Vận dụng mô hình capm trong đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên hose (tt)

4 Qua kết quả đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngành Ngân hàng và từ đó đưa ra các khuyến cáo đối với nhà đầu tư như: Rủi ro hệ thống ngành ngân hàng có hệ số beta nhỏ hơn 1 hay nói

(3) Cổ phiếu ngành ngân hàng nằm ở nhóm rủi ro trung bình và rủi

ro thấp, trong đó cổ phiếu CTG và VCB có mức rủi ro nằm ở nhóm trung

bình và cổ phiếu STB, EIB là nhóm có mức rủi ro thấp

(4) Qua kết quả đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngành Ngân

hàng và từ đó đưa ra các khuyến cáo đối với nhà đầu tư như: Rủi ro hệ thống

ngành ngân hàng có hệ số beta nhỏ hơn 1 hay nói cách khác là rủi ro hệ thống

nhỏ hơn rủi ro hệ thống của toàn bộ thị trường; Các cổ phiếu ngành ngân hàng

không thích hợp với các NĐT lướt sóng chỉ thích hợp với các NĐT trung hạn và

dài hạn; Trong 4 cổ phiếu ngành ngân hàng thì cổ phiếu đáng để đầu tư nhất là

CTG tuy hệ số beta cao nhất nhưng với tỷ suất lợi tức đứng đầu ngành ngân

hàng và là một trong ba doang nghiệp đứng đầu thị trường chứng khoán, cùng

với sự hậu thuẫn của Chính phủ thì CTG là cổ phiếu an toàn hàng đầu

Trong đề tài, tác giả chủ yếu đi sâu vào vận dụng mô hình CAPM các

phiên bản khác nhau (ước lượng và kiểm định mô hình) để tính toán hệ số đối

với các cổ phiếu ngành ngân hàng trên TTCK Việt Nam đồng thời chỉ mới nhận

diện các nhân tố tác động đến rủi ro hệ thống ngành ngân hàng một cách cảm

tính qua phân tích biến động giá các cổ phiếu trước các sự kiện lớn, đây là một

trong những nhược điểm của đề tài Ngoài ra, do tác giả không công tác trong

ngành ngân hàng cũng như ngành Chứng khoán nên vẫn còn nhiều vấn đề chưa

thực sự hiểu sâu, chưa nắm bặt được thực tế của TTCK để phân tích kết quả

nghiên cứu và đưa ra các dự báo, khuyến cáo hữu ích hơn nữa cho các nhà đầu

tư./

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài:

Cùng với sự phát triển và hội nhập của nên kinh tế là sự phát triển của các ngân hàng thương mại Việt Nam Các ngân hàng liên tục

ra đời, mở rộng chi nhánh, nâng cấp dịch vụ truyền thống, tăng vốn điều

lệ và cho ra đời nhiều dịch vụ mới Bên cạnh đó nhiều ngân hàng thương mại Nhà nước bắt đầu cổ phần hoá, phát hành cổ phiếu, niêm yết trên thị trường chứng khoán Tại các thị trường chứng khoán phát triển, nhà đầu tư trước khi quyết định bỏ tiền vào bất kỳ tài sản nào, họ cũng đều có những phân tích kỹ lưỡng về rủi ro và tỷ suất lợi tức Hệ số beta là một trong những công cụ hữu ích thường được sử dụng nhất để đánh giá tài sản đó Hệ số này dựa trên nền tảng lý thuyết tài chính hiện đại như Lý thuyết danh mục đầu tư của Harry Markowitz, mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT) Trong các mô hình trên, mô hình CAPM vẫn là mô hình đơn giản, khá

dễ dàng vận dụng nên được sử dụng khá phổ biến

Chính vì vậy, tác giả muốn thông qua Đề tài: “Vận dụng mô hình CAPM trong đo lường rủi ro hệ thống các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE” nhằm giúp các nhà đầu tư quan tâm tới cổ phiếu ngành ngân hàng thấy được rủi ro hệ thống của ngành đồng thời cung cấp quy trình, tiêu chuẩn kiểm định cho việc nghiên cứu, ứng dụng mô hình CAPM trong thực tế của ngành ngân hàng cũng như từng ngành riêng biệt

2 Mục tiêu nghiên cứu:

Hệ thống hoá các vấn đề lý thuyết về rủi ro trong đầu tư cổ phiếu và đo lường rủi ro hệ thống bằng mô hình CAPM

Tìm hiểu Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống các cổ phiếu ngành ngân hàng giai đoạn 2009-2011

Ước lượng và kiểm định các phiên bản khác nhau của mô hình

CAPM đối với hệ thống các cổ phiếu ngành Ngân hàng niêm yết trên

HOSE

Rút ra các khuyến cáo đối với các nhà đầu tư từ kết quả nghiên

cứu của đề tài

3 Câu hỏi nghiên cứu:

(1) Phương pháp ước lượng mô hình CAPM bằng phương pháp

thích hợp cực đại và phương pháp Mô-men tổng quát khác nhau như thế

nào? Trong trường hợp dữ liệu như thế nào thì sử dụng Phương pháp thích

hợp cực đại và phương pháp Mô-ment tổng quát? Phương pháp nào phù

hợp với thị trường Chứng khoán Việt Nam?

(2) Mô hình CAPM có hiệu lực đối với cổ phiếu ngành Ngân

hàng của Việt Nam hay không?

(3) Rủi ro hệ thống của ngành cổ Phiếu ngành Ngân hàng qua

kết quả ước lượng cao hay thấp?

(4) Có thể rút ra những kết luận gì từ kết quả đo lường rủi ro hệ

thống của cổ phiếu ngành Ngân hàng và từ đó đưa ra các khuyến cáo

đối với nhà đầu tư?

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

4.1 Đối tượng nghiên cứu: Thông qua các phiên bản khác nhau của Mô

hình CAPM, ước lượng rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành ngân

hàng niêm yết trên HOSE với danh mục thị trường là chỉ số VN Index

và Kiểm định độ tin cậy của mô hình CAPM cho các cổ phiếu ngành

ngân hàng

4.2 Phạm vi nghiên cứu: Đề tài sử dụng dữ liệu ngày của của 4 ngân

hàng Niêm yết trên HOSE và chỉ số VN-Index để thực hiện (từ tháng

11/2009 đến 10/2011)

5 Phương pháp nghiên cứu:

quả này ta có thể thấy rằng có thể sử dụng Mô hình CAPM phiên bản Black với phương pháp ước lượng GMM để tính toán hệ số beta cho tất

cả các cổ phiếu trên TTCK Việt Nam

Với hệ số beta ước lượng trong chương 4 của các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE, các nhà đầu tư có thể đưa ra các quyết định đầu tư cụ thể đối với 4 cổ phiếu này cho phù hợp mục tiêu đặt ra Qua giá trị beta của các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE ước lượng được thì các cổ phiếu ngành ngân hàng có rủi ro hệ thống không cao và thích hợp cho các nhà đầu tư dài hạn hơn là các nhà đầu tư lướt sóng

Các nhà đầu tư chiến lược, lớn, dài hạn nên đầu tư vào các cổ phiếu ngành ngân hàng và thứ tự ưu tiên đầu tư sẽ là: CTG, VCB, EIB, STB Các NĐT nhỏ, mạo hiểm ở mức trung bình thì bạn nên ưu tiên chọn STB, EIB, VCB, STB Và các cổ phiếu ngành ngân hàng không thực sự thích hợp đối với các NĐT mạo hiểm hay các NĐT lướt sóng

KẾT LUẬN

Quy quá trình nghiên cứu, phân tích từ chương 01 tới chương 4, quay trở lại trả lời các câu hỏi đã đặt ra trong phần mở đầu:

(1) Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML) được sử dụng khi dữ liệu tuân thủ luật phân phối liên tục, độc lập, đồng nhất và chuẩn Phương pháp Mô - men tổng quát (GMM) được sử dụng khi dữ liệu không tuân thủ luật phân phối chuẩn và độc lập đồng nhất Do dữ liệu đầu vào của TTCK ngắn và chưa ổn định, nên các chứng khoán chưa tuân thủ luật phân phối liên tục, độc lập, đồng nhất và chuẩn, nên việc vận dụng Phương pháp Mô - men tổng quát (GMM) phù hợp hơn với thị trường Chứng khoán Việt Nam

(2) Mô hình CAPM có hiệu lực đối với cổ phiếu ngành Ngân hàng của Việt Nam

biến động mạnh, còn ngành ngân hàng vẫn trụ vững và ít biến động;

Thứ ba, là nội lực phát triển ngành ngân hàng mạnh; Cuối cùng, chính

là sự hẫu thuẫn mãnh mẽ của Ngân hàng Nhà nước

Sau thời gian đầu lên sàn có nhiều bất ổn, tăng trưởng nóng thì

thời gian này các cổ phiếu ngành ngân hàng dần đi vào ổn định với mức

lợi tức tương đối cao so với thị trường Do đó, cổ phiếu ngành ngân

hàng là một trong những cổ phiếu rất được các nhà đầu tư quan tâm

Tuy nhiên, cũng do đặc điểm nêu trên nên các cổ phiếu ngành ngân

hàng thực sự không thích hợp với các nhà đầu tư lướt sóng chỉ thích

hợp với các nhà đầu tư dài hạn Ta cũng thấy rằng trong giai đoạn

2009-2011, tỷ suất lợi tức trung bình của các chứng khoán ngành ngân hàng

có giá trị âm, các nhà đầu tư mua cổ phiếu ngành ngân hàng trên HOSE

chủ yếu nhận được lợi tức từ chia cổ tức do sở hữu cổ phiếu

Trong 4 cổ phiếu niêm yết trên HOSE, nên đầu tư vào cổ phiếu

nào đó là câu hỏi mà các nhà đầu tư quan tâm Qua quá trình phân tích

hệ số beta và thực tế của từng ngân hàng, trong 4 cổ phiếu niêm yết trên

HOSE, ta thấy rằng CTG là một ngân hàng có mức tỷ suất lợi tức cao

và ổn định Các nhà đầu tư lớn và dài hạn nên đầu tư vào cổ phiếu CTG

vì CTG cổ phiếu sẽ đảm bảo cho bạn sự an toàn tuyệt đối và một khoản

cổ tức ổn định hàng năm và VCB là cổ phiếu ưu tiên thứ 2

Các nhà đầu tư mạo hiểm có thể chọn STB, tuy STB là một

ngân hàng có hệ số beta thấp hơn CTG và VCB, nhưng cùng với sự

thoái lui vốn của các đối tác lớn và sự thay đổi các chủ sở hữu trong

năm 2011 sẽ mang lại nhiều bất ngờ cho các NĐT trong năm 2012

Kết luận chương 4

Từ kết quả ở chương 4 ta thấy rằng, giá trị ước lượng hệ số beta

của mô hình CAPM phiên bản Black với phương pháp ước lượng GMM

là có ý nghĩa nhất và tuân thủ chặt chẽ tính hiệu lực của mô hình Từ kết

Đề tài sử dụng phương pháp thống kê, phương pháp phân tích và tổng hợp, Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại, phương pháp Mô-men tổng quát, mô hình CAPM, mô hình CAPM beta-zero

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài:

Hệ thống hoá các lý thuyết liên quan đến mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình này Cách đo lường rủi ro hệ thống bằng mô hình CAPM; Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi

ro hệ thống các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE giai đoạn 2009-2011; Kết quả đo lường rủi ro của cổ phiếu ngành ngân hàng; Các khuyến cáo đối với nhà đầu tư

7 Cấu trúc của luận văn: Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn gồm

có 4 chương

Chương 1: Cơ sở lý luận về đo lường rủi ro hệ thống cổ phiếu ngành ngân hàng bằng mô hình CAPM

Trong chương 1 đề cập đến 4 vấn đề chính:

1 Đo lường Tỷ suất lợi tức và Rủi ro

2 Rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngành ngân hàng

3 Mô hình CAPM

4 Tình hình nghiên cứu có liên quan đến đề tài

Chương 2: Phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM

Chương 2 gồm các nội dung cơ bản:

- Ước lượng, kiểm định Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner và Mô hình CAPM phiên bản của Black bằng phương pháp thích hợp cực đại (FIML)

- Ước lượng, kiểm định Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe

và Lintner và Mô hình CAPM phiên bản của Black bằng phương pháp Moment tổng quát (GMM)

Chương 3: Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống ngành ngân

hàng giai đoạn 2009-2011

Trong chương này tác giả đi vào 3 nội dung chính:

1 Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam

2 Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống ngành ngân hàng

Việt Nam giai đoạn 2009-2011

3 Mức độ tác động của các nhân tố rủi ro hệ thống đến các cổ

phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE giai đoạn 2009-2011

Chương 4: Kết quả đo lường rủi ro hệ thống của các cổ

phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE bằng mô hình CAPM

và các khuyến cáo đối với nhà đầu tư

Trong chương 4, chú trọng vào các vấn đề sau:

1 Mô tả dữ liệu và phương pháp thu thập, xử lý dữ liệu

2 Kết quả kiểm định chuỗi tỷ suất lợi tức thực tế

3 Kết quả kiểm định mô hình CAPM

4 Kết quả ước lượng hệ số beta

5 Phân tích kết quả

6 Các khuyến cáo đối với nhà đầu tư

Chương 1 - CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG

CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG BẰNG MÔ HÌNH CAPM

1.1 ĐO LƯỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO:

1.1.1 Tỷ suất lợi tức và Đo lường tỷ suất lợi tức

Tỷ suất lợi tức thường được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm giữa

các khoản thu nhập và giá trị các khoản đầu tư bỏ ra

Đo lường tỷ suất lợi tức:

1 1 -+

=

t t t t

P P P D

R Trong đó: R là tỷ suất lợi tức thực (hoặc kỳ vọng); Dt là cổ tức; Pt

là giá cổ phiếu ở thời điểm t; Pt-1 là giá cổ phiếu ở thời điểm t-1

GMM là có ý nghĩa nhất và tuân thủ chặt chẽ tính hiệu lực của mô hình Như vậy, ta có thể sử dụng giá trị hệ số beta mô hình CAPM phiên bản Black tại bảng 4.6 để phân tích rủi ro hệ thống của 4 cổ phiếu ngành ngân hàng, cụ thể như sau:

Giá trị beta (β) 0,861 0,627 0,698 0,837

Từ hệ số beta của 4 cổ phiếu trên chúng ta thấy rằng, cổ phiếu CTG có rủi ro lớn nhất và lần lượt là VCB, STB và cuối cùng là EIB Trong quá trình phân tích các nhân tổ ảnh hưởng rủi ro ở chương 3, ta thấy trước thay đổi nhân tố thị trường thì các cổ phiếu phản ứng ít hơn Vnindex và cổ phiếu CTG có phản ứng mạnh nhất và tiếp đến là VCB, STB, EIB là phù hợp với hệ số beta chúng ta đã ước lượng

Theo cách phân chia mức độ rủi ro cổ phiếu: Nhóm cổ phiếu có mức rủi ro cao là cổ phiếu có hệ số beta lớn hơn 1,2; nhóm cổ phiếu có mức rủi ro trung bình là cổ phiếu có hệ số beta lớn hơn 0,8 và nhỏ hơn 1,2 và nhóm cổ phiếu có mức rủi ro thấp là cổ phiếu có hệ số beta nhỏ hơn 0,8 Như vậy, theo tiêu chí này thì cổ phiếu CTG và VCB có mức rủi ro nằm ở nhóm trung bình và cổ phiếu STB, EIB là nhóm có mức rủi

ro thấp

4.6 CÁC KHUYẾN CÁO ĐỐI VỚI NHÀ ĐẦU TƯ:

Trong thời gian qua thị trường chứng khoán Việt Nam có nhiều biến động, sụt giảm nhưng ngành ngân hàng vẫn giữ vững được mức tăng trưởng cao trong nền kinh tế, điều này không ngẫu nhiên xảy ra mà do: Thứ nhất, hệ số beta của cổ phiếu ngành ngân hàng nhỏ hơn 1, do

đó giá các cổ phiếu ngành ngân hàng ít rủi ro hệ thống hơn thị trường; Thứ hai, là ngành ngân hàng là ngành có vốn thị trường dẫn đầu ngành thị trường chứng khoán nên việc biến động trên thị trường chứng khoán tác động đến các ngành nhỏ có nguồn vốn ít làm các chứng khoán này

chứng khoán HOSE

4.4 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG HỆ SỐ BETA:

4.4.1 Kết quả ước lượng hệ số beta với PP ước lượng FIML

Bảng 4.5 Kết quả ước lượng hệ số beta với PP ước lượng FIML

Cổ

phiếu

Phương pháp ước lượng FIML

MH Sharpe và Lintner MH Black

Giá trị β Độ lệch

chuẩn

Prob Giá trị β Độ lệch

chuẩn

Prob CTG 0,838185 0,056692 0,0000 0,840682 0,056896 0,0000

EIB 0,611980 0,033078 0,0000 0,609518 0,033059 0,0000

STB 0,703087 0,044384 0,0000 0,697755 0,044676 0,0000

VCB 0,887182 0,056100 0,0000 0,886116 0,056203 0,0000

4.4.2 Kết quả ước lượng hệ số beta với PP ước lượng GMM

Bảng 4.6 Kết quả ước lượng hệ số beta PP GMM

Cổ

phiếu

Phương pháp ước lượng GMM

MH Sharpe và Lintner MH Black

Giá trị β Độ lệch

chuẩn

Prob Giá trị β Độ lệch

chuẩn

Prob

CTG 0,852202 0,060153 0,0000 0,816066 0,057012 0,0000

EIB 0,615709 0,044651 0,0000 0,627490 0,043152 0,0000

STB 0,696642 0,056946 0,0000 0,697998 0,054301 0,0000

VCB 0,886346 0,054727 0,0000 0,836613 0,054739 0,0000

4.5 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ:

Đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, ta thấy mô hình

CAPM phiên bản Black có giá trị trực tế hơn mô hình CAPM phiên bản

Sharpe-Lintner Như vậy ta có thể thấy rằng, giá trị ước lượng hệ số

beta của mô hình CAPM phiên bản Black với phương pháp ước lượng

1.1.2 Rủi ro và Đo lường rủi ro:

1.1.2.1 Khái niệm rủi ro:

Cho đến nay chưa có được khái niệm thống nhất về rủi ro Những

trường phái khác nhau, các tác giả khác nhau đưa ra những khái niệm rủi ro khác nhau Những định nghĩa này rất phong phú và đa dạng, nhưng tập trung lại có thể chia thành hai trường phái lớn:

Theo trường phái truyền thống, rủi ro là những thiệt hại, mất

mát, nguy hiểm hoặc các yếu tố liên quan đến nguy hiểm, khó khăn hoặc điều không chắc chắn có thể xảy ra cho con người

Theo trường phái hiện đại, rủi ro là sự bất trắc có thể đo lường

được, vừa mang tính tích cực, vừa mang tính tiêu cực Rủi ro có thể mang đến những tổn thất mất mát cho con người nhưng cũng có thể mang lại những lợi ích, những cơ hội

1.1.2.2 Phân loại rủi ro:

Xét về mặt định tính, thì rủi ro tổng thể của một công ty (hay cổ

phiếu) là một tổng của hai thành phần cơ bản:

Rủi ro phi hệ thống (unsystematic risk) là những yếu tố tác

động gắn liền với từng công ty riêng biệt như rủi ro kinh doanh hay rủi

ro tài chính của công ty đó, mà không ảnh hưởng đến các công ty khác (trừ các công ty lớn)

Rủi ro hệ thống (systematic risk) là các yếu tố tác động lên tất

cả các công ty trên thị trường, tất cả các công ty đều bị chi phối bởi rủi

ro hệ thống

1.1.2.3 Đo lường rủi ro:

Phương sai và độ lệch chuẩn (của lợi tức cổ phiếu đó so với giá trị trung bình của nó) là hai phép đo rủi ro phổ biến nhất

1.1.3 Rủi ro hệ thống:

Khái niệm beta được hình thành trong quá trình giới tài chính tìm

cách lượng hoá rủi ro hệ thống Beta được xác định với đầu vào là các tỷ

suất lợi tức, mà tỷ suất này được tính toán dựa trên các mức giá của cổ

phiếu theo thời gian

1.2 RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG

1.2.1 Đặc điểm của ngành ngân hàng:

Đặc điểm của ngành ngân hàng là hoạt động chứa nhiều rủi ro,

bởi lẽ nó tổng hợp tất cả các rủi ro của khách hàng, do đó, trong quá

trình hoạt động các ngân hàng phải thường xuyên cảnh giác, nghiên

cứu, phân tích, đánh giá, dự báo và có những biện pháp phòng ngừa rủi

ro có hiệu quả

1.2.2 Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của ngành ngân

hàng:

Các nhân tố ảnh hướng tới rủi ro hệ thống có tác động mạnh tới

ngành ngân hàng và ngân hàng thường xuyên phải đối mặt với các rủi

ro hệ thống như: Rủi ro về lãi suất hay chính xác hơn là sự biến động

ngoài dự kiến của lãi suất; Rủi ro về lạm phát hay sự biến động ngoài

dự kiến của lạm phát; Rủi ro do chính sách tiền tệ của Chính phủ; Rủi

ro từ tăng trưởng kinh tế (GDP); Rủi ro từ khủng hoảng kinh tế và

khủng hoảng tài chính,

1.2.3 Mức độ rủi ro hệ thống của ngành ngân hàng Việt Nam:

“Theo đánh giá của tổ chức xếp hạng Standard & Poor's (S&P),

mức độ rủi ro kinh tế mà S&P xếp hạng cho toàn bộ nến kinh tế Việt

Nam là 10 điểm Rủi ro ngành ngân hàng của Việt Nam được đánh giá

8 điểm, cũng thể hiện mức độ “rủi ro cực cao” về khung chính sách thể

chế, "rủi ro rất cao" trong động lực cạnh tranh và "rủi ro trung bình" về

gây vốn hệ thống Như vậy ta thấy mức rủi ro của ngành ngân hàng

Việt Nam khá cao nhưng vẫn thấp hơn so với rủi ro của toàn bộ nền

kinh tế

không tuân thủ quy luật phân phối chuẩn

4.3 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM:

4.3.1 Kết quả kiểm định MH CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner

Bảng 4 3 Kết quả kiểm định tính hiệu lực của mô hình CAPM phiên bản

của Sharpe và Lintner

GT Prob GT Prob GT Prob GT Prob 0,549 0,300 3,223 0,548 0,992 0,089 3,1969 0,3629

MH có hiệu lực MH có hiệu lực MH có hiệu lực MH có hiệu lực

Mô hình CAPM phiên bản Sharpe và Lintner đều có hiệu lực Điều này có nghĩa là có thể sử dụng mô hình CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner để ước lượng hệ số beta cho các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE

4.3.2 Kết quả kiểm định Mô hình CAPM phiên bản của Black

Bảng 4.4 KQ kiểm định hiệu lực của MH CAPM phiên bản của Black

Phương pháp FIML

Mô hình có hiệu lực Mô hình có hiệu lực

Xác suất sai lầm các trị thống kê từ J4 và J5 của mô hình CAPM phiên bản của Black với phương pháp ước lượng thích hợp cực đại đều lớn hơn mức ý nghĩa 5% nên mô hình CAPM phiên bản Black đều có hiệu lực Điều này có nghĩa là có thể sử dụng mô hình CAPM phiên bản của Black để ước lượng hệ số beta cho ngành ngân hàng trên thị trường

đánh giá mức độ “rủi ro cực cao” về khung chính sách thể chế trong việc

đánh giá rủi ro hệ thống ngành ngân hàng Việt Nam

Chương 4 - KẾT QUẢ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG

CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TRÊN

HOSE BẰNG MÔ HÌNH CAPM VÀ CÁC KHUYẾN CÁO ĐỐI

VỚI NHÀ ĐẦU TƯ 4.1 MÔ TẢ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU:

Trong chương 4 này, tác giả lấy dữ liệu hàng ngày của 4 cổ

phiếu đại diện cho ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE từ ngày

01/11/2009 đến 30/10/2011

Bảng 4 2 Kết quả kiểm định chuổi tỷ suất lợi tức thực tế

Trung bình -0,000524 -0,001205 -0,001812 -0,001064 -0,001042

Trung vị -0,000933 -0,000641 -0,001532 -0,001774 -0,000421

GT lớn nhất 0,01069 0,008052 0,005209 0,010871 0,003428

GT nhỏ nhất -0,008744 -0,008207 -0,007776 -0,011151 -0,008636

Độ lệch chuẩn 0,004844 0,00346 0,00374 0,005152 0,003204

Skewness 0,569634 0,075108 0,219215 0,525705 -0,716115

Kurtosis 3,308 4,122 2,213 3,179 3,033

Từ bảng trên ta thấy tỷ suất lợi thực tế tức trung bình của chỉ số

VN-Index trong giai đoạn này nhỏ hơn 0, có giá trị là -0,001042 Đây là

kết quả của xu hướng thị trường chứng khoán trong 2 năm 2010 và

2011, giá chứng khoán có biến động tương đối ổn định và giảm so với

năm 2009

4.2 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH CHUỖI TỶ SUẤT LỢI TỨC THỰC TẾ:

Qua kết quả kiểm định chuổi tỷ suất lợi tức thực tế với 4 tiêu

chuẩn kiểm định, ta thấy rằng cả 4 chứng khoán và chỉ số Vn-index đều

1.3 MÔ HÌNH CAPM 1.3.1 Khái quát về CAPM

Với sự phát triển của Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), các nhà kinh tế học có thể định lượng rủi ro và phần thưởng cho việc chấp nhận rủi ro

1.3.2 Mô hình CAPM dựa trên giả định như những giả định của thị trường vốn:

Các nhà đầu tư cá nhân đều là các nhà chấp nhận giá; Tất cả các tài sản đều có thể mua, bán và có thể chia nhỏ không hạn chế; Đầu tư trong một thời kỳ đơn; Hoạt động đầu tư chỉ giới hạn với những tài sản tài chính được kinh doanh,…

1.3.3 Mô hình CAPM

1.3.3.1 Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner

Phiên bản CAPM của Sharpe và Lintner với giả định tồn tại các khoản cho vay và đi vay với lãi suất phi rủi ro:

[ ]R i R f im(E[ ]R m R f )

E = + b -

[ ]i m m im

R Var

R

R ,

cov

=

b

Với Ri là tỷ suất lợi tức của tài sản i, Rm là thu nhập của danh mục thị trường và Rf là thu nhập của tài sản phi rủi ro, i=1,2,….n

1.3.3.2 Mô hình CAPM beta-zero phiên bản của Black:

Trong điều kiện không tồn tại tài sản phi rủi ro, Black (1972) tìm thấy phiên bản tổng quát của mô hình CAPM beta-zero

[ ] [ ] ( [ ] [ ] ) ([ ] )

m m i m

Z m

m Z i

R Var R R Cov R

E R E R

E R

1.4 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 1.4.1 Tổng quan về các nghiên cứu chủ yếu có liên quan đến việc ước lượng và kiểm định mô hình CAPM trên thế giới:

Công trình nghiên cứu về mô hình CAPM và kiểm định hiệu lực

của mô hình đã được thực hiện trên nhiều nước mà tiêu biểu nhất là các

công trình sau đây: Công tác điều hành của Quỹ đầu tư trong giai đoạn

1945-1964 của Michael C.Jensen; Fisher Black (1972); Một số kiểm định

thực nghiệm của các tác giả Fisher Black, Michael C.Jensen và Myron

scholes đã kiểm định hiệu lực của mô hình này đối với các chứng khoán tại

thị trường chứng khoán NewYork Sau đó các công trình phản biện:

Richard Roll (1977) với “Phản biện đối với kiểm định lý thuyết định giá tài

sản hay Eugene F Fama và Kenneth R French (1992) với công trình dữ

liệu chéo đối với thu nhập kỳ vọng của các chứng khoán

1.4.2 Tổng quan về các nghiên cứu chủ yếu có liên quan đến việc ước

lượng và kiểm định mô hình CAPM tại Việt Nam:

Cho đến nay đã có một số nghiên cứu thực nghiệm về mô hình

CAPM và mô hình Fama – French 3 nhân tố trên TTCK Việt Nam của các

học viên cao học cũng như sinh viên đại học Việt Nam Trong đó có 3 đề

tài có nội dung chính liên quan đến mô hình CAPM đều là luận văn thạc sỹ

của tác giả Đinh Trọng Hưng, Trần Minh Ngọc Diễm thực hiện tại Đại học

Kinh tế TP Hồ Chí Minh và Phạm Văn Sơn thực hiện tại Đại Học Đà

Nẵng

trên HOSE và Vnindex thì Vnindex sẽ bị tác động mạnh nhất và tiếp đến CTG, VCB, EIB, STB Từ đó ta có thể dự đoàn rằng hệ số beta của các ngân hàng sẽ nhỏ hơn Vnindex và có thứ tự CTG, VCB, EIB, STB Chúng ta sẽ kiểm chứng lại vấn đề này trong chương 4

Kết luận chương 3

Trong chương 3, ngoài việc tìm hiểu tổng quan về TTCK Việt Nam và các cổ phiếu niêm yết trên TTCK thì chủ yếu đi vào phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống mà ngành ngân hàng Việt Nam đang phải đối mặt Trước hết, là sự biến động ngoài dự kiến của lãi suất, nguyên nhân chính do rủi ro trong chính sách huy động và cho vay của ngân hàng, chính sách của Chính phủ làm lãi suất liên tục thay đổi và nằm ngoài tầm kiểm soát của ngân hàng và gây rủi ro rất lớn cho toàn ngành; Thứ hai, là trong thời gian qua, lạm phát có xu hướng tăng cao, làm đồng tiền mất giá, chính phủ cố gắng kiềm chế lạm phát làm ảnh hướng đến ngành ngân hàng và gây rủi ro cho ngành; Thứ ba, là chính sách tiền tệ của chính phủ, để đạt được mục tiêu kinh tế vĩ mô đã

đề ra, Chính phủ sử dụng các chính sách tiền tệ thông qua ngành ngân hàng bằng các quy định hành chính mà ngân hàng không thể kháng cự hay né tránh mà phải đối mặt và thực hiện; Ngoài ra các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống khác như tăng trưởng kinh tế, khủng hoảng kinh tế và khủng hoảng tài chính hay rủi ro từ sở giao dịch chứng khoán, rủi ro từ tổ chức lưu ký, rủi ro do thiên nhiên,… cũng tác động đến toàn bộ thị trường cũng như các cổ phiếu ngành ngân hàng mà không thể lường trước và các nhân tố này tác động lẫn nhau, đan xen nhau rất khó tách biệt Tuy nhiên, trong các nhân tố nêu trên thì chính sách tiền tệ của chính phủ có tác động mạnh mẽ nhất đến rủi ro hệ thống của các cổ phiếu giai đoạn 2009-2011 Điều này đúng với việc tổ chức xếp hạng S&P

lạm phát tăng cao, tác động của Lạm phát đến giá các cổ phiếu ngành

ngân hàng trên HOSE trong giai đoạn 2009-2011 thực sự không theo xu

hướng mà các chuyên gia nhận định (trừ cổ phiếu STB) Tuy nhiên, xét

tổng quan thì ta có thể thấy rằng Vnindex có biến động nhiều nhất, và

theo thứ tự giảm dần CTG, EIB, STB và cuối cùng là VCB

3.3.3 Chính sách tiền tệ của Chính phủ:

Trong giai đoạn 2009-2011, Chính phủ đã sử dụng rất nhiều các

chính sách tiền tệ để điều hành nền kinh tế và các cổ phiếu ngành ngân

hàng bị ảnh hưởng rất lớn và đây là nhân tố gây ảnh hưởng nhiều nhất

đến biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng cũng như Vnindex Trong

các ngân hàng thì STB bị ảnh hưởng nhiều và mạnh nhất, tiếp đến CTG,

EIB và cuối cùng là VCB

3.3.4 Tăng trưởng kinh tế (GDP):

Ta thấy với dự đoán về tốc độ tăng trưởng trong giai đoạn

2009-2011 thì VCB có phản ứng mạnh nhất, tiếp theo là CTG, STB và

cuối cùng là EIB

3.3.5 Khủng hoảng kinh tế và khủng hoảng tài chính:

Cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu đã

ảnh hưởng đến một số hoạt động của kinh tế nước ta, nhưng mức độ tác

động lan tỏa đến toàn bộ nền kinh tế, Chính phủ sẽ sử dụng tất cả các

công cụ để điều hành nền kinh tế vượt qua giai đoạn khủng hoảng, trong

phần này tác giả không phân tích được nhân tố này

Tóm lại, ta thấy trong các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ

thống của ngành ngân hàng thì rủi ro chính sách là có tác động lớn nhất

đến ngành ngân hàng Chúng ta có thể nhận dạng nhưng không thể tách

rời các nhân tố này một cách riêng lẽ Tuy nhiên qua phân tích các nhân

tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của ngành ngân hàng và tổng hợp tất

cả các nhân tố ta thấy rằng, giữa các cổ phiếu ngành ngân hàng niên yết

Kết luận chương 1

Trong chương 1, đề cập đến các khái niệm cơ bản về tỷ suất lợi tức, cách đo lường tỷ suất lợi tức; Rủi ro và đo lường rủi ro; khái niệm về rủi

ro hệ thống, tại sao beta được giao nhiệm vụ đo lường rủi ro hệ thống của thị trường; các phiên bản khác nhau của mô hình CAPM; tình hình các nghiên cứu có liên quan đến mô hình CAPM trên thế giới và trong nước thì còn đề cập đến các đặc điểm cơ bản của ngành ngân hàng mà với các đặc điểm của ngành này làm cho các nhân tố rủi ro hệ thống tác động lên ngành một cách mạnh nhất Trong các nhân tố rủi ro hệ thống tác động lên ngành ngân hàng như sự biến động ngoài dự kiến của lãi suất, lạm phát; chính sách tiền tệ của Chính phủ; tăng trưởng kinh tế (GDP); khủng hoảng kinh tế và khủng hoảng tài chính … thì chúng đều có tác động qua lại lẫn nhau, rất khó phân biệt một cách riêng lẽ Trong các loại rủi ro này, thì ngành ngân hàng phải chịu sự tác động mãnh mẽ nhất của chính sách tiền tệ của Chính phủ Theo tổ chức xếp hạng S&P thì nền kinh tế Việt Nam có mức độ rủi ro cực

kỳ cao với mức 10 điểm là mức cao nhất; rủi ro hệ thống ngành ngân hàng Việt Nam là 8 điểm, mức rủi ro thấp hơn nền kinh tế Điều này cũng giúp chúng ta thấy được hệ số beta của các cổ phiếu ngành ngân hàng sẽ nhỏ hơn Vn-Index Chúng ta sẽ kiểm chứng trong chương 4 khi đi vào đo lường ro

hệ thống của các cổ phiếu ngành ngân hàng trên HOSE

Chương 2 - PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ

HÌNH CAPM 2.1 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG THÍCH HỢP CỰC ĐẠI : 2.1.1 Điều kiện vận dụng:

Điều kiện để vận dụng Phương pháp ước lượng thích hợp cực

đại (FIML) là dữ liệu tuân thủ luật phân phối liên tục, độc lập, đồng

nhất và chuẩn

2.1.2 Ước lượng Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner

bằng phương pháp thích hợp cực đại (FIML):

Ta có mô hình kinh tế lượng:Z t =a +bZ mt +et

Chúng ta dùng phương pháp ước lượng thích hợp cực đại để

ước lượng các hệ số trong mô hình không ràng buộc

2.1.3 Ước lượng Mô hình CAPM beta-zero phiên bản của Black

bằng phương pháp thích hợp cực đại (FIML):

Trong điều kiện không có các tài sản phi rủi ro, chúng ta xem

xét mô hình của Black: Rt = a + b Rmt + et

Trong đó β là véctơ beta của các tài sản có kích thước (Nx1),

Rmt thu nhập của danh mục thị trường ở thời kỳ t và α, εt là các véctơ có

kích thước (Nx1) lần lượt là hệ số chặn của thu nhập và yếu tố nhiễu,

a = -

Kiểm định hệ quả này phức tạp hơn so với kiểm định ràng buộc

hệ số chặn bằng 0 của mô hình Sharpe-Lintner bởi vì tham số β và γ

tham gia vào mô hình phi tuyến

Đối với mô hình không ràng buộc, chúng ta xem xét mô hình

thị trường trong điều kiện tỷ suất sinh lợi vượt trội so với tỷ suất sinh

lợi kỳ vọng Beta 0 (γ) R t -gi =a + b(R mt -g)+et

Giả sử γ được xác định thì các tham số ước lương thích hơp cưc đại đối

với với mô hình không ràng buộc là:

) ( )

(

^

g m b gi m g

å

å

=

Ù

=

Ù Ù

÷

-÷

-=

T

T

R

R R

1

2 1

^ ) (

m

m m

'

1

1å

å

=

Ù Ù

Ù Ù

Ù Ù Ù

úû

ù êë

é

÷ ø

ö ç

è

-úû

ù êë

é

÷ ø

ö ç

è

t

m mt m t m mt m

R

3.2.3.4 Tăng trưởng kinh tế (GDP): Ta thấy rằng, tăng trưởng kinh tế có

mức độ ảnh hưởng rất lớn đến ngành ngân hàng và ngành ngân hàng gánh chịu rủi ro không nhỏ do sự thay đổi chính sách của chính phủ để thực hiện các dự báo tăng trưởng kinh tế cũng như sử dụng ngành ngân hàng như một công cụ để thực hiện mục tiêu của kinh tế vĩ mô của chính phủ

3.2.3.5 Khủng hoảng kinh tế và khủng hoảng tài chính: là một trong

những nhân tố nguy hiểm ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống, nếu xảy ra tổn thất thì mức độ ảnh hưởng sâu rộng và trầm trọng nhất đối với ngân hàng

3.2.3.6 Các nhân tố rủi ro hệ thống khác: Rủi ro từ những báo cáo thi

trường của các tổ chức phân tích, đánh giá tín nhiệm, rủi ro do chất lượng dịch vụ của các công ty chứng khoán làm ảnh hưởng đến thị trường hay rủi ro từ sở giao dịch Chứng khoán, rủi ro từ tổ chức lưu ký, rủi ro do thiên nhiên,… cũng tác động đến toàn bộ thị trường cũng như

các cổ phiếu ngành ngân hàng mà không thể lường trước

3.3 MỨC ĐỘ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ RỦI RO HỆ THỐNG ĐẾN CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TRÊN HOSE GIAI ĐOẠN 2009-2011:

3.3.1 Sự biến động ngoài dự kiến của lãi suất:

Tại các thời điểm lãi suất thay trong giai đoạn 2009-2011, tuy mỗi thời điểm thì mức độ thay đổi có khác nhau Tuy nhiên, xét tổng quan thì ta

có thể thấy rằng Vnindex có biến động nhiều nhất, và theo thứ tự giảm dần CTG, VCB, EIB và cuối cùng là STB Biến động của mã cổ phiếu STB trong giai đoạn này có sự biến động không cùng xu hướng với các cổ phiếu

cùng ngành như thời điểm 10/2010 và 3/2011

3.3.2 Sự biến động ngoài dự kiến của lạm phát:

Lạm phát tăng cao đã tác động đến tất cả các lĩnh vực kinh tế –

xã hội, trong đó có hoạt động của các NHTM Ta thấy tại các thời điểm