghiên cứu này khảo sát phần bù tính thanh khoản kém trên TTCK của

45 quốc gia đã chứng tỏ hai phát hiện:

Thứ nhất, phần bù TSSL tính 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. Phần bù được đo bằng chuỗi TSSL hàng tháng trên các cổ phiếu thanh khoản kém-trừ-lỏng hoặc bằng hệ số thanh khoản kém được ước lượng từ hồi quy chéo Fama-MacBeth.

Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Mail : luanvanaz@gmail.com Phone: 0972.162.399
17

Thứ hai, một sự giống nhau tồn tại giữa các nước trong phần bù TSSL tính thanh khoản kém, trong khi kiểm soát các yếu tố TSSL chung toàn cầu và biến động trong tính thanh khoản kém toàn cầu. Sự giống nhau này là khác với sự giống nhau trong bản thân tính thanh khoản kém và là lớn hơn trong các thị trường hội nhập toàn cầu.
– Nghiên cứu của Jiaqi và Mohamed (2016) với đề tài: “Phần bù tính thanh khoản kém và TSSL cổ phiếu kỳ vọng ở Anh: Một cách tiếp cận mới”.
Nghiên cứu này xem xét tầm quan trọng tương đối của rủi ro thanh khoản cho các chuỗi thời gian và giao chéo của TSSL cổ phiếu ở Anh.
Nghiên cứu sử dụng một kiểm tra khác của thước đo Amihud (2002) và các phương pháp tham số và phi tham số để khảo sát xem liệu rủi ro thanh khoản có được định giá tại Anh.
Nghiên cứu cho thấy rằng sự bao gồm yếu tố tính thanh khoản kém trong Mô hình định giá tài sản tài chính đóng một vai trò quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi giao chéo trong TSSL cổ phiếu, đặc biệt với các mô hình ba yếu tố Fama-French.
– Nghiên cứu của Ding Du và Ou Hu (2012) với đề tài: “Rủi ro tỷ giá trên TTCK Mỹ”.
Nghiên cứu trước đó của Kolari & ctg (2008) cho thấy rủi ro tỷ giá được đo bằng sự thay đổi tỷ giá hối đoái đồng thời gian được định giá trên TTCK
Mỹ.

Để kiểm tra xem kết quả của Kolari & ctg (2008) có mạo nhận hay không, các tác giả đã thực hiện hai kiểm tra. Kết qủa cho thấy rằng, rủi ro tỷ giá được đo bằng sự thay đổi tỷ giá hối đoái đồng thời gian không được định giá trên TTCK Mỹ nếu sử dụng các danh mục đầu tư không có một cấu trúc yếu tố mạnh như những tài sản đang kiểm định hoặc nếu các tác giả sử dụng những phương pháp mạnh hơn để ước lượng sự nhạy cảm tỷ giá hối đoái.