Đề tài vận dụng mô hình CAPM để lựa chọn danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán việtnam

1 LỜI MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Việt Nam bước vào giai đoạn hội nhập với thị trường chứng khoán non trẻ, đầy biến động. Nền kinh tế Việt Nam muốn được tăng trưởng bền vững, kiểm soát được lạm phát thì trong đó vai trò của thị trường chứng khoán là vô cùng quan trọng. Thị trường chứng khoán vừa là một kênh chuyển tải vốn trong nền kinh tế, vừa như một là mộ t thước đo sức khỏe của một nền kinh tế. Vì vậy việc ổn định và phát triển kinh tế không thể tách rời với việc ổn định và phát triển thị trường chứng khoán. Việc ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán là rất cần thiết đối với các nhà đầu tư mang tính chuyên nghiệp. Tuy nhiên, những diễn biến trên th ị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua là bằng chứng hiển nhiên cho việc thiếu vắng các công cụ dự báo này. Đa số các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay đều thực hiện quyết định đầu tư một cách cảm tính. Hơn nữa, đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới việc ứng dụng các lý thuyết đầu tư vào thị trường chứng khoán, đặc biệ t là các nghiên cứu thực tiễn trên các thị trường chứng khoán cho những kết quả có ý nghĩa thiết thực. Dựa vào điều đó càng khẳng định tính đúng đắn và tính thực nghiệm của các mô hình. Mô hình CAPM là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E và PBV để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời gian dài. Kiểm định mô hình CAPM cho thấy β của chứng khoán riêng lẻ thì không ổn định như ng β của danh mục là ổn định với giả định khoản thời gian trong mẫu đủ dài và một số lượng giao dịch cổ phiếu thích hợp. Có sự ủng hộ khác nhau do mối quan hệ tuyến tính dương giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống của danh mục, với một số chứng cứ mới cho thấy cần thiết để xem xét các biến rủi ro bổ sung hay các đại diện rủi ro khác nhau. Xuất phát từ quan điểm trên nhóm tác giả đã quyết định chọn đề tài “Vận dụng mô hình CAPM để lựa chọn danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam” làm đề tài báo cáo nghiên cứu khoa học. 2. Tổng quan lịch sử nghiên cứu của đề tài :[5], [9], [10] Mô hình CAPM được ba nhà nhà kinh tế học William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor đưa ra vào những năm giữa thập niên 60. CAPM là mô hình mô tả mối 2 tương quan giữa rủi ro và thu nhập kì vọng, được sử dụng để định giá các chứng khoán có mức độ rủi ro cao. Công thức tính toán như sau: R E = R f + Beta * (R m - R f ) Với: R E là lãi suất kỳ vọng trên cổ phiếu. Trong đó: - Beta là chỉ số phản ánh rủi ro thị trường của một cổ phiếu. Beta có thể được dự đoán dựa trên các số liệu quá khứ - R f là tỷ lệ phi rủi ro, và thường là lãi suất trái phiếu chính phủ vì loại lãi suất này được coi là không có rủi ro thanh toán (Rủi ro mặc định - default risk) - R m là thu nhập thị trường kỳ vọng qua thời gian (expected market return over a period of time), thường được tính toán hoặc cho sẵn. Giả định khi sử dụng mô hình CAPM: - Thị trường hiệu quả - Nhà đầu tư luôn sở hữu một danh mục đầu tư (portfolio) đa dạng hoá. Ý tưởng chung đằng sau mô hình định giá tài sản vốn là các nhà đầu tư khi tiến hành đầu tư vốn của mình vào bất cứ tài sản gì thì cũng được bù đắp lại theo hai cách: giá trị tiền tệ theo thời gian và rủi ro. Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức trên các chứng khoán phi rủi ro cộng thêm khoản lợi tức bù rủi ro nữa. Nếu thu nhập kì vọng không đạt mức thu nhập tối thiểu yêu cầu, khi đó nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư. Các đường SML (Security Market Line - đường biểu diễn rủi ro của thị trường chứng khoán) sẽ thể hiện kết quả của CAPM đối với các mức rủi ro khác nhau (các betas khác nhau). Trong những nghiên cứu gần đây, mô hình CAPM đã được bổ sung những nhân tố khác nhằm có thể dự báo tỷ suất sinh lợi một cách chính xác hơn. Những bằng chứng thực nghiệm cho thấy ngoài beta còn có các biến như tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (P/B). Đặc biệt trong thị trường các nước mới nổi, sự tác động của tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (P/B) lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán là khá rõ nét. Cùng với mô hình CAPM, P/E và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được dùng như là các công cụ dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường các nước mới nổi. Điều này hàm ý một mô hình CAPM đa biến với các biến là: beta, P/E và PBV. 3 Mô hình CAPM cải tiến là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E và P/B để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời kỳ dài. Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình này vào dự báo tỷ suất sinh lợi trên thị trường các nước mới nổi nói chung và vào thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng sẽ có những hạn chế nhất định. 3. Mục tiêu nghiên cứu : Đề tài nghiên cứu khoa học củ a nhóm tác giả giúp cho nhà đầu tư biết đầu tư vào những chứng khoán nào, việc kết hợp và đa dạng hóa danh mục ra sao để thành lập và lựa chọn danh mục tối ưu. 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu : - Đối tượng : Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và ứng dụng của mô hình này vào thực tiễn - Phạm vi nghiên cứu : + Thời gian nghiên cứu: số liệu giao dịch trên thị trường ch ứng khoán Tp. Hồ Chí Minh từ tháng 01/2007 đến tháng 02/2011. + Không gian nghiên cứu: Dựa trên việc quan sát các dữ liệu các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh. 5. Phương pháp nghiên cứu : - Phương pháp thu thập số liệu + Thu thập dữ liệu thông qua các giá chứng khoán, chỉ số VN-Index, lãi suất phi rủi ro ( lãi suất tín phiếu), … . + Thu thập dữ liệu thông qua kênh thông tin báo chí, internet , tạp chí chuyên ngành. + Tham khảo các đề tài nghiên cứu khoa học, luận văn, luận án khác có liên quan. - Phương pháp xử lý s ố liệu: + Phân tích , so sánh , thống kê các số liệu để đưa ra kết quả nghiên cứu. + Xử lý số liệu bằng các công cụ xử lý lập trình tính toán, kết hợp với các kiến thức về xác suất, thống kế, kinh tế lượng để kết quả nghiên cứu tăng tính chính xác và nhanh chóng . 4 6. Những đóng góp mới của đề tài: Kết quả nghiên cứu của đề tài giúp nhà đầu tư biết đầu tư vào những chứng khoán nào, việc kết hợp và đa dạng hóa danh mục ra sao để thành lập và lựa chọn danh mục tối ưu. Xác định giá trị thực của tài sản, dự đoán xu hướng biến động giá của từng loại chứng khoán để có quyết định mua hoặ c bán chứng khoán đúng đắn và kịp thời. 7. Kết cấu của báo cáo nghiên cứu khoa học Ngoài phần mở đầu và kết luận báo cáo nghiên cứu khoa học gồm 3 chương chính: Chương 1: Cơ sở lý luận về việc xây dựng danh mục đầu tư. Chương 2: Lựa chọn danh mục đầu tư thông qua việc vận dụng mô hình CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Chương 3: Giải pháp nhằm vận dụng mô hình CAPM vào vi ệc xây dựng danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Ngoài ra báo cáo nghiên cứu khoa học còn có phần tài liệu tham khảo và phụ lục đính kèm. 5 CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VIỆC XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ 1.1 Những nội dung cơ bản trong lý thuyết danh mục của Harry Markowitz. 1.1.1 Những giả định của lý thuyết. Bất cứ một mô hình hay lý thuyết nào khi được hình thành cũng phải có những giả định ban đầu. Lý thuyết danh mục của Markowitz cũng không phải là một ngoại lệ khi ông đã đưa ra 5 giả định sau cho lý thuyết của mình : − Một là, các nhà đầu tư xem mỗi khoản đầu tư khác nhau đại diện cho mộ t sự phân phối xác suất của tỷ suất sinh lời mong đợi trong một thời kỳ nắm giữ. − Hai là, các nhà đầu tư luôn tối đa hóa lợi ích mong đợi trong một thời kì nhất định, và đường cong hữu dụng biên tế của sự giàu có. − Ba là, các nhà đầu tư đánh giá rủi ro của danh mục đầu tư dựa trên cơ sở phương sai của tỷ suất sinh lợi mong đợi. − Bốn là, các nhà đầu tư căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất sinh lợi về rủi ro mong đợi, vì vậy đường cong hữu dụng của họ là một phương trình của tỷ suất sinh lợi mong đợi và phương sai (hoặc độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lợi. − Năm là, với một mức độ r ủi ro cho trước, các nhà đầu tư ưa thích tỷ suất sinh lợi cao hơn là một tỷ suất sinh lợi thấp. Tương tự, với một mức độ tỷ suất sinh lợi mong đợi cho trước, các nhà đầu tư lại thích ít rủi ro hơn là nhiều rủi ro. 1.1.2 Rủi ro. Rủi ro là những điều không chắc chắn của những kết qua trong tương lai hoặc những sự cố xảy ra có k ết quả sai khác giá trị kỳ vọng. Thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro: Ghét rủi ro là mức độ không sẵn lòng đầu tư nếu biết khả năng kết quả xấu sẽ xảy ra. Trong lý thuyết danh mục, người ta thường giả định rằng những nhà đầu tư đều ghét rủi ro. Điều này có nghĩa là cho một sự lựa chọn giữa hai tài sản có củ ng tỷ suất sinh lợi, họ sẽ chọn tài sản nào có mức độ rủi ro thấp. Phương pháp ước lượng rủi ro: 6 Bằng cách giả định tỷ suất sinh lợi là một đại lượng ngẫu nhiên được phân phối theo quy luật phân phối xác suất nào đó, người ta đã đo lường rủi ro thông qua các tham số đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên này là phương sai hay độ lệch chuẩn. Nó ước lượng độ phân tán của các tỷ sinh lợi quanh giá trị kỳ vọng. Bởi vậy, một phương sai hay độ lệch chuẩn l ớn chứng tỏ độ phân tán lớn. Mà độ phân tán đối với lợi nhuận kỳ vọng lớn điều đó có nghĩa là một lợi nhuận trong tương lai càng không chắc chắn. Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống: Rủi ro được đo lường bằng phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi chính là rủi ro tổng thể của một tài sản rủ i ro, trong đó bao gồm: Rủi ro có thể phân tán được bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư, được gọi là rủi ro phi hệ thống. Rủi ro này chỉ ảnh hưởng đến một doanh nghiệp hay một ngành do các nguyên nhân nội tại như lực lượng lao động, năng lực quản trị, chính sách điều tiết của Chính phủ,…Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng, nếu lựa chọn đ úng đắn, một danh mục chỉ khoảng 15 chứng khoán là có thể loại bỏ được rủi ro phi hệ thống này. Rủi ro không thể phân tán được gọi là rủi ro hệ thống, là những rủi ro đến từ bên ngoài một doanh nghiệp hay một ngành, chúng có thể ảnh hưởng rộng rãi như thiên tai, chiến tranh, các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô,… được đo lường bằng hệ số beta. 1.1.3 Rủi ro của danh mục đầu tư được đa dạng hóa. Ta có công thức tính phương sai của một cổ phần riêng lẻ: ii rr ρσ 22 )( − −∑= Trong đó: r i là tỷ suất sinh lợi từng thơì kì − r là tỷ suất sinh lợi mong đợi ρ i là xác suất của tỷ suất sinh lợi ứng với từng thơì kì Qua công thức trên ta thấy khi độ lệch của tỷ suất sinh lợi từng thời kì so với giá trị mong đợi càng lớn thì phương sai càng lớn. Khi đa dạng hóa đầu tư, phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi danh mục còn phụ thuộc vào các yếu tố. Hiệp phương sai là một ước lượng để hai mức độ khác nhau tiến lại gần nhau tạo thành một giá trị có ý nghĩa. Ta có công thức của hiệp phương sai như sau: 7 COV(A,B)=Σρ i ))(( −− −− BiB A iA rrrr Một hiệp phương sai dương có nghĩa là tỷ suất sinh lợi đối với 2 khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về cùng một hướng so với mức trung bình của chúng trong suốt một khoảng thời gian. Ngược lại, một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra tỷ suất sinh lợi đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau liên quan đến mức trung bình vào t ừng thời điểm cụ thể, cũng như mối quan hệ giữa chúng với tỷ suất sinh lợi. Ta có thể thấy rõ hơn khi nhìn vào công thức trên: nếu tỷ suất sinh lợi từng thời kì của một chứng khoán cao hay thấp hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi của nó và điều tương tự xảy ra ở chứng khoán còn lại thì hiệp phương sai có giá trị dương lớn. Nế u độ lệch giữa tỷ suất sinh lợi từng thời kì của một chứng khoán lớn hay ngỏ hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi cuả nó và điều ngược lại xảy ra ở chứng khóan kia thì hiệp phương sai sẽ có giá trị âm lớn. Tuy nhiên, hiệp phương sai bị ảnh hưởng nhiều bởi tính biến thiên của tỷ suất sinh lợi. Nếu sự biến thiên quá lớn sẽ không thấy rõ được mối quan hệ giữa hai chứng khoán. Để có thể thấy rõ hơn mối quan hệ này chúng ta phải dùng một đại lượng có tên là hệ số tương quan. Hệ số tương quan là đại lượng chuẩn hoá ước lượng hiệp phương sai. Giá trị của hệ số tương quan chỉ thay đổi trong khoản từ -1 đến 1. Hệ số tương quan giúp chúng ta thấy rõ hơn mối liên hệ giữa các chứ ng khoán khi đã loại bỏ sự biến thiên quá lớn trong hiệp phương sai bằng cách chia hiệp phương sai cho tích các độ lệch chuẩn của các chứng khoán đó. - Hệ số tương quan = -1 chỉ ra mối quan hệ phủ định hoàn toàn của hai chứng khoán hay nói cách khác là tỷ suất sinh lợi của chúng di chuyễn ngược chiều hoàn toàn với nhau. - Hệ số tương quan = +1 chỉ ra mối quan hệ xác định hoàn toàn giữa hai chứng khoán hay t ỷ suất sinh lợi của chúng di chuyển cùng chiều hoàn toàn với nhau. - Hệ số tưong quan = 0 cho thấy mối quan hệ độc lập hoàn toàn giữa tỷ suất sinh lợi của 2 chứng khoán. Sau khi đã tìm hiểu các yếu tố trên chúng ta sẽ xem chúng có ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro danh mục. 8 Ta có công thức tính phương sai danh mục: σ dm 2 = n i 1= ∑ ω i 2 σ i 2 + n i 1= ∑ n j 1= ∑ ω i ω j COV(i,j) Qua công thức này ta thấy rủi ro danh mục không chỉ bao gồm phương sai của từng chứng khoán trong danh mục mà còn chịu ảnh hưởng của hiệp phương sai các tài sản trong danh mục. Nếu các chứng khoán có tương quan xác định hoàn toàn thì rủi ro của danh mục sẽ không thể thay đổi. Nếu các chứng khoán có tương quan phủ định hoàn toàn thì rủi ro không hệ thống sẽ giảm xuống bằng 0. Khi tương quan là phủ định không hoàn toàn hay xác định hoàn toàn thì rủi ro có thể giảm nhưng giảm bao nhiêu còn tuỳ thuộc vào các yếu tố lhác trong công thức. Vậy ta có thể thấy việc đa dạng hoá đầu tư đã làm giảm đi rủi ro so với khi chưa đa dạng. Nếu ta biết cách chọn các chứng khoán đa dạng hóa phù hợp rủi ro không hệ thống của danh mục có thể biến mất. Harry Markowitz đã chỉ ra cho chúng ta thấy đâu là danh mục mang lại hiệu quả tối ưu cũng như làm cách nào xây dựng nên danh mục tối ưu đó. Dựa trên lý thuyết này mà các nhà đầu tư đã có thể rút ra cho mình một nguyên lý chung, trong đó đề cập đến hai quyết định riêng biệt mà nhà đầu tư sẽ phải đưa ra quá trình đầu tư: - Lựa chọn danh mục gồm những cổ phiếu tốt nhất. - Xác định việc kết hợp danh mục (tài sản rủi ro) vớ i tài sản phi rủi ro để nhận được một độ nhạy cảm và rủi ro tương ứng. Nguyên lý này có tên là nguyên lý phân cách. Để hiểu rõ hơn hai quyết định trên được hình thành trên cơ sở nào cũng như bằng cách nào có thể thực hiện tốt hai quyết định này chúng ta hãy tìm hiểu các phần tiếp theo trong lý thuyết danh mục của Markowitz mà trước hết là cách kết hợp các cổ phần vào danh mục. [5], [7], [9], [10] 1.1.4 Kết hợp các cổ phần vào danh mụ c đầu tư. Đường biên hiệu quả (Efficient Frontier ). 1.1.4.1 Kết hợp các cổ phần vào danh mục đầu tư. Bất kỳ một nhà đầu tư nào khi đa dạng hóa cũng đều muốn giảm thiểu rủi ro cho danh mục đầu tư của mình. Nhưng có một vấn đề mà họ phải đối mặt ở đây chính là việc khi họ lựa chọn những cổ phiếu có mức độ rủi ro thấp thì vô tình họ đã giới hạn những khoản đầu tư của mình vào những cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi không cao. Đơn 9 giản là vì rủi ro luôn đi đôi với tỷ suất sinh lợi. Vì vậy, điều mà những nhà đầu tư thực sự muốn làm chính là với một mức tăng trưởng cao hơn, với những cổ phiếu có nhiếu rủi ro hơn nhưng bằng một sự kết hợp hợp lý, những rủi ro này sẽ triệt tiêu lẫn nhau và kết quả là mang lại cho họ một tỷ su ất sinh lợi trung bình cao hơn nhưng với một mức độ rủi ro thấp hơn. Nhưng thế nào là một sự kết hợp đem lại hiệu quả? Trước hết, giả sử như bạn đang xem xét đến hai cổ phiếu Bristol Myers và Ford Motor. Tỷ suất sinh lợi của Ford là 16% và Bristol là 12%, độ lệch chuẩn của Bristol là 10% và của Ford là 20%. Với tỷ trọng 25% vốn vào Ford và 75% vốn vào Bristol, tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn được thể hiện trên hình vẽ Biểu đồ 1.1: Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và rủi ro danh mục (Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9] Qua tính toán chúng ta thấy được danh mục gồm hai cổ phần với tỷ trong như trên đã giảm được độ lệch chuẩn xuống chỉ còn 9.01% và tăng tỷ suất sinh lợi lên 13% => Một kết hợp hiệu quả. 1.1.4.2 Đường biên hiệu quả - Efficient Frontier. Tiếp theo, chúng ta không chỉ xem xét đến hai cổ phiếu mà là một tập hợp những cổ phiếu mà chúng ta muốn lựa chọn để đưa vào danh mục đầu tư của mình, chúng ta xác định những giá trị của tỷ suất sinh lợi mong đợi và độ lệch chuẩn của tất cả những sự kết hợp mà chúng ta chọn lựa, và tất cả những danh mục mà chúng ta có thể tạo thành sẽ phân bố đều lên phần diện tích màu xanh của hình vẽ. Bristol Myers Ford 25% vốn vào Ford Motor 9,01%, 13% 10 Biểu đồ 1.2: Đường biên hiệu quả - Efficient Frontier. (Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9] Markowittz đã chỉ ra rằng vùng tập hợp những danh mục này được giới hạn bởi một đường cong mà ông gọi là đường biên hiệu quả. Rõ ràng rằng với bất cứ một giá trị nào của độ lệch tiêu chuẩn thì chúng ta luôn muốn danh mục của mình đem lại một tỷ suất sinh lợi cao nhất có thể, và vì vậy, chúng có xu hướng lựa chọn những sự kết hợp nằm trên đường biên hiệu quả hơn là những điểm bên dưới nằm trong vùng diện tích màu xanh. Và đây chính là một ý nghĩa hết sức quan trọng của đường biên hiệu quả, nó cho chúng ta thấy được những sự kết hợp tối ưu nhất trong việc xây dựng danh mục đầu tư. Ngoài ra, còn mộ t đặc điểm quan trọng khác của đường biên hiệu quả là nó có hình dạng đường cong chứ không phải đường thẳng. Điều này thực sự có ý nghĩa vì nó chỉ ra cho chúng ta thấy được bằng cách nào mà sự đa dạng hóa có thể làm giảm thiểu rủi ro cho những khỏan đầu tư của chúng ta. Biểu đồ 1.3: Đường biên hiệu quả của danh mục 2 cổ phiếu.