Khóa luận Kiểm định mô hình tài sản vốn - CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam

168 trang thiennha21 25/04/2022 2681

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Khóa luận Kiểm định mô hình tài sản vốn - CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

khoa_luan_kiem_dinh_mo_hinh_tai_san_von_capm_tren_thi_truong.pdf

Nội dung text: Khóa luận Kiểm định mô hình tài sản vốn - CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam

ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN - CAPM VỚI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LÊ DƯƠNG Trường Đại học Kinh tế Huế Khóa học: 2015 – 2019
ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN - CAPM VỚI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Sinh viên thực hiện: Giáo viên hướng dẫn: Lê Dương Tú Oanh TrườngLớp: K49 – Ngân Đại Hàng học Kinh tế Huế Niên khóa: 2015 - 2019
Huế, tháng 1 năm 2019 Trường Đại học Kinh tế Huế
TÓM TẮT KHÓA LUẬN Mục tiêu của nghiên cứu này là kiểm định sự phù hợp của mô hình CAPM trên TTCK Việt Nam. Số liệu được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm chuỗi chỉ số thị trường (VnIndex) và giá của 196 cổ phiếu được niên yết trên sàn HOSE theo thời gian với tần suất tháng trong giai đoạn từ tháng 7/2012 đến tháng 7/2018. Đề tài bước đầu đưa ra các cơ sở lý luận, tổng quan về mô hình CAPM; những bất thường khi áp dụng mô hình này. Tiếp theo, đề tài giới thiệu tổng quan về thị trường chứng khoán và sự biến động của chỉ số VnIndex giai đoạn tháng 7/2012 đến quý 3/2018. Cuối cùng, đề tài tiến hành kiểm định mô hình CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam với phương pháp phân tích hồi quy thông qua các kiểm định: Dickey – Fuller (ADF), Breusch – Godfrey (BG), White – Test, bằng cách sử dụng các phần mềm Eviews, Excel để xử lý số liệu. Trường Đại học Kinh tế Huế i
– đến: – Ngâ TrườngEm xin chân thành cĐạiảm ơn! học Kinh tế Huế Thành phố Huế, tháng 1 năm 2019 Sinh viên thực hiện ii
MỤC LỤC TÓM TẮT KHÓA LUẬN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC HÌNH vii DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ viii DANH MỤC CÁC BIỂU BẢNG ix DANH MỤC PHỤ LỤC x PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1 1.Lý do chọn đề tài 1 2.Mục tiêu nghiên cứu 2 3.Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2 4.Phương pháp nghiên cứu 2 5.Kết cấu khóa luận 3 PHẦN 2: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 5 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN – CAPM 5 1.1.Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam 5 1.1.1.Khái niệm về thị trường chứng khoán 5 1.1.2.Chức năng cơ bản của thị trường chứng khoán 5 1.1.3.Rủi ro khi tham giao vào thị trường chứng khoán 6 1.2.1.Giai đoạn 2000 – 2005 8 1.2.2.Giai đoạn 2006 – 2011 9 1.2.3.GiaiTrường đoạn 2012 –ĐạiQuý 3 năm học 2018 Kinh tế Huế 11 1.3.Giới thiệu về mô hình định giá tài sản vốn – CAPM 15 1.3.1.Tổng quan mô hình CAPM 15 1.3.2.Các giả định của mô hình 15 1.3.3.Lý thuyết thị trường vốn và mô hình định giá tài sản vốn 16 iii
1.3.3.1.Đường thị trường vốn (Capital Market Line – CML) 16 1.3.3.2.Quan hệ giữa lý thuyết thị trường vốn và mô hình định giá tài sản vốn .18 1.3.4.Nội dung mô hình CAPM 18 1.3.4.1.Quan hệ giữa lợi nhuận cá biệt và lợi nhuận thị trường – đường đặc thù chứng khoán (The Security Characteristic Line) 19 1.3.4.2.Mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận – đường thị trường chứng khoán (Security Market Line – SML) 21 1.3.4.3.Hệ số rủi ro Beta và ý nghĩa của nó 23 1.4.Những bất thường khi áp dụng mô hình CAPM 24 1.5.Mô hình nghiên cứu 25 1.6.Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây 27 CHƯƠNG 2: KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 29 2.1.Kiểm định mô hình CAPM với thị trường chứng khoán Việt Nam 29 2.1.1.Mô hình nghiên cứu 29 2.1.2.Kiểm định tính dừng 32 2.1.3.Kết quả hồi quy đơn trên từng cổ phiếu và 11 danh mục 34 2.1.3.1.Kết quả hồi quy 34 2.1.3.2.Kiểm định ý nghĩa hệ số β 36 2.1.3.3.Kiểm định ý nghĩa hệ số α 39 2.1.3.4.Kiểm định mô hình 41 2.1.3.4.1. Kiểm định tự tương quan các phần dư 41 2.1.3.4.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi 43 2.1.3.4.3. Kiểm định tính ổn định của mô hình 44 2.1.4.ÁpTrường dụng mô hình Đại CAPM chohọc danh mục Kinh đầu tư tế Huế 45 2.1.4.1.DMĐT gồm các cổ phiếu có β 1 47 CHƯƠNG 3: THẢO LUẬN KẾT QUẢ VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 49 1.Thảo luận kết quả 49 iv
2.Hàm ý chính sách 51 PHẦN 3: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 53 1.Kết quả 53 2.Các hạn chế của đề tài 53 3.Đóng góp và hướng phát triển đề tài 53 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 PHỤ LỤC 57 Trường Đại học Kinh tế Huế v
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT STT Viết tắt Danh mục 1 Mô hình CAPM Mô hình định giá tài sản vốn 2 NĐT Nhà đầu tư 3 TP. HCM Thành phố Hồ Chí Minh 4 TTCK Thị trường chứng khoán 5 VnIndex Chỉ số thị trường chứng khoán của Việt Nam 6 HOSE Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh 7 OTC Thị trường phi tập trung 8 FDI Đầu tư trực tiếp nước ngoài 9 GDP Tổng sản phẩm quốc nội 10 TPP Hiệp định đối tác xuyên Thái Bình Dương 11 NHNN Ngân hàng nhà nước 12 EU Liên minh Châu Âu 13 HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội 14 TSSL Tỷ suất sinh lợi 15 TrườngDMĐT Đại học KinhDanh mục đầutế tư Huế 16 α Alpha 17 β Beta vi
DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1. Đường thị trường vốn (CML) 18 Hình 1.2. Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và lợi nhuận thị trường 20 Hình 1.3. Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và β 23 Trường Đại học Kinh tế Huế vii
DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ Biểu đồ 2.1. Chỉ số VnIndex trong giai đoạn 2000-2005 9 Biểu đồ 2.2. Chỉ số VnIndex trong giai đoạn 2006-2011 9 Biểu đồ 2.3. Chỉ số VnIndex trong giai đoạn 2012-Quý 3 năm 2018 11 Trường Đại học Kinh tế Huế viii
DANH MỤC CÁC BIỂU BẢNG Bảng 1.1. Ví dụ đường đặc thù chứng khoán 19 Bảng 1.2. Ví dụ đường đặc thù chứng khoán (Tiếp) 20 Bảng 2.1. Kiểm định tính dừng của biến Rm – Rf và các chuỗi S, B, H, M, L, SH, SM, SL, BH, BM, BL. 33 Bảng 2.2. Bảng tóm tắt kết quả hồi quy 34 Bảng 2.3. Kết quả hồi quy 11 danh mục 35 Bảng 2.4. Thống kê mô tả kết quả kiểm định hệ số β 37 Bảng 2.5. Kết quả kiểm định hệ số β của 11 danh mục 38 Bảng 2.6. Thống kê mô tả kết quả kiểm định hệ số α 39 Bảng 2.7. Kết quả kiểm định hệ số α của 11 danh mục 40 Bảng 2.8. Kiểm định Breusch – Godfrey (BG) của 11 danh mục 42 Bảng 2.9. Kiểm định White đối với 11 danh mục 43 Bảng 2.10. Kiểm định tính ổn định của 11 danh mục 44 Bảng 2.11. Kết quả hồi quy DMĐT A 46 Bảng 2.12. Kết quả hồi quy DMĐT B 47 Trường Đại học Kinh tế Huế ix
DANH MỤC PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kết quả hồi quy trên 196 cổ phiếu 57 Phụ lục 2: Kết quả kiểm định hệ số β của 196 cổ phiếu 65 Phụ lục 3: Kết quả kiểm định hệ số α của 196 cổ phiếu 74 Phụ lục 4: Kết quả kiểm định Breusch – Godfrey (BG) của 196 cổ phiếu của 196 cổ phiếu 79 Phụ lục 5: Kiểm định White của 196 cổ phiếu 84 Phụ lục 6: Kiểm định tính ổn định của 196 cổ phiếu 89 Phụ lục 7: Tên 196 cổ phiếu và ngành nghề kinh doanh 98 Phụ lục 8: Chỉ số VN-Index từ 7/2012 đến 7/2018 108 Phụ lục 9: Lãi suất phi rủi ro từ 7/2012 đến 7/2018 109 Phụ lục 10: Kết quả hồi quy trên 11 danh mục S, B, H, M, L, SH, SM, SL, BH, BL, BM 110 Phụ lục 11:Kết quả kiểm định tính dừng 118 Phụ lục 12: Kết quả kiểm định Breusch – Godfrey (BG) 130 Phụ lục 13: Kết quả kiểm định White 140 Phụ lục 14: Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình 150 Trường Đại học Kinh tế Huế x
PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1. Lý do chọn đề tài Trong quá trình hội nhập và phát triển kinh tế hiện nay, thị trường chứng khoán trở thành một kênh đầu tư phổ biến và giữ vai trò quan trọng trong nền kinh tế. Nó đóng vai trò như là kênh lưu thông vốn cho nền kinh tế, cung cấp môi trường đầu tư cho công chúng, cung cấp khả năng thanh khoản cho các chứng khoán, đánh giá được giá trị của doanh nghiệp và nền kinh tế, tạo môi trường giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô. Do đó, việc phát triển kinh tế phải đi đôi với việc phát triển thị trường chứng khoán. Tuy thị trường chứng khoán Việt Nam đã có nhiều bước tiến vượt bậc cũng như ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế nhưng vẫn còn tồn tại không ít rủi ro. Mối quan tâm lớn nhất của bất kỳ ai khi tham gia thị trường chứng khoán chính là mối quan hệ giữa “lợi nhuận và rủi ro”. Thị trường chứng khoán là một kênh đầu tư tồn tại rất nhiều lợi nhuận cũng như rủi ro. Một trong những rủi ro đó là: rủi ro về thông tin, rủi ro về hoạt động của doanh nghiệp đầu tư, rủi ro về tâm lý, Trên thực tế, có rất nhiều nhà đầu tư đầu tư vào chứng khoán một cách thông minh, biết cách hài hòa giữa rủi ro và lợi nhuận, biết cách phòng tránh rủi ro để có thể đem lại phần lợi nhuận lớn cho mình. Bên cạnh đó, cũng có kha khá nhà đầu tư đầu tư một cách cảm tính, không tính toán, vận dụng có lý thuyết đầu tư tài chính hiện đại dẫn đến những rủi ro khôn lường. Vì vậy, để có thể đầu tư chứng khoán một cách có hiệu quả, chúng ta nên áp dụng phương pháp định tính hay định lượng để có thể dự kiến được rủi ro, định hướngTrường được tương lai màĐại chứng khoánhọc mang Kinh lại. Chính tế lẽ đó, Huế việc xem xét ứng dụng lý thuyết mô hình đầu tư tài chính nào vào thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay sao cho phù hợp nhất là điều hết sức quan trọng và cần thiết. Một trong những mô hình đầu tư tài chính hiện tại phù hợp, đơn giản nhất giải thích được mối quan hệ lợi nhuận – rủi ro đó là mô hình định giá tài sản vốn – CAPM. Từ việc tham khảo ứng dụng mô hình này sẽ giúp nhà đầu tư nói riêng cũng như thị trường 1
chứng khoán Việt Nam nói chung thêm một bước ngoặt phát triển bền vững, ổn định và hiệu quả hơn. Trên thực tế đã có nhiều nghiên cứu kiểm định việc ứng dụng những mô hình đầu tư tài chính hiện đại vào thị trường chứng khoán. Các nghiên cứu này đã cho ra những kết quả có ý nghĩa thiết thực. Điều đó càng khẳng định tính đúng đắn, thực nghiệm của các mô hình này. Nhận thức được tầm quan trọng đó nên em đã quyết định chọn đề tài “Kiểm định mô hình tài sản vốn - CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam” để làm khóa luận lần này. 2. Mục tiêu nghiên cứu - Mục tiêu chung: Kiểm định sự phù hợp của mô hình định giá tài sản vốn – CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam. - Mục tiêu cụ thể: Hệ thống hóa các cơ sở lý luận về thị trường chứng khoán Việt Nam và mô hình định giá tài sản vốn – CAPM; Kiểm định mô hình định giá tài sản vốn – CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn tháng 7/2012 đến tháng 7/2018; Đề xuất một số khuyến nghị cho nhà đầu tư. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: Mô hình định giá tài sản vốn - CAPM với các nhân tố: Hệ số Beta của doanh nghiệp, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, lợi nhuận phi rủi Trườngro và lợi nhuận của Đạidanh mục họcthị trường. Kinh tế Huế - Phạm vi nghiên cứu: Thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là thị trường chứng khoán ở TP. Hồ Chí Minh. Đề tài tiến hành nghiên cứu trên cổ phiếu của 196 công ty thuộc các ngành kinh doanh khác nhau trên Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) từ tháng 7/2012 đến tháng 7/2018. 4. Phương pháp nghiên cứu 2
Khóa luận sử dụng một số phương pháp sau: Phương pháp thu thập số liệu: - Phương pháp sử dụng các thông tin sẵn có, quan sát, tìm kiếm. Tìm kiếm và sử dụng các bài khóa luận đã được thực hiện về đề tài liên quan để tìm hiểu thêm cách làm và các phương pháp nghiên cứu được thực hiện, từ đó, rút ra các nội dung cần lưu ý khi thực hiện đề tài. - Thu thập thông tin và số liệu từ các trang web: Và trên các tạp chí, sách báo, các bài nghiên cứu khoa học, từ đó hệ thống lại một cách có chọn lọc. - Phương pháp đối chứng, đối chiểu, nhập số liệu. Sau khi tìm kiếm và thu thập được các số liệu cần thiết, tiến hành đối chiếu so sánh sự đúng sai để kết quả của nghiên cứu được chính xác nhất. Phương pháp xử lý số liệu: - Phương pháp phân tích tỷ lệ: Là phương pháp rút ra các phân tích liên quan sau khi tính toán các tỷ lệ trong bài nghiên cứu: Lãi suất phi rủi ro, Lãi suất thị trường, Tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu, - Phương pháp mô tả các biến số, phân tích sự khác biệt, mối liên quan giữa các biến số. Được dùng để rút ra nhận xét sau khi có kết quả chạy mô hình từ phần mềm EVIEWS. - Phương pháp tổng hợp và so sánh với những số liệu thực tế, các bảng biểu cũng như đồ thị minh họa. TrườngPhương pháp phân Đạitích hồi quyhọc đa biế n,Kinh sử dụng các tế kiểm Huế định White – test, Dickey – Fuller (ADF), thông qua sử dụng các phần mềm Eviews, Excel để xử lý số liệu 5. Kết cấu khóa luận Gồm 3 phần: 3
Phần 1: Đặt vấn đề Phần 2: Nội dung và kết quả nghiên cứu Chương 1: Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam và mô hình định giá tài sản vốn – CAPM Chương 2: Kiểm định mô hình CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam Chương 3: Thảo luận kết quả và hàm ý chính sách Phần 3: Kết luận và kiến nghị Trường Đại học Kinh tế Huế 4
PHẦN 2: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN – CAPM 1.1. Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam 1.1.1. Khái niệm về thị trường chứng khoán Thị trường chứng khoán (TTCK) là yếu tố cơ bản của nền kinh tế hiện đại. Đến nay, hầu hết quốc gia có nền kinh tế phát triển đều có TTCK. TTCK đã trở thành một định chế tài chính không thể thiếu được trong đời sống kinh tế của những nước theo cơ chế thị trường. (Nguồn: Lê Hoàng Nga (2011), Thị trường chứng khoán, Nhà xuất bản Tài chính, trang 7) Thị trường chứng khoán là nơi giao dịch mua bán chứng khoán. Nghĩa là ở đâu có giao dịch mua bán chứng khoán thì đó là hoạt động của thị trường chứng khoán. Tuy nhiên, đó có thể là thị trường chứng khoán có tổ chức hoặc không có tổ chức, tập trung hay không tập trung. (Nguồn: Lê Văn Tề (2007), Thị trường chứng khoán tại Việt Nam, Nhà xuất bản Thống kê, trang 139) Đặc điểm cơ bản của thị trường chứng khoán là thị trường tự do, tự do nhất trong các loại thị trường. Ở thị trường chứng khoán không có sự độc đoán, can thiệp của Chính phủ cũng như cưỡng ép về giá. Giá mua bán hoàn toàn do quan hệ cung và cầu trên thị trường quyết định. (Nguồn: Lê Văn Tề (2007), Thị trường chứng khoán tại Việt Nam, Nhà xuất bản Thống kê, trang 139) 1.1.2. Chức năng cơ bản của thị trường chứng khoán - HuyTrường động vốn đầu tư cho Đại nền kinh học tế: Khi cácKinh nhà đầu tư tếmua chứngHuế khoán do các công ty phát hành, số tiền nhàn rỗi của họ được đưa vào hoạt động sản xuất kinh doanh và qua đó góp phần mở rộng sản xuất xã hội. Thông qua TTCK, Chính phủ và chính quyền ở các địa phương cũng huy động được các nguồn vốn cho mục đích sử dụng và đầu tư phát triển hạ tầng kinh tế, phục vụ các nhu cầu chung xã hội; - Đánh giá hoạt động của các doanh nghiệp: Thông qua chứng khoán, hoạt động của 5
các doanh nghiệp được phản ánh một cách tổng hợp và chính xác, giúp cho việc đánh giá và so sánh hoạt động của doanh nghiệp được nhanh chóng và thuận tiện, từ đó cũng tạo ra một môi trường cạnh tranh lành mạnh nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, kích thích áp dụng công nghệ mới, cải tiến sản phẩm; - Cung cấp môi trường đầu tư cho công chúng: TTCK cung cấp cho công chúng một môi trường đầu tư lành mạnh với các cơ hội lựa chọn phong phú. Các loại chứng khoán trên thị trường rất khác nhau về tính chất, thời hạn và độ rủi ro, cho phép các nhà đầu tư có thể lựa chọn loại hàng hóa phù hợp với khả năng, mục tiêu và sở thích của mình; - Tạo tính thanh khoản cho các chứng khoán: Nhờ có TTCK mà các NĐT có thể chuyển đổi các chứng khoán họ sở hữu thành tiền mặt hoặc các loại chứng khoán khác khi họ muốn. Khả năng thanh khoản là một trong những đặc tính hấp dẫn của chứng khoán đối với NĐT. Đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt, an toàn của vốn đầu tư. TTCK hoạt động càng năng động và có hiệu quả thì tính thanh khoản của các chứng khoán giao dịch trên thị trường càng cao; - Tạo mô trường giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô: Các chỉ báo của TTCK phản ánh động thái của nền kinh tế một cách nhạy bén và chính xác. Giá các chứng khoán tăng lên cho thấy đầu tư đang mở rộng, nền kinh tế tăng trưởng; ngược lại giá chứng khoán giảm sẽ cho thấy dấu hiệu tiêu cực của nền kinh tế. Vì thế, TTCK được gọi là phong vũ biểu của nền kinh tế và là một công cụ quan trọng giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô. Thông qua TTCK, Chính phủ có thể mua và bán trái phiếu Chính phủ để tạo ra nguồn thu bù đắp thâm hụt ngân sách và hạn chế lạm phát. Ngoài ra, Chính phủ cũng có thể sử dụng một số chínhTrường sách, biện pháp tác Đại động vào học TTCK nhằm Kinh định hướng tế đầu Huếtư đảm bảo cho sự phát triển cân đối của nền kinh tế. 1.1.3. Rủi ro khi tham giao vào thị trường chứng khoán Rủi ro chia ra làm 2 loại: Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống. Thứ nhất, rủi ro hệ thống hay còn gọi là rủi ro thị trường được đo lường bằng hệ số beta (β). Là loại rủi ro chịu tác động của điều kiện kinh tế vĩ mô và tác động 6
đến hầu hết hoặc toàn bộ các loại tài sản. Đây là rủi ro biến động lợi nhuận của chứng khoán hay của danh mục đầu tư do sự thay đổi lợi nhuận trên thị trường nói chung, gây ra bởi các yếu tố nằm ngoài công ty và công ty không thể kiểm soát được như tình hình nền kinh tế, cải tổ chính sách thuế, thay đổi tình hình năng lượng thế giới, chiến tranh, các sự kiện kinh tế chính trị, Nó chính là phần rủi ro chung cho tất cả các loại chứng khoán và do đó không thể phân tán thông qua đa dạng hóa danh mục đầu tư. Bao gồm: - Rủi ro thị trường là sự biến động giá chứng khoán do phản ứng của các nhà đầu tư. Giá chứng khoán có thể giao động mạnh trong một khoảng thời gian ngắn mặc dù thu nhập của doanh nghiệp vẫn không thay đổi. Rủi ro thị trường xuất hiện khi có những phản ứng của các nhà đầu tư trước các sự kiện có thể là hữu hình hoặc vô hình như các sự kiện kinh tế, chính trị, xã hội; - Rủi ro lãi suất là sự bất ổn của giá chứng khoán do tác động của lãi suất. Khi đầu tư vào các chứng khoán có thu nhập cố định, nếu lãi suất thị trường tăng lên, cơ hội đầu tư vào các tài sản có mức lợi tức cao hơn sẽ mất đi. Mặt khác, thời hạn của các tài sản đầu tư càng lớn, ảnh hưởng của lãi suất tới giá thị trường của nó sẽ càng lớn, mức độ tổn thất giá trị của chủ đầu tư sẽ càng cao; - Rủi ro sức mua là sự thay đổi giá trị thực của chứng khoán do sự thay đổi sức mua của đồng tiền, hay còn gọi là tác động của lạm phát. Nếu lạm phát vượt qua tỷ lệ lạm phát dự tính, giá trị thực của đồng tiền sẽ bị giảm và làm cho giá trị thực của khoản đầu tư bị giảm giá trị; - Rủi ro chính trị là là sự biến động giá chứng khoán do tác động bởi bất ổn chính trị. TrườngThứ hai, rủi ro phi Đạihệ thống. họcLà loại rủi Kinh ro chỉ tác độngtế đến Huế 1 tài sản hoặc 1 nhóm tài sản, loại rủi ro này thường liên quan đến điều kiện của nhà phát hành. Là rủi ro xảy ra đối với một công ty hay một ngành kinh doanh nào đó, nó độc lập với các yếu tố như tình hình kinh tế, chính trị hay những yếu tố mang tính chất hệ thống có ảnh hưởng đến toàn bộ các chứng khoán có trên thị trường. Rủi ro phi hệ thống chỉ ảnh hưởng đến một công ty hay một ngành nào đó, do đó có thể giảm thiểu bằng 7
chiến lược đầu tư đa dạng hoá, tức là đầu tư vào nhiều tài sản hay nhiều cơ hội đầu tư khác nhau. Bao gồm: - Rủi ro kinh doanh là sự biến động giá chứng khoán do những thay đổi trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp (tác động từ bên trong và bên ngoài doanh nghiệp); - Rủi ro tài chính là sự biến động giá chứng khoán liên quan đến sử dụng đòn bẩy tài chính; - Rủi ro phá sản: có thể loại bỏ thông qua đa dạng hóa danh mục đầu tư. 1.2. Khái quát biến động của chỉ số VnIndex và sự phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam trong những năm qua TTCK Việt Nam chính thức đi vào hoạt động vào năm 2000, gần 20 năm hoạt động đã không ngừng hoàn thiện và phát triển. Lúc thành lập cho đến hiện nay, TTCK đã trải qua nhiều biến động, có lúc thăng hoa cũng có lúc lao dốc. Để hiểu rõ hơn về TTCK Việt Nam qua các giai đoạn cũng như sự biến động của 196 mã cổ phiếu được chọn từ HOSE chúng ta cần nghiên cứu biến động của chỉ số VnIndex - chỉ số thể hiện xu hướng biến động giá của tất cả cổ phiếu niêm yết và giao dịch tại HOSE. 1.2.1. Giai đoạn 2000 – 2005 Thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức được khai sinh với sự ra đời của trung tâm giao dịch chứng khoán TP.Hồ Chí Minh vào ngày 20/7/2000 và phiên giao dịch đầu tiên được tổ chức vào ngày 28/7/2000 chỉ với 2 mã cổ phiếu là REE (Công ty cổ phần cơ điện lạnh REE) và SAM (Công ty cổ phần SAM Holdings). Chỉ số VnIndex ở thời điểm này ở mức 100 điểm. TrườngĐến năm 2001, đặc Đạibiệt vào cuốihọc tháng 7/2001Kinh chỉ số VnIndextế Huế tăng đột biến từ 100 điểm lên 571 điểm, tức là tăng gấp 5,7 lần so với thời điểm tháng 7/2000. Từ năm 2001 đến 2003, chỉ số VnIndex giảm dần đều từ 571 điểm xuống còn 130 điểm, tức là giảm khoảng 4,39 lần so với năm 2001. Từ 2004 đến 2005, chỉ số VnIndex có xu hướng cải thiện hơn, từ mốc 200 điểm lên quanh mốc 300 điểm. 8
Trong 5 năm đầu, chỉ số VnIndex lúc cao nhất là 300 điểm, lúc thấp nhất xuống chỉ còn 130 điểm. Lý do bởi ít hàng hóa, các doanh nghiệp niêm yết cũng nhỏ, không nổi tiếng, không hấp dẫn các nhà đầu tư trong nước. Ngày 8/3/2005 Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội chính thức đi vào hoạt động. Giai đoạn tỉnh ngủ dần xuất hiện từ năm 2005 khi tỷ lệ nắm giữ NĐT nước ngoài nâng từ 30% lên 49%. Tóm lại, giai đoạn 2000 – 2005 được ví von như giai đoạn chập chững biết đi của thị trường chứng khoán Việt Nam. Chỉ số VnIndex 600 500 400 300 200 100 0 7/28/2000 7/28/2001 7/28/2002 7/28/2003 7/28/2004 7/28/2005 Chỉ số VnIndex Biểu đồ 2.1.Chỉ số VnIndex trong giai đoạn 2000-2005 (Nguồn: cophieu68.com) 1.2.2. Giai đoạn 2006 – 2011 Chỉ số VnIndex 1400 1200 1000 800 600 Trường400 Đại học Kinh tế Huế 200 0 1/3/2006 1/3/2007 1/3/2008 1/3/2009 1/3/2010 1/3/2011 Chỉ số VnIndex Biểu đồ 2.2. Chỉ số VnIndex trong giai đoạn 2006-2011 9
(Nguồn: cophieu68.com) Năm 2006 được coi là mốc thời gian phát triển đột phá của thị trường chứng khoán Việt Nam với hoạt động giao dịch sôi động của 3 sàn: Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh, Trung tâm giao dịch Hà Nội và thị trường OTC. Cũng chính thời gian này, kỷ lục mới của chỉ số VnIndex được lập ra, đạt 751,77 điểm vào cuối 2006. So với đầu năm thì chỉ số VnIndex tăng trưởng đến 146%, một con số đáng nể. Vào ngày 1/1/2007, Luật Chứng khoán chính thức có hiệu lực, sự kiện này đã góp phần thúc đẩy thị trường phát triển và tăng khả năng hội nhập vào thị trường tài chính quốc tế. Chỉ số VnIndex tiếp tục trên đà tăng trưởng cao, đạt mức đỉnh điểm là 1.170,67 điểm. Tăng hơn 1000 điểm so với thời điểm năm 2000, và tăng 865,39 điểm so với thời điểm đầu năm 2005. Năm 2007, được coi như là năm thăng hoa nhất của lịch sử 8 năm hoạt động của TTCK Việt Nam. Do hệ lụy của cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu nên đã có ảnh hưởng không nhỏ đến nền kinh tế nước ta. Nhìn vào biểu đồ, thấy được thị trường chứng khoán có sự sụt giảm mạnh thông qua chỉ số VnIndex. Cụ thể, từ mốc đỉnh 1.170,67 của năm 2007 xuống còn 284,06 điểm (11/12/2008). Năm 2009, dưới sự ảnh hưởng sâu rộng của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới và chính sách tiền tệ thắt chặt của Chính phủ nhưng TTCK vẫn có những bước phát triển đáng kể. Cụ thể, từ ngày 2/1/2009 đến hết 22/10/2009 thì VnIndex đã tăng 306,87 điểm, từ 312,18 lên 619,05 tương đương tăng 1,98 lần. Đây cũng là năm đầu tiên TTCK Việt Nam bắt đầu có sự liên hệ chặt chẽvới TTCK thế giới, là một tín hiệu Trườngtích cực vì nó cho thĐạiấy TTCK học và kinh tếKinhViệt Nam bư tếớc đ ầHuếu trở thành một bộ phận của nền kinh tế thế giới chứ không còn là một thị trường độc lập nữa. Giai đoạn 2010 – 2011 là giai đoạn thăng trầm của chứng khoán Việt Nam. Chỉ số VnIndex có quanh quẩn ở mốc 300 – 500 điểm. Năm 2010, dưới tác động từ Thông tư 13 của NHNN, cộng hưởng với ảnh hưởng của cuộc khủng nợ công Châu Âu cùng chính sách tiền tệ thắt chặt nên thị 10
trường bắt đầu rơi vào giai đoạn không ổn định. Chỉ số VnIndex từ đó cũng xê dịch bất thường. Từ mức điểm 530,68 vào ngày 7/1/2010 chỉ số VnIndex rớt xuống 471,85 điểm vào ngày 22/1/2010. Chỉ sau 15 ngày vào đầu năm 2010, chỉ số này là giảm đến 58,83 điểm. Nhưng sau đó, đến 6/5/2010 VnIndex lại đạt mức đỉnh điểm vào năm 2010, đạt 574,02 điểm. Tuy nhiên, chỉ sau nửa năm, vào ngày 22/11/2010 chỉ số này lại giảm sâu, ở mức thấp nhất của năm 2010, đạt 420,02 điểm, tức là giảm 154 điểm so với thời điểm hoàng kim nhất của 2010, tương ứng giảm 33,66%. Năm 2011, dưới sự ảnh hưởng của lạm phát, hệ thống ngân hàng gặp khó khăn (thanh khoản thấp, tiền gửi tiết kiệm trở thành kênh đầu tư hấp dẫn với lãi suất tiền gửi 18 – 20%, lãi suất vay vốn trong năm có lúc lên đến 22 – 25%, ), lợi nhuận của công ty giảm (đặc biệt là các công ty về bất động sản), Chính những nguyên nhân đó dẫn đến VnIndex lao dốc. Cụ thể, vào 9/2/2011 chỉ số VnIndex là 522,49 điểm (cao nhất 2011), nhưng đến cuối năm (27/12/2011) chỉ số này chỉ còn 346,48 điểm (thấp nhất 2011), tức là giảm 176,01 điểm, tương ứng giảm 50,8% so với thời điểm 9/2/2011. 1.2.3. Giai đoạn 2012 – Quý 3 năm 2018 Chỉ số VnIndex 1400 1200 1000 800 600 400 Trường200 Đại học Kinh tế Huế 0 1/3/2012 1/3/2013 1/3/2014 1/3/2015 1/3/2016 1/3/2017 1/3/2018 Chỉ số VnIndex Biểu đồ 2.3. Chỉ số VnIndex trong giai đoạn 2012-Quý 3 năm 2018 (Nguồn: cophieu68.com) 11
Mọi thứ không hẳn tốt đẹp, nhưng TTCK Việt Nam năm 2012 vẫn có những đợt sóng đầy bất ngờ. Dưới sự ra đời của chỉ số VN30, việc giảm lãi suất từ 14%/năm xuống còn 9%/năm hay việc Thủ tướng Chính phủ ký ban hành 3 văn bản thúc đẩy hoạt động và tăng cường quản lý TTCK Việt Nam. Nhờ đó, kết thúc năm 2012, VnIndex đã tăng 17.7% so với cuối năm 2011 đứng tại 413.73 điểm. Trong năm 2013, mặc dù tốc độ tăng trưởng kinh tế chưa cao và hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp còn khó khăn nhưng kinh tế vĩ mô đã có những bước ổn định, các giải pháp vĩ mô đã dần phát huy tác dụng. Lạm phát được kiềm chế, chỉ số sản xuất công nghiệp đã tăng 5,6% so với cùng kỳ năm ngoái, cán cân thanh toán được cải thiện, mặt bằng lãi suất có chiều hướng giảm dần, thị trường ngoại hối trong xu thế ổn định, dự trữ ngoại tệ tăng, vốn FDI tăng 54,2% so với cùng kỳ năm ngoái Trên TTCK, các giải pháp như giảm thuế với chuyển nhượng chứng khoán, kéo dài thời gian giao dịch, áp dụng lệnh thị trường, nới biên độ giao dịch, Do vậy, TTCK Việt Nam năm 2013 đã có những diễn biến và kết quả khả quan. Chỉ số VnIndex tăng gần 23% so với cuối năm 2012. TTCK Việt Nam được đánh giá là 1 trong những nước có mức độ phục hồi mạnh nhất trên thế giới. Mức vốn hóa vào khoảng 964.000 tỷ đồng (tăng 199.000 tỷ đồng so với cuối năm 2012), tương đương 31% GDP. Năm 2014 là năm thị trường chứng khoán chịu nhiều các tác động từ những yếu tố bên ngoài, mà tiêu biểu nhất là sự kiện biển Đông và những đột biến của giá dầu thế giới.Thị trường lần đầu tiên phải đối diện với những rủi ro như vậy. "Sự kiện biển Đông" bắt đầu tác động đến thị trường từ cuối tháng 4, đúng vào giai đoạn điều Trườngchỉnh sau chu kỳ tăngĐại trưởng học tốt 3 tháng Kinh đầu năm. tếChỉ trongHuế vòng 7 phiên, VnIndex đã sụt giảm hơn 11%. Đây là những phiên sụt giảm liên tục cấp kỳ mạnh nhất kể từ tháng 8/2012. Sự kiện giá dầu thế giới giảm chủ yếu tác động đến thị trường thông qua quá trình định giá lại triển vọng của các cổ phiếu dầu khí và ảnh hưởng từ quy mô vốn hóa rất lớn của các cổ phiếu này. VnIndex chỉ trong 15 phiên cuối tháng 11 và đầu tháng 12 đã sụt giảm 27,8%. Trong đó những cổ phiếu tiêu biểu như GAS sụt giảm tới 30,4%, PVD giảm 27,8%, PVS giảm 32,6% 12
Từ tháng 1/2015 đến 05/03/2015 VnIndex tăng mạnh từ 526 điểm và đạt đỉnh tại 602 điểm. Kì vọng lạc quan về tình hình kinh tế vĩ mô kích thích tăng trưởng kinh tế như hiệp định TPP, FTA, Nới “room” cho Nhà đầu tư nước ngoài (“room” được hiểu là khối lượng chứng khoán mà Nhà đầu tư nước ngoài được phép mua). Từ 05/03 đến 18/05/2015 VnIndex giảm từ 602 điểm về mức đáy tại 529 điểm ngày 18/05. Giai đoạn này khiến nhà đầu tư nhớ về sự kiện Biển Đông năm 2014. Hàng loạt cổ phiếu giảm sâu đầu tháng 5 như GAS, PVD. Từ 18/05 đến 15/07/2015 VnIndex tăng từ 529 lên tới đỉnh 641, đây là giai đoạn tăng mạnh và cũng chính là con sóng lớn nhất của năm. Giai đoạn này, chính thức ký kết FTA giữa Việt Nam và Liên minh kinh tế Á Âu (29/05), nhóm cổ phiếu dệt may (TCM, TNG, GMC ), thủy sản (VHC, HVG ) tăng giá khá mạnh.Bên cạnh đó, giai đoạn này nhóm cổ phiếu ngân hàng, chứng khoán và bảo hiểm cũng tăng giá mạnh và đóng vai trò “dẫn sóng”. Trong thời gian này, HCM tăng 62%, VCB tăng 48%, BID tăng 56%, BVH tăng 109%.Từ 15/07 đến 25/08/2015 VnIndex quay đầu giảm điểm từ 641 về đáy 511, giai đoạn này dòng ngân hàng và bảo hiểm đạt đỉnh và chấm dứt xu hướng tăng giá. Bên cạnh đó, ngày 11/8, Trung Quốc đã chính thức tuyên bố phá giá nhân dân tệ 1,9%, chỉ trong vòng 3 ngày, đồng NDT đã giảm 4,6 % so với đồng USD, buộc Việt Nam phải điều chỉnh tỷ giá mạnh, nới tỷ giá tăng 2 lần và nới rộng biên độ, đưa mức tăng tối đa VND lên +5% đã ảnh hưởng khá lớn đến tâm lý thị trường.Từ 25/08 đến 4/11/2015, VnIndex trở lại xu hướng tăng điểm từ đáy 511 lên đỉnh 617. Thông tin Nghị định 60 không giới hạn tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài ở đầu tháng 9 và việc Việt Nam cùng 11 đối tác đã kết thúc đàm phán Hiệp định Đối tác xuyên Thái Bình Dương (TPP) vào ngày 5/10/2015 đã ảnh hưởng tích cực đTrườngến thị trường. TPP Đại có thể giúp học GDP ViKinhệt Nam tăng tế thêm Huế 23,5 tỷ USD vào năm 2020 và 33,5 tỷ USD vào năm 2025.Bên cạnh đó, sự kiện SCIC quyết định thoái vốn khỏi 10 "ông lớn" được công bố vào ngày 14/10 cũng đã khiến các cổ phiếu VNM, FPT, NTP, BMP tăng giá tích cực. TTCK Việt Nam năm 2016 chứng kiến những cú sốc bất ngờ từ bên ngoài có tác động mạnh mẽ chưa từng thấy. Đó là các sự kiện rất ít nhà đầu tư nghĩ tới khả 13
năng xảy ra, như: sự kiện thị trường chứng khoán Trung Quốc ngắt giao dịch ngày 1/4, sự kiện Anh rời khỏi EU (Brexit) ngày 24/6, kết quả bầu cử Tổng thống Mỹ ngày 9/11. Hầu hết các sự kiện này đều tác động mạnh đến thị trường chứng khoán Việt Nam và dẫn đến hoạt động bán tháo, dù chỉ là những biến động từ bên ngoài. Ngày 24/6, VnIndex có lúc đã sụt giảm 5,47%, ngày 9/11 giảm sâu nhất 3%, đạt 597,68 điểm. Tuy nhiên do nền tảng của thị trường vẫn tốt nên đã phục hồi ngay vài ngày hôm sau (27/6) chỉ số VnIndex đã tăng lên 608,26 điểm. Đến 6/10/2016 VnIndex chạm ngưỡng 2016 với 687,32 điểm. Và tiếp tục duy trì trên ngưỡng 600 – 700 điểm cho đến cuối năm. Năm 2017 đã chứng kiến mức tăng trưởng ngoạn mục của TTCK Việt Nam. Kết thúc phiên giao dịch 27/12, chỉ số VnIndex leo lên 968,46 điểm – tiến sát 975 điểm đạt được trong phiên giao dịch ngày 05/12, cũng là con số cao nhất đạt được trong vòng 10 năm qua. So với thời điểm đầu năm, VnIndex đã tăng 46% và trở thành một trong ba TTCK tăng trưởng tốt nhất Thế giới trong năm 2017. Cùng với sự bứt phá về chỉ số, thanh khoản thị trường cũng được cải thiện đáng kể. Nếu như trước đây, những phiên giao dịch 5.000 tỷ đồng là điều rất hiếm gặp trên TTCK Việt Nam thì trong năm 2017, những phiên giao dịch 6.000 tỷ, thậm chí 7.000 tỷ đồng đã trở nên khá quen thuộc và nhà đầu tư không còn bất ngờ về những phiên bùng nổ thanh khoản như vậy.Trong năm 2017, hàng loạt những doanh nghiệp vốn hóa lớn đồng loạt “đổ bộ” lên TTCK Việt Nam, có thể kể tới như Petrolimex, Vietnam Airlines, Vietjet Air, Vincom Retail, VPBank, VIB, Kido Foods, Lộc Trời Group, Pymepharco, Với sự hiện diện của nhiều tên tuổi lớn, vốn hóa TTCK Việt Nam tính tới hết năm 2017 lên tới 150 tỷ USD, tương đương 68% GDP. Diễn biến TTCKTrường Việt Nam trong nămĐại 2017 chhọcỉ có thể tómKinh gọn là “ngoài tế s ứHuếc tưởng tượng” với mức tăng gần 50% của chỉ số VnIndex. Tiếp nối thành công của 2017, từ đầu năm 2018 đến hết quý 2/2018 chỉ số VnIndex vẫn ở ngưỡng cao, trong khoảng hơn 900 – trên 1000 điểm. Đặc biệt trong giai đoạn này, vào 9/4/2018 VnIndex đạt mức đỉnh 1197,44 điểm; tăng 213,2 điểm so với thời điểm 2/1/2018, tương ứng tăng 21,66%. Vào quý 3/2018, chỉ số 14
VnIndex vẫn ở mức điểm cao, dao động trong khoảng 900 – 950 điểm, và tăng dần vào cuối quý. Cụ thể cuối quý này chỉ số VnIndex đạt 1015,4 điểm. 1.3. Giới thiệu về mô hình định giá tài sản vốn – CAPM 1.3.1. Tổng quan mô hình CAPM Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset princing model – CAPM) là mô hình mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro. Trong mô hình này, lợi nhuận kỳ vọng bằng lợi nhuận phi rủi ro (risk – free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó. Còn rủi ro không hệ thống không được xem xét trong mô hình này, do nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hóa để loại bỏ loại rủi ro này. Mô hình CAPM do 3 nhà kinh tế William Sharpe (1964), John Lintner (1965), Jack Treynor (1961) phát triển từ những năm 1960 và đã được ứng dụng từ đó đến nay. CAPM được xây dựng trên nền tảng nghiên cứu trước đó của Harry Markowitz về lý thuyết đa dạng hóa và danh mục đầu tư hiện đại giới thiệu về rủi ro hệ thống và rủi ro không hệ thống. Mặc dù còn có một số mô hình khác nỗ lực giải thích động thái thị trường, nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát thực với thực tiễn. Bởi lẻ, mô hình này chỉ sử dụng duy nhất một nhân tố thị trường là nhân tố beta (β), như là nhân tố tổng thể để so sánh giữa một danh mục đầu tư với toàn bộ thị trường. Cũng giống như bất kỳ mô hình nào khác, mô hình này dựa trên những giả định nhằm đơn giản hóa hiện thực, nhưng nó vẫn cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích. Đấy là sự đánh đổi giữa tính chất đơn giản và tính chất hiện thực khi phátTrường triển một mô hình. Đại học Kinh tế Huế (Nguồn: Nguyễn Minh Kiều (2010), Tài chính Doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bản Thống kê, trang 174 – 175) 1.3.2. Các giả định của mô hình 15
Mô hình luôn bắt đầu những giả định cần thiết. Những giả định có tác dụng làm đơn giản hóa vấn đề nghiên cứu nhưng vẫn đảm bảo không thay đổi tính chất của vấn đề. Trong mô hình CAPM, chúng ta lưu ý có những giả định sau: Những giả định về hành vi của nhà đầu tư: (1) Các NĐT e ngại rủi ro; (2) Các NĐT trong quá trình đầu tư là những người chấp nhận giá trên thị trường tài chính. Họ cạnh tranh hoàn hảo hay nói cách khác giá tài sản trên thị trường tài chính là biến ngoại sinh đối với NĐT; (3) Các NĐT đồng nhất với nhau trong dự tính về lợi suất của các tài sản. Những giả định về thị trường và các tài sản trên thị trường: (1) Các tài sản trên thị trường với số lượng cố định trong thời gian chúng ta xem xét và các tài sản có thể chia nhỏ tùy ý, tất cả các tài sản đều được giao dịch trên thị trường; (2) Lợi suất của các tài sản là các biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn; (3) Trên thị trường có tài sản phi rủi ro và các NĐT có thể vay hoặc cho vay các tài sản phi rủi ro với lãi suất phi rủi ro và số lượng không hạn chế; (4) Các thị trường tài chính là thị trường hoàn hảo theo nghĩa sau: - Mọi thông tin liên quan đến thị trường đối với các NĐT đều có thể tiếp cận được; - Không có các hạn chế, quy định ràng buộc về khối lượng các loại tài sản giao dịch cũng như việc bán khống các loại tài sản; - Không có các chi phí liên quan đến việc giao dịch tài sản, không đề cập đến thuế,Trườngmôi giới, phí giao dĐạiịch. học Kinh tế Huế 1.3.3. Lý thuyết thị trường vốn và mô hình định giá tài sản vốn 1.3.3.1. Đường thị trường vốn (Capital Market Line – CML) Lý thuyết thị trường vốn xem xét danh mục đầu tư bao gồm tài sản phi rủi ro và danh mục đầu tư hiệu quả M, theo định nghĩa của Markowitz. Tập hợp những sự kết hợp của danh mục này nằm trên đường thẳng kẻ từ trục tung ở điểm có lợi 16
nhuận phi rủi ro đến điểm tiếp xúc với đường giới hạn danh mục đầu tư hiệu quả, như được mô tả ở hình 1.1 dưới đây. Đường thị trường vốn phản ánh mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư gồm tài sản phi rủi ro và danh mục chứng khoán rủi ro. Nhìn vào hình 1.1 chúng ta thấy rằng một điểm nằm trên đường thị trường vốn, chẳng hạn điểm A, sẽ có một điểm tương ứng nằm trên đường cong biểu diễn danh mục đầu tư hiệu quả. Hai điểm này có cùng mức độ rủi ro nhưng điểm nằm trên đường thị trường vốn có lợi nhuận kỳ vọng cao hơn cho nên nhà đầu tư ngại rủi ro sẽ chọn điểm nằm trên đường thị trường vốn thay vì chọn điểm nằm trên đường danh mục đầu tư hiệu quả. Mặt khác, cùng lợi nhuận kỳ vọng như nhau một điểm nằm trên đường thị trường vốn, chẳng hạn điểm B có một điểm tương ứng nằm trên đường danh mục đầu tư hiệu quả. Hai điểm này có rủi ro thấp hơn điểm nằm trên đường danh mục đầu tư hiệu quả, cho nên nhà đầu tư chọn điểm nằm trên đường thị trường vốn thay vì chọn điểm nằm trên đường danh mục đầu tư hiệu quả. (Nguồn: Nguyễn Minh Kiều, 2010, Tài chính doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bản Thống kế, trang 185 – 187) Công thức biểu diễn đường thị trường vốn (CML): 1 Trong đó: Trường: Lợi nhuận Đại kỳ vọng học của danh Kinh mục đầu tư; tế Huế : Lợi nhuận phi rủi ro; : Lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường; : Độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư; : Độ lệch chuẩn của danh mục thị trường. 17
1. 1.3.3.2. , ch ): Phươ Trường Đại học Kinh tế Huế 1.3.4. 18
1.3.4.1. Quan hệ giữa lợi nhuận cá biệt và lợi nhuận thị trường – đường đặc thù chứng khoán (The Security Characteristic Line) Đường đặc thù chứng khoán là đường mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận của một chứng khoán cá biệt với lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường. Danh mục đầu tư thị trường (market portfolio) là danh mục đại diện cho các cơ hội đầu tư trên thị trường vốn. Danh mục đầu tư thị trường được lựa chọn tùy theo từng loại thị trường. Chẳng hạn, ở Mỹ người ta chọn S&P 500 Index (S&P 500) làm thành danh mục thị trường, trong khi ở Canada người ta chọn Toronto Stock Exchange 300 Index (TSE 300). Ở Việt Nam, nếu có thể xem tập hợp các cơ hội đầu tư vào các công ty niêm yết như là đại diện cho tất cả các cơ hội đầu tư trên thị trường vốn thì có thể xem tập hợp các công ty dùng làm cơ sở để tính chỉ số VnIndex là danh mục đầu tư thị trường. Ví dụ dưới đây minh họa đường đặc thù chứng khoán giữa cổ phiếu của Remico, Ltd so với danh mục thị trường TSE 300. Giả sử lợi nhuận của cổ phiếu Remico và danh mục thị trường TSE 300 ứng với bốn tình huống khác nhau tùy theo hai dạng nền kinh tế như sau: Bảng 1.1. Ví dụ đường đặc thù chứng khoán Tình huống Nền kinh tế Lợi nhuận thị trường Lợi nhuận của Remico I Tăng trưởng 15% 25% II Tăng trưởng 15% 15% III Suy thoái -5% -5% IV Suy thoái -5% -15% (Nguồn: Nguyễn Minh Kiều, 2010, Tài chính doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bảnTrường Thống kế, trang Đại 176) học Kinh tế Huế Trong ví dụ này ứng với hai tình huống của nền kinh tế tăng trưởng và suy thoái lợi nhuận thị trường lần lượt là 15 và 5% nhưng lợi nhuận của Remico có thể xảy ra bốn trường hợp 25, 15, -5 và -15%. Giả sử các xác suất xảy ra tình trạng nền kinh tế tăng trưởng và suy thoái bằng nhau, chúng ta có: 19
B 1.2. 15% (25 x 0,5) + ( 15 x 0,5) = 20% -5% (-5 x 0,5) + (-15 x 0,5) = -10% 2 β. 2. Trường Đại học Kinh tế Huế 2. ễn Minh Kiều, 2007, Mô hình định giá tài sản vốn CAPM – Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright) 20
Hệ số β = 1,5 cho biết rằng lợi nhuận cổ phiếu cá biệt Remico biến động gấp 1,5 lần lợi nhuận thị trường, nghĩa là khi nền kinh tế tốt thì lợi nhuận cổ phiếu Remico tăng nhanh hơn lợi nhuận thị trường nhưng khi nền kinh tế xấu thì lợi nhuận cổ phiếu Remico giảm nhanh hơn lợi nhuận thị trường. Trong phần trước, rủi ro được định nghĩa như là sự biến động của lợi nhuận. Ở đây β được định nghĩa là hệ số đo lường sự biến động lợi nhuận của cổ phiếu cá biệt so với biến động lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường. Cho nên, β có thể được xem như là hệ số đo lường rủi ro của chứng khoán. Hệ số β = 1 có nghĩa là hệ số đo lường sự biến động lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường so với chính nó. Do đó, β = 1 được định nghĩa như là hệ số β của danh mục thị trường. (Nguồn: Nguyễn Minh Kiều, 2010, Tài chính doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bản Thống kế, trang 175-177) 1.3.4.2. Mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận – đường thị trường chứng khoán (Security Market Line – SML) Một trong những giả định của mô hình CAPM chính là nhà đầu tư là người ngại rủi ro. Nên, nếu không có gì bù đắp rủi ro họ sẽ đầu tư vào tài sản phi rủi ro để được hưởng lợi nhuận phi rủi ro là . Bây giờ, nếu chúng ta muốn nhà đầu tư bỏ tiền vào danh mục thị trường có mức độ rủi ro lớn hơn tài sản phi rủi ro, chúng ra phải bù đắp cho họ phần bù rủi ro bằng chênh lệch giữa lợi nhuận danh mục thị trường và lợi nhuận phi rủi ro. Khi đó họ kỳ vọng có được lợi nhuận là . Thực tế cho thấy rằng, nhà đầu tư không thể đầu tư vào danh mục thị trườngTrường mà họ đầu tư vào Đạimột tài sản học cá biệt i Kinhnào đó. Khi ấytế họ kỳHuế vọng thu được tỷ suất lợi nhuận là . Tài sản cá biệt i này có thể rủi ro cao hơn, bằng hoặc thấp hơn rủi ro của danh mục thị trường, do đó, phần bù rủi ro cần được điều chỉnh tăng lên hoặc giảm xuống tương ứng bằng cách nhân với hệ số β. Βeta là hệ số đo lường mức độ rủi ro giữa tài sản cá biệt với rủi ro thị trường. Beta bằng 0 nếu 21
tài sản đầu tư là tài sản phi rủi ro. Beta bằng 1 nếu tài sản đầu tư có cùng mức độ rủi ro với rủi ro thị trường. Từ đó, chúng ta có phương trình (4) biểu diễn mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận như sau: Trong đó: 4 : Lợi nhuận kỳ vọng của tài sản i; : Lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư; : Lợi nhuận phi rủi ro; : Hệ số đo lường rủi ro của hệ thống trái phiếu; : Phần bù rủi ro của thị trường; : Phần bù rủi ro của tài sản i. Theo phương trình (4 ), lợi nhuận kỳ vọng của tài sản i ( luôn đồng biến với mức độ rủi ro . Do đó, cổ phiếu có β càng lớn thì rủi ro càng cao, từ đó đòi hỏi lợi nhuận cao để bù đắp rủi ro đó. Về mặt hình học, mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng của tài sản i và hệ số rủi ro β được biểu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường chứng khoán SML. Tức là khi phương trình trên được biểu diễn trên hệ trục tọa độ ( , , đường biểu diễn sẽ được gọi là đường thị trường chứng khoán (SML). Phương trình biểu diễn đường thị trường chứng khoán (SML) cũng chính là nội dung mô hình định giá tài sản vốn (CAPM). SML phản ánh những giá trị kỳ vọng lợi nhuận được yêu cầu trên thị trường tương ứng với mức độ rủi ro hệ thống. Trên đồ thị, trục hoànhTrườnglà mức độ rủi ro đượcĐại đo bằng học hệ số β,Kinhtrục tung làtế mức Huếlợi nhuận kỳ vọng của tài sản i, đường thị trường chứng khoán cắt trục tung tại tung độ bằng lợi nhuận phi rủi ro và có hệ số góc Sự lựa chọn giữa rủi ro và lãi suất được xác định dễ dàng trên đường SML. . Độ dốc của đường SML thể hiện mức độ e ngại rủi ro trong nền kinh tế: Mức độ e ngại rủi ro càng lớn thì đường SML có độ dốc càng lớn, mức bù rủi ro đối với 22
– 181) sau: : T 3 β Trườngễn MinhĐại Kiề u,học 2007, Mô Kinh hình định giátế tài Huế sản vốn CAPM – Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright) 1.3.4.3. 23
của một tài sản bất kỳ với độ biến động lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường. Cho nên, β có thể được xem như hệ số đo lường rủi ro của bất kỳ tài sản nào. Trên thực tế, đã có nhiều nhà đầu tư sử dụng mô hình hồi quy dựa trên số liệu lịch sử để ước lượng β. Nhất là ở các nước có thị trường tài chính phát triển có một số công ty chuyên xác định và cung cấp thông tin về hệ số β. Và có những tham số mà nhà đầu tư chứng khoán luôn xem xét trước khi quyết định đặt tài sản của mình vào một loại chứng khoán nào đó. Theo đó, quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản bất kỳ và hệ số rủi ro β của nó là quan hệ tuyến tính được diễn tả bằng đường SML có hệ số góc là . Từ công thức (4), ta rút ra được: - Beta bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của tài sản có beta bằng 0 chính là lợi nhuận phi rủi ro ( . - Beta bằng 1: Lợi nhuận kỳ vọng của tài sản có beta bằng 0 chính là lợi nhuận danh mục đầu tư thị trường ( . 1.4. Những bất thường khi áp dụng mô hình CAPM Một số học giả khi áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số điểm bất thường khiến CAPM không còn đúng như trường hợp bình thường. Những điểm bất thường bao gồm: - Ảnh hưởng của quy mô công ty – Người ta phát hiện rằng cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường thường nhỏ (market capitalization = price per share x number of share)Trường đem lại lợi nhuậ Đạin cao hơn học cổ phiếu Kinh của công ty tếcó giá Huế trị thị trường lớn, nếu những yếu tố khác như nhau; - Ảnh hưởng của tỷ số PE và MB – Người ta cũng thấy rằng cổ phiếu của những công ty có tỷ số PE (price/ earning ratio) và tỷ số MB (market – to – book value ratio) thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những công ty có tỷ số PE và MB cao; 24
- Ảnh hưởng tháng Giêng – Những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 12 đến tháng 1 thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng khác. Tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy trong nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra. (Nguồn: Nguyễn Minh Kiều (2010), Tài chính Doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bản Thống kê, trang 183) 1.5. Mô hình nghiên cứu Mô hình CAPM: Mô hình hồi quy: → 6 Trong đó: ∗ 7 : Lợi nhuận kỳ vọng của tài sản i khi loại bỏ lợi nhuận phi rủi ro là biến phụ thuộc; : Hệ số chặn; : Phần bù rủi ro thị trường là biến độc lập; : Hệ số ước lượng của biến độc lập. Trong mô hình trên, ta cần tính toán các biến số và với là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i, là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường, là lợi nhuậnTrường phi rủi ro. Đại học Kinh tế Huế Thứ nhất, về tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu. Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu được tính toán theo tháng dựa vào giá đóng cửa các ngày cuối tháng. Nếu ngày cuối cùng của tháng là ngày không giao dịch thì giá được lựa chọn là giá đóng cửa ngày cuối cùng có giao dịch trong tháng. Giá cổ phiếu được lấy trên trang web Vietstock.vn. Công thức tính toán tỷ suất sinh lợi theo tháng của từng cổ phiếu như sau: 25
8 Trong đó: : Tỷ suất sinh lợi trong tháng t của cổ phiếu i; : Giá cổ phiếu i vào ngày cuối tháng t; : Giá cổ phiếu i vào ngày cuối tháng t – 1. Thứ hai, về tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường. Thông thường, tỷ suất sinh lợicủa danh mục thị trường sẽ là chỉ số giá thị trường tại đó cổ phiếu đang niêm yết. Chẳng hạn, ở Anh là FTSE, ở Nhật là Nikkei, ở Mỹ là S&P500 Tương tự, các chứng khoán lựa chọn niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM nên lựa chọn chỉ số VnIndex làm đại diện tính toán tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường. Chỉ số VnIndex cũng được lấy trên trang web Vietstock.vn. Cũng như tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường được tính theo công thức sau: 9 Trong đó: : Tỷ suất sinh lợi thị trường trong tháng t; : Số liệu VnIndex ngày cuối cùng của tháng; : Số liệu VnIndex ngày cuối cùng của tháng t – 1. TrườngThứ ba, về lãi suấ t Đạiphi rủi ro. họcĐây là su ấKinht sinh lợi mà tế nhà đHuếầu tư chắc chắn sẽ nhận được trong giai đoạn đầu tư nhất định của mình. Có nhiều cách thức để lựa chọn lãi suất phi rủi ro như là lãi suất tiền gửi, lãi suất trái phiếu Chính phủ, Tuy nhiên, trong đề tài này chọn tỷ suất sinh lợi của trái phiếu làm lãi suất phi rủi ro, tái trực tiếp từ trang web Investing.com giai đoạn 2012 – 2018. Khi lấy lãi suất phi rủi 26
ro trên trang web này thì đơn vị của lãi suất là %/năm. Để có được lãi suất theo tháng ta lấy số liệu thu thập được chia cho 12. 1.6. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây Trên thực tế, từ khi ra đời CAPM là mô hình được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm và sử dụng nó để nghiên cứu ở nhiều quốc gia. Dưới đây là một vài minh chứng cụ thể: Ở Ấn Độ, Mô hình CAPM và Fama & French được hai tác giả Gregory Connor và Sanjay Sehgal nghiên cứu với tựa đề “Kiểm định mô hình hình Fama và French ở Ấn Độ”. Bài nghiên cứu này lấy dữ liệu từ tỷ suất sinh lợi cuối tháng của 364 cổ phiếu từtháng 6/1989 đến tháng 3/1999. Kết quả là trong mô hình CAPM là 75%. Nghiên cứu này cho thấy, việc chạy mô hình hồi quy tuyến tính của mô hình này có thể giải thích và dự đoán được tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán và danh mục của chứng khoán tại thị trường chứng khoán ở Ấn Độ. Với mức ý nghĩa này nhà đầu tư có thể cân nhắc và vận dụng hai mô hình này để việc kinh doanh chứng khoán đầu tư hiệu quả hơn. Tại Mỹ, trong bài nghiên cứu “Kiểm định mô hình CAPM và mô hình ba nhân tố Fama French” năm 2004, tác giả Nima Billou. Với khoảng thời gian nghiên cứu từ 7/1963 đến 12/2003, = 0.3 = 0.13, ngoài ra với độ tin cậy 95% thì của CAPM là 72% còn của Fama French là 89%. Sau khi Nima Billou mở rộng mẫu nghiên cứu ra từ 7/1926 đến 12/2003 thì = 0.23, = 0.19, của CAPM là 77% và của Fama French là 88%. Kết quả cho th ấy hai nhân tố quy mô và giá trị rất có ảnh hưởng trên thị trường chứng khoán Mỹ, do đó mô hìnhTrường Fama French vẫĐạin tỏ ra hi họcệu quả hơn Kinh CAPM trong tế vi ệcHuế giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Năm 2010, Thạc sỹ quản trị kinh doanh Chun-Wei Huang với tựa đề “Áp dụng mô hình ba nhân tố CAPM và Fama French vào thị trường chứng khoán Đài Loan”. Tác giả cho thấy rằng, mô hình CAPM có thế áp dụng vào thị trường chứng khoán Đài Loan vì nhân tố rủi ro thị trường có ảnh hưởng mạnh mẽ đến tỷ suất sinh 27
lợi chứng khoán. Mô hình Fama French thì chỉ có 2 biến là rủi ro thị trường và quy mô là có ý nghĩa thống kê, còn biến giá trị thì không. Do đó, mô hình Fama French không thể áp dụng hoàn toàn tại thị trường chứng khoán nước này. Kết quả mô hình hồi qui như sau, của mô hình CAPM là 55.8% (độ tin cậy 99%), mô hình Fama French là 69.9% (độ tin cậy 95%). Năm 2012, Luận văn Thạc sỹ của Nguyễn Thị Tiến với tên đề tài “Vận dụng mô hình CAPM trong đo lường rủi ro hệ thống cổ phiếu ngành xây dựng trên HOSE”. Đề tài đã tiến hành lấy số liệu trên 13 công ty ngành xây dựng trên HOSE từ ngày 20/12/2010 đến ngày 6/03/2012 với danh mục thị trường được sử dụng trong đề tài là chỉ số VNIndex. Kết quả kiểm định cho ra hệ số β 1. Năm 2015, nghiên cứu của T.S. Trần Thị Bích Ngọc về kiểm định mô hình định giá tài sản vốn (Capital Asset Pricing Model – CAPM) đối với 10 cổ phiếu được niêm yết tại Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh dựa trên số liệu về tỷ suất sinh lợi tháng giai đoạn từ tháng 01/2007 đến tháng 05/2013. Bên cạnh đó, mô hình CAPM cũng được kiểm định đối với danh mục đầu tư được xây dựng từ các cổ phiếu nghiên cứu. Mô hình hồi quy đơn và phương pháp bình phương nhỏ nhất được áp dụng trong bài nghiên cứu này. Trong trường hợp xuất hiện sự tự tương quan giữa các phần dư chỉ ra bởi kiểm định Durbin-Watson, hai quy trình Cochrane-Orutt và Hildreth-Lu được sử dụng để khắc phục vấn đề này. Kết quả thực nghiệm ủng hộ mô hình CAPM đối với các cổ phiếu nghiên cứu. Mức bù rủi ro thị trường và mức bù rủi ro của cổ phiếu có quan hệ tuyến tính và rủi ro càng cao thì tỷ suất sinh lợi càng cao. Đối với DMĐT, kết quả nhận được cũng tươngTrường tự. Tuy nhiên, kế tĐại quả cũng họccho thấy rKinhằng hệ số beta tế không Huế giải thích được tốt mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống đối với các cổ phiếu trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh do hệ số xác định nhận được tương đối thấp. 28
CHƯƠNG 2: KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 2.1. Kiểm định mô hình CAPM với thị trường chứng khoán Việt Nam 2.1.1. Mô hình nghiên cứu Mô hình nghiên cứu có dạng: R R α β R R U Trong10 đó: là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i; là lãi suất phi rủi ro; là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường; Lợi nhuận kỳ vọng của tài sản i khi loại bỏ lợi nhuận phi rủi ro là biến phụ thuộc; ∶ là hệ số chặn; β là hệ số ước lượng của biến độc lập; : Phần bù rủi ro thị trường là biến độc lập; , : Tính theo công thức (8) và (9), số liếu giá cổ phiếu và giá của VnIndex được thu thập và tổng hợp lại từ trang web Vietstock.vn. Giá được chọn là giá đóng cửa ngày cuối của tháng. Lãi suất phi rủi ro ( được sử dụng là tỷ suất sinh lợi của trái phiếu theo tháng được lấy từ trang web Investing.com. Trên thực tế, có ở sàn HOSE niêm yết tất cả hơn 360 cổ phiếu, tuy nhiên ở đề tài này chỉ sử dụng bộ dữ liệu của 196 cổ phiếu. Bởi vì, những công ty nào có thời gian giao dịch không liên tục ( > 1 tháng) và những công ty mới niêm yết thì chúng ta loại ra khỏi bộ dữ liệu. Chỉ giữ lại những công ty nào giao dịch liên tục, có ngày nghỉ Trườngnhưng nghỉ ít, những Đại ngày nghỉ học này ta tính Kinh giá thì lấy giátế của Huế ngày trước đó. Phân chia danh mục đầu tư: Danh mục cổ phiếu được xây dựng dựa trên cơ sở 2 yếu tố là quy mô công ty và tỷ số BE/ME. - Trước tiên, căn cứ vào quy mô công ty (giá trị vốn hóa), số liệu về vốn hóa thị trường được tính trên cơ sở số lượng cổ phiếu phổ thông đang lưu hành và giá thị trường. Nếu giá trị vốn hóa của một công ty nào đó nhỏ hơn hoặc bằng 50% mức 29
vốn hóa trung bình của toàn bộ thị trường thì công ty đó được xếp vào nhóm có quy mô nhỏ (danh mục S - Small) và ngược lại thì được xếp vào nhóm có quy mô lớn (danh mục B - Big). Các bước xử lý số liệu như sau: Bước 1: Lọc số liệu về giá của 196 cổ phiếu về các 14 ngày sau: 2/7/2012, 31/12/2012, ngày 1/1 và ngày 31/12 của các năm 2013, 2014, 2015, 2016, 2017; cuối cùng là 1/1/2018 và 2/7/2018 để thuận tiện cho các bước tiếp theo. Gọi giá của 196 cổ phiếu này là . Bước 2: Truy cập trang web Cafef.vn tìm kiếm số lượng cổ phiếu đang lưu hành của 196 công ty thông qua mục “lịch sử trả cổ tức và chia thưởng” của mỗi công ty đó. Vì số lượng cổ phiếu đang lưu hành tra được là của thời điểm hiện tại nên muốn tính số lượng cổ phiếu ngày cần tính ta cần lấy số lượng cổ phiếu đang lưu hành hiện tại chia tỷ lệ thưởng bằng cổ phiếu, trừ đi thưởng cho cán bộ, công nhân viên, Gọi số lượng cổ phiếu của 196 cổ phiếu trong 14 ngày trên là . Bước 3: Từ tính được ở Bước 2, tính giá trị vốn hóa (MC) của 196 cổ phiếu trong 14 ngày đó theo công thức: Bước 4: Tính giá trị trung bình của MC ( theo năm trong giai đoạn 2012 - 2018. Bước 5: Tính giá trị trung bình MC của 196 cổ phiếu theo năm theo công thức dưới đây Sau đó, lấy giá trị vừa tính được chia 2. Bước 6: Tiến hành so sánh MC của từng cổ phiếu với của từng năm. Nếu lớn hơn thìTrường công ty đó có quy Đại mô lớn (B).học Ngược Kinhlại, nếu nhỏ hơntế thì Huế công ty đó có quy mô lớn (S). - Tiếp theo, căn cứ vào sổ sách (BE) trên giá trị thị trường (ME). Giá trị sổ sách và giá trị thị trường được tính dựa trên vốn chủ sở hữu, khối lượng cổ phiếu đang lưu hành và giá trị thị trường của cổ phiếu. Hay nói cách khác tỷ số BE/ME được tính bằng cách lấy vốn chủ sở hữu chia cho quy mô công ty (giá trị vốn hóa). 30
Theo đó, những cổ phiếu nào có BE/ME thuộc nhóm 30% giá trị thấp nhất sẽ được xếp vào danh mục L (Low), 40% tiếp theo được xếp vào danh mục M (Medium) và 30% còn lại (có tỷ số BE/ME cao nhất) được xếp vào danh mục H (High). Các bước xử lý số liệu như sau: Bước 1: Truy cập trang web Cafef.vn, sau đó vào báo cáo tài chính của 196 công ty đã chọn, tra cứu vốn chủ sở hữu của 14 ngày trên. Tiếp theo, lấy giá trị vốn chủ sở hữu (VCSH) của 196 công ty chia giá trị vốn hóa (MC) trong 14 ngày đó theo công thức sau: Bước 2: Tính theo năm trong giai đoạn 2012 – 2018. Ví dụ năm 2012 tương tự với các năm còn lại. Bước 3: Tiến hành tổng hợp, so sánh, phân chia theo tỷ lệ BE/ME. Nếu BE/ME của công ty thuộc top 30% đầu tiên thì công ty đó thuộc danh mục H, 40% tiếp theo thuộc danh mục M, và 30% thấp nhất thuộc danh mục L Như vậy, từ hai yếu tố dùng để phân chia danh mục ở trên, ngoài 5 danh mục là S, B, H, M, L ta sẽ xây dựng được 6 danh mục nữa, ký hiệu như sau: SH, SM, SL, BH, BM, BL. Cách tính như sau: - BL: danh mục gồm cổ phiếu của những công ty có quy mô lớn và tỷ số BE/ME thấp. Để tính được giá trị này, trước tiên ta gộp chung những cổ phiếu vừa có quy mô lớn (thuộc danh mục B) và có tỷ số BE/ME thấp (thuộc danh mục L) trongTrường cùng một năm. Ti ếĐạip theo, tính học TSSL trungKinh bình theo tế tháng Huế của các cổ phiếu này. Ta sẽ tính được giá trị BL theo tháng của các cổ phiếu. - BM: danh mục gồm cổ phiếu của những công ty có quy mô lớn và tỷ số BE/ME trung bình. Để tính được giá trị này, trước tiên ta gộp chung những cổ phiếu vừa có quy mô lớn (thuộc danh mục B) và có tỷ số BE/ME trung bình (thuộc danh 31
mục M) trong cùng một năm. Tiếp theo, tính TSSL trung bình theo tháng của các cổ phiếu này. Ta sẽ tính được giá trị BM theo tháng của các cổ phiếu. - BH: danh mục gồm cổ phiếu của những công ty có quy mô lớn và tỷ số BE/ME cao. Để tính được giá trị này, trước tiên ta gộp chung những cổ phiếu vừa có quy mô lớn (thuộc danh mục B) và có tỷ số BE/ME cao (thuộc danh mục H) trong cùng một năm. Tiếp theo, tính TSSL trung bình theo tháng của các cổ phiếu này. Ta sẽ tính được giá trị BH theo tháng của các cổ phiếu. - SL: danh mục gồm cổ phiếu của những công ty có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME thấp. Để tính được giá trị này, trước tiên ta gộp chung những cổ phiếu vừa có quy mô nhỏ (thuộc danh mục S) và có tỷ số BE/ME thấp (thuộc danh mục L) trong cùng một năm. Tiếp theo, tính TSSL trung bình theo tháng của các cổ phiếu này. Ta sẽ tính được giá trị SL theo tháng của các cổ phiếu. - SM: danh mục gồm cổ phiếu của những công ty có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME trung bình. Để tính được giá trị này, trước tiên ta gộp chung những cổ phiếu vừa có quy mô nhỏ (thuộc danh mục S) và có tỷ số BE/ME trung bình (thuộc danh mục M) trong cùng một năm. Tiếp theo, tính TSSL trung bình theo tháng của các cổ phiếu này. Ta sẽ tính được giá trị SM theo tháng của các cổ phiếu. - SH: danh mục gồm cổ phiếu của những công ty có quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME cao. Để tính được giá trị này, trước tiên ta gộp chung những cổ phiếu vừa có quy mô nhỏ (thuộc danh mục S) và có tỷ số BE/ME cao (thuộc danh mục H) trong cùng một năm. Tiếp theo, tính TSSL trung bình theo tháng của các cổ phiếu này. Ta sẽ tính được giá trị SH theo tháng của các cổ phiếu. Vậy, tổng cộng có 11 danh mục là S, B, H, M, L, SH, SM, SL, BH, BM, BL. 2.1.2. Kiểm định tính dừng Một trong các giả thiết của mô hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngTrườngẫu nhiên. Nếu chúng Đại ta ướ chọc lượng mô Kinh hình có chu ỗtếi th ờiHuế gian mà các biến độc lập không dừng, thì khi đó giả thiết OLS bị vi phạm dẫn đến các kiểm định t và p không hiệu quả (hay gọi là hồi quy giả mạo). Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) là một tiêu chuẩn để kiểm định tính dừng. Dickey - Fuller đã đưa ra tiêu chuẩn kiểm định như sau: Cặp giả thiết: : p = 1 (chuỗi là không dừng) 32
: p ≠1 (chuỗi dừng) Ta ước lượng mô hình: Nếu > thì bác bỏ giả thiết . Trong trường hợp này thì là chuỗi dừng. Qua quá trình xử lý số liệu và kiểm định tính dừng kết quả cho thấy 196 cổ phiếu và | | | | 11 danh mục đều dừng ở mức ý nghĩa 1%. Do hạn chế về thời gian và không gian thực hiện khóa luận nên sau đây xin được trình bày bảng kiểm định tính dừng của 11 danh mục. Bảng 2.1. Kiểm định tính dừng của biến Rm – Rf và các chuỗi S, B, H, M, L, SH, SM, SL, BH, BM, BL. Augmented Dickey - Full test statistic Biến t - statistic P - value Rm -8.414485 0.0000 L -7.005902 0.0000 H -6.193373 0.0000 M -6.586643 0.0000 S -6.147693 0.0000 B -7.206467 0.0000 SL -6.428231 0.0000 SM -6.554498 0.0000 SH -6.153980 0.0000 BL -7.319946 0.0000 BM -6.642903 0.0000 BH -7.880366 0.0000 1% level -3.524233 TestTrường critical Đại5% levelhọc Kinh tế-2.902358 Huế values 10% level -2.588587 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews Chú thích: Tất cả các biến trên đã được trừ trong giá trị. Nhận xét: 33
Theo kết quả xử lý mô hình ta thấy, cả biến Rm và 11 danh mục khi loại bỏ lãi suất phi rủi ro đều dừng ở mức ý nghĩa 1% (8.414485 > 3.524233; 7.005902 > 3.524233; 6.193373 > 3.524233; 6.586643 > 3.524233; 6.147693 > 3.524233; 7.206467 > 3.524233; 6.428231 > 3.524233; 6.554498 > 3.524233; 6.153980 > 3.524233; 7.319946 > 3.524233; 6.642903 > 3.524233; 7.880366 > 3 .524233). Như vậy, ta kết luận chuỗi đều là chuỗi dừng. 2.1.3. Kết quả hồi quy đơn trên từng cổ phiếu và 11 danh mục 2.1.3.1. Kết quả hồi quy Hệ số β của 196 cổ phiếu được lựa chọn nghiên cứu là kết quả của việc hồi quy lần lượt từng bộ số liệu của 196 cổ phiếu được trình bày ở Phụ lục 1. Dựa vào kết quả ở Phụ lục 1 ta thấy, hệ số β của từng cổ phiếu riêng lẻ biến động từ hơn -0.2 đến gần 1.8 với 171 cổ phiếu có β 1. Đặc biệt, không có mã cổ phiếu nào có β = 0 hay β = 1, điều này hoàn toàn phù hợp vì chứng khoán giao dịch trên thị trường không phải là tài sản phi rủi ro nên tỷ suất sinh lợi trên từng cổ phiếu sẽ khác với tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường. với tất cả các cổ phiếu có nghĩa là sự thay đổi của phần bù rủi ro thị trường giải thích0 được sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu. Nhưng kết quả còn thấp nên tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu còn phụ thuộc vào các biến khác. Sau đây, xin trình bày bảng tóm tắt kết quả hồi quy: Bảng 2.2. Bảng tóm tắt kết quả hồi quy Số lượng cổ phiếu Beta > 1 25 Beta < 1 171 Max β 1.774127 TrườngMin β Đại học Kinh-0.205400 tế Huế β ý nghĩa (1%) 80 β ý nghĩa (5%) 38 β ý nghĩa (10%) 22 β không ý nghĩa 56 α ý nghĩa (1%) 2 α ý nghĩa (5%) 3 34
α ý nghĩa (10%) 6 α không ý nghĩa 185 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews và Excel Nhận xét: Từ bảng trên ta thấy có tất cả 25 cổ phiếu có β > 1; 171 cổ phiếu có β < 1. Hệ số β lớn nhất đạt 1.774127; hệ số β nhỏ nhất đạt -0.205400. Có 80 cổ phiếu có hệ số β ý nghĩa ở mức 1%; 38 cổ phiếu ở mức 5%; 22 cổ phiếu ở mức 10% và 56 cổ phiếu có hệ số β không ý nghĩa. Có 2 cổ phiếu có hệ số α ý nghĩa ở mức 1%; 3 cổ phiếu ở mức 5%; 6 cổ phiếu ở mức 10% và 185 cổ phiếu α không ý nghĩa. Tiếp theo là kết quả hồi quy của 11 danh mục lựa chọn nghiên cứu được trình bày trong bảng sau: Bảng 2.3. Kết quả hồi quy 11 danh mục P - value P - value R - STT Nhóm Alpha (α) Beta (β) (α) (β) squared 1 L 0.0000135 0.645847 0.9965 0.0000 0.632769 2 H -0.006589 0.579937 0.3375 0.0000 0.219915 3 M -0.001312 0.582240 0.7267 0.0000 0.486064 4 S -0.001981 0.512671 0.6641 0.0000 0.332084 5 B -0.004377 0.908915 0.1483 0.0000 0.782326 6TrườngSL 0.002222 Đại 0.444859học Kinh0.5892 tế0.0000 Huế0.315209 7 SM -0.000331 0.512559 0.9316 0.0000 0.410277 8 SH -0.006133 0.554278 0.3719 0.0001 0.204703 9 BL -0.001722 0.825132 0.5564 0.0000 0.757817 10 BM -0.007229 1.056887 0.1666 0.0000 0.619704 35
11 BH -0.016553 1.684788 0.2412 0.0000 0.360880 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews Nhận xét: Dựa vào bảng kết quả trên ta thấy, hệ số β của từng danh mục biến động từ hơn 0.44 đến gần 1.7 với 9 danh mục có β 1. với tất cả danh mục có nghĩa là sự thay đổi của phần bù rủi ro thị trường giải 0thích được sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi của từng danh mục cổ phiếu. Nhưng kết quả còn thấp nên tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu còn phụ thuộc vào các biến khác. 2.1.3.2. Kiểm định ý nghĩa hệ số β Phương pháp: Kiểm định ý nghĩa hệ số “β” hay kiểm định sự phù hợp của mô hình CAPM ta thực hiện như sau: Cách 1: Kiểm định cặp giả thiết: : 0 Giá tr ị th ố ng kê T đư ợ c tính : toán theo0 công thức: 0 Với mức ý nghĩa thống kê α =0.05, ta có . 1.98 TrườngTiến hành so sánh Đạivới họchay với Kinh 1.98 tế Huế Nếu thì bác bỏ tức là ước lượng β thu được có ý nghĩa hay sự thay đổi lợi nhuận thị trường ảnh hưởng tới lợi nhuận của cổ phiếu hay danh mục và ngược lại. Cách 2: 36
Kiểm định cặp giả thiết: : 0 : 0 Tiến hành so sánh P – value với giá trị 0.05 Nếu P – value . với mức ý nghĩa 5%, hay cách khác là có 116 cổ phiếu có P – value < 0.05 với mức ý nghĩa 5%, nên bác bỏ thừa nhận . Do đó, hệ số β đối với 116 cổ phiếu này là có ý nghĩa, sự thay đổi của lợi nhuận thị trường ảnh hưởng tới sự thay đổi của lợi nhuận cổ phiếu và tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa rủi ro và lợi nhuận. Như vậy, từ kết quả này có thể kết luận mô hình CAPM có ý nghĩa khi áp dụng vào 116 cổ phiếu này ở thị trường chứng khoán Việt Nam. Sau đây, xin trình bày bảng thống kê mô tả kết quả kiểm định ý nghĩa hệ số β: Bảng 2.4. Thống kê mô tả kết quả kiểm định hệ số β Mean 0.593768536 Standard Error 0.02620423 TrườngMedian Đại học Kinh0.558109 tế Huế Mode #N/A Standard Deviation 0.366859225 Sample Variance 0.134585691 Kurtosis 0.172093967 Skewness 0.495796477 37
Range 1.979527 Minimum -0.205400 Maximum 1.774127 Sum 116.378633 Count 196 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu Eviews và Excel Nhận xét: Beta đạt giá trị lớn nhất ở mức 1.774127; thấp nhất ở mức -0.205400 và giá trị trung bình của hệ số β là 0.593768536. Đối với 11 danh mục ta có kết quả ở bảng sau: Bảng 2.5. Kết quả kiểm định hệ số β của 11 danh mục STT Nhóm Beta (β) P - value (β) So sánh P - value (β) với 0.05 1 L 0.645847 0.0000 Nhỏ hơn 2 H 0.579937 0.0000 Nhỏ hơn 3 M 0.582240 0.0000 Nhỏ hơn 4 S 0.512671 0.0000 Nhỏ hơn 5 B 0.908915 0.0000 Nhỏ hơn 6 SL 0.444859 0.0000 Nhỏ hơn 7 SM 0.512559 0.0000 Nhỏ hơn 8 SH 0.554278 0.0001 Nhỏ hơn 9 BL 0.825132 0.0000 Nhỏ hơn 10 BM 1.056887 0.0000 Nhỏ hơn 11 BH 1.684788 0.0000 Nhỏ hơn Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews NhậnTrường xét: Đại học Kinh tế Huế Dựa vào bảng kết quả trên ta thấy, khác với các cổ phiếu thì 11 danh mục đều có P – value < 0.05 với mức ý nghĩa 5%, nên bác bỏ thừa nhận . Do đó, hệ số β đối với 11 danh mục này là có ý nghĩa, sự thay đổi của lợi nhuận thị trường ảnh hưởng tới sự thay đổi của lợi nhuận của danh mục và tồn tại mối quan hệ tuyến tính 38
giữa rủi ro và lợi nhuận. Như vậy, từ kết quả này có thể kết luận mô hình CAPM có ý nghĩa khi áp dụng vào 11 danh mục cổ phiếu này ở TTCK Việt Nam. 2.1.3.3. Kiểm định ý nghĩa hệ số α Bên cạnh việc dùng β để đánh giá mức độ rủi ro, ta có thể sử dụng thêm hệ số α để xem xét quyết định đầu tư vào cổ phiếu. Vì ngoài phần bù thị trường, có rất nhiều yếu tố khác như quy mô doanh nghiệp, giá trị thị trường so với giá trị sổ sách của doanh nghiệp, yếu tố vĩ mô, tác động đến giá trị cổ phiếu, làm cho lợi nhuận kỳ vọng có sự khác biệt so với lợi nhuận thực tế. Để xem xét tính ý nghĩa của hệ số α và củng cố thêm tính ứng dụng của mô hình CAPM đối với các cổ phiếu trên thị trường Việt Nam, ta tiến hành kiểm định hệ số α như sau: Cặp giả thiết: : 0 => Hệ số α không có ý nghĩa : 0 => Hệ số α có ý nghĩa Ta tiến hành so sánh P-value với giá trị 0.05. Nếu P-value > 0.05 ta thừa nhận , tức là tỷ suất lợi nhuận thực hiện không có sự khác biệt với tỷ suất lợi nhuận của mô hình CAPM và ngược lại. Từ kết quả của 196 cổ phiếu ở Phụ lục 3 ta có nhận xét: Với mức ý nghĩa 5%, đa số các cổ phiếu đều có P - value > 0.05 (trừ 5 cổ phiếu: AAM, DPM, HVG, LCM, TS4). Như vậy ta thừa nhận , có nghĩa là α không có ý nghĩa. Do đó, lợi nhuận được tính bằng mô hình CAPM không có sự chênh lệch với lợi nhuận thực tế. Chính vì vậy, mô hình này tương đối phù hợp và có tính thực tế khi áp dụng tại TTCK Việt Nam. Sau đây, xin trình bày bảng thống kê mô tả kết quả kiểm định ý nghĩa hệ số α: Bảng 2.6. Thống kê mô tả kết quả kiểm định hệ số α TrườngMean Đại học Kinh-0.00232967 tế Huế Standard Error 0.000747719 Median -0.001461 Mode #N/A Standard Deviation 0.010468061 Sample Variance 0.00010958 39
Kurtosis 0.578096677 Skewness -0.489270546 Range 0.060569 Minimum -0.040658 Maximum 0.019911 Sum -0.4566153 Count 196 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu Eviews và Excel Nhận xét: Alpha đạt giá trị lớn nhất ở mức 0.019911; thấp nhất ở mức -0.040658 và giá trị trung bình của hệ số α là -0.00232967. Kết quả của 11 danh mục được trình bày ở bảng sau: Bảng 2.7. Kết quả kiểm định hệ số α của 11 danh mục STT Nhóm Alpha (α) P - value (α) So sánh P - value (α) với 0.05 1 L 0.0000135 0.9965 Lớn hơn 2 H -0.006589 0.3375 Lớn hơn 3 M -0.001312 0.7267 Lớn hơn 4 S -0.001981 0.6641 Lớn hơn 5 B -0.004377 0.1483 Lớn hơn 6 SL 0.002222 0.5892 Lớn hơn 7 TrườngSM -0.000331 Đại 0.9316học Kinh tếLớn Huế hơn 8 SH -0.006133 0.3719 Lớn hơn 9 BL -0.001722 0.5564 Lớn hơn 10 BM -0.007229 0.1666 Lớn hơn 11 BH -0.016553 0.2412 Lớn hơn 40
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews Nhận xét: Với mức ý nghĩa 5%, tất cả danh mục đều có P - value > 0.05. Như vậy ta thừa nhận , có nghĩa là α không có ý nghĩa. Do đó, lợi nhuận được tính bằng mô hình CAPM không có sự chênh lệch với lợi nhuận thực tế. Chính vì vậy, mô hình này phù hợp và có tính thực tế khi áp dụng vào 11 danh mục này tại TTCK Việt Nam. 2.1.3.4. Kiểm định mô hình Để kiểm định mô hình ta tiến hành các kiểm định như kiểm định sau: - Phát hiện tự tương quan: Kiểm định Breusch – Godfrey (BG); - Phát hiện phương sai sai số thay đổi: Kiểm định White; - Kiểm định tính ổn định của mô hình: Kiểm định Histogram – Normality Test. 2.1.3.4.1. Kiểm định tự tương quan các phần dư Xét mô hình: Trong đó: = , với là ngẫu nhiên thỏa mãn các giải thiết của OLS, khi đó ta nói có tự tương quan trong mô hình; : Trễ một thời kỳ của . Để biết được sự tồn tại của sự tự tương quan, ta sử dụng kiểm định Breusch – GodfreyTrường (BG). Đại học Kinh tế Huế Cặp giả thiết: : 0 (Không có sự tự tương quan); : 0 (Có́ sự tự tương quan). Nếu P – value > 0.05 thì ta chấp nhận giả thiết , có nghĩa là không tồn tại sự tự tương quan trong mô hình nghiên cứu này. 41
Dựa vào kết quả ở Phụ lục 4, ta có nhận xét: Nhìn vào kết quả kiểm đinh trên ta thấy, có 17 cổ phiểu (CMX, DAG, DIC, DPR, ITA, KMR, MHC, PJT, PPI, PXI, QCG, SBA, TCM, TSC, TTF, VSH, VTB) có P – value 0.05 nên ta chấp nhận giả thiết có nghĩa là không tồn tại sự tự tương quan trong 179 cổ phiếu này. Kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan khi áp dụng với 179 cổ phiếu này. Kết quả kiểm định của 11 danh mục thể hiện ở bảng sau: Bảng 2.8. Kiểm định Breusch – Godfrey (BG) của 11 danh mục STT Nhóm P - value So sánh P - value với 0.05 1 L 0.1898 Lớn hơn 2 H 0.0167 Nhỏ hơn 3 M 0.1043 Lớn hơn 4 S 0.0285 Nhỏ hơn 5 B 0.4478 Lớn hơn 6 SL 0.0837 Lớn hơn 7 SM 0.1159 Lớn hơn 8 SH 0.0153 Nhỏ hơn 9 BL 0.4599 Lớn hơn 10TrườngBM Đại0.0900 học Kinh tếLớn Huếhơn 11 BH 0.0055 Nhỏ hơn Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews Nhận xét: 42
Nhìn vào kết quả kiểm đinh trên ta thấy, có 7 danh mục (L, M, B, SL, SM, BL, BM) có P – value > 0.05 nên ta chấp nhận giả thiết có nghĩa là không tồn tại sự tự tương quan trong 7 danh mục này. Kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan khi áp dụng với 7 danh mục này này. 4 danh mục (H, S, SH, BH) còn lại thì có P – value 0.05 nên chấp nhận giả thiết . Vậy áp dụng mô hình vào 179 cổ phiếu này thì mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Đối vớiTrường 11 danh mục, kết Đại quả kiểm học định thể hiệnKinh qua bảng sau:tế Huế Bảng 2.9. Kiểm định White đối với 11 danh mục STT Nhóm P - value So sánh P - value với 0.05 1 L 0.8961 Lớn hơn 2 H 0.6454 Lớn hơn 3 M 0.7736 Lớn hơn 43
4 S 0.7642 Lớn hơn 5 B 0.7517 Lớn hơn 6 SL 0.2311 Lớn hơn 7 SM 0.7732 Lớn hơn 8 SH 0.6403 Lớn hơn 9 BL 0.4604 Lớn hơn 10 BM 0.4912 Lớn hơn 11 BH 0.0000 Nhỏ hơn Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews Nhận xét: Kiểm định White chỉ ra có 10 danh mục (L, H, M, S, B, SL, SM, SH, BL, BM) có P – value > 0.05 nên chấp nhận . Vậy áp dụng mô hình vào 10 danh mục này thì mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Chỉ có danh mục BH có P – value 0.05 thì ta kết luận mô hình ổn định. Từ kết quả kiểm định của 196 cổ phiếu ở Phụ lục 6, ta đưa ra nhận xét: Nhìn vào bảng kết quả ta thấy mô hình không được ổn định đối với TTCK Việt Nam. Chỉ ổn định với 44 cổ phiếu. Ta kết luận thị trường không ổn định. TrườngĐối với 11 danh mục, Đại kết quả họctrình bày trongKinh bảng sau: tế Huế Bảng 2.10. Kiểm định tính ổn định của 11 danh mục STT Nhóm P - value So sánh P - value với 0.05 1 L 0.984879 Lớn hơn 2 H 0.000000 Nhỏ hơn 3 M 0.130930 Lớn hơn 44
4 S 0.005596 Nhỏ hơn 5 B 0.273795 Lớn hơn 6 SL 0.888717 Lớn hơn 7 SM 0.095193 Lớn hơn 8 SH 0.000000 Nhỏ hơn 9 BL 0.692836 Lớn hơn 10 BM 0.199581 Lớn hơn 11 BH 0.000000 Nhỏ hơn Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews Nhận xét: Nhìn vào kết quả kiểm đinh trên ta thấy, có 7 danh mục (L, M, B, SL, SM, BL, BM) có P – value > 0.05, tức là mô hình ổn định với 7 danh mục này. Còn 4 danh mục còn lại không được ổn định. 2.1.4. Áp dụng mô hình CAPM cho danh mục đầu tư Danh mục đầu tư là một tập hợp gồm ít nhất hai loại chứng khoán trở lên. Mục tiêu cơ bản của việc xây dựng và quản lý một danh mục đầu tư là nhằm giảm thiểu rủi ro trong đầu tư tài chính, theo nguyên tắc đầu tư “không bỏ trứng vào trong cùng một rổ”, nhằm tránh các khoản thua lỗ quá lớn. Khi đồng thời đầu tư vào nhiều loại chứng khoán khác nhau, sự thua lỗ của một loại chứng khoán có thể được bù đắp bởi lợi nhuận từ các chứng khoán khác có trong danh mục. Xây dựng một danh mục đầu tư được đa dạng hóa là nhằm tối thiểu hóa rủi ro không hệ thống của cổ phiếu, là mộTrườngt nguyên tắc quan trĐạiọng trong họckinh doanh. Kinh tế Huế Với kết quả kiểm định trên ta thấy mô hình CAPM phù hợp với các cổ phiếu đơn lẻ, vậy nó có phù hợp với trường hợp DMĐT hay không? Để trả lời câu hỏi này bài nghiên cứu tiến hành kiểm định đối với hai DMĐT: - DMĐT gồm các cổ phiếu có β 1 45
Để hồi quy cho DMĐT ta tính: ∑ Trong đó: : Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu thứ i trong danh mục đầu tư; : Tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư trên; N : Số cổ phiếu trong DMĐT. Hàm hồi quy: Các dữ liệu , là dữ liệu sử dụng để hồi quy hệ số β của các cổ phiếu trong danh mục. 2.1.4.1. DMĐT gồm các cổ phiếu có β < 1 Danh mục đầu tư gồm 171 cổ phiếu có β < 1 cụ thể là các cổ phiếu. Đặt tên là DMĐT A. Bảng 2.11. Kết quả hồi quy DMĐT A Dependent Variable: BETANHOHON1 Method: Least Squares Included observations: 73 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.002276 0.004085 -0.557107 0.5792 RM 0.597463 0.077605 7.698782 0.0000 R-squaredTrường Đại0.454983 họcMean Kinh dependent vartế Huế0.001680 Adjusted R-squared 0.447307 S.D. dependent var 0.046574 S.E. of regression 0.034625 Akaike info criterion -3.861484 Sum squared resid 0.085120 Schwarz criterion -3.798731 Log likelihood 142.9442 Hannan-Quinn criter. -3.836476 46
F-statistic 59.27124 Durbin-Watson stat 1.459887 Prob(F-statistic) 0.000000 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews Phương trình hồi quy danh mục đầu tư A: 0.002276 0.597463 Nhận xét: β = 0.597463 1 Danh mục đầu tư gồm 25 cổ phiếu có β > 1 cụ thể là các cổ phiếu. Đặt tên là DMĐT B. Bảng 2.12. Kết quả hồi quy DMĐT B Dependent Variable: BETALONHON1 Method:Trường Least Squares Đại học Kinh tế Huế Included observations: 73 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.001886 0.004730 -0.398800 0.6912 RM 0.572751 0.089866 6.373357 0.0000 R-squared 0.363911 Mean dependent var 0.001906 47
Adjusted R-squared 0.354952 S.D. dependent var 0.049923 S.E. of regression 0.040095 Akaike info criterion -3.568097 Sum squared resid 0.114142 Schwarz criterion -3.505345 Log likelihood 132.2355 Hannan-Quinn criter. -3.543089 F-statistic 40.61968 Durbin-Watson stat 1.923684 Prob(F-statistic) 0.000000 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews Phương trình hồi quy danh mục đầu tư : 0.001886 0.572751 Nhận xét: β = 0.572751 1. Các cổ phiếu β > 1 có nghĩa là các cổ phiếu này có biên độ dao động lớn hơn thị trường nhưng khi kết hợp lại, có khả năng các giao động này triệt tiêu lẫn nhau. Vậy nên TSSL trung bình của nhóm có khả năng sẽ ít dao động hơn thị trường. Trường Đại học Kinh tế Huế 48
CHƯƠNG 3: THẢO LUẬN KẾT QUẢ VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 1. Thảo luận kết quả Bài nghiên cứu đã kiểm định sự phù hợp của mô hình CAPM trên TTCK Việt Nam. Cụ thể đã chọn 196 cổ phiếu trên sàn HOSE và tiến hành kiểm tra trong khoàn thời gian 2012 – 2018. Bằng cách giải thích mối quan hệ giữa TSSL với các nhân tố phần bù thị trường một cổ phiếu hay DMĐT. Bên cạnh đó còn dựa vào giá trị vốn hóa thị trường và tỷ số BE/ME mà ta lại chia 196 cổ phiếu thành 11 danh mục là S, B, H, M, L, SH, SM, SL, BH, BM, BL bằng cách giải thích mối qua hệ giữa TSSL với phần bù thị trường. Qua đó, mang lại cho NĐT cái nhìn ban đầu về rủi ro để từ đó lựa chọn phương án đầu tư linh động và hiệu quả trong từng điều kiện tình hình thị trường. Các kiểm định được xây dựng dựa trên mô hình hồi quy đơn tuyến tính và sử dụng phương pháp OLS để tiến hành kiểm định. Bài nghiên cứu đạt được một số kết quả sau: Kết quả hồi quy: Kết quả hồi quy của 196 cổ phiếu ở phụ lục 1 cho ta thấy, mô hình CAPM chỉ mang tính phù hợp tương đối đối với TTCK Việt Nam. Cụ thể hai mã cổ phiếu BVH, KBC có β lớn, gần 1.8. Đây là hai công ty hoạt động ở lĩnh vực tài chính, bảo hiểm, ngân hàng và xây dựng, bất động sản, đây là ngành rất nhạy cảm, phụ thuộc rất nhiều vào yếu tố bên ngoài thị trường. Bên cạnh đó, những cổ phiếu có β nhỏ, gần – 0.2 như ACL, CLC lại hoạt động trong ngành sản xuất thực phẩm, sản xuất đồ uống, thuốc lá. Đây là những ngành thiết yếu, nên lợi nhuận cũng ít chịu ảnh hưởng từ biến động thị trường. Điều này là phù hợp với thực tế. TrườngTương tự, kết quả Đại hồi quy củahọc 11 danh Kinh mục ở bảng tế 2.3 Huếcho thấy, mô hình CAPM khá phù hợp với các danh mục này ở TTCK Việt Nam. Cụ thể có 2 danh mục BM, BH có β > 1. Đây là các danh mục gồm cổ phiếu của những công ty có quy mô lớn và tỷ số BE/ME trung bình và cao. Bên cạnh đó, những danh mục có β nhỏ là S, SL, SM, gần mốc 0.5. Đây là các mục gồm cổ phiếu của những công ty có 49
quy mô nhỏ, quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME thấp, quy mô nhỏ và tỷ số BE/ME trung bình. Điều này cũng hoàn toàn hợp lý với thực tế. Kết quả kiểm định hệ số β: Kết quả kiểm định hệ số β của 196 cổ phiếu ở phụ lục 2 cho ta thấy mô hình CAPM không đúng hẳn trên 196 cổ phiếu mà chỉ đúng trên 116 cổ phiếu. Điều đó cho thấy hệ số β có ý nghĩa hay sự thay đổi của lợi nhuận thị trường ảnh hưởng tới sự thay đổi của lợi nhuận cổ phiếu chỉ đúng trên 116 cổ phiếu này. Trái ngược với kết quả của từng cổ phiếu, bảng 2.5 kết quả kiểm định hệ số β của 11 danh mục S, B, H, M, L, SH, SM, SL, BH, BM, BL cho thấy hệ số β có ý nghĩa hay sự thay đổi của lợi nhuận thị trường ảnh hưởng tới sự thay đổi của lợi nhuận của danh mục và tồn tại mối qua hệ tuyến tính giữa rủi ro và lợi nhuận. Như vậy, cho thấy mô hình CAPM có ý nghĩa khi áp dụng vào 11 danh mục này ở TTCK Việt Nam. Kết quả kiểm đinh hệ số α: Tương tự kiểm định hệ số β, thì kết quả kiểm đinh hệ số α ở phụ lục 3 của 196 cổ phiếu cũng mang tính chất tương đối. Có 191 cổ phiếu có α không có ý nghĩa, còn lại 5 cổ phiếu (AAM, DPM, HVG, LCM, TS4) hệ số α vẫn có ý nghĩa. Do đó, lợi nhuận được tính bằng mô hình CAPM không có sự chênh lệch với lợi nhuận thực tế chỉ khi áp dụng vào 191 cổ phiếu này. Tuy nhiên, kiểm định hệ số α đối với 11 danh mục ở bảng 2.7 lại cho thấy mô hình hoàn toàn phù hợp và có tính thực tế khi áp dụng vào 11 danh mục này ở TTCKTrường Việt Nam. Đại học Kinh tế Huế Kiểm định tính dừng: Kết quả ở bảng 2.1 cho thấy tất cả danh mục đều dừng ở mức ý nghĩa 1%. Kiểm định tự tương quan: 50
Ở kết quả phụ lục 4 cho thấy có 179 cổ phiếu không có sự tự tương quan, còn lại 17 cổ phiếu này có sự tự tương quan (CMX, DAG, DIC, DPR, ITA, KMR, MHC, PJT, PPI, PXI, QCG, SBA, TCM, TSC, TTF, VSH, VTB). Đối với danh mục, thì bảng 2.8 cho ta thấy có 7 danh mục không tồn tại sự tương quan (L, M, B, SL, SM, BL, BM). 4 danh mục (H, S, SH, BH) còn lại t có tồn tại sự tự tương quan. Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Kết quả ở phụ lục 5 cho thấy có 179 cổ phiếu không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. 17 cổ phiếu (CLC, CLG, DAG, DPM, ITA, KBC, KDH, L10, LGC, SBA, SVC, TBC, TCM, TLG, VIC, VIS, VSH) có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kết quả ở bảng 2.9 chỉ ra có 10 danh mục (L, H, M, S, B, SL, SM, SH, BL, BM) không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.Chỉ có danh mục BH có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kiểm định độ ổn định của mô hình: Bảng kết quả ở phụ lục 6 cho thấy mô hình ổn định với 44 cổ phiếu. Bảng 2.10 cho thấy mô hình ổn định với 7 danh mục (L, M, B, SL, SM, BL, BM). 4 danh mục (H, S, SH, BH) mô hình không ổn định. Kết quả hồi quy trên DMĐT có β 1 Kết quả hồi quy ở bảng 2.11 cho ra mô hình CAPM đúng đối với DMĐT A. DMĐT gồm 171 cổ phiếu có β 1.Kinh tế Huế Với những kết quả trên cho thấy mô hình CAPM khá phù hợp với TTCK Việt Nam, không chỉ áp dụng được trên từng cổ phiếu riêng lẻ mà còn áp dụng được với một vài DMĐT. 2. Hàm ý chính sách 51
Một số khuyến nghị cho NĐT: - NĐT nên chú trọng đến hệ số Beta trong việc đánh giá và đầu tư chứng khoán. Vì dựa vào hệ số Beta NĐT có thể biết được lợi nhuận của thị trường có ảnh hưởng đến lợi nhuận của cổ phiếu hay không, thị trường có tồn tại mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận hay không, để từ đó có cở sở cũng như đưa ra những quyết định đầu tư hợp lý; - NĐT nên thu thập, tìm hiểu cũng như tham khảo những thông tin chính thống, minh bạch (Website: cafef.vn, Vietstock.vn, ) để từ đó có thể áp dụng mô hình báo được đúng và có hiệu quả; - NĐT nên thường cập nhật thông tin liên quan đến giá cổ phiếu, chỉ số VnIndex, để từ đó có thể áp dụng các mô hình tài chính, đưa ra quyết định đầu tư có hiệu quả nhất; - V.v Trường Đại học Kinh tế Huế 52
PHẦN 3: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Kết quả Trong nghiên cứu này, tiến hành kiểm định ý nghĩa của mô hình CAPM đối với TTCK Việt Nam, cụ thể là sàn HOSE. Qua đó, làm rõ tính ứng dụng của mô hình này. Quá trình nghiên cứu, sử dụng số liệu quá khứ để tiến hành hồi quy hệ số Beta, nhận thấy hệ số Beta hồi quy được là đa số có ý nghĩa và mô hình CAPM tương đối có thể áp dụng cho TTCK Việt Nam. Bên cạnh đó, việc chỉ ra được những hạn chế của mô hình trong điều kiện TTCK Việt Nam hay những hạn chế của bản thân mô hình là những điểm đáng lưu ý đặc biệt đối với những nhà đầu tư muốn áp dụng mô hình này trong việc phân tích đầu tư, kinh doanh chứng khoán. 2. Các hạn chế của đề tài - Đề tài tiến hành nghiên cứu trên 196 cổ phiếu, khối lượng số liệu này khá lớn, tuy nhiên với số lượng cổ phiếu này vẫn chưa thể đại diện cho toàn bộ TTCK Việt Nam. Hơn nữa, đề tài chỉ kiểm đinh trên sàn HOSE chứ không bao gồm sàn HNX và OTC. - Việc thu thập và xử lý số liệu của 196 cổ phiếu trong vòng 6 năm có thể có sai sót khi nhập hay xử lý số liệu vì lượng nội dung và thông tin quá lớn. Dẫn đến bộ số liệu dùng để chạy mô hình có thể có vài sai sót. - DoTrường hạn chế về thời gianĐại nghiên học cứu nên Kinhtôi chưa thể tìmtế hiểu Huế kỹ thêm về mô hình CAPM, cũng như các mô hình sử dụng để nghiên cứu và kiểm định vẫn còn tồn tại nhiều mặt hạn chế và chưa khắc phục hết. 3. Đóng góp và hướng phát triển đề tài Trong tương lai, khi có thời gian nghiên cứu dài hơn và chuỗi số liệu cụ thể, đầy đủ hơn cũng như có được nhiều kinh nghiệm hơn em sẽ tìm hiểu và kiểm định mô 53
hình CAPM trên toàn bộ TTCK Việt Nam để có cái nhìn chính xác hơn về khả năng ứng dụng của mô hình. Đồng thời, cũng mong muốn đưa thêm các nhận tố khác vào mô hình CAPM để tìm được cách lý giải đầy đủ cho sự thay đổi trong lợi nhuận của các chứng khoán. Bên cạnh đó, đề tài cũng có thể được nghiên cứu theo hướng xem xét mô hình giữa các nước khác nhau với một chuỗi số liệu đủ dài để nghiên cứu phản ánh tối đa tính trung thực. Trên đây là những đóng góp mà đề tài có thể phát triển. Tuy đề tài mới dừng lại ở bước phát triển đơn giản và còn nhiều hạn chế về thời gian, số lượng cổ phiếu nghiên cứu cũng như các chuỗi số liệu, nhưng nghiên cứu của em sẽ góp phần làm cơ sở cho các nghiên cứu sâu hơn sau này và cung cấp ở một mức độ nào đó những hiểu biết về TTCK và việc áp dụng mô hình tài chính trong kinh doanh chứng khoán cho sinh viên cũng như các nhà đầu tư, hay những người quan tâm đến vấn đề này. Trường Đại học Kinh tế Huế 54
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO A. Tài liệu [1] Bùi Minh Khang (2016), Khóa luận tốt nghiệp, Đại học Kinh tế Huế. [2] Eugene F.Fama, Kenneth R.French (1992), Common risk in the returns on stocks and bonds. [3] Hoàng Ngọc Nhậm (2008), Giáo trình kinh tế lượng [4] Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh (2005), Giáo trình Kinh tế lượng, NXB Đại học kinh tế Quốc dân [5] Nguyễn Văn Tiến, Giáo trình Tài chính – Tiền tệ – Ngân hàng, Học viên ngân hàng. [6] Phan Thị Bích Nguyệt (2008), Đầu tư tài chính, NXB Lao động và Xã hội [7] Trần Bình Thám (2012), Giáo trình kinh tế lượng, Đại họ Kinh tế Huế. [8] Trần Ngọc Thơ (2007), Lập mô hình tài chính, NXB Lao động và Xã hội [9] Trần Ngọc Thơ (2007), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, NXB Thống kê [10] Công trình dự thi giải thưởng nghiên cứu khoa học sinh viên “Nhà kinh tế trẻ- năm 2011”, tên công trình:”Ứng dụng mô hình CAPM và Fama-French dự báo tỷ suất sinhTrường lợi để kinh doanh Đại chứng khoánhọc trên Kinhthị trường Vi ệtết Nam. Huế [11] Hoàng Thị Lan Vy (2014), Khóa luận tốt nghiệp, Đại học Kinh tế Huế. [12] Lê Hoàng Nga (2011), Giáo trình Thị trường chứng khoán. [13] Lê Văn Tề (2007), Giáo trình Thị trường chứng khoán tại Việt Nam. 55
[14] Nguyễn Minh Kiều (2007), Mô hình định giá tài sản vốn CAPM – Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright. [15] Nguyễn Minh Kiều (2010), Giáo trình Tài chính doanh nghiệp cơ bản, Nhà xuất bản Thống kê. B. Trang web [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] ường Đại học Kinh tế Huế 56
PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kết quả hồi quy trên 196 cổ phiếu Cổ P - value P - value STT Alpha (α) Beta (β) R - squared phiếu (α) (β) 1 AAA -0.004818 0.757441 0.6982 0.0019 0.127535 2 AAM -0.018421 0.284310 0.0075 0.0284 0.065874 3 ABT -0.004852 0.214248 0.5287 0.1456 0.029598 4 ACC -0.009662 0.393753 0.2035 0.0075 0.096459 5 ACL -0.007462 -0.205400 0.3154 0.1474 0.029337 6 AGF -0.025664 0.277788 0.1095 0.3588 0.011871 7 AGR -0.012648 0.939846 0.3961 0.0013 0.135745 8 ANV 0.015686 0.886334 0.4648 0.0321 0.063062 9 APC 0.012247 0.458897 0.3768 0.0837 0.041536 10 ASM -0.002978 0.503533 0.8233 0.0499 0.053069 11 ASP 0.0000197 0.626584 0.9987 0.0080 0.095082 12 BBC 0.014533 0.263116 0.2438 0.2664 0.017364 13 BCE -0.013906 0.606459 0.0986 0.0003 0.172155 14 BIC 0.016263 0.445833 0.1942 0.0626 0.047969 15 BMC -0.019877 0.526433 0.1201 0.0315 0.063467 16 TrườngBMI 0.004335 Đại0.778784 học 0.7103Kinh 0.0007tế Huế0.149074 17 BMP 0.001630 0.588353 0.9004 0.0197 0.074269 18 BSI 0.003364 0.786471 0.7811 0.0010 0.142268 19 BTP 0.008874 0.451749 0.4653 0.0531 0.051691 20 BVH -0.002894 1.774127 0.7609 0.0000 0.577851 21 C47 -0.002707 0.190083 0.8528 0.4934 0.006631 57
22 CCL -0.003536 0.929382 0.8781 0.0367 0.060053 23 CDC 0.009982 0.652416 0.5157 0.0277 0.066419 24 CIG 0.002727 0.520359 0.8881 0.1606 0.027538 25 CII -0.007401 0.667868 0.4771 0.0011 0.139694 26 CLC 0.010496 -0.197886 0.3457 0.3494 0.012345 27 CLG -0.013226 0.810558 0.4679 0.0213 0.072413 28 CMG 0.016367 0.843157 0.2948 0.0055 0.103449 29 CMX 0.005970 0.101809 0.7702 0.7931 0.000975 30 CNG -0.005230 0.285723 0.5226 0.0688 0.045869 31 CSM -0.015079 0.659556 0.1176 0.0005 0.157819 32 CTD 0.017121 0.349177 0.1229 0.0981 0.038055 33 CTG -0.006625 1.027727 0.4589 0.0000 0.342458 34 CTI 0.010285 0.481685 0.4649 0.0743 0.044172 35 CTS -0.001808 0.943744 0.8819 0.0001 0.191242 36 CVT 0.011074 0.764034 0.4828 0.0125 0.084631 37 DAG -0.008289 0.404332 0.5793 0.1570 0.028006 38 DCL 0.005090 0.296117 0.7691 0.3700 0.011336 39 DHA 0.010940 0.069631 0.3583 0.7576 0.001350 40 DHC 0.019337 0.367921 0.0885 0.0881 0.040427 41 DHG 0.003321 0.356432 0.7897 0.1348 0.031223 42 DIC -0.012396 0.429160 0.2642 0.0438 0.056006 43 DIG -0.007879 1.226465 0.5001 0.0000 0.302887 44 TrườngDLG -0.014184 Đại0.814483 học 0.4462Kinh 0.0235tế Huế0.070199 45 DMC 0.012854 0.322470 0.2709 0.1472 0.029355 46 DPM -0.017673 0.848123 0.0068 0.0000 0.411036 47 DPR -0.008968 0.151517 0.2450 0.3007 0.015080 48 DQC 0.002285 0.481632 0.8479 0.0361 0.060389 58
49 DSN 0.001916 0.142839 0.8036 0.3308 0.013328 50 DVP -0.000862 0.372909 0.9284 0.0436 0.056116 51 DXG 0.007987 1.177437 0.5489 0.0000 0.235249 52 DXV -0.008211 -0.077447 0.4085 0.6810 0.002394 53 EIB -0.011329 0.594641 0.1668 0.0002 0.173400 54 ELC -0.014174 0.071781 0.2171 0.7409 0.001550 55 FLC -0.007259 0.722084 0.7003 0.0467 0.054548 56 FMC -0.001560 0.959545 0.8978 0.0001 0.196818 57 FPT -0.010579 1.063888 0.1669 0.0000 0.435011 58 GAS 0.002202 1.272556 0.8148 0.0000 0.418839 59 GDT 0.008391 0.171428 0.3675 0.3327 0.013223 60 GIL -0.004074 0.466402 0.7156 0.0308 0.064032 61 GMC 0.003812 -0.019161 0.6445 0.9028 0.000212 62 GMD -0.004803 1.154738 0.7091 0.0000 0.240434 63 GSP 0.002653 0.271343 0.7480 0.0868 0.040750 64 HAG -0.023047 1.043747 0.0966 0.0001 0.184920 65 HAP -0.012138 0.738345 0.2545 0.0005 0.160060 66 HAS 0.002228 0.496267 0.8536 0.0333 0.062260 67 HBC 0.000360 0.839218 0.9796 0.0024 0.122236 68 HCM 0.007220 1.147330 0.5374 0.0000 0.274585 69 HDC -0.003815 0.145685 0.7491 0.5208 0.005830 70 HDG 0.002061 0.910511 0.8540 0.0001 0.206325 71 TrườngHHS -0.023588 Đại0.197275 học 0.1919Kinh 0.5637tế Huế0.004716 72 HLG 0.003141 0.126043 0.8490 0.6877 0.002290 73 HMC -0.001978 0.429293 0.7958 0.0041 0.110394 74 HPG -0.000310 1.008102 0.9780 0.0000 0.239846 75 HQC -0.014896 0.645102 0.3043 0.0211 0.072661 59
76 HSG -0.010758 1.252140 0.4581 0.0000 0.227384 77 HT1 0.005059 1.053240 0.6943 0.0000 0.208480 78 HTI 0.000571 0.354303 0.9455 0.0281 0.066104 79 HVG -0.035697 0.894459 0.0189 0.0023 0.123817 80 ICF -0.014919 0.492790 0.3379 0.0978 0.038122 81 IDI 0.001711 1.029386 0.9098 0.0006 0.154319 82 IMP -0.000361 0.337010 0.9725 0.0937 0.039065 83 ITA -0.020449 1.642860 0.1533 0.0000 0.344174 84 ITC -0.002660 0.678178 0.8059 0.0015 0.133698 85 JVC -0.024070 0.784860 0.1326 0.0110 0.087641 86 KBC -0.007502 1.637930 0.5486 0.0000 0.403268 87 KDC -0.008213 0.940661 0.4871 0.0001 0.199889 88 KDH 0.002321 0.612791 0.8283 0.0035 0.114163 89 KHP -0.003033 0.261407 0.6423 0.0378 0.059364 90 KMR -0.000567 0.992124 0.9789 0.0167 0.077989 91 KSB 0.003211 0.552068 0.8077 0.0303 0.064409 92 KSH -0.001281 0.394033 0.9705 0.5502 0.005051 93 L10 0.003294 0.582599 0.6968 0.0005 0.157485 94 LAF -0.010850 0.816497 0.4724 0.0055 0.103421 95 LCG -0.007203 0.748393 0.5625 0.0022 0.124831 96 LCM -0.040658 0.188712 0.0343 0.5995 0.003903 97 LGC 0.015224 0.316587 0.5086 0.4695 0.007394 98 TrườngLGL -0.001338 Đại0.839902 học 0.9254Kinh 0.0027tế Huế0.119521 99 LIX 0.002739 0.299629 0.8027 0.1530 0.028545 100 LM8 0.008155 0.078371 0.3667 0.6473 0.002966 101 LSS -0.022495 0.504278 0.0535 0.0234 0.070315 102 MBB -0.001965 0.801453 0.7614 0.0000 0.376138 60
103 MCG -0.007671 0.855900 0.7117 0.0326 0.062701 104 MDG 0.012804 0.300839 0.4546 0.3555 0.012034 105 MHC 0.010403 0.470494 0.5819 0.1921 0.023843 106 MSN -0.010368 1.031359 0.2793 0.0000 0.314623 107 NBB -0.007521 0.364002 0.6513 0.2514 0.018487 108 NKG 0.002981 1.332477 0.9011 0.0045 0.108167 109 NNC 0.001158 0.522126 0.9136 0.0118 0.085910 110 NSC 0.010111 0.208755 0.3182 0.2783 0.016535 111 NTL -0.016794 0.670149 0.0733 0.0003 0.170363 112 NVT 0.004540 0.685180 0.8156 0.0672 0.046418 113 OGC -0.027582 0.980335 0.1035 0.0029 0.118256 114 OPC -0.000663 0.289634 0.9437 0.1073 0.036116 115 PAC 0.006282 0.593589 0.5546 0.0043 0.109370 116 PAN 0.011976 0.362209 0.2967 0.0986 0.037956 117 PET -0.012131 0.897075 0.1915 0.0000 0.270676 118 PGC -0.001904 0.792275 0.8373 0.0000 0.223082 119 PGD -0.004047 0.644410 0.6940 0.0015 0.133747 120 PGI 0.008028 0.003670 0.4294 0.9848 0.000005 121 PHR -0.006212 0.483461 0.5827 0.0268 0.067191 122 PJT -0.000553 0.274774 0.9448 0.0731 0.044542 123 PNJ 0.010467 0.192404 0.4384 0.4533 0.007944 124 POM 0.000338 0.553850 0.9837 0.0815 0.042119 125 TrườngPPC 0.003032 Đại0.472186 học 0.7692Kinh 0.0183tế Huế0.075886 126 PPI -0.023861 0.797890 0.1572 0.0141 0.081906 127 PTB 0.019911 0.462128 0.1613 0.0881 0.040410 128 PTC -0.002653 0.324358 0.8897 0.3735 0.011170 129 PTL -0.002337 0.649373 0.9065 0.0890 0.040185 61
130 PVD -0.021578 1.391584 0.0708 0.0000 0.353196 131 PVT 0.008918 1.143532 0.4096 0.0000 0.306253 132 PXI -0.014005 0.450484 0.3267 0.0989 0.037882 133 PXS -0.013552 0.930315 0.3429 0.0009 0.143606 134 PXT -0.010219 0.749288 0.6383 0.0727 0.044661 135 QCG 0.007037 0.672146 0.7981 0.2008 0.022943 136 RAL 0.009118 0.456733 0.4070 0.0311 0.063786 137 REE 0.001985 0.980525 0.8096 0.0000 0.357596 138 RIC 0.002528 0.304517 0.8890 0.3776 0.010984 139 SAM -0.007443 0.826346 0.4968 0.0002 0.183322 140 SAV -0.005164 0.423171 0.6990 0.0984 0.038007 141 SBA 0.005730 0.851331 0.4724 0.0000 0.310107 142 SBT -0.001865 0.227493 0.8809 0.3377 0.012950 143 SCD 0.010873 0.139751 0.4260 0.5898 0.004115 144 SCR -0.007054 1.508984 0.6434 0.0000 0.278541 145 SFI 0.000528 0.473636 0.9468 0.0023 0.123242 146 SHI 0.004682 0.223263 0.7973 0.5195 0.005866 147 SJD 0.004136 0.350441 0.6336 0.0362 0.060328 148 SJS -0.014062 1.125277 0.2586 0.0000 0.244798 149 SMA 0.002327 0.714579 0.8445 0.0022 0.124798 150 SMC 0.000782 0.462142 0.9501 0.0545 0.051085 151 SRC -0.008032 0.565461 0.4990 0.0141 0.081976 152 TrườngSSI -0.005526 Đại1.254135 học 0.4833Kinh 0.0000tế Huế0.499569 153 ST8 0.000652 0.254091 0.9513 0.2123 0.021824 154 STB -0.016824 0.900223 0.0788 0.0000 0.262161 155 SVC 0.016083 0.893882 0.3164 0.0043 0.109322 156 SZL 0.006594 0.189035 0.4350 0.2401 0.019385 62
157 TAC -0.005277 0.220542 0.6159 0.2714 0.017009 158 TBC 0.004599 0.120550 0.3857 0.2325 0.020018 159 TCL -0.001362 0.562368 0.8587 0.0002 0.175096 160 TCM 0.005776 0.876409 0.6683 0.0010 0.142570 161 TCR -0.011900 0.149401 0.3541 0.5396 0.005323 162 TCT 0.002240 -0.106104 0.8837 0.7155 0.001882 163 TDC -0.007150 0.644839 0.4902 0.0015 0.132475 164 TDH -0.010171 0.956944 0.3620 0.0000 0.225285 165 THG 0.009775 0.368175 0.4228 0.1144 0.034742 166 TIE -0.013763 0.904964 0.3072 0.0007 0.151478 167 TLG 0.016881 0.428823 0.1295 0.0439 0.055947 168 TLH 0.003989 0.856247 0.8504 0.0358 0.060557 169 TMT 0.002119 0.679237 0.9125 0.0670 0.046459 170 TNC -0.010088 0.308185 0.1830 0.0339 0.061806 171 TRA -0.003452 0.203500 0.7084 0.2478 0.018764 172 TRC -0.012344 0.215035 0.1102 0.1424 0.030057 173 TS4 -0.017499 0.569554 0.0468 0.0009 0.144718 174 TSC -0.015767 0.194422 0.4247 0.6039 0.003811 175 TTF -0.006557 0.686871 0.7292 0.0593 0.049181 176 TYA 0.012121 0.275072 0.3777 0.2926 0.015591 177 UDC -0.009544 0.722162 0.5542 0.0207 0.073138 178 UIC 0.007532 0.487814 0.3972 0.0049 0.106159 179 TrườngVCB -0.000357 Đại1.270338 học 0.9658Kinh 0.0000tế Huế0.477570 180 VHC 0.002229 0.911363 0.8677 0.0006 0.154289 181 VHG -0.011140 0.476564 0.5930 0.2307 0.020173 182 VIC -0.002121 0.451976 0.8307 0.0187 0.075443 183 VIP -0.005226 0.733844 0.5974 0.0002 0.178018 63
184 VIS 0.007346 1.203056 0.6161 0.0000 0.209814 185 VND -0.000866 1.288251 0.9320 0.0000 0.387773 186 VNE -0.001775 0.199674 0.8970 0.4441 0.008273 187 VNM 0.002887 0.591047 0.7644 0.0018 0.129033 188 VNS -0.011217 0.165121 0.2512 0.3731 0.011188 189 VOS -0.009450 0.776537 0.6435 0.0482 0.053868 190 VPH 0.005547 0.604071 0.7834 0.1183 0.034021 191 VPK -0.011038 -0.070550 0.3984 0.7758 0.001149 192 VRC 0.013546 0.228672 0.4322 0.4850 0.006891 193 VSC -0.004406 0.632603 0.6513 0.0010 0.142158 194 VSH -0.000430 0.505803 0.9505 0.0002 0.173231 195 VTB 0.003363 0.370106 0.7564 0.0754 0.043853 196 VTO -0.002280 0.722984 0.8157 0.0002 0.176759 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ Eviews Trường Đại học Kinh tế Huế 64
Phụ lục 2: Kết quả kiểm định hệ số β của 196 cổ phiếu P - value So sánh với Cổ phiếu β So sánh với t (β) 0.05 AAA 0.757441 3.221582 Lớn hơn 0.0019 Nhỏ hơn AAM 0.284310 2.237597 Lớn hơn 0.0284 Nhỏ hơn ABT 0.214248 1.471582 Nhỏ hơn 0.1456 Lớn hơn ACC 0.393753 2.753122 Lớn hơn 0.0075 Nhỏ hơn ACL -0.205400 1.464889 Nhỏ hơn 0.1474 Lớn hơn AGF 0.277788 0.923555 Nhỏ hơn 0.3588 Lớn hơn AGR 0.939846 3.339408 Lớn hơn 0.0013 Nhỏ hơn ANV 0.886334 2.186031 Lớn hơn 0.0321 Nhỏ hơn APC 0.458897 1.754093 Nhỏ hơn 0.0837 Lớn hơn ASM 0.503533 1.994750 Lớn hơn 0.0499 Nhỏ hơn ASP 0.626584 2.731334 Lớn hơn 0.0080 Nhỏ hơn BBC 0.263116 1.120118 Nhỏ hơn 0.2664 Lớn hơn BCE 0.606459 3.842504 Lớn hơn 0.0003 Nhỏ hơn BIC 0.445833 1.891410 Nhỏ hơn 0.0626 Lớn hơn BMC 0.526433 2.193513 Lớn hơn 0.0315 Nhỏ hơn BMITrường0.778784 Đại3.526825 họcLớn hơn Kinh0.0007 tế HuếNhỏ hơn BMP 0.588353 2.386657 Lớn hơn 0.0197 Nhỏ hơn BSI 0.786471 3.431685 Lớn hơn 0.0010 Nhỏ hơn BTP 0.451749 1.967258 Nhỏ hơn 0.0531 Lớn hơn BVH 1.774127 9.858350 Lớn hơn 0.0000 Nhỏ hơn 65
C47 0.190083 0.688440 Nhỏ hơn 0.4934 Lớn hơn CCL 0.929382 2.129839 Lớn hơn 0.0367 Nhỏ hơn CDC 0.652416 2.247494 Lớn hơn 0.0277 Nhỏ hơn CIG 0.520359 1.417947 Nhỏ hơn 0.1606 Lớn hơn CII 0.667868 3.395410 Lớn hơn 0.0011 Nhỏ hơn CLC -0.197886 0.942059 Nhỏ hơn 0.3494 Lớn hơn CLG 0.810558 2.354293 Lớn hơn 0.0213 Nhỏ hơn CMG 0.843157 2.862238 Lớn hơn 0.0055 Nhỏ hơn CMX 0.101809 0.263233 Nhỏ hơn 0.7931 Lớn hơn CNG 0.285723 1.847501 Nhỏ hơn 0.0688 Lớn hơn CSM 0.659556 3.647595 Lớn hơn 0.0005 Nhỏ hơn CTD 0.349177 1.675947 Nhỏ hơn 0.0981 Lớn hơn CTG 1.027727 6.080951 Lớn hơn 0.0000 Nhỏ hơn CTI 0.481685 1.811394 Nhỏ hơn 0.0743 Lớn hơn CTS 0.943744 4.097428 Lớn hơn 0.0001 Nhỏ hơn CVT 0.764034 2.562099 Lớn hơn 0.0125 Nhỏ hơn DAG 0.404332 1.430289 Nhỏ hơn 0.1570 Lớn hơn DCL 0.296117 0.902281 Nhỏ hơn 0.3700 Lớn hơn DHATrường0.069631 Đại0.309803 họcNhỏ hơn Kinh0.7576 tế HuếLớn hơn DHC 0.367921 1.729515 Nhỏ hơn 0.0881 Lớn hơn DHG 0.356432 1.512712 Nhỏ hơn 0.1348 Lớn hơn DIC 0.429160 2.052390 Lớn hơn 0.0438 Nhỏ hơn 66