3.1.1. Điều kiện áp dụng mô hình
Như đã trình bày ở trên, thực trạng TTCK Việt Nam với nhiều biến động và rủi ro đòi hỏi phải ứng dụng các mô hình kinh tế - tài chính hiện đại để xác định rủi ro một cách tương đối chính xác của cổ phiếu, từ đó dự báo tỷ suất sinh lời và đưa ra những quyết định đầu tư hợp lý. Việc áp dụng mô hình CAPM vào TTCK Việt Nam đã được nhiều nghiên cứu đề cập, trong đó cũng cho thấy nhiều hạn chế trong việc ước lượng beta từ chuỗi số liệu lịch sử của chỉ số thị trường và giá cổ phiếu, do đó khi áp dụng mô hình cần chú ý những yếu tố sau:
Việc xác định giai đoạn ước lượng có ý nghĩa quan trọng trong mô hình, nếu giai đoạn dài sẽ cho kết quả có độ tin cậy cao vì số quan sát sẽ nhiều, tuy nhiên, giai đoạn dài cũng sẽ có những thông tin trong quá khứ không còn phù hợp với hiện tại. Ngược lại, việc sử dụng giai đoạn ước lượng ngắn sẽ có độ tin cậy không cao nhưng lại phản ánh được những thông tin sát với tình hình hiện tại nhất. Do đó, để ước lượng beta với độ chính xác tương đối, chúng ta cần thu thập giá cổ phiếu trong thời gian đủ dài để mô hình hồi quy có ý nghĩa. Muốn vậy cần lựa chọn các công ty niêm yết sớm trên Sở Giao dịch chứng khoán để số liệu được đầy đủ.
Các ngành nghề lựa chọn cũng cần đa dạng để xem xét khả năng ý nghĩa của mô áp dụng của mô hình đối với các loại chứng khoán khác nhau.
3.1.2. Phương pháp nghiên cứu
Xác định cách tính toán các biến trong mô hình: Các biến số cần tính toán trong mô hình bao gồm lợi nhuận danh mục thị trường, lợi nhuận của chứng khoán lựa chọn và lãi suất phi rủi ro.
Thứ nhất, về tỷ suất sinh lời của cổ phiếu. Tỷ suất sinh lời của cổ phiếu được tính toán theo tháng dựa vào giá đóng cửa các ngày cuối tháng. Nhóm lựa chọn tỷ suất
sinh lời theo tháng bởi TTCK Việt Nam mới hình thành và phát triển trong thời gian chưa được xem là dài nên tính tỷ suất sinh lời theo năm sẽ không đảm bảo độ dài của bộ số liệu, nếu lấy lãi suất sinh lợi theo ngày sẽ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố phi giao dịch như giới hạn biên độ dao động giá. Công thức tính toán tỷ suất sinh lợi theo tháng của từng cổ phiếu như sau:
Trong đó:
Ri là tỷ suất sinh lợi theo tháng của cổ phiếu i, Pt+1 là giá cổ phiếu i vào ngày cuối tháng t+1, Pt là giá cổ phiếu i vào ngày cuối tháng t.
Thứ hai, về tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường. Thông thường, tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường sẽ là chỉ số giá thị trường tại đó cổ phiếu đang niêm yết. Chẳng hạn, ở Anh là FTSE, ở Nhật là Nikkei, ở Mỹ là S&P500... Tương tự, các chứng khoán lựa chọn niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM nên nhóm lựa chọn chỉ số VN-Index làm đại diện tính toán tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường. Cũng như tỷ suất sinh lời của cổ phiếu, tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường được tính theo công thức sau:
Trong đó:
VN-Indext+1, VN-Indext là số liệu VN-Index ngày cuối cùng của tháng t+1 và t. Trong khi hồi quy hệ số rủi ro β theo thị trường lịch sử cũng có phương pháp tính toán tỷ suất sinh lợi của phiếu và của danh mục thị trường như sau:
Tuy nhiên, khi xem xét tỷ suất lợi nhuận theo tháng, các số liệu về cổ tức của các công ty rất khó thu thập, cũng có trường hợp công ty đã công bố chi trả cổ tức nhưng chưa tiến hành chi trả trong tháng xem xét; đồng thời tham khảo mô hình tính toán của các công ty dịch vụ nổi tiếng chuyên ước lượng hệ số β như Merrill Lynch, Barra, Value Line, Standard and Poor’s, Morning Star và Bloomberg khi ước tính β bằng mô hình theo phương pháp bình phương bé nhất không tính tới cổ tức nên nhóm quyết định lựa chọn công thức đầu tiên để tính toán tỷ suất lợi nhuận của 10 cổ phiếu xem xét cũng như lợi nhuận của danh mục thị trường.
Thứ ba, về lãi suất phi rủi ro. Đây là suất sinh lợi mà nhà đầu tư chắc chắn sẽ nhận được trong giai đoạn đầu tư nhất định của mình. Một thước đo suất sinh lợi phi rủi ro phải thỏa mãn 2 điều kiện. Thứ nhất, nó phải xuất phát từ một tài sản không có rủi ro vỡ nợ. Vì có quyền đánh thuế và khả năng phát hành tiền để trả nợ nên Chính phủ có thể phát hành những trái phiếu không có rủi ro vỡ nợ. Do vậy, suất sinh lợi phi rủi ro thường là suất sinh lợi của một chứng khoán chính phủ. Tuy nhiên, trong các thị trường tài chính mà chứng khoán chính phủ không được giao dịch nhiều thì số liệu về suất sinh lợi sẽ không có độ tin cậy cao, trong trường hợp này có thể lựa chọn các công cụ nợ do các tổ chức tài chính được chính phủ bảo lãnh, như lãi suất tiền gửi của các NHTM quốc doanh hay lãi suất liên ngân hàng làm lãi suất phi rủi ro. Thứ hai, kỳ hạn của thước đo suất sinh lợi phi rủi ro phải trùng với kỳ hạn của nhà đầu tư để rủi ro tái đầu tư không phát sinh. Thông thường, lợi suất của tín phiếu kho bạc kỳ hạn 3 tháng được xem là thước đo hợp lý về suất sinh lợi phi rủi ro do tín phiếu kho bạc ngắn hạn vừa an toàn về mặt hoàn trả vốn gốc và lãi, vừa ít chịu sự biến động giá khi lãi suất thị trường thay đổi. Tuy nhiên nếu kỳ hạn đầu tư không phải 3 tháng thì đây chưa hẳn là suất sinh lợi phi rủi ro. Do đó, cần lựa chọn suất sinh lợi phi rủi ro sao cho sát với thời gian đầu tư hay phân tích nhất. Từ những cơ sở trên, lãi suất phi rủi ro nhóm lựa chọn là được tính bằng lãi suất Tín phiếu Kho bạc được thống kê hàng tháng với nguồn dữ liệu thu thập từ IMF. Một số tháng không được thống kê từ nguồn số liệu này, nhóm
tiến hành lấy lãi suất phi rủi ro được tính toán từ dữ liệu lãi suất đấu thầu của trái phiếu chính phủ trên sàn Giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) để thay thế.
Các phương pháp phân tích dữ liệu:
Phương pháp phân tích dữ liệu trong nghiên cứu là phương pháp hồi quy tuyến tính được thực hiện lần lượt cho bộ số liệu của từng cổ phiếu theo phương pháp bình phương bé nhất thông thường (Ordinary Least Square – OLS) theo đó các giá trị ước lượng của hàm hồi quy mẫu luôn có sự sai khác so với các giá trị thực tế một lượng là Ui, thông qua các giá trị thực tế ta có rất nhiều đường thẳng khác nhau nhưng đường hồi quy là đường có bình phương của nó tới các giá trị thực tế là nhỏ nhất.
Việc ước lượng beta theo phương pháp bình phương nhỏ nhất được thực hiện bằng công cụ Data Analysis trong Microsoft Excel.
Dữ liệu nghiên cứu:
Số liệu sử dụng trong nghiên cứu bao gồm chuỗi chỉ số VN-Index và giá của các cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) theo thời gian với tần suất tháng được thu thập trong khoảng thời gian từ tháng 12/2006 tới tháng 12/2012. Tổng số cổ phiếu niêm yết trên HOSE là 301 cổ phiếu, tuy nhiên do hạn chế thời gian nghiên cứu cũng như để đảm bảo tính liên tục của số liệu, nhóm lựa chọn 10 cổ phiếu từ các ngành kinh doanh khác nhau. Mẫu chứng khoán lựa chọn cũng mang tính ngẫu nhiên nhằm xem xét ý nghĩa của mô hình CAPM đối với các loại chứng khoán khác nhau trên thị trường Việt Nam2.
Chỉ số VN-Index và giá của các cổ phiếu được sử dụng trong nghiên cứu là chỉ số và giá đóng cửa phiên giao dịch vào ngày cuối tháng. Nếu ngày cuối cùng của tháng là ngày không giao dịch thì giá được lựa chọn là giá đóng cửa ngày cuối cùng có giao dịch trong tháng3. 2 Phụ lục 1 3 Phụ lục 2
Hình 4: Đồ thị biểu thị giá đóng của 10 cổ phiếu trong giai đoạn 12/2006 – 12/2012
Qua số liệu thống kê và đồ thị trên cho thấy:
Giai đoạn 12/2006 - 12/2007: được xem là giai đoạn bùng nổ của TTCK Việt Nam do đó trong giai đoạn này hầu hết các chứng khoán trên thị trường đều có xu hướng tăng theo sự phát triển của thị trường.
Giai đoạn 1/2008 – 3/2009: được coi như là những tháng ngày ảm đạm của TTCK Việt Nam đây là giai đoạn mà nền kinh tế thế giới bị ảnh hưởng bởi khủng hoảng bắt nguồn từ Mỹ. Vì vậy mà các cổ phiếu trên thị trường có xu hướng lao dốc kéo theo đó thị trường ngày càng trượt sâu vào khủng hoảng
Giai đoạn 4/2009 – 12/2012: Sau thời gian suy thoái của nền kinh tế chung thì TTCK Việt Nam giai đoạn này đã có một số tín hiệu tích cực về sự phục hồi, gọi là phục hồi nhưng thực chất chỉ có những DN có tiềm lực và có thị trường
(DHG, VNM) mới phục hồi còn những DN vừa và nhỏ hầu hết vẫn nằm trong tình trạng “đi không được mà ở cũng không xong”.
Lãi suất phi rủi ro được sử dụng trong nghiên cứu là lãi suất tín phiếu kho bạc theo từng tháng lấy thông tin từ dữ liệu của Quỹ tiền tệ quốc tế IMF và lãi suất tính toán từ dữ liệu lãi suất đấu thầu của trái phiếu chính phủ trên Hnx.com4.
3.2. Ước lượng hệ số beta bằng mô hình CAPM 3.2.1. Bảng tóm tắt dữ liệu nghiên cứu 3.2.1. Bảng tóm tắt dữ liệu nghiên cứu
Mã cổ phiếu Tỉ suất sinh lợi
trung bình Phương sai
Độ nhọn (Kurtosis) Độ lệch (Skewness) BBC 0.002917 0.032816 0.927114 0.712385 BHS -0.00675 0.01683 5.968859 0.405896 DHG -0.00978 0.018808 4.133986 -0.4954 DRC 0.011549 0.067033 4.225781 1.531806 HAP -0.00706 0.046056 4.040041 1.640382 MHC -0.01721 0.031691 -0.14856 0.562226 PGC -0.009371 0.02953 1.420504 0.732345 REE 0.013589 0.04279 6.48037 1.857859 STB 0.011368 0.022315 0.116585 0.599736 VNM 0.003723 0.016608 2.92743 -0.059402 VN-Index -0.00172 0.013503 1.12194 0.522218
Bảng 1: Một số giá trị thống kê của chuỗi số liệu về tỷ suất sinh lời cuả 10 cổ phiếu và VN-Index.
3.2.2. Mô hình hồi quy
Trong các phương pháp ước lượng hàm hồi quy tổng thể, nghiên cứu lựa chọn phương pháp hồi quy bình phương cực tiểu thông thường hay còn gọi là bình phương
4
bé nhất (OLS) với số quan sát trên một chứng khoán là 72 (n=72). Mô hình hồi quy đơn biến được sử dụng để ước lượng hệ số β được suy ra từ mô hình CAPM như sau:
Ri - Rf = β x (Rm - Rf)
3.2.3. Kết quả hồi quy
Hệ số β của 10 cổ phiếu được lựa chọn nghiên cứu là kết quả của việc hồi quy lần lượt từng bộ số liệu của 10 cổ phiếu lựa chọn nghiên cứu với kết quả chi tiết cho từng cổ phiếu được trình bày trong bảng sau.
Cổ phiếu Alpha (α) Beta (β) P-value (α) P-value (β) R-squared
BBC 0.0063 1.1225 0.6868 0.0000 0.4844 BHS -0.0063 0.5966 0.0697 0.0000 0.1983 DHG -0.0135 0.4198 0.3849 0.0031 0.1183 DRC -0.0100 0.8124 0.7500 0.0046 0.1091 HAP 0.0007 1.5045 0.9652 0.0000 0.6057 MHC -0.0138 1.1717 0.3149 0.0000 0.5867 PGC -0.0073 1.0405 0.6184 0.0000 0.4981 REE 0.0195 1.4414 0.1787 0.0000 0.6600 STB 0.0127 0.9640 0.2829 0.0000 0.5646 VNM -0.0055 0.3898 0.6915 0.0015 0.1343
Bảng 2: Kết quả hồi quy theo mô hình CAPM
Từ kết quả cho thấy hệ số rủi ro beta (β) của các cổ phiếu thu được dao động trong khoảng từ trên 0,4 đến trên 1,5 cho thấy các mức biến động khác nhau của tỷ suất sinh lợi từng cổ phiếu với mức bù rủi ro thị trường. Đặc biệt, không có trường hợp nào hệ số β bằng 0 hay bằng 1 tương ứng với lợi nhuận của cổ phiếu có trùng với lợi nhuận của tài sản phi rủi ro hay trùng với lợi nhuận của danh mục thị trường. Điều này là đúng trên thực tế bởi các chứng khoán tham gia niêm yết trên thị trường không phải là tài sản phi rủi ro hay mang tính đặc trưng cho toàn bộ thị trường.
Kết quả ước lượng β từ chuỗi số liệu lịch sử cho thấy cổ phiếu có β lớn nhất hay có biến động lợi nhuận cao nhất khi thị trường biến động là cổ phiếu REE và HAP –
đây là cổ phiếu kinh doanh trên lĩnh vực xây dựng, bất động sản, công nghiệp chế biến chế tạo là những ngành phụ thuộc nhiều vào tình hình thị trường, tình hình kinh tế, có rủi ro lớn, bởi vậy cổ phiếu của nó cũng có lợi nhuận biến động lớn tùy thuộc vào các biến động trên thị trường. Trong khi đó, các cổ phiếu thuộc các ngành thiết yếu như dược phẩm hay chế biến thực phẩm với rủi ro thấp, ít biến động hơn khi thị trường thay đổi như VNM, DHG do đó, hệ số β ước tính được cũng nhỏ hơn 1 và có mức thấp nhất trong 10 cổ phiếu được lựa chọn nghiên cứu. Các cổ phiếu của các công ty còn lại có mức β thu được gần xấp xỉ 1 với biến động theo sát với biến động của thị trường.
Bên cạnh đó, hệ số R2 thu được từ kết quả hồi quy đều khác 0 cho thấy mức bù rủi ro thị trường giải thích được sự thay đổi lợi nhuận của tỷ suất sinh lời của cổ phiếu hay nói cách khác rủi ro thị trường giải thích được sự thay đổi của tỷ suất sinh lời của cổ phiếu. Tuy nhiên, để xác minh tính ý nghĩa của các kết quả này cần thiết phải tiến hành kiểm định.
3.3. Kiểm định tính ý nghĩa của beta thu được từ mô hình 3.3.1. Phương pháp kiểm định 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