Mô hình định giá tài sả n CAPM

Một phần của tài liệu Phân tích sự biến động và xây dựng mọt danh mục đầu tư cho các cổ phiếu của cùng một nghành (Trang 54 - 58)

- Lợisuất của cổ phiếu trong khoảng [0,t] là: Ri =( Pit P ti 1)/ Pi t 1.

4. Mô hình định giá tài sả n CAPM

4.1. Xác định danh mục thị trờng

Trong thực tế chúng ta không thể nào xác định đợc danh mục thị trờng vì có rất nhiều tai sản. Do vậy ta dùng chỉ số thị trờng VNINDEX để thay thế cho danh mục thị tr- ờng .

Mô hình CAPM nh sau :

Ri = Rf + βi .(RI -Rf ) + εi (∀i = 1,6) Trong đó :

Ri là lợi suất của cổ phiếu i . Rf là lợi suất phi rủi ro .

RI là lợi suất của danh mục thị trờng ( là lợi suất chỉ số VNINDEX ). βi là hệ số (nó đo lờng rủi ro của cổ phiếu i ).

E(εi) = 0 ∀i = 1,6

COV( RIi) = 0 ∀i = 1,6

COV(εij) = 0 ∀i ≠ j với ∀i, j = 1,6

4.2. Xác định lợi suất phi rủi ro Rf

Chúng ta sẽ lấy lợi suất phi rủi ro làRf = 9.25% /năm = 9.25%/365 = 0.02534% /ng y .à

4.3. Ước lợng hệ sốβi của các cổ phiếu

*Ta sử dụng phơng pháp OLS để ớc lợng mô hình sau :

RBBC = Rf + βi .( RVNINDEX -Rf ) + εi Hay ta có:

RBBC = (1-βi)Rf + βi .RVNINDEX + εi

Vậy ta có mô hình CAPM của cổ phiếu BBC là:

Estimation Equation: ===================== R_BBC01 = C(1)*RF + C(2)*R_VNINDEX Substituted Coefficients: ===================== R_BBC01 = -0.04384879597*RF + 0.2776732271*R_VNINDEX Với C(1) = (1-βi) = -0.04384879597 ; C(2) = βi = 0.2776732271 Dependent Variable: R_BBC01 Method: Least Squares

Date: 04/01/08 Time: 01:27 Sample: 2 663

Included observations: 662

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

RF -0.043849 0.032242 -1.360004 0.1743

R_VNINDEX 0.277673 0.057515 4.827809 0.0000R-squared 0.034118 Mean dependent var -0.001518 R-squared 0.034118 Mean dependent var -0.001518 Adjusted R-squared 0.032654 S.D. dependent var 0.021242 S.E. of regression 0.020892 Akaike info criterion -4.895902 Sum squared resid 0.288069 Schwarz criterion -4.882321 Log likelihood 1622.543 Durbin-Watson stat 1.659834

Ta thấy hệ số của Rf có thể bằng 0 vì Prob.= 0.1743 > 0.05 ,còn hệ số βBBC không thể bằng 0. vì Prob.= 0.0000 < 0.05 . Nh vậy lợi suất của cổ phiếu RBBC chỉ phụ thuộc vào lợi suất của thị trờng Rvnindex . Ta bỏ hệ số của Rf đi đợc mô hình sau :

Dependent Variable: R_BBC01 Method: Least Squares

Date: 04/01/08 Time: 01:44 Sample: 2 663

Included observations: 662

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_VNINDEX 0.285786 0.057242 4.992603 0.0000

Vậy ta có mô hình CAPM của cổ phiếu BBC là:

Estimation Equation:

===================== R_BBC01 = C(1)*R_VNINDEX R_BBC01 = C(1)*R_VNINDEX

Substituted Coefficients: =====================

R_BBC01 = 0.2857862019*R_VNINDEX

4.3.2. Cổ phiếu CAN

*Ta sử dụng phơng pháp OLS để ớc lợng mô hình sau :

RCAN = Rf + βi .( RVNINDEX -Rf ) + εi Hay ta có:

RCAN = (1-βi)Rf + βi .RVNINDEX + εi

Dependent Variable: R_CAN Method: Least Squares Date: 04/01/08 Time: 01:54 Sample: 2 663

Included observations: 662

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

RF -0.015763 0.029962 -0.526108 0.5990

R_VNINDEX 0.244809 0.053449 4.580214 0.0000R-squared 0.030808 Mean dependent var -0.000759 R-squared 0.030808 Mean dependent var -0.000759 Adjusted R-squared 0.029340 S.D. dependent var 0.019706 S.E. of regression 0.019415 Akaike info criterion -5.042541 Sum squared resid 0.248778 Schwarz criterion -5.028960 Log likelihood 1671.081 Durbin-Watson stat 1.708553

Ta thấy hệ số của Rf có thể bằng 0 vì Prob.= 0.5990 > 0.05 , còn hệ số βCAN không thể bằng 0. vì Prob.= 0.0000 < 0.05 . Nh vậy lợi suất của cổ phiếu RCAN chỉ phụ thuộc vào lợi suất của thị trờng Rvnindex . Ta bỏ hệ số của Rf đi đợc mô hình sau:

Dependent Variable: R_CAN Method: Least Squares Date: 04/01/08 Time: 01:59 Sample: 2 663

Included observations: 662

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_VNINDEX 0.247726 0.053132 4.662465 0.0000 R-squared 0.030402 Mean dependent var -0.000759

Vậy ta có mô hình CAPM của cổ phiếu CAN là:

Estimation Equation: ===================== R_CAN = C(1)*R_VNINDEX Substituted Coefficients:

=====================

R_CAN = 0.2477255917*R_VNINDEX

4.3.3. Cổ phiếu LAF

*Ta sử dụng phơng pháp OLS để ớc lợng mô hình sau :

RLAF = Rf + βi .( RVNINDEX -Rf ) + εi Hay ta có:

RLAF = (1-βi)Rf + βi .RVNINDEX + εi

Dependent Variable: R_LAF Method: Least Squares Date: 04/01/08 Time: 02:15 Sample: 2 663

Included observations: 662

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

RF 0.048474 0.067839 0.714549 0.4751

R_VNINDEX 0.373196 0.121016 3.083858 0.0021R-squared 0.014205 Mean dependent var 0.000677 R-squared 0.014205 Mean dependent var 0.000677 Adjusted R-squared 0.012711 S.D. dependent var 0.044240 S.E. of regression 0.043958 Akaike info criterion -3.408160 Sum squared resid 1.275307 Schwarz criterion -3.394579 Log likelihood 1130.101 Durbin-Watson stat 1.900268

Ta thấy hệ số của Rf có thể bằng 0 vì Prob.= 0.4751 > 0.05 , còn hệ số βLAF không thể bằng 0. vì Prob.= 0.0021 < 0.05 . Nh vậy lợi suất của cổ phiếu RLAF chỉ phụ thuộc vào lợi suất của thị trờng Rvnindex . Ta bỏ hệ số của Rf đi đợc mô hình sau:

Dependent Variable: R_LAF Method: Least Squares Date: 04/01/08 Time: 02:21 Sample: 2 663

Included observations: 662

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_VNINDEX 0.364228 0.120319 3.027187 0.0026 R-squared 0.013442 Mean dependent var 0.000677

Vậy ta có mô hình CAPM của cổ phiếu LAF là; Estimation Equation: ===================== R_LAF = C(1)*R_VNINDEX Substituted Coefficients: ===================== R_LAF = 0.3642275217*R_VNINDEX

Một phần của tài liệu Phân tích sự biến động và xây dựng mọt danh mục đầu tư cho các cổ phiếu của cùng một nghành (Trang 54 - 58)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(62 trang)
w