Mô hình CAPM và phát hiện của FAMA – FRENCH

Lời mở đầu Trong quá trình phát triển của nền kinh tế, tất yếu sẽ tồn tại các doanh nghiệp làm ăn rất hiệu quả. Đồng vốn dư thừa của họ sẽ có xu hướng chảy vào những lĩnh vực đầu tư hấp dẫn hơn. Đầu tư chứng khoán ra đời để giải quyết nhu cầu đó. Khi đầu tư vào lĩnh vực chứng khoán, nhà đầu tư có thể đầu tư cùng một lúc vào nhiều sản phẩm khác nhau chứ không nhất thiết họ phải phụ thuộc vào một vài sản phẩm cố định như khi họ đầu tư thực. Đầu tư chứng khoán không chỉ làm mở rộng môi trường đầu tư cho các nhà đầu tư mà tự thân nó len lỏi vào từng ngõ ngách trong nền kinh tế thu hút đầu tư dòng vốn cực nhỏ cho đến nguồn lực dồi dào nhất. Tại Việt Nam việc ứng dụng các lý thuyết hiện đại vào quản lý danh mục đầu tư còn là một vấn đề khá mới và chưa thật sự mang tính chuyên nghiệp. Bài viết sau sẽ đề cập đến ưu – nhược điểm của một số mô hình có thể sử dụng để quản lý danh mục đầu tư chứng khoán và ứng dụng của mô hình kinh doanh chênh lệch giá APT tại thị trường chứng khoán Việt Nam. I. Những hạn chế của mô hình CAPM và phát hiện của FAMA – FRENCH Mô hình CAPM thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi kì vọng của chứng khoán và một nhân tố duy nhất là tỷ suất sinh lợi thị trường. Như vậy, phải chăng chỉ có nhân tố thị trường tác động đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán? Thực tế, có rất nhiều nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán và mô hình CAPM dựa trên nhiều giả định khiến cho một số nhà nghiên cứu vẫn còn nghi ngại độ chính xác khả năng dự báo của mô hình. Khi áp dụng CAPM, nổi lên một số vấn đề cần xem xét như sau: Đánh giá tỷ suất sinh lợi thị trường trong tương lai Đánh giá phù hợp đối với lãi suất phi rủi ro Xác định đánh giá tốt nhất beta tương lai của tài sản Mâu thuẫn với các kiểm định thống kê cho thấy nhà đầu tư không hoàn toàn bỏ qua rủi ro phi hệ thống như mô hình lý thuyết đề xuất Các ước lượng beta không ổn định theo thời gian, điều này làm niềm tin của nhà đầu tư vào beta Ngoài lãi suất phi rủi ro và rui ro hệ thống, còn có các nhân tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi mong đợi của hầu hết các chứng khoán Ảnh hưởng của quy mô, tỷ số P/E và đòn bẩy Các phân tích mở rộng về ảnh hưởng của quy mô và chỉ số P/E cho thấy cả hai biến này có ảnh hưởng ngược chiều lên tỷ suất sinh lợi sau khi xem xét mô hình CAPM. Tức là các biến quy mô và tỷ số P/E là các nhân tố rủi ro bổ sung cần được xem xét với beta. Cụ thể, tỷ suất sinh lợi mong đợi là một phương trình có beta dương, nhưng các nhà đầu tư đòi hỏi tỷ suất sinh lợi cao hơn từ các doanh nghiệp tương đối nhỏ và các cổ phiếu có tỷ số P/E tương đối thấp. Bhandari chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính cũng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi mong đợi. Nghiên cứu Fama – French đánh giá vai trò kết hợp của beta thị trường, quy mô, tỷ số P/E, đòn bẩy tài chính và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu. Cụ thể, Fama – French cho rằng những cổ phiếu nhỏ và những cổ phiếu tăng trưởng thường có xu hướng hoạt động tốt hơn so với thị trường. Nhân tố cổ phiếu nhỏ trong mô hình được tính bằng chênh lệch lợi nhuận danh mục cổ phiếu nhỏ trừ lớn, còn nhân tố giá trị được tính bằng chênh lệch lợi nhuận danh mục cổ phiếu có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao trừ thấp. Nghiên cứu này kết luận beta không có ảnh hưởng nhiều đến tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán và hai biến có ưu thế hơn là quy mô và B/P. Như vậy, Fama – French đã đề xuất mô hình ba nhân tố và sử dụng mô hình này để giải thích một số hạn chế của mô hình CAPM. II. Mô hình nhân tố và lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá – mô hình APT Thập niên 1970 S.A. Ross đã triển khai một mô hình nổi tiếng gọi là kinh doanh chênh lệch giá APT (Arbitrage pricing theory) bằng cách sử dụng các yếu tố đa rủi ro giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Để hiểu APT, ta cần phải nghiên cứu kỹ các mô hình nhân tố. Mô hình đa nhân tố cho rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán biến động phụ thuộc vào nhiều nhân tố chứ không phải chỉ có nhân tố thay đổi của thị trường nói chung cho nên nếu đưa thêm những nhân tố khác vào nhân tố rủi ro để giải thích lợi nhuận sẽ hiệu quả hơn. 1. Mô hình nhân tố 1.1. Mô hình một nhân tố Mô hình đơn giản nhất là mô hình một nhân tố. Mô hình một nhân tố diễn tả tỷ suất sinh lợi của chứng khoán I (ri) chịu sự tác động của một nhân tố (F). Nhân tố này thường được xem là nhân tố thị trường và nhà đầu tư không thể đa dạng hóa, với βi là mức độ nhạy cảm của chứng khoán i đối với nhân tố F. Như vậy mô hình một nhân tố được biểu diễn dưới dạng: ri = αi + βiF + εi Trong đó: αi là tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán i (tỷ suất sinh lợi phi rủi ro rf) εi là nhân tố đặc trưng riếng có của chứng khoán i và có thể đa dạng hóa được Thật ra mô hình này cũng tương tự như mô hình CAPM ở chỗ chỉ có một nhân tố β đó là nhân tố thị trường. 1.2. Mô hình hai nhân tố Theo mô hình hai yếu tố, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, ri, có thể giải thích bằng công thức sau: ri = αi + βi1 F1 + βi2 F2 + εi (*) Trong đó: αi là tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán i hay khi hai nhân tố F1 và F2 bằng 0 F1 và F2 lần lượt là giá trị của nhân tố 1 và nhân tố 2 βi1và βi2 lần lượt là mức độ nhạy cảm cảu chứng khoán I đối với nhân tố F hay hệ số chỉ sự biến động của tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i khi yếu tố 1 hoặc 2 thay đổi 1 đơn vị εi là nhân tố đặc trưng riếng có của chứng khoán i hay còn gọi là sai số. Áp dụng trong trường hợp tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán, phương trình (*) có thể viết lại thành: E(ri) = λi + βi1 λ1 + βi2 λ2 Trong đó λi là là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro của tài sản, các λ khác thể hiện là gia tăng rủi ro do các yếu tố sinh ra. Chẳng hạn λ1 là tỷ suất sinh lợi trên mức tỷ suất sinh lợi phi rủi ro khi βi1=1 và βi2 = 0. Các biến số λ có thể dương hoặc âm. Một khi λ dương thể hiện sự e ngại rủi ro của thị trường đối với yếu tố có liên quan, trong khi λ âm thể hiện sự đòi hỏi lợi nhuận kỳ vọng ít hơn. 1.3. Mô hình đa nhân tố Dựa theo nguyên tắc tương tự nhưng khi chúng ta đề cập đến nhiều hơn hai nhân tố bằng cách thêm các yếu tố khác vào phương trình (*) chúng ta sẽ có được mô hình đa nhân tố. Mô hình đa nhân tố cho rằng giá cả chứng khoán thay đổi tùy thuộc vào rất nhiều nhân tố chứ không riêng gì một hoặc hai nhân tố. ri = αi + βi1 F1 + βi2 F2 +….+ βik Fk + εi Tuy nhiên, vấn đề ở đây là làm thế nào cô lập các nhân tố có liên quan với nhau thành một nhân tố mạng tính chất đại diện cho cả nhóm các nhân tố. Vấn đề này có thể giải quyết được nhờ công cụ phân tích yếu tố (factor analysis) mà các phần mềm thống kê hiện nay đều có. Cách tiếp cận khác là dựa vào lý thuyết và kết quả kiểm định của một số nhà nghiên cứu. Chẳng hạn, Richard Roll và Stephen A. Ross nghiên cứu và cho rằng có 5 nhân tố quan trọng quyết định lợi nhuận cổ phiếu là: • Sự thay đổi tỷ lệ lạm phát kỳ vọng • Sự thay đổi bất ngờ của tỷ lệ lạm phát • Sự thay đổi bất ngờ của tình hình sản xuất trong ngành • Sự thay đổi bất ngờ của chênh lệch lợi tức giữa trái phiếu xếp hạng thấp và trái phiếu xếp hạng cao • Sự thay đổi bất ngờ chênh lệch lợi tức giữa trái phiếu ngắn hạn và trái phiếu dài hạn. Ba yếu tố đầu ảnh hưởng đến dòng tiền tệ thu nhập của công ty, do đó, ảnh hưởng đến cổ tức và tốc độ gia tăng cổ tức. Hai yếu tố sau cùng ảnh hưởng đến giá trị thị trường hoặc tỷ suất chiết khấu. Tác động qua lại giữa các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận cổ phiếu có thể tóm tắt ở hình sau: 2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá – mô hình APT APT được phát triển bởi Stephen A. Ross. Lý thuyết này dựa trên ý tưởng rằng trong thị trường tài chính cạnh tranh kinh doanh chênh lệch giá bảo đảm việc định giá cân bằng đối với lợi nhuận và rủi ro. Đây là một lý thuyết tổng quát về định giá tài sản và nó đang dần có sức ảnh hưởng lớn trong việc định giá các cổ phần. APT nói rằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản tài chính có thể được đo lường thông qua các yếu tố kinh tế vĩ mô khác nhau hoặc là yếu tố thị trường. Sự nhạy cảm của tài sản với sự thay đổi trong mỗi yếu tố được đại diện bằng đại lượng xác định gọi là hệ số beta. Xuất phát từ lý thuyết này, mô hình xác định tỷ suất sinh lợi cho các chứng khoán đã được sử dụng để định giá tài sản một cách chính xác. Giá của tài sản phải bằng với mức kỳ vọng vào cuối giai đoạn đầu tư chiết khấu về hiện tại với mức chiết khấu được tính toán trong mô hình. Nếu giá khác nhau, cơ hội kinh doanh chênh lệch sẽ đưa nó về lại đúng đường thẳng như mô hình. APT đòi hỏi bốn giả định - Tỷ suất sinh lợi có thể được mô tả bằng một mô hình nhân tố. - Không có các cơ hội kinh doanh chênh lêch. - Tồn tại một số lượng chứng khoán đủ lớn để có thể xây dựng một danh mục đầu tư có khả năng đa dạng hóa rủi ro đặc thù của công ty của từng loại chứng khoán riêng lẻ. Giả định này cho phép chúng ta xác nhận rằng rủi ro đặc thù của công ty không tồn tại. - Thị trường tài chính không có các bất hoàn hảo. Mô hình APT Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một tài sản rủi ro được mô tả thỏa mãn công thức sau: E(rj) = rf + bj1RP1 + bj2RP2 + …+ bjnRPn rj = E (rj) + bj1F1 + bj1F1 + …+ εj  Trong đó: E (rj) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản có rủi ro RPk là phần bù rủi ro nhân tố  rf là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro  Fk là nhân tố kinh tế vĩ mô  bik là mức nhạy cảm của tài sản với nhân tố k (gọi là bêta nhân tố) εj là biến động ngẫu nhiên riêng có của tài sản rủi ro, có trung bình bằng 0. Đó là, tỷ suất sinh lợi không chắn chắn của một tài sản j là một quan hệ tuyến tính với n nhân tố. Thêm vào đó, mỗi nhân tố cũng được xem là biến ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng zero. Trong nội dung của APT, kinh doanh chênh lệch bao gồm kinh doanh hai tài sản, tối thiểu phải có một tài sản bị định giá sai. Các nhà kinh doanh chênh lệch bán tài sản đang quá đắt và sử dụng số tiền đó để mua các tài sản đang quá rẻ. Theo APT, một tài sản bị định giá sai nếu giá hiện tại của nó khác xa với mức giá được chỉ ra trước trong mô hình. Giá tài sản ngày hôm nay nên bằng với tổng giá trị các dòng tiền trong tương lai chiết khấu về hiện tại với mức chiết khấu của APT, khi mà tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản là một quan hệ tuyến tính với các yếu tố khác nhau và sự rất nhạy cảm của tài sản với sự thay đổi trong mỗi yếu tố được đo lường bằng hệ số beta xác định. Một tài sản được định giá đúng ở đây trong thực tế có lẽ là một tài sản tổng hợp - tức là một danh mục đầu tư bao gồm nhiều tài sản được định giá chính xác. Danh mục này có cùng tình trạng với tài sản bị định giá sai đối với các yếu tố kinh tế vĩ mô. Các nhà kinh doanh chênh lệch tạo nên danh mục bằng cách xác định số tài sản được định giá đúng (một trên một nhân tố cộng một) và sau đó xác định tỷ trọng của các tài sản để cho beta của danh mục trên mỗi yếu tố cũng giống như beta của mỗi yếu tố đối với tài sản bị định giá sai. Khi nhà đầu tư nắm giữ tài sản và bán khống danh mục hoặc ngược lại, anh ta đang tạo ra một vị thế có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng dương (chính là sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi tài sản và tỷ suất sinh lợi danh mục). Nhà kinh doanh chênh lệch ở vào vị thế kiếm lợi nhuận phi rủi ro. Khi giá hôm nay là quá thấp: ám chỉ rằng vào cuối thời kỳ danh mục đầu tư sẽ được đánh giá theo tỷ suất sinh lợi được chỉ ra trong  mô hình APT, trong khi đó, tài sản bị định giá sai sẽ được đánh giá cao với mức với tỷ suất sinh lợi cao hơn tỷ suất sinh lợi trên. Do đó nhà kinh doanh chênh lệch có thể: Hôm nay: Bán khống danh mục đầu tư sau đó dùng tiền mua tài sản bị định giá sai, vào cuối giai đoạn sẽ bán tài sản bị định giá sai, sử dụng tiền đó mua danh mục trở lại, và bỏ túi phần chênh lệch. Nếu giá hôm nay là quá cao: ám chỉ rằng vào cuối giai đoạn, danh mục sẽ được định giá theo tỷ suất sinh lợi được chỉ ra trong APT, trong khi đó tài sản bị định giá sai sẽ bị đánh giá theo mức tỷ suất sinh lợi thấp hơn mức trên. Do đó nhà kinh doanh chênh lệch có thể: Hôm nay: bán khống tài sản bị định giá sai, dùng tiền đó mua danh mục. Vào cuối giai đoạn sẽ bán danh mục, dùng tiền đó mua lại tài sản bị định giá sai, bỏ túi phần chênh lệch. Xác định các nhân tố Cũng giống như với CAPM, các bêta xác định nhân tố được tìm thấy thông qua hồi quy tuyến tính của tỷ suất sinh lợi các chứng khoán trong lịch sử. Nhưng không giống CAPM, APT tự nó không bộc lộ các nhân tố xác định giá của nó. Số lượng và tính tự nhiên của của các nhân tố này thường thay đổi qua thời gian và giữa các nền kinh tế. Các yếu tố có thể ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của tài sản: - Ảnh hưởng của chúng lên các thay đổi không mong đợi trong giá tài sản là rõ ràng - Chúng nên đại diện cho các ảnh hưởng không đa dạng hóa ( đó là ; rõ ràng, đề cập đến các yếu tố kinh tế vĩ mô hơn là các yếu tố riêng có của công ty) - Đòi hỏi tính đều đặn và thông tin chính xác của các biến - Mối quan hệ nên được xem xét trên nền tảng kinh tế Chen, Roll và Ross đã xác định các yếu tố kinh tế vĩ mô sau là rất quan trọng trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán: - Sự thay đổi trong lạm phát - Sự thay đổi trong GNP được chỉ ra bởi chỉ số sản xuất công nghiệp - Sự thay đổi trong lòng tin nhà đầu tư - Sự thay đổi trong đường cong tỷ suất sinh lợi trái phiếu Một số nhân tố khác có thể được sử dụng là : - Lãi suất ngắn hạn - Khác biệt giữa lãi suất ngắn hạn và lãi suất dài hạn - Một chỉ số chứng khoán được đa dạng hóa ví dụ như S&P500 hoặc chỉ số Composite NYSE - Sự thay đổi trong giá vàng hoặc giá các kim loại quý khác - Sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái. III. Thực tiễn ứng dụng APT ở Việt Nam Thị trường chứng khoán Việt Nam mới hình thành và phát triển được 10 năm, một khoảng thời gian không dài nhưng cũng không quá ngắn để các nhà phân tích có thể dự báo tình hình biến động thị trường. Đặc biệt, gần đây hàng loạt các công ty tư vấn chứng khoán được thành lập, dựa trên nền tảng lý thuyết đã được nghiên cứu và những kiến thức chuyên sâu, họ thực hiện nhiều chức năng trong đó có chức năng phân tích kỹ thuật với sự hỗ trợ đắc lực của máy tính và internet. Thị trường chứng khoán Việt Nam, với phần lớn là các nhà đầu tư nhỏ lẻ, ít kiến thức về phân tích thị trường nên tâm lý đám đông có tác động rất lớn đến hành vi của nhà đầu tư. Mô hình APT là mô hình của mỗi người, tùy thuộc vào khẩu vị ưa thích rủi ro cũng như cách thức nhận diện các nhân tố. Nhóm nghiên cứu thực hiện ước lượng mô hình APT với các nhân tố là chỉ số giá tiêu dùng CPI, chỉ số giá vàng, chỉ số dola và xem xét tác động của chúng đến tỷ suất sinh lợi chỉ số VN-Index như thế nào. Số liệu được tập hợp theo tháng từ tháng 1/2002 đến tháng 12/2008 (nguồn: tổng cục thống kê, cophieu68.com ) Chạy mô hình bằng Eviews. Mối quan hệ tỷ suất sinh lợi VN-Index và CPI Dependent Variable: VNINDEX Method: Least Squares Date: 11/29/09 Time: 13:19 Sample: 1 84 Included observations: 84 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 14.45354 17.89823 0.807540 0.4217 CPI -0.139733 0.177671 -0.786471 0.4339 R-squared 0.007487 Mean dependent var 0.377738 Adjusted R-squared -0.004617 S.D. dependent var 1.556096 S.E. of regression 1.559684 Akaike info criterion 3.750365 Sum squared resid 199.4744 Schwarz criterion 3.808242 Log likelihood -155.5153 F-statistic 0.618537 Durbin-Watson stat 1.897659 Prob(F-statistic) 0.433859 Ta thấy Chỉ số CPI không có ảnh hưởng gì đến VN- index thể hiện ở p-value biến giải thích (CPI) là 43.39% nên không có mối tương quan giữa CPI và tỷ suất sinh lợi VN- index. Bên cạnh đó, chỉ tiêu R2 = 0.7487% nói lên rằng chỉ có 0.75% sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi VN- index được giải thích bởi CPI. Mối quan hệ tỷ suất sinh lợi VN-Index (TSSLVN-Index) và chỉ số giá vàng (CSGV) Dependent Variable: VNINDEX Method: Least Squares Date: 11/29/09 Time: 13:20 Sample: 1 84 Included observations: 84 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -9.940705 4.842420 -2.052838 0.0433 VANG 0.101688 0.047694 2.132102 0.0360 R-squared 0.052525 Mean dependent var 0.377738 Adjusted R-squared 0.040971 S.D. dependent var 1.556096 S.E. of regression 1.523885 Akaike info criterion 3.703925 Sum squared resid 190.4226 Schwarz criterion 3.761802 Log likelihood -153.5648 F-statistic 4.545857 Durbin-Watson stat 1.914973 Prob(F-statistic) 0.035991 Ta thấy TSSLVN-Index= -9.940705 + 0.101688*CSGV p-value = 3.6% < 5% chứng tỏ chỉ số giá vàng thực sự có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi VN-index, tuy nhiên chỉ số R2 = 5.25% là khá thấp, điều này có nghĩa là chỉ số giá vàng chỉ giải thích được 5.25% những thay đổi trong tỷ suất sinh lợi VN- index. Ngoài nhân tố chỉ số giá vàng còn có nhiều nhân tố khác có tác động đến VN-index. Mối quan hệ tỷ suất sinh lợi VN-Index (TSSLVN-Index) và chỉ số USD (CSusd) Dependent Variable: VNINDEX Method: Least Squares Date: 11/29/09 Time: 13:20 Sample: 1 84 Included observations: 84 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -57.59750 21.92516 -2.627004 0.0103 DOLA 0.578857 0.218907 2.644307 0.0098 R-squared 0.078573 Mean dependent var 0.377738 Adjusted R-squared 0.067336 S.D. dependent var 1.556096 S.E. of regression 1.502793 Akaike info criterion 3.676049 Sum squared resid 185.1876 Schwarz criterion 3.733925 Log likelihood -152.3941 F-statistic 6.992357 Durbin-Watson stat 1.941567 Prob(F-statistic) 0.009807 Chỉ số USD thực sự có tác động đến tỷ suất sinh lợi VN-Index với p-value = 0.98% và R2 = 7.85% cũng cho thấy có 7.85% các thay đổi trong tỷ suất sinh lợi VN-index được giải thích bởi chỉ số USD. Điều này còn thể hiện hiệu quả của các chính sách tiền tệ chưa tác động mạnh mẽ lên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác động tổng hợp các nhân tố lên chi số VN- index Dependent Variable: VNINDEX Method: Least Squares Date: 11/29/09 Time: 12:48 Sample: 1 84 Included observations: 84 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -46.10915 27.40422 -1.682556 0.0964 CPI -0.182591 0.169113 -1.079701 0.2835 VANG 0.099707 0.046571 2.140947 0.0353 DOLA 0.546779 0.215183 2.541003 0.0130 R-squared 0.135503 Mean dependent var 0.377738 Adjusted R-squared 0.103085 S.D. dependent var 1.556096 S.E. of regression 1.473710 Akaike info criterion 3.659891 Sum squared resid 173.7457 Schwarz criterion 3.775644 Log likelihood -149.7154 F-statistic 4.179800 Durbin-Watson stat 2.044390 Prob(F-statistic) 0.008406 Khi kết hợp các nhân tố trên để ước lượng tỷ suất sinh lợi VN-Index thì mối tương quan này tăng lên. TSSLVN-Index = -46.1 - 0.18*CPI + 0.099*CSGV + 0.546*CSUSD p-value (0.0964) (0.2835) (0.0353) (0.0130) R2 =13.55% Thị trường chứng khoán Việt Nam chưa thực sự là phong vũ biểu phản ánh tình trạng sức khỏe của các doanh nghiệp, cũng như toàn bộ nền kinh tế, các chính sách tiền tệ, tài khóa cũng như chính sách tỷ giá hối đoái chưa thưc sự tác động đến thị trường. Nguyên nhân của thực trạng này phải chăng do các doanh nghiệp lớn, tập đoàn lớn chưa tham gia thị trường, vì vậy cần đẩy nhanh cổ phần hóa các DNNN. Ngoài ra, nhà đầu tư Việt Nam đa số là các nhà đầu tư nhỏ lẻ, kỹ thuật phân tích chứng khoán còn khá đơn giản nên tâm lý bầy đàn chi phối rất lớn đến hành vi của các nhà đầu tư. Hoặc tồn tại “lệch lạc do một số tình huống điển hình” chẳng hạn như đánh giá thị trường chứng khoán 2008 chỉ thông qua số liệu năm 2007, như vậy sẽ không có cái nhìn đúng đắn về biến động thị trường. Với nhiều nhược điểm của thị trường Việt Nam, mô hình APT khó mà áp dụng tốt. Tuy nhiên, qua những phân tích trên đây cũng phần nào nói lên được các nhân tố này có ảnh hưởng đến thị trường (tuy không nhiều) từ đó có cách nhìn toàn diện hơn trong việc dự báo cũng như đánh giá thị trường.