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
MOM0212 18480 0.2074 0.5503 -0.9297 9.7112
LnSIZE 18480 6.3802 1.6013 2.5649 12.5097
Ghi chú: Mẫu dữ liệu giai đoạn 01/2012-12/2017. Rm là TSSL cổ phiếu tần suất tháng, REV là biến đảo 
ngược ngắn hạn, M ... )
7 0.0585* -0.0043 -0.0067 0.0806 0.61 0.5484
(1.94) (-0.27) (-1.07)
8 0.0604** 0.0145 -0.0069 0.0764 1.16 0.3206
(2.08) (1.06) (-1.09)
9 0.0611** 0.0014 -0.0074 0.0809 0.63 0.5336
(2.01) (0.11) (-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.