Khóa luận Ứng dụng lý thuyết Markowitz xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán niêm yết ở Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Nội dung text: Khóa luận Ứng dụng lý thuyết Markowitz xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán niêm yết ở Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

1. ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MARKOWITZ XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN NIÊM YẾT TẠI SGDCK THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN QUANG GIA THẢO Trường Đại học Kinh tế Huế Khóa học 2013 - 2017
2. ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MARKOWITZ XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN NIÊM YẾT TẠI SGDCK THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Sinh viên thực hiện Giảng viên hướng dẫn NGUYỄN QUANG GIA THẢO THẠC SĨ. LÊ HOÀNG ANH Lớp: Tài chính doanh nghiệp Khóa: 47 Trường Đại học Kinh tế Huế Huế, tháng 04 năm 2017
3. TÓM TẮT NGHIÊN CỨU  Lý do chọn đề tài Thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam chính thức đi vào hoạt động từ tháng 7/2000 và đã có những bước phát triển đáng kể qua gần mười bảy năm hoạt động. Xây dựng một thị trường đầu tư có tổ chức và hiệu quả là một trong những mục tiêu hàng đầu của TTCK Việt Nam hiện nay. Việc ứng dụng các lý thuyết danh mục đầu tư (DMĐT) hiện đại, mô hình phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để xây dựng và quản lý DMĐT có thể tạo động lực thúc đẩy sự phát triển ổn định và tính chuyên nghiệp của TTCK Việt Nam cũng như rất cần thiết đối với các nhà đầu tư (NĐT). Thế nhưng, ở Việt Nam, việc ứng dụng lý thuyết DMĐT hiện đại vào việc xây dựng DMĐT trong thực tiễn vẫn còn rất ít. Ở góc độ nghiên cứu và học thuật, khác với các bài nghiên cứu ở nước ngoài là phân tích các vấn đề và tăng tính hiệu quả của lý thuyết DMĐT hiện đại, các bài nghiên cứu trong nước chuyên sâu vào việc ứng dụng lý thuyết để xây dựng DMĐT trên TTCK Việt Nam và đưa ra các khuyến nghị đối với NĐT. Chính vì những điều đó, bài nghiên cứu tiến hành ứng dụng các lý thuyết để xây dựng DMĐT gồm các chứng khoán niêm yết trên HOSE và áp dụng các thước đo đánh tính hiệu quả và thực thi của DMĐT được xây dựng để một lần nữa khẳng định khả năng ứng dụng của lý thuyết Markowitz, CAPM, phương pháp Sharpe và Jensen tại TTCK Việt Nam.  Mục tiêu nghiên cứu Bài nghiên cứu trả lời những câu hỏi sau: Tính ứng dụng của mô hình CAPM và lý thuyết Markowitz tại TTCK Việt Nam như thế nào? Kết hợp cùng phương pháp nào để đánh giá DMĐT? Giải pháp nào nâng cao tính ứng dụng của lý thuyết tại TTCK Việt Nam?  Phương pháp nghiên cứu Đề tài được thực hiện trên phạm vi nghiên cứu gồm 150 mã chứng khoán niêm yết tại HOSETrường và chỉ số VN -ĐạiIndex từ nămhọc 2011 Kinhđến năm 2016, tế dữ liHuếệu là giá đóng cửa điều chỉnh và lãi suất Trái phiếu chính phủ.
4. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình CAPM, lý thuyết Markowitz để xây dựng DMĐT và sử dụng phương pháp Sharpe, Jensen để đánh giá tính hiệu quả của DMĐT. Công cụ hỗ trợ tính toán gồm: Eviews và Microsoft Excel.  Nội dung nghiên cứu Kết quả ước lượng hệ số β theo mô hình CAPM cho thấy sự biến động động giá của các mã chứng khoán có quan hệ tương đối chặt chẽ với biến động của danh mục 2 thị trường hay chỉ số VN-Index xét trên thước đo là R điều chỉnh. Định giá chứng khoán theo hệ số α cho kết quả là trong 150 chứng khoán lựa chọn, có đến 122 chứng khoán là có alpha dương (tức là chứng khoán đang bị định giá thấp trên thị trường). Trong 122 chứng khoán này, chọn ra 20 chứng khoán có alpha dương cao nhất để tiến hành xây dựng DMĐT. Kết quả xây dựng DMĐT trong điều kiện được cho vay và đi vay tại mức lãi suất phi rủi ro là DMĐT hiệu quả P với lợi nhuận là 1,139%/tuần và độ biến động là 1,73%/tuần. DMĐT tối ưu với hệ số ngại rủi ro từ 1 đến 30 cho thấy chiến lược đầu tư là NĐT sẽ đi vay tại mức lãi suất phi rủi ro và đầu tư toàn bộ vào DMĐT rủi ro (tức tổng vốn đầu tư gồm vốn vay và vốn chủ sở hữu). Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng xây dựng DMĐT với điều kiện lãi suất đi vay khác lãi suất cho vay phi rủi ro, DMĐT hiệu quả trong trường hợp này có lợi nhuận là 1,169%/tuần và độ lệch chuẩn là 1,783%/tuần. Kết quả ứng dụng phương pháp Sharpe và Jensen để đánh giá tính hiệu quả của DMĐT cho thấy DMĐT rủi ro P, B và các DMĐT tối ưu C là các DMĐT hiệu quả so với danh mục thị trường M.  Đóng góp của đề tài Đề tài tiến hành xây dựng và đánh giá DMĐT dựa trên mô hình CAPM, lý thuyết Markowitz và hai phương pháp Sharpe, Jensen. Kết quả của đề tài cho thấy khả năng ứng dụng các lý thuyết và phương pháp này tại TTCK Việt Nam. Đề tài có ý nghĩa quanTrường trọng trong vi Đạiệc giúp NĐThọc lựa chKinhọn chứng khoán, tế quyHuếết định phân bổ tài sản, quyết định phân bổ vốn và đánh giá tính hiệu quả của DMĐT.
5. z LỜI CẢM ƠN Huế, tháng 04 năm 2017. Khóa luận được hoàn thành là một quá trình tự nghiên cứu và nỗ lực tìm hiểu, học hỏi kiến thức từ các tiền nghiên cứu của sinh viên. Để hoàn thành đề tài này, nhìn lại thời gian qua, sinh viên xin gửi những lời cảm ơn chân thành đến mọi người. Trước tiên, sinh viên xin chân thành cảm ơn khoa Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Kinh tế - Đại học Huế, đã tạo điều kiện, môi trường làm việc chủ động, độc lập và khoa học cho sinh viên trong việc tiếp cận và thực hiện khóa luận. Ngoài ra, sinh viên xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Trần Văn Trí (Học viện Ngân hàng). Nhờ sự giải đáp tận tình các thắc mắc, và sự cho phép kế thừa các tri thức từ nghiên cứu của thầy, sinh viên mới có thể trau dồi thêm kiến thức ở lĩnh vực đang nghiên cứu và hoàn thành khóa luận một cách đầy đủ nhất. Cuối cùng, sinh viên xin chân thành cảm ơn Th.S Lê Hoàng Anh (Khoa Tài chính – Ngân hàng) – GVHD khóa luận, đã đồng hành và chu đáo hướng dẫn sinh viên trong suốt thời gian thực hiện đề tài. Cùng với lời cảm ơn sâu sắc gửi đến các thầy cô giáo đã tận tình hướng dẫn, giảng dạy trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và rèn luyện ở Trường Đại học Kinh tế - Đại học Huế. Mặc dù đã có nhiều nổ lực trong việc nghiên cứu lý thuyết và học hỏi từ các tiền nghiên cứu để thực hiện khóa luận này, nhưng do sự hạn chế về hiểu biết nên khóa luận này vẫn không tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Do đó, sinh viên rất mong muốn nhận được sự góp ý từ các thầy, cô để khóa luận được hoàn chỉnh hơn. Xin chân thành cảm ơn! Sinh viên thực hiện Nguyễn Quang Gia Thảo Trường Đại học Kinh tế Huế
6. MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT I DANH MỤC BIỂU ĐỒ II DANH MỤC BẢNG BIỂU III PHẦN I: LỜI MỞ ĐẦU 1 1. ĐẶT VẤN ĐỀ 1 2. TỔNG QUAN CÁC TIỀN NGHIÊN CỨU 2 3. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 5 4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 6 5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 6 6. KẾT CẤU ĐỀ TÀI 7 PHẦN II: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 8 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN 8 1.1. Danh mục đầu tư 8 1.1.1. Định nghĩa 8 1.1.2. Lợi nhuận 8 1.1.3. Rủi ro 9 1.1.4. Sự đa dạng hóa danh mục đầu tư 11 1.2. Lý thuyết Markowitz 14 1.2.1. Phân bổ vốn (Capital Allocation) 14 1.2.2. Phân bổ tài sản (Asset Allocation) 21 1.2.3. Lựa chọn chứng khoán (Securities Selection) 26 1.3. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) 30 1.3.1. Những giả định kinh tế của mô hình CAPM 30 1.3.2. Ý nghĩa của các giả định 32 1.3.3. Mô hình định giá tài sản, vốn 34 1.3.4.Trường Đường thị trư Đạiờng vố nhọc Kinh tế Huế 36 1.3.5. Đường thị trường chứng khoán và hệ số alpha của chứng khoán37 1.4. Đánh giá danh mục đầu tư 38
7. 1.4.1. Phương pháp Sharpe 39 1.4.2. Phương pháp Jensen 39 CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN NIÊM YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH . 44 2.1. Tổng quan về môi trường đầu tư 44 2.2. Xây dựng danh mục đầu tư 46 2.2.1. Định giá chứng khoán dựa trên mô hình CAPM 46 2.2.2. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu 52 2.2.3. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu khi có sự khác biệt giữa lãi suất đi vay và lãi suất cho vay phi rủi ro 57 2.3. Đánh giá danh mục đầu tư tại thời điểm xây dựng 59 2.3.1. Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư P 61 2.3.2. Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư B 62 2.3.3. Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư tối ưu C 63 TÓM TẮT CHƯƠNG 2 64 CHƯƠNG 3: THUẬN LỢI VÀ HẠN CHẾ VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO TÍNH HIỆU QUẢ TRONG VIỆC VẬN DỤNG LÝ THUYẾT MARKOWITZ VÀ MÔ HÌNH CAPM ĐỂ XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TẠI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 65 3.1. Thuận lợi và hạn chế trong quá trình xây dựng danh mục đầu tư tại thị trường chứng khoán Việt Nam 65 3.1.1. Thuận lợi 65 3.1.2. Hạn chế 67 3.2. Đề xuất giải pháp khắc phục hạn chế của TTCK Việt Nam 69 TÓM TẮT CHƯƠNG 3 73 PHẦN III: KẾT LUẬN 74 DANH MỤC THAM KHẢO 76 PHỤ LỤTrườngC Đại học Kinh tế Huế 78
8. DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT CAL: Đường phân bổ vốn CML: Đường thị trường vốn CAPM: Mô hình định giá tài sản, vốn CTCP: Công ty cổ phần DMĐT: Danh mục đầu tư DN: Doanh nghiệp HOSE: Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh IC: Đường bàng quang NĐT: Nhà đầu tư NHTM: Ngân hàng thương mại SGDCK: Sở giao dịch chứng khoán SML: Đường thị trường chứng khoán TPCP: Trái phiếu chính phủ TPDN: Trái phiếu doanh nghiệp TSSL: Tỷ suất sinh lợi TTCK: Thị trường chứng khoán Trường Đại học Kinh tế Huế I
9. DANH MỤC BIỂU ĐỒ Biểu đồ 1.1: Rủi ro phi hệ thống và rủi ro hệ thống 11 Biểu đồ 1.2: Sự kết hợp giữa lợi nhuận và rủi ro của DMĐT tiềm năng P 15 Biểu đồ 1.3: Đường bàng quang 16 Biểu đồ 1.4: Tập hợp các cơ hội đầu tư 20 Biểu đồ 1.5: Sự xác định DMĐT tối ưu 25 Biểu đồ 1.6: Kết hợp rủi ro - lợi nhuận 27 Biểu đồ 1.7: Đường phân bổ vốn và các DMĐT trên đường biên hiệu quả 30 Biểu đồ 1.8: Đường biên hiệu quả và đường thị trường vốn 33 Biểu đồ 1.9: Đường thị trường vốn 37 Biểu đồ 1.10: Đường SML và sự định giá chứng khoán 38 Biểu đồ 1.11: Lợi nhuận và rủi ro của DMĐT 42 Biểu đồ 2.1: Đường biên hiệu quả và đường CAL 55 Biểu đồ 2.2: Đường bàng quang và DMĐT tối ưu C 56 Biểu đồ 2.3: DMĐT B với lãi suất đi vay khác lãi suất cho vay 59 Trường Đại học Kinh tế Huế II
10. DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Ma trận hiệp phương sai của các cặp chứng khoán 10 Bảng 2.1: Kiểm định Unit Root Test của mã cổ phiếu PTB 49 Bảng 2.2: DMĐT các cổ phiếu bị định giá thấp niêm yết ở HOSE 51 Bảng 2.3: Bảng tóm tắt các giá trị thống kê của TSSL 51 Bảng 2.4: Thông tin các CTCP phát hành cổ phiếu được chọn 52 Bảng 2.5: Các DMĐT nằm trên đường biên hiệu quả 53 Bảng 2.6: Tỷ trọng của các chứng khoán riêng lẻ của DMĐT hiệu quả P và các tỷ số của DMĐT hiệu quả P 54 Bảng 2.7: Các DMĐT tối ưu với các hệ số ngại rủi ro A khác nhau 56 Bảng 2.8: Các DMĐT nằm trên đường biên hiệu quả trường hợp lãi suất cho vay khác lãi suất đi vay 58 Bảng 2.9:Đánh giá danh mục đầu tư 60 Trường Đại học Kinh tế Huế III
11. PHẦN I: LỜI MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề Thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam chính thức đi vào hoạt động vào từ tháng 7/2000 và đã trở thành một nhân tố quan trọng của nền kinh tế. Trong suốt gần mười bảy năm hoạt động, TTCK đã có những đóng góp tích cực trong việc thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế: là kênh huy động vốn chủ yếu, môi trường đầu tư của công chúng, tạo điều kiện thu hút vốn đầu tư nước ngoài và đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Trong khuôn khổ hội nhập khu vực và thế giới, nền kinh tế của Việt Nam đang từng bước mở cửa sâu rộng để hội nhập và phát triển nhanh về cả chiều sâu lẫn chiều rộng. Điều này đã đặt ra những tiêu chuẩn cho TTCK Việt Nam như: tính minh bạch, tính ổn định, hoàn thiện khung pháp lý, số lượng và chất lượng của hàng hóa trên thị trường được nâng cao, mở rộng thị trường. Việc xây dựng và đảm bảo những tiêu chuẩn này đã trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu trong chính sách kinh tế của chính phủ Việt Nam ngày nay. Hiện nay, hầu hết các nhà đầu tư (NĐT) ở Việt Nam thực hiện việc đầu tư chứng khoán thông qua môi giới, kiến nghị của các chuyên gia phân tích, báo chí, cảm tính, tin đồn ít có NĐT sử dụng các lý thuyết về danh mục đầu tư (DMĐT), công cụ phân tích cơ bản, công cụ phân tích kỹ thuật để xây dựng DMĐT cho riêng mình. Điều này là một minh chứng cho thấy để xây dựng và hoàn thiện các tiêu chuẩn được yêu cầu cho TTCK Việt Nam, tất yếu cần vận dụng lý thuyết DMĐT hiện đại trong quá trình đầu tư. Trong những năm 1950, nhà kinh tế học Harry Markowitz đã phát triển lý thuyết DMĐT hiện đại (Modern Portfolio Theory) phân tích những rủi ro trong hoạt động đầu tư trên thị trường tài chính sao cho có thể thu được mức lợi nhuận cao nhất. Và đến năm 1952, Markowitz đã giới thiệu lý thuyết DMĐT hiện đại trong bài tham luận “Lựa chọn danh mục đầu tư”, hay lý thuyết này còn được biết đến là phân tích trung bình – phương sai, là khuôn khổ toán học cho việc tập hợp các DMĐT với lợi nhuận kỳ vọng Trườnglà tối đa tại một m ứĐạic rủi ro (phươnghọc sai)Kinh nhất định .tế Huế 1
12. Việc ứng dụng các lý thuyết DMĐT hiện đại, mô hình phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để xây dựng và quản lý DMĐT là rất cần thiết đối với các NĐT cũng như tạo động lực thúc đẩy sự phát triển ổn định và tính chuyên nghiệp của TTCK Việt Nam. Thế nhưng, ở Việt Nam, việc ứng dụng lý thuyết DMĐT hiện đại vào việc xây dựng DMĐT trong thực tiễn vẫn còn rất ít. Ở góc độ nghiên cứu và học thuật, khác với các bài nghiên cứu ở nước ngoài là phân tích các vấn đề và tăng tính hiệu quả của lý thuyết DMĐT hiện đại, các bài nghiên cứu trong nước chuyên sâu vào việc ứng dụng lý thuyết để xây dựng DMĐT trên TTCK Việt Nam kết hợp với một số mô hình để định giá chứng khoán và đánh giá DMĐT được xây dựng. Và bản thân là một sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng, do đó, em rất mong muốn mở rộng kiến thức bằng việc tìm hiểu sâu về lý thuyết DMĐT hiện đại của nhà kinh tế học Harry Markowitz cũng như kế thừa những giá trị từ các tiền nghiên cứu. Chính vì vậy, em đã lựa chọn đề tài cho khóa luận tốt nghiệp: “Ứng dụng lý thuyết Markowitz xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán niêm yết ở Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh” 2. Tổng quan các tiền nghiên cứu Lý thuyết DMĐT Markowitz lần đầu tiên được giới thiệu trên Báo Tài chính vào năm 1952 và ngày nay được biết như là một lý thuyết DMĐT hiện đại. Lý thuyết này là một trong những lý thuyết đầu tư nổ lực để tính toán giá trị trung bình và phương sai của DMĐT. Harry Markowitz đã phát triển lý thuyết trung bình – phương sai, lý thuyết của sự kết hợp các tài sản rủi ro để đa dạng hóa DMĐT. Lý thuyết trung bình – phương sai có 2 cách tiếp cận: (1) cố định lợi nhuận kỳ vọng và tối thiểu hóa rủi ro của DMĐT, (2) cố định rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT. Tập hợp của sự kết hợp hoàn hảo trung bình – phương sai được gọi là đường biên hiệu quả mà tại đó tất cả các NĐT lý trí đều muốn đạt được. Kế thừa những giá trị từ lý thuyết Markowitz, nhiều công trình nghiên cứu được tiến hành nhằm làm tăng thêm tính hiệu quả của lý thuyết hoặc nghiên cứu lý thuyết trong các trường hợp khác nhau. TobinTrường (1958) cho thấ yĐại rằng khuôn học khổ trung Kinh bình – phương tế Huếsai là chính xác khi phân phối xác suất của lợi nhuận DMĐT là chuẩn hoặc Gaussian hoặc khi hàm thỏa 2
13. dụng của NĐT về hàm lợi nhuận là khá chính xác bởi phương trình bậc hai. Trong cả hai trường hợp đó, DMĐT tối ưu đối với rủi ro sẽ là thành viên của tập hợp hiệu quả của trung bình – độ lệch chuẩn, nơi mà DMĐT hiệu quả phải đáp ứng tiêu chuẩn sau: (1) Nếu bất kỳ DMĐT nào có độ lệch chuẩn thấp hơn của lợi nhuận “1 thời kỳ”, DMĐT đó phải có một lợi nhuận thấp hơn. (2) Nếu bất kỳ DMĐT nào có một lợi nhuận kỳ vọng cao hơn thì độ biến động cũng lớn hơn. Tobin cũng được xem là một trong những người tiên phong trong việc mở rộng phân tích vấn đề quản lý DMĐT 1 thời kỳ qua nhiều giai đoạn. Lý thuyết trung bình – phương sai của Markowitz được xây dựng trên một số giả thiết nhất định để xây dựng DMĐT. Chẳng hạn lý thuyết chỉ áp dụng để xây dựng DMĐT trong một thời kỳ nhất định, nhưng thực tế, những sự thay đổi liên tục của thị trường đòi hỏi DMĐT phải có tính chất đa giai đoạn. Do đó, Fama (1968), Mossin (1969), Hakkasan (1970) và Meton (1990) đã nghiên cứu vấn đề này trong nhiều trường hợp khác nhau. Nghiên cứu của Fama (1968) về tính chất một thời kỳ của DMĐT tối ưu theo lý thuyết trung bình – phương sai dưới góc độ phân tích mô hình của Sharpe và Lintner. Bài báo cho thấy rằng trong thực tế, không có một sự đối lập nào giữa mô hình của Sharpe và mô hình của Lintner và giải thích rõ ràng hơn về việc Sharpe và Lintner đang đi đến cùng biện pháp đo lường rủi ro của tài sản cá nhân và mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của tài sản. Những đối lập hiển nhiên được tranh luận bởi Sharpe và Lintner được gây ra bởi sự tập trung của Litner vào quá trình của tính thống kê ngẫu nhiên đặc biệt cho mô tả lợi nhuận mà không cần thiết được bao hàm bởi mô hình định giá tài sản, vốn của ông ấy. Khi áp dụng những tiến trình của tính thống kê ngẫu nhiên đặc biệt mà Lintner sử dụng, mô hình của Sharpe trực tiếp đi đến kết luận của Litner. Mossin (1969) cho rằng hầu hết các công việc trong lý thuyết DMĐT một thời kỳ đó được trích ra từ lý thuyết trung bình – phương sai. Bài báo của ông phân tích mô hình đơn giai đoạn và mô hình đa giai đoạn trong nhiều trường hợp khác nhau. Ông cho rằng, trong lý thuyết đa giai đoạn, sự phát triển qua thời gian của tổng tài sản trở nênTrường quan trọng và phĐạiải đượ c họcxét đến. ĐKinhể phát triển tếvà gi ảHuếi quyết các vấn đề liên quan đến tỷ suất lợi nhuận, mô hình đa giai đoạn tất yếu bắt đầu cùng với các vấn 3
14. đề đơn giai đoạn. Vì vậy, phần mở rộng của những vấn đề đa giai đoạn có thể là hoàn hảo về bản chất bởi phương tiện tiếp cận chương trình động (means of a dynamic programming approach). Meton (1990) đã phát triển lý thuyết toán và kinh tế tài chính từ quan điểm của mô hình mà trong đó các tác nhân có thể xem xét lại quyết định của các NĐT trong thời gian liên tục. Trong bài viết, ông đã xây dựng các công thức về vấn đề thời gian liên tục của DMĐT đồng thời đề cập đến các tiền nghiên cứu về vấn đề thời gian liên tục trong tài chính như một sự chứng minh cho mô hình thời gian liên tục là một công cụ linh hoạt và hiệu quả của tài chính. Ngoài ra, Meton cũng cho thấy rằng các mô hình thời gian liên tục là bước ngoặt giữa mô hình tĩnh và mô hình động của tài chính. Tóm lại, các bài nghiên cứu về vấn đề thời gian liên tục trong việc xây dựng và quản lý DMĐT trên đều đi đến kết luận là mọi vấn đề về tính đa giai đoạn có thể được giải quyết từ chuỗi các vấn đề đơn giai đoạn dưới sự áp đặt những giả thiết nhất định. Mặt khác, Jin và Shou (2005) đã đề xuất về mô hình mới khi nghiên cứu về vấn đề thời gian liên tục của DMĐT theo lý thuyết Markowitz trong thị trường nơi mà kích thước của chuyển động Brown là khác nhau về số cổ phiếu, và tất cả các hệ số của thị trường là ngẫu nhiên. Ngoài ra, tác giả đã phân tích vấn đề đối với hai trường hợp tương ứng: 1) DMĐT không bị giới hạn; và 2) cấm bán khống. Bên cạnh đó, kể từ khi ý tưởng được giới thiệu bởi Harry Markowitz vào khoảng năm thập kỷ trước, khả năng vận dụng lý thuyết DMĐT hiện đại vào phân tích đầu tư bất động sản được thảo luận rộng rãi. Hishamuddin Mohd Alia (2006) đã giới thiệu các vấn đề về khả năng áp dụng và ý nghĩa của việc sử dụng lý thuyết DMĐT hiện đại vào phân tích DMĐT bất động sản. Xét trên thực tiễn tại TTCK Việt Nam, theo khảo sát của các bài nghiên cứu, có rất ít các NĐT, quỹ đầu tư chứng khoán ứng dụng các lý thuyết, mô hình tài chính để xây dựng và quản lý DMĐT. Trên góc độ nghiên cứu, có các bài nghiên cứu sau: Tác giả Võ Thị Thúy Anh và Lê Tuấn Anh (2011) đã xây dựng DMĐT đối với các chứng khoán niêm yết tại sàn giao dịch TP HCM dựa trên lý thuyết DMĐT MarkowitzTrường và theo cách ti ếĐạip cận Top học - Down . KinhDữ liệu thu thtếập làHuế giá đóng cửa điều chỉnh của 20 cổ phiếu. Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy: Trái phiếu chính phủ 4
15. thường được chọn làm chứng khoán phi rủi ro; hệ số quan ngại rủi ro A càng cao thì tỷ lệ đầu tư vào chứng khoán phi rủi ro càng cao; việc xây dựng đường biên hiệu quả theo mô hình Markowitz phụ thuộc vào các yếu tố đầu vào của mô hình và đường biên hiệu quả của các NĐT là khác nhau. Tác giả Triệu Kim Lanh (2011) đã vận dụng các lý thuyết DMĐT của Markowitz để tính toán thu nhập kỳ vọng và rủi ro của DMĐT, tìm tỷ trọng phân bổ tối ưu tài sản trong DMĐT. Tác giả Võ Thái Phong (2011) đã vận dụng lý thuyết DMĐT Markowitz để xây dựng DMĐT hiệu quả trên bộ dữ liệu được thu thập từ năm 2004 đến 2011 cho các NĐT cá nhân với chứng khoán niêm yết ở HOSE. Tác giả Võ Thị Thúy Anh (2012) đã ứng dụng lý thuyết trung bình – phương sai để lựa chọn cổ phiếu thống trị. Theo tác giả, cổ phiếu thống trị hoặc danh mục thống trị là danh mục hiệu quả theo tiêu chuẩn lựa chọn DMĐT của Markowitz. Tác giả Trần Văn Trí (2015) sử dụng mô hình CAPM để phân tích lựa chọn chứng khoán, lý thuyết Markowitz được áp dụng để xây dựng DMĐT, và đánh giá hiệu quả DMĐT bằng các phương pháp như Sharpe, Treynor, Jensen kết hợp với tỷ số thẩm định, phân tích thành phần thu nhập tổng thể. Kết quả ước lượng Beta trong mô hình CAPM đối với dữ liệu 5 năm, tần suất quan sát theo tuần sẽ tốt hơn dữ liệu quan sát theo ngày. Cuối cùng, bài viết cho thấy dù DMĐT hiệu quả nhưng NĐT cần phải điều chỉnh DMĐT vì thông tin về các nhân tố ảnh hưởng đến chứng khoán luôn thay đổi. Cùng với việc chỉ ra những mặt thuận lợi, hạn chế của TTCK Việt Nam để từ đó kiến nghị các nhóm giải pháp khắc phục, giúp tăng cường hiệu quả của việc xây dựng và quản lý DMĐT. 3. Mục tiêu nghiên cứu Hệ thống hóa lý thuyết Markowitz, lý thuyết CAPM và phương pháp đánh giá Sharpe, Jensen để vận dụng hiệu quả trong việc xây dựng và quản lý DMĐT trong điều kiện TTCK Việt Nam. Vận dụng lựa chọn chứng khoán trên cơ sở mô hình CAPM, lý thuyết MarkowitzTrường để xây dựng DMĐT Đại và đưahọc ra quy ếKinht định phân tếbổ v ốHuến. Cuối cùng, đánh 5
16. giá tính hiệu quả của DMĐT trên cơ sở vận dụng phương pháp Sharpe và phương pháp Jensen. Tìm hiểu những mặt thuận lợi và hạn chế của TTCK Việt Nam từ thông tin trên thị trường, kết hợp học hỏi từ tiền nghiên cứu để từ đó tìm ra giải pháp khắc phục và tăng cường tính hiệu quả của việc vận dụng các lý thuyết và phương pháp xây dựng và quản lý DMĐT tại TTCK Việt Nam. 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu  Đối tượng nghiên cứu Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM). Lý thuyết xây dựng DMĐT của Markowitz. 150 mã cổ phiếu niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP HCM (HOSE). Phương pháp Sharpe, phương pháp Jensen và tỷ số thẩm định.  Phạm vi nghiên cứu Thời gian: 2011 – 2016 (5 năm) Không gian: Sở giao dịch chứng khoán TP HCM (HOSE). Dữ liệu: Giá đóng cửa điều chỉnh của 150 cổ phiếu, chỉ số chứng khoán VN- Index, lãi suất Trái phiếu chính phủ được thu thập vào ngày thứ 4 trong tuần để tránh hiệu ứng biến động giá vào đầu tuần hoặc cuối tuần. - Chỉ số VN-Index được chọn làm đại diện cho danh mục thị trường gồm các chứng khoán niêm yết tại HOSE. - Lãi suất của Trái phiếu chính phủ được chọn như là lãi suất của chứng khoán phi rủi ro. - Lãi suất cho vay để đầu tư được giả định là 12%/năm. - Tần suất quan sát theo tuần. 5. Phương pháp nghiên cứu Mô hình định giá tài sản để định giá và lựa chọn chứng khoán đầu tư. Lý Trườngthuyết Markowitz Đạiđể xây d ựhọcng DMĐT Kinh và đưa ra chi tếến lưHuếợc phân bổ vốn. 6
17. Phương pháp Sharpe, phương pháp Jensen và tỷ số thẩm định để đánh giá hiệu quả của DMĐT. Trong bài nghiên cứu này, sinh viên sử dụng Solver của Microsoft Excel để tính toán tỷ trọng cho từng cổ phiếu trong DMĐT. Eviews để xác định hệ số Beta trong mô hình CAPM. 6. Kết cấu đề tài Đề tài gồm có 3 chương: . Chương 1: Tổng quan các vấn đề cơ bản về xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán. . Chương 2: Xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. . Chương 3: Thuận lợi, hạn chế và giải pháp nâng cao tính hiệu quả trong việc vận dụng lý thuyết Markowitz và mô hình CAPM vào xây dựng và quản lý danh mục đầu tư tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Trường Đại học Kinh tế Huế 7
18. PHẦN II: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN 1.1. Danh mục đầu tư 1.1.1. Định nghĩa DMĐT là một khoản đầu tư vào nhiều loại chứng khoán khác nhau và nó được thực hiện với lợi nhuận kỳ vọng. Lợi nhuận kỳ vọng này có liên quan trực tiếp với rủi ro dự kiến của dự án. Đầu tư vào DMĐT khác với đầu tư trực tiếp, đầu tư vào DMĐT là việc nắm giữ một lượng cổ phần của một hay nhiều công ty mục tiêu và có thể đòi hỏi phải quản lý hằng ngày. Đầu tư theo DMĐT có thể bao trùm nhiều loại tài sản khác nhau như cổ phiếu, trái phiếu chính phủ, trái phiếu doanh nghiệp, tín phiếu kho bạc, quỹ đầu tư bất động sản (REITs), quỹ ETFs, quỹ tương hỗ và chứng chỉ tiền gửi. Đầu tư theo DMĐT cũng có thể bao gồm các quyền chọn, các công cụ tài chính phái sinh như chứng quyền và hợp đồng tương lai, và đầu tư vật chất như hàng hóa, bất động sản, đất đai, Cơ cấu đầu tư vào DMĐT phụ thuộc vào một số yếu tố. Một số yếu tố quan trọng nhất bao gồm khả năng chấp nhận rủi ro của NĐT, phạm vi đầu tư và số tiền đầu tư. Lý thuyết DMĐT hiện đại và nhiều bằng chứng thực nghiệm đã chỉ ra rằng rủi ro của DMĐT bao giờ cũng nhỏ hơn tổng các rủi ro theo tỷ trọng của các chứng khoán riêng lẻ trong danh mục. Do vậy, các tổ chức và cá nhân thường đầu tư theo DMĐT vừa để phân tán rủi ro trên nhiều chứng khoán khác nhau, vừa để giảm thiểu tổng rủi ro trong đầu tư. 1.1.2. Lợi nhuận Lợi nhuận (Return) là thu nhập hay số tiền kiếm được từ một khoản đầu tư. Tỷ suất lợi nhuận (Rate of return) là tỷ lệ giữa thu nhập và giá trị khoản đầu tư bỏ ra. Lợi nhuận kỳ vọng (Expected Return) của DMĐT là lợi nhuận dự kiến xảy ra của một Trườngkhoản đầu tư; là giá Đại trị trung học bình có trKinhọng số của TSSLtế Huếmong đợi của từng tài sản hay chứng khoán riêng lẻ trong DMĐT. 8
19. 풏 E(RP) = ∑ 풘 푬(풓 ) (1.1) 풊= 풊 풊 Trong đó: E(RP): lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT P. wi: tỷ trọng đầu tư vào chứng khoán i trong DMĐT. E(ri): TSSL kỳ vọng của chứng khoán i. n: số chứng khoán có trong DMĐT. 1.1.3. Rủi ro Rủi ro được định nghĩa như là một mối nguy hại, nguy cơ gây ra thiệt hại và tổn thương. Vì vậy, nói đến rủi ro là nói đến khả năng những sự kiện bất lợi xảy ra. Trong đầu tư tài chính, rủi ro là khả năng mà theo đó, thu nhập mà NĐT thực sự nhận được khác với thu nhập kỳ vọng. Rủi ro có thể được phân tích theo 2 loại: rủi ro của chứng khoán riêng lẻ và rủi ro của DMĐT. Rủi ro của chứng khoán riêng lẻ là phương sai và độ lệch chuẩn phản ánh tổng mức rủi ro bao gồm rủi ro hệ thống và rủi ro cá biệt của chứng khoán. Phương sai là thước đo đo lường rủi ro của chứng khoán cá biệt, phương sai được định nghĩa là bình quân gia quyền của các độ lệch chuẩn của giá trị kỳ vọng, và giúp cho ta hình dung TSSL thực tế khác với TSSL kỳ vọng như thế nào. 풏 Phương sai: 𝝈풊 = ∑풊= [풓풊 − 푬(풓풊)] . 푷풊 (1.2) Độ lệch chuẩn: 𝝈풊 = √𝝈풊 (1.3) Khi chứng khoán rủi ro nằm trong DMĐT, ta sẽ thấy rằng, một chứng khoán khi nằm trong DMĐT thì sẽ ít rủi ro hơn là nó nằm riêng lẻ. Vì rủi ro có thể giảm bớt bằng cách đầu tư vào DMĐT nhiều chứng khoán có tương quan ngược chiều nhau – nghĩa là đa dạng hóa đầu tư. (đề cập ở phần “Sự đa dạng hóa DMĐT”) Khi DMĐT bao gồm nhiều chứng khoán thì tổng rủi ro của danh mục cũng bao gồm: rủi ro hệ thống và rủi ro cá biệt, và nó được đo lường bằng tổng các hiệp phương sai giữa Trườngtừng cặp chứng khoánĐại có tronghọc DMĐT. Kinh Hơn nữ a,tế m ứHuếc độ biến động lợi nhuận của DMĐT còn phụ thuộc vào mức độ cộng hưởng hay triệt tiêu giữa các cặp 9
20. chứng khoán có trong DMĐT và nhân tố này được đo lường bằng hiệp phương sai giữa các cặp chứng khoán trong DMĐT. Hiệp phương sai là đại lượng thống kê đo lường mức độ phụ thuộc của hai biến ngẫu nhiên. Hiệp phương sai được sử dụng để đo lường mức độ biến động cùng nhau của TSSL hay giá cả của hai chứng khoán. 풏 Cov(r1;r2) = ∑ [풓 − 푬(풓 )][풓 − 푬(풓 )] (1.4) 풊= 풏 풊 풊 풊 Trong đó: Cov(r1;r2): hiệp phương sai của chứng khoán 1 và chứng khoán 2 n: số kỳ quan sát. r1i; r2i: TSSL của chứng khoán 1, chứng khoán 2 trong kỳ i E(r1), E(r2): Lợi nhuận trung bình của chứng khoán 1, chứng khoán 2. Tổng các hiệp phương sai của các cặp chứng khoán trong DMĐT gồm n chứng khoán được biểu diễn bằng ma trận hiệp phương sai như sau: w1 w2 w3 wn w1 Var(r1) Cov(r2;r1) Cov(r3;r1) Cov(rn;r1) w2 Cov(r1;r2) Var(r2) Cov(r3;r2) Cov(rn;r2) w3 Cov(r1;r3) Cov(r2;r3) Var(r3) Cov(rn;r3) wn Cov(r1;rn) Cov(r2;rn) Cov(r3;rn) Var(rn) Bảng 1.1: Ma trận hiệp phương sai của các cặp chứng khoán Hệ số tương quan là sự “chuẩn hóa” của hiệp phương sai nhằm loại bỏ đơn vị đo lường riêng biệt của các đại lượng ngẫu nhiên khi xem xét mức độ phụ thuộc của hai biến ngẫu nhiên. 푪풐풗(풓 ,풓 ) ρ(r1,r2) = (1.5) 𝝈 .𝝈 Theo thuật ngữ thống kê, chứng khoán 1 và chứng khoán 2 gọi là tương quan nghịch biến tuyệt đối với ρ(r1;r2) = -1. DMĐT có các cặp chứng khoán có tương quan nghịch biến tuyệt đối thì toàn bộ rủi ro của DMĐT sẽ được loại bỏ hoàn toàn. Hoàn toàn ngược lại với tình huống ρ(r1;r2) = -1 là tình huống ρ(r1;r2) = +1 gọi là tương quan đồng biến tuyệt đối, tức là TSSL của chứng khoán 1 và chứng khoán 2 sẽ tăng (giTrườngảm) cùng nhau, vàĐại rủi ro chọcủa DMĐT Kinh có những c ặtếp ch ứHuếng khoán có tương 10
21. quan đồng biến tuyệt đối sẽ có mức rủi ro bằng với mức rủi ro của các chứng khoán thành phần. Trong trường hợp này, đa dạng hóa DMĐT là vô nghĩa. Phương sai là thước đo đo lường sự khác biệt giữa lợi nhuận kỳ vọng và lợi nhuận thực tế của DMĐT. Phương sai bao gồm giá trị trung bình của những phương sai riêng lẻ, cộng với tỷ trọng hiệp phương sai giữa những chứng khoán trong DMĐT. 2 풏 풏 풏 Phương sai: σ = ∑풊= 풘풊 . 𝝈풊 + ∑풊= ∑풋= 풘풊풘풋 풐풗(풊, 풋) (1.6) (với i # j) 풏 풏 풏 Độ lệch chuẩn: σ = √∑풊= 풘풊 . 𝝈풊 + ∑풊= ∑풋= 풘풊풘풋 풐풗(풊, 풋) (1.7) (với i # j) Từ công thức trên ta thấy, phần số hạng thứ nhất của vế trái phương trình phản ánh tổng rủi ro của từng phần chứng khoán riêng lẻ trong DMĐT và số hạng thứ hai phản ánh mức độ đồng thời phương sai của các cặp chứng khoán trong DMĐT. 1.1.4. Sự đa dạng hóa danh mục đầu tư  Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống Lý thuyết DMĐT hiện đại chia rủi ro tổng thể của một chứng khoán thành hai phần: rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống. σ σ Rủi ro phi hệ thống Rủi ro hệ thống n n Biểu đồ 1.1a: Rủi ro phi hệ thống Biểu đồ 1.1b: Rủi ro hệ thống Biểu đồ 1.1: Rủi ro phi hệ thống và rủi ro hệ thống RủTrườngi ro phi hệ thống là Đại rủi ro ch ỉhọc ảnh hưở ngKinh đến giá tr ị tếcổ phi Huếếu do công ty phát hành cổ phiếu đó chứ không hề ảnh hưởng đến giá trị cổ phiếu của công ty khác trong nền kinh tế. 11
22. Khi tất cả các rủi ro đều là rủi ro phi hệ thống (Biểu đồ 1.1a), sự đa dạng hóa có thể làm giảm rủi ro đến mức độ thấp nhất. Lý do là vì khi tất cả các nguồn rủi ro là độc lập với nhau, mức rủi ro từ một nguồn rủi ro riêng biệt sẽ được giảm xuống mức không còn đáng kể. Sự làm giảm rủi ro đến mức thấp nhất trong trường hợp các nguồn rủi ro độc lập thỉnh thoảng được gọi là nguyên tắc bảo hiểm, bởi vì sự quan niệm rằng các công ty bảo hiểm là đạt được sự giảm thiểu rủi ro thông qua sự đa dạng hóa. Nếu chúng ta đa dạng hóa trên nhiều chứng khoán hơn, chúng ta có thể dàn trải được rủi ro phi hệ thống và biến động của DMĐT sẽ giảm. Tuy nhiên, đầu tiên, với một lượng lớn chứng khoán, NĐT không thể giảm được toàn bộ rủi ro, bởi vì thực tế tất cả các chứng khoán đều bị ảnh hưởng bởi một nhân tố rủi ro thuộc kinh tế vĩ mô đó là rủi ro hệ thống. Rủi ro hệ thống là rủi ro đến từ điều kiện của nền kinh tế chung, như chu kỳ kinh doanh, lạm phát, lãi suất, và tỷ giá. Tuy nhiên, khi nguồn rủi ro chung ảnh hưởng đến tất cả các công ty, sự đa dạng hóa bao quát không thể giảm thiểu rủi ro. Ở Biểu đồ 1.1b, độ lệch chuẩn giảm xuống khi lượng chứng khoán tăng, nhưng nó không thể giảm xuống 0. Nguồn rủi ro vẫn còn duy trì sau khi đa dạng hóa DMĐT được gọi là rủi ro hệ thống.  Sự đa dạng hóa DMĐT Lợi nhuận của DMĐT P, RP: RP = w1r1 + w2r2 + + wnrn (1.8) Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT P, E(RP): E(RP) = w1.E(R1) + w2.E(R2) + + wn.E(Rn) (1.9) 2 Phương sai của DMĐT P, 휎푃 : 2 𝝈푷 = E[rP – E(RP)] 2 = E{w1.[r1 – E(R1)] + + w2.[rn – E(Rn)]} 2 = E{[w1r1 + + wnrn] – [w1E(R1) + + wnE(Rn)]} Trường Đại= E{[w1 (rhọc1 – E(R1 ))Kinh + + wn(r n tế– E(R Huến))] x [rP – E(RP)]} = w1E{[r1 – E(r1)] x [RP – E(RP)]} + + wnE{[rn – E(Rn)] x [RP – E(RP)]} 12
23. Hay: 𝝈푷 = w1σ1,P + w2σ2,P + + wnσn,P (1.10) Trong đó: Hiệp phương sai của chứng khoán i với DMĐT P: σi,P = E{[ri – E(ri)] x [rP – E(RP)]} (1.11) Như đã đề cập ở phần trước, rủi ro của DMĐT được đo lường bởi độ biến động của khả năng sinh lời so với tỷ lệ sinh lời kỳ vọng của nó, sự khác biệt càng lớn, mức độ rủi ro càng cao và ngược lại. Trong thống kê, người ta sử dụng phương sai hay độ lệch chuẩn để đo lường rủi ro của DMĐT. Trong công thức tính phương sai của DMĐT gồm phương sai của các chứng khoán trong DMĐT và hiệp phương sai giữa các cặp chứng khoán đó. Hiệp phương giữa các chứng khoán là thước đo đo lường sự biến thiên về giá cả hay TSSL như thế nào giữa hai chứng khoán, trong hiệp phương sai có hệ số tương quan nằm trong quãng từ -1 đến 1. Tổng rủi ro của DMĐT có thể bằng tổng rủi ro theo tỷ trọng của các chứng khoán riêng lẻ trong DMĐT khi và chỉ khi các chứng khoán này có tương quan dương hoàn toàn (ρi,j=1). Hay DMĐT được loại bỏ hoàn toàn rủi ro khi các chứng khoán này có tương quan âm hoàn toàn (ρi,j = -1). Do đó, sự tương quan giữa các cặp chứng khoán trong DMĐT cũng là cơ sở cho sự đa dạng hóa DMĐT. Điều gì sẽ xảy ra khi NĐT kết hợp nhiều cổ phiếu trong DMĐT? Theo nguyên tắc, rủi ro của DMĐT sẽ giảm khi số lượng các chứng khoán trong danh mục tăng lên. Tuy nhiên, NĐT dù có kết hợp bao nhiêu chứng khoán tương quan từng phần với nhau đi nữa thì họ cũng không thể loại trừ hoàn toàn rủi ro trong DMĐT. Và có hai điểm cần lưu ý về sự đa dạng hóa DMĐT: - Việc đưa thêm cổ phiếu vào DMĐT giúp giảm thiểu rủi ro đến mức độ nào phụ thuộc vào mức độ tương quan giữa các chứng khoán. Hệ số tương quan càng thấp thì DMĐT giữa các chứng khoán sẽ có mức rủi ro càng thấp. - Rủi ro của các chứng khoán riêng lẻ không thể bằng nhau, vì thế tác động giảm bớt rủi ro của DMĐT gồm các chứng khoán có thể không giống nhau. Trường Đại học Kinh tế Huế 13
24. 1.2. Lý thuyết Markowitz 1.2.1. Phân bổ vốn (Capital Allocation) 1.2.1.1. Giới thiệu về ba loại nhà đầu tư và hàm thỏa dụng a. Ba loại nhà đầu tư Tuỳ theo độ thỏa dụng, sự ưa thích rủi ro của các NĐT mà họ có cách phân bổ vốn khác nhau. Các loại NĐT được phân loại bằng tỷ lệ chắc chắn tương đương (certainty equivalent rate). - NĐT ngại rủi ro (risk averse): là những NĐT chỉ quan tâm đến DMĐT rủi ro và họ dự phòng một phần đền bù cho rủi ro thông qua phần bù rủi ro (risk premium). Đối với NĐT ngại rủi ro, ở một mức lợi nhuận kỳ vọng nhất định, rủi ro càng nhiều thì phần bù đắp rủi ro phải càng cao. - NĐT bàng quang với rủi ro (risk neutral): mức độ rủi ro của DMĐT rủi ro không liên quan đến hành vi của họ, có nghĩa là không có phần bù đắp rủi ro. - NĐT ưa thích rủi ro (risk lover): là những NĐT sẵn sàng chấp nhận lợi nhuận kỳ vọng thấp trong triển vọng với một lượng rủi ro cao. b. Hàm thỏa dụng (Utility function) Hàm thỏa dụng sẽ cho phép mỗi NĐT ấn định phúc lợi hoặc độ thỏa dụng riêng của mình cho các DMĐT thay thế trong trường hợp lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro cơ bản, sau đó lựa chọn một DMĐT trong đó mà đạt độ thỏa dụng cao nhất. Đối với hàm thỏa dụng, các NĐT sẽ có thể đưa ra quyết định đầu tư rất logic, đó là có bao nhiêu tài sản mà họ sẽ đưa vào DMĐT rủi ro để đạt được một mức lợi nhuận kỳ vọng cao hơn có thể. Sử dụng tham số lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro trong mô hình độ thỏa dụng (utility model) sẽ mang lại một sự phân bổ tối ưu về vốn giữa chứng khoán phi rủi ro và DMĐT rủi ro. 2 Hàm thỏa dụng: U = E(r) – .A.σ (1.12) Trường Đại học Kinh tế Huế Trong đó: U: Giá trị thỏa dụng 14
25. E(r): Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT (đại diện cho thu nhập) 1 Hệ số : là hệ số được quy ước theo bậc thang 2 A: hệ số ngại rủi ro σ2: phương sai của DMĐT (đại diện cho rủi ro) Ba loại NĐT được đề cập trước đó sẽ có hệ số ngại rủi ro (A) khác nhau: - A 0: NĐT ưa thích rủi ro. Bên cạnh đó, DMĐT gồm chứng khoán phi rủi ro sẽ có hệ số A bằng với tỷ suất sinh lợi, bởi vì DMĐT này không có phần bù đắp rủi ro. Lựa chọn của các NĐT giữa các DMĐT sẽ dựa trên độ thỏa dụng mà DMĐT mang lại, thông thường, các NĐT sẽ lựa chọn DMĐT mà có độ thỏa dụng cao nhất trong số đó. c. Đường bàng quang (Indifference curve) E(r) I III P E(rP)  II IV σ σP Biểu đồ 1.2: Sự kết hợp giữa lợi nhuận và rủi ro của DMĐT tiềm năng P DMĐT P là danh mục có lợi nhuận kỳ vọng và phương sai được ưa thích bởi các NĐTTrường ngại rủi ro hơn làĐại bất kỳ DMĐT học nào Kinh nằm ở góc phtếần tưHuế IV như trên biểu đồ bởi vì DMĐT P có E(rP) và σ tốt hơn. 15
26. Và tất nhiên, những DMĐT nằm ở góc phần tư I sẽ được ưa thích hơn DMĐT P bởi những DMĐT này có E(r) cao hơn nhưng σ thấp hơn là của DMĐT P. Một DMĐT được đánh giá là vượt trội hơn DMĐT khác nếu nó thỏa mãn tiêu chuẩn lợi nhuận – rủi ro, hay còn được gọi là tiêu chuẩn lợi nhuận kỳ vọng – độ lệch chuẩn (Expected return – Standard deviation criterion). Ví dụ: DMĐT A vượt trội hơn DMĐT B khi và chỉ khi: E(rA) ≥ E(rB) và σA ≤ σB. Đối với các DMĐT nằm ở góc phần tư II và III, chúng ta có thể so sánh với DMĐT P với giả định rằng, tất cả các NĐT đều e ngại rủi ro và coi tất cả các DMĐT đều cuốn hút họ như DMĐT P. Bắt đầu ở DMĐT P chúng ta thấy rằng, càng tăng rủi ro (độ biến động) thì độ thỏa dụng càng thấp. Nhưng xét điểm Q trong biểu đồ 1.3, ta có thể thấy rằng, điểm Q cũng được các NĐT mong muốn đạt được như DMĐT P. Các NĐT đều bị cuốn hút như nhau bởi các DMĐT có lợi nhuận cao kèm với rủi ro cao cũng như các DMĐT có lợi nhuận thấp và rủi ro thấp. Những DMĐT được ưa thích như nhau đều nằm trên một mặt phẳng lợi nhuận – rủi ro và trên một đường cong được gọi là đường bàng quang. Đường bàng quang là đường tập hợp tất cả những DMĐT có cùng đem lại một độ thỏa dụng cho NĐT. E(r) Đường bàng quang  Q E(r ) P  P σP σ Trường ĐạiBiểu đồ học1.3: Đườ ngKinh bàng quang tế Huế 16
27. 1.2.1.2. Sự phân bổ vốn trên DMĐT gồm chứng khoán phi rủi ro và chứng khoán rủi ro Quyết định đầu tư có thể được xem như là một phương pháp từ trên xuống dưới (top – down process) với ba phần: (1) Phân bổ vốn giữa DMĐT rủi ro và tài sản phi rủi ro; (2) phân bổ tài sản (asset allocation) trong DMĐT rủi ro; (3) lựa chọn chứng khoán. Rõ ràng rằng đầu tư vào Trái phiếu dài hạn và cổ phiếu có rủi ro cao hơn là đầu tư vào Tín phiếu kho bạc hay Trái phiếu chính phủ. Mặt khác, những khoản đầu tư rủi ro hơn luôn yêu cầu những mức lợi nhuận trung bình cao hơn. Tất nhiên, NĐT sẽ không đầu tư hết toàn bộ vào một loại chứng khoán nào vì tính rủi ro và lợi nhuận của nó. Thay vì vậy, họ có thể xây dựng DMĐT riêng của mình được kết hợp bởi nhiều loại chứng khoán khác nhau. NĐT có thể kiểm soát được rủi ro trong DMĐT thông qua sự phân bổ vốn giữa chứng khoán phi rủi ro và DMĐT rủi ro. Quyết định cơ bản nhất trong đầu tư là làm thế nào để phân bổ tài sản trong DMĐT. Các câu hỏi lần lượt được đặt ra như là: NĐT nên đầu tư bao nhiêu vào cổ phiếu? Bao nhiêu vào trái phiếu? Và bao nhiêu vào chứng khoán phi rủi ro? Mỗi NĐT cá nhân đều có độ thỏa dụng khác nhau, do đó, việc phân bổ tài sản trong DMĐT của họ cũng sẽ khác nhau. Như đã nhắc đến ở các phần trước đó, cơ sở của việc phân bổ tài sản trong DMĐT là định rõ kết hợp rủi ro – lợi nhuận trong DMĐT. Do đó, ta sẽ đi từ việc phân tích kết hợp rủi ro – lợi nhuận bằng việc nghiên cứu lựa chọn cơ bản nhất của việc đầu tư, đó là: lựa chọn đầu tư bao nhiêu vào chứng khoán phi rủi ro so với các loại chứng khoán rủi ro khác. Ta giả sử rằng: DMĐT gồm có DMĐT rủi ro P và chứng khoán phi rủi F. DMĐT rủi ro P gồm có cổ phiếu E và trái phiếu dài hạn B. DMĐT tổng hợp (complete portfolio) là danh mục được kết hợp bởi DMĐT rủi ro và chứTrườngng khoán phi rủi ro.Đại Gọi tỷ trhọcọng của DMĐTKinh rủi ro tếlà w P,Huế tỷ trọng của chứng khoán phi rủi ro wf sẽ là: wf = 1 – wP. Trong DMĐT rủi ro, tỷ trọng của cổ phiếu và trái phiếu sẽ là: 17
28. 푆ố 푙ượ푛𝑔 ổ ℎ𝑖ế wE = ổ푛𝑔 푠ố ℎứ푛𝑔 ℎ표á푛 푡 표푛𝑔 Đ ủ𝑖 표 푆ố 푙ượ푛𝑔 푡 á𝑖 ℎ𝑖ế wD = ổ푛𝑔 푠ố ℎứ푛𝑔 ℎ표á푛 푡 표푛𝑔 Đ ủ𝑖 표 Ngoài ra khi thay đổi tỷ lệ nắm giữ giữa chứng khoán phi rủi ro và DMĐT rủi ro thì tương ứng tỷ trọng của các loại chứng khoán chiếm trong DMĐT rủi ro cũng thay đổi. Tóm lại, NĐT có thể giảm rủi ro của DMĐT như mong muốn bằng cách thay đổi kết hợp giữa chứng khoán rủi ro và chứng khoán phi rủi ro, hay nói cách khác, giảm rủi ro tức là giảm wP. Miễn là tỷ trọng của các chứng khoán trong DMĐT rủi ro không bị thay đổi thì phân phối chuẩn của tỷ suất lợi nhuận sẽ duy trì không đổi khi tiến hành tái phân phối lại tài sản. 1.2.1.3. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu a. Chứng khoán phi rủi ro (Risk-free securities)  Định nghĩa Vì tính tăng năng lực cho thuế và điều khiển cung tiền nên chỉ chính phủ mới có quyền phát hành những trái phiếu không có khả năng phá sản (default-free bonds). Trong thực tiễn, Tín phiếu Kho Bạc, Trái phiếu Chính phủ hay các công cụ trên thị trường tiền tệ thường được xem như là chứng khoán phi rủi ro vì bản chất kỳ hạn ngắn của nó làm cho giá trị của nó không nhạy cảm đối với sự biến động của lãi suất. Hơn nữa, lạm phát không chắc chắn trong suốt một vài tuần hay một vài tháng là không đáng kể đối với chứng khoán phi rủi ro nếu đem so sánh với sự biến động của các loại tài sản rủi ro.  Lợi nhuận và rủi ro của chứng khoán phi rủi ro Chứng khoán phi rủi ro là chứng khoán có tỷ suất sinh lợi (TSSL) là hoàn toàn chắc chắn và rủi ro của nó (còn được xem là phương sai) gần như bằng không, chứng khoán phi rủi ro hầu như là không có rủi ro lãi suất bởi vì tính kỳ hạn ngắn của nó và tính an toàn chắn chắn của nó trong mối quan hệ với rủi ro phá sản hay rủi ro lãi suất. TSSLTrường phi rủi ro rf là mĐạiức lãi su ấhọct có thể đKinhạt được mộ t cáchtế chHuếắc chắn. 2 Phương sai: σ f = 0 Độ biến động: σ = 0. 18
29. Do độ biến động bằng 0, do đó, dù ở bất kỳ thời điểm nào, TSSL của chứng khoán phi rủi ro đều bằng với TSSL kỳ vọng của nó. (rf = E(rf)). Hiệp phương sai giữa TSSL giữa chứng khoán phi rủi ro và chứng khoán khác: 2 cov(rf ; ri) = σf.σi.ρf,i ; vì phương sai của chứng khoán phi rủi ro bằng không (σ =0), do đó, hiệp phương sai giữa nó và chứng khoán khác cũng bằng không (cov(rf,ri)=0). Từ đó, ta cũng có thể kết luận rằng, không có sự tương quan giữa chứng khoán 풐풗(풓풇,풓풊) phi rủi ro và chứng khoán rủi ro khác bởi vì: 𝝆 = 풓풇,풓풊 𝝈풇.𝝈풊 b. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu Giả sử NĐT đã lựa chọn một kết cấu của DMĐT rủi ro. Bây giờ, điều quan tâm của NĐT là thiết lập tỷ lệ của ngân sách đầu tư, tỷ trọng wP phân bổ vào DMĐT rủi ro P, tỷ trọng wf phân bổ vào chứng khoán phi rủi ro F. Đặt rP là TSSL của DMĐT P, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng là E(rP), và độ biến động của nó là σP. Đặt rf là TSSL của chứng khoán phi rủi ro F, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng E(rf). Phần bù rủi ro của DMĐT rủi ro P: Risk premium = E(rP) – rf. Cùng với tỷ trọng của DMĐT rủi ro P và chứng khoán phi rủi ro F, TSSL của DMĐT tổng hợp C: rC = wf.rf + wP.rP (1.13) Vậy TSSL kỳ vọng của DMĐT C sẽ là: E(rC) = wf.rf + wP.E(rP) = (1 - wP).rf + wP.E(rP) = rf + wP.(E(rP) – rf) (1.14) Vì độ biến động (rủi ro) của chứng khoán phi rủi ro bằng không, do đó, độ biến động củaTrường DMĐT C sẽ là: Đại học Kinh tế Huế σC = wP.σP (1.15) 19
30. 𝝈  wP = (1.16) 𝝈풑 Vậy nếu 0 ≤ wp ≤ 1, DMĐT sẽ được biểu diễn ra sao? Biểu đồ dưới đây cho ta thấy rằng biểu diễn của DMĐT là một đường thẳng nối hai điểm F và P. Hệ số góc 푬(풓풑)−풓풇 (độ dốc) của đường thẳng là . 𝝈풑 E(r) P E(rP)  푬(풓풑)−풓풇 E(rP) – rf Slope = 𝝈풑 rf  σP σ Biểu đồ 1.4: Tập hợp các cơ hội đầu tư Độ dốc của đường thẳng xuất phát từ việc sắp xếp lại công thức 1.14 tính TSSL kỳ vọng của DMĐT tổng hợp C , thay đổi wP để cho thấy công thức mô tả kết hợp rủi ro – lợi nhuận. E(rC) = rf + wP.[E(rP) – rf] 𝝈 = rf + .[E(rp) – rf] 𝝈풑 [푬(풓푷)−풓풇] = rf + .σC (1.17) 𝝈푷 Do đó, công thức tính lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT tổng hợp là một hàm của [푬(풓풑)−풓풇] độ lệch chuẩn, có dạng một đường thẳng với hệ số chặn là rf và hệ số góc là . 𝝈풑 Biểu đồ 1.4 biểu diễn bằng đồ thị tập hợp các cơ hội đầu tư (investment opportunityTrường set), là tập hợp Đạicác cặp r ủhọci ro – lợi nhuKinhận của tấ t tếcả các Huế DMĐT được hình thành từ các giá trị khác nhau của wP. Đồ thị là một đường thẳng bắt nguồn từ điểm F và đi qua điểm P. 20
31. Đường thẳng này được gọi là đường phân bổ vốn (CAL – Capital Allocation Line), là đường tập hợp tất cả các kết hợp rủi ro – lợi nhuận có thể đối với các NĐT. Độ dốc của đường CAL, ký hiệu là S (Slope), bằng sự tăng lên trong lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT tổng hợp trên mỗi đơn vị rủi ro tăng thêm, hay còn được gọi là hệ số Sharpe (Sharpe ratio). DMĐT tối ưu C là danh mục được tạo ra khi kết hợp đầu tư vào chứng khoán phi rủi ro với danh mục hiệu quả P, bằng cách thay đổi wP và wf, NĐT có thể tạo ra vô số DMĐT tối ưu. Tập hợp các DMĐT tối ưu sẽ tạo ra đường phân bổ vốn tối ưu, trong trường hợp này đường FP sẽ bao gồm cả đường kéo bên phải điểm P. Căn cứ vào đường CAL tối ưu đã xác định, mỗi NĐT sẽ chọn cho mình một DMĐT tối ưu cụ thể tùy thuộc vào mức ngại rủi ro và độ thỏa dụng của mình. Cụ thể, NĐT phân bổ vốn giữa chứng khoán rủi ro F và DMĐT rủi ro P sao cho hàm hữu dụng của NĐT đạt được độ thỏa dụng lớn nhất. Trên đồ thị, DMĐT được chọn là một điểm nằm trên đường phân bổ vốn tối ưu mà tại đó đường bàng quang của NĐT tiếp xúc với nó. Với tại điểm tiếp xúc đó là DMĐT tối ưu, tức là DMĐT tổng hợp C tối ưu. Ở phần này, giả định rằng NĐT đã có DMĐT tổng hợp (gồm chứng khoán phi rủi ro và DMĐT rủi ro) cũng như NĐT đã có quyết định phân bổ vốn bao nhiêu vào chứng khoán phi rủi ro và DMĐT rủi ro. Vấn đề đặt ra bây giờ cho NĐT là NĐT phải phân bổ tài sản sản như thế nào vào DMĐT tổng hợp để tối ưu độ thỏa dụng của họ? Câu trả lời sẽ nằm ở phần “Phân bổ tài sản”. 1.2.2. Phân bổ tài sản (Asset Allocation) 1.2.2.1. Định nghĩa về sự phân bổ tài sản Phân bổ tài sản là một khái niệm quan trọng trong kế hoạch tài chính và quản lý đầu tư và là động lực đằng sau lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (MPT – Modern Portfolio Theory). Nhiều học giả đã nghiên cứu hiệu suất DMĐT và kết luận rằng xây dựng DMĐT hiệu quả là chìa khóa để tối ưu hóa lợi nhuận tại một mức rủi ro nhất định. Mức giả định về rủi ro đối với bất kỳ NĐT nào đều dựa trên một số yếu tố, bao gồmTrường khả năng chịu đự ngĐại rủi ro (risk học tolerance), Kinh giới hạ ntế thời gianHuế (time horizon), mục tiêu đầu tư và kết quả đầu tư. 21
32. Tương tự sự đa dạng hóa DMĐT, phân bổ tài sản là việc thận trọng đa dạng hóa DMĐT với các tỷ trọng nắm giữ chứng khoán khác nhau để giảm rủi ro cho tổng thể DMĐT. Quyết định phân bổ tài sản thường đưa ra khuyến cáo cho NĐT rằng nên lan rộng khoản đầu tư của mình trong nhiều loại tài sản, bởi vì các loại tài sản khác nhau, có thể sẽ không có sự tương quan chặt chẽ và mang lại sự đa dạng hóa DMĐT, làm giảm thiểu rủi ro. Cụ thể hơn, sự phân bổ tài sản thường khuyến cáo các NĐT trẻ tuổi nên duy trì một DMĐT tích cực đó là DMĐT có nhiều tỷ trọng của cổ phiếu. Mặt khác, các NĐT lớn tuổi hơn, thường tập trung vào bảo toàn vốn nhiều hơn so với tăng trưởng vốn, do đó thường được khuyên là xây dựng DMĐT bảo thủ hơn nghiêng về phía trái phiếu. Trong TTCK (thị trường cổ phiếu), chứng khoán có thể phân thành rất nhiều nhóm nhỏ khác nhau, chẳng hạn, căn cứ vào quy mô công ty (vốn hóa thị trường), công nghiệp (bán lẻ, công nghệ, y tế, ), phong cách (tăng trưởng, giá trị, thu nhập), và vị trí (trong nước hoặc nước ngoài). Tương tự như vậy, các loại thu nhập có thể được chia nhỏ theo kỳ hạn, chất lượng tín dụng và tổ chức phát hành (công ty, khu đô thị, chính phủ, ). Ngoài ra còn có nhiều khoản đầu tư thay thế để xem xét, chẳng hạn như bất động sản, các chứng khoán phái sinh, kim loại quý, Phân bổ tài sản là một thuật ngữ dùng để mô tả cách thức mà một NĐT lựa chọn để phân chia các khoản đầu tư của mình trong các loại tài sản khác nhau. Các NĐT cá nhân khác nhau sẽ sử dụng nguồn tài sản theo cách khác nhau, cho những mục tiêu khác nhau. Một NĐT có thể sử dụng nguồn tiền lương của mình để gửi tiết kiệm, mua Trái phiếu chính phủ hay Trái phiếu công ty ngắn hạn. NĐT khác lại sử dụng tài khoản hưu trí cá nhân của mình (IRA – individual retirement account) vào chứng khoán. Trong quá trình phân bổ tài sản, sự chấp nhận rủi ro (risk tolerance) là một yếu tốt quan trọng không kém. Một NĐT đầu tư thoải mái vào cổ phiếu thay vì đầu tư vào các chứng khoán phi rủi ro hay gửi tiền vào ngân hàng, chứng chỉ tiền gửi (CDs), Căn cứ chủ chốt để NĐT đưa ra quyết định phân bổ tài sản và đầu tư đều dựa trên sự chấp nhận rủi ro của họ (risk tolerance). Sự chấp nhận rủi ro (risk tolerance) đo lường mức độ rủi ro mà NĐT sẽ chịu đựng (tứTrườngc chấp nhận) nó đ ểĐại đổi lấy mhọcột mức lKinhợi nhuận cao tế hơn. HuếMột ít NĐT có thể hoảng sợ và bán chứng khoán của họ tại thời điểm sai lầm nếu họ quan niệm nhiều 22
33. về vấn đề khả năng “tiêu hóa” một lượng lớn biến động trong giá trị DMĐT của họ hơn là sự chấp nhận rủi ro. Những nhân tố tác động đến sự chấp nhận rủi ro như vốn đầu tư, rổ tài sản, tâm lý NĐT sẽ giúp cho NĐT tìm ra sự chỉ dẫn của việc hình thành nên DMĐT và kết quả đầu tư. Tóm lại, không có một công thức nào để có thể tìm thấy kết quả phân bổ tài sản phù hợp với từng cá nhân NĐT. Tuy nhiên, sự đồng thuận trong hầu hết các chuyên gia tài chính là phân bổ tài sản là một trong những quyết định quan trọng nhất mà các NĐT phải thực hiện. Nói cách khác, sự lựa chọn chứng khoán riêng biệt là thứ yếu hơn so với cách mà tài sản được phân bổ như thế nào trong DMĐT (tài sản gồm cổ phiếu, trái phiếu, tiền và các khoản tương đương tiền), sự phân bổ tài sản là yếu tố quyết định chính cho kết quả đầu tư của các NĐT. Trong thực tế, một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng có đến 97% lợi nhuận tổng thể của DMĐT có thể giải thích được bởi các quyết định phân bổ tài sản, với sự lựa chọn chứng khoán, thời gian thị trường và tất cả các yếu tố khác có ảnh hưởng nhỏ hơn nhiều. 1.2.2.2. Cách thức phân bổ tài sản Như đã đề cập trước đó, đường CAL là đồ thị của tất cả các tập hợp rủi ro – lợi nhuận mà có thể được xây dựng từ các lựa chọn phân bổ tài sản khác nhau. NĐT đang đối mặt với nhiều đường CAL bây giờ phải chọn ra một DMĐT tối ưu C, từ tập hợp các lựa chọn. Sự lựa chọn này trước tiên cần phải có kết hợp giữa rủi ro – lợi nhuận. Những NĐT cá nhân khác nhau sẽ có hệ số ngại rủi ro khác nhau. Đối với một tập hợp các cơ hội, những NĐT khác nhau sẽ chọn tỷ trọng đầu tư vào DMĐT rủi ro khác nhau. Đặc biệt, NĐT ngại rủi ro hơn sẽ chọn nắm giữ ít chứng khoán rủi ro hơn và nhiều chứng khoán phi rủi ro hơn. NĐT nổ lực để tối đa hóa độ thỏa dụng bằng cách lựa chọn sự phân bổ tối ưu nhất cho DMĐT rủi ro, wP, công thức độ thỏa dụng: U = E(r) - .A.𝝈 . Khi sự phân 푷 bổ vào DMĐT rủi ro tăng (tức tỷ trọng của DMĐT rủi ro tăng), lợi nhuận kỳ vọng sẽ tăng, nhưngTrường theo đó rủi ro cũngĐại tăng, học do đó đ ộ Kinhthỏa dụng có tế thể tăngHuế hoặc giảm. Tại một tỷ trọng của DMĐT rủi ro nhất định, độ thỏa dụng sẽ cao nhất. Khi tỷ trọng thấp hơn mức đó thì NĐT sẵn sàng giả định rằng, rủi ro sẽ nhiều hơn khi lợi 23
34. nhuận kỳ vọng tăng. Nhưng tại một mức tỷ trọng cao hơn của DMĐT rủi ro, sự phân bổ thêm chứng khoán trong DMĐT rủi ro không còn như mong đợi, tức là vượt qua điểm đó thì rủi ro sẽ tăng vượt trội hơn sự tăng lên của lợi nhuận và do đó độ thỏa dụng sẽ giảm. MaxyU = E(rC) - .A. 𝝈 푪 = rf + wP.[E(rP) – rf] - .A.풘 .𝝈 푷 푷 ∗ Gọi 푤푃 là tỷ trọng mà tại đó NĐT ngại rủi ro đạt được điểm tối ưu. Đạo hàm hàm thỏa dụng theo biến wP, ta sẽ đạt được tỷ trọng đầu tư vào DMĐT rủi ro sao cho NĐT tối ưu hóa được độ thỏa dụng: ∗ 푬(풓푷) − 풓풇 풘푷= (1.18) 𝝈푷 Công thức (1.18) cho thấy rằng điểm tối ưu trên DMĐT rủi ro tỷ lệ nghịch với mức ngại rủi ro và mức độ rủi ro (được tính bằng phương sai) và tỷ lệ thuận với phần bù rủi ro của DMĐT. Như đã đề cập từ trước, lựa chọn của các NĐT giữa các DMĐT sẽ dựa trên độ thỏa dụng mà DMĐT mang lại và đường bàng quang là đường tập hợp các DMĐT cùng mang lại một độ thỏa dụng cho NĐT. Đối với bất kỳ lựa chọn nào, NĐT luôn ưa thích DMĐT có độ thỏa dụng cao hơn và nằm trên đường bàng quang cao hơn bởi vì những DMĐT nằm trên đường bàng quang cao hơn luôn có lợi nhuận kỳ vọng cao hơn tại bất cứ mức rủi ro nào. Đường bàng quang cao hơn tương ứng với độ thỏa dụng lớn hơn. Do đó, NĐT luôn nổ lực để tìm kiếm DMĐT tối ưu trên đường bàng quang cao nhất có thể. Đối với một tập hợp các đường bàng quang, NĐT có thể tìm thấy đường bàng quang cao nhất có thể nếu đường bàng quang đó tiếp tuyến với đường CAL tối ưu, và điểm tiếp tuyến này tương ứng với độ lệch chuẩn và lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT tối ưu (the optimal complete portfolio). Trường Đại học Kinh tế Huế 24
35. E(r) P ● Đường biên hiệu quả ● B C ● ● A rf σ Biểu đồ 1.5: Sự xác định DMĐT tối ưu Giả định NĐT có thể đi vay và cho vay tại mức lãi suất phi rủi ro rf, trong điều kiện đó, đường CAL sẽ bao gồm FP (tức là đoạn rfP) và phần kéo dài về bên phải của điểm P. NĐT có thể có các phương án sau đây: - Đầu tư 100% vốn vào chứng khoán phi rủi ro: điểm phân bổ vốn được biểu diễn tại điểm F. - Đầu tư 100% vốn vào DMĐT rủi ro P: được biểu diễn trên đường CAL tại điểm P. - NĐT có thể đầu tư một phần vốn vào chứng khoán phi rủi ro, phần còn lại đầu tư vào DMĐT hiệu quả P, thể hiện trên biểu đồ 1.5 là đường FP. - Hoặc có thể vay thêm vốn tại mức lãi suất phi rủi ro và đầu tư toàn bộ vốn vào DMĐT hiệu quả P (thể hiện trên đường FP kéo dài qua DMĐT P) để nâng cao thu nhập. Tuy nhiên, ở trường hợp này, NĐT phải chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn. Đến đây, NĐT đã quyết định được phân bổ tài sản như thế nào để tối đa hóa độ thỏa dụng của họ, có nghĩa là họ đã quyết định tỷ trọng đầu tư vào DMĐT rủi ro và chứng khoán phi rủi ro. Vấn đề đặt ra tiếp theo cho NĐT là trên thị trường có rất loại tài sản rủi ro, bài nghiên cứu này giả định tài sản rủi ro là chứng khoán, vậy NĐT phải lựa chọn những chứng khoán nào để tối ưu hóa DMĐT rủi ro của họ. Phần tiếp theo là lýTrường thuyết về xây d ựĐạing DMĐT học rủi ro hi Kinhệu quả để từ tếđó NĐT Huế có thể tìm ra tỷ trọng đầu tư vào những chứng khoán khác nhau sao cho tối ưu hóa DMĐT rủi ro. 25
36. 1.2.3. Lựa chọn chứng khoán (Securities Selection) Thành ngữ “đừng bao giờ đặt tất cả trứng của bạn vào một rổ” (Don’t put all your eggs in one basket) đã tồn tại rất lâu trước khi có sự xuất hiện của lý thuyết tài chính hiện đại. Đó là cho đến năm 1952, khi nhà kinh tế học Harry Markowitz công bố mô hình lựa chọn DMĐT (model of portfolio selection) – hiện thân của các nguyên tắc đa dạng hóa, điều này đã mở đường cho việc ông được trao giải Nobel kinh tế vào năm 1990. Mô hình của ông là bước đầu cho sự quản lý DMĐT, một định nghĩa của tập hợp hiệu quả các DMĐT, hay còn gọi là đường biên hiệu quả của các tài sản rủi ro (efficient frontier of risky assets). Chúng ta có thể khái quá trình xây dựng DMĐT thành 3 phần: (1) Xác định các kết hợp lợi nhuận – rủi ro khả dĩ từ tập hợp các tài sản (chứng khoán) rủi ro. (2) Xác định DMĐT hiệu quả gồm các chứng khoán rủi ro bằng cách tìm các tỷ trọng đạt được từ đường CAL dốc nhất. (3) Lựa chọn DMĐT tối ưu thích hợp bằng cách kết hợp chứng khoán rủi ro với tài sản phi rủi ro. 1.2.3.1. Xác định kết hợp lợi nhuận – rủi ro Bước thứ nhất là xác định các cơ hội rủi ro – lợi nhuận (risk – return opportunity) khả dĩ đối với các NĐT. Điều này được sơ lược bằng đường biên phương sai nhỏ nhất (minimum – variance frontier) của các chứng khoán rủi ro. Đường biên này là đồ thị của các phương sai nhỏ nhất có thể, nó được hình thành với một mức lợi nhuận kỳ vọng cho trước. Cho trước các dữ liệu đầu vào như lợi nhuận kỳ vọng, phương sai, hiệp phương sai, chúng ta có thể tính toán được DMĐT có rủi ro thấp nhất (minimum – variance portfolio) cho bất kỳ mức lợi nhuận kỳ vọng nào. Biểu đồ dưới đây đại diện cho tập hợp các kết hợp rủi ro – lợi nhuận. (Biểu đồ 1.6) Chú ý rằng, tất cả các tài sản riêng biệt nằm bên phải phía trong đường biên, ít nhất là khi sự bán khống trong DMĐT rủi ro là được cho phép (khi bán khống bị cấm thì các chTrườngứng khoán đơn lẻ sĐạiẽ nằm trên học đường biên).Kinh Điều này tế cho Huếta biết rằng DMĐT rủi ro bao gồm các tài sản riêng lẻ là không hiệu quả. Những khoản đầu tư được đa 26
37. dạng hóa dẫn đến các DMĐT với lợi nhuận kỳ vọng cao hơn và độ lệch chuẩn thấp hơn. E(R) Efficient Frontier  Individual Assets    Global     Minimun –     Variance   Minimum – Variance Frontier Portfolio σ Biểu đồ 1.6: Kết hợp rủi ro - lợi nhuận Ta có thể dễ dàng thấy rằng, tất cả các DMĐT nằm trên đường biên phương sai thấp nhất, từ DMĐT có phương sai thấp nhất (global minimum – variance portfolio) đi lên, các NĐT có thể đạt được những DMĐT có kết hợp lợi nhuận – rủi ro tốt nhất và do đó những DMĐT này được xem như là ứng cử viên cho DMĐT hiệu quả. Phần đường biên nằm ở trên DMĐT có phương sai thấp nhất được gọi là đường biên hiệu quả của các chứng khoán rủi ro. Đối với bất kỳ DMĐT nào nằm ở phần dưới của đường biên phương sai thấp nhất thì đó là những DMĐT có cùng độ lệch chuẩn tuy nhiên lợi nhuận kỳ vọng lại thấp hơn những DMĐT nằm ở phần trên của đường biên phương sai thấp nhất. Do đó, các DMĐT nằm ở phần dưới của đường biên phương sai thấp nhất là không hiệu quả. Nguyên tắc chính của tập hợp đường biên tập hợp các DMĐT rủi ro là, ở một mức rủi ro cho trước, NĐT chỉ ưa thích những DMĐT có lợi nhuận kỳ vọng cao hơn. Hay, đường biên tập hợp các DMĐT có rủi ro thấp nhất tại bất kỳ mục tiêu lợi nhuận kỳ vọng nào. HaiTrường cách tiếp cận theo Đại nguyên thọcắc để hình Kinh thành được tếđườ ngHuế biên hiệu quả của các tài sản rủi ro. Chương trình giải bài toán tối thiểu hóa rủi ro bằng Excel sẽ hỗ trợ cho việc xác định tỷ trọng của các DMĐT thỏa mãn điều kiện. 27
38.  Cách tiếp cận 1: Cố định lợi nhuận, tối thiểu rủi ro. - Trước tiên, xác định các giới hạn, đó là đường nằm ngang lại mức lợi nhuận yêu cầu. - Tiếp theo, tìm DMĐT có rủi ro thấp nhất (tức độ lệch chuẩn thấp nhất) nằm trên đường nằm ngang đó, với sự ưu tiên lựa chọn các DMĐT nằm phía bên trái cao nhất (tức có rủi ro thấp nhất). - Tiếp tục thực hiện như bước hai tại nhiều mức lợi nhuận kỳ vọng khác nhau cho đến khi hình dáng của đường biên phương sai thấp nhất xuất hiện. Phần nửa dưới của đường biên sẽ được loại bỏ vì nó tập hợp các DMĐT không hiệu quả.  Cách tiếp cận 2: Cố định rủi ro, tối đa lợi nhuận. - Trước tiên, vẽ đường thẳng đứng đại diện cho giới hạn về rủi ro (độ biến động). - Tiếp theo, xem xét tất cả các DMĐT nằm trên đường thẳng đứng đó (tức là các DMĐT có cùng mức rủi ro) và chọn một DMĐT có lợi nhuận kỳ vọng cao nhất, đó là, DMĐT nằm cao nhất trên đường thẳng đứng. - Tiếp tục thực hiện như bước hai ở từng mức rủi ro, điều này sẽ cho ta những điểm để hình thành nên đường biên hiệu quả. 1.2.3.2. Xác định DMĐT rủi ro hiệu quả P Phần hai của kế hoạch tối ưu hóa bao gồm chứng khoán phi rủi ro. Như đã từng đề cập ở phần “Sự phân bổ tài sản”, đường CAL, đường thẳng có độ dốc là hệ số lãi trên rủi ro cao nhất (reward – to – volatility ratio). DMĐT hiệu quả P là điểm tiếp tuyến của đường biên hiệu quả với đường CAL. DMĐT P tối đa hóa tỷ số lãi trên rủi ro – là độ dốc của đường thẳng bắt đầu từ điểm rf đến các DMĐT trên đường biên hiệu quả. DMĐT P là DMĐT rủi ro tối ưu đối với các khách hàng của người quản trị danh mục. Tại DMĐT này, người quản trị danh mục đưa ra cùng một DMĐT rủi ro P đối với tất cả các khách hàng bất chấp mức độ ngại rủi ro của họ. Mức ngại rủi ro của khách hàng bắt đầu có hiệu lực chỉ trong sự lựa chọn điểm mong muốn trên đường CAL. Do đó, sự khác nhau duy nhất giữa các lựa chọn của khách hàng là khách hàng có độ ngTrườngại rủi ro càng lớn thìĐại càng đ ầhọcu tư vào tàiKinh sản phi rủ i tếro nhi Huếều hơn và đầu tư ít hơn vào DMĐT rủi ro tối ưu hơn là những khách hàng có mức ngại rủi ro thấp hơn. 28
39. Tuy nhiên, cả hai loại khách hàng này đều sử dụng DMĐT P như là khoản đầu tư rủi ro tối ưu của họ. Điều này cho ta kết quả là sự phân tách tài sản (separation property), nó cho ta thấy vấn đề của sự lựa chọn DMĐT có thể là phân thành hai công việc khác nhau. Công việc thứ nhất, xác định DMĐT rủi ro tối ưu. Người quản trị danh mục sẽ xây dựng DMĐT rủi ro tối ưu bằng kỹ thuật hoàn toàn, DMĐT rủi ro tốt nhất sẽ là giống nhau đối với tất cả khách hàng, bất chấp mức ngại rủi ro của họ. Tuy nhiên, công việc thứ hai là phân tỷ trọng chứng khoán vào DMĐT rủi ro trong DMĐT tối ưu C, dựa vào hệ số ngại rủi ro của mỗi cá nhân khách hàng. Sự kết hợp đầu tư giữa chứng khoán phi rủi ro với DMĐT rủi ro sẽ tạo ra các DMĐT tổng hợp được thể hiện trên đường CAL. Với tập hợp các DMĐT hiệu quả trên đường biên hiệu quả, NĐT có thể tạo ra nhiều đường CAL bằng việc kết hợp giữa các DMĐT đó với chứng khoán phi rủi ro. Vấn đề đặt ra: chọn DMĐT hiệu quả nào để việc kết hợp sẽ tạo ra các DMĐT tối ưu? Như đã đề cập ở các mục trước, hệ số Sharpe chính là độ dốc của đường CAL và DMĐT hiệu quả sẽ nằm ở đường CAL dốc nhất tiếp tuyến với đường biên hiệu quả (tức là hệ số Sharpe cao nhất). Ở biểu đồ 1.7, ta có thể thấy rằng khi so sánh hệ số Sharpe của 3 DMĐT, DMĐT P là điểm tiếp tuyến với đường CAL có độ dốc nhất tức là có hệ số Sharpe cao nhất. Điều này cho thấy so với 2 DMĐT A và G, DMĐT P có mức rủi ro không chênh lệch nhiều nhưng lại có TSSL vượt trội hơn rất nhiều. Như vậy, đường CAL tối ưu là đường tiếp tuyến dốc nhất có thể với đường biên hiệu quả và điểm tiếp tuyến tại đó là một DMĐT rủi ro hiệu quả. Trường Đại học Kinh tế Huế 29
40. E(r) P ● ● A ● ● F G G: Global Minimum – Variance Portfolio σ Biểu đồ 1.7: Đường phân bổ vốn và các DMĐT trên đường biên hiệu quả 1.3. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM – the Capital Asset Pricing Model) là một phần trung tâm của kinh tế tài chính hiện đại. Mô hình giúp NĐT đưa ra sự dự đoán về mối quan hệ giữa rủi ro của tài sản và lợi nhuận kỳ vọng của các tài sản rủi ro. Mối quan hệ đáp ứng hai chức năng chính. Thứ nhất, nó cung cấp tiêu chuẩn tỷ suất lợi nhuận để định giá những khoản đầu tư khả dĩ. Thứ hai, mô hình giúp cho NĐT đưa ra sự dự đoán logic về lợi nhuận kỳ vọng của những tài sản mà chưa được giao dịch trên thị trường. Mô hình CAPM là tập hợp các dự đoán liên quan về lợi nhuận kỳ vọng trong các tài sản rủi ro. Harry Markowitz đã khởi công xây dựng nền móng của sự quản lý DMĐT hiện đại vào năm 1952. Mô hình CAPM là mô hình được phát triển trong 12 năm sau đó ở một bài báo của William Sharpe, John Litner và Jan Mossin. Khoảng thời gian cho sự ấp ủ ý tưởng về mô hình này cho thấy bước nhảy vọt từ mô hình lựa chọn DMĐT của Markowitz đến mô hình CAPM không phải là điều đơn giản. 1.3.1. Những giả định kinh tế của mô hình CAPM Sau đây là những giả định dùng để đơn giản hóa thị trường và đưa đến phiên bản đơn Trườnggiản nhất của CAPM. Đại học Kinh tế Huế 30
41. (1) Có rất nhiều NĐT trên thị trường, của cải của mỗi NĐT là nhỏ nếu so với tổng của cải của tất cả các NĐT. NĐT là những người chấp nhận giá (price – taker), theo đó, giá của chứng khoán sẽ không bị ảnh hưởng bởi hoạt động mua, bán của họ. Đây là giả thiết cạnh tranh hoàn hảo của nền kinh tế vi mô. (2) Tất cả các NĐT dự kiến cho sự nắm giữ trong một thời kỳ nhất định và giống nhau (tức khoảng đầu tư một thời kỳ). Giả thiết này nhằm đơn giản hóa việc tính toán trong mô hình. (3) Những khoản đầu tư được giới hạn bởi nhiều tài sản tài chính được giao dịch công khai tức là NĐT có thể kết hợp nhiều chứng khoán khác nhau trong DMĐT của mình. Mặt khác, NĐT có thể vay hoặc cho vay một lượng bất kỳ tại lãi suất phi rủi ro cố định. (4) NĐT sẽ không đóng thuế và trả chi phí giao dịch (gồm phí ủy nhiệm và phí dịch vụ) trong giao dịch chứng khoán. Trong thực tế, tất nhiên các NĐT khác nhau phải đóng các mức thuế, chi phí khác nhau và việc đóng thuế và các chi phí giao dịch có thể ảnh hưởng đến quá trình đầu tư của họ. Giả thiết này góp phần làm đơn giản hóa mô hình, xóa bỏ mọi rào cản trong hoạt động đầu tư của các NĐT. (5) Tất cả NĐT đều là những người tối ưu hóa trung bình – rủi ro hợp lý, nghĩa là họ luôn sử dụng mô hình lựa chọn chứng khoán của Markowitz. (6) Tất cả các NĐT phân tích chứng khoán theo cùng một cách và chia sẻ chung một quan điểm về những biến đổi trong môi trường vĩ mô; tức là, đối với bất kỳ giá chứng khoán nào, họ luôn đạt được cùng một danh sách đầu vào (tức lợi nhuận kỳ vọng, phương sai, ma trận hiệp phương sai) để cung ứng cho mô hình Markowitz. Một tập hợp giá chứng khoán và lãi suất phi rủi ro cho trước, tất cả các NĐT đều có cùng lợi nhuận kỳ vọng và ma trận hiệp phương sai của TSSL để hình thành đường biên hiệu quả. Giả thiết này thường được xem như là sự kỳ vọng đồng nhất (homogeneous expectations). Nếu tất cả các NĐT sử dụng lý thuyết lựa chọn DMĐT Markowitz (giả định 5) để áp dụng vào cùng một tập hợp các chứng khoán (giả định 3) trong cùng một thời kỳ (giả định 2) và sử dụng cùng một danh sách các yếu tố đầu vào (giả định 6), họ sẽ đạt đượcTrường cùng một cấu tạo cĐạiủa DMĐT học rủi ro t ốKinhi ưu, DMĐT tếtrên đưHuếờng biên hiệu quả được xác định bởi đường tiếp tuyến từ chứng khoán phi rủi ro (Trái phiếu chính phủ) 31
42. cho đến đường biên. Nghĩa là các NĐT sẽ có cùng đường phân bổ vốn tối ưu, và DMĐT hiệu quả được chọn trên đường biên hiệu quả là giống nhau. Những giả định này sẽ giúp việc xây dựng mô hình CAPM trong thực tế dễ dàng hơn với sự ám chỉ đến một thị trường được đơn giản hóa. Sau khi xây dựng hoàn thành mô hình CAPM trên thị trường được đơn giản hoá, ta tiếp tục thêm các yếu tố phức tạp vào mô hình và xem xét những kết quả thay đổi như thế nào. Quá trình này giúp các nhà nghiên cứu thu được một mô hình thực tế hợp lý và dễ lĩnh hội. 1.3.2. Ý nghĩa của các giả định Rõ ràng rằng, những giả định này đã bỏ qua những phức tạp của thị trường thực. Cùng với những giả định này, NĐT có thể đạt được một vài quan niệm đầy đủ về bản chất của sự cân bằng trên thị trường chứng khoán. (1) Tất cả các NĐT sẽ nắm giữ DMĐT rủi ro như DMĐT thị trường (market portfolio – M), DMĐT thị trường là danh mục bao gồm tất cả những chứng khoán được giao dịch trên thị trường. Để đơn giản hóa, ta xem tài sản rủi ro là cổ phiếu. Tỷ lệ của mỗi chứng khoán trong DMĐT thị trường bằng giá trị thị trường của chứng khoán trên tổng giá trị thị trường của tất cả các chứng khoán. Mô hình CAPM giả định rằng khi tất cả các NĐT cá nhân nổ lực để tối ưu hóa DMĐT của mình thì họ sẽ đạt cùng một DMĐT, cùng một tỷ trọng trên mỗi tài sản bằng với tỷ trọng của nó trong DMĐT thị trường. Với những giả định đã đề cập trước đó, chúng ta có thể thấy rõ rằng tất cả các NĐT sẽ đạt cùng DMĐT rủi ro tối ưu và có cùng đường phân bổ vốn tối ưu. (2) Không những DMĐT thị trường nằm trên đường biên hiệu quả, mà nó còn là danh mục tiếp tuyến với đường CAL. Tức danh mục thị trường là danh mục tối ưu – tiếp điểm giữa đường phân bổ vốn tối ưu và đường biên hiệu quả. Kết quả là, đường CML, đường từ lãi suất phi rủi ro đi qua danh mục thị trường M, và cũng là đường CAL tối ưu nhất có thể đạt được. Thị trường tổng thể xét ở góc độ chủ thể tham gia đầu tư bao gồm tất cả các NĐT trên thị trường. Do vậy, DMĐT thị trường sẽ bao gồm tất cả các DMĐT của các NĐT.Trường Vì DMĐT của mĐạiỗi NĐT làhọc như nhau, Kinh nên mỗi NĐTtế nHuếắm giữ DMĐT có kết cấu như danh mục thị trường. Sự khác biệt duy nhất giữa các DMĐT của các NĐT 32
43. là việc nắm giữ một số chứng khoán trong danh mục thị trường cùng với chứng khoán phi rủi ro. Giả sử rằng DMĐT tối ưu của các NĐT chỉ bao gồm một cổ phiếu của công ty nào đó, chẳng hạn là cổ phiếu của công ty Dell. Khi các NĐT không mua cổ phiếu Dell thì cầu sẽ giảm, do đó giá cổ phiếu Dell cũng giảm. Cho đến khi cổ phiếu của công ty Dell trở nên rẻ hơn thì nó lại trở nên thu hút đối với các NĐT, bên cạnh đó, cầu của các cổ phiếu khác cũng bắt đầu giảm. Các NĐT bắt đầu đầu tư vào cổ phiếu Dell, cuối cùng giá của cổ phiếu Dell tăng lên đến mức đủ để nằm trong DMĐT tối ưu. Tiến trình điều chỉnh giá như vậy bảo đảm rằng tất cả các cổ phiếu sẽ nằm trong DMĐT tối ưu, nó cho thấy rằng tất cả các tài sản phải nằm trong danh mục thị trường. Danh mục tối ưu khi đó sẽ bao gồm danh mục thị trường và chứng khoán phi rủi ro, đường CAL tối ưu trở thành đường CML. E(r) CML M E(rM) ● rf σM σ Biểu đồ 1.8: Đường biên hiệu quả và đường thị trường vốn (3) Phần bù rủi ro trong danh mục thị trường sẽ tỷ lệ thuận với rủi ro và mức ngại rủi ro trung bình. 2 Công thức phí rủi ro: E(rM) – rf = 퐀̅.σ M (1.19) 2 Trong đó: σ M: phương sai của danh mục thị trường. TrườngA̅: mức ngại rủ i Đạiro trung bìnhhọc Kinh tế Huế 33
44. Vì M là danh mục tối ưu trong đó tất cả các chứng khoán được đa dạng hóa một 2 cách hiệu quả nhất, vì vậy σ M là rủi ro hệ thống. (4) Phần bù rủi ro của các chứng khoán cá nhân sẽ tỷ lệ với phần bù rủi ro của danh mục thị trường M và hệ số beta (β) của chứng khoán tùy thuộc vào danh mục thị trường. Beta đo lường độ nhạy lợi nhuận của chứng khoán cá biệt đối với lợi nhuận của DMĐT thị trường. 푪풐풗(풓 ; 풓 ) β = 풊 푴 (1.20) 푽 풓(풓푴) và phần bù rủi ro của các chứng khoán cá nhân là: 푪풐풗(풓풊,풓푴) E(ri) – rf = .[E(rM) – rf] = βi.[E(rM) – rf] (1.21) 푽 풓(풓푴) 1.3.3. Mô hình định giá tài sản, vốn Mô hình CAPM được xây dựng trong quan niệm rằng phần bù rủi ro thích hợp của một tài sản sẽ được xác định bởi sự đóng góp của nó vào rủi ro của DMĐT tổng thể của các NĐT. Rủi ro DMĐT là vấn đề đối với các NĐT và là những gì chi phối phần bù rủi ro mà họ yêu cầu. Lưu ý rằng tất cả các NĐT sử dụng cùng một danh sách đầu vào, nghĩa là có cùng ước lượng về lợi nhuận kỳ vọng, phương sai, và hiệp phương sai. Giả sử rằng chúng ta muốn đánh giá rủi ro DMĐT của các cổ phiếu i. Chúng ta đo lường sự đóng góp vào rủi ro của DMĐT tổng thể từ việc nắm giữ cổ phiếu i bằng hiệp phương sai giữa cổ phiếu i với danh mục thị trường. Sự đóng góp của cổ phiếu i vào rủi ro = wi.Cov(ri;rM) (1.22) Trong đó: wi: tỷ trọng của cổ phiếu A trong danh mục thị trường ri: tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i rM: tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường Ta cũng có thể xem sự đóng góp của cổ phiếu i vào phần bù rủi ro của danh mục thị trường là: wi.[E(ri) – rf] Tỷ Trườnglệ lợi nhuận trên rĐạiủi ro (reward học – to –Kinh risk ratio) chotế kho Huếản đầu tư vào cổ phiếu i: 34
45. 푺ự đó풏품 품ó풑 ủ ổ 풑풉풊ế풖 풊 풗à풐 풑풉í 풓ủ풊 풓풐 풘 .[푬(풓 )−풓 ] 푬(풓 )−풓 = 풊 풊 풇 = 풊 풇 (1.23) 푺ự đó풏품 품ó풑 ủ ổ 풑풉풊ế풖 풊 풗à풐 풑풉ươ풏품 풔 풊 풘풊.푪풐풗( 풓풊;풓푴) 푪풐풗( 풓풊;풓푴) Danh mục thị trường là danh mục tiếp tuyến (kết hợp rủi ro – lợi nhuận hiệu quả), do đó tỷ lệ lợi nhuận trên rủi ro của khoản đầu tư vào danh mục thị trường là: 푬(풓 )−풓 푬(풓 )−풓 푴 풇 = 푴 풇 (1.24) 푪풐풗( 풓푴;풓푴) 푽 풓(풓푴) Tỷ lệ này còn được gọi là giá thị trường của rủi ro bởi vì nó xác định số lượng phần lợi nhuận mà NĐT yêu cầu thêm để chấp nhận rủi ro của DMĐT. Chú ý đối với các thành phần của DMĐT hiệu quả, chẳng hạn như cổ phiếu i, ta đo lường rủi ro như là sự đóng góp vào phương sai của DMĐT (rủi ro phụ thuộc vào hiệp phương sai giữa một cổ phiếu với danh mục thị trường). Trái lại, đối với bản thân DMĐT hiệu quả, phương sai của nó chính là thước đo thích hợp của rủi ro. Nguyên tắc cơ bản của sự cân bằng là tất cả các khoản đầu tư nên có cùng tỷ lệ lợi nhuận trên rủi ro. Nếu một DMĐT có tỷ lệ này tốt hơn các DMĐT khác, NĐT sẽ tái sắp xếp DMĐT của họ, họ sẽ thiên về đầu tư vào những DMĐT có kết hợp lợi nhuận – rủi ro tốt hơn và tránh đầu tư vào những DMĐT khác. Vì vậy, tỷ lệ lợi nhuận trên rủi ro của cổ phiếu i và danh mục thị trường sẽ bằng nhau. 푬(풓 )−풓 푬(풓 )−풓 풊 풇 = 푴 풇 푪풐풗( 풓풊;풓푴) 푽 풓(풓푴) ( )−  E(ri) – rf = [ 표푣( 𝑖; )] ( ) [ 표푣( 푖; )] Vì : β =  E(ri) = rf + [E(rM) - rf].βi (1.25) ( ) Phương trình (1.25) biểu diễn mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và beta (expected return – beta relationship). Giả thiết rằng các NĐT sẽ hành động tương tự nhau rất là hữu ích trong trường hợp này. Nếu tất cả mọi người nắm giữ DMĐT rủi ro đồng nhất, họ sẽ thấy rằng beta của mỗi tài sản với danh mục thị trường bằng với beta của tài sản với DMĐT rủi ro của riêng họ. Do đó, mọi NĐT sẽ chấp nhận phần bù rủi ro thích hợp cho mỗi tài sản. VớTrườngi phương trình (1.2 Đại5), mô hình học CAPM Kinhchỉ ra rằng : trongtế điHuếều kiện thị trường vốn cân bằng, lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán bất kỳ cao hơn lãi suất phi rủi ro 35
46. một khoản phần bù rủi ro bằng tích rủi ro hệ thống của chứng khoán (beta chứng khoán) với mức bù rủi ro của danh mục thị trường. Tương tự đối với lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường theo mô hình CAPM : E(rM) = rf + [E(rM) – rf].βM (1.26) [ 표푣( ; )] ( ) Vì βM = = = 1, do đó điều này có nghĩa những chứng khoán ( ) ( ) nào có beta bằng 1 tức bằng với beta của danh mục thị trường thì sẽ có mức sinh lời kỳ vọng ngang bằng với mức sinh lợi của thị trường. Những chứng khoán có beta > 1 có mức biến động lợi nhuận kỳ vọng lớn hơn lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường, những chứng khoán này thường được khuyến nghị nên đầu tư khi thị trường đi lên. Ngược lại, những chứng khoán có beta <1 có mức biến động lợi nhuận kỳ vọng thấp hơn lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường, nên đầu tư khi thị trường đi xuống. 1.3.4. Đường thị trường vốn Đường thị trường vốn (CML) xuất hiện ở mô hình định giá tài sản, vốn (CAPM) để phản ánh mối quan hệ lợi nhuận – rủi ro của DMĐT gồm tài sản phi rủi ro và tài sản rủi ro. Đây là mối quan hệ dương và tuyến tính, xuất phát từ lý thuyết mô hình CAPM, lý thuyết phát biểu rằng tất cả các NĐT sẽ nắm giữ các danh mục thị trường (chứ không phải nắm giữ một loại chứng khoán riêng lẻ nào đó). Tuy nhiên, mức độ rủi ro mà họ sẽ phải gánh chịu thì sẽ có mối liên hệ với lợi suất kỳ vọng, được tính bằng công thức: E(Ri) = rf + βi.[E(RM) – rf] Khi DMĐT tối ưu bao gồm chứng khoán phi rủi ro và DMĐT thị trường, đường CAL tối ưu sẽ trở thành đường thị trường vốn CML. Tức là, CML nối chứng khoán phi rủi ro F và danh mục thị trường M và điểm tiếp tuyến giữa CML và đường biên hiệu quả sẽ tạo ra DMĐT hiệu quả. Trường Đại học Kinh tế Huế 36
47. E(r) M Đường biên hiệu quả ● E(rM) rf σM σ Biểu đồ 1.9: Đường thị trường vốn 1.3.5. Đường thị trường chứng khoán và hệ số alpha của chứng khoán Ta có thể xem mối quan hệ lợi nhuận kỳ vọng – beta như là phương trình lợi nhuận – rủi ro. Hệ số Beta của chứng khoán là thước đo thích hợp cho rủi ro của chứng khoán đó bởi vì Beta tương xứng với rủi ro mà chứng khoán đó đóng góp cho DMĐT rủi ro tối ưu. Những NĐT ngại rủi ro đo lường rủi ro của DMĐT rủi ro tối ưu bằng phương sai. Trong thế giới được đơn giản hóa của CAPM, ta sẽ kỳ vọng lợi nhuận hoặc phần bù rủi ro trên các chứng khoán cá nhân phụ thuộc vào sự đóng góp của chứng khoán cá nhân vào danh mục thị trường. Do đó, đối với bất cứ chứng khoán hay DMĐT nào, phần bù rủi ro được xem như là hàm của Beta. Trong phương trình của mô hình CAPM, phần bù rủi ro của chứng khoán tỷ lệ thuận với cả Beta và phần bù rủi ro của danh mục thị trường, công thức: phần bù rủi ro = β.[E(rM) - rf]. Mối quan hệ lợi nhuận kỳ vọng – Beta được mô tả sinh động dạng đồ thị là đường thị trường chứng khoán (SML – Security Market Line) ở biểu đồ 1.10. Bởi vì Beta của danh mục thị trường bằng 1, nên độ dốc là phần bù rủi ro của danh mục thị trường. ĐểTrường hiểu rõ hơn về đặ cĐại điểm củ ahọc đường SML, Kinh ta so sánh tế đư ờHuếng SML với CML. Trong khi đường CML mô tả bằng đồ thị phần bù rủi ro của các DMĐT hiệu quả (DMĐT được thiết lập bởi danh mục thị trường và chứng khoán phi rủi ro) như là 37
48. hàm của độ lệch chuẩn của DMĐT thì đường SML mô tả bằng đồ thị phần bù rủi ro của các chứng khoán cá nhân như là một hàm rủi ro của chứng khoán. Đường SML còn cung cấp tiêu chuẩn cho sự đánh giá hiệu suất của các khoản đầu tư. Đối với một mức rủi ro của khoản đầu tư, đường SML cung cấp một mức TSSL yêu cầu cần thiết để đền bù cho rủi ro cũng như giá trị thời gian của tiền. Với các giả định của mô hình CAPM, thị trường được đưa về trạng thái cân bằng, do đó, tất cả các chứng khoán được định giá hợp lý (fairy priced securities) phải nằm trên đường SML. Trong khi đó những chứng khoán bị định giá thấp sẽ nằm phía trên đường SML, ngược lại những chứng khoán định giá cao sẽ nằm phía dưới đường SML. Chênh lệch giữa lợi nhuận thực tế và lợi nhuận kỳ vọng là cơ sở để nhận biết chứng khoán đó đang được định giá cao hay thấp. Mức chênh lệch này được đo lường bằng hệ số alpha của chứng khoán, ký hiệu α. Alpha của chứng khoán i: αi = E(Ri) – rf – βi.[E(Ri) – rf] (1.27) Alpha của DMĐT P : αP = E(RP) – rf – βP.[E(RP) – rf] (1.28) E(ri) SML ●A ●B E(r M) ●C E(rM) – rf = Độ dốc của đường SML rf ● ●D βM = 1.0 β Biểu đồ 1.10: Đường SML và sự định giá chứng khoán 1.4. ĐánhTrường giá danh mục đĐạiầu tư học Kinh tế Huế Nhiều NĐT đã sai lầm khi đánh giá DMĐT dựa trên kết quả đầu tư của họ, cụ thể là dựa trên lợi nhuận mà DMĐT tạo ra. Rất ít NĐT trong lúc đánh giá DMĐT 38
49. quan tâm đến rủi ro mà họ phải chịu để đạt được mức lợi nhuận đó. Kể từ những năm 1960, NĐT đã biết cách định lượng và đo lường rủi ro với sự thay đổi lợi nhuận, nhưng ở thời điểm đó, vẫn chưa có biện pháp nào thực sự xem xét cả rủi ro và lợi nhuận cùng nhau. Lý thuyết DMĐT đã đáp ứng nhu cầu này khi cung cấp các công cụ để lượng hóa cả hai yếu tố lợi nhuận và rủi ro cùng nhau trên các phương pháp nhất định mà trong bài nghiên cứu này, sinh viên lựa chọn hai phương pháp là phương pháp Sharpe và phương pháp Jensen để tìm hiểu và tiến hành đánh giá DMĐT đã xây dựng. 1.4.1. Phương pháp Sharpe Phương pháp Sharpe được xây dựng bởi Bill Sharpe theo mô hình CAPM. Phương pháp này gần giống với hệ số của Treynor, trong khi hệ số Treynor chỉ xem xét rủi ro hệ thống (β) thì hệ số Sharpe đo lường rủi ro là độ lệch chuẩn của DMĐT (tức là xem xét là rủi ro hệ thống và phi hệ thống). Phương pháp Sharpe dường như là mở rộng hơn khi sử dụng tổng rủi ro để đánh giá tính hiệu quả của DMĐT. 푬(풓 )−풓 Công thức tính hệ số Sharpe: 푷 풇 (1.29) 𝝈푷 Các nghiên cứu về tính hiệu quả của DMĐT cho thấy rằng, DMĐT tốt nhất không nhất thiết phải là danh mục có lợi nhuận cao nhất. Thay vào đó, DMĐT tốt nhất là DMĐT có kết hợp lợi nhuận – rủi ro tối ưu nhất. Hệ số Sharpe đánh giá DMĐT trên hai cơ sở đó là TSSL và sự đa dạng hóa của DMĐT (vì nó xét đến tổng rủi ro của DMĐT được đo lường bằng độ lệch chuẩn trong công thức). Do đó, hệ số Sharpe có vẻ như là thích hợp hơn đối với các DMĐT được đa dạng hóa tốt, bởi vì nó xét đến một cách chính xác các rủi ro của DMĐT. Theo lý thuyết, hệ số Sharpe càng lớn thì DMĐT càng hiệu quả. 1.4.2. Phương pháp Jensen Tương tự như phương pháp Sharpe, phương pháp Jensen được xây dựng trên cơ sở của mô hình CAPM, được sáng tạo bởi Michael C. Jensen. Phương pháp Jensen tính mức lợi nhuận vượt trội có thể được tạo ra trên lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT. Phép tínhTrường này được đo lườ ngĐại bằng hệhọc số alpha Kinh và là một k ếtết qu ả Huếtuyệt đối, khác với phương pháp Sharpe là cho ra một kết quả tương đối. 39
50. Công thức mô hình CAPM: E(RP) = rf + βP.[E(rM) – rf] (1.30) Công thức tính hệ số alpha: αP = E(RP) - (rf + βP*[E(rM) – rf]) (1.31) Trong đó: E(RP): TSSL của DMĐT P. Rf: lãi suất của chứng khoán phi rủi ro. βP: rủi ro hệ thống của DMĐT P. E(rM): TSSL kỳ vọng của DMĐT thị trường. Thành phần: βP.[E(rM) – rf] là phần bù rủi ro của DMĐT P mà NĐT kỳ vọng dựa trên mô hình CAPM. Và hệ số alpha đo lường khả năng tạo ra lợi nhuận vượt trội của DMĐT P, trong đó: αP > 0: DMĐT P tạo ra được một mức thu nhập vượt trội so với mức lợi nhuận trung bình của thị trường. αP < 0: điều này ngụ ý rằng DMĐT P là kém hiệu quả. Phương pháp Jensen tính toán phần bù rủi ro trên hệ số β (rủi ro hệ thống, rủi ro không thể đa dạng hóa) và phương pháp Jensen được xây dựng dựa trên mô hình CAPM, do đó, giả định DMĐT được đa dạng hóa hoàn hảo là DMĐT đã loại bỏ được rủi ro phi hệ thống.  Tỷ số thẩm định Phương pháp Jensen đánh giá hiệu quả của DMĐT bằng cách so sánh mức độ thực thi của DMĐT đó so với danh mục thị trường. Để so sánh mức độ hiệu quả của hai DMĐT với nhau thì thước đo Jensen không thể thẩm định được vì ứng với mỗi DMĐT đều có mức rủi ro riêng. Để có thể đánh giá chuẩn xác hơn khả năng thực thi danh mục, ta sử dụng thêm tỷ số thẩm định để phân tích, nhất là khi so sánh mức độ hiệu quả của hai DMĐT: 휶 Công thức tỷ số thẩm định: T = 푷 (1.32) Trường Đại học휷푷 Kinh tế Huế Trong đó: αP: Lợi nhuận vượt trội của DMĐT P. 40
51. βP: Rủi ro hệ thống của DMĐT P. Giá trị alpha và beta được tính theo phương pháp Jensen. Tỷ số thẩm định đo lường thu nhập vượt trội mà DMĐT P tạo ra trên một đơn vị rủi ro hệ thống của DMĐT. Tỷ số thẩm định của DMĐT A cao hơn DMĐT B cho thấy mức thu nhập vượt trội mà DMĐT A tạo ra trên một đơn vị rủi ro hệ thống lớn hơn thu nhập vượt trội mà DMĐT B tạo ra trên một đơn vị rủi ro hệ thống DMĐT A hiệu quả hơn DMĐT B. Để cụ thể hơn, ta sẽ xét thành phần lợi nhuận tổng thể của DMĐT và điều kiện αP ≥ RP - RP’ (với P’ nằm trên đường SML và không chứa rủi ro phi hệ thống). Như đã đề cập trước đó, nếu DMĐT P là một DMĐT được đa dạng hóa hoàn hảo thì DMĐT P đã loại bỏ rủi ro phi hệ thống, thỏa mãn với yêu cầu của mô hình CAPM, tuy nhiên, khi DMĐT P đạt được mức lợi nhuận vượt trội so với mức lợi nhuận trung bình của thị trường thì có nghĩa DMĐT P phải chịu thêm một mức rủi ro phi hệ thống. Để đưa ra quyết định đầu tư vào DMĐT P này thì cần phải xét đến mức rủi ro tăng thêm mà NĐT phải chịu để đạt được phần lợi nhuận vượt trội (tức là xét đến mối tương quan giữa mức lợi nhuận vượt trội với rủi ro phi hệ thống). Do đó, để biết được DMĐT P là DMĐT hiệu quả thì ta cần so sánh mức lợi nhuận vượt trội của DMĐT tạo ra so với sự chênh lệch về lợi nhuận giữa DMĐT P và các DMĐT nằm trên đường SML. Vì vậy, khi và chỉ khi αP ≥ RP - RP’ thì DMĐT P là DMĐT hiệu quả và lợi nhuận vượt trội mà DMĐT tạo ra bù đắp được rủi ro phi hệ thống thêm vào. Trường Đại học Kinh tế Huế 41
52. E(R ) i P SML E(RP) ● P’’ ● P’ ● rf β " P 휷푷 βi Biểu đồ 1.11: Lợi nhuận và rủi ro của DMĐT Tại biểu đồ 1.11, DMĐT P’ và P” không có rủi ro phi hệ thống vì hai DMĐT này nằm trên đường SML, DMĐT P tạo ra một mức lợi nhuận vượt trội nên tồn tại rủi ro phi hệ thống trong tổng rủi ro của DMĐT. Ta cần xét xem, rủi ro phi hệ thống mà DMĐT P phải gánh chịu thêm có tương xứng với mức lợi nhuận vượt trội mà nó tạo ra hay không bằng cách so sánh mức chênh lệch về lợi nhuận của DMĐT P với các DMĐT nằm trên đường SML. Ta có thể thấy rằng tổng rủi ro của DMĐT P” là rủi ro hệ thống và nó bằng với rủi ro của DMĐT P’: σP” = σP’. Theo mô hình chỉ số đơn, rủi ro của DMĐT P”: σP” = βP”.σM + σ(ei). Nhưng đã đề cập trước đó, DMĐT P” không có rủi ro phi hệ thống nên công thức tính rủi r của DMĐT P” là: σP” = βP”.σM. 𝝈푷′ Do đó, hệ số βP” = . 𝝈푴 Nếu lợi nhuận vượt của DMĐT P tạo ra lớn hơn lợi nhuận của DMĐT tương đương P” thì quyết định đầu tư vào DMĐT P là hợp lý. Việc chấp nhận thêm một mức rủi ro phi hệ thống yêu cầu DMĐT P phải tạo ra một mức lợi nhuận vượt trội ∆ = rP – rP”, nhưng ở đây, DMĐT P đã tạo ra một mức lợi nhuận vượt trội ∆ = rP – rP’, cao hơn mức chênh lệch lợi nhuận của DMĐT P và P”. Do đó, xét về mặt lý thuyết, từ đây taTrường có thể kết luận DMĐT Đại P là họchiệu quả nKinhếu thỏa mãn tế các điHuếều kiện trên đây. 42
53. TÓM TẮT CHƯƠNG 1 Hệ thống lại lý thuyết cơ bản liên quan đến việc xây dựng DMĐT chứng khoán: - Giới thiệu về lý thuyết lựa chọn DMĐT của Markowitz và lý thuyết về mô hình định giá tài sản, vốn (CAPM). - Giới thiệu những vấn đề liên quan đến DMĐT gồm nhiều chứng khoán rủi ro. Đầu tiên, thiết lập công thức tính toán lợi nhuận kỳ vọng và phương sai, độ lệch chuẩn (đại diện cho rủi ro) của DMĐT. Tiếp theo, phân tích hệ số tương quan và hiệp phương sai giữa các chứng khoán trong DMĐT. Cuối cùng, từ việc phân tích hệ số tương quan, hiệp phương sai để nêu rõ vai trò của sự đa dạng hóa DMĐT, đầu tư theo DMĐT sẽ làm giảm thiểu được rủi ro, duy trì được lợi nhuận của DMĐT. - Quy trình xây dựng DMĐT với các bước như sau: + Xác định loại NĐT (có ba loại: NĐT ngại rủi ro, NĐT bàng quang với rủi ro, NĐT ưu thích rủi ro). + Xác định lợi nhuận và rủi ro mục tiêu của DMĐT. + Sử dụng mô hình định giá tài sản, vốn để lựa chọn chứng khoán đầu tư + Lựa chọn chứng khoán phi rủi ro (Trái phiếu chính phủ, Tín phiếu kho bạc, các loại hàng hóa trên thị trường tiền tệ, ) + Sử dụng lý thuyết Markowitz để xây dựng đường biên hiệu quả, kết hợp với đường CAL để từ đó xác định DMĐT gồm các chứng khoán rủi ro hiệu quả. + Xây dựng đường bàng quang, tiếp tuyến với đường CAL tối ưu để từ đó xác định DMĐT tối ưu. - Giới thiệu về phương pháp đánh giá DMĐT gồm: phương pháp Sharpe và phương pháp Jensen Trường Đại học Kinh tế Huế 43
54. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN NIÊM YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 2.1. Tổng quan về môi trường đầu tư Ngày 28/11/1996, Chính phủ ra quyết định thành lập Ủy ban Chứng khoán Nhà nước. Vào thời gian này, các SGDCK hoạt động với mô hình là các Trung tâm Giao dịch chứng khoán và tổ chức dưới hình thức đơn vị sự nghiệp có thu thuộc Ủy ban Chứng khoán Nhà nước. TTCK Việt Nam chính thức đi vào hoạt động vào năm 2000 với việc vận hành SGDCK Thành phố Hồ Chí Minh vào ngày 20/7/2000 và SGDCK Hà Nội vào ngày 8/3/2005. Đến tháng 6/2009, hệ thống giao dịch Upcom cho các công ty đại chúng chưa niêm yết được đưa vào hoạt động. Vào ngày 29/6/2006, Luật Chứng khoán (Luật số: 70/2006/QH11) được Quốc hội ban hành và có hiệu lực thi hành kể từ ngày 01/01/2007, đã tạo lập được khuôn khổ pháp lý cao, đồng bộ và thống nhất cho hoạt động của TTCK, từng bước loại bỏ những mâu thuẫn, xung đột với các văn bản pháp luật khác có liên quan; phù hợp với luật pháp, thông lệ quốc tế, mở đường cho TTCK Việt Nam hội nhập vào thị trường vốn quốc tế. Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả đạt được thì Luật Chứng khoán vẫn còn hẹp về phạm vi điều chỉnh, mới chỉ bao hàm những nội dung cơ bản và chưa bao quát mọi hoạt động trên TTCK theo thông lệ quốc tế. Từ đó, Luật chứng khoán sửa đổi năm 2010 (Luật số 62/2010/QH12 ngày 24/11/2010) đã được ban hành. Luật chứng khoán sửa đổi năm 2010 đã tạo lập được khuôn khổ pháp lý cao, đồng bộ và thống nhất cho hoạt động TTCK, nâng cao khả năng quản lý giám sát thị trường của cơ quan quản lý Nhà nước, và đã bao quát hầu hết mọi hoạt động trên TTCK, phù hợp hơn với các luật pháp, thông lệ quốc tế. Từ khi TTCK mới thành lập đến hiện tại, quy mô thị trường có bước tăng trưởng mạnh mẽ, vững chắc, từng bước đóng vai trò là kênh dẫn vốn trung và dài hạn quan trọng, đóng góp tích cực cho sự nghiệp công nghiệp hóa – hiện đại hóa đất nước từ khi TTCK thành lập cho đến nay. TrongTrường suốt thời kỳ t ừĐại 2000 – 2005,học vốn thKinhị trường ch tếỉ đạt trênHuế dưới 1% GDP. Quy mô thị trường chỉ thật sự nhảy vọt vào năm 2007 với mức trên 43% GDP. Tuy 44
55. nhiên, trước biến động của thị trường tài chính thế giới và những khó khăn của nền kinh tế trong nước, chỉ số giá chứng khoán đã sụt giảm liên tục trong năm 2008 và làm mức vốn hóa thị trường giảm xuống còn 18%. Sau thời kỳ khủng hoảng, nền kinh tế trong nước và thế giới bắt đầu phục hồi vào năm 2009, chỉ số giá chứng khoán đã bắt đầu tăng trở lại cùng với số lượng các công ty niêm yết trên thị trường tăng nhanh chóng. Tính đến cuối 2016, quy mô TTCK Việt Nam đạt khoảng 1,77 triệu tỷ đồng, tương đương khoảng 42% GDP. Từ chỗ chỉ có 7 công ty chứng khoán với quy mô vốn điều lệ thấp nhất là 6 tỷ đồng và cao nhất là 43 tỷ đồng, đến nay có 79 công ty chứng khoán hoạt động bình thường, trong đó có công ty chứng khoán có vốn điều lệ trên 4.200 tỷ đồng. Hoạt động phát hành huy động vốn trên TTCK thực tế chỉ mới phát sinh từ năm 2006 đến nay, trong năm 2006, có 44 công ty cổ phần (CTCP) thực hiện chào bán hơn 203 triệu cổ phiếu. Sau nhiều năm hoạt động, tính đến năm 2016, TTCK đã có trên 1.000 doanh nghiệp đại chúng đưa cổ phiếu vào giao dịch tập trung, quy mô vốn hóa cổ phiếu niêm yết trên 70 tỷ USD, tạo nên lực hút đối với nhiều NĐT. Số lượng NĐT tham gia vào TTCK ngày càng đông đảo. Số lượng NĐT trong nước và nước ngoài tăng lên đáng kể. Từ khoảng gần 3000 tài khoản NĐT tham gia khi mới mở cửa vào năm 2000, tính đến nay (2016), đã có hơn 1,6 triệu tài khoản NĐT trong và ngoài nước tham gia vào TTCK (trong đó 18.500 tài khoản của NĐT nước ngoài bao gồm tổ chức và cá nhân). Tuy nhiên, hầu hết các NĐT ở TTCK Việt Nam thực hiện việc đầu tư chứng khoán thông qua môi giới, kiến nghị của các chuyên gia phân tích, báo chí, cảm tính, tin đồn ít có NĐT sử dụng lý thuyết DMĐT, công cụ phân tích cơ bản, công cụ phân tích kỹ thuật để xây dựng DMĐT cho riêng mình. Mỗi NĐT cũng có phương pháp phân tích, đầu tư chứng khoán riêng của mình và đầu tư ở những khoảng thời gian không hoàn toàn giống nhau. Mặt khác, theo quy định thì tất cả các NĐT đều phải trả phí giao dịch, phí hoa hồng môi giới, và thực tế các NĐT cũng không thể cho vay và đi vay không hạn chế tại mức lãiTrường suất phi rủi ro. Đại học Kinh tế Huế 45
56. Do đó, xét về tổng thể, TTCK Việt Nam cho thấy bước đầu có thể ứng dụng lý thuyết DMĐT hiện đại trong phân tích và đầu tư chứng khoán vì một số điều kiện và giả định về thị trường vốn được đáp ứng. Cụ thể, dữ liệu lịch sử của chứng khoán là liên tục và đủ để thực hiện tính toán, hồi quy cho các dự báo. Hơn nữa, theo những dẫn chứng như trên thì TTCK Việt Nam đã thỏa mãn hết giả định 1 và một phần của giả định 3, tuy nhiên, vẫn chưa thỏa mãn được giả định 2, vế còn lại của giả định 3, giả định 4, giả định 5 và giả định 6. Như đã đề cập trước đó, những giả định được đưa ra trong mô hình CAPM để tạo ra một thị trường được đơn giản hóa. Thực tế, những giả định này rất khó xảy ra, cả ở TTCK Việt Nam và ở những TTCK khác trên thế giới. Để quản lý tốt hơn rủi ro và qua đó là lợi nhuận khi đầu tư tài chính, những lý thuyết đầu tư tài chính đã phát triển mạnh mẽ từ những năm 1957. Đối với các tổ chức, việc xây dựng DMĐT và quản lý DMĐT được thiết lập trên những tiêu chuẩn, những hướng dẫn của các lý thuyết tài chính hiện đại. Ở các nước có TTCK phát triển, lý thuyết DMĐT đã được ứng dụng rộng rãi và đã có những nghiên cứu để phát triển sâu hơn, hoặc ứng dụng những đặc điểm của TTCK thực tế vào lý thuyết. Lý thuyết Markowitz, mô hình CAPM về cơ bản có thể áp dụng tại TTCK Việt Nam để xây dựng DMĐT tối ưu cùng với những giả thiết kinh tế nhất định. Tuy nhiên, vì hạn chế về khả năng tập hợp dữ liệu, nên bài nghiên cứu sử dụng số liệu của 150 mã chứng khoán niêm yết trên HOSE và chỉ số VN-Index để tiến hành xây dựng DMĐT tối ưu. 2.2. Xây dựng danh mục đầu tư 2.2.1. Định giá chứng khoán dựa trên mô hình CAPM 2.2.1.1. Lựa chọn dữ liệu Theo bài báo “VN-Index ở đâu trên đồ thị lợi nhuận và rủi ro của Index thế giới” của Thạc sĩ Lâm Minh Chánh đã cho thấy sự khác biệt rất lớn khi sử dụng giá đóng cửa để tính TSSL, rủi ro cho chỉ số chứng khoán Việt Nam và các chỉ số chứng khoán trên thế giới. Cụ thể, theo dữ liệu từ tháng 8/2000 đến tháng 7/2007, thống kê về TSSLTrường và độ lệch chuẩ nĐại tại TTCK học các nư ớKinhc giai đoạn nàytế cho Huế thấy chỉ số VN- Index Việt Nam vượt trội về cả TSSL trung bình năm và độ lệch chuẩn so với chỉ số 46
57. của các index khác vốn đã phát triển lâu và cao hơn cả những index cũng mới phát triển. Hơn thế, khi tính dữ liệu theo quý cho giai đoạn từ tháng 7/2006 đến tháng 7/2007, tuy chỉ số SSEC của Trung Quốc đã vượt mặt qua chỉ số VN-Index, nhưng xét cho cùng, VN-Index vẫn duy trì sự vượt trội về TSSL và độ lệch chuẩn so với index của các nước khác. Bài báo đã đưa ra kết luận rằng VN-Index là một lựa chọn tuyệt vời để đưa vào DMĐT của NĐT có mức độ chấp nhận rủi ro cao. Tiếp đến là bài viết “Giá đóng cửa điều chỉnh: tầm quan trọng và cách tính” của Thạc sĩ Lâm Minh Chánh đã so sánh sự khác biệt khi tính TSSL và rủi ro bằng giá đóng cửa và giá đóng cửa điều chỉnh, tuy bài viết này đã không đề cập đến việc so sánh giữa các chỉ số chứng khoán mà chỉ đề cập đến cổ phiếu của Microsoft Corporation và một cổ phiếu niêm yết tại TTCK Việt Nam. Kết quả cho thấy, TSSL và độ lệch chuẩn tính theo giá đóng cửa điều chỉnh có sự khác biệt rất lớn so với TSSL và độ lệch chuẩn tính theo giá đóng cửa. Nếu sử dụng giá đóng cửa chưa điều chỉnh, tức là giá được đăng trên bảng niêm yết giá tại sàn chứng khoán, chúng ta đã bỏ qua lợi nhuận mà NĐT thu được từ cổ tức và việc tách, thưởng cổ phiếu vốn là những thành phần đóng vai trò quan trọng. Do đó, dùng giá đóng cửa để phân tích hiệu quả đầu tư, so sánh giữa các cổ phiếu với nhau và việc thành lập DMĐT sẽ mất chính xác. Bài nghiên cứu của Tiến sĩ Trần Văn Trí cho thấy khi so sánh kết quả R2 và R2 điều chỉnh từ kết quả ước lượng Beta trong mô hình CAPM đối với dữ liệu 5 năm của các cổ phiếu theo tần suất quan sát theo tuần có giá trị cao hơn kết quả R2 và R2 điều chỉnh theo tần suất quan sát theo ngày. Do đó, kết quả ước lượng Beta trong mô hình CAPM đối với dữ liệu 5 năm theo tần suất quan sát theo tuần sẽ tốt hơn ước lượng Beta dựa trên dữ liệu quan sát theo ngày. Hơn nữa, phạm vi thời gian quan sát cũng cần được xem xét nhằm đảm bảo hiệu quả của ước lượng. Nếu thời gian quan sát quá dài có thể dẫn đến tình trạng số liệu đã cũ, hoặc thời gian quan sát quá ngắn thì không thể thấy rõ thực trạng của TTCK và không có đủ dữ liệu để đưa ra một kết quả đo lường chính xác, đủ tin cậy. Khi tính toán và cung ứng giá trị hệ số Beta cho thị trường, Merrill Lynch sử dụng các quan sát của 60Trường tháng, trong khi Đạiđó, Value họcLine sử dKinhụng các quan tế sát cHuếủa 260 tuần. 47
58. Do giới hạn về phạm vi hiểu biết nên sinh viên sẽ kế thừa quan điểm từ hai bài nghiên cứu này để thực hiện cho bài nghiên cứu của mình. Dữ liệu sử dụng trong bài là giá đóng cửa điều chỉnh của 150 mã cổ phiếu niêm yết HOSE với tần suất thu thập theo tuần trong giai đoạn 2011 – 2016. Chỉ số VN-Index được chọn làm đại diện cho danh mục thị trường gồm các chứng khoán niêm yết ở HOSE, lãi suất Trái phiếu chính phủ được chọn như là lãi suất của chứng khoán phi rủi ro và giả định lãi suất cho vay đầu tư của ngân hàng là 12%/năm. 2.2.1.2. Ước lượng hệ số beta của cổ phiếu a. Về vấn đề kinh tế lượng Phương trình định giá tài sản, vốn: E(ri) = rf + βi.[E(rM) – rf] Từ phương trình này, để ước lượng hệ số Beta, ta cần phải biến đổi thành phương trình sau: E(ri) – rf = β.[E(rM) - rf] + ui, trong phương trình này, ta có thêm phần dư ui. Tiếp theo, ước lượng E(ri) – rf theo E(rM) – rf ta được Beta của các cổ phiếu. Cuối cùng, để đảm bảo cho kết quả ước lượng chính xác và có đủ độ tin cậy, cần kiểm định tính dừng của chuỗi TSSL của danh mục thị trường và các cổ phiếu. Để kiểm định chuỗi dừng, dùng kiểm định Augumented Dickey – Fuller (ADF) và theo tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SIC), kiểm định giả thiết H0: ρ=1, tức chuỗi không dừng. Giả thiết đối với H1: ρ ≠1, chuỗi dừng. Kết quả trong bài cho thấy tất cả các TSSL của các cổ phiếu và danh mục thị trường đều là chuỗi dừng. Cụ thể, bảng 2.1 cho thấy giá trị τ của thống kê ADF là -17,01152. Ta thấy rằng |휏| khi so sánh với 휏0,01, 휏0,05 và 휏0,1 đều lớn hơn, có nghĩa H0 có thể bị bác bỏ với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Ta kết luận chuỗi dữ liệu của biến độc lập là chuỗi dừng. Kết quả chứng minh chuỗi dữ liệu là chuỗi dừng được trình bày ở phụ lục III của 20 cTrườngổ phiếu được lựa chĐạiọn. học Kinh tế Huế 48
59. Bảng 2.1: Kiểm định Unit Root Test của mã cổ phiếu PTB b. Ước lượng hệ số Beta Ước lượng theo phương trình E(ri) – rf = β.[E(rM) – rf ] + ui ta sẽ được hệ số Beta của các cổ phiếu. Để kiểm tra ý nghĩa thống kê của Beta, cần xem xét các tiêu chuẩn từ phương trình ước lượng với mức ý nghĩa nhất định. Theo kết quả ước lượng từ bài nghiên cứu, với mức ý nghĩa 5% thì hệ số Beta có ý nghĩa thống kê. Thống kê Durbin – Watson đều cho kết quả nằm trong khoảng [1,778 – 2,222], cho thấy không có tự tương quan trong các phần dư. 2 Xét theo R điều chỉnh có giá trị nhỏ hơn 20% chiếm khoảng 44,67% trong tổng số 150 cổ phiếu được khảo sát (67/150 cổ phiếu), tuy số lượng các cổ phiếu này chiếm không nhiều, nhưng đây cũng là một hạn chế trong bảng số liệu của bài nghiên cứu. R2 điều chỉnh có giá trị từ 20% đến 61% chiếm 55,33% trong tổng số cổ phiếu được khảo sát (83/150 cổ phiếu). Điều này cho thấy mức độ biến động giá của các mã chứng khoán có quan hệ tương đối chặt chẽ đến sự biến động của danh mục thị trường hay chỉ số VN-Index phản ánh khá đầy đủ diễn biến thu nhập, rủi ro của các mã chứng khoán niêm yết ở HOSE. BetaTrường của một chứng khoánĐại đo đhọcộ nhạy c ủKinha lợi nhuận thutếộc chHuếứng khoán đó đối với thu nhập của danh mục thị trường. Từ mô hình CAPM, NĐT có thể biết được 49
60. beta của mỗi chứng khoán, có nghĩa biết được mức độ biến động của chứng khoán đó so với mức độ biến động của danh mục thị trường, từ đó, đưa ra quyết định đầu tư có lý trí. Kết quả ước lượng Beta của các cổ phiếu được thể hiện ở phụ lục II. 2.2.1.3. Hệ số alpha của các cổ phiếu Từ hệ số Beta của mỗi chứng khoán được ước lượng từ mô hình CAPM, NĐT có thể định giá chứng khoán thông qua trị số alpha được tính theo công thức sau: αi = E(Ri) – rf – βi.[E(RM) – rf] Trị số alpha đo lường khả năng tạo ra lợi nhuận vượt trội của chứng khoán. Với : α > 0 : Chứng khoán đó đang bị định giá thấp trên thị trường, và nó được kỳ vọng là sẽ tăng giá trong tương lai, khuyến nghị nên mua vào và nắm giữ trong DMĐT. α 0 chiếm phần lớn, cụ thể là 81,33% tổng số cổ phiếu nghiên cứu (122 cổ phiếu). Phần còn lại là những cổ phiếu có α 0, sinh viên đã chọn ra 20 cổ phiếu đang được định giá thấp nhất (tức có α cao hơn 130 cổ phiếu còn lại) để xây dựng DMĐT dựa trên lý thuyết lựa chọn DMĐT của Harry Markowitz. Với 20 cổ phiếu bị định giá thấp, alpha của những cổ phiếu này có giá trị từ 0,5523%/tuần đến 1,1997%/tuần. Việc chọn các cổ phiếu có trị số alpha dương cao với kỳ vọng khi thị trường hướng về trạng thái cân bằng trong tương lai, cổ phiếu được định giá đúng thì giá các cổ phiếu này sẽ tăng nhiều hơn những cổ phiếu khác có trị số alpha thấp. Kết quả DMĐT gồm 20 cổ phiếu niêm yết ở HOSE có trị số alpha cao nhất tính theo mô Trườnghình CAPM như sau:Đại học Kinh tế Huế 50
61. STT Mã β Rf VN CAPM TSSL α Định CK Index giá 1 PTB 0,413633 0,001096 0,001485 0,001257 0,001325 0,011997 Thấp 2 STG 0,44681 0,001096 0,001485 0,00127 0,001094 0,009224 Thấp 3 C32 0,48161 0,001096 0,001485 0,001283 0,010032 0,008748 Thấp 4 THG 0,566346 0,001096 0,001485 0,001316 0,00964 0,008324 Thấp 5 BIC 0,76945 0,001096 0,001485 0,001395 0,009091 0,007696 Thấp 6 TDW 0,189044 0,001096 0,001485 0,00117 0,008754 0,007584 Thấp 7 TLG 0,355069 0,001096 0,001485 0,001234 0,008769 0,007535 Thấp 8 HSG 1,355465 0,001096 0,001485 0,001624 0,008661 0,007037 Thấp 9 RAL 0,514191 0,001096 0,001485 0,001296 0,008128 0,006832 Thấp 10 SRF 0,280236 0,001096 0,001485 0,001205 0,007908 0,006703 Thấp 11 ITD 0,668538 0,001096 0,001485 0,001356 0,007941 0,006585 Thấp 12 GDT 0,269249 0,001096 0,001485 0,001201 0,007698 0,006497 Thấp 13 NNC 0,545894 0,001096 0,001485 0,001309 0,007794 0,006485 Thấp 14 BBC 0,625734 0,001096 0,001485 0,00134 0,007347 0,006007 Thấp 15 BMP 0,621735 0,001096 0,001485 0,001338 0,007333 0,005995 Thấp 16 DSN 0,330379 0,001096 0,001485 0,001225 0,007088 0,005863 Thấp 17 VNM 0,66827 0,001096 0,001485 0,001356 0,007132 0,005776 Thấp 18 VHC 0,32125 0,001096 0,001485 0,001221 0,00687 0,005649 Thấp 19 LGC 0,552965 0,001096 0,001485 0,001311 0,006891 0,005579 Thấp 20 TMS 0,03931 0,001096 0,001485 0,001111 0,006635 0,005523 Thấp Bảng 2.2: DMĐT các cổ phiếu bị định giá thấp niêm yết ở HOSE Mã CP Mean Maximum Minimum Median S.D Skewness Kurtosis VNIndex 0,002999 0,099759 -0,06994 0,00393 0,024359 -0,10045 1,284068 PTB 0,015578 0,184739 -0,09093 0,007283 0,048957 0,818462 1,069548 STG 0,013884 0,299342 -0,21138 0 0,084015 0,270615 0,993843 C32 0,010032 0,15996 -0,15921 0,006704 0,046999 0,371879 1,841167 THG 0,014447 0,283429 -0,20462 0,011858 0,053988 0,40029 3,919493 BIC 0,012094 0,386467 -0,14791 0 0,065797 1,774572 6,27901 TDW 0,006452 0,29591 -0,22411 0 0,077776 0,45614 2,444128 TLG 0,012793 0,297521 -0,07918 0,008068 0,046741 1,595731 6,724065 HSG 0,011324 0,216185 -0,15979 0,001981 0,058238 0,657262 2,046686 RAL 0,009175 0,247191 -0,11986 0 0,050398 1,281976 3,938851 SRF 0,009316 0,212903 -0,14777 0,003394 0,049906 0,916116 2,882675 ITD 0,012512 0,242915 -0,18349 0 0,06361 0,421821 1,002152 GDT 0,01043 0,182283 -0,11705 0,005214 0,043487 0,729263 1,857195 NNC 0,009411 0,149296 -0,11867 0,002092 0,041599 0,425107 1,028922 BBC 0,010196 0,215747 -0,12004 0,006397 0,055779 0,675078 1,579977 BMP 0,010577 0,219042 -0,13407 0,0073 0,042456 0,60764 3,247631 DSN 0,006409 0,242204 -0,06142 0 0,034486 2,537205 12,94139 VNM 0,00572 0,097826 -0,08911 0 0,028612 0,259943 1,050982 VHC 0,008783 0,228867 -0,09986 0 0,056483 0,975214 1,60597 LGC 0,012811 0,287796 -0,18671 0 0,080891 0,923825 1,612912 TMS 0,00966 0,249656 -0,29378 0 0,079554 -0,05186 1,326066 TrườngBảng 2. 3Đại: Bảng tóm học tắt các giáKinh trị thống kêtế củ aHuế TSSL 51