đề bài thiết lập danh mục đầu tư tối ưu dựa trên số liệu quá khứ về chứng khoán của các công ty niêm yết trên ttck việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAMTRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỀ BÀI: THIẾT LẬP DANH MỤC ĐẦU TƯ TỐI ƯU DỰA TRÊN SỐ LIỆU QUÁ KHỨ VỀ CHỨNG KHOÁN CỦA CÁC

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

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐỀ BÀI: THIẾT LẬP DANH MỤC ĐẦU TƯ TỐI ƯU DỰA TRÊN SỐ LIỆU QUÁ KHỨ VỀ CHỨNG KHOÁN CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT

TRÊN TTCK VIỆT NAM

Chuyên ngành: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

Mã số chuyên ngành: 8340201 Môn học: Đầu tư tài chính và quản trị danh mục đầu tư

Danh sách nhóm 2

1 Đặng Công Danh

2 Đặng Thị Ngọc Diễm

3 Nguyễn Ngọc Minh

4 Võ Thị Bích Thảo

5 Trang Công Tùng

6 Thượng Thị Mỹ Tuyền

7 Trần Thanh Uyên

TP HỒ CHÍ MINH – Năm 2023

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

Tp.Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2023.

MỤC LỤC

1 DANH MỤC ĐẦU TƯ 1

2 MỞ RỘNG DANH MỤC ĐẦU TƯ 7

KẾT LUẬN 9

TÀI LIỆU THAM KHẢO 10

1 DANH MỤC ĐẦU TƯ

“Sau quá trình phân tích và định giá chứng khoán, nhà đầu tư sẽ chọn ra một danh mục các cổ phiếu có thể đầu tư, bao gồm những công ty thỏa mãn các điều kiện như triển vọng phát triển, thương hiệu, khả năng sinh lời tốt, rủi ro thấp, giá trị hợp lý Trên cơ

sở phân tích theo cách tiếp cận Top – down, tác giả lựa chọn một số cổ phiếu thuộc nhiều ngành nghề khác nhau như: ABT, COM, DHA, DRC, GIL, GMC.”

“Dựa trên danh mục các cổ phiếu đã được lựa chọn, sẽ tiến hành việc phân bổ tỷ trọng các cổ phiếu này nhằm xây dựng DMĐT Việc phân bổ tỷ trọng này chủ yếu dựa trên cơ sở ứng dụng mô hình Markowitz vào TTCK Việt Nam Các bước thực hiện cụ thể như sau:”

• Bước 1: Lựa chọn chứng khoán và thu thập dữ liệu

• Bước 2: Tính toán tỷ suất sinh lời quá khứ của các cổ phiếu

• Bước 3: Tính toán lợi nhuận kỳ vọng, rủi ro của các cổ phiếu và tỷ suất sinh lời trung bình

• Bước 4: Tính ma trận hệ số hiệp phương sai và ma trận hệ số tương quan

• Bước 5: Xây dựng đường biên hiệu quả

Bước 6: Lựa chọn danh mục đầu tư

“Thời kỳ đầu tư được chọn là 1 tháng, như vậy các cổ phiếu phải có dữ liệu ít nhất trong vòng 2 năm Thu thập dữ liệu về giá của các cổ phiếu trong giai đoạn 2 năm

từ ngày 31/03/2008 đến ngày 31/03/2010 Dữ liệu về giá được cung cấp bởi HOSE, được tập hợp nhằm phục vụ cho việc phân bổ tỷ trọng các cổ phiếu.”

Tính toán tỷ suất lợi tức, phương sai, độ lệch chuẩn của các cổ phiếu và tỷ suất sinh lời kỳ vọng của DMĐT

“Từ bảng giá đóng cửa đã được điều chỉnh hằng ngày của 20 cổ phiếu, ta tính được bảng tỷ suất sinh lời hàng ngày của 20 cổ phiếu trong thời gian đầu tư là 2 năm.”

“Do thời kỳ đầu tư được chọn là hàng tháng, nên tỷ suất lợi tức của các cổ phiếu phải được tính theo tháng Ta có bảng tỷ suất lợi tức hàng ngày của các cổ phiếu trong giai đoạn 2 năm, do vậy sẽ có tỷ suất lợi tức của 24 thời kỳ (tháng).”

“Ta có tỷ suất lợi tức của các cổ phiếu qua các tháng trong quá khứ, do vậy tỷ suất lợi tức kỳ vọng tháng được tính từ tỷ suất lợi tức trung bình Áp dụng công thức tính

tỷ suất lợi tức trung bình, hoặc ứng dụng hàm Average trong Microsoft Excel Ta tính

được tỷ suất lợi tức kỳ vọng theo tháng.”

1.1 Tính ma trận hệ số hiệp phương sai và ma trận hệ số tương quan

“Để tính ma trận hệ số hiệp phương sai và ma trận hệ số tương quan thì ta phải tính

ma trận tỷ suất lợi tức chênh lệch theo tháng của các cổ phiếu Có được ma trận tỷ suất

lợi tức chênh lệch theo tháng, ta tính được ma trận hệ số hiệp phương sai và ma trận hệ

số tương quan.”

Bảng 1.1 Tỷ suất lợi tức, phương sai và độ lệch chuẩn của các cổ phiếu

1.2.Xây dựng đường biên hiệu quả

Một danh mục tối ưu đối với nhà đầu tư Markowitz là danh mục ứng với mức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cho trước, sẽ có mức rủi ro thấp nhất

“Trong luận văn này, tác giả sử dụng công cụ Solver trong Ms-Excel (Tools\ Solver) Khi thay đổi mức TSSL mong đợi (lấy TSSL cho trước bắt đầu bằng 1.76%: tỷ suất sinh lời của LAF trong thời kỳ nghiên cứu, và lần lượt cộng với một khoản C) trong khoảng từ 1.76% đến 4.18%/tháng, chúng ta sẽ có kết quả độ lệch chuẩn tối thiểu và các tập hợp tỷ trọng của từng chứng khoán thỏa mãn các điều kiện và hàm mục tiêu của bài toán Markowitz nêu trên Ta có bảng tổng hợp sau:”

Bảng 1.2 Kết quả các danh mục có phương sai bé nhất

1.3.Xác định danh mục đầu tư tối ưu trong trường hợp không tồn tại tài sản phi rủi ro

“Chúng ta thấy rằng đường biên hiệu quả bao gồm tập hợp các danh mục đầu tư hiệu quả mà nhà đầu tư có thể chọn để tiến hành đầu tư Việc chọn một danh mục đầu

tư hiệu quả nào đó từ đường biên hiệu quả là tùy thuộc vào hệ số ngại rủi ro của nhà đầu tư Chúng ta cũng biết rằng các nhà đầu tư luôn muốn tối đa hóa giá trị hữu dụng có thể có từ các cơ hội đầu tư sẵn có Vậy, danh mục đầu tư tối ưu cụ thể mà nhà đầu tư sẽ chọn là danh mục nằm trên đường biên hiệu quả và tại đó đường biên hiệu quả tiếp xúc với đường cong hữu dụng đồng nhất Dùng hàm Solver trong Excel để giải bài toán này,

ta tìm được các tỷ trọng wi của các chứng khoán trong danh mục của nhà đầu tư (theo các mức độ ngại rủi ro A từ 1 – 5) như sau:”

Bảng 1.3 Tỷ trọng từng chứng khoán trong danh mục đầu tư tối ưu trong trường

hợp không tồn tại chứng khoán phi rủi ro

1.3.Xác định danh mục đầu tư tối ưu trong trường hợp tồn tại tài sản phi rủi ro

“Lựa chọn chứng khoán phi rủi ro: Nếu chứng khoán rủi ro là chứng khoán có tỷ

suất sinh lợi không chắc chắn trong tương lai và sự không chắc chắn trong tỷ suất sinh

lợi của chứng khoán rủi ro được đo lường bằng phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi, thì tỷ suất sinh lợi của chứng khoán phi rủi ro là hoàn toàn chắc chắn, nên độ

lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán phi rủi ro bằng 0 (σ f = 0) ”

“Trái phiếu chính phủ thường được chọn làm chứng khoán phi rủi ro, vì tỷ suất sinh lợi của trái phiếu chính phủ sẽ bằng với tỷ lệ tăng trưởng dài hạn mong đợi của nền kinh tế, với sự điều chỉnh tính thanh khoản ngắn hạn.”

“Trong thời kỳ nghiên cứu, chúng ta lựa chọn chứng khoán phi rủi ro là trái phiếu chính phủ do kho bạc nhà nước trung ương phát hành, có lãi suất 8%/năm tương đương 0,67%/tháng Với giả định là nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay với lãi suất phi rủi

ro bằng lãi suất trái phiếu chính phủ là 0,67%/tháng.”

“Dùng hàm Solver trong Excel để giải bài toán này ta tìm được các tỷ trọng w i của

các chứng khoán trong danh mục M của nhà đầu tư có các mức ngại rủi ro A như sau:

Bảng 1.4: Phân bổ vốn giữa chứng khoán rủi ro và chứng khoán phi rủi ro

2 MỞ RỘNG DANH MỤC ĐẦU TƯ

““ Theo kết quả ước lượng được ta có các cổ phiếu có hệ số rủi ro lớn hơn 1 gồm 3

cổ phiếu: HAP, REE, SAM Với các mã cổ phiếu này, nếu VN-Index có dấu hiệu tăng

lên thì sẽ là thời điểm mua vào vì giá cổ phiếu sẽ tăng lên theo chỉ số thị trường Ngược lại nên bán ra khi VN-Index có dấu hiệu suy giảm

“Các mã cổ phiếu còn lại đều có hệ số rủi ro nhỏ hơn 1 Thậm chí có mã cổ phiếu

có beta âm Dựa vào kết quả này nhà đầu tư có thể lựa chọn các cổ phiếu phù hợp với mục đích để đầu tư Khi thị trường bất ổn, nên lựa chọn các cổ phiếu có beta nhỏ hơn 1

để hạn chế rủi ro Các cổ phiếu này được sử dụng cho chiến lược phòng vệ Đặc biệt khi thị trường có xu hướng giảm giá thì nhà đầu tư nên lựa chọn cổ phiếu có hệ số beta

âm như PMS, GIL”

“Tuy nhiên, các nhà đầu tư cần lưu ý rằng kết quả ước lượng hệ số beta tại TTCK Việt Nam chỉ phản ánh được rủi ro hệ thống chứ không thể hiện toàn bộ rủi ro của doanh nghiệp, vì:”

“Về mức giá, theo quy luật, mức giá sẽ là chỉ số phản ánh mọi thông tin về hoạt động của doanh nghiệp Nhưng ở Việt Nam, mức giá chỉ thể hiện một phần nhỏ về doanh nghiệp, phần lớn là do sự tác động từ cung cầu về cổ phiếu của các nhà đầu cơ Đặc biệt, tâm lý” đầu tư theo “bầy đàn” hay “ hiệu ứng đám đông” luôn chi phối mạnh

mẽ đến giá cổ phiếu Do vậy, beta được tính toán từ mức giá này không thể nói lên toàn

bộ rủi ro của doanh nghiệp

“Về danh mục thị trường, chỉ số Vn-Index không đại diện được cho danh mục thị trường Bởi danh mục này chưa có đầy đủ các lĩnh vực, ngành nghề trong nền kinh tế

và trong từng lĩnh vực không bao gồm các doanh nghiệp đại diện cho lĩnh vực đó, do còn thiếu các công ty lớn Chính vì vậy, sự biến động của danh mục chưa đánh giá chính xác sự biến động của nền kinh tế.”

“Bên cạnh đó, quy mô của mẫu nghiên cứu còn nhỏ do số lượng mã cổ phiếu đáp ứng yêu cầu là rất ít ”

“Tóm lại, hệ số beta không hoàn toàn phản ánh được rủi ro của cổ phiếu Nhà đầu tư cần xem xét, kết hợp thêm các yếu tố khác trong quá trình đầu tư Tuy nhiên, beta vẫn rất hữu ích khi ta coi đó như một chỉ báo trong phân tích kỹ thuật.“

Theo kết quả kiểm định tính hiệu lực ta thấy, các phiên bản của mô hình CAPM đều

có hiệu lực tại TTCK Việt Nam Mặc dù có sự khác biệt giữa hệ số beta khi cùng ước lượng bằng hai mô hình khác nhau nhưng tính hiệu lực của mô hình khá cao điều đó thể hiện qua xác suất sai lầm khi bác bỏ giả thiết H0 Vì vậy, ta có thể sử dụng cả 2 phiên bản để đo lường rủi ro cho TTCK Việt Nam Tuy nhiên, các nhà đầu tư nên sử dụng

mô hình CAPM phiên bản Black vì phiên bản này bỏ bớt giả định về lãi suất phi rủi

ro nên cách thức ước lượng đơn giản hơn và kết quả gần với thực tế hơn.”

“Các nhà đầu tư cũng cần xem xét đến mức độ ảnh hưởng của các lần thay đổi biên

độ giao dịch Cụ thể là theo kết luận của đề tài khi chia làm 3 giai đoạn để ước lượng thì nếu biên độ giao dịch rộng thì rủi ro cũng cao hơn Mặt khác khi biên độ giao dịch được nới rộng, giá chứng khoán mới thể hiện được quan hệ cung cầu trên thị trường Vì vậy, khi biên độ giao dịch rộng thì kết quả ước lượng beta sẽ phản ánh đúng mức rủi ro

hệ thống của các chứng khoán.”

“Để phản ánh được toàn bộ rủi ro hệ thống của chứng khoán thì cần sử dụng dữ liệu với thời gian dài để ước lượng Nhưng với điều kiện hạn chế về nguồn dữ liệu, thời gian, công sức thì nhà đầu tư có thể nên sử dụng dữ liệu từ ngày 15/1/2021 đến nay Mặc dù thời gian của số liệu là hơn 1 năm nên kết quả nghiên cứu sẽ chỉ phản ánh được rủi ro hệ thống trong giai đoạn nghiên cứu Tuy nhiên, sử dụng kết quả nghiên cứu đó là phù hợp bởi các lý do:”

+ Trong thời gian này, TTCK dần ổn định, không theo hiệu ứng “đám đông”, xuất hiện “bong bóng” như vài năm đầu, không sụt giảm nghiêm trọng như trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế thế giới

+“Biên độ giao dịch được nới rộng: 7% đối với HSX và 10% với HNX Vì vậy, giá chứng khoán sẽ biến động theo sát cung cầu của thị trường, phản ánh chính xác hơn rủi ro hệ thống.”

+ Sử dụng chỉ số Vn-Index làm danh mục thị trường là hợp lý Vì số lượng cổ phiếu toàn thị trường khá ổn định Cụ thể là không quá ít như những năm đầu, không gia tăng

ồ ạt như giai đoạn 2021-2019 và cũng có rất ít cổ phiếu bị hủy niêm yết.”

“Tóm lại, để thuận tiện, đơn giản và chính xác khi ứng dụng mô hình CAPM thì nhà

đầu tư nên sử dụng mô hình CAPM phiên bản Black, phương pháp ước lượng GMM và thời gian ước lượng là từ 15/1/2021 trở đi.”

KẾT LUẬN

“Dù sao đi nữa, một điều hiển nhiên tất yếu là thị trường chứng khoán Việt Nam không sớm thì muộn cũng sẽ đi vào quỹ đạo của các thị trường chứng khoán quốc tế Các biến động dần dần sẽ có ý nghĩa hơn Và lúc này, một kiến thức về xây dựng danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán là không thể thiếu Không nằm ngoài mong muốn cùng nghiên cứu với các nhà đầu tư Việt Nam để có những kiến thức cần thiết trong điều kiện cạnh tranh khốc liệt khi quyết định cho các nhà đầu tư tham gia thị trường chứng khoán, người viết hy vọng đã đóng góp một số ý kiến hữu dụng trong việc

xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán dựa trên mô hình Markowitz trên thị trường chứng khoán Việt Nam ”

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 PGS.TS Ngô Quang Huân – Tài liệu học tập môn Quản Trị Tài Chính – Đại Học Kinh

Tế Thành Phố Hồ Chí Minh.

2 PGS.TS Ngô Quang Huân – Phân tích và hoạch định tài chính doanh nghiệp, Khoa quản trị, Đại học kinh tế TP.HCM.

3 PGS.TS Ngô Quang Huân – Đầu tư tài chính, Khoa quản trị, Đại học kinh tế TP.HCM

4 PGS.TS Ngô Quang Huân – Tài chính cho nhà quản trị, Khoa quản trị, Đại học kinh tế TP.HCM

5 PGS.TS Nguyễn Năng Phúc (2017), Giáo trình Phân tích tình hình tài chính doanh nghiệp, NXB Trường Đại học Kinh Tế Quốc Dân.

6 Ths Trần Thị Hằng Nga (2019), Bài giảng Phân tích tình hình tài chính doanh nghiệp,

NXB Trường Đại học Kinh Tế Quốc Dân.

7 Chuyên khảo về Báo cáo tai chính và lập, đọc, kiểm tra, phân tích tình hình tài chính doanh nghiệp, NXB Tài chính năm 2019

8 PGS.TS Phạm Thị Gái (2010), Giáo trình phân tích hoạt động kinh doanh, NXB

Thống kê – Hà Nội năm PGS.TS Nguyễn Minh Phương “Giáo trình kế toán quản trị”, NXB Tài chính – Hà Nội.

9 GS.TS.NGND Ngô Thế Chi- PGS.TS.NGƯT Nguyễn Trọng Cơ (2019), Giáo trình Phân tích tình hình tài chính doanh nghiệp, Nhà xuất bản Tài chính, Hà Nội.

10 PGS.TS.NGƯT.Nguyễn Trọng Cơ – TS Nghiêm Thị Thà (2010), Đọc và phân tích tình hình tài chính doanh nghiệp doanh nghiệp, Nhà xuất bản Tài chính, Hà Nội.

11 PGS.TS.Nguyễn Năng Phúc (2008), Giáo trình: Đọc và phân tích tình hình tài chính doanh nghiệp doanh nghiệp, Nhà xuất bản Đại học kinh tế quốc dân, Hà Nội.