3.3.1. Phương pháp kiểm định
Kiểm định ý nghĩa hệ số “β” hay kiểm định sự phù hợp của mô hình CAPM ta thực hiện như sau :
Kiểm định cặp giả thiết : H0: β = 0 H1: β ≠ 0
Giá trị thống kê T được tính toán theo công thức :
Với mức ý nghĩa thống kê α =0.05, ta có = ≈ 2.
Nếu │tqs│ > =2 thì bác bỏ H0 tức là ước lượng β thu được có ý nghĩa hay sự thay đổi lợi nhuận thị trường có ảnh hưởng tới lợi nhuận của cổ phiếuvà ngược lại.
3.3.2. Kết quả kiểm định
Từ phương pháp kiểm định trình bày ở trên, ta có bảng kết quả kiểm định như sau :
Cổ phiếu Se ( β) β │tqs│ So sánh với BBC 0.1384 1.1225 8.1106 Lớn hơn BHS 0.1434 0.5966 4.1604 Lớn hơn DHG 0.1370 0.4198 3.0642 Lớn hơn DRC 0.2775 0.8124 2.9276 Lớn hơn HAP 0.1451 1.5045 10.3687 Lớn hơn MHC 0.1176 1.1717 9.9634 Lớn hơn PGC 0.1248 1.0405 8.3373 Lớn hơn REE 0.1237 1.4414 11.6524 Lớn hơn STB 0.1012 0.9640 9.5257 Lớn hơn VNM 0.1183 0.3898 3.2950 Lớn hơn
Bảng 3: Kết quả kiểm định tính ý nghĩa của hệ số β
Kết quả kiểm định mô hình đối với 10 cổ phiếu với mức ý nghĩa 5% đều cho kết quả Tqs > 2. Do đó, ta bác bỏ giả thiết β =0, thừa nhận H1, mô hình có ý nghĩa, sự thay đổi của lợi nhuận thị trường ảnh hưởng tới sự thay đổi của lợi nhuận cổ phiếu và tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa rủi ro và lợi nhuận. Như vậy, từ kết quả này có thể kết luận mô hình CAPM có ý nghĩa khi áp dụng vào TTCK Việt Nam.
3.3.3. Nhận xét hệ số alpha(α) thu được từ mô hình hồi quy
Kết quả hồi quy cho thấy ngoài hệ số rủi ro beta(β) còn thu được kết quả ước lượng hệ số chặn α. α được xem là tỷ suất sinh lợi bất thường của một chứng khoán hay danh mục đầu tư tức là, ngoài yếu tố phần bù rủi ro thị trường còn có các yếu tố khác tác động làm cho tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu chệch khỏi mức tỷ suất cân bằng thu được từ mô hình CAPM. Bên cạnh β, hệ số chặn α là một thước đo tỷ suất sinh lợi dựa trên rủi ro đã được điều chỉnh. α là một trong năm chỉ số định lượng đo lường rủi ro, các chỉ số còn lại là β, độ lệch chuẩn, R2 và tỷ số Sharp (tất cả các chỉ số này đều là thước đo thống kê được sử dụng trong lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại) nó cho thấy tỷ suất sinh lợi bất thường của một chứng khoán hay một danh mục đầu tư, vượt trội hơn mức tỷ suất sinh lợi cân bằng mà mô hình CAPM đã chỉ ra, hay đại diện cho giá trị mà các nhà quản trị danh mục đã thêm vào hoặc trừ ra khỏi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu hay danh mục đầu tư.
Trên thực tế, bên cạnh việc dùng β để đánh giá mức độ rủi ro, ta có thể sử dụng thêm hệ số α để xem xét quyết định đầu tư vào cổ phiếu. Bởi, ngoài yếu tố thị trường trường, có rất nhiều yếu tố khác như quy mô doanh nghiệp, giá trị thị trường so với giá trị sổ sách của doanh nghiệp, yếu tố vĩ mô,… tác động đến giá trị cổ phiếu, làm cho lợi nhuận kỳ vọng có sự khác biệt so với lợi nhuận thực tế.
Để xem xét tính ý nghĩa của hệ số α và củng cố thêm tính ứng dụng của mô hình CAPM đối với các cổ phiếu trên thị trường Việt Nam, ta tiến hành kiểm định hệ số α như sau:
Cặp giả thiết: H0: α = 0 => Hệ số α không có ý nghĩa H1: α ≠ 0 => Hệ số α có ý nghĩa
Ta tiến hành so sánh P-value với giá trị 0,05.
Nếu P-value của hệ số α lớn hơn 0,05 thì ta thừa nhận H0, tức là tỷ suất lợi nhuận thực hiện không có sự khác biệt với tỷ suất lợi nhuận của mô hình CAPM và ngược lại
Cổ phiếu Alpha (α) P-value (α) So sánh với P-value = 0,05 BBC 0,0063 0,6868 Lớn hơn BHS -0,0063 0,6974 Lớn hơn DHG -0,0135 0,3849 Lớn hơn DRC -0,0010 0,7500 Lớn hơn HAP 0,0007 0,9652 Lớn hơn MHC -0,0138 0,3149 Lớn hơn PGC -0,0073 0,6184 Lớn hơn REE 0,0195 0,1787 Lớn hơn STB 0,0127 0,2829 Lớn hơn VNM -0,0055 0,6915 Lớn hơn
Bảng 4: Kết quả kiểm định tính ý nghĩa của hệ số α
Như vậy, tất cả các giá trị P-value của α từ những cổ phiếu được nghiên cứu đều lớn hơn 0,05. Vì vậy ta bác hỏ H1, thừa nhận H0, hay nói cách khác là không có lợi nhuận siêu ngạch do các yếu tố ngoài yếu tố thị trường tạo ra. Như vây, lợi nhuận được tính bằng mô hình CAPM không có sự chênh lệch với lợi nhuận thực tế. Chính vì vậy, mô hình này phù hợp và có tính thực tế khi áp dụng tại TTCK Việt Nam.
3.4. Áp dụng mô hình CAPM cho một danh mục đầu tư
Như đã biết, danh mục đầu tư là một tập hợp gồm ít nhất hai loại chứng khoán trở lên. Mục tiêu cơ bản của việc xây dựng và quản lý một danh mục đầu tư là nhằm giảm thiểu rủi ro trong đầu tư tài chính, theo nguyên tắc “không bỏ trứng vào trong cùng một rổ”, nhằm tránh các khoản thua lỗ quá lớn. Khi đồng thời đầu tư vào nhiều loại chứng khoán khác nhau, sự thua lỗ của một loại chứng khoán có thể được bù đắp bởi lợi nhuận từ các chứng khoán khác có trong danh mục. Xây dựng một danh mục đầu tư được đa dạng hóa là nhằm tối thiểu hóa rủi ro không hệ thống của cổ phiếu, là một nguyên tắc quan trọng trong kinh doanh.
Qua quá trình kiểm định nhóm nhận thấy mô hình CAPM phù hợp với các cổ phiếu đơn lẻ, vậy nó có phù hợp với trường hợp danh mục đầu tư hay không? Để trả lời câu hỏi này nhóm tiến hành kiểm định đối với trường hợp danh mục đầu tư với sự kết hợp đa dạng của nhiều loại cổ phiếu khác nhau với mục đích loại bỏ các ảnh hưởng của rủi ro không thể đa dạng hóa. Danh mục đầu tư này được thiết lập từ 10 cổ phiếu mà nhóm lựa chọn nghiên cứu là STB, PGC, REE, DRC, VNM, BBC, BHS, HAP, DHG, MHC, với những ngành nghề khác nhau thỏa mãn phần nào mục tiêu đa dạng hóa danh mục và có tỷ trọng đầu tư vào các cổ phiếu trong danh mục là bằng nhau.
Tương tự như áp dụng trên từng cổ phiếu đơn lẻ, ta tiến hành những bước sau: Trước tiên hồi quy hệ số β của danh mục đầu tư với các dữ liệu như sau :
Rp=
10
Ri
Với
Ri là tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu thứ i trong danh mục đầu tư; Rp là tỉ suất sinh lợi của danh mục đầu tư trên5.
Hàm hồi quy: Rp – Rf =β (Rm –Rf)
Các dữ liệu Rm, Rf là dữ liệu sử dụng để hồi quy hệ số β của các cổ phiếu trong danh mục.
Quá trình hồi quy cho kết quả như sau:
5
Hệ số beta (β) Alpha (α) R-square (R2)
Se(β) P-value (β) P-value (α)
0. 9943 0.000453 0.7986 0.0597 4.69 *10-26 <0.05 (1)
0.9482 > 0.05
Bảng 5: Kết quả hồi quy và kiểm định cho danh mục đầu tư
Đồng thời tính toán được.
Hệ số β của danh mục đầu tư chỉ ra rằng danh mục có β nhỏ hơn 1 nhưng chênh lệch không đáng kể, cho thấy sự biến động lợi nhuận của danh mục xấp xỉ biến động của thị trường. Beta của danh mục được nhóm nghiên cứu là 0.9943, chỉ thấp hơn mức độ rủi ro của thị trường xấp xỉ 0,57%.
Từ kết quả hồi quy và kiểm định qua thống kê T và giá trị P-value trên có thể thấy hệ số β của mô hình là có ý nghĩa, như vậy mô hình CAPM có thể áp dụng đồng thời cho từng cổ phiếu đơn lẻ cũng như cho cả danh mục đầu tư, có thể sử dụng mô hình để tính toán được suất sinh lợi yêu cầu của nhà đầu tư dựa vào hệ số rủi ro β đã tính toán được và thấy được mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận..
Ta thấy trong 10 cổ phiếu mà nhóm lựa chọn chỉ có 5 cổ phiếu là STB, VNM, BHS, HAP, DHG là có β <1 còn cổ phiểu còn lại đều có β> 1 cho thấy số lượng cổ phiếu rủi ro tương đương nhau. Tuy nhiên khi xây dựng danh mục đầu tư gồm 10 cổ phiếu này với tỉ trọng như nhau thì βp =0.9943 < 1 cho thấy rủi ro của khoản đầu tư này ít hơn so với khi đầu tư riêng lẻ. Điều này có thể giải thích như sau : trong danh mục đầu tư có 5 cổ phiếu có rủi ro cao và 5 cổ phiếu có rủi ro thấp, với tỷ trong như nhau, đây có thể xem như là một sự bù đắp rủi ro khá hợp lý. Khi 5 cổ phiếu kia biến động tiêu cực thì sẽ được bù đắp bằng sự biến động tích cực của các cổ phiếu còn lại,
do đó sẽ hạn chế được rủi ro cho khoản đầu tư hoặc là số cổ phiếu còn lại biến động tiêu cực ít hơn do đó mức độ thiệt hại sẽ ít hơn.
Đồng thời, hệ số tự do α của danh mục đầu tư α=0.000453 được xem xấp xỉ gần bằng 0, với P-value =0.947>0.05 chứng tỏ mô hình CAPM phù hợp cho giai đoạn đang kiểm định và α không có ý nghĩa phụ trội, không tạo ra tỷ suất sinh lợi vượt trội nào so với những gì đã được chỉ ra trong mô hình CAPM đối với danh mục đầu tư được nghiên cứu.
PHẦN III: KẾT LUẬN
1.1. Các hạn chế của mô hình CAPM khi áp dụng vào thị trường chứng khoán Việt Nam Việt Nam
Kết quả kiểm định của nhóm cho thấy tính ý nghĩa của mô hình CAPM khi ứng dụng vào TTCK Việt Nam tuy nhiên từ lý thuyết tới thực nghiệm là một khoảng cách khá xa khiến cho việc sử dụng mô hình này vẫn còn nhiều hạn chế mà nhà đầu tư cần lưu ý như sau:
Thứ nhất là về mức giá. Mức giá giao dịch là chỉ số phản ánh mọi thông tin về hoạt động của doanh nghiệp. Nhưng ở Việt Nam, mức giá chỉ thể hiện một phần nhỏ về doanh nghiệp, phần lớn nó phụ thuộc sự tác động từ cung cầu về cổ phiếu của các nhà đầu cơ. Đặc biệt, tâm lý đầu tư theo “bầy đàn”, hay “hiệu ứng đám đông” luôn chi phối mạnh mẽ đến giá cổ phiếu. Do vậy, beta được tính toán từ các mức giá này không thể nói lên hết rủi ro thực sự của doanh nghiệp.
Thứ hai là danh mục thị trường. Hiện nay, ở Việt Nam có hai chỉ số chính là VN-Index và HNX-Index. Hai chỉ số này chưa thực sự hiệu quả để đánh giá một thị trường, bởi lẽ danh mục này chưa có đầy đủ các lĩnh vực ngành nghề trong nền kinh tế cũng như trong từng lĩnh vực không bao gồm các doanh nghiệp đại diện cho lĩnh vực đó. Chính vì vậy, sự biến động của danh mục chưa đánh giá chính xác sự biến động của nền kinh tế.
Thứ ba là khoảng thời gian các công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán còn quá ngắn, chủ yếu từ cuối năm 2006, do đó dữ liệu giá chưa đủ độ dài để có thể tiến hành hồi quy tìm ra hệ số beta chính xác.
Bên cạnh đó, việc sử dụng mô hình CAMP cũng như các mô hình khác ở thị trường Việt Nam đa phần không phản ánh đúng thị trường do một số nguyên nhân như: thiếu thông tin, chất lượng thông tin không có độ tin cậy cao, những giao dịch có
vấn đề, quy mô thị trường còn nhỏ và trình độ hiểu biết chung của người đầu tư còn hạn chế…
Ngoài ra, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng mô hình này chỉ sử dụng beta là nhân tố duy nhất làm cho tỷ suất sinh lời kỳ vọng khác nhau là chưa thỏa đáng. Điều này được minh chứng qua kết quả khảo nghiệm ở TTCK nước Mỹ. Kết quả khảo nghiệm dựa vào số liệu thời kỳ 1963 – 1990 cho thấy, cổ phiếu của các công ty nhỏ có tỷ suất sinh lời cao hơn so với các cổ phiếu của các công ty lớn và các cổ phiếu của các công ty mà hệ số giá thị trường trên giá trị sổ sách ở mức thấp có tỷ suất sinh lời cao hơn nhiều so với các cổ phiếu của các công ty có hệ số giá thị trường trên giá trị sổ sách ở mức cao. Như vậy, nếu các nhà đầu tư kỳ vọng tỷ suất sinh lời phụ thuộc vào quy mô của công ty hoặc vào hệ số giá thị trường trên giá trị sổ sách thì sự diễn giải của mô hình CAPM là không thuyết phục.
1.2. Cân nhắc khi áp dụng các mô hình trên khi lựa chọn đầu tư chứng khoán
Mô hình CAPM là một nỗ lực nhằm giải thích một cách đơn giản nhất sự tác động của nhân tố phần bù thị trường tới tỷ suất sinh lời của một cổ phiếu hay một danh mục cổ phiếu; hay nói cách khác là ảnh hưởng của rủi ro hệ thống tới tỷ suất sinh lời một cách lượng hóa và đơn giản nhất, đưa tới cho nhà đầu tư cái nhìn ban đầu về rủi ro để từ đó lựa chọn phương án đầu tư linh động và hiệu quả trong từng điều kiện tình hình thị trường.
Tuy nhiên, mô hình lý thuyết nào cũng vấp phải những hạn chế nhất định và CAPM cũng không ngoại lệ. Với các hạn chế đã đề cập ở trên, các nhà đầu tư khi áp dụng mô hình CAPM vào TTCK Việt Nam cần lưu ý những điểm sau:
Thứ nhất, do sự tác động của những nhân tố phi thị trường nên vai trò của beta còn hạn chế. Vậy nên, đối với các nhà đầu tư ngoài việc xem xét hệ số beta trong mô hình còn cần lưu ý tới những biến số khác như tỷ số giá thị trường trên giá trị sổ sách, giá trị vốn hóa thị trường để nhìn nhận rõ hơn rủi ro của doanh nghiệp. Như vậy, ngoài
việc áp dụng mô hình CAPM nên xem xét các mô hình khác để đưa ra những kết quả từ đó làm căn cứ ra quyết định đầu tư phù hợp như áp dụng các mô hình 3 nhân tố của FAMA và French, mô hình APT...
Thứ hai, việc tính toán và cung cấp hệ số beta cần được các tổ chức chuyên nghiệp thực hiện, nhờ đó sẽ tạo ra sự tin tưởng hơn khi sử dụng thông tin này trong dự báo lợi nhuận và ra quyết định của các nhà đầu tư trên thị trường.
Thứ ba, các biện pháp hoàn thiện thị trường nên được triển khai nhằm đảm bảo nguyên tắc công khai minh bạch thông tin trên thị trường, đây là những yếu tố cần thiết cho việc sử dụng mô hình CAPM đưa lại những kết quả tốt hơn.
1.3. Đóng góp và hướng phát triển của đề tài
Trong nghiên cứu này, chúng tôi tiến hành kiểm định tính ý nghĩa của mô hình CAPM đối với một số cổ phiếu trên TTCK Việt Nam, qua đó làm rõ tính ứng dụng của mô hình này. Quá trình nghiên cứu, sử dụng số liệu quá khứ để tiến hành hồi quy hệ số beta, thông qua phương pháp kiểm định T, chúng tôi nhận thấy hệ số beta hồi quy được là có ý nghĩa và mô hình CAPM là có thể áp dụng cho TTCK Việt Nam. Bên cạnh đó, việc chỉ ra những hạn chế của mô hình trong điều kiện TTCK Việt Nam hay bản thân hạn chế nội tại của chính mô hình là những điểm đáng lưu ý khi nhà đầu tư muốn áp dụng mô hình này trong việc tiến hành phân tích đầu tư. Với nghiên cứu này, nhóm hi vọng có thể đưa ra một cái nhìn cụ thể hơn về mô hình CAPM một cách dễ hiểu nhất để thuận lợi cho việc nghiên cứu của các sinh viên hay mở đầu bước tìm hiểu cho các nhà đầu tư chứng khoán tương lai.
Trong tương lai, khi có thời gian nghiên cứu dài hơn và chuỗi số liệu cụ thể,