Tải bản đầy đủ

Tác động của khả năng sinh lời đến giá cổ phiếu cảu các công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán thành phố hố chí minh

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

CAO THỊ HẠNH DUNG

TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI ĐẾN
GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT
TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Đà Nẵng - Năm 2017


ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

CAO THỊ HẠNH DUNG

TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI ĐẾN

GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT
TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG
Mã Số: 60 34 02 01

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS. TS. VÕ THỊ THÚY ANH

Đà Nẵng – Năm 2017



MỤC LỤC
MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1
1. Tính cấp thiết đề tài .............................................................................. 1
2. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................. 2
3. Đối tƣợng nghiên cứu ........................................................................... 2
4. Phạm vi nghiên cứu .............................................................................. 2
5. Phƣơng pháp nghiên cứu ...................................................................... 3
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ............................................. 3
7. Bố cục đề tài ......................................................................................... 3
CHƢƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG
CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÔNG TY ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU ........ 4
1.1. KHÁI NIỆM TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO TRONG ĐẦU TƢ ....... 4
1.2. ĐO LƢỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO CỦA MỘT CỔ PHIẾU 5
1.2.1. Đo lƣờng tỷ suất lợi tức .................................................................. 5
1.2.2. Đo lƣờng rủi ro trong đầu tƣ chứng khoán ..................................... 6
1.3. ĐO LƢỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC KỲ VỌNG VÀ RỦI RO CỦA MỘT
DANH MỤC ĐẦU TƢ ..................................................................................... 7
1.3.1. Đo lƣờng tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một danh mục đầu tƣ........... 7
1.3.2. Đo lƣờng rủi ro của một danh mục đầu tƣ ...................................... 7
1.4. LÝ THUYẾT DANH MỤC ĐẦU TƢ CỦA MARKOWITZ ................... 9
1.5. CÁC MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ CỔ PHIẾU ................................................ 10
1.5.1. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM).......................................... 10
1.5.2. Mô hình APT và Lý thuyết định giá Arbitrage ............................. 12
1.5.3. Mô hình Fama – French 3 nhân tố ................................................ 13
1.6. TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÔNG TY ĐẾN GIÁ
CỔ PHIẾU – NGHIÊN CỨU CỦA ROBERT NOVY-MARX (2013) ......... 15


1.7. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ................................................................ 18
1.7.1. Nghiên cứu ở nƣớc ngoài .............................................................. 18
1.7.2. Nghiên cứu ở Việt Nam ................................................................ 19
CHƢƠNG 2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ................................................... 22
2.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ....................................................................... 22
2.1.1. Mô hình ......................................................................................... 22
2.1.2. Định nghĩa các biến....................................................................... 22
2.2 GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU................................................................. 23
2.3 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ......................................................................... 23
2.3.1. Thu thập dữ liệu ............................................................................ 23
2.3.2. Xử lý dữ liệu ................................................................................. 24
2.4 XÂY DỰNG CÁC DANH MỤC ĐẦU TƢ ............................................. 26
2.5 ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH ........................................................................ 28
2.6 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ........................................................................... 29
2.6.1. Kiểm định hệ số chặn .................................................................... 29
2.6.2. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng ............................ 29
2.6.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình .............................................. 30
2.6.4. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan ............................................ 30
2.6.5. Kiểm định phƣơng sai sai số thay dổi ........................................... 31
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................................................... 33
3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ ................................................................................ 33
3.2. MA TRẬN HỆ SỐ TƢƠNG QUAN ....................................................... 35
3.3. ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH ....................................................................... 36
3.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH .......................................................................... 38
3.4.1. Kiểm định hệ số chặn .................................................................... 38
3.4.2. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy riêng ............. 39
3.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình .............................................. 40


3.4.4. Kiểm định tự tƣơng quan .............................................................. 41
3.4.5. Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi ........................................... 42
CHƢƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH ............................ 45
4.1. KẾT LUẬN .............................................................................................. 45
4.2. HÀM Ý CHÍNH SÁCH ........................................................................... 46
4.3. HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI ... 47
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (Bản sao)
PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
CAPM

: Mô hình định giá tài sản vốn

DMĐT

: Danh mục đầu tƣ

FF3FM

: Mô hình Fama-French 3 nhân tố

GP/A

: Lợi nhuận gộp/Tài sản

HML

: High minus Low

HOSE

: Sở Giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

PMU

: Profitable minus Unprofitable

SMB

: Small minus Big


DANH MỤC CÁC BẢNG

Số hiệu

Tên bảng

bảng
2.1
3.1

Thiết lập các danh mục đầu tƣ
Thống kê mô tả tỷ suất lợi tức vƣợt trội của các danh mục
đầu tƣ

Trang
27
33

3.2

Thống kê mô tả giá trị các biến giải thích trong mô hình

34

3.3

Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến giải thích

35

3.4

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình

36

3.5

Kết quả kiểm định hệ số chặn của mô hình

39

3.6

Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy riêng

40

3.7

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

41

3.8

Kết quả kiểm định tự tƣơng quan

42

3.9

Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi

43


1

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết đề tài
Giải thích và dự đoán sự biến động của tỷ suất lợi tức cổ phiếu là một
trong những lĩnh vực nhận đƣợc nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu tài
chính hiện đại. Hiện nay, trong giới học thuật đã có nhiều nghiên cứu về các
mô hình đầu tƣ tài chính để ứng dụng cho các thị trƣờng chứng khoán trên thế
giới và đƣa ra nhiều kết quả khác nhau ở từng quốc gia ứng với các khoảng
thời gian khác nhau. Đầu tiên phải kể đến nghiên cứu của Sharpe (1964) và
Lintner (1965) về mối quan hệ giữa tỷ suất lợi tức và rủi ro của các cổ phiếu
đƣợc thể hiện qua mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Trong mô hình này, tỷ
suất lợi tức của cổ phiếu chỉ phụ thuộc duy nhất vào “độ nhạy” của nó so với
thị trƣờng, “độ nhạy” này chính là hệ số beta trong mô hình CAPM. CAPM
cho rằng toàn bộ rủi ro của tài sản đƣợc phản ánh vào beta, ngoài rủi ro thị
trƣờng thì không còn rủi ro nào khác. Tuy nhiên, nghiên cứu thực nghiệm
đƣợc thực hiện bởi Fama và French (1992) đã chỉ ra rằng rủi ro thị trƣờng
không phải là biến số giải thích tốt nhất cho sự thay đổi về tỷ suất lợi tức của
các cổ phiếu. Vì vậy, Fama và French (1993) đã đề xuất mô hình 3 nhân tố để
bổ sung cho những khiếm khuyết của mô hình CAPM trong việc giải thích tỷ
suất lợi tức kỳ vọng của các cổ phiếu. Trên cơ sở CAPM, Fama và French
(1993) đã đƣa thêm biến quy mô công ty (đo lƣờng bằng giá trị vốn hóa thị
trƣờng) và giá trị công ty (đo lƣờng bằng tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị
trƣờng – BE/ME) vào mô hình để giải thích cho sự thay đổi về tỷ suất lợi tức
của các cổ phiếu. Mô hình này sau đó đƣợc biết đến với tên gọi là mô hình
Fama – French 3 nhân tố.
Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác cho thấy mô hình Fama-French 3
nhân tố vẫn chƣa giải thích đầy đủ sự biến động của tỷ suất lợi tức của cổ
phiếu. Trong số đó phải kể đến nghiên cứu của Novy-Marx (2013), chỉ ra


2

rằng có sự biến động trong tỷ suất lợi tức cổ phiếu liên quan đến khả năng
sinh lời của công ty mà không đƣợc thể hiện trong mô hình Fama-French 3
nhân tố. Novy-Marx đã chứng minh bằng thực nghiệm rằng khả năng sinh lời
của công ty có sức ảnh hƣởng mạnh mẽ đến tỷ suất lợi tức của cổ phiếu.
Ở Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã ứng dụng các mô hình CAMP, FamaFrench 3 nhân tố vào nghiên cứu thực nghiệm nhƣng chƣa có nghiên cứu nào
ứng dụng kết quả nghiên cứu của Novy-Marx (2013) cho thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam. Xuất phát từ thực tế này, tôi chọn đề tài “Tác động của khả
năng sinh lời đến giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch
chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh” làm đề tài nghiên cứu luận văn của
mình.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài tập trung giải quyết các nội dung cụ thể nhƣ sau:
- Nghiên cứu tác động của khả năng sinh lời của công ty đến giá cổ phiếu
trên cơ sở mở rộng mô hình Fama-French 3 nhân tố tại thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam, cụ thể là trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí
Minh.
- Đề xuất các khuyến nghị và hàm ý chính sách rút ra từ nghiên cứu.
3. Đối tƣợng nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu là tác động của khả năng sinh lời của công ty đến
giá cổ phiếu các công ty niêm yết thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trên cơ
sở mở rộng mô hình Fama-French 3 nhân tố.
4. Phạm vi nghiên cứu
- Nội dung: Đề tài chỉ nghiên cứu tác động của yếu tố khả năng sinh lời
của công ty đến giá cổ phiếu trên cơ sở mở rộng của mô hình Fama-French 3
nhân tố.


3

- Không gian: Đề tài đƣợc thực hiện trên mẫu nghiên cứu gồm 257 cổ
phiếu của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ
Chí Minh.
- Thời gian: Đề tài nghiên cứu trong giai đoạn 3 năm từ ngày 02/01/2014
đến ngày 30/12/2016.
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Mô hình nghiên cứu: Đề tài mở rộng mô hình Fama-French 3 nhân tố
trên cở sở nghiên cứu của Novy-Marx (2013) về tác động của khả năng sinh
lời của công ty đến tỷ suất lợi tức của cổ phiếu.
- Dữ liệu nghiên cứu: Đề tài sử dụng dữ liệu của các cổ phiếu niêm yết
trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 3 năm
(từ ngày 02/01/2014 đến ngày 30/12/2016).
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
- Ý nghĩa khoa học: Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về định giá cổ phiếu.
Trên cơ sở đó, kiểm định tác động của khả năng sinh lời của công ty đến giá
cổ phiếu.
- Ý nghĩa thực tiễn: Giúp các nhà đầu tƣ nhận biết khả năng giải thích
của nhân tố khả năng sinh lời của công ty đối với sự thay đổi tỷ suất lợi tức
của cổ phiếu. Từ đó, các nhà đầu tƣ có thể lƣợng hóa rủi ro và đƣa ra quyết
định đầu tƣ phù hợp trên thị trƣờng chứng khoán.
7. Bố cục đề tài
Nội dung đề tài đƣợc trình bày gồm 4 phần nhƣ sau:
- Chƣơng 1: Cơ sở lý thuyết và thực nghiệm về tác động của khả năng
sinh lời của công ty đến giá cổ phiếu
- Chƣơng 2: Thiết kế nghiên cứu
- Chƣơng 3: Kết quả nghiên cứu
- Chƣơng 4: Kết luận và hàm ý chính sách


4

CHƢƠNG 1

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA
KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÔNG TY ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU
1.1. KHÁI NIỆM TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO TRONG ĐẦU TƢ
Trong đầu tƣ, mọi quyết định đều dựa trên lợi nhuận và rủi ro, luôn có sự
đánh đổi giữa lợi nhuận thu đƣợc và rủi ro. Nhà đầu tƣ sử dụng tỷ suất lợi tức
hay tỷ suất sinh lời để đo lƣờng khả năng sinh lợi của vốn đầu tƣ.
Theo Nguyễn Minh Kiều (2009):
“Lợi nhuận là thu nhập hay số tiền kiếm đƣợc từ một khoản đầu tƣ.”
“Tỷ suất sinh lời là tỷ lệ phần trăm giữa thu nhập và giá trị khoản đầu tƣ
bỏ ra.”
“Rủi ro là sự sai biệt của lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận kỳ vọng.”
Đối với cổ phiếu, thu nhập mà nhà đầu tƣ có thể nhận đƣợc bao gồm: thu
nhập từ việc tăng giá cổ phiếu, thu nhập do nhận đƣợc cổ tức, thu nhập nhận
đƣợc từ cổ phiếu thƣởng của công ty, thu nhập từ chứng quyền, hay quyền
mua cổ phiếu mới. Tuy nhiên trong đầu tƣ dài hạn, nhà đầu tƣ thƣờng thực
hiện chiến lƣợc mua và giữ thì nguồn thu nhập chính của một cổ phiếu gồm
hai phần chính, đó là cổ tức và sự tăng giá cổ phiếu. Đây là hai bộ phận có thể
quy đổi trực tiếp thành tiền, còn các khoản khác cũng có giá trị tiền tệ (nhƣ
quyền bầu cử, quyền cung cấp thông tin, …) nhƣng không thể quy trực tiếp ra
tiền.
Các loại rủi ro trong đầu tƣ cổ phiếu bao gồm: rủi ro hệ thống và rủi ro
phi hệ thống. Khác với những rủi ro trong kinh doanh các hàng hóa và dịch vụ
thông thƣờng, rủi ro trong đầu tƣ cổ phiếu xảy ra khi có sự khác biệt giữa tỷ
suất sinh lời thực tế và tỷ suất sinh lời kỳ vọng. Sự khác biệt này xảy ra là do
sự biến động của các khoản thu nhập hay những biến động về giá chứng
khoán. Rủi ro theo nghĩa nào đó mà có thể đƣợc loại bỏ hoàn toàn bằng cách


5

đa dạng hóa đƣợc gọi là rủi ro phi hệ thống (hay còn gọi là rủi ro có thể đa
dạng hóa đƣợc). Ngoài ra, có những rủi ro mà nhà đầu tƣ không thể nào tránh
đƣợc cho dù họ có đa dạng hóa danh mục đầu tƣ thế nào đi nữa, loại rủi ro
này gọi là rủi ro hệ thống.
1.2. ĐO LƢỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO CỦA MỘT CỔ
PHIẾU
1.2.1. Đo lƣờng tỷ suất lợi tức
a. Đo lường tỷ suất lợi tức quá khứ
Thu nhập hay lợi tức thời kỳ (Holding period return):
HPR = Giá trị lúc kết thúc khoản đầu tƣ / Giá trị lúc bắt đầu khoản đầu

Tỷ suất lợi tức thời kỳ (Holding period yield):
HPY = HPR – 1
Tỷ suất lợi tức hàng năm (Annual Holding Period Yield):
AHPY =

-1

Trong đó, n là số năm đầu tƣ.
HPY =
Trong đó, D là cổ tức cố định trong khoảng thời gian đầu tƣ,
lƣợt là giá trị bán ra và giá trị mua vào.
Tỷ suất lợi tức năm theo phƣơng pháp trung bình cộng (AM):
AM =
là tổng các tỷ suất lợi tức nhận đƣợc hàng năm.

Với

Tỷ suất lợi tức năm theo phƣơng pháp trung bình nhân (GM):
–1

GM =
Với

=

.



lần


6

b. Đo lường tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một tài sản
Tỷ suất lợi tức kỳ vọng từ đầu tƣ đƣợc xác định nhƣ sau:
Tỷ suất lợi tức kỳ vọng =
E(R) = P1*R1 + P2*R2 +……+ Pn*Rn
E(R) =
Trong đó, Pi là xác suất xảy ra trạng thái i, Ri là tỷ suất lợi tức của chứng
khoán ở trạng thái i và n là số trạng thái.
1.2.2. Đo lƣờng rủi ro trong đầu tƣ chứng khoán
Phƣơng sai (σ2) =

(Tỷ suất lợi tức i – Tỷ suất lợi tức

kỳ vọng)2
=
Trong đó, Pi là xác suất xảy ra trạng thái i, Ri là tỷ suất lợi tức của chứng
khoán ở trạng thái i và n là số trạng thái.
Độ lệch chuẩn: Độ lệch chuẩn bằng căn bậc hai của phƣơng sai.
σ=
Hệ số biến thiên (CV) =
Đo lƣờng rủi ro với dữ liệu quá khứ:
=

/ (n-1)

Trong đó:
: Phƣơng sai của chuỗi dữ liệu quá khứ;
HPYi: Tỷ suất lợi tức nhận đƣợc trong thời kỳ i;
E(HPY): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng bình quân qua các thời kỳ (theo phƣơng
pháp trung bình cộng);
n: Số thời kỳ


7

1.3. ĐO LƢỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC KỲ VỌNG VÀ RỦI RO CỦA
MỘT DANH MỤC ĐẦU TƢ
1.3.1. Đo lƣờng tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một danh mục đầu tƣ
E(Rp) =
Với

=1

Trong đó:
E(Rp): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tƣ;
wi: Tỷ trọng của chứng khoán thứ i trong danh mục đầu tƣ;
E(Ri): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của chứng khoán i;
n: Số loại chứng khoán trong danh mục đầu tƣ.
1.3.2. Đo lƣờng rủi ro của một danh mục đầu tƣ
a. Hiệp phương sai
Hiệp phƣơng sai là thƣớc đo mức độ dao động cùng với nhau của 2 biến
(tỷ suất lợi tức của 2 tài sản) theo thời gian.
Với 2 chứng khoán, A và B, hiệp phƣơng sai của tỷ suất lợi tức 2 tài sản là:
CovA,B = σ 2 = E{[RA – E(RA)][RB - E(RB)]}
Hiệp phƣơng sai có thể đƣợc tính dựa vào các dự đoán về các tình huống
có thể xảy ra trong tƣơng lai nhƣ sau:
=

Trong đó:
: Hiệp phƣơng sai giữa hai tài sản A và B;
RA,i: Tỷ suất lợi tức có thể nhận đƣợc trên tài sản A trong tình huống I
(định nghĩa tƣơng tự cho RB,I);
E(RA): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng trên tài sản A (định nghĩa tƣơng tự cho
E(RB));
Pi: Xác suất xảy ra tình huống i;
n: Số tình huống có thể xảy ra.


8

Trong trƣờng hợp sử dụng dữ liệu quá khứ, hiệp phƣơng sai của tỷ suất
lợi tức 2 cổ phiếu A và B đƣợc tính nhƣ sau:
=

Trong đó:
E(RA), E(RB): Tỷ suất lợi tức trung bình cộng trên tài sản A, tài sản B;
n: Số thời kỳ;
RA,t: Tỷ suất lợi tức vào thời kỳ t của chứng khoán A;
RB,t: Tỷ suất lợi tức vào thời kỳ t của chứng khoán B.
b. Hệ số tương quan
ρA,B =
Trong đó:
ρA,B: hệ số tƣơng quan của hai chuỗi tỷ suất lợi tức;
σA: độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức chứng khoán A;
σB: độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức chứng khoán B.
c. Độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư
Markowitz (1952) đã đƣa ra công thức tính độ lệch chuẩn của danh mục
đầu tƣ nhƣ sau:
=
Trong đó:
: Độ lệch chuẩn của danh mục đầu tƣ;
wi: Tỷ trọng của tài sản thứ i trong danh mục đầu tƣ;
σi2: Phƣơng sai của tỷ suất lợi tức trên chứng khoán i;
covij: Hiệp phƣơng sai của tỷ suất lợi tức trên chứng khoán i và j.


9

1.4. LÝ THUYẾT DANH MỤC ĐẦU TƢ CỦA MARKOWITZ
Các nhà đầu tƣ có thể tối thiểu hóa rủi ro cho một mức tỷ suất lợi tức kỳ
vọng thông qua việc xây dựng một danh mục đầu tƣ đã đƣợc đa dạng hóa. Lý
thuyết danh mục đầu tƣ hiện đại nhấn mạnh tính đa dạng hóa của danh mục
đầu tƣ so với việc lựa chọn các chứng khoán riêng lẻ.
Harry Makowitz (1952) đã nghiên cứu tác động của quá trình đa dạng
hóa tài sản lên mối tƣơng quan giữa lợi tức – rủi ro của danh mục đầu tƣ.
Markowitz cho rằng việc lựa chọn các cổ phiếu có lợi tức di chuyển ngƣợc
chiều nhau có thể làm giảm độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức kỳ vọng. Bên
cạnh đó, Markowitz còn phát triển các nguyên lý cơ bản về xây dựng danh
mục đầu tƣ.
Các giả định của lý thuyết danh mục đầu tƣ Markowitz nhƣ sau:
- Các nhà đầu tƣ xem mỗi khoản đầu tƣ khác nhau đƣợc đại diện cho một
sự phân phối xác suất của tỷ suất lợi tức kỳ vọng trong một vài thời kỳ nắm
giữ.
- Các nhà đầu tƣ luôn tối đa hóa tỷ suất lợi tức kỳ vọng trong một thời kỳ
nhất định.
- Các nhà đầu tƣ đánh giá rủi ro của danh mục dựa trên cơ sở phƣơng sai
(hoặc độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức kỳ vọng).
- Các nhà đầu tƣ căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất lợi tức
kỳ vọng và rủi ro, vì vậy đƣờng cong hữu dụng của họ là một phƣơng trình
của tỷ suất lợi tức kỳ vọng và phƣơng sai (hoặc độ lệch chuẩn) của tỷ suất lợi
tức kỳ vọng.
- Với một mức rủi ro cho trƣớc, nhà đầu tƣ sẽ thích những cơ hội đầu tƣ
mang lại tỷ suất lợi tức kỳ vọng cao hơn những cơ hội có tỷ suất lợi tức thấp.
Tƣơng tự, với một mức tỷ suất lợi tức kỳ vọng cho trƣớc, nhà đầu tƣ lại thích
những cơ hội đầu tƣ có rủi ro thấp hơn.


10

Nội dung cơ bản của lý thuyết Markowitz là: Một danh mục đầu tƣ đƣợc
xem là hiệu quả nếu không có danh mục đầu tƣ nào khác có cùng mức rủi ro
(hoặc rủi ro thấp hơn) mà có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn, hoặc có cùng tỷ
suất sinh lợi kỳ vọng (hay tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn) nhƣng lại có rủi
ro thấp hơn.
1.5. CÁC MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ CỔ PHIẾU
1.5.1. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)
a. Các giả định của mô hình CAPM
Trên cơ sở của lý thuyết danh mục đầu tƣ, Sharpe (1963) và Lintner
(1964) đã phát triển lý thuyết thị trƣờng vốn, nền tảng của mô hình định giá
tài sản vốn CAPM. Mặc dù cũng có một số mô hình khác ra đời để giải thích
động thái thị trƣờng nhƣng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái
niệm và có khả năng ứng dụng sát với thực tiễn. Cũng nhƣ bất kỳ mô hình
nào khác, mô hình này cũng chỉ là một sự đơn giản hoá hiện thực nhƣng nó
vẫn cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích. Các giả thiết của mô
hình CAPM có thể đƣợc tóm tắt nhƣ sau:
- Nhà đầu tƣ là những ngƣời chấp nhận giá khi tham gia thị trƣờng.
- Các nhà đầu tƣ đầu tƣ trong một khoảng thời gian đơn.
- Hoạt động đầu tƣ chỉ giới hạn với những tài sản tài chính khả mại.
- Tất cả các tài sản đều có thể mua bán và có thể chia nhỏ không hạn chế.
- Đƣợc phép mua bán khống, vay và cho vay ở mức lợi tức phi rủi ro
không hạn chế.
- Thông tin không đắt đỏ và luôn sẵn có đối với tất cả các nhà đầu tƣ.
- Quyết định của nhà đầu tƣ chỉ dựa vào giá trị kỳ vọng và phƣơng sai
của tỷ suất lợi tức, tức là:
+ Phân phối của tỷ suất lợi tức tuân theo quy luật phân phối chuẩn hoặc,
+ Hàm hữu dụng của nhà đầu tƣ là hàm bậc 2.


11

- Các nhà đầu tƣ là những ngƣời có lý trí, lựa chọn danh mục đầu tƣ tối
ƣu theo mô hình Markowitz.
- Các nhà đầu tƣ không phải chịu các chi phí giao dịch cũng nhƣ các loại
thuế thu nhập từ chứng khoán.
- Tất cả các nhà đầu tƣ đều có cùng một đánh giá về triển vọng tƣơng lai
của các chứng khoán. Nói cách khác họ cùng ƣớc lƣợng về phân phối xác suất
của tỷ suất lợi tức tƣơng lai trên chứng khoán.
b. Mô hình CAPM với nhân tố phần bù rủi ro thị trường
Mô hình này phát biểu rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán
bằng lợi nhuận phi rủi ro (risk-free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa
trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó. Rủi ro không mang tính
hệ thống không đƣợc xem xét trong mô hình này do nhà đầu tƣ có thể xây
dựng danh mục đầu tƣ đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này.
Trong mô hình CAPM, mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro đƣợc diễn
tả bởi công thức sau:

Trong đó:
E(Ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ;
Rf là lợi nhuận phi rủi ro;
E(Rm) là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục thị trƣờng;
βiM là hệ số beta thị trƣờng của danh mục tài sản i.
Hệ số β là một tham số phản ánh mối quan hệ giữa độ biến động của giá
chứng khoán với sự biến động của mức giá chung trên thị trƣờng. Nó phản
ánh độ nhạy cảm của chứng khoán với các nhân tố rủi ro hệ thống.
Nếu chứng khoán có β bằng 1, có nghĩa là giá chứng khoán đó sẽ di
chuyển cùng bƣớc đi với thị trƣờng. Nếu chứng khoán có β nhỏ hơn 1, có
nghĩa là chứng khoán đó sẽ có mức thay đổi ít hơn mức thay đổi của thị


12

trƣờng. Nếu β lớn hơn 1 thì giá chứng khoán sẽ thay đổi nhiều hơn mức dao
động của thị trƣờng.
Sự chênh lệch giữa tỷ suất lợi tức ƣớc tính và tỷ suất lợi tức yêu cầu
đƣợc gọi là hệ số alpha của cổ phiếu. Nếu alpha dƣơng, cổ phiếu đang bị định
giá thấp. Ngƣợc lại nếu alpha âm, cổ phiếu đang bị định giá cao. Nếu alpha
bằng 0, cổ phiếu này đƣợc định giá tƣơng xứng với rủi ro hệ thống của nó.
Ƣu điểm của mô hình CAPM: Mô hình CAPM khá đơn giản và dễ ứng
dụng trong thực tiễn.
Nhƣợc điểm: Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ suất lợi tức của cổ
phiếu chịu tác động của nhiều yếu tố chứ không chỉ riêngion:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/07/17 Time: 00:35
Sample: 1/02/2014 12/30/2016
Included observations: 746

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

1.15E-05
1.74E-05
-19.12710
-19.03431
-19.09133
1.824931


4. Danh mục SH
Heteroskedasticity Test: White

F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

2.337787
31.96925
34.31994

Prob. F(14,731)
Prob. Chi-Square(14)
Prob. Chi-Square(14)

0.0037
0.0040
0.0019

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
MRP
MRP^2
MRP*SMB
MRP*HML
MRP*PMU
SMB
SMB^2
SMB*HML
SMB*PMU
HML
HML^2
HML*PMU
PMU
PMU^2

1.28E-05
0.000242
0.010727
0.063661
0.030418
-0.001113
0.000131
0.093329
0.092716
-0.000295
-8.14E-05
-0.006127
-0.014058
-7.43E-05
-0.001228

1.25E-06
0.000119
0.009524
0.028662
0.019176
0.018593
0.000185
0.027635
0.031157
0.031856
0.000138
0.015486
0.025666
0.000138
0.015525

10.16888
2.028747
1.126329
2.221127
1.586233
-0.059840
0.704056
3.377175
2.975774
-0.009264
-0.589318
-0.395622
-0.547731
-0.539474
-0.079101

0.0000
0.0428
0.2604
0.0266
0.1131
0.9523
0.4816
0.0008
0.0030
0.9926
0.5558
0.6925
0.5840
0.5897
0.9370

0.042854
0.024523
2.16E-05
3.41E-07
6963.787
2.337787
0.003656

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/07/17 Time: 00:37
Sample: 1/02/2014 12/30/2016
Included observations: 746

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

1.48E-05
2.19E-05
-18.62946
-18.53667
-18.59369
1.770797


5. Danh mục SM
Heteroskedasticity Test: White

F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

1.216049
16.97861
17.41671

Prob. F(14,731)
Prob. Chi-Square(14)
Prob. Chi-Square(14)

0.2579
0.2573
0.2347

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
MRP
MRP^2
MRP*SMB
MRP*HML
MRP*PMU
SMB
SMB^2
SMB*HML
SMB*PMU
HML
HML^2
HML*PMU
PMU
PMU^2

1.81E-05
-9.56E-05
0.027300
0.082255
0.077146
0.018002
-0.000249
0.070013
0.106485
0.039834
0.000102
0.004281
0.006653
0.000275
0.010836

1.65E-06
0.000157
0.012545
0.037754
0.025259
0.024491
0.000244
0.036402
0.041041
0.041963
0.000182
0.020399
0.033808
0.000181
0.020450

10.98073
-0.607535
2.176210
2.178677
3.054132
0.735051
-1.019484
1.923296
2.594577
0.949266
0.562804
0.209857
0.196782
1.514774
0.529873

0.0000
0.5437
0.0299
0.0297
0.0023
0.4625
0.3083
0.0548
0.0097
0.3428
0.5737
0.8338
0.8441
0.1303
0.5964

0.022760
0.004044
2.84E-05
5.91E-07
6758.233
1.216049
0.257936

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/07/17 Time: 00:38
Sample: 1/02/2014 12/30/2016
Included observations: 746

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

1.97E-05
2.85E-05
-18.07837
-17.98558
-18.04261
1.994390


6. Danh mục SL
Heteroskedasticity Test: White

F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

1.017047
14.25321
13.29066

Prob. F(14,731)
Prob. Chi-Square(14)
Prob. Chi-Square(14)

0.4337
0.4310
0.5038

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
MRP
MRP^2
MRP*SMB
MRP*HML
MRP*PMU
SMB
SMB^2
SMB*HML
SMB*PMU
HML
HML^2
HML*PMU
PMU
PMU^2

3.23E-05
-0.000179
0.007223
0.061253
0.011491
0.072907
-0.000303
0.093342
0.089818
0.188618
-0.000428
-0.008221
-0.022763
-0.000262
0.024334

2.83E-06
0.000269
0.021479
0.064642
0.043248
0.041933
0.000418
0.062327
0.070270
0.071847
0.000312
0.034926
0.057885
0.000311
0.035014

11.42778
-0.665514
0.336274
0.947576
0.265703
1.738639
-0.725037
1.497609
1.278188
2.625258
-1.374274
-0.235381
-0.393251
-0.841906
0.694979

0.0000
0.5059
0.7368
0.3437
0.7905
0.0825
0.4687
0.1347
0.2016
0.0088
0.1698
0.8140
0.6942
0.4001
0.4873

0.019106
0.000320
4.87E-05
1.73E-06
6357.062
1.017047
0.433664

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/07/17 Time: 00:39
Sample: 1/02/2014 12/30/2016
Included observations: 746

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

3.54E-05
4.87E-05
-17.00285
-16.91006
-16.96708
1.926125


7. Danh mục BP
Heteroskedasticity Test: White

F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

3.718979
49.60122
56.10189

Prob. F(14,731)
Prob. Chi-Square(14)
Prob. Chi-Square(14)

0.0000
0.0000
0.0000

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
MRP
MRP^2
MRP*SMB
MRP*HML
MRP*PMU
SMB
SMB^2
SMB*HML
SMB*PMU
HML
HML^2
HML*PMU
PMU
PMU^2

2.05E-05
0.000277
0.028992
0.140778
0.065753
0.006962
-0.000350
0.216978
0.202241
0.030251
6.80E-05
0.020850
0.026367
0.000476
0.013495

2.30E-06
0.000220
0.017501
0.052671
0.035239
0.034168
0.000341
0.050785
0.057256
0.058542
0.000254
0.028458
0.047165
0.000253
0.028530

8.887031
1.261554
1.656560
2.672794
1.865914
0.203760
-1.026401
4.272520
3.532210
0.516742
0.267719
0.732649
0.559045
1.879875
0.473001

0.0000
0.2075
0.0980
0.0077
0.0625
0.8386
0.3050
0.0000
0.0004
0.6055
0.7890
0.4640
0.5763
0.0605
0.6364

0.066490
0.048611
3.97E-05
1.15E-06
6509.848
3.718979
0.000005

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/07/17 Time: 00:40
Sample: 1/02/2014 12/30/2016
Included observations: 746

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

2.68E-05
4.07E-05
-17.41246
-17.31967
-17.37670
1.940577


8. Danh mục BN
Heteroskedasticity Test: White

F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

2.354401
32.18665
44.77817

Prob. F(14,731)
Prob. Chi-Square(14)
Prob. Chi-Square(14)

0.0034
0.0038
0.0000

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
MRP
MRP^2
MRP*SMB
MRP*HML
MRP*PMU
SMB
SMB^2
SMB*HML
SMB*PMU
HML
HML^2
HML*PMU
PMU
PMU^2

2.69E-05
-0.000387
0.051411
0.111234
-0.027517
-0.078860
-0.000670
0.092440
0.041593
0.026645
0.000337
-0.015714
-0.027626
0.000533
0.066990

3.28E-06
0.000312
0.024899
0.074934
0.050134
0.048610
0.000485
0.072251
0.081458
0.083287
0.000361
0.040487
0.067101
0.000360
0.040589

8.205651
-1.239791
2.064799
1.484418
-0.548863
-1.622291
-1.381613
1.279431
0.510610
0.319916
0.933365
-0.388111
-0.411704
1.479351
1.650446

0.0000
0.2155
0.0393
0.1381
0.5833
0.1052
0.1675
0.2012
0.6098
0.7491
0.3509
0.6980
0.6807
0.1395
0.0993

0.043146
0.024820
5.64E-05
2.33E-06
6246.843
2.354401
0.003396

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/07/17 Time: 00:41
Sample: 1/02/2014 12/30/2016
Included observations: 746

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

3.40E-05
5.71E-05
-16.70735
-16.61456
-16.67159
1.902355


Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×

×