GIỚI THIỆU CHUNG
Đặt vấn đề
Trong thẩm định dự án đầu tư, phương pháp thẩm định định lượng ngày càng được ưa chuộng nhờ tính khách quan và chính xác Các phương pháp này chủ yếu tập trung vào thẩm định tài chính của doanh nghiệp hoặc dự án, phát triển từ phân tích tài chính và định giá tài sản Phương pháp chiết khấu dòng tiền hiện là phổ biến nhất, với hai yếu tố đầu vào là dòng tiền kỳ vọng trong tương lai và suất chiết khấu Ngoài ra, phương pháp so sánh và định giá quyền chọn cũng được áp dụng rộng rãi, mặc dù không hoàn toàn phù hợp với đặc điểm của các dự án tại Việt Nam Các dự án đầu tư kinh doanh tại Việt Nam thường liên quan đến các khoản đầu tư ban đầu, doanh thu, nợ vay và thuế, tạo ra dòng tiền trong tương lai, do đó phương pháp chiết khấu dòng tiền là lựa chọn phù hợp nhất cho tình hình hiện tại.
Trong phương pháp chiết khấu dòng tiền, suất chiết khấu đóng vai trò quan trọng bên cạnh dòng tiền kỳ vọng, vì nó phản ánh mức độ rủi ro của dự án Mỗi suất chiết khấu khác nhau sẽ dẫn đến giá trị hiện tại khác nhau của dòng tiền, ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định đầu tư Do đó, việc lựa chọn suất chiết khấu phù hợp là yếu tố quyết định trong việc đưa ra quyết định đầu tư hay không.
Việc lựa chọn suất chiết khấu là một bước quan trọng trong thẩm định dự án, thường được tính theo mô hình WACC, bao gồm hai yếu tố chính: lãi vay (Rd) và chi phí vốn cổ phần (Re) Rd dễ dàng xác định qua thỏa thuận giữa các bên về nguồn tài trợ, trong khi Re thường gặp khó khăn và có nhiều quan điểm khác nhau trong việc xác định.
Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) của William Sharpe (1960) phân tích mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, là một phương pháp lý thuyết quan trọng để ước lượng chi phí vốn cổ phần (Re) Mặc dù việc áp dụng mô hình này tại thị trường Việt Nam còn gặp nhiều khó khăn, nhưng nó vẫn là một công cụ cần xem xét trong thẩm định dự án đầu tư, đặc biệt trong việc xác định suất chiết khấu Doanh nghiệp mới tham gia thị trường thường gặp khó khăn trong quyết định đầu tư do thiếu thông tin và kinh nghiệm, dẫn đến việc sử dụng số liệu trung bình của ngành như một lựa chọn ban đầu Quyết định đầu tư thường dựa vào phân tích định lượng với tiêu chí NPV, trong đó giá trị của NPV chịu ảnh hưởng lớn từ suất chiết khấu hay chi phí vốn cổ phần (Re) trong mô hình WACC.
Mục tiêu của bài viết là đưa ra các giá trị về chi phí vốn cổ phần của doanh nghiệp và các phân tích liên quan Tác giả đã quyết định chọn đề tài “Ước lượng chi phí vốn cổ phần của các công ty niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam” để thực hiện nghiên cứu này.
Mục tiêu nghiên cứu
Xác định mức độ rủi ro của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là bước quan trọng để tính toán chi phí vốn cổ phần Việc đánh giá rủi ro giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về khả năng sinh lời và mức độ an toàn của các khoản đầu tư Từ đó, các công ty có thể xác định chi phí vốn cổ phần một cách chính xác, hỗ trợ cho việc ra quyết định đầu tư hiệu quả.
- Phân tích ảnh hưởng của rủi ro hệ thống đối với hai thị trường chứng khoán TP.HCM và Hà Nội
- Phân tích sự phân hóa trong chi phí vốn cổ phần theo các yếu tố về lĩnh vực kinh doanh
Câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu này sẽ trả lời những câu hỏi sau đây:
- Chi phí vốn cổ phần của các công niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là bao nhiêu?
- Chi phí vốn cổ phần bình quân phân theo ngành là bao nhiêu?
- Rủi ro hệ thống có ảnh hưởng như nhau đối với hai thị trường chứng khoán TP.HCM và Hà Nội hay không?
- Chi phí vốn cổ phần có sự khác biệt hay không khi xét đến khác biệt về ngành?
Phạm vi nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu tập trung vào 120 doanh nghiệp thuộc nhiều lĩnh vực kinh doanh, được phân loại theo nhóm ngành và niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán tại thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội trong năm 2009.
Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, chúng tôi chủ yếu áp dụng các phương pháp thống kê mô tả, hồi quy bình phương tối thiểu (OLS), kiểm định sự khác biệt t-test và ANOVA một chiều để phân tích dữ liệu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CHI PHÍ VỐN CỔ PHẦN
Các phương pháp định giá
Trong lĩnh vực định giá tài sản, các nhà phân tích sử dụng nhiều phương pháp từ đơn giản đến phức tạp, với ba phương pháp chính: chiết khấu dòng tiền, so sánh và định giá dựa trên quyền chọn Phương pháp chiết khấu dòng tiền xác định giá trị hiện tại của tài sản dựa vào dòng tiền kỳ vọng trong tương lai Phương pháp so sánh ước lượng giá trị tài sản thông qua việc phân tích các tài sản tương tự về thu nhập, dòng tiền, giá trị sổ sách và doanh thu Cuối cùng, định giá dựa trên quyền chọn áp dụng các mô hình định giá quyền chọn để xác định giá trị tài sản có đặc điểm tương tự Kết quả định giá có thể thay đổi tùy thuộc vào mô hình được sử dụng.
2.1.1 Phương pháp định giá chiết khấu dòng tiền
Thẩm định bằng phương pháp chiết khấu dòng tiền là một trong ba phương pháp thẩm định phổ biến nhất trên thế giới Đây là nền tảng cho các phương pháp thẩm định khác, tuân theo quy luật hiện giá Theo phương pháp này, giá trị của tài sản được xác định bằng hiện giá của dòng tiền kỳ vọng trong tương lai mà tài sản đó tạo ra.
Value: giá trị n: vòng đời của dự án, tài sản
CFt: dòng tiền trong thời kỳ t r: suất chiết khấu thể hiện rủi ro của dòng tiền
Dòng tiền có thể khác nhau giữa các tài sản như cổ tức, lãi suất trái phiếu và dòng tiền sau thuế của dự án thực tế Suất chiết khấu là thước đo rủi ro của dòng tiền, với suất chiết khấu cao hơn cho tài sản rủi ro và thấp hơn cho tài sản an toàn Đối với trái phiếu chính phủ, dòng tiền tương lai được coi là không có rủi ro vỡ nợ, và giá trị của trái phiếu được xác định bằng cách chiết khấu dòng tiền theo lãi suất phi rủi ro Ngược lại, đối với cổ phiếu có rủi ro cao hơn, giá trị hiện tại của dòng tiền kỳ vọng phải tương ứng với suất chiết khấu phản ánh sự không chắc chắn.
Ứng dụng và những hạn chế của phương pháp chiết khấu dòng tiền:
Phương pháp chiết khấu dòng tiền dựa trên dòng tiền kỳ vọng và suất chiết khấu, rất thuận tiện cho các tài sản và doanh nghiệp có dòng tiền dương Phương pháp này cho phép ước lượng dòng tiền trong tương lai và sử dụng mức rủi ro của tài sản để tính lãi suất chiết khấu Tuy nhiên, theo Domadaran (2002), phương pháp này cũng tồn tại một số giới hạn.
Các doanh nghiệp gặp khó khăn thường phải đối mặt với thu nhập và dòng tiền âm, dẫn đến kỳ vọng rằng tình hình tài chính sẽ tiếp tục xấu đi trong tương lai Việc ước lượng giá trị dòng tiền trong tương lai cho những doanh nghiệp này trở nên phức tạp do nguy cơ phá sản Ngay cả những doanh nghiệp có khả năng tồn tại, giá trị dòng tiền chỉ có thể được xác định khi dòng tiền chuyển sang dương, vì ước lượng dòng tiền âm sẽ cho ra kết quả giá trị âm cho doanh nghiệp.
Chu kỳ kinh doanh ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập và dòng tiền của doanh nghiệp, với sự gia tăng trong giai đoạn bùng nổ kinh tế và giảm sút trong thời kỳ suy thoái Các nhà phân tích thường gặp khó khăn trong việc dự đoán thời gian tăng trưởng và phục hồi của nền kinh tế Nhiều doanh nghiệp trong giai đoạn suy thoái trải qua dòng tiền âm, tương tự như những doanh nghiệp đang gặp khó khăn.
9 Điều này là không thể tránh khỏi vì thế các nhà phân tích cần tính đến yếu tố này trong quá trình thẩm định
Tài sản không có tính hữu dụng không tạo ra dòng tiền, do đó giá trị của chúng không được phản ánh trong chiết khấu dòng tiền tương lai Để khắc phục điều này, có thể cộng thêm giá trị của những tài sản này vào hiện giá của dòng tiền trong tương lai, nhưng cần giả định rằng tài sản sẽ được sử dụng một cách tối ưu.
Trong giai đoạn tái cấu trúc, các doanh nghiệp thường thực hiện các hoạt động như bán và mua tài sản, thay đổi cấu trúc vốn và chính sách chia cổ tức Họ có thể chuyển đổi từ công ty đại chúng sang công ty tư nhân, điều này làm cho việc dự đoán dòng tiền tương lai trở nên phức tạp và ảnh hưởng đến rủi ro doanh nghiệp Việc sử dụng dữ liệu quá khứ có thể dẫn đến những sai lệch trong định giá doanh nghiệp Tuy nhiên, các doanh nghiệp này vẫn có thể được định giá, ngay cả khi có những thay đổi nhỏ trong đầu tư và chính sách tài chính, nếu dòng tiền tương lai phản ánh được kỳ vọng từ những thay đổi đó và suất chiết khấu được điều chỉnh để phù hợp với rủi ro kinh doanh và tài chính.
Các doanh nghiệp tham gia vào quá trình sáp nhập phải xem xét hai vấn đề chính: thứ nhất, liệu có "hiệu ứng cộng thêm" khi kết hợp dòng tiền của hai công ty hay không; thứ hai, tác động của việc thay đổi quản lý đến dòng tiền và rủi ro Những thay đổi này không chỉ ảnh hưởng đến dòng tiền mà còn làm thay đổi suất chiết khấu, từ đó tác động đến giá trị doanh nghiệp.
Các công ty tư nhân thường gặp khó khăn trong việc định giá thông qua phương pháp chiết khấu dòng tiền, chủ yếu do việc đo lường rủi ro để ước lượng suất chiết khấu Hầu hết các mô hình lợi nhuận và rủi ro đều cần tham số rủi ro được tính toán từ dữ liệu lịch sử về giá của tài sản, trong khi chứng khoán của công ty không công khai.
Một giải pháp cho việc không thể giao dịch 10 công ty là so sánh rủi ro của các công ty khác trên thị trường Ngoài ra, có thể sử dụng các biến số kế toán phù hợp cho các công ty tư nhân để đánh giá tình hình tài chính và rủi ro của chúng.
Phương pháp so sánh trong định giá tài sản sử dụng các biến chung như thu nhập, dòng tiền, giá trị sổ sách và doanh thu để chuẩn hóa giá trị tài sản Tỷ lệ giá chia cho thu nhập trên mỗi cổ phiếu (P/E) là một chỉ số quan trọng, cho phép so sánh doanh nghiệp cần định giá với các doanh nghiệp khác trong ngành Tương tự, tỷ lệ giá so với giá trị sổ sách (P/B) và tỷ lệ giá trên doanh thu cũng được sử dụng phổ biến để định giá doanh nghiệp Ngoài ba chỉ số này, còn nhiều chỉ số khác như thị giá đối với dòng tiền, thị giá đối với cổ tức và giá trị thị trường đối với giá trị thay thế (Tobin’s Q) cũng đóng vai trò quan trọng trong phân tích.
Phương pháp so sánh cho rằng thị trường có khả năng định giá cổ phiếu một cách chính xác ở mức bình quân, nhưng lại không chính xác trong việc định giá từng cổ phiếu riêng lẻ Việc so sánh các chỉ số sẽ giúp phát hiện những sai lệch trong định giá, và những sai lệch này sẽ được điều chỉnh theo thời gian.
Sử dụng chỉ số cơ bản và so sánh:
Chỉ số cơ bản bao gồm tốc độ tăng trưởng thu nhập, dòng tiền, tỷ lệ trả nợ và rủi ro, giúp ước lượng các chỉ số tương tự như mô hình chiết khấu dòng tiền Phương pháp này yêu cầu thông tin giống nhau và cho ra kết quả tương tự, đồng thời thể hiện mối quan hệ giữa các chỉ số và đặc điểm doanh nghiệp Điều này cho phép chúng ta nhận diện cách các chỉ số thay đổi ảnh hưởng đến đặc điểm doanh nghiệp, chẳng hạn như lợi nhuận biên tác động đến tỷ lệ thị giá/doanh thu và mối quan hệ giữa tỷ lệ giá/giá trị sổ sách với lợi nhuận trên vốn cổ phần.
So sánh các chỉ số là một phương pháp phổ biến để đánh giá giá trị của một doanh nghiệp so với các doanh nghiệp tương tự trên thị trường Để thực hiện điều này, chúng ta cần thu thập thông tin về tăng trưởng, rủi ro và dòng tiền của các công ty Các phương pháp đo lường có thể từ đơn giản như trung bình ngành đến phức tạp hơn như hồi quy đa biến để phân tích các biến có tương quan và kiểm tra sự khác biệt.
So sánh chéo và so sánh chuỗi thời gian
Lựa chọn mô hình định giá cho dự án
Trong thẩm định dự án, dự án được coi là tài sản mang lại thu nhập cho chủ sở hữu Khác với việc định giá doanh nghiệp qua các chỉ số so sánh hay định giá quyền chọn, đầu tư dự án có đặc điểm là hoạt động đầu tư có thời hạn với dòng tiền biến đổi theo thời gian Do đó, mô hình chiết khấu dòng tiền là phương pháp phù hợp nhất cho thẩm định dự án đầu tư.
2.2.1 Các mô hình chiết khấu dòng tiền
Trong lĩnh vực tài chính, có nhiều mô hình chiết khấu dòng tiền với sự đa dạng trong cách áp dụng Các ngân hàng đầu tư và công ty tư vấn thường sử dụng các mô hình thẩm định phức tạp hơn so với những mô hình thông thường Tuy nhiên, các mô hình này có thể được phân loại thành hai nhóm chính.
2.2.1.a Định giá vốn chủ sở hữu (Equity Valuation), định giá doanh nghiệp (Firm Valuation) và định giá hiện giá điều chỉnh (Adjusted Present Value Valuation)
Có ba phương pháp chiết khấu dòng tiền: đầu tiên là xác định giá vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp; thứ hai là định giá toàn bộ doanh nghiệp, bao gồm vốn chủ sở hữu và các thành phần khác như trái phiếu và trái phiếu ưu đãi; và thứ ba là định giá công ty theo từng phần, bắt đầu với vốn cổ phần, sau đó tính thêm tác động của nợ và các nguồn phi chủ sở hữu Mặc dù cả ba phương pháp đều chiết khấu dòng tiền dự kiến, nhưng các dòng tiền và lãi suất chiết khấu áp dụng ở mỗi phương pháp lại khác nhau.
Giá trị vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp được xác định thông qua việc chiết khấu dòng tiền vốn chủ sở hữu, tức là dòng tiền còn lại sau khi đã trừ toàn bộ chi phí, thuế, lãi vay và thanh toán lãi gốc, theo chi phí sử dụng vốn cổ phần.
Value of Equity: giá trị vốn chủ sở hữu
CFEquity(t): dòng tiền vốn chủ sở hữu dự kiến vào thời điểm t
Ke: chi phí vốn cổ phần
Mô hình chiết khấu cổ tức là một phương pháp định giá cổ phiếu, trong đó giá trị của cổ phiếu được xác định dựa trên giá trị hiện tại của các cổ tức dự kiến trong tương lai.
Giá trị doanh nghiệp được xác định bằng cách chiết khấu dòng tiền dự kiến, bao gồm dòng tiền còn lại sau khi trừ thuế và chi phí hoạt động, nhưng trước khi thanh toán nợ vay Phương pháp này sử dụng chi phí sử dụng vốn bình quân, được tính toán dựa trên tỷ trọng giá trị thị trường của các nguồn tài trợ khác nhau của doanh nghiệp.
Value of Firm: giá trị của công ty
CFFirm(t): Dòng tiền kỳ vọng của công ty tại thời điểm t
WACC: Chi phí sử dụng vốn bình quân có trọng số
Giá trị của công ty có thể được xác định thông qua phương pháp tính hiện giá điều chỉnh (APV), bắt đầu từ việc chỉ xem xét vốn chủ sở hữu Sau đó, giá trị nợ vay được thêm vào bằng cách tính hiện giá của lá chắn thuế, bao gồm các yếu tố từ nợ vay và chi phí phá sản kỳ vọng.
Giá trị doanh nghiệp = Giá trị vốn chủ sở hữu + Hiện giá của lá chắn thuế + Chi phí phá sản kỳ vọng
Mặc dù các phương pháp chiết khấu dòng tiền sử dụng các khái niệm khác nhau về dòng tiền và suất chiết khấu, nhưng nếu các giả định được giữ nguyên, kết quả thu được sẽ tương đồng Cần lưu ý rằng việc kết hợp các dòng tiền với lãi suất là điều nên tránh.
Việc chiết khấu dòng tiền vốn chủ sở hữu không đồng nhất dẫn đến sự khác biệt trong giá trị ước tính Khi chiết khấu theo chi phí sử dụng vốn bình quân gia quyền, giá trị vốn chủ sở hữu ước tính sẽ cao hơn giá trị thực tế Ngược lại, nếu chiết khấu dòng tiền doanh nghiệp tại mức chi phí vốn chủ sở hữu, giá trị doanh nghiệp ước tính sẽ thấp hơn giá trị thực tế.
Kết quả từ việc sử dụng các dòng tiền và lãi suất chiết khấu không tương xứng có thể ảnh hưởng lớn đến phân tích tài chính của một công ty Giả sử một doanh nghiệp dự kiến có các dòng tiền trong 5 năm tới với chi phí vốn là 13,625% và lãi suất nợ vay dài hạn là 10% (với thuế doanh nghiệp là 50%) Hiện tại, giá trị vốn chủ sở hữu và nợ vay của doanh nghiệp lần lượt là $1.073 và $800.
Bảng 2.2.1 Dòng tiền của công ty theo thời gian
Năm Dòng tiền vốn chủ sở hữu Tiền lãi (1-t) Dòng tiền công ty
Nguồn: Damodaran.A (2002), Investment Valuation, trang 18 Chi phí sử dụng vốn = 13,625%
Chi phí nợ vay = Chi phi nợ vay trước thuế x (1 – thuế) = 10% x (1 – 0.5) =5%
WACC = Chi phí sử dụng vốn x [Vốn/(Nợ+Vốn)] + Chi phí nợ vay x [Nợ/(Nợ + Vốn)]
Phương pháp 1 để xác định giá trị vốn chủ sở hữu là chiết khấu dòng tiền vốn chủ sở hữu, sử dụng tỷ lệ chiết khấu tương ứng với chi phí vốn chủ sở hữu.
Giá trị hiện tại của vốn chủ sở hữu = 50/1,13625 + 60/1,13625 2 + 68/1,13625 3 + 76,2/1,13625 4 + (83,49 + 1.603)/1,13625 5 = $ 1.073
Phương pháp 2: Tính giá trị doanh nghiệp bằng cách chiết khấu dòng tiền của doanh nghiệp với tỷ lệ chiết khấu là chi phí sử dụng vốn bình quân
Giá trị hiện tại của doanh nghiệp = 90/1,0994 + 100/1,0994 2 + 108/1,0994 3 +
Giá trị hiện tại của vốn chủ sở hữu = Giá trị hiện tại của doanh nghiệp - Giá trị thị trường của nợ vay = $1.873 - $800 = $1.073
Sai sót 1: Việc chiết khấu dòng tiền vốn chủ sở hữu với tỷ lệ chiết khấu là chi phí sử dụng vốn bình quân có thể dẫn đến việc ước tính giá trị vốn chủ sở hữu bị thổi phồng quá mức.
Giá trị hiện tại của vốn chủ sở hữu = 50/1,0994 + 60/1,0994 2 + 68/1,0994 3 + 76.2/1,0994 4 + (83,49 + 1.603)/1,0994 5 = $ 1.248
Sai sót 2: Việc chiết khấu dòng tiền của doanh nghiệp với tỷ lệ chiết khấu là chi phí vốn chủ sở hữu có thể dẫn đến việc xác định giá trị doanh nghiệp thấp hơn thực tế.
Giá trị hiện tại của doanh nghiệp = 90/1,13625 + 100/1,13625 2 + 108/1,13625 3 + 116,2/1,13625 4 + (123,49 + 2.363)/1,13625 5 = $ 1.613
Giá trị hiện tại của vốn chủ sở hữu = Giá trị hiện tại của doanh nghiệp - Giá trị thị trường của nợ vay = $1.162.86 - $800 = $813
Việc sử dụng lãi suất chiết khấu không phù hợp dẫn đến sự sai lệch rõ rệt trong giá trị vốn chủ sở hữu và giá trị doanh nghiệp Cụ thể, khi dòng tiền vốn chủ sở hữu được chiết khấu tại mức chi phí vốn không chính xác, giá trị vốn chủ sở hữu tăng lên $175 so với giá trị thực là $1.073 Ngược lại, khi dòng tiền của doanh nghiệp được chiết khấu với mức chi phí vốn chủ sở hữu không phù hợp, giá trị doanh nghiệp giảm $260 so với giá trị thực.
2.2.1.b Mô hình tổng dòng tiền và mô hình dòng tiền dƣ
Mô hình chiết khấu dòng tiền thông thường định giá tài sản bằng cách ước lượng hiện giá của tất cả dòng tiền từ tài sản với suất chiết khấu phù hợp Trong khi đó, mô hình dòng tiền dư chỉ xem xét dòng tiền từ phần dư của lợi nhuận kỳ vọng là có giá trị, và hiện giá của dòng tiền dư này được tính toán để xác định giá trị tài sản.
Định nghĩa và phân loại rủi ro
Rủi ro là sự chênh lệch giữa lợi nhuận thực tế và lợi nhuận kỳ vọng Ví dụ, khi đầu tư vào trái phiếu kho bạc với lợi nhuận dự kiến 8%, bạn sẽ nhận được đúng mức lợi nhuận này nếu giữ trái phiếu đến cuối năm Ngược lại, nếu sử dụng số tiền đó để mua cổ phiếu, lợi nhuận có thể không đạt kỳ vọng, vì giá cổ phiếu có thể tăng hoặc giảm, dẫn đến việc bạn có thể thu được lợi nhuận hoặc thua lỗ Do đó, lợi nhuận thực tế có thể khác biệt đáng kể so với lợi nhuận kỳ vọng.
Rủi ro được hiểu là sự chênh lệch giữa lợi nhuận thực tế và lợi nhuận kỳ vọng Trong trường hợp này, đầu tư vào trái phiếu được xem là không có rủi ro, trong khi đầu tư vào cổ phiếu lại tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn Điều này là do xác suất sai biệt giữa lợi nhuận thực tế và lợi nhuận kỳ vọng khi mua trái phiếu thấp hơn so với khi đầu tư vào cổ phiếu.
Rủi ro được định nghĩa là sự không chắc chắn liên quan đến các biến cố có thể xảy ra hoặc không Để đánh giá rủi ro, người ta thường sử dụng phân phối xác suất, trong đó hai tham số chính được áp dụng là kỳ vọng và độ lệch chuẩn.
Lợi nhuận kỳ vọng, ký hiệu là E(R) được định nghĩa như sau:
R i: lợi nhuận ứng với biến cố I,
P i : xác suất xảy ra biến cố I, n: số biến cố có thể xảy ra
Lợi nhuận kỳ vọng là trung bình gia quyền của các lợi nhuận có thể xảy ra, được tính theo xác suất xảy ra của chúng Để đo lường độ phân tán giữa lợi nhuận thực tế và lợi nhuận kỳ vọng, người ta sử dụng độ lệch chuẩn (σ), là căn bậc 2 của phương sai.
Độ lệch chuẩn có thể dẫn đến những kết luận sai lệch khi so sánh rủi ro giữa hai dự án có quy mô khác nhau Ví dụ, khi phân tích hai dự án đầu tư, sự khác biệt về quy mô cần được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác trong đánh giá rủi ro.
A và B có phân phối xác suất như sau:
Bảng 2.3.1 Ví dụ về hệ số biến đổi
Lợi nhuận kỳ vọng 0.08 0.24 Độ lệch chuẩn 0.06 0.08
Nguồn: Kiều, N.M (2006), Lợi nhuận và rủi ro, trang 2
Khi so sánh độ lệch chuẩn giữa hai dự án, chúng ta nhận thấy rằng độ lệch chuẩn của dự án B lớn hơn dự án A Tuy nhiên, chỉ dựa vào độ lệch chuẩn để kết luận rằng dự án B rủi ro hơn A là không đủ Cần xem xét quy mô lợi nhuận kỳ vọng của hai dự án Dự án B có độ lệch chuẩn 8% với lợi nhuận kỳ vọng 1.000 USD, trong khi dự án A có độ lệch chuẩn 6% với lợi nhuận kỳ vọng 1 triệu USD Điều này cho thấy rằng độ lệch chuẩn 8% của dự án B thực sự nhỏ hơn so với độ lệch chuẩn 6% của dự án A Để đánh giá chính xác hơn, chúng ta nên sử dụng hệ số biến đổi.
Rủi ro được định nghĩa là sự không chắc chắn, phản ánh sự sai biệt giữa giá trị thực tế và giá trị kỳ vọng, cụ thể là giữa lợi nhuận thực tế và lợi nhuận kỳ vọng Để đo lường rủi ro, trước tiên cần xác định lợi nhuận kỳ vọng, sau đó tính toán độ lệch chuẩn của lợi nhuận so với kỳ vọng Đồng thời, cần loại trừ ảnh hưởng của yếu tố quy mô bằng cách sử dụng hệ số biến đổi CV, giúp so sánh mức độ rủi ro khi lợi nhuận kỳ vọng có sự khác biệt đáng kể.
2.3.2 Lợi nhuận và rủi ro của một danh mục đầu tƣ
Danh mục đầu tư là sự kết hợp của nhiều chứng khoán hoặc tài sản, với lợi nhuận kỳ vọng được tính là trung bình có trọng số của lợi nhuận kỳ vọng từng chứng khoán Trọng số ở đây thể hiện tỷ trọng của từng loại chứng khoán trong danh mục Công thức tính lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư được ký hiệu là Ep(R).
Wj: tỷ trọng của chứng khóan j,
E j (R): lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán j,
M: tổng số chứng khoán có trong danh mục đầu tư
Ví dụ xem xét danh mục đầu tư được mô tả như sau:
Lợi nhuận kỳ vọng 14% 11.5% Độ lệch chuẩn 10.7 1.5
Nếu giá trị của hai chứng khoán này bằng nhau trong danh mục đầu tư thì lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư sẽ là:
Rủi ro của danh mục đầu tư được đo lường thông qua độ lệch chuẩn, một yếu tố phức tạp hơn so với lợi nhuận do ảnh hưởng của đồng phương sai, tức là mối quan hệ giữa rủi ro của các chứng khoán trong danh mục Để xác định độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư, cần áp dụng công thức cụ thể.
Trong đó: m: tổng số chứng khóan có trong danh mục đầu tư,
W j : là tỷ trọng của chứng khóan j trong danh mục,
W k : là tỷ trọng của chứng khoán k trong danh mục,
j k : là hiệp phương sai giữa lợi nhuận của chứng khoán j và k
Hiệp phương sai lợi nhuận của hai chứng khoán là chỉ số quan trọng để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa chúng Chỉ số này được tính toán dựa trên công thức cụ thể, giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về sự biến động của các chứng khoán liên quan.
, Trong đó: rj,k: hệ số tương quan kỳ vọng giữa lợi nhuận của chứng khoán j và chứng khóan k,
j : độ lệch chuẩn của chứng khoán j,
k : độ lệch chuẩn của chứng khoán k
Khi j=k thì hệ số tương quan rj,k = 1 và r j k , j k 2 j
2.3.3 Các thành phần của rủi ro
Rủi ro được chia thành hai loại chính: rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống Rủi ro phi hệ thống, hay còn gọi là rủi ro doanh nghiệp, đề cập đến những rủi ro cụ thể ảnh hưởng đến một công ty hoặc một ngành kinh doanh nhất định.
Rủi ro phi hệ thống là loại rủi ro độc lập với các yếu tố kinh tế, chính trị và chỉ ảnh hưởng đến một công ty hoặc một ngành cụ thể Ví dụ, một cuộc đình công hay sự phát triển sản phẩm mới từ đối thủ có thể tác động đến lợi nhuận của một công ty mà không làm ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường Trong lĩnh vực thẩm định, rủi ro này được gọi là rủi ro của dự án Thêm vào đó, rủi ro phi hệ thống còn bao gồm rủi ro cạnh tranh, phát sinh từ việc đánh giá sai về nhu cầu hàng hóa trên thị trường, dẫn đến việc định giá không phù hợp Rủi ro ngành cũng được xem là rủi ro phi hệ thống vì nó chỉ ảnh hưởng đến một số công ty trong ngành mà không tác động đến các ngành khác.
Rủi ro hệ thống, hay còn gọi là rủi ro thị trường, là rủi ro liên quan đến sự biến động lợi nhuận của các công ty, khoản đầu tư hoặc danh mục đầu tư do thay đổi lợi nhuận trên thị trường chung Các yếu tố như tình hình kinh tế, cải tổ chính sách thuế và biến động năng lượng thế giới có thể gây ra loại rủi ro này Rủi ro hệ thống thường được đo lường bằng hệ số beta.
Hình 2.3.3 Ảnh hưởng của rủi ro
Nguồn: Damodaran.A(2002), Investment Valuation, trang 89 Ảnh hưởng đến ít công ty Ảnh hưởng đến nhiều công ty
Các dự án có kết quả tốt hơn hoặc xấu hơn kỳ vọng
Cạnh tranh có thể mạnh hơn hoặc yếu hơn kỳ vọng
Hoạt động ảnh hưởng đến toàn bộ ngành
Rủi ro tỷ giá và chính trị
Lãi suất, lạm phát và thông tin về kinh tế
2.3.4 Đa dạng hóa nhằm giảm thiểu và loại trừ rủi ro phi hệ thống
Nhà đầu tư có thể đối mặt với rủi ro thị trường và rủi ro doanh nghiệp khi đầu tư toàn bộ vào một tài sản Tuy nhiên, việc đa dạng hóa danh mục đầu tư bằng cách bao gồm nhiều loại tài sản hoặc chứng khoán khác nhau có thể giảm thiểu rủi ro doanh nghiệp Đầu tiên, mỗi khoản đầu tư trong danh mục đa dạng hóa có tỷ trọng thấp hơn, do đó, sự biến động của một vài khoản đầu tư sẽ ảnh hưởng nhỏ đến toàn bộ danh mục Thứ hai, ảnh hưởng của hoạt động doanh nghiệp lên giá tài sản có thể khác nhau trong một khoảng thời gian nhất định, dẫn đến việc rủi ro được bình quân hóa và không tác động đáng kể đến tổng giá trị của danh mục đầu tư.
Ảnh hưởng của toàn thị trường thường tác động đến hầu hết các khoản đầu tư trong danh mục, mặc dù vẫn có một số tài sản bị ảnh hưởng và một số khác không bị ảnh hưởng.
Các mô hình đo lường rủi ro thị trường
Các mô hình đo lường rủi ro thị trường phổ biến hiện nay bao gồm CAPM, APM và mô hình đa yếu tố Trong khi CAPM sử dụng hệ số beta làm công cụ đo lường rủi ro chính, mô hình APM coi beta chỉ là điểm khởi đầu, với tỷ suất sinh lợi phụ thuộc vào các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát và lãi suất Mô hình đa yếu tố mở rộng APM bằng cách thêm nhiều yếu tố vào phương trình, nhưng điều này làm tăng độ phức tạp của mô hình Tại thị trường tài chính Việt Nam hiện nay, việc áp dụng APM và mô hình đa yếu tố gặp khó khăn do thiếu dữ liệu và giả định không phù hợp, do đó mô hình CAPM trở thành lựa chọn phù hợp hơn nhờ tính dễ áp dụng của nó.
(2002) phân loại các mô hình như sau:
Các mô hình đo lường rủi ro thị trường
Để tối ưu hóa danh mục đầu tư, cần có đầy đủ thông tin và không phát sinh chi phí giao dịch, bao gồm mọi tài sản được giao dịch Điều này giúp mọi người nắm giữ danh mục thị trường một cách hiệu quả.
Rủi ro thị trường = Rủi ro của một khoản đầu tƣ thêm vào danh mục thị trường
Nếu không có cơ hội để đạt được chênh lệch giá, rủi ro thị trường của một số tài sản có thể được đo lường thông qua hệ số beta, liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến khoản đầu tư.
Rủi ro thị truờng = Rủi ro của một vài tài sản đối với yếu tố thị trường Đa yếu tố
Vì rủi ro thị trường ảnh hưởng lên hầu hết các tài sản nên rủi ro phải đến từ các yếu tố kinh tế vĩ mô
Rủi ro thị trường = Rủi ro của một vài tài sản đối với yếu tố kinh tế vĩ mô
Beta của tài sản có mối quan hệ với danh mục thị trường
Beta của tài sản có mối quan hệ với yếu tố thị trường không cụ thể
Beta của tài sản có mối quan hệ với các yếu tố kinh tế vĩ mô cụ thể
2.4.1 Mô hình định giá tài sản vốn
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) giả định không có chi phí giao dịch và tất cả các tài sản đều có thể chia nhỏ hoàn toàn Nó cũng cho rằng mọi nhà đầu tư có quyền truy cập thông tin như nhau, cho phép duy trì đa dạng hóa mà không tăng chi phí Danh mục thị trường, được tạo ra từ việc đa dạng hóa tất cả các tài sản giao dịch, được coi là tài sản phi rủi ro vì việc đa dạng hóa giúp giảm rủi ro cá biệt mà không tốn thêm chi phí khi thêm tài sản vào danh mục đầu tư.
Nếu tất cả các nhà đầu tư đều nắm giữ danh mục thị trường, việc phản ánh rủi ro trong đầu tư sẽ như thế nào? Mô hình CAPM cho thấy rằng nhà đầu tư điều chỉnh quan điểm về rủi ro khi ra quyết định đầu tư, từ đó xác định tỷ lệ vốn đầu tư vào tài sản phi rủi ro và danh mục thị trường Các nhà đầu tư ngại rủi ro thường sẽ ưu tiên sử dụng nhiều hoặc toàn bộ tài sản cho tài sản phi rủi ro, trong khi những nhà đầu tư ưa thích rủi ro sẽ đầu tư chủ yếu vào danh mục thị trường.
2.4.2 Đo lường rủi ro thị trường của một tài sản cá biệt
Rủi ro của một tài sản đối với nhà đầu tư là rủi ro gia tăng khi nắm giữ tài sản đó trong danh mục Trong mô hình CAPM, nhà đầu tư nắm giữ danh mục thị trường, và rủi ro của một tài sản cá biệt được xác định bởi tác động của nó khi thêm vào danh mục Nếu tài sản thay đổi giá trị độc lập, nó sẽ không làm tăng đáng kể rủi ro danh mục Hầu hết rủi ro cá biệt có thể được đa dạng hóa Tuy nhiên, nếu giá trị tài sản tăng khi thị trường đi lên và giảm khi thị trường đi xuống, rủi ro thị trường của danh mục sẽ tăng lên Tài sản này có nhiều rủi ro thị trường hơn là rủi ro cá biệt, và rủi ro gia tăng này được đo lường bằng hiệp phương sai của tài sản với danh mục thị trường.
2.4.3 Đo lường rủi ro không thể đa dạng hóa
Nhà đầu tư có thể kết hợp tài sản phi rủi ro với danh mục thị trường, trong đó rủi ro của các tài sản cố định được đo lường qua danh mục thị trường Rủi ro cá biệt là rủi ro gia tăng trong danh mục thị trường Để đo lường rủi ro tăng thêm, giả định rằng phương sai của danh mục thị trường trước khi thêm tài sản mới là m 2, và phương sai của tài sản cá biệt sau khi được thêm vào là i 2 Trọng số của tài sản này trong danh mục thị trường là wi, và hiệp phương sai giữa tài sản cá biệt và danh mục thị trường là Covim Phương sai của danh mục thị trường trước và sau khi thêm tài sản có thể được biểu diễn theo công thức cụ thể.
Phương sai trước khi có tài sản thêm vào: m 2
Phương sai trước khi có tài sản thêm vào: 2 ' w 2 2 (1 w )2 2 2w (1 w ) m i i i m i i Cov im
Trọng số của giá trị thị trường đối với các tài sản cá biệt thường rất nhỏ, gần bằng 0, vì danh mục thị trường bao gồm tất cả các tài sản được giao dịch.
2 2 w i i tiến đến 0, (1 w )2 i m 2 tiến đến m 2 và cuối cùng còn lại Cov im để đo lường rủi ro tăng thêm khi có thêm tài sản i
2.4.4 Chuẩn hóa hiệp phương sai
Hiệp phương sai của một tài sản cá biệt không phản ánh mức độ rủi ro hay an toàn so với mức trung bình Để đo lường rủi ro một cách chuẩn hóa, cần chia hiệp phương sai của tài sản đó cho phương sai của danh mục thị trường Kết quả thu được là hệ số beta của tài sản.
Beta của một tài sản: 2 im m
Hiệp phương sai của danh mục thị trường tương đương với phương sai của chính nó, do đó, tài sản có rủi ro cao hơn mức trung bình sẽ có beta lớn hơn 1, trong khi tài sản có rủi ro thấp hơn mức trung bình sẽ có beta nhỏ hơn 1 Đối với tài sản phi rủi, beta sẽ bằng 0.
Lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản có mối liên hệ tuyến tính với beta của nó Cụ thể, lợi nhuận kỳ vọng có thể được diễn đạt thông qua hàm số liên quan đến lãi suất phi rủi ro và beta của tài sản.
E(R i ) : lợi nhuận kỳ vọng đối với tài sản i
Rf : Lãi suất phi rủi ro
E(R m ) : Lợi nhuận kỳ vọng đối với danh mục thị trường
i : beta của tài sản i Để sử dụng mô hình CAPM, chúng ta cần 3 yếu tố đầu vào:
+ Tài sản phi rủi ro được xác định là tài sản mà lợi nhuận kỳ vọng sẽ cố định trong khoảng thời gian phân tích
Phần bù rủi ro là khoản phí mà nhà đầu tư nhận được khi đầu tư vào danh mục thị trường, bao gồm tất cả các tài sản rủi ro, thay vì chỉ tập trung vào các tài sản phi rủi ro.
Hệ số Beta là chỉ số đo lường rủi ro của một danh mục đầu tư, được tính bằng cách chia hiệp phương sai của danh mục đó cho phương sai của danh mục thị trường Chỉ số này phản ánh mức độ rủi ro gia tăng khi đầu tư vào danh mục thị trường.
2.4.6 Chi phí vốn cổ phần
Chi phí vốn cổ phần đại diện cho lợi nhuận kỳ vọng mà nhà đầu tư mong muốn khi đầu tư vào doanh nghiệp Trong mô hình CAPM, chi phí vốn cổ phần được xác định dựa trên các yếu tố như rủi ro thị trường và tỷ suất sinh lợi không rủi ro.
Lợi nhuận kỳ vọng = Suất sinh lợi phi rủi ro + Beta(Phần bù rủi ro)
Trong mô hình CAPM, hệ số beta phản ánh mức độ rủi ro mà một khoản đầu tư đóng góp vào danh mục thị trường Để tính toán hệ số beta, có ba phương pháp chính có thể áp dụng, trong đó phương pháp đầu tiên sử dụng dữ liệu quá khứ trên thị trường chứng khoán.
KHUNG PHÂN TÍCH
Đo lường hệ số beta của công ty bằng mô hình định giá tài sản vốn
3.1.1 Mô hình hồi quy và danh mục thị trường
Hệ số beta của các công ty được xác định bằng phương pháp hồi quy theo dữ liệu quá khứ Mô hình hồi quy như sau:
Y: là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu X ,được tính theo công thức: 2
Pt và Pt-1 là giá cổ phiểu X vào thời điểm t và t-1
X: là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường, trong trường hợp này được lấy là chỉ số trên 2 thị trường chứng khoán là VN-Index (nếu cổ phiếu X được niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP.HCM) và HNX Index (nếu cổ phiếu X được niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Hà Nội) Mặc dù các chỉ số này chưa thể hiện tốt vai trò đại diện cho danh mục thị trường nhưng ngoài hai chỉ số này ra, không còn chỉ số nào khác
VNINDEXt và VNINDEXt-1 là chỉ số danh mục thị trường vào thời điểm t và t-1 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy: ˆ1
: Hằng số, tung độ gốc của hàm hồi quy ˆ2
Đo lường rủi ro của cổ phiếu giúp xác định mức độ biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu khi tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường thay đổi Cụ thể, nó cho biết tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu sẽ thay đổi bao nhiêu đơn vị khi tỷ suất sinh lợi của thị trường tăng hoặc giảm 1 đơn vị.
2 Để thuận tiện trong tính toán, không tính đến chia cổ tức
Từ hệ số beta thô, ta điều chỉnh beta theo công thức: 3
Beta điều chỉnh = Beta thô x 0.67 + 0.33
3.1.2 Xác định số kỳ tính toán
Trong năm 2008, thị trường chứng khoán TP.HCM đã trải qua 4 lần điều chỉnh biên độ giao động giá, với mức điều chỉnh từ ±5% xuống ±1% vào ngày 27/03/2008, trong khi sàn Hà Nội giảm từ ±10% xuống ±2% Điều này dẫn đến hiện tượng tự tương quan khi sử dụng dữ liệu trong năm 2008 Sang năm 2009, biên độ giao động được giữ ổn định ở mức ±5%, nhưng việc lấy dữ liệu theo ngày hoặc tuần vẫn có thể gây ra hiện tượng tự tương quan Bên cạnh đó, trong năm 2008, nhiều doanh nghiệp đã mở rộng hoạt động kinh doanh sang các lĩnh vực mới như bất động sản và đầu tư tài chính, nhưng những lĩnh vực này chịu tác động lớn từ khủng hoảng kinh tế toàn cầu, dẫn đến sự thay đổi lớn về rủi ro của các công ty vào năm 2009 Do đó, việc kết hợp dữ liệu giữa hai năm 2008 và 2009 là không phù hợp, và dữ liệu về giá cổ phiếu trong năm 2009 sẽ được lấy theo tháng, tương ứng với 12 quan sát.
Việc ước lượng các hệ số hồi quy trong mô hình được thực hiện thông qua phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS), đồng thời áp dụng các kiểm định Jarque-Bera, Breusch-Godfrey (BG) và White để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả.
3.1.4 Tính phần bủ rủi ro thị trường
Phần bù rủi ro thị trường được tính theo công thức:
Phần bù rủi ro thị trường = Suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục thị trường – Lãi suất phi rủi ro
3 Tính toán theo trọng số của Bloomberg
4 Theo “10 sự kiện nổi bật trên TTCK Việt Nam 2008”, báo Đầu Tư Chứng Khoán, số ra ngày 2/1/2009, trang 24
5 Theo “Nhiều doanh nghiệp thua lỗ vì hoạt động đầu tư tài chính”, tạp chí Thời báo kinh tế Sài Gòn, số ra ngày 1/3/2009
According to Theo Damodaran (2006), investing in new business sectors alters the risk structure, subsequently impacting the beta coefficient.
According to Holton and Barry (2007) in their book "Business Forecasting," a minimum of 10 observations is required for causal regression models when using Excel-based ForecastX TM Software.
Cỡ mẫu
3.2.1 Tiêu chí chung cho việc chọn mẫu:
+ Các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán Hà Nội và TP.HCM kể từ ngày 16/03/2009 đến ngày 12/02/2010
+ Ưu tiên lựa chọn các cổ phiếu trong ngành có số lượng lớn công ty niêm yết
+ Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu
Dựa trên các tiêu chí đã đề ra, mẫu quan sát bao gồm 120 công ty, trong đó có 50 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hà Nội và 70 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM.
3.2.2 Xác định giá trị của các biến số a Biến độc lập (Xi)
Giá trị của biến Xi đại diện cho tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường, cụ thể là VN-Index hoặc HNX-Index Dữ liệu về giá cổ phiếu được thu thập theo tháng Biến phụ thuộc được ký hiệu là Yi.
Giá trị của biến Yi đại diện cho tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu cần phân tích Dữ liệu giá cổ phiếu được thu thập hàng tháng, tương tự như danh mục thị trường, và không bao gồm cổ tức Giá được sử dụng là giá đóng cửa trong phiên giao dịch.
ĐO LƯỜNG CHI PHÍ VỐN CỔ PHẦN
Thị trường chứng khoán Việt Nam qua các thời kỳ
Ngày 20/07/2000, thị trường chứng khoán Việt Nam ghi nhận sự kiện quan trọng khi trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh chính thức khai trương Phiên giao dịch đầu tiên diễn ra vào ngày 28/07/2000 với 2 cổ phiếu niêm yết là REE và SAM Đến ngày 08/03/2005, trung tâm giao dịch chứng khoán đã phát triển và mở rộng hoạt động của mình.
Hà Nội chính thức hoạt động và đưa 6 cổ phiếu niêm yết bắt đầu giao dịch vào ngày 14/07/2005
Tính đến năm 2010, thị trường chứng khoán Việt Nam có hơn 470 công ty niêm yết, với thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh là thị trường chính Thị trường này đã trải qua nhiều giai đoạn khác nhau, mỗi giai đoạn phản ánh đặc điểm của một quốc gia mới nổi như Việt Nam.
Từ 20/07/2000 đến 25/06/2001, số lượng công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán đã tăng từ 2 lên 5 công ty Trong khoảng thời gian gần một năm, chỉ số thị trường đã tăng mạnh từ 100 điểm lên 571 điểm, với tỷ suất sinh lợi hàng năm đạt 470%, một con số ấn tượng so với các quốc gia phát triển.
Hình 4.1.1 Chỉ số VNIndex giai đoạn 1 từ (20/07/2000 đến 25/06/2001)
Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM
Từ 27/06/2001 đến 24/10/2003 thị trường giảm điểm mạnh, đặc biệt là trong năm
Năm 2001, thị trường bất động sản tại thành phố Hồ Chí Minh ghi nhận sự phát triển mạnh mẽ với hình thức phân lô bán nền, dẫn đến việc dòng tiền từ thị trường chứng khoán chuyển hướng sang bất động sản Thời điểm này, thị trường chứng khoán vẫn chưa thu hút được nhiều nhà đầu tư, với tỷ suất sinh lợi bình quân đạt -43.1%/năm.
Hình 4.1.2 Chỉ số VNIndex giai đoạn 2 từ (27/06/2001 đến 24/10/2003)
Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM
Từ 27/10/2003 đến 27/01/2006, thị trường chứng khoán ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ về giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch lớn Số lượng công ty niêm yết cũng tăng đáng kể trong giai đoạn này Sự tăng điểm của thị trường chủ yếu được thúc đẩy bởi các yếu tố kinh tế vĩ mô, với tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đạt 8% mỗi năm và tỷ suất sinh lợi bình quân của thị trường đạt 31.2% mỗi năm.
Từ 28/02/2006 đến 15/11/2007, thị trường chứng khoán Việt Nam trải qua giai đoạn bùng nổ, với chỉ số tăng từ 390.7 lên 1002.7 điểm Trong thời gian này, nền kinh tế Việt Nam thu hút một lượng lớn đầu tư FDI, cùng với việc người dân đổ vốn vào thị trường chứng khoán đạt kỷ lục Giá trị vốn hóa thị trường gần chạm 43% GDP, và tỷ suất sinh lợi bình quân đạt 69.7% mỗi năm.
Hình 4.1.4 Chỉ số VNIndex giai đoạn 4 từ (28/02/2006 đến 15/11/2007)
Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM
Từ ngày 16/11/2007 đến 25/03/2009, thị trường chứng khoán Việt Nam giảm hơn 70% giá trị trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế toàn cầu Lạm phát cao và chính sách thắt chặt tiền tệ của ngân hàng nhà nước đã đẩy lãi suất lên cao, làm cho đầu tư vào chứng khoán trở nên không hấp dẫn Sự sụt giảm của thị trường cùng với việc sử dụng đòn bẩy tài chính đã khiến nhiều nhà đầu tư phải bán tháo cổ phiếu để trả nợ, dẫn đến VNIndex chạm mức thấp nhất 236 điểm vào ngày 24/02/2009, với tỷ suất sinh lợi bình quân đạt -47.8%.
Hình 4.1.5 Chỉ số VNIndex giai đoạn 5 từ ( 16/11/2007 đến 25/03/2009)
Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM
Từ ngày 26/03/2009 đến 22/02/2010, chỉ số VNIndex ghi nhận mức tăng trưởng ấn tượng sau giai đoạn khó khăn Các chính sách của nhà nước đã góp phần mang lại dấu hiệu tích cực cho nền kinh tế, trong khi sự ổn định của nền kinh tế toàn cầu cũng thúc đẩy thị trường phát triển Tỷ suất sinh lợi bình quân trong giai đoạn này đạt 77% mỗi năm.
Hình 4.1.6 Chỉ số VNIndex giai đoạn 6 từ (26/03/2009 đến 22/02/2010)
Thị trường chứng khoán TP.HCM, mặc dù chỉ mới hoạt động trong 10 năm, đã có sự phát triển mạnh mẽ nhưng quy mô vẫn còn nhỏ so với các quốc gia khác Giá cổ phiếu thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố thị trường, với những thời điểm giá trị cổ phiếu tăng gấp 4 lần chỉ trong một năm Điều này cho thấy cần thiết phải sử dụng chỉ số VNIndex kết hợp với dữ liệu dài hạn để đánh giá chính xác hơn về thị trường.
Đo lường rủi ro của các công ty
Kết quả hồi quy cho công ty cổ phần đầu tư Năm Bảy Bảy cho thấy mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của VNIndex trong một năm và các biến giải thích, với số liệu được tính theo tháng.
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
R-squared 0.766104 Mean dependent var -0.115069 Adjusted R-squared 0.740116 S.D dependent var 0.200989 S.E of regression 0.102462 Akaike info criterion -1.555692 Sum squared resid 0.094485 Schwarz criterion -1.483347 Log likelihood 10.55630 F-statistic 29.47870 Durbin-Watson stat 1.799152 Prob(F-statistic) 0.000417
Kết quả hồi quy cho thấy hàm hồi quy phù hợp với mẫu, với giá trị P-value của thống kê kiểm định F rất nhỏ (Prob(F-Statistic)=0.000417) Trị số R bình phương đạt 76.6%, cho thấy biến giải thích có khả năng giải thích sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu NBB Hệ số beta cũng có ý nghĩa thống kê cao với P-value là 0.00041.
Thực hiện kiểm định các giả thiết về độ phù hợp của mô hình:
0.431744 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.037251 Probability 0.403147 Obs*R-squared 2.514685 Probability 0.431744
Từ kết quả trên cho thấy không có hiện tượng phương sai thay đổi (nR 2 =1.679847 với p-value =0.431744), không có hiện tượng tự tương quan (nR 2 =2.514685 với p-value
=0.284489) và phần dư có phân phối chuẩn
Thực hiện hồi quy tương tự đối với các cổ phiếu khác được kết quả như sau:
Công ty Hệ số beta
Hệ số beta điều chỉnh
P-value của hệ số beta
Giá trị p- value của kiểm định Jarque- Bera
Giá trị p- value của kiểm định Breusch- Godfrey
Giá trị p- value của kiểm định White
ABT 1.100183 1.067123 0.289446 0.0042 0.616165 0.723543 0.869614 0.153875 ACL 0.823438 0.881703 0.190921 0.002 0.673935 0.630186 0.471306 0.241089 AGF 0.894333 0.929203 0.213578 0.0024 0.660815 0.556646 0.658911 0.489119 ALP 0.966712 0.977697 0.246408 0.0035 0.631021 0.529588 0.088815 0.054299 ANV 1.288805 1.193499 0.255572 0.0007 0.7386 0.250424 0.705287 0.248131 ASP 1.185765 1.124463 0.15864 0 0.861258 0.625619 0.215164 0.437689 BAS 1.368603 1.246964 0.546036 0.0335 0.41108 0.633168 0.195431 0.240993 BBC 1.508172 1.340475 0.276702 0.0004 0.767491 0.535215 0.713938 0.430144 BBS 0.495681 0.662106 0.155579 0.0111 0.530046 0.403424 0.601192 0.344469 BCI 1.107152 1.071792 0.30549 0.0055 0.593398 0.78662 0.208576 0.30528 BLF 1.582458 1.390247 0.387818 0.0028 0.64912 0.074519 0.059756 0.237991 BMC 0.870023 0.912915 0.165111 0.0005 0.755208 0.739784 0.402633 0.103602 CAN 0.546657 0.69626 0.086115 0.0001 0.817434 0.586968 0.564611 0.195477 CII 1.447848 1.300058 0.276597 0.0005 0.752747 0.615521 0.941545 0.510349 CJC 0.617086 0.743448 0.196099 0.0118 0.52387 0.662987 0.562009 0.594953 COM 0.460544 0.638564 0.121353 0.0042 0.615427 0.847474 0.089429 0.492971 CYC 0.670173 0.779016 0.16183 0.0025 0.655828 0.65269 0.599358 0.337619 DAC 0.406794 0.602552 0.173479 0.0437 0.379252 0.861998 0.487477 0.540466 DAE 0.567257 0.710062 0.136059 0.0016 0.689058 0.911941 0.219971 0.567257 DCL 0.815766 0.876563 0.1712 0.001 0.716133 0.861844 0.799665 0.922058 DDM 1.389433 1.26092 0.286687 0.0009 0.722981 0.926238 0.172462 0.062391 DHG 0.915711 0.943526 0.22461 0.0028 0.648726 0.48289 0.77357 0.38955 DHI 0.594128 0.728066 0.128298 0.0012 0.704384 0.791691 0.127162 0.347151 DMC 0.9898 0.993166 0.420411 0.043 0.381147 0.603226 0.674004 0.437647 DQC 1.455654 1.305288 0.518653 0.0205 0.46673 0.271554 0.965607 0.494089 DST 0.822903 0.881345 0.243985 0.0082 0.558293 0.074856 0.430998 0.278527 DTC 0.393363 0.593553 0.165158 0.0411 0.386614 0.503983 0.383918 0.996736 DXP 1.199033 1.133352 0.357691 0.0085 0.555268 0.569309 0.273955 0.052692 EBS 1.050613 1.033911 0.248625 0.0022 0.664886 0.790018 0.508465 0.593711 FBT 0.602564 0.733718 0.17028 0.0063 0.581826 0.833949 0.490408 0.602918 FPT 0.53558 0.688839 0.161136 0.0089 0.551065 0.776075 0.539909 0.100678
GMC 1.282736 1.189433 0.697725 0.0992 0.273016 0.285658 0.547591 0.221273 GTA 0.865244 0.909713 0.241375 0.0059 0.588095 0.861608 0.253987 0.088674 HAG 0.897508 0.93133 0.417178 0.0599 0.339615 0.858622 0.186519 0.544387 HAS 0.861192 0.906999 0.244837 0.0065 0.578891 0.48705 0.08104 0.257653 HAX 1.998748 1.669161 0.380595 0.0005 0.753962 0.521382 0.313653 0.297955 HBE 0.599774 0.731849 0.161247 0.0048 0.605874 0.762426 0.391634 0.232382 HCC 0.837231 0.890945 0.328742 0.0314 0.418832 0.121645 0.888769 0.441336 HCT 1.198654 1.133098 0.303084 0.0033 0.634753 0.327458 0.129018 0.452699 HEV 0.481837 0.652831 0.160685 0.015 0.499774 0.855547 0.068418 0.233314 HJS 0.76308 0.841264 0.155685 0.0008 0.727472 0.535973 0.057583 0.674757 HTP 0.803024 0.868026 0.284575 0.02 0.469426 0.484866 0.880503 0.398584 ICF 1.27455 1.183949 0.194424 0.0001 0.826839 0.721527 0.761596 0.275694 IMP 0.538397 0.690726 0.189154 0.0192 0.473736 0.478669 0.839463 0.698712 KBC 1.351389 1.235431 0.537172 0.033 0.412877 0.891101 0.797253 0.421855 KDC 1.312604 1.209445 0.250851 0.0005 0.752612 0.991605 0.96772 0.860354 KLS 1.775991 1.519914 0.300005 0.0002 0.795663 0.286307 0.303054 0.285023 KMR 0.608424 0.737644 0.21519 0.0002 0.804413 0.24031 0.200155 0.608424 LBE 0.814167 0.875492 0.201856 0.003 0.643824 0.709387 0.586012 0.064169 LTC 1.00447 1.002995 0.18913 0.0005 0.758109 0.132129 0.179759 0.557825 MCP 1.727196 1.487221 0.429423 0.003 0.642539 0.822649 0.227176 0.143903 MCV 1.55431 1.371388 0.399283 0.0037 0.627383 0.636554 0.565182 0.597595 MMC 0.972715 0.981719 0.24645 0.0034 0.633819 0.55735 0.264533 0.350214 MPC 1.165975 1.111203 0.280964 0.0025 0.656774 0.172898 0.942592 0.865551 MTG 0.699502 0.798666 0.25352 0.0221 0.458254 0.341642 0.113579 0.394722 NBB 1.090118 1.060379 0.20078 0.0004 0.766104 0.413972 0.284409 0.431744 NGC 0.720031 0.812421 0.322454 0.0524 0.356506 0.584987 0.051464 0.12887 NKD 1.616206 1.412858 0.301811 0.0005 0.761123 0.743978 0.303801 0.089286 NLC 0.97683 0.984476 0.171869 0.0003 0.782097 0.45998 0.18859 0.280392 NPS 1.019241 1.012891 0.305845 0.0088 0.552369 0.985452 0.302176 0.228296 NTL 1.253069 1.169556 0.378261 0.009 0.549416 0.214828 0.145117 0.1768 OPC 1.022985 1.0154 0.212497 0.001 0.720286 0.630258 0.326425 0.325032 PAC 0.745287 0.829342 0.321472 0.0456 0.373904 0.633975 0.942639 0.731016 PGC 1.467096 1.312954 0.260232 0.0003 0.77932 0.579663 0.43029 0.205041 PGS 1.636429 1.426407 0.53015 0.013 0.514246 0.316851 0.172754 0.110366 PIT 1.158771 1.106377 0.242875 0.001 0.716652 0.302738 0.248056 0.438158 PJC 0.731851 0.82034 0.181069 0.0029 0.644781 0.719142 0.398138 0.126045 PLC 0.82597 0.8834 0.348886 0.0421 0.383765 0.748366 0.191621 0.351201 PTC 1.188632 1.126383 0.2814 0.0022 0.664706 0.406871 0.060725 0.101972 PTS 1.084577 1.056667 0.251771 0.002 0.673406 0.77226 0.728161 0.229767 PVC 1.200249 1.134167 0.167812 0.0001 0.850388 0.943222 0.083836 0.080821 PVD 0.575143 0.715346 0.227719 0.0325 0.414786 0.161484 0.74169 0.667533 PVE 1.174331 1.116802 0.172734 0.0001 0.837014 0.953739 0.063935 0.099726 PVG 1.865659 1.579992 0.662743 0.0202 0.468228 0.258926 0.111655 0.118315 PVS 0.749183 0.831953 0.084635 0 0.896973 0.848808 0.775615 0.169122
PVT 0.940201 0.959935 0.09147 0 0.921503 0.863967 0.093704 0.284035 RAL 1.041388 1.02773 0.202072 0.0006 0.746899 0.675237 0.175042 0.126583 RCL 1.328551 1.220129 0.296807 0.0015 0.690039 0.803631 0.217962 0.549548 RHC 0.429119 0.61751 0.100481 0.0021 0.669585 0.197291 0.775144 0.389213 SAM 1.631333 1.422993 0.235934 0.0001 0.841573 0.665142 0.726417 0.262121 SFC 1.286483 1.191944 0.359824 0.006 0.586831 0.894633 0.266994 0.296202 SGD 0.768779 0.845082 0.254565 0.0145 0.503317 0.710943 0.494902 0.217529 SGT 0.990231 0.993455 0.264437 0.0046 0.609081 0.632885 0.816524 0.335263 SHC 0.504015 0.66769 0.15861 0.0112 0.528739 0.785772 0.668868 0.996226 SJS 1.45086 1.302076 0.418634 0.0071 0.571655 0.720477 0.559603 0.184797 STC 0.614452 0.741683 0.096919 0.0001 0.817049 0.383028 0.20098 0.435164 STP 1.480752 1.322104 0.309161 0.001 0.718223 0.777164 0.491501 0.182995 TBC 1.178699 1.119728 0.12387 0 0.909591 0.344811 0.819665 0.388489 TCM 1.278096 1.186324 0.311826 0.0027 0.651159 0.705074 0.699468 0.833693 TCR 0.954082 0.969235 0.20353 0.0011 0.709437 0.475936 0.184101 0.16068 TDH 1.4745 1.317915 0.219361 0.0001 0.833895 0.681638 0.255824 0.072426 TJC 1.292572 1.196023 0.3751 0.0073 0.568851 0.510835 0.510835 0.156267 TLC 1.167585 1.112282 0.279653 0.0024 0.659499 0.431443 0.501016 0.69763 TPC 1.091437 1.061263 0.250874 0.0018 0.677732 0.860943 0.87746 0.2953 TPH 0.602849 0.733909 0.180193 0.0086 0.554298 0.383024 0.598131 0.094213 TRC 1.361683 1.242328 0.304858 0.0016 0.689126 0.483622 0.118783 0.155685 TS4 2.197936 1.802617 0.415942 0.0005 0.75625 0.655507 0.45578 0.207076 TST 0.966826 0.977773 0.414555 0.0446 0.376696 0.811486 0.747455 0.33207 TTC 0.981425 0.987555 0.346661 0.0197 0.471055 0.189064 0.111476 0.089016 TTF 1.394096 1.264044 0.298528 0.0012 0.707868 0.824846 0.16885 0.127068 TYA 1.081398 1.054537 0.168802 0.0001 0.820147 0.975161 0.437499 0.420107 VCS 0.867056 0.910928 0.268328 0.0103 0.537073 0.652203 0.054036 0.389062 VDL 0.500746 0.6655 0.150616 0.0089 0.551196 0.464451 0.471885 0.975362 VFC 1.151735 1.101662 0.171633 0.0001 0.833426 0.670802 0.287172 0.667236 VFR 0.920442 0.946696 0.198131 0.0012 0.705707 0.587876 0.495557 0.375252 VHC 0.782951 0.854577 0.400236 0.0821 0.298345 0.841484 0.488957 0.161391 VHG 1.85959 1.575925 1.85959 0.003 0.64193 0.141316 0.288793 0.605184 VIC 0.912005 0.941043 0.480573 0.0902 0.285796 0.726698 0.774294 0.252833 VIP 1.223301 1.149612 0.334486 0.0053 0.597774 0.572892 0.258808 0.605849 VIS 1.582808 1.390481 0.690556 0.0476 0.368582 0.502451 0.921491 0.305813 VNA 1.042647 1.028573 0.310921 0.0085 0.555455 0.608416 0.206951 0.546499 VNS 1.406522 1.27237 0.343119 0.0027 0.651212 0.257456 0.194289 0.20348 VPL 1.302302 1.202542 0.193159 0.0001 0.83473 0.586507 0.144145 0.672896 VSH 0.988417 0.992239 0.175033 0.0003 0.779893 0.968105 0.63247 0.237005 VST 0.730395 0.819365 0.290935 0.0333 0.411867 0.91295 0.295748 0.667674 VTB 0.575407 0.715523 0.293468 0.0816 0.299306 0.526031 0.181856 0.582922 VTC 1.30658 1.205409 0.364301 0.0059 0.58835 0.600049 0.270542 0.483258 VTO 1.307389 1.205951 0.246483 0.0005 0.757636 0.942761 0.168126 0.396402 VTS 0.629739 0.751925 0.098141 0.0001 0.820624 0.597092 0.38225 0.882801 YSC 0.930319 0.953314 0.112614 0 0.88349 0.560577 0.707489 0.526741
Kết quả thống kê mô tả đối với beta điều chỉnh:
Hệ số beta Tần suất Tỷ lệ
Theo thống kê mô tả, có 61 công ty có hệ số beta lớn hơn 1 và 59 công ty có beta nhỏ hơn 1, cho thấy 50.8% công ty có rủi ro thị trường cao hơn mức trung bình, trong khi 49.2% công ty có rủi ro thấp hơn Số lượng công ty có độ phù hợp cao với mô hình đạt 43 công ty, chiếm 35.8%, trong khi 43.3% công ty có độ phù hợp ở mức thấp hơn (từ 50% đến 70%) Tỷ trọng công ty có độ phù hợp thấp nhất, cho thấy 80.1% công ty có hệ số beta được giải thích ở mức trung bình và tốt.
Xác định phần bù rủi ro thị trường
Lãi suất phi rủi ro được xác định dựa trên lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn dài nhất Vào năm 2009, Ngân hàng Phát triển Việt Nam đã phát hành hai loại trái phiếu kỳ hạn 10 năm, với lãi suất bình quân đạt 9.25%/năm, và được niêm yết trên thị trường chứng khoán Hà Nội.
Mã số trái phiếu chính phủ Kỳ hạn Ngày phát hành
Cơ quan phát hành Lãi suất (năm) QHD0919008 10 năm 23/06/2009
Ngân hàng phát triển Việt Nam
Ngân hàng phát triển Việt Nam
Tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán TP.HCM trong 10 năm qua (từ 2000 đến 2009): là 23.7%
Phần bù rủi ro thị trường: 23.7%-9.25% = 14.45%
Chi phí vốn cổ phần của các công ty
Bất động sản COE Thủy sản COE
VTC 26.668% Dịch vụ vận tải
HCC 22.124% Kinh doanh khí hóa lỏng
PVC 25.639% Thiết bị giáo dục
Kiểm định sự khác biệt về rủi ro của hai thị trường
Kết quả kiểm định t-Test đối với hệ số beta của hai thị trường chứng khoán TP.HCM và Hà Nội: t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances
Hypothesized Mean Difference 0 df 105 t Stat 1.64911729
P(T