Nhóm chỉ tiêu tăng trưởng

Một phần của tài liệu Xây dựng danh mục đầu tư tại Công Ty Cổ Phần Đầu Tư Tài Chính Giáo Dục (Trang 42)

- Với cùng một mức rủi ro nhà đầu tư sẽ lựa chọn tài sản (danh mục) có

4.2 Nhóm chỉ tiêu tăng trưởng

4.2.1 Doanh thu thuần

Doanh thu thuần: là tổng số doanh thu bán hàng (trừ đi các khoản giảm trừ) công ty đạt được trong năm. Đây là khoản chênh lệch giữa tổng doanh thu theo hoá đơn với các khoản giảm trừ như chiết khấu bán hàng, giảm giá hàng bán, hàng bán bị trả lại và thuế tiêu thụ đặc biệt, thuế xuất khẩu phải nộp.

4.2.2 Lợi nhuận sau thuế

Lợi nhuận sau thuế: Là tổng số tiền thực lãi (lợi nhuận trước thuế – thuế thu nhập doanh nghiệp) công ty thu về trong năm.

Đây là khoản lợi nhuận chịu thuế sinh ra từ các loại hoạt động doanh nghiệp, bao gồm: sản xuất - kinh doanh, tài chính và đầu tư trừ đi khoản thuế thu nhập doanh nghiệp. Thông thường, người ta hay gọi tắt là "lợi nhuận" trên thực chất, lợi nhuận trước thuế cần được phân biệt rõ ràng. Lợi nhuận sau thuế

có hai cách phân chia chính là chia cho cổ đông (thể hiện dưới dạng cổ tức) và lợi nhuận giữ lại ở doanh nghiệp để đầu tư, phát triển tiếp các chu kỳ kinh doanh sau này.

4.2.3 Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu thuần (Hệ số lợi nhuận ròng)

Hệ số lợi nhuận ròng phản ánh khoản thu nhập ròng (thu nhập sau thuế) của một công ty so với doanh thu của nó. Hệ số này càng cao thì càng tốt vì nó phản ánh hiệu quả hoạt động của công ty.

Trên thực tế mức lợi nhuận ròng giữa các ngành là khác nhau, còn trong bản thân một ngành thì công ty nào quản lý và sử dụng yếu tố đầu vào tốt hơn thì sẽ có hệ số lợi nhuận cao hơn. Đây là một trong các biện pháp quan trọng đo lường khả năng tạo lợi nhuận của công ty năm nay so với các năm khác.

4.3 Hệ số khả năng sinh lời

4.3.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng TS (ROA)

TTS LNST ROA=

ROA là hệ số tổng hợp nhất được dùng để đánh giá khả năng sinh lợi của một đồng vốn đầu tư. ROA cho biết cứ một đồng tài sản thì công ty tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận và ROA đánh giá hiệu suất sử dụng tài sản của công ty.

Hệ số này càng cao thì cổ phiếu càng có sức hấp dẫn hơn vì hệ số này cho thấy khả năng sinh lợi từ chính nguồn tài sản hoạt động của công ty.

4.3.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn tự có (ROE)

VCSH LNST ROE=

ROE cho biết một đồng vốn tự có tạo được bao nhiêu đồng lợi nhuận. ROE càng cao thì khả năng cạnh tranh của công ty càng mạnh và cổ phiếu của công ty càng hấp dẫn, vì hệ số này cho thấy khả năng sinh lời và tỷ suất lợi nhuận của công ty, hơn nữa tăng mức doanh lợi vốn chủ sở hữu là một mục tiêu quan trọng nhất trong hoạt động quản lý tài chính của công ty.

4.4 Các chỉ số định giá

4.4.1 Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS)

EPS = Thu nhập ròng – cổ tức ưu đãi

Số cổ phiếu thường đang lưu hành EPS cho biết nhà đầu tư được hưởng lợi nhuận trên mỗi cổ phần họ đang nắm giữ hàng năm là bao nhiêu. Chỉ số này càng cao thì càng được đánh giá tốt vì khi đó khoản thu nhập trên mỗi cổ phiếu sẽ cao hơn.

4.4.2 Giá trên thu nhập của cổ phiếu (P/E)

EPS P E P/ =

Hệ số P/E đo lường mối quan hệ giữa giá thị trường (Market Price - P) và thu nhập của mỗi cổ phiếu (Earning Per Share - EPS)

P/E cho thấy giá cổ phiếu hiện tại cao hơn thu nhập từ cổ phiếu đó bao nhiêu lần, hay nhà đầu tư phải bỏ ra bao nhiêu đồng vốn để có được 1 đồng thu nhập.

Nếu P/E cao điều đó có nghĩa là người đầu tư dự kiến công ty đạt tốc độ tăng trưởng cao trong tương lai. Thông thường cổ phiếu được đánh giá tốt khi tỷ lệ P/E nằm trong khoảng giá trị 10 lần.

CHƯƠNG III

XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH GIÁO DỤC

1.Lập danh mục tối ưu:

1.1.Số liệu và nguồn gốc số liệu:

Số liệu sử dụng trong chuyên đề thực tập là giá đóng cửa trung bình mỗi ngày của 7 cổ phiếu có ESP cao nhất trên sàn HOSE năm 2010 từ 02/02/2010- 10/02/2011 gồm 247 quan sát:

Các mã cổ phiếu được lựa chọn bao gồm : Công ty cổ phần cao su đồng phú : DPR Công ty cổ phần tập đoàn Hà Đô : HDG

Công ty cổ phần khoáng sản và xây dựng Bình Dương : KSB Công ty cổ phần phát triển đô thị Từ Liêm : NTL

Công ty cổ phần sữa Việt Nam: VNM Công ty cổ phần container Việt Nam:VSC Ta có bảng chỉ số của các cổ phiếu trên là:

Chỉ số DPR HDG KSB NTL VIC VNM VSC EPS 9,877 14,532 11,880 17,576 13,147 10,305 15,062 P/E 5.9 5.9 0 3.6 7.2 7.3 5.4 ROA 23.57 4.56 21.36 11.21 8.82 33.57 22.14 ROE 32.17 10.97 33.58 26.05 33.71 45.40 33.25

1.2.Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu

Kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất

Sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị với cặp giả thiết: Ho: chuỗi lợi suất của cổ phiếu là dừng

H1: chuỗi lợi suất của cổ phiếu là không dừng Ta có kết quả như sau:

Cổ phiếu DPR:

ADF Test Statistic -17.58356 1% Critical Value* -3.4585 5% Critical Value -2.8734 10% Critical Value -2.5730 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Nhận xét: bằng tiêu chuẩn kiểm định Dickey Fuller ta thấy với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% thì τqs >τα . Do đó giả thiết Ho được chấp nhận nghĩa là chuỗi lợi suất của cổ phiếu BMC là chuỗi dừng.

Tương tự với VNINDEX và các các cổ phiếu còn lại ta cũng có kết luận chuỗi lợi suất của chúng là chuỗi dừng (xem phụ lục 1).

Như vậy số liệu sử dụng phù hợp với mô hình toán

1.3. Xác định các tham số cho thuật toán EGP

Tiến hành hồi quy lợi suất của từng cổ phiếu theo mô hình SIM ta có kết quả như sau:

Cổ phiếu ri βi RSS η2i = RSS/(n- 2) DPR 0.000741 0.496942 0.08018 0.000327 HDG 0.000891 0.312496 0.128767 0.000526 KSB -0.00015 0.483571 0.145474 0.000594 NTL 0.000181 0.335405 0.095809 0.000391 VIC 0.002228 0.468661 0.103095 0.000421

VNM

0.00077 0.239584 0.038537 0.000157 VSC

-0.00105 0.225988 0.056339 0.00023

1.4. Xây dựng danh mục tối ưu bằng thuật toán EGP

Bước 1. Tính tỷ số Treynor

Lãi suất phi rủi ro = lãi suất trái phiếu chính phủ = 11.2%/ năm. Lãi suất ngày = 0.0311%/ngày. Áp dụng công thức: ERBi = i f iI r r β −

. Sau khi xác định RVOL thì ta sắp xếp chúng theo thứ tự giảm dần.

Kết quả như sau:

Cổ phiếu ERBi VIC 0.00409014 VNM 0.001915357 HDG 0.001855668 DPR 0.000865069 NTL -0.00038792 KSB -0.00095355 VSC -0.00602294 Bước 2: Tính Ci Áp dụng công thức:                       +         − = ∑ ∑ = = i j j jI I i j jI j f j I i r r C 1 2 2 2 1 2 2 1 * η β σ β η σ (Với i = 1:7) Ta có bảng kết quả sau: CP ( ) 2 j f jI j R R β η − Lũy kế 2 2 jI j β η Lũy kế Ci ERBi VIC 2.133898013 2.13389801 521.72 521.717655 0.000299806 0.00409014

VNM 0.70027029 2.8341683 365.61 887.325891 0.000378738 0.001915357 HDG 0.344511327 3.17867963 185.65 1072.97941 0.000414492 0.001855668 DPR 0.653302276 3.83198191 755.2 1828.18232 0.000454886 0.000865069 NTL -0.111611041 3.72037087 287.71 2115.89719 0.000427051 -0.00038792 KSB -0.37538714 3.34498373 393.67 2509.56876 0.000367361 -0.00095355 VSC -1.337368599 2.00761513 222.05 2731.61474 0.000215236 -0.00602294

Bước 3: Xác định hệ số ngưỡng C* (Cut-off)

Từ lý thuyết ở trên: Bằng cách so sánh ERBi với Ci: C* = Ck với k sao cho:

• ERBi ≥ Ci với i ≤ k ; • ERBi < Ci với i > k.

Khi đó danh mục tối ưu sẽ bao gồm các chứng khoán xếp từ 1 đến k.

Áp dụng vào ta có kết quả như sau:

STT Cổ phiếu ERBi Ci

1 VIC

2 VNM 0.001915357 0.000378738 3 HDG 0.001855668 0.000414492 4 DPR 0.000865069 0.000454886

Như vậy tương ứng với các điều kiện của việc xác định hệ số ngưỡng thì có ba cổ phiếu bị loại và còn lại là bốn cổ phiếu được xếp vào trong danh mục tối ưu bao gồm: VIC,VNM,HDG,DPR. Đồng thời cũng xác định được phân vị tương ứng là k = 4.

Bước 4: Xác định danh mục tiếp tuyến

Xác định tỷ trọng của tài sản i trong danh mục tiếp tuyến: ∑ = = n i i i i Z Z W 1 Trong đó:         − − = 2 r r C* Z iI f i i iI i η β β với i=1,2,3,4 Cổ phiếu 2 i iI η β iI f i r r β − Zi Wi VIC 1113.209026 0.00409014 4.219433227 0.524551332 VNM 1526.012739 0.00191536 2.34490081 0.291513286 HDG 594.0988593 0.00185567 0.856200985 0.10644116

DPR 1519.700306 0.00086507 0.623354999 0.077494222 ΣZi = 8.043890021

Như vậy danh mục tối ưu sẽ là:

Pm (VIC,VNM,HDG,DPR) = (52,45%, 29,15%, 10,64%, 7,74%) Tất cả các tỷ trọng đều dương nên thỏa mãn điều kiện cấm bán khống Lợi suất danh mục :Σ wi*ri = 0.1545%/ngày

Độ dao động của danh mục = 0.0137 Hệ số beta danh mục = 0.3874 rVNI = 0.00026

σ VNI = 0.0123

2. Đánh giá danh mục

2.1. Đánh giá việc thực thi danh mục 2.1.1. Chỉ số Treynor

Danh mục đối chứng M được dùng để đánh giá danh mục đầu tư P đã được xây dựng ở trên là danh mục chỉ số thị trường VN_Index.

Từ công thức tính chỉ số Treynor đã nêu ở trên:

βP f P P r r T = −

Với lợi suất của danh mục và hệ số Bêta đã được xác định ở trên thay vào ta có:

Tp = 0.001545 0.000311 0.0032 0.3874

Trong khi đó cũng áp dụng công thức trên nhưng với danh mục thị trường là VNINDEX ta có kết quả như sau: T

M

= -0.000051 Ta thấy TP > TM. Do đó danh mục P thực thi tốt.

2.1.2. Chỉ số Sharpe Từ công thức tính chỉ số Shapre: σP f P P r r S = −

Với lợi suất và phương sai của danh mục đã được xác định ở trên thay vào ta có:

Sp = 0.001545 0.000311 0.09 0.0137

− =

Trong khi đó cũng áp dụng công thức trên nhưng với danh mục thị trường là VNINDEX ta có kết quả như sau: S

M

= -0.00414 Ta thấy SP > SM. Do đó danh mục P thực thi tốt.

2.1.3. Chỉ số α-Jensen

Công thức tính hệ số α – Jensen của danh mục như sau:

P rP rP

α = −

Trong đó rP là lợi suất ước tính của danh mục theo CAPM. Sử dụng mô hình CAPM ta có:

rP= rf + βp * (rm – rf)= 0.000311 +0.3874 * (0.00026 – 0.000311) = 0.000291

Vào ngày 10/02/2011 hệ số Jensen

P rP rP

α = − = 0.003642 - 0.000291 = 0.003351 > 0  Danh mục P là danh mục thực thi tốt.

2.2. Đánh giá khả năng đa dạng hóa danh mục

Theo như nguyên lý đa dạng hóa đã được trình bày ở trên thì ta có: Tổng rủi ro = rủi ro hệ thống + rủi ro phi hệ thống

Danh mục P được gọi là đa dạng hóa nếu như tổng rủi ro của danh mục này rất nhỏ và đến mức có thể gần bằng rủi ro hệ thống. Điều này chỉ có thể xảy ra khi rủi ro phi hệ thống của danh mục đó là rất nhỏ.

Phương sai của danh mục P theo mô hình SIM: σ2P = β2P * σ2M + η2

P

Trong đó: β2P * σ2I được gọi là rủi ro hệ thống của danh mục P

η2P được gọi là rủi ro phi hệ thống (hay rủi ro riêng) của danh mục P Theo như kết quả đã tính ở trên ta có:

• σ2p= 0.0001876

• βp = 0.3874 và σM = 0.0123 Suy ra rủi ro phi hệ thống của danh mục P là:

η2P = σ2P - β2P * σ2M = 0.0001876 – 0.15008 * 0.000151 = 0.000165

Như vậy có thể thấy giá trị rủi phi hệ thống của danh mục P là rất nhỏ. Do đó có thể coi danh mục P là danh mục đa dạng hóa tốt.

KẾT LUẬN

Phân tích và quản lý danh mục đầu tư là lĩnh vực quan trọng trong phân tích thị trường tài chính vì nó đề cập đến các nguyên tắc, phương pháp đầu tư theo danh mục một cách có hiệu quả. Nắm vững các nguyên tắc để vận dụng linh hoạt trong thực tiễn lầ tiền đề thành công của nhà đầu tư trên thị trường tài chính đầy biến động.

Quản Lý danh mục đầu tư là quá trình: xác định mục tiêu đầu tư, xây dựng danh mục các loại chứng khoán, tài sản đầu tư đáp ứng tốt nhất mục tiêu của chủ đầu tư, thực hiện theo dõi điều chỉnh danh mục đầu tư theo diễn biến thị trường nhằm tái tối ưu hóa danh mục và cuối cùng là định kỳ đánh giá việc thực hiện danh mục. Nói chung, đó là một vấn đề rất phức tạp và đa dạng nhưng cũng rất hấp dẫn. Trên thực tế có nhiều phương pháp để lập và quản lý danh mục đầu tư, nhưng việc lựa chọn phương pháp nào còn tùy thuộc vào từng thị trường và trình độ của nhà đầu tư.

Chuyên để này được thực hiện trong một thời gian ngắn. Do đó, không thể tránh khỏi những thiếu sót trong quá trình thực hiện. Vì vậy, em mong nhận được sự chỉ bảo tận tình của các anh chị, cô chú trong Công ty cổ phần đầu tư tài chính giáo dục và sự chỉ bảo của các thầy cô trong khoa Toán Kinh tế, đặc biệt là thầy Trần Trọng Nguyên để em có thể hoàn thiện chuyên đề này tốt hơn.

Em xin trân thành cảm ơn

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Thầy Nguyễn Quang Dong, Giáo trình kinh tế lượng 1, 2 – Đại học Kinh Tế Quốc Dân – Bộ môn điều khiển kinh tế.

2. Thầy Hoàng Đình Tuấn, “Bài giảng Phân tích và định giá tài sản tài chính”, Đại học Kinh Tế Quốc Dân.

3. Thầy Trần Chung Thủy, “Giáo trình Tài Chính Công Ty”, Đại học Kinh Tế Quốc Dân.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Bảng kiểm định tính dừng của chuỗi lợi Cổ phiếu DBR

ADF Test Statistic -17.58356 1% Critical Value* -3.4585 5% Critical Value -2.8734

10% Critical Value -2.5730 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Cổ phiếu HDG

ADF Test Statistic -15.31431 1% Critical Value* -3.4585 5% Critical Value -2.8734 10% Critical Value -2.5730 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Cổ phiếu KSB

ADF Test Statistic -16.40743 1% Critical Value* -3.4585 5% Critical Value -2.8734 10% Critical Value -2.5730 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Cổ phiếu NTL

ADF Test Statistic -14.22245 1% Critical Value* -3.4585 5% Critical Value -2.8734 10% Critical Value -2.5730 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

ADF Test Statistic -12.43447 1% Critical Value* -3.4585 5% Critical Value -2.8734 10% Critical Value -2.5730 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Cổ phiếu VNM

ADF Test Statistic -14.67665 1% Critical Value* -3.4585 5% Critical Value -2.8734 10% Critical Value -2.5730 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Cổ phiếu VSC

ADF Test Statistic -17.47633 1% Critical Value* -3.4585 5% Critical Value -2.8734 10% Critical Value -2.5730 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Phụ lục 2: Kết quả hồi quy lợi suất các chứng khoán theo mô hình SIM Cổ phiếu DPR:

Dependent Variable: RDPR Method: Least Squares Date: 05/03/11 Time: 19:34 Sample: 1 247

Included observations: 247

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.000612 0.001151 0.531206 0.5958

R-squared 0.103038 Mean dependent var 0.000741 Adjusted R-squared 0.099377 S.D. dependent var 0.019062 S.E. of regression 0.018091 Akaike info criterion -5.178794 Sum squared resid 0.080180 Schwarz criterion -5.150378 Log likelihood 641.5811 F-statistic 28.14418 Durbin-Watson stat 2.259794 Prob(F-statistic) 0.000000

Cổ phiếu HDG

Dependent Variable: RHDG Method: Least Squares Date: 05/03/11 Time: 19:35 Sample: 1 247

Included observations: 247

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.000810 0.001459 0.555401 0.5791

RVNI 0.312496 0.118708 2.632475 0.0090

R-squared 0.027507 Mean dependent var 0.000891 Adjusted R-squared 0.023538 S.D. dependent var 0.023200 S.E. of regression 0.022926 Akaike info criterion -4.705066 Sum squared resid 0.128767 Schwarz criterion -4.676650 Log likelihood 583.0757 F-statistic 6.929926

Một phần của tài liệu Xây dựng danh mục đầu tư tại Công Ty Cổ Phần Đầu Tư Tài Chính Giáo Dục (Trang 42)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(63 trang)
w