Xây dựng và quản lý danh mục đầu tư chứng khoán tại việt nam

Trang 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Họ và tên sinh viên : NGUYỄN LÊ NHẬT LINH Mã số sinh vtôiiên : 030136200292 Lớp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Họ và tên sinh viên : NGUYỄN LÊ NHẬT LINH

Mã số sinh vtôiiên : 030136200292 Lớp sinh hoạt : DH36TC01

XÂY DỰNG VÀ QUẢN LÝ DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT NAM

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã chuyên ngành: 7 34 02 01

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS ĐẶNG THỊ QUỲNH ANH

TP.HCM, năm 2023

TÓM TẮT ĐỀ TÀI

Đề tài tập trung nghiên cứu về xây dựng và quản lý danh mục đầu tư chứng khoán trong bối cảnh thị trường tài chính động và phức tạp tại TTCK Việt Nam Qua việc kết hợp lý thuyết với thực tiễn, đề tài đề xuất giải pháp cụ thể để tối ưu hóa quá trình này, từ lựa chọn cổ phiếu đến điều chỉnh danh mục Kết quả nghiên cứu không chỉ mang tính ứng dụng mà còn đóng góp cho sự phát triển và hiệu suất của thị trường

chứng khoán Việt Nam

ABSTRACT

The research focuses on constructing and managing stock investment portfolios

in the dynamic and complex financial market of the Vietnamese Stock Exchange (VSE) By combining theory with practical insights, the study proposes specific solutions to optimize this process, from stock selection to portfolio adjustments The research results not only have practical applications but also contribute to the development and performance of the Vietnamese stock market

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan khóa luận với đề tài “XÂY DỰNG VÀ QUÁN LÝ DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT NAM” là công trình nghiên cứu của riêng tác giả dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Đặng Thị Quỳnh Anh – Giảng viên khoa Tài chính trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh Tất cả nguồn thông tin và dữ liệu tham khảo trong đề tài đều được trích dẫ nguồn gốc rõ ràng, thống nhất trong phần danh mục dài liệu tham khảo Kết quả nghiên cứu trong đề tài này là trung thực và không có bất kỳ phần nào đã được công bố trước đó hoặc được thực hiện bởi người khác ngoại trừ những trích dẫn được ghi rõ nguồn Tác giả xin chịu trách nhiệu hoàn toàn với những cam đoan của mình

TP.HCM, ngày …………tháng 11 năm 2023

Tác giả

Nguyễn Lê Nhật Linh

LỜI CẢM ƠN

Để có thể hoàn thành bài khóa luận này, đầu tiêu tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy/Cô, đặc biệt là quý Thầy/Cô Khoa Tài chính, Trường Đại học Ngân hàng Thành Phố Hồ Chí Minh đã trực tiếp giảng dạy, truyền đạt kiến thức, cũng như đã tạo cơ hội cho tôi được thực hiện nghiên cứu này

Tiếp theo tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất đến TS Đặng Thị Quỳnh Anh

- người đã hướng dẫn và hỗ trợ tôi trong quá trình nghiên cứu và viết đề tài khóa luận tập tốt nghiệp này

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả những người đã ủng hộ tôi hoàn thành bài nghiên cứu này

MỤC LỤC TÓM TẮT ĐỀ TÀI I ABSTRACT I LỜI CAM ĐOAN II LỜI CẢM ƠN III MỤC LỤC IV DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT VIII DANH MỤC BẢNG BIỂU VIII DANH MỤC HÌNH ẢNH IX

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1.CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 15

1.1 DANHMỤCĐẦUTƯCHỨNGKHOÁN 15

1.1.1 Khái niệm danh mục đầu tư chứng khoán 15

1.1.2 Lợi nhuận và rủi ro của danh mục đầu tư 15

1.1.2.1.Lợi nhuận của danh mục đầu tư chứng khoán 15

1.1.2.2.Rủi ro của danh mục đầu tư chứng khoán 16

1.1.3 Đa dạng hóa danh mục đầu tư chứng khoán 19

1.1.3.1.Định nghĩa 19

1.1.3.2.Phân tích rủi ro tổng thể 19

1.1.3.3.Hệ số Beta của chứng khoán 20

1.1.4 Một số mô hình định giá chứng khoán 21

1.1.4.1.Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) 21

1.1.4.2.Mô hình chỉ số đơn (SIM) 21

1.1.4.3.Mô hình đa nhân tố (MFM) 22

1.1.5 Chiến lược quản lý danh mục đầu tư chứng khoán 23

1.1.5.1.Chiến lược đầu tư chủ động 24

1.1.5.2.Chiến lược đầu tư thụ động 24

1.2 QUYTRÌNHXÂYDỰNGVÀQUẢNLÝDANHMỤCĐẦUTƯ: 26 1.2.1 Bước 1: Xác định mục tiêu đầu tư 26

1.2.2 Bước 2: Lựa chọn chứng khoán đầu tư 27

1.2.3 Bước 3: Xây dựng DMĐT 28

1.2.4 Bước 4: Quản lý danh mục đầu tư 28

1.3 SỬDỤNGMÔHÌNHĐỊNHGIÁTÀISẢNVỐNĐỂLỰACHỌN CHỨNGKHOÁNĐẦUTƯ 29

1.3.1 Giả thuyết 29

1.3.1.1.Giả thuyết về hành vi nhà đầu tư 29

1.3.1.2.Giả thuyết về thị trường vốn 29

1.3.2 Đường thị trường vốn (CML) 30

1.3.3 Xây dựng mô hình định giá tài sản vốn 31

1.3.3.1.Mức bù rủi ro 31

1.3.3.2.Quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro 32

1.4 XÂYDỰNGDANHMỤCĐẦUTƯCHỨNGKHOÁN 33

1.4.1 Hàm hiệu dụng và đường biên hiệu quả 33

1.4.1.1.Hàm hiệu dụng của danh mục đầu tư 33

1.4.1.2.Danh mục đầu tư hiệu quả và đường biên hiệu quả 34

1.4.2 Xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán tối ưu 35

1.4.2.1.Chứng khoán phi rủi ro 35

1.4.2.2.Xây dựng danh mục đầu tư từ sự kết hợp chứng khoán phi rủi ro và danh mục chứng khoán rủi ro 36

1.4.2.3.Xác định danh mục đầu tư hiệu quả 38

1.4.3 Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu cho mỗi nhà đầu tư 39

1.5 QUẢNLÝDANHMỤCĐẦUTƯ 40

1.5.1 Đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư 40

1.5.1.1.Phương pháp Sharpe 41

1.5.1.2.Phương pháp Treynor 41

1.5.1.3.Phương pháp Jensen 42

1.5.2 Điều chỉnh danh mục đầu tư 44

TÓM TẮT CHƯƠNG 1 45

CHƯƠNG 2 THỰC NGHIỆM XÂY DỰNG VÀ QUẢN LÝ DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT NAM 46

2.1 TỔNGQUANTTCKVIỆTNAM 46

2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển 46

2.1.2 Khả năng áp dụng lý thuyết danh mục đầu tư hiệu quả tại TTCKViệt Nam 47

2.2 LỰACHỌNCỔPHIẾUĐẦUTƯ 48

2.2.1 Lựa chọn dữ liệu 48

2.2.2 Ước lượng hệ số beta của các chứng khoán 50

2.2.3 Lựa chọn cổ phiếu đầu tư dựa trên hệ số alpha của các cổ phiếu51 2.3 XÂYDỰNGDANHMỤCĐẦUTƯTỐIƯU 53

2.3.1 Xây dựng đường biên hiệu quả 53

2.3.2 Lựa chọn danh mục đầu tư hiệu quả 55

2.3.3 Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu 56

2.3.3.1.Trường hợp ãi suất đi bằng bằng lãi suất cho vay 56

2.3.3.2.Trường hợp ãi suất đi bằng khác lãi suất cho vay 57

2.4 QUẢNLÝDANHMỤCĐẦUTƯ 59

2.4.1 Đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư tại thời điểm xây dựng 59

2.4.1.1.Đánh giá hiệu quả danh mục hiệu quả C 59

2.4.1.2.Đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư D 61

2.4.1.3.Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư tối ưu 62

2.4.2 Đánh giá lại mức độ hiệu quả và thực hiện hiệu chỉnh danh mục đầu tư 62

DANHMỤCĐẦUTƯTRÊNTTCKVIỆTNAM 63

2.5.1 Thuận lợi 63

2.5.1.1.Thị trường dần được hoàn thiện và hiệu quả 63

2.5.1.2.Dữ liệu chứng khoán được xây dựng và cung cấp đầy đủ 65

2.5.1.3.Mô hình CAPM phù hợp khi ứng dụng tại TTCKViệt Nam 66

2.5.2 Khó khăn và hạn chế 67

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 68

CHƯƠNG 3.GIẢI PHÁP 69

3.1.NÂNG CAO TÍNH MINH BẠCH THÔNG TIN CỦA DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT69 3.2.NÂNG CAO HOẠT ĐỘNG GIÁM SÁT THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN 70

3.3.GIẢI PHÁP XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TỐI ƯU TRONG ĐIỀU KIỆN THỊ TRƯỜNG CHO PHÉP BÁN KHỐNG 71

3.4.SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ PHÙ HỢP 71

3.5.TĂNG CƯỜNG QUAN HỆ QUỐC TẾ 72

TÓM CHƯƠNG 3 73

KẾT LUẬN 74

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1

PHỤ LỤC 1 5

PHỤ LỤC 2 21

PHỤ LỤC 3 37

PHỤ LỤC 4 38

PHỤ LỤC 5 1

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Nguyên nghĩa

DMTT Danh mục thị trường

TSLN Tỷ suất lợi nhuận

TTCK Thị trường chứng khoán

VSD Trung tâm Lưu ký chứng khoán Việt Nam

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2-1: Top 10 cổ phiếu định giá thấp nhất SGDCK TP.Hồ Chí Minh 51

Bảng 2-2: Top 10 cổ phiếu định giá thấp nhất SGDCK Hà Nội 52

Bảng 2-3: Thống kê mô tả số liệu tỷ suất sinh lời 52

Bảng 2-4: Các danh mục đầu tư hiệu quả 54

Bảng 2-5 Danh mục đầu tư hiệu quả C 55

Bảng 2-6: Danh mục đầu tư tối ưu 56

Bảng 2-7: Danh mục đầu tư D (%) 58

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1-1: Rủi ro tổng thể của DMĐT 20

Hình 1-2: Quy trình xây dựng và quản lý DMĐT 26

Hình 1-3: Đường thị trường vốn 30

Hình 1-4: Mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán riêng lẻ và hệ số beta 32

Hình 1-5: Đồ thị đường biên hiệu quả của DMĐT 35

Hình 1-6: Đường phân bổ vốn CAL 37

Hình 1-7: Xác định danh mục hiệu quả C 38

Hình 1-8: Đường Bàng quan của Nhà đầu tư (I) 39

Hình 1-9: Danh mục đầu tư tối ưu 40

Hình 1-10: Hệ số Sharpe – Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư 41

Hình 1-11: Hệ số Treynor - Đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư 42

Hình 2-1: Đường biên hiệu quả 55

Hình 2-2: Danh mục đầu tư tối ưu 58

Hình 2-3: Đánh giá hiệu quả của các danh mục đầu tư 59

Hình 2-4: Mức độ hiệu quả của chỉ số thị trường 62

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

TTCK Việt Nam đóng vai trò to lớn và không thể thiếu trong bức tranh tổng thể của nền kinh tế nước ta Trải qua hơn 23 năm kể từ ngày đi vào hoạt động, TTCK Việt Nam đã không ngừng hoàn thiện về cả cấu trúc và quy trình hoạt động, trở thành kênh huy động vốn quan trọng cho nền kinh tế, góp phần lớn vào sự phát triển tổng thể của Việt Nam Trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2021, TTCK đã chứng kiến

sự tăng trưởng đáng kể, với quy mô huy động vốn tăng trung bình 28,5%/năm (Ủy ban Chứng khoán nhà nước, 2023) Tại thời điểm 31/03/2023, vốn hóa của TTCK Việt Nam đạt đến 7,3 triệu tỷ đồng, tương đương 82,15% GDP cả nước, đóng góp gần 20% tổng vốn đầu tư toàn xã hội (HH, 2023) Theo số liệu từ Trung tâm Lưu ký Chứng khoán Việt Nam (VSD), Tính đến cuối tháng 7/2023, TTCK nước ta có gần 7,5 triệu tài khoản tham gia giao dịch, như vậy nếu mỗi cá nhân mở một tài khoản thì

tỷ lệ người dân mở tài khoản chứng khoán của nước ta đạt khoảng 7,5% dân số (Trang, 2023)

Sự gia tăng của số lượng người tham gia đầu tư chứng khoán, cùng với sự xuất hiện của nhiều công ty chứng khoán, quỹ đầu tư, và các sản phẩm tài chính đa dạng,

đã biến TTCK trở thành một phần không thể thiếu trong hệ thống tài chính của đất nước Điều này đã đánh dấu một sự chuyển đổi lớn từ các kênh đầu tư truyền thống đến việc đầu tư vào chứng khoán với hy vọng thu được lợi nhuận hấp dẫn hơn Tuy nhiên, với sự phức tạp và biến đổi không ngừng của TTCK, việc tham gia

và đầu tư trong lĩnh vực này đã trở nên khó khăn và đầy rủi ro NĐT phải đối mặt với hàng loạt thách thức, bao gồm biến động lớn của giá cổ phiếu, rủi ro hệ thống, và thậm chí cả các yếu tố chính trị và kinh tế có thể tác động mạnh đến thị trường Chính phủ và Bộ Tài chính đã luôn tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển bền vững của TTCK, hướng tới mục tiêu tạo ra một môi trường giao dịch minh bạch và

ổn định Việc hoàn thiện khung pháp lý liên quan đến TTCK cũng được đặt lên hàng đầu trong chiến lược phát triển

Để đảm bảo sự ổn định và bền vững cho TTCK của Việt Nam và đưa thị trường tiến gần hơn đến trình độ chuyên nghiệp, ngoài các định hướng trên, cần phải thực hiện các giải pháp kỹ thuật Điều này giúp NĐT có cơ sở khoa học và logic trong quá trình phân tích đầu tư chứng khoán, tránh khỏi các quyết định dựa trên cảm tính hoặc

bị ảnh hưởng bởi “hiệu ứng đám đông”

Lý thuyết về xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán xuất phát từ những năm

1950 và đã được sử dụng phổ biến ở các nước với TTCK phát triển Các nghiên cứu

và kiểm nghiệm thực tiễn đã khẳng định tác dụng tích cực của việc đầu tư theo danh mục Dưới điều kiện phù hợp, việc xây dựng DMĐT có thể tối ưu hóa lợi nhuận đối với mức độ rủi ro đã xác định trước hoặc giảm thiểu rủi ro đầu tư đối với lợi nhuận mục tiêu

Trong ngữ cảnh Việt Nam, việc áp dụng lý thuyết DMĐT hiện đại (MPT) trong việc xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán bắt đầu thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và NĐT Các nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng các lý thuyết, trong đó phổ biến là sử dụng lý thuyết Markowitz để xây dựng DMĐT, cũng như mô hình định giá tài sản vốn và các mô hình khác để định giá và lựa chọn cổ phiếu, tuy nhiên hầu hết các nghiên cứu chỉ dừng lại ở mặt học thuật, chưa nhiều nghiên cứu mang tính ứng dụng vào thực tiễn

Trong bối cảnh thực tiễn, việc ứng dụng lý thuyết DMĐT trên TTCK Việt Nam vẫn chưa phát triển mạnh mẽ Phạm vi khảo sát và ứng dụng thường bị giới hạn trong các nhóm cổ phiếu cụ thể, và chưa có nghiên cứu nào thực hiện việc áp dụng đầy đủ MPT trong việc xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán trên TTCK Việt Nam Ngoài ra, trong nghiên cứu lựa chọn cổ phiếu đầu tư và kiểm định sự phù hợp của mô hình định giá tài sản vốn, mỗi tác giả thường sử dụng dữ liệu với thời gian và tần suất quan sát riêng biệt, dẫn đến kết quả nghiên cứu đôi khi trái ngược nhau Thêm vào đó, hầu hết các đề tài sử dụng các mô hình định giá tài sản vốn để xác định rủi ro

hệ thống (beta) làm cơ sở cho các quyết định đầu tư và không tiến sâu vào đánh giá thu nhập vượt trội so với yêu cầu của mô hình

Trong ngữ cảnh này, việc ứng dụng MPT để xây dựng và quản lý DMĐT trở thành một giải pháp quan trọng MPT cung cấp một khung phương pháp khoa học và chứng minh trong việc phân bổ tài sản, tối ưu hóa lợi nhuận, và quản lý rủi ro Việc

áp dụng các nguyên tắc này có thể giúp cải thiện hiệu suất đầu tư và giảm thiểu rủi

ro, đồng thời đảm bảo tính chuyên nghiệp và khoa học trong quá trình ra quyết định

đầu tư Do đó, tác giả quyết định chọn đề tài: “Xây dựng và quản lý danh mục đầu

tư chứng khoán ở Việt Nam” làm khóa luận tốt nghiệp

2 Tổng quan nghiên cứu

2.1 Nghiên cứu trên thế giới

2.1.1 Lý thuyết danh mục trung bình phương sai

Markowitz, H (1952) với công trình “Portfolio Selection” đã đánh dấu sự ra đời của MPT, đây là một bước đột phá trong lĩnh vực tài chính, trong nghiên cứu này, ông đã đưa ra khái niệm về lý thuyết DMĐT và lý thuyết danh mục trung bình - phương sai (Mean-Variance Portfolio Theory) Markowitz sử dụng phương pháp toán học và thống kê để đánh giá hiệu suất đầu tư, từ đó xác định được mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và phương sai (rủi ro) của DMĐT Ông chứng minh rằng đầu tư vào nhiều tài sản tài chính khác nhau có thể giảm rủi ro của DMĐT và giúp tối đa hóa lợi nhuận Công trình này đã mở ra lĩnh vực nghiên cứu DMĐT và định giá tài sản vốn Tuy nhiên, nghiên cứu này vẫn còn nhiều hạn chế đáng kể đến như trong nghiên cứu Markowitz chỉ xem xét danh mục tại một thời điểm duy nhất, điều này làm cho các quyết định đầu tư chỉ mang tính thời điểm, không phản ánh tính biến đổi của thị trường theo thời gian; Hơn nữa, nghiên cứu “Lựa chọn DMĐT” chỉ đề cập dến mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro mà không đề cập đến cách cụ thể đa dạng hóa danh mục để giảm rủi ro

Và để phát triển đề tài trên, Markowitz, H (1959) đã thực hiện nghiên cứu

“Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investment” Công trình này nắm bắt ý tưởng đa dạng hóa DMĐT bằng cách kết hợp nhiều tài sản tài chính có thể giúp

tối thiểu hóa rủi ro hoặc tối đa hóa lợi nhuận Ông mô tả cách tính toán danh mục tối

ưu sử dụng lý thuyết danh mục trung bình - phương sai và thiết lập khái niệm về biên hiệu quả (Efficient Frontier) Công trình này đã thúc đẩy việc sử dụng lý thuyết DMĐT trong thực tế và trở thành một bộ công cụ quan trọng cho quản lý DMĐT và đầu tư tài sản trong lĩnh vực tài chính Markowitz đã tạo ra một lối tiếp cận khoa học

để tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro, và công trình của ông vẫn đóng một vai trò quan trọng trong thế giới tài chính ngày nay

Tiếp đó, Kraus và Litzenberger (1976) đã thực hiện nghiên cứu "Skewness Preference and the Valuation of Risk Assets" tập trung vào việc xem xét cách mà những NĐT ưu tiên về độ lệch (skewness) trong phân phối lợi nhuận của tài sản tài chính Cách tiếp cận nghiên cứu này không chỉ tập trung vào kỳ vọng (mean) và độ biến thiên (variance) của lợi nhuận, mà còn đánh giá tới sự biến đổi lớn hoặc nhỏ của lợi nhuận đối với độ lệch dương hoặc âm Điều này cho phép NĐT thể hiện một mức

độ ưu tiên khác nhau đối với các tài sản rủi ro Phương pháp nghiên cứu dựa trên việc xây dựng một mô hình cho các NĐT có sự ưa thích về độ lệch Tác giả giới thiệu mô hình để đánh giá giá trị của tài sản tài chính dưới góc độ này Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng việc có sự ưu tiên về độ lệch có thể ảnh hưởng đáng kể đến cách đánh giá giá trị tài sản và DMĐT Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thời gian là giá cổ phiếu giúp tác giả phân tích sự biến đổi của lợi nhuận và đánh giá tài sản tài chính trong ngữ cảnh của sự ưu tiên đối với độ lệch (Kraus, A & R Litzenberger, 1976)

Mặc dù có nhiều công trình được nghiên cứu nhằm phát triển, bổ sung cho MPT được Markowitz đưa ra vào năm 1952, tuy nhiên các nghiên cứu này chỉ được nghiên cứu để giúp NĐT xây dựng DMĐT tối ưu trong một giai đoạn thời gian cụ thể Tuy nhiên, thực tế đầu tư không giới hạn trong một giai đoạn duy nhất, do đó vấn đề lựa chọn DMĐT đa giai đoạn trong khung thời gian liên tục trở nên quan trọng hơn Điều này đặt ra yêu cầu mở rộng các nghiên cứu từ việc sử dụng mô hình tĩnh sang mô hình động, bao gồm nhiều giai đoạn và khung thời gian liên tục

Các công trình nghiên cứu của Fama (1968), Hakansson N (1970), Meton, R.C (1990) và Mossi, J (1969) đã khám phá vấn đề này trong nhiều tình huống giả định khác nhau Các nghiên cứu này đã chỉ ra rằng, trong một số giả định hợp lý, vấn đề

đa giai đoạn có thể được giải quyết bằng cách xem xét từng giai đoạn riêng lẻ Hơn nữa, Meton, R.C (1990) đã tiến xa hơn bằng cách nghiên cứu về DMĐT trong khung thời gian liên tục, sử dụng công thức đồng thời để giải quyết vấn đề DMĐT và đầu

tư tiêu dùng Những công trình này đánh dấu sự phát triển của lý thuyết DMĐT và là bước tiến quan trọng trong việc mở rộng áp dụng của nó trong các tình huống đa giai đoạn và khung thời gian liên tục

Li, D., Ng, W.L., (2000) đã mở rộng lý thuyết danh mục trung bình-phương sai của Markowitz để áp dụng vào việc lựa chọn DMĐT đa giai đoạn Nghiên cứu này không chỉ mở ra khả năng sử dụng MPT trong mô hình DMĐT đa giai đoạn mà còn cung cấp phương pháp phân giải chi tiết cho nó Điều này giúp tạo ra khung lý thuyết

cơ bản và kết quả phân tích đối với việc quản lý DMĐT trong ngữ cảnh đa giai đoạn,

mở ra cơ hội mới để hiểu rõ hơn về quản lý rủi ro và lựa chọn DMĐT

2.1.2 Các mô hình định giá chứng khoán

Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) ra đời như một bước tiến quan trọng trong việc phát triển lý thuyết định giá chứng khoán Mô hình được nghiên cứu đầu tiên bởi Sharpe (1964) qua công trình "Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk” đã đóng góp quan trọng vào lĩnh vực tài chính và đầu tư

Mô hình CAPM tập trung vào việc định giá tài sản dựa trên rủi ro và cơ hội đầu tư Sharpe đã phát triển công thức toán học đơn giản để ước tính thu nhập kỳ vọng từ việc đầu tư vào một tài sản cụ thể Mô hình này coi lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro là hai yếu tố quan trọng trong việc định giá tài sản Nghiên cứu đã giúp định rõ mối quan

hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro, mở ra cách tiếp cận quan trọng đối với đầu tư và quản lý danh mục Trước khi có CAPM, thị trường tài sản vốn đã sử dụng các mô hình định giá đơn giản dựa trên nguyên tắc cơ bản của rủi ro và lợi nhuận Tuy nhiên, CAPM đã mở ra một phạm vi mới bằng cách giới thiệu khái niệm về dòng tiền đầu

vào trong mô hình, trong đó các NĐT đánh giá các tài sản dựa trên lợi nhuận kỳ vọng

và rủi ro liên quan đến thị trường toàn cầu Mô hình CAPM đã phát triển từ sự nhận thức rằng có một yếu tố chung, thị trường tổng thể, chi phối các sự biến đổi giá trị của các tài sản Mô hình này đã tạo ra một phương pháp chuẩn để định giá tài sản và tính toán thu nhập cơ bản cho các NĐT Bài viết của Sharpe đã thúc đẩy việc nghiên cứu thêm về Mô hình CAPM và cung cấp cơ sở lý thuyết cho nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính Nó cũng đã có tác động lớn đối với cách các NĐT và quản lý danh mục hiểu về định giá tài sản và quản lý rủi ro đầu tư

Sau khi lý thuyết danh mục trung bình-phương sai được đưa ra, nhiều nghiên cứu về các yếu tố đầu vào liên quan (phương sai, hiệp phương sai) đã được tiến hành Xuất phát từ mong muốn làm giảm khối lượng tính toán phức tạp của các yếu tố đầu vào cho việc xây dựng DMĐT, các mô hình chỉ số đơn (Single Index Model - SIM)

đã được phát triển SIM là một sự phát triển trực tiếp từ CAPM, nhằm đơn giản hóa

và tăng tính ứng dụng trong thực tế Mô hình này giả định rằng sự biến đổi của giá trị tài sản chỉ phụ thuộc vào sự biến đổi của thị trường tổng thể, thể hiện thông qua một chỉ số thị trường SIM giúp đánh giá rủi ro và lợi nhuận của tài sản một cách đơn giản hơn, thêm vào đó, sử dụng hệ số beta chứng khoán giúp các nhà quản lý DMĐT hiểu

rõ tác động của việc thêm một chứng khoán vào danh mục của họ Tuy nhiên, nó có hạn chế khi chỉ xem xét một yếu tố thị trường

Tiếp đó, John Lintner (1965) và Jan Mossin (1966) đã tiến hành mở rộng CAPM

và cải tiến nó bằng cách tập trung vào các khía cạnh về bất đối xứng của tài sản Họ

đã chỉ ra rằng việc định giá tài sản không chỉ phụ thuộc vào rủi ro thị trường mà còn phụ thuộc vào rủi ro riêng của tài sản đó Eugene Fama (1970) đã phát triển mô hình

"Three-Factor Model", bao gồm yếu tố thị trường, yếu tố kích thước thị trường và yếu tố giá trị Mô hình này đã phát triển mô hình CAPM để tạo ra một phương pháp định giá mà phù hợp tốt hơn với nhiều tình huống hơn

Mô hình "Arbitrage Pricing Theory (APT)" được phát triển bởi Stephen Ross (1976), không dựa vào CAPM để định giá tài sản APT cho phép tích hợp nhiều yếu

tố thị trường và không bị ràng buộc bởi giả định về rủi ro cố định Robert C Merton (1973) đã đưa ra mô hình “Black-Scholes-Merton”, một công cụ quan trọng trong định giá tài sản tài chính, đặc biệt là quyền chọn

Eugene F Fama và Kenneth R French (1993) đã cải tiến "Three-Factor Model" vào bằng việc thêm yếu tố giá trị và yếu tố kích thước thị trường, làm cho mô hình hóa giá trị của các tài sản chi tiết hơn và cung cấp một cơ sở mạnh mẽ hơn cho việc định giá tài sản tài chính Những nghiên cứu này đã đánh dấu sự phát triển và mở rộng của lý thuyết định giá tài sản vốn, giúp chúng ta hiểu sâu hơn về cách các yếu

tố thị trường và tài sản tương tác với nhau

Ngay sau đó, nhiều mô hình đa chỉ số đã được phát triển Các công trình của Roll, R và S Ross (1980); Dhrymes, Friend và Gultekin (1984); Brown và Weinstein (1983); Cho, Elton, Gruber (1984) nổi tiếng trong việc nghiên cứu và phát triển mô hình đa chỉ số Mô hình đa chỉ số cung cấp nhiều thông tin về các yếu tố đầu vào cho việc xây dựng DMĐT tối ưu, và chúng cũng tạo cơ sở cho mô hình kinh doanh chênh lệch giá Mô hình này chấp nhận nhiều yếu tố thị trường, như lãi suất, thông tin kinh

tế vĩ mô, và các biến đổi khác Nó giúp tạo ra một cái nhìn tổng quát hơn về cách các tài sản phản ứng trước sự biến đổi của nhiều yếu tố, đồng thời cung cấp một phương pháp mạnh mẽ để đánh giá và quản lý rủi ro trong các danh mục đa dạng Các mô hình đa chỉ số cho phép các nhà quản lý danh mục hiểu rõ sự nhạy cảm của DMĐT đối với những biến động trong các yếu tố kinh tế vĩ mô và có khả năng dự đoán các chỉ số sẽ thay đổi ra sao trong tương lai Chúng đã cung cấp một cơ sở rất tốt để xây dựng lại lý thuyết danh mục trung bình-phương sai một cách chi tiết hơn, giúp đánh giá hiệu suất của các nhà quản lý quỹ

2.1.3 Đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư

Sự phát triển trong nghiên cứu đánh giá hiệu quả của DMĐT đã đánh dấu sự sự phát triển của việc áp dụng các phương pháp đánh giá danh mục Harry Markowitz

đã chuyển tầm nhìn của quản lý danh mục từ việc chọn cổ phiếu riêng lẻ sang việc tập trung vào việc xây dựng danh mục toàn diện dựa trên cân nhắc giữa thu nhập và

rủi ro Công trình "Portfolio Selection" của ông vào những năm 1950 đã mở ra lối đi cho việc đánh giá hiệu quả DMĐT dựa trên lý thuyết trung bình phương sai

William Sharpe tiếp tục bước tiến bằng việc đề xuất mô hình CAPM vào năm

1964 Mô hình này cung cấp cơ sở lý thuyết mạnh mẽ cho việc đánh giá hiệu quả của danh mục dựa trên khái niệm hệ số beta và rủi ro hệ thống Năm Michael Jensen (1968) đã tiến xa hơn với công trình "The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964" trong đó ông đề xuất mô hình Jensen's Alpha (α) để đánh giá hiệu quả của các quỹ tương hỗ

Henrik Buhl (1994) đã đề xuất mô hình Conditional Performance Evaluation (CPE) dựa trên phân tích hồi quy và xác suất Trong cùng thời kỳ, công trình của Douglas F Shaw và Hyeng Keun Koo (1994) đã tạo ra một tiến bộ đáng kể trong việc đánh giá hiệu quả danh mục thông qua mô hình Treynor-Black

Trong thập kỷ 2000, S Peng và S Satchell (2001) đã đánh giá hiệu quả của DMĐT thông qua mô hình Omega, mở ra một hướng tiếp cận mới trong đánh giá hiệu quả

Các công trình sau này của X Xu và K Q Fan (2010) đã tạo ra một phương pháp đánh giá hiệu quả danh mục thông qua phân tích Markov-Switching CAPM Tất cả những công trình này đã giúp cải thiện cách chúng ta đánh giá hiệu quả của DMĐT và tạo ra cơ hội để phát triển các phương pháp quản lý danh mục hiệu quả hơn trong môi trường tài chính ngày nay

2.2 Các nghiên cứu trong nước

Các nghiên cứu về xây dựng và quản lý DMĐT tại Việt Nam đã có sự phát triển đáng kể trong thập kỷ gần đây Bằng cách tiếp cận cơ sở lý thuyết, phương pháp nghiên cứu từ nghiên cứu quốc tế, các tác giả tại Việt Nam đã tập trung vào việc áp dụng những lý thuyết này vào bối cảnh TTCK Việt Nam đặc thù

Nguyen Anh Phong và Tran Viet Hoang (2012) đã thực hiện nghiên cứu

“Applying Fama and French Three Factors Model and Capital Asset Pricing Model

in the Stock Exchange of Vietnam” nhằm đánh giá việc áp dụng mô hình ba nhân tố Fama và French trên TTCK Việt Nam từ tháng 1 năm 2007 đến tháng 12 năm 2011 Các công ty niêm yết được lựa chọn phải niêm yết liên tục ít nhất 2 năm và giao dịch không ngừng nghỉ hoặc chuyển sang sàn giao dịch khác Theo đó, năm 2007 tác giả chọn ra 162 công ty, các năm 2008, 2009, 2010 và 2011 lần lượt có 204, 308, 382,

382 công ty niêm yết được chọn Tác giả cũng chia chúng thành 6 nhóm: B/H, B/M, B/L; S/H, S/M và S/L Trong đó, danh mục B và S đánh giá tác động của quy mô và quy mô rủi ro đến tỷ suất sinh lời (quy mô được đo bằng vốn hóa TTCK) và danh mục H, M và L đang đo lường tác động của giá trị sổ sách đến giá trị thị trường Kết quả cho thấy mô hình ba nhân tố của Fama và French giải thích mối quan hệ giữa TSLN và rủi ro tốt hơn CAPM, đặc biệt trong các DMĐT: S/L, S/H và B/L

Nguyễn Thị Như Trang (2013) tập trung vào việc xây dựng DMĐT của các công ty được quản lý trên TTCK Việt Nam Nghiên cứu này giới thiệu tổng quan về việc quản lý DMĐT của các công ty trong bối cảnh TTCK Việt Nam Tác giả đã vận dụng mô hình SIM (Single Index Model) để phân tích đầu tư chứng khoán, đo lường rủi ro và hiệu quả của các DMĐT Tác giả mô tả cách xây dựng DMĐT của các công

ty quản lý và giải thích quá trình này Điều này có thể bao gồm việc lựa chọn cổ phiếu

cụ thể để đưa vào danh mục, xác định tỷ trọng của từng cổ phiếu, và cách phân bổ tài sản trong danh mục

Nguyễn Thị Thanh Huyền (2015) tập trung vào việc áp dụng lý thuyết tài chính hiện đại để đo lường rủi ro trong việc đầu tư cổ phiếu tại TTCK Việt Nam Tác giả nhấn mạnh sự cần thiết của việc áp dụng lý thuyết tài chính hiện đại và mô hình CAPM trong việc đo lường rủi ro Phương pháp nghiên cứu bao gồm sử dụng dữ liệu kéo dài trong 10 năm, đánh giá hiệu lực của mô hình CAPM đối với thị trường TTCK Việt Nam Tác giả ước lượng hệ số beta dựa trên hai phiên bản của mô hình Sharpe-Lintner và Black Đồng thời, nghiên cứu còn tập trung vào việc nghiên cứu tác động của việc điều chỉnh biên độ giao dịch đối đến độ rủi ro của TTCK Việt Nam Nghiên cứu này mang lại kiến thức quan trọng về việc đo lường rủi ro và áp dụng lý thuyết

gia tài chính có cơ sở hơn để đưa ra quyết định đầu tư dựa trên các dữ liệu và phân tích cụ thể

Tiếp đó, Nguyễn Văn Lũy (2020) đã thực hiện nghiên cứu "Vận dụng mô hình CAPM và lý thuyết MARKOWITZ để xây dựng DMĐT trong rổ hàng hóa VN100" tập trung vào việc xây dựng DMĐT dựa trên việc áp dụng mô hình CAPM và lý thuyết Markowitz cho rổ hàng hóa VN100 trong thời gian 2 năm Nghiên cứu này kết hợp giữa phương pháp định tính và định lượng để tối ưu hóa DMĐT, bằng cách tính toán hệ số beta của từng cổ phiếu thông qua mô hình CAPM và xác định tỷ trọng từng cổ phiếu trong DMĐT tối ưu Dựa trên các hệ số beta, nghiên cứu này xây dựng một DMĐT tối ưu, xác định tỷ trọng của từng cổ phiếu để đáp ứng khẩu vị rủi ro của các NĐT cá nhân Nghiên cứu này đã đưa ra phương pháp cho việc xây dựng được DMĐT hợp lý cho rổ hàng hóa VN100, giúp các NĐT cá nhân đưa ra quyết định đầu

tư dựa trên dữ liệu và phân tích Ngoài ra, nghiên cứu cũng mô phỏng cách lựa chọn các cổ phiếu và xây dựng DMĐT, làm cơ sở cho quyết định đầu tư trong thị trường hàng hóa Việt Nam

Lu Tuấn Quân (2022) tập trung vào vai trò của chỉ số biến động thị trường trong

mô hình định giá tài sản, với trường hợp TTCK Việt Nam Bài viết này đặt câu hỏi liệu chỉ số biến động, một biểu thị cho rủi ro biến động tổng hợp, có thể được sử dụng như một yếu tố bổ sung trong mô hình định giá tài sản chuẩn cho TTCK Việt Nam sau khi kiểm soát các yếu tố rủi ro khác Nghiên cứu bắt đầu bằng việc xem xét kết quả thực nghiệm của hai mô hình định giá tài sản phổ biến: mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và mô hình ba nhân tố Fama-French Mô hình ba nhân tố Fama-French được sử dụng làm mô hình chuẩn để khám phá vai trò của chỉ số biến động thị trường như một yếu tố bổ sung được xem xét trong mô hình định giá tài sản Tỷ suất sinh lợi danh mục với sự thay đổi của chỉ số biến động được xây dựng và được đưa vào như một yếu tố bổ sung trong mô hình ba nhân tố Fama-French Kết quả của nghiên cứu này cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng quy mô nhưng hiệu ứng giá trị tương đối yếu Hơn nữa, nghiên cứu cũng phân tích độ nhạy cảm của cổ phiếu đối với sự thay đổi

đoạn biến động cao, nhưng không có trong các giai đoạn biến động thấp Tuy nhiên,

dù đã thử nghiệm việc bổ sung yếu tố rủi ro biến động, nghiên cứu chỉ thấy có những cải thiện nhỏ về khả năng giải thích sự biến đổi trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Mặc dù không có một sự cải thiện đáng kể, nghiên cứu này cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà phân tích tài chính và nhà quản lý tài chính doanh nghiệp trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của các DMĐT được quản lý chuyên nghiệp Như vậy lý thuyết DMĐT hiện đại đã được các công trình trong nước nghiên cứu để lựa chọn và xây dựng DMĐT chứng khoán, trong đó hầu hết tập trung vào việc nghiên cứu lý thuyết Markowitz và mô hình định giá tài sản vốn Ngoài ra, một

số tác giả đã sử dụng các mô hình định giá chứng khoán như mô hình chỉ số đơn, mô hình Fama-French và Carhart để lựa chọn cổ phiếu đầu tư

Tuy nhiên, trong 3 năm trở lại đây khi nền kinh tế nói chung và TTCK nói riêng chịu nhiều tác động và có nhiều biến đổi, vẫn chưa có công trình nào ứng dụng đầy

đủ lý thuyết đầu tư hiện đại vào việc xây dựng và quản lý DMĐT, đặc biệt là bước đánh giá hiệu quả của DMĐT chứng Điều này đặc biệt quan trọng trong việc điều chỉnh DMĐT khi điều kiện đầu tư thay đổi

Mặc khác, hầu hết các nghiên cứu trước đây đã tính toán hệ số beta của cổ phiếu

mà không sử dụng phương pháp hồi quy để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả Các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào việc xác định rủi ro hệ thống (beta) để đưa ra quyết định đầu tư, nhưng ít đề cập hoặc không đi sâu vào thu nhập vượt trội

so với thu nhập theo yêu cầu của mô hình

Những hạn chế kể trên sẽ được đưa vào nghiên cứu và xử lý trong bài khóa luận này

3 Mục tiêu nghiên cứu

3.1 Mục tiêu tổng quát

Ứng dụng lý thuyết DMĐT Markowitz và mô hình định giá tài sản vốn vào thực

tế tại TTCK Việt Nam nhằm đề xuất phương pháp xây dựng và quản lý DMĐT hiệu quả phù hợp với TTCK Việt Nam

3.2 Mục tiêu cụ thể

Thứ nhất, xác định được khoảng thời gian và tần suất quan sát giá cổ phiếu và

thị trường phù hợp để xây dựng DMĐT hiệu quả nhất trong ngữ cảnh TTCK Việt Nam

Thứ hai, đề xuất hướng ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn để lựa chọn cổ

phiếu đầu tư phù hợp với tình hình thực tế của TTCK Việt Nam

Thứ ba, đề xuất hướng ứng dụng lý thuyết DMĐT Markowitz để xây dựng và

quản lý DMĐT chứng khoán hiệu quả và tối ưu trong ngữ cảnh TTCK Việt Nam

Thứ tư, điều chỉnh mô hình định giá tài sản vốn và lý thuyết DMĐT Markowitz

để phù hợp với tình hình TTCK Việt Nam nhằm đảm bảo ứng dụng hiệu quả hơn

4 Câu hỏi nghiên cứu

Thứ nhất, cần quan sát lịch sử giá cổ phiếu và thị trường trong thời gian bao lâu,

tần suất như thế nào để có thể xây dựng DMĐT hiệu quả nhất?

Thứ hai, với thực tiễn TTCK Việt Nam nên ứng dụng mô hình định giá tài sản

vốn như thế nào để lựa chọn cổ phiếu đầu tư?

Thứ ba, Với thực tiễn TTCK Việt Nam nên ứng dụng lý thuyết DMĐT

Markowitz như thế nào để xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán hiệu quả và tối ưu?

Thứ tư, với thực tiễn TTCK tại Việt Nam, mô hình định giá tài sản vốn và lý

thuyết DMĐT Markowitz cần điều chỉnh những gì để phù hợp và có thể ứng dụng hiệu quả hơn?

5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Mô hình định giá tài sản vốn và lý thuyết DMĐT Markowitz

- Chỉ số Vnindex, HNXindex, lãi suất trái phiếu Chính phủ và giá 600 cổ phiếu niêm yết trên 2 sàn HOSE và HNX được giao dịch xuyên suốt trong giai đoàn từ đầu năm 2018 đến hết năm 2022

- Nghiên cứu phân tích số liệu trong vòng 5 năm: từ năm 2018 đến năm 2022

6 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính Để thực hiện nghiên cứu này, tác giả đã tiến hành các bước sau:

- Hệ thống hóa và làm rõ lý thuyết: trước hết, tác giả thực hiện việc hệ thống hóa và làm rõ lý thuyết về DMĐT Markowitz và mô hình định giá tài sản vốn Điều này cung cấp cơ sở lý thuyết cho quá trình xây dựng và quản lý DMĐT

- Thu thập và xử lý dữ liệu: Dữ liệu bao gồm giá cổ phiếu, chỉ số giá thị trường và lãi suất trái phiếu Chính phủ, dữ liệu được thu thập từ hệ thống cơ sở dữ liệu Fiinpro Dữ liệu này sau đó đã được tiền xử lý để sẵn sàng cho việc phân tích

- Phân tích dữ liệu với Stata: Sử dụng phần mềm Stata 17, tác giả đã tiến hành phân tích dữ liệu Cụ thể, tác giả đã thực hiện các phép hồi quy để ước lượng hệ số rủi ro hệ thống (beta) cho các cổ phiếu dựa trên mô hình định giá tài sản vốn Các phép thử được thực hiện với tần suất và khoảng thời gian khác nhau để tìm ra giá trị beta tốt nhất

- Định giá cổ phiếu: Dựa trên kết quả beta tốt nhất từ các phép hồi quy, tác giả đã áp dụng mô hình định giá tài sản vốn để định giá và lựa chọn cổ phiếu đầu tư

- Xây dựng DMĐT: Sử dụng mô hình toán và phương pháp tối ưu hóa trong Stata, tác giả đã xác định tỷ trọng đầu tư của các chứng khoán để hình thành DMĐT tối ưu

- Đánh giá hiệu quả và quản lý DMĐT: Cuối cùng, tác giả đã sử dụng các phương pháp thống kê và tính toán trong Stata để tính toán các chỉ số như Sharpe, Treynor và Jensen Các chỉ số này được sử dụng để đánh giá hiệu quả và quản lý DMĐT

7 Bố cục bài khóa luận

Bài khóa luận này gồm phần Mở đầu, Kết luận và phần nội dung gồm 3 chương

cụ thể như sau:

- Chương 1: Cơ sở lý luận về vấn đề nghiên cứu: Chương này trình bày tổng

quan cơ sở lý thuyết về những vấn đề liên quan đến xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán

- Chương 2: Thực nghiệm xây dựng và quản lý danh mục đầu tư chứng khoán

tại Việt Nam: Chương này tập trung phân tích thực tiễn, qua đó đưa ra kết quả thực

nghiệm cho việc xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán tại Việt Nam

- Chương 3: Giải pháp: Chương này sẽ trình bày các giải pháp nhằm hoàn

thiện ứng dụng lý thuyết DMĐT trong xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán ở Việt Nam

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN

1.1.1 Khái niệm danh mục đầu tư chứng khoán

Theo Reilly & Brown (2019), danh mục đầu tư (investment portfolio) là sự kết hợp các khoản đầu tư khác nhau vào các loại tài sản như cổ phiếu, trái phiếu, hàng hóa, tiền mặt và các khoản tương đương tiền Thông thường, cổ phiếu và trái phiếu

là những khoản đầu tư chủ yếu, chiếm tỷ trọng lớn nhất của một DMĐT Tuy nhiên DMĐT có thể bao gồm các loại tài sản khác như BĐS, tác phẩm nghệ thuật và các khoản đầu tư tư nhân khác tùy thuộc vào mục tiêu và chiến lược đầu tư của người sở hữu danh mục

Theo Phan Ngọc Hùng (2007) định nghĩa DMĐT chứng khoán là một tập hợp gồm ít nhất hai loại chứng khoán

Từ những khái niệm trên, tác giả định nghĩa DMĐT chứng khoán là một tập hợp các khoản đầu tư chứng khoán mà một cá nhân hoặc tổ chức sở hữu hoặc quản

lý Danh mục này bao gồm các tài sản tài chính như cổ phiếu, trái phiếu, và các công

cụ tài chính khác, được xây dựng với mục tiêu đạt được một sự kết hợp cụ thể giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro, hoặc để đáp ứng các mục tiêu tài chính cụ thể

1.1.2 Lợi nhuận và rủi ro của danh mục đầu tư

Lợi nhuận và rủi ro của DMĐT chứng khoán là hai khía cạnh quan trọng giúp đánh giá tính hợp lý và hiệu quả của DMĐT, cho biết DMĐT có đáp ứng được mục tiêu đầu tư của NĐT hay không Do đó lợi nhuận và rủi ro của DMĐT chứng khoán tác động trực tiếp lên quyết định đầu tư

1.1.2.1 Lợi nhuận của danh mục đầu tư chứng khoán

Lợi nhuận của DMĐT thường được xem xét theo hai góc độ khác nhau là TSLN quá khứ (historical return) và TSLN kỳ vọng (expected return) Trong đó, TSLN quá khứ được đo lường dựa trên dữ liệu lịch sử, còn TSLN kỳ vọng được ước tính từ dòng tiền mà NĐT kỳ vọng kiếm được trong tương lai

TSLN kỳ vọng của DMĐT chứng khoán được tính bằng cách lấy bình quân có trọng số lợi nhuận kỳ vọng của các chứng khoán riêng lẻ có trong DMĐT theo công thức sau:

- 𝑛 là số lượng chứng khoán có trong DMĐT

Bằng cách tính toán trung bình có trọng số, chúng ta có thể ước tính TSLN kỳ vọng của toàn bộ danh mục dựa trên lợi suất dự kiến của từng cổ phiếu và tỷ trọng của chúng trong danh mục

1.1.2.2 Rủi ro của danh mục đầu tư chứng khoán

Rủi ro trong đầu tư tài chính là sự không chắc chắn về mức độ biến đổi của giá trị đầu tư Nó thể hiện khả năng mất vốn hoặc không đạt được lợi nhuận kỳ vọng do tác động của các yếu tố không kiểm soát được như biến động thị trường, thay đổi lãi suất, tình hình kinh tế, hoặc sự biến đổi trong hiệu suất của các tài sản đầu tư

Rủi ro của DMĐT chứng khoán được đo bằng một số chỉ số quan trọng như Hiệp phương sai (Covariance - COV), Phương sai (Variance - 𝜎𝑝2), Độ lệch chuẩn (Standard Deviation - 𝜎𝑝) và Hệ số tương quan (Correlation – Cor)

- Hiệp phương sai (COV)

Hiệp phương sai đo lường mức độ biến động cùng chiều hoặc ngược chiều giữa hai tài sản hoặc cổ phiếu trong DMĐT trong một khoảng thời gian nhất định Trong tài chính, hệ số hiệp phương sai thường được dùng để do lường mức độ biến động của TSLN hay giá cả của hai loại tài sản đầu tư (Lê Văn Hải & Cộng sự, 2022) Giá trị hiệp phương sai dương cho thấy sự biến động cùng chiều giữa TSLN của hai tài sản đầu tư, ngược lại khi hiệp phương sai có giá trị âm thể hiện sự biến động

ngược chiều, trong khi đó, nếu hiệp phương sai có giá trị bằng 0 có nghĩa TSLN của

2 chứng khoán đó là hai biến ngẫu nhiên độc lập Công thức tính hiệp phương sai

giữa hai tài sản 1 và 2 như sau:

𝐶𝑜𝑣1,2 = 1

𝑛∑[𝑅𝑖,1− 𝑅̅1][𝑅𝑖,2− 𝑅̅2]

𝑛

𝑖=1

Trong đó: - 𝑅̅1, 𝑅̅2 lần lượt là TSLN trung bình của tài sản 1 và tài sản 2

- 𝑅𝑖,1, 𝑅𝑖,2 lần lượt là TSLN của tài sản 1 và tài sản 2 trong thời

kỳ i

- n là số thời kỳ quan sát

- 𝐶𝑜𝑣1,2 là hiệp phương sai của tài sản 1 và tài sản 2

- Phương sai (𝝈𝒑𝟐), và độ lệch chuẩn (𝝈𝒑):

Phương sai của DMĐT (𝜎𝑝2) là một đại lượng thống kê dùng để đo lường mức

độ biến đổi hoặc rủi ro của một DMĐT chứng khoán Nó biểu thị độ biến đổi của tỷ suất sinh lợi nhuận hoặc giá trị của DMĐT Phương sai càng cao, tức là giá trị của DMĐT biến đổi mạnh và không ổn định Phương sai của một DMĐT được tính theo công thức:

𝜎𝑝2 = ∑𝑛𝑖=1𝑤𝑖2𝜎𝑖2+ ∑𝑛𝑖=1∑𝑛𝑗=1𝑤𝑖𝑤𝑗𝐶𝑜𝑣𝑖,𝑗, (𝑖 ≠ 𝑗)

Độ lệch chuẩn của DMĐT (𝜎𝑝) là một chỉ số thống kê đo lường mức độ rủi ro

của danh mục được tính bằng căn bậc hai của phương sai Độ lệch chuẩn càng cao, rủi ro càng lớn và ngược lại

𝜎𝑝 = √𝜎𝑝2 = √∑𝑛𝑖=1𝑤𝑖2𝜎𝑖2+ ∑𝑛𝑖=1∑𝑛𝑗=1𝑤𝑖𝑤𝑗𝐶𝑜𝑣𝑖,𝑗, (𝑖 ≠ 𝑗) Trong đó: - 𝜎𝑝2 là phương sai của DMĐT

- 𝜎𝑝 là độ lệch chuẩn của DMĐT

- 𝜎𝑖2 là phương sai của chứng khoán i

- 𝑤𝑖, 𝑤𝑗 lần lượt là tỷ trọng đầu tư của chứng khoán i và chứng khoán j trong DMĐT

- n là số thời kỳ quan sát

- 𝐶𝑜𝑣𝑖,𝑗 là hiệp phương sai của chứng khoán i và chứng khoán j

- Hệ số tương quan (Cor)

Hệ số tương quan, thường được ký hiệu là Cor là một đại lượng thống kê sử

dụng để đo lường mối quan hệ tương quan giữa hai biến ngẫu nhiên Trong lĩnh vực tài chính hệ số tương quan thường được sử dụng để đo lường mối quan hệ giữa lợi nhuận của các tài sản tài chính, chẳng hạn như cổ phiếu và trái phiếu trong một

DMĐT Hệ số tương quan Cor giữa hai chứng khoán 1 và 2 được tính theo công thức

sau:

𝐶𝑜𝑟1,2 =𝐶𝑜𝑣1,2

𝜎1𝜎2Trong đó: - 𝐶𝑜𝑟1,2 là hệ số tương quan giữa lợi nhuận của tài sản 1 và tài

sản 2

- 𝜎1, 𝜎2 lần lượt là độ lệch chuẩn của TSLN của tài sản 1 và tài sản 2

- 𝐶𝑜𝑣1,2 là hiệp phương sai của tài sản 1 và tài sản 2

Hệ số tương quan có giá trị nằm trong khoảng từ -1 đến 1:

- 0 < 𝐶𝑜𝑟 < 1 cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa TSLN của hai tài sản

- 𝐶𝑜𝑟 = 1 cho thấy mối quan hệ dương hoàn hảo giữa TSLN của hai tài sản

- −1 < 𝐶𝑜𝑟 < 0 cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa TSLN của hai tài sản

- 𝐶𝑜𝑟 = −1 cho thấy mối quan hệ âm hoàn hảo giữa TSLN của hai tài sản

- 𝐶𝑜𝑟 = 0 cho thấy TSLN của hai tài sản không có mối quan hệ tương quan với nhau

1.1.3 Đa dạng hóa danh mục đầu tư chứng khoán

1.1.3.1 Định nghĩa

Đa dạng hóa DMĐT là một chiến lược đầu tư mà các NĐT sử dụng để giảm rủi

ro bằng cách phân chia khoản đầu tư vào nhiều loại tài sản hoặc lớp tài sản khác nhau Mục tiêu của đa dạng hóa là giảm thiểu tác động tiêu cực của sự thay đổi giá trị của một tài sản đối với toàn bộ danh mục, nhằm giảm rủi ro tổng thể mà không ảnh hưởng hoặc ảnh hưởng rất nhỏ đến lợi nhuận của DMĐT

1.1.3.2 Phân tích rủi ro tổng thể

Rủi ro tổng thể của DMĐT là mức độ biến đổi hoặc không chắc chắn liên quan

đến giá trị tổng của DMĐT Rủi ro tổng thể bao gồm rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, trong đó:

- Rủi ro phi hệ thống (Unsystematic Risk): Đây là mức độ rủi ro do các yếu

tố cụ thể xuất phát từ chính nội bộ công ty trong DMĐT Rủi ro phi hệ thống chỉ tác động đến một hoặc một số công ty hay một ngành hoặc một số chứng khoán riêng lẻ Rủi ro không hệ thống có thể kiểm soát được và có thể được giảm thiểu thông qua đa dạng hóa DMĐT

- Rủi ro hệ thống (Systematic Risk): là rủi ro xuất phát từ các yếu tố bên ngoài mà công ty không thể kiểm soát được, chúng liên quan đến biến động của toàn thị trường có tác động lên toàn bộ thị, ví dụ như tình hình chính trị, sự biến động của lãi suất, lạm phát, Rủi ro hệ thống được đo lường bằng hệ số 𝛽 và không thể được loại trừ hoàn toàn bằng cách đa dạng hóa DMĐT

Rủi ro tổng thể của DMĐT được minh họa bằng hình 1.1 bên dưới:

Hình 1-1: Rủi ro tổng thể của DMĐT

Đa dạng hóa DMĐT giúp giảm thiểu rủi ro phi hệ thống, khi mức tương quan giữa DMĐT và DMTT càng gần bằng 1 thì mức độ rủi ro phi hệ thống của danh mục càng tiến đến 0 Tuy nhiên rủi ro hệ thống không thể được loại trừ thông qua việc đa dạng hóa DMĐT

1.1.3.3 Hệ số Beta của chứng khoán

Hệ số beta của một chứng khoán là một đại lượng thống kê đo lường mức độ nhạy cảm của chứng khoán đó đối với biến động của thị trường chung Nó thể hiện mức độ biến động của chứng khoán so với thị trường Hệ số beta được tính bằng công thức sau:

𝛽 = 𝐶𝑜𝑣(𝑅𝑖, 𝑅𝑀)

𝜎𝑀2Trong đó: - 𝐶𝑜𝑣(𝑅𝑖, 𝑅𝑚) là hiệp phương sai giữa TSLN của chứng khoán i

(𝑅𝑖) và TSLN của thị trường (𝑅𝑀)

- 𝜎𝑀2 là phương sai của TSLN của thị trường

- 𝛽 là hệ số beta của chứng khoán i

Ý nghĩa của giá trị hệ số beta:

- 𝛽 = 0: Cho thấy biến động của chứng khoán này không phụ thuộc vào biến động của thị trường;

- 𝛽 < 0: Cho thấy chứng khoán này biến động ngược chiều với biến động của thị trường;

- 𝛽 < 1: Cho thấy chứng khoán này biến động cùng chiều nhưng chậm hơn mức biến động của thị trường;

- 𝛽 = 1: Cho thấy chứng khoán này biến động bằng với mức biến động của thị trường;

- 𝛽 > 1: Cho thấy chứng khoán này biến động cùng chiều và mức biến động lớn hơn mức biến động của thị trường

1.1.4 Một số mô hình định giá chứng khoán

1.1.4.1 Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)

Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) cho phép NĐT đánh giá sự đánh đổi giữa TSLN và rủi ro cho các DMĐT thị trường lẫn các chứng khoán riêng lẻ

Theo CAPM, lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán i được tính theo công thức

sau:

𝑅𝑖 = 𝑅𝑓+ 𝛽𝑖(𝑅𝑀 − 𝑅𝑓) Trong đó: - 𝑅𝑖 là TSLN yêu cầu của chứng khoán i

- 𝑅𝑓 là lãi suất của tài sản phi rủi ro

- 𝑅𝑀 là TSLN của thị trường

- 𝛽𝑖 là hệ số Beta của chứng khoán i

- 𝑅𝑀 − 𝑅𝑓 là phần bù rủi ro của thị trường Tóm lại, theo CAPM, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bao gồm lãi suất phi rủi ro 𝑅𝑓 và phần bù rủi ro 𝛽𝑖(𝑅𝑀 − 𝑅𝑓)

1.1.4.2 Mô hình chỉ số đơn (SIM)

Mô hình chỉ số đơn (Single Index Model) là một trong các mô hình trong tài chính dùng để định giá tài sản tài chính dựa trên chỉ số thị trường chung Đây là một

mô hình đơn giản và dễ thực hiện Công thức cơ bản của mô hình chỉ số đơn là:

𝑅𝑖 = 𝛼𝑖+ 𝛽𝑖𝑅𝑀 + 𝑒𝑖Trong đó: - 𝑅𝑖 là TSLN của chứng khoán i

- 𝑅𝑀 là TSLN của thị trường

- 𝛽𝑖 là hệ số Beta của chứng khoán i

- 𝛼𝑖 là TSLN thặng dư so với TSLN của thị trường

- 𝑒𝑖 là sai số ngẫu nhiên, biểu thị sự biến đổi không thể ước tính

được trong TSLN của chứng khoán i

(𝑅𝑖, 𝑅𝑀, 𝛽𝑖, 𝛼𝑖, 𝑒𝑖 đều được đo lường trong cùng một thời kỳ nhất định)

Khác với mô hình Markowitz tìm mối quan hệ giữa TSLN kỳ vọng và rủi ro,

mô hình chỉ số đơn sử dụng dữ liệu lịch sử để tìm hiểu mối quan hệ giữa lợi nhuận

và rủi ro Thông thường mô hình Markowitz và mô hình chỉ số đơn khi cùng nghiên cứu trong một thời kỳ thường cho kết quả gần bằng nhau

1.1.4.3 Mô hình đa nhân tố (MFM)

Mô hình đa nhân tố (Multifactor Model - MFM) là một công cụ trong lĩnh vực tài chính được sử dụng để đánh giá và dự đoán TSLN của các tài sản tài chính, chẳng hạn như cổ phiếu hoặc quỹ đầu tư

MFM xem xét mối quan hệ giữa TSLN của một tài sản và nhiều yếu tố tác động đồng thời lên TSLN đó Các yếu tố này có thể bao gồm lãi suất, tỷ giá hối đoái, tình hình kinh tế chung, yếu tố ngành, và các biến số tài chính khác Mô hình này giúp NĐT và nhà phân tích đánh giá rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của tài sản dựa trên nhiều yếu tố khác nhau Công thức tổng quanuu của MFM có thể được biểu diễn như sau:

𝑅𝑖 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑖1𝐹1+ 𝛽𝑖2𝐹2+ 𝛽𝑖3𝐹3+ ⋯ + 𝛽𝑖𝑛𝐹𝑛+ 𝑒𝑖Trong đó: - 𝑅𝑖 là TSLN của tài sản i

- 𝛼𝑖 là hằng số, đại diện cho lợi nhuận kỳ vọng của tài sản khi tất

cả các yếu tố khác đều bằng 0

- 𝛽𝑖1, 𝛽𝑖2, 𝛽𝑖3, … 𝛽𝑖𝑛 là hệ số Beta tương ứng với các yếu tố tác động lên TSLN của tài sản i

- 𝐹1, 𝐹2, 𝐹3, … 𝐹𝑛 là các yếu tố tác động đến TSLN của tài sản i

Các nhân tố F không tương quan với nhau

- 𝑒𝑖 là sai số ngẫu nhiên, biểu thị sự biến đổi không thể ước tính

được trong TSLN của chứng khoán i 𝐸(𝑒𝑖) = 0 với mọi i

Một số mô hình đa nhân tố nổi bật trong lĩnh vực tài chính có thể kể đến là:

- Mô hình Fama và French (Mô hình Fama- French Three-Factor Model):

được phát triển bởi Eugene Fama và Kenneth French, mô hình này giải thích TSLN của cổ phiếu dựa trên ba yếu tố chính: TSLN của thị trường, chênh lệch TSLN giữa

cổ phiếu có vốn hóa lớn và nhỏ, cũng như chênh lệch TSLN giữa cổ phiếu giá trị và

cổ phiếu tăng trưởng Mô hình Fama và French giúp NĐT hiểu rõ hơn về hiệu quả của công việc đa dạng hóa danh mục tư và tác động của yếu tố này đối với TSLN

- Mô hình Chen, Roll và Ross (CRR Model): là một công cụ quan trọng trong

việc đánh giá tỷ suất lợi thu lợi nhuận của các tài sản chính Được phát triển bởi Chen, Roll và Ross, mô hình này sử dụng một loạt các yếu tố hệ thống và yếu tố ngành nghề

để giải thích và đánh giá TSLN CRR Model giúp NĐT đánh giá tác động của yếu tố tác động để mang lại hiệu suất DMĐT

- Mô hình định giá dựa trên cơ sở kinh doanh chênh lệch giá (APT): do

Stephen Ross phát triển, mô tả TSLN của tài sản tài chính dựa trên một loạt các hoạt động yếu tố tiền tệ APT giúp NĐT hiểu rõ hơn về tác động của các yếu tố hệ thống

và yếu tố ngành nghề đến hiệu suất DMĐT của họ APT cung cấp cách tiếp cận khái quát và linh hoạt hơn hơn về việc đánh giá rủi ro và xác định các yếu tố quan trọng đối với thị trường tài chính

1.1.5 Chiến lược quản lý danh mục đầu tư chứng khoán

Tùy thuộc vào mục tiêu và phương pháp quản lý, DMĐT chứng khoán có thể được quản lý bằng hai chiến lược cơ bản, bao gồm chiến lược chủ động (Active Management Strategy) và chiến lược thụ động (Passive Management Strategy):

1.1.5.1 Chiến lược đầu tư chủ động

Chiến lược đầu tư chủ động là một phương pháp quản lý DMĐT chứng khoán trong đó người quản lý DMĐT (Portfolio Manager) hoặc nhóm quản lý DMĐT thực hiện các quyết định đầu tư dựa trên phân tích và đánh giá tài sản tài chính với mục tiêu tối ưu hóa hiệu suất đầu tư và đạt được lợi nhuận vượt trội so với thị trường hoặc chỉ số tham chiếu

Chiến lược đầu tư chủ động thường đòi hỏi quản lý DMĐT tham gia tích cực vào việc chọn lựa cổ phiếu hoặc các tài sản tài chính khác, xây dựng danh mục với tỷ trọng tài sản đầu tư khác nhau, và thực hiện giao dịch mua bán tài sản thường xuyên Mục tiêu của chiến lược này là tận dụng các cơ hội thị trường để tạo ra lợi nhuận ưu việt

Phân tích chiến lược đầu tư chủ động cũng bao gồm việc sử dụng các phương pháp phân tích tài chính và kỹ thuật để đánh giá cổ phiếu và tài sản tài chính, dự đoán

xu hướng thị trường, và tìm kiếm các cơ hội đầu tư hấp dẫn Quản lý DMĐT có thể

sử dụng các kỹ thuật như phân tích cơ bản để đánh giá sức kháng của doanh nghiệp, hoặc phân tích kỹ thuật để xác định điểm mua vào và bán ra tối ưu

Chiến lược đầu tư chủ động thường được áp dụng bởi các quỹ tài sản tài chính hoặc nhà quản lý tài sản chuyên nghiệp, và đòi hỏi kiến thức sâu rộng về thị trường tài chính và phân tích tài chính để đảm bảo hiệu suất DMĐT tốt nhất cho các NĐT hoặc khách hàng của họ

1.1.5.2 Chiến lược đầu tư thụ động

Chiến lược thụ động là một phương pháp quản lý DMĐT dựa trên việc sao chép hoặc mô phỏng DMĐT chỉ số tham chiếu, chẳng hạn như VN-Index hoặc HNX-Index Mục tiêu của chiến lược này là đạt được hiệu suất tương tự hoặc gần bằng chỉ

số tham chiếu mà không đòi hỏi quá nhiều phân tích hoặc quản lý chủ động

Các NĐT có nhiều cách để xây dựng một DMĐT thụ động theo một chỉ số chứng khoán cụ thể Trong đó, có hai cách tiếp cận khá thận tiện và hiệu quả có thể

kể đến là mua chứng chỉ quỹ từ một Quỹ đầu tư chỉ số, và cách khác là đầu tư vào cổ phiếu của một quỹ hoán đổi danh mục (ETF)

- Quỹ đầu tư chỉ số (Index Funds):

Quỹ đầu tư chỉ số là một phương pháp quản lý DMĐT đặc trưng bởi sự chính xác trong việc phản ánh tỷ trọng của các tài sản trong quỹ so với một chỉ số tham chiếu cụ thể Thông thường, quỹ này sẽ lựa chọn một chỉ số thị trường hoặc chỉ số ngành cụ thể (như VNINDEX, HNX-Index) và cố gắng duy trì tỷ lệ tài sản trong quỹ sao cho tương tự với tỷ trọng của chỉ số tham chiếu

Mục tiêu chính của quỹ đầu tư chỉ số là sao chép hiệu suất của chỉ số tham chiếu Điều này có lợi thế trong việc giảm chi phí quản lý, làm cho việc đầu tư trở nên dễ dàng và hiệu quả trong việc đa dạng hóa DMĐT

Tuy nhiên, nhược điểm của quỹ đầu tư chỉ số thể hiện qua việc NĐT không thể thanh lý vị thế vào cuối ngày giao dịch, ngăn cản khả năng giao dịch trong ngày Hơn nữa, quỹ đầu tư chỉ số thường không cho phép bán khống (short selling), và có thể phát sinh những hậu quả thuế không mong muốn từ lãi vốn (capital gain) nếu quỹ cần bán một phần cổ phiếu nắm giữ vì những lý do phát sinh

- Quỹ hoán đổi danh mục (ETFs - Exchange Traded Funds):

Quỹ hoán đổi danh mục là một hình thức đầu tư theo chỉ số, nhưng chúng có khả năng giao dịch trên TTCK tương tự như cổ phiếu thông thường ETFs thường áp dụng phương pháp tạo danh mục mô phỏng để sao chép hiệu suất của một chỉ số tham chiếu cụ thể

Mục tiêu chính của ETFs là tái hiện hiệu suất của chỉ số tham chiếu và cung cấp khả năng giao dịch trong thời gian thực cho NĐT Điều này giúp ETFs trở nên dễ dàng giao dịch và có tính thanh khoản cao, và đồng thời cung cấp khả năng đa dạng hóa DMĐT

Tuy nhiên, nhược điểm của ETFs là phí giao dịch cao hơn so với quỹ đầu tư chỉ

số truyền thống

Cả hai phương pháp này là những công cụ quan trọng cho chiến lược đầu tư thụ động Chúng giúp NĐT đạt được mức độ đa dạng hóa trong DMĐT của họ và giảm rủi ro, trong khi vẫn theo dõi hiệu suất của thị trường hoặc chỉ số mục tiêu Việc lựa

chọn giữa quỹ đầu tư chỉ số và ETFs thường phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể và sự linh hoạt trong giao dịch của NĐT

1.2 QUY TRÌNH XÂY DỰNG VÀ QUẢN LÝ DANH MỤC ĐẦU TƯ:

Quy trình xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán gồm 4 bước cơ bản sau: (1) Xác định mục tiêu đầu tư, (2) Lựa chọn chứng khoán đầu tư, (3) Xây dựng DMĐT

và (4) Quản lý DMĐT Trong đó việc quản lý DMĐT bao gồm hai bước nhỏ: (4.1) Đánh giá DMĐT và (4.2) Hiệu chỉnh DMĐT Quy trình này được sơ đồ hóa bằng hình ảnh dưới đây:

1.2.1 Bước 1: Xác định mục tiêu đầu tư

Bước đầu tiên trong quy trình xây dựng và quản lý DMĐT là xác định mục tiêu đầu tư cụ thể Điều này đòi hỏi NĐT phải thiết lập mục tiêu đầu tư dựa trên những yếu tố quan trọng sau:

- Thời gian đầu tư: NĐT cần xác định thời gian mà họ dự định để giữ DMĐT Đây có thể là đầu tư ngắn hạn, trung hạn, hoặc dài hạn

- Mức độ rủi ro: NĐT phải quyết định mức độ rủi ro mà họ mong muốn chấp nhận Mức rủi ro này thường phản ánh mức độ biến động mà họ có thể chấp nhận

Xác định mục tiêu đầu tư

Lựa chọn chứng khoán đầu tư

trong DMĐT của họ Các yếu tố như tuổi tác, mục tiêu tài chính, và khả năng tài chính cá nhân sẽ ảnh hưởng đến quyết định về mức độ rủi ro

- Mục tiêu tài chính cụ thể: NĐT cần xác định cụ thể mục tiêu tài chính mà

họ muốn đạt được thông qua DMĐT Ví dụ, mục tiêu có thể là tiết kiệm cho mua nhà, hưu trí sớm, hoặc tạo ra lợi nhuận cho việc đầu tư sau này

- Mức thu nhập cần thiết: NĐT cần xác định mức thu nhập hàng tháng hoặc hàng năm mà họ cần để đảm bảo cuộc sống và mục tiêu tài chính

Bằng cách xác định rõ các yếu tố này, NĐT có thể xây dựng một mục tiêu đầu

tư rõ ràng và xác định hướng đi cho việc xây dựng DMĐT Điều này giúp họ xác định loại tài sản cần đầu tư, mức độ rủi ro phù hợp, và cách quản lý danh mục để đạt được mục tiêu đầu tư một cách hiệu quả

1.2.2 Bước 2: Lựa chọn chứng khoán đầu tư

Bước này đặc biệt quan trọng vì nó liên quan trực tiếp đến quyết định chọn những chứng khoán cụ thể nào để đưa vào DMĐT Dưới đây là quy trình lựa chọn chứng khoán:

- Nghiên cứu thị trường: nghiên cứu về tình hình thị trường tài chính, tình

hình kinh tế toàn cầu và các yếu tố ảnh hưởng đến tài sản đầu tư Điều này có thể bao gồm việc theo dõi tin tức tài chính, báo cáo kinh tế, và các sự kiện quan trọng

- Đánh giá mục tiêu đầu tư: Dựa trên mục tiêu đầu tư Bước 1, NĐT xác định

loại chứng khoán phù hợp nhất để đạt được mục tiêu này

- Xác định rủi ro tài sản: Cân nhắc rủi ro là một phần quan trọng trong quyết

định lựa chọn chứng khoán NĐT cần xác định mức độ rủi ro có thể chấp nhận và tìm hiểu về rủi ro của từng loại tài sản

- Phân tích cơ bản: Một phần quan trọng của việc chọn chứng khoán là phân

tích cơ bản của từng tài sản Điều này bao gồm xem xét dòng tiền, lợi nhuận, tình hình tài chính của công ty phát hành cổ phiếu hoặc tài sản tài chính khác

- Phân tích kỹ thuật: Một số NĐT sử dụng phân tích kỹ thuật để dự đoán sự

biến động của giá cổ phiếu hoặc tài sản khác dựa trên biểu đồ và các chỉ số kỹ thuật

- Quyết định lựa chọn: Dựa trên các thông tin thu thập và đánh giá, bạn sẽ

quyết định chọn những chứng khoán nào sẽ thêm vào DMĐT của mình Điều này có thể bao gồm chọn cổ phiếu cá nhân, trái phiếu, hoặc các quỹ đầu tư

Trong bài khóa luận này, tác giả sử dụng mô hình định giá tài sản vốn để lựa chọn cổ phiếu đầu tư

1.2.3 Bước 3: Xây dựng DMĐT

Xây dựng DMĐT thực chất là quá trình quyết định cách phân bổ tài sản trong danh mục Tại bước này, NĐT xác định tỷ lệ vốn sẽ được đầu tư vào từng khoản mục đầu tư cụ thể Việc này đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng dựa trên mục tiêu đầu tư, lợi nhuận kỳ vọng, khả năng chấp nhận rủi ro và và nguồn vốn sẵn có Điều quan trọng

là phân bổ tài sản một cách cân đối để đảm bảo DMĐT đáp ứng các mục tiêu cụ thể của NĐT trong việc cân nhắc giữa lợi nhuận và rủi ro Trong quá trình này, NĐT cũng có thể áp dụng các nguyên tắc đa dạng hóa để giảm rủi ro và tối ưu hóa hiệu suất danh mục

Trong bài khóa luận này, để xây dựng DMĐT tối ưu, tác giả đã áp dụng lý thuyết DMĐT của Harry Markowitz để nghiên cứu

1.2.4 Bước 4: Quản lý danh mục đầu tư

Bước 4: Quản lý DMĐT là giai đoạn cuối cùng trong quy trình xây dựng và quản lý DMĐT Ở bước này, người quản lý danh mục theo dõi hiệu suất thực tế của DMĐT so với mục tiêu và thực hiện hiệu chỉnh khi cần thiết

- Đánh giá hiệu quả của DMĐT: Trong quá trình quản lý danh mục, người

quản lý cần thường xuyên theo dõi và đánh giá hiệu suất của danh mục Điều này bao gồm việc kiểm tra lợi nhuận, rủi ro, và các chỉ số khác để xem xét xem danh mục có hoạt động theo kế hoạch hay không Nếu danh mục hoạt động không như mong muốn hoặc không đạt được mục tiêu, sẽ cần thiết thực hiện điều chỉnh

- Hiệu chỉnh DMĐT: Nếu việc đánh giá hiệu quả cho thấy cần điều chỉnh

danh mục, người quản lý sẽ tiến hành việc này Điều chỉnh có thể bao gồm mua thêm hoặc bán bớt tài sản, điều chỉnh tỷ trọng của các loại tài sản, hoặc thay đổi chiến lược

đầu tư Mục tiêu là đảm bảo danh mục tiếp tục đạt được mục tiêu đầu tư và tối ưu hóa hiệu suất trong bối cảnh thay đổi của thị trường

Quản lý DMĐT đòi hỏi sự chuyên nghiệp và kỷ luật, cùng với khả năng linh hoạt để thích nghi với biến động của thị trường và tình hình tài chính Mục tiêu là đảm bảo rằng DMĐT luôn được điều chỉnh sao cho phù hợp với mục tiêu của NĐT

và đem lại lợi nhuận cũng như kiểm soát rủi ro một cách hiệu quả

1.3 SỬ DỤNG MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN ĐỂ LỰA CHỌN CHỨNG KHOÁN ĐẦU TƯ

1.3.1 Giả thuyết

Các học thuyết kinh tế thường dựa trên một số giả thuyết nhằm đơn giả hóa quá trình nghiên cứu Việc nghiên cứu mô hình định giá tài sản vốn nhằm lựa chọn chứng khoán đầu tư được phân tích dựa trên các giả thuyết sau:

1.3.1.1 Giả thuyết về hành vi nhà đầu tư

- Tất cả NĐT có cùng kỳ vọng về lợi nhuận, phương sai và ma trận hệ số tương quan Điều này đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào cho mô hình DMĐT là đồng nhất

- Tất cả NĐT có cùng thời hạn đầu tư Họ đưa ra quyết định trong một khoảng thời gian cố định, giúp đơn giản hóa việc tính toán

- Lý thuyết thị trường vốn cho rằng NĐT nói chung là người ngại rủi ro và

do đó yêu cầu lợi nhuận bù đắp cho rủi ro

1.3.1.2 Giả thuyết về thị trường vốn

- Tất cả NĐT có khả năng vay mượn và cho vay tại lãi suất phi rủi ro

- NĐT không phải trả bất kỳ khoản thuế, phí nào khi thực hiện giao dịch và không có sự can thiệp nào ảnh hưởng đến cung cầu thị trường

- Cổ tức, lợi nhuận từ đầu tư không chịu thuế thu nhập cá nhân

- Nền kinh tế không có lạm phát

- Trên TTCK, giá cả chứng khoán không bị ảnh hưởng bởi hoạt động mua bán của các NĐT cá nhân, và thị trường được xem như một thị trường cạnh tranh