Mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Hơn nữa, một trong những yếu tố quan trọng nữa đó là dấu hiệu nhận biết và phản ứng của nhà đầu tư trước các xu hướng thị trường có thể làm thay đổi các quan điểm định giá lại tài sản da

THÁI TRẦN HOÀNG NHÃ

MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN THEO XU HƯỚNG TẠI

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh, năm 2014

THÁI TRẦN HOÀNG NHÃ

MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN THEO XU HƯỚNG TẠI

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành : Tài chính - Ngân hàng

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS NGUYỄN VĂN LƯƠNG

TP Hồ Chí Minh, năm 2014

tại thị trường chứng khoán Việt Nam” là công trình nghiên cứu của riêng em

được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của Thầy TS Nguyễn Văn Lương

Luận văn là kết quả nghiên cứu độc lập, không sao chép trái phép toàn bộ hay môt phần công trình nghiên cứu của bất cứ ai khác Những nội dung được trình bày trong luận văn là hoàn toàn trung thực Phần lớn những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, chứng minh, nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong phần tài liệu tham khảo Ngoài ra, trong luận văn còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như số liệu của các tác giả khác, cơ quan khác, người viết đều có chú thích nguồn gốc sau mỗi trích dẫn để

dễ tra cứu, kiểm chứng các nội dung nghiên cứu, số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn là chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tp Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 01 năm 2015

Tác giả

Thái Trần Hoàng Nhã

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU - ĐỒ THỊ - PHỤ LỤC

LỜI MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN THEO XU HƯỚNG 1

1.1 Phân tích kỹ thuật 1

1.1.2.Lý thuyết Dow 3

1.1.3.Chỉ báo trung bình động Moving Averages 4

1.2 Phân tích cơ bản 5

1.3 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM 6

1.3.1 Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại Markowitz 6

1.3.2 Mở rộng các giả định của CAPM 8

1.4 Mô hình Fama French ba nhân tố 9

1.4.1 Những nhân tố khác ngoài phần bù rủi ro thị trường có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán 9

1.4.2 Mô hình 10

1.5 Tổng quan về phương pháp định giá tài sản vốn theo xu hướng trên thị trường chứng khoán 12

1.5.1 Nội dung tổng quát 12

1.5.2 Mối quan hệ giữa định giá tài sản vốn theo xu hướng với xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả dựa trên định giá tài sản vốn theo xu hướng 16

1.5.3 Bài học kinh nghiệm quốc tế về xây dựng mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng 17

TÓM TẮT CHƯƠNG 1 27

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN THEO XU HƯỚNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 28

2.1.2 Giai đoạn năm 2012 đến 2013 35

2.2 Thực trạng về định giá tài sản vốn trên TTCK Việt Nam 36

2.2.1 Các mô hình sử dụng phương pháp chiết khấu dòng tiền 39

2.2.2 Các mô hình sử dụng phương pháp định giá tương đối 46

2.3 Những tác động của việc định giá sai ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Việt Nam 50

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 58

CHƯƠNG 3: CÁC GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN THEO XU HƯỚNG 60

3.1 Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu 59

3.1.1 Thu thập dữ liệu 59

3.1.3 Tính toán nhân tố SMB và HML 65

3.2 Các phương pháp phân tích dữ liệu 65

3.4 So sánh kết quả giữa các mô hình 75

3.5 Những hạn chế khi chạy mô hình 76

3.6 Khuyến nghị đối với cơ quan quản lý Nhà nước trong lĩnh vưc chứng khoán 77

3.6.1 Hoàn thiện khung pháp lý cho hoạt động ĐTCK 77

3.6.2 Xây dựng hệ thống kế toán vững mạnh, áp dụng chuẩn mực kế toán quốc gia và quốc tế 78

3.6.3 Xây dựng một định chế đo lường và tính toán các hệ số của thị trường 79

3.6.4 Hoàn thiện chế độ công bố thông tin, nâng cao sự minh bạch của thị trường 79

3.7 Khuyến nghị khi sử dụng mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng 80

TÓM TẮT CHƯƠNG 3 84

KẾT LUẬN 86

TÀI LIỆU THAM KHẢO

CAPM : Capital Asset Pricing Model

FCFE : Hiện giá dòng vốn cổ phần

HNX : Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

HSX : Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

MSCI : Morgan Stanley Capital International

NHTMCP : Ngân hàng thương mại cổ phần

NHCSXH : Ngân hàng chính sách xã hội

OFCF : Hiện giá dòng tiền hoạt động

P/B : Chỉ số giá trên giá trị sổ sách

ROA: : Return on total asset

BẢNG BIỂU

Bảng 1.1: Bảng thống kê mô tả so sánh lợi tức trung bình của danh mục đầu tư 18

Bảng 1.2: Bảng mô tả dữ liệu hồi quy từng biến mô hình Fama French theo chỉ số MA 10 ngày 20

Bảng 1.3 : Bảng so sánh hồi quy mô hình Fama French và mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng 24

Bảng 2.1: Các phương pháp định giá Công ty cổ phần chứng khoán Đại Việt 41

Bảng 2.2: Các phương pháp định giá công ty chứng khoán Hà Thành 42

Bảng 3.1: Danh mục các công ty có quy mô nhỏ và tỷ lệ BE/ME thấp 62

Bảng 3.2: Danh mục các công ty có quy mô nhỏ nhưng tỷ lệ BE/ME cao 62

Bảng 3.3: Danh mục các công ty có quy mô lớn nhưng tỷ lệ BE/ME thấp 63

Bảng 3.4: Danh mục các công ty quy mô lớn và tỷ lệ BE/ME cao 63

Bảng 3.5: Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 2 năm 64

Bảng 3.6: Hồi quy tuyến tình theo mô hình CAPM 67

Bảng 3.7: Hồi quy tuyến tính theo mô hình 2 biến Rm,t và Rs,t 68

Bảng 3.8: Hồi quy tuyến tình theo mô hình 3 nhân tố của Fama French 69

Bảng 3.9: Kiểm định Anova sự khác biệt Sm,t-1 với Rm,t 71

Bảng 3.10: Kiểm định Anova sự khác biệt Sm,t-1 với Rs,t 72

Bảng 3.11: Kiểm định Anova sự khác biệt Sm,t-1 với Rv,t 73

Bảng 3.12: Phân tích thống kê mô tả 2 mô hình Fama French và định giá tài sản vốn theo xu hướng 74

Bảng 3.13: Hồi quy tuyến tính mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng 75

Đồ thị 1.1: Mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán và p 7

Đồ thị 2.1: Tăng trưởng GDP giai đoạn 1999 -2012 29

Đồ thị 2.2: Tỷ lệ M2/GDP và dư nợ tín dụng/ GDP ở Việt Nam từ 2002 – 2011 30

Đồ thị 2.3: Dữ liệu Vnindex (sau khi sàn lọc mã trụ) từ năm 2007 đến năm 2013 57

PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: DANH SÁCH CÁC CÔNG TY CHỨNG KHOÁN TRONG MẪU NGHIÊN CỨU 90

PHỤ LỤC 2: THỐNG KÊ SỐ LIỆU CÁC BIẾN 91

Một nền kinh tế phát triển luôn gắn liền với sự phát triển của thị trường vốn

mà trong đó đặc biệt quan trọng là vai trò của thị trường chứng khoán (TTCK) Sở

dĩ như vậy là vì TTCK là kênh huy động linh hoạt góp phần thúc đẩy sự phát triển của thị trường vốn ngày càng hiệu quả hơn Điều này đã được chứng minh qua hình ảnh các nước phát triển, chẳng hạn như Anh, Mỹ, và Nhât Bản Mỗi nước đều có một TTCK qui mô khổng lồ và phát triển mạnh mẽ

Thực tế cho thấy không ít các phân tích kỹ thuật mang lại hiệu quả nhất định nhưng khi xu hướng thị trường thay đổi thì phương sai, độ lệch chuẩn của các mô hình cũng thay đổi theo Các mô hình định giá nổi tiếng hiện nay như CAPM, mô hình ba nhân tố của Fama French, P/E, P/B… đều xét trên trạng thái tĩnh của dữ liệu cơ bản trong quá khứ Các mô hình này đã bỏ qua những thay đổi trong nền kinh tế vĩ mô có thể dự báo được Trong khi nhiều nghiên cứu đã gặp khó khăn trong việc ứng dụng các mô hình này do phần bù lợi tức lại không thay đổi tương ứng với phần bù rủi ro (được nhấn mạnh trong mô hình CAPM và FAMA FRENCH) Hơn nữa, một trong những yếu tố quan trọng nữa đó là dấu hiệu nhận biết và phản ứng của nhà đầu tư trước các xu hướng thị trường có thể làm thay đổi các quan điểm định giá lại tài sản danh mục

Do đó, em quyết định chọn đề tài “mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng tại thị trường chứng khoán Việt Nam” thiết nghĩ nó là vấn đề hết sức cần

thiết đối với các nhà đầu tư khi tham gia vào TTCK Việt Nam Bởi yếu tố xu hướng rất quan trọng để xây dựng chiến lược đầu tư đúng đắn, phù hợp và hiệu quả, góp phần xây dựng TTCK Việt Nam phát triển ổn định, nhanh chóng và bền vững Ngoài ra, bài nghiên cứu này còn có thể dùng làm ý tưởng tham khảo cho những ai quan tâm nghiên cứu về TTCK Việt Nam

nghiên cứu xây dựng mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng với 3 nhân tố dựa trên mô hình Fama French kết hợp thêm yếu tố xu hướng thông qua chỉ số MA Nghiên cứu này sẽ làm rõ mối quan hệ, tác động của yếu tố xu hướng lên thị trường chứng khoán Việt Nam để từ đó, giúp cho các nhà kinh doanh chứng khoán tận dụng xu hướng để tối đa hóa lợi nhuận doanh mục đầu tư của mình

3 Câu hỏi nghiên cứu:

Qua quan sát dữ liệu thị trường chứng khoán Việt Nam cũng như của thế giới (NYSE) Ta nhận thấy thị trường trải qua những giai đoạn tăng và giảm trên toàn thị trường Vậy liệu các mô hình định giá tài sản CAPM, mô hình ba nhân tố Fama French có thay đổi theo xu hướng hay không và xu hướng đó tác động đến các mô hình như thế nào?

4 Các lý thuyết nghiên cứu có liên quan:

Bài nghiên cứu sẽ tập trung vào các phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản để xây dựng mô hình với các lý thuyết chính làm nền tảng như sau:

- Lý thuyết danh mục đầu tư hiệu quả Markowitz và mô hình định giá tài sản vốn (CAPM),

- Mô hình 3 nhân tố của Fama – French

- Các lý thuyết xung quanh chỉ số dự báo xu hướng MA (Moving Average)

- Lý thuyết định giá tài sản vốn theo xu hướng thị trường

5 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu:

 Đối tượng nghiên cứu

Nghiên cứu mô hình qua đối tượng nghiên cứu:

- Xu hướng thị trường thể hiện qua chỉ số Market MA (chỉ số trung bình động của thị trường) Chúng ta sẽ tìm hiểu rõ hơn chỉ số này trong chương 1

Lợi tức danh mục vượt trội

- Các biến thị trường (Rm), yếu tố quy mô (SMB) và yếu tố giá trị (BE/ME) trong mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng

thập dữ liệu dựa trên TTCK Việt Nam phạm vi không gian nghiên cứu là TTCK Việt Nam được giới hạn sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (VNindex) Dữ liệu nghiên cứu có điều chỉnh loại bỏ các mã trụ (GAS, MSN, VNM, VIC, BVH) làm gây nhiễu đến chỉ số Vnindex, không phản ánh đến xu hướng thực sự của thị trường Các dữ liệu nghiên cứu trong bài được thụ thập trên sàn giao dịch chứng khoán TPHCM trong khoảng thời gian 5 năm gần nhất (từ 2008 đến 2013)

6 Phương pháp nghiên cứu:

Bài viết sử dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả, kiểm định Anova, hồi quy tuyến tính OLS để phân tích các tham số trong mô hình, phát triển thêm mô hình bằng cách thêm vào yếu tố xu hướng dựa trên mô hình 3 nhân tố của Fama French so sánh với mô hình Fama French ban đầu

7 Kết cấu của luận văn:

Chương 1: Tổng quan mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng

Chương 2: Thực trạng định giá tài sản vốn theo xu hướng trên thị trường chứng

khoán Việt Nam

Chương 3: Các giải pháp ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN THEO XU

Thuật ngữ “biến động của thị trường’ ám chỉ yếu tố biến động chính cung

cấp thông tin cho quá trình phân tích kỹ thuật là giá, khối lượng giao dịch

Theo Robert D Edwards and John Magee (1948 ), có 3 giả định làm cơ sở cho việc tiếp cận phân tích kỹ thuật:

 Giá dịch chuyển theo xu thế

Khái niệm về xu thế là khái niệm vô cùng quan trọng trong Phân tích kỹ thuật

do đó cần hiểu kĩ về giả định này trước khi muốn tìm hiểu sâu thêm về nó Mục đích của việc xác lập đồ thị mô tả những biến động giá trên thị trường là nhằm xác định được sớm những xu thế giá, từ đó sẽ tham gia giao dịch trên cơ sở những xu thế này Trên thực tế những kĩ thuật ở đây đều mang tính lặp lại những xu thế giá có

từ trước Tức là mục đích của Phân tích kỹ thuật là nhằm xác định sự lặp lại của những dạng biến động của giá đã xuất hiện trong quá khứ để có thể tận dụng kinh

nghiệm và đưa ra những quyết định phù hợp

Từ giả định này chúng ta còn có một hệ quả là “một xu thế giá đang vận động

sẽ tiếp tục theo xu thế của nó và ít khi có đảo chiều” Hệ quả này rút ra từ định luật 1 về sự vận động của Newton, do đó nó có cách phát biểu khác như sau: "một

xu thế đang vận động sẽ tiếp tục theo xu thế của nó cho đến khi nó đảo chiều”

Nhìn chung tất cả những nghiên cứu nhằm tiếp cận theo các xu thế đều nhằm để đi theo những xu thế giá hiện tại cho đến khi có dấu hiệu đảo chiều

 Lịch sử sẽ tự lặp lại

Phần lớn nội dung của phân tích kỹ thuật và việc nghiên cứu biến động thị trường đều phải nhằm vào nghiên cứu tâm lý con người Chẳng hạn như những mô hình giá, những mô hình này đã được xác định và chứng minh từ hơn 100 năm nay, chúng giống như những bức tranh về đồ thị biến động giá Những bức tranh này chỉ

ra tâm lý của thị trường đang là lên giá hay xuống giá Việc áp dụng những mô hình này đã phát huy hiệu quả trong quá khứ và được giả định rằng sẽ vẫn tiếp tục có hiệu quả trong tương lai bởi chúng dựa trên phân tích nghiên cứu tâm lý con người

mà tâm lý con người thì thường không thay đổi

Như thế giả định này có thể được phát biểu là : “Chìa khóa để nắm bắt tương lai nằm trong việc nghiên cứu quá khứ” hay “tương lai chỉ là sự lặp lại của quá khứ’

Khi phân tích ta có thể áp dụng theo cơ bản hay kĩ thuật, nhưng để trả lời câu hỏi về xác định thời điểm tham gia vào hay thoát ra khỏi thị trường thì câu trả lời nằm hoàn toàn trong phân tích kỹ thuật Việc xác định thời điểm có ý nghĩa rất quan trọng với quyết định mua hay bán Do đó khi xem xét các bước tiến hành của nhà đầu tư trước khi đưa ra quyết định cuối cùng ta có thể thấy việc áp dụng các nguyên

lý của Phân tích kỹ thuật là không thể bỏ qua tại một số thời điểm của quá trình ra quyết định cho dù ở phần đầu của quá trình này khi tiến hành phân tích nhà đầu tư

có thể áp dung theo phân tích cơ bản

 Tính linh hoạt và ứng dụng của Phân tích kỹ thuật:

Mỗi thị trường đều phải trải qua những thời kỳ thị trường biến động mạnh và

những thời kỳ trầm lắng, những giai đoạn mà giá biến động theo những xu thế rõ ràng và những giai đoạn mà xu thế của giá rất mờ nhạt thậm chí là không có một xu thế cụ thể nào Khi đó những nhà phân tích kỹ thuật có thể tập trung sự quan tâm cũng như những nguồn lực của mình vào những thị trường có xu thế vận động rõ ràng hơn và bỏ qua những thị trường loại kia Điều này có nghĩa là họ có thể chuyển hướng đầu tư để tận dụng tính luân phiên tự nhiên của các thị trường Thông thường, tiếp theo những thời kỳ có xu thế giá cụ thể ấy là những thời kỳ giá biến động khá trầm và hầu như không có xu thế nào rõ rệt, trong khi đó ở một hay một nhóm thị trường khác lại có những dấu hiệu biến động nóng Tóm lại, một nhà phân tích kỹ thuật có thể tìm và tham gia những thị trường mà họ thấy có khả năng kiếm lời nhanh chóng, còn những nhà phân tích cơ bản thì không có tính linh hoạt ấy do tính chuyên sâu vào một loại thị trường như đã nói ở trên Mặc dù họ hoàn toàn có quyền chuyển hướng quan tâm của mình vào một thị trường khác, nhưng điều ấy cũng có nghĩa là họ phải đối mặt với việc xử lý một khối lượng lớn các dữ liệu của thị trường mới này và rõ ràng là họ sẽ mất rất nhiều thời gian

Một lợi thế khác của các chuyên gia phân tích kỹ thuật là họ có “bức tranh tổng thể về thị trường” Bởi vì họ theo dõi và nghiên cứu nhiều loại thị trường khác nhau nên họ luôn có được cảm nhận rất tốt về những biến động chung nhất của toàn thị trường, tránh được rơi vào tình trạng có những cái nhìn bó hẹp về thị trường - điều rất dễ xảy ra nếu chỉ chú trọng vào một hay một nhóm nhỏ thị trường nhất định Đồng thời bởi vì mỗi thị trường đều xây dựng trên cơ sở những mối quan hệ kinh tế và cùng phản ứng lại những nhân tố kinh tế theo cách tương tự nhau cho nên biến động giá ở một hay một nhóm thị trường này có thể là những gợi ý cho việc dự đoán giá ở một hay một số thị trường khác

1.1.1 Lý thuyết Dow:

Lý thuyết Dow là cơ sở đầu tiên cho mọi nghiên cứu kỹ thuật trên thị trường Mặc dù nó thường bị coi là trễ so với thị trường và bị những người chống đối dựa vào đó để chỉ trích nhưng nó vẫn được đông đảo những người có quan tâm đến và tôn trọng Cơ sở để xây dựng cũng như đối tượng nghiên cứu của lý thuyết chính là

những biến động của bản thân thị trường (thể hiện trong chỉ số trung bình của thị trường) và không hề dựa trên cùng cơ sở của phân tích cơ bản là các thống kê hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Trong những ghi chép của người đầu tiên đề ra

lý thuyết này, ông Charles H Dow (1897), có rất nhiều điều chứng tỏ rằng tác giả không hề nghĩ lý thuyết của mình sẽ trở thành một công cụ dùng cho dự báo thị trường chứng khoán hay thậm chí nó đã trở thành một hướng dẫn chung cho các nhà đầu tư Những ghi chép ấy chỉ nói lên rằng ông muốn lý thuyết của mình thành một thước đo biến động chung của thị trường Những nguyên lý căn bản của học thuyết (ngày nay được đặt theo tên ông) đã được ông phác thảo ra trong một bài nghiên cứu mà ông viết cho “Tạp Chí Phố Wall” Tìm hiểu về lý thuyết của Dow, trước tiên ta phải nghiên cứu đến chỉ số trung bình của thị trường Nhìn chung giá chứng khoán của tất cả các công ty đều cùng lên và xuống, tuy nhiên một số cổ phiếu lại chuyển động theo hướng ngược lại xu thế chung của các cổ phiếu khác cho

dù là chỉ trong vài ngày hoặc vài tuần Thực tế cho thấy khi thị trường lên giá thì giá của một số chứng khoán tăng nhanh hơn những chứng khoán khác, còn khi thị trường xuống giá thì một số chứng khoán giảm giá nhanh chóng trong khi có một số khác lại tăng lên, nhưng thực tế vẫn chứng minh rằng hầu như tất cả các chứng khoán đều dao động theo cùng một xu thế chung Cùng với những cố gắng nghiên cứu của mình, Charles Dow là người đã đưa ra khái niệm về “chỉ số giá bình quân” nhằm phản ánh xu thế chung của một số cổ phiếu đại diện cho thị trường

1.1.2 Chỉ báo trung bình động Moving Averages:

Đường trung bình chuyển động MA (Moving Averages) là một trong số chỉ

số kỹ thuật được sử dụng rộng rãi và linh hoạt nhất trong phân tích kỹ thuật (technical analysis) và phân tích thị trường tài chính (hàng hóa và cổ phiếu) Đường

MA là cơ sở trong nhiều hệ thống xu hướng (xu thế following) thị trường hiện nay,

là trung bình giá của cổ phiếu hoặc chỉ số trong một khoảng thời gian nào đó Ví dụ,

để tính giá đóng cửa trung bình trong 10 ngày, giá của mười ngày được cộng lại và chia cho 10 Tính từ ‘chuyển động’ được sử dụng là bởi vì chỉ có giá của 10 ngày gần nhất được sử dụng Bởi vậy giá trị trung bình của giá trong 10 ngày gần nhất sẽ

thay đổi sau mỗi ngày giao dịch Dạng tính toán thông dụng nhất của đường trung bình chuyển động là tính trung bình giá đóng cửa của 10 ngày Mỗi ngày tiếp theo, giá đóng cửa mới được cộng vào tổng giá của và giá cách đó 11 ngày được trừ ra khỏi tổng giá, sau đó tổng giá được chia cho 10

Công thức được thể hiện như sau

Với

Trong đó Pi,t là giá thị trường của danh mục i tại thời điểm t và là giá

trung bình tương ứng qua khoảng thời gian trong quá khứ

Tuy nhiên để xây dựng một danh mục đầu tư hiệu quả cần phải kết hợp với các phương thức định giá tài sản

1.2 Phân tích cơ bản:

Phân tích cơ bản là việc phân tích tình hình tài chính cũng như tình hình kinh doanh của công ty định đầu tư như dựa vào bảng cân đối tài khoản và bản báo cáo lợi tức của công ty để xem xét chất lượng của công ty cũng như việc phát triển của công ty theo thời gian, nhờ đó tiên đoán các chuyển biến giá chứng khoán Giá trị là mục tiêu chính trong phân tích cơ bản Một số nhà phân tích thường sử dụng phương pháp chiết khấu dòng tiền mặt để xác định giá trị của công ty, trong khi đó một số người lại sử dụng tỷ số giá trên thu nhập (P/E)… Như vậy nếu việcphân tích kĩ thuật bám sát vào qui luật cung cầu về chứng khoán trên thị trường thì phân tích cơ bản lại đi sâu vào nội bộ của công ty phát hành ra chứng khoán đó Việc phân tích cơ bản sẽ đánh giá một chứng khoán dưới giá trị hay trên giá trị hiện hành, và điều này sẽ khẳng định giá trị thực của một công ty có mối quan hệ mật thiết như thế nào với các đặc tính tài chính như: khả năng phát triển; những rủi

ro mà công ty có thể gặp phải; dòng tiền mặt… Bất kỳ một sự chệch hướng nào so với giá trị thực cũng là dấu hiệu cho thấy cổ phiếu đó đang ở dưới hoặc vượt quá giá trị thực Chính vì vậy nhà phân tích thường coi đó là kim chỉ nam cho quyết

định đầu tư trong tương lai

1.3 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM:

1.3.1 Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại Markowitz:

Lý thuyết Markowitz (1967) giả thiết rằng các nhà đầu tư đều tìm cách đa dạng hoá danh mục đầu tư của mình để tối ưu hoá lợi nhuận cũng như để xác định rủi ro Vì lợi nhuận của tài sản là yếu tố thay đổi nên lợi nhuận của một danh mục đầu tư bao gồm nhiều loại tài sản với sự kết hợp tỷ trọng khác nhau là tổng các lợi nhuận của các tài sản đó theo tỷ trọng kết hợp Trong đó ông đã đưa ra mô hình định giá tài sản vốn CAPM nổi tiếng

 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM

Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model - CAPM) là mô hình

mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi mong đợi Trong mô hình này, tỷ suất sinh lợi mong đợi bằng tỷ suất sinh lợi phi rủi ro (risk-free) cộng với một khoản

bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó

Mô hình CAPM do ba nhà kinh tế William Sharpe, John Lintnet và Jack Treynor phát triển từ những năm 1960 và đã có được nhiều ứng dụng từ đó đến nay Mặc dù cũng có một số mô hình khác ra đời để 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 với thực tiễn Cũng như bất kỳ mô hình nào khác, mô hình này cũng chỉ là một sự đơn giản hoá hiện thực nhưng nó vẫn cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích

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

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

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

ro rf

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

Vả lại, giả định này có thể bỏ qua, lúc đó các khác biệt trong các giá trị mong đợi sẽ không lớn nên các ảnh hưởng của chúng sẽ không đáng kể

(4) Tất cả các nhà đầu tư có một phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau chẳng hạn như một tháng, sáu tháng hay một năm Mô hình này sẽ được xây dựng cho một khoảng thời gian giả định và kết quả của nó cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi việc giả định khác đi Sự khác nhau trong phạm vi thời gian sẽ đòi hỏi các nhà đầu tư xác định ra các thước đo rủi ro và các tài sản phi rủi ro phù hợp với các phạm vi thời gian đầu tư của họ

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

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

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

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

Mô hình này phát biểu rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận không rủi ro (risk-free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi

ro toàn hệ thống của chứng khoán đó Rủi ro không mang tính hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này

Trong mô hình CAPM, mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn tả bởi công thức sau:

R i = R f + (R m – R f ) ßm

Trong đó:

■ Ri là suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ

■ Rf là lợi nhuận không rủi ro

■ Rm là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường

■ ßm là hệ số beta thị trường của danh mục tài sản i

Về mặt hình học, mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng chứng khoán và hệ số rủi ro beta được biểu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường chứng khoán SML (security market line)

Đồ thị 1.1: Mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán và p

Nhìn vào hình vẽ ta thấy rằng: Khi hệ số beta càng cao thì suất sinh lời của chứng khoán càng cao và vì vậy, cũng mang nhiều rủi ro hơn Beta bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 0 chính là lợi nhuận không rủi ro, Rf Beta bằng 1: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 1 chính là lợi nhuận thị trường, E(Rm) Quan hệ giữa lợi nhuận và hệ số rủi ro beta của chứng khoán là quan hệ tuyến tính được diễn tả bởi đường thẳng SML có hệ số góc là E(Rm) - Rf

1.3.2 Mở rộng các giả định của CAPM:

1.3.2.1 Sự khác biệt giữa lãi suất đi vay và cho vay:

Theo nghiên cứu của Fama French (1993), một nhà đầu tư có thể cho vay số tiền không giới hạn ở lãi suất phi rủi ro, nhưng cũng có người nghi ngờ khả năng đi vay một số tiền không giới hạn ở lãi suất phi rủi ro vì hầu hết các nhà đầu tư phải trả một phần bù liên quan tới lãi suất cơ bản khi vay tiền

Từ đây ta có thể biết được rằng, chúng ta có thể đi vay hay cho vay nhưng

danh mục đầu tư khi chúng ta đi vay không có lợi nhuận nhiều như khi giả định là chúng ta có thể vay với lãi suất phi rủi ro Rf, trong trường hợp này ta phải trả lãi vay ở tỷ lệ cao hơn Rf nên thu nhập thuần của chúng ta sẽ ít hơn trường hợp chúng

ta chỉ phải trả lãi vay là Rf

1.3.2.2 CAPM với trường hợp có chi phí giao dịch:

Một giả định cơ sở là không có chi phí giao dịch, do vậy cá nhà đầu tư sẽ mua và bán các chứng khoán bị định giá sai cho đến khi nào họ đạt đến các điểm

nằm trên đường SML (Security Market Line – đường biểu diễn rủi ro hệ thống

hay còn gọi là rủi ro thị trường đối với thu nhập của toàn bộ thị trường tại một thời điểm nhất định)

Với sự hiện diện của chi phí giao dịch, các nhà đầu tư sẽ không điều chỉnh tất cả các sai lệch giá cả này vì trong một số trường hợp chi phí mua và bán các chứng khoán bị định giá sai sẽ bù trừ tất cả tỷ suất sinh lợi vượt trội tiềm năng

Như vậy các chứng khoán sẽ nằm rất gần với đường SML nhưng không phải nằm đúng trên đó, và đường SML là một dải tập hợp các chứng khoán hơn là một đường thẳng đơn nhất

1.4 Mô hình Fama French ba nhân tố:

1.4.1 Những nhân tố khác ngoài phần bù rủi ro thị trường có ảnh hưởng đến

tỷ suất sinh lợi chứng khoán:

■ Những phát hiện bất thường khi áp dụng CAPM:

Khi áp dụng mô hình CAPM có một số điểm bất thường khiến CAPM không còn đúng như trường hợp bình thường Những điểm bất thường bao gồm:

Ảnh hưởng của qui mô công ty – Fama French phát hiện rằng chứng khoán của công ty có giá trị thị trường nhỏ (giá trị vốn hóa thị trường = giá mỗi cổ phiếu x

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

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

có tỷ số P/E và ME/BE cao

Ảnh hưởng tháng Giêng - Những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 12 đến tháng 1 thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng khác Tuy vậy, cũng lưu ý mặc dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy trong nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra

■ Những phát hiện của Fama French

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM sử dụng nhân tố đơn là beta để so sánh một danh mục với danh mục thị trường Hệ số R2

đo sự phù hợp của hàm hồi quy trong mô hình CAPM đo lường tỷ lệ toàn bộ sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi chứng khoán do beta chứng khoán đó gây ra Tuy nhiên, Gene Fama và Ken French đã nhận thấy rằng hệ số xác định đã hiệu chỉnh R2

còn tăng lên và đồng nghĩa với việc cần thêm biến số giải thích vào mô hình để R2 phù hợp hơn

Fama và French nhận thấy rằng tỷ suất sinh lợi bình quân của chứng khoán thời kỳ 1963 - 1990 ở Mỹ thì beta của CAPM không giải thích được Fama và French bắt đầu quan sát hai lớp cổ phiếu có khuynh hướng tốt hơn so với toàn bộ thị trường Thứ nhất là cổ phiếu giá trị vốn hóa nhỏ (small caps) hay còn gọi là quy

mô nhỏ Thứ hai là cổ phiếu có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường BE/ME cao (hay còn gọi là cổ phiếu giá trị - value stock, và ngược lại được gọi là cổ phiếu tăng trưởng - growth stock) Sau đó họ thêm hai nhân tố này vào CAPM đế phản ánh sự nhạy cảm của danh mục đối với hai loại cổ phiếu này Fama và French (1993) đã xác định một mô hình với ba nhân tố rủi ro chung đối với lợi nhuận chứng khoán đó

là nhân tố tổng thể thị trường (Rm-Rf), nhân tố liên quan đến quy mô công ty (SMB) và nhân tố liên quan đến tỷ lệ giá sổ sách chia giá thị trường BE/ME (HML)

Ri: là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i

Rm: là tỷ suất sinh lợi của thị trường

Rf: là lãi suất phi rủi ro

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

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

“tăng trưởng”

ß m , ß s , ß v, là các biến phản ánh độ nhạy của các nhân tố

■ Giải thích các biến trong mô hình

Mô hình Fama French 3 nhân tố chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi vượt trội của chứng khoán (Ri-Rf) chính là phần đóng góp của tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường

ß m (Rm-Rf) cộng với phần bù của quy mô ß s SMB và phần bù của giá trị ß v HML

Tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội:

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

Phần bù của quy mô:

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

Phần bù giá trị:

HML (High Minus Low) đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi đầu tư vào những công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) cao

- tức là những cổ phiếu “giá trị” HML còn được gọi là phần bù giá trị, tức là phần

tỷ suất sinh lợi tăng thêm do cổ phiếu giá trị mang lại

 Hai mô hình định giá chứng khoán phổ biến và ưu khuyết điểm của chúng

Bởi vì tính quan trọng và phức tạp của việc định giá cổ phần thường, nhiều kỹ thuật định giá đã được đề xuất để thực hiện nhiệm vụ này trong thời gian qua Tuy nhiên, hai phương pháp hiện nay được sử dụng phổ biến nhất là:

Điểm quan trọng của hai phương pháp này đều dựa trên một số nhân tố chung Đầu tiên, tất cả các kỹ thuật đều dựa vào tỷ suất sinh lợi yêu cầu của nhà đầu tư trên chứng khoán đó vì mức tỷ suất sinh lợi này trở thành tỷ lệ chiết khấu hay yếu tố chính tạo thành nên tỷ lệ chiết khấu Thứ hai, tất cả các phương pháp định giá đều

bị ảnh hưởng bởi tỷ lệ tăng trưởng dự đoán của các biến số được sử dụng trong phương pháp định giá - ví dụ như: cổ tức, thu nhập, dòng tiền, hay doanh số Như vậy, cả hai yếu tố quan trọng trên đều phải được dự đoán

1.5 Tổng quan về phương pháp định giá tài sản vốn theo xu hướng trên thị trường chứng khoán:

1.5.1 Nội dung tổng quát:

Ralph Nelson Elliott, William Delbert Gann và Richard Wyckoff phát hiện được xu hướng giá của chứng khoán dựa trên chỉ số MA Chỉ số MA tại thời điểm t cho danh mục i sẽ dự báo một xu hướng lên ( = 1) hoặc xuống ( = 0) trong 1 khoảng chiều dài ( được hiểu là giai đoạn tính chỉ số MA (số ngày)

Với

Trong đó Pi,t là giá thị trường của danh mục i tại thời điểm t và là giá

trung bình tương ứng qua khoảng thời gian trong quá khứ

MA đại diện cho chỉ số dự báo xu hướng trong phân tích kỹ thuật Nó được xem như là dự báo tổng hợp thiên về kỹ thuật các yếu tố khách quan mà nhà đầu tư không thể bao gồm hết từng yếu tố trong phân tích của mình do hạn chế về nhận

thức

Khi đường giá thị trường cao hơn đường MA thì nó thể hiện một xu hướng tăng và ngược lại, khi giá thị trường thấp hơn đường MA thì dự báo một xu hướng giảm Với mỗi ngày t, nếu MA cho tín hiệu xu hướng tăng, nhà đầu tư sẽ đầu tư theo danh mục cổ phiếu i cho ngày hôm sau t và nếu MA cho dấu hiệu giảm thì nhà đầu tư sẽ bán danh mục cổ phiếu i và mua trái phiếu phi rủi ro

Trong đó:

: Lợi tức danh mục i tại ngày t

Lợi tức phi rủi ro

MA trong trường hợp này cho một tín hiệu trễ 1 ngày so với hành động của nhà đầu tư Phương pháp này còn có thể nói cách khác là nhà đầu tư nên nắm giữ tài sản cho đến khi giá thị trường của tài sản này bắt đầu bước vào xu hướng giảm Theo Fuwei Jiang, để nhận biết được sự khác biết của phương pháp này so với phương pháp mua và nắm giữ danh mục thông thường của các nghiên cứu khác, ông đã đề xuất một công thức tính sự chênh lệch lợi tức như sau :

 Các giả định :

Để đơn giản hóa mô hình và nghiên cứu sự ảnh hưởng của chỉ số MA, Fuwei Jiang đã giả định không có chi phí giao dịch Đây được hiểu là một phương pháp tương đồng với arbitrage chuyển đổi giữa các vị thế mua bán Tác giả xây dựng danh mục dựa trên 10 danh mục từ danh mục có biến động thấp nhất đến danh mục

có biến động cao nhất để so sánh qua các giai đoạn MA Nếu thật sự phương pháp theo chỉ số MA có hiệu quả thì nó sẽ mang lại một lợi tức chênh lệch dương

Vào thập niên 1970 S.A Ross đã triển khai mô hình APT (Arbitrage pricing theory) trong việc mua bán các loại chứng khoán hàng hoá khối lượng lớn, ngoại tệ giữa các thị trường để hưởng chênh lệch giá Lý thuyết APT cho rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán là một hàm số tuyến tính của tập hợp các yếu tố có khả năng xảy ra rủi ro đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Đối với những mô hình định giá

tài sản vốn vô điều kiện trước đây, được thể hiện qua công thức sau :

Trong đó :

: lợi tức vượt trội của danh mục i tại thời gian t

: lợi tức đối với yếu tố k tại thời gian t

Theo như mô hình trình trên (mô hình truyền thống) thì hệ số tải được cố

định qua thời gian và hệ số alpha là tổng hợp các lợi tức không thể được lý giải

bởi các yếu tố trong mô hình Những tham số , được ước lượng trong

một chuỗi thời gian Tuy nhiên đây là mô hình khi chưa có đưa yếu tố chỉ số MA và nếu như sau khi đưa MA vào, ta đo lường ảnh hưởng cua 3 chỉ số MA trong dự báo lợi tức của danh mục trên thì alpha có thể âm hoặc dương

Tuy nhiên, theo Jagannathan và Wang (1996), Lewellen và Nagel (2006), Boguth, Carlson, Fisher, và Simutin (2011) đã cho rằng Alpha bị thay đổi nếu các yếu tố rủi ro trải qua từng thời kỳ khác nhau (xu hướng) và có liên quan tới sự

dao động và phần bù rủi ro của danh mục Do đó, Fuwei Jiang đã đề xuất một mẫu

mô hình định giá theo xu hướng như sau:

Và

: là hệ số tải của yếu tố dựa trên thông tin tại t-1

: Alpha trung bình có điều kiện

: là vector toàn bộ biến thay đổi của nền kinh tế với độ trễ là t-1(1 ngày) Tuy nhiên Fuwei Jiang đã điều chỉnh Vector dạng đường thẳn tuyến tính Trong khuôn khổ bài viết này, Fuwei Hiang đã đề xuất thay bằng

của chỉ số MA Công thức được viết lại như sau:

Như vậy, ta đã có được mẫu mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng với nền tảng dự báo lợi tức danh mục là chỉ số MA theo như mô hình trên Trong bài nghiên cứu này, Fuwei Jiang đã thừa hưởng kết quả nghiên cứu từ lý thuyết 3 nhân

tố của Fama French Dựa vào mô hình trên ông đã áp dụng vào mô hình của Fama French như sau:

được xây dựng trên chỉ số MA 10 ngày

, : lợi tức danh mục vượt trội có được từ các yếu tố thị trường, quy

mô (SMB), và giá trị (HML) theo Fama French

Thay thế vô mô hình ta được:

Mô hình trên được viết lại như sau:

Với ; ; : là sản phẩm tạo ra giữa yếu tố của Fama

French và chỉ số MA 10 ngày như một cách bổ sung thêm vào mô hình Fama French ban đầu

Như vậy, mô hình đã được điều chỉnh với chỉ số MA của thị trường (Sm,t-1)

Mô hình này sẽ giải thích cho sự gia tăng chênh lệch lợi tức danh mục so với lại suất Rf ( theo xu hướng tăng (sm,t-1 =1) và giảm (Sm,t-1= 0)

Qua đó Fuwei Jiang khẳng định rằng:

Nếu như ta dự báo được xu hướng thị trường thông qua chỉ số MA và hành động theo đó thì:

- Những danh mục có quy mô nhỏ sẽ có tỷ suất sinh lợi cao hơn những danh mục có quy mô lớn và chênh lệch đó lớn hơn hẳn trong xu hướng tăng

- Những danh mục có chỉ số BE/ME cao sẽ có tỷ suất sinh lợi cao hơn những

danh mục có BE/ME thấp và chênh lệch đó lớn hơn hẳn trong xu hướng tăng

- Phần bù của thị trường sẽ lớn hơn trong giai đoạn xu hướng tăng

Trong mô hình nghiên cứu trên, chúng ta hiểu được khả năng dự báo của chỉ

số MA thị trường cho phần bù rủi ro các yếu tố thị trường, giá trị và quy mô Theo Fama French (1992, 1996), những yếu tố này có ảnh hưởng đến lợi tức danh mục Thêm vào đó, thay vì tìm hiểu mở rộng thêm các yếu tố phần bù rủi ro (Risk Factor Premium), những yếu tố thuộc về kinh tế vĩ mô, để hỗ trợ cho việc dự báo thì mô hình này đã tập hợp tất cả những yếu tố khác ấy dựa vào chỉ số MA Các yếu tố rủi

ro tự bản thân nó không thể giải thích được sự ảnh hưởng khác biệt lên lợi tức danh mục qua mọi giai đoạn Alpha có thể bị chệch vì những yếu tố điều kiện Hơn nữa dựa vào các chứng cứ thực nghiệm, qua thời gian khác nhau, các phần bù rủi ro sẽ phản hồi lại khác nhau tương ứng với chỉ số MA Điều này càng củng cố thêm cho mẫu mô hình beta có điều kiện đại diện cho những biến đổi nền kinh tế với chỉ số

MA

Đây là giả thuyết Fuwei Jiang đưa ra dựa trên những cơ sở lý thuyết của phân tích cơ bản, CAPM và Fama French như đã đề cập ở phía trên Ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về mô hình này ở phần sau

1.5.2 Mối quan hệ giữa định giá tài sản vốn theo xu hướng với xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả dựa trên định giá tài sản vốn theo xu hướng:

Nhìn chung, mô hình CAPM, Fama French và mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng đều là mô hình lượng hóa mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của của từng chứng khoán cụ thể hoặc danh mục dựa trên phương pháp hồi qui tuyến tính Tuy nhiên, mô hình CAPM thì đơn giản hơn chỉ dựa trên một nhân tố là phần bù thị trường (Rm) khi đó mô hình Fama French dựa trên 3 nhân tố đó là phần

bù thị trường (Rm), giá trị (HML) và qui mô (HML) Đối với mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng, Chỉ số MA có tính quyết định đến lợi tức danh mục gián tiếp thông qua sự thay đổi của từng yếu tố rủi ro (hệ số Beta) hơn là tác động trực tiếp đến lợi tức danh mục được thể hiện bằng các biến phụ thuộc

Cũng như mô hình CAPM, Fama French thì mô hình định tài sản theo xu

hướng ứng dụng vào thực tế để các nhà đầu tư kinh doanh chứng khoán và các tài sản khác Tuy nhiên mô hình CAPM, Fama French và các mô hình này có một số

khác biệt như sau:

Thứ nhất, mô hình CAPM, Fama French xác định được tỷ suất sinh lợi trong

tương lai của danh mục tương ứng với rủi ro của chính yếu tố rủi ro (yếu tố rui rỏ) nhưng lại cố định qua thời gian Tuy nhiên, trong mô hình định giá tài sản vốn theo

xu hướng có tính chất thay đổi hệ số tải qua thời gian chứ không cố định như các

mô hình trên

Thứ hai, Trong khi mô hình chiết khấu dòng tiền và định giá tương đối sử

dụng phương pháp hiện giá dòng tiền bằng các phân tích cơ bản để ước tính dòng tiền tương lai của chứng khoán đó, còn CAPM, Fama French, mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng thì sử dụng phương pháp hồi qui tuyến tính dựa trên dữ liệu quá khứ để dự báo tỷ suất sinh lợi tương lai Tuy nhiên ở mô hình MAP thì lại có thể sự điều chỉnh của chỉ số MA

Thứ ba, Chúng ta biết rằng mô hình chiết khấu dòng tiền và định giá tương

đối dựa vào những phân tích cơ bản để dự phóng dòng tiền trong tương lai nên có thể mang tính chủ quan còn ba mô hình kia thì sử dụng dữ liệu quá khứ để dự báo

tỷ suất sinh lợi trong tương lai nên mang tính khách quan hơn

1.5.3 Bài học kinh nghiệm quốc tế về xây dựng mô hình định giá tài sản vốn

theo xu hướng:

1.5.3.1 Thực nghiệm ứng dụng chỉ số MA vào danh mục tổng quát:

Trong bài nghiên cứu của tác giả Fuwei Jiang năm 2013, tác giả đã so sánh và kiểm tra tính hiệu quả của việc đưa vào mô hình chỉ số MA Dữ liệu được lấy ra từ trung tâm nghiên cứu giá chứng khoán từ sàn chứng khoán lớn ở Mỹ là NYSE trong khoản thời gian từ 01/07/1963 đến 31/12/2011 Trong mô hình nghiên cứu của tác giả, tác giả đo lường lợi tức danh mục vượt trội trong vòng 10 ngày tương quan với xu hướng lên và xuống bằng việc so sánh giá đóng cửa với MA 10 ngày

Bảng 1.1: Bảng thống kê mô tả so sánh lợi tức trung bình của danh mục đầu tư theo phương pháp mua và nắm giữ (Panel B), phương pháp danh mục mua bán theo chỉ số MA 10 ngày (Panel C), và chênh lêch lợi tức trung bình của 2 danh mục (Panel D)

Nguồn: Fuwei Jiang - Định giá tài sản vốn theo xu hướng

Trong bảng 1.1, success rate được hiểu là tỷ lệ thành công khi chỉ số MA tiên đoán đúng xu hướng của thị trường Ví dụ như nó sẽ cho ra một tín hiệu tăng (hoặc giảm) và lợi tức vượt trội của danh mục sau khi đó là dương (hoặc âm) Trong khung Panel A cũng chỉ ra rằng chỉ số MA có mối tương quan khá cao so với danh mục Mối tương quan thể hiện có khi lên đến 78% Do đó chỉ số MA chiếm một tỷ

lệ quan trọng trong việc giải thích các thông tin thời gian có liên quan tới lợi tức của danh mục

Trong khung B, C, D báo cáo lợi tức danh mục vượt trội trung bình, độ lệch chuẩn, độ lệch skewness, và tỷ lệ Sharpe đối với mô hình mua và nắm giữ thông thường, phương pháp định thời gian MA dựa trên chỉ số MA 10 ngày và lợi tức danh mục tương ứng qua 10 danh mục, thị trường

Khung B chỉ ra lợi tức vượt trội bình quân tăng từ 5.2%, 5.63% đến 37.7% Còn khung C cho thấy giá trị trung bình của lợi tức vượt trội trung bình cho danh mục định thời gian theo MA cũng tăng theo thời gian: khoảng 8.94% cho danh mục thị trường tổng thể và 13.66% cho danh mục biến động thấp nhất đến 53.22% cho danh mục biến động cao nhất Ta có thể thấy danh mục định giá theo MA không chỉ

có lợi tức lớn hơn, có độ lêch chuẩn nhỏ hơn mà còn chỉ ra rằng tỷ lệ Sharpe cũng cao hơn cho danh mục định thời gian theo MA, khoảng gấp 4 lần

Quan khung D thể hiện kết quả từ sự chênh lệch khác biệt lợi tức giữa 2 phương pháp mua và nắm giữ và phương pháp định thời gian theo MA Tất cả lợi tức trung bình là dương và trong khoảng từ 7.67% đến 17.46% trên năm Tổng quát, lợi tức trung bình của MAPs đối với danh mục biến động lớn nhất đối với danh mục biến động thấp lớn hơn gấp khoảng 2 lần Hơn nữa số skew của MAPs qua các danh mục là lớn và dương

Tóm lại, phương pháp định thời gian MA dựa trên MA 10 ngày cho ra một tỷ suất sinh lợi lớn hơn phương pháp mua và nắm giữ

Bảng 1.2: Bảng mô tả dữ liệu hồi quy từng biến mô hình Fama French theo chỉ

số MA 10 ngày

Nguồn: Fuwei Jiang - Định giá tài sản vốn theo xu hướng

Khung A của bảng 1.2 báo cáo kết quả ước lượng chỉ số OLS theo phân tích hồi quy và phương pháp kiểm định t (Newey và West – 1987) được báo cáo ở trong dấu ngoặc Alpha có thề hiểu như là giá trị lợi tức mong đợi trong giai đoạn xu hướng giảm tại giá trị Sm,t-1 = 0 trong điều kiện đạt ra Hệ số trượt (Beta) giải thích cho sự khác biệt trong xu hướng tăng và giảm Vì vậy lợi tức theo yếu tố được mong đợi có điều kiện qua toàn bộ một xu hướng tăng (Sm,t-1 = 1) bằng tổng trong của hệ số chặn và hệ số trượt (Alpha và Beta)

Cột (2) của bảng 1.2, khung A cho thấy chỉ số MA 10 ngày Sm,t-1 có khả năng dự báo tốt phần bù rủi ro thị trường dựa trên dữ liệu từ 01/07/1963 đến

31/12/2011 Hệ số trượt là dương và khớp với ý nghĩa thống kê, chỉ ra rằng dấu hiện tăng của Sm,t-1 dự báo lợi tức từ yếu tố phần bù rủi ro thị trường tăng Alpha và Beta được ước lượng là -9,11% và 24,26% Từ đây ta có thể thấy, phần bù theo yếu

tố thị trường lúc này trong giai đoạn xu hướng giảm là âm (-9,11%) và ngược lại là dương (15,15%) trong giai đoạn xu hướng tăng Sự khác biệt trong 2 xu hướng lên đến 24,25% Cột 2 của khung B chỉ ra lợi tức theo yếu tố thị trường là 5.2% trên một năm

Cột 3 của bảng 1.2, khung B cho thấy phần bù trung bình theo yếu tố quy mô

là 1.78% qua khoảng mẫu thời gian Trong những mô hình bình thường thì yếu tố quy mô không ảnh hưởng qua các mẫu theo thời gian Trái lại, cột 3 của khung A cho thấy rằng trong lúc phần bù theo yếu tố quy mô nhỏ thì nó có thể được dự báo dựa vào chỉ số MA và khác biệt rất nhiều qua thời gian Việc này kết luận rằng phần bù yếu tố quy mô có thể là một yếu kinh tế quan trọng Yếu tố này qua xu hướng giảm cho lại một lợi tức bị âm, và chiến thuật mua nắm giữ cố phiếu có quy

mô nhỏ và bán những cổ phiếu của công ty lớn sẽ gây ra thiệt hại năng nề (với 24.41%) trong xu hướng giảm Sự khác biệt giữa 2 xu hướng về lợi tức mang lại là rất lớn (44.39%) Phần bù theo yếu tố quy mô trong suốt xu hướng tăng, tuy nhiên lại mang lại lợi tức gấp 4 lần đối với yếu tố thị trường (5.2%) trong giai đoạn này

-Do đó, phần bù theo yếu tố quy mô này có thể đóng một vai trò rất quan trọng đối với những phương pháp đa dạng hóa danh mục năng động, định giá tài sản và các phương pháp định giá khác trong việc cắt nghĩa lợi tức mang lại từ các yếu tố trong

trung vào 2 yếu tố thị trường và quy mô

Chỉ số MA đã phát hiện ra sự vận hành của xu hướng giá được lý giải do phản ứng của nhà đầu tư trước những thông tin liên quan tới giá cả trong quá khứ (theo nghiên cứu của Chan, Jegadeesh và Lakonishok, (1996) Merton (1987) đã xây dựng mẫu mô hình dự báo như sau: nhận thức và khả năng tiếp nhận thông tin giới hạn của nhà đầu tư có ảnh hưởng lên giá chứng khoán và có thể là nguyên nhân dẫn đến sự phản ứng trên thị trường chỉ dựa trên thông tin Ông cho rằng những thông tin đại chúng có liên quan đến thị trường tài chính sẽ tác động vào xu hướng của giá chứng khoán một cách thuận chiều Tuy nhiên phản ứng đến những thông tin đại chúng có liên quan bị phóng đại hóa khi có nhiều thông tin hơn nhưng khả năng nhận thức của nhà đầu tư kém hơn

Dấu hiệu tăng (hoặc giảm) của chỉ số MA có thể kết hợp với những tin tức tích cực (hoặc tiêu cực) đối với những dữ liệu giá cả trong quá khứ mà nhà đầu tư phản ứng lại, thêm váo đó có thể dự báo một lợi tức vượt trội âm hoặc dương Những công ty nhỏ có ít thông tin phổ biến hơn là những công ty lớn, và những nhà đầu tư có thể không muốn bỏ ra quá nhiều chi phí cho việc mua thông tin, điều này làm cho chứng khoán của những công ty nhỏ không hấp dẫn Những nghiên cứu hiện nay vừa cho thấy rằng những thông tin có liên quan bị đồn đại chậm hơn đối với những công ty nhỏ và tác động của tin tức đối với những công ty nhỏ ít ảnh hưởng hơn Và kết quả là chỉ số MA thị trường có sức mạnh dự báo cao cho phần

bù theo yếu tố quy mô được định nghĩa như sự khác biệt lợi tức giữa danh mục công ty nhỏ và lớn và phần bù theo yếu tố quy mô phản hồi lại thuận chiều theo xu hướng tăng và giảm

Chỉ số MA là công cụ dự báo cho lợi tức danh mục trong tương lai dựa trên yếu tố thị trường và quy mô Trong khung A và bảng 1.2 chỉ ra rằng chỉ số MA thị trường có thể là nền tảng cho những nghiên cứ thị trường trong việc cung cấp một

mô hình định giá tài sản mới Đặc biệt vì chỉ số MA thị trường thể dự đoán thuận chiều với phần bù mong đợi dựa trên quy mô và thị trường, một dấu hiệu tăng từ chỉ số MA dự báo phần bù mong đợi theo quy mô và thị trường dương và ngược lại

Đối với những danh mục hệ số Beta của yếu tố thị trường và quy mô thấp (hoặc cao) trong xu hướng giảm (hoặc tăng) thì hệ số alpha không điều kiện sẽ dương dù cho alpha điều kiện luôn luôn bằng 0

1.5.3.2 Thực nghiệm ứng dụng chỉ số MA vào mô hình Fama French (mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng):

Theo khung B bảng 1.3, khi các yếu tố theo Fama French được điều chỉnh bởi Sm,t-1 Alpha trong mô hình có MA nhỏ hơn tương ứng với alpha trong mô hình bình thường ở khung A Sự sụt giảm alpha từ 1.33% cho đến cao nhất 12.93% Và tất cả R2 trong mô hình MA cao hơn trong mô hình bình thường chênh lệch từ 9.2% đến 27.3% Đây là kết luận quan trong rằng mẫu mô hình MA có khả năng dự báo

tỷ suất sinh lợi của danh mục hiệu quả hơn

Tất cả hệ số của Sm,t-1Rm,t-1 và Sm,t-1Rs,t đều dương Do đó yếu tố rủi ro quy

mô và thị trường dịch chuyển cùng chiều với lợi tức danh mục MAPs có kết hợp

Sm,t-1 Sự khác biệt của yếu tố rủi ro trình bày một mô hình gia tăng lợi tức từ danh mục biến động thấp nhất đến danh mục có biến động cao nhất trong danh mục MAP Nhất quán với các giả định của tác giả, Danh mục MAP mua bán có hệ số beta thị trường (hoặc quy mô) là -0.62 (-0.76) tương ứng với dấu hiệu giảm và beta trung bình của thị trường (hoặc quy mô) là -0.13 (-0.15%) tương ứng với dấu hiệu

Bảng 1.3: Bảng so sánh hồi quy mô hình Fama French và mô hình định giá tài

sản vốn theo xu hướng

Nguồn: Fuwei Jiang – định giá tài sản vốn theo xu hướng

Tóm lại, dù mô hình Fama French dựa trên xu hướng không hoàn hảo, nhưng

nó cũng cắt nghĩa rất quan trọng trong sự biệt lợi tức danh mục theo từng thời kỳ Thứ nhất, các nghiên cứu trước đây lại tập trung vào những biến động thay đổi

nền kinh tế thông qua các công cụ thống kê tuy nhiên lại trong một khoảng thời gian quá dài như hằng tháng, hàng quý (điều này cũng thể hiện rõ trên mô hình rằng chỉ số MA 50 ngày có hệ số Beta thấp hơn nhiều so với MA 10 ngày) Trong mô hình này, chỉ số Ma được đặt nền tảng trên khoảng thời gian rất ngắn và nó có thể ghi nhận lại những biến đổi của nền kinh tế một cách thường xuyên hơn

Thứ 2, chỉ số MA lại là một công cụ dự báo có lợi, nghĩa là xác suất dự báo cao, cho các yếu tố phần bù theo thị trường và quy mô trong tương lai Khả năng này tạo ra nhiều cơ hội sinh lợi nhuận cho các danh mục đầu tư cá nhân Khi thị

MA thị trường phát ra một tín hiệu tăng trong tương lai, điều này sẽ đưa ra một khuyến nghị rằng lợi tức của danh mục theo yếu tố quy mô và thị trường sẽ phản ứng nhạy hơn trong việc gia tăng lợi tức ấy, tức là khi ta gia tăng vị thế mua ở hai yếu tố này (theo Fama French), ta sẽ thu được một khoảng lợi tức mong đợi trong tương lai cao hơn rất nhiều Và ngược lại khi thị trường phát ra tín hiệu giảm, điều này cũng khuyến nghị nhà đầu tư không nên nắm giữ các loại danh mục tỷ trọng lớn theo 2 yếu tố này

Thứ 3, chỉ số MA có thể bổ sung những khiếm khuyết cho những mô hình định giá tài sản vô điều kiện vì nó tổng hợp tất cả những thay đổi trong nền kinh tế

Do đó nó có thể lấp những khoảng trống thiếu những yếu tố tác động khác trong mô hình

Từ rất lâu đã có những tranh cãi xung quanh mô hình của Fama French truyền thống Khi kiểm định mô hình cho nhiều danh mục khác nhau, người ta nhận thấy rằng mức độ biến động của mô hình và phương sai thay đổi rất nhiều Còn ở danh mục Fama French dựa trên MA, mọi sự thay đổi của nền kinh tế đều phản ánh vào MA và qua đó tác động lên sự biến động của danh mục và có thể được dự báo

và nhận biết rõ ràng Đây thực sự là một khám phá quan trọng giải tỏa những tranh cãi thường hay gặp như các yếu tố rủi ro hay đặc điểm của công ty có thể giải thích cho sự khác biệt về lợi nhuận khi đầu tư Trong bài viết này, Fuwei Jiang đã khẳng định rằng thực sự không có sự khác biệt về khả năng sinh lợi của những chiến lược đầu tư danh mục Fama French theo MA cho dù các danh mục ấy có biến động khác

nhau như thế nào đi nữa Hơn nữa mẫu mô hình dựa trên xu hướng ghi nhận lại sự biến động có ảnh hưởng trên lợi tức của danh mục, cung cấp một phương pháp hỗ trợ thực nghiệm trong việc cắt nghĩa lợi tức

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Qua các số liệu thống kê, tác giả đã thiết lập một mô hình định giá tài sản vốn theo xu hướng Các hệ số yếu tố rủi ro được giải thích thay đổi khác nhau qua các giai đoạn theo chỉ báo MA của thị trường – chỉ số đại diện cho sự thay đổi tổng thể của cả nền kinh tế vĩ mô Beta có điều kiện trong mô hình này đã phần nào giải đáp được lỗ hỏng trong những nghiên cứu trước đây mà đã bỏ qua tổng hợp yếu tố

vĩ mô được bao gồm trong chỉ số MA Mô hình này góp phần xây dựng danh mục một cách năng động cho những nhà Trader và Investors để tận dụng cơ hội của thị trường tăng lợi tức danh mục đầu tư

Trong khi các nghiên cứu hiện tại đang mở rộng mô hình cho việc tìm hiểu thêm các biến mới ảnh hưởng tới lợi tức danh mục, hay đang tìm cách kết hợp các thông tin vĩ mô để dự báo lợi tức danh mục, thì mô hình nghiên cứu này đơn giản hóa hơn rất nhiều bằng việc thay thế các thay đổi nền kinh tế vĩ mô bằng chỉ số

MA Để có thể rút ra kết luận chắc chắn và rõ hơn về những ứng dụng và cách thức xây dựng danh mục định giá tài sản vốn theo xu hướng, ta sẽ tìm hiểu ở chương 2

và chương 3