Trang 1 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ CO-MOMENTS BẬC CAO VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI BẰNG CÁCH TIẾP CẬN HỒI QUY PHÂN V
GIỚI THIỆU Ý TƯỞNG NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết và tính mới của đề tài
1.1.1 Tính thiết yếu của đề tài
Vào năm 2017, câu chuyện nâng hạng thị trường chứng khoán Việt Nam từ thị trường sơ khai lên nhóm thị trường mới nổi theo phân loại của MSCI đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà đầu tư Đến tháng 2/2018, bốn doanh nghiệp (VNM, VIC, MSN, HPG) đã đáp ứng tiêu chí định lượng để nâng hạng Nếu các nhà điều hành cải thiện các vấn đề định tính như mức độ mở cửa cho nhà đầu tư nước ngoài và cơ sở hạ tầng, thị trường chứng khoán Việt Nam có thể sớm đạt yêu cầu nâng hạng Kịch bản tăng trưởng mạnh mẽ từ 30% - 40% khi gia nhập nhóm thị trường mới nổi, tương tự như các quốc gia Arab Emirates, Qatar, Pakistan, hoàn toàn khả thi Do đó, việc phát triển mô hình đo lường chỉ số chứng khoán và các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường mới nổi là thiết yếu cho cả nhà quản lý chính sách và nhà đầu tư trong nước.
Các nhà nghiên cứu như Soosung Hwang và Serdar Neslihanoglu đã chỉ ra rằng các nhân tố bậc cao có ảnh hưởng đến chỉ số thị trường của các quốc gia mới nổi thông qua các phương pháp như GMM và OLS Việc áp dụng mô hình CAPM mở rộng với hai nhân tố bậc cao là Đồng độ lệch (Coskewness) và Đồng độ gù (Cokurtosis) có vai trò quan trọng trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và chỉ số chứng khoán Nghiên cứu này nhằm đo lường tác động của các nhân tố rủi ro hệ thống bậc cao, bao gồm phần bù Đồng độ lệch, phần bù Đồng độ gù và rủi ro thị trường (RMP), đến tỷ suất sinh lợi của các chỉ số thị trường.
Từ tháng 4 năm 2005 đến tháng 11 năm 2017, 25 quốc gia mới nổi đã được phân tích thông qua phương pháp hồi quy phân vị, giúp tác giả có cái nhìn tổng quát về tác động của các yếu tố kinh tế Bài viết so sánh hiệu quả giữa phương pháp OLS và hồi quy phân vị, từ đó đưa ra mô hình và phương pháp hồi quy phù hợp Tác giả cũng cung cấp các khuyến nghị thiết thực cho nhà đầu tư và các nhà quản lý chính sách.
1.1.2 Tính mới của đề tài Đề tài đạt được những tính mới cụ thể trong nghiên cứu như sau:
Đề tài đã áp dụng phương pháp hồi quy phân vị để phân tích tác động của TSSL chỉ số chứng khoán tại 25 quốc gia mới nổi, từ đó làm rõ ảnh hưởng của các nhân tố ở từng mức phân vị So với phương pháp hồi quy OLS, nghiên cứu này cung cấp cái nhìn tổng quát hơn và cho phép tác giả đánh giá ưu nhược điểm giữa hai phương pháp hồi quy.
Nghiên cứu này tập trung vào không gian và thời gian tương đối mới, sử dụng dữ liệu từ 25 quốc gia mới nổi trong giai đoạn từ tháng 4 năm 2005 đến tháng 11 năm 2017 Tác giả đã chỉ số hóa dữ liệu của các quốc gia mới nổi theo phân loại MSCI tính đến tháng 11 năm 2017 Việc thu thập dữ liệu theo tuần giúp loại bỏ các hiệu ứng tài chính hành vi như hiệu ứng thứ hai và thứ sáu, đảm bảo tính liên tục và giảm thiểu chênh lệch ngày giao dịch giữa các quốc gia khác nhau.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu này chứng minh rằng hai nhân tố moment bậc cao, bao gồm Coskewness và Cokurtosis, có ảnh hưởng đáng kể đến việc đo lường Tỷ suất sinh lợi tài sản (TSSL) của chỉ số thị trường chứng khoán ở các quốc gia mới nổi Việc hiểu rõ tác động của Coskewness và Cokurtosis giúp cải thiện độ chính xác trong phân tích và dự đoán biến động thị trường, từ đó hỗ trợ các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn trong bối cảnh thị trường đầy biến động.
Áp dụng phương pháp hồi quy phân vị để đánh giá tác động của mô hình CAPM mở rộng, từ đó so sánh kết quả hồi quy giữa phương pháp phân vị và phương pháp OLS nhằm xác định phương pháp tối ưu nhất.
- Khuyến nghị mô hình đo lường TSSL tài sản và các khuyến nghị có thể đề xuất được rút ra từ kết quả nghiên cứu
Thị trường chứng khoán của các quốc gia mới nổi có bị ảnh hưởng bởi các nhân tố bậc cao như Coskewness và Cokurtosis trong việc xác định tỷ suất sinh lời (TSSL) của chỉ số chứng khoán hay không? Nghiên cứu này sẽ làm rõ mối liên hệ giữa các yếu tố này và hiệu suất của thị trường chứng khoán, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố tác động đến đầu tư trong bối cảnh các nền kinh tế mới nổi.
Mức độ tác động và chiều hướng tác động của các nhân tố lên tỷ suất sinh lợi (TSSL) của chỉ số chứng khoán trong giai đoạn nghiên cứu có giá trị quan trọng, giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất thị trường Sự phân tích này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực của thị trường chứng khoán mà còn hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn.
Mô hình CAPM mở rộng, với việc bổ sung hai yếu tố Coskewness và Cokurtosis, cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc đo lường sự biến động TSSL so với mô hình CAPM truyền thống Việc tích hợp các yếu tố này giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán lợi suất, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về rủi ro và lợi nhuận của các tài sản tài chính Sự khác biệt này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem xét các yếu tố phi chuẩn trong phân tích tài chính.
- Khuyến nghị được đưa ra cho các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách cũng như mô hình đo lường TSSL hiệu quả là gì?
Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
TSSL của chỉ số chứng khoán chịu tác động từ hai nhân tố đồng moment bậc cao, bao gồm Đồng độ lệch (CSK) và Đồng độ gù (CKT) Mối quan hệ giữa TSSL và hai nhân tố này đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích biến động của các chỉ số chứng khoán.
Dữ liệu được thu thập từ 25 thị trường chứng khoán mới nổi theo tiêu chí của MSCI, trong khoảng thời gian từ tháng 4 năm 2005 đến tháng 11 năm 2017 Thời gian này được chọn vì nó phản ánh gần như toàn bộ chu kỳ kinh tế kéo dài khoảng 10 năm và bao gồm các yếu tố bất ngờ từ cuộc khủng hoảng nợ dưới chuẩn năm 2008.
Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp định lượng, bao gồm thống kê, hồi quy OLS và hồi quy phân vị, để phân tích và ước lượng kết quả Dữ liệu thô về chỉ số chứng khoán của 25 thị trường mới nổi được xử lý bằng Microsoft Excel, từ đó tính toán tỷ suất sinh lợi và các yếu tố rủi ro Phần mềm Stata 14 được sử dụng để thực hiện các phân tích định lượng như thống kê mô tả và hồi quy OLS Tác giả cũng áp dụng các kiểm định như tự tương quan và đa cộng tuyến để đánh giá độ tin cậy của kết quả Cuối cùng, ba phương pháp hồi quy Pooled_OLS, FEM và REM được sử dụng để kiểm định tính vững Nghiên cứu dựa trên mô hình CAPM của Sharpe và các nghiên cứu trước đó để đánh giá tác động của các nhân tố phần bù rủi ro đến TSSL của chỉ số chứng khoán tại các quốc gia mới nổi.
Đóng góp của đề tài
Nghiên cứu này chứng minh rằng các nhân tố bậc cao như Đồng độ lệch và Đồng độ gù có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lời của chỉ số chứng khoán tại các quốc gia mới nổi Phương pháp hồi quy phân vị được áp dụng để ước lượng tỷ suất sinh lợi của các chỉ số chứng khoán này.
1.5.2 Đóng góp về mặt thực nghiệm
Nghiên cứu này giới thiệu một mô hình hiệu quả để ước lượng tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán trong khu vực các quốc gia mới nổi.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra khuyến nghị chính sách cho nhà đầu tư quốc tế khi đầu tư vào thị trường chứng khoán mới nổi và cho các nhà điều hành chính sách trong khu vực này Đồng thời, bài viết cũng cung cấp bài học kinh nghiệm cho các quản lý thị trường chứng khoán Việt Nam nhằm xây dựng các chính sách phù hợp, đặc biệt trong bối cảnh nâng hạng thị trường chứng khoán Việt Nam từ thị trường sơ khai lên thị trường mới nổi.
Bố cục đề tài
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU Ý TƯỞNG NGHIÊN CỨU 1.1 Tính cấp thiết và tính mới ủa đề tài
1.2 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu 1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu
1.5 Đóng góp của đề tài 1.6 Bố cục đề tài
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM
2.3 Mô hình CAPM kết hợp các nhân tố bậc cao 2.4 Phương pháp hồi quy phân vị (Quantile regression) 2.5 Lược khảo các công trình nghiên cứu
CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Thu nhập dữ liệu thô
3.2 Xử lý số liệu 3.3 Phương pháp thống kê 3.4 Sơ đồ tóm tắt quy trình thực hiện CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thống kê mô tả
4.2 Phân tích tương quan tuyến tính 4.3 Kết quả mô hình hồi quy
4.4 Kiểm định kết quả hồi quy CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ 5.1 Kết quả nghiên cứu
5.2 Khuyến nghị 5.3 Hạn chế của đề tài 5.4 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Mô hình CAPM kết hợp các nhân tố bậc cao
CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Thu nhập dữ liệu thô
3.2 Xử lý số liệu 3.3 Phương pháp thống kê 3.4 Sơ đồ tóm tắt quy trình thực hiện CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thống kê mô tả
4.2 Phân tích tương quan tuyến tính 4.3 Kết quả mô hình hồi quy
4.4 Kiểm định kết quả hồi quy CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ 5.1 Kết quả nghiên cứu
5.2 Khuyến nghị 5.3 Hạn chế của đề tài 5.4 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Xử lý số liệu
4.2 Phân tích tương quan tuyến tính 4.3 Kết quả mô hình hồi quy
4.4 Kiểm định kết quả hồi quy CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ 5.1 Kết quả nghiên cứu
5.2 Khuyến nghị 5.3 Hạn chế của đề tài 5.4 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Phương pháp thống kê
4.2 Phân tích tương quan tuyến tính 4.3 Kết quả mô hình hồi quy
4.4 Kiểm định kết quả hồi quy CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ 5.1 Kết quả nghiên cứu
5.2 Khuyến nghị 5.3 Hạn chế của đề tài 5.4 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Sơ đồ tóm tắt quy trình thực hiện
4.2 Phân tích tương quan tuyến tính 4.3 Kết quả mô hình hồi quy
4.4 Kiểm định kết quả hồi quy CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ 5.1 Kết quả nghiên cứu
5.2 Khuyến nghị 5.3 Hạn chế của đề tài 5.4 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích tương quan tuyến tính
4.4 Kiểm định kết quả hồi quy CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ 5.1 Kết quả nghiên cứu
5.2 Khuyến nghị 5.3 Hạn chế của đề tài 5.4 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Kiểm định kết quả hồi quy
5.2 Khuyến nghị 5.3 Hạn chế của đề tài 5.4 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM 2.1.1 Lý thuyết danh mục đầu từ Markowitz
Trước năm 1952, quy trình quản lý danh mục đầu tư được chia thành hai bước: bước đầu tiên là quan sát và thử nghiệm để đưa ra những dự đoán về giá trị tương lai của tài sản, và bước thứ hai là lựa chọn danh mục dựa trên các giá trị tương quan giữa các loại tài sản mà không xem xét đến yếu tố rủi ro Để giải quyết vấn đề này, Harry Markowitz đã phát triển “Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại” vào năm 1952, được công bố trên tạp chí tài chính, nhằm tối ưu hóa giá trị hiện tại và quản lý rủi ro trong đầu tư.
Markowitz đã chứng minh rằng việc kết hợp các cổ phiếu riêng lẻ với mức độ rủi ro khác nhau có thể tạo ra một danh mục đầu tư có mức rủi ro thấp hơn tổng thể Ông khẳng định rằng việc đa dạng hóa tài sản trong danh mục giúp giảm thiểu rủi ro Ngoài ra, tại mỗi mức rủi ro khác nhau, sẽ tồn tại danh mục với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tương ứng Phương trình đường cong chứa các danh mục có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao nhất ở từng mức rủi ro sẽ hình thành đường biên hiệu quả, hỗ trợ cho việc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu (Markowitz, 1952).
Hình 2.1: Đường biên hiệu quả
Khi xây dựng danh mục đầu tư theo lý thuyết Markowitz, nhà đầu tư có hai lựa chọn: tối đa hóa lợi nhuận hoặc tối thiểu hóa rủi ro Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại không chỉ giúp xác định danh mục tối ưu mà còn thể hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro Để đạt lợi nhuận tối đa, nhà đầu tư phải chấp nhận mức rủi ro tương ứng, trong khi lựa chọn danh mục với rủi ro tối thiểu sẽ dẫn đến lợi nhuận thấp hơn Markowitz cũng nhấn mạnh hai yếu tố quan trọng: lợi nhuận kỳ vọng và độ lệch chuẩn Tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục đầu tư được tính dựa trên lợi nhuận bình quân theo tỷ trọng của từng tài sản trong danh mục.
𝐸(𝑅 𝑝 ): là TSSL kỳ vọng của danh mục đầu tư có n tài sản 𝐸(𝑅 𝑖 ) : là TSSL kỳ vọng của tài sản thứ i trong danh mục đầu tư
Tỷ trọng của tài sản thứ i trong danh mục đầu tư được ký hiệu là W𝑖 Độ lệch chuẩn của danh mục được xem như đại diện cho rủi ro của danh mục đầu tư Theo Markowitz, rủi ro của danh mục chính là độ biến động về lợi nhuận, bao gồm cả biến động dương và âm Giá trị này được ước lượng thông qua một phương trình cụ thể.
𝜎 𝑝 : giá trị độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư
𝜎 𝑖 2 : giá trị phương sai của tài sản i trong danh mục đầu tư 𝑐𝑜𝑣 𝑖,𝑗 : giá trị hiệp phương sai giữa tài sản i và tài sản j trong danh mục đầu tư
𝑤 𝑖 , 𝑤 𝑗 : tỷ trọng của tài sản thứ i và thứ j trong danh mục đầu tư
Giá trị hiệp phương sai là thước đo mức độ biến động giữa hai loại tài sản dựa trên giá trị trung bình của chúng trong khoảng thời gian ước lượng Khi hiệp phương sai dương, tức là tỷ suất sinh lợi (TSSL) giữa hai loại tài sản biến thiên cùng chiều Ngược lại, hiệp phương sai âm cho thấy TSSL giữa hai loại tài sản có sự biến thiên ngược chiều (Van Kampen, 1981).
𝜎 𝑖 , 𝜎 𝑗 : là giá trị độ lệch chuẩn của tài sản i và tài sản j
Hệ số tương quan giữa hai tài sản i và j, ký hiệu là 𝑝 𝑖,𝑗, cho biết mức độ quan hệ tuyến tính giữa chúng Nếu 𝑝 𝑖,𝑗 = -1, hai tài sản có mối quan hệ tuyến tính âm hoàn hảo Ngược lại, khi 𝑝 𝑖,𝑗 = 0, chúng gần như không có quan hệ tuyến tính nào Cuối cùng, nếu 𝑝 𝑖,𝑗 = 1, hai tài sản tồn tại mối quan hệ tuyến tính dương hoàn hảo.
Khẩu vị đầu tư của mỗi nhà đầu tư khác nhau, dẫn đến mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và độ chấp nhận rủi ro được biểu thị qua hàm hữu dụng (𝑈) Hàm hữu dụng này phản ánh mức độ sẵn sàng của nhà đầu tư trong việc đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro Do đó, danh mục đầu tư hiệu quả được xác định là điểm giao nhau giữa hàm hữu dụng (𝑈) và đường cong hiệu quả theo lý thuyết của Markowitz (1952).
𝑈(𝐸(𝑅), 𝜎): hàm hữu dụng dựa trên giá trị lợi nhuận kỳ vọng và độ lệch chuẩn 𝐸(𝑅): là giá trị lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư
𝜎: là giá trị độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư 𝐴: là giá trị hệ số ngại rủi ro của nhà đầu tư
Hình 2.2: Đường biên hiệu quả theo mức độ ngại rủi ro
Nguồn: Reilly F and Brown, K., (2011) trang 246
Việc xây dựng danh mục đầu tư dựa trên lý thuyết "Danh mục đầu tư hiện đại" của Markowitz (1952) giúp nhà đầu tư chọn lựa danh mục phù hợp với mức độ ngại rủi ro của họ Phương pháp này cho phép tối ưu hóa lợi nhuận trong khi vẫn duy trì rủi ro ở mức chấp nhận được Tuy nhiên, khi danh mục có quá nhiều tài sản, việc tính toán trở nên phức tạp và hạn chế hiệu quả của phương pháp này.
2.1.2 Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM
Dựa trên lý thuyết “Danh mục đầu tư hiện đại” của Markowitz (1952), William Sharpe đã phát triển và nghiên cứu sâu về lý thuyết thị trường vốn, đóng góp quan trọng vào việc hình thành mô hình định giá tài sản vốn (CAPM).
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) thể hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro trong thị trường tài sản vốn Lợi nhuận kỳ vọng của tài sản được xác định bởi hai yếu tố chính: lãi suất phi rủi ro và phần bù cho yếu tố rủi ro thị trường.
Trong đó, Sharpe (1964) đã đưa ra các giả định cho việc hình thành mô hình CAPM như sau:
Các nhà đầu tư đang nắm giữ một danh mục chứng khoán đa dạng nhằm giảm thiểu tác động của rủi ro hệ thống lên tỷ suất sinh lời của các khoản đầu tư Việc đa dạng hóa này giúp bảo vệ danh mục khỏi những biến động không mong muốn trên thị trường.
Thị trường chứng khoán là hiệu quả, mọi thông tin đã được phản ánh vào giá của chứng khoán
Các nhà đầu tư trên thị trường có khả năng thực hiện việc vay và cho vay với lãi suất phi rủi ro, và lãi suất này giữ ổn định theo thời gian.
Ngoài ra, các nhà đầu tư trên thị trường không chịu tác động của các chi phí môi giới, thuế lên việc mua bán chứng khoán
Theo lý thuyết thị trường vốn, đường CML được hình thành từ sự kết hợp giữa danh mục đầu tư phi rủi ro, đại diện bởi lãi suất phi rủi ro, và danh mục đầu tư thị trường M Đường CML là một đường thẳng bắt đầu từ lãi suất phi rủi ro và tiếp xúc với điểm M trên đường biên hiệu quả Phương trình của đường CML được thiết lập theo nghiên cứu của Fama và French (1993).
𝑅 𝑓 : lãi suất phi rủi ro của thị trường
𝐸(𝑅 𝑝 ): TSSL kỳ vọng của danh mục đầu tư (𝑅 𝑚 − 𝑅 𝑓 ): phần bù rủi ro thị trường
𝜎 𝑝 , 𝜎 𝑚 : độ lệch chuẩn của danh mục thị trường và độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư
Bằng việc thay giá trị 𝛽 𝑖 = 𝑐𝑜𝑣 𝜎 𝑖,𝑚
Giá trị 𝛽 𝑖 đại diện cho yếu tố rủi ro hệ thống tác động lên TSSL của chứng khoán i, với giá trị 𝛽 𝑚 luôn bằng 1 Khi 𝛽 𝑖 > 1, rủi ro hệ thống ảnh hưởng mạnh hơn so với rủi ro thị trường (Fama và French, 1993) Ngược lại, nếu 𝛽 𝑖 < 1, tác động của rủi ro hệ thống lên TSSL của chứng khoán sẽ thấp hơn so với rủi ro thị trường Trong trường hợp này, phương trình CML sẽ được điều chỉnh tương ứng.
Mô hình định giá tài sản vốn CAPM được thể hiện qua công thức 𝐸(𝑅 𝑖 ) = 𝑅 𝑓 + 𝛽 𝑖 (𝑅 𝑚 − 𝑅 𝑓 ), trong đó giá trị 𝛽 𝑖 đại diện cho độ dốc của đường thị trường chứng khoán (SML) và thể hiện mối tương quan tuyến tính giữa TSSL kỳ vọng của chứng khoán i và phần bù rủi ro thị trường Giá trị 𝛽 𝑖 cũng đo lường phần lợi nhuận bù đắp của chứng khoán i tương ứng với mức rủi ro so với thị trường Dựa trên CAPM và SML, nhà đầu tư sử dụng hệ số 𝛼 để đánh giá sự chênh lệch giữa TSSL ước tính và TSSL mong muốn Khi 𝛼 > 0, chứng tỏ chứng khoán nằm trên SML, cho thấy TSSL ước tính cao hơn mong muốn, khuyến nghị mua cổ phiếu Ngược lại, nếu 𝛼 < 0, chứng khoán nằm dưới SML, TSSL ước tính thấp hơn mong muốn, không nên mua Cuối cùng, khi 𝛼 = 0, TSSL ước tính bằng với mong muốn của nhà đầu tư.
Hình 2.3: Đường thị trường chứng khoán SML
Nguồn: Bodie và cộng sự (2011)