Ứng dụng phần mềm crystal ball vào việc xác định tỷ lệ cổ phiếu trong danh mục đầu tư của hoạt động tự doanh công ty cổ phần chứng khoán hải phòng chi nhánh TP HCM

Trang 1 LỜI NÓI ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, thu hút sự quan tâm của mọi tầng lớp dân c ư trong xã hội, là đề tài “nóng” trên t ất cả các phương tiện thông tin đại chúng v à từng ngày, từng giờ tác động đến mọi m ặt của nền kinh tế đất nước. Không có gì ngạc nhiên khi ngành ngành đ ầu tư chứng khoán, nhà nhà đầu tư và người người đầu tư. Tuy nhiên họ đầu tư theo cảm nhận chủ quan, theo tâm lý “bầy đàn” chứ chưa thực sự hiểu biết sâu sắc về thị tr ường chứng khoán. Họ nắm trong tay nhiều chứng khoán nh ưng khi đầu tư họ chỉ quan tâm đến từng cổ phiếu riêng biệt chứ chưa thật sự chú ý đến sự t ương tác giữa các chứng khoán trong một danh mục đầu t ư. Khi tất cả đã nằm trong một danh mục th ì sự tăng lên hay giảm xuống số lượng của mỗi chứng khoán đều có tác động đến các chứng khoán còn lại và tác động lên toàn bộ danh mục. Vậy phải xác tỷ lệ mỗi cổ phiếu như thế nào cho hợp lý? Một trong các nguy ên nhân đầu tư thua lỗ trên thị trường chứng khoán là đầu tư theo cảm tính, không xác định đúng tỷ lệ đầu t ư. Chính điều này đã thôi thúc em ch ọn đề tài “Ứng dụng phần mềm Crystal Ball v ào việc xác định tỷ lệ cổ phiếu trong danh mục đầu t ư của hoạt động tự doanh Công ty cổ phần chứng khoán Hải Ph òng chi nhánh TP HCM” cho đồ án tốt nghiệp của mình. 2. Mục tiêu nghiên cứu Bước đầu tiếp cận cách thức tự doanh của Công ty chứng khoán Hải Ph òng đồng thời nghiên cứu phần mềm Crystal Ball để ứng dụng v ào việc xác định tỷ lệ đầu tư cho Công ty. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Hoạt động tự doanh của Công ty chứng khoán Hải Ph òng Chi nhánh TP HCM trong năm 2006 và 9 tháng đ ầu năm 2007. Đồng thời b ài viết tập trung vào Trang 2 việc xác định lại tỷ lệ đầu t ư cổ phiếu niêm yết trên thị trường TP HCM của Chi nhánh Công ty ch ứng khoán Hải Ph òng vào thời điểm 30/9/2007. 4. Phương pháp nghiên c ứu Đồ án chủ yếu sử dụng ph ương pháp thống kê, tổng hợp và phân tích các số liệu, thông tin thu thập đ ược thông qua phần mềm Excel, Metastock v à Crystal Ball. 5. Kết cấu Đồ án Đồ án tốt nghiệp bao gồm 3 ch ương ngoài phần mở đầu, kết luận v à phần phụ lục, tài liệu tham khảo. Phần nội dung chính gồm: Chương 1: Khái niệm cơ bản về danh mục đầu t ư và phần mềm Crystal Ball Chương 2: Thực trạng hoạt động kinh doanh của Công ty chứng khoán Hải Ph òng Chương 3: Xác định tỷ lệ đầu tư cổ phiếu trong hoạt động tự doanh của Công ty chứng khoán Hải Ph òng chi nhánh TP HCM Mặc dù đã cố gắng nghiên cứu tìm hiểu nhưng đây vẫn là một vấn đề còn khá mới mẻ ở Việt Nam, h ơn nữa với thời lượng nghiên cứu có hạn, kinh nghiệm cũng như kiến thức còn hạn chế, nên việc mắc phải những sai sót trong b ài viết là điều không thể tránh khỏi. Rất mong nhận đ ược sự chia sẻ, đóng góp ý kiến của quý Thầy Cô. Trang 3 CHƯƠNG 1: KHÁI NI ỆM CƠ BẢN VỀ DANH MỤC ĐẦU T Ư VÀ PHẦN MỀM CRYSTAL BALL 1.1 Danh mục đầu tư chứng khoán (DMĐT) là g ì Hiểu một cách khái quát th ì DMĐT là một tập hợp gồm ít nhất 2 loại chứng khoán trở lên. Các loại tài sản trong DMĐT có thể l à cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ đầu tư. Một nhà đầu tư chơi chứng khoán luôn mong muốn lợi nhuận cao nhấ t mà rủi ro thua lỗ là thấp nhất. Nếu dồn to àn bộ khoản tiền mình có vào một loại cổ phiếu thì nguy cơ thua lỗ khi cổ phiếu đó giảm giá l à rất rõ ràng. Nếu khoản tiền được rải ra nhiều cổ phiếu khác nhau th ì tính tổng khoản đầu tư, việc thua lỗ cổ phiếu này khi giảm giá sẽ được bù đắp lại bằng khoản l ãi của cổ phiếu khác tăng giá. Đó chính là m ục đích của việc lập ra DMĐT. 1.2 Tỷ suất sinh lời v à rủi ro từng chứng khoán ri êng lẻ Để đạt được mục tiêu tối đa hóa giá trị cổ phần hay thu nhập vốn chủ sở hữu, nhà đầu tư phải đánh giá 2 th ành phần quan trọng của giá trị cổ phần đó l à rủi ro và tỷ suất sinh lời. Tất cả các quyết định t ài chính quan trọng đều được cân nhắc dưới góc độ rủi ro và tỷ suất sinh lời mong đợi c ùng những tác động của chúng đối với giá cổ phần cũng như kết quả tài chính cuối cùng của các chứng khoán. 1.2.1 Rủi ro Rủi ro trong đầu tư chứng khoán được định nghĩa là khả năng xảy ra nhiều kết quả ngoài dự kiến, hay nói cách khác, mức sinh lời thực tế nhận đ ược trong tương lai có thể khác so với dự tính ban đầu. Lợi suất đầu t ư càng cao thì rủi ro càng cao và ngược lại. Theo các lý thuyết tr ước đây, người ta quan niệm rủi ro l à những yếu tố làm cho mức sinh lời giảm đi nh ưng hiện nay quan niệm n ày đã thay đổi. Người ta quan niệm rằng tất cả các yếu tố làm cho mức sinh lời thay đổi so với dự tính, dù làm tăng hay gi ảm, đều gọi là rủi ro. Có 2 loại rủi ro: rủi ro không hệ thống v à rủi ro hệ thống Trang 4 1.2.1.1 Rủi ro không hệ thống: Rủi ro không hệ thống: l à những rủi ro do các yếu tố nội tại gây ra, nó có thể kiểm soát được và chỉ tác động đến một ng ành hay đến một công ty, một hoặc một số loại chứng khoán. Các yếu tố rủi ro n ày có thể là khả năng quản lý, thị hiếu ti êu dùng, đình công và nhi ều yếu tố khác l à nguyên nhân gây ra s ự thay đổi trong thu nhập từ cổ phiếu công ty. Do những yếu tố n ày chỉ ảnh hưởng tới một ng ành hay một công ty cụ thể n ên chúng phải được xem xét cho từng công ty. Sự không chắc chắn đối với khả năng thanh toán của công ty có thể l à do:  Môi trường của hoạt động kinh doanh  Tình trạng tài chính của công ty Những rủi ro này có thể gọi là rủi ro kinh doanh v à rủi ro tài chính và chúng sẽ được đánh giá qua phân tích ng ành, phân tích công ty. Rủi ro không hệ thống có thể tối thiểu hóa đ ược bằng cách đa dạng hóa đầu tư. 1.2.1.2 Rủi ro hệ thống: Rủi ro hệ thống: l à những rủi ro do các yếu tố nằm ngo ài công ty, không th ể kiểm soát được và có ảnh hưởng rộng rãi đến cả thị trường, đến tất cả mọi loại chứng khoán. Đa dạng hóa đầu t ư không thể loại bỏ được rủi ro này. Mỗi chứng khoán có một mứ c độ rủi ro riêng không thể phân tán được và được đo bằng hệ số bêta (  ).Hệ số bêta của một chứng khoán l à chỉ số rủi ro hệ thống của chứng khoán đó v à được xác định bằng ph ương pháp thống kê. Nó được tính toán dựa trên số liệu quá khứ về lợi suất đầu t ư của chứng khoán v à lợi suất của danh mục thị trường. Bêta cho thấy cái cách mà một chứng khoán phản ứng tr ước những nhân tố của thị tr ường. Nói khác đi, giá của một chứng khoán c àng phản ứng với thị trường mạnh mẽ bao nhi êu thì hệ số bêta của chứng khoán đó c àng cao bấy nhiêu. Vì thế hệ số beta còn được quan niệm l à hệ số nhạy cảm của một chứng khoán trước những biến động của thị tr ường. Bêta của một chứng khoán đ ược tính thông qua mối liên hệ (chính xác là hệ số tương quan) giữa suất sinh lợi của chứng khoán đó và suất sinh lợi của thị tr ường mà chứng khoán đó đang giao dịch. Trang 5 Các nhà đầu tư nhận thấy hệ số bêta rất hiệu dụng trong việc xác định rủi ro hệ thống và hiểu được mức độ ảnh h ưởng của thị trường đến suất sinh lợi của từng cổ phiếu. Chẳng hạn, nếu thị tr ường được dự báo là sẽ có mức suy giảm l à 10% trong năm tới thì một cổ phiếu có hệ số b êta là 1,8 sẽ có mức lỗ là 18% (tức là 1,8* (-10%)). Cách thống kê rủi ro tổng thể của một chứng khoán : Trong tài chính, ngư ời ta thường sử dụng toán xác suất thống kê để đo lường rủi ro trong mức sinh lời của một chứng khoán bằng cách sử dụng th ước đo phương sai và độ lệch chuẩn. Ta có thể ký hiệu ph ương sai là Var hay 2  , độ lệch chuẩn (rủi ro) là  . Phương sai và đ ộ lệch chuẩn được tính theo công thức tổng quát sau:    N i i NR 1 / (1.1) N Var 1       N i i R 1 2  (1.2) Var (1.3) Trong đó : N là số tháng trong kỳ tính toán i R là mức sinh lời trong từng tháng  là mức sinh lời bình quân trong k ỳ (mean) Ví dụ: một cổ phiếu trong 10 tháng vừa qua cho các mức lợi nhuận sau: 10%, 18%, -10%, 5%, 25%, -15%, 16%, 14%, 8%, -12% Tỷ suất lợi nhuận trung b ình:  = (10+18-10+5+25-15+16+14+8-12)/10 = 5.9% Phương sai: Var=[   2 9.510  +   2 9.518  +   2 9.510  +   2 9.55  +   2 9.525  +   2 9.515  +   2 9.516  +   2 9.514  +   2 9.58  +   2 9.512  ]/10=171.09 Độ lệch chuẩn Var = 13.08% Trang 6 Để tiện lợi cho việc tính toán ta sử dụng phần mềm Excel với h àm tài chính VARP để tính phương sai và STDEV đ ể tính độ lệch chuẩn. VARP : hàm thông dụng để tính phương sai trên máy. Công thức: VARP(number1, number2,…) STDEV: là hàm dùng đ ể ước lượng độ lệch chuẩn của một mẫu cho tr ước. Công thức: STDEV(number1, number2,…) 1.2.2 Tỷ suất sinh lời kỳ vọng Tỷ suất sinh lời của một chứng khoán đ ược đo lường như là tổng các khoản thu nhập lời hay lỗ của chủ sở hữu trong một thời kỳ. Để tính tỷ suất sinh lời của một chứng khoán có thể thông qua hệ số beta: R s = R f +  s (R m - R f ) (1.4) Trong đó : S R : suất sinh lợi kỳ vọng của ch ứng khoán s f R : suất sinh lợi của đầu t ư phi rủi ro (thường là lãi suất của tín phiếu Kho bạc hoặc lãi suất Chính phủ 10 năm) S  : hệ số bêta (rủi ro hệ thống) của chứng khoán s. Rất nhiều công ty chứng khoán cũng như những tạp chí chuy ên về tài chính thường công bố hệ số b êta của các chứng khoán. S  >1 nghĩa là nó có rủi ro cao hơn rủi ro thị trường và dẫ đến lợi suất kỳ vọng sẽ lớn h ơn lợi suất của danh mục thị tr ường và ngược lại. (danh mục thị trường là danh mục bao gồm tất cả chứng khoán đang đ ược giao dịch trên thị trường). m R : suất sinh lợi trung bình của tất cả mọi chứng khoán tr ên thị trường. Rm được đo bởi trung b ình suất sinh lợi của một mẫu t ương đối lớn đại diện cho toàn bộ các chứng khoán trong thị tr ường đó. Ví dụ, mức tăng giảm của chỉ số S&P 500 l à thước đo suất sinh lợi thị tr ường cổ phiếu Mỹ. C òn ở Việt Nam là chỉ số VN-Index. Trang 7 1.3 Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT 1.3.1 Hiệp phương sai ( Covariance ) Hiệp phương sai là một hệ số đo lường về mối tương quan giữa mức độ biến động (rủi ro) của hai chứng khoán khác nhau. Hiệp ph ương sai càng lớn biểu thị mức biến động lớn giữa hai chứng khoán. Dấu d ương hay âm của hiệp phương sai diễn tả chúng đang biến động (l ên, xuống) cùng chiều hay ngược chiều nhau. Công thức tính hiệp ph ương sai giữa hai chứng khoán l à: NRRRR SSBBSB /])][[),cov(    (1.5) Trong đó: B R là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu B S R là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu S B  là mức sinh lời bình quân trong kỳ của cổ phiếu B S  là mức sinh lời bình quân trong kỳ của cổ phiếu S N là số tháng trong kỳ Trong Excel ta dùng hàm COVAR đ ể tính, COVAR(number1, number2,…) 1.3.2 Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT l à bình quân gia quy ền ( theo tỷ trọng vốn đầu tư vào từng loại chứng khoán) của lợi suất thu đ ược từ mỗi chứng khoán trong DMĐT đó.     n i ii nnp rEw rEwrEwrEwrE 1 2211 )( )( )()()( (1.6) Trong đó: i w là tỷ trọng từng loại chứng khoán trong DMĐT Giả sử một danh mục có 2 chứng khoán với tỷ trọng của mỗi loại trong DMĐT là 0.5 (w = 0.5) và l ợi nhuận kỳ vọng t ương ứng với mỗi chứng khoán l à 10.5% và 5% thì l ợi nhuận kỳ vọng của to àn DMĐT là: )( p rE =0.5x10.5+0.5x5=7.75% Trang 8 1.4 Rủi ro của DMĐT v à đa dạng hóa DMĐT 1.4.1 Rủi ro của DMĐT Trong phần trước ta đã đề cập đến vấn đề đánh giá rủi ro của từng chứng khoán riêng lẻ. Như chúng ta được biết, sự hiện diện của rủi ro có nghĩa l à có khả năng xuất hiện nhiều kết quả khác nhau từ một nguy ên nhân ban đầu. Do vậy, thước đo của toàn bộ rủi ro chính l à khả năng không chắc chắn về kết quả thu đ ược, được các nhà thống kê lượng hóa bằng độ lệch chuẩn của lợi suất thu đ ược (  ). Cũng giống như từng chứng khoán ri êng lẻ, rủi ro tổng thể của danh mục được định nghĩa l à khả năng biến động trong t ương lai về kết quả thu đ ược của việc đầu tư. Tuy nhiên khi p hân tích một DMĐT, chúng ta phải quan tâm đến rủi ro cả danh mục chứ không chỉ đ ơn thuần của từng loại chứng khoán. Một nguy ên tắc cơ bản trong đầu tư chứng khoán cho rằng, việc đánh giá rủi ro cả danh mục l à sự đo lường mức độ ảnh hưởng của từng loại chứn g khoán riêng l ẻ đó đối với DMĐT v à giữa chứng khoán đó với to àn bộ chứng khoán của thị tr ường. Với cách tiếp cận có áp dụng thống kê học, hệ số hiệp ph ương sai (covarian) s ẽ được sử dụng. Một hệ quả khó chấp nhận nh ưng lại rất thực tế, đó l à việc những chứng khoán có tính rủi ro có khả năng là những thành tố làm ổn định cho toàn DMĐT, nghĩa là góp phần làm giảm rủi ro của toàn DMĐT. Đây là l ý do tại sao người đầu tư cần quan tâm đến việc đa dạng hóa DMĐT cũng nh ư xác định phần rủi ro hệ thống của chứng khoán. 1.4.1.1 Phương sai - độ lệch chuẩn của DMĐT gồm hai chứng khoán Khi hai chứng khoán với ph ương sai tương ứng là 2 1  và 2 2  được kết hợp trong một DMĐT với trọng số vốn t ương ứng 1 w và 2 w thì phương sai DMĐT 2 p  được tính như sau:  2 P   2 1 2 1 w  2 2 2 2 w 2 1 w   212 ,cov rrw (1.7) 1.4.1.2 Phương sai c ủa DMĐT gồm nhiều chứng khoán    n i P 1 2  22 ii w  +    n i n j1 1 i w   jij rrw ,cov với i  j (1.8) Trang 9 Trong đó: i w là tỷ trọng chứng khoán i trong DMĐT j w là tỷ trọng chứng khoán j trong DMĐT   ji rr ,cov : hiệp phương sai giữa 2 chứng khoán i v à j, được tính theo công thức (1.5) Công thức trên có thể diễn giải bằng ma trận nh ư sau: Bảng 1.1: Ma trận phương sai của DMĐT Chứng khoán 1 2 3 … n 1 2 1 2 1 w 1 w   212 ,cov rrw 1 w   313 ,cov rrw 1 w   nn rrw ,cov 1 2 2 w   211 ,cov rrw 2 2 2 2 w 2 w   323 ,cov rrw 2 w   nn rrw ,cov 2 3 3 w   211 ,cov rrw 3 w   232 ,cov rrw 2 3 2 3 w 3 w   nn rrw ,cov 3 … n n w   11 ,cov rrw n n w   22 ,cov rrw n n w   33 ,cov rrw n 22 nn w  Nếu cộng tất cả các ô trong bảng ma trận tr ên sẽ cho ra kết quả ph ương sai của danh mục n chứng khoán. Ta thấy các ô nằm tr ên đường chéo Tây Bắc – Đông Nam của ma trận là phương sai của từng chứng khoán. Các ô c òn lại là hiệp phương sai của các cặp chứng khoán trong danh mục. Mỗi hiệp ph ương sai của một cặp chứng khoán xuất hiện hai lần trong ma trận. Vậy hiệp ph ương sai của các cặp chứng khoá n trong danh mục nhiều hơn phương sai c ủa các chứng khoán. Ta nói ph ương sai của DMĐT phụ thuộc nhiều vào hiệp phương sai giữa các chứng khoán h ơn là phương sai của chính các chứng khoán đó. Để đơn giản hóa việc tính ma trận n ày ta có thể dùng hàm SUMPRODU CT trong Excel. Đây là hàm nhân đ ối xứng 2 dãy số lại với nhau rồi tính tổng. Công thức: SUMPRODUCT(array1, array2) Trang 10 Trước khi sử dụng h àm này ta rút tỷ trọng từng chứng khoán ở bảng 1.1 ra để tạo thành Array 1 1 w 2 w 3 w … n w Còn Array 2 sẽ là bảng sau: Chứng khoán 1 2 3 … n 1 2 1    21 ,cov rr   31 ,cov rr   n rr ,cov 1 2   21 ,cov rr 2 2    32 ,cov rr   n rr ,cov 2 3   31 ,cov rr   23 ,cov rr 2 3    n rr ,cov 3 n   1 ,cov rr n   2 ,cov rr n   3 ,cov rr n 2 n  Như vậy để có đầy đủ các nhân tố nh ư trong bảng 1.1 thì ở mỗi dòng còn thiếu tỷ trọng của mỗi chứng khoán. Ta chỉ việc lấy tỷ trọng từng chứng khoán ứng với mỗi dòng nhân với SUMPRODUCT(array1, array2) ta đ ược phương sai toàn danh mục. Ví dụ: có tỷ trọng 6 loại cổ phiếu và Ma trận hiệp phương sai của 6 cổ phiếu đó như trong Hình 1.1 Phương sai của chứng khoán thứ 1 đ ược tính tại ô Q41:=Q29* SUMPRODUCT(Q29:V29, Q34:V34) Phương sai của chứng khoán thứ 2 đ ược tính tại ô R41: = R29* SUMPRODUCT(Q29:V29, Q35:V35) Tương tự, Phương sai của chứng khoán thứ 3 đ ược tính tại ô S41: = R29* SUMPRODUCT(Q29:V29, Q36:V36) Cứ thế tính đến chứng khoán thứ 6. Sau đó tính tổng Q41:V41 đ ược phương sai toàn danh m ục gồm 6 cổ phiếu đó. . Ứng dụng phần mềm Crystal Ball v ào việc xác định tỷ lệ cổ phiếu trong danh mục đầu t ư của hoạt động tự doanh Công ty cổ phần chứng khoán Hải Ph òng chi nhánh TP HCM cho đồ án tốt nghiệp của mình. 2 về danh mục đầu t ư và phần mềm Crystal Ball Chương 2: Thực trạng hoạt động kinh doanh của Công ty chứng khoán Hải Ph òng Chương 3: Xác định tỷ lệ đầu tư cổ phiếu trong hoạt động tự doanh của Công. của mình. 2. Mục tiêu nghiên cứu Bước đầu tiếp cận cách thức tự doanh của Công ty chứng khoán Hải Ph òng đồng thời nghiên cứu phần mềm Crystal Ball để ứng dụng v ào việc xác định tỷ lệ đầu tư cho Công ty. 3.