CỔ PHIẾU BETA CỔ PHIẾU BETA CỔ PHIẾU BETA
AGF 0,88 ANV 1,01 AAM 0,57
TS4 1,05 VHC 0,72 HVG 0,84 FMC 0,84 FBT 0,88 AGD 0,22 ICF 0,87 NGC 0,51 VNH 0,22 ABT 0,73 BLF 1,04 VTF (0,16) MPC 0,90 BAS 0,72 CMX 0,01 SJ1 0,58 CAD 1,42 AVF 0,54 ACL 0,99 ATA 0,65 GFC (0,57)
Dựa vào bài viết của PGS. Ts. Nguyễn Ngọc Vũ về việc “tính tốn hệ số beta của một số cơng ty niêm yết tại sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX)”, đã được
đăng trên tạp chí Khoa học và cơng nghệ, đại học Đà Nẵng- số 2(37).2010. Qua kết quả tính tốn hệ số beta, tác giả sẽ chia các công ty niêm yết thành ba thành 3 nhóm: nhóm các cổ phiếu có rủi ro cao, nhóm các cổ phiếu có rủi ro trung bình, nhóm các cổ phiếu ít rủi ro. Cụ thể như sau:
1. Các cổ phiếu có rủi ro cao là các cổ phiếu có hệ số beta lớn hơn 1.2, tức là các cổ phiếu có sự biến động giá lớn hơn 20% so với mức biến động chung của chỉ số thị trường. Cụ thể, ở đây tính đến thời điểm cuối năm 2011 ta có cổ phiếu CAD có hệ số Beta là 1,42, là cổ phiếu có hệ số Beta lớn nhất trong ngành Thủy sản. Vì vậy, cổ phiếu này phù hợp cho những nhà đầu tư thích mạo hiểm mong muốn có lợi nhuận cao và chấp nhận rủi ro.
2. Nhóm các cổ phiếu có rủi ro trung bình, đó là các cổ phiếu có hệ số beta trong khoảng từ 0.8 tới 1.2. Ta thấy ở đây hầu hết các cổ phiếu trong ngành Thủy sản đều ở trong khoảng này, cụ thể là các cổ phiếu: AGF, TS4, FMC, ICF, MPC, ACL, ANV, FBT, BLF, HVG. Điều này đồng nghĩa với việc giá của các cổ phiếu này có sự biến
động trong biên độ thấp hơn 20% so với mức biến động chung của tồn thị trường. Vì vậy, đây là các cổ phiếu có sự cân bằng về rủi ro và lợi nhuận.
3. Nhóm các cổ phiếu ít rủi ro là các cổ phiếu có hệ số beta dưới 0.8. Điển hình là các cổ phiếu: VHC, ABT, SJ1, VHC, NGC, BAS, ATA, AAM, AGD, VNH, VTF, CMX, AVF, GFC. Đây là các cổ phiếu được cho là an toàn. Tức là nếu thị trường có đi xuống thì các cổ phiếu ở nhóm này bị suy giảm ít. Tuy nhiên, đổi lại lợi nhuận từ việc đầu tư vào các cổ phiếu này cũng khơng cao.
Trong kết quả tính tốn, ta thấy sở dĩ một số cổ phiếu có hệ số Beta rất thấp, thậm chí bị âm vì trong giai đoạn này kết quả kinh doanh của các công ty này bị sụt giảm hoặc có những thơng tin khơng tốt về công ty, khiến cho cổ phiếu đang bị thị trường định giá thấp, kỳ vọng của nhà đầu tư vào cổ phiếu này bị giảm sút nghiêm trọng. Trong tương lai, khi mà tình hình kinh doanh của các cơng ty khả quan hơn, tăng trưởng tốt trở lại, lòng tin của nhà đầu tư vào cổ phiếu trở lại thì hệ số beta sẽ tăng dần lên.
Sau khi đã có được hệ số beta của tất cả các công ty trong ngành thủy sản, kết hợp với tỷ trọng ảnh hưởng của từng cơng ty trong ngành, ta sẽ dễ dàng tính dược hệ số Beta của toàn ngành thủy sản trong từng kỳ tính tốn theo cơng thức sau:
24 ngành i ij w ij (3.6) j1 Với: i=1,…,36 ; j= 1,…,24
i: là số kỳ quan sát ( từ Q1/2003 đến Q4/2012, mỗi quý là 1 kỳ quan sát) j: là số công ty xuất hiện trong mỗi kỳ quan sát .
βij là hệ số Beta của công ty thứ j trong kỳ quan sát thứ i Wj là tỷ trọng của công ty thứ j trong kỳ quan sát.
3.1.3.Tính tốn giá trị ngànhi RMi
Để có được chuỗi dữ liệu ngànhi RMi với 36 mẫu quan sát, tương ứng với
các biến độc lập cịn lại thì:
Với hệ số Beta của tồn ngành trong từng thời kỳ tác giả sẽ lấy giá trị đã tính tốn được ở trên.
Với chỉ số TSSL của danh mục thị trường, tác giả sẽ lấy TSSL của chỉ số VN- Index theo quý, bắt đầu từ Q1/2003 đến hết Q4/2011
“Xem TSSL của VN-Index qua 36 kỳ quan sát tại phụ lục 3.2 ”.
“Xem chuỗi dữ liệu ngànhi RMi qua 36 kỳ tính tốn tại phụ lục 3.3”.
3.1.4.Ước lượng chuỗi giá trị P/E, P/B, D/E, ROE của toàn ngành thủy sản.
Chuỗi dữ liệu của tất cả các chỉ số P/E, P/B, D/E, ROE đều được tác giả thu thập theo quý. Bắt đầu từ thời điểm cổ phiếu đầu tiên trong ngành thủy sản niêm yết trên TTCKVN có cơng bố BCTC theo q là AGF (Q 1/2003) cho đến hết Quý 4/2011.
Với các chỉ số P/E , P/B, ROE tác giả tra cứu số liệu của từng công ty trong ngành ở từng thời điểm tại 2 website: www.vietstock.com.vn và www.itrade.vn . Tiếp
theo, dựa vào giá trị vốn hóa thị trường của từng công ty tại thời điểm để xác định tỉ trọng ảnh hưởng của từng cơng ty trong ngành. Sau đó, bằng cách lấy bình qn gia quyền ta sẽ tính tốn được giá trị P/E, P/B, ROE toàn ngành tại thời điểm.
Riêng đối với chỉ số D/E, , ngồi 2 website kể trên tác giả cịn thu thập số liệu tại các website: www.cophieu68.com và www.cafef.vn .
Cuối cùng, thơng qua việc tính tốn, tổng hợp ta sẽ có được chuỗi dữ liệu giá trị các chỉ số: P/E, P/B, D/E, ROE của toàn ngành với 36 mẫu quan sát.
“Xem chuỗi dữ liệu của các chỉ số: P/E, P/B, D/E, ROE của tồn ngành qua từng kỳ tính tốn từ Q1/2003 đến Q4/2012 tại phụ lục 3.3”
3.2.Thiết lập mơ hình tương quan giữa tỷ suất sinh lợi của ngành thủy sản với các biến nhân tố
3.2.1.Phân tích thống kê mơ tả
Với chuỗi giá trị TSSL của ngành thủy sản và chuỗi giá trị của các biến độc lập: P/E, P/B, D/E, ROE mà ta đã tính tốn và thu thập được, ta sẽ có bảng thống kê mơ
tả các nhân tố tác động đến TSSL và rủi ro của ngành thủy sản như sau:
Bảng 3.3: Bảng thống kê mô tả các nhân tố tác động đến TSSL và rủi ro của ngành TS
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std, Deviation Skewness Kurtosis
Statistic Statistic Statistic Statistic Std, Statistic Statistic Std, StatisticStd, Error
Error Error Beta*Rm 36 -0,5549 0,4558 0,0151 0,0349 0,2093 0,0834 0,3925 1,15600,7681 P/E 36 1,0128 79,023715,3239 3,0540 18,3243 2,3444 0,3925 5,44020,7681 P/B 36 0,7864 6,5703 2,0485 0,1966 1,1795 1,9433 0,3925 5,19960,7681 ROE 36 -0,0061 0,1550 0,0576 0,0050 0,0303 1,0362 0,3925 2,38630,7681 D/E 36 0,0073 0,3740 0,1456 0,0132 0,0793 0,2996 0,3925 0,85870,7681 Valid N (listwise) 36
(Kết quả thu được từ xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS 16.0)
Qua bảng thống kê mơ tả trên, ta có những nhận xét sau :
Chỉ số Beta*Rmtrung bình= 1,52%*4 = 6,08%/năm. Điều này cho thấy rằng, rủi ro và suất sinh lời của thị trường ảnh hưởng đến suất sinh lời của cổ phiếu ngành thủy sản trung bình khoảng 6,08%/năm.
Chỉ số P/Etrung bình= 15,3239. Điều này cho ta thấy, giá cổ phiếu ngành thủy sản trung bình cao hơn thu nhập từ cổ phiếu 15,3239 lần, hay để có một đồng thu nhập từ cổ phiếu ngành thủy sản trung bình nhà đầu tư phải trả 15,3239 đồng. Đây là mức P/E tương đối hợp lý và có thể chấp nhận được đối với nhà đầu tư.
Chỉ số P/Btrung bình = 2,0106. Ta nhận thấy đây là mức tỷ lệ vừa phải và hợp lý. Tỷ số này cho biết trung bình thị trường trả giá cho cổ phiếu ngành thủy sản gần với
thư giá của nó và điều này làm rủi ro giảm khi đầu tư.
Chỉ số ROEtrung bình = 5,76%*4 = 23,04%/năm. Kết quả này cho thấy, trung bình cứ 100 đồng vốn chủ sở hữu của ngành thủy sản đưa vào hoạt động sản xuất kinh doanh thì sẽ thu được 23,04 đồng lợi nhuận sau thuế. Đây là mức ROE trung bình tương đối cao so với các ngành nghề khác, đặc biệt khi mà thì trưởng đã trải qua những giai đoạn sụt giảm nghiêm trọng trong giai đoạn nửa cuối năm 2007-2008 và hiện vẫn cịn trong tình trạng chưa phục hồi. Điều này chứng tỏ các công ty ngành thủy sản đã biết sử dụng hiệu quả đồng vốn của cổ đơng, nghĩa là nhìn một cách tổng thể thì các cơng ty trong ngành đã biết cân đối một cách hài hịa giữa vốn cổ đơng với vốn đi vay để khai thác lợi thế cạnh tranh trong quá trình huy động vốn, mở rộng quy mô. Đây cũng là kết quả hợp lý và tương đồng với nhận định trong thực tế của Sở Giao dịch. Chứng khốn TP HCM (HSX) vào cuối năm 2011 khi có nhận định rằng: “Trong 2 năm 2010 và 2011, các công ty trong ngành nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản có tỷ suất lợi nhuận trên vốn và tài sản lớn nhất so với các ngành khác, đạt mức trên 20%/năm”.
Chỉ số D/Etrung bình = 0,1456 lần. Điều này cho thấy, trung bình cứ 100 đồng vốn chủ sở hữu của ngành Thủy sản thì có 14,56 đồng nợ dài hạn. Đây là mức tỷ lệ sử dụng nợ dài hạn tương đối thấp của ngành thủy sản. Điều này chứng tỏ ngành Thủy sản ít phụ thuộc vào hình thức huy động vốn bằng vay nợ. Điều này sẽ giúp giảm rủi ro cho ngành thủy sản cũng như đối với nhà đầu tư khi đầu tư vào cổ phiếu của ngành.
3.2.2.Phân tích tương quan giữa các biến độc lập
Để có thể thấy rõ hơn mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố ảnh hưởng đến TSSL và rủi ro của ngành Thủy sản, ta sẽ tiến hành thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau :
Bảng 3.4: Bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập.
Correlations
Beta*Rm P/E P/B ROE D/E
Pearson Correlation Beta*Rm 1
P/E 0,22099 1
P/B 0,347395 0,340394 1
D/E -0,09286 -0,396714 -0,52734 1
ROE 0,170953 -0,070398 -0,04108 0,11025 1
Sig. (1-tailed) Beta*Rm ,
P/E 0,09762 ,
P/B 0,018949 0,0211073 ,
D/E 0,29505 0,0082987 4,8E-04 ,
ROE 0,159411 0,3416412 0,40598 0,26105 ,
(Kết quả thu được từ xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS 16.0)
Qua ma trận hệ số tương quan ở trên ta nhận thấy rằng, tất cả hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn |0,6| , chỉ có hệ số tương quan giữa D/E với P/B bằng -0,527. Đây là mức thấp hơn nhiều so với lý thuyết để có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Tuy nhiên, để có thể chắc chắn rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình, ta sẽ ta sẽ thơng qua việc xem xét chỉ số VIF trong kết quả kiểm định mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến TSSL của ngành Thủy sản được thực hiện dưới đây.
3.2.3.Kiểm định mơ hình tương quan giữa TSSL của ngành Thủy sản và các nhân tố ảnh hưởng
Tiếp theo ta sẽ tiến hành hồi quy TSSL của ngành thủy sản với các biến độc lập đã tính tốn và thu thập được bằng cách áp dụng phương pháp OLS & sử dụng
phần mềm SPSS (Analyze\ Regression \ Linear) để thực hiện hồi quy. Ta sẽ có kết quả hồi quy cụ thể như sau :
Bảng 3.5: Kết quả hồi quy TSSL của ngành thủy sản theo các biến nhân tố (lần 1)
Model Summary
Change Statistics
R R Adjusted Std. Error of R Square F Change df1 df2 Sig. F Durbin-
Model Square R Square the Estimate Change Change Watson
1 0,84418 0,7126 0,66474 0,12320 0,7126414,8795 5 30 2,32E-07
2 0,84387 0,7121 0,67497 0,12131 -0,000520,0541 1 30 0,81766 1,7071
a. Predictors: (Constant), ROE, P/B, P/E, Beta*Rm, D/E
b. Predictors: (Constant), ROE, P/B, P/E, Beta*Rm
e. Dependent Variable: Rnganh
Coefficients
UnstandardizedStandardized 95% Confidence
Coefficients Coefficients Interval for B Correlations Collinearity
Model B Std. Error Beta t Sig, Lower Upper Zero-order Partial Part Toleran VIF
1 (Constant) -0,0097 0,0953 -0,10180,9196 -0,20440,1850 Beta*Rm 0,7956 0,11020,7824 7,21710,0000 0,57051,0208 0,78580,7966 0,70630,8150 1,2270 P/E 0,0027 0,00130,2332 2,12550,0419 0,00010,0053 0,32720,3618 0,20800,7961 1,2562 P/B -0,0414 0,0224-0,2295-1,85230,0739 -0,08710,0042 0,1296-0,3204 -0,18130,6239 1,6028 D/E -0,0757 0,3256-0,0282-0,23260,8177 -0,74070,5893 -0,0537-0,0424 -0,02280,6506 1,5370 ROE 1,1912 0,70610,1695 1,68710,1019 -0,25072,6332 0,29320,2944 0,16510,9486 1,0542 2 (Constant) -0,0264 0,0619 -0,42660,6726 -0,15250,0998 Beta*Rm 0,7921 0,10750,7790 7,36640,0000 0,57281,0114 0,78580,7978 0,70990,8304 1,2042 P/E 0,0028 0,00120,2404 2,32110,0270 0,00030,0052 0,32720,3848 0,22370,8658 1,1550 P/B -0,0390 0,0194-0,2160-2,00570,0537 -0,07860,0007 0,1296-0,3389 -0,19330,8011 1,2483 ROE 1,1810 0,69390,1681 1,70210,0988 -0,23412,5961 0,29320,2923 0,16400,9523 1,0501
Bằng cách sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để thực hiện hồi quy thông qua phương pháp Backward, kết quả hồi quy sẽ chọn lựa cho ta được mơ hình tối ưu, đó chính là mơ hình thứ hai. Mơ hình tối ưu này đã loại bỏ đi biến độc lập khơng có ý nghĩa trong mơ hình, đó là biến D/E. Tuy nhiên, trong mơ hình thứ hai này, tham số của biến độc lập P/B trái với dấu kỳ vọng mà ta đã đặt ra ban đầu, đồng thời hệ số chặn constant trong mơ hình cũng khơng có ý nghĩa thống kê. Chính vì vậy, ta sẽ tiếp tục loại bỏ biến P/B ra khỏi mơ hình và tiến hành hồi quy lại một lần nữa. Ta có kết quả hồi quy mới như sau:
Bảng 3.6: Kết quả hồi quy TSSL của ngành thủy sản theo các biến nhân tố (lần 2)
Model Summary
Change Statistics
R R Adjusted Std. Error of R Square F Change df1 df2 Sig. F Durbin- Model Square R Square the Estimate Change Change Watson
1 0,82144 0,6748 0,64427 0,126910,67476 22,1297 3 32 6,03E-08 1,3167
a. Predictors: (Constant), ROE, P/E, Beta*Rm
b. Dependent Variable: Rnganh
Coefficients
Unstandardized Standardized 95% Confidence
Coefficients Coefficients Interval for B Correlations Collinearity
Model B Std. Error Beta t Sig, Lower Upper Zero-order Partial Part Toleran VIF
1 (Constant) -0,10130,0516 -1,9636 0,0583 -0,20640,0038
Beta*Rm 0,72610,1071 0,7141 6,7799 0,0000 0,50800,9443 0,7858 0,7678 0,68350,9162 1,0915
P/E 0,00210,0012 0,1823 1,7528 0,0892 -0,00030,0046 0,3272 0,2960 0,17670,9391 1,0648
ROE 1,29260,7236 0,1840 1,7864 0,0835 -0,18122,7664 0,2932 0,3011 0,18010,9585 1,0433 a. Dependent Variable: Rnganh
(Kết quả hồi quy bộ dữ liệu bằng phần mềm SPSS 16.0- phương pháp Enter)
Qua kết quả hồi quy ta thấy rằng :
Chỉ số Beta*Rm có mối tương quan tuyến tính với TSSL của ngành Thủy sản tại các mức ý nghĩa 1%, hệ số P/E và ROE có mối tương quan tại mức ý nghĩa 10%. Đồng
Giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 5
Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Giá trị 1 < Durbin-Watson < 3
Không xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy.
Phương trình hồi quy :
Ri = - 0,1013 + 0,7261 Beta*Rm + 0,0021P/E + 1,2926ROE + ei
R2=0,6748 R 2 =0,64427 F=22,1297 n=36
Ta thấy rằng: F Statistic= 22,1297 > F0,05(3;32) (hay Significance F < 0,05 ). Cho nên mơ hình hồi quy là phù hợp. Vì vậy, các biến độc lập lựa chọn đưa vào mơ hình là thật sự có ý nghĩa giải thích cho TSSL của ngành thủy sản
Hệ số xác định R2=0,6748. Điều này cho thấy rằng: 67,48% sự thay đổi của TSSL của ngành Thủy sản được giải thích các biến độc lập trong mơ hình. Vì vậy, TSSL của ngành thủy sản với các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính khá chặt chẽ.
Kết quả hồi quy này cho thấy: Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi,
với suất sinh lời từ thị trường được xác định, khi bêta tăng/giảm 1% làm suất sinh lời của cổ phiếu ngành thủy sản cũng tăng/giảm 0,7261%/tháng; hệ số P/E tăng/giảm 1% làm suất sinh lời của cổ phiếu ngành thủy sản cũng tăng/giảm 0,0021%/tháng; ROE tăng/giảm 1% làm suất sinh lời cổ phiếu ngành Thủy sản tăng/giảm 1,2926%/tháng.
Phương trình hồi quy này có thể dùng để dự báo suất sinh lời cho ngành thủy sản, cũng như tính tốn chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu cho tồn ngành nếu ta biết được suất sinh lời thị trường, chỉ số Bêta, P/E và ROE của toàn ngành.