Luận án Ứng dụng một số mô hình đầu tư tài chính hiện đại vào thị trường chứng khoán Việt Nam

pdf

146 trang yendo 5370

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận án Ứng dụng một số mô hình đầu tư tài chính hiện đại vào thị trường chứng khoán Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

luan_an_ung_dung_mot_so_mo_hinh_dau_tu_tai_chinh_hien_dai_va.pdf

Nội dung text: Luận án Ứng dụng một số mô hình đầu tư tài chính hiện đại vào thị trường chứng khoán Việt Nam

B GIÁO DC VÀ ðÀO TO TRƯNG ðI HC KINH T TP. H CHÍ MINH ðINH TRNG HƯNG NG DNG MT S MƠ HÌNH ðU TƯ TÀI CHÍNH HIN ðI VÀO TH TRƯNG CHNG KHỐN VIT NAM LUN VĂN THC S KINH T TP. H Chí Minh – Năm 2008
B GIÁO DC VÀ ðÀO TO TRƯNG ðI HC KINH T TP. H CHÍ MINH ðINH TRNG HƯNG NG DNG MT S MƠ HÌNH ðU TƯ TÀI CHÍNH HIN ðI VÀO TH TRƯNG CHNG KHỐN VIT NAM Chuyên ngành : Kinh t Tài chính ngân hàng Mã s : 60.31.12 LUN VĂN THC S KINH T NGƯI HƯNG DN KHOA HC: TIN S LI TIN DĨNH TP. H Chí Minh – Năm 2008
i MC L C DANH M C CÁC KÝ HI U vi DANH M C CÁC CH VI T T T vii DANH M C CÁC HÌNH vii DANH M C CÁC B NG x PH N M ðU 1 1. Lý do ch n đ tài nghiên c u 1 2. Mc đích nghiên c u 2 3. ði t ưng và ph m vi nghiên c u 2 4. Ph ươ ng pháp nghiên c u 3 5. Gi i h n c a đ tài nghiên c u 3 6. Tĩm t t n i dung lu n v ăn 4 CH ƯƠ NG 1: MT S MƠ HÌNH ðU T Ư TÀI CHÍNH HI N ðI 5 1.1 LÝ THUY T DANH M C MARKOWITZ 5 1.1.1 Tng quan 5 1.1.2 Ri ro 5 1.1.3 T su t sinh l i 6 1.1.4 Thành l p m t danh m c đu t ư 9 1.1.5 ðưng biên hi u qu (Efficient Frontier) 10 1.1.6 ðưng biên hi u qu và hàm h u d ng 11 1.2 MƠ HÌNH ðNH GIÁ TÀI S N V N (CAPM) 13 1.2.1 Lý thuy t th tr ưng v n 13 1.2.1.1 ðưng th tr ưng v n 15 1.2.1.2 Danh m c th tr ưng 18 1.2.1.3 ðo l ưng s đa d ng hố 19 1.2.2 ðưng th tr ưng ch ng khốn 20 1.2.3 Mơ hình đnh giá tài s n v n 22 1.2.4 S khác bi t gi a CML và SML 23
ii 1.2.5 M r ng các gi đnh c a CAPM 24 1.2.5.1 S khác bi t gi a lãi su t đi vay và lãi su t cho vay 24 1.2.5.2 CAPM v i tr ưng h p cĩ chi phí giao d ch 25 1.2.5.3 CAPM trong tr ưng h p cĩ thu 25 1.3 MƠ HÌNH FAMA-FRENCH 3 NHÂN T (FF3FM) 26 1.3.1 Xây d ng mơ hình 26 1.3.2 Các nhân t c a mơ hình Fama - French 3 nhân t 27 1.4 KT QU NG D NG CÁC MƠ HÌNH TRÊN TH GI I 29 1.4.1 Th c nghi m c a CAPM 29 1.4.2 Th c nghi m c a Mơ hình Fama - French 3 nhân t 29 KT LU N CH ƯƠ NG 1 30 CH ƯƠ NG 2: NG D NG MT S MƠ HÌNH ðU T Ư TÀI CHÍNH HI N ðI VÀO TTCK VI T NAM 31 2.1 TH TR ƯNG CH NG KHỐN VI T NAM 31 2.1.1 Tng quan 31 2.1.2 Th c t ng d ng các mơ hình t i Vi t Nam 32 2.2 PH ƯƠ NG PHÁP THU TH P VÀ X LÝ D LI U 34 2.2.1 Ph ươ ng pháp thu th p d li u 34 2.2.2 Ph ươ ng pháp x lý d li u 35 2.3 KI M ðNH GI THUY T TH NG KÊ V QUI LU T PHÂN PH I XÁC SU T C A T SUT SINH L I CH NG KHỐN 37 2.3.1 ðt v n đ 37 2.3.2 Kt qu ki m đnh 37 2.4 THÀNH L P DANH M C ðU T Ư T I ƯU 39 2.4.1 Danh m c hi u qu g m các tài s n r i ro 39 2.4.2 Danh m c hi u qu g m danh m c tài s n r i ro k t h p v i mt tài s n phi r i ro 44 2.4.3 Danh m c th tr ưng, tính hi u qu c a VN-Index 48 2.5 ðƯNG TH TR ƯNG CH NG KHỐN VÀ ðNH GIÁ TÀI S N 49
iii 2.5.1 Tr ưng h p danh m c th tr ưng là danh m c “th tr ưng” g m 26 ch ng khốn 49 2.5.1.1 Mơ hình h i qui, tính beta ch ng khốn 49 2.5.1.2 ðưng th tr ưng ch ng khốn 51 2.5.1.3 ðnh giá tài s n 53 2.5.1.4 Ki m đnh các gi thi t th ng kê 55 2.5.2 Tr ưng h p danh m c th tr ưng là VN-Index 58 2.5.2.1 Mơ hình h i qui, tính beta ch ng khốn 58 2.5.2.2 ðưng th tr ưng ch ng khốn 59 2.5.2.3 ðnh giá tài s n 61 2.5.2.4 Ki m đnh các gi thi t th ng kê 62 2.6 ƯC L ƯNG T SU T SINH L I K Ỳ V NG B NG MƠ HÌNH FAMA – FRENCH 3 NHÂN T (FF3FM) 65 2.6.1 Phân tích d li u s ơ b 65 2.6.2 Ki m đnh các gi thi t th ng kê 66 2.6.2.1 Ki m đnh gi thi t đi v i các h s h i qui 66 2.6.2.2 Ki m đnh s phù h p c a hàm h i qui, phân tích h i qui 68 2.6.2.3 Ki m đnh t t ươ ng quan, th ng kê Durbin Watson 69 2.6.2.4 Ki m đnh hi n t ưng đa c ng tuy n 70 2.6.3 Ưc l ưng TSSL k ỳ v ng và đnh giá tài s n 70 2.6.4 So sánh k t qu gi a FF3FM và CAPM 73 2.6.5 Kt qu h i qui so sánh gi a các nhân t c a FF3FM 76 2.6.6 Minh ho m i quan h gi a bi n ph thu c và bi n gi i thích b ng đ th trong các tr ưng h p 78 KT LU N CH ƯƠ NG 2 81 CH ƯƠ NG 3: XÂY D NG PH N M M NG D NG CÁC MƠ HÌNH ðU T Ư TÀI CHÍNH HI N ðI VÀO TTCK VI T NAM 83 3.1 GI I THI U PH M M M 83 3.1.1 Tng quan v các ph n m m phân tích ch ng khốn thơng d ng 83 3.1.2 La ch n mơi tr ưng đ phát tri n ph n m m 83 3.2 CÁC CH C N ĂNG C A PH N M M 84
iv 3.2.1 Ph n x lý d li u đu vào 84 3.2.2 Ph n ki m đnh qui lu t phân ph i c a TSSL ch ng khốn 87 3.2.3 Lý thuy t danh m c 88 3.2.4 ðưng th tr ưng v n 90 3.2.5 Mơ hình đnh giá tài s n v n 91 3.2.6 Mơ hình Fama – French 3 nhân t 93 3.3 GI I PHÁP ð NÂNG CAO HI U QU KHI NG D NG CÁC MƠ HÌNH ðU T Ư TÀI CHÍNH HI N ðI VÀO TTCK VI T NAM 98 3.3.1 Nguyên nhân nh h ưng đn k t qu th c nghi m c a các mơ hình 98 3.3.1.1 Phân tích gi đnh c a các mơ hình 98 3.3.1.2 Các nguyên nhân khác 103 3.3.2 Gi i pháp đ nâng cao hi u qu ng d ng các mơ hình đu t ư tài chính hi n đi vào TTCK Vi t Nam 104 KT LU N CH ƯƠ NG 3 106 PH N K T LU N 107 TÀI LI U THAM KH O 108 PH L C xii Ph l c s 1: Xây d ng cơng th c tính TSSL ch ng khốn xii Ph l c s 2: H i qui theo ph ươ ng pháp bình ph ươ ng bé nh t – OLS xii Ph l c s 3: Ph ươ ng pháp gi i bài tốn t i ưu danh m c đu t ư xiv Ph l c s 4: Tìm t tr ng tài s n trong danh m c t i ưu g m 2 tài s n xvi Ph l c s 5: Ma tr n hip ph ươ ng sai c a 26 ch ng khốn và VN-Index xvii Ph l c s 6: Ma tr n h s t ươ ng quan ca 26 ch ng khốn và VN-Index xviii Ph l c s 7: Danh sách 50 danh m c trên đưng biên hi u qu xix Ph l c s 8: T su t sinh l i t 10/2006 đn 12/2007 c a các danh m c xxvi Ph l c s 9: Các tham s th ng kê c a các danh m c FF3FM xxvi Ph l c s 10: Kt qu ki m đnh các h s h i qui - ki m đnh T xxvii Ph l c s 11: K t qu ki m đnh R 2 c a FF3FM xxxi Ph l c s 12: K t qu ki m đnh Durbin Watson c a FF3FM xxxii Ph l c s 13: Phi u kh o sát xxxiv
v LI CAM ðOAN VÀ C M ƠN ð tài “ng d ng mt s mơ hình đu t ư tài chính hi n đi vào th tr ưng ch ng khốn Vi t Nam” là cơng trình nghiên c u khoa h c c a riêng tơi, dưi s hưng d n ca TS. L i Ti n D ĩnh. Các k t qu nghiên c u đt đưc bao gm các b ng d li u, đ th và xây d ng ph n m m ng d ng là nghiên c u đc lp c a tơi, cho đn nay ch ưa đưc ai cơng b d ưi b t k ỳ hình th c nào. Nhân đây, tơi xin chân thành g i l i c m ơn sâu s c đn Th y – TS. L i Ti n Dĩnh, ng ưi đã h ưng d n tơi hồn thành lu n v ăn này, cùng các Th y, Cơ đã gi ng d y và cung c p cho tơi nh ng ki n th c vơ cùng quí báu. Tơi c ũng xin chân thành g i l i c m ơn đn b n bè, đng nghi p đã t n tình tham gia đĩng gĩp ý ki n. C m ơn các cơng ty, các nhà đu t ư đã nhi t tình và khách quan th c hi n các phi u kh o sát, đã gĩp ph n quan tr ng đn k t qu c a lu n v ăn. Tp. H Chí Minh, tháng 10 n ăm 2008 Tác gi ðinh Tr ng H ưng
vi DANH M C CÁC KÝ HI U α : Anpha ch ng khốn β : Beta ch ng khốn k : Mơ men trung tâm b c k (k=1,2, ,n) ρij : H s t ươ ng quan gi a hai tài s n i và j σ : ð l ch chu n t su t sinh l i tài s n 2 σi , σii : Ph ươ ng sai t su t sinh l i c a tài s n i σij , Cov ij : Hi p ph ươ ng sai gi a hai tài s n i và j σp : ð l ch chu n t su t sinh l i danh m c γ1 : H s b t đi x ng γ2 : H s nh n BE/ME : T s giá ghi s trên giá th tr ưng E(e 2) : Trung bình c a bình ph ươ ng các ph n d ư E(R) : T su t sinh l i k ỳ v ng c a tài s n E(R p) : T su t sinh l i k ỳ v ng c a danh m c h: : H s h i qui c a nhân t qui mơ HML : Nhân t qui mơ MRT : Nhân t th tr ưng p-value : Xác su t, th hi n m c đ kh ng đnh hay bác b gi thi t H 0 R2 : H s xác đnh mơ hình h i qui R 2 : H s xác đnh đã hi u ch nh Rb : Lãi su t đi vay Rf : Lãi su t phi r i ro RM : T su t sinh l i th tr ưng s: : H s h i qui c a nhân t giá tr SMB : Nhân t giá tr
vii DANH M C CÁC CH VI T T T CAPM : Mơ hình đnh giá tài s n v n CML : ðưng th tr ưng v n FF3FM : Mơ hình Fama – French 3 nhân t HðQT : H i đng qu n tr NHNN : Ngân hàng Nhà n ưc OTC : Th tr ưng phi t p trung SGDCK : S giao d ch ch ng khốn SML : ðưng th tr ưng ch ng khốn TSSL : T su t sinh l i TTCK : Th tr ưng ch ng khốn TTGDCK : Trung tâm giao d ch ch ng khốn UBCK : y ban ch ng khốn
viii DANH M C CÁC HÌNH CH ƯƠ NG 1: MT S MƠ HÌNH ðU T Ư TÀI CHÍNH HI N ðI Hình 1.1: Danh m c hai tài s n v i các tr ưng h p khác nhau c a t tr ng 9 Hình 1.2: Các danh m c k t h p t hai tài s n 10 Hình 1.3: ðưng biên hi u qu 11 Hình 1.4: La ch n danh m c là ti p xúc gi a đưng biên hi u qu và đưng cong h u d ng c a nhà đu t ư 12 Hình 1.5: K t h p tài s n phi r i ro và danh m c trên đưng biên hi u qu 15 Hình 1.6: ðưng th tr ưng v n v i gi đnh đi vay và cho vay cùng m t mc lãi su t phi r i ro 18 Hình 1.7: Ri ro h th ng và r i ro phi h th ng 19 Hình 1.8: ðưng th tr ưng ch ng khốn v i th ưc đo r i ro là hi p ph ươ ng sai c a m t tài s n v i danh m c th tr ưng 21 Hình 1.9: ðưng th tr ưng ch ng khốn v i th ưc đo đưc chu n hố c a ri ro h th ng là beta 21 Hình 1.10: T su t sinh l i ưc tính trên đ th SML 22 Hình 1.11: ðưng th tr ưng v n trong tr ưng h p khác nhau gi a lãi su t đi vay và lãi su t cho vay 24 Hình 1.12: ðưng th tr ưng ch ng khốn v i chi phí giao d ch 25 CH ƯƠ NG 2: NG D NG MT S MƠ HÌNH ðU T Ư TÀI CHÍNH VÀO TH TR ƯNG CH NG KHỐN VI T NAM Hình 2.1: Bi u đ VN-Index đnh k ỳ ngày (28/07/2000 – 25/07/2008) 32 Hình 2.2: ðưng biên hi u qu và danh m c cĩ đ l ch chu n th p nh t 41 Hình 2.3: CML và l a ch n danh m c t i ưu trên CML 44 Hình 2.4: CML và l a ch n danh m c P b ng cách đu t ư vào danh m c M, k t h p đi vay m c lãi su t Rb 45 Hình 2.5: D u hi u ưu tiên tg( α) đ l a ch n danh m c t i ưu 47 Hình 2.6: SML trong tr ưng h p danh m c th tr ưng g m 26 ch ng khốn 52
ix Hình 2.7: SML trong tr ưng h p danh m c th tr ưng là VN-Index 61 Hình 2.8: Ưc l ưng TSSL ch ng khốn và đnh giá tài s n b ng FF3FM 73 Hình 2.9: So sánh TSSL ch ng khốn ưc l ưng b i CAPM và FF3FM 76 Hình 2.10: Tr ưng h p bi n gi i thích là t su t sinh l i th tr ưng v ưt tr i 79 Hình 2.11: Tr ưng h p bi n gi i thích là SMB và HML 79 Hình 2.12: Tr ưng h p bi n gi i thích là MRT và SMB 80 Hình 2.13: Tr ưng h p bi n gi i thích là MRT và HML 80 CH ƯƠ NG 3: XÂY D NG PH N M M NG D NG CÁC MƠ HÌNH ðU TƯ TÀI CHÍNH HI N ðI VÀO TTCK VI T NAM Hình 3.1: Login vào h thng 84 Hình 3.2: To d li u đu vào t d li u Metastock 85 Hình 3.3: To ma tr n TSSL theo đnh k ỳ và kho ng th i gian quan sát 86 Hình 3.4: Kt qu ki m đnh qui lu t phân ph i c a TSSL ch ng khốn 87 Hình 3.5: ðưng biên hi u qu và các danh m c trên đưng biên hi u qu 88 Hình 3.6: Danh m c t i ưu cĩ ph ươ ng sai th p nh t 89 Hình 3.7: Danh sách 50 danh m c trên đưng biên hi u qu 89 Hình 3.8: T tr ng ch ng khốn trong danh m c trên đưng biên hi u qu 89 Hình 3.9: ðưng th tr ưng v n trong tr ưng h p cho vay m c lãi su t R f. 90 Hình 3.10: ðưng th tr ưng v n trong tr ưng h p đi vay m c lãi su t R b. 91 Hình 3.11: La ch n danh m c th tr ưng khi t o SML 92 Hình 3.12: SML tr ưng h p danh m c th tr ưng g m 26 ch ng khốn 92 Hình 3.13: SML tr ưng h p danh m c th tr ưng là VN-Index 92 Hình 3.14: La ch n h i qui theo CAPM trong FF3FM 93 Hình 3.15: Bi u di n t su t sinh l i ch ng khốn h i qui theo FF3FM 96 Hình 3.16: Bi u di n t su t sinh l i ch ng khốn h i qui theo CAPM trên cùng đ th v i h i qui theo FF3FM 97 Hình 3.17: Phân tích các tr ưng hp thêm bi n vào mơ hình h i qui 98 Hình 3.18: Bi u di n m i quan h gi a các bi n b ng đ th 99
x DANH M C CÁC B NG CH ƯƠ NG 2: NG D NG MT S MƠ HÌNH ðU T Ư TÀI CHÍNH VÀO TH TR ƯNG CH NG KHỐN VI T NAM Bng 2.1: K t qu ki m đnh v qui lu t phân ph i xác su t c a t su t sinh li g m 26 ch ng khốn và VN-Index 38 Bng 2.2: Các tham s th ng kê c a TSSL các ch ng khốn và VN-Index 40 Bng 2.3: Danh m c cĩ đ l ch chu n th p nh t và t tr ng các ch ng khốn trong danh m c 42 Bng 2.4: 50 danh m c trên đưng biên hi u qu 43 Bng 2.5: Danh m c th tr ưng trong hai tr ưng h p cho vay và đi vay tài s n phi r i ro 46 Bng 2.6: M t s tr ưng h p l a ch n c a nhà đu t ư trên CML trong c hai tr ưng h p cho vay m c lãi su t R f và đi vay m c lãi su t R b. 46 Bng 2.7: L a ch n danh m c t i ưu v i d u hi u ưu tiên tg( α) và sai phân ca tg( α) 47 Bng 2.8: Beta ch ng khốn, c ơ c u r i ro và h s t ươ ng quan v i th tr ưng trong tr ưng h p danh m c th tr ưng g m 26 ch ng khốn 50 Bng 2.9: Các tham s th ng kê trong tr ưng h p danh m c th tr ưng g m 26 ch ng khốn 51 Bng 2.10: ðnh giá tài s n v i danh m c th tr ưng g m 26 ch ng khốn 54 Bng 2.11: K t qu ki m đnh gi thi t th ng kê đi v i các h s h i qui trong tr ưng h p danh m c th tr ưng g m 26 ch ng khốn 55 Bng 2.12: K t qu ki m đnh gi thi t th ng kê đi v i R 2 trong tr ưng h p danh m c th tr ưng g m 26 ch ng khốn 57 Bng 2.13: Beta ch ng khốn, c ơ c u r i ro và h s t ươ ng quan v i th tr ưng trong tr ưng h p danh m c th tr ưng là VN-Index 58
xi Bng 2.14: Các tham s th ng kê trong tr ưng h p danh m c th tr ưng là VN-Index 60 Bng 2.15: ðnh giá tài s n v i danh m c th tr ưng là VN-Index 62 Bng 2.16: K t qu ki m đnh gi thi t th ng kê đi v i các h s h i qui trong tr ưng h p danh m c th tr ưng là VN-Index 63 Bng 2.17: K t qu ki m đnh gi thi t th ng kê đi R 2 trong tr ưng h p danh m c th tr ưng là VN-Index 64 Bng 2.18: Các tham s th ng kê c a danh m c trong mơ hình Fama - French 3 nhân t 65 Bng 2.19: H s t ươ ng quan gi a các danh m c trong mơ hình Fama – French 3 nhân t 66 Bng 2.20: K t qu ki m đnh các h s h i qui FF3FM 67 Bng 2.21: K t qu ki m đnh R 2 trong FF3FM 68 Bng 2.22: K t qu ki m đnh Durbin Watson c a FF3FM 69 Bng 2.23: K t qu ki m đnh R 2 gi a các nhân t trong FF3FM 70 Bng 2.24: Ưc l ưng TSSL kỳ v ng và đnh giá tài s n trong FF3FM 71 Bng 2.25: So sánh TSSL k ỳ v ng ch ng khốn ưc l ưng b i hai mơ hình CAPM và FF3FM 74 Bng 2.26: K t qu h i qui so sánh gi a các tr ưng h p thêm bi n gi i thích vào mơ hình 76 CH ƯƠ NG 3: XÂY D NG PH N M M NG D NG CÁC MƠ HÌNH ðU TƯ TÀI CHÍNH HI N ðI VÀO TTCK VI T NAM Bng 3.1: D li u t su t sinh l i c a ch ng khốn 86
1 PH N M ðU 1. Lý do ch n đ tài nghiên c u Vi t Nam b ưc vào giai đon h i nh p v i th tr ưng ch ng khốn (TTCK) non tr , đy bi n đng. Nn kinh t Vi t Nam mu n đưc t ăng tr ưng b n v ng, ki m sốt đưc l m phát thì trong đĩ vai trị c a TTCK là vơ cùng quan tr ng. TTCK v a là m t kênh chuy n t i v n cho n n kinh t , v a nh ư m t hàn th bi u đo “s c kho ” c a n n kinh t . Vì v y, vi c n đnh và phát tri n kinh t khơng th tách r i v i vi c n đnh và phát tri n TTCK. Chính ph đã ra s c xây d ng các lu t l , qui đnh nh m ki m sốt và h n ch ti đa s bi n đng c a TTCK – nh ư là mt h qu t t y u c a các TTCK m i ni. Tuy nhiên, th i gian g n đây, m c dù đã cĩ nhi u bi n pháp nh ưng TTCK vn di n bi n ph c t p, VN-Index cĩ lúc nh ư r ơi t do, cĩ lúc bi n đng b t th ưng khĩ đốn. ðã cĩ nhi u nghiên c u phân tích nguyên nhân tác đng đn TTCK, trong đĩ cĩ nh h ưng c a chu k ỳ kinh t , các bi n đng c a kinh t th gi i, bi n đng c a th tr ưng b t đng s n, lãi su t và các rào c n tác đng đn th tr ưng tài chính c a Chính ph Trong đĩ, m t nguyên nhân quan tr ng khơng th ph nh n là ki n th c và tâm lý ca nhà đu t ư. Khi m t nhà đu t ư thi u ki n th c v đu t ư ch ng khốn, m t m t s th y lúng túng tr ưc nh ng thơng tin và báo cáo c a các cơng ty cơng b , c ũng nh ư thơng tin v th tr ưng, mt khác s càng lúng túng h ơn khi đc các báo cáo, d báo, d đốn c a các t ch c tài chính l n trên th gi i nh n đnh v TTCK Vi t Nam. Cĩ bao gi chúng ta t đt câu h i vì sao t nh ng cơng trình nghiên c u khoa h c, t nh ng lý thuy t đã đưc cơng b trên th gi i mà chúng ta khơng th ng d ng đ đư a ra nh ng nh n đnh và d báo mà ch d a vào nh ng báo cáo c a các t ch c tài chính n ưc ngồi. T đâu mà h cĩ đưc nh ng d báo, d đốn nh ư v y và m c đ tin c y c a các d báo y t i đâu. Trên th c t đã cĩ khơng ít nhà đu t ư đã ph i tr giá cho s quá tin c y vào các b n báo cáo này.
2 Do v y, vi c nghiên c u ng d ng các lý thuy t đu t ư tài chính hi n đi vào TTCK Vi t Nam trong giai đon hi n nay là m t vi c h t s c quan tr ng và c p thi t. Hơn n a, đã cĩ nhi u nghiên c u trên th gi i trong vi c ng d ng các lý thuy t đu t ư tài chính vào TTCK, đc bi t là các nghiên c u th c nghi m trên các TTCK m i n i đã cho nh ng k t qu cĩ ý ngh ĩa vơ cùng thi t th c. ðiu đĩ càng kh ng đnh thêm tính đúng đn và tính th c nghi m c a các mơ hình. Vì v y, v i đ tài nghiên c u này, tơi hy v ng các k t qu c a nĩ s giúp cho nhà đu t ư trong vi c nhn đnh r i ro và l i nhu n, các xu h ưng bi n đng c a th tr ưng, hi u rõ bn ch t c a các t su t sinh l i, giá tr th c c a tài s n và h tr ra quy t đnh. C t đ xây d ng m t TTCK b n v ng và lành m nh t bên trong, cĩ đ s c đ kháng ch ng ch i v i nh ng bi n đng và nh h ưng t bên ngồi. 2. Mc đích nghiên c u Mc đích nghiên c u c a lu n v ăn là ng d ng các mơ hình đu t ư tài chính hi n đi vào TTCK Vi t Nam, các k t qu nghiên c u s giúp cho nhà đu t ư xem xét ra quy t đnh. Do đĩ, kt qu nghiên c u c n ph i đt đưc: Th nh t, là m t nhà đu t ư, điu mà h quan tâm hàng đu là đu t ư vào nh ng ch ng khốn nào, vi c k t h p và đa d ng hĩa danh m c ra sao đ thành lp và l a ch n danh m c t i ưu. Th hai, nhà đu t ư c ũng c n bi t giá tr th c c a tài s n, đ t đĩ d đốn xu hưng bi n đng giá c a t ng ch ng khốn đ cĩ quy t đnh mua ho c bán ch ng khốn đúng đn và k p th i. 3. ði t ưng và ph m vi nghiên c u a. ði t ưng nghiên c u: ði t ưng nghiên c u là các mơ hình đu t ư tài chính hi n đi bao g m: Lý thuy t danh m c Markowitz, Mơ hình đnh giá tài s n v n (CAPM), Mơ hình Fama – French 3 nhân t và ng d ng c a các mơ hình này vào th c ti n TTCK Vi t Nam.
3 b. Ph m vi nghiên c u Vi m c đích nghiên c u nh ư trên thì lu n v ăn ch chú tr ng vào vi c phân tích và x lý d li u đ đư a ra k t qu t các mơ hình, mà khơng đi sâu vào phân tích th tr ưng đ ra quy t đnh. M i quy t đnh đu ph thu c vào k n ăng và s thích c a m i nhà đu t ư. Nghiên c u d a trên m u d li u quan sát là d li u các cơng ty niêm y t trên S giao d ch ch ng khốn Tp. H Chí Minh t 01/01/2005 đn 30/06/2008, bao gm giá ch ng khốn, ch s VN-Index, lãi su t phi r i ro, các ch s tài chính ca cơng ty nh ư giá tr ghi s , giá tr th tr ưng, t ng tài s n, t ng n ph i tr 4. Ph ươ ng pháp nghiên c u Bng vi c nghiên c u các lý thuy t đu t ư tài chính, hi u rõ b n ch t và điu ki n áp d ng, k t h p v i nghiên c u các k t qu th c nghi m t các mơ hình trên th gi i, đc bi t là các k t qu th c nghi m trên các TTCK m i n i nh ư n ð, Trung Qu c, ðài Loan, các n ưc Châu M La tinh đ so sánh, đi chiu khi áp d ng vào TTCK Vi t Nam. Trên c ơ s đĩ, đư a d li u c a TTCK Vi t Nam vào các mơ hình. Lu n v ăn đã ng dng t i đa các cơng c x lý c a các ngơn ng l p trình tính tốn c c mnh, k t h p v i các ki n th c v xác su t, th ng kê tốn, kinh t l ưng đ cho kt qu nghiên c u m t cách nhanh chĩng và chính xác. 5. Gi i h n c a đ tài nghiên c u Kt qu đt đưc c a lu n v ăn r t cĩ ý ngh ĩa. Tuy nhiên, các d li u đu vào cho các mơ hình đưc thu th p cĩ đ tin c y ch ưa cao, đc bi t là d li u cho Mơ hình Fama – French 3 nhân t . B i l , vi c minh b ch thơng tin ch ưa đưc các cơng ty tuân th ch t ch , c ng v i kh i l ưng d li u tính tốn ln, khơng th thu th p tp trung mà phân tán, r i rác nhi u c ơ s d li u. Ngồi ra, đã cĩ nhi u nghiên c u trên th gi i đã m r ng Mơ hình Fama – French 3 nhân t , trong đĩ cĩ nghiên c u tác đng c a nhân t Tháng giêng, Tháng t ư và đc bi t v i Mơ hình Carhart 4 nhân t cĩ thêm nhân t đà t ăng
4 tr ưng l i nhu n. Tuy nhiên, do kh n ăng và th i gian h n ch nên lu n v ăn đã khơng đ c p đn nh ng v n đ này. Hy v ng các nghiên c u k ti p s m r ng ng d ng đ các k t qu đt đưc cĩ ý ngh ĩa thi t th c h ơn. 6. Tĩm t t n i dung lu n v ăn Ngồi ph n m đu và ph n k t lu n, lu n v ăn đưc trình bày trong 3 ch ươ ng: Ch ươ ng 1: Nghiên c u các mơ hình đu tư tài chính hi n đi bao g m: Lý thuy t danh m c Markowitz, lý thuy t th tr ưng v n, đnh giá tài s n b ng CAPM và FF3FM. Ngồi ra, trong ch ươ ng 1 cịn nghiên c u vi c ng d ng c a các mơ hình các TTCK trên th gi i đ cĩ cách nhìn t ng quan tr ưc khi ng dng vào TTCK Vi t Nam. Ch ươ ng 2: ðây là n i dung chính c a lu n v ăn, trình bày ph ươ ng pháp th c nghi m và k t qu ng d ng mt s mơ hình đu t ư tài chính hi n đi vào TTCK Vi t Nam. Ch ươ ng 3: Xây d ng ph n m m ng d ng mt s mơ hình đu t ư tài chính hi n đi vào TTCK Vi t Nam. V i ph n m m Analstock ca chính tác gi , đưc vi t trên ngơn ng l p trình Matlab đã cho phép x lý mt kh i l ưng l n d li u, cho k t qu t các mơ hình nhanh chĩng và chun xác. Ngồi ra, trên c ơ s phân tích nh ng gi đnh c a các mơ hình, trong ch ươ ng này cịn lý gi i nh ng đim mà th c t ch ưa phù h p, t đĩ đ xu t các gi i pháp nh m nâng cao hi u qu ng d ng các mơ hình đu t ư tài chính hi n đi vào TTCK Vi t Nam.
5 CH ƯƠ NG 1 MT S MƠ HÌNH ðU T Ư TÀI CHÍNH HI N ðI 1.1 LÝ THUY T DANH M C MARKOWITZ 1.1.1 Tng quan ðu nh ng n ăm 1960, ng ưi ta đã bàn nhi u v r i ro, nh ưng khơng cĩ m t th ưc đo chuyên bi t nào đánh giá đưc y u t này. Mơ hình danh m c c ơ b n đưc phát tri n b i Harry Markowitz. Markowitz đã ch ra r ng, ph ươ ng sai c a t su t sinh l i là m t th ưc đo đy ý ngh ĩa c a r i ro danh m c v i m t s gi đnh. Ơng ta đã cơng th c hố đ tính tốn ph ươ ng sai danh m c. Cơng th c ph ươ ng sai danh m c này đã ch ra t m quan tr ng c a vi c đa d ng hố danh mc đu t ư đ gi m thi u r i ro danh m c nh ưng đng th i c ũng ch ra r ng ph ươ ng pháp đ đa d ng hố danh m c m t cách hi u qu . Mơ hình danh m c ca Markowitz đã d a trên m t s gi đnh nh ư sau: 1. Nhà đu t ư xem m i s l a ch n đu t ư nh ư m t phân ph i xác su t c a t su t sinh l i k ỳ v ng. 2. Nhà đu t ư t i đa hố h u d ng k ỳ v ng và đưng cong h u d ng c a h bi u di n giá tr h u d ng biên gi m d n. 3. Nhà đu t ư ưc l ưng r i ro d a vào ph ươ ng sai c a t su t sinh l i. 4. Căn c quy t đnh c a nhà đu t ư ch d a vào t su t sinh l i k ỳ v ng và ri ro, vì v y đưng cong h u d ng c a h là m t hàm c a t su t sinh l i kỳ v ng và đ l ch chu n c a t su t sinh l i. 5. Vi m t m c đ r i ro cho tr ưc, nhà đu t ư s l a ch n m c t su t sinh li t cao đn th p. Và t ươ ng t nh ư v y, v i m t m c t su t sinh l i k ỳ vng cho tr ưc, nhà đu t ư s l a ch n r i ro t th p đn cao. 1.1.2 Ri ro Ri ro là nh ng điu khơng ch c ch n c a nh ng k t qu trong t ươ ng lai ho c nh ng s c x y ra cĩ k t qu sai khác giá tr k ỳ v ng.
6 Thái đ ca nhà đu t ư đi v i ri ro: Ghét r i ro là m c đ khơng s n lịng đu t ư n u bi t kh n ăng k t qu x u s x y ra. Trong lý thuy t danh m c, ng ưi ta th ưng gi đnh r ng nh ng nhà đu t ư đu ghét r i ro. ðiu này cĩ ngh ĩa là, cho m t s l a ch n gi a hai tài s n cĩ cùng t su t sinh l i, h s ch n tài s n nào cĩ m c đ r i ro th p nh t. Phươ ng pháp ưc l ưng r i ro: Bng cách gi đnh t su t sinh l i là m t đi l ưng ng u nhiên đưc phân ph i theo m t qui lu t phân ph i xác su t nào đĩ, ng ưi ta đã đo l ưng r i ro thơng qua các tham s đc tr ưng c a đi l ưng ng u nhiên này đĩ là ph ươ ng sai hay đ l ch chu n. Nĩ ưc l ưng đ phân tán c a t su t sinh l i quanh giá tr k ỳ vng. Bi v y, m t ph ươ ng sai hay đ l ch chu n l n ch ng t đ phân tán l n. Mà đ phân tán đi v i l i nhu n k ỳ v ng l n điu đĩ cĩ ngh ĩa là m t l i nhu n trong t ươ ng lai càng khơng ch c ch n. Ri ro h th ng và r i ro phi h th ng: Ri ro đưc đo l ưng b ng ph ươ ng sai hay đ l ch chu n c a t su t sinh li chính là r i ro t ng th c a m t tài s n r i ro, trong đĩ bao g m: Ri ro cĩ th phân tán đưc b ng cách đa d ng hố danh m c đu t ư, đưc gi là ri ro phi h th ng . R i ro này ch nh h ưng đn m t doanh nghi p hay mt ngành do các nguyên nhân n i t i nh ư l c l ưng lao đng, n ăng l c qu n tr , chính sách điu ti t c a Chính ph Các nghiên c u g n đây ch ra r ng, n u l a ch n đúng đn, m t danh m c ch kho ng 15 ch ng khốn là cĩ th lo i b đưc ri ro phi h th ng này. Ri ro khơng th phân tán đưc, đưc g i là ri ro h th ng , là nh ng r i ro đn t bên ngồi m t doanh nghi p hay m t ngành, chúng cĩ nh h ưng r ng rãi nh ư thiên tai, chi n tranh, các ch tiêu kinh t v ĩ mơ đưc đo l ưng b ng h s beta. 1.1.3 T su t sinh l i Cơng th c xác đnh t su t sinh l i:
7 Vi mt tài s n A, ta xác đnh t su t sinh l i th i đim t nh ư sau:  +  =  PAt Div t  RAt ln    PA,t−1  Trong đĩ: RAt : T su t sinh l i c a tài s n A th i đim t, PAt và PA,t-1: Giá tr tài s n A th i đim t và th i đim t-1, Div t: C t c (dịng ti n thu nh p) trong su t th i k ỳ t t-1 đn t. Vi gi đnh t su t sinh l i chng khốn là m t đi l ưng ng u nhiên. Do vy, nĩ cĩ đy đ các tham s đc tr ưng c a đi l ưng ng u nhiên nh ư: k ỳ v ng tốn, ph ươ ng sai, đ l ch chu n, giá tr tin ch c nh t, mơ men, h s b t đi xng, h s nh n T su t sinh l i k ỳ v ng c a danh m c: T su t sinh l i k ỳ v ng c a danh m c. ký hi u E(R port ) đưc tính nh ư sau: n = E(R port ) ∑Wi E(Ri ) (1.1) i=1 Trong đĩ, Wi = t tr ng tài s n th i trong danh m c E(R i) = t su t sinh l i c a tài s n th i. Ph ươ ng sai ( đ l ch chu n) ca t su t sinh li ca mt tài s n. Ph ươ ng sai ( đ l ch chu n) c a t su t sinh l i c a m t tài s n đơi khi ta cịn g i là phươ ng sai ( đ l ch chu n) c a mt tài s n, đưc xác đnh nh ư sau: n σ 2 = []− 2 Ph ươ ng sai: ∑ Ri E(Ri ) Pi , trong đĩ: Pi là xác su t c a TSSL R i. i=1 n σ = σ 2 = []− 2 ð l ch chu n: ∑ Ri E(Ri ) Pi i=1 Ph ươ ng sai ( đ l ch chu n) c a t su t sinh l i ca danh m c đu t ư: Tr ưc tiên, ta xem xét đnh ngh ĩa v hi p ph ươ ng sai. Hi p ph ươ ng sai c a hai t su t sinh l i ca hai ch ng khốn i và j (ký hi u Cov ij ) đưc đnh ngh ĩa: Cov ij = E(RiRj) – E(R i)E(R j)
8 H s t ươ ng quan c a hai t su t sinh l i đo l ưng m c đ quan h tuy n tính gi a t su t sinh l i hai ch ng khốn i và j, ký hi u ρij , đưc xác đnh: Cov ρ = ij ij σ σ i j H s t ươ ng quan cĩ tính ch t: -1 ≤ ρij ≤ +1. Nu ρij càng g n 0 thì ta g i là t ươ ng quan l ng l o, cịn n u ρij càng g n ±1 thì cĩ s t ươ ng quan ch t. Nu hai ch ng khốn cĩ t su t sinh l i đc l p thì ρij = 0. Tuy nhiên, l ưu ý r ng điu ng ưc l i khơng đúng, t c là n u hai t su t sinh l i c a hai ch ng khốn cĩ h s tươ ng quan b ng 0 thì ch ưa ch c chúng là đc l p. Khi đĩ, đ l ch chu n c a danh m c đưc xác đnh: n n n σ = 2σ 2 + port ∑wi i ∑∑ wi w jCov ij (1.2) i=1i= 1j = 1 i≠ j Trong đĩ: wi : t tr ng c a tài s n i trong danh m c; 2 σi : Ph ươ ng sai c a t su t sinh l i c a tài s n i. Cơng th c trên ch ra r ng đ l ch chu n c a t su t sinh l i c a danh m c là m t hàm c a trung bình cĩ tr ng s ca các ph ươ ng sai riêng l ( đây các t tr ng đưc bình ph ươ ng), c ng v i hi p ph ươ ng sai cĩ tr ng s c a các tài s n trong danh m c. ð l ch chu n c a danh m c khơng ch bao hàm ph ươ ng sai c a các tài s n đơ n l mà cịn bao hàm c hi p ph ươ ng sai đơi m t gi a các tài s n trong danh m c. Hơn na, nĩ cịn ch ra r ng trong m t danh m c đu t ư v i m t lưng l n các ch ng khốn, cơng th c này là bình quân gia quy n c a các hi p ph ươ ng sai. ð đơ n gi n, ta quy ưc m t s ký hi u nh ư sau: Hi p ph ương sai ca hai tài s n i và j là Cov(r i, r j), đưc ký hi u là σij ; phươ ng sai c a tài s n i là 2 Var(r i) = σi , đưc ký hi u là σii . Do đĩ, cơng th c 1.2 đưc vi t l i: n n σ = σ port ∑∑ wi w j ij (1.3) i=1j = 1
9 1.1.4 Thành l p mt danh m c đu t ư Danh m c đu t ư vi hai tài s n: Mt danh m c g m hai tài s n, vi m t h s t ươ ng quan cho tr ưc, n u kt h p t t c các kh n ăng x y ra c a các t tr ng trong danh m c thì ta s đưc mt đưng cong (ho c đưng th ng n u h s t ươ ng quan b ng +1). S đa d ng hố tài s n đu t ư s mang l i hi u qu là gi m r i ro danh m c, ngo i tr trưng h p các tài s n cĩ t ươ ng quan cùng chi u hồn h o. V i m t mc r i ro cho tr ưc, nhà đu t ư s ch n danh m c trên đưng cong sao cho đt t su t sinh l i cao nh t. Do v y, trên đ th , vùng đưng cong t E đn G là vùng khơng đu t ư vì nĩ đã đưc thay th b ng vùng đưng cong t E đn C cĩ t su t sinh l i cao h ơn. Hình 1.1: Danh m c g m hai tài s n v i các tr ưng h p khác nhau c a t tr ng Danh m c đu t ư vi n tài s n: Vi danh m c g m n tài s n, ta s tính t su t sinh l i kỳ v ng và đ l ch chu n theo cơng th c 1.1 và 1.2. Sau đĩ, c ũng gi ng nh ư tr ưng h p danh m c gm hai tài s n, nhà đu t ư s l a ch n các tr ưng h p khác nhau c a t tr ng các tài s n sao cho ng v i m t m c TTSL cho tr ưc s đt đưc m c r i ro t i thi u.
10 Tuy nhiên, v i m t s l ưng l n tài s n trong danh m c, ch ng h n 100 ch ng khốn, thì s l ưng tính tốn r t l n, ta ph i tính đn 4950 h s t ươ ng quan gi a các tài s n, ch ưa k các phép tính v t su t sinh l i k ỳ v ng và ph ươ ng sai c a các t su t sinh l i. ðây chính là nh ưc đim c ơ b n c a mơ hình danh m c Markowitz. Nh ưng v i s phát tri n c a cơng ngh thơng tin ngày nay, chúng ta cĩ th tính tốn d dàng nh các mơi tr ưng tính tốn c c m nh. Tuy nhiên, vào nh ng n ăm 1960, W. F. Sharpe đã đ xu t “mơ hình th tr ưng”, ưc lưng r i ro b ng mơ hình h i qui, đã gi m đáng k kh i l ưng tính tốn. 1.1.5 ðưng biên hi u qu (Efficient Frontier): Nu kt h p hai tài s n khác nhau, ta s v đưc m t đưng cong khi gi đnh t t c các tr ưng h p cĩ th x y ra c a t tr ng hai tài s n. Hình 1.2: Các danh m c k t h p t hai tài s n ðưng cong bao quanh th hi n tt c nh ng kh n ăng k t h p t t nh t đưc g i là đưng biên hi u qu . ðc bi t, đưng biên hi u qu đi di n cho t p hp các danh m c cĩ t su t sinh l i cao nh t ng v i mi mc r i ro, ho c là các danh m c cĩ r i ro th p nh t ng v i m i m c t su t sinh l i. M i danh m c nm trên đưng biên hi u qu ho c là cĩ t su t sinh l i cao h ơn trong s các danh m c cĩ cùng m c r i ro ho c là cĩ m c r i ro th p h ơn trong s các danh mc cĩ cùng t su t sinh l i n m g n đưng biên hi u qu . Do đĩ, chúng ta cĩ th nĩi r ng, danh m c A trong hình 1.3 t t h ơn danh m c C vì chúng cùng t su t sinh l i nh ưng danh m c A cĩ r i ro th p h ơn. T ươ ng t nh ư v y, danh m c B là t t h ơn danh m c C vì chúng cùng m c r i ro nh ưng danh m c B cĩ t su t
11 sinh l i cao h ơn. Vì l i ích c a vi c đa d ng hố đu t ư trong s các tài s n t ươ ng quan khơng hồn h o, chúng ta cĩ th k ỳ v ng đưng biên hi u qu đ thành l p danh m c đu t ư hơn là các đu t ư các ch ng khốn riêng bi t. Hình 1.3: ðưng biên hi u qu Mt nhà đu t ư, h s ch n m t đim d c theo đưng biên hi u qu tu ỳ thu c vào hàm h u d ng và m c đ ch p nh n r i ro c a h . Khơng cĩ m t danh mc nào khác t t h ơn ngồi các danh m c nm trên đưng biên hi u qu . Tt c các danh m c này đu cĩ m c l i nhu n và r i ro khác nhau v i t su t sinh l i gia t ăng cùng v i r i ro. 1.1.6 ðưng biên hi u qu và hàm h u d ng Hình 1.3 trên đây cho th y đ d c c a đưng biên hi u qu gi m đu khi di chuy n v phía trên. ðiu đĩ nĩi lên r ng khi gia t ăng nh ng m c r i ro b ng nhau (b ng cách di chuy n lên trên theo đưng biên hi u qu ) thì s nh n đưc ∆E(R ) tg (α ) = p nh ng m c l i nhu n gia t ăng gi m d n. ð d c: ∆σ p ðưng cong h u d ng c a m t nhà đu t ư ch ra r ng các k t h p đu t ư mà h s n lịng ch p nh n gi a r i ro và l i nhu n. K t h p v i đưng biên hi u qu , đưng cong h u d ng xác đnh danh m c trên đưng biên hi u qu phù h p nh t đi v i m t nhà đu t ư. Hai nhà đu t ư s ch n danh m c t ươ ng t n u đưng cong h u d ng c a h nh ư nhau.
12 ðưng cong h u d ng c a m t nhà đu t ư s t ăng d n khi d ch chuy n t dưi lên trên bên trái b i vì cùng m t m c r i ro nh ư nhau nh ưng đt đưc t su t sinh l i l n h ơn. Hình 1.4 bi u di n hai t p đưng cong h u d ng v i m t đưng biên hi u qu . ðưng cong h u d ng U 1 (U 3 U 2 U 1) đi đin cho nhà đu t ư ghét r i ro nh t. Nh ng đưng cong h u d ng này h ơi d c đng hàm ý r ng nhà đu t ư s khơng thích nhi u r i ro t ăng thêm đ đt đưc l i nhu n t ăng thêm, t c là t c đ tăng c a l i nhu n ph i l n h ơn t c đ t ăng c a r i ro. Hình 1.4: L a ch n danh m c là ti p xúc gi a đưng biên hi u qu và đưng cong h u d ng c a nhà đu t ư Nh ng đưng cong h u d ng U1’ (U 3’ U 2’ U 1’ ) đi di n cho nh ng nhà đu tư ít ghét r i ro. Tc là nhà đu t ư s n lịng ch u m t m c r i ro cao đ nh n đưc t su t sinh l i k ỳ v ng cao h ơn. Danh m c t i ưu là danh m c n m trên đưng biên hi u qu , cĩ m c h u dng cao nh t đi v i m t nhà đu t ư. Nĩ là đim ti p xúc gi a đưng biên hi u qu và đưng cong h u d ng cao nh t cĩ th . Hu d ng cao nh t c a m t nhà đu t ư th n tr ng là đim X (hình 1.4), n ơi đĩ đưng h u d ng U 2 ti p xúc v i
13 đưng biên hi u qu . H u d ng cao nh t c a m t nhà đu t ư ít ghét r i ro là đim Y, đi di n cho danh m c cĩ t su t sinh l i cao v i m c r i ro cao h ơn so v i danh m c ti đim X. 1.2 MƠ HÌNH ðNH GIÁ TÀI S N V N (CAPM) Mơ hình đnh giá tài s n v n (CAPM) đưc phát tri n d a trên lý thuy t danh m c Markowitz. 1.2.1 Lý thuy t th tr ưng v n Vì lý thuy t th tr ưng v n xây d ng trên lý thuy t danh m c. Trong ph n này, chúng ta s tìm hi u gi i h n c a đưng biên hi u qu Markowitz. Gi d rng t p các tài s n r i ro t o nên đưng biên hi u qu và nhà đu t ư c n t i đa hố h u d ng. Do đĩ, h l a ch n danh m c trên đưng biên hi u qu đim ti p xúc v i đưng cong hu d ng. Khi đĩ, nhà đu t ư cịn đưc g i là nhà đu t ư hi u qu Markowitz. Lý thuy t th tr ưng v n đã m r ng lý thuy t danh m c và phát tri n thành mơ hình đ đnh giá tài s n r i ro. Và cu i cùng là mơ hình đnh giá tài s n vn (CAPM) s xác đnh đưc t su t sinh l i phù h p cho tài s n r i ro. Các gi đnh c a lý thuy t th tr ưng v n Vì lý thuy t th tr ưng v n đưc xây d ng trên mơ hình danh m c Markowitz, vì v y các gi đnh c ũng t ươ ng t nh ư các gi đnh c a mơ hình danh mc Markowitz, kèm theo m t s điu ki n: 1. Tt c các nhà đu t ư đu là nhà đu t ư hi u qu Markowitz. T c h mu n đt đưc danh m c t t nh t trên đưng biên hi u qu . Do v y, danh m c h la ch n s ph thu c vào hàm h u d ng l i nhu n – r i ro c a nhà đu t ư. 2. Nhà đu t ư cĩ th vay ho c cho vay cùng m t m c lãi su t phi r i ro. Rõ ràng, cĩ th cho vay m c lãi su t phi r i ro nh ư đu t ư vào Trái phi u Chính ph . Tuy nhiên, khơng th luơn luơn vay m c lãi su t phi r i ro,
14 nh ưng chúng ta s th y r ng, vi c gi đnh vay m c lãi su t cao h ơn c ũng khơng làm thay đi k t qu c a lý thuy t. 3. Tt c nhà đu t ư đu cĩ k ỳ v ng thu n nh t. T c là h ưc l ưng các phân ph i xác su t nh ư nhau đi v i t su t sinh l i trong t ươ ng lai. 4. Tt c nhà đu tư đu cĩ chu k ỳ đu t ư nh ư nhau nh ư tháng, quý ho c n ăm. 5. Tt tài s n đu t ư đu cĩ th phân chia đưc. T c là nhà đu t ư cĩ th mua ho c bán các ph n r t nh c a các tài s n hay danh m c. Gi đnh này cho phép l a ch n đu t ư nh ư m t đưng cong liên t c. 6. Khơng cĩ thu hay chi phí giao d ch liên quan đn vi c mua bán tài s n. 7. Khơng cĩ l m phát hay b t k ỳ s thay đi nào trong lãi su t ho c l m phát đưc d đốn tr ưc. 8. Th tr ưng v n là cân b ng. T c là t t c các tài s n đưc đnh giá đúng v i mc đ r i ro c a chúng. Tài s n phi r i ro: Khái ni m then ch t cho phép lý thuy t danh m c phát tri n thành thành lý thuy t th tr ưng v n là khái ni m tài s n phi r i ro. Sau khi phát tri n mơ hình danh m c Markowitz, m t s nhà nghiên c u xem hàm ý c a vi c gi đnh s t n ti c a tài s n phi r i ro là tài s n cĩ ph ươ ng sai c a t su t sinh l i b ng 0. Sau đây, chúng ta s th y r ng m t tài s n cĩ h s t ươ ng quan b ng 0 v i t t c các tài s n phi r i ro s cho m t t su t sinh l i phi r i ro ( Rf). Nĩ s n m trên tr c tung c a đ th danh m c. Bây gi , chúng ta s gi i thích khái ni m tài s n phi r i ro và ch ra s tác đng đn r i ro và l i nhu n khi tài s n phi r i ro k t h p v i m t danh m c trên đưng biên hi u qu Markowitz. Chúng ta đnh ngh ĩa tài s n r i ro là tài s n cĩ l i nhu n trong t ươ ng lai là khơng ch c ch n, và chúng ta cĩ th đo l ưng thơng qua đ l ch chu n c a t su t sinh l i. Cịn li nhu n k ỳ v ng trên tài s n phi r i ro là hồn tồn ch c ch n, đ
15 lch chu n c a t su t sinh l i b ng 0 ( σRf = 0). T su t sinh l i ca tài s n phi r i ro bng lãi su t phi r i ro ( Rf). 1.2.1.1 ðưng th tr ưng v n Hi p ph ươ ng sai c a tài s n phi r i ro và tài s n r i ro: Nh l i cơng th c hi p ph ươ ng sai nh ư sau: Cov ij = E{[R i – E(R i)][R j – E(R j)]} Vì l i nhu n c a tài sn phi r i ro j là ch c ch n, đ l ch chu n σRf = 0 . ðiu này cĩ ngh ĩa là Rj = E(R j) trong t t c chu k ỳ đu t ư. Do đĩ, Rj – E(R j) = 0 và do đĩ Cov ij c ũng b ng 0. Tươ ng t , h s t ươ ng quan gi a tài s n r i ro i và tài sn phi ri ro j ( ρij) c ũng b ng 0. Kt h p gi a tài s n phi r i ro v i m t danh m c r i ro: T su t sinh l i kỳ v ng: E(R p) = w Rf Rf + (1 – w Rf )E(R i), trong đĩ: wRf : t tr ng c a tài s n phi r i ro E(R i): T su t sinh l i k ỳ v ng c a danh m c r i ro i. ð l ch chu n: σ = − 2σ 2 = − σ p 1( wRf ) i 1( wRf ) i Do đĩ, đ l ch chu n c a danh m c cĩ quan h tuy n tính v i đ l ch chu n c a danh m c r i ro. S k t h p r i ro – l i nhu n: Vì c l i nhu n k ỳ v ng và đ l ch chu n ca danh m c là nh ng kt h p tuy n tính. ð th l i nhu n - r i ro c a m t danh mc cĩ th là đưng th ng gi a hai tài s n. Xem xét đ th sau bi u di n m t tài sn phi r i ro k t h p v i m t danh m c r i ro trên đưng biên hi u qu Markowitz. Hình 1.5: K t h p tài s n phi r i ro và danh m c r i ro trên đưng biên hi u qu
16 Bng cách đu t ư m t ph n tài s n phi r i ro wRf và ph n cịn l i (1-wRf ) danh m c tài s n r i ro ( đươ ng nhiên ph n này n m trên đưng biên hi u qu ) đ đưc m t danh m c n m trên đon th ng ni t R f đn đưng biên hi u qu . Trên đ th , t p các danh m c trên đon th ng R fA tt h ơn h n t t c nh ng danh m c ri ro trên đưng biên hi u qu d ưi đim A, b i vì gi d ch n m t danh m c dưi đim A (ngay c đim nm trên đưng biên hi u qu ), ta luơn luơn tìm th y mt danh m c phía trên đim đĩ (n m trên đưng R fA) sao cho hai danh m c này cĩ cùng đ l ch chu n nh ưng danh m c n m trên đon RfA l i cĩ t su t sinh l i cao h ơn. T ươ ng t nh ư v y, Nhà đu t ư cĩ th ch n đim trên đon th ng R fB bng cách k t h p m t tài s n phi r i ro và m t danh m c r i ro t i đim B. Xét đim M là đim ti p xúc gi a đưng th ng R fM và đưng biên hi u qu . Và l p lu n t ươ ng t , t p h p nh ng danh m c trên đon th ng RfM thì t t hơn t t c nh ng danh m c n m d ưi M. Ch ng h n, danh m c C là s k t h p 50% tài s n phi r i ro (t c cho vay m c lãi su t R f) và 50% danh m c r i ro M. Li nhu n – r i ro dưi tác d ng c a địn cân n : Nhà đu t ư cĩ th đt đưc t su t sinh l i k ỳ v ng cao h ơn t i đim M trong điu ki n ch p nh n m c r i ro cao. Tuy nhiên, nhà đu t ư cĩ th thêm địn
17 cân n b ng cách đi vay m c lãi su t phi r i ro và đu t ư vào danh m c tài s n ri ro t i M. Gi d s k t h p này n m t i đim E trên đ th . Khi đĩ: E(R p) = w Rf Rf + (1 – w Rf )E(R M) E(R p) = w Rf [Rf – E(R M)] + E(R M) Ta th y r ng Rf – E(R M) 0) và đon t M tr lên minh h a vi c đi vay ( wRf < 0), t i M đu t ư hồn tồn vào danh m c tài s n r i ro ( wRf = 0). Ta đã bi t, khi hai tài s n là t ươ ng quan d ươ ng hồn h o thì t p h p các danh m c cĩ th thành l p s là đưng th ng. Do đĩ, vì CML là đưng th ng nên cĩ th coi t t c danh m c trên CML đu cĩ t ươ ng quan d ươ ng hồn h o. V m t tr c quan, t t c danh m c trên CML là k t h p gi a danh m c tài s n ri ro M và tài s n phi r i ro. Nhà đu t ư ho c là đu t ư m t ph n vào tài s n phi r i ro (ch ng hn cho vay lãi su t phi r i ro) và ph n cịn l i là đu t ư vào danh m c tài s n ri ro M, ho c là đi vay lãi su t phi r i ro và đu t ư (tính c s ti n đi vay) vào danh m c r i ro. Dù là la ch n cách nào thì t t c r i ro đu xu t phát t danh mc M c . Tuy nhiên, gi a các danh m c trên CML ch cĩ s khác nhau là đ l n ri ro, do s khác bi t v t tr ng các tài s n r i ro và phi r i ro trong danh m c. Mt khác, cĩ th xây d ng đưng th ng th tr ưng v n d ưi d ng tốn h c nh ư sau: V i danh m c g m w f tài s n phi r i ro và (1-wf) danh m c th tr ưng M. T su t sinh l i c a danh m c là E(R p), đ l ch chu n σp. Ta cĩ: E(R p) = wfRf + (1-wf)R M ⇒ E(R p) = w f(R f -RM) + R M
18 Và σp = (1 – w f)σM ⇒ wf = 1 - σp/σM Thay vào trên: E(R p) = (1 - σp/σM)(R f -RM) + R M σ E(R ) = p (R − R ) + R ⇒ p σ M f f M ðây chính là ph ươ ng trình c a đưng th tr ưng v n, bi u di n b ng đ th : Hình 1.6: ðưng th tr ưng v n v i gi đnh đi vay và cho vay cùng mt m c lãi su t phi r i ro 1.2.1.2 Danh m c th tr ưng Vi M là đim ti p xúc c a CML và đưng biên hi u qu , M đưc g i là danh m c th tr ưng. Th t v y, v i gi đnh r ng t t c nhà đu t ư đu là nhà đu tư hi u qu Markowitz. Nh ư phân tích trên đây, t t c nh ng danh m c t i ưu mà h ch n đu n m trên CML. Danh m c M ch g m nh ng tài s n r i ro và nĩ là mt trong s nh ng danh m c t i ưu. Vì v y ch cĩ danh m c M m i tho mãn va n m trên CML v a ch g m các tài s n r i ro nên M chính là danh m c đưc đa d ng hĩa hồn h o. Tc là các r i ro riêng c a các tài s n đơ n l đưc lo i b bng cách đa d ng hố. Do đĩ, M ph i bao g m t t c tài s n r i ro. Gi d n u
19 mt tài s n r i ro khơng n m trong danh m c nhà đu t ư mu n đu t ư, t c là tài sn đĩ khơng cĩ nhu c u đi v i nhà đu t ư và vì v y nĩ s khơng cĩ giá tr . Bi vì th tr ưng là cân b ng (theo gi đnh th 8 c a lý thuy t th tr ưng vn), danh m c M bao g m t t c nh ng tài s n v i giá tr th tr ưng cân b ng ca nĩ. Gi d m t tài s n c a danh m c M đưc đánh giá cao h ơn thì lc th tr ưng s kéo nĩ tr v vi giá cân b ng. 1.2.1.3 ðo l ưng s đa d ng hố Tt c danh m c trên CML là cĩ t ươ ng quan d ươ ng hồn h o, t c là t t c các danh m c trên CML t ươ ng quan hồn h o v i danh m c đưc đa d ng hố hồn h o M. ðây chính là th ưc đo s đa d ng hố. ðc bi t, mt danh m c đưc đa d ng hố hồn h o s cĩ h s t ươ ng quan v i danh m c th tr ưng là +1.00, vì s đa d ng hố đã kh đưc các r i ro phi h th ng. M t khi đã lo i tr đưc t t c nh ng r i ro phi h th ng thì ch cịn l i r i ro h th ng. Do v y, m t danh m c đưc đa d ng hố hồn h o ph i t ươ ng quan hồn tồn v i danh m c th tr ưng vì nĩ ch cịn r i ro h th ng. Hình 1.7: R i ro h th ng và r i ro phi h th ng S đa d ng hố và lo i b r i ro phi h th ng: Mc đích c a đa d ng hố là đ gi m đ l ch chu n c a danh m c, điu này gi đnh s t ươ ng quan khơng hồn h o gi a các ch ng khốn (m c dù r t
21 Hình 1.8: ðưng th tr ưng ch ng khốn v i th ưc đo r i ro là hi p ph ươ ng sai c a m t tài s n vi danh m c th tr ưng Cov β = i,M Ta đt i σ 2 (1.5) M Là beta ch ng khốn i, ph ươ ng trình trên đưc vi t l i: = + β − E(Ri ) R f i (RM R f ) (1.6) Nh ư đã bi t, hi p ph ươ ng sai c a tài i v i danh m c th tr ưng ( Cov i,M ) là th ưc đo h p lý c a r i ro. Beta đưc xem là m t th ưc đo chu n hố c a r i ro h th ng vì nĩ liên quan đn c Cov i, M và ph ươ ng sai c a th tr ưng. T cơng th c 1.5, hin nhiên r ng danh m c th tr ưng cĩ beta b ng 1, ta cĩ các nh n xét: - Nu βi > 1 ⇒ E(R i) > R M. - Nu 0 < βi < 1 ⇒ E(R i) < R M. - Nu βi = 0 ⇒ E(R i) = R f. - Nu βi < 0 ⇒ E(R i) < R f. Vi th ưc đo đưc chu n hố c a r i ro h th ng, ta cĩ th v l i đưng th tr ưng ch ng khốn b ng cách thay th th ưc đo là hi p ph ươ ng sai c a m t tài sn v i danh m c th tr ưng b i th ưc đo đưc chu n hố c a r i ro h th ng là beta. T ph ươ ng trình (1.6), ta v đưng th tr ưng ch ng khốn nh ư sau: Hình 1.9: ðưng th tr ưng ch ng khốn v i th ưc đo đưc chu n hố c a ri ro h th ng là beta
22 1.2.3 Mơ hình đnh giá tài s n v n Nhà đu t ư cĩ th k ỳ v ng giá c phi u trong t ươ ng lai, k t h p v i m t s thu nh p k ỳ v ng trên c phi u nh ư c t c, t đĩ cĩ th ưc l ưng t su t sinh l i ca c phi u trong t ươ ng lai (gi t t là t su t sinh l i ưc tính). So sánh t su t sinh l i ưc tính này v i t su t sinh l i mong đi t SML đ cĩ th quy t đnh đu t ư. Hi u c a t su t sinh l i ưc tính v i t su t sinh l i k ỳ v ng đưc g i là alpha (αi) ca c phi u. Nu αi > 0: c phi u đưc đnh giá th p, n m bên trên SML Nu αi 0, đưc đnh giá th p; c phi u A n m ngay trên SML cĩ αi = 0, đưc đnh giá đúng; c
23 phi u B và D n m d ưi SML, cĩ αi < 0, đưc đnh giá cao. Nu gi đnh r ng nhà đu t ư tin c y s phân tích c a mình v d báo t su t sinh l i ưc tính, h s khơng cĩ đng thái gì đi v i c phi u A, s mua vào c phi u C và E, bán ra c phi u B và D. Mơ hình h i qui ưc l ưng beta: Tính tốn beta là đo l ưng s thay đi c a t su t sinh l i ch ng khốn liên quan đn t su t sinh l i th tr ưng. Nh ư đã đ c p trên, v i nh ưc đim c a lý thuy t danh m c Markowitz là kh i l ưng tính tốn nhi u, khĩ áp d ng th c t . Do v y, W. F. Sharpe đã đ xu t “mơ hình th tr ưng” vào nh ng n ăm 1960, v i lp lu n r ng t su t sinh l i chng khốn ph thu c vào bi n đng c a th tr ưng, t c là khi ch s c a th tr ưng t ăng thì đa s các ch ng khốn s t ăng giá và ng ưc l i, khi ch s th tr ưng gi m thì đa s ch ng khốn s gi m giá. ðưng đc tr ưng c a ch ng khốn bi u di n m i quan h gi a t su t sinh l i c a danh m c th tr ưng M và t su t sinh l i c a ch ng khốn ti m i th i đim Ri,t . Mi quan h này đưc ưc l ưng b i m t mơ hình h i qui tuy n tính nh ư sau: Ri,t = αi + βiRM,t + εi,t Trong đĩ: Ri,t là t su t sinh l i c a tài s n i k ỳ t, RM,t là t su t sinh l i c a danh m c th tr ưng M k ỳ t, αi là h s ch n c a mơ hình hi qui (bng − β Ri i RM ) và εi,t là sai s ng u nhiên. Trong th c t , chưa cĩ m t nghiên c u nào kh ng đnh đưc kho ng th i gian cn quan sát cho mơ hình hi qui trên. Chúng ta cn ph i cân b ng gi a các quan sát đ lo i tr nh ng tác đng ng u nhiên ca t su t sinh l i ho c kho ng th i gian dài quá m c. 1.2.4 S khác bi t gi a CML và SML CML và SML khác nhau hai đim. Th nh t là khác nhau v th ưc đo r i ro. CML đo l ưng r i ro b ng đ l ch chu n hay t ng r i ro, cịn SML đo l ưng ri ro b ng beta đ th y đưc s đĩng gĩp c a r i ro ch ng khốn đi v i danh mc th tr ưng. Khác bi t th hai thì m nh t h ơn, CML ch bao g m các danh
24 mc hi u qu , trong khi SML bao g m c danh m c (ch ng khốn) hi u qu và khơng hi u qu . V m t lý thuy t, r i ro cĩ th đưc đa dng hố c a m t danh m c trên CML là b ng 0 b i vì CML ch bao g m nh ng danh m c đưc đa d ng hố hồn ho hay danh m c hi u qu . M c dù CML đo l ưng t ng r i ro (b ng đ l ch chu n), nĩ ch bao g m r i ro th tr ưng và khơng cĩ r i ro riêng. Hơn n a, khi mt tài s n phi r i ro đưc đư a vào, t t c nhà đu t ư ghét r i ro ch thích danh mc th tr ưng M. T t c danh m c trên CML là s k t h p gi a tài s n phi r i ro vi danh m c th tr ưng M. SML bao g m t t c nh ng danh m c và ch ng khốn n m ngay trên và dưi CML. Vì khi đu t ư M, m i r i ro ca ch ng khốn đưc xác đnh nh ư là ph n đĩng gĩp r i ro c a nĩ đi v i M. S đĩng gĩp r i ro này đưc đnh ngh ĩa là beta. 1.2.5 M r ng các gi đnh c a CAPM 1.2.5.1 S khác bi t gi a lãi su t đi vay và lãi su t cho vay Theo gi đnh c a lý thuy t th tr ưng v n là nhà đu t ư cĩ th cho vay và đi vay lãi su t phi r i ro. Tuy nhiên trong th c t điu này ít khi x y ra mà lãi su t đi vay th ưng cao h ơn lãi su t cho vay. V i s khác nhau này, gi s lãi su t đi vay tài s n phi r i ro là R b và lãi su t cho vay là lãi su t phi r i ro Rf, s hình thành hai đưng biên hi u qu Markowitz t ươ ng ng v i m i tr ưng h p, đưc bi u di n trên hình 1.11. ðon R fP là k t h p c a tài s n phi r i ro và danh m c P. ðon cong PK là la ch n danh m c r i ro trên đưng biên hi u qu Markowitz. Và đon KG là kt h p đi vay m c lãi su t R b và đu t ư vào danh m c K trên đưng biên hi u qu . Do đĩ, đưng th tr ưng v n là R fPKG Hình 1.11: ðưng th tr ưng v n trong tr ưng h p khác nhau gi a lãi sut đi vay và lãi su t cho vay
25 1.2.5.2 CAPM v i trưng h p cĩ chi phí giao d ch Vi gi đnh là khơng cĩ chi phí giao d ch, nhà đu t ư s mua ho c bán ch ng khốn cho đn khi chúng quay tr v trên SML. Ch ng h n, m t c phi u nm bên trên SML, đưc đánh giá thp, vì v y nhà đu t ư s mua vào cho đn khi nĩ n m trên SML. Tuy nhiên, trong tr ưng h p cĩ chi phí giao d ch, nhà đu t ư cĩ th khơng kéo m t ch ng khốn n m ngồi SML v SML vì chi phí giao d ch ch ng khốn s bù đp cho nh ng l i nhu n ti m n ăng. Do đĩ, các ch ng khốn s n m g n SML và SML s là m t d i các ch ng khốn. ð r ng c a d i này s là m t hàm c a chi phí giao d ch. Hình 1.12: ðưng th tr ưng ch ng khốn v i chi phí giao d ch 1.2.5.3 CAPM trong tr ưng h p cĩ thu T su t sinh l i s d ng trong mơ hình là l i nhu n tr ưc thu . V y nên l i nhu n th c c a nhà đu t ư s đưc điu ch nh nh ư sau:
26 (P − P )( 1− T ) + Div 1( − T ) AT = e b cg i E(Ri ) Pb AT Trong đĩ: Ri : t su t sinh l i sau thu , Pe: Giá đĩng c a, Pb: Giá m c a, Tcg : Thu trên l i nhu n c a v n, Div : C t c c a c thi k ỳ, Ti: Thu thu nh p. Rõ ràng, thu su t s khác nhau ng v i m i th ch kinh t . Trong tr ưng hp khơng ph i đĩng thu thì T cg và T i b ng 0. Nh ưng th c t các nhà đu t ư cĩ gánh n ng thu l n, đây cĩ th là nguyên nhân ch y u c a s khác nhau gi a CML và SML. M t s nghiên c u g n đây đã ki m đnh tác đng c a thu khác nhau trên c t c đi ngh ch vi l i nhu n trên v n nh ưng k t qu ch ưa đng nh t. 1.3 MƠ HÌNH FAMA-FRENCH 3 NHÂN T (FF3FM) 1.3.1 Xây d ng mơ hình Mơ hình đnh giá tài s n v n (CAPM) s d ng nhân t đơ n là beta đ so sánh m t danh m c v i danh m c th tr ưng. H s R 2 đo s phù h p c a hàm h i qui trong CAPM đo l ưng t l tồn b s thay đi c a t su t sinh l i ch ng khốn do beta ch ng khốn c a nĩ gây ra. Tuy nhiên, Gene Fama và Ken French đã nh n th y r ng h s xác đnh đã hi u ch nh R 2 cịn t ăng lên và đng ngh ĩa v i vi c c n thêm s bi n gi i thích vào mơ hình đ R2 phù h p h ơn. Fama và French (1992) nh n th y r ng t su t sinh l i bình quân c a ch ng khốn th i k ỳ 1963 – 1990 M thì beta c a CAPM khơng gi i thích đưc. Fama và French b t đu quan sát hai l p c phi u cĩ khuynh h ưng t t h ơn so v i tồn b th tr ưng. Th nh t là c phi u giá tr v n hố nh (small caps) hay cịn g i là qui mơ nh ; Th hai là c phi u cĩ t s giá s sách trên giá th tr ưng BE/ME (Book to Market Equity) cao (g i là c phi u “giá tr ” - “value” stocks và ng ưc li thì g i là c phi u “tăng tr ưng” – “growth” stocks). Sau đĩ h thêm hai nhân t này vào CAPM đ ph n ánh s nh y c m c a danh m c đi v i hai lo i c phi u này. Fama và French (1993) đã xác đnh m t mơ hình v i ba nh n t r i ro chung đi v i l i nhu n ch ng khốn đĩ là nhân t t ng th th tr ưng (R M – R f), nhân t liên quan đn quy mơ cơng ty – size (SMB) và nhân t liên quan đn t l
27 giá s sách trên giá th tr ưng – BE/ME (HML). H đã s d ng cách ti p c n h i quy theo dãy s th i gian c a Black, Jensen và Scholes (1972), v i mơ hình: E(R i) = R f + [E(R M) – R f ]βj + s jE(SMB) + h jE(HML) , trong đĩ: Rj là t su t sinh l i c a ch ng khốn j, RM là t su t sinh l i c a th tr ưng, Rf là lãi su t phi r i ro, SMB (Small cap Minus Big), là t su t sinh l i bình quân c a danh m c cĩ giá tr v n hố th tr ưng nh tr t su t sinh l i bình quân c a danh m c cĩ giá tr v n hố th tr ưng l n; HML (High cap Minus Low), là chênh l ch t su t sinh l i c a các c phi u “giá tr ” so v i các c phi u “t ăng tr ưng”. βj, sj và hj là các bi n ph n ánh đ nh y c a các nhân t , trong đĩ βj cịn đưc g i là beta ch ng khốn 3 nhân t ( đ phân bi t v i beta ch ng khốn trong CAPM). Vi mơ hình 3 nhân t đã xác đnh nh ư trên, mơ hình h i quy c a nĩ là: − = α + β − + + + ε R ,tj R f ,t j j (RM ,t R f ,t ) s j SMB t h j HML t t αj : H s ch n c a mơ hình h i qui εt : Sai s ng u nhiên 1.3.2 Các nhân t c a mơ hình Fama - French 3 nhân t Mơ hình Fama-French 3 nhân t ch ra r ng t su t sinh l i v ưt tr i c a ch ng khốn ( Rj – R f) chính là ph n đĩng gĩp c a t su t sinh l i v ưt tr i th tr ưng c a ch ng khốn đĩ [ βj(R M – R f)], c ng v i ph n bù c a qui mơ ( sjSMB ) và ph n bù c a giá tr ( hjHML ). T su t sinh l i th tr ưng v ưt tr i: Ph n chênh l ch R M – R f đơi khi cịn đưc g i là “ph n bù ca th tr ưng” (market premium) hay t su t sinh l i th tr ưng v ưy tr i, t c là ph n t ăng thêm
28 ca t su t sinh l i do r i ro c a th tr ưng mang l i. Nhân t này c ũng gi ng nh ư trong CAPM. Beta 3 nhân t ( βj) đo l ưng m c đ tác đng c a r i ro th tr ưng đi v i ri ro ch ng khốn. Tuy nhiên, h s này khác v i beta ch ng khốn trong CAPM do k t qu c a vi c thêm nhân t vào mơ hình. Ph n bù c a qui mơ: SMB (Small Minus Big) đo l ưng l i nhu n t ăng thêm c a nhà đu t ư khi đu t ư vào nh ng cơng ty cĩ giá tr v n hố th tr ưng nh . Ph n l i nhu n t ăng thêm này đơi khi cịn đưc g i là “ph n bù c a qui mơ”, t c l i nhu n do y u t qui mơ c a cơng ty mang l i. Trong th c t , dãy d li u SMB đưc tính b ng t su t sinh l i bình quân ca danh m c g m 33% ch ng khốn cĩ giá tr v n hố th tr ưng (qui mơ) nh tr cho t su t sinh l i bình quân c a danh m c g m 33% ch ng khốn cĩ giá tr vn hố th tr ưng (qui mơ) l n. M t SMB d ươ ng ch ra r ng nh ng ch ng khốn cĩ qui mơ nh luơn t t h ơn (cĩ t su t sinh l i cao h ơn) nh ng ch ng khốn cĩ qui mơ l n. Mt SMB âm thì bi u hi n điu ng ưc l i, ch ng khốn cĩ qui mơ ln s t t h ơn ch ng khốn cĩ qui mơ nh . Ph n bù c a giá tr : HML (High Minus Low), đo l ưng l i nhu n t ăng thêm c a nhà đu t ư khi đu t ư vào nh ng cơng ty cĩ t s giá ghi s trên giá th tr ưng (BE/ME) cao (t c nh ng c phi u “giá tr ”). HML cịn đưc g i là “ph n bù ca giá tr ” (value premium), t c là ph n t su t sinh l i t ăng thêm do c phi u “giá tr ” mang l i. Nhân t HML đưc tính bng t su t sinh l i bình quân c a danh m c g m 50% ch ng khốn cĩ BE/ME cao nh t tr t su t sinh l i bình quân c a danh mc g m 50% ch ng khốn cĩ BE/ME th p nh t. M t HML d ươ ng th hi n nh ng c phi u “giá tr ” t t h ơn so v i nh ng c phi u “t ăng tr ưng”. M t HML âm thì ng ưc l i, th hi n nh ng c phi u “t ăng tr ưng” t t h ơn nh ng c phi u “giá tr ”.
29 1.4 KT QU NG D NG CÁC MƠ HÌNH TRÊN TH GI I 1.4.1 Th c nghi m c a CAPM Nghiên c u c a T. Manjunatha đang h c ch ươ ng trình Th c s ĩ kinh doanh ti đi h c Mangalore n ð v ki m đnh CAPM thơng qua các nhân t anpha (h s ch n), beta và m t s nhân t r i ro khác da trên d li u mu ca m t s cơng ty. K t qu nghiên c u c a tác gi ch ra r ng anpha c a CAPM b ng v i lãi su t phi r i ro nh ưng nhân t beta và nhân t qui mơ l i khơng gi i thích đưc l i nhu n c a danh m c đu t ư th tr ưng n ð. Th t v y, trong nghiên c u này, ch n hai bi n đc l p là beta và qui mơ (lnME) và ki m đnh m i quan h l i nhu n – r i ro c a danh m c. Mơ hình h i qui đã cho th y nh h ưng c a các bi n đi v i t su t sinh l i danh m c. Giá tr h s ch n và h s gĩc đưc ki m đnh b ng phân ph i Student và R 2 đưc ki m đnh ANOVA (kim đnh F) v i m c ý ngh ĩa 5%. Kt qu cho th y r ng trong 100% tr ưng h p, h s α khác 0 và bác b gi thi t H 0 ( α = 0). 100% tr ưng h p p-value c a h s gĩc là beta danh m c ( βp) luơn l n h ơn m c ý ngh ĩa và do v y ch p nh n gi thi t H 0 (beta danh m c khơng gi i thích đưc t su t sinh l i c a danh m c). T ươ ng t , k t qu nghiên c u cịn cho th y v i h s gĩc là nhân t giá qui mơ thì trong 75% tr ưng h p cĩ h s gĩc b ng 0. Do đĩ, ch p nh n gi thi t H 0 (nhân t qui mơ khơng gi i thích đưc t su t sinh l i danh m c). 1.4.2 Th c nghi m c a Mơ hình Fama - French 3 nhân t Nghiên c u c a Anlin Chen và Eva H. Tu, Khoa Qu n tr kinh doanh, Tr ưng ði h c Qu c gia Sun Yat-Sen, ðài Loan cho th y, các mơ hình nhân t là cĩ ý ngh ĩa nh ưng ch ưa đ trong tr ưng h p đi v i TTCK ðài Loan. M t mình nhân t quy mơ (size) hay giá tr s sách trên giá th tr ưng (BE/ME) thì khơng th nh h ưng đn t su t sinh l i ch ng khốn trong mơ hình nhân t . Tuy nhiên, nhân t qui mơ cùng v i nhân t giá tr s sách trên giá th tr ưng thì l i cĩ ý ngh ĩa trong mơ hình nhân t . H ơn th n a, nh ng đc tính c a r i ro thì nh hưng nhi u h ơn vi c đư a vào các nhân t đi v i nh ng thay đi c a t su t sinh
30 li ch ng khốn. Và nghiên c u c a h đi đn k t lu n r ng n u ch m t mình các mơ hình nhân t hay đc đim c a t ng cơng ty khơng th gi i thích đy đ s bi n đng c a t su t sinh l i ch ng khốn trên TTCK ðài Loan. N u ch c ăn c vào mơ hình nhân t hay ch đc đim c a r i ro thì s đánh m t m t s n i dung quan tr ng trong vi c xác đnh t su t sinh l i ch ng khốn. KT LU N CH ƯƠ NG 1 Trong ch ươ ng 1, đã nghiên c u các mơ hình đu t ư tài chính hi n đi, bao gm: Lý thuy t danh m c Markowitz, Lý thuy t th tr ưng v n, Mơ hình đnh giá tài s n v n (CAPM) và Mơ hình Fama – French 3 nhân t (FF3FM). Theo đĩ, Lý thuy t danh m c Markowiz và Lý thuy t th tr ưng v n ch ra cách th c xây d ng danh m c đu t ư t i ưu, s l a ch n c a nhà đu t ư d a trên thái đ đi v i r i ro ca h . Mơ hình đnh giá tài s n v n mơ t m i quan h gi a t su t sinh l i k ỳ vng và beta c a ch ng khốn, ưc l ưng t su t sinh l i b ng mơ hình h i qui trong đĩ bi n gi i thích là t su t sinh l i th tr ưng v ưt tr i, t đĩ đnh giá tài sn d a trên anpha c a t ng ch ng khốn. Cịn Mơ hình Fama – French 3 nhân t thêm vào mơ hình h i qui hai nhân t n a đĩ là qui mơ c a cơng ty và t s giá ghi s trên giá th tr ưng c a ch ng khốn. Ngồi ra, trong ch ươ ng 1 cịn phân tích k t qu ng d ng các mơ hình trên th gi i, đc bi t là ti các n ưc cĩ TTCK m i n i. T nh ng k t qu ng d ng đĩ, cĩ th so sánh, đi chi u khi ng d ng vào TTCK Vi t Nam.
31 CH ƯƠ NG 2 NG D NG MT S MƠ HÌNH ðU T Ư TÀI CHÍNH HI N ðI VÀO TTCK VI T NAM 2.1 TH TR ƯNG CH NG KHỐN VI T NAM 2.1.1 Tng quan Trung tâm giao d ch ch ng khốn (TTGDCK) Tp. H Chí Minh đi vào ho t đng phiên giao d ch đu tiên vào ngày 28/07/2000 v i 2 lo i c phi u niêm yt. Cùng v i s t ăng tr ưng c a th tr ưng và đ phù h p v i xu h ưng h i nh p, TTGDCK Tp. H Chí Minh đã đưc chuy n đi thành S giao d ch ch ng khốn (SGDCK) Tp. H Chí Minh vào ngày 08/08/2007. Cho đn nay (tháng 10/2008), SGDCK Tp. H Chí Minh đã cĩ 238 lo i ch ng khốn, trong đĩ cĩ 160 c phi u, 74 trái phi u và 4 ch ng ch qu . T ng kh i l ưng niêm y t là h ơn 5,107 tri u ch ng khốn v i t ng giá tr 65,952 nghìn t đng. Cĩ t ng c ng 98 cơng ty ch ng khốn thành viên v i t ng giá tr v n điu l là 19,017 t đng. Tham gia th tr ưng cĩ 36 cơng ty qu n lý qu đu t ư v i t ng v n điu l là 1,417 t đng. Cĩ 8 ngân hàng l ưu ký ch ng khốn và 1 ngân hàng ch đnh thanh tốn. T ngày 30/07/2007 đã th c hi n kh p l nh liên t c. Biên đ dao đng giá hi n nay là ±5%. ði v i TTGDCK Hà N i, ngày 08/03/2005 chính th c khai tr ươ ng ho t đng. Cho đn nay đã cĩ t ng c ng 654 lo i ch ng khốn niêm y t, trong đĩ cĩ 153 c phiu và 501 trái phi u v i t ng kh i l ưng niêm y t là hơn 3,399 tri u ch ng khốn và t ng giá tr là 171,708 nghìn t đng. Biên đ dao đng giá hi n nay là ±7%. Ngồi ra, bên c nh hai th tr ưng t p trung nh ư trên, Vi t Nam cịn t n t i mt th tr ưng n a mà t m g i là th tr ưng phi t p trung (OTC). Tuy nhiên th tr ưng OTC t i Vi t Nam ho t đng khơng đúng nh ư tên g i c a nĩ, vì ph n l n là giao d ch th a thu n trao tay gi a các nhà đu t ư, khơng cĩ s qu n lý c a UBCK Nhà n ưc và c ũng khơng ho t đng theo Lu t ch ng khốn.
32 Theo gi i h n c a lu n v ăn là ch nghiên c u d li u trên SGDCK Tp. H Chí Minh và ch s ch ng khốn là VN-Index. Hình 2.1: Bi u đ VN-Index đnh k ỳ ngày (28/07/2000 – 25/07/2008) 2.1.2 Th c t ng d ng các mơ hình t i Vi t Nam Qua kh o sát 20 phi u, k t qu 20 ý ki n cho r ng vi c quy t đnh đu t ư ch ng khốn ch d a vào các báo cáo tài chính; 12 ý ki n d a vào các ch s ho t đng c a cơng ty. Cịn các nhân t nh ư qui mơ ho c đà t ăng tr ưng l i nhu n khơng đưc quan tâm. Ngồi ra, ch cĩ 3 ý ki n cho r ng c n ph i phân tích, d báo, d đốn giá ch ng khốn khi quy t đnh đu t ư; 1 ý ki n d a vào vi c ng dng các mơ hình đu t ư tài chính đ ra quy t đnh; 9 ý ki n cho r ng vi c đu t ư là theo đu t ư theo phong trào, “tâm lý b y đàn”. ði v i các mơ hình đu t ư tài chính hi n đi, cĩ 15 ý ki n cho r ng ch bi t Lý thuy t danh m c Markowitz; 3 ý ki n bi t CAPM và FF3FM, ch cơng ty ca h ch ưa t ng ng d ng. Cho th y r ng vi c ng d ng các lý thuy t đu t ư tài chính đ ra quy t đnh đu tư trên TTCK Vi t Nam ch ưa đưc quan tâm. Ngồi ra, cĩ 14 ý ki n cho r ng vi c ng d ng các mơ hình vào TTCK Vi t Nam cĩ mang l i hi u qu nh ưng cịn h n ch , trong khi ch cĩ 6 ý ki n cho r ng hi n nay khơng th ng d ng các mơ hình này vào TTCK Vi t Nam.
33 Kt qu kh o sát này ch mang tính ch t tham kh o, vì s l ưng kh o sát quá ít và đi t ưng đưc kh o sát khơng th đi di n cho các lo i ch th đu t ư. Tuy nhiên, c n xem xét tình hình th c t trên TTCK Vi t Nam trong th i gian gn đây. Cĩ th nĩi, TTCK Vi t Nam là m t trong nh ng th tr ưng m i n i, đy bi n đng. Các d báo, d đốn b ng các ph ươ ng pháp cho nhi u k t qu khác nhau tu ỳ theo m u quan sát và d li u thu th p, ch ưa ph n ánh xác th c s bi n đng c a th tr ưng. Do v y, trong điu ki n hi n t i, vi c ng d ng các mơ hình ch ưa cho k t qu nh ư mong mu n và gây m t lịng tin c a nhà đu t ư đi v i các kt qu phân tích th tr ưng. Vào th i đim tháng 10/2007, VN-Index đang dao đng m c 1,100 đim, nhi u nhà phân tích k thu t cho r ng VN-Index s ti p tc t ăng đim nh ưng th c t hồn tồn trái ng ưc, VN-Index gi m m nh nh ư “r ơi t do”. Tr ưc tình hình đĩ, nhi u chuyên gia d đốn r ng ng ưng h tr c a VN-Index s là 600, r i 500, th m chí 400 nh ưng đu b th t b i. VN-Index đã xu ng th p đn m c 366 đim vào ngày 20/06/2008. S th t b i trong vi c phân tích k thu t và ng d ng các lý thuy t đu t ư tài chính vào TTCK Vi t Nam cĩ l do nh ư đã nĩi trên là TTCK Vi t Nam là th tr ưng m i n i nên bi n đng b t th ưng là điu khơng th tránh kh i. Th c t cho th y t tháng 3/2008 đn nay đã cĩ đn 4 l n điu ch nh biên đ dao đng. T m c ±5% và ±10% (tươ ng ng đi v i SGDCK Tp. H Chí Minh và TTGDCK Hà N i) đã gi m xu ng cịn ±1% và ±2% vào ngày 27/03/2008, r i đn ±2% và ±3% ngày 07/04/2008, sau đĩ t ăng lên ±3% và ±4% vào ngày 19/06/2008, và đn 18/08/2008 t ăng l i mc ±5% và ±7%. Nhiu nhà phân tích cho r ng s th t b i c a vi c ng d ng các lý thuy t đu t ư tài chính là do TTCK Vi t Nam cịn duy trì biên đ dao đng. Tuy nhiên, trong điu ki n nh ư hi n nay, khơng th g b rào c n này. Ngồi ra, nhà đu t ư ng d ng các mơ hình trong phân tích ch ng khốn cịn máy mĩc, thơng tin đu vào cho mơ hình cịn thi u và ch ưa chu n xác. Các ph n m m chuyên d ng nh ư hi n nay ch y u là th ng kê d li u và đ th , ch ưa
34 cĩ ph n m m chuyên d ng thành l p danh m c đu t ư t i ưu hay đnh giá, d báo giá ch ng khốn. 2.2 PH ƯƠ NG PHÁP THU TH P VÀ X LÝ D LI U 2.2.1 Ph ươ ng pháp thu th p d li u Lý thuy t danh m c Markowitz nh m xây d ng đưng biên hi u qu . M i đim trên đưng biên hi u qu là m t danh m c l a ch n c a nhà đu t ư. Vi c la ch n này tu ỳ thu c hồn tồn vào đưng cong h u d ng (m c đ ghét r i ro) ca m i nhà đu t ư. Vi lý thuy t này, chúng ta c n d li u t su t sinh l i c a nh ng tài s n xem xét (c tài s n phi r i ro) và t su t sinh l i c a th tr ưng. Cịn CAPM ưc l ưng t su t sinh l i k ỳ v ng c a m t tài s n, trên c ơ s đĩ xem xét tài s n đưc đnh giá cao hay th p trong th c t . Mơ hình Fama và French 3 nhân t khơng ch s d ng beta ch ng khốn nh ư CAPM mà cịn m r ng v i 3 nhân t: beta 3 nhân t , SMB, HML. Trong th c t , r t khĩ đ xác đnh t su t sinh l i c a m t tài s n và khĩ hơn n a là t su t sinh l i c a th tr ưng. Do v y, đ tính tốn các t su t sinh l i này, ng ưi ta th ưng d a vào giá ch ng khốn theo đnh k ỳ quan sát. Cịn t su t sinh l i c a tài s n phi r i ro đưc coi nh ư là lãi su t phi r i ro, đưc xác đnh bng lãi su t Trái phi u Chính ph ho c lãi su t Tín phi u Kho b c (gi ng nh ư lãi su t T-bill Anh và M ). Các tài s n này đưc coi là cĩ r i ro b ng 0, hay tài s n phi r i ro. ði v i t su t sinh l i c a các tài s n r i ro, c th đây là các c phi u đưc niêm y t trên SGDCK Tp. H Chí Minh và t su t sinh l i th tr ưng, c th là ch s VN-Index, tơi dùng ph n m m Metastock đ c p nh t d li u t c ơ s d li u c a SGDCK Tp. H Chí Minh t ngày niêm y t c a t ng ch ng khốn đn 30/06/2008. Sau đĩ, đi chi u v i các ngu n d li u khác nh ư d li u cung c p bi Cơng ty ch ng khốn Ngân hàng ðu t ư và phát tri n Vi t Nam, Cơng ty chng khốn Ngân hàng Sài Gịn Thươ ng tín cho th y d li u t các ngu n hồn tồn kh p đúng.
35 ði v i lãi su t phi r i ro, tơi dùng lãi su t c a Tín phi u Kho b c và Trái phi u Chính ph k ỳ h n 60 tháng qua các n ăm t n ăm 1999 đn n ăm 2008, đưc cung c p b i Kho b c Nhà n ưc t nh Phú Yên. ði v i d li u s d ng trong mơ hình Fama và French 3 nhân t , ngồi các d li u đã thu th p trên, d li u m i k ỳ quan sát cịn ph i thu th p t báo cáo tài chính (dng đy đ hoc tĩm t t) ca t t c các cơng ty niêm y t ti SGDCK Tp. H Chí Minh. Tuy nhiên, v i kh i l ưng d li u đ s nh ư v y, đ minh ho s li u trong lu n v ăn này, tơi đã gi i h n kho ng th i gian quan sát là 15 tháng t 30/09/2006 đn 31/12/2007 c a t t c 138 cơng ty cĩ d li u niêm y t tr ưc ngày 31/12/2007. Tuy nhiên, vi c thu th p báo cáo tài chính theo t ng tháng c a 138 cơng ty qua 15 tháng là cơng vi c r t khĩ kh ăn. Vì v y, thay vì s dng báo cáo tài chính tháng, tơi dùng báo cáo tài chính quý thay cho tháng. Trong 138 cơng ty, cĩ 105 cơng ty cĩ đy đ d li u báo cáo tài chính 5 quý, 10 cơng ty cĩ d li u t 2 đn 4 quý, 23 cơng ty cĩ d li u 1 quý. Nh ư v y, t ng s báo cáo tài chính quý đã thu th p là 571 báo cáo. D li u báo cáo tài chính đưc thu th p t trang web c a SGDCK Tp. H Chí Minh và m t s t chính trang web c a các cơng ty niêm y t, ph n ln d li u đã đưc ki m tốn. 2.2.2 Ph ươ ng pháp x lý d li u Sau khi d li u đưc thu th p và đi chi u t các ngu n đ t ăng đ tin c y ca d li u, tơi dùng ph n m m Analstock đ x lý d li u hồn t đng, tính t su t sinh l i c a tài s n r i ro, t su t sinh l i th tr ưng, lãi su t phi r i ro theo đnh k ỳ quan sát tu ỳ ch n (ngày, tu n, tháng, quí và n ăm) và tu ỳ ch n th i k ỳ quan sát, cĩ th t khi m t ch ng khốn niêm y t đn th i đim hi n t i. ði v i d li u t su t sinh l i ch ng khốn theo đnh k ỳ, xác đnh bng cơng th c: T su t sinh l i b ng logarit t nhiên c a giá đĩng c a trên giá tham chi u. Giá tham chi u đưc xác đnh theo quy đnh t i kho n 3 điu 49 c a Quy ch thành viên, niêm y t, cơng b thơng tin và giao d ch ch ng khốn, ban hành kèm theo Quy t đnh s 79/2000/Q ð-UBCK ngày 29/12/2000 c a Ch t ch UBCK Nhà n ưc. Theo đĩ, n u đnh k ỳ là ngày thì giá tham chi u s là giá đĩng
36 ca c a ngày giao d ch li n tr ưc. N u đnh k ỳ là tu n thì giá tham chi u s là giá đĩng c a c a ngày cách ngày hi n t i ít nh t là 7 ngày. N u đnh k ỳ là tháng thì giá tham chi u s là giá đĩng c a c a ngày cu i tháng tr ưc. Cu i cùng, n u đnh kỳ là n ăm thì giá tham chi u s là giá đĩng c a c a ngày cu i n ăm trưc. Cịn t su t sinh l i th tr ưng c ũng đưc tính t ươ ng t nh ưng thay giá ch ng khốn b ng ch s VN-Index. Tuy nhiên, trong tr ưng h p này, đ đơ n gi n đã b qua ph n c t c khi tính t su t sinh l i ch ng khốn. H ơn n a, điu này c ũng phù h p khi tính t su t sinh l i th tr ưng ch d a trên ch s VN-Index. ði v i d li u giá ghi s , ly giá tr tng tài s n tr đi n ph i tr trên báo cáo tài chính. Cịn d li u giá th tr ưng b ng giá th tr ưng c a mt c phi u nhân v i s l ưng c phi u ph thơng đang l ưu hành. Dùng ph n m m Analstock đ x lý d li u đu vào cho Mơ hình Fama – French 3 nhân t : Tính các giá tr BE/ME. Sau đĩ, ng v i m i quan sát (k ỳ d li u), phân lo i và s p x p các c phi u thành 2 nhĩm theo qui mơ: 50% c phi u thu c nhĩm qui mơ nh (nhĩm S) và 50% c phi u thu c nhĩm qui mơ l n (nhĩm B). Trong m i nhĩm S và B, ti p t c phân lo i và s p x p các c phi u theo 3 nhĩm: 33% c phi u cĩ BE/ME th p (nhĩm L), 34% c phi u cĩ BE/ME trung bình (nhĩm M) và 33% c phi u cĩ BE/ME cao (nhĩm H). Sau đĩ, tính t su t sinh l i trung bình c a t ng danh m c S/L, S/M, S/H, B/M, B/L, B/H theo ph ươ ng pháp bình quân gia quy n v i quy n s là t tr ng (giá tr v n hố th tr ưng) c a t ng c phi u. Nh ư v y, nhân t SMB đưc tính b ng t su t sinh l i bình quân c a danh m c cĩ qui mơ nh (danh m c S) tr cho t su t sinh l i bình quân c a danh m c cĩ qui mơ l n (danh m c B): SMB = (S/L + S/M + S/H)/3 – (B/L + B/M + B/H)/3. Và nhân t HML đưc tính b ng t su t sinh l i bình quân ca danh m c “giá tr ” (danh m c H) tr cho t su t sinh l i bình quân c a danh mc “t ăng tr ưng” (danh m c L): HML = (S/H + B/H)/2 – (S/L + B/L)/2. Nh ư vy, t t c các nhân t là d li u đu vào cho Mơ hình Fama – French 3 nhân t ca m i k ỳ quan sát đã đưc tính tốn.
37 2.3 KI M ðNH GI THUY T TH NG KÊ V QUI LU T PHÂN PH I XÁC SU T C A T SU T SINH L I CH NG KHỐN 2.3.1 ðt v n đ Trong nhi u l ĩnh v c c a khoa h c và đi s ng, cĩ r t nhi u nh ng đi lưng ng u nhiên phân ph i theo qui lu t chu n. Ch ng h n sai s kích th ưc c a các chi ti t máy s n xu t, tr ng l ưng c a nh ng s n ph m cùng lo i, n ăng su t ca m t lo i cây tr ng trong cùng điu ki n, tr ng l ưng c a gia súc cùng đ tu i và điu ki n nuơi d ưng đu là nh ng đi l ưng ng u nhiên phân ph i theo qui lu t chu n. Theo đnh lý “Gii h n trung tâm” c a Liapunop 1, vi mt h qu là: Nu m t đi l ưng ng u nhiên X là t ng c a m t s l n các đi l ưng ng u nhiên đc l p và giá tr c a m i đi l ưng đĩng vai trị r t nh trong t ng đĩ thì X s cĩ phân ph i x p x v i phân ph i chu n. Do v y, ta c ũng k ỳ v ng r ng, t su t sinh li c a ch ng khốn c ũng là m t đi l ưng ng u nhiên x p x phân ph i chu n. Nu điu này đúng, nhà đu t ư d dàng ra quy t đnh d a vào giá tr xác su t c a các tr ưng h p cĩ th x y ra c a t su t sinh l i. Ngồi ra, nu điu này đúng, s tăng thêm giá tr th c nghi m cho các lý thuy t nghiên c u trên đây. Do v y, cn thi t ph i ki m đnh qui lu t phân ph i c a t su t sinh l i ch ng khốn. 2.3.2 Kt qu ki m đnh Dùng ph n m m Analstock đ ki m đnh. M u quan sát là t su t sinh l i ca 26 ch ng khốn và ch s VN-Index tính theo đnh k ỳ tun trên 166 k ỳ (t 01/01/2005 đn 30/06/2008). Ph ươ ng pháp ki m đnh dùng phân ph i chi bình ph ươ ng ( χ2), v i gi thuy t H 0 là: T su t sinh l i c a ch ng khốn tuân theo qui lu t phân ph i chu n. Vi m c ý ngh ĩa α = 5% ( đ tin c y 95%), ta thu đưc k t qu ki m đnh nh ư sau: 1 Liapunop - Nhà tốn h c ng ưi Nga
38 Bng 2.1: K t qu ki m đnh v qui lu t phân ph i xác su t ca t su t sinh l i gm 26 ch ng khốn và VN-Index Mã CK χ2 p-value 1 Kt qu ki m đnh AGF 287.0137 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 BBC 1.6800 0.194925 Ch p nh n H 0 BBT 7.9273 0.004870 Cĩ th bác b H 0 BPC 2.8713 0.090173 Cân nh c khi bác b H 0 BT6 8.8057 0.003003 Cĩ th bác b H 0 BTC 56.9259 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 CAN 37.7202 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 DHA 168.7634 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 DPC 22.3888 0.000002 Hồn tồn bác b H 0 GIL 3.4128 0.064693 Cân nh c khi bác b H 0 GMD 163.5180 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 HAP 194.5138 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 HAS 34.4902 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 KHA 17.0366 0.000037 Hồn tồn bác b H 0 LAF 70.8109 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 NKD 1.9381 0.163873 Ch p nh n H 0 PMS 2.6324 0.104702 Ch p nh n H 0 REE 17.1930 0.000034 Hồn tồn bác b H 0 SAM 19.2283 0.000012 Hồn tồn bác b H 0 SAV 504.7186 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 SFC 52.6329 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 SGH 113.6639 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 TMS 0.0266 0.870412 Ch p nh n H 0 TRI 17.2856 0.000032 Hồn tồn bác b H 0 TS4 9.9577 0.001602 Cĩ th bác b H 0 VTC 0.0230 0.879558 Ch p nh n H 0 VN-Index 207.0578 0.000000 Hồn tồn bác b H 0 Nhìn vào bng k t qu trên, trong s 26 ch ng khốn đưc ki m đnh thì ch cĩ 5 ch ng khốn cĩ t su t sinh l i tuân theo qui lu t chu n, ch chi m t l 19.2%. Cĩ 2 tr ưng h p c n cân nh c khi bác b gi thi t H 0 và 3 tr ưng h p cĩ th bác b gi thi t H 0, cịn l i là hồn tồn bác b gi thi t H 0 (p-value quá nh , nh h ơn 0.001). Tuy nhiên, v i m u quan sát ch cĩ 26 ch ng khốn và kho ng th i gian quan sát h p nên cĩ k t qu nh ư v y. M t s tr ưng h p, n u ch n kho ng th i gian phù h p s cho k t qu ki m đnh là phân ph i chu n. Ch ng 1 K t qu ki m đnh ph thu c vào giá tr p-value, v i 5 mc đ. Trong đĩ, p-value càng nh thì m c đ kh ng đnh vi c bác b gi thi t H 0 càng cao.
39 hn, VN-Index trong kho ng th i gian t 01/01/2006 đn 31/12/2006 s cĩ phân ph i chu n. 2.4 THÀNH L P DANH M C ðU T Ư T I ƯU 2.4.1 Danh m c hi u qu g m các tài s n r i ro Mt danh m c t i ưu đi v i nhà đu t ư Markowitz là danh m c ng v i mc t su t sinh l i k ỳ v ng cho tr ưc, s cĩ m c r i ro th p nh t. Ho c ng ưc li, ng v i m t m c r i ro cho tr ưc, s cĩ m c t su t sinh l i k ỳ v ng cao nh t. Do v y, trong ph n này s gi i thi u cách gi i bài tốn thu n, t c là tìm danh m c cĩ r i ro th p nh t khi t su t sinh l i b ng giá tr cho tr ưc. H ơn n a, trong điu ki n th tr ưng ch ng khốn Vi t Nam chưa cho phép bán kh ng, vì vy t tr ng tài s n trong danh m c ph i khơng âm. Nh ư v y ta s gi i bài tốn sau:  n n σ 2 = σ →  p ∑ ∑ w i w j ij Min  i =1j = 1  n  E ( R ) = w E ( R ) = const p ∑ i i  i =1  n =  ∑ w i 1  i =1  ≥ ∀ =  w i ,0 i ,1 n Thc t , cĩ r t nhi u ph ươ ng pháp đ gi i bài tốn trên. Chúng ta cĩ th gi i b ng ph ươ ng pháp gi i tích đ tính c c tr hàm nhi u bi n cĩ ràng bu c (ch ng h n dùng ph ươ ng pháp nhân t Lagrange), ho c s d ng thu t tốn đơ n hình đ tìm ph ươ ng án t i ưu. Tuy nhiên, v i s h tr c a các ph n m m tính tốn c c m nh nh ư hi n nay, chúng ta d dàng tìm đưc nghi m c a quá trình t i ưu trên và v đưc đưng biên hi u qu . Trong lu n v ăn này, tơi s s dùng ph n mm Analstock đưc vi t trên ngơn ng Matlab. Vi c gi i bài tốn th cơng b ng ph ươ ng pháp gi i tích đưc trình bày ph n ph l c. Vi ph n m m Analstock, ng ưi s d ng cĩ th l a ch n b t k ỳ kho ng th i gian quan sát, c ũng nh ư đnh k ỳ quan sát. Tuy nhiên, đ minh ho trong lu n văn này tơi s s d ng kho ng th i gian quan sát là 42 tháng, t ngày 01/01/2005
40 đn ngày 30/06/2008, t ươ ng ng trên sàn giao d ch ch ng khốn Tp. H Chí Minh cĩ 26 c phi u cĩ d li u đy đ. T su t sinh l i tính theo tu n v i 166 k ỳ. Ta c n phân tích d li u s ơ b thơng qua các tham s th ng kê nh ư sau: Bng 2.2: Các tham s th ng kê c a t su t sinh l i các ch ng khốn và VN-Index Mã ch ng Kỳ v ng ð l ch chu n H s b t đi H s nh n khốn E(R) σ xng γ1 γ2 AGF -0.131747 5.720783 -0.394179 6.126568 BBC -0.105473 6.476352 0.493610 4.850591 BBT -0.413086 6.124419 1.004207 6.719457 BPC -0.298254 6.075948 0.459247 6.973097 BT6 0.055939 5.590740 0.390972 4.701059 BTC 0.619967 7.463412 0.950675 5.563818 CAN -0.202025 5.996153 0.522621 5.978686 DHA -0.353747 6.782376 -1.900965 12.335029 DPC 0.123645 7.580502 0.512518 5.037033 GIL -0.499337 6.315317 -1.437906 12.023645 GMD -0.380438 6.437389 -0.891836 12.194944 HAP -0.157819 7.501851 -0.196838 6.287120 HAS -0.675693 7.575830 -1.267565 7.713342 KHA -0.558346 7.035634 -0.455334 7.197775 LAF 0.036552 7.139010 0.481975 5.342975 NKD 0.198184 6.100589 -0.126742 4.748664 PMS 0.449529 6.505410 0.972101 7.073868 REE -0.143883 6.712058 -0.430739 8.504060 SAM -0.455489 7.118458 -0.134214 6.092197 SAV -0.450486 5.637442 0.449052 5.666654 SFC -0.083295 6.829275 -1.629150 16.140268 SGH 1.066743 7.554688 0.819049 5.286789 TMS -0.299527 5.607161 -0.498562 5.232274 TRI -0.472232 6.270234 0.920504 6.835392 TS4 -0.488224 6.823976 -0.174363 8.333719 VTC -0.221023 7.246956 -0.195946 7.895780 VN-Index 0.252779 4.334821 0.104886 4.876114 Nhìn vào b ng s li u th ng kê trên, nh ng ch ng khốn cĩ t su t sinh l i kỳ v ng dươ ng là: BT6, BTC, DPC, LAF, NKD, PMS, SGH. Là m t nhà đu t ư, đươ ng nhiên h khơng thích nh ng ch ng khốn cĩ t su t sinh l i k ỳ v ng âm. ð l ch chu n bi u hi n m c đ phân tán c a t su t sinh l i quanh giá tr trung bình. ð l ch chu n càng cao hàm ý r i ro cao. Tuy nhiên, đ l ưng hố và nh n đnh ri ro, chúng ta cịn cĩ các tham s là h s b t đi x ng (skewness) và h s nh n (kurtosis).
41 3 H s b t đi x ng γ1 = 3/σ (v i 3 là mơ men trung tâm b c 3) đo l ưng s méo l ch (b t đi x ng) c a phân ph i. N u γ1 âm thì đ th phân ph i s méo lch sang bên ph i th hi n r i ro cao do nhi u kh n ăng s xu t hi n m t vài tr ưng h p t su t sinh l i âm m nh trong t ươ ng lai. Ngưc l i, γ1 d ươ ng thì đ th phân ph i s méo l ch sang bên trái th hi n kh n ăng xu t hi n m t vài tr ưng h p t su t sinh l i l n đáng k trong t ươ ng lai. 4 H s nh n γ2 = 4/σ (v i 4 là mơ men trung tâm bc 4) th hi n đ nh n ca đ th phân ph i. γ2 càng nh thì đ th càng nh n th hi n đ an tồn cao, t c là các giá tr t su t sinh l i cĩ xu h ưng t p trung quanh giá tr k ỳ v ng. Nh ư v y, nh ng ch ng khốn thu hút nhà đu t ư là nh ng ch ng khốn cĩ t su t sinh l i k ỳ v ng d ươ ng, γ1 cao và γ2 th p nh ư các ch ng khốn: BT6, BTC, DPC, LAF, PMS, SGH. Tuy nhiên, ta c n so sánh các tham s gi a các ch ng khốn khi l a ch n. Ch ng h n so sánh gi a BTC và DPC. BTC cĩ t su t sinh l i 0.62%, cao h ơn t su t sinh l i ca DPC 0.12%, đ l ch chu n c a BTC là 7.46, th p h ơn đ l ch chu n c a DPC là 7.58. Trong khi đĩ, BTC cĩ h s b t đi x ng γ1= 0.95 l n h ơn so v i 0.51 c a DPC, ch cĩ h s nh n γ2 ca BTC là 5.56 l n h ơn c a DPC m t chút là 5.04. Do v y, nhà đu t ư ch c ch n s thích BTC h ơn là DPC. V m t tr c quan, nh ng tham s th ng kê s cho nhà đu t ư m t cái nhìn tng quát và cĩ nh ng nh n xét ban đu v các ch ng khốn. Tuy nhiên, khơng ch d ng l i đây, nhà đu t ư cịn ph i tìm đưng biên hi u qu và xác đnh danh mc t i ưu trên đưng biên hi u qu tu ỳ theo thái đ đi v i r i ro. Dùng ph n m m Analstock, xác đnh đưc đưng biên hi u qu nh ư sau. Trong đĩ, các d u ch m th hi n 3000 danh m c ng u nhiên, b ng s k t h p ng u nhiên các tr ưng h p c a t tr ng các ch ng khốn trong danh m c. ðưng biên hi u qu bao quanh th hi n các k t h p t t nh t. Hình 2.2: ðưng biên hi u qu và danh m c cĩ đ l ch chu n th p nh t
42 Ph n m m đã x lý bài tốn t i ưu trên trong tr ưng h p khơng bán kh ng, tìm đưc danh m c cĩ ph ươ ng sai th p nh t, t i đây, danh m c t i ưu (ng v i m c t su t sinh l i t ươ ng ng) bao g m các ch ng khốn sau: Bng 2.3: Danh m c cĩ đ l ch chu n th p nh t và t tr ng các ch ng khốn trong danh m c Mã ch ng khốn T tr ng trong danh m c t i ưu AGF 0.153103 BT6 0.124313 BTC 0.221737 DHA 0.008331 GMD 0.171014 SAV 0.006254 SFC 0.016478 SGH 0.078709 TMS 0.220062 Tng c ng danh m c: 1.000000 T su t sinh l i danh m c: 0.070104 ð l ch chu n : 3.899878
43 ðây là danh m c cĩ đ l ch chu n th p nh t trong s các danh m c trên đưng biên hi u qu (k c trong t t c các k t h p ngồi đưng biên hi u qu ), vi m c t su t sinh l i là 0.07% và đ l ch chu n là 3.9. Tuy nhiên, danh m c ti ưu đây, theo Markowitz là danh m c cĩ ph ươ ng sai th p nh t. Nh ư đã bi t, tu ỳ thu c m c đ ghét r i ro, nhà đu t ư cĩ th l a ch n trên đưng biên hi u qu danh m c cĩ t su t sinh l i cao h ơn và chp nh n m c r i ro l n h ơn. Ph n m m v đưng biên hi u qu và đư a ra 50 danh m c minh ho trên đưng biên hi u qu tu ỳ vào m c đ ghét r i ro c a nhà đu t ư. Chi tit 50 danh m c trên đưng biên hi u qu vi t tr ng c a các tài s n trong danh m c xem ph n ph l c. Bng 2.4: 50 danh m c trên đưng biên hi u qu Danh T su t sinh ð l ch Danh T su t sinh ð l ch mc li k ỳ v ng chu n mc li k ỳ v ng chu n (%) (%) 1 0.070104 3.899878 26 0.578593 4.683092 2 0.090444 3.900869 27 0.598933 4.745372 3 0.110783 3.904313 28 0.619272 4.809768 4 0.131123 3.910555 29 0.639612 4.876198 5 0.151462 3.919636 30 0.659951 4.944578 6 0.171802 3.931537 31 0.680291 5.014831 7 0.192141 3.946153 32 0.700631 5.087029 8 0.212481 3.963358 33 0.720970 5.161465 9 0.232821 3.983152 34 0.741310 5.238060 10 0.253160 4.005502 35 0.761649 5.316985 11 0.273500 4.030365 36 0.781989 5.400108 12 0.293839 4.057694 37 0.802328 5.487675 13 0.314179 4.087440 38 0.822668 5.579681 14 0.334518 4.119551 39 0.843008 5.676322 15 0.354858 4.153972 40 0.863347 5.777378 16 0.375198 4.190646 41 0.883687 5.882622 17 0.395537 4.229515 42 0.904026 5.991832 18 0.415877 4.270517 43 0.924366 6.107164 19 0.436216 4.313594 44 0.944705 6.246196 20 0.456556 4.358745 45 0.965045 6.411059 21 0.476895 4.406489 46 0.985385 6.599818 22 0.497235 4.456877 47 1.005724 6.810487 23 0.517574 4.509820 48 1.026064 7.041097 24 0.537914 4.565229 49 1.046403 7.289759 25 0.558254 4.623016 50 1.066743 7.554688
44 2.4.2 Danh m c hi u qu g m danh m c tài s n r i ro k t h p v i mt tài sn phi r i ro Vi các danh m c trên đưng biên hi u qu nh ư trên, khi k t h p đu t ư các danh m c này v i m t tài s n phi r i ro, ta s đưc danh mc đu t ư t i ưu và các danh m c này s n m trên đưng th tr ưng v n (CML). Tài s n phi r i ro theo đnh ngh ĩa là tài s n khơng cĩ r i ro. Do v y, tài s n phi r i ro đưc ch n là các lo i trái phi u Chính ph ho c tín phi u Kho b c nhà nưc và lãi su t phi r i ro t ươ ng ng là lãi su t c a nĩ. Qua s li u cung c p b i Kho b c Nhà n ưc t nh Phú Yên, lãi su t tín phi u kho b c kỳ h n 60 tháng t năm 2001 đn 2008 dao đng t 7.2%/n ăm đn 8.6%/n ăm. ðc bi t trong kho ng th i gian t n ăm 2005 đn gi a n ăm 2008, m c lãi su t n đnh kho ng 8.6%/n ăm. ð phù h p v i k ỳ d li u minh ho trong ph n này, lãi su t phi r i ro tu n là 0.1672%/tu n. Khi đĩ, đưng th tr ưng v n là đưng th ng t R f ti p xúc vi đưng biên hi u qu t i danh m c th tr ưng M. Hình 2.3: CML và l a ch n danh m c t i ưu trên CML
45 Vi danh m c th tr ưng đã đưc xác đnh, đưng th tr ưng v n (CML) s là đưng th ng R fM. Tùy vào m c đ m o hi m hay ghét r i ro c a nhà đu t ư, nhà đu t ư cĩ th ch n danh m c trên CML b ng cách k t h p đu t ư mt ph n vào tài s n phi r i ro và m t ph n vào danh m c M. Ch ng h n trong tr ưng h p trên, nhà đu t ư đu t ư vào R f là 34.376% và danh m c M là 65.624% đ đt đưc danh m c cĩ R P = 0.67961 và σP = 4.1328. Tươ ng t nh ư v y, tùy theo m c đ mo hi m c a nhà đu t ư, danh m c đưc ch n s n m trên CML. ðc bi t, n u là nhà đu t ư m o hi m, cĩ th s bán kh ng tài s n phi r i ro ( đi vay) đ đu t ư tồn b vào danh m c M. Hình 2.4: CML và l a ch n danh m c P b ng cách đu t ư vào danh m c M, k t h p đi vay m c lãi su t R b Vì lãi su t cho vay và đi vay tài s n phi r i ro khác nhau nên ng v i m i tr ưng h p l a ch n s cĩ danh m c M t ươ ng ng. Nu lãi su t đi vay l n h ơn lãi su t cho vay thì danh m c M ng v i tr ưng h p đi vay s n m bên trên danh
46 mc M ng v i tr ưng h p cho vay. Sau đây là s li u c th ng v i hai tr ưng hp này. Bng 2.5: Danh m c th tr ưng trong hai tr ưng h p cho vay và đi vay tài s n phi r i ro Danh m c th tr ưng M Cho vay lãi su t R f = ði vay lãi su t R b = (Market Portfolio) 0.1672%/tu n 0.27%/tu n Ch ng khốn T tr ng T tr ng BTC 25.33% 20.74% SGH 74.67% 79.26% Tng c ng 100% 100% T su t sinh l i (R M) 0.95357% 0.97406% ð l ch chu n ( σM) 6.3150 6.4919 Tuy nhiên, tùy thu c vào m c đ ghét r i ro, nhà đu t ư cĩ th ch n kt hp tài s n phi r i ro và danh m c M đ t o nên các k p h p trên CML. Sau đây là m t s tr ưng h p l a ch n c a nhà đu t ư. Bng 2.6: M t s tr ưng h p l a ch n c a nhà đu t ư trên CML trong c hai tr ưng h p cho vay m c lãi su t R f và đi vay m c lãi su t R b. T su t sinh l i Mc đ ghét ð l ch chu n T tr ng R T tr ng M danh m c (R ) ri ro 1 f P danh m c ( σ ) (%) P Danh m c R f 1.0000 0.0000 0.1672 0.0000 0.200 0.9016 0.0984 0.2441 0.6199 0.100 0.8031 0.1969 0.3209 1.2399 0.080 0.7539 0.2461 0.3594 1.5498 0.030 0.3438 0.6562 0.6796 4.1328 0.025 0.2125 0.7875 0.7821 4.9594 0.020 0.0156 0.9844 0.9358 6.1993 Danh m c M 0.0000 1.0000 0.95357 6.3150 0.016 -0.0410 1.0410 0.9973 6.7420 0.015 -0.1104 1.1104 1.0458 7.1915 0.014 -0.1897 1.1897 1.1012 7.7051 0.013 -0.2813 1.2813 1.1651 8.2978 Kt qu thu đưc th t đơ n gi n và nhanh chĩng nh ư trên chính là nh cơng c tính tốn m nh m c a Matlab. Tuy nhiên, vi c gi i h t i ưu b ng ph ươ ng pháp gi i tích trong điu ki n khơng cho phép bán kh ng trên TTCK Vi t Nam (các t tr ng trong danh m c khơng âm) h u nh ư khơng kh thi. Ta hãy m r ng 1 Tham s th 6 truy n cho hàm “portalloc” trong Matlab, ch m c đ ghét r i ro c a nhà đu t ư.
47 xét m t tr ưng h p lý thuy t cĩ th x y ra nh ư sau. Gi d nghi m c a quá trình ti ưu khơng n m trên đưng biên hi u qu , ch ng h n bên d ưi danh m c th tr ưng thì, s t o nên m t t p h p các đim khác c ũng th a mãn h t i ưu trong điu ki n ràng bu c t tr ng khơng âm. Do v y, c n cĩ d u hi u ưu tiên đ l a ch n danh m c t i ưu. D ĩ nhiên các l a ch n ph i c ăn c vào d li u v t su t sinh l i k ỳ v ng và đ l ch chu n c a danh m c. Nh ưng v n đ làm sao l a ch n danh m c cĩ t c đ t ăng t su t sinh l i k ỳ v ng cao nh t. T c đ t ăng t su t sinh l i kỳ v ng chính là h s gĩc c a đưng th ng RfE ni t R f đn danh m c E cn xét và chúng ta s so sánh theo tg( α) (hình 2.5) đ tìm h s gĩc l n nh t. Hình 2.5: D u hi u ưu tiên tg( α) đ l a ch n danh m c t i ưu E(R p) M E α Rf 0 σp Bng d li u sau minh ho các tr ưng h p l a ch n danh m c v i d u hi u ưu tiên tg( α). Bng 2.7: La ch n danh m c t i ưu v i d u hi u ưu tiên tg( α) và sai phân c a tg( α) Sai phân Sai phân T su t Du hi u T su t Du hi u ð l ch ca d u ð l ch ca d u sinh l i ưu tiên – sinh l i ưu tiên - chu n hi u ưu chu n hi u ưu (%) tg( α) (%) tg( α) tiên tiên 0.070104 3.899878 -0.024897 0.000000 0.578593 4.683092 0.087846 0.003258 0.090444 3.900869 -0.019677 0.005220 0.598933 4.745372 0.090980 0.003133 0.110783 3.904313 -0.014450 0.005227 0.619272 4.809768 0.093990 0.003011 0.131123 3.910555 -0.009226 0.005224 0.639612 4.876198 0.096881 0.002891 0.151462 3.919636 -0.004015 0.005211 0.659951 4.944578 0.099655 0.002774 0.171802 3.931537 0.001171 0.005186 0.680291 5.014831 0.102315 0.002660
48 0.192141 3.946153 0.006320 0.005150 0.700631 5.087029 0.104861 0.002546 0.212481 3.963358 0.011425 0.005104 0.720970 5.161465 0.107289 0.002428 0.232821 3.983152 0.016475 0.005050 0.741310 5.238060 0.109603 0.002314 0.253160 4.005502 0.021461 0.004986 0.761649 5.316985 0.111802 0.002198 0.273500 4.030365 0.026375 0.004914 0.781989 5.400108 0.113848 0.002046 0.293839 4.057694 0.031210 0.004835 0.802328 5.487675 0.115737 0.001890 0.314179 4.087440 0.035959 0.004749 0.822668 5.579681 0.117474 0.001737 0.334518 4.119551 0.040616 0.004657 0.843008 5.676322 0.119057 0.001583 0.354858 4.153972 0.045176 0.004560 0.863347 5.777378 0.120495 0.001438 0.375198 4.190646 0.049634 0.004458 0.883687 5.882622 0.121797 0.001302 0.395537 4.229515 0.053987 0.004353 0.904026 5.991832 0.122972 0.001175 0.415877 4.270517 0.058231 0.004244 0.924366 6.107164 0.123980 0.001008 0.436216 4.313594 0.062365 0.004134 0.944705 6.246196 0.124477 0.000497 0.456556 4.358745 0.066385 0.004020 0.965045 6.411059 0.124448 -0.000028 0.476895 4.406489 0.070282 0.003897 0.985385 6.599818 0.123971 -0.000477 0.497235 4.456877 0.074051 0.003769 1.005724 6.810487 0.123122 -0.000848 0.517574 4.509820 0.077691 0.003641 1.026064 7.041097 0.121979 -0.001144 0.537914 4.565229 0.081204 0.003512 1.046403 7.289759 0.120608 -0.001371 0.558254 4.623016 0.084588 0.003385 1.066743 7.554688 0.119071 -0.001537 ð d so sánh, thêm c t sai phân c a d u hi u ưu tiên đ th y đưc t c đ tăng c a t ng danh m c. Quá trình la ch n cn xác đnh rõ kho ng t su t sinh li m c tiêu. D u hi u ưu tiên l a ch n s đưc so sánh c v giá tr tuy t đi – tg( α) và t c đ t ăng – sai phân c a tg( α) đi v i các đim lân c n c a t su t sinh li m c tiêu. D u hi u này s th y rõ h ơn trong tr ưng h p t p nghi m nh n đưc bao g m các đim khá k ỳ d (t ăng gi m b t th ưng, đ th khơng tr ơn nh ư đưng biên hi u qu ). Khi đĩ, du hi u ưu tiên nh ư trên cĩ ý ngh ĩa r t quan tr ng trong vi c l a ch n danh m c t i ưu. 2.4.3 Danh m c th tr ưng, tính hi u qu c a VN-Index Tr l i tr ưng h p khơng bán kh ng, danh m c th tr ưng M cĩ t su t sinh l i là 0.94804%, đ l ch chu n là 6.2978%. So sánh v i VN-Index cĩ t su t sinh l i là 0.25127% và đ l ch chu n là 4.3218%. Ta th y VN-Index n m bên dưi danh m c th tr ưng M và c ũng khơng n m trên đưng biên hi u qu . Do đĩ, VN-Index th t s khơng ph i là danh m c th tr ưng và c ũng khơng ph i là danh m c đưc đa d ng hố t t. K t qu này c ũng khơng m y ng c nhiên khi h u ht các ch s ch ng khốn c a các th tr ưng ch ng khốn trên th gi i c ũng cĩ kt qu t ươ ng t nh ư S&P 500, Dow, FTSE, Nikkei Cĩ th gi i thích hi n tưng này nh ư sau:
49 Th nh t, s l ưng ch ng khốn trong th i k ỳ quan sát là quá nh . Mu nghiên c u ch là 26 ch ng khốn trong khi đn th i đim 30/06/2008 t i SGDCK Tp. H Chí Minh đã cĩ 152 ch ng khốn niêm y t, và đươ ng nhiên VN- Index tính đn 30/06/2008 c ũng tính trên 152 ch ng khốn. Th hai, ngay c VN-Index c ũng khơng th đi di n cho danh m c bao gm tồn b tài s n r i ro c a n n kinh t . Trên TTCK Vi t Nam ngồi các ch ng khốn đưc niêm y t trên SGDCK Tp. H Chí Minh, cịn cĩ ch ng khốn niêm yt trên TTGDCK Hà N i và th tr ưng OTC. ðn cu i n ăm 2007, t ng giá tr niêm y t trên SGDCK Tp. H Chí Minh ch chi m kho ng 6% GDP. Th ba, TTCK Vi t Nam hi n nay ch ưa cho phép bán kh ng, điu này s làm nhà đu t ư khơng th gia t ăng l i nhu n nh bán kh ng. Hơn n a, VN-Index c ũng khơng n m trên đưng biên hi u qu , do đĩ nĩ cũng khơng ph i là danh m c đưc đa d ng hố t t. Do đĩ, vi danh m c th tr ưng đưc ch n g m 26 c phi u quan sát. ð d phân bi t, ta t m g i danh mc y là danh m c “th tr ưng”. T d li u t su t sinh l i c a 26 ch ng khốn trong kho ng th i gian 01/01/2005 – 30/06/2008, k t h p v i t tr ng các ch ng khốn trong danh m c “th tr ưng” (c hai tr ưng h p: cho vay m c lãi su t R f và đi vay m c lãi su t R b), ta tính đưc t su t sinh l i c a danh m c “th tr ưng” b ng cách l y ma tr n t su t sinh l i c a 26 ch ng khốn nhân v i ma tr n t tr ng các ch ng khốn trong danh m c “th tr ưng”. T đĩ, chúng ta d dàng xây d ng đưng th tr ưng ch ng khốn v i danh m c “th tr ưng” này. 2.5 ðƯNG TH TR ƯNG CH NG KHỐN VÀ ðNH GIÁ TÀI S N 2.5.1 Tr ưng h p danh m c th tr ưng là danh m c g m 26 ch ng khốn 2.5.1.1 Mơ hình h i qui, tính beta ch ng khốn Vi danh m c “th tr ưng” bao g m 26 ch ng khốn xem xét, ta tính beta ca các ch ng khốn theo mơ hình h i qui. Dùng ph n m m Analstock đ tính ma tr n hi p ph ươ ng sai và beta các chng khốn theo danh m c “th tr ưng”. Ngồi ra, ph n m m cịn tính tốn r i ro h th ng (b ng beta nhân v i đ l ch