triển, nhà đầu tư trước khi quyết định bỏ tiền vào bắt kỳ tài sản nào, họ cũng đều có dễ dàng vận dụng nên được sử dụng khá phổ biến Chính vì vậy, tác giả muốn thông qua Đề tài: “Vận d
PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG THÍCH HỢP CỰC ĐẠI (FIML)
Điều kiện vận dụng: ô s3 ni sau 2.1.2 Ước lượng Mô hình CAPM phién ban ciia Sharpe va Lintner bằng, phương pháp thích hợp cực đại (FIML): s2} 2.1.3 Ước lượng Mô hình CAPM beta-zero phiên bản của Black bằng phương pháp thích hợp cực đại (FIML)
Điều kiện để vận dụng Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML) là dữ liệu tuân thủ luật phân phối liên tục, độc lập, đồng nhất và chuẫn
2.1.2 Ước lượng Mô hình CAPM phiên băn của Sharpe và Lintner bằng phương pháp thích hợp cực đại (FIML)|12]:
Từ mô hình CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner (1.10) Ta có mô hình kinh tế lượng:
Beta () là vectơ có kích thước Nx1 của các Beta, Z„„ là thu nhập vượt trội của danh mục thị trường của  va ứ, z, là cỏc vecơ cú kớch thước A+ lần lượt là hệ số chặn của thu nhập từ tài sản và yếu tố nhiễu Trong suốt chương này, chúng ta loại bỏ sự phụ thuộc của ứ , ỉ và e, trong danh mục thị trường hay cỏc danh mục được xem là danh mục thị trường Trong phiên bản của Sharpe-Lintner, chúng ta định nghĩa lại „ là thu nhập vượt trội kỳ vọng
~ Chúng ta dùng phương pháp thích hợp cực đại để ước lượng các hệ số trong mô hình không rằng buộc
Chúng ta có các tham số sau: a=u-Bu,, (2.6)
Phân phối có diều kiện sẽ là:
" oe: ay v6i W,, di duoc dinh nghia va oằ z -)
Luu ¥: y(7-2,2) chi ra rằng ma trận 7ÿ vời kích thức NxN có phân phối Wishart với T-2 bậc tự do và ma trận hiệp phương sai 3 Phân phối này là sự tổng quát đa biến của phân phối Chí bình phương
Hiệp phương sai của @ va Ô sẽ là ca|z.0| (212)
Y là khụng phụ thuộc vào cả # và ỉ
~ Các tham số ước lượng của mô hình rằng bude (a=0) sé la:
Phân phối của các tham số ước lượng ràng buộc theo giả thuyết H, là
2.1.3 Ước lượng Mô hình CAPM beta-zero phiên bản của Black bằng phương pháp thích hợp cực đại (FIML)|12]:
Trong điều kiện không có các tài sản phi rủi ro, chúng ta xem xét mô hình của Black trong mục 1.2.3.2 thu nhập kỳ vọng của danh mục Beta zero, #|#,, | được xem là một danh mục không thể quan sát và vì thế nó trở thành một tham số chưa được xác định của mô hình Ký hiệu thu nhập kỳ vọng của danh mục Beta zero là y và thay vào (1.12) chúng ta có mô hình của Black sẽ là
'Với mô hình Black, mô hình không ràng buộc là mô hình thu nhập thực của thị trường Định nghĩa R, là véctơ có kích thước (Nx1) của các thu nhập thực từ N tải sản hoặc danh mục các tài sản Từ các tài sản này, mô hình thu nhập thực của thị trường sẽ là
B là véctơ beta của các tài sản có kích thước (Nx1), R„; thu nhập của danh mục thị trưởng ở thời kỳ t và a, e, là các véctơ có kích thước (Nx1) lần lượt là hệ số chăn của thu nhập và yếu tô nhiễu
Có thể dễ dàng xác định được hệ quả của mô hình Black bằng cách so sánh các kỳ vọng không điều kiện của (2.18) và (2.17) Đú là ứ =(t~)y
Kiểm định hệ quả này phức tạp hơn so với kiểm định ràng buộc hệ số chặn bằng 0 của mô hình Sharpe-Lintner bởi vì tham số ƒ) và y tham gia vào mô hình phi tuyến
Với giả định phân phối đồng nhất xác định và thu nhập theo phân phối chuân liên tục thì mô hình CAPM của Black có thể ước lượng và kiểm định bằng cách sử dụng phương pháp thích hợp cực đại Các tham số ước lượng thích hợp cực đại của mô hình không ràng buộc (mô hình thu nhập thực của thi trường) ở (2.18) là giống với các tham số ước lượng của mô hình thu nhập vượt trội ngoại trừ thu nhập thực được thay thể bởi thu nhập vượt trội
~ Đối với mô hình không rằng buộc, chúng ta xem xét mô hình thị trường, trong điều kiện ty suất sinh lợi vượt trội so với tý suất sinh lợi kỳ vong Beta 0 (7)
Giả sử y được xác định thi các tham số ước lương thích hơp cực đại đối với với mô hình không ràng buộc là: a(y)= un BU?) (2.25)
{R44 va d= 43a aA Ba -4)ƒs a= Bf Rat J 627)
Hệ số ước lượng a thì phụ thuộc vào giá trị của y nhưng các tham số ước lượng không ràng buộc ƒ, ¥ thì không phụ thuộc vào y Giá trị của hàm logarit thích hợp không ràng buộc được xác định dựa vào các tham số ước lượng thích hợp cực đại cụ thể như sau: L=~ŠTigam~ lai
RỊ- AT khéng phy thude vào y
~ Khi ứ dẫn về 0 thỡ cỏc tham số ước lượng rằng buộc là:
Và giá trị của hàm thích hợp ring buộc là £ữ)= hạn) takŠ | SP (230)
Lưu ý sing, him ring’ bude #8 phy thude vao 7: Ly logarit của tỷ lệ thích hợp, ta có
Giá trị của y mà làm cực tiểu hàm logarit của tỷ lệ thích hợp sẽ là giá trị làm cực đại hàm logarit thích hợp phụ thuộc Do đó giá trị này chính là tham số ước lượng thích hợp cực đại của
Kiểm định tính hiệu lực của mô hình 22+ BS 2.2 PHƯƠNG PHÁP MÔ - MEN TÔNG QUÁT (GMM)
2.1.4.1 Kiểm định tính hiệu lực của mô hình CAP.M phiên bản của Sharpe-
Hệ quả mô hình CAPM của Sharpe-Lintner trong (2.1) la tat ca cac phan tir của vectơ œ đều bằng 0 Hệ quả này đến từ việc so sánh các kỳ vọng không điều kiện của (2.1) và (1.12) và kiểm định các giả thuyết cơ bản của mô hình Tắt cả các phần tử của ứ đều bằng 0 khi z là danh mục tiếp tuyến Do đú, chỳng ta cú thể kiểm định tính hiệu lực của mô hình CAPM
Giả thiết Hạ: œ=0 (nghĩa là mô hình có hiệu lực) Đối thiết H,: ¿0 (nghĩa là mô hình không có hiệu lực)
(1) Kiểm định Wald - thống kê kiểm định J„
Sử dụng các tham số ước lượng không ràng buộc, chúng ta có thẻ thiết lập thống kê kiểm định Wald
Chúng ta đã thay thế Var[ ] cho (2.9) Với giả thiết Họ, Jo s® tuân thủ phân phối Chỉ bình phương với bậc N tự do Với > chưa biết, sử dụng Jạ để kiểm định Hạ, chúng ta thay tham số ước lượng đồng nhất đối với Y trong (2.32) Tham số ước lượng thích hợp cực đại của ¥ có thê là ước lượng tham số đồng nhất
(2)Tiéu chuẩn kiểm định Eisher - Thống kê kiểm định J, Chúng ta có giá trị thông kê kiểm định J¿ tuân thủ về quy định phân phối Chỉ bình phương với N bậc tự do Điều này là không chắc chắn đối với các mẫu cỏ quy mô nhỏ Tuy nhiên trong tình huống này, chúng ta không cần sử dụng đến luật phân phối số lớn để suy ra kết luận về việc sử dụng kiểm định Wald Luật phân phối cho một mẫu nhỏ được phát hiện bởi MacKinlay (1987) và Gibbons, Ross và Shanken
(1989), có thể xác định bằng cách ứng dụng định lý của Muirhead (1983)
Nhu vay, chúng ta có thể thiét lap kiém dinh Wald J, va kiểm định Fisher véi mẫu có quy mô nhỏ J, bằng cách sử dụng các tham số ước lượng từ mô hình không ràng buộc Đó là mô hình thị trường có thu nhập vượt trội
(3) Kiểm định tỷ lệ thích hợp - Thống kê kiểm định J, va Js Để xem xét kiểm định tỷ lệ thích hợp, chúng ta cần các tham số ước lượng của mô hình rằng buộc
Cho trước cả 2 loại tham số ước lượng thích hợp cực đại (hệ số ước lượng của mô hình ràng buộc và không ràng buộc), chúng ta có thể kiểm định các giới hạn của mô hình Sharpe-Lintner bằng cách sử dụng kiểm định tỷ lệ thích hợp, kiểm định này dựa trên logarit của tỷ lệ thích hợp, đây là giá trị của hàm logarit của các tham số ước lượng thích hợp không phụ thuộc cực đại hoá Ký hiệu LR là tỷ lệ logarit thích hợp, chúng ta có:
Trong đó LỶ đại diện cho hảm logarit thích hợp rằng buộc
Kiểm định dựa trên kết quả tiệm cận theo giả thuyết Hạ, là -2 nhân cho hàm logarit của tỷ lệ thích hợp tuân thú theo luật phân phối Chỉ bình phương với số bậc tự do bằng với tổng số ràng buộc của Ho Chúng ta có thể kiểm định Hạ bằng cách sử dụng
Theo giả thiết Hạ luật phân phối các mẫu xác định J; có thể khác biệt so với tod | -# 235) luật phân phối của nó đối với mẫu lớn hon, Jobson va Korkie (1982) đã điều chỉnh tống kê đã điều chỉnh, đối với l› và có các đặc tính mẫu tốt hơn Đặt J; là gi chúng ta có:
Thống kê kiểm định J¡ bằng cách sử dụng kết quả từ việc thiết lập hiệu quả toán học giúp chúng ta giải thích được ý nghĩa kinh té Gibbons, Ross và Shanken
Trong đó danh mục q đại điện cho danh mục tiếp tuyến được thiết lập từ N tài sản cộng thêm danh mục thị trường.
3.1.4.2 Kiểm định tính hiệu lực của mô hình CAPM Beta zero:
Cho trước các tham số ước lượng thích hợp cực đại của mô hình ràng buộc và mô hình không ràng buộc chúng ta có thể thiết lập thống kê kiểm định tý lệ thích hợp tiệm cận của Hạ Giả thiết Hp va các các giả thiết khác được xác định
Ho: ứ = (t— P)y (nghĩa là mô hình có hiệu lực),
Hị.a# (t— B)y (nghĩa là mô hình không có hiệu lực)
Kiểm định tỷ lệ thích hợp có thê được thiết lập giống với kiểm định của mô hình Sharpe-Lintner trong (2.35) J¿ được xác định là giá trị thống kê kiểm định, chúng ta có
Lưu ý rằng bậc tự do của luật phân phối theo giả thiết Hụ là (N-1) Giống như mô hình của Sharpe — Lintner mô hình CAPM của Black giảm một bậc tự do
-lo l a (238) boi vì tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Beta zero là một tham số tự do Bên cạnh các tham số
N(N-1)/2 trong ma trận hiệ phương sai của các phân dư, mô hình không ràng buộc có 2N tham số (N tham số từ véctơ ơ và N tham số từ véctơ ) Số lượng các tham số ma trận hiệp phương sai mô hình ràng buộc gồm N tham số từ véctơ j và tham số đến từ tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục Beta zero (7) Vì thế mô hình không ràng buộc có ít hơn (N-1) tham số tự do so với mô hình ràng buộc
Chúng ta có thể điều chinh J, dé cải thiện các thuộc tính của mẫu có qui mô nhỏ Ký hiệu 1; là giá trị thống kê kiểm định đã được điều chỉnh Chúng ta có
Trong mẫu nhỏ, quy luật phân phối của trị kiểm định theo giả thiết Họ của J; ật phân phối Chi bình phương là
Chúng ta có thẻ rút ra 2 hạn chế từ các phương pháp mà chúng ta thảo luận ở trên Việc ước lượng này phải lặp đi lặp lại các điều kiện theo m: tự Hơn nữa việc kiểm định này chỉ dựa vào luật số lớn và có thể tiến hành trên một mẫu xác định có các thuộc tính không đa dạng Chúng ta có thể sử dụng kết quả của Kandel
Điều kiện vận dụng: -. seo 3T 2.2.2 Ước lượng mô hình CAPM bằng phương pháp GMM
Điều kiện để vận dụng Phương pháp Mô - men tổng quát (GMM) là khi dữ liệu không tuân thủ luật phân phối chuẩn và độc lập đồng nhất
Trong mục nảy chúng ta quan tâm đến các kết luận khi giả định chuỗi thu nhập không tuân thủ giả định phân phối liên tục, chuẩn và đồng nhất theo thời gian
Chúng ta cân nhắc các kiểm định phủ hợp với chuỗi thu nhập có luật phân phối không chuẩn, phương sai sai số thay đổi và phụ thuộc theo thời gian Quan tâm đến các kiểm định này vì hai lý do Thứ nhất, trong khi giả định phân phối chuẩn là không cần thiết như mô hình CAPM lý thuyết Hơn nữa giả định phân phối chuân được chấp nhận cho mục đích thống kê Nếu không có giả định này các kiểm định của mô hình định giá tài sản đối với các mẫu hạn chế là khó chấp nhận được Thứ hai, sự chệch hướng khỏi phân phối chuẩn của chuỗi thu nhập các chứng khoán cần phải được chứng minh Có quá nhiều bằng chứng về phương sai sai số thay đổi và sự phụ thuộc theo thời gian của các chuỗi thu nhập chứng khoán Mặc dù sự phụ thuộc theo thời gian làm cho mô hình CAPM không thể đúng như mô hình lý thuyết những vẫn phải kiờm tra mử hỡnh thực nghiệm Bởi vậy cần phải quan tõm đến hệ quả của việc nới lỏng các giả định thống kê
Sự ôn định của các kiểm định đối với mô hình CAPM cần được thiết lập bằng phương pháp Mô-men tổng quát = GMM (Generalized Method of Moments) Trong phương pháp GMM, phân phối của chuỗi thu nhập phụ thuộc vào thu nhập thị trường có thể từng kỳ phụ thuộc và phương sai sai số thay đổi theo thời gian Chúng ta chỉ cần giữ lại giả định thu nhập vượt trội là dừng và suy thoái với Mô- mem bậc bồn hữu hạn
2.2.2 Ước lượng mô hình CAPM bằng phương pháp GMM
Chúng ta tiếp tục với T quan sát theo thời gian và N tải sản Chúng ta cần thiết lập vectơ Mô-men điều kiện với kỳ vọng toán bằng không Mô-men điều kiện này cần thiết lập từ mô hình thu nhập vượt trội thị trường Véctơ phần dư của mô hỡnh sẽ cung cấp Nẹ Mụ-men điều kiện và tớch số của thu nhập vượt trội thị trường và vectơ phần dư cung cấp Nẹ Mụ-men điều kiện khỏc
Trong đỏ: / =[lZ„]s, = Z,~ứ - ỉZ„xà9 =|z ỉ] Đặc điểm của mô hình thu nhập vượt trội ngụ ý kỳ vọng toán của Mô-men điều kiện E[f(0,)]=0 trong đó 0ạ là vectơ tham số thực Mô ~ men này xuất phát từ việc ước lượng và kiểm định bằng phương pháp GMM Phương pháp GMM lựa chọn các tham số ước lượng sao cho kết hợp tuyến tính các trung bình mẫu của Mô- men điều kiện bằng không Đối với trung bình mẫu chúng ta có:
'Tham số ước lượng GMM ô được xác định để tối thiểu hoá phương trình ỉ,(9)=g,(9}Ws,(9) 244)
Trong đó W là ma trận trọng số lớn hơn không, xác định, có kích thước
(2Nx2N) Từ đây, chúng ta 2N phương trình Mô-men điều kiện và 2N tham số chưa. biết Tham số ỉ cú thể được lựa chọn sao cho giỏ trị trung bỡnh của Mụ-men mẫu sr (0) bằng không Các tham số ước lượng GMM sẽ không phụ thuộc vào W khi Qr
(0) đạt được giá trị tối thiểu của nó là bằng không với mọi ma trận trọng số Các tham số ước lượng từ phương pháp GMM tương đương với các tham số ước lượng từ phương pháp thích hợp cực đại trong (2.6) và (2.7) Các tham số ước lượng sẽ bằng a=p-Bu, (2.45)
2.2.3 Kiém định tính hiệu lực đối với mô hình
Van đề quan trọng trong cách tiếp cận theo phương pháp GMM là ma trận hiệp phương sai của các ước lượng có thể được xác định không chệch và hiệu quả
Phương sai của ở và ỉ sẽ khỏc với phương sai của cỏc hệ số này trong phương pháp thích hợp cực đại Ma trận phương sai của các tham số ước lượng @ trong phương sai GMM như sau: v=[ps;'0,}' (2.47) trong đó: D, + (248)
Phân phối tiệm cận của ở là phân phối chuẩn Do đó ta có oa 0.4
Ung dụng của kết quả phân phối trong (2.50) yêu cầu các tham số ước lượng Dụ và
Sụ không chệch Trong trường hợp này đối với Dụ ta có D, = {4 a le 51)
Tham số ước lượng không chệch D; được xây dựng dễ dàng bằng các tham số ước lượng thớch hợp cực đại tu„ và ứ„ Đề tớnh tham số ước lượng nhất quan So, một giả thuyết đặt ra là cần phải giảm tổng trong (2.49) về một số hữu hạn
Dit S; la tham số ước lượng nhất quỏn của Sôz[2is0.]' là tham số ước lượng nhất quỏn của ma trận hiệp phương sai ở Lưu ý: z= &ỉ với #=(I0đ7,), ước lượng không chệch của Var(a) là TAp.'S/0,]'8 Sử dụng giá trị này chúng ta có thể xây dựng kiểm định Chỉ bình phương của mô hình CAPM trong (2.35) Trị thống kê kiểm định sẽ là
Với giả thuyết Họ là œ = 0 thi J, ~ 73 (2.53)
Mackinlay va Richardson (1991) chứng minh sự không chệch của trị thống kê kiểm định đi định phân phối chui với CAPM Các giá trị này là kết quả của quá trình vi phạm giả Đặc biệt họ quan tâm đến trường hợp phương sai của sai số thay đổi theo thời gian Với phương sai sai số thay đổi theo thời gian, phương sai của phần dư trong mô hình thi trường trong phương trình (2.3) phụ thuộc vào đồng thời thu nhập thị trường Trong ví dụ của họ, giả định thu nhập vượt trội là độc lập xác định và phân phối student của các đa phương sai dẫn đến phương sai sai số thay đối theo thời gian Giá định phân phối Student của các đa phương sai của thu nhập vượt trội là kết quả của các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm Các nghiên cứu thực nghiệm đối với qui luật phân phối của thu nhập là phân phối sẽ có đuôi dày hon và có nhiều đỉnh nhọn hơn phân phối chuẩn Điều này phù hợp với những thu thập có các đa phương sai tuân thủ phân phối student
Sự chệch do kích thước mẫu trong các kiêm định mô hình CAPM tiêu chuẩn đối với phân phối Student phụ thuộc vào tỷ lệ Sharpe của danh mục thị trường và bậc tự do của phân phối Student Mackinlay và Richardson đã đưa ra các cách ước lượng đối với nhiều trường hợp tỷ lệ Sharpe khác nhau và phân phối Student có bậc tự do bằng 5 và 10 Nhìn chung, họ phát hiện sự thay đổi kích thước mẫu này là nhỏ nhưng nếu tỷ lệ Sharpe cao và các bậc tự do nhỏ thì có thé sự thay đổi kích thước mẫu này trở nên đáng kể và dẫn đến các kết luận không chính xác Việc tinh gia định thống kê J; trên cở sở GMM cung cấp một cách kiểm tra đơn gián về khả năng bác bỏ mô hình mà dữ liệu có phương sai sai số thay đối
Tương tự như vậy, chúng ta cũng có thể tước lượng và kiểm định đối với mô hình CAPM phiên bản Black.
Trong chương này, ngoài việc trình bày mô hình CAPM với các phiên bản ước lượng Sharpe-Lintner và phiên bản của Black, đồng thời tổng hợp các kiểm định tính hiệu lực đối với mô hình CAPM
Ngoài ra trong chương này còn cung cấp cho chúng ta quy trình ước lượng và kiếm định mô hình CAPM một cách chỉ tiết và cụ thé, từ đó làm nẻn táng lý thuyết để thực hiện việc ước lượng và kiêm định cho bất kỳ cô phiếu nào cũng như các ngành trên thị trường một cách dễ dàng vả thuận lợi
CAC NHAN TO ANH HUONG DEN RUI RO HỆ THÔNG CÁC CÔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG NIEM YET TREN HOSE GIAI DOAN 2009-2011 SE, — ¡ 3.1 TONG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Quá trình hình thành và phát triển của Thị trường Chứng khoán
Thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời chậm hơn so với các nước trong khu vực và thế giới, song nó đang dẫn thể hiện đúng bản chất của một thị trường là nơi mà các chủ thê kinh doanh huy động vốn nhanh nhất và hiệu quả nhất nhằm đáp ứng các nhu cầu kinh doanh kịp thời thông qua việc phát hành các loại chứng khoán Thị trường chứng khoán Việt Nam từ khi hình thành cho đến nay đã trái qua các giai đoạn phát triển thăng trằm, sóng gió cùng với sự biến động của nền kinh tẾ trong nước pf! MA 1 ees ween CÀ 22a)
Hình 3 1 Biến động chỉ số VN-index (Nguồn www_bsc.com.vn)
Hình 3 2 Số lượng công ty niêm yết trên TTCK
400.000 Mie Sn hoa th trường (ý đồng)
Hình 3 3 Mức vốn hóa thị trường
Ngày 28/7/2000, Trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh chính thức đi vào hoạt động với 02 mã cô phiếu của Công ty cô phần Cơ điện lạnh (REE) và
Công ty cỗ phần Cáp và Vật liệu viễn thông (SAM) Việc Trung tâm giao dịch chứng khoán thành phó Hồ Chí Minh chính thức đi vào hoạt động đã đánh dấu sự phát triển vượt bậc trong hệ thống tài chính của nước ta Sự ra đời của Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội ngày 08/3/2005 đánh dấu một bước hoàn thiện trong hệ thống thị trường chứng khoán của nước ta Kể từ khi thành lập đến nay, từ 02 c6 phiéu giao dich tai ngày đầu tiên, đến nay đã có 700 công ty niêm yết với 03 sàn giao dịch (Sản giao địch chứng khoán Hỗ Chỉ Minh - HSX, Sản giao dịch chứng khoán Hà Nội - HNX và Sàn giao dịch các công ty đại chúng chưa niêm yết ~ UPCoM) Nhìn lại chăng đường đã qua, thị trường chứng khoán Việt Nam được đánh giá là có tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân do những thành tựu đạt được, song vẫn còn những hạn chế không thể tránh khỏi của một thị trường mới nôi, đang phát triển Một số thành tựu đạt được và hạn chế trên TTCK Việt Nam trong thời gian qua:
'TThành tựu đạt được TTCK Việt Nam:
~ Quy mô thị trường tăng nhanh, từng bước đóng vai trò là kênh dẫn vốn trung và dải hạn quan trọng: Sau hơn 10 năm đi vào hoạt động, TTCK Việt Nam đã có những bước tiến vượt bậc và đã có lúc được đánh giá là một trong những thị trường có tốc độ phát triên nhanh nhất thế giới Quy mô thị trường có bước tăng trưởng mạnh mẽ, vững chắc đã từng bước đóng vai trò là kênh dẫn vốn trung và dai han quan trọng cho doanh nghiệp nói riêng và nền kinh tế nói chung
~ Số lượng công ty niêm yết tăng trưởng mạnh góp phần tăng cung hàng hoa và tính thanh khoản cho thị trường Hệ ống các định chế trung gian vả dịch vụ chứng khoán ngày càng phát triển cả về số lượng, chất lượng hoạt động và năng lực tài chính Hệ thống các nhà đầu tư trong và ngoài nước phát triển mạnh cả về số lượng và chất lượng
~ Cấu trúc TTCK từng bước được hoàn thiện theo hướng tách chức năng quản lý với chức năng tô chức và vận hành thị trường, góp phần nâng cao khả năng quản lý, giám sát của Nhà nước Hoạt động quản lý, giám sát thị trường ngày cảng sâu và từng bước hoàn thiện
Một số hạn chế trên TTCK Việt Nam:
~ Chỉ số chứng khoán biến động không ổn định: Mức độ dao động của chi số chứng khoán ở Việt Nam rất lớn, chỉ số VN-index biến động tăng giảm một phiên có thể lên đến 25 điểm, trong khi đó chỉ số chứng khoán trên thị trường chứng khoán thể giới chỉ từ 2 đến 3 điểm Với sự biến động của chỉ số chứng khoán như trên thể hiện sự tăng trưởng không ôn định và bền vững của TTCK Việt Nam
~ Hàng hóa còn hạn chế về quy mô và cơ cấu: Giao dịch trên thị trường chú yếu tập trung vào cỗ phiếu, tuy lượng cỗ phiếu được đưa vào lưu ký để giao dich chỉ chiếm khoảng hơn 60% lượng cổ phiếu được niêm yết Giao dịch trái phiếu còn khá hạn chế mặc dủ số lượng có khả năng giao dịch rất lớn
~ Hoạt động của các tổ chức trung gian và hỗ trợ thị trường còn nhiều hạn chế:
Số lượng các tổ chức kinh doanh và cung cấp dịch vụ cho TTCK tăng quá nhanh, trong khi năng lực vẻ vốn và chuyên môn còn hạn chế dẫn đến tiềm ẩn rúi ro hệ thống và chưa tương xứng với hiệu quả hoạt động chung của thị trường
~ Hệ thống quán lý chưa hoàn thiện: Hệ thống pháp luật liên tục thay đổi, bổ sung, song cho đến thời điểm này vẫn chưa hoàn thiện Một số quy định của văn bản hướng dẫn Luật Chứng khoán còn chồng chéo, chưa thống nhất với các văn bản pháp luật khác Hệ thống giám sát, phòng ngừa rủi ro, phòng ngừa khủng hoảng chưa phát triển tương ứng với sự phát triển của thị trường.
~ Cấu trúc thị trường cỏn nhiều bất cập: Hiện nay, Việt Nam có hai SGDCK: là HOSE và HNX, ngoài ra còn có nhiều thị trường GDCK khác được hình thành một cách tự phát như: Hoạt động giao dịch thứ cắp tại CTCK - một hình thức của thị trường OTC tự phát do các CTCK đứng ra thực hiện; Hoạt động mua bán qua mạng không chính thức; Hoạt động cầm có trái phiếu (chủ yếu là trái phiếu chính phú) và hoạt động mua bán trên thị trường tự do Mô hình nay da va dang kim ting chỉ phí xã hội, chưa phù hợp với xu thế quốc tế là sáp nhập, hợp nhất đề tăng sức cạnh tranh và gây khó khăn cho công tác phát triển chiều sâu để khai thác tối đa hệ thống công nghệ và đa dạng hóa các loại hình dịch vụ, sản phẩm, đáp ứng nhu cẩu khác nhau của thị trường.
Thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009-2011
Volume Paez, sit hha a Lisl ==
Hình 3 4 Biển động chỉ số VN-index giai đoạn năm 2009 đến năm 201 I
(Nguồn: www.bsc.com.vn)
Từ Hình 3.4 ta thấy, cuối năm 2008 chi sé Vn-index liên tục sụt giảm thì bước sang 2009, thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam đã có sự phục hồi ấn tượng và trong giai đoan 2009-2011 thì chỉ số Vn-index tương đối én định Giai đoan 2009-2011 cũng đánh dấu sự lên sàn của hàng loạt doanh nghiệp lớn như Eximbank, Bảo Việt, Vietcombank và Vietinbank Các “đại gia” này đều chào sản thành công, đáp ứng được mong đợi của nhà đầu tư Giá cô phiếu các doanh nghiệp bảo hiểm và ngân hảng nhờ vậy đã tăng trong một thời gian khá dài và trở thành những cô phiếu "nóng" trên thị trường
TTCK Việt Nam năm 2009 được coi là có tốc độ tăng trưởng rất cao, tới 60- 70%, nhưng xét một cách toàn diện lại có không ít dấu hiệu bất ôn, TTCK có dấu hiệu phục hỏi nhưng không bền vững Chính sách tải khóa, kích thích kính tế năm 2009 của Chính phủ là động lực chính để TTCK phục hỏi Tuy nhiên, do những căng thẳng trên thị trường ngoại hồi, nguy cơ lạm phát và nợ n tệ nới lỏng và gồi
Chính phủ gia tăng nên trong hai tháng cuối năm 2009, chính sách tiền tệ bắt đầu có dấu hiệu thất chặt tác động đến luỗng tiền vào TTCK cũng như những tác động tâm lý thái quá đã khiến các chỉ số chứng khoán rơi vào chu kỳ giảm điểm từ tháng I1 cho đến cuối năm
Thị trường tài chính Việt Nam trong năm 2010 có nhiều biến động do chịu nhiều tác động của những yếu tổ quốc tế và trong nước Tông giá tri giao dich rong của nhà đầu tư nước ngoài đạt 15.000 tỷ đồng, hiện tượng “đội lái” cùng những kỹ xảo điều khiển giá cổ phiếu và sử dụng dịch vụ tài chính tràn lan, nở rộ các cuộc thâu tóm doanh nghiệp Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở Giao dịch Chứng khoán Tp.HCM (HOSE) trong năm 2010 đã thực hiện thay đổi lớn về cơ chế giao dịch Năm 2010 thị trường đã có những phát triển vượt bậc, dat gấp 2 an so với kế hoạch ban đầu về quy mô vốn hóa, số lượng công ty niêm yết tăng gắp
10 lần Thị trường cũng đã trở thành kênh huy động vốn cho doanh nghiệp với hàng trăm ngàn tỉ đồng Tuy nhiên, sự phát triển của thị trường chưa theo kịp kỳ vọng với những chậm chễ trong việc triển khai sản phẩm mới, những quy định pháp lý góp phần mớ rộng thị trường như giao dịch cùng phiên, quỹ mở
Kinh tế Việt Nam năm 2011 diễn biến theo chiều hướng xấu, nỗi bật là tình trạng lạm phát gia tăng mạnh, thị trường chứng khoán Việt Nam ảm đạm Chỉ số
VNI bị thao túng bởi một nhóm cổ phiếu có vốn hóa lớn tiểu biểu là BVH, MNS,
VIC, DPM, VCB, CTG, VNM đây cũng là những cỗ phiếu chiếm tỷ trọng lớn trong danh mục đầu tư của khối ngoại Trong khi đó, chỉ số HNX phản ánh trung thực hơn so với Vn-index do không bị bóp méo bởi một số cổ phiêu vốn hóa lớn, do đó nhiều cổ phiếu tại đây đã sụt giảm khá sâu, đa số mắt giá từ 50-100% thị giá so với mức đầu năm và hiện theo thống kê có tới 2/3 cổ phiếu có thị giá dưới mệnh giá
Hoạt động giải chấp ra diễn khá mạnh do thị trường giảm sút mạnh khiến cho bộ phận nhà đầu tư sử dụng đòn bẩy cao phải thanh lý bớt danh mục đầu tư để trả nợ, trong khi đó các CTCK cũng mạnh tay trong việc giảm hạn mức cho vay đối với các nhà đầu tư nhằm đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn và giảm thiểu rủi ro do triển vọng thị trường không mẫy sáng sủa
3.2 CAC NHAN TO ANH HUONG DEN RUI RO HE THONG CUA NGANH NGAN HANG VIET NAM GIAI DOAN 2009-2011:
3.2.1 Đặc điểm ngành ngân hàng Việt Nam:
Ngoài các đặc điểm chung của ngành ngân hàng trong chương 1, trong giai đoạn 2009-2011, ngành ngân hàng Việt Nam có các đặc điểm cụ thể sau:
~ “Nhiều ngân hàng có qui mô nhỏ và tín dụng tăng trưởng nóng: Tính đến 31/12/2011, Việt Nam có khoảng hơn 100 Ngân hàng (Có 5 ngân hàng thương mại Nhà nước gồm cả VCB và CTG; 35 ngân hàng thương mại cỗ phần; 50 chỉ nhánh ngân hàng nước ngoài; S ngân hàng 100% vốn nước ngoài và 4 ngân hàng liên doanh Trong đó, chỉ có 14/40 (37,5%) ngân hàng thương mại trong nước có vốn điều lệ trên 5.000 tỷ đồng Việt Nam hiện có quá nhiều ngân hàng có qui mô nhỏ, xuất phát điểm là các ngân hàng thương mại nông thôn nhưng lại vươn ra hoạt động tại thành thị, do đó có tốc độ tăng trưởng tài sản và danh mục cho vay phát triển quá nóng Kèm theo đó là hệ thống quản lý rủi ro và kỹ năng quản lý hoạt động ngân hang còn tương đối kém, gây tác động không tốt đến sự lành mạnh của hệ thống ngân hàng
- Qui mô vốn còn nhỏ so với các Ngân hàng trong khu vực: Mặc dù tông tải sản tăng trưởng nhanh, qui mô của các ngân hàng Việt Nam vẫn nhỏ hơn nhiều so với các nước trong khu vực Với qui mô tương đối nhỏ, các ngân hàng Việt Nam đều chịu áp lực phải tăng cường qui mô nguồn vốn nhằm đảm bảo các chỉ số an toàn hoạt động
~ Tốc độ tăng trưởng nhanh: Với đặc trưng của một nền kinh tế mới nồi, tốc độ tăng trưởng tín dụng và huy động của Việt Nam luôn ở mức cao trên 20% trong suốt giai đoạn 2009 - 2011 Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng nóng cũng chính là một như Việt
Nam mắc phải khi nguồn vốn chảy vào các lĩnh vực có rủi ro cao như bắt động sản nguyên nhân dẫn đến tình trạng bong bóng tai sản mà nhiều nước mới
~ Duy trì tăng trưởng lợi nhuận và khả năng sinh lời tốt bất chấp khủng hoảng tài chính: Bắt đầu từ năm 2008, thị trường tài chính thế giới nói chung và
Việt Nam nói riêng bắt đầu gặp khó khăn do ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính toàn cầu Tuy nhiên, các ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn duy trì được mức tăng trưởng lợi nhuận tốt trong giai đoạn này với trung bình tăng trưởng của các ngân hàng thương mại hàng đầu là 59% trong 2009 và 31% trong 2010, 35 % trong năm 2011 Kết quả kinh doanh của khối ngân hàng nước ngoài không được công bổ rộng rãi, tuy nhiên đại diện của khối này là HSBC Việt Nam đã đạt mức tăng trưởng
40% lợi nhuận sau thuế trong năm 2010
- Tăng trưởng tín dụng luôn cao hơn tăng trưởng huy động và GDP: Tỷ lệ cho vay/huy động của Việt Nam cao nhất so với các nước trong khu vực nhưng mức độ thâm nhập của ngành vẫn chưa đạt tương ứng Tín dụng tăng trung bình 32% trong giai đoạn 2009-2010, huy động tăng 29% trong khi GDP chỉ tăng trung bình