KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN (CAPM): TRƯỜNG HỢP TẠI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN MỚI NỔI HY LẠP

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT MÔ HÌNH CAPM1.2 NHỮNG GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH: Các nhà đầu tư nắm giữ danh mục chứng khoán đa dạng hóa hoàn toàn Các chứng khoán được trao đổi tự do trong thị trường c

O

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN (CAPM): TRƯỜNG HỢP TẠI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN MỚI NỔI HY LẠP

Nhóm tác giả nghiên cứu:

Grigoris Michailidis Stavros Tsopoglou Demetrios Papanastasiou Eleni Mariola

NỘI DUNG THUYẾT TRÌNH

GIỚI THIỆU – MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VÀ GIÁ TRỊ THỰC NGHIỆM

CHỌN MẪU VÀ DỮ LIỆU PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 6

I TỔNG QUAN LÝ THUYẾT MÔ HÌNH CAPM

1.1 GIỚI THIỆU:

Là mô hình mô tả mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và beta của chứng khoán

Mô hình CAPM do ba nhà kinh tế William Sharpe, John Lintnet và

Jack Treynor đưa ra từ những 1960 và đã có nhiều ứng dụng từ đó đến nay

I TỔNG QUAN LÝ THUYẾT MÔ HÌNH CAPM1.2 NHỮNG GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH:

Các nhà đầu tư nắm giữ danh mục chứng khoán đa dạng hóa hoàn

toàn

Các chứng khoán được trao đổi tự do trong thị trường cạnh tranh

Các nhà đầu tư có thể vay và cho vay với cùng lãi suất phi rủi ro và

liên tục không đổi theo thời gian

Không có chi phí môi giới chứng khoán

Không có thuế

Tất cả nhà đầu tư thích lựa chọn tỷ suất sinh lợi cao nhất với rủi ro

cho trước hoặc chọn mức độ rủi ro thấp nhất với tỷ suất sinh lợi cho trước

Tất cả nhà đầu tư có kỳ vọng thuần nhất liên quan đến tỷ suất sinh lợi

I TỔNG QUAN LÝ THUYẾT MÔ HÌNH CAPM1.3 NỘI DUNG MÔ HÌNH:

Mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi và beta của chứng khoán được thể hiện qua phương trình:

R = Rf + (Rm − Rf )β (1)Với:

R : là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán

Rf : là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro

Rm : là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục thị trường

β : độ nhạy cảm của chứng khoán đối với các biến động thị trường

I TỔNG QUAN LÝ THUYẾT MÔ HÌNH CAPM1.3 NỘI DUNG MÔ HÌNH:

Từ công thức (1) hàm ý rằng tỷ suất sinh lợi 1 chứng khoán có mối

tương quan xác định với beta của nó Về mặt hình học, mối quan hệ này

được biễu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường chứng

khoán ( SML)

I TỔNG QUAN LÝ THUYẾT MÔ HÌNH CAPM1.3 NỘI DUNG MÔ HÌNH:

Từ công thức (1) và hình vẽ trên ta rút ra được các điều sau:

Β = 0 : nghĩa là tỷ suất sinh lợi chứng khoán bằng tỷ suất sinh lợi phi rủi

ro

Β = 1 : nghĩa là tỷ suất sinh lợi chứng khoán bằng tỷ suất sinh lợi thị

trường

Quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán và hệ số beta là quan hệ tuyến

tính được diễn tả bởi đường SML có hệ số góc là (Rm − Rf ) và hệ số chặn Rf

Phương trình (1) có thể được viết lại:

R – Rf =  (Rm – Rf)Rm – Rf)

R – Rf: phần bù rủi ro chứng khoán

Rm - Rf: phần bù rủi ro thị trường

I TỔNG QUAN LÝ THUYẾT MÔ HÌNH CAPM

1.4 ƯU - NHƯỢC ĐIỂM CỦA MÔ HÌNH:

- Ưu điểm: đơn giản và có thể ứng dụng được trên thực tế

I TỔNG QUAN LÝ THUYẾT MÔ HÌNH CAPM

1.5 CÁC ỨNG DỤNG CỦA MÔ HÌNH:

 CAPM được sử dụng như công cụ quản trị đầu tư Đường SML là tiêu chuẩn để đánh giá tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hợp lý của tài sản có rủi ro, từ đó nhà phân tích tính toán tỷ suất sinh lợi mong đợi thực tế của họ

Tính toán hệ số alpha bằng tỷ suất sinh lợi mong đợi trừ đi tỷ suất sinh lợi hợp lý dựa trên SML, nhà phân tích sẽ thấy được chứng khoán đó được định giá cao hay thấp

 CAPM giúp đưa ra quyết định ngân sách vốn Khi xem xét một dự án mới, nhà quản trị có thể sử dụng CAPM để tính được tỷ suất sinh lợi nội tại

(IRR) hoặc ngưỡng thu hồi vốn của dự án

II GIỚI THIỆU – MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU:

2.1 GIỚI THIỆU:

•Mô hình định giá tài sản vốn(CAPM) được trình bày bởi Sharpe [1964], Lintner [1965] và Mossin [1966] là một trong những thuyết minh quan trọng nhất trong lý thuyết vốn hiện đại

•Mô hình CAPM cho thấy rằng một lợi nhuận kỳ vọng cao có liên quan với mức độ rủi ro cao

•Mô hình CAPM đã chiếm ưu thế trong việc thử nghiệm trên 30 năm qua

•Tuy nhiên qua nhiều bài nghiên cứu, các nhà nghiên cứu có những nghi ngại về khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi tài sản của mô hình trong thực tế

II GIỚI THIỆU – MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU:

2.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU:

•Kiểm định xem mô hình CAPM đúng đối với thị trường vốn

III NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VÀ GIÁ TRỊ THỰC NGHIỆM

3.1 ĐÁNH GIÁ TÍNH THỰC TIỄN CỦA MÔ HÌNH

Mô hình này cung cấp phương tiện để tính tỷ suất sinh lợi cho một công

ty mà các nhà đầu tư yêu cầu

Mô hình này đã giải thích sự khác nhau về phần bù rủi ro ( rick

premium) của các tài sản, là do có sự khác biệt trong mức độ rủi ro của tỷ

suất sinh lợi trên tài sản

III NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VÀ GIÁ TRỊ THỰC NGHIỆM

3.2 NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY:

Black, Jensen và Scholes (1972): các tác giả nhận thấy mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trung bình và hệ số beta là gần như tuyến tính, đối với danh mục

hệ số beta cao (thấp) có tỷ suất sinh lợi cao (thấp) như nhau

Fama và McBeth (1973): có mối quan hệ tuyến tích tích cực giữa tỷ suất sinh lợi trung bình và beta

Branz (1981): chứng minh qui mô công ty giải thích tác động ngược chiều của tỷ suất sinh lời trung bình tốt hơn beta

Basu (1977), Stattman (1980): nghiên cứu mở rộng kiểm định các biến khác ảnh hưởng đến sự đánh đổi giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro như hiệu suất sinh lợi, đòn bẩy, tỷ lệ giá trị sổ sách với giá trị thị trường

Fama và French (1992): kiểm định tương tự Fama và McBeth nhưng cho kết quả ngược lại

III NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VÀ GIÁ TRỊ THỰC NGHIỆM

3.3 NHỮNG TRANH LUẬN VỀ MÔ HÌNH:

•Dữ liệu quá dày đặc sẽ làm mất tính hiệu lực của mô hình CAPM (Amihudm, Christensen và Mendelson [1992] và Black [1993] )

•Sự không phù hợp với các giả định cơ bản làm mô hình CAPM thiếu sự hỗ trợ trong thực tiễn (Jagannathan và Wang [1993] )

•Qui mô công ty tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi trong một số chu kỳ mẫu (Black (1993), Banz (1981))

•Shaken and Sloan [1995] lập luận rằng những phát hiện của Fama và French [1992] phụ thuộc cơ bản chủ yếu vào kết quả thống kê được giải thích như thế nào

Sub title

IV CHỌN MẪU VÀ NGHIÊN CỨU

4.1 CHỌN MẪU:

 Nghiên cứu trong giai đoạn 1/1998 đến 12/2012- giai đoạn mô tả biến

động mạnh mẽ tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Hy Lạp

 Mẫu gồm 100 cổ phiếu được chọn từ rỗ chứng khoán hình thành nên các chỉ số FTSE/ASE 20, FTSE/ASE Mid 40, FTSE/ASE Small Cap

 Mỗi nhóm bao gồm 260 quan sát trên giá đóng cửa mỗi tuần

 Lựa chọn dựa trên khối lượng giao dịch, ngoại trừ những chứng khoán

giao dịch bất thường hoặc khối lượng giao dịch thấp

Sub title

IV CHỌN MẪU VÀ NGHIÊN CỨU

4.2 DỮ LIỆU:

- Dữ liệu được thu thập từ Cơ sở dữ liệu Metastock (Hy Lạp)

- Sử dụng tỷ suất sinh lợi hàng tuần từ 100 cổ phiếu niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Althens trong giai đoạn 1/1998 đến 12/2002

- Tất cả tỷ suất sinh lợi chứng khoán được điều chỉnh cổ tức

60 cổ phiếu vốn hóa thị trường cao nhất, phản ánh xu hướng chung của thị trường

của Hy Lạp

Sub title

V PHƯƠNG PHÁP

BƯỚC 1: Ước lượng beta mỗi cổ phiếu

Ước lượng hệ số beta cho mỗi cổ phiếu bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi hàng tuần trong giai đoạn 1/1998 đến 12/2002, theo phương trình:

Rit -R ft = ai +β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)β i (Rm – Rf)Rmt - R ft )+β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)eit (Rm – Rf)1) ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)

Trong đó:

Rit là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán thứ i (i = 1 100)

R ft là tỷ suất sinh lợi tài khoản phi rủi ro

Rmt là tỷ suất sinh lợi thị trường,

β i là ước lượng hệ số beta của chứng khoán i, and

eit là phần nhiễu ngẫu nhiên tương ứng trong phương trình hồi quy

Tỷ suất sinh lợi vượt trội: (Rit -R ft )=rit và (Rmt - R ft )=rmt, phương

trình (1) có thể được viết lại : rit = ai +β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1) β i Rmt +β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1) eit

Sub title

V PHƯƠNG PHÁP

BƯỚC 2: Tính rpt danh mục

Hình thành 10 danh mục đầu tư bao gồm 10 chứng khoán , sao cho

khoảng dàn trải hệ số beta trong danh mục là tối đa

Tính giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục chứng

khoán ( rpt ) dựa trên hệ số beta của chúng được tính ở phương trình (1)

Sub title

BƯỚC 3: Ước tính beta danh mục

Kết hợp những chứng khoán trong danh mục đa dạng hóa, do vậy nâng

cao độ chính xác của beta ước lượng và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong

danh mục6

Phương trình ước tính beta danh mục:

Rpt = ap +β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1) βp.rmt +β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1) ept (3)

Trong đó;

rpt là tỷ suất sinh lợi trung bình vượt trội của danh mục

βp là beta danh mục được tính

Sub title

ĐƯỜNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN (SML):

Ước lượng Đường thị trường chứng khoán (SML) bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi của danh mục với beta danh mục thu được ở phương trình (3), ta có phương trình:

rp= y0+β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)y1.βp+β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)ep (4)

Trong đó:

rp là tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình trên danh mục p

βp là beta ước lượng của danh mục p

y1 là phần bù rủi ro thị trường mang lại cho một đơn vị rủi ro beta

y0 là hệ số chặn, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trên tài sản có beta 0

ep là biến ngẫu nhiên tương ứng trong phương trình hồi quy

Sub title

ĐƯỜNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN (SML):

Kiểm tra mối tương quan phi tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi tổng danh

mục và beta, hồi quy tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục, beta

danh mục được tính toán , bình phương beta, ta có phương trình:

Kiểm tra xem liệu phương sai nhiễu của chứng khoán có tác động đến

tỷ suất sinh lợi của danh muc không, thêm 1 yếu tố phương sai nhiễu

Sub title

ĐƯỜNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN (SML)

Các thông số ước lượng cho phép chúng ta kiểm tra một loạt các giả

thuyết của CAPM, kiểm tra như sau:

y3=0 : phương sai nhiễu không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi

y2=0 : không có phi tuyến tính trên đường thị trường chứng khoán

y1>0 : có một giá trị dương của rủi ro trên thị trường vốn

Cuối cùng, những phân tích trên cũng được thực hiện cho từng năm

riêng biệt (1998-2002), bằng cách thay đổi kết cấu danh mục theo hệ

số beta ước tính mỗi năm

V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Phương trình hồi qui 1:

Rit -R ft = ai +β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)β i (Rm – Rf)Rmt - R ft )+β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)eit ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)

Ước lượng βi bằng hồi qui tỉ suất sinh lời hàng tuần mỗi CK và chỉ số

CK theo PT trên

Beta nằm trong khoảng 0.0984 đến 1.4369, độ lệch chuẩn 0.0224

Beta mỗi chứng khoán có ý nghĩa thống kê 95%

Tất cả Bate ước lượng có ý nghĩa thống kê 90%

V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Bảng 1: Ước lượng hệ số bêta chứng khoán (theo phương trình 1)

Stock name beta Stock name beta Stock name beta Stock name beta

THEMEL AIOLK AEGEK AEEXA SPYR SARANT ELTEX ELEXA MPENK HRAKL PEIR BIOXK ELMEK LAMPSA MHXK DK FOLI THELET ATT ARBA KATS ALBIO XAKOR SAR NAYP

.8302 8303 8305 8339 8344 8400 8422 8427 8610 8668 8698 8747 8830 8848 8856 8904 9005 9088 9278 9302 9333 9387 9502 9533 9577

PROOD ALEK EPATT SIDEN GEK ELYF MOYZK TITK NIKAS ETHENEX IATR METK ALPHA AKTOR INTKA MAIK PETZ ETEM FINTO ESXA BIOSK XATZK KREKA ETE SANYO

.9594 9606 9698 9806 9845 9890 9895 9917 9920 1.0059 1.0086 1.0149 1.0317 1.0467 1.0532 1.0542 1.0593 1.0616 1.0625 1.0654 1.0690 1.0790 1.0911 1.1127 1.1185

EMP NAOYK ROKKA SELMK DESIN ELBAL ESK TERNA KERK POYL EEGA KALSK GENAK FANKO PLATH STRIK EBZ ALLK GEBKA AXON RINTE KLONK ETMAK ALTEK

1.1201 1.1216 1.1256 1.1310 1.1312 1.1318 1.1348 1.1359 1.1392 1.1396 1.1432 1.1628 1.1925 1.1996 1.2322 1.2331 1.2500 1.2520 1.2617 1.2830 1.3030 1.3036 1.3263 1.3274 1.4369

V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Thiết lập các danh mục đầu tư từ 100 mẫu ban đầu

Mỗi danh mục gồm 10 CK tiêng lẻ có βi dàn trải từ thấp đến cao

Tính r danh mục bình quân từ r mỗi chứng khoán theo phương trình 2

Ước lượng βp bằng hồi qui r danh mục và r thị trường theo phương

trình số

Kết quả hồi qui thể hiện trong bảng 2 dưới đây

.5474 7509 9137 9506 9300 9142 1.0602 1.1066 1.1293 1.2024

.0012 0013 0014 0014 0009 0010 0012 0019 0020 0026

.4774 5335 5940 6054 7140 6997 6970 6057 6034 5691

Nhận xét :

• Không phải lúc nào Beta cao thì đi kèm suất sinh lợi vượt trội cao

• Kết quả mâu thuẫn với CAPM được lý giải là do sự biến động mạnh tỷ suất sinh lời trong giai đoạn kiểm định

V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Tiến hành kiểm định giả thiết hệ số chặn = 0 của mô hình CAPM

Kiểm định độ dốc của đường SML với mô hình CAPM

Sử dụng phương trình 4: rp= y0+β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)y1.βp+β i ⋅(Rmt - R ft )+eit (1)ep

Ứớc lượng y0,y1 bằng hồi qui rp,βp bằng mô hình phương trình 4

Kết quả ước lượng được thể hiện trong bảng 3 dưới đây

-.0011 (-1.8375) 1034

Residual standard error: 0004 on 8 degrees of freedom

Multiple R-Squared: 2968

F-statistic: 3.3760 on 1 and 8 degrees of freedom, the p-value is 1034

Correlation of Coefficients ρ γ0, γ1 = 9818

Nhận xét:

• γ0 nhỏ (0.0005) theo CAPM thì nó nên = 0 T value =0.9011 < 2 nên không

rõ ràng để loại bỏ giả thiết của CAPM được tức là chấp nhận hệ số chặn = 0.

• Tra bảng F với mức ý nghĩa 5% = 5.3 > F thống kê  mô hình không phù hợp tại

độ tin cậy 95%.

• Theo CAPM thì độ dốc SLM = r(p) suất sịnh lời vượt trội thị trường Kết quả

r(p) = 0.0001(bảng 2) còn độ dốc SML = 0.0011 CAPM không phù hợp.

V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Tiến hành kiểm định tính tuyến tính của mô hình CAPM

Sử dụng phương trình 5:

Ứớc lượng y0,y1,y2 bằng hồi qui rp,βp bằng mô hình phương trình 5

Kết quả ước lượng được thể hiện trong bảng 4 dưới đây:

-.0084 (-1.8013) 0.1147

.0041 (1.5686) 0.1607

Residual standard error: 0003 on 7 degrees of freedom

Multiple R-Squared: 4797

F-statistic: 3.2270 on 2 and 7 degrees of freedom, the p-value is 1016

V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Tiến hành kiểm định tính rủi ro phi hệ thống của mô hình CAPM

Sử dụng phương trình 6:

Ứớc lượng y0,y1,y2,y3 bằng hồi qui rp,βp từ mô hình phương trình 6

Kết quả ước lượng được thể hiện trong bảng 4 dưới đây:

-.0043 (-.6182) 0.5591

.0015 (.3381) 0.7468

.3503 (.8035) 0.4523

Residual standard error: 0003 on 6 degrees of freedom

Multiple R-Squared: 5302

F-statistic: 2.2570 on 3 and 6 degrees of freedom, the p-value is 1821

.0053 0050 0115 0134 -.0035 -.0149 0000 -.0057 -.0017 -.0088

(3.7665) (2.2231) (2.8145) (4.0237) (-1.9045) (-9.4186) (.0025) (-2.4066) (-.8452) (-5.3642)

.0014 0022 0041 0033 0019 0016 0024 0028 0020 0016

.0050 0569 2227 0038 0933 0000 9981 0427 4226 0007

Tra bảng : T(0.025,8) = 2.306

V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Bảng 7: Kiểm định tính không tuyến tính(cho từng năm – Phương trình 5)

Coefficient Value t-value Std. Error p-value

.0035 0139 -.0078 0030 -.0193 0135 -.0129 0036 -.0083 0092 -.0240 0083 -.0077 0046 -.0059

(1.7052) (1.7905) (-1.1965) (2.1093) (-.7909) (1.3540) (-3.5789) (.5435) (-2.8038) (1.2724) (-1.7688) (1.3695) (-2.9168) (.9139) (-2.7438)

.0020 0077 0065 0142 0243 0026 0036 0067 0030 0072 0136 0060 0026 0050 0022

.1319 1165 2705 0729 4549 0100 0090 6037 0264 2439 1202 2132 0224 3911 0288

Tra bảng : T(0.025,7) = 2.3065

V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Bảng 8: Kiểm định tính rủi ro phi hệ thống (cho từng năm – Phương trình 6)

Coefficient Value t-value Std. Error p-value

.0016 0096 -.0037 3.0751 0017 -.0043 0015 3503 -.0203 0199 -.0185 2.2673 0062 -.0193 0053 1.7024 -.0049 0000 -.0026 -5.1548

(.7266) (1.2809) (-.5703) (.5862) (1.4573) (-.0168) (.0201) (2.2471) (-4.6757) (2.2305) (-3.6545) (2.2673) (.6019) (-1.0682) (.5635) (.4324) (-.9507) (.0054) (-.4576) (-.6265)

.0022 0075 0065 1.9615 0125 0211 0099 1.4278 0043 0089 0051 9026 0103 0181 0094 3.9369 0052 0089 0058 8.2284

.4948 2475 5892 1680 1953 9846 9846 0657 0034 0106 0106 0639 5693 3265 5935 6805 3785 9959 6633 5541

Tra bảng : T(0.025,6) = 2.447