Chương 3 : Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
3.3. Cách đo lường rủi ro
Bởi vì tác giả sử dụng tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu để đo lường rủi ro, tác giả hạn chế mẫu của mình với những doanh nghiệp mà tỷ suất sinh lợi là có sẵn.
Tác giả tập trung vào ba phương pháp đo lường rủi ro. Cách thứ nhất đo lường rủi ro hệ thống (systematic risk), là bình phương beta nhân phương sai của tỷ suất sinh lợi của thị trường. Cách thứ hai đo lường rủi ro phi hệ thống
(unsystematic risk), được tính bằng phương sai của phần dư (residual) trong
29
rủi ro (total risk) của doanh nghiệp, đo bằng phương sai của của TSSL của chứng khoán.
Lý thuyết tài chính doanh nghiệp mà tác giả đề cập trong phần giới thiệu lập luận rằng đo lường rủi ro kỳ vọng có liên quan đến việc định giá doanh nghiệp. Điều này yêu cầu tác giả phải đo lường rủi ro dự kiến
(expected risk). Theo bài nghiên cứu của Hyun.Han Shin & Rene M. Stulz
(2000) có hai cách tiếp cận. Cách tiếp cận thứ nhất là sử dụng mơ hình chuỗi thời gian. Cách tiếp cận này sẽ làm tăng yêu cầu về mặt dữ liệu và vì vậy chúng ta cần có nhiều tỷ suất sinh lợi của chứng khốn trong quá khứ hơn. Cách tiếp cận thứ hai sẽ sử dụng độ bất ổn hàm ý (implied volatilities)9. Tuy nhiên, tác giả muốn nghiên cứu của mình sử dụng một số lượng lớn chuỗi dữ liệu chéo (broad cross-section) của các doanh nghiệp chứ không phải là chỉ các doanh nghiệp có sử dụng các quyền chọn (traded options). Do đó, Hyun.Han Shin & Rene M. Stulz 2000 tiến hành theo cách dưới đây, cũng như hầu hết các kiểm định trong bài nghiên cứu của hai tác giả này. Khi Hyun.Han Shin & Rene M. Stulz xem xét q trong năm tài chính t, đây là q tương ứng với dữ liệu có sẵn vào cuối năm t. Trọng tâm của phân tích là q trong năm t có liên quan tới kỳ vọng rủi ro trong năm t+1. Hyun.Han Shin & Rene M. Stulz xem rủi ro dự kiến trong năm t+1 bằng rủi ro thực (expected
risk) trong năm t+1. Rủi ro được đo lường không theo bước đi ngẫu nhiên
(random walks). Do đó, tác giả khơng thể sử dụng rủi ro của năm t như là kỳ
vọng của rủi ro trong năm t+1. Nếu chúng ta sử dụng dữ liệu của năm trước
9
Implied volatilities: Độ lệch chuẩn đạt được khi giá thị trường của một quyền chọn bằng với giá được tính từ một mơ hình định giá quyền chọn cụ thể - trang 714- Sách Quản trị rủi ro tài chính.
30
năm t+1 để dự báo cho rủi ro trong năm t+1, chúng ta cần sử dụng một mơ hình chuỗi thời gian (time-serial model). Sử dụng một mơ hình như vậy sẽ buộc chúng ta phải loại bỏ một số lượng lớn các doanh nghiệp trong mẫu nếu chúng ta muốn dự báo độ bất ổn hàng năm. Sự lựa chọn thiên lệch
(survivorship bias10) có thể làm cho kết quả bị hạn chế11. Với kỳ vọng hợp
lý, rủi ro trong năm t+1 thì bằng với kỳ vọng của thị trường (market's expectation) cộng với một sai số ngẫu nhiên (random error). Tác giả không quan sát kỳ vọng của thị trường của rủi ro doanh nghiệp cho năm t+1. Tác giả tính kỳ vọng của thị trường là kỳ vọng của thị trường cộng với 1 sai số ngẫu nhiên. Sai số này làm lệch (biases) của độ dốc (slope) của hệ số hồi quy hướng về 0 khi biến độc độc lập chỉ đo lường rủi ro. Kết quả là, tác giả khơng tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa giữa sự thay đổi trong rủi ro và sự thay đổi trong giá trị doanh nghiệp vì vấn đề sai số của biến hồi quy (errors-
in-variables problem12).
Tác giả ước lượng độ lệch chuẩn hàng năm của tỷ suất sinh lợi chứng khoán sử dụng tỷ suất sinh lợi hàng ngày theo Schwert (1989) và Hyun.Han Shin & Rene M. Stulz (2000) cho giai đoạn năm tài chính (khơng phải năm
10
Survivorship bias là một loại của lựa chọn thiên lệch (selection bias) do quá tập trung vào một đối tượng nào đó mà bỏ qua những đối tượng khác.
11
Duffee (1995) chỉ ra rằng, có mối quan hệ khá mạnh giữa độ bất ổn và TSSL với các doanh nghiệp mà không tồn tại trong mẫu của anh ấy hơn là các doanh nghiệp có mặt.
12 Vấn đề sai số của biến hồi quy (Errors-in-variables problem) là vấn đề phát sinh khi sử dụng phương pháp hồi quy 2 giai đoạn (two-pass regression methodology). Giai đoạn 1, betas của tài sản trong mơ hình được ước lượng bằng phương pháp OLS theo mơ hình chuỗi thời gian của TSSL trên một số yếu tố. Giai đoạn 2, TSSL của tài sản được hồi quy từ betas của phần 1.
31
dương lịch). Ước lượng của phương sai tỷ suất sinh lợi hàng năm thì tổng của bình phương của log tỷ suất sinh lợi hàng ngày sau khi trừ đi bình quân log tỷ suất sinh lợi theo ngày trong năm tài chính.
𝜎𝜎𝑗𝑗𝑖𝑖2 = ∑ (𝑟𝑟𝑁𝑁𝑗𝑗 𝑖𝑖𝑗𝑗𝑖𝑖 − 𝑟𝑟̅𝑗𝑗𝑖𝑖)2 𝑖𝑖=1
Với Nt là log của tỷ suất sinh lợi ngày (daily return), rjt, trong năm tài chính t của doanh nghiệp j. Để ước lượng rủi ro hệ thống và khơng hệ thống, tác giả sử dụng mơ hình thị trường:
rij = αj + βjrmi + εij
Trong đó:
rij là log return của doanh nghiệp j trong ngày i.
rmi là log return của chỉ số VNIndex cho ngày i.
Tác giả sử dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu (OLS)
cho mơ hình thị trường. Rủi ro hệ thống là phép nhân của βj2 và phương sai của tỷ suất sinh lợi thị trường. Rủi ro phi hệ thống là phương sai của εij. Tổng rủi ro là tổng của rủi ro hệ thống và phi hệ thống.