theo mô hình Treynor - Balck
• B1: Ước l−ợng hệ số beta của mỗi chứng khoán và rủi ro còn lại của nó. Từ hệ số beta và dự báo vĩ mô: Eđ - rf, ta xác định tỷ suất lợi nhuận tối thiểu của chứng khoán đó.
• B2: Với một mức độ giá sai cho tr−ớc, ta xác định đ−ợc lợi tức kỳ vọng và lợi nhuận siêu ngạch kỳ vọng (alpha).
• B3: Chi phí phân tán không hoàn toàn là do rủi ro không hệ thống của chứng khoán bị đánh giá sai; ph−ơng sai phần d−của chứng khoán, là phần bù đắp lợi nhuận (alpha) của việc chuyên sâu vào chứng khoán bị đánh giá thấp.
• B4: Sử dụng −ớc l−ợng giá trị alpha, beta, rủi ro còn lại (không phản ánh trong biến giải thích) để xác định trọng số tối −u của từng chứng khoán trong danh mục năng động.
• B5: −ớc l−ợng giá trị alpha, beta và rủi ro còn lại cho danh mục năng dộng tuỳ theo trọng số của từng chứng khoán trong danh mục.
Tiến trình tối −u hóa các danh mục năng động và danh mục thụ động CAL CML M P A CML E(rA) E(r)
Phân bổ khoản đầu t−
• Số tiền đầu t−đ−ợc phân bổ theo nguyên tắc: những ngành nghề có xu h−ớng phát triển tốt thì đ−ợc phân bổ một tỷ trọng lớn hơn, trong đó cần tập trung vào những cổ phiếu có tiềm năng hoặc cổ phiếu tạm thời bị định giá thấp.
• Tuy nhiên, đối với những nhà quản lý danh mục chuyên nghiệp thì có thể thực hiện phân bổ tiền vào các loại chứng khoán theo nguyên tắc tìm danh mục tối −u của mô hình Markowitz. Ph−ơng pháp này đ−ợc thực hiện thông qua ph−ơng pháp lập trình máy tính bậc hai. Tr−ớc hết, đ−a các dữ liệu về các loại cổ phiếu lựa chọn đ−ợc ở các b−ớc trên đây vào máy tính để lập ra một tập hợp các danh mục hiệu quả (nằm trên đ−ờng cong hiệu quả). Tiếp theo, căn cứ theo mục tiêu của ng−ời đầu t− để xác định danh mục tối −u ứng với mục tiêu đó.
âBộ môn TCQT&TTCK, Khoa NH-TC
Nguyễn Đức Hiển, MBA
14-105 105