Phân tích sự biến động và xây dựng danh mục đầu tư tối ưu hóa rủi ro của cổ phiếu cùng ngành
MỤC LỤC
Các loại rủi ro đầu t trái phiếu
Dự đoán xu hớng lãi suất nh phơng pháp trên đây là vấn đề rất khó khăn, do vậy nhà quản lý thờng sử dụng tài dự đoán chênh lệch đờng cong lãi suất, tức dự đoán sự khác nhau trong xu hớng biến động của lãi suất hai kỳ hạn khác nhau của một loại trái phiếu (hoặc hai trái phiếu tơng đơng về ngành nghề, chất lợng coupon ) với hy vọng thu về khoản lợi… nhuận chắc chắn. Nếu nh trong chiến lợc dự đoán sự thay đổi lãi suất trên đây nhà quản ly danh mục phải dự đoán xu hớng lãi suất (tăng hay giảm) thì ở phơng pháp này không cần dự đoán về xu hớng lãi suất mà chỉ cần dự đoán về mức biến động của lãi suất, tức lãi suất sẽ biến động nhiều hay ít (nhng là biến động song song).
Quản lý danh mục đầu t rủi ro (cổ phiếu)
- Xác định mục tiêu rủi ro của toàn bộ danh mục để có chiến lợc đầu t: nếu mục tiêu rủi ro khách hàng yêu cầu là βp = 1 thì đầu t một phần tiền vào danh mục cổ phiếu, một phần vào tín phiếu; nếu mục tiêu βp < 1 thì đầu t một phần tiền vào danh mục cổ phiếu, một phần vào tín phiếu; nếu mục tiêu βp > 1 thì vay thêm tiền để đầu t toàn bộ vào danh mục cổ phiếu. Đối với bớc “xây dựng một chiến lợc và kết cấu danh mục đầu t tối u thoả mãn nhu cầu ngời đầu t”, nguyên tắc xây dựng danh mục hỗn hợp chủ động đợc dựa trên nguyên lý mô hình CAPM nhng có thể tiến hành theo một số cách, tuỳ theo khả năng chuyên nghiệp và trình độ ứng dụng kỹ thuật công nghệ của các nhà quản lý danh mục.
MộT Số MÔ HìNH PHÂN TíCH Sự BIếN Động của lợi suất các cổ phiếu
Sự cần thiết sử dụng mô hình phân tích sự biến động của lợi suất một số cổ phiếu
Nhà đầu t tham gia thị trờng chứng khoán mục đích chính là để sinh lời vốn của mình bỏ ra đầu t. Bởi vậy nếu chúng ta phân tích đúng sự biến động của lợi suất của chứng khoán thì.
Chuỗi thời gian
Nếu lợi suất của chứng khoán càng cao thì khả năng sinh lời càng lớn và ngợc lại. Trong đó ut nhiễu trắng tức là ut là yếu tố ngẫu nhiên có trung bình bằng không, ph-.
Mô hình AR, MA, ARMA và ARIMA mô hình hoá chuỗi thời gian trong kinh tế
Nếu danh mục càng đa dạng (có càng nhiều chứng khoán khác nhau) thì càng có nhiều khả năng giảm thiểu rủi ro phi hệ thống. Vì rủi ro hệ thống là rủi ro của cả thị trờng nên không thể giảm thiểu đợc. Do vậy, đa dạng hoá đầu t chỉ có tác dụng làm giảm rủi ro phi hệ thống mà thôi. Về mặt lý thuyết, khi một danh mục đợc đa dạng hoá tới mức triệt tiêu đợc phần rủi ro phi hệ thống thì danh mục đó đợc coi là đa dạng hoá hoàn toàn. Vì phần rủi ro hệ thống luôn tiềm ẩn nên bất kỳ một danh mục nào cũng đều chứa đựng rủi ro. Lý thuyết lựa chọn danh mục đầu t theo mô hình Markowitz. ý tởng đa dạng hoá rủi ro là một ý tởng đã tồn tại từ rất lâu. Tuy nhiên phải đến năm 1952, Harry Markowitz mới đa ra một mô hình chính thức trong việc lựa chọn danh mục đầu t, trong đó phản ánh nguyên tắc về đa dạng hoá rủi ro, từ đó mở đờng để ông nhận giải Nobel về kinh tế vào năm 1990. Mô hình của ông chính là bớc đầu tiên của quản lý danh mục đầu t: xác định một hệ thống các danh mục đầu t hiệu quả, tập hợp các danh mục này sẽ có một đờng cong biên hiệu quả các danh mục chứng khoán rủi ro, thờng gọi là đờng cong biên hiệu quả. là vectơ hàng) Phơng sai của danh mục: ∑∑. Bớc đầu tiên là phải xác định các cơ hội rủi ro – lợi tức của nhà đầu t, thông qua việc tổ hợp và tóm tắt việc xác định đờng cong biên rủi ro tối thiểu (minimum-variance frontier) của các chứng khoán rủi ro. Hệ số tơng quan của cả hai danh mục P dơng thể hiện lợi nhuận của các chứng khoán có trong danh mục có quan hệ cùng chiều nhau, và hệ số tơng quan dơng càng lớn thì các chứng khoán đó càng có dao động giống nhau.
Ngời đầu t không thể lựa chọn điểm nằm phía trên của đờng cong, vì ngời đó không thể làm cho lợi nhuận ớc tính của tài sản đầu t tăng lên, cũng không thể làm cho rủi ro của tài sản đầu t giảm xuống. Danh mục đầu t thị trờng là một danh mục đầu t bao gồm tất cả những tài sản có nguy cơ rủi ro trên thị trờng và mỗi tài sản trong danh mục này chiếm một tỷ lệ đúng bằng giá trị thị trờng của tài sản đó trong tổng giá.
Các mô hình quản lý danh mục đầu t
Hệ số beta của một chứng khoán hoặc một danh mục đầu t là một chỉ số rủi ro hệ thống của tài sản đó và đợc xác định bằng phơng pháp thống kê. Hệ số beta đợc tính toán dựa trên số liệu quá khứ về lợi suất đầu t của chứng khoán đó và lợi suất của danh mục thị tr- êng.
Mô hình đơn chỉ số (mô hình chỉ số thị trờng) : a.Mô hình đơn chỉ số
Nh vậy một portfolio P đợc đa dạng hoá hợp lý (kết hợp khoa học nhiều loại chứng khoán) sẽ có tác dụng làm giảm số hạng rủi ro của các công ty cụ thể trong tổng rủi ro của P, tức là phơng sai tiến tới 0, khi đó phơng sai của cả. Thông thờng, phơng pháp tính β quá khứ là dựa trên các hiệp phơng sai và phơng sai đ- ợc suy luận dựa trên một mẫu phân tích của mức lợi suất của chứng khoán đang xét trong một giai đoạn quá khứ khoảng 45 – 60 tháng. • Các tham số của SIM nh αi và βi đợc tính toán thông qua các bớc hồi quy tuyến tính, sao cho mức rủi ro phụ trội chỉ là hàm số của chỉ số thị trờng, chứ không bao hàm rủi ro đặc thù của chứng khoán i đang xét.
Nh vậy một portfolio P đợc đa dạng hoá hợp lý (kết hợp khoa học nhiều loại chứng khoán) sẽ có tác dụng làm giảm số hạng rủi ro của các công ty cụ thể trong tổng rủi ro của P, tức là phơng sai tiến tới 0, khi đó phơng sai của cả. Thông thờng, phơng pháp tính β quá khứ là dựa trên các hiệp phơng sai và phơng sai đ- ợc suy luận dựa trên một mẫu phân tích của mức lợi suất của chứng khoán đang xét trong một giai đoạn quá khứ khoảng 45 – 60 tháng.
Cơ sở lựa chọn một số cổ phiếu của một ngành
PHÂN TíCH Sự BIếN Động của LợI SUấT các cổ phiếu .XÂY DựNG và QUảN Lý MộT DANH MụC ĐầU TƯ trên thị trờng.
Kiểm định tính dừng của lợi suất từng cổ phiếu bằng EVIEW : _ Kiểm định tính dừng của lợi suất các cổ phiếu
Trớc hết ta vẽ lợc đồ tơng quan ACF và PACF theo độ dài của trễ .Đồng thời cũng vẽ. Dựa trên lợc đồ tơng quan ta biết đợc các hệ số tơng quan nằm trong khoảng tin cậy 95%. Dựa trên lợc đồ tơng quan ta biết đợc các hệ số tơng quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tơng quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1) .Ước lợng tham số này ta đợc.
Trớc hết ta vẽ đồ thị xem Rvnindex có chứa biến xu thế và hệ số chặn không .Nhìn vào. Dựa trên lợc đồ tơng quan này ta biết đợc các hệ số tơng quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tơng quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1), PAC(4) và PAC(5) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá.
Phân tích mối quan hệ giữa các cổ phiếu : Hồi quy lợi suất của từng cổ phiếu theo lợi suất của các cổ phiếu còn lại
Ta xem xét mối quan hệ và sự phụ thuộc của lợi suất cổ phiếu CAN đến lợi suất các cổ phiếu còn lại nh thế nào. Điều đó có thể nói rằng lợi suất của cổ phiếu CAN không bị ảnh hởng bởi sự biến động của lợi suất của cổ phiếu KDC và LAF. Qua kết quả phân tích trên ta thấy, lợi suất cổ phiếu BBC không chịu sự tác động của.
Điều đó cho thấy chỉ có lợi suất cổ phiếu LAF là có sự tác động qua lại duy nhất với lợi suất cổ phiếu BBC còn lợi suất cổ phiếu KDC không có quan hệ với bất kỳ lợi suất cổ phiếu nào. Không mất tính tổng quát ta có giả thiết { R1, R2 ,R3 ,R4 } độc lập tuyến tính tức là không tồn tại một cổ phiếu j nào mà lợi suất của nó biểu diễn tổ hợp tuyến tính với lợi suất của các cổ phiếu còn lại.
R P MVP
Mô hình định giá tài sản - CAPM 1. Xác định danh mục thị trờng
Trong thực tế chúng ta không thể nào xác định đợc danh mục thị trờng vì có rất nhiều tai sản. Do vậy ta dùng chỉ số thị trờng VNINDEX để thay thế cho danh mục thị tr- êng. Nh vậy lợi suất của cổ phiếu RBBC chỉ phụ thuộc vào lợi suất của thị trờng Rvnindex.
Nh vậy lợi suất của cổ phiếu RCAN chỉ phụ thuộc vào lợi suất của thị trờng Rvnindex. Nh vậy lợi suất của cổ phiếu RLAF chỉ phụ thuộc vào lợi suất của thị trờng Rvnindex.