Ứng dụng các mô hình tài chính định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam.pdf

Ứng dụng các mô hình tài chính định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TÀI CHÍNH ĐỊNH GIÁ DANH MỤC ĐẦU TƯ

TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ

1.Lý do chọn đề tài :

Sau 2007, thị trường chứng khoán khủng hoảng, thị trường giảm điểm liên tiếp và vẫn chưa có dấu hiệu hồi phục Ngoài ra, những tín hiệu từ nền kinh tế vĩ mô cũng không mấy khả quan Để thực hiện mục tiêu kiềm chế lạm phát cho định hướng tăng trưởng biền vững, nhà nước đã tăng lãi suất, thắt chặt chi tiêu Dẫn đến doanh nghiệp khó khăn trong việc huy động vốn từ ngân hàng với lãi suất cao Trong khi đó, thị trường chứng khoán, một kênh huy động vốn khác của doanh nghiệp, lại cũng chờ, chờ những tín hiệu khả quan hơn, chờ doanh nghiệp thông báo lợi nhuận để đầu tư Dẫn đến doanh nghiệp càng không có vốn, mà không có vốn thì không tái đầu tư, thực hiện dự án để tăng lợi nhuận Mà doanh nghiệp không tăng lợi nhuận hay có những tín hiệu khả quan khác thì nhà đầu tư không đầu tư Vòng luẩn quẩn này đang diễn ra trên thị trường

Với mong muốn đóng góp một mô hình hồi quy đa nhân tố để mục đích đánh giá

đúng bản chất của các danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai

đoạn hiện nay Em xin giới thiệu đề tài: “Ứng dụng các mô hình tài chính định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam ”

2 Mục tiêu nghiên cứu :

Chúng ta hồi quy các danh mục để định giá, tìm ra danh mục đang định giá thấp để mua vào, còn những danh mục đang nắm giữ mà bị định giá cao thì bán ra Ngoài ra, còn

so sánh độ phù hợp của các mô hình với tình hình hiện tại trên thị trường để ra quyết định phù hợp nhất

3.Phạm vi nghiên cứu

Tất cả chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ tháng 1 năm 2006 đến tháng 12 năm 2010

4.Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng những phương pháp nghiên cứu sau :

• Nghiên cứu cơ sở lý thuyết các mô hình CAPM, Fama, Carhart

• Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau

• Sau đó dùng phương pháp tổng hợp, so sánh ; phương pháp phân tích suy luận, phương pháp phân tích thống kê, chạy mô hình bằng Eviews… để đưa ra những kết luận cụ thể

MỤC LỤC TÓM TẮT ĐỀ TÀI

LỜI MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ LUẬN 2

1 Khái niệm các mô hình: 2

1.1 Mô hình CAPM: 2

1.1.1 Lý thuyết quá trình định giá: 4

1.1.2 Quy trình định giá trên thực tế: 5

1.2 Mô hình Fama - French: 5

1.2.1 Những phát hiện của Fama – French: 5

1.2.2 Mô hình Fama – French ba nhân tố: 8

1.3 Mô hình Carhart: 10

2 Mục đích của các mô hình: 11

3 Theo dõi kết quả dự báo và đánh giá lại mô hình đã sử dụng: 11

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1: 12

CHƯƠNG 2: THỰC TIỄN ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TÀI CHÍNH XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TỐI ƯU 13

1 Thực tiễn ứng dụng mô hình Fama - French xây dựng danh mục đầu tư ở các nước trên thế giới: 13

1.1 Ứng dụng ở những nước phát triển: 13

1.2 Ứng dụng ở những nước đang phát triển: 16

2 Thực tiễn ứng dụng mô hình Carhart xây dựng danh mục đầu tư ở các nước trên thế giới: 19

3 Thực tiễn áp dụng mô hình tài chính vào thị trường chứng khoán Việt Nam: 21

3.1 Những nghiên cứu về mô hình tài chính tại Việt Nam: 21

3.2 Thực trạng thị trường chứng khoán: 22

4 Sự cần thiết phải có một mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi trong đầu tư chứng khoán ở Việt Nam: 29

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2: 31

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM: 32

1 Xây dựng danh mục đầu tư – Mô hình Fama – French: 32

1.1 Thu thập dữ liệu sơ bộ: 32

1.2 Phân loại các danh mục đầu tư: 33

1.3 Dữ liệu nghiên cứu: 34

1.4 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: 34

1.4.1 Hậu quả của đa cộng tuyến: 34

1.4.1.1 Hậu quả của đa cộng tuyến hoàn hảo: 34

1.4.1.2 Hậu quả của đa cộng tuyến không hoàn hảo: 35

1.4.2 Phát hiện đa cộng tuyến: 36

1.5 Kiểm định tự tương quan, thống kê Breusch – Godfrey: 37

1.5.1 Hậu quả của tự tương quan: 37

1.5.2 Kiểm định tự tương quan Breusch – Godfrey: 37

1.6 Kiểm định phương sai thay đổi, Kiểm định White: 38

1.6.1 Hậu quả phương sai thay đổi: 38

1.6.2 Phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi: 38

1.7 Kết quả hồi quy: 39

2 Xây dựng danh mục đầu tư - Mô hình Carhart: 41

2.1 Thu thập dữ liệu sơ bộ: 41

2.4 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: 42

2.5 Kiểm định tự tương quan Breusch – Godfrey: 43

2.6 Kiểm định phương sai thay đổi, Kiểm định White: 44

2.7 Kết quả hồi quy: 44

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3: 46

CHƯƠNG 4: KHUYẾN NGHỊ ĐẦU TƯ VÀ CÁC BIỆN PHÁP NÂNG CAO TÍNH CHÍNH XÁC CỦA MÔ HÌNH DỰ BÁO: 47

1 Khuyến nghị đầu tư: 47

2 Các biện pháp nâng cao tính chính xác của mô hình: 49

2.1 Nguyên nhân ảnh hưởng đến kết quả thực nghiệm của mô hình: 49

2.1.1 Phân tích gỉa định của các mô hình: 49

2.1.2 Thu thập số liệu: 50

2.2 Giải pháp nâng cao hiệu quả ứng dụng các mô hình đầu tư tài chính hịên đại vào thị trường chứng khoán Việt Nam: 51

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 53

KẾT LUẬN 54

DANH MỤC PHỤ LỤC

Phụ lục dữ liệu nghiên cứu phần 2.2.3 54

Phụ lục kiểm định danh mục theo mô hình Fama - French: 58

Phụ lục kiểm định đa cộng tuyến 1.4.2: 58

Phụ lục tự tương quan 1.5.2: 59

Phụ lục phương sai 1.6.2: 62

Phụ lục hồi quy 1.7: 66

Phụ lục kiểm định danh mục theo mô hình Carhart 70

Phụ lục đa cộng tuyến 2.4: 70

Phụ lục tự tương quan 2.5 71

Phụ lục phương sai 2.6: 74

Phụ lục hồi quy 2.7: 77

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

LỜI MỞ ĐẦU

Năm 2008 là năm biến động lớn của thị trường tài chính nói chung, thị trường chứng khoán nói riêng Sự biến động đó đã vượt ngoài tầm kiểm soát, nó đi ngược lại các qui luật kinh tế trước đây mà các nhà kinh tế học đã dự báo Riêng đối với thị trường chứng khoán, hàng loạt cổ phiếu giảm giá, hàng loạt công ty phải nộp đơn xin bảo hộ phá sản Năm 2008 đi qua, các quốc gia rơi vào tình trạng suy thoái kinh tế, chính sách kích cầu kinh tế liên tục được đưa ra nhằm khôi phục thị trường tài chính, củng cố thị trường chứng khoán Và Việt Nam cũng không nằm ngoài xu thế đó, năm 2008 vừa qua là năm biến động lớn của thị trường chứng khoán Nếu năm 2007, chứng khoán tới đỉnh tại 1,174 điểm nhà đầu tư ào ạt đổ vào thị trường, thì từ 2008 trở đi, việc thu hút nhà đầu tư vẫn còn là vấn đề lớn, một mặt họ không có niềm tin vững chắc vào thị trường, mặt khác

họ vẫn chưa yên tâm khi trong tay không có công cụ nào có thề định giá đúng đắn các loại chứng khoán Vì vậy, hơn bao giờ hết thị trường chứng khoán Việt Nam cần phải có một mô hình định giá các danh mục đầu tư để giúp nhà đầu tư định hướng thị trường tốt hơn và giảm bớt rủi ro khi thực hiện đầu tư,

Thấy được sự cần thiết của việc vận dụng các mô hình để định giá danh mục đầu tư,

em quyết định nghiên cứu đề tài “Ứng dụng mô hình tài chính định giá danh mục đầu

tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam” Bài nghiên cứu sử dụng mô hình khá đơn

giản đó là mô hình CAPM, ngoài ra, còn có mô hình ba nhân tố Fama Frẹnch và bốn nhân tố Carhart Những mô hình này đã áp dụng rộng rãi và khá thành công tại nhiều quốc gia trên thế giới để cung cấp cho các nhà đầu tư một công cụ phân tích, định giá chứng khoán và danh mục đầu tư Điều này sẽ có ích cho các nhà đầu tư trong việc quyết

định nên nắm giữ những danh mục hay cổ phiếu nào

Với đề tài nghiên cứu này, em hy vọng các kết quả của nó sẽ giúp cho nhà đầu tư trong việc nhận định rủi ro và lợi nhuận, đưa ra các khuyến nghị đầu tư hợp lý để xây dựng một danh mục đầu tư an toàn và hiệu quả

CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ LUẬN

1 Khái niệm các mô hình:

1.1 Mô hình CAPM:

Từ những năm 1960, mô hình định giá tài sản vốn CAPM do ba nhà kinh tế William Sharpe, John Lintnet và Jack Treynor phát triển dựa trên mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi mong đợi, đựơc diễn tả bởi công thức sau :

Trong mô hình này, tỷ suất sinh lợi mong đợi bằng tỷ suất sinh lợi phi rủi ro free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó Rủi ro không mang tính hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này Nhà

(risk-đầu tư sẽ dựa trên rủi ro và tỷ suất sinh lợi từ mô hình để thiết lập đường thị trường

chứng khoán SML, họ đầu tư những chứng khoán đang được định giá thấp (bên trên

đường SML) và bán khống (nếu thị trường cho phép) hoặc từ bỏ nắm giữ những chứng

khoán bên dưới SML :

Như vậy, khi hệ số beta càng cao thì suất sinh lời của chứng khoán càng cao và vì vậy, cũng mang nhiều rủi ro hơn Beta bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 0 chính là lợi nhuận không rủi ro, Rf Beta bằng 1: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 1 chính là lợi nhuận thị trường, E(Rm) Quan hệ giữa lợi nhuận

và hệ số rủi ro beta của chứng khoán là quan hệ tuyến tính được diễn tả bởi đường thẳng SML có hệ số góc là E(Rm) - Rf

Ngoài ra, lý thuyết CAPM, đi lên từ lý thuyết danh mục của Markowitz, cho nên nó cần một số giả định sau:

(1)Tất cả các nhà đầu tư đều là các nhà đầu tư hiệu quả Markowitz, họ mong muốn nắm giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả Vì vậy vị trí chính xác trên đường biên hiệu quả và danh mục cụ thể được chọn sẽ phụ thuộc vào hàm hữu dụng rủi ro – tỷ suất sinh lợi của mỗi nhà đầu tư

(2)Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro -

rf

(3)Tất cả các nhà đầu tư đều có mong đợi thuần nhất: có nghĩa là, họ có ước lượng các phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi trong tương lai giống hệt nhau

Vả lại, giả định này có thể bỏ qua, lúc đó các khác biệt trong các giá trị mong

đợi sẽ không lớn nên các ảnh hưởng của chúng sẽ không đáng kể

hạn như một tháng, sáu tháng hay một năm Mô hình này sẽ được xây dựng cho một khoảng thời gian giả định và kết quả của nó cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi việc giả định khác đi Sự khác nhau trong phạm vi thời gian sẽ đòi hỏi các nhà

đầu tư xác định ra các thước đo rủi ro và các tài sản phi rủi ro phù hợp với các

phạm vi thời gian đầu tư của họ

(5)Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghĩa là các nhà đầu tư có thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào Giả thuyết này cho phép chúng ta thảo luận các kết hợp đầu tư thành các đường cong liên tục Thay đổi giả thuyết này sẽ có một chút ảnh hưởng đến lý thuyết (6)Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản

(7)Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất, hoặc lạm phát được phản ánh một cách đầy đủ Đây là một giả định ban đầu hợp lý và có thể thay

đổi được

(8)Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng Điều này có nghĩa là chúng ta bắt đầu với tất cả các tài sản được định giá đúng với mức độ rủi ro của chúng

1.1.1 Lý thuyết quá trình định giá:

Quy trình thực hiện định giá danh mục đầu tư dựa trên cơ sở lý thuyết về định giá Như đã biết về mô hình định giá CAPM, nhà đầu tư sẽ nắm giữ, mua vào danh mục bị

định giá thấp, và bán ra, từ bỏ danh mục đang bị định giá cao

Nếu thiết lập danh mục đầu tư từ A, B, C và D, nhà đầu tư sẽ mua vào chứng khoán

C, vì C đang bị định giá thấp Tỷ suất sinh lợi yêu cầu của C ( tỷ suất sinh lợi mong

đợi từ CAPM) nhỏ hơn tỷ suất sinh lợi ước tính (kỳ vọng của nhà đầu tư)

• Quyết định từ bỏ hay bán đi:

Nếu đang nắm giữ B, D nhà đầu tư sẽ từ bỏ, vì tỷ suất sinh lợi yêu cầu của B lớn hơn

tỷ suất sinh lợi ước tính

Nếu đang nắm giữ A, nhà đầu tư có thể nắm giữ hoặc từ bỏ, vì tỷ suất sinh lợi yêu cầu của A bằng tỷ suất sinh lợi ước tính Nhà đầu tư sẽ không có hành động nào đối với

A

1.1.2 Quy trình định giá trên thực tế:

Ngoài ra, khi dùng để định giá chứng khoán, mô hình CAPM được chuyển thể về dạng:

Theo như CAPM:

• Tài sản đang được định giá đúng thì αi = 0

• αi đo lường tỷ suất sinh lợi tăng thêm bằng với tỷ suất sinh lợi mong đợi trừ cho tỷ

suất sinh lợi yêu cầu

Như vậy, khi αi >0, tức tài sản đang bị định giá thấp, tuy nhiên, nhà đầu tư nên kiểm

tra lại một số thông tin trước khi ra quyết định:

• Giá trị quá khứ của α chưa chắc là một dự báo tốt cho tương lai

• αi >0 có thể đi cùng với những rủi ro nhất định

Do đó, α chính là nhân tố định giá danh mục

1.2 Mô hình Fama - French:

1.2.1 Những phát hiện của Fama – French:

Tuy nhiên, khi một số học giả khi áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số

điểm bất thường khiến CAPM không còn đúng như trường hợp bình thường

Biểu đồ chỉ ra rằng, rủi ro thặng dư – Average risk premium (E(Ri) – Rf) của những danh mục có Beta khác nhau thì thay đổi qua những thời kỳ khác nhau Mối quan hệ giữa beta trong mô hình và beta thực tế ngày càng trở nên yếu đi trong giai đoạn giữa những năm 1960

Những điểm bất thường bao gồm:

Ảnh hưởng của qui mô công ty – Người ta phát hiện rằng chứng khoán của công

ty có giá trị thị trường nhỏ (giá trị vốn hóa thị trường = giá mỗi cổ phiếu x số lượng cổ phiếu) đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường lớn, nếu những yếu tố khác như nhau

Ảnh hưởng của tỷ số P/E và ME/BE – Người ta cũng thấy rằng cổ phiếu của

những công ty có tỷ số P/E( số nhân thu nhập) và tỷ số ME/BE (giá trị thị trường/giá trị sổ sách) thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những công ty

có tỷ số P/E và ME/BE cao

Ảnh hưởng tháng Giêng – Những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng thời

gian từ tháng 12 đến tháng 1 thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng khác Tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy

trong nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra

Thời kỳ 1963 – 1990, Fama và French nhận thấy rằng beta của CAPM không giải thích được tỷ suất sinh lợi bình quân của chứng khoán ở Mỹ Fama và French bắt đầu quan sát hai lớp cổ phiếu có khuynh hướng tốt hơn so với toàn bộ thị trường Thứ nhất là

cổ phiếu giá trị vốn hóa nhỏ (small caps) hay còn gọi là quy mô nhỏ Thứ hai là cổ phiếu

có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường BE/ME cao (hay còn gọi là cổ phiếu giá trị - value stock, và ngược lại được gọi là cổ phiếu tăng trưởng – growth stock) Sau đó họ thêm hai nhân tố này vào CAPM để phản ánh sự nhạy cảm của danh mục đối với hai loại cổ phiếu này Fama và French (1993) đã xác định một mô hình với ba nhân tố rủi ro chung đối với lợi nhuận chứng khoán đó là nhân tố tổng thể thị trường (Rm-Rf), nhân tố liên quan đến quy mô công ty (SMB) và nhân tố liên quan đến tỷ lệ giá sổ sách chia giá thị trường BE/ME (HML)

1.2.2 Mô hình Fama – French ba nhân tố:

Fama và French đã sử dụng cách tiếp cận hồi quy theo dãy số thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972), với mô hình:

E(Ri) = Rf + βi[E(Rm) – Rf] + s i E(SMB) + h i(HML)

Trong đó:

- E(Ri): là tỷ suất sinh lợi trung bình của chứng khoán i

- E(Rm): là tỷ suất sinh lợi trung bình của thị trường

- Rf: là lãi suất phi rủi ro

- SMB: là tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ trừ tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục có giá trị vốn hóa thị trường lớn

- HML: là chênh lệch tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu “giá trị” so với các cổ phiếu “tăng trưởng”

- βi, si, hi, là các biến phản ánh độ nhạy của các nhân tố, trong đó βi còn được gọi là beta chứng khoán 3 nhân tố (để phân biệt với beta chứng khoán trong CAPM)

• Tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội:

Phần chênh lệch Rm-Rf đôi khi còn được gọi là phần bù của thị trường (market premium) hay tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, tức là phần tăng thêm của tỷ suất sinh lợi do rủi ro của thị trường mang lại Nhân tố này cũng giống như trong CAPM

• Phần bù của quy mô:

SMB (Small Minus Big) đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ Phần lợi nhuận tăng thêm này đôi khi còn được gọi là phần bù của quy mô, tức là lợi nhuận do yếu ớt quy mô của công ty mang lại

Trong thực tế, dãy dữ liệu SMB được tính bằng tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục gồm 33% chứng khoán có giá trị vốn hóa thị trường (quy mô) nhỏ trừ cho tỷ suất sinh lợi bình quân của danh mục gồm 33% chứng khoán có giá trị vốn hóa thị trường (quy mô) lớn Một SMB dương chỉ ra rằng những chứng khoán có quy mô nhỏ luôn tốt hơn (có tỷ suất sinh lợi cao hơn) những chứng khoán có quy mô lớn Một SMB âm thì biểu hiện điều ngược lại, chứng khoán có quy mô lớn sẽ tốt hơn chứng khoán có quy mô nhỏ

hơn so với những cổ phiếu “tăng trưởng” Một HML âm thì ngược lại, thể hiện những cổ phiếu “tăng trưởng” tốt hơn những cổ phiếu “giá trị”

1.3 Mô hình Carhart:

Carhart (1997) phát triển từ Fama sau khi thêm vào nhân tố đà tăng trưởng

(momentium factor) Ông nhận định rằng nhà đầu tư nên mua những chứng khoán đã có

tỷ suất sinh lợi cao trong quá khứ và bán những chứng khoán có tỷ suất sinh lợi thấp Do

đó, nhân tố này giải quyết được vấn đề rằng nó bào hàm cả những biểu hiện tốt và xấu

của chứng khoán trong ngắn hạn, và được gọi là đà tăng trưởng 1 năm trước đó (PR1YR) portfolio

E(Ri) = Rf + βi[E(Rm) – Rf] + s i E(SMB) + h i (HML) + pi(PR1YR)

Trong đó, nhân tố mới thêm vào là đà tăng trưởng, đó là những cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong một giai đoạn trước đó, trừ đi những cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp, gọi chung là WML Nếu thời kỳ nghiên cứu trước đó là 1 năm thì ký hiệu là PR1YR (prior one year ), ngoài ra, còn có những danh mục lấy thời kỳ nghiên cứu trước đó 3 tháng, 6 tháng Mô hình bốn nhân tố này sử dụng bốn nhân tố, được sử dụng rộng rãi như một mô hình thay thế cho CAPM bởi những ưu thế vượt trội của mô hình này:

(Chuỗi dữ liệu trung bình hàng tháng từ 1926 - 2005)

Bảng trên lấy dữ liệu trung bình hàng tháng từ 1926 - 2005, trong đó, tỷ suất sinh lợi thị trường trừ tỷ suất sinh lợi phi rủi ro là 0.64%, tỷ suất sinh lợi trung bình danh mục có quy mô nhỏ trừ danh mục có quy mô lớn là 0.17%, tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục có tỷ số BE/ME cao trừ thấp là 0.53%, tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục có

đà tăng trưởng cao trừ đi thấp là 0.76% Như vậy, đà tăng trưởng trong quá khứ ảnh

hưởng rõ rệt đến hiện tại và tương lai Điều này, đưa ra một định hướng đầu tư cho những chứng khoán đã có những biểu hiện tốt trong khoảng thời gian 1 năm trước

2 Mục đích của các mô hình:

Chúng ta hồi quy các danh mục để định giá, tìm ra danh mục đang định giá thấp

để mua vào, còn những danh mục đang nắm giữ mà bị định giá cao thì bán ra Ngoài ra,

còn so sánh độ phù hợp của các mô hình với tình hình hiện tại trên thị trường để ra quyết

định phù hợp nhất

3 Theo dõi kết quả dự báo và đánh giá lại mô hình đã sử dụng:

Mô hình kinh tế lượng sử dụng những chuỗi dữ liệu quá khứ để ước lượng các hệ số Tuy nhiên, mỗi mô hình có một mức ý nghĩ và độ chính xác riêng Khi sử dụng mô hình nhà đầu tư phải luôn theo dõi kết quả của mô hình với thị trừơng Đánh giá độ chính xác,

ước lượng khoảng tin cậy, và điều chỉnh những nhân tố ảnh hưởng Trong một giai đoạn,

những biến độc lập tác động khác với những giai đoạn khác Vì vậy, cần thường xuyên theo dõi, hịêu chỉnh và cập nhật những thay đổi cho mô hình

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1:

Theo như lý thuyết đã trình bày ở trên, đối với việc định giá hay dự báo tỷ suất sinh lợi của danh mục, mô hình Fama – French có những ưu thế vượt trội so với CAPM, và Carhart thì dường như lại tốt hơn Fama Do đó, chúng ta tìm mô hình với độ phù hợp cao nhất, để từ đó định giá chứng khoán và xa hơn nữa là dự báo tỷ suất sinh lợi của những danh mục đã phân loại theo tiêu chí quy mô, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (Ở đây, chúng ta nhấn mạnh, danh mục theo Fama, Carhart không phải là một danh mục tối ưu, chúng chỉ là một danh mục nhân tố, tức danh mục phân loại theo nhân tố như quy mô SMB, và giá trị HML, đà tăng trưởng WML Ở đó, tỷ trọng của từng loại chứng khoán trong danh mục không phải dao động từ 0% đến 100% đến khi thiết lập được danh mục tối ưu, mà theo Fama, danh mục bao gồm các chứng khoán có tỷ trọng đồng nhất (equal – weighted average) hay tỷ trọng theo vốn hóa thị trường (value weighted average) Trong bài nghiên cứu, danh mục nhân tố sử dụng tỷ trọng đồng nhất trong dữ liệu hồi quy Như vậy, để định giá danh mục, ta không chỉ đơn thuần chạy mô hình:

Ri = rf + β(rm - rf) + εi Khi chứng khoán không được định giá đúng, khi chạy các số liệu thực tế để hồi quy ra

mô hình, mặc dù β = 0, nhưng ri ≠ rf, để thuận lợi trong quá trình định giá, ta chuyển mô

hình về dạng:

Ri - rf = α + β(rm - rf) + εiKhi đó, α chính là dấu hiệu biểu hiện giá trị chứng khoán, α > 0 là chứng khoán đang

được định giá thấp, cần mua vào, α < 0 là chứng khoán đang được định giá cao, cần bán

ra, α = 0 nhà đầu tư bàng quan với thị trường

CHƯƠNG 2: THỰC TIỄN ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TÀI CHÍNH XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TỐI ƯU

1 Thực tiễn ứng dụng mô hình Fama - French xây dựng danh mục đầu tư ở các nước trên thế giới:

Mô hình Fama – French được ứng dụng ở nhiều nơi trên thế giới, những nghiên cứu cho rằng khi thêm nhân tố SMB, HML để giải thích tỷ suất sinh lợi, R2 cao hơn, nghĩa là

mô hình phù hợp hơn

1.1 Ứng dụng ở những nước phát triển:

Tại Mỹ, trong bài nghiên cứu “Kiểm định mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố Fama French” năm 2004, tác giả Nima Billou đã so sánh và kiểm tra tính hiệu quả của hai mô hình FF và CAPM Với khoảng thời gian nghiên cứu từ 7/1963 đến 12/2003,

αCAPM = 0.3 αFF3FM = 0.13, ngoài ra với độ tin cậy 95% thì R2 của CAPM là 72% còn R2của FF3FM là 89%, chứng tỏ mô hình Fama French vẫn hiệu quả hơn so với CAPM Sau khi Nima Billou mở rộng mẫu nghiên cứu ra từ 7/1926 đến 12/2003 thì αCAPM = 0.23,

αFF3FM = 0.19, R2 của CAPM là 77% và R2 của Fama French là 88% Kết quả cho thấy hai nhân tố quy mô và giá trị rất có ảnh hưởng trên thị trường chứng khoán Mỹ, do đó mô hình Fama French vẫn tỏ ra hiệu quả hơn CAPM trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán

Trong bài nghiên cứu “Những nhân tố của Fama và French trên thị trường chứng khoán Úc” (2007), tác giả Michael A O’Brien tìm hiểu ảnh hưởng của hai biến quy mô, giá trị và khả năng giả thích tỷ suất sinh lợi chứng khoán của mô hình FF3FM Những bài nghiên cứu trước đây ở Úc đã gặp hạn chế về dữ liệu vì không thể tiếp cận các dữ liệu kế toán có thế so sánh được Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã khắc phục được hạn chế

đó và lấy dữ liệu nghiên cứu từ 98% các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng

khoán Úc trong khoản thời gian từ 1981-2005

Kết quả cho thấy ảnh hưởng quy mô là phi tuyến tính và ảnh hưởng thị trường là tuyến tính Có một lượng phần bù HML khá lớn ở Úc, với khoảng thu nhập trung bình hàng tháng là 0.72%, lớn hơn 0.46% ở Mỹ Nhân tố SMB thì có khoảng thu nhập trung bình trong tháng là 1.95%, lớn hơn mức ở Mỹ là 0.09% Mức độ giải thích của mô hình

của Fama French là 69% Bên cạnh đó, khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi danh mục của

2 biến SMB và HML đều là quan trọng như nhau Nhìn chung, bài nghiên cứu cho thấy rằng mô hình 3 nhân tố FF3FM (1993) cung cấp một bước tiến hơn so với mô hình CAPM trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi danh mục Ngoài ra, kết quả cũng chỉ ra rằng FF3FM không thể giải thích tỷ suất sinh lợi của danh mục trong nằm trong khoảng 40%

về qui mô,… Kết quả này xác nhận mối quan hệ phi tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi và qui mô Điều này ngụ ý rằng để giải thích đầy đủ tỷ suất sinh lợi ở Úc thì cần có sự hiểu biết mối quan hệ phi tuyến này

Ở Nhật, trong bài nghiên cứu “Những bằng chứng về khả năng áp dụng của mô hình

Fama French lên thị trường chứng khoán Nhật Bản” (2007), hai tác giả Elhaj Walid và Elhaj Ahlem đã sử dụng mẫu gồm tỷ suất sinh lợi hàng tháng của tất cả chứng khoán trên

Sở giao dịch chứng khoán Tokyo (TSE) trong khoảng thời gian từ 1/2002 đến 9/2007 Kết quả nghiên cứu cho thấy ở Nhật Bản nhân tố quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi có quan hệ nghịch biến, còn nhân tố giá trị và tỷ suất sinh lợi thì đồng biến Nhân tố quy mô thể hiện rõ nét ở những chứng khoán có mức vốn hóa thị trường nhỏ Mô hình Fama French vẫn tỏ ra hiệu quả hơn so với CAPM, chỉ trừ những danh mục các chứng khoán

có giá trị vốn hóa thị trường thấp R2 trung bình của Fama French lả 78.2% lớn hơn so với R2 trung bình của CAPM là 70.5%

Tại New Zealand, trong bài nghiên cứu “Nhân tố quy mô, giá trị và mô hình Fama French trong thị trường nhỏ - Những phát hiện ở New Zealand” (2005), hai tác giả là Hadrian Djajadikerta và Gilbert Nartea đã sử dụng dữ liệu từ 284 chứng khoán trong

chứng xác định những ảnh hưởng của phần bù giá trị và qui mô và mô hình 3 nhân tố trong nền kinh tế với thị trường chứng khoán nhỏ Bài nghiên cứu xác định phần bù giá trị ảnh hưởng ít, trong khi đó phần bù qui mô ảnh hưởng đáng kể đến mô hình Tuy nhiên kết quả này không phù hợp với những nghiên cứu trước Bryant và Eleswaparu (1997), sử dụng dữ liệu thị trường chứng khoán New Zealand trong khoảng thời gian 1971 tới 1993, xác định ảnh hưởng mạnh của phần bù giá trị và yếu của phần bù qui mô Vos và Pepper (1997), sử dụng mẫu nhỏ hơn, từ năm 1991 đến 1995 kết luận rằng cả 2 phần bù này có

ảnh hưởng đáng kể đến thị trường chứng khoán Sự không đồng nhất này bởi vì công ty

niêm yết trên thị trường chứng khoán New Zealand thì quá ít và tỷ suất sinh lợi có tính biến động cao Qui mô mẫu nhỏ sẽ gây ra khó khăn trong việc hình thành những danh mục được đa dạng hóa tốt và điều này ảnh hưởng đáng kể đến việc kiểm định kết quả của

mô hình Mặc dù beta không thể giải thích tất cả biến động trong tỷ suất sinh lợi của danh mục, nhưng nó vẫn là nhân tố giải thích chủ đạo trong mô hình FF3FM Tuy nhiên, SMB

là nhân tố cũng có ý nghĩa và phù hợp với mô hình FF3FM ở Mỹ và Úc Trong khi đó, HML cũng có ý nghĩa giải thích trong mô hình, nó cũng giống như kiểm định ở Úc

36%) trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi ở New Zealand

Tại Pháp, bài nghiên cứu của Souad Ajili “Nhân tố quy mô và giá trị - Trường hợp của nước Pháp” (2005) cũng cho thấy kết quả từ mô hình Fama French tốt hơn so với mô

French khi hồi quy dữ liệu chéo thì chỉ có nhân tố quy mô là có ý nghĩa thống kê, khi hồi quy dữ liệu chuỗi thì nhân tố SMB và HML đều có ý nghĩa giải thích tốt Sau khi thêm biến đòn bẩy tài chính vào mô hình Fama French thì mô hình có khả năng giả thích tỷ suất sinh lợi tốt hơn nữa (R2 của mô hình này là 40.25%) Như vậy, ở Pháp phải sử dụng

mô hình đặc thù gồm nhân tố là rủi ro thị trường, quy mô, giá trị và đòn bẩy tài chính thì khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán mới cao

Nhìn chung, hầu hết ở các nước phát triển mô hình CAPM và Fama French đều có ý nghĩa trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Trong đó mô hình Fama

French có ý nghĩa nhiều hơn so với CAPM Ở các nước này, thị trường chứng khoán đã

đều phát triển trong một thời gian dài, đạt được độ ổn định cao, là một kênh huy động

vốn hữu hiệu cho các doanh nghiệp và là một phong vũ biểu phản ánh trung thực, kịp thời tình trạng của nền kinh tế Đồng thời cũng thu hút rất nhiều nhà đầu tư tham gia, sử dụng những phân tích chuyên nghiệp để đưa ra quyết định đầu tư chứ không còn đầu tư nhỏ lẻ mang tính chất bầy đàn nữa Ngoài ra, mẫu nghiên cứu ở các quốc gia này đều rất lớn, số chứng khoán quan sát chiếm tỷ lệ lớn so với số chứng khoán giao dịch trên thị trường, và thời gian quan sát là khá dài

Chúng ta có thể tóm tắt kết quả ứng dụng hai mô hình này ở thị trường các nước phát triển như sau:

KẾT QUẢ CỦA FAMA FRENCH

1.2 Ứng dụng ở những nước đang phát triển:

Ở Ấn Độ, Mô hình CAPM và FF3FM được hai tác giả Gregory Connor and Sanjay

Sehgal nghiên cứu với tựa đề “Kiểm định mô hình hình Fama và French ở Ấn Độ”.Bài nghiên cứu này cho thấy mô hình FF3FM chỉ phù hợp ở hai phát hiện này so với thị trường chứng khoán Mỹ, đó là: Thứ nhất, Các nhân tố thị trường, quy mô và giá trị thì phổ biến trong tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Thứ hai, Có mối quan hệ tuyến tính giữa

cố phiếu và những nhân tố trên trong việc giải thích độ phân tán của tỷ suất sinh lợi trung bình Trong khi đó, Các nhân tố thị trường, quy mô và giá trị không ảnh hưởng phổ biến

đến tỷ lệ tăng trưởng thu nhập, và do đó không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ

phiếu, điều này đối lập với thị trường chứng khoán Mỹ.Bài nghiên cứu này lấy dữ liệu từ

tỷ suất sinh lợi cuối tháng của 364 cổ phiếu từ tháng 6/1989 đến tháng 3/1999.R2 trung bình trong mô hình FF là 84.22% còn trong mô hình CAPM là 75% Nghiên cứu này cho thấy, việc chạy mô hình hồi qui tuyến tính của hai mô hình này có thể giải thích và dự

đoán được tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán và danh mục của chứng khoán tại thị

trường chứng khoán ở Ấn Độ Với mức ý nghĩa này nhà đầu tư có thể cân nhắc và vận dụng hai mô hình này để việc kinh doanh chứng khoán đầu tư hiệu quả hơn

Ở Thái Lan, bài nghiên cứu “Một nghiên cứu về mô hình ba nhân tố Fama và French

này sử dụng số liệu trên thị trường chứng khoán Thái Lan từ tháng 7/2002 đến tháng 5/2007, bao gồm 421 cổ phiếu chia làm 6 nhóm: BH, BM, BL, SH, SM, SL Kết quả là

mô hình FF3FM giải thích tốt hơn mô hình CAPM cho 4 các cổ phiếu thuộc 4 nhóm là

SH, BH, BM, SL Kết quả bài nghiên cứu cho thấy việc thêm vào các biến quy mô công

ty và biến giá trị vào mô hình CAPM để trở thành mô hình Fama French cho thấy khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng tháng của các danh mục tốt hơn mô hình CAPM Mặc dù mô hình FF3FM thích hợp với thị trường chứng khoán Thái Lan hơn mô hình CAPM nhưng mô hình FF3FM lại không là lý thuyết tài chính hỗ trợ tốt cho việc giải thích tầm ảnh hưởng của các biến đến tỷ suất sinh lợi vì có những biến giải thích khác thích hợp hơn so với biến quy mô và biến giá trị Kết quả mô hình là R2 hiệu chỉnh

trung bình của 6 danh mục trong mô hình FF3FM là 62.42%, cao hơn mô hình CAPM là 29.47%

Bài nghiên cứu mới nhất (2010) của Thạc sỹ quản trị kinh doanh Chun-Wei Huang với tựa đề “Áp dụng mô hình ba nhân tố CAPM và Fama French vào thị trường chứng khoán Đài Loan” Tác giả cho thấy rằng, mô hình CAPM có thế áp dụng vào thị trường chứng khoán Đài Loan vì nhân tố rủi ro thị trường có ảnh hưởng mạnh mẽ đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán Mô hình Fama French thì chỉ có 2 biến là rủi ro thị trường và quy

mô là có ý nghĩa thống kê, còn biến giá trị thì không Do đó, mô hình FF3FM không thể

áp dụng hoàn toàn tại thị trường chứng khoán nước này Kết quả mô hình hồi qui như

cậy 95%) Nguyên nhân mô hình FF3FM không giải thích hoàn toàn tại thị trường chứng khoán của quốc gia này là:

• Thị trường chứng khoán Đài Loan là một thị trường còn nông cạn và chủ yếu là nhà đầu tư cá nhân, nên việc đầu tư tiền vào chứng khoán còn tập trung vào một số mục tiêu đặc thù và theo khuynh hướng tâm lý bầy đàn, do đó gây ra bẫy thanh khoản và hiện tượng doanh thu bất thường

trong một ngày là 7% hoặc nếu như chỉ số index rớt điểm trầm trọng thì chính phủ

sẽ đầu tư vào thị trường chứng khoán để kéo điểm tăng lại Điều này sẽ làm cho chỉ số index cao tuy nhiên không phản ánh trung thực vị thế của thị trường

cáo tài chính vì thế giá chứng khoán không phản ánh giá trị thực của công ty

thuật hơn là phân tích cơ bản và quen với việc mua chứng khoán có giá cao và bán chứng khoán giá thấp Điều này làm cho thị trường biến động mạnh hơn và làm cho chứng khoán có thu nhập bất thường, do đó ảnh hưởng đến khả năng lý giải của tính thanh khoản

• Rủi ro thị trường chứng khoán Đài Loan bị ảnh hưởng chính trị rất cao do những mâu thuẫn với Trung Quốc

• Giới hạn trong mẫu quan sát Bài nghiên cứu này chỉ sử dụng 90 chứng khoán trong khi trên thị trường có khoảng 700 chứng khoán

Do đó, từ những hạn chế trên nên nhân tố rủi ro thị trường sẽ bị ảnh hưởng bởi tác

động từ chính trị, ngoại giao Nhân tố quy mô thì bị ảnh hưởng bởi rủi ro thị trường

Nhân tố giá trị bị ảnh hưởng bởi Báo cáo tài chính của công ty

Đối với bài nghiên cứu này, tác giả đã mở rộng mô hình thêm các biến thành mô hình

5 nhân tố: biến thị trường, giá trị, qui mô, doanh thu và bán khống Ngoài ra, tác giả cũng thêm biến cung tiền vào mô hình 5 nhân tố này thành mô hình 6 nhân tố Kết quả cho thấy rằng, cả mô hình 5, 6 nhân tố thì chỉ có biến thị trường và doanh thu mới ảnh hưởng

2 Thực tiễn ứng dụng mô hình Carhart xây dựng danh mục đầu tư ở các nước trên thế giới:

Tác giả sử dụng chuỗi dữ liệu từ tháng 1 năm 1972 tới tháng 12 năm 1999, của những công ty niêm yết trên NYSE, tác giả chia thành 10 danh mục theo đà tăng trưởng, hồi quy theo mô hình ba nhân tố và bốn nhân tố, ông nhận thấy mô hình bốn nhân tố có ưu thế hơn Fama, bảng kết quả hồi quy của ông như sau:

Trên đây là bảng thống kê tỷ suất sinh lợi của chứng khoán ở Thụy Sĩ từ năm 1990

đến 2005, trong đó UMD chính là biến WML, toàn bộ bài nghiên cứu lấy dữ liệu từ thị

trường chứng khoán Thụy Sĩ trong 6 năm với từ 259 đến 265 công ty chứng khoán, bài nghiên cứu cũng chỉ ra rằng danh mục có tỷ suất sinh lợi cao trong quá khứ, cũng cho một tỷ suất sinh lợi thặng dư cao hơn trong tương lai

3 Thực tiễn áp dụng mô hình tài chính vào thị trường chứng khoán Việt Nam: 3.1 Những nghiên cứu về mô hình tài chính tại Việt Nam:

Năm 2008, tại Việt Nam, tác giả Đinh Trọng Hưng có nghiên cức việc áp dụng mô hình Fama – French trong việc định giá danh mục đầu tư Chuỗi dữ liệu tác giả sử dụng

từ 1/1/2005 đến 30/6/2008, mẫu nghiên cứu khoảng 26 chứng khoán Tác giả đã rút ra kết luận nhân tố HML không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của 4 danh mục SM, BM, BL,

BH Còn nhân tố SMB thì không ảnh hưởng đến các danh mục có quy mô nhỏ như SL,

SM, SH Sau quá trình chạy mô hình, tác giả đưa ra kết luận, các danh mục đều bị định giá cao, nên bài nghiên cứu đi vào đầu tư chi tiết từng chứng khoán, và việc kết hợp những chứng khoán riêng lẻ đó thành danh mục đầu tư Và điều ngạc nhiên là, có 5 trên 6

danh mục có mối quan hệ đồng biến với các nhân tố SMB, HML, điều này thì phù hợp với kết luận của Fama(1993)

3.2 Thực trạng thị trường chứng khoán:

TTCK Việt Nam bắt đầu hoạt động kể từ ngày 28 tháng 7 năm 2000 với hai mã chứng khoán ban đầu là REE và SAM, được giao dịch tại sàn chứng khoán Hồ Chí Minh Trong suốt những năm đầu hoạt động, TTCK Việt Nam chưa được đông đảo các nhà đầu tư trong và ngoài nước quan tâm đến nhiều, bởi quy mô thị trường còn quá nhỏ cả về số lượng mã chứng khoán niêm yết giao dịch cũng như về giá trị vốn hoá thị trường

Giá trị vốn hóa thị trường

/GDP (%)

( Biểu đồ tăng trưởng của thị trường từ 28/07/2000 đến 29/10/2010)

Như vậy, ta có thể phân chia quá trình phát triển của thị trường chứng khoán thành hai giai đoạn: trước khủng hoảng, và sau khủng hoảng:

Giai đoạn này bắt đầu từ ngày đầu chính thức giao dịch cho đến cuối năm 2007, đây

là giai đoạn khởi sự và tăng trưởng của thị trường chứng khoán Việt Nam

VN-Index với mốc khởi điểm 100 điểm đã tăng liên tục suốt 12 tháng đạt đỉnh 570

điểm vào ngày 25/06/2001 Thời kỳ này do số công ty niêm yết còn ít, cầu lớn hơn nhiều

so với cung, dẫn tới hiện tượng các nhà đầu tư tranh mua giá trần khiến VN-Index tăng liên tục

D 2001 A M J J A S O N D 2002 A M J J A S O N D 2003 A M J J A S O N D 2004 A M J J A S O N D 2005 A M J J A S O N D

100 150 200 250 300 350 400 450 500 550

600 VNINDEX (277.540, 289.330, 275.630, 289.330, +10.9800)

Vì vậy, để bảo vệ nhà đầu tư, ủy ban chứng khoán Nhà nước đã tác động vào thị trường bằng nhiều biện pháp như tăng cung chứng khoán, giảm biên độ giao dịch, quy

định mỗi lệnh mua chỉ được mua 2000 chứng khoán

Qua đỉnh 570, Index đã có đợt điều chỉnh giảm trong khoảng 3-5 tháng, Index mất 64% giá trị, chỉ còn 203 điểm vào ngày 5/10/2001 Kế đến là một sự phục hồi của VN-Index lên mức 301 điểm trước khi đi vào giai đoạn suy giảm kéo dài 2 năm từ tháng 11/2001 đến tháng 11/2003 Qua thời gian suy giảm kéo dài, thị trường chứng khoán tiếp tục đi ngang trong 2 năm 2004 và 2005

VN-Đến tháng 2/2006 VN-Index tăng với tốc độ cao do ngân hàng đầu tư thế giới Merrill

Lynch đánh giá cơ hội đầu tư vào Việt Nam rất cao; so sánh tốc độ tăng trưởng 33% của VN-Index từ cuối năm 2004 so vớ mức 25% chỉ số Châu Á – Thái Bình Dương của Morgan Stanley) Theo Merril Lynch các nhà đầu tư nên dành 3% danh mục đầu tư vào Châu Á cho chứng khoán Việt Nam Thông điệp của Merrill Lynch được đăng tải rộng rãi trên báo chí trong nước, tạo hiệu ứng đẩy, khuyến khích các nhà đầu tư trong nước đổ

xô đi mua các cổ phiếu có chất lượng

Septem ber October Novem ber December 2006 February March April May June July August Septem ber

250 300 350 400 450 500 550 600

650 VNINDEX (491.180, 491.180, 491.180, 491.180, -1.59000)

Kể từ sau ngày 25/4/2006 VN-Index giảm, tuy nhiên giảm không lâu chỉ hơn 3 tháng nguyên nhân do giá chứng khoán đã tăng quá cao trong thời gian ngắn, VN-Index đã tăng gấp 3 lần trong thời gian chưa đầy 3 tháng Do các nhà đầu tư đặt kỳ vọng quá lớn vào việc cổ phiếu sẽ còn tăng giá mạnh mà không phân tích rõ cơ sở để tăng giá này Hơn nữa tâm lý bầy đàn diễn ra, các nhà đầu tư không phân tích các yếu tố về hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, triển vọng lợi nhuận…mà thấy giá cổ phiếu lên đua nhau mua theo Có nhà đầu tư sử dụng công cụ Repo để tiếp tục mua cổ phiếu với hy vọng giá sẽ còn tăng mạnh nữa mặc cho những cảnh báo của các chuyên gia về đầu tư cổ phiếu về tình trạng “sốt” của thị trường chứng khoán, dường như mọi người vẫn còn hi vọng giá sẽ lên nữa, lại tiếp tục đi cầm cố chứng khoán để lấy tiền mua tiếp Kết quả là giá tăng quá cao, mà theo triết lý thị trường thì tăng cao tất phải có giảm, tăng càng nhanh, sẽ có nguy

cơ giảm cũng nhanh

Một số công ty công bố mức lợi nhuận đáng thất vọng, làm các nhà đầu tư bắt đầu nghi ngờ "phải chăng mình đã định giá cao các cổ phiếu", cộng thêm đúng lúc đó số lượng cổ phiếu trên thị trường tăng lên Cung tăng trong khi sức cầu bắt đầu chững lại cộng với một số tin tức không tốt sẽ là lý do để các nhà đầu tư có kinh nghiệm và tổ chức

đầu tư bán cổ phiếu kiếm lợi nhuận, từ đó dẫn theo hiệu ứng bầy đàn của thị trường

Tuy nhiên, sau 3 tháng giảm của Vn-Index, chỉ số này lại tăng thần tốc:

April May June July August September October November December 2007 February April

350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000 1050 1100 1150 1200 VNINDEX (1,071.33, 1,071.33, 1,071.33, 1,071.33, +2.62000)

Từ giữa tháng 8/2006 đến cuối năm 2007, thị trường chứng khoán Việt Nam tăng thần tốc và đạt đỉnh 1.174 điểm vào ngày 12/03/2007, do những hiệu ứng khả quan từ nền kinh tế:

WTO Khi đó theo các cam kết tại WTO của Việt Nam cho phép các doanh nghiệp nước ngoài được thành lập công ty chứng khoán 100% vốn nước ngoài sau 5 năm

kể từ ngày gia nhập WTO Hiện nay, tỷ lệ giới hạn đầu tư của nhà đầu tư nước ngoài vào công ty chứng khoán là 49%

 Năm 2006 vốn FII vào Việt Nam tăng cao so với năm 2004 (165 triệu USD) và năm 2005 (1,015 tỷ USD) Cuối năm 2006, khoảng trên 2 tỷ USD vốn đầu tư gián tiếp được công bố thông qua các quỹ đầu tư chính thức đã làm cho VN-Index chỉ trong chưa đầy 4 tháng đã vọt lên đỉnh điểm mới, ở mức 750 điểm vào cuối năm

2006 Đầu năm 2007, mặc dù có hàng trăm công ty lên sàn niêm yết, nhưng do

đầu tư gián tiếp nước ngoài tiếp tục tăng mạnh, kéo theo hàng trăm ngàn các nhà đầu tư trong nước đổ vốn vào thị trường chứng khoán, đã làm cho VN-Index thẳng

tiến đạt đỉnh cao nhất 1.170,67 điểm vào 12/3/2007 Thị trường chứng khoán bắt đầu phát triển mạnh mẽ từ đầu tháng 11/2006, khi Việt Nam gia nhập WTO và

tổ chức thành công hội nghị APEC

Tuy nhiên chỉ trong thời gian ngắn mà tăng trưởng một cách vượt bậc như vậy, nhiều chuyên gia đã cảnh báo về tình trạng tăng nóng của thị trường chứng khoán Việt Nam Karl Derek John - giám đốc điều hành Công ty tư vấn quốc tế thuộc tập đoàn TCK của Australia ví thị trường chứng khoán của Việt Nam giống như người chơi lướt sóng đang

ở trên đầu ngọn sóng, nếu bản thân người lướt sóng không biết cách điều chỉnh và kiên trì

thì sẽ bị ngã, thậm chí bị thương rất nặng Chỉ số P/E bình quân của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện đang là 38,18 lần So sánh với mức trung bình của các thị trường khác, P/E chỉ dao động từ 10 đến 17 lần Điều này cho thấy rằng giá cổ phiếu hiện nay đã vượt quá cao so với giá trị thực của nó

Sự "nóng lên quá mức" của chứng khoán đã kéo theo giá của hàng loạt cổ phiếu tăng theo, ảnh hưởng mạnh nhất không thể không kể đến giá đất , giá vàng và hàng loạt thứ hàng hóa khác đều theo đó mà tăng lên không ngừng Việc tăng giá cổ phiếu đã khiến cho một số bộ phận dân cư, doanh nghiệp tăng thu nhập một cách đột biến, thúc đẩy và tăng trưởng tiêu dùng, tăng nhập khẩu, gây sức ép thâm hụt cán cân thương mại, nhập siêu trong năm 2006 là 4,8 tỷ USD

Sau giai đoạn chứng khoán tăng khá nóng vào năm 2007, đến 2008, thị trường đột ngột lao dốc không phanh Lý do rất đơn giản, những nhà đầu tư lớn đã dùng chiến thuật hiệu quả, đặt các lệnh giao dịch mua ảo nhằm ru ngủ các nhà đầu tư thiêu thân khiến những đối tượng này cứ nghĩ rằng, mua cổ phiếu hôm trước, hôm sau tăng kịch trần là đã

có lãi nên đã không ngớt đặt lệnh mua giá cao càng khiến cho cổ phiếu trở lên tăng giá và khan hiếm hơn Đến khi tỉnh ngộ thì các nhà đầu tư mới bán tháo các cổ phiếu mà mấy hôm trước họ đổ xô ôm vào, khiến cho giá giảm một cách liên tiếp và đột ngột Mặt khác, việc cung cấp thông tin bất nhất của các doanh nghiệp phát hành cổ phiếu ưu đãi không công bằng giữa các cổ đông khiến nhà đầu tư nhỏ bất bình Đồng thời tâm lý e ngại chờ

đợi mua vào khi chạm đáy càng làm cho khối lượng giao dịch giảm Đồng thời thông tin

về việc HOSE thực hiện khớp lệnh liên tục làm cho nhà đầu tư lo ngại trong giai đoạn

đầu làm quen với phương thức khớp lệnh mới

Ngoài ra, Ngân hàng nhà nước cũng có những biện pháp can thiệp vào thị trường Ngày 1/2, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước chính thức ban hành Quyết định 03 thay thế Chỉ thị 03 về cho vay đầu tư chứng khoán, hệ số rủi ro của các khoản cho vay đầu tư chứng khoán để tính hệ số an toàn vốn tối thiểu là 250% (trước đây là 150%); tổng dư nợ cho vay loại này không vượt quá 20% vốn điều lệ Quyết định này hạn chế tiền đầu tư của nhà đầu tư vào thị trường chứng khoán Cũng do chính sách tiền tệ thắt chặt nên nguồn vốn ngoại tệ của các nhà đầu tư nước ngoài đưa vào Việt Nam rất khó chuyển sang VNĐ vì Ngân hàng Nhà nước không mua vào hay hạn chế mua vào, tỷ giá VND/USD liên tục xuống thấp Các nhà đầu tư nước ngoài thiếu vốn đầu tư trên thị trường

Yếu tố tâm lý cũng là một nguyên nhân làm cho thị trường chứng khoán không thể hồi phục, chỉ số chứng khoán liên tục giảm, giá cổ phiếu xuống thấp, hàng loạt nhà đầu tư thua lỗ, hụt vốn gây tâm lý chán nản cho các nhà đầu tư, khiến họ chạy sang vàng và bất

Hơn nữa cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới bất ngờ bộc phát và lan nhanh trên diện rộng ảnh hưởng nhanh chóng đến chứng khoán Việt Nam Bắt đầu vào tháng 8 và rõ hơn vào tháng 10, nhà đầu tư nước ngoài liên tục bán ròng Tâm lý nhà đầu tư trong nước vốn quan sát động thái mua bán của nhà đầu tư nước ngoài để ra quyết định cũng hoảng sợ và

đổ xô bán cổ phiếu, góp phần kéo Vn-Index giảm xuống Mua ít, bán nhiều khiến cho gía

trị giao dịch mua khối ngoại tính đến tháng 12 chỉ đạt 41.076 tỷ đồng, sụt 38,5% so với

2007 So năm trước, chênh lệch giá trị mua bán khoảng 35,4% thì năm 2008, khoảng cách này thu hẹp lại còn 19,4%

Những tháng đầu năm 2009, thị trường chứng khoán Việt Nam cũng không có gì khả quan, VN-Index vẫn ở mức trên dưới 300 điểm, thị trường cũng không có diễn biến gì

đặc biệt Trong tháng tư VN-Index có tăng nhẹ do đây là thời gian diễn ra các đại hội cổ đông, sẽ công bố những chính sách, chiến lược để đưa các doanh nghiệp vượt qua thời kỳ

khủng hoảng kinh tế toàn cầu

Như vậy nhìn tổng quan thị trường chứng khoán trong chín năm qua đã có nhiều chuyển biến Thị trường chứng khoán Việt Nam trải qua hai đợt tăng nóng, đợt một trong năm 2001 do thị trường mới đi vào hoạt động còn non nớt nên không lâu chỉ số VN-Index giảm mạnh Tiếp theo sau đó là những năm trầm lắng chỉ số VN-Index duy trì xung quanh mức 200 điểm cho đến đầu năm 2006, năm mà có nhiều chuyển sự kiện diễn ra làm chuyển biến thị trường chứng khoán Việt Nam Bắt đầu từ đó chỉ số VN-Index liên tục tăng điểm và đạt kỷ lục 1170.07 điểm vào ngày 12/3/2007 Nhưng do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính bắt đầu lan rộng toàn cầu đã làm VN-Index chao đảo trong năm 2007 và giảm mạnh trong năm 2008 Và cho đến giờ thị trường chứng khoán cũng không mấy lạc quan, chỉ số VN-Index lên xuống thất thường

4 Sự cần thiết phải có một mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi trong đầu tư chứng khoán ở Việt Nam:

Sau khi phân tích chứng khoán qua các thời kỳ từ khi hình thành đến hiện tại, chúng

ta chứng kiến không ít lần Vn-Index tuột dốc không phanh, mà nguyên nhân đều là tăng trưởng quá nóng trong thời gian ngắn Những nhà đầu tư không có kiến thức chuyên môn, đầu tư theo hình thức bầy đàn, khi thì ào ạt mua vào, lúc đổ xô bán ra Điều này

khiến thị trường biến động mạnh, gây ra hiện tượng “bong bóng”, người người đầu tư chứng khoán, các công ty kinh doanh sản xuất cũng đầu tư chứng khoán Đến khi “bong bóng” quá lớn, chỉ cần một lực tác động nhỏ, thế là nổ tung Thị trường lao dốc, vượt xuống mức đáy 366,02 điểm vào ngày 20/6/2008, trong khi chỉ mấy tháng trước đó, đang còn chênh vênh trên đỉnh cao nhất 1.170,67 điểm vào 12/3/2007

Nhà đầu tư không quan tâm đến những chỉ số tài chính Điển hình, vào thời kỳ Index tăng mạnh nhất, chỉ số P/E bình quân của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện đang là 38,18 lần So sánh với mức trung bình của các thị trường khác, P/E chỉ dao động từ 10 đến 17 lần Điều này cho thấy rằng giá cổ phiếu hiện nay đã vượt quá cao so với giá trị thực của nó

Vn-Qua quá trình phát triển và những thăng trầm của thị trừơng, chúng ta nhận thấy rằng, cần phải có một mô hình định giá xác định rủi ro và tỷ suất sinh lợi đúng đắn để đưa ra

định hướng đầu tư Và mô hình định giá bài nghiên cứu sử dụng chính là các mô hình

CAPM, Fama - French và Carhart

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2:

Thị trường chứng khoán hiện nay đang trong giai đoạn giảm sâu, khi mà những thông tin từ thị trường vĩ mô không mấy khả quan, lạm phát, lãi suất tăng vọt Thị trường không thấy xuất hiện bất kỳ tín hiệu khả quan Trong khi những nhà đầu tư nước ngoài cũng chỉ mua bán cầm chừng Nhà đầu tư trong nước thì đa số không có kiến thức chuyên môn,

đầu tư theo hình thức bầy đàn, khi thì ào ạt mua vào, lúc đổ xô bán ra Chính vì vậy, hiện

tượng “bong bóng” là không thể tránh khỏi, chỉ cần một lực tác động nhỏ, thế là nổ tung

Mà khi thị trường xuống dốc, thì nhà đầu tư lại e sợ, không dám mạo hiểm đầu tư tiếp là

điều hiển nhiên

Tuy nhiên, thị trường có đi xuống thì mới có phục hồi, tăng trưởng, có chiến tranh mới có hòa bình Và đây mới là thời cơ cho những nhà đầu tư Định giá chứng khoán, và thực hiện chiến lược mua thấp, bán cao Tuy nhiên định giá thì chưa đủ, nhà đầu tư cần cân nhắc những nhân tố khác như thời điểm đầu tư, tỷ trọng đầu tư

Và mô hình định giá xác định rủi ro và tỷ suất sinh lợi đúng đắn để đưa ra định hướng

đầu tư đó chính là mục đích mà bài nghiên cứu này muốn giới thiệu, đó chính là mô hình

một nhân tố CAPM, ba nhân tố Fama - French, bốn nhân tố Carhart

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM:

1 Xây dựng danh mục đầu tư – Mô hình Fama – French:

1.1 Thu thập dữ liệu sơ bộ:

Mô hình Fama – French dựa trên 3 nhân tố Rm – Rf, SMB, HML như đã giới thiệu trong phần lý thuyết:

E(Ri) = Rf + βi[E(Rm) – Rf] + s i E(SMB) + h i(HML)

Cụ thể, tại thị trường chứng khoán Việt Nam, các biến trên được lấy như sau:

• R f : Tỷ suất sinh lợi phi rủi ro là tỷ suất sinh lợi của trái phiếu chính phủ 5 năm,

theo lãi suất đấu thầu thành công qua các năm từ 1/2006 đến 12/2010

Dữ liệu về lãi suất phi rủi ro được thống kê từ lãi suất trúng thầu của các

đợt đấu thầu trái phiếu chính phủ 5 năm được niêm yết trên sàn HNX, vì loại trái

phiếu này được gia dịch nhiều nhất, do đó có tính thanh khoản cao nhất trên thị trường

(Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội)

• R i : Tỷ suất sinh lợi chứng khoán sẽ được tính bằng công thức:

log( t )

ck

P R

P−

=

Trong đó Pt là giá trung bình trong một tháng, tiến hành khảo sát là trung bình tỷ suất sinh lợi từng tháng của chứng khoán từ 2006 đến 2010

• R m : Tỷ suất sinh lợi thị trường:

Chỉ số này được tính dựa trên Vn-Index:

Quy mô công ty được tính bằng cách lấy giá trung bình từng tháng nhân với số lượng

cổ phiếu phát hành từng tháng Sau đó, ta tính được quy mô trung bình cho từng cổ phiếu

và quy mô trung bình cho cả danh mục cổ phiếu Nếu những cổ phiếu nào có quy mô trung bình nhỏ hơn quy mô trung bình của danh mục thì thuộc nhóm “S” và ngược lại là nhóm “B” Sau đó, ta tính chuỗi SMB như sau:

SMB = 1/3(SH + SM + SL) – 1/3(BH + BM + BL)

Tỷ số BE/ME được tính bằng cách lấy vốn chủ sở hữu chia cho quy mô của công ty Theo đó, những cổ phiếu nào có BE/ME trung bình cho cả 12 tháng thuộc nhóm 30% cao nhất thì thuộc nhóm “H”, 30% thấp nhất thuộc nhóm “L”, còn lại là nhóm “M” Sau đó,

ta tính chuỗi HML như sau:

HML = 1/2 (SH+BH) – 1/2 (SL + BL)

1.2 Phân loại các danh mục đầu tư:

Từ các chỉ tiêu đã thiết lập ở trên, ta xây dựng được 6 danh mục căn cứ theo quy mô

và tỷ số BE/ME Tuy nhiên, quá trình phân loại các danh mục là quá trình nhiều tranh cãi

Trong các bài nghiên cứu ở Thái Lan, Malaysia, tác giả sử dụng một danh mục đầu tư với những chứng khoán đã được phân loại từ năm này sang năm khác Như vậy, khi thị trường có những thay đổi trong thời gian dài nghiên cứu, thì nhân tố SMB, HML không thể chứa đựng thông tin của những nhân tố mới đó Tuy nhiên, sau khi định giá danh mục, nhà đầu tư có định hướng rõ ràng đầu tư chứng khoán nào

Vn Index−

−

=

−