5. Kết cấu của luận văn
1.3.3.Mô hình định giá tài sản vốn
Nhà đầu 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, từđó có thểước 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 đợi từ SML để có thể quyết định
đầu tư. Hiệu của tỷ suất sinh lợi ước tính với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng được gọi là alpha (αi) của cổ phiếu.
- Nếu αi > 0: cổ phiếu được định giá thấp, nằm bên trên SML - Nếu αi < 0: cổ phiếu được định giá cao, nằm bên dưới SML - Nếu αi = 0: cổ phiếu được định giá đúng, nằm ngay trên SML
E(Rp)
SML
RM
Rf
Beta âm
Hình 1.10: Tỷ suất sinh lợi ước tính trên đồ thị SML
Nhìn vào đồ thị trên, các cổ phiếu C và E nằm phía trên SML, có i 0,
được định giá thấp; cổ phiếu A nằm ngay trên SML có i 0, được định giá đúng;
cổ phiếu B và D nằm dưới SML, có i 0, được định giá cao. Nếu giả định rằng
nhà đầu tư tin cậy sự phân tích của mình về dự báo tỷ suất sinh lợi ước tính, họ sẽ không có động thái gì đối 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 đo lường sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi chứng khoán liên quan đến tỷ suất sinh lợi thị trường. Nhưđã đề cập ở trên, với nhược điểm của lý thuyết danh mục Markowitz là khối lượng tính toán nhiều, khó áp dụng thực tế. Do vậy, W. F. Sharpe đã đề xuất “mô hình thị trường” vào những năm 1960, với lập luận rằng tỷ suất sinh lợi chứng khoán phụ thuộc vào biến động của thị
trường, tức là khi chỉ số của thị trường tăng thì đa số các chứng khoán sẽ tăng giá và ngược lại, khi chỉ số thị trường giảm thì đa số chứng khoán sẽ giảm giá.
Đường đặc 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 điểm Ri,t.
E(Rp) SML C RM A B E Rf D Beta âm
Mối quan hệ này được ước lượng bởi một mô hình hồi qui tuyến tính như sau: t i t M i i t i R R, , ,
Trong đó: 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, i là hệ số chặn của mô hình hồi qui (bằng Ri iRM) và là sai số ngẫu nhiên.
Trong thực tế, chưa có một nghiên cứu nào khẳng định được khoảng thời gian cần quan sát cho mô hình hồi qui trên. Chúng ta cần phải cân bằng giữa các quan sát để loại trừ những tác động ngẫu nhiên của tỷ suất sinh lợi hoặc khoảng thời gian dài quá mức.