Hiệu quả đầu tư theo ngành tại Việt Nam

TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH & CN, TẬP 18, SỐ Q1 - 2015 
Trang 51 
HIỆU QUẢ ĐẦU TƢ THEO NGÀNH TẠI VIỆT NAM1 
INVESTMENT PERFORMANCE BY INDUSTRY IN VIETNAM 
Nguyễn Thanh Liêm - Nguyễn Đình Thiên - Dƣơng Nhƣ Hùng 
Trường Đại học Kinh tế - Luật, ĐHQG - HCM - liemnt@uel.edu.vn 
(Bài nhận ngày 15 tháng 12 năm 2014, hoàn chỉnh sửa chữa ngày 15 tháng 03 năm 2015) 
TÓM TẮT 
Nghiên cứu này đánh giá hiệu quả hoạt động của 9 ngành phân theo chuẩn ICB (Industry 
Classification Benchmark)
2
 từ cơ sở dữ liệu Datastream sử dụng cùng lúc 3 thước đo phổ biến: tỷ số 
Sharpe (1994), hệ số alpha theo CAPM (Sharpe, 1964;Lintner, 1965) và Fama và French (1993). Các 
thước đo này cho phép so sánh hiệu quả hoạt động của danh mục đầu tư trên cơ sở điều chỉnh cho mức 
độ rủi ro mà nhà đầu tư phải gánh chịu. Với mô hình CAPM và Fama French tính hệ thống (không phải 
ngẫu nhiên) của việc đạt suất sinh lời vượt trội dương/âm so với danh mục thị trường được kiểm định. 
Phân tích hiệu quả ngành sử dụng thước đo điều chỉnh theo rủi ro là cần thiết vì hiện nay các tài liệu 
đánh giá hiệu quả ngành ở Việt Nam đều xoay quanh phân tích các nhóm chỉ số phổ biến kèm phân tích 
định tính các tin tức vĩ mô3. Ngoài ra, chúng tôi sử dụng thêm các phân tích khả năng sinh lợi, hiệu quả 
quản lý dòng tiền và thu nhập trên mỗi cổ phần kiểm tra sự hợp lý của 3 chỉ số trên cũng như các vấn 
đề mà các công ty trong ngành đang gặp phải. Các kết quả phân tích cho thấy sự thống nhất giữa các 
thước đo và tính toàn diện của việc đo lường hiệu quả hoạt động được đảm bảo tốt hơn. 
Từ khoá: suất sinh lời, hiệu quả ngành, Fama & French 
ABSTRACT 
This paper evaluates the performance of nine industries under ICB classification scheme from 
Datastream, employing 3 popular measures: Sharpe ratio (1994), alpha based on CAPM model 
(Sharpe, 1964; Lintner, 1965) and Fama and French (1993). These measures allow the comparison of 
operating performance of portfolios taking into consideration of the risk born by investors. CAPM and 
Fama and French models are utilized to test the systematicness rather than randomness in obtaining 
positive/negative excess returns.Analyzing industry performance using risk-adjusted measures is critical 
because present studies in Vietnam are mostly involved in dissecting conventional indicators and 
qualitative analysis of macroeconomic news. In addition, we conduct further analysis of profitability, 
1
 Nghiên cứu này được tài trợ bởi ĐHQG-HCM trong khuôn khổ đề tài mã số C2014-34-01. Chúng tôi chân thành cảm ơn ý kiến 
đóng góp của TS. Trần Hùng Sơn, ĐH Kinh tế - Luật. 
2
Các ngành theo chuẩn ICB gồm: Oil & Gas, Basic materials, Industrials, Consumer Goods, Health Care, Consumer Services, 
Telecommunications, Utilities, Technology 
3Ví dụ xem báo cáo SSI: https://www.ssi.com.vn/vi-VN/Research/BaoCaoNganh.aspx 
Science & Technology Development, Vol 18, No Q1 - 2015 
Trang 52 
cash flow management and EPS to verify the rationality of the 3 indicators and examine problems that 
firms in some industries are faced. The findings show a consistency among the 3 measures and the 
comprehensiveness of performance measurement isbetter guaranteed. 
Keywords: Return, industry performance, Fama & French 
1. GIỚI THIỆU 
Hiện nay các tài liệu đánh giá hiệu quả 
ngành ở Việt Nam đều xoay quanh phân tích 
các nhóm chỉ số phổ biến kèm phân tích định 
tính các tin tức vĩ mô. Điều này dẫn đến suất 
sinh lời chưa được điều chỉnh theo rủi ro nhà 
đầu tư gánh chịu. Đồng thời, các nhà đầu tư 
muốn so sánh kết quả đầu tư với các nhà đầu tư 
khác hay giữa các danh mục đầu tư cần thước 
đo được điều chỉnh theo rủi ro một cách khách 
quan hơn, và liệu kết quả chọn lựa chứng 
khoán là do may mắn hay do thực sự có kỹ 
năng lọc ra các chứng khoán có giá trị. 
2. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN 
CỨU 
Dữ liệu được sử dụng bao gồm tất cả các 
doanh nghiệp trên sàn Tp. Hồ Chí Minh từ 
tháng 6/2007 đến 1/2015 với suất sinh lời được 
tính theo tháng. Các bước tiến hành tính toán 
SMB và HML tuân thủ theo quy trình trong 
Fama và French (1993). Mô hình sử dụng trong 
nghiên cứu gồm: 
CAPM: E(Rp)-Rf=αp + βp(E(Rm)-Rf) (1) 
Fama French: E(Rp)-Rf = αp + βp(E(Rm)-Rf) + Sp(SMB) + Hp(HML) (2) 
E(Rp): Mức lợi nhuận kỳ vọng cho danh 
mục theo ngành, Rf: Mức lợi nhuận phi rủi ro là 
suất sinh lời của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 
năm, E(Rm) : Mức lợi nhuận kỳ vọng của toàn 
bộ thị trường và ở đây được đại diện bởi suất 
sinh lời của VN-Index, SMB: Bình quân chênh 
lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ 
phiếu công ty nhỏ so với lợi nhuận danh mục 
cổ phiếu công ty lớn, HML: Bình quân chênh 
lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ 
phiếu công ty có tỷ số thư giá trên thị giá cao 
so với công ty có giá trị này thấp, βp: Hệ số hồi 
qui cho nhân tố thị trường, Sp: Hệ số hồi qui 
cho nhân tố SMB, Hp: Hệ số hồi qui cho nhân 
tố HML 
Tỷ số Sharpe: Sp = 
E(Rp )−Rf
σ(Rp )
(3) 
Sp: tỷ số Sharpe, E(Rp): suất sinh lời mong 
đợi của danh mục đầu tư, Rf: suất sinh lời tài 
sản phi rủi ro, σ(RP): độ lệch chuẩn của suất 
sinh lời của danh mục đầu tư theo ngành. 
3. KẾT QUẢ 
Kết quả phân tích theo mô hình CAPM và 
Fama French, không có ngành nào có hiệu quả 
cao hơn danh mục thị trường mà VN-Index làm 
đại diện. Trong khi đó có 2 ngành có mức 
alpha thấp hơn mang ý nghĩa thống kê là 
Ngành Vật liệu cơ bản và Công nghệ (Basic 
materials và Technology). 
Tỷ lệ Sharpe cho ta biết phần bù lợi tức cho 
mỗi đơn vị rủi ro. Do đó, ngành nào có tỷ lệ 
này càng cao, nhà đầu tư càng có lợi. Nếu rủi 
ro đầu tư là yếu tố quan trọng thì nhà đầu tư 
được bù đắp cao hơn cho mỗi đơn vị rủi ro. 
Phân tích theo chỉ số Sharpe cũng đưa ra kết 
luận tương tự: 2 ngành có kết quả xấu nhất là 
Vật liệu cơ bản và Công nghệ với các phần bù 
rủi ro thấp nhất. Đa số các ngành đều có mức 
bù thấp hơn VN-Index từ ngành Viễn thông 
Telecommunication. 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH & CN, TẬP 18, SỐ Q1 - 2015 
Trang 53 
Như vậy kết quả theo 3 tiêu chí trên rất 
đồng nhất, chỉ ra hiệu quả thấp của ngành Vật 
liệu cơ bản và Công nghệ. Kết quả này phản 
ánh không những hiệu quả phân theo rủi ro hệ 
thống (đo bằng mức tương quan suất sinh lời 
chứng khoán ngành với suất sinh lời danh mục 
thị trường) theo kết quả của CAPM và các điều 
chỉnh theo rủi ro khác đại diện bởi quy mô và 
giá trị công ty (SMB và HML theo Fama 
French) mà còn theo rủi ro riêng lẻ của từng 
ngành phản ánh bởi hệ số Sharpe. Các kết quả 
này sẽ phù hợp với các nhà đầu tư có những ưu 
tiên khác nhau khi họ đầu tư một phần hay toàn 
bộ tài sản vào các danh mục chứng khoán. 
Bảng 1. Kết quả phân tích chỉ số Sharpe, mô hình CAPM và Fama & French 
Sharpe 
Basic 
materials 
Consumer 
goods 
Consumer 
services 
Health 
services Industrials Oil&gas Technology Utilities Telecomm 
average -0.025438453 -0.017211951 -0.01842726 -0.011729708 -0.020152034 -0.011896334 -0.031176692 -0.01480757 -0.014872715 
sd 0.115243561 0.097653679 0.102616496 0.074761409 0.105621085 0.098203996 0.11288766 0.085467805 0.134385402 
Sharpe -0.220736435 -0.176255014 -0.179574057 -0.15689522 -0.19079556 -0.121139002 -0.276174489 -0.173253195 -0.110672105 
CAPM 
Basic 
materials 
Consumer 
goods 
Consumer 
services Health services Industrials Oil&gas Technology Telecomm Utilities 
vni_rf 1.085*** 0.934*** 0.925*** 0.548*** 1.005*** 0.886*** 0.847*** 1.090*** 0.764*** 
constant -0.011* -0.005 -0.006 -0.004 -0.007 0 -0.021* -0.001 -0.005 
FF 
Basic 
materials 
Consumer 
goods 
Consumer 
services Health services Industrials Oil&gas Technology Telecomm Utilities 
vni_rf 0.951*** 0.960*** 1.086*** 0.493*** 1.122*** 0.751*** 0.927*** 1.214*** 0.855*** 
smb -0.729 0.116 0.932 -0.271 0.613 -0.761 0.362 0.678 0.487 
hml 0.001 0.195 -0.4 -0.226 0.182 0.196 0.435 -0.025 0.08 
constant -0.013* -0.005 -0.004 -0.005 -0.005 -0.002 -0.019* 0.001 -0.004 
*,**,***: ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5%, 1%. 
Nguồn: Tính toán của tác giả 
4. CÁC PHÂN TÍCH BỔ SUNG BẰNG 
CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH CƠ BẢN 
Để đánh giá chi tiết hơn về mức độ hiệu quả 
của các ngành, phần này nghiên cứu phân tích 
và đánh giá hiệu quả hoạt động các ngành ở các 
chỉ số tài chính cơ bản như: khả năng sinh lợi, 
hiệu quả quản lý dòng tiền và thu nhập trên mỗi 
cổ phần. Bảng 2 dưới đây tổng hợp chỉ số lợi 
nhuận trên tổng tài sản (ROA) của một số ngành 
giai đoạn 2006 – 2013. 
Science & Technology Development, Vol 18, No Q1 - 2015 
Trang 54 
Bảng 2. ROA của 1 số ngành 2006 – 2013 ĐVT: % 
Năm 
Sản phẩm tiêu 
dùng 
Vật liệu cơ bản Công nghệ Công nghiệp 
Dịch vụ tiêu 
dùng 
2006 10,24 12,63 12,91 9,66 7,66 
2007 11,70 12,64 10,36 9,40 10,03 
2008 7,48 11,29 9,07 7,64 8,68 
2009 13,34 10,62 16,71 10,02 8,99 
2010 10,79 14,43 8,37 8,39 9,37 
2011 8,96 11,18 2,73 6,17 7,30 
2012 6,64 7,90 3,43 5,00 4,80 
2013 6,21 4,57 4,74 4,22 4,99 
Nguồn: Tính toán của tác giả 
Bảng 2 cho thấy, chỉ số tỷ lệ lợi nhuận trên 
tổng tài sản (ROA) của các doanh nghiệp 
ngành Sản phẩm tiêu dùng có xu hướng ổn 
định hơn các ngành khác. Đặc biệt sau khủng 
hoảng (2008), ROA các doanh nghiệp trong 
ngành Sản phẩm tiêu dùng luôn ở mức cao hơn 
các ngành khác và cũng thể hiện sự biến động 
ít nhất. Trong khi đó, ngành Vật liệu cơ bản 
mặc dù có suất sinh lợi trên tổng tài sản cao ở 
những năm trước đó nhưng đã có sự sụt giảm 
mạnh và chưa thấy đà phục hồi vào cuối giai 
đoạn xem xét. Điều này phản ánh khả năng 
sinh lời tốt từ vốn chủ sở hữu của ngành sản 
phẩm tiêu dùng ngay khi các ngành khác đang 
gặp khó khăn. 
Một chỉ tiêu quan trọng khác trong phân 
tích chỉ số tài chính là dòng tiền trên doanh 
thu(Net operating cash flow). Chỉ tiêu này cho 
thấy khả năng kiểm soát dòng tiền của doanh 
nghiệp, ngành trong hoạt động sản xuất kinh 
doanh. Doanh nghiệp vẫn sẽ gặp rủi ro và hoạt 
động kém trong trường hợp bán hàng tốt nhưng 
không thu được tiền hoặc không kiểm soát tốt 
dòng tiền. Hình 1 dưới đây biểu diễn dòng tiền 
trên doanh thu giai đoạn 2006 – 2013 của một 
số ngành. 
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH & CN, TẬP 18, SỐ Q1 - 2015 
Trang 55 
Hình 1. Dòng tiền trên doanh thu một số ngành giai đoạn 2006 – 2013 
Nguồn: Tính toán của tác giả 
Ngành Sản phẩm tiêu dùng tiếp tục cho 
thấy sự ổn định và duy trì ở mức tốt so với các 
ngành khác ở chỉ tiêu đang xem xét, dòng tiền 
trên doanh thu. Ngành Công nghệ mặc dù có tỷ 
lệ dòng tiền trên doanh thu khá tốt trong những 
năm trước nhưng mức độ biến động giá trị của 
ngành này là rất cao trong giai đoạn 2006 – 
2013. Đặc biệt, ngành Công nghệ cùng với Vật 
liệu cơ bản có dòng tiền âm trong năm 2013. 
Điều này cho thấy rủi ro của 2 ngành này là lớn 
trong những năm tiếp theo. Trong khi đó, cũng 
cùng kết quả phân tích theo mô hình thì ngành 
Sản phẩm tiêu dùng đã có những phục hồi và 
cải thiện dòng tiền trong những năm gần đây và 
ở mức ổn định. Do đó, ngành Sản phẩm tiêu 
dùng đáng giá để đầu tư trong thời gian qua và 
những năm sắp tới. 
Tiếp theo, nghiên cứu xem xét khả năng 
sinh lời trên mỗi cổ phần (EPS) để tiếp tục 
đánh giá mức hiệu quả của các ngành. Hình 2 
cho thấy ngành Công nghệ có chỉ số EPS thấp 
nhất và cũng là ngành có nhiều biến động nhất. 
Chỉ số EPS của ngành Sản phẩm tiêu dùng ít 
biến động nhất và kết thúc giai đoạn với giá trị 
cao hơn so với EPS của ngành Vật liệu cơ bản 
dù xuất phát điểm của ngành Sản phẩm tiêu 
dùng thấp hơn so với Vật liệu cơ bản. Điều này 
nói lên khả năng sinh lời của ngành Sản phẩm 
tiêu dùng là ổn định nhất và tương đối cao so 
với 2 ngành còn lại. Trong khi đó ta thấy khả 
năng sinh lời của ngành Công nghệ bị sụt giảm 
khá mạnh trong giai đoạn nghiên cứu. 
ĐVT: VNĐ 
-30
-20
-10
0
10
20
30
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Sản phẩm tiêu dùng Vật liệu cơ bản
Công nghệ Dịch vụ tiêu dùng
Science & Technology Development, Vol 18, No Q1 - 2015 
Trang 56 
Hình 2. Thu nhập trên mỗi cổ phần một số ngành 
Tóm lại, dựa vào phân tích một số chỉ số tài 
chính phổ biến, nghiên cứu đã cho thấy ngành 
Sản phẩm tiêu dùng là các ngành có hiệu quả 
hoạt động cao trong khi ngành Vật liệu cơ bản 
và Công nghệ có kết quả kém hơn. Các phân 
tích chi tiết về các chỉ số tài chính cũng cho 
thấy rõ nét hơn vấn đề của các doanh nghiệp 
ngành Vật liệu cơ bản và Công nghệ đang gặp 
phải. Phân tích sử dụng 3 chỉ số theo mô hình 
Fama French, CAPM và Sharpe cùng với bộ 
các chỉ số tài chính nêu bật các điểm rủi ro và 
hiệu quả hoạt động của ngành và kết quả khá 
nhất quán trong tìm ra ngành tốt/xấutrên thị 
trường hiện nay. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. Fama, E. F.; French, K. R., 1993. 
Common risk factors in the returns on 
stocks and bonds. Journal of Financial 
Economics, 33, pp. 3-56. 
[2]. Sharpe, W. F., 1994 The Sharpe Ratio. 
Journal of Portfolio Management (fall) 21 
(1): 49-58 
[3]. Sharpe, W. F., 1964. Capital Asset Prices: 
A Theory of Market Equilibrium under 
conditions of Risk. Journal of Finance, 
19(3), pp. 425-442. 
[4]. Lintner, J., 1965. The valuation of risk 
assets and the selection of risky 
investments in stock portfolios and capital 
budgets. Review of Economics and 
Statistics, 47(1), pp. 13-37. 
,0
,500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
2008 2009 2010 2011 2012 2013
Vật liệu cơ bản Sản phẩm tiêu dùng Công nghệ