6. Tóm tắt nội dung luận văn
1.2.3Mô hình ñị nh giá tài sản vốn
Nhà ñầu tư có thể kỳ vọng giá cổ phiếu trong tương lai, kết hợp với một số thu nhập kỳ vọng trên cổ phiếu như cổ tức, từ ñó có thể ước lượng tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trong tương lai (gọi tắt là tỷ suất sinh lợi ước tính). So sánh tỷ suất sinh lợi ước tính này với tỷ suất sinh lợi mong ñợi từ SML ñể có thể quyết ñịnh ñầu tư. Hiệu của tỷ suất sinh lợi ước tính với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ñược gọi là alpha (αi) của cổ phiếu.
Nếu αi > 0: cổ phiếu ñược ñịnh giá thấp, nằm bên trên SML Nếu αi < 0: cổ phiếu ñược ñịnh giá cao, nằm bên dưới SML Nếu αi = 0: cổ phiếu ñược ñịnh giá ñúng, nằm ngay trên SML.
Hình 1.10: Tỷ suất sinh lợi ước tính trên ñồ thị SML
Nhìn vào ñồ thị trên, các cổ phiếu C và E nằm trên SML, có αi > 0, ñược ñịnh giá thấp; cổ phiếu A nằm ngay trên SML có αi = 0, ñược ñịnh giá ñúng; cổ
phiếu B và D nằm dưới SML, có αi < 0, ñược ñịnh giá cao. Nếu giả ñịnh rằng nhà ñầu tư tin cậy sự phân tích của mình về dự báo tỷ suất sinh lợi ước tính, họ sẽ không có ñộng thái gì ñối với cổ phiếu A, sẽ mua vào cổ phiếu C và E, bán ra cổ phiếu B và D.
Mô hình hồi qui ước lượng beta:
Tính toán beta là ño lường sự thay ñổi của tỷ suất sinh lợi chứng khoán liên quan ñến tỷ suất sinh lợi thị trường. Như ñã ñề cập ở trên, với nhược ñiểm của lý thuyết danh mục Markowitz là khối lượng tính toán nhiều, khó áp dụng thực tế. Do vậy, W. F. Sharpe ñã ñề xuất “mô hình thị trường” vào những năm 1960, với lập luận rằng tỷ suất sinh lợi chứng khoán phụ thuộc vào biến ñộng của thị trường, tức là khi chỉ số của thị trường tăng thì ña số các chứng khoán sẽ tăng giá và ngược lại, khi chỉ số thị trường giảm thì ña số chứng khoán sẽ giảm giá. ðường ñặc trưng của chứng khoán biểu diễn mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường M và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán tại mỗi thời ñiểm Ri,t. Mối quan hệ này ñược ước lượng bởi một mô hình hồi qui tuyến tính như sau:
Ri,t = αi + βiRM,t + εi,t
Trong ñó: Ri,t là tỷ suất sinh lợi của tài sản i kỳ t, RM,t là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường M kỳ t, αi là hệ số chặn của mô hình hồi qui (bằng
M i i R
R −β ) và εi,t là sai số ngẫu nhiên.
Trong thực tế, chưa có một nghiên cứu nào khẳng ñịnh ñược khoảng thời gian cần quan sát cho mô hình hồi qui trên. Chúng ta cần phải cân bằng giữa các quan sát ñể loại trừ những tác ñộng ngẫu nhiên của tỷ suất sinh lợi hoặc khoảng thời gian dài quá mức.