Bài giảng đầu tư tài chính chương 3 ts phạm hữu hồng thái

1 Lecture 3 DANH MUC RUI RO TÔI Ụ ̉ ́ Ư (Optimal Risky Portfolios) T S Ph m H u H ng Tháiạ ữ ồ TR NG ĐH TÀI CHÍNH MARKETINGƯỜ M C TIÊU Lecturer 3Ụ K t thúc Lecture 3, ng i h c có kh năng ế ườ ọ ả  N[.]

TRƯỜNG ĐH TÀI CHÍNH - MARKETING Lecture DANH MUC ̣ RUỈ RO TÔÍ ƯU (Optimal Risky Portfolios) T.S Phạm Hữu Hồng Thái MỤC TIÊU Lecturer Kết thúc Lecture 3, người học có khả năng:  Nắm vững chiến lược đa dạng hóa danh mục nhằm     giảm thiểu rủi ro; Hiểu số khái niệm rủi ro hệ thống rủi ro phi hệ thống; Xác định lợi nhuận kỳ vọng, độ lệch chuẩn, phương sai, hiệp phương sai, hệ số tương quan danh mục tài sản rủi ro; Xác định lợi nhuận kỳ vọng, độ lệch chuẩn, phương sai, hiệp phương sai, hệ số tương quan danh mục tài sản rủi ro tài sản phi rủi ro; Thảo luận mơ hình lựa chọn danh mục Markowitz Nội dung Lecture  Đa dang ̣ hoá danh muc̣ taì san̉ ruỉ ro  Danh muc̣ gôm ̀ taì san̉ ruỉ ro  Danh muc̣ gôǹ taì san̉ ruỉ ro và taì san̉ phi ruỉ ro  Mô hinh ̀ lựa choṇ danh muc̣ Markowitz Đa dang ̣ hoa ́ danh muc̣ taì san ̉ ruỉ ro  Cổ phiêú Vinamilk chiụ aṕ lực từ nguôǹ ruỉ ro:   Ruỉ ro hệ thông: ́ lam ̣ phat, ́ laĩ suât, ́ tỷ giá hôí đoai, ́ chu kỳ kinh doanh Ruỉ ro phi hệ thông: ́ thay đôỉ nhân sự, sự ̀ đaṭ hay thât́ baị cuả công ty  Đa dang ̣ hoá danh muc̣ lam ̀ giam ̉ thiêủ ruỉ ro phi hệ thông ́ Ví du,̣ cổ phiêú Vinamilk và ABT  Đa dang ̣ hoá không lam ̀ giam ̉ ruỉ ro hệ thông ́ Ruỉ ro hệ thông ́ và phi hệ thông ́ Đa dang ̣ hoá danh muc̣ Độ lêch ̣ chuân̉ danh muc̣ binh ̀ quân Ruỉ ro so với danh muc̣ cổ phiêú Số lượng cổ phiêú danh muc̣ Danh muc̣ gôm ̀ taì san ̉ ruỉ ro Nợ (D) Vốn (E) Lợi nhuận kỳ vọng, E ( r ) 7% 14% Độ lệch chuẩn,σ 11% 22% Hiệp phương sai,Cov ( r D Hệ số tương quan,ρ DE , rE ) 48,4 0,2 Danh muc̣ gôm ̀ taì san ̉ ruỉ ro  Lợi nhuâṇ cuả danh muc: ̣ rp = WD rD + WE rE  Lợi nhuâṇ kỳ vong ̣ cuả danh muc: ̣ E ( rp ) = WD E ( rD ) + WE E ( rE )  Phương sai cuả danh muc: ̣ σ p2 = WD2σ D2 + WE2σ E2 + 2WDWE Cov ( rD , rE ) Danh muc̣ gôm ̀ taì san ̉ ruỉ ro  Đinh nghia theo cach khac: ̣ ̃ ́ ́ Phương sai danh mục tổng hiệp phương sai có trọng số, tỷ trọng tích tỷ trọng danh mục cặp tài sản biểu thức hiệp phương sai σ p2 = WDWDCov ( rD , rD ) + WEWE Cov ( rE , rE ) + 2WDWE Cov ( rD , rE ) Danh muc̣ gôm ̀ taì san ̉ ruỉ ro  Hiệp phương sai biến với định nghĩa phương sai biến Cov ( rD , rD ) = scenarios Pr ( scenario ) � �rD − E ( rD ) � �� �rD − E ( rD ) � � Pr ( scenario ) � �rD − E ( rD ) � � = scenarios =σ D 10 Danh muc̣ gôm ̀ taì san ̉ ruỉ ro MA TRÂN HIÊP PHƯƠNG SAI ĐƠN BIÊN ̣ ̣ Ty trong danh muc ̉ ̣ ̣ WD WE WD Cov ( rD , rD ) Cov ( rD , rE ) WE Cov ( rE , rD ) Cov ( rE , rE ) 11 Danh muc̣ gôm ̀ taì san ̉ ruỉ ro MA TRÂN HIÊP PHƯƠNG SAI ĐA BIÊN ̣ ̣ Ty trong danh  ̉ ̣ muc̣ WD WDWD Cov ( rD , rD ) WDWE Cov ( rD , rE ) WE WEWD Cov ( rE , rD ) WEWE Cov ( rE , rE ) WD WE WD + WE = WDWD Cov ( rD , rD ) + WEWD Cov ( rE , rD ) W W Cov r , r + W W Cov r , r ( D E) E E ( E E) D E Phương sai DM WDWD Cov ( rD , rD ) + WEWD Cov ( rE , rD ) + WDWE Cov ( rD , rE ) + WEWE Cov ( rE , rE ) 12 Ví dụ 7.1: a) Chứng minh: σ = W σ + W σ + 2WDWE Cov ( rD , rE ) p D D E E Ta co:́ W σ = WD WD σ D D D Hay: WD2σ D2 + WDWE Cov ( rE , rD ) + WEWD Cov ( rD , rE ) + WE2σ E2 13 Ví dụ 7.1: b) Chứng minh: phương sai cuả danh muc̣ la:̀ WX2σ X2 + WY2σ Y2 + WZ2σ Z2 + 2WX WY Cov ( rX , rY ) + 2WX Wz Cov ( rX , rz ) + 2WYWZ Cov ( rY , rZ ) Ta co:́ Ma trâṇ hiêp̣ phương sai đơn biên: WX WX σ X2 WY Cov ( rY , rX ) WZ Cov ( rZ , rX ) WY Cov ( rX , rY ) σ Y2 Cov ( rZ , rY ) WZ Cov ( rX , rZ ) Cov ( rY , rZ ) σ Z2 14 Ví dụ 7.1: Có biêủ thức ma trâṇ hiêp̣ phương sai và phương sai cuả danh muc̣ từ biêủ thức naỳ la:̀ 2 2 2 σ p = WX σ X + WY σ Y + WZ σ Z + WX WY Cov ( rX , rY ) + WY WX Cov ( rY , rX ) + WX WZ Cov ( rX , rZ ) + WZWX Cov ( rZ , rX ) + WY WZ Cov ( rY , rZ ) + WZWY Cov ( rZ , rY ) = W σ + W σ + W σ + 2WX WY Cov ( rX , rY ) X X Y Y Z Z + 2WX WZ Cov ( rX , rZ ) + 2WYWZ Cov ( rY , rZ ) 15 Hệ số tương quan (Correlation coefficient)  σ giam ̉ Cov ( r , r ) <  Nêú Cov ( r , r ) > , σ p vâñ nhỏ σ D và σ E  Ta co:́ Cov ( rD , rE ) = ρ DEσ Dσ E  Hay: p D D E E σ p2 = WD2σ D2 + WE2σ E2 + 2WDWE Cov ( rD , rE ) = W σ + W σ + 2WDWEσ Dσ E ρ DE D D E E 16 Hệ số tương quan (Correlation coefficient)  Hệ số tương quan dao đông ̣ khoang ̉ [-1,  1] ( rD , rE ) = Corr , chứng không tương quan 17 Hệ số tương quan (Correlation coefficient)  Corr ( r r ) = −1 , chứng khoań di chuyên̉ ngược D, E chiêù 18 Hệ số tương quan (Correlation coefficient)  Corr ( rD , rE ) = , chứng khoań di chuyên̉ cung ̀ chiêù 19 Hệ số tương quan (Correlation coefficient)  Khi ρ DE = :  Hay: σ = ( WDσ D + WEσ E ) p σ p = WDσ D + WEσ E  Khi ρ DE = −1 σ = ( WDσ D − WEσ E ) p Và = giá trị tuyêṭ đôí ( WDσ D − WEσ E ) , và nhà đâù tư thiêt́ lâp̣ vị thế hoaǹ haỏ ( σ p = ) , nghiã la:̀ σp WDσ D − WEσ E = 20 ... hiệp phương sai, hệ số tư? ?ng quan danh mục tài sản rủi ro; Xác định lợi nhuận kỳ vọng, độ lệch chuẩn, phương sai, hiệp phương sai, hệ số tư? ?ng quan danh mục tài sản rủi ro tài sản phi rủi ro; Thảo... E ρ DE D D E E 16 Hệ số tư? ?ng quan (Correlation coefficient)  Hệ số tư? ?ng quan dao đông ̣ khoang ̉ [-1,  1] ( rD , rE ) = Corr , chứng không tư? ?ng quan 17 Hệ số tư? ?ng quan (Correlation coefficient)... khoań di chuyên̉ ngược D, E chiêù 18 Hệ số tư? ?ng quan (Correlation coefficient)  Corr ( rD , rE ) = , chứng khoań di chuyên̉ cung ̀ chiêù 19 Hệ số tư? ?ng quan (Correlation coefficient)  Khi