Tài liệu này tổng hợp các bằng chứng thực nghiệm quan trọng về các mô hình định giá tài sản, tập trung vào việc kiểm định Mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM) và sự phát triển của các mô hình đa nhân tố. Các kết luận chính cho thấy rằng mô hình CAPM đơn nhân tố, mặc dù có nền tảng lý thuyết vững chắc, nhưng lại thất bại trong các kiểm định thực nghiệm một cách đáng kể.
Những phát hiện cốt lõi bao gồm:
Các kiểm định ban đầu cho thấy mối quan hệ giữa lợi suất trung bình và beta yếu hơn nhiều so với dự đoán (SML "quá phẳng"). Hơn nữa, các yếu tố như rủi ro phi hệ thống lại có vẻ ảnh hưởng đến lợi suất, điều này trực tiếp mâu thuẫn với CAPM.
Việc kiểm định CAPM gặp phải những trở ngại cơ bản, nổi bật là "Phê bình của Roll" (danh mục thị trường thực sự là không thể quan sát được) và lỗi đo lường trong hệ số beta.
Các mô hình phức tạp hơn đã được phát triển. Mô hình Ba nhân tố Fama-French (bổ sung các nhân tố quy mô (SMB) và giá trị (HML)) đã trở thành tiêu chuẩn và giải thích lợi suất tốt hơn đáng kể. Mô hình bốn nhân tố thường bổ sung thêm nhân tố động lượng (WML).
Bằng chứng cho thấy thanh khoản là một nhân tố rủi ro được định giá. Các tài sản nhạy cảm hơn với những thay đổi về thanh khoản chung của thị trường có xu hướng mang lại lợi suất kỳ vọng cao hơn.
Các mô hình dựa trên tiêu dùng gặp khó khăn trong việc giải thích mức phí bù rủi ro vốn cổ phần quan sát được trong lịch sử (quá cao so với sự biến động thấp của tiêu dùng). Các giải thích bao gồm: lợi nhuận vốn bất ngờ, thiên vị kẻ sống sót, và các yếu tố hành vi.
Lý thuyết CAPM cho rằng chỉ có một yếu tố quyết định lợi suất kỳ vọng của một chứng khoán: rủi ro hệ thống, được đo bằng beta. Lợi suất kỳ vọng phải tăng tuyến tính với beta.
Các kiểm định ban đầu (Lintner, Miller & Scholes) đã sử dụng phương pháp hồi quy hai bước:
ri − rf = γ0 + γ1 biTheo CAPM, dự đoán là γ0 = 0 và γ1 = (rM − rf). Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm lại mâu thuẫn sâu sắc:
γ1 được ước tính thấp hơn đáng kể so với lợi suất vượt trội trung bình của thị trường. (Beta cao kiếm được ít hơn dự đoán, beta thấp kiếm được nhiều hơn).γ0 được ước tính là một số dương và có ý nghĩa thống kê.γ2) được phát hiện là dương, trực tiếp bác bỏ nguyên lý cốt lõi của CAPM.Kết quả đáng thất vọng này đã dẫn đến việc xem xét lại các phương pháp kiểm định:
γ1 bị ước tính thấp hơn và γ0 bị ước tính cao hơn. Điều này hoàn toàn khớp với kết quả "SML quá phẳng" được quan sát.Để khắc phục vấn đề lỗi đo lường beta, các nhà nghiên cứu sau này (như Fama và MacBeth) đã sử dụng danh mục đầu tư thay vì các cổ phiếu riêng lẻ. Việc gộp các cổ phiếu vào danh mục giúp đa dạng hóa rủi ro phi hệ thống, cho phép ước tính beta của danh mục chính xác hơn.
Phương pháp Fama-MacBeth (FM) ước tính hồi quy SML cho từng tháng. Các kết quả ban đầu của FM tương đối ủng hộ SML (đặc biệt là rủi ro phi hệ thống không giải thích được lợi suất). Tuy nhiên, các nghiên cứu lặp lại trong các giai đoạn sau này cho thấy kết quả xấu đi và SML vẫn quá phẳng.
Sự thất bại của CAPM đơn nhân tố đã thúc đẩy việc tìm kiếm các nguồn rủi ro hệ thống khác có thể ảnh hưởng đến lợi suất kỳ vọng.
Các mô hình đa nhân tố cho rằng các nhà đầu tư quan tâm đến việc phòng ngừa rủi ro liên quan đến các tài sản không được giao dịch hoặc các cơ hội đầu tư trong tương lai.
Chen, Roll và Ross đã xác định các biến kinh tế vĩ mô có thể đại diện cho các rủi ro hệ thống, bao gồm:
Kết quả của họ cho thấy các yếu tố kinh tế vĩ mô này có khả năng giải thích đáng kể lợi suất cổ phiếu, trong khi các chỉ số thị trường chứng khoán lại không có ý nghĩa thống kê.
Mô hình ba nhân tố của Fama và French (FF) đã trở thành mô hình chuẩn mực trong nghiên cứu thực nghiệm, được thúc đẩy bởi quan sát rằng các công ty nhỏ và các công ty giá trị (tỷ lệ B/M cao) có xu hướng mang lại lợi suất cao hơn so với dự đoán của CAPM.
FF đã tạo ra hai nhân tố để nắm bắt các hiệu ứng này:
E(ri ) − rf = ai + bi [ E(rM) − rf ] + si E[RSMB] + hi E[RHML]
Mô hình này cho thấy một sự cải thiện rõ rệt so với CAPM trong việc giải thích lợi suất trung bình của các danh mục.
Một cuộc tranh luận lớn nổ ra về bản chất của các nhân tố SMB và HML.
Một hiệu ứng dị thường mạnh mẽ khác là động lượng: các cổ phiếu có hiệu suất tốt trong 3-12 tháng qua có xu hướng tiếp tục hoạt động tốt. Mark Carhart đã bổ sung một nhân tố WML (Winners Minus Losers) vào mô hình FF, tạo ra mô hình bốn nhân tố hiện đang được sử dụng rộng rãi. Việc diễn giải động lượng như một phí bù rủi ro hợp lý thậm chí còn khó khăn hơn.
Thanh khoản, hay khả năng giao dịch một tài sản nhanh chóng mà không ảnh hưởng đáng kể đến giá, là một yếu tố quan trọng khác ảnh hưởng đến lợi suất.
Các nghiên cứu của Pástor và Stambaugh, cũng như Acharya và Pedersen, cho thấy rủi ro thanh khoản là một nhân tố được định giá. Các cổ phiếu có "beta thanh khoản" cao hơn (nhạy cảm hơn với những cú sốc thanh khoản trên toàn thị trường) có xu hướng mang lại lợi suất trung bình cao hơn. Phí bù rủi ro thanh khoản có thể có quy mô tương đương với phí bù rủi ro thị trường.
Các mô hình dựa trên tiêu dùng (ví dụ: CCAPM) đề xuất rằng rủi ro hệ thống của một tài sản nên được đo bằng mức độ hiệp phương sai của lợi suất của nó với tăng trưởng tiêu dùng tổng hợp.
Vấn đề là phí bù rủi ro vốn cổ phần quan sát được trong lịch sử (khoảng 6-8% ở Mỹ) cao hơn nhiều so với mức có thể được giải thích bởi hiệp phương sai thấp giữa lợi suất thị trường và tăng trưởng tiêu dùng (vốn tương đối ổn định). Để biện minh cho khoản phí bù này, các nhà đầu tư phải có mức độ e ngại rủi ro cao đến mức phi thực tế.
Lợi suất thực tế cao có thể là do lợi nhuận vốn bất ngờ chứ không phải do lợi suất kỳ vọng cao. Việc sử dụng các mô hình chiết khấu cổ tức cho thấy một mức phí bù rủi ro nhỏ hơn và hợp lý hơn.
Thị trường chứng khoán Hoa Kỳ là một trong những thị trường thành công nhất. Việc chỉ sử dụng dữ liệu của Hoa Kỳ đã bỏ qua các thị trường khác đã thất bại, do đó làm tăng ước tính về phí bù rủi ro.
Các mô hình kết hợp các yếu tố như "rủi ro dài hạn" (lợi suất tài sản đồng biến với toàn bộ dòng tiêu dùng trong tương lai) hoặc sự hình thành thói quen (habit formation) có thể giúp biện minh cho một khoản phí bù rủi ro cao hơn.
Các thành kiến như ác cảm thua lỗ (losses aversion) và đóng khung hẹp (narrow framing) khiến các nhà đầu tư cảm nhận rủi ro của thị trường chứng khoán một cách quá mức, do đó đòi hỏi một khoản phí bù rủi ro cao hơn.