Hệ số β là một trong những các hệ số quan trọng trong lý thuyết tài chính hiện đại, nó không chỉ được sử dụng rộng rãi trong định giá rủi ro hệ thống của cổ phiếu và danh mục mà còn là một hệ số trong mô hình định giá tài sản vốn (CAPM). Tuy nhiên cách ước lượng β như thế nào thì vẫn là một vấn đề chưa có lời giải. Để đảm bảo ảnh hưởng rủi ro của tài sản hệ số β nên dừng, ngược lại nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng dường như điều đó xảy ra là do thời gian, tức là rủi ro hệ thống của cổ phiếu có thể thay đổi theo thời gian và phù hợp với sự thay đổi các đặc trưng của hãng ( ví dụ: vòng đời, cơ cấu vốn của hãng..) và điều kiện thị trường ( sự dao động của thị trường…). Do đó, hiểu về sự khác nhau về thời gian của hệ số β là rất có ích nó không chỉ đánh giá rủi ro hệ thống của công ty một cách đầy đủ mà còn chỉ ra cách để tính lợi suất kì vọng của cổ phiếu.
Các quan sát thực tế:
Liên quan đến tính dừng của của hệ số bêta, Levy(1971) và Blume (1971) đã sử dụng phân tích kết hợp danh mục các công ty trên thị trường chứng khoán New York (NYSE) và kết quả chỉ ra rằng hệ số bêta của các hãng đơn lẻ thì không ổn định mặc dù tính dừng của một danh mục được đa dạng hóa cao hơn. Sử dụng kiểm định Chow, Shen et al.(1999) đã chứng minh được rằng không phải cổ phiếu riêng lẻ cũng không phải danh mục cổ phiếu có một bêta ổn định trên TTCK Trung Quốc. Đâu là nguyên nhân gây ra sự thay đổi của hệ số bêta? Từ những cách tiếp cận khác nhau, Scott et al. (1980) và Reyes (1990) đã nghiên cứu những ảnh hưởng của phương pháp ước lượng và thấy rằng bêta bị lệch đi khi có tự tương quan và hiện tượng phương sai có điều kiện trong phần dư của mô hình thị trường.
Dựa vào mối quan hệ độ lớn của mẫu, nghiên cứu này đã phân tích tác động của những quan sát ước lượng và độ dài thời gian của quan sát đến hệ số
bêta trên thị trường vốn Trung Quốc. Ước lượng của hệ số bêta phụ thuộc vào sự xác định độ dài của các quan sát ước lượng. Tuy nhiên hầu hết các nghiện cứu không đề cập đến vấn đề này và thường chọn tất cả các quan sát ước lượng khác nhau. Sự khác nhau như thế sẽ ảnh hưởng ước lượng bêta. IPO không chỉ là một quá trình biến đổi căn bản của cơ cấu tổ chức và mục tiêu đầu tư mà còn là một quá trình dần dần để các nhà đầu tư bắt đầu hiểu một cách đầy đủ về rủi ro của hãng. Có thể một nhóm ngành có một mức ý nghĩa rủi ro khác nhau trong thời kì đầu của IPO của nó so với thời kì ổn định. Do đó, thời gian của quan sát ước lượng cũng có ảnh hưởng đến sự đánh giá rủi ro hệ thống của cổ phiếu.
Mô hình cho thị trường chứng khoán Trung Quốc:
Mô hình được mô tả như sau: Rjt = αj + βjRmt + ejt
Trong đó:
Rjt: lợi suất theo ngày của cổ phiếu t tại thời điểm t, giả định rằng toàn bộ cổ tức tiền mặt được tái đầu tư hết.
Rmt: lợi suất ngày trung bình của cổ phiếu thị trường tại thời điểm t với tỷ trọng theo số cổ phiếu được giao dịch, giả định rằng toàn bộ tiền được tái đầu tư.
ejt: phần dư của cổ phiếu j tại thời điểm t. αj: hệ số chặn.
βj: rủi ro hệ thống của cổ phiếu j.
Chúng ta sẽ chọn những phiên giao dịch thứ 2, thứ 120, thứ 240, thứ 480 sau phát hành lần đầu ra công chúng để phân tích với số lượng các phiên khác nhau với độ dài 6 cửa sổ ước lượng từ 30 đến 480 ngày, chúng ta sẽ ước lượng được 24 bêta cho mỗi công ty niêm yết.
Tập hợp dữ liệu giao dịch từ TTCK Trung Quốc và Accouting Research (CSMAR). Mẫu gồm 625 công ty IPO từ năm 1995 đến 1999.
Kết quả kiểm nghiệm:
Kết quả kiểm nghiệm của mô hình cho bởi bảng sau:
Trong đó:
2nd trading date after IPO: là phiên giao dịch thứ 2 sau IPO. 120th trading date after IPO: phiên giao dịch thứ 120 sau IPO. 240th trading date after IPO: phiên giao dịch thứ 240 sau IPO. 480th trading date after IPO: phiên giao dịch thứ 480 sau IPO. 30 trading dates: 30 phiên giao dịch.
60 trading dates: 60 phiên giao dịch. 120 trading dates: 120 phiên giao dịch. 240 trading dates: 240 phiên giao dịch. 360 trading dates: 360 phiên giao dịch. 480 trading dates: 480 phiên giao dịch.
Từ kết quả kiểm nghiệm của mô hình ta có thể thấy: cột dọc trung bình của bêta được hội tụ dần đến 1 với số quan sát ước lượng dài hơn. Nhìn chung xu hướng này dần ổn định khi sô quan sát ước lượng là 120 ngày. Sai số tiêu chuẩn chỉ ra một xu hướng đi xuống khi số quan sát nhiều hơn, điều đó chỉ ra rằng bêta của hãng riêng lẻ thì dần dần nhỏ hơn, khi đó lợi suất của hãng xấp xỉ lợi suất thị trường. Do đó bêta có thể là ước lượng dưới hoặc ước lượng trên nếu số quan sát ước lượng ít được sử dụng và những đặc điểm của rủi ro hệ thống của hãng sẽ trở nên không rõ ràng nếu số quan sát ước lượng dài được sử dụng.
CHƯƠNG III: ÁP DỤNG MÔ HÌNH CHO MỘT SỐ CÔNG TY Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Lúc đầu tôi dự định làm mô hình cho thị trường chứng khoán Việt Nam như mô hình thị trường chứng khoán Trung Quốc như ví dụ minh họa ở trên. Nhưng ta thấy rằng mô hình trên áp dụng cho “rổ cổ phiếu” là toàn bộ cổ phiếu trên thị trường Trung Quốc, nếu đem áp dụng tại thị trường Việt Nam thì ít có ý nghĩa về mặt so sánh và nhận định đầu tư, vì vậy tôi đã sử dụng mô hình như sau:
Rjt = αj + βjRmt + ejt
Trong đó:
Rjt: lợi suất của cổ phiếu j tại thời điểm t.
Rmt: lợi suất của chỉ số thị trường tại thời điểm t ở đây lấy là chỉ số VNIndex.
ejt: phần dư của cổ phiếu j tại thời điểm t. αj: hệ số chặn.
βj: rủi ro hệ thống của cổ phiếu j.
Và tôi chọn ra 33 công ty niêm yết trên thị trường để thực hiện bài viết này.