1. Những ưu nhược điểm của mô hình CAPM
Trong quá trình áp dụng mô hình CAPM để xác định phần bù rủi ro và hệ số Beta cho các cổ phiêu của Ngành vận tải chúng ta thấy rằng có những ưu điểm và nhược điểm đối với mô hình CAPM như sau:
Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản và có thể ứng dụng được trên thực tế. Tuy nhiên cũng như các mô hình khác, CAPM cũng không tránh khỏi những hạn chế và khuyết điểm.
Một số những hạn chế của mô hình CAPM khiến cho CAPM không đúng như trường hợp bình thường:
+ Ảnh hưởng của quy mô công ty: cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường nhỏ đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường lớn trong trường hợp các yếu tố khác như nhau
+ Ánh hưởng của tỷ số PE và MB: cổ phiếu của công ty có tỷ số PE
(price/earning ratio) và tỷ số MB (market-to-book vaule ratio) thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những công ty có ty số PE và MB cao.
+ Ảnh hưởng của tháng Giêng(12): cổ phiếu của một số công ty trong một số năm vào khoảng thời gian từ tháng 12 đến tháng 1 thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng khác.
2. Những vấn đề về hệ số Beta
Như đã nói hệ số Beta là hệ số đo lường rủi ro của chứng khoán. Việc ước lượng hệ số Beta luôn rất khác nhau, với mỗi một phương pháp ước lượng Beta có thể cho chúng ta các kết quả khác nhau. Trên thị trường tài chính không có một chỉ tiêu nào chung nhất cho việc đánh giá Beta cả, các kết quả mà các công ty hoặc các chuyên gia tính toán cho chúng ta có thể đã được hiệu chỉnh theo các phương pháp khác nhau và đó có thể coi là “bí mật nghề nghiệp” của các nhà tính toán hệ số Beta.
Ở các nước có thị trường chứng khoán phát triển có một số công ty chuyên xác định và cung cấp thông tin về hệ số Beta. Chẳng hạn, ở Mỹ người ta có thể tìm thấy thông tin về hệ số Beta từ hai công ty cung cấp dịch vụ là: Vaule line Investment Survey, Market Guide và Standard & Poor’s Stock Reports. Ở Canada thông tin về Beta do Burns Fry Limited cung cấp.
3. Đánh giá về kết quả ước lượng được
Như ta đã biết trong trường hợp lợi suất thực tế của cổ phiếu i và danh mục thị trường không tuân theo mô hình CAPM thì có nghĩa là cổ phiếu này và danh mục thị trường được xếp hạng khác nhau, cụ thể như sau:
- Nếu Ri* > Rf + βi[Rm - Rf] thì chứng tỏ cổ phiếu i hoạt động tốt hơn danh mục thị trường hay tốt hơn mức trung bình của thị trường.
- Nếu Ri* < Rf + βi[Rm - Rf] thì chứng tỏ cổ phiếu i hoạt động kém hơn danh mục thị trường hay kém hơn mức trung bình của thị trường.
Từ chuỗi lợi suất của các cổ phiếu Ngành vận tải ta tính được lợi suất trung bình theo ngày và theo năm thực tế của các cổ phiếu trong ngành theo bảng sau: Cổ phiếu i R %/ngày Ri%/năm GMD 0.001158 0.1158% × 250 = 28.9500% HAX 0.005257 0.5257% × 250 = 131.425% HTV 0.003178 0.3178% × 250 = 79.4500% MHC 0.002128 0.2128% × 250 = 53.2000% PJT 0.003237 0.3237% × 250 = 80.9250% SFI 0.007612 0.7612% × 250 = 90.3000% SHC 0.001496 0.1496% × 250 = 37.4000% TMS 0.001075 0.1075% × 250 = 26.8750%
VFC 0.001934 0.1934% × 250 = 48.3500%
Với cổ phiếu GMD sử dụng phương trình CAPM:
E(RGMD) = 0.0821 + 0.8479964[0.336878777 – 0.0821] = 0.29815149 (≈29.815149%/năm). Như vậy phần bù rủi ro cho cổ phiếu GMD là 21.6051486%/năm điều này có nghĩa là nếu nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu GMD thì lợi suất yêu cầu của nhà đầu tư này trung bình là: 21.6051486% + 8.21% = 29.815149%/năm. So sánh với lợi suất thực tế của cổ phiếu GMD mà ta tính được ở bảng trên là 28.9500% < 29.815149%/năm chứng tỏ cổ phiếu GMD hoạt động kém hơn danh mục thị trường hay kém hơn mức trung bình của thị trường.
So sánh tương tự với các cổ phiếu còn lại trong Ngành vận tải ta được kết quả như trong bảng sau đây:
Cổ phi ếu Ri(%/năm) Lợi suất thực tế E(Ri) %/năm Kết quả so sánh (so với danh mục thị trường) GMD 28.9500% 29.8151490% Hoạt động kém hơn HAX 131.425% 32.6237660% Hoạt động tốt hơn HTV 79.4500% 69.1898720% Hoạt động tốt hơn MHC 53.2000% 60.4866180% Hoạt động kém hơn PJT 80.9250% 67.3526880% Hoạt động tốt hơn SFI 90.3000% 70.5176720% Hoạt động tốt hơn SHC 37.4000% 107.358169% Hoạt động kém hơn TMS 48.3500% 35.5754100% Hoạt động tốt hơn VFC 48.3500% 70.2658500% Hoạt động kém hơn
Với hệ số Beta của các cổ phiếu Ngành vận tải ta cũng so sánh để xem xét độ năng động của các cổ phiếu, ta có bản kết quả sau:
Cổ ph iếu Hệ số Beta (β) Kết quả so sánh (β với 1) GMD 1.14 > 1 Tài sản năng động (β > 1) HAX 0.52 < 1 Tài sản thụ động (β < 1) HTV 0.66 < 1 Tài sản thụ động (β < 1) MHC 0.89 < 1 Tài sản thụ động (β < 1) PJT 0.56 < 1 Tài sản thụ động (β < 1) SFI 0.68 < 1 Tài sản thụ động (β < 1) SHC 0.50 < 1 Tài sản thụ động (β < 1) TMS 0.89 < 1 Tài sản thụ động (β < 1) VFC 0.55 < 1 Tài sản thụ động (β < 1) C - PHẦN KẾT LUẬN
Phần bù rủi ro của một chứng khoán có thể hiểu đơn giản rằng đó là phần bù đắp rủi ro cho nhà đầu tư vào chứng khoán đó thay cho việc nắm giữ tài sản phi rủi ro. Và phần bù rủi ro được tính theo mô hình định giá tài sản tài chính CAPM là bằng hiệu của lợi suất của tài sản tài chính với tài sản phi rủi ro. Mặc dù bị hạn bởi nhiều giả thiết về nhà đầu tư, thị trường và các tài sản trên thị trường nhưng mô hình CAPM vẫn thực sự là một mô hình tốt trong định giá tài sản tài chính cũng như hữu ích trong việc xác định giá trị công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán.
Tuy nhiên, trong thực tế của thị trường chứng khoán Việt Nam như hiện nay thì cũng đang đặt ra lo ngại về việc tăng giá quá cao so với giá trị thực của một số cổ phiếu đòi hỏi phải tiếp tục theo dõi, bám sát để bảo đảm
nắm được thông tin chính xác trên thị trường. Từ đó mới có được phương hướng điều chỉnh các mô hình lý thuyết cho hợp lý.
Trên cơ sở của mô hình lý thuyết và thông tin phản ánh trên thị trường là giá cổ phiếu của các công ty trong Ngành vận tải, chuyên đề đã áp dụng để tính toán các phần bù rủi ro cho các cổ phiếu đồng thời tính toán hệ số Beta của các của các công ty trong ngành. Mặc dù kết quả thu được chấp nhận được về mặt lý thuyết xong về thực tế vẫn còn nhiều tồn tại như: phản ánh có độ chính xác chưa cao, vẫn còn dựa nhiều vào các mô hình lý thuyết ... Chính vì vậy, để có những nghiên cứu có tính chính xác hơn, ứng dụng thực tế tôt hơn cần phải có được những phương pháp tiếp cận từ nhiều khía cạnh của vấn đề để có thể đưa ra các kết quả tốt nhất.