1 Xem phụ lục
2.3 Ngành vận tả
2.3.1 Ứng dụng mô hình một nhân tố
Tương tự cũng dựa vào các số liệu thống kê được, ta thấy tỷ lệ tăng trưởng giá dầu cũng là một nhân tố giải thích tốt nhất cho sự biến động của các chứng khoán ngành vận tải, do lĩnh vực kinh doanh chính của các công ty trong ngành là vận tải hàng hóa nên giá dầu ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí hoạt động kinh doanh từ đó ảnh hưởng đến lợi nhuận doanh nghiệp, mối quan hệ giữa tỷ lệ gia tăng giá dầu với tỷ suất sinh lợi chứng khoán sẽ là nghịch biến.
Số liệu được sử dụng để xây dựng mô hình một nhân tố bao gồm giá dầu cuối mỗi tuần và giá đóng cửa của chứng khoán vào cuối tuần đó. Chuỗi số liệu gồm 164 mẫu quan sát từ 1/2008 đến 2/2011, chúng ta cũng cần một lần nữa chú ý rằng nhân tố
được lựa chọn không phải là nhân tố giá dầu mà là phần trăm tăng thêm của giá dầu theo thời gian4.
Kết quả hồi quy của mô hình một nhân tố cho ngành vận tải cụ thể như sau:
Bảng 9: Kết quả mô hình một nhân tố cho ngành vận tải: Mã CK Mô hình một nhân tố R2 HTV rHTV = - 0.003237 - 0.768664OIP 0.12 PJC rPJC = 0.004240 - 0.841940OIP 0.13 PSC rPSC = 0.000742 - 0.571316OIP 0.11 PTS rPTS = 0.000113 - 0.834071OIP 0.16
SFI rSFI = - 0.001840 - 0.786861OIP 0.11
VFC rVFC = -0.002574 - 0.742692OIP 0.12
VIP rVIP = - 0.006693 - 0.719826OIP 0.14
VTV rVTV= - 0.001458 - 0.751798OIP 0.12
Tương tự ta ví dụ rằng: theo phân tích của nhà đầu tư, trong thời gian tới giá dầu sẽ giảm 0,25%/tuần thì tương ứng ta có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng theo mô hình một nhân tố như sau:
Bảng 10: Tỷ suất sinh lợi theo mô hình một nhân tố - ngành vận tải.
Mã CK TSSL Mã CK TSSL
HTV -0,1315% SFI 0,0127%
PJC 0,6345% VFC -0,0717%
PTS 0,2198% VTV 0,0422%
Từ đây ta sẽ chọn 5 chứng khoán: PJC, PSC, PTS, SFI và VTV có tỷ suất sinh lợi dương để thiết lập một danh mục đầu tư cho ngành.
Bảng 11: Ma trận hiệp phương sai mô hình hình một nhân tố - ngành Vận tải:
PJC PSC PTS SFI VTV PJC 0,0152073 0,0029570 0,0060098 0,0049580 0,0046806 PSC 0,0029570 0,0082399 0,0048445 0,0068195 0,0044747 PTS 0,0060098 0,0048445 0,0115746 0,0071178 0,0075601 SFI 0,0049580 0,0068195 0,0071178 0,0154551 0,0075528 VTV 0,0046806 0,0044747 0,0075601 0,0075528 0,0125593 Ta xây dựng được đường danh mục đầu tư tối ưu:
Hình 11: Đồ thị đường Markowitz ứng với mô hình một nhân tố ngành vận tải. 2.3.2 Ứng dụng mô hình hai nhân tố
Đối với ngành vận tải, sau khi thực hiện xử lý phân tích các chuỗi số liệu, ta chọn thêm nhân tố tỷ lệ gia tăng chỉ số giá CPI để góp phần giải thích biến động tỷ
suất sinh lợi của các chứng khoán. Nước ta lạm phát diễn ra thường xuyên nên việc gia tăng chỉ số giá CPI thường phát ra một tính hiệu không tốt cho thị trường từ đó ảnh hưởng ngược chiều với giá chứng khoán. Qua quá trình phân tích hồi quy cho thấy, các hệ số beta giữa chỉ số giá CPI và tỷ suất sinh lợi chứng khoán mang dấu âm.
Chuỗi số liệu của chúng ta gồm 47 quan sát. Nhân tố thứ nhất sẽ là phần trăm thay đổi của tốc độ tăng trưởng chỉ số giá CPI, nhân tố thứ hai là phần trăm thay đổi giá dầu, giá chứng khoán sẽ lấy giá đóng cửa của phiên giao dịch cuối mỗi tháng từ tháng 1/2007 đến tháng 12/20105.
Các kết quả của quá trình phân tích hồi quy như sau:
Từ đây ta xây dựng được mô hình hai nhân tố cho ngành vận tải:
Bảng 12: Kết quả của mô hình hai nhân tố cho ngành vận tải.
Mã CK Mô hình hai nhân tố R2
HTV rHTV = 0.019375 - 0.633344OIP - 0.084462CPI 0.48 PJC rPJC = 0.032328 - 0.519899OIP - 0.075109CPI 0.35 PSC rPSC = 0.041466 - 0.964651 OIP - 0.061198CPI 0.39 PTS rPTS = 0.036136- 0.596913OIP - 0.095251CPI 0.38 SFI rSFI = 0.044691 - 0.496776OIP -0.104128CPI 0.31 VFC rVFC = 0.015643 - 0.524424OIP - 0.070022CPI 0.39 VIP rVIP = - 0.011888 - 0.415454OIP - 0.081439CPI 0.39 VTV rVTV = 0.027839 - 0.418121OIP - 0.068617CPI 0.41
Ta tiếp tục xét một ví dụ: giả sử giá dầu trong thời gian tới theo dự báo sẽ tăng 4%/tháng, tốc độ tăng trưởng chỉ số giá CPI dự báo sẽ tăng 1.5%/tháng ( cơ sở để đưa ra các con số dự báo như đã đề cập ở trên). Tỷ suất sinh lợi từ mô hình 2 nhân tố của các chứng khoán sẽ là:
Bảng 13: Tỷ suất sinh lợi theo mô hình hai nhân tố - ngành vận tải Mã CK TSSL Mã CK TSSL HTV -0,7226% SFI 2,3258% PJC 1,0405% VFC -0,6384% PSC 0,1962% VIP -2,9728% PTS 1,0831% VTV 1,0085%
Từ tỷ suất sinh lợi tính được, ta lấy 5 chứng khoán có tỷ suất sinh lợi dương để thiết lập một danh mục đầu tư gồm: PJC, PSC, PTS, SFI và VTV. Từ 5 chứng khoán được lựa chọn này ta tính được ma trận hiệp phương sai theo tỷ suất sinh lợi dự báo được từ mô hình 2 nhân tố:
Bảng 14: Ma trận hiệp phương sai mô hình hình hai nhân tố - ngành vận tải.
PJC PSC PTS SFI VTV PJC 0,084809 0,070599 0,057085 0,064874 0,040561 PSC 0,070599 0,140457 0,072832 0,056062 0,046386 PTS 0,057085 0,072832 0,114352 0,063021 0,04987 SFI 0,064874 0,056062 0,063021 0,133775 0,051343 VTV 0,040561 0,046386 0,04987 0,051343 0,054548 Đường danh mục đầu tư tối ưu cho ngành vận tải như sau:
Tóm tắt chương 2
Trong chương này, chúng ta đã lần lượt xem xét các ví dụ thực tế trong việc xây dựng danh mục đầu tư tối ưu bằng mô hình nhân tố. Việc thực hiện đòi hỏi nhà đầu tư phải có kiến thức về phân tích tài chính vĩ mô, kiến thức về kinh tế lượng. Và nhất là phải có kiến thức về các công cụ hổ trợ, như phầm mềm Eview, Excel. Trong giai đoạn hiện nay thì những công cụ này đã trở nên không thể thiếu trong hoạt động kinh tế tài chính nói chung. Một lần nữa qua chương này, chúng ta cần chú ý rằng các danh mục đầu tư nói trên chỉ ở dạng một ví dụ điển hình do tác giả thực hiện. Trong từng giai đoạn khác nhau sẽ có những việc thực hiện khác nhau tương ứng với các chuối số liệu và tình hình kinh tế vĩ mô. Chúng ta không lấy đó làm kết quả để thực hiện đầu tư trong những trường hợp khác.