Tải bản đầy đủ

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ÁP DỤNG MÔ HÌNH QUÁN TÍNH HÀNH VI TRONG VIỆC ĐỊNH GIÁ CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT NAM

i

MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ ĐỒ THỊ iii
TỪ VIẾT TẮT iv
TÓM TẮT v
LỜI GIỚI THIỆU 1
A. TỔNG QUAN CÁC LÝ THUYẾT ĐỊNH GIÁ 2
1. Các mô hình định giá theo tài chính hiện đại/ Tài chính tân cổ điển 2
1.1. Mô hình CAPM 2
1.2. Mô hình APT (Arbitrage Pricing Theory) 3
2. Những hạn chế của mô hình định giá tân cổ điển 4
2.1. Các phát hiện thực nghiêm về những bất thường 4
2.2. Giới hạn về kinh doanh chênh lệch giá 7
2.3. Những thất bại của các mô hình tân cổ điển 8
3. Lý thuyết định giá bằng tài chính hành vi 9
3.1. Tài chính hành vi là gì? 9
3.2. Các nghiên cứu về định giá bằng mô hình tài chính hành vi 10
B. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 13
1. Phương pháp nghiên cứu và phương pháp thu thập, xử lý sô liệu 13
1.1. Phương pháp nghiên cứu 13

1.2. Phương pháp xử lý số liệu: 13
2. Mô hình định giá quán tính hành vi 15
2.1. Giới thiệu: 16
2.2. Mô hình định giá quán tính hành vi cho giá chứng khoán 19
2.3. Ứng dụng mô hình tại Việt Nam: 20
3. Kiểm định thị trường hiệu quả 21
3.1. Cách tiến hành- Cơ sở lý luận 22
3.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi logP 23
3.3. Kiểm định các tính chất của u(t) 23
3.3.1 Tự tương quan 24
3.3.2 Phương sai thay đổi: 25
3.3.3 Trung bình không đổi: 25
ii

4. Đánh giá khả năng dự báo của mô hình quán tình hành vi và mô hình ba nhân tố
của Fama và French 26
4.1. Kiểm định mô hình Fama and French: 26
4.2. Đánh giá mức độ dự báo của hai mô hình: Mô hình quán tính hành vi và mô
hình Famma and French 28
C. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 30
1. Mô hình định giá quán tính hành vi cho giá chứng khoán 30
2. Kiểm định thị trường hiệu quả dạng yếu 39
2.1. Kết quả kiểm định 39
2.1.1. Tính dừng 39
2.1.2. Các tính chất của u(t) 40
Kiểm định tự tương quan 40
Kiểm định phương sai: 41
2.2. Giải thích nguyên nhân thị trường không hiệu quả 42
3. Đánh giá khả năng dự báo của mô hình quán tình hành vi và mô hình ba nhân tố
của Fama và French 46
3.1. Mô hình Fama and French 46
3.1.1. Kết quả kiểm định mô hình: 46
3.1.2. Kiểm định phần dư: 47
3.2. Đánh giá mức độ dự báo của hai mô hình: Mô hình quán tính hành vi và mô
hình Famma and French 48
D. KẾT LUẬN 50
TÀI LIỆU THAM KHẢO 1
PHỤ LỤC 4
Phụ lục 1: Các nghiên cứu về lựa chọn nhân tố F trong mô hình đa nhân tố 4
Phụ lục 2: Ứng dụng của APT 5
Phụ lục 3: Các bảng về kiểm định tính hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt
Nam 6
Phụ lục 4: Kết quả kiểm định tính dừng các biên P, MV, BM, beta trong mô hình
quán tính hành vi 17

iii


DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH VẼ
Danh mục bảng
Bảng 1: Kết quả hồi quy mô hình quán tính hành vi
Bảng 2: Kết quả kiểm định tính quán tính của mô hình, tính tự tương quan và
phương sai thay đổi của phần dư
Bảng 3: Kiểm định nghiệm đơn vị
Bảng 4: Kết quả hồi quy mô hình Famma & French
Bảng 5: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 6: Kết quả kiểm định tự tương quan LM
Bảng 7: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi White
Bảng 8: Kết quả kiểm định phân phối chuẩn
Bảng 9: Kiểm định khả năng dự báo của mô hình quán tính hành vi
Bảng 10: Kiểm định khả năng dự báo của mô hình Famma & French
Bảng 11: Kiểm định tương quan tuyến tính
Bảng 12 : Kiểm định đoạn mạch
Bảng 13: Kiểm định BDS
Bảng 14: Kiểm định Lo và Mackinlay
Bảng 15: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF & MV cho BETA
Bảng 16: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF & MV (BETA âm)
Danh mục hình vè
Hình 1: Quan hệ giữa Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và β
Hình 2: Chỉ số S&P thực (đường nét liền p) và S&P tính theo phương pháp chiết
khấu dòng cổ tức những năm sau đó (đường nét đứt p*)
Hình 3: Chênh lệch giá cổ phiếu Royal Dutch và Shell tính bằng log
iv

Hình 4: Sơ đồ tiến hành kiểm định thị trường hiệu quả dạng yếu
TỪ VIẾT TẮT
NĐT: nhà đầu tư
TSSL: tỷ suất sinh lợi
CTCP: công ty cổ phần
TM: thương mại
CK: chứng khoán

















v



TÓM TẮT ĐỀ TÀI
1. Lý do chọn đề tài
Việc định giá chứng khoán vô cùng quan trọng trong quyết định đầu tư, tuy nhiên
các phương pháp định giá phô biến trước đây lại không phù hợp với diều kiện thực
tiễn ở Việt Nam và gặp khá nhiều hạn chế. Vì thế việc tìm ra một mô hình định giá
mới phù hợp với tình hình thị trường chứng khoán Việt Nam là vô cùng thiết thực.
Từ nhu cầu thực tiễn, chúng tôi thực hiện bài nghiên cứu này nhằm giới thiệu một
mô hình định giá mới phù hợp hơn, thực tiễn hơn và có khả năng áp dụng tốt tại
Việt Nam.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Bài nghiên cứu này được thực hiện nhằm trả lời cho câu hỏi: Liệu có “mô hình định
giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư” nào áp dụng phù hợp với điều kiện
thị trường Việt Nam không?
3. Phƣơng pháp nghiên cứu
3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu
Phần mềm Eview 5.2, Eview 7.0 được sử dụng để tiến hành hồi quy và thực hiện
các kiểm định.Để kiểm tra điều kiện áp dụng của mô hình chuyên đề kiểm định tính
hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam và 30 chứng khoán mẫu. Sau đó tiến
hành hồi quy mô hình quán tính hành vi và thực hiện các kiểm định để đảm bảo mô
hình có ý nghĩa. Cuối cùng sử dụng khả năng dự báo để so sánh hai mô hình: mô
hình quán tính hành vi và mô hình ba nhân tố Famma and French để cho thấy mô
hình quán tính hành vi vừa có ý nghĩa hồi quy vừa có khả năng dự báo tốt.
3.2. Phƣơng pháp xử lý số liệu:
Dữ liệu trong bài nghiên cứu được lấy từ đầu năm 2008 đến hết tháng 2 năm 2012.
Số liệu chủ yếu sử dụng trong bài được cung cấp từ trang web www.cophieu68.com
Chúng tôi sử dụng dữ liệu trên trang web này là vì các số liệu được cung cấp khá
đầy đủ và chính xác, đồng thời chỉ tiêu giá cũng đã được điều chỉnh.
vi

Kiểm định mô hình quán tính hành vi và kiểm định thị trường hiệu quả sử dụng 4
loại chỉ số: Giá (Price), chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BM (Book to
market ratio), giá trị thị trường MV (Market value) và Beta. Trong đó:
+ Giá đã được điều chỉnh và lấy theo kì nửa tháng.
+ Giá trị thị trường MV:
Giá thị trường = Giá Tổng khối lượng cổ phiếu đang lưu hành + Tổng nợ
+ Chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BM:
BM = Book value / Market value
Giá trị sổ sách (Book value) = Vốn chủ sở hữu / Tổng khối lượng cổ phiếu
+ Chỉ tiêu Beta được tính toán dựa trên dãy số liệu theo năm của chỉ số VN-
index và giá chứng khoán i.
Sử dụng hàm trong excel : Beta = SLOPE(dãy tỷ suất sinh lợi chứng khoán i, dãy tỷ
suất sinh lợi VN-Index)
Các số liệu trên (trừ beta và giá) được lấy trong báo cáo tài chính theo quý của các
công ty.
4. Nội dung nghiên cứu
Đề tài gồm có 3 phần:
- Phần đầu sẽ điểm lại nền tảng lý thuyết truyền thống về định giá, những vấn đề
gặp phải khi áp dụng những mô hình định giá truyền thống (các bất thường,
các câu đố), những giải thích cho các bất thường bằng lý thuyết tài chính tân
cổ điển để đưa ra một cái nhìn tổng quát về sự ra đời của lý thuyết định giá
chứng khoán bằng tài chính hành vi (TCHV). Sau đó là tổng quan về sự phát
triển các nghiên cứu định giá bằng TCHV.
- Phần 2 chúng tôi tập trung nói về mô hình quán tính hành vi dùng để định giá
chứng khoán, mô hình áp dụng đối với Việt Nam và cách chọn biến, xử lý dữ
liệu cũng được đề cập trong phần này. Sau đó chúng tôi kiểm tra điều kiện khi
áp dụng mô hình thông qua việc kiểm tra thị trường Việt Nam có đặc điểm của
thị trường hiệu quả không. Tiếp theo là phần mô tả các bước tiến hành chạy
vii

hồi quy và kiểm định mô hình ba nhân tố Fama và French và chỉ số dùng để so
sánh khả năng dự báo của hai mô hình
- Phần 3 tổng kết các kết quả chạy hồi quy và kiểm định cho các mô hình ở
phần 2. Kết quả cho thấy ở Việt Nam có thể áp dụng mô hình quán tính hành
vi, mô hình này cũng có khả năng dự báo tốt hơn mô hình ba nhân tố của Fama
và French.
Cụ thể các phần nhƣ sau:
A- Phần 1: Tổng quan các lý thuyết định giá
Phần này bài nghiên cứu được viết theo cấu trúc
1. Các mô hình định giá theo tài chính hiện đại/ Tài chính tân cổ điển
1.1. Mô hình CAPM
1.2. Mô hình APT (Arbitrage Pricing Theory)
2. Những hạn chế của mô hình định giá tân cổ điển
2.1. Các bất thường và các câu hỏi
2.2. Những thất bại của các mô hình tân cổ điển
3. Lý thuyết định giá bằng tài chính hành vi
3.1. Tài chính hành vi là gì?
3.2. Các nghiên cứu về định giá bằng mô hình tài chính hành
Phần này chúng tôi dành để nói về hai mô hình định giá phổ biến của tài chính tân
cổ điển: mô hình CAPM và mô hình đa nhân tố. Dù cơ sở lý thuyết vững chắc
nhưng các mô hình này cũng không tránh khỏi những hạn chế. Các bất thường và
các câu đó được phát hiện thông qua các nghiên cứu thực nghiệm. Bài nghiên cứu
này đề cập đến: hiệu ứng quy mô, hiệu ứng tháng Giêng, hiệu ứng tuần, hiệu ứng
giá trị, hiệu ứng đảo ngược, hiệu ứng xu thế, câu đố về phần bù vốn cổ phần, câu đố
về sự biến động vượt mức. Nhiều nghiên cứu được tiến hành để giải quyết các hạn
chế trên. Xong vẫn còn hạn chế chưa được giải quyết, chẳng hạn đối với bất thường
của mô hình CAPM: hiệu ứng quy mô, hiệu ứng giá trị được giải thích bằng mô
viii

hình đa nhân tố mà cụ thể là mô hình 3 nhân tố Fama and French. Nhưng mô hình
của Fama-French vẫn không không giải thích được hiệu ứng xu thế và hiệu ứng đảo
ngược trong ngắn hạn
Tiếp theo bài nghiên cứu sẽ tóm tắt sơ lược tài chính hành vi là gì và tổng quan các
nghiên cứu định giá bằng tài chính hành vi
B- Phần 2: Mô hình định giá quán tính hành vi
Mô hình
Quán tính hành vi là hành vi theo quan điểm cho rằng sự thay đổi là không tốt. Các
nhà đầu tư cho rằng việc chống lại sự thay đổi xấu sẽ đem lại kết quả tốt, vì thế họ
có khuynh hướng chống lại những thay đổi này.Với những thay đổi không đảm bảo
sẽ đem lại kết quả tốt hơn kết quả ở hiện tại, mà đôi khi còn ðem lại những rắc rối
và rủi ro.Vì thế tồn tại một cơ chế tự nhiên trong tâm lý nhà đầu tư chống lại sự thay
đổi đem đến kết quả không chắc chắn trong tương lai.
Tính quán tính của giá và tính năng động của thị trường được thể hiện qua phương
trình:










(1), trong đó C là yếu tố ngẫu nhiên.
Nếu yếu tố ngẫu nhiên này tuân theo hàm mũ:










(2)
Trong đó:
Xt: biến giải thích;
: hệ số hồi quy;
: hệ số tự hồi quy của Ct;
ϵ
t
: yếu tố ngẫu nhiên trong phương trình tự hồi quy của Ct.
Sau khi lấy ln: Chạy hồi quy và kiểm định mô hình:


  



 

 



 





 



 



 





 



 


ix

Với v
t
= ln
it
Để kiểm định tính quán tính ta kiểm định giả thiết Ho: 

 

  



 (tổng
các hệ số tự hồi quy bằng 1)
Điều kiện áp dụng mô hình: Thị trường chứng khoán đạt hiệu quả dạng yếu hoặc
không hiệu quả dạng yếu
Ứng dụng mô hình tại Việt Nam
lnP
t
= 
0
+ 
1
lnP
t-1
+ 
2
lnP
t-2
+ 
3
lnBM + 
4
lnMV + 
5
lnbeta +v
t
Trong đó:
LnP
t
:Log cơ số tự nhiên của giá chứng khoán tại thời điểm t.
LnBM: Log cơ số tự nhiên của giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của chứng
khoán vào thời điểm báo cáo tài chính gần nhât.
LnMV: Log cơ số tự nhiên của tổng giá trị tài sản vốn hóa thị trường của công ty
vào thời điểm báo cáo tài chính gần nhất.
Lnbeta: Log cơ số tự nhiên của beta chứng khoán.
Với những chứng khoán có beta âm thì sử dụng mô hình hồi quy sau:
lnP
t
= 
0
+ 
1
lnP
t-1
+ 
2
lnP
t-2
+ 
3
lnBM + 
4
lnMV + 
5
lnbeta + 
6
lnbetaneg +v
t

Khi hệ số beta âm thì khi đó hệ số B
5
=0,khi đó lnbetaneg sẽ bằng log cơ số tự
nhiên trị tuyệt đối của beta. Khi beta dương thì hệ số B
6
=0.
Kiểm định quán tính hành vi: H
0
: β
1
+ β
2
=1.
Điều kiện áp dụng mô hình: Thị trường chứng khoán đạt hiệu quả dạng yếu hoặc
không hiệu quả dạng yếu.
Kiểm định thị trƣờng hiệu quả
Theo EMH trong thị trường hiệu quả dạng yếu dữ liệu quá khứ được phản ánh đầy
đủ vào giá cả ngày hôm nay, không thể tạo được các siêu TSSL liên tục bằng cách
nghiên cứu TSSL quá khứ. Giá cả sẽ theo một bước ngẫu nhiên, tức:
P
t
= P
t-1
+ u
t
với u
t
là nhiếu trắng
x

Các bước tiến hành kiểm định


+ Kiểm định tính dừng của chuỗi logP
+ Kiểm định các tính chất của u(t)
Đánh gía khả năng dự báo của mô hình quán tính hành vi
 Kiểm định mô hình Fama and French
 Đánh giá mức độ dự báo của hai mô hình: Mô hình quán tính hành vi và mô
hình Famma and French
Chỉ số Mape được tính như sau:

Hệ số bất đẳng thức Theil được tính toán theo công thức:


C- Phần 3: Kết quả nghiên cứu
Theo kết quả kiểm định xét về mặt thông tin thị trường Việt Nam không đạt
hiệu quả dạng yếu
xi

Với mô hình quán tính hành vi với mức ý nghĩa 1% có 11 chứng khoán tồn
tại quán tính hành vi. Các chứng khoán còn lại không có tính quán tính vì
chịu ảnh hưởng của khủng hoảng 2008. So sánh với mô hình ba nhân tố
Fama và French mô hình quán tính hành vi có khả năng dự báo tốt hơn
5. Đóng góp của đề tài
- Về mặt lý luận bài nghiên cứu cho chúng ta cái nhìn tổng quát và sâu sắc hơn
về lý thuyết định giá chứng khoán bằng tài chính hiện đại. Ngoài ra thông
qua mô hình quán tính hành vi giúp ta hiểu và tiếp cận gần hơn với xu hướng
mới trong tài chính: tài chính hành vi.
- Về mặt thực tiễn bài nghiên cứu đóng góp một mô hình định giá chứng khoán
sát với điều kiện thị trường Việt Nam cho các nhà đầu tư cá nhân. Hơn nữa
thông qua kết quả kiểm tra điều kiện thực tiễn của thị trường Việt Nam các nhà
đầu tư và các nhà hoạch định chính sách sẽ có cái nhìn đúng đắn hơn về chiến
lược đầu tư cũng như các giải pháp điều chỉnh thị trường của mình.
6. Hƣớng phát triển của đề tài
Đề tài có thể được phát triển theo hai hướng sau:
 Áp dụng mô hình quán tính hành vi cho giai đoạn khủng hoảng và sau khủng
hoảng để cho thấy sự phù hợp và khả năng giải thích của mô hình trong từng
hoàn cảnh kinh tế khác nhau.
Ngoài ra chúng ta có thể tạo ra mô hình mới bằng cách đưa tỷ suất sinh lợi thời kỳ t-
1 và t-2 vào mô hình ba nhân tố Fama và French và tiến hành kiểm định so sánh sự
phù hợp và khả năng giải thích của mô hình mới này so với mô hình ba nhân tố ban
đầu của Fama và French.






xii




1


LỜI GIỚI THIỆU
Lịch sử định giá chứng khoán đã có cách đây hơn 300 năm nhưng tài chính hiện đại
chỉ bắt đầu cách đây hơn nửa thế kỉ, được đánh dấu bằng nghiên cứu của Arrow
năm 1953 về phân bổ tối ưu đối với rủi ro chứng khoán. Đã có rất nhiều nghiên cứu
về các mô hình định giá chứng khoán nhưng nổi bật nhất là lý thuyết danh mục -
Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá - Mô
hình đa nhân tố.
Các mô hình định giá truyền thống đều dựa trên giả thiết thị trường hiệu quả. Lý
thuyết thị trường hiệu quả bắt nguồn từ năm 1959, phát triển vào những thập niên
1960 và thật sự hoàn chỉnh với bài báo nổi tiếng của Fama (1970) (A review of
theory and empirical work, The Journal of Finance, 25(2):383–417, 1970). Lý
thuyết thị trường hiệu quả và đặc biệt là mô hình CAPM được sử dụng rộng rãi bởi
tính đơn giản và cơ sở lý thuyết được xây dựng vững chắc. Nhưng thực tế các
nghiên cứu thực nghiệm đã phát hiện ra nhiều khác biệt giữa thực tế so với các mô
hình lý thuyết. Những khác biệt này được gọi là các bất thường. Từ đây xuất hiện 2
xu hướng: theo tài chính truyền thống và theo tài chính hành vi. Các mô hình truyền
thống có ưu thế về cơ sở lý thuyết lâu đời và vững chắc nhưng lại gặp nhiều hạn chế
về mặt thực nghiệm. Mặt khác, các giả định của lý thuyết tài chính truyền thống lại
quá khắt khe. Một trong những giả thiết bị chỉ trích nhiều nhất là hành vi hợp lý của
nhà đầu tư cũng như khả năng thực hiện kinh doanh chênh lệch giá. Trước sự phát
hiện về những hạn chế của các mô hình tân cổ điển liệu chúng ta có nên sử dụng
một mô hình thay thế khác để giải thích tốt hơn giá chứng khoán. Đề tài này đề xuất
mô hình định giá chứng khoán dựa vào hành vi của nhà đầu tư và hạn chế về kinh
doanh chênh lệch giá.
2


A. TỔNG QUAN CÁC LÝ THUYẾT ĐỊNH GIÁ
Phần này sẽ điểm lại nền tảng lý thuyết truyền thống về định giá, những vấn đề gặp
phải khi áp dụng những mô hình định giá truyền thống (các bất thường), những giải
thích cho các bất thường bằng lý thuyết tài chính tân cổ điển để đưa ra một cái nhìn
tổng quát về sự ra đời của lý thuyết định giá chứng khoán bằng tài chính hành vi.
Và cuối cùng là phần tổng quan về sự phát triển các nghiên cứu định giá bằng tài
chính hành vi.
4. Các mô hình định giá theo tài chính hiện đại/ Tài chính tân cổ điển
1.3. Mô hình CAPM
Mô hình CAPM được giới thiệu bởi Sharpe (1964) và Lintner (1965), sau đó
Rubinstein (1976), Lucas (1978), và Breeden (1979) đã mở rộng thành mô hình
CAPM.
Giả sử rằng thị trường là hiệu quả và nhà đầu tư đa dạng hoá danh mục đầu tư sao
cho rủi ro phi hệ thống không đáng kể. Như vậy, chỉ còn rủi ro toàn hệ thống ảnh
hưởng đến TSSL của cổ phiếu. Cổ phiếu có β càng lớn thì rủi ro càng cao, do đó,
đòi hỏi TSSL cao để bù đắp rủi ro. Theo mô hình CAPM, mối quan hệ giữa TSSL
và rủi ro được diễn tả bởi công thức sau




 






(*)
Trong đó, R
f
là TSSL không rủi ro, R
m
là TSSL kỳ vọng của danh mục thị trường và
β
j
là độ nhạy cảm của chứng khoán i j. đối với biến động thị trường.
Về mặt hình học, mối quan hệ giữa TSSL kỳ vọng cổ phiếu và hệ số rủi ro beta là
quan hệ tuyến tính được biểu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường
chứng khoán SML (security market line) với hệ số góc (

-r
f
)
3



Hình 1: Quan hệ giữa Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và β
1.4. Mô hình APT (Arbitrage Pricing Theory)
Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá được đưa ra bởi Ross (1976a, 1976b) và được
phát triển sau đó bởi Huberman, Chamberlain and Rothschild và Rothschild. Rose
khẳng định rằng nếu mức giá cân bằng không đưa ra cơ hội kinh doanh chênh lệch
giá thì TSSL tài sản có liên quan tuyến tính đến các nhân tố. Nguồn gốc của mô
hình này là xuất phát từ những khiếm khuyết của mô hình CAPM.
Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá bắt đầu với giả thiết TSSL chứng khoán tuân
theo mô hình k nhân tố F
i
là:
r
i
= E(r
i
) + 
i1
F
1
+ 
i2
F
2
+ … + 
im
F
k
+
i
i=1, 2, …., n
Khi đa dạng hóa danh mục tốt và không tồn tại kinh doanh chênh lệch giá thìTSSL
mong đợi của tài sản i:
E(r
i
) = r
f
+ 
i1
RP
1
+ 
i2
RP
2
+ … + 
im
RP
k

Trong đó: r
f
: là lãi suất phi rủi ro; 
ij
: độ nhạy của chứng khoán i đối với nhân tố
jcó thể được ước tính bằng cách sửdụng hồi quy đa biến;
i
: sai số ngẫu nhiên, là rủi
ro đặc thù của công ty có thể loại bỏ bằng đa dạng hóa có trung bình bằng 0,
phương sai bằng 
2
I
; RP
k
: phần bù rủi ro của nhân tố k, với RP
k
= E
k
- r
f
với E
k

4


TSSL mong đợi của danh mục mô phỏng có độ nhay cảm đơn vị (unitary
sensitivity) với nhân tố k và có độ nhạy cảm bằng 0 đối với các nhân tố khác
Các nhân tố k có tương quan với nhau và không tương quan với , trung bình của F
bằng 0. Lý thuyết của Ross không nói rõ nhân tố F là những nhân tố nào và số
lượng bao nhiêu. Việc chọn lựa 2 vấn đề trên để đưa vào mô hình là hết sức nan giải
vì đưa nhiều nhân tố vào mô hình không phải lúc nào cũng làm gia tăng khả năng
giải thích của mô hình mà có thể góp phần gây nhiễu làm giảm khả năng dự báo của
mô hình, ngoài ra việc đo lường một số nhân tố phi định lượng như: niềm tin, chính
trị, lòng tham, tâm lý đám đông… cũng gặp nhiều khó khăn. Đã có nhiều nghiên
cứu
1
về vấn đề này nhưng chung quy lại thì việc chọn lựa nhân tố và số lượng vẫn
dựa vào người sử dụng mô hình.
Lý thuyết APT không đòi hỏi những giả định nghiêm ngặt của CAPM (như danh
mục thị trường, TSSL tuân theo phân phối chuẩn, NĐT có thể đi vay và cho vay ở
mức lãi suất phi rủi ro, hàm hữu dụng), nhưng vẫn cần một số giả thiết khác được
yêu cầu, đó là: thị trường vốn là thị trường hoàn hảo; số lượng tài sản lớn, được giả
định là lớn hơn số nhân tố k. Danh mục được đa dạng hóa tốtε là nhân tố nhiễu
được suy ra từ hệ số không tương quan để ε 0 đối với danh mục lớn. Danh mục
thị trường sẽ được đa dạng hóa tốt nếu không có tài sản nào chiếm tỷ trọng lớn
trong tổng tài sản; tồn tại số lượng lớn các nhà đầu tư ngại rủi ro kỳ vọng thuần nhất
và thích tài sản ít rủi ro hơn và có hàm hữu dụng tuân theo hàm hữu dụng
Neumann-Morgenstern
5. Những hạn chế của mô hình định giá tân cổ điển
2.1. Các phát hiện thực nghiêm về những bất thƣờng
Hiệu ứng quy mô: được phát hiện đầu tiên bởi Banz (1981) và Reinganum (1981).
Những công ty có vốn hóa nhỏ trên NYSE từ 1936-1976 có TSSL thực cao hơn
TSSL dự đoán theo mô hình CAPM. Fama và French (1992) dựa vào giá trị vốn hóa
thị trường đã chia các cổ phiếu trên NYSE, AMEX, và NASDAQ từ 1963 đến 1990
thành 10 nhóm rồi đo lường TSSL trung bình mỗi nhóm trong năm tiếp theo. Họ


1
Xem phụ lục 1
5


phát hiện ra rằng trong suốt thời kì quan sát TSSL trung bình của cổ phiếu nhỏ nhất
là 0,74%/tháng, cao hơn TSSL trung bình của nhóm cổ phiếu lớn nhất. Điều này
chứng tỏ rủi ro không đủ để giải thích TSSL.
HIệu ứng tháng Giêng: Keim (1983) and Reinganum (1983): TSSL bất thường của
các công ty nhỏ (so với tính theo CAPM)xuất hiện trong 2 tuần đầu tiên của tháng
Một. Roll (1983) giả định rằng tính bất ổn cao hơn của các cổ phiếu vốn hóa nhỏ
gây ra những tổn thất lớn về vốn trong ngắn hạn mà các NĐT có thể muốn xảy ra
trước cuối năm vì mục đích thuế. Áp lực bán có thể làm giảm giá chứng khoán
trong tháng 12, do đó tăng giá lại trong đầu tháng 1 khi mà nhà đầu tư mua lại
những cổ phiếu này để tái thiết lập vị thế đầu tư
Hiệu ứng tuần: Theo French (1980): trong giai đoạn 1953-1977 TSSL trung bình
của S&P (khác danh mục) âm vào cuối tuần.
Hiệu ứng giá trị (Value Eect): Cùng thời gian với những bài nghiên cứu về hiệu
ứng quy mô xuất hiện Basu (1977, 1983) cũng đã phát hiện ra 1 bất thường khác
nữa là những công ty có tỷ số TSSL trên giá (E/P)(earnings-to-price)cao có TSSL
dương bất thường (so với tính theo CAPM). Nhiều bài nghiên cứu sau đó cho rằng
TSSL dương bất thường dường như xuất hiện ở DMCK với tỷ lệ trả cổ tức (D/P)
cao hoặc cổ phiếu có B/M (giá trị sổ sách/giá trị thị trường) cao
HIệu ứng đảo ngƣợc (reversal effect): Những cổ phiếu “thua cuộc” trong dài hạn
(thường là những công ty làm ăn không tốt trong khoảng thời gian quá khứ từ 3-5
năm) có TSSL mong đợi cao hơn TSSL dự đoán theo mô hình CAPM và ngược lại
đối với những cổ phiếu làm ăn tốt. Cứ mỗi 3 năm từ 1926 đến 1982, De Bondl và
Thaler (1985) sắp xếp dữ liệu chứng khoán giao dịch ở NYSE bằng TSSL tích lũy
trong 3 năm để hình thành danh mục “thắng cuộc” của 35 chứng khoán có kết quả
tốt nhất và danh mục “thua cuộc” với 35 chứng khoán xấu nhất. Rồi hai ông đo
lường TSSL trung bình của những danh mục này trong 3 năm tiếp và đã phát hiện
ra là trong suốt thời kì nghiên cứu TSSL hàng năm của danh mục thua cuộc cao hơn
danh mục thắng là 8%/năm
Hiệu ứng xu thế (momentum effect): Jegadeesh và Titman (1993) phát hiện ra
những người đánh bại thị trường gần đây trong quá khứ có TSSL cao hơn so với
6


những người thua cuộc trong quá khứ khoảng 10%/năm trong vòng 3 đến 12 tháng
tới.
Câu đố về phần bù vốn cổ phần (The equity premium puzzle): Mehra và
Prescott đã đưa ra những luận cứ mạnh mẽ cho rằng những mô hình kinh tế phổ
biến không có khả năng giải thích TSSL chứng khoán và của trái phiếu ngắn hạn.
Quan sát dữ liệu từ 1889 đến 1978 họ phát hiện ra TSSL thực trung bình 1 năm của
chứng khoán là 6,98% trong khi TSL thực trung bình 1 năm của trái phiếu là 0,8%.
Phần chênh lệch giữa 2 TSSL này được gọi là phần bù vốn cổ phần. Với ý nghĩa
định lượng cổ phiếu không đủ rủi ro với phần bù ấn tượng 6,18%/năm.
Câu đố về sự biến động vƣợt mức (The volatility puzzle)
Biến động vượt mức là mức biến động hơn mức được dự đoán theo lý thuyết thị
trường hiệu quả.

Hình 2: Chỉ số S&P thực (đƣờng nét liền p) và S&P tính theo phƣơng pháp
chiết khấu dòng cổ tức những năm sau đó (đƣờng nét đứt p*)
Năm 1981 Robert Shiller đã so sánh giá thực tế của cổ phiếu với giá tính bằng chiết
khấu cổ tức. Trong hình vẽ trên đường p mô tả chỉ số S&P500 từ 1870, đường p
*

mô tả cho giá được tính dựa vào cổ tức những năm sau đó.
7


2.2. Giới hạn về kinh doanh chênh lệch giá
Barberis và Thales (2003) chỉ ra rằng kinh doanh chênh lệch giá không thể xảy ra vì
có những tài sản về lý thuyết là có tính thay thế lẫn nhau hoàn hảo và có thể kinh
doanh chênh lệch giá 2 tài sản đó, nhưng thực tế thì không như vậy, do đó tạo ra rủi
ro tăng thêm cho hoạt động kinh doanh chênh lệch giá (vốn được xem là rủi ro thấp
đến mức phi rủi ro). Ngoài ra, chi phí thực hiện các chiến lược hưởng chênh lệch
giá và sự tồn tại của các giao dịch của những nhà đầu tư không hợp lý làm rào cản
kinh doanh chênh lệch giá. Nếu kinh doanh chênh lệch giá tồn tại, sẽ không tồn tại
chứng khoán bị định giá sai. Ví dụ về cặp cổ phiểu Shell là môt minh chứng lịch sử
cho vấn đề này.
Năm 1907 Royal Dutch và Shell Transport sát nhập theo tỷ lệ 60:40 và vẫn duy trì
các hoạt động riêng lẻ. Royal Dutch sở hữu 60% dòng tiền của hai công ty, cổ phiếu
được giao dịch chủ yếu ở Mỹ và Hà Lan. Shell thì giao dịch chủ yếu ở Anh và sở
hữu 40% dòng tiền của hai công ty. Nếu giá định đúng (tức bằng giá cân bằng) thì
giá thị trường của Royal Dutch sẽ gấp 1.5 lần giá của Shell

Hình 3: Chênh lệch giá cổ phiếu Royal Dutch và Shell tính bằng log
Nguồn: Froot và Dabora (1999)
8


Chênh lệch giữa giá hai cổ phiếu không hề nhỏ. Royal Dutch có khi bị định dưới giá
35% có khi lại bị định giá cao 15%. Bằng chứng về định giá sai này đồng thời cũng
là bằng chứng về giới hạn kinh doanh chênh lệch giá. Trong lịch sử những bong
bóng giá ở Nhật (thập niên 1980), Đài Loan (1990), cổ phiếu công nghệ truyền
thông của Mỹ (1999-2000),… cũng là mình họa cho hạn chế này.
2.3. Những thất bại của các mô hình tân cổ điển
Đối với bất thường của mô hình CAPM: hiệu ứng quy mô, hiệu ứng giá trị được
giải thích bằng mô hình đa nhân tố mà cụ thể là mô hình 3 nhân tố Fama and
French. Nhưng mô hình của Fama-French vẫn không không giải thích được hiệu
ứng xu thế và hiệu ứng đảo ngược trong ngắn hạn
Các kết quả của mô hình Fama và French (1992) đòi hỏi cần có một mô hình thay
thế phù hợp với hành vi tài chính trên thị trường chứng khoán.Mô hình Fama và
French được xây dựng trong khuôn khổ tân cổ điển với nền tảng lý thuyết vững
chắc, tuy nhiên có nhiều hạn chế về mặt thực nghiệm. Cách tiếp cận tân cổ điển áp
đặt giả định nghiêm ngặt về hành vi kinh tế; chẳng hạn giả định về tính hợp lý hoàn
hảo. Trong thực tế thì không tồn tại một sự hoàn hảo như vậy. Với giới hạn thời
gian, trí tuệ và sự hợp lý, các cá nhân thường không đạt đến trạng thái tối đa hóa
hàm mục tiêu mà đạt đến giá trị tốt nhất. Với những nguyên nhân khách quan giá trị
tố ưu chưa chắc đạt được. Ví dụ trong các thị trường vốn, trong khi các nhà đầu hợp
lý hướng tới giá trị cân bằng, hoạt động kinh doanh của nhà đầu tư không hợp lý
đẩy thị trường đi xa điểm cân bằng. Các mức giá cân bằng là trung bình cộng niềm
tin của nhà đầu hợp lý và không hợp lý, và ảnh hưởng của mỗi nhóm phụ thuộc vào
khả năng chịu đựng rủi ro của nhóm đó. Do đó, kinh doanh chênh lệch giá sẽ không
loại trừ việc định giá sai(mispricing). Kinh doanh chênh lệch giá không hiệu quả,
nhà đầu tư sẽ gặp khó khăn trong việc tìm hiểu liệu các nhà đầu tư khác phát hiện
ra việc định giá sai và hành động hay chưa.
Việc định giá sai có thể xảy ra bởi vì một số thông tin có liên qua được phổ biến
rộng rãi hoặc là bị bỏ qua hoặc bị lạm dụng bởi nhà đầu tư dẫn đến giá cả thị trường
thường xuyên mâu thuẫn với cơ bản giá trị. Các nhà kinh tế học tân cổ điển lập luận
cho sự tồn tại của cân bằng đã có niềm tin to lớn vào khả năng học hỏi của con
9


người và và tin rằng nhà đầu tư sẽ không liên tục mắc các lôi tương tự và mang tính
hệ thống. Tuy nhiên, các nghiên cứu đã cho thấy rằng các nhà đầu tư sẽ không
hướng tới vị trí cân bằng nếu chi phí để thực hiệc điều đó quá cao. Hơn nữa, thời
gian cần thiết để hội tụ về cân bằng có thể rất dài, đặc biệt là trong một tình huống
môi trương thay đổi. Như vậy, thị trường có thể trong tình trạng vĩnh viễn không
hội tụ.
Nhà đầu tư sử dụng mô hình định giá chứng khoán để đáp ứng các nhu cầu cụ thể:
giải thích các nhân tố tác động đến giá, dự báo giá chứng khoán tại một thời điểm
trong tương lai, Trước những hạn chế trên của các mô hình tân cổ điển, xu hướng
tiếp cận định giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư được quan tâm và áp
dụng ở nhiều quốc gia. Nhưng tại Việt Nam, việc áp dụng mô hình định giá chứng
khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư vẫn chưa được phổ biến và chưa có mô hình cụ
thể nào được đề xuất. Từ đó, câu hỏi nghiên cứu được đặt ra là: Liệu có “mô hình
định giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư” nào áp dụng phù hợp với
điều kiện thị trường Việt Nam không?
Để trả lời câu hỏi trên, chuyên đề tiến hành các bước tiến hành như sau:
Bước 1: Giới thiệu, chạy hồi quy và kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bước 2: Kiểm tra điều kiện áp dụng của mô hình tại Việt Nam
Bước 3: Kiểm tra khả năng dự báo của mô hình.
6. Lý thuyết định giá bằng tài chính hành vi
Chuyên đề bắt đầu với phần giới thiệu sơ lược về tài chính hành vi để tạo nền tảng
lý thuyết khi tiềm hiểu về mô hình.
3.1. Tài chính hành vi là gì?
Tài chính hành vi là lĩnh vực nghiên cứu hành vi của các nhà đầu tư trên cở sở
những nguyên tắc tâm lý trong quá trình ra quyết định.
Cấu trúc của tài chính hành vi là hạn chế kinh doanh chênh lệch giá và tâm lý học.
Một trong những thành công của TCHV là chỉ ra sự tương tác giữa những nhà đầu
tư hợp lý và những nhà đầu tư không hợp lý, theo đó những nhà đầu tư không hợp
10


lý có thể có ảnh hưởng đáng kể đến giá chứng khoán. Đây chính là giới hạn của
kinh doanh chênh lệch giá. Để ra những dự đoán đúng đắn, mô hình TCHV thường
cần phải xác định hình thức của những nhà đầu tư không hợp lí (the form of agents’
irrationality). Về vấn đề này các nhà kinh tế học hành vi thường chuyển những bằng
chứng thực nghiêm được lập bởi những nhà tâm lý học nhận thức về các xu hướng
phát sinh khi người ta hình thành niềm tin và sở thích, hoặc làm thế nào họ đưa ra
quyết định cho niềm tin của họ.
Tài chính hành vi cố giắng giải thích việc các nhà đầu tư diễn giải và phản ứng như
thế nào với thông tin để ra quyết đầu đầu tư. Các nhà đầu tư không phải luôn luôn
phản ứng hợp lý.Tài chính hành vi nghiên cứu hành vi của các nhà đầu tư dẫn đến
các trường hợp bất thường trên thị trường chứng khoán (anomalies). Tài chính hành
vi cho rằng giá thị trường có sự khác biệt so với giá trị nội tại của cổ phiếu
3.2. Các nghiên cứu về định giá bằng mô hình tài chính hành vi
TheoZin (2002) mục đích của các mô hình tài chính hành vi định giá tài sản là: “mô
hình với các tham số chặt chẽ, có tính đại diện cho các nhà đầu tư, cân bằng tổng
quát có thể giải thích những đặc điểm nổi bật của dữ liệu giá thị trường của tài sản
trong quá khứ” là một mô hình tối ưu.
Sau đây là một số kết luận và mô hình đại diện, phổ biến cho tình hình nghiên cứu ở
từng giai đoạn
Merton (1987) đưa ra mô hình định giá tài sản tĩnh (static asset pricing model) với
thông tin là không hoàn hảo. giả định quan trọng là những nhà đầu tư chỉ chọn
những chứng khoán mà họ biết chắc chắn về nó vào danh mục của mình. Ông bảo
vệ lý thuyết thị trường hiệu quả bằng lập luận của tài chính hành vi, gọi là thông tin
không hoàn hảo trong mô hình CAPM. Ông khẳng định:
● Sự truyền thông tin không hoàn hảo trong các nhà đầu tư gây ảnh hưởng
thực nghiệm mạnh đến TSSL mong đợi đặc biệt là đối với những công ty
nhỏ hơn với các tổ chức nhỏ kèm theo.
● Tuy nhiên trong dài hạn cân bằng trong thị trường hiệu quả cũng được
thiết lập. Hạn chế lớn của mô hình là đây là mô hình tĩnh (static) nên
11


không giải thích được tất cả những bất thường đặc biệt hiệu ứng xu thế và
hiệu ứng đảo ngược và mô hình cũng khó có thể kiểm nghiệm trong thực
tế vì chi phí thông tin
Blume and Easley (1992) thiết lâp mô hình gồm các nhà đầu tư thiếu thông tin
(noise traders) và những ảnh hưởng của họ đến giá cân bằng. Kết luận quan trọng từ
bài nghiên cứu là:
● Cân bằng dài hạn sẽ được thiết lập ngay cả trong trường hợp nhiều nhà
đầu tư không điều chỉnh hành vi của họ theo lối hợp lí.
● Giá trị tài sản của các nhà đầu tư thiếu thông tin (noise trader) sẽ triệt tiêu
trong dài hạn.
Mô hình theo phương pháp dựa vào hành vi nhưng theo quan điểm hành động duy
lý: các nhà đầu tư thiếu thông tin (noise traders) sẽ không xuất hiện trong dài hạn.
Mô hình cũng thiếu khả năng kiểm nghiệm thực tế.
Shefrin and Statman (1994) đưa ra lý thuyết định giá bằng cách phân tích những
ảnh hưởng chung của niềm tin sai lầm (mistaken beliefs) đối với thị trường chứng
khoán, giả định cơ bản là những nhà đầu tư thiếu thông tin (noise traders) tương tác
với những nhà đầu tư có đủ thông tin (information traders). Kết luận ngược với
Blume and Easley (1992): giá trị tài sản của các nhà đầu tư thiếu thông tin (noise
traders) không triệt tiêu trong dài hạn. Mô hình họ đưa ra cũng tương tự như mô
hình của Black-Scholes, nhưng beta mang yếu tố hành vi và danh mục đại diện thị
trường (benchmark) trong mô hình CAPM truyền thống cần được thay đối để tránh
trường hợp chứng khoán bị định dưới giá hoặc trên giá.
Daniel et al. (1998) đề cập về ước tính quá cao (overestimate), một cách khắc phục
hạn chế của Shefrin and Statman (1994) Nếu một nhà đầu tư đánh giá quá cao khả
năng suy luận/tạo ra thông tin hoặc nhận biết được ý nghĩa của những dữ liệu đã có
mà những người khác thờ ơ thì nhà đầu tư sẽ đánh giá thấp sai số dự báo của mình.
Một phát hiện quan trọng nữa là mô hình Overreaction-correction có mối quan hệ
với cùng chiều TSSL chứng khoán trong ngắn hạn và ngược vơi TSSL dài hạn.
12


Thiếu sót chủ yếu là có bằng chứng thực nghiệm cho thấy một nhóm nhà đầu tư quá
tự tin không thể nhận biết như trên
Brown and Cliff (2004): tồn tại mối quan hệ giữa tâm lý NĐT đến TSSL vốn cổ
phần và tâm lý NĐT được quyết định bởi TSSL
Wang, Keswani and Taylor (2006): tâm lý NĐT chứa thông tin hữu ích cho việc dự
đoán tính biến động hơn là dựa vào TSSL, tức là có mối quan hệ giữa TSSL, tâm lý
nhà đầu tư, tính biến động và trong mô hình định giá tài sản tồn tại quan hệ này.
Hersh Shefrin (2007): Mô hình định giá tài sản có yếu tố hành vi đưa ra danh mục
có phương sai trung bình, TSSL bóp méo hoàn toàn không liên quan đếnTSSL của
danh mục thị trường. Mô hình giúp chúng ta có cách giải thích tạm thời tại sao
phương pháp coskewness
2
cho giá trị dương phù hợp với phần bù rủi ro thấp hơn là
coskewness âm.


2
Coskewness là một phương pháp thống kê tính toán tính đối xứng của phân phối xác suất của một biến liên
quan đến tính đối xứng của phân phối xác suất của biến khác.
13


B. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1. Phƣơng pháp nghiên cứu và phƣơng pháp thu thập, xử lý sô liệu
1.1. Phƣơng pháp nghiên cứu
Phần mềm Eview 5.2, Eview 7.0 được sử dụng để tiến hành hồi quy và thực hiện
các kiểm định. Để kiểm tra điều kiện áp dụng của mô hình chuyên đề kiểm định
tính hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam và 30 chứng khoán mẫu. Sau đó
tiến hành hồi quy mô hình quán tính hành vi và thực hiện các kiểm định để đảm bảo
mô hình có ý nghĩa. Cuối cùng sử dụng khả năng dự báo để so sánh hai mô hình:
mô hình quán tính hành vi và mô hình ba nhân tố Famma and French để cho thấy
mô hình quán tính hành vi vừa có ý nghĩa hồi quy vừa có khả năng dự báo tốt.
1.2. Phƣơng pháp xử lý số liệu:
Với chuyên đề này kì nghiên cứu là từ đầu năm 2008 đến hết tháng 2 năm 2012.
Số liệu chủ yếu sử dụng trong bài được cung cấp từ trang web www.cophieu68.com
Lý do lựa chọn sử dụng dữ liệu trên trang web này là vì các số liệu được cung cấp
khá đầy đủ và chính xác, đồng thời chỉ tiêu giá cũng đã được điều chỉnh.
Kiểm định mô hình quán tính hành vi và kiểm định thị trường hiệu quả sử dụng 4
loại chỉ số: Giá (Price), chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BM (Book to
market ratio), giá trị thị trường MV (Market value) và Beta. Trong đó:
+ Giá đã được điều chỉnh và lấy theo kì nửa tháng.
+ Giá trị thị trường MV:
Giá thị trường = Giá  Tổng khối lượng cổ phiếu đang lưu hành + Tổng nợ
+ Chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BM:
BM = Book value / Market value
Giá trị sổ sách (Book value) = Vốn chủ sở hữu / Tổng khối lượng cổ phiếu
+ Chỉ tiêu Beta được tính toán dựa trên dãy số liệu theo năm của chỉ số VN-
index và giá chứng khoán i.

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×

×