15 1.4 MÔ HÌNH CHIẾT KHẤU DÒNG CỔ TỨC (DDM)
4.3. ĐỐI VỚI CHÍNH PHỦ
Nhà nƣớc cần ban hành và áp dụng nghiêm ngặt các quy chuẩn kỹ thuật đối với sản phẩm thép nhằm ngăn chặn các sản phẩm giá rẻ kém chất lƣợng tràn lan trên thị trƣờng và tạo môi trƣờng cạnh tranh lành mạnh.
Hiện nay các các công ty ngành thép Việt Nam đang khó khăn ở đầu ra nên chính phủ phải tạo ra đƣợc thị trƣờng cho ngành thép bằng cách phát triển mạnh mẽ thị trƣờng bất động sản, thị trƣờng xây dựng, thị trƣờng cơ khí chế tạo sử dụng nhiều thép. Khi chính phủ thực hiện thành cơng những giải pháp này chính là tạo ra cơ hội tốt cho thị trƣờng thép phát triển.
KẾT LUẬN
1. KẾt luận
Luận văn đã vận dụng các phƣơng pháp phân tích Top – down để phân tích tình hình kinh tế thế giới, kinh tế Việt Nam, tình hình chứng khốn Việt Nam cũng nhƣ phân tích ngành thép và các cơng ty ngành thép, và mơ hình định giá cổ phiếu đễ xác định đƣợc giá trị nội tại của các cổ phiếu ngành thép niêm tại sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh. Sau đó so sánh giá trị nội tại với giá trị thị trƣờng và giá trị số sách để đƣa ra một số ý kiến đóng góp cho các nhà đầu tƣ.
Tuy nhiên, việc phân tích và phƣơng pháp định giá mang tính chất tham khảo trong việc đầu tƣ của các nhà đầu tƣ mà thôi.
2. Hạn chế của đề tài
Việc thực hiện đề tài cịn có một số hạn chế nhƣ sau:
Các số liệu đƣợc sử dụng để phân tích cơng ty, xác định dịng cổ tức đều dựa vào thơng tin q khứ trong báo cáo tài chính, báo cáo thƣờng niên,…. Nên dòng cổ tức đƣợc dự báo cỏ thể sai lệch một chút ảnh hƣởng đến kết quả định giá nội tại của cổ phiếu chƣa hồn tồn chính xác.
Tác giả chỉ định giá cổ phiếu và phân tích các cơng ty ngành thép niêm yết trên sở chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh nên chƣa phản ánh hết đƣợc thực trạng giá cổ phiếu ngành thép của cả nƣớc.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] PGS.TS. Võ Thị Thuý Anh (Chủ biên), ThS Lê Phƣơng Dung, ThS Đặng Hữu Mẫn (2012), Giáo trình Đầu tư tài chính, NXB Tài Chính.
[2] PGS.TS. Võ Thị Thuý Anh (2010), Giáo trình kinh tế lượng tài chính,
Trƣờng Đại học kinh tế Đà Nẵng.
[3] PGS.TS. Võ Thị Thuý Anh (2012), “Ƣớc lƣợng hệ số beta của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE”, Tạp chí Phát triển kinh tế, Số 263.
[4] Trần Minh Ngọc Diễm (2008), Ứng dụng các lý thuyết tài chính hiện đại trong việc đo lường rủi ro của các chứng khoán niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh, Luận văn thạc sỹ Kinh tế, Đại học
kinh tế TP. HCM.
[5] ThS. Đinh Thị Hiền Linh (2011), Xác định giá trị nội tại của cổ phiếu ngành bất động sản niêm yết tại HOSE, Luận văn thạc sỹ QTKD, chuyên ngành Tài chính ngân hang, Đại học Đà Nẵng.
[6] Phạm Văn Sơn (2010), Nghiên cứu và ứng dụng mơ hình định giá tài sản
vốn cho thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn thạc sỹ QTKD,
chuyên ngành Tài chính ngân hàng, Đại học Đà Nẵng.
[7] Nguyễn Thị Tiến (2012), Vận dụng mơ hình CAPM trong đo lường rủi ro
hệ thống cổ phiếu ngành xây dựng niêm yết trên HOSE, Luận văn thạc
sỹ QTKD, chuyên ngành Tài chính ngân hàng, Đại học Đà Nẵng.
[8] Nguyễn Ngọc Vũ (2010), “Tính tốn hệ số beta của một số công ty niêm yết tại sàn chứng khoán Hà Nội (HNX)”, Tạp chí khoa học và cơng nghệ, Đại học Đà Nẵng, số 2 (37).
Website:
[9] http://caphesach.wordpress.com [10] http://cophieu68.com
PHỤ LỤC
Danh sách tên 5 công ty ngành thép
STT MÃ
CP TÊN CƠNG TY
1 HLA Cơng ty cổ phần Hữu Liên Á Châu
2 HMC Công ty Cổ phần Kim khí TP Hồ Chí Minh
3 HSG Cơng ty cổ phần Tập đồn Hoa Sen
4 SMC Công ty cổ phần đầu tƣ thƣơng mại SMC
KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG HỆ SỐ BETA BẰNG PHƢƠNG PHÁP GMM
System: CAMP
Estimation Method: Generalized Method of Moments Date: 01/09/15 Time: 05:46
Sample: 1/05/2009 12/31/2014 Included observations: 1478
Total system (balanced) observations 7390
Identity matrix estimation weights - 2SLS coefs with GMM standard errors Kernel: Bartlett, Bandwidth: Fixed (7), No prewhitening
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 0.652339 0.065830 9.909415 0.0000 C(2) 0.534804 0.052808 10.12736 0.0000 C(3) 1.933154 0.064500 29.97125 0.0000 C(4) 0.672412 0.053477 12.57378 0.0000 C(5) 0.690055 0.073048 9.446575 0.0000 Determinant residual covariance 2.74E-15
J-statistic 0.000445
Equation: ZRHLA=C(1)*ZRM
Instruments: C ZRHLA*(-1) ZRHMC*(-1) ZRHSG*(-1) ZRSMC*(-1) ZRVIS*( -1)
Observations: 1478 R-squared -0.107714 Mean dependent var -0.013930 Adjusted R-squared -0.107714 S.D. dependent var 0.036950 S.E. of regression 0.038890 Sum squared resid 2.233822 Durbin-Watson stat 1.945191
Equation: ZRHMC=C(2)*ZRM
Instruments: C ZRHLA*(-1) ZRHMC*(-1) ZRHSG*(-1) ZRSMC*(-1) ZRVIS*( -1)
Observations: 1478 R-squared -0.133842 Mean dependent var -0.012977 Adjusted R-squared -0.133842 S.D. dependent var 0.031975 S.E. of regression 0.034048 Sum squared resid 1.712219
Durbin-Watson stat 2.166182 Equation: ZRHSG=C(3)*ZRM
Instruments: C ZRHLA*(-1) ZRHMC*(-1) ZRHSG*(-1) ZRSMC*(-1) ZRVIS*( -1)
Observations: 1478 R-squared 0.226321 Mean dependent var -0.012161 Adjusted R-squared 0.226321 S.D. dependent var 0.034265 S.E. of regression 0.030139 Sum squared resid 1.341651 Durbin-Watson stat 1.749804
Equation: ZRSMC=C(4)*ZRM
Instruments: C ZRHLA*(-1) ZRHMC*(-1) ZRHSG*(-1) ZRSMC*(-1) ZRVIS*( -1)
Observations: 1478 R-squared -0.130822 Mean dependent var -0.013195 Adjusted R-squared -0.130822 S.D. dependent var 0.030808 S.E. of regression 0.032761 Sum squared resid 1.585255 Durbin-Watson stat 2.177708
Equation: ZRVIS=C(5)*ZRM
Instruments: C ZRHLA*(-1) ZRHMC*(-1) ZRHSG*(-1) ZRSMC*(-1) ZRVIS*( -1)
Observations: 1478 R-squared -0.078365 Mean dependent var -0.013443 Adjusted R-squared -0.078365 S.D. dependent var 0.040432 S.E. of regression 0.041987 Sum squared resid 2.603784 Durbin-Watson stat 1.956855