I. Lý thuyết M&M về cơ cấu vốn của công ty 1 Các giả định và lý thuyết M&M về giá trị công ty
2. Các danh mục và các biểu diễn hình học của mô hình CAPM
2.4. Hệ số bêta:
Khi nhà đầu tư thiết lập một danh mục đa dạng hoá đầu tư, rủi ro phi hệ thống là loại đầu tư không đựơc thị trường trả giá. Nói cách khác, thi trường chỉ chấp nhận mang lại mức thu nhập cao hơn cho tài sản có mức rủi ro thị trường lớn hơn chứ không phải mức tổng rủi ro lớn hơn.Do đó, vấn đề đặt ra là để xác định mức thu nhập mong đợi của nhà đầu tư vào một tài sản người ta cần phải đo lường “ rủi ro thị trường ’’ của tài san r đó. Hệ số Bêta là hệ số
đo lường mức rủi ro thị trường này của từng tài sản cũng như của từng danh mục.
Các chuyên gia tài chính cho rằng các tài sản khác nhau mang theo mình những rủi ro không được đa dạng hoá khác nhau phụ thuộc vào sự biến động của chúng so với sự biến động của toàn thể thị trường. Hệ số bêta là hệ số đo lường sự biến động trong lợi suất của lợi suất toàn bộ thị trường trong từng thời kỳ.
Hệ số bêta được coi như một thước đo rủi ro thị trường cuẩ một cổ phiếu. Hệ số beta liên kết lợi suất của cổ phiếu với lợi suất trung bình của thị trường. Rủi ro thị trường bình quân của tất cả các cổ phiếu trrên thị trường bằng 1, đó là việc tăng 10% trong lợi nhuận thị truờng được phản ánh như 10% tăng thêm trong lợi nhuận một chứng khoán A. Nếu lợi suất của một chứng khoán B, là 20% nhưng chỉ có 10% tăng thêm trong lợi suất thị trường, thì chứng khoán này có a=2 chỉ ra một rủi ro lớn hơn của hj trường. Nếu một chứng khoán C có a=0.5 , điều đó nói lên chứng khoán này ít rủi ro hơn thị trường chung.
Hẹ số β cũng được xem như là một yếu tố “ đòn bẩy ” đối với lợi
nhuận của tài sản tài chính. Khi phần bù thị trường ( Rm - Rf ) thay đổi 1% thì lợi nhuận kỳ vọng của tài sản tài chính thay đổi β %
Trên thị trường đầu tư, hệ số β được tính toán và sử dụng rộng rãi
trong việc tạo ra các quyết định dầu tư và đánh giá hoạt động của các nhà quản lý đầu tư, trong phân tích cũng như trong hoạch định chiến lược đầu tư.
Do hê số bêta là hệ số do lường mức độ rủi ro, khi xác định hệ số bêta của công ty mình,các nhà quản lý đồng thời ước lượng được rủi ro,mà công ty mình đang gánh chịu,trên cơ sở đó họ có thể đưa ra những đối sách hợp lý ttrong chiến luợc phát triển của công ty
Trên thị trường tài chính chuyên nghiệp, nơi mà việc đầu tư vào các tài sản tài chính được thực hiện theo các danh muc và được quản lý bởi các nhà quản lý đầu tư, hệ số bêta sẽ là một trong những cơ sở quan trọng để các nhà quản lý lựa chọn tài sản vào danh mục của mình.Hơn thế nữa dựa vào thước đo này các nhà quản lý sẽ cho nhà đầu tư của mình biết mức rủi ro thị truờng ( rủi ro hệ thông ) mà họ gánh chịu theo mục tiêu họ đặt ra. Với hệ số bêta, thước đo về mức độ thành công trong hoạt động đầu tư và quản lý được đo lường và thể hiện rõ ràng hơn.
Như vậy chúng ta có thể thấy hệ số có vai trò quan trọng không chỉ đánh giá cổ phiếu, tài sản tài chính của các tài sản tài chính trên thị trường cũng như trong hoạt động đầu tư. Một thị trường phát triển cần phải có những danh mục công bố bêta của các tài sản trên thị trường.
Có rát nhiều phương pháp để ước lượng hệ số rủi ro bêta cho các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán. Việc sử dụng phương pháp nào tuỳ thuộc vào sự phù hợp của phương pháp đó với thị trường đang xét ,tuỳ thuộc vào ý muốn chủ quan của người đánh gi, cũng như pụ thuộc vào hiệu quả mà phương pháp đó mang lại. Các phương pháp thường được sử dụng là:
• Ước lượng bêta thông qua các phương pháp đơn giản bằng đồ thị
• Ước lượng bêta bằng mô hình chỉ số đơn
• Ước lượng bêta bằng mô hình CAPM dựa trên số liệu lịch sử
Cácn nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm cho thấy β i càng lớn thì phần
bù rủi ro càng lớn hay tài sản càng có mức rủi ro cao
3.Các đặc tính của CAPM
3.1. Phương trình biểu diễn CAPM
i f m f i R E R R R E( )= + ( )− *β
Trong đó: E(Ri): lợi suất kỳ vọng của cổ phiếu i R : lợi suất phi rủi ro trên thị trường
E(RM): lợi suất kỳ vọng của thị trường
i
β : thước đo về mức độ rủi ro của tài sản
Dạng ngẫu nhiên của mô hình:
i f M f i R R R R = +β*( − )+ε
Với: E(εi) = 0 ; Cov(RM,εi) = 0