Vận dụng mô hình CAPM để lựa chọn danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức trên các chứng khoán phi rủi ro cộng thêm khoản lợi tức b

LỜI MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Việt Nam bước vào giai đoạn hội nhập với thị trường chứng khoán non trẻ, đầy biến động Nền kinh tế Việt Nam muốn được tăng trưởng bền vững, kiểm soát được lạm phát thì trong đó vai trò của thị trường chứng khoán là vô cùng quan trọng Thị trường chứng khoán vừa là một kênh chuyển tải vốn trong nền kinh tế, vừa như một là một thước đo sức khỏe của một nền kinh tế Vì vậy việc ổn định và phát triển kinh tế không thể tách rời với việc ổn định và phát triển thị trường chứng khoán

Việc ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán là rất cần thiết đối với các nhà đầu tư mang tính chuyên nghiệp Tuy nhiên, những diễn biến trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua là bằng chứng hiển nhiên cho việc thiếu vắng các công cụ dự báo này Đa số các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay đều thực hiện quyết định đầu tư một cách cảm tính

Hơn nữa, đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới việc ứng dụng các lý thuyết đầu tư vào thị trường chứng khoán, đặc biệt là các nghiên cứu thực tiễn trên các thị trường chứng khoán cho những kết quả có ý nghĩa thiết thực Dựa vào điều đó càng khẳng định tính đúng đắn và tính thực nghiệm của các mô hình

Mô hình CAPM là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E và PBV

để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời gian dài Kiểm định mô hình CAPM cho thấy β của chứng khoán riêng lẻ thì không ổn định nhưng β của danh mục

là ổn định với giả định khoản thời gian trong mẫu đủ dài và một số lượng giao dịch cổ phiếu thích hợp Có sự ủng hộ khác nhau do mối quan hệ tuyến tính dương giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống của danh mục, với một số chứng cứ mới cho thấy cần thiết để xem xét các biến rủi ro bổ sung hay các đại diện rủi ro khác nhau

Xuất phát từ quan điểm trên nhóm tác giả đã quyết định chọn đề tài “Vận dụng

mô hình CAPM để lựa chọn danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam” làm đề tài báo cáo nghiên cứu khoa học

2 Tổng quan lịch sử nghiên cứu của đề tài :[5], [9], [10]

Mô hình CAPM được ba nhà nhà kinh tế học William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor đưa ra vào những năm giữa thập niên 60 CAPM là mô hình mô tả mối

tương quan giữa rủi ro và thu nhập kì vọng, được sử dụng để định giá các chứng khoán

có mức độ rủi ro cao Công thức tính toán như sau:

- Rf là tỷ lệ phi rủi ro, và thường là lãi suất trái phiếu chính phủ vì loại lãi suất này

được coi là không có rủi ro thanh toán (Rủi ro mặc định - default risk)

- Rm là thu nhập thị trường kỳ vọng qua thời gian (expected market return over a period of time), thường được tính toán hoặc cho sẵn

Giả định khi sử dụng mô hình CAPM:

- Thị trường hiệu quả

- Nhà đầu tư luôn sở hữu một danh mục đầu tư (portfolio) đa dạng hoá

Ý tưởng chung đằng sau mô hình định giá tài sản vốn là các nhà đầu tư khi tiến hành đầu tư vốn của mình vào bất cứ tài sản gì thì cũng được bù đắp lại theo hai cách:

giá trị tiền tệ theo thời gian và rủi ro

Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức trên các chứng khoán phi rủi ro cộng thêm khoản lợi tức bù rủi ro nữa Nếu thu nhập kì vọng không đạt mức thu nhập tối thiểu yêu cầu, khi đó nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư Các đường SML (Security Market Line - đường biểu diễn rủi ro của thị trường chứng khoán) sẽ thể hiện kết quả của CAPM đối với các mức rủi ro khác nhau (các betas khác nhau)

Trong những nghiên cứu gần đây, mô hình CAPM đã được bổ sung những nhân tố khác nhằm có thể dự báo tỷ suất sinh lợi một cách chính xác hơn Những bằng chứng thực nghiệm cho thấy ngoài beta còn có các biến như tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (P/B) Đặc biệt trong thị trường các nước mới nổi,

sự tác động của tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (P/B) lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán là khá rõ nét Cùng với mô hình CAPM, P/E và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được dùng như là các công cụ dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường các nước mới nổi Điều này hàm ý một mô hình CAPM đa biến với các biến là: beta, P/E và PBV

Mô hình CAPM cải tiến là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E

và P/B để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời kỳ dài Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình này vào dự báo tỷ suất sinh lợi trên thị trường các nước mới nổi nói chung và vào thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng sẽ có những hạn chế nhất định

3 Mục tiêu nghiên cứu :

Đề tài nghiên cứu khoa học của nhóm tác giả giúp cho nhà đầu tư biết đầu tư vào những chứng khoán nào, việc kết hợp và đa dạng hóa danh mục ra sao để thành lập và lựa chọn danh mục tối ưu

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu :

- Đối tượng : Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và ứng dụng của mô hình này

vào thực tiễn

- Phạm vi nghiên cứu :

+ Thời gian nghiên cứu: số liệu giao dịch trên thị trường chứng khoán Tp Hồ

Chí Minh từ tháng 01/2007 đến tháng 02/2011

+ Không gian nghiên cứu: Dựa trên việc quan sát các dữ liệu các công ty niêm

yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp Hồ Chí Minh

5 Phương pháp nghiên cứu :

- Phương pháp thu thập số liệu

+ Thu thập dữ liệu thông qua các giá chứng khoán, chỉ số VN-Index, lãi suất phi rủi ro ( lãi suất tín phiếu), …

+ Thu thập dữ liệu thông qua kênh thông tin báo chí, internet , tạp chí chuyên ngành

+ Tham khảo các đề tài nghiên cứu khoa học, luận văn, luận án khác có liên quan

- Phương pháp xử lý số liệu:

+ Phân tích , so sánh , thống kê các số liệu để đưa ra kết quả nghiên cứu

+ Xử lý số liệu bằng các công cụ xử lý lập trình tính toán, kết hợp với các kiến thức về xác suất, thống kế, kinh tế lượng để kết quả nghiên cứu tăng tính chính xác và nhanh chóng

6 Những đóng góp mới của đề tài:

Kết quả nghiên cứu của đề tài giúp nhà đầu tư biết đầu tư vào những chứng khoán nào, việc kết hợp và đa dạng hóa danh mục ra sao để thành lập và lựa chọn danh mục tối ưu Xác định giá trị thực của tài sản, dự đoán xu hướng biến động giá của từng loại chứng khoán để có quyết định mua hoặc bán chứng khoán đúng đắn và kịp thời

7 Kết cấu của báo cáo nghiên cứu khoa học

Ngoài phần mở đầu và kết luận báo cáo nghiên cứu khoa học gồm 3 chương chính:

Chương 1: Cơ sở lý luận về việc xây dựng danh mục đầu tư

Chương 2: Lựa chọn danh mục đầu tư thông qua việc vận dụng mô hình CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chương 3: Giải pháp nhằm vận dụng mô hình CAPM vào việc xây dựng danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Ngoài ra báo cáo nghiên cứu khoa học còn có phần tài liệu tham khảo và phụ lục đính kèm

CHƯƠNG 1

CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VIỆC XÂY DỰNG

DANH MỤC ĐẦU TƯ 1.1 Những nội dung cơ bản trong lý thuyết danh mục của Harry Markowitz 1.1.1 Những giả định của lý thuyết

Bất cứ một mô hình hay lý thuyết nào khi được hình thành cũng phải có những giả định ban đầu Lý thuyết danh mục của Markowitz cũng không phải là một ngoại lệ khi ông đã đưa ra 5 giả định sau cho lý thuyết của mình :

− Một là, các nhà đầu tư xem mỗi khoản đầu tư khác nhau đại diện cho một sự

phân phối xác suất của tỷ suất sinh lời mong đợi trong một thời kỳ nắm giữ

− Hai là, các nhà đầu tư luôn tối đa hóa lợi ích mong đợi trong một thời kì nhất

định, và đường cong hữu dụng biên tế của sự giàu có

− Ba là, các nhà đầu tư đánh giá rủi ro của danh mục đầu tư dựa trên cơ sở

phương sai của tỷ suất sinh lợi mong đợi

− Bốn là, các nhà đầu tư căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất sinh lợi

về rủi ro mong đợi, vì vậy đường cong hữu dụng của họ là một phương trình của tỷ suất sinh lợi mong đợi và phương sai (hoặc độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lợi

− Năm là, với một mức độ rủi ro cho trước, các nhà đầu tư ưa thích tỷ suất sinh

lợi cao hơn là một tỷ suất sinh lợi thấp Tương tự, với một mức độ tỷ suất sinh lợi mong đợi cho trước, các nhà đầu tư lại thích ít rủi ro hơn là nhiều rủi ro

1.1.2 Rủi ro

Rủi ro là những điều không chắc chắn của những kết qua trong tương lai hoặc những sự cố xảy ra có kết quả sai khác giá trị kỳ vọng

Thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro:

Ghét rủi ro là mức độ không sẵn lòng đầu tư nếu biết khả năng kết quả xấu sẽ xảy

ra Trong lý thuyết danh mục, người ta thường giả định rằng những nhà đầu tư đều ghét rủi ro Điều này có nghĩa là cho một sự lựa chọn giữa hai tài sản có củng tỷ suất sinh lợi, họ sẽ chọn tài sản nào có mức độ rủi ro thấp

Phương pháp ước lượng rủi ro:

Bằng cách giả định tỷ suất sinh lợi là một đại lượng ngẫu nhiên được phân phối theo quy luật phân phối xác suất nào đó, người ta đã đo lường rủi ro thông qua các tham số đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên này là phương sai hay độ lệch chuẩn Nó ước lượng độ phân tán của các tỷ sinh lợi quanh giá trị kỳ vọng Bởi vậy, một phương sai hay độ lệch chuẩn lớn chứng tỏ độ phân tán lớn Mà độ phân tán đối với lợi nhuận

kỳ vọng lớn điều đó có nghĩa là một lợi nhuận trong tương lai càng không chắc chắn

Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống:

Rủi ro được đo lường bằng phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi chính

là rủi ro tổng thể của một tài sản rủi ro, trong đó bao gồm:

Rủi ro có thể phân tán được bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư, được gọi là

rủi ro phi hệ thống Rủi ro này chỉ ảnh hưởng đến một doanh nghiệp hay một ngành

do các nguyên nhân nội tại như lực lượng lao động, năng lực quản trị, chính sách điều tiết của Chính phủ,…Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng, nếu lựa chọn đúng đắn, một danh mục chỉ khoảng 15 chứng khoán là có thể loại bỏ được rủi ro phi hệ thống này

Rủi ro không thể phân tán được gọi là rủi ro hệ thống, là những rủi ro đến từ bên

ngoài một doanh nghiệp hay một ngành, chúng có thể ảnh hưởng rộng rãi như thiên tai, chiến tranh, các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô,… được đo lường bằng hệ số beta

1.1.3 Rủi ro của danh mục đầu tư được đa dạng hóa

Ta có công thức tính phương sai của một cổ phần riêng lẻ:

r là tỷ suất sinh lợi mong đợi

ρi là xác suất của tỷ suất sinh lợi ứng với từng thơì kì Qua công thức trên ta thấy khi độ lệch của tỷ suất sinh lợi từng thời kì so với giá trị mong đợi càng lớn thì phương sai càng lớn

Khi đa dạng hóa đầu tư, phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi danh mục còn phụ thuộc vào các yếu tố

Hiệp phương sai là một ước lượng để hai mức độ khác nhau tiến lại gần nhau tạo thành một giá trị có ý nghĩa

Ta có công thức của hiệp phương sai như sau:

COV(A,B)=Σρi(r iA −r−A)(r iB −r−B)Một hiệp phương sai dương có nghĩa là tỷ suất sinh lợi đối với 2 khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về cùng một hướng so với mức trung bình của chúng trong suốt một khoảng thời gian Ngược lại, một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra tỷ suất sinh lợi đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau liên quan đến mức trung bình vào từng thời điểm cụ thể, cũng như mối quan hệ giữa chúng với tỷ suất sinh lợi

Ta có thể thấy rõ hơn khi nhìn vào công thức trên: nếu tỷ suất sinh lợi từng thời kì của một chứng khoán cao hay thấp hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi của nó và điều tương

tự xảy ra ở chứng khoán còn lại thì hiệp phương sai có giá trị dương lớn Nếu độ lệch giữa tỷ suất sinh lợi từng thời kì của một chứng khoán lớn hay ngỏ hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi cuả nó và điều ngược lại xảy ra ở chứng khóan kia thì hiệp phương sai sẽ có giá trị âm lớn

Tuy nhiên, hiệp phương sai bị ảnh hưởng nhiều bởi tính biến thiên của tỷ suất sinh lợi Nếu sự biến thiên quá lớn sẽ không thấy rõ được mối quan hệ giữa hai chứng khoán

Để có thể thấy rõ hơn mối quan hệ này chúng ta phải dùng một đại lượng có tên là

hệ số tương quan

Hệ số tương quan là đại lượng chuẩn hoá ước lượng hiệp phương sai Giá trị của hệ

số tương quan chỉ thay đổi trong khoản từ -1 đến 1 Hệ số tương quan giúp chúng ta thấy rõ hơn mối liên hệ giữa các chứng khoán khi đã loại bỏ sự biến thiên quá lớn trong hiệp phương sai bằng cách chia hiệp phương sai cho tích các độ lệch chuẩn của các chứng khoán đó

- Hệ số tương quan = -1 chỉ ra mối quan hệ phủ định hoàn toàn của hai chứng khoán hay nói cách khác là tỷ suất sinh lợi của chúng di chuyễn ngược chiều hoàn toàn với nhau

- Hệ số tương quan = +1 chỉ ra mối quan hệ xác định hoàn toàn giữa hai chứng khoán hay tỷ suất sinh lợi của chúng di chuyển cùng chiều hoàn toàn với nhau

- Hệ số tưong quan = 0 cho thấy mối quan hệ độc lập hoàn toàn giữa tỷ suất sinh lợi của 2 chứng khoán

Sau khi đã tìm hiểu các yếu tố trên chúng ta sẽ xem chúng có ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro danh mục

Ta có công thức tính phương sai danh mục:

Nếu các chứng khoán có tương quan xác định hoàn toàn thì rủi ro của danh mục sẽ không thể thay đổi

Nếu các chứng khoán có tương quan phủ định hoàn toàn thì rủi ro không hệ thống

sẽ giảm xuống bằng 0

Khi tương quan là phủ định không hoàn toàn hay xác định hoàn toàn thì rủi ro có thể giảm nhưng giảm bao nhiêu còn tuỳ thuộc vào các yếu tố lhác trong công thức Vậy ta có thể thấy việc đa dạng hoá đầu tư đã làm giảm đi rủi ro so với khi chưa đa dạng Nếu ta biết cách chọn các chứng khoán đa dạng hóa phù hợp rủi ro không hệ thống của danh mục có thể biến mất

Harry Markowitz đã chỉ ra cho chúng ta thấy đâu là danh mục mang lại hiệu quả tối ưu cũng như làm cách nào xây dựng nên danh mục tối ưu đó Dựa trên lý thuyết này mà các nhà đầu tư đã có thể rút ra cho mình một nguyên lý chung, trong đó

đề cập đến hai quyết định riêng biệt mà nhà đầu tư sẽ phải đưa ra quá trình đầu tư:

- Lựa chọn danh mục gồm những cổ phiếu tốt nhất

- Xác định việc kết hợp danh mục (tài sản rủi ro) với tài sản phi rủi ro để nhận được một độ nhạy cảm và rủi ro tương ứng

Nguyên lý này có tên là nguyên lý phân cách Để hiểu rõ hơn hai quyết định trên được hình thành trên cơ sở nào cũng như bằng cách nào có thể thực hiện tốt hai quyết định này chúng ta hãy tìm hiểu các phần tiếp theo trong lý thuyết danh mục của Markowitz

mà trước hết là cách kết hợp các cổ phần vào danh mục [5], [7], [9], [10]

1.1.4 Kết hợp các cổ phần vào danh mục đầu tư Đường biên hiệu quả (Efficient Frontier )

1.1.4.1 Kết hợp các cổ phần vào danh mục đầu tư

Bất kỳ một nhà đầu tư nào khi đa dạng hóa cũng đều muốn giảm thiểu rủi ro cho danh mục đầu tư của mình Nhưng có một vấn đề mà họ phải đối mặt ở đây chính là việc khi họ lựa chọn những cổ phiếu có mức độ rủi ro thấp thì vô tình họ đã giới hạn những khoản đầu tư của mình vào những cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi không cao Đơn

giản là vì rủi ro luôn đi đôi với tỷ suất sinh lợi Vì vậy, điều mà những nhà đầu tư thực

sự muốn làm chính là với một mức tăng trưởng cao hơn, với những cổ phiếu có nhiếu rủi ro hơn nhưng bằng một sự kết hợp hợp lý, những rủi ro này sẽ triệt tiêu lẫn nhau và kết quả là mang lại cho họ một tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn nhưng với một mức

độ rủi ro thấp hơn

Nhưng thế nào là một sự kết hợp đem lại hiệu quả? Trước hết, giả sử như bạn đang xem xét đến hai cổ phiếu Bristol Myers và Ford Motor Tỷ suất sinh lợi của Ford là 16% và Bristol là 12%, độ lệch chuẩn của Bristol là 10% và của Ford là 20% Với tỷ trọng 25% vốn vào Ford và 75% vốn vào Bristol, tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn được thể hiện trên hình vẽ

Biểu đồ 1.1: Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và rủi ro danh mục

(Nguồn: Gs.Ts Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]

Qua tính toán chúng ta thấy được danh mục gồm hai cổ phần với tỷ trong như trên

đã giảm được độ lệch chuẩn xuống chỉ còn 9.01% và tăng tỷ suất sinh lợi lên 13% => Một kết hợp hiệu quả

1.1.4.2 Đường biên hiệu quả - Efficient Frontier

Tiếp theo, chúng ta không chỉ xem xét đến hai cổ phiếu mà là một tập hợp những

cổ phiếu mà chúng ta muốn lựa chọn để đưa vào danh mục đầu tư của mình, chúng ta xác định những giá trị của tỷ suất sinh lợi mong đợi và độ lệch chuẩn của tất cả những

sự kết hợp mà chúng ta chọn lựa, và tất cả những danh mục mà chúng ta có thể tạo thành sẽ phân bố đều lên phần diện tích màu xanh của hình vẽ

BristolMyers

Ford 25% vốn

vào Ford Motor 9,01%, 13%

Biểu đồ 1.2: Đường biên hiệu quả - Efficient Frontier

(Nguồn: Gs.Ts Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]

Markowittz đã chỉ ra rằng vùng tập hợp những danh mục này được giới hạn bởi một đường cong mà ông gọi là đường biên hiệu quả

Rõ ràng rằng với bất cứ một giá trị nào của độ lệch tiêu chuẩn thì chúng ta luôn muốn danh mục của mình đem lại một tỷ suất sinh lợi cao nhất có thể, và vì vậy, chúng có xu hướng lựa chọn những sự kết hợp nằm trên đường biên hiệu quả hơn là những điểm bên dưới nằm trong vùng diện tích màu xanh Và đây chính là một ý nghĩa hết sức quan trọng của đường biên hiệu quả, nó cho chúng ta thấy được những

sự kết hợp tối ưu nhất trong việc xây dựng danh mục đầu tư

Ngoài ra, còn một đặc điểm quan trọng khác của đường biên hiệu quả là nó có hình dạng đường cong chứ không phải đường thẳng Điều này thực sự có ý nghĩa vì nó chỉ ra cho chúng ta thấy được bằng cách nào mà sự đa dạng hóa có thể làm giảm thiểu rủi ro cho những khỏan đầu tư của chúng ta

Biểu đồ 1.3: Đường biên hiệu quả của danh mục 2 cổ phiếu

(Nguồn: Gs.Ts Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]

Để dễ hình dung, giả sử chúng ta chỉ nắm trong tay mình hai cổ phiếu 1 và 2 với tỷ trọng đầu tư 50/50 Vì đường biên hiệu quả có dạng đường cong nên độ lệch chuẩn của danh mục hai cổ phiếu trên thay vì là bình quân gia quyền của độ lệch chuẩn từng

cổ phiếu thì giá trị của nó đã được giảm đi nhờ điểm kết hợp đã di chuyển về phía bên trái và nằm trên đường biên hiệu quả Chúng ta có thể thấy không riêng gì tỷ trọng 50/50, mà với bất cứ một tỷ trọng đầu tư nào thì ta luôn đạt được một độ lệch chuẩn thấp hơn nhờ đường biên hiệu quả là một đường cong Kết quả là với cùng một mức tỷ suất sinh lợi, sự đa dạng hóa đã mang lại cho ta một độ lệch chuẩn nhỏ hơn, đồng nghĩa với một mức độ rủi ro thấp hơn khi chúng ta đầu tư riêng lẻ

Biểu đồ 1.4: Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và độ lệch chuẩn

(Nguồn: Gs.Ts Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]

Tuy nhiên chúng ta cũng cần lưu ý là tất cả những sự kết hợp chỉ có thể xảy ra trong khu vực được giới hạn bởi đường biên hiệu quả Không có sự kết hợp nào có thể vượt ra khỏi sự giới hạn này Điều này có nghĩa là không ai có khả năng lựa chọn một danh mục có tỷ suất sinh lợi mong đợi vượt lên trên tỷ suất sinh lợi nằm trong tập hợp giới hạn cũng như không ai có thể lựa chọn một danh mục với độ lệch chuẩn nằm dưới

độ lệch chuẩn của tập hợp giới hạn Nhưng có lẽ đáng ngạc nhiên nhất là không ai có thể chọn cho mình một tỷ suất sinh lợi thấp hơn những gì hiện hữu trong hình quả trứng vỡ Nói một cách khác, thị trường vốn thực sự ngăn ngừa một cá nhân tự hủy hoại bản thân do gánh chịu các khỏan thiệt hại

1.2 Cơ sở lý luận về mô hình định giá tài sản vốn –CAPM

1.2.1 Nền tảng của lý thuyết thị trường vốn

1.2.1.1 Các giả định của lý thuyết thị trường vốn

Vì lý thuyết thị trường vốn xây dựng dựa trên lý thuyết danh mục của Markowitz cho nên nó sẽ cần các giả định tương tự, ngoài ra còn thêm một số các giả định sau:

- Tất cả các nhà đầu tư đều là nhà đầu tư hiệu quả Msarkowitz, họ mong muốn nắm giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả

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

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

- Tất cả các nhà đầu tư có một phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau Chẳng hạn như 1 tháng, 6 tháng, 1 năm

- Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghiã là các nhà đẩu tư có thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào

- Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản

- Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất hay lạm phát được phản ánh một cách đầy đủ

- 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

1.2.1.2 Sự phát triển của lý thuyết thị trường vốn

Nhân tố chủ yếu để lý thuyết danh mục phát triển thành lý thuyết thị trường vốn là

ý tưởng về một tài sản phi rủi ro

* Tài sản phi rủi ro: là tài sản có tỷ suất sinh lợi hoàn toàn chắc chắn và độ lệch

chuẩn tỷ suất sinh lợi trên tài sản này sẽ bằng không

* Hiệp phương sai với tài sản phi rủi ro

Quy ước:

ri: tỷ suất sinh lợi mong đợi của tài sản i

rp: tỷ suất sinh lợi của danh mục

1

B iB A iA n

i

r r r r

Ö rif = rf Do đó hiệp phương sai của tài sản phi rủi ro với bất kỳ tài sản rủi ro hay danh mục tài sản nào sẽ luôn = 0( COVf,i =0)

Tương tự, tương quan tỷ suất sinh lợi giữa bất kỳ tài sản i nào với tài sản phi rủi ro cũng sẽ bằng không (ρf,i =0)

* Kết hợp một tài sản phi rủi ro với một danh mục tài sản rủi ro

a) Tỷ suất sinh lợi mong đợi

Ta có: r p = w f * r f + (1- w f ) * r i

Trong đó: wf : tỷ trọng của tài sản phi rủi ro trong danh mục

ri : tỷ suất sinh lợi mong đợi danh mục i của các tài sản rủi ro

c) Kết hợp rủi ro – tỷ suất sinh lợi

Vì cả tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của danh mục kết hợp giữa một tài sản phi rủi ro và danh mục tài sản rủi ro là các kết hợp tuyến tính, nên đồ thị tỷ suất sinh lợi và rủi ro có thể có của danh mục sẽ có dạng đường thẳng

Biểu đồ 1.5: Biểu đồ kết hợp rủi ro và tỷ suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro và danh

mục tài sản rủi ro

(Nguồn: Gs.Ts Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003)[9]

Khi không có tài sản phi rủi ro thì danh mục nằm trên đường Markowitz là danh mục tốt nhất Bây giờ chúng ta giả sử nhà đầu tư có thể cho vay và đi vay tiền với lãi suất phi rủi ro

d) Sử dụng đòn bẩy tài chính sẽ có ảnh hưởng gì lên rủi ro và tỉ suất sinh lợi của danh mục

Một nhà đầu tư có thể muốn đạt được một tỷ suất sinh lợi cao hơn tại điểm M nhưng phải chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn Nhà đầu tư sẽ sử dụng đòn bẩy tài chính bằng các đi vay ở lãi suất phi rủi ro và đầu tư số tiền này vào danh mục tài sản rủi ro

M

Biểu đồ 1.6: Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của tài sản

phi rủi ro và danh mục tài sản rủi ro

(Nguồn: Gs.Ts Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]

Ta thấy cả tỷ suất sinh lợi và rủi ro đều tăng theo đường thẳng tuyến tính rf đến M ban đầu và mở rộng về phía bên phải Các điểm trên đường mở rộng này có ưu thế hơn mọi điểm nằm trên đường hiệu quả Markowitz Danh mục nằm tại điểm mà đường thẳng nối từ rf tiếp xúc với đường hiệu quả là danh mục tốt nhất trên tập hợp hiệu quả đối với tất cả những ai nắm giữ nó dù khẩu vị rủi ro của họ như thế nào đi nữa Lúc này tập hợp hiệu quả trở thành đường thẳng đi từ rf qua danh mục M Nói cách khác đường thẳng này được xem như là tập hợp hiệu quả của tất cả tài sản rủi ro và phi rủi

1.2.1.3 Danh mục thị trường

Danh mục bao gồm tất cả các tài sản rủi ro được gọi là danh mục thị trường Nĩ khơng chỉ bao gồm các cổ phần thường của mỹ mà chứa tất cả các tài sản rủi ro, chẳng hạn các cổ phiếu khơng phải cổ phiếu của mỹ, các trái phiếu, quyền chọn, bất động sản…

Vì thị trường cân bằng nên cần thiết phải đưa tất cả các tài sản vào trong danh mục này với tỷ trọng giá trị thị trường của chúng

Danh mục thị trường bao gồm các tài sản rủi ro nên nĩ là danh mục đa dạng hĩa hồn tồn cĩ nghĩa là tất cả các rủi ro riêng của mỗi tài sản trong danh mục đều được

đa dạng hĩa

Rủi ro riêng của các tài sản cĩ thể đa dạng hĩa được gọi là rủi ro khơng hệ thống Rủi ro hệ thống là phần rủi ro cịn lại của danh mục thị trường và khơng thể đa dạng hĩa Rủi ro hệ thống được đo lường bởi độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường và cĩ thể thay đổi theo thời gian khi cĩ sự thay đổi trong các biến kinh

tế vĩ mơ tác động đến giá trị của tất cả các tài sản rủi ro

1.2.2 Đường thị trường vốn ( CML) và nguyên lý phân cách

Đường thị trường vốn - CML dẫn tất cả các nhà đầu tư đầu tư vào một danh mục các tài sản rủi ro như nhau, đĩ là danh mục thị trường M Các nhà đầu tư chỉ khác nhau ở các vị trí trên đường CML, vị trí này tùy thuộc vào sở thích của các nhà đầu tư

Biểu đồ 1.7: Đường thị trường vốn ( CML) và nguyên lý phân cách

(Nguồn: Ts Nguyễn Minh Kiều, Tài chính doanh nghiệp căn bản, 2007) [5]

Mức ngại rủi ro thấp

M

Mức ngại rủi ro trung bình

Mức ngại rủi ro cao

rf

A

B

Trong cùng một mức độ ngại rủi ro chung, mỗi nhà đầu tư sẽ tối đa hóa lợi ích của

họ bằng cách nắm giữ một tập hợp bao gồm cả những tài sản phi rủi ro và danh mục

đầu tư M Phương pháp này được gọi dưới cái tên nguyên lý phân cách (separation

principle) Nó được minh họa trong hình trên

Theo nguyên lý phân cách nhà đầu tư phải thực hiện 2 quyết định riêng biệt: quyết định tài trợ và quyết định đầu tư

- Lựa chọn danh mục các cổ phần tốt nhất (danh mục M) Điểm này được xác định hoàn toàn sự đánh giá của nhà đầu tư về tỷ suất sinh lợi, phương sai và hiệp phương sai Không có những tình cảm cá nhân về thái độ không thích rủi ro xem xét trong quyết định này

- Nhà đầu tư bây giờ phải xác định kết hợp điểm M là danh mục các tài sản có rủi

ro với tài sản phi rủi ro như thế nào để nhận được độ nhạy cảm đối với rủi ro tương ứng với khẩu vị cụ thể của từng người

Nếu nhà đầu tư không ưa thích rủi ro, anh ta sẽ cho vay một phần của danh mục ở mức lãi suất rf và đầu tư phần còn lại vào danh mục thị trường các tài sản rủi ro, chẳng hạn điểm A

Ngược lại nếu nhà đầu tư thích rủi ro, anh ta có thể đi vay tiền với lãi suất rf và đầu

tư tất cả số tiền vào danh mục thị trường để tạo nên danh mục tại điểm B

1.2.3 Mô hình định giá tài sản vốn – Capital Asset Pricing Model (CAPM)

1.2.3.1 Tổng quan mô hình CAPM

Mô hình định giá tài sản vốn - CAPM là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, được sử dụng để định giá các chứng khóan có mức độ rủi ro cao

Mô hình này do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã được ứng dụng từ

đó đến nay Mặc dù còn có một số mô hình khác nỗ lực giải thích động thái thị trường nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát thực với thực tiễn

Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức trên các chứng khoán phi rủi ro cộng thêm khoản lợi tức bù rủi ro nữa Nếu thu nhập kì vọng không đạt mức thu nhập tối thiểu yêu cầu, khi đó nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư Các đường SML của thị trường chứng khoán sẽ thể hiện kết quả của CAPM đối với các mức rủi ro khác nhau (β) [5], [7], [9], [10]

- Những giả định của mô hình CAPM :

Mô hình luôn bắt đầu bằng những giả định cần thiết Những giả định có tác dụng

làm đơn giản hoá vấn đề nghiên cứu nhưng vẫn đảm bảo không thay đổi tính chất của vấn đề Trong mô hình CAPM, chúng ta lưu ý có những giả định sau:

+ Thị trường vốn là hiệu quả ở chỗ nhà đầu tư được cung cấp thông tin đầy đủ, chi phí giao dịch không đáng kể, không có những hạn chế đầu tư, và không có nhà đầu tư nào đủ lớn để ảnh hưởng đến giá cả của một loại chứng khoán nào đó Nói khác đi, giả định thị trường vốn là thị trường hiệu quả và hoàn hảo

+ Nhà đầu tư kỳ vọng nắm giữ chứng khoán trong thời kỳ một năm và có hai cơ hội đầu tư: đầu tư vào chứng khoán phi rủi ro và đầu tư vào danh mục cổ phiếu thường trên thị trường

1.2.3.2 Nội dung mô hình

a Quan hệ giữa lợi nhuận cá biệt và lợi nhuận thị trường – đường đặc thù chứng khoán (the security characteristic line)

Đường đặc thù chứng khoán là đường thẳng mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận của một chứng khoán cá biệt với lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường Danh mục đầu

tư thị trường (market portfolio) là danh mục đại diện cho các cơ hội đầu tư trên thị trường vốn

Biểu đồ 1.8: Mối quan hệ giữa rủi ro – tỷ suất sinh lợi với biến hiệp phương sai hệ

thống là thước đo rủi ro

(Nguồn: Ts Nguyễn Minh Kiều, Tài chính doanh nghiệp căn bản, 2007) [5]

Đường thị trường chứng khoán (SML)

Như chúng ta đã biết, thước đo thích hợp của một tài sản riêng lẻ chính là hiệp phương sai của nó với danh mục thị trường

Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường sẽ tương ứng với rủi ro của nó, đó chính

là hiệp phương sai của thị trường với chính nó

Ta có: hiệp phương sai của thị trường với chính nó là phương sai của tỷ suất sinh lợi thị trường COVM,M = σ2M

Như vậy, phương sai của đường rủi ro – tỷ suất sinh lợi ở hình trên là:

Chúng ta định nghĩa : βi = 2

,

M

M i

COV

σ

Phương trình trên sẽ trở thành

R = rf + β x (rM - rf) Đường thị trường chứng khoán - SML là biểu thị bằng đồ thị của mô hình định giá tài sản vốn CAPM Vì thị trường chứng khoán là tuyến tính, nó có thể được biểu diễn theo điểm chặn và độ nghiêng của nó

Công thức trên được gọi là mô hình định giá tài sản vốn CAPM Vì tỷ suất sinh lợi trung bình trên thị trường cao hơn lãi suất phi rủi ro tính trung bình trong một thời kỳ dài nên rM – rf xem như là dương Vì thế công thức trên hàm ý rằng tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán có mối tương quan xác định với beta của nó

b Beta (β) – thước đo tiêu chuẩn hóa của rủi ro hệ thống

Beta là thước đo chuẩn hóa của rủi ro vì nó thiết lập quan hệ giữa hiệp phương sai này với phương sai của danh mục thị trường

Danh mục thị trường có β = 1, do đó nếu một tài sản có β = 1 thì tài sản này có rủi

ro hệ thống lớn hơn thị trường

Hệ số bêta nói lên điều gì? Chúng ta giải thích nó như thế nào? Hệ số bêta = 1,5 cho biết rằng lợi nhuận cổ phiếu biến động gấp 1,5 lần lợi nhuận thị trường, nghĩa là

) (

cov

2 ,

, 2

f M

M

M i f

M i M

f M

f i

r R

COV r

r R

r r

− +

=

− +

=

σ σ

khi nền kinh tế tốt thi lợi nhuận cổ phiếu tăng nhanh hơn lợi nhuận thị trường, nhưng khi nền kinh tế xấu thì lợi nhuận cổ phiếu giảm nhanh hơn lợi nhuận thị trường Chúng ta đã học, rủi ro được định nghĩa như là sự biến động của lợi nhuận Ở đây bêta được định nghĩa như là hệ số đo lường sự biến động của lợi nhuận Cho nên, bêta được xem như là hệ số đo lường sự rủi ro của chứng khóan

Như đã nói bêta là hệ số đo lường rủi ro của chứng khóan Trên thực tế các nhà kinh doanh chứng khóan sử dụng mô hình hồi qui dựa trên số liệu thực tế để ước lượng bêta Ở các nước có thị trường tài chính phát triển có một số công ty chuyên xác định và cung cấp thông tin về hệ số bêta Chẳng hạn ở Mỹ người ta có thể tìm thấy thông tin về bêta từ hai nhà cung cấp dịch vụ là Value Line Investment Survey, Market Guide và Standard & Poor’s stock Reports

Dưới đây giới thiệu hệ số beta của một số cổ phiếu của các công ty ở Mỹ

Bảng 1.1: Hệ số β của một số cổ phiếu ở Mỹ Tên cổ phiếu - Mỹ Beta

+ Được vẽ trong mặt phẳng r và β

+ Bất chấp các nhà đầu tư có thể vay hay cho vay với lãi suất phi rủi ro hay không thì đường SML vẫn là tuyến tính và có độ dốc dương

+ Tất cả các chứng khoán cá thể và danh mục đều được định vị trên đường SML

1.2.3.3 Xác định tài sản bị đánh giá thấp và đánh giá cao

Ở trạng thái cân bằng, tất cả các tài sản và tất cả các danh mục sẽ nằm trên đường SML Bất cứ chứng khoán nào có tỷ suất sinh lợi ước lượng nằm trên SML sẽ được xem là bị định giá thấp vì nó hàm ý rằng chúng ta đã ước lượng sẽ nhận được một tỷ suất sinh lợi cao hơn tỷ suất sinh lợi yêu cầu trên chứng khoán đó tương ứng với mức

độ rủi ro của nó Ngược lại, các tài sản có tỷ suất sinh lợi ước lượng nằm dưới SML sẽ được xem là đánh giá cao

Ta tính tỷ suất sinh lợi ước tính theo công thức sau

Bảng sau tóm lược mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi yêu cầu của mỗi cổ phiếu dựa trên rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi ước tính

Cổ phiếu Beta TSSL yêu

cầu

TSSL ước tính Chênh lệch Định giá

10.2

12 12.9 14.4 4.2

10 6.2 21.2 3.3

8

-0.2 -5.8 8.3 -11.1 3.8

Thích hợp Định giá cao Định giá thấp Định giá cao Định giá thấp

Sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi ước lượng và tỷ suất sinh lợi yêu cầu đôi khi được gọi là Alpha của cổ phiếu Alpha này có thể dương (cổ phiếu bị định giá thấp) và

âm (cổ phiếu bị định giá cao)

1.2.3.4 Tính toán rủi ro hệ thống – đường đặc trưng

Yếu tố đầu vào rủi ro của một tài sản riêng lẻ được gọi là đường đặc trưng của tài sản với danh mục thị trường và được rút ra từ mô hình hồi quy sau đây

Ri,t = αi + βi* rM,t + ε

Trong đó:

t

t t

t

P

D P P

r + 1 − + + 1

=

Ri,t: tỷ suất sinh lợi của tài sản i trong khoảng thời gian t

Αi : tung độ của phương trình hồi quy, bằng R i − βi R M

RM,t : tỷ suất sinh lợi của danh mục m trong khoảng thời gian t

βi : rủi ro hệ thống của tài sản i

ε : phần sai số ngẫu nhiên

Đường đặc trưng là một đường hồi quy phù hợp nhất đi qua các tỷ suất sinh lợi phân tán của một tài sản rủi ro và của danh mục thị trường các chứng khoán rủi ro trên một khoảng thời gian trong quá khứ

1.3 Kiểm định thực nghiệm về mô hình CAPM :

Ta xét phương trình cơ bản của mô hình :

Trên thực tế các nhà kinh doanh chứng khoán sử dụng mô hình hồi quy dựa trên số liệu lịch sử để ước lượng β vì vậy có thể giải thích được lý do β của chứng khoán cá thể lại biến động như vậy

Mặc dù β không là biến tốt dự báo lợi nhuận cổ phiếu nhưng nó vẫn là biến phù hợp để đo lường rủi ro.Đối với các nhà đầu tư ngại rủi ro, β cung cấp cho họ thông tin làm cơ sở cho việc kỳ vọng một mức lợi nhuận tối thiểu,hướng dẫn công ty phân bổ vốn vào các dự án đầu tư

Ở các nứớc có thị trường tài chính phát triển có một số công ty chuyên ty chuyên xác định và cung cấp thông tin về hệ số β chẳng hạn có hai nhà cung cấp dịch vụ thông tin về hệ số β là Value line Investment Survey,marketguide và Standard & Poor’s Stock Reports Tại Viẹt Nam hiện nay vẫn chưa có tổ chức nào tính toán,xác định và công bố thông tin về hệ số β

1.3.2 Mối quan hệ giữa β và tỷ suất sinh lợi Ri (đường SML): [5], [7], [9], [10]

Mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi trên các tài sản rủi ro

Trước hết, ta quan tâm đến “điểm chặn” rf và độ dốc đường SML Nếu ta lựa chọn một tài sản phi rủi ro không đúng và danh mục thị trường không phù hợp thì sẽ tạo nên đường SML sai lầm, dẫn đến việc kiểm định không chính xác

1.3.3 Ảnh hưởng của phân phối không đối xứng lên mối quan hệ:

Dựa trên việc phân tích tỷ suất sinh lợi là β, một vài nhà nghiên cứu cũng đã xem xét ảnh hưởng của sự không đối xứng lên TSSL mong đợi Phân phối chuẩn thì đối xứng nghĩa là tồn tại sự cân bằng giữa các quan sát dương và âm Trái lại, không đối xứng dương thể hiện 1 con số khác thường của các thay đổi dương lớn trong giá cả Các nhà nghiên cứu đã xem xét sự mất đối xứng như là 1 cách có thể giải thích cho các kết quả mà ở đó mô hình xem ra định giá thấp các cổ phiếu có β thấp : các nhà đầu tư nhận được TSSL cao hơn giá trị mong đợi; và định giá cao các cổ phiếu có β cao : nhà đầu tư nhận được TSSL thấp hơn giá trị mong đợi

Kraus và Litzenberger đã kiểm định mô hình CAPM đối với sự bất đối xứng và khẳng định các nhà đầu tư sẵn sàng trả cho bất đối xứng dương vì chúng cho cơ hội TSSL rất lớn

1.3.4 Ảnh hưởng của quy mô, tỷ số P/E và đòn bẩy:

Quy mô, P/E, đòn bẩy tài chính là các nhân tố rủi ro bổ sung cần được xem xét với

β Khi phân tích, chúng ta thấy, quy mô và P/E có ảnh hưởng ngược lên TSSL Cụ thể, TSSL là 1 phương trình dương của β, nhưng nhà đầu tư cũng đòi hỏi TSSL cao hơn tử các doanh nghiệp có quy mô tương đối nhỏ và các cổ phiếu có P/E thấp

1.3.5 Ảnh hưởng của P/B: nghiên cứu của Fama-French:

Fama-French ( FF ) cho rằng mối quan hệ giữa β và TSSL trung bình không tồn tại trong suốt thời kỳ từ 1963-1990 Trái lại, các kiểm định lần lượt giữa TSSL trung bình với quy mô, đòn bẩy, P/E, P/B ( tỷ số của giá trị thị trường so với giá trị sổ sách) cho thấy rằng tất cả các biến này đều quan trọng và có nhiều tín hiệu mong đợi Quy mô và P/B đi theo các biến đổi mẫu tiêu biểu trong TSSL các cổ phiếu trung bình được liên kết bởi quy mô, P/E, P/B, đòn bẩy

1.4 Những ưu điểm và hạn chế của việc vận dụng mô hình CAPM trong việc lựa chọn danh mục đầu tư [5], [7], [10]

Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản và có thể ứng dụng dể dàng được trên thực tế Tuy nhiên, cũng như nhiều mô hình khác, CAPM không tránh khỏi những hạn chế và sự chỉ trích Ở đây chỉ thảo luận vài hạn chế nổi bật của mô hình CAPM

1.4.1 Những phát hiện bất thường khi áp dụng CAPM

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 Những điểm bất thường bao gồm :

¾ Ảnh hưởng của qui mô công ty – Người ta phát hiện rằng cổ phiếu của công ty

có giá trị thị trường nhỏ (market capitalization = price per share x number of share) đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường lớn, nếu những yếu tố khác như nhau

¾ Ảnh hưởng của tỷ số PE và MB – Người ta cũng thấy rằng cổ phiếu của những công ty có tỷ số PE( price/earning ratio) và tỷ số MB (market-to-book value ratio) thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những công ty có tỷ số PE và

MB cao

¾ 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

1.4.2 Những nghiên cứu và phát hiện của Fama và French

Eugene Fama và Kenneth French tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về quan hệ giữa lợi nhuận của cổ phiếu, qui mô công ty, tỷ số MB và hệ số beta Kết quả kiểm định dựa vào số liệu thời kỳ 1963 – 1990 cho thấy rằng các biến qui mô và tỷ số MB

là những biến ảnh hưởng mạnh đến lợi nhuận cổ phiếu Khi những biến này được đưa vào phân tích hồi qui trước rồi mới thêm biến beta vào thì kết quả cho thấy rằng biến beta không mạnh bằng các biến kia trong việc giải thích lợi nhuận cổ phiếu Điều này khiến giáo sư Fama, một giáo sư có uy tín, đi đến kết luận rằng beta không phải là biến duy nhất giải thích lợi nhuận Ông phát động cuộc tấn công vào khả năng sử dụng mô hình CAPM để giải thích lợi nhuận cổ phiếu và đề nghị rằng biến qui mô và biến tỷ số

MB thích hợp để giải thích lợi nhuận hơn là biến rủi ro Các nhà nghiên cứu khác bình luận gì?

Người ta cho rằng Fama và French giải thích lợi nhuận thị trường với hai biến dựa vào giá trị thị trường cho nên không có gì ngạc nhiên khi thấy có sự tương quan rất cao giữa các biến này Fama và French đã quá tập trung vào biến lợi nhuận thay vì tập trung vào biến rủi ro, cho nên cũng không có nền tảng lý thuyết cho những phát hiện có tính phản bác của họ

Mặc dù beta có thể không là biến tốt dự báo lợi nhuận cổ phiếu nhưng nó vẫn là biến phù hợp để đo lường rủi ro Đối với các nhà đầu tư ngại rủi ro, beta cung cấp cho

họ thông tin làm cơ sở cho việc kỳ vọng một mức lợi nhuận tối thiểu Mặc dù không phải nhà đầu tư nào cũng có thể chấp nhận mức lợi nhuận này nhưng với mục đích của tài chính công ty nó vẫn hữu ích để hướng dẫn công ty phân bổ vốn vào các dự án đầu

hình CAPM

1.5 Các bước để xây dựng một danh mục đầu tư [5], [7], [9], [10]

Hiểu một cách khái quát nhất thì danh mục đầu tư là một tập hợp gồm ít nhất hai loại chứng khoán trở lên Mục đích cơ bản nhất của việc xây dựng và quản lý một danh mục đầu tư là đa dạng hoá nhằm tránh các khoản thua lỗ quá lớn

Khi chúng ta đồng thời đầu tư vào nhiều loại chứng khoán khác nhau, sự thua lỗ của một loại chứng khoán chỉ có tác động nhỏ đến toàn bộ danh mục, thậm chí nhiều khi bạn có thể bù lỗ bằng lợi nhuận thu được từ các chứng khoán khác trong cùng một danh mục đó

Tuy nhiên, việc hạn chế thua lỗ bằng cách đa dạng hoá danh mục đầu tư cũng có một cái giá của nó: chúng ta cũng không thể thu được các khoản lợi nhuận lớn Rất ít người đầu tư có thể thu được khoản lợi nhuận cao từ việc đầu tư tất cả số tiền của họ vào một loại chứng khoán tốt nhất hiện có trên thị trường Do đó, đại đa số công chúng

đầu tư chọn hình thức đầu tư thứ hai là giảm thiểu hoá thua lỗ bằng cách đa dạng hoá đầu tư Và suy cho cùng thì việc từ bỏ những món hời lớn, bằng lòng với những khoản thu nhập vừa phải để tránh thua lỗ quá mức là một cái giá vừa phải và hoàn toàn hợp

lý

Bước 1: Xác định người đầu tư tích cực hay thụ động

Khi bắt tay vào xây dựng danh mục đầu tư, điều quan trọng trước tiên mà chúng ta phải xác định là xem mình thuộc dạng nào: tích cực hay thụ động? Đây là một việc làm hết sức cần thiết, vì nó sẽ quyết định đến toàn bộ cách thức đầu tư của bạn sau này Người đầu tư tích cực là người luôn sẵn sàng bỏ ra rất nhiều thời gian và công sức để quản lý danh mục đầu tư của mình Còn người đầu tư thụ động thì chỉ muốn bỏ ra một khoảng thời gian tối thiểu cần thiết để theo dõi các khoản đầu tư và bằng lòng với các khoản lãi khiêm tốn có được Cần lưu ý rằng quy mô đầu tư là không quan trọng mà điều cốt yếu là bạn tiêu tốn bao nhiêu thời gian và công sức cho danh mục đầu tư của mình Chúng ta có thể thấy rằng đa số các nhà đầu tư đều thuộc dạng thụ động, bởi vì họ là những người không chuyên nghiêp, thiếu kỹ năng chuyên sâu cũng như đã bị các công việc hàng ngày chiếm mất quỹ thời gian

Bước 2: Quyết định cơ cấu của danh mục đầu tư

Điều thứ hai cần tính đến là tỷ trọng cổ phiếu và trái phiếu trong danh mục đó Đây là một quyết định mang tính chất cá nhân và tuỳ theo quan điểm mỗi người Một

số người không thích đầu tư quá nhiều vào cổ phiếu, còn một số khác lại không thích

sở hữu quá nhiều trái phiếu Cho đến nay vẫn chưa có tiêu chuẩn cụ thể về tỷ lệ này Hiện nay, đa số ý kiến nghiêng về tỷ lệ 50/50, tức là 50% số tiền của danh mục được

sử dụng để đầu tư vào cổ phiếu, phần còn lại sẽ được sử dụng để mua trái phiếu Nhiều nhà tư vấn đề nghị tăng tỷ lệ trái phiếu trong danh mục khi chủ sở hữu sắp đến tuổi về hưu Tuy nhiên, một số cá nhân khác lại có quan điểm cho rằng, trước sức ép của lạm phát cũng như khả năng kiếm tiền sẽ suy giảm khi về già, chủ sở hữu danh mục nên tăng dần tỷ lệ cổ phiếu theo thời gian Họ lập luận là không nên giảm tỷ lệ sở hữu cổ phiếu trong danh mục đầu tư vì lương hưu và bảo hiểm xã hội sẽ không thể tăng như lạm phát Chính vì vậy mà cổ phiếu là một trong những lựa chọn được ưu tiên hàng đầu để chống lại ảnh hưởng của lạm phát Tuy nhiên, cũng có khi thu nhập do cổ phiếu đem lại không theo kịp với tỷ suất lợi nhuận của trái phiếu chất lượng cao Trong

trường hợp này, đầu tư vào các trái phiếu chất lượng cao và để dành một khoản tiết kiệm để đối phó với lạm phát được xem là một biện pháp khả thi

Ngoài ra còn một trường hợp khác mà chúng ta cũng cần đề cập tới, đó là tỷ trọng của danh mục đầu tư có cần phải điều chỉnh theo sự biến động của thị trường không? Giả sử rằng bạn đang có trong tay một danh mục đầu tư với tỷ lệ 50/50 Nếu thị trường cổ phiếu tăng giá và làm cho danh mục của bạn có tỷ lệ 65% cổ phiếu và 35% trái phiếu thì bạn có nên bán bớt một số cổ phiếu để đưa danh mục trở về tỷ lệ 50/50 hay không? Xung quanh vấn đề này vẫn còn nhiều ý kiến khác nhau nhưng nhìn chung đại đa số các nhà đầu tư sẽ không bán đi cổ phiếu để đề phòng trường hợp khi

cổ phiếu giảm giá thì danh mục sẽ trở về mức cân bằng 50/50

Bước 3: Đa dạng hoá danh mục đầu tư

1 Đa dạng hóa tổ chức phát hành Nếu danh mục đầu tư của chúng ta chỉ bao gồm toàn bộ các trái phiếu Chính phủ thì chúng ta không cần phải đa dạng hoá chủng loại các chủ thể phát hành, bởi vì trái phiếu Chính phủ hoàn toàn không có rủi ro Tuy nhiên, nếu chúng ta mua trái phiếu công ty, trái phiếu địa phương hoặc cổ phiếu thì việc đa dạng hoá chủ thể phát hành là một vấn đề cần được cân nhắc, bởi vì các loại chứng khoán này luôn tiềm tàng một số rủi ro nhất định Vấn đề đặt ra là nên đa dạng hóa đến mức độ nào? Điều này còn tuỳ thuộc vào quan điểm của mỗi cá nhân Chẳng hạn như nếu bạn mua cổ phiếu của 20 nhà phát hành khác nhau và khi một nhà phát hành chẳng may bị phá sản thì danh mục đầu tư của bạn chỉ bị suy giảm 5% Mỗi nhà đầu tư sẽ tự đưa ra quyết định cho danh mục đầu tư của mình dựa vào cá tính bản thân, tiềm lực tài chính cũng như mức độ rủi ro mà họ có thể chịu đựng

2 Bên cạnh việc đa dạng hoá các tổ chức phát hành, chúng ta cũng cần đa dạng hoá các lĩnh vực kinh doanh, đa dạng hóa các nguồn thu hoặc có thể đa dạng hoá theo

vị trí địa lý Chúng ta cần chú ý rằng, càng đa dạng hoá thì sẽ càng hạn chế được rủi

ro, tuy nhiên đừng nên đa dạng hoá quá nhiều vì như vậy sẽ tốn rất nhiều công sức quản lý và đến một lúc nào đó thì danh mục sẽ vượt quá tầm kiểm soát của chúng ta

Tóm tắt chương 1

Trong chương 1, đã nghiên cứu các mô hình đầu tư tài chính hiện đại, bao gồm : Lý thuyết danh mục Markowitz, Lý thuyết thị trường vốn, Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) Theo đó, Lý thuyết danh mục Markowiz và Lý thuyết thị trường vốn chỉ ra cách thức xây dựng danh mục đầu tư, sự lựa chọn của nhà đầu tư dựa trên thái độ đối với rủi ro của họ Mô hình định giá tài sản vốn – CAPM mô tả mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và beta của chứng khoán, ước lượng tỷ suất sinh lợi bằng mô hình hồi qui trong đó biến giải thích là tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội

Ngoài ra, trong chương 1 còn phân tích kết quả ứng dụng các mô hình trên thế giới, đặc biệt là tại các nước có thị trường chứng khoán mới nổi Từ những kết quả ứng dụng đó, có thể so sánh, đối chiếu khi ứng dụng vào thị trường chứng khoán Việt Nam

CHƯƠNG 2 LỰA CHỌN DANH MỤC ĐẦU TƯ THÔNG QUA VIỆC VẬN DỤNG MÔ HÌNH CAPM TRÊN THỊ

TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

2.1 Thị trường chứng khoán Việt Nam [12], [14], [17], [18], [20]

Ngày đầu, có hai đơn vị được niêm yết, đó là Công ty cổ phần Cơ điện lạnh (REE) và Công ty cổ phần Cáp và Vật liệu viễn thông (Sacom) Một tuần chỉ có hai phiên giao dịch Đến 18 tháng 9 năm 2008 có 161 công ty và 3 chứng chỉ quỹ đầu tư đăng ký niêm yết Hiện Sở tổ chức giao dịch 5 ngày mỗi tuần

Ban đầu, tổng sở hữu của người nước ngoài bị giới hạn 20% cổ phiếu (kể cả chứng chỉ quỹ đầu tư) và 40% trái phiếu Tháng 7 năm 2003, nhằm nâng cao sức hấp dẫn của thị trường và thu hút nguồn vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài cũng như tăng tính thanh khoản, chính phủ đã nâng tỷ lệ sở hữu chứng khoán của nước ngoài lên 30% đối với cổ phiếu và hủy bỏ hoàn toàn tỷ lệ sở hữu hạn chế đối với trái phiếu Cuối năm 2005, giới hạn sở hữu cổ phiếu của người nước ngoài được tăng lên 49%, trừ đối với ngân hàng vẫn giữ là 30% Để kiểm soát giới hạn này, các nhà đầu tư nước ngoài tham gia giao dịch tại hai trung tâm giao dịch chứng khoán của Việt Nam phải đăng ký để được cấp một mã số giao dịch

Cuối năm 2006, có 35 công ty chứng khoán được cấp giấy phép Trong số này,

có 9 công ty được phép thực hiện tất cả năm nghiệp vụ chứng khoán: môi giới, lưu

ký, tư vấn đầu tư và bảo lãnh phát hành, quản lý quỹ và tự doanh Vốn điều lệ tối thiểu bắt buộc để công ty được phép thực hiện cả năm nghiệp vụ như vậy là 43 tỷ đồng Theo Luật Chứng khoán có hiệu lực từ ngày 1 tháng 1 năm 2007, mức vốn điều

lệ tối thiểu đó là 200 tỷ đồng; các công ty đã được cấp phép hoạt động trước đó được

gia hạn một thời gian để tăng vốn cho đủ mức quy định

Đến cuối năm 2007, có 210 công ty niêm yết trên cả hai sàn Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh với mức vốn hóa trên thị trường đạt trên 40% GDP, nếu tính cả trái phiếu, quy mô thị trường đạt gần 50% GDP, đến cuối năm 2007 có khoảng 300.000 nhà đầu tư mở tài khoản giao dịch trên thị trường

Theo xếp hạng tín dụng của Trung tâm Thông tin Tín dụng thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, đến thời điểm đầu tháng 12 năm 2007, có 55 doanh nghiệp niêm yết tại Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh xếp hạng AAA, chiếm 49,55%, con số tương tự tại Trung tâm Giao dịch chứng khoán Hà Nội là 19 doanh nghiệp, chiếm 21,84%

Cuối năm 2008, SGDCK Tp Hồ Chí Minh đã có 238 loại chứng khoán, trong

đó có 160 cổ phiếu, 74 trái phiếu và 4 chứng chỉ quỹ Tổng khối lượng niêm yết là hơn 5,107 triệu chứng khoán với tổng giá trị 65,952 nghìn tỷ đồng Có tổng cộng 98 công ty chứng khoán thành viên với tổng giá trị vốn điều lệ là 19,017 tỷ đồng Tham gia thị trường có 36 công ty quản lý quỹ đầu tư với tổng vốn điều lệ là 1,417 tỷ đồng

Có 8 ngân hàng lưu ký chứng khoán và 1 ngân hàng chỉ định thanh toán Từ ngày 30/07/2007 đã thực hiện khớp lệnh liên tục Biên độ dao động giá hiện nay là ±5%

Biểu đồ 2.1: Biểu đồ biến động chỉ số VN-Index (28/07/2000 – 29/10/2010)

(Nguồn: http://www.cophieu68.comchartindex.phpstcid=1 ) [13]

Tính từ ngày 01/01/2009 đến ngày 31/12/2009 thì VN-Index đã tăng thêm 171,96 điểm từ 312,49 điểm lên đến 494,77 điểm tương đương với mức tăng là 58%

Nếu tính từ đáy thấp nhất trong năm 2009 khi VN-Index ở mốc 234,66 điểm vào ngày 24/02/2009 và đỉnh cao nhất là 633,21 điểm vào ngày 23/10/2009 thì VN-Index

đã tăng 2,69 lần Tương tự ở sàn HNX mức tăng trưởng trong năm 2009 của Index là 60,9%; và nếu so từ đáy thấp nhất 78,06 điểm lên đỉnh cao nhất trong năm

HNX-2009 là 218,8 điểm thì HNX-Index đã tăng 2,79 lần Điều đặc biệt của thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2009 là giai đoạn thị trường hồi phục từ đáy 234,66 điểm chủ yếu được dẫn dắt nhờ khối đầu tư cá nhân Sau đó nhà đầu tư tổ chức mới bắt đầu tham gia thị trường Thị trường hình thành 2 đợt sóng tăng lớn là từ đầu tháng 03/2009 đến đầu tháng 06/2009 và từ đầu tháng 08/2009 đến cuối tháng 10/2009 Sóng giảm là từ đầu năm 2009 đến cuối tháng 02/2009, trong tháng 7 và từ cuối tháng 10 đến giữa tháng 12/2009

Theo Bộ Tài Chính mức vốn hóa của TTCK Việt Nam đầu tháng 12/2009 vào khoảng 669 nghìn tỷ đồng (39 tỷ USD), tương đương 55%GDP của năm 2008 So với cuối năm 2008 (225 nghìn tỷ đồng), mức vốn hóa đã tăng gấp 3 lần Tính đến đầu tháng 12/2009 toàn bộ thị trường đã có 730.000 tài khoản chứng khoán được mở, tăng thêm 180.000 tài khoản so với thời điểm cuối năm 2008 Số lượng tài khoản của nhà đầu tư nước ngoài là 13.443 tài khoản trong đó của tổ chức là 1.129 tài khoản Tính trong cả năm 2009, giá trị giao dịch toàn thị trường trên HoSE là 423.299 tỷ đồng với 10.432 triệu cổ phiếu được chuyển giao tính trung bình một cổ phần được giao dịch với mức giá 40.577 đồng, trong khi mức giá này năm 2008 là 41.832 đồng Tương tự trên sàn Hà Nội tổng giá trị giao dịch là 197.524 tỷ đồng với 5.765 triệu đơn vị được chuyển giao tương đương với mức giá trung bình 34.263 đồng so với năm 2008 là 37.310 đồng

Bước sang năm 2010 là một năm thăng trầm của TTCK Việt Nam, hoàn toàn khác với những dự báo tăng trưởng lạc quan của năm 2009 Một phần bị ảnh hưởng bởi những tác động từ bên ngoài như cuộc khủng hoảng nợ công Châu Âu, những e ngại

về suy thoái kép, những mâu thuẫn chính trị giữa các nước trong khu vực Tuy nhiên, nguyên nhân cốt lõi là TTCK Việt Nam đã phản ánh những khó khăn, bất cập của nền kinh tế trong năm 2010, một năm sau khi gói hỗ trợ kinh tế kết thúc Năm

2010 là năm niêm yết ồ ạt của các doanh nghiệp mới Tính đến ngày 31/12/2010, số lượng niêm yết trên cả hai sàn là 643 với giá trị vốn hóa trên thị trường đạt 701,9 tỷ đồng So với năm 2009 số doanh nghiệp niêm yết mới đã tăng 189 doanh nghiệp

tương ứng với tỷ lệ tăng 42%, mức tăng kỷ lục kế từ khi ra đời TTCK Việt Nam Bên cạnh đó năm 2010 cũng là năm niêm yết ồ ạt của các công ty chứng khoán với con số

4 công ty niêm yết trong năm 2009, đã tăng lên 25 công ty chứng khoán niêm yết trong năm 2010 với động cơ chủ yếu là tạo thanh khoản và uy tín, tuy nhiên hiệu quả hoạt động của các công ty này không cao

Bảng 2.1: Quy mô niêm yết thị trường tính tại thời điểm ngày 17/03/2011 tại Sở

giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Đối với TTGDCK Hà Nội, ngày 08/03/2005 chính thức khai trương hoạt động Cho đến nay đã có tổng cộng 1.008 loại chứng khoán niêm yết, trong đó có 379 cổ phiếu, 510 trái phiếu, 119 UpCOM (Thị trường giao dịch cổ phiếu của công ty đại chúng chưa niêm yết) với tổng khối lượng niêm yết là hơn 9.722 triệu chứng khoán

và tổng giá trị là 249.475 nghìn tỷ đồng Biên độ dao động giá hiện nay là ±7%

Ngoài ra, bên cạnh hai thị trường tập trung như trên, Việt Nam còn tồn tại một thị trường nữa mà tạm gọi là thị trường phi tập trung (OTC) Tuy nhiên thị trường OTC tại Việt Nam hoạt động không đúng như tên gọi của nó, vì phần lớn là giao dịch thỏa thuận trao tay giữa các nhà đầu tư, không có sự quản lý của UBCK Nhà nước và cũng không hoạt động theo Luật chứng khoán

Theo giới hạn của đề tài nhóm tác giả chỉ xin nghiên cứu dữ liệu trên Sở giao dịch chứng khoán Tp Hồ Chí Minh với chỉ số chứng khoán là VN-Index

2.1.2 Thực tế ứng dụng mô hình CAPM vào Việt Nam [1], [4], [5]

- Có thể nói, TTCK Việt Nam là một trong những thị trường mới nổi, đầy biến động Các dự báo, dự đoán bằng các phương pháp cho nhiều kết quả khác nhau tuỳ theo mẫu quan sát và dữ liệu thu thập, chưa phản ánh xác thực sự biến động của thị trường Do vậy, trong điều kiện hiện tại, việc ứng dụng mô hình chưa cho kết quả như mong muốn và gây mất lòng tin của nhà đầu tư đối với các kết quả phân tích thị trường

- Sự thất bại trong việc phân tích kỹ thuật và ứng dụng các lý thuyết đầu tư tài chính vào TTCK Việt Nam có lẽ do như đã nói ở trên là do TTCK Việt Nam là thị trường mới nổi nên biến động bất thường là điều không thể tránh khỏi Thực tế cho thấy từ tháng 3/2008 đến nay đã có đến 4 lần điều chỉnh biên độ dao động

Từ mức ±5% và ±10% (tương ứng đối với SGDCK Tp Hồ Chí Minh và TTGDCK Hà Nội) đã giảm xuống còn ±1% và ±2% vào ngày 27/03/2008, rồi đến

±2% và ±3% ngày 07/04/2008, sau đó tăng lên ±3% và ±4% vào ngày 19/06/2008, và đến 18/08/2008 tăng lại ở mức ±5% và ±7% Nhiều nhà phân tích cho rằng sự thất bại của việc ứng dụng các lý thuyết đầu tư tài chính là do TTCK Việt Nam còn duy trì biên độ dao động Tuy nhiên, trong điều kiện như hiện nay, không thể gỡ bỏ rào cản này

- Ngoài ra, nhà đầu tư ứng dụng mô hình trong phân tích chứng khoán còn máy móc, thông tin đầu vào cho mô hình còn thiếu và chưa chuẩn xác Các phần mềm chuyên dụng như hiện nay chủ yếu là thống kê dữ liệu và đồ thị, chưa có phần mềm chuyên dụng thành lập danh mục đầu tư tối ưu hay định giá, dự báo giá chứng khoán

- Mô hình CAPM là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E và PBV

để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời gian dài.Tuy nhiên việc ứng dụng mô hình trên vào dự báo tỷ suất sinh lợi trên thị trường các nước mới nổi nói chung và vào thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng sẽ có những hạn chế nhất định:

+ Thứ nhất, hàng hoá của thị trường chứng khoán Việt Nam quá nghèo nàn về chủng loại, ít ỏi về số lượng và đặc biệt là thiếu các hàng hoá cao cấp để các nhà đầu

tư có thể yên tâm đầu tư lâu dài Mặc dù đã có những nỗ lực và giải pháp từ phía nhà nước nhằm tạo thêm sự phong phú về hàng hoá cho thị trường chứng khoán nhưng hiệu quả thật sự là chưa cao Vì thế thị trường chứng khoán Việt Nam chưa hấp dẫn các nhà đầu tư, đặc biệt là những nhà đầu tư chuyên nghiệp và có nguồn lực tài chính lớn

+ Thứ hai, sự thiếu vắng hệ số β trong việc phân tích rủi ro của các chứng khoán Nói cách khác các nhà đầu tư chưa chú trọng đến hệ số β trong việc đánh giá chứng khoán Phần lớn chỉ nêu những chỉ số tài chính chung có liên quan đến danh lợi như chỉ số lợi nhuận/vốn (ROE), lợi nhuận thuần/doanh thu, lợi nhuận/tài sản hoặc liên quan đến tình hình vay nợ như tổng vay nợ/vốn hoặc liên quan đến giá chứng khoán và lợi nhuận như P/E, ngoài ra không thấy những chỉ số như P/B, β …

+ Thứ ba, các mô hình dự báo chỉ được vận hành tốt khi các nhà đầu tư có được thông tin ngang bằng nhau, thông tin không bị rò rỉ và vì thế minh bạch hoá thông tin

là điều kiện tiên quyết để phát triển thị trường chứng khoán

Tóm lại, các kiểm định mô hình CAPM cho thấy β của chứng khoán riêng lẻ thì

không ổn định nhưng β của danh mục là ổn định với giả định khoản thời gian trong mẫu đủ dài và một số lượng giao dịch cổ phiếu thích hợp Có sự ủng hộ khác nhau do mối quan hệ tuyến tính dương giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống của danh mục, với một số chứng cứ mới cho thấy cần thiết để xem xét các biến rủi ro bổ sung hay các đại diện rủi ro khác nhau

2.2 Việc sử dụng hệ số Beta (β) trong việc phân tích rủi ro đầu tư chứng khoán ở các nước trên Thế giới [1], [4]

Ở các thị trường phát triển, beta được dùng để đánh giá một mức phí rủi ro chuẩn cho các nhà đầu tư Nếu mức phí thực tế của một cổ phiếu cao hơn mức phí chuẩn của chính cổ phiếu đó, thì đây là một cơ hội tốt để mua vào Vì lúc này, cổ phiếu đang bị định giá thấp hơn giá trị thật của nó Và dĩ nhiên, khi thị trường nhậnra sự hớ hênh của mình trong việc định giá cổ phiếu, thì khi đó giá của cổ phiếu sẽ được điều chỉnh tăng lên để mức phí rủi ro trở về mức chuẩn Và ngược lại, khi mức phí rủi ro thấp hơn mức chuẩn, thì lại là một cơ hội bán ra trước khi mức giá rơi xuống trở lại

Beta được xác định với đầu vào là các tỷ suất lợi nhuận, mà tỷ suất này được tính toán dựa trên các mức giá của cổ phiếu theo thời gian Xét về mặt toán học, beta chỉ là một công cụ đo lường khả năng biến động giá của các cổ phiếu so với sự biến động

của chỉ số thị trường, nhưng nó là một đại diện cho rủi ro của doanh nghiệp Theo Giả

thuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hyppothesis –EMH), giá cả chứng khoán

sẽ phản ánh tất cả mọi hoạt động của doanh nghiệp Và như vậy, beta đo lường rủi ro trong sự thay đổi mức giá của cổ phiếu, cũng chính là đo lường rủi ro của doanh nghiệp

Trên thế giới, các thị trường tài chính phát triển được xem như là thị trường hiệu quả Hệ số beta ở các thị trường này là một thước đo hiệu quả của rủi ro hệ thống Do

đó, nhà đầu tư có thể tự mình tính toán hệ số beta thông qua mô hình CAPM hay dựa vào các công ty chuyên cung cấp dịch vụ tính toán như Bloomberg, Baseline, Valueline, … và tìm ra mức phí bù đắp rủi ro tương ứng với mức rủi ro mà họ có thể chấp nhận

2.3 Thực trạng về việc tính toán hệ số Beta (β) cho các cổ phiếu niêm yết cũng như nhận thức của các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Theo Giả thuyết thị trường hiệu quả, việc tính toán hệ số beta (β) ở thị trường

chứng khoán Việt Nam còn có những vấn đề khó khăn tồn tại như sau:

- Thứ nhất là mức giá: Giả thuyết đó cho rằng mức giá phản ánh mọi hoạt động

của doanh nghiệp Nhưng ở Việt Nam, mức giá chỉ thể hiện một phần nhỏ, phần lớn là

do sự tác động từ cung cầu của các nhà đầu cơ Do vậy, beta được tính từ các mức giá này không thể nói lên rủi ro của doanh nghiệp

- Thứ hai là danh mục thị trường: Hiện nay, ở Việt Nam có hai chỉ số chính là

VN-Index và HNX-Index Hai chỉ số này chưa đủ sức để tạo nên một danh mục thị trường, bởi danh mục này chưa có đầy đủ các lĩnh vực ngành nghề trong nền kinh tế

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

- Thứ ba khoảng thời gian các công ty được niêm yết còn quá ngắn, chủ yếu được

lên sàn từ cuối năm 2006, do đó dữ liệu giá chưa đủ độ dài để có thể tiến hành tính toán tìm ra hệ số beta

Do đó, để hệ số beta không còn quá xa lạ đối với các nhà đầu tư trong nước thì chúng ta cần phải nâng cao tính hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam, phổ biến kiến thức và đào tạo chuyên sâu hơn nữa cho họ, … Một khi kinh nghiệm và kiến thức đầu tư được nâng cao, họ sẽ biết tỉnh táo phân tích, chắc lọc thông tin để có thể