Vận dụng mô hình CAPM trong đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành dược niêm yết trên HOSE

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT CAPM Capital Asset Pricing Model, Mô hình định giá tài sản vốn CAR Capital Adequacy Ratio, Tỉ lệ an toàn vốn tối thiểu EPS Earning Per Share,Thu nhập trên cổ ph

dẫn khoa học của TS.Võ Thị Thúy Anh

Các số liệu của luận văn có nguồn gốc rõ ràng, kết quả nêu trong luận văn là hoàn toàn trung thực, chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác./

Tác giả luận văn

Lê Thị Thanh

MỞ ĐẦU 1

Chương 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC BẰNG MÔ HÌNH CAPM 5

1.1 RỦI RO TRONG ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN 5

1.1.1 Khái niệm rủi ro 5

1.1.2 Phân loại rủi ro 5

1.1.3 Đo lường rủi ro 7

1.2 RỦI RO HỆ THỐNG 9

1.2.1 Các nhân tố của rủi ro hệ thống 9

1.2.2 Hệ số Beta và ý nghĩa của nó 11

1.3 MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN (CAPM) 12

1.3.1 Các giả định của mô hình 12

1.3.2 Hàm ý của các giả định 13

1.3.3 Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe-Lintner 14

1.3.4 Mô hình CAPM beta-zero phiên bản của Black 14

1.4 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM 16

1.4.1 Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML) 16

1.4.2 Phương pháp ước lượng Mô-men tổng quát (GMM) 23

1.5 RỦI RO HỆ THỐNG CỦA NGÀNH DƯỢC 25

1.5.1 Đặc điểm ngành dược 25

1.5.2 Tác động của các nhân tố rủi ro hệ thống đến ngành dược 27

1.6 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 29

1.6.1 Các nghiên cứu có liên quan trên thế giới 29

1.6.2 Các nghiên cứu có liên quan tại Việt Nam 30

1.7 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 32

CHÍ MINH (HOSE) 35

2.1.1 Lịch sử hình thành 35

2.1.2 Quá trình phát triển 36

2.1.3 Rủi ro hệ thống trên HOSE giai đoạn 2010-2011 40

2.2 RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC NIÊM YẾT

TRÊN HOSE TRONG GIAI ĐOẠN 2010-2011 42

2.2.1 Khái quát ngành dược Việt Nam 42

2.2.2 Sơ lược về các cổ phiếu ngành dược niêm yết trên HOSE 47

2.2.3 Tình hình biến động giá cổ phiếu ngành dược 49

2.2.4 Tác động của các nhân tố rủi ro hệ thống đến giá cổ phiếu ngành dược 50

2.3 KHẢ NĂNG VẬN DỤNG MÔ HÌNH CAPM ĐỂ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC NIÊM YẾT TRÊN HOSE 56

Chương 3 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG HỆ SỐ BETA CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC VÀ KHUYẾN CÁO ĐỐI VỚI NHÀ ĐẦU TƯ 58

3.1 MÔ TẢ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP THU THẬP, XỬ LÝ DỮ LIỆU 58

3.1.1 Thu thập, xử lý dữ liệu 58

3.1.2 Thống kê mô tả dữ liệu 59

3.2 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH QUY LUẬT PHÂN PHỐI CỦA TỶ SUẤT LỢI TỨC 62

3.3 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM 64

3.3.1 Kết quả kiểm định mô hình CAPM phiên bản Sharpe-Lintner 64

3.3.2 Kết quả kiểm định mô hình CAPM phiên bản Black 65

3.4 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH CAPM 66

3.4.1 Kết quả ước lượng bằng phương pháp FILM 66

3.4.2 Kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM 68

TÀI LIỆU THAM KHẢO A

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

CAPM Capital Asset Pricing Model, Mô hình định giá tài sản vốn

CAR Capital Adequacy Ratio, Tỉ lệ an toàn vốn tối thiểu

EPS Earning Per Share,Thu nhập trên cổ phần

FIML Full Information Maximum Likelihood, Phương pháp ước lượng

thích hợp cực đại GDP Tổng sản phẩm quốc nội

GMM General Momem method, Phương pháp Mô-ment tổng quát

GMP Good manufacturing Practice, thực hành tốt sản xuất thuốc

GSP Good Storage Practices, thực hành tốt bảo quản thuốc

LSCK Lãi suất chiết khấu

NĐT Nhà đầu tư

OLS Ordinal Least Square, bình phương bé nhất thông thường

P/E Chỉ số giá trên thu nhập

SGDCK Sở Giao dịch chứng khoán

TPHCM Thành phố Hồ Chí Minh

TSLT Tỷ suất lợi tức

TTCK Thị trường chứng khoán

TTGDCK Trung Tâm Giao dịch chứng khoán

UBCK Uỷ ban chứng khoán

VNĐ Đồng Việt Nam

VN-Index Chỉ số giá cổ phiếu tại SGDCK TP.HCM

DANH MỤC CÁC BẢNG

2.2 Giá trị vốn hóa của 10 công ty niêm yết lớn nhất trên

2.3 Quy mô giao dịch tại HOSE qua các năm 38 2.4 Danh sách các công ty ngành dược niêm yết trên HOSE 47 2.5 Các chỉ số cơ bản của ngành dược niêm yết trên HOSE 48 2.6 Các chỉ số cơ bản về giá cổ phiếu ngành dược niêm

yết trên HOSE giai đoạn 2010-2011 50 3.1 Thống kê mô tả TSLT của các cổ phiếu và Vn-Index 59 3.2 Kiểm định việc tuân thủ qui luật phân phối chuẩn của chuỗi TSLT 63 3.3 Thống kê kết quả kiểm định của mô hình CAPM phiên bản Sharpe-Lintner 65 3.4 Thống kê kết quả kiểm định của mô hình CAPM phiên bản Black 66 3.5 Thống kê giá trị ước lượng hệ số β của mô hình

3.6 Thống kê giá trị ước lượng hệ số β của mô hình

2.3 Diễn biễn VN-Index giai đoạn 2010-2011 41 2.4 Sự biến động TSLT trên VN-Index giai đoạn 2010-2011 42 2.5 Tình hình biến động giá các cổ phiếu ngành dược niêm yết trên HOSE giai đoạn 2010-2011 49 2.6 Diễn biến giá một số cổ phiếu ngành dược và tỷ giá giai

2.7 Diễn biến giá một số cổ phiếu ngành dược và lãi suất chiết

2.8 Diễn biến giá một số cổ phiếu ngành dược và lạm phát giai đoạn 2010-2011 54 3.1 Biến động TSLT trên chỉ số VN- Index giai đoạn nghiên cứu 60 3.2 Biến động TSLT của 07 cổ phiếu ngành dược giai đoạn nghiên cứu 60 3.3 Biến động TSLT của 07 cổ phiếu ngành dược và VN-Index giai đoạn nghiên cứu 61 3.4 Giá trị ước lượng Beta của các cổ phiếu ngành dược bằng

3.5 Giá trị ước lượng Beta của các cổ phiếu ngành dược bằng

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Sau hơn 10 năm đi vào hoạt động, thực trạng hiện nay là trên Thị trường chứng khoán Việt Nam đa số các nhà đầu tư vẫn còn thực hiện quyết định đầu tư một cách cảm tính và dường như vẫn chưa nhận biết hết các rủi ro mà mình phải gánh chịu.Có một số ít trong các nhà đầu tư cũng đã ý thức được việc tìm thông tin trong và ngoài sàn để có những quyết định đúng đắn thay vì đi theo xu hướng biến động giá trong ngắn hạn hoặc đi theo đám đông, nhưng cũng chỉ chủ yếu quan tâm đến thông tinlợi nhuận của công ty, chỉ số P/E của cổ phiếu, … hơn là phân tích rủi

ro và tỷ suất lợi tức Nguyên nhân có thể là do thị trường chứng khoán Việt Nam còn quá non trẻ so với các thị trường chứng khoán khác trên thế giới, cho nên những kỹ thuật phân tích cao cấp vẫn chưa được tiếp cận nhiều Việt Nam vẫn chưa

có một tổ chức chính thức nào chuyên thực hiện việc định mức tính nhiệm các doanh nghiệp, hay tính toán hệ số beta cho các nhà đầu tư ngoài thông tin trên trang webcủa các công ty chứng khoán nhưng nguồn này cũng chủ yếu để tham khảo Đặc biệt trong thời gian vừa qua thị trường chung sụt giảm Tính đến cuối năm 2011, chỉ số VN Index giảm hơn 25% so với cuối năm 2010, nhóm các cổ phiếu tài chính, bất động sản giảm giá mạnh Trong khi đó, một số nhà phân tích tài chính vẫn nhận định cổ phiếu dược phẩm như là cổ phiếu “phòng vệ” an toàn trước những biến động chung của thị trường, ngành dược không phù hợp với nhà đầu tư lướt sóng ngắn hạn, mà phù hợp hơn đối với nhà đầu tư trung và dài hạn.Các nhà đầu tư thì lựa chọn cổ phiếu ngành dược với nhận định như là một nhóm ngành phòng thủ do đầu ra rất ổn định và tăng trưởng bền vững

Do vậy, việc nghiên cứu vận dụng mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) để

đo lường rủi ro hệ thống các cổ phiếu ngành dược trên Thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn hiện nay là một việc hết sức quan trọng và cấp thiết Với đề tài nghiên cứu này, tôi hy vọng kết quả của nó sẽ giúp cho các nhà đầu tư trên trường chứng khoán Việt Nam cũng như các nhà đầu tư lựa chọn cổ phiếu ngành dược có

thêm cơ sở trong việc nhận định rủi ro và lợi nhuận, các xu hướng biến động của thị trường, hiểu rõ bản chất của các tỷ suất sinh lợi, giá trị thực của tài sản và hỗ trợ ra quyết định

2 Mục đích nghiên cứu

- Hệ thống hoá vấn đề lý luận cơ bản liên quan đến rủi ro hệ thống

- Tổng hợp các kiến thức lý luận về mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và

đo lường rủi ro hệ thống bằng mô hình CAPM

- Vận dụng mô hình CAPM để đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành dược niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HOSE)

- Dựa vào kết quả nghiên cứu đưa ra những khuyến nghị đối với các nhà đầu

tư

3 Câu hỏi nghiên cứu

(1) - Nên áp dụng phương pháp ước lượng và kiểm định nào để ước lượng hệ

số Beta của cổ phiếu ngành dược và kiểm định tính hiệu lực của mô hình CAPM?

(2) - Mô hình CAPM có sử dụng được để đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngành dược không?

(3) - Rủi ro hệ thống của ngành dược cao hay thấp?

(4) - Khi đầu tư vào cổ phiếu ngành dược, nhà đầu tư cần lưu ý những vấn đề gì?

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Đề tài tập trung vào việc vận dụng và kiểm định mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) cho các cổ phiếu ngành dược được niêm yết tại

Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) của Việt Nam

Phạm vi nghiên cứu: Đề tài tập trung xác định hệ số Beta của các cổ phiếu ngành dược phẩm với danh mục thị trường là chỉ số VN Index

Nghiêncứudựatrênmẫudữliệuquansát từ ngày 01/7/2010 đến ngày 31/12/2011 của 08 công ty thuộc ngành dược niêm yết trên thị trường chứng khoán HOSE và chỉ số VN Index

5 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng các phương pháp thống kê; phương pháp phân tích và tổng hợp; phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML) và Mô-men tổng quát (GMM); mô hình CAPM và CAPM beta-zero

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Một là hệ thống hoá vấn đề lý luận cơ bản liên quan đến rủi ro hệ thống và

mô hình CAPM, các phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM;

Hai là khái quát về rủi ro, thực trạng đo lường và phân tích rủi ro hệ thống tại thị trường chứng khoán Việt Nam;

Ba là ước lượng hệ số Beta cho một số cổ phiếu ngành dược để người đầu tư

có thể sử dụng xác định giá trị các cổ phiếu khi thực hiện đầu tư, tạo cơ sở ban đầu cho quá trình đầu tư của những người đầu tư lý trí

7 Cấu trúc của luận văn

Ngoài phần mở đầu và phần kết luận, luận văn gồm có 3 chương chính: Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn về đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành dược bằng mô hình CAPM

Trong chương này, đề tài tập trung:

Tổng hợp các lý luận có liên quan đến rủi ro hệ thống và mô hình định giá tài sản vốn;

Hệ số Beta và đo lường rủi ro hệ thống;

Khái quát về ngành dược và đặc điểm của ngành dược;

Giới thiệu phương pháp Ước lượng thích hợp cực đại (FIML) và phương pháp Mô-men tổng quát (GMM) để ước lượng và kiểm định mô hình CAPM, mô hình CAPM Beta zero;

Tổng hợp các nghiên cứu có liên quan

Chương 2: Rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành dược trên HOSE trong giai đoạn 2010-2011

Trong chương này, đề tài đề cập đến:

Khái quát về Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE);

Tổng quan ngành dược Việt Nam;

Phân tích rủi ro hệ thống ngành dược trong giai đoạn 2010-2011

Chương 3: Kết quả ước lượng hệ số Beta của cổ phiếu ngành dược niêm yết trên HOSE và các khuyến cáo đối với nhà đầu tư

Trên cơ sở của các chương trước, chương 3 đề tài tập trung vào việc kiểm định và ước lượng mô hình CAPM đối với các chứng khoán ngành dược niêm yết trên HOSE

Dựa vào kết ước lượng đưa ra những khuyến nghị đối với các nhà đầu tư trên thị trường

Chương 1.CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC

BẰNG MÔ HÌNH CAPM 1.1 Rủi ro trong đầu tư chứng khoán

1.1.1 Khái niệm rủi ro

Rủi ro là sự biến động tiềm ẩn ở những kết quả hay là những điều không chắc chắn của những kết quả trong tương lai hoặc được coi là những sự cố xảy ra

có kết quả sai khác giá trị kỳ vọng

Rủi ro trong đầu tư chứng khoán được định nghĩa là sự không chắc chắn của thu nhập, là sự biến động thất thường về mức sinh lợi của nhà đầu tư (NĐT)

1.1.2 Phân loại rủi ro

Trên thị trường chứng khoán (TTCK) các NĐT cần nhận dạng đầy đủ các loại rủi ro để có biện pháp phòng ngừa hợp lý, nhằm giảm tổn thất ở mức thấp nhất

có thể, có hai loại rủi ro chính:

ra còn thể tính đến trường hợp các công ty niêm yết cố ý vi phạm các quy định về ngăn ngừa các giao dịch không công bằng hay công bố những thông tin không đầy

đủ, không chính xác, gây hiểu lầm cho NĐT

Vì vậy, rủi ro phi hệ thống còn gọi là rủi ro riêng hay là rủi ro phân tán được, là một phần rủi ro đầu tư mà NĐT có thể loại bỏ được nếu nắm giữ một danh mục đầu tư đủ lớn từ vài chục đến vài trăm chứng khoán

1.1.2.2 R ủi ro hệ thống

Rủi ro hệ thống (Systematic risks) là rủi ro có ảnh hưởng rộng rãi đến toàn

bộ thị trường và tất cả các loại chứng khoán

Rủi ro hệ thống bắt nguồn từ những thay đổi trong các yếu tố vĩ mô nói chung, các yếu tố bên ngoài của một ngành hay của một doanh nghiệp gây ra như thay đổi về kinh tế, chính trị .và các yếu tố bất trắc khác nằm ngoài dự đoán, phòng ngừa của con người như thiên tai, dịch bệnh, chiến tranh mang lại

Vì vậy, rủi ro này không phân tán được khi đa dạng hóa đầu tư cho dù NĐT

có nắm giữ một danh mục tối ưu

1.1.2.3 M ối quan hệ giữa các loại rủi ro

Rủi ro tổng thể của một tài sản gồm hai rủi ro thành phần cơ bản Đó là rủi ro

hệ thống và rủi ro phi hệ thống Mối quan hệ giữa các loại rủi ro được biểu diễn qua

Để giảm thiểu rủi ro phi hệ thống, NĐT thường đa dạng hoá danh mục của mình còn rủi ro hệ thống không phân tán được khi đa dạng hóa đầu tư cho dù NĐT

có nắm giữ một danh mục tối ưu “Nhìn vào đồ thị trên, nếu số lượng chứng khoán trong rỗ đầu tư (n) tăng lên, tức là đa dạng hóa đầu tư tối đa thì rủi ro phi hệ thống (rủi ro riêng) sẽ bị triệt tiêu Khi đó, đường rủi ro tổng thể sẽ tiệm cận đường rủi ro

hệ thống Vì vậy, không có đầu tư nào là không có rủi ro, rủi ro thấp nhất là rủi ro của nền kinh tế, tức rủi ro hệ thống Điều này dẫn đến một kết luận quan trọng sau:

rủi ro của một danh mục được đa dạng hóa tốt phụ thuộc vào rủi ro có hệ thống của các chứng khoán trong danh mục”[12]

1.1.3 Đo lường rủi ro

Để đo lường rủi ro người ta thường sử dụng hai phương pháp là phương pháp đồ thị và phương pháp xác định độ lệch chuẩn

Phương pháp đồ thị cho cảm nhận trực quan về mức độ rủi ro thông qua hình ảnh biến động của các kết quả

Phương pháp xác định độ lệch chuẩn nhằm lượng hóa mức độ rủi ro bằng một con số cụ thể Bằng cách giả định tỷ suất lợi tức (TSLT) là một đại lượng ngẫu nhiên được phân phối theo một qui luật phân phối xác suất nào đó, do vậy nó có đầy đủ các tham số đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên như: kỳ vọng toán, phương sai, độ lệch chuẩn, giá trị tin chắc nhất, mô men, hệ số bất đối xứng, hệ số nhọn… người ta đã đo lường rủi ro thông qua các tham số đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên này đó là phương sai hay độ lệch chuẩn Nó ước lượng độ phân tán của TSLT 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 lại càng không chắc chắn

1.1.3.1 Đo lường rủi ro của một tài sản

*Tỷ suất lợi tức của một tài sản:

Với một tài sản A,ta xác định TSLT thời điểm t như sau:

(1.01)

Trong đó R At : TSLT c ủa tài sản A thời điểm t; P At và P A,t-1 : Giá tr ị tài sản A

th ời điểm t và thời điểm t-1; D ivt : C ổ tức (dòng tiền thu nhập) trong suốt thời kỳ từ t-1 đến t

*Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một tài sản:

TSLT kỳ vọng của một tài sản được xác định:

(1.02)

Trong đó E(R): TSLT kỳ vọng của tài sản; R i : TSLT t ại thời điểm thứ i; P i :

xác su ất xảy ra R i

*Phương sai (độ lệch chuẩn) của tỷ suất lợi tức của một tài sản

Dựa trên cơ sở phân tích các tình huống trong tương lai (liên quan đến xác suất), phương sai hayđộ lệch chuẩn của TSLT của một tài sản được xác định như sau:

Dựa vào dữ liệu quá khứ, phương sai của TSLT của một tài sản được xác định như sau:

(1.05)

Trong đó : TSLT trung bình; n: Số quan sát

1.1.3.2 Đo lường rủi ro của danh mục đầu tư

* Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tư:

(1.06)

Trong đó W i là t ỷ trọng tài sản thứ i trong danh mục; ; E(R i ) là TSLT k ỳ vọng của tài sản thứ i

* Phương sai (độ lệch chuẩn) của tỷ suất lợi tức danh mục đầu tư

Hiệp phương sai của hai TSLT của hai tài sản A và B là Cov(r A ,r B ), ký hiệu

σAB, được định nghĩa:

Hệ số tương quan của hai TSLT đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa TSLT của hai tài sản A và B, ký hiệu , được xác định:

Hệ số tương quan có tính chất: -1≤ρAB≤+1 Nếu ρAB càng gần 0 thì ta gọi là tương quan lỏng lẻo, còn nếu ρAB càng gần ± 1 thì có sự tương quan chặt Nếu hai tài sản có TSLT độc lập ρAB= 0 Tuy nhiên, lưu ý rằng điều ngược lại không đúng, tức là nếu hai TSLT của hai tài sản có hệ số tương quan bằng 0 thì chưa chắc chúng

nó còn chỉ ra rằng trong một danh mục đầu tư với một lượng lớn các chứng khoán, công thức này là bình quân gia quyền của các hiệp phương sai

1.2 Rủi ro hệ thống

Rủi ro hệ thống là rủi ro xảy ra trên toàn bộ thị trường, xảy ra cùng lúc trên tất cả các loại chứng khoán Những thay đổi về kinh tế vĩ mô, chính trị, là nguồn gốc của rủi ro hệ thống Đây chính là loại rủi ro không thể phân tán

1.2.1 Các nhân tố của rủi ro hệ thống

1.2.1.1 Môi tr ường kinh tế vĩ mô trong nước

Những bất ổn của các yếu tố kinh tế vĩ mô luôn luôn là mối đe dọa và tiềm

ẩn những rủi ro lớn, thường xuyên cho TTCK

Mức lãi suất có lẽ là yếu tố kinh tế vĩ mô quan trọng nhất cần xem xét trong phân tích đầu tư Các dự báo về lãi suất ảnh hưởng trực tiếp đến dự báo TSLT trên TTCK có thu nhập cố định Nếu bạn kỳ vọng lãi suất sẽ tăng nhiều hơn so với quan điểm chung, bạn sẽ muốn tránh xa các chứng khoán có thu nhập cố định dài hạn Tương tự, sự gia tăng lãi suất có xu hướng là những tin xấu đối với TTCK Sự gia tăng lãi suất bất ngờ nói chung gắn liền với sự giảm sút của TTCK

Do tác động của lạm phát tới các khoản đầu tư, lợi tức thực tế của chứng khoán đem lại là kết quả của lợi tức danh nghĩa sau khi khấu trừ đi lạm phát Cũng

có thể hiểu là nếu chỉ số giá hàng tiêu dùng tăng thì mức thu nhập đối với chứng khoán cũng đòi hỏi phải tăng lên hay lạm phát cao làm tăng chi phí đầu vào, làm giảm sức mua trên vốn của nhà đầu tư

Thâm hụt ngân sách cao, thâm hụt cán cân thương mại lớn gây ra nguy cơ mất giá, phá giá đồng nội tệ, gia tăng các hàng rào thương mại Dự trữ ngoại tệ thấp

dễ có nguy cơ gây bất ổn thị trường và hệ số tín nhiệm quốc gia bị đánh giá thấp

1.2.1.2 Môi tr ường chính trị (rủi ro từ chính sách)

Những thay đổi chính sách vĩ mô nhiều và thường xuyên đã tạo những ảnh hưởng mạnh đến TTCK, đây là yếu tố rủi ro rất lớn và thường trực

Sự thay đổi thường xuyên các luật thuế như thuế thu nhập, thuế tài nguyên, thuế nhập khẩu, gây khó khăn cho việc xây dựng chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp, làm tăng chi phí đầu vào của các doanh nghiệp, làm giảm thu nhập của nhà đầu tư

Chính sách lãi suất cao, chính sách về tiền lương tối thiểu tăng, chính sách bảo vệ môi trường làm gia tăng chi phí của doanh nghiệp, làm giảm giá các loại chứng khoán

Chính sách hội nhập kinh tế quốc tế làm tăng mức độ cạnh tranh trên thị trường

1.2.1.3 Môi tr ường kinh tế quốc tế

Các nền kinh tế trên thế giới có liên hệ mật thiết với nhau, vì vậy những bất

ổn từ môi trường kinh tế quốc tế chắc chắn là có ảnh hưởng đến TTCK trong nước

1.2.1.4 Các nhân t ố khác

Bất cập về hành lang pháp lý, đôi khi việc xây dựng các chính sách quản lý, giám sát TTCK chưa đầy đủ, hình phạt chưa đủ tính răn đe nên dẫn đến các hoạt động làm giá, gây lũng đoạn thị trường

Các báo cáo phân tích thị trường của các tổ chức phân tích, đánh giá tín nhiệm là một công cụ hỗ trợ thông tin đầu tư Nếu các tổ chức này tiếp cận các

thông tin không đầy đủ, không chính xác hoặc khả năng phân tích còn hạn chế dễ dẫn đến các báo cáo phân tích kém chất lượng, không đáng tin cậy sẽ gây rủi ro Đôi khi rủi ro còn xuất hiện do thông tin về thị trường không chính xác và không kịp thời và và các yếu tố bất trắc khác nằm ngoài dự đoán, phòng ngừa được của con người như thiên tai, dịch bệnh, chiến tranh

1.2.2 Hệ số Beta và ý nghĩa của nó

Hệ số Beta được hình thành trong quá trình giới tài chính tìm cách lượng hoá rủi ro nhằm giảm bớt thiệt hại do rủi ro gây ra Beta (β)của một chứng khoán là hệ

số đo lường độ nhạy giữa TSLT của chứng khoán đó đối với TSLT trên chỉ số thị trường Do đó, β được coi như làthước đo rủi ro hệ thống của một chứng khoán trong tương quan với danh mục thị trường theo công thức sau:

Trong đó Cov(ri,Rm): hiệp phương sai giữa TSLT chứng khoán i và TSLT

c ủa thị trường;σ 2

m : ph ương sai của TSLT thị trường

Độ lệch chuẩn TSLT danh mục thị trường được tính như sau:

Trong đó : TSLT trung bình c ủa danh mục thị trường; n: số quan sát

Nếu chứng khoán có β bằng 1, có nghĩa là giá chứng khoán đó sẽ di chuyển cùng bước đi với thị trường; Nếu chứng khoán có β nhỏ hơn 1, có nghĩa là chứng khoán đó sẽ có mức thay đổi ít hơn mức thay đổi của thị trường

β được xác định với đầu vào là các TSLT, mà tỷ suất này được tính toán dựa trên các mức giá của cổ phiếu theo thời gian Xét về mặt toán học, β 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 cổ phiếu

sẽ phản ánh tất cả mọi hoạt động của doanh nghiệp Vì vậy, β được dùng để đánh giá một mức phí rủi ro chuẩn cho các NĐT Nếu mức phí thực tế của một chứng khoáncao hơn mức phí chuẩn của chính chứng khoán đó, thì đây là một cơ hội tốt

để mua vào Vì lúc này, chứng khoán đang bị định giá thấp hơn giá trị thật của nó

Và dĩ nhiên, khi thị trường nhận ra sự hớ hênh của mình trong việc định giá chứng khoán, thì khi đó giá của chứng khoán 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

Đến nay, để tính hệ số β có 2 phương pháp chủ yếu, một là dùng Mô hình định giá tài sản vốn (CAMP-Capital Asset Pricing Model), hai là dùng Mô hình chỉ

số đơn (SIM-Single Index Model)

Trên thế giới, các thị trường tài chính phát triển được xem như là thị trường hiệu quả Hệ số β ở các thị trường này là một thước đo hiệu quả của rủi ro hệ thống NĐT có thể tự mình tính toán hệ số β bằng các mô hình kinh tế tài chính hiện đại 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

Theo đánh giá của các nhà nghiên cứu, mặc dù vẫn còn tồn tại một số nhược điểm nhưng mô hình CAPM vẫn là mô hình đơn giản, khá dễ dàng vận dụng trong việc xác định hệ số Beta nên được sử dụng khá phổ biến Hệ số β của mô hình CAPM đo lường mức độ tương quan giữa rủi ro khi đầu tư vào từng công ty và rủi

ro của toàn thị trường (hoặc danh mục thị trường)

1.3 Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)

1.3.1 Các giả định của mô hình

Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) dựa trên nền tảng là lý thuyết thị trường vốn Vì vậy, mô hình CAPM dựa trên các giả định như những giả định của thị trường vốn:

1 Các nhà đầu tư cá nhân đều là các nhà đầu tư chấp nhận giá, không có nhà đầu tư nào đủ lớn để ảnh hưởng đến giá cả của một loại chứng khoán nào đó;

2 Các nhà đẩu tư dự kiến đầu tư trong cùng một khoảng thời gian Nhà đầu

tư thường đầu tư trong một thời kỳ đơn;

3 Không có thuế và phí giao dịch;

4 Các nhà đầu tư có thể cho vay hoặc đi vay ở mức lãi suất phi rủi ro không hạn chế trong thời gian đầu tư của họ;

5 Các nhà đầu tư đều quan tâm tới tỷ suất lợi tức kỳ vọng và phương sai của

tỷ suất lợi tức, họ ưa thích tỷ suất lợi tức kỳ vọng gia tăng và đối với phương sai thì ngược lại (điều kiện hiệu quả của vấn đề này chính là phân phối của thu nhập tuân theo phân phối chuẩn);

6 Các nhà đầu tư có cùng một lượng thông tin và tin tưởng vào luật phân phối của thu nhập;

7 Thị trường bao gồm tất cả các tài sản đều có thể mua bán và có thể chia nhỏ không hạn chế

3 Khi bất kỳ nhà đầu tư nào cũng nắm giữ danh mục tiếp tuyến và tài sản phi rủi ro, hơn nữa mức đi vay và cho vay của tất cả nhà đầu tư là bằng nhau thì danh mục tiếp tuyến chính là tổng cầu của tất cả nhà đầu tư Tổng cung của các tài sản chính là danh mục thị trường, danh mục này bao gồm tất cả các tài sản được đầu

tư theo tỷ lệ giá trị của tài sản đó trên tổng giá trị thị trường của tất cả các tài sản Trong điều kiện cân bằng thì tổng cung bằng với tổng cầu và danh mục tiếp tuyến chính là danh mục thị trường;

4 Khi danh mục tiếp tuyến chính là danh mục thị trường thì nó cũng chính là danh mục có giá trị trung bình-phương sai của thu nhập hiệu quả

1.3.3 Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe-Lintner

Sharpe (năm 1964 ) – Lintner (năm 1965b) đã phát triển lý thuyết thị trường

vốn thành mô hình để định giá tài sản rủi ro, còn gọi là mô hình định giá tài sản vốn

(CAPM) Sharpe và Lintne cho rằng, nếu NĐT đạt được mức TSLT kỳ vọng đồng

nhất và tối ưu hóa việc nắm giữ các danh mục có giá trị trung bình và phương sai

đạt hiệu quả trong điều kiện không tương quan với thị trường thì chính danh mục

của tất cả các khoản đầu tư lợi tức hoặc danh mục thị trường sẽ là danh mục có giá

trị trung bình và phương sai hiệu quả

Sharpe và Lintner rút ra được từ mô hình CAPM là giả định tồn tại các

khoản cho vay và đi vay với lãi suất phi rủi ro, chúng ta có thu nhập kỳ vọng của tài

Hay nói cách khác mô hình CAPM là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro

và lợi nhuận kỳ vọng, trong đó lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản bằng lợi nhuận

của tài sản không có rủi ro (risk free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên rủi

ro hệ thống của tài sản đó Còn rủi ro không hệ thống không được xem xét trong mô

hình này do NĐT có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hóa để loại bỏ loại rủi

ro này

Trong đóE(R m )-R f : Ph ần bù rủi ro thị trường; σ m : Độ lệch chuẩn TSLT danh

m ục thị trường

1.3.4 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 Trong phiên bản này, thu nhập kỳ vọng (vượt

trội so với thu nhập của danh mục có β bằng 0) của tài sản i có quan hệ tuyến tính với β của nó Cụ thể, đối với thu nhập kỳ vọng của tài sản i:

(1.16) Trong đóRm là thu nhập của danh mục thị trường và R0m là thu nhập của danh mục có β bằng 0 cùng đôi tương ứng với danh mục thị trường (m) Danh mục này được xác định là danh mục có phương sai tối thiểu trong tất cả các danh mục không tương quan với danh mục thị trường (bất kỳ danh mục không tương quan nào khác sẽ có cùng một giá trị thu nhập kỳ vọng nhưng có phương sai lớn hơn) Do đó,

mô hình Black có giá trị thực tế cao hơn Nhìn chung các khoản thu nhập đã điều chỉnh theo lạm phát và βim sẽ được xác định trong điều kiện thu nhập thực tế

(1.17) Các phân tích kinh tế lượng đối với mô hình CAPM phiên bản của Black phức tạp hơn so với phiên bản của Sharpe và Lintner Các phân tích này xem khoản thu nhập của danh mục có β bằng 0 như một giá trị không thể quan sát được Phiên bản Black có thể được kiểm định như một hạn chế đối với mô hình thị trường có thu nhập thực tế Đối với mô hình này chúng ta có:

1.4 Phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM

1.4.1.Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML)

1.4.1.1 Điều kiện vận dụng

Chuỗi TSLTtuân thủ luật phân phối liên tục, độc lập, đồng nhất và chuẩn Trước tiên giả định rằng các NĐT sẽ vay mượn với mức thu nhập của tài sản phi rủi

ro và sẽ đi xem xét phiên bản CAPM của Sharpe-Lintner sau đó bỏ qua giả định này

và phân tích phiên bản của Black

1.4.1.2 Ước lượng mô hình CAPM phiên bản Sharpe-Lintner

Mô hình kinh tế lượng:

thu nhập vượt trội của danh mục thị trường ở thời kỳ tvà α; ε tlà các vecơ có kích

thước Nx1, lần lượt là hệ số chặn của thu nhập từ tài sản và yếu tố nhiễu

Với giả định thu nhập vượt trội có hàm phân phối xác suất chuẩn, liên tục Dùng phương pháp thích hợp cực đại để ước lượng các tham số của mô hình thu nhập thị trường vượt trội, chúng ta có:

(1.25) (1.26) Trong đó:

∑

=

T tZ

T 1

T mt

ZT

^

1

µ

Phương sai và hiệp phương sai của các tham số ước lượng có thể xác định bằng cách nghịch đảo ma trận Fisher1

Phân phối có điều kiện sẽ là:

(1.27)

Khi xuất hiện ràng buộc (α=0) thì mô hình CAPM của Sharpe-Lintner:

1.4.1.3 Ki ểm định tính hiệulựcmô hình CAPM phiên bản Sharpe-Lintner

* Kiểm định giả thuyết α=0:

Hệ quả mô hình CAPM của Sharpe-Lintner trong (1.23) là tất cả các phần tử

của vectơ α đều bằng 0 khi m là danh mục tiếp tuyến Do đó, chúng ta có thể kiểm

định tính hiệu lực của mô hình CAPM bằng cách kiểm định giả thiết α=0.Những giả thuyết này có thể định dạng như là kiểm định 2 phía như sau:

Ho: α=0, là mô hình CAPM không có hiệu lực

và H1: α≠0, mô hình CAPM không có hiệu lực

Chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết Ho nếu giá trị ước lượng của α<0 hoặc α>0

Để xác định chúng ta sử dụng giá trị thống kê giá trị này tính giá trị sai số ước lượng OLS của α so với 0 tuân thủ theo luật phân phối Student với T-2 bậc tự

do Nếu giá trị tuyệt đối của chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho với mức ý nghĩa 5%

* Kiểm định Wald – Thống kê kiểm định Jo:

Sử dụng các tham số ước lượng không ràng buộc, chúng ta có thể thiết lập thống kê kiểm định Wald Trị thống kê Wald sẽ là:

(1.37) Với giả thiết Ho, Jo sẽ tuân thủ phân phối Chi bình phương với bậc N tự do Với ∑ chưa biết, sử dụng Jo để kiểm định Ho Tham số ước lượng thích hợp cực đại của ∑ có thể là tham số ước lượng đồng nhất

* Tiêu chuẩn kiểm định Fisher - Thống kê kiểm định J1:

Chúng ta có giá trị thống kê kiểm định J0 tuân thủ về quy định phân phối Chi bình phương với N bậc tự do Điều này là không chắc chắn đối với các mẫu có quy

mô nhỏ Tuy nhiên trong tình huống này, chúng ta không cần sử dụng đến luật phân phối số lớn để suy ra kết luận về việc sử dụng kiểm định Wald Có thể xác định bằng Luật phân phối cho một mẫu nhỏ được phát hiện bởi MacKinlay (1987) và Gibbons, Ross và Shanken (1989) ứng dụng định lý được trình bày bởi Muirhead (1983)

Sau đó định nghĩa J1 như một thống kê kiểm định ta có:

Như vậy, chúng ta có thể thiết lập kiểm định Wald Jo và kiểm định Fisher với mẫu có quy mô nhỏ J1 bằng cách sử dụng các tham số ước lượng từ mô hình không ràng buộc Đó là mô hình thị trường có thu nhập vượt trội

* Kiểm định tỷ lệ thích hợp- Thống kê kiểm định J2 và J3:

Cho trước cả 2 loại tham số ước lượng thích hợp cực đại (hệ số ước lượng của mô hình ràng buộc và không ràng buộc), chúng ta có thể kiểm định các giới hạn của mô hình Sharpe-Lintner bằng cách sử dụng kiểm định tỷ lệ thích hợp Ký hiệu

ta có:

Thống kê kiểm định J1 bằng cách sử dụng kết quả từ việc thiết lập hiệu quả toán học giúp chúng ta giải thích được ý nghĩa kinh tế Gibbons, Ross và Shanken (1989) chỉ ra rằng:

(1.43) Trong đó danh mục q đại diện cho danh mục tiếp tuyến được thiết lập từ N tài sản cộng thêm vào danh mục thị trường

1.4.1.4 Ước lượng mô hình CAPM phiên bản Black

Thu nhập kỳ vọng của danh mục Beta zero, E[R om] được xem là một danh mục không thể quan sát và vì thế nó trở thành một tham số chưa được xác định của

mô hình Ký hiệu thu nhập kỳ vọng của danh mục Beta zero là mô hình của Black sẽ là:

(1.44) Với mô hình Black, mô hình không ràng buộc là mô hình thu nhập thực của thị trường Định nghĩa Rt là véctơ có kích thước (Nx1) của các thu nhập thực từ N tài sản hoặc danh mục các tài sản Từ các tài sản này, mô hình thu nhập thực của thị trường sẽ là:

(1.46)

(1.48) (1.49)

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

Có thể dễ dàng xác định được hệ quả của mô hình Black bằng cách so sánh các kỳ vọng không điều kiện của (1.44) và (1.45), đó là:

trong đó

Đối với mô hình ràng buộc, mô hình CAPM của phiên bản Black hàm logarit thích hợp là:

(1.55) các tham số ước lượng thích hợp cực đại như sau:

(1.56)

(1.58) Giá trị của hàm logarit thích hợp không ràng buộc được xác định dựa vào các tham số ước lượng thích hợp cực đại cụ thể như sau:

và giá trị của hàm thích hợp ràng buộc là:

, phụ thuộc vào γ (1.60) Lấy logarit của tỷ lệ thích hợp, ta có:

(1.61) Giá trị của γ mà làm cực tiểu hàm logarit của tỷ lệ thích hợp sẽ là giá trị làm cực đại hàm logarit thích hợp phụ thuộc Do đó giá trị này chính là tham số ước lượng thích hợp cực đại của γ

1.4.1.5Ki ểm định tính hiệu lực của mô hình CAPM phiên bản Black

Cho trước các tham số ước lượng thích hợp cực đại của mô hình ràng buộc

và mô hình không ràng buộc chúng ta có thể thiết lập thống kê kiểm định tỷ lệ thích hợp tiệm cận của H0 Giả thiết H0 và các các giả thiết khác được xác định:

H0: α = (ι – β)γ (nghĩa là mô hình có hiệu lực),

H1: α = (ι – β)γ (nghĩa là mô hình không có hiệu lực)

Kiểm định tỷ lệ thích hợp có thể được thiết lập giống với kiểm định của mô hình Sharpe-Lintner trong (1.39) J4 được xác định là giá trị thống kê kiểm định, chúng ta có

Lưu ý rằng bậc tự do của luật phân phối theo giả thiết H0 là (N-1) Giống như

mô hình của Sharpe –Lintner mô hình CAPM của Black giảm một bậc tự do bởi vì

tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Beta zero là một tham số tự do

Chúng ta có thể điều chỉnh J4 để cải thiện các thuộc tính của mẫu có qui mô nhỏ Ký hiệu J5 làgiá trị thống kê kiểm định đã được điều chỉnh Chúng ta có:

Trong mẫu nhỏ, quy luật phân phối của trị kiểm định theo giả thiết H0 của J5

là luật phân phối Chi bình phương

Chúng ta có thể thiết lập kiểm định gần đúng theo mô hình Black bằng cách

sử dụng các khoản tỷ suất sinh lợi vượt trội, trong trường hợp γ được xác định thì kiểm định Fisher đối với mô hình của Sharpe-Lintner sẽ được thiết lập như trong công thức (1.37) và được áp dụng để kiểm định giả thuyết H0 mà ở đó hệ số chặn của mô hình tỷ suất lợi tức vượt trội thị trường có Beta bằng 0 Giá trị thống kê kiểm định sẽ là:

Bởi vì γ chưa biết, kiểm định trong (1.64) không thể thực hiện trực tiếp Nhưng kiểm định gần đúng có thể thực hiện với bởi vì γ= làm cực tiểu hàm logarit tỷ lệ thích hợp và do đó cũng đạt giá trị cực tiểu Vì vậy tương đương với J6(γ0) trong đó γ0 là giá trị thực chưa được xác định của γ Chính vì vậy kiểm định thường được chấp nhận

1.4.2 Phương pháp ước lượng Mô-men tổng quát (GMM)

1.4.2.1 Điều kiện vận dụng

Chuỗi TSLT không tuân thủ giả định phân phối liên tục, chuẩn và đồng nhất theo thời gian.Phân phối của chuỗi thu nhập phụ thuộc vào thu nhập thị trường có thể từng kỳ phụ thuộc Giả định thu nhập vượt trội là dừng và suy thoái với Mô-mem bậc bốn hữu hạn

1.4.2.2 Ước lượng mô hình CAPM

Xuất phát từ việc ước lượng và kiểm định bằng phương pháp GMM, Phương pháp này lựa chọn các tham số ước lượng sao cho kết hợp tuyến tính các trung bình mẫu của Mô-men điều kiện bằng không, chúng ta cần thiết lập vectơ Mô-mem điều kiện từ mô hình thu nhập vượt trội thị trườngcó kỳ vọng toán bằng không Với T quan sát theo thời gian và N tài sản Véctơ phần dư của mô hình sẽ cung cấp N Mô-mem điều kiện và tích số của thu nhập vượt trội thị trường và vectơ phần dư cung cấp N Mô-men điều kiện khác

(1.69)

1.4.2.3 Ki ểm định tính hiệu lực của mô hình

Vấn đề quan trọng trong cách tiếp cận theo phương pháp GMM là ma trận hiệp phương sai của các ước lượng có thể được xác định không chệch và hiệu quả

Ma trận phương sai của các tham số ước lượng trong phương pháp GMM như sau:

D0 và S0 không chệch Trong trường hợp này đối với D0 ta có:

Việc tính giả định thống kê J7 trên cở sở GMM cung cấp một cách kiểm tra đơn giản về khả năng bác bỏ mô hình mà dữ liệu có phương sai sai số thay đổi Tương tự như vậy, chúng ta cũng có thể ước lượng và kiểm định đối với mô hình CAPM phiên bản Black

1.5 Rủi ro hệ thống của ngành dược

1.5.1 Đặc điểm ngành dược

Dược phẩm cũng là một loại hàng hoá vì thế trong nền kinh tế thị trường việc sản xuất, cung ứng dược phẩm luôn bị các quy luật kinh tế hàng hoá chi phối chặt chẽ như quy luật cung - cầu, quy luật giá trị, quy luật cạnh tranh, Bên cạnh đó dược phẩm cũng mang những nét đặc trưng rất riêng:

Tăng trưởng cao và ổn định: Do đặc thù của ngành liên quan đến chăm sóc sức khỏe, cung cấp các sản phẩm thiết yếu cho con người nên thị trường luôn ổn định, kể cả trong bối cảnh kinh tế suy thoái Cùng với thực phẩm, dược phẩm là một mặt hàng thiết yếu với nhu cầu ngày càng cao

Chịu sự quản lý và hỗ trợ chặt chẽ của Nhà nước: Dược phẩm là một loại hàng hoá đặc biệt có ảnh hưởng trực tiếp đến tính mạng sức khoẻ của con người, cần được đảm bảo tuyệt đối về chất lượng, sử dụng an toàn hợp lý, có hiệu quả, tiết kiệm Vì vậy nó thường phải sự chịu sự quản lý và hỗ trợ chặt chẽ của Nhà nước trong việc nghiên cứu, kinh doanh, xuất nhập khẩu và phân phối nhằm đảm bảo tính

xã hội và tính nhân đạo trong việc tiêu dùng thuốc chữa bệnh

Có hàm lượng chất xám cao và trình độ kĩ thuật, công nghệ tiên tiến: Để có một loại thuốc mới ra đời người ta phải sử dụng đến thành tựu của nhiều ngành khoa học (hoá học, sinh học, vật lý học, và ngày nay là cả tin học - thiết kế các phần tử thuốc mới nhờ mô hình hoá bằng máy vi tính điện tử), các thiết bị kĩ thuật phục vụ cho việc nghiên cứu và sản xuất

Chi phí khổng lồ cho nghiên cứu và phát triển: Thời gian trung bình để phát minh ra một thuốc mới và đưa vào sử dụng khoảng 10 năm, với chi phí khoảng 250

- 300 triệu USD Xác suất thành công khoảng từ 1/10.000 đến 1/1000 Thuốc mới cần được thử lâm sàng trên khoảng 40.000 người Vì vậy việc nghiên cứu các loại dược phẩm mới hầu hết tập trung ở các nước phát triển có kinh phí lớn Các nước đang phát triển chủ yếu chỉ xuất khẩu dược liệu và mua lại bản quyền sản xuất thuốc từ các hãng dược phẩm nước ngoài hoặc nhập khẩu thuốc thành phẩm để tiêu thụ trong nước

Ngành kinh doanh có tính độc quyền cao và lợi nhuận lớn: Các loại thuốc mới lưu hành trên thị trường thường gắn liền với sở hữu độc quyền công nghiệp của các hãng dược phẩm đã đầu tư chi phí vào nghiên cứu sản xuất Thông thường các thuốc mới xuất hiện lần đầu thường có giá độc quyền rất đắt giúp cho các hãng dược phẩm độc quyền thu được lợi nhuận siêu ngạch có thể nhanh chóng thu lại chi phí đầu tư nghiên cứu đã bỏ ra

Tuân thủ chặt chẽ các tiêu chuẩn về chất lượng của mỗi quốc gia và thế giới: Quy định chung điều chỉnh dược phẩm ở các nước khác nhau là khác nhau Các tiêu chuẩn này đặc biệt khắt khe ở các nước phát triển như Mỹ, EU Tuy nhiên dược phẩm ở tất cả các nước muốn vươn ra tầm thế giới phải đáp ứng được các tiêu chuẩn về dược phẩm bao gồm các tiêu chuẩn GMP (Good Manufacturing Practice - Tiêu chuẩn sản xuất thuốc tốt), GLP (Good Laboratory Practice - Tiêu chuẩn kiểm nghiệm thuốc tốt), GSP (Good Storage Practice - Tiêu chuẩn bảo quản thuốc tốt), GDP (Good Distribution Pratice - Tiêu chuẩn phân phối thuốc tốt) và GPP (Good Pharmacy Practice - Tiêu chuẩn thực hành tốt nhà thuốc) của Tổ chức Y tế thế giới WHO

Thị trường thuốc đặc biệt hơn so với thị trường các loại hàng hoá tiêu dùng khác: Nhìn chung người có vai trò quyết định trong việc mua thuốc là thầy thuốc chứ không phải là người sử dụng (bệnh nhân) trong khi đối với các hàng hoá tiêu dùng khác người tiêu dùng tự quyết định về loại hàng hoá họ cần mua, ở nhiều nước người bệnh (người tiêu dùng thuốc) cũng không phải là người trả tiền cho thuốc mà

họ sử dụng mà là bảo hiểm y tế ngân sách Nhà nước chi trả Đối với hàng hoá thông thường, tính chất và giá trị sử dụng là hai tính chất cơ bản để trên cơ sở ấy người tiêu dùng lựa chọn và quyết định Đối với thuốc, rõ ràng chỉ có nhà chuyên môn mới có điều kiện để đánh giá hai tính chất này

Việc tiêu dùng thuốc chịu ảnh hưởng sâu sắc của tình hình kinh tế xã hội, của mức sống, lối sống và mô hình bệnh tật: Những khác biệt về kinh tế xã hội, mức sống của người dân đã dẫn đến tình trạng sản xuất và phân phối dược phẩm không đồng đều ở các nước Thuốc chủ yếu được tập trung sản xuất và phân phối ở các

nước phát triển ở 3 khu vực Châu Âu, Bắc Mỹ và Nhật Bản nơi người dân có mức sống cao mặc dù dân số của các nước này chỉ chiếm 10% dân số thế giới Ngược lại các nước còn lại ở Châu Á, Châu Mỹ La Tinh, Châu Phi chiếm một lượng dân số đông đảo thì lượng thuốc sản xuất, phân phối đến lại chỉ chiếm một phần rất ít ỏi trong tổng doanh số dược phẩm sản xuất, phân phối Người dân tại các nước đang phát triển cũng rất ít có cơ hội được tiếp cận với các loại thuốc mới do giá của các loại thuốc này là quá cao so với thu nhập bình quân của họ

1.5.2 Tác động của các nhân tố rủi ro hệ thống đến ngành dược

1.5.2.1 S ự thay đổi chính sách của Nhà nước

Ngành dược cũng như các ngành khác trên thị trường đều bị tác động bởi những thay đổi trong chính sách vĩ mô của Chính Phủ Khi có sự thay đổi thường xuyên các luật thuế, chính sách phúc lợi xã hội, chính sách bảo vệ môi trường …

nó sẽ gây khó khăn cho việc xây dựng các chiến lược, làm tăng chi phí đầu vào của doanh nghiệp, làm giảm thu nhập của nhà đầu tư kinh doanh Chính sách ngoại hối chưa ổn định gây ra guy cơ rủi ro tỷ giá,

Trên phương diện quan hệ kinh tế quốc tế, Chính phủ có những chính sách

mà những chính sách này có thể làm tăng mức độ cạnh tranh, tăng chi phí đầu vào, giảm lợi nhuận của các doanh nghiệp ngành dược như thuế quan, kiểm soát ngoại hối, hội nhập kinh tế quốc tế

1.3.2.2 S ự biến động ngoài dự kiến của các yếu tố kinh tế vĩ mô

Ngành dược cũng phải đối diện với rủi ro đến từ sự biến động ngoài dự kiến của các yếu tố vĩ mô như bất kỳ ngành nào khác trong nền kinh tế, cụ thể:

Khi lãi suất chiết khấu (LSCK) gia tăng, hiệu ứng tổng thể là nó sẽ làm giảm lượng cung tiền, làm cho việc vay tiền của các cá nhân và doanh nghiệp trở nên đắt hơn, tác động đến hành vi tiêu dùng của các cá nhân và chiến lược kinh doanh, gia tăng chi phí cho các doanh nghiệp, khiến cho thu nhập thấp hơn Ngoài

ra NĐT sẽ nhận thấy đầu tư vào chứng khoán có thể được xem là rủi ro hơn so với đầu tư vào các lĩnh vực khác, ảnh hưởng của những tác động trên là giá chứng khoán liên tục giảm và có khuynh hướng làm cho TTCK đi xuống, giá cổ phiếu

của các công ty dược niêm yết trên TTCK cũng sẽ bị giảm sút

Lạm phát tăng cao, làm cho người dân thận trọng hơn trong việc đầu tư và tiêu dùng, điều này khiến cho các ngành công nghiệp gặp nhiều khó khăn hơn Tuy nhiên ngành dược không chịu ảnh hưởng lắm bởi sản phẩm là mặt hàng thiết yếu Nhưng mặt khác lạm phát tác động trực tiếp đến tâm lý NĐT và giá trị các khoản đầu tư trên TTCK (NĐT tính toán lạm phát vào tỷ suất lợi tức mong đợi) NĐT sẽ nhìn thấy giá trị các khoản đầu tư vào chứng khoán bị giảm giá trị tương đối và TTCK sẽ trở nên kém hấp dẫn so với các lĩnh vực đầu tư khác, những công ty dược

sẽ gặp khó khăn trong vấn đề huy động vốn từ TTCK

Thâm hụt thương mại, thâm hụt ngân sách, dự trữ ngoại tệ không đủ, tăng trưởng kinh tế nóng… làm mất giá đồng nội tệ, không chỉ là những nhân tố gây rủi

ro lớn cho thị trường nói chung mà cũng làm ngành dược bị ảnh hưởng không nhỏ Bởi vì thị trường dược phẩm là thị trường có tính mở lớn, đa số các nước đang phát triển thì nhập khẩu thuốc có giá trị cao, xuất khẩu thuốc có ít giá trị và nguyên vật liệu thô Trong khi đó các nước phát triển có trình độ khoa học kỷ thuật cao thì tiêu thụ phần lớn thuốc sản xuất có giá trị trên thế giới, nhập nguyên vật liệu từ các nước đang phát triển và bán sản phẩm cũng như công nghệ sản xuất cho họ

1.5.2.3 Kh ủng hoảng kinh tế và tài chính quốc tế

Trong xu hướng toàn cầu hóa, các nền kinh tế có mối liên hệ mật thiết với nhau Đặc biệt là do đặc điểm của ngành dược là các nước đang phát triển chủ yếu chỉ xuất khẩu dược liệu và mua lại bản quyền sản xuất thuốc từ các hãng dược phẩm nước ngoài hoặc nhập khẩu thuốc thành phẩm để tiêu thụ trong nước Vì vậy những biến động cuả môi trường kinh tế có ảnh hưởng rất sâu đến ngành dược

1.5.2.4 Các nhân t ố khác

Những báo cáo tích phân thị trường của các tổ chức đầy danh tiếng trong và ngoài nước không chất lượng hoặc chính sách điều hành, quản lý TTCK không được phù hợp sẽ gây mất lòng tin của nhà đầu tư vào TTCK nói chung cũng như những công ty dược nói riêng

Thiên tai, chiến tranh… gây nên sự đình trệ trong sản xuất, lưu thông sản phẩm của ngành dược là điều không tránh khỏi

1.6 Tổng quan các nghiên cứu có liên quan đến đề tài

1.6.1 Các nghiên cứu có liên quan trên thế giới

Hơn 40 năm qua, các nhà nghiên cứu lý thuyết cũng như các nhà thực hành trên khắp thế giới đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về mô hình Định giá tài sản vốn (CAPM) và họ đã đặc biệt quan tâm đến hệ số Beta, biến số quan trọng trong

mô hình CAPM Với câu hỏi được đặt ra hệ số Beta có phải là chìa khóa đo lường rủi ro hệ thống của tài sản hay không và vấn đề xác định hệ số này như thế nào? CAPM là kết quả công trình nghiên cứu của William F Sharpe (1964) với nghiên cứu “Giá của tài sản vốn: Lý thuyết thị trường cân bằng trong điều kiện rủi ro” và Jonh Lintner (1956b) với nghiên cứu “Giá trị của tài sản ro rủi và sự lựa chọn danh mục đầu tư rủi ro và ngân sách vốn” Sau đó Michael C.Jensen với công trình

‘Công tác điều hành của Quỹ đầu tư trong giai đoạn 1945-1964” Trong nghiên cứu này tác giả đã đề xuất việc kiểm định hiệu lực của mô hình CAPM thông qua kiểm điểm hàm ý “hệ số α =0”; Fisher Black (1972) đã đề xuất mô hình CAPM Beta zero trong công trình “Sự cân bằng của thị trường vốn khi có sự hạn chế của việc vay mượn”; Công trình “Mô hình định giá tài sản vốn: Một số kiểm định thực nghiệm” của các tác giả Fisher Black, Michael C.Jensen và Myron scholes (1972), đã kiểm định hiệu lực của mô hình này đối với các chứng khoán tại TTCK NewYork.[10]

“Bên cạnh đó Eugene F Fama và Kenneth R French (1992) với công trình

“Dữ liệu chéo đối với thu nhập kỳ vọng của các chứng khoán” đã đưa ra các bằng chứng thực nghiệm bác bỏ hiệu lực của mô hình CAPM lý thuyết”[10] Trong nghiên cứu tính toán hệ số bê-ta giai đoạn 1963-1990 cho tất cả các cổ phiếu CRSP/COMPUSTAT tác giả đã công bố rằng Mô hình CAPM không thể hiện được lợi nhuận mong đợi của mẫu tiêu biểu và từ đó một vấn đề rất quan trọng được đặt

ra tranh cãi dữ dội là: “Bê-ta có chết không?” Nếu câu trả lời là “có” thì cái gì là bản chất thực sự và đo lường rủi ro? Fama và French đã lập luận rằng qui mô của doanh nghiệp và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường của doanh nghiệp có ảnh

hưởng đáng kể đến lợi nhuận của cổ phiếu và đưa ra một phương pháp thực tế hơn

để ước tính rủi ro là mô hình đa chỉ số (Multi-index Model) William Sharpe, tác giả của mô hình CAPM, đã bảo vệ cho mô hình của mình bằng một phát biểu rằng Beta không hề chết Mô hình đa chỉ số của Fama và French không hề loại trừ Beta mà chỉ thêm vào một số biến khác Ông đã đồng ý rằng mô hình CAPM không phản ảnh hết toàn bộ thực tế của thị trường nhưng nó là một hướng dẫn rất quan trọng cho các nhà đầu tư và mô hình CAPM không chết mà chỉ cần được chỉnh sửa mà thôi; Ngoài ra nghiên cứu của Campbell (1994) cho rằng, ở các TTCK của các nước đang phát triển ở châu Âu, châu Mỹ La tinh, châu Á, Trung Đông và châu Phi, beta không có vai trò quan trọng trong việc giải thích lợi nhuận bình quân của mẫu tiêu biểu và so với các thị trường đã phát triển, lợi nhuận trên các thị trường đang phát triển có khả năng bị ảnh hưởng đáng kể bởi các thông tin trong nước hơn Các thông tin trong nước là các thông tin trong đó có bao gồm thông tin về thay đổi tỷ giá ngoại tệ so với đồng đô la Mỹ, sự thay đổi tỷ lệ lợi tức và tỷ lệ lãi suất ngắn hạn trong nước…;Nghiên cứu của Heston, Rouwenhost và Wessels (1997) trên một mẫu gồm 2100 cổ phiếu thuộc 12 nước châu Âu giai đoạn 1980-1995 đã kết luận rằng, beta và qui mô doanh nghiệp là hai yếu tố độc lập cùng giải thích cho lợi nhuận bình quân của cổ phiếu trên thị trường quốc tế; Một nghiên cứu của Ibbotson, Kaplan và Peterson (1997) về hệ số Beta của tất cả các cổ phiếu thường NYSE/AMEX/NASDAQ giai đoạn 1931-1994 cho thấy, hệ số Beta của các công ty

có qui mô nhỏ được tính theo phương pháp truyền thống quá thấp và không có liên

hệ với lợi nhuận tương lai Tuy nhiên, khi hệ số Beta được điều chỉnh thành “SUM” thì kết quả cho thấy Beta được điều chỉnh này thể hiện được sự cân bằng tích cực giữa rủi ro và lợi nhuận của mô hình CAPM

1.6.2 Các nghiên cứu có liên quan tại Việt Nam

Nếu xét về bản chất đầu tiên của Beta thì nó là một công cụ thống kê đo lường khả năng biến động của chứng khoán so với sự biến động của thị trường, chúng ta có thể sử dụng Beta như một chỉ báo trong phân tích kỹ thuật Cho đến nay có một số đề tài của các học viên cao học thực hiện nghiên cứu thực nghiệm

ứng dụng về mô hình CAPM, nhận dạng rủi ro, đo lường rủi ro và đo lường rủi ro

hệ thống bằng mô hình CAPM cho TTCK Việt Nam, tiêu biểu là:

Luận văn thạc sỹ “Ứng dụng mô hình đầu tư tài chính hiện đại vào thị trường chứng khoán Việt Nam” của tác giả Đinh Trọng Hưng dưới sự hướng dẫn của TS Lại Tiến Dĩnh; Luận văn thạc sỹ “Ứng dụng các lý thuyết tài chính hiện đại trong việc đo lường rủi ro của các chứng khoán niêm yết tại Sở Giao dịch chứng khoáng Thành phố Hồ Chí Minh” của tác giả Trần Minh Ngọc Diễm dưới sự hướng dẫn của GS.TS Trần Ngọc Thơ Trong những đề tài này, các tác giả nghiên cứu và áp dụng các mô hình đầu tư tài chính hiện đại bao gồm: Lý thuyết danh mục đầu tư Markowitz, lý thuyết thị trường vốn, mô hình định già tài sản CAPM và Fama –French 3 nhân tố cho các chứng khoán trên SGDCK TP.HCM để ước lượng hệ số beta tương ứng với trường hợp danh mục thị trường là chỉ số VN Index và là danh mục đầu tư tối ưu Harry Markowitz Chỉ có tỷ suất lợi tức của một số ít chứng khoán trong số mã chứng khoán được chọn nghiên cứu tuân thủ luật phân phối chuẩn Tuy nhiên cả hai nghiên cứu này chỉ dừng lại ở mô hình CAPM phiên bản Sharpe Litner, ước lượng bằng phương pháp OLS và sau đó kiểm định các giả thiết của mô hình hồi quy Mặc dù các chuỗi TS không tuân thủ quy luật phân phối chuẩn nhưng các tác giả đều sử dụng luật số lớn để cho rằng khi mở rộng mẫu quan sát thì tỷ suất lợi tức của các chứng khoán sẽ tuân thủ luật phân phối chuẩn;

Luận văn thạc sỹ “Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường Chứng khoán Việt Nam” của tác giả Phạm Văn Sơn thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS Võ Thị Thúy Anh Trong luận văn này tác giả tổng hợp các lý luận cơ bản của mô hình CAPM đối với cả 2 phiên bản Sharpe- Lintner và Black

Hệ thống hóa các quy trình cùng với phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM phù hợp với các đặc thù của thị trường chứng khoán mới, đó là dữ liệu có thể không tuân thủ giả định phân phối liên tục, độc lập, đồng nhất và phân phối chuẩn

Ngoài ra, trong thời gian gần đây cũng có một số bài báo viết về đề tài này, tiêu biểu là: Tác giả Nguyễn Ngọc Vũ với “Tính toán hệ số beta của một số công ty

niêm yết tại sàn giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX)” Trong bài này tác giả ước lượng hệ số beta, là hệ số góc giữa TSLT thực tế của Chứng khoán và TSLT thực tế của chỉ số giá thị trường chứng khoán bằng phương pháp bình phương bé nhất Số lượng chứng khoán sử dụng gồm 43 công ty niêm yết tại SGDCK Hà Nội và danh mục thị trường được sử dụng là chỉ số HNX Index; Nhóm tác giả TS Võ Thị Thúy Anh và ThS Bùi Thị Lệ với bài “Đo lường rủi ro trong đầu tư cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam” Trong bài nhóm tác giả hệ thống hóa các phương pháp nhận dạng rủi ro, nhận diện các nguồn rủi ro khi tham gia vào thị trường chứng khoán tập trung ở Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2009

Tuy nhiên cho đến nay tại Việt Nam vẫn chưa có một tổ chức chuyên nghiệp nào chuyên thực hiện tính toán hệ số Beta hay định giá cổ phiếu trên TTCK, một số công ty môi giới chứng khoán có đưa ra hệ số Beta tuy nhiên chỉ mang tính chất tham khảo, giữa các công ty phương pháp tính còn khác nhau Với nguyên nhân đưa

ra là Giả thuyết thị trường hiệu quả đã tước bỏ nhiệm vụ của Beta bởi TTCKVN chưa thể được coi là một thị trường hiệu quả, do: Ở Việt Nam, mức giá chỉ thể hiện một phần nhỏ, Beta được tính từ các mức giá không thể nói lên rủi ro của doanh nghiệp; hai chỉ số thị trường là VN-Index và HaSTC-Index 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, sự biến động của danh mục chưa đánh giá chính xác sự biến động của nền kinh tế; khoảng thời gian các công ty niêm yết còn quá ngắn; sự thay đổi thời gian giao dịch và biên độ giao động giá nhiều lần ảnh hưởng rất lớn đến tính ngẫu nhiên của giá chứng khoán và có thể làm cho chuỗi TSLT này không còn tuân thủ luật phân phối chuẩn

Chính vì vậy, nhận diện cụ thể các nguyên nhân gây ra rủi ro và đo lường rủi

ro của một ngành cụ thể trong thời điểm hiện nay để đưa ra các khuyến cáo, giúp nhà đầu tư giảm thiểu rủi ro và có được mức sinh lợi phù hợp là cần thiết

1.7 Quy trình nghiên cứu

Với vấn đề nghiên cứu đặt ra là nên áp dụng phương pháp ước lượng và kiểm định nào để ước lượng hệ số Beta của cổ phiếu ngành dược và kiểm định tính hiệu

lực của mô hình CAPM; Mô hình CAPM có sử dụng được để đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngành dược không; Rủi ro hệ thống của ngành dược cao hay thấp

Bước đầu hệ thống hoá các vấn đề lý luận cơ bản liên quan đến rủi ro hệ thống, mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và vận dụng mô hình CAPM để đo lường rủi ro hệ thống; Tóm tắt lại các nghiên cứu có liên quan trước đây, đánh giá

và rút bài học kinh nghiệm về phương pháp nghiên cứu từ những nghiên cứu trước

Từ đó giả định rằng các phiên bản mô hình CAPM đều có tính hiệu lực đối với các cổ phiếu ngành dược niêm yết trên HOSE Cả hai phương pháp ước lượng FILM và GMM đều ước lượng được hệ số Beta của cổ phiếu ngành dược mặc dù có

sự khác biệt nhỏ giữa hệ số beta của cùng một chứng khoán khi ước lượng bằng các phương pháp khác nhau tuy nhiên phương pháp GMM thích hợp hơn, rủi ro hệ thống của phiếu cổ ngành dược thấp

Xác định phương pháp nghiên cứu là phương pháp thống kê, phương pháp phân tích và tổng hợp, phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML) và Mô-men tổng quát (GMM); Đối tượng nghiên cứumô hình CAPM, CAPM beta-zero và ngành dược Việt Nam; Phạm vi nghiên cứu là tập trung xác định hệ số Beta của các

cổ phiếu ngành dược với danh mục thị trường là chỉ số VN Index;Cấu trúc dự kiến của đề tài là 3 chương

Thu thập tỷ suất lợi tức từ ngày 01/7/2010 đến ngày 31/12/2011 của 07 công

ty thuộc ngành dược niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

và chỉ số VN-Index trên các trang Web

Phân tích định tính, phân tích mô tả và phân tích định lượng dữ liệu đã qua

xử lý Giải thích ý nghĩa của dữ liệu và các kết quả phân tích về mặt kinh tế Đề xuất một số vấn đề cần lưu ý với nhà đầu tư khi đầu tư vào cổ phiếu ngành dược, làm nổi bật ý nghĩa thực tiễn của đề tài