Đầu tư tài chính: Quản lý danh mục đầu tư (Phần 2) - TS. Phan Thị Bích Nguyệt

Tài liệu nghiên cứu Đầu tư tài chính quản lý danh mục đầu tư phần 2 ts phan thị bích nguyệt, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về kinh tế.

• Đề tài: Đầu Tư Tài Chính Quản Lý Danh Mục Đầu Tư Phần 2

Mục lục chi tiết

• 9. CHƯƠNG 9: NHỮNG CƠ SỞ DỰ BÁO
• 9.1. TỔNG QUAN
• 9.1.1. Các điểm mấu chốt trong chương
• 9.2. NHỮNG DỰ BÁO SƠ KHỞI, DỰ BÁO THÔ VÀ DỰ BÁO CÓ CHỌN LỌC
• 9.3. TINH LỌC THÔNG TIN THÔ: MỘT TÀI SẢN VÀ MỘT DỰ BÁO
• 9.3.1. KINH NGHIỆM DỰ BÁO
• 9.3.2. Dự báo bằng trực giác
• 9.4. TINH LỌC CÁC DỰ BÁO: MỘT TÀI SẢN VÀ HAI DỰ BÁO
• 10. CHƯƠNG 10: DỰ BÁO NÂNG CAO
• 11. CHƯƠNG 11: PHÂN TÍCH THÔNG TIN

Tóm tắt

I. Tổng quan về xử lý thông tin trong quản trị danh mục đầu tư

Trong lĩnh vực đầu tư tài chính quản lý danh mục đầu tư phần 2 ts phan thị bích nguyệt, việc xử lý thông tin đóng vai trò then chốt, quyết định sự thành công của chiến lược năng động. Quản trị năng động về bản chất là dự báo. Nếu không có các dự báo vượt trội so với thị trường, danh mục đầu tư hiệu quả nhất chính là danh mục thị trường hoặc danh mục chuẩn. Các nhà quản trị năng động tạo ra giá trị bằng cách xây dựng danh mục khác biệt so với danh mục chuẩn, dựa trên những thông tin và dự báo của riêng họ. Trọng tâm của quá trình này là khả năng chuyển đổi thông tin thô – như ước tính thu nhập, khuyến nghị môi giới, hay đà tăng giá – thành các dự báo có chọn lọc và alpha (tỷ suất sinh lợi ngoại lệ). Phần này của tài liệu tập trung vào việc phân tích và xử lý thông tin một cách hiệu quả. Nó không chỉ giới thiệu các khái niệm cơ bản về dự báo mà còn đi sâu vào các kỹ thuật nâng cao, giúp nhà quản trị đánh giá và kết hợp nhiều nguồn thông tin khác nhau. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một quy trình có hệ thống để tạo ra các dự báo tỷ suất sinh lợi ngoại lệ, làm cơ sở cho các quyết định phân bổ vốn, từ đó tối đa hóa lợi nhuận đã điều chỉnh theo rủi ro. Việc hiểu rõ các cơ sở dự báo, từ những dự báo sơ khởi (vô điều kiện) đến các dự báo có điều kiện dựa trên thông tin, là bước đầu tiên để làm chủ nghệ thuật quản trị năng động.

1.1. Nền tảng quản trị năng động Dự báo là yếu tố cốt lõi

Quản trị năng động được định nghĩa là hoạt động dự báo. Một nhà quản trị không đưa ra dự báo khác biệt so với sự đồng thuận của thị trường sẽ chỉ nắm giữ danh mục chuẩn. Do đó, mọi nỗ lực đầu tư năng động đều ngầm chứa một quá trình dự báo về tỷ suất sinh lợi mong đợi. Tài liệu của TS. Phan Thị Bích Nguyệt nhấn mạnh rằng việc chuyển hóa thông tin thành các dự báo rõ ràng là yêu cầu bắt buộc để đầu tư hiệu quả. Các dự báo này giúp xác định những tài sản nào đang được định giá thấp hoặc cao hơn so với giá trị nội tại, từ đó tạo ra cơ hội sinh lợi nhuận vượt trội, hay còn gọi là alpha.

1.2. Vai trò của việc xử lý thông tin trong đầu tư tài chính

Thông tin trong đầu tư tài chính tồn tại dưới nhiều dạng, từ định tính đến định lượng, thường được gọi là thông tin thô. Thách thức lớn nhất là làm thế nào để tinh lọc và chuẩn hóa nguồn thông tin đa dạng này thành một tín hiệu đầu tư nhất quán và có thể đo lường. Quá trình này bao gồm việc loại bỏ nhiễu, đánh giá độ tin cậy của thông tin và chuyển nó thành dự báo có chọn lọc về tỷ suất sinh lợi ngoại lệ. Một quy trình xử lý thông tin hiệu quả giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định một cách khách quan, hệ thống và tránh được các sai lầm do cảm tính hoặc diễn giải sai lệch dữ liệu.

II. Thách thức chính khi chuyển đổi thông tin thô thành Alpha

Một trong những thách thức lớn nhất trong quản lý danh mục đầu tư là việc chuyển đổi một lượng lớn thông tin thô thành alpha có giá trị thống kê. Thông tin thô, ví dụ như một báo cáo phân tích hay một lời khuyên “nên mua”, thường không phải là một dự báo trực tiếp về tỷ suất sinh lợi ngoại lệ. Nó có thể mang các đơn vị đo lường khác nhau và chứa đựng cả tín hiệu hữu ích lẫn nhiễu. Phương trình dự báo cơ bản được giới thiệu như một công cụ để giải quyết vấn đề này, giúp chuyển đổi dự báo thô thành các dự báo có chọn lọc. Một hiểu lầm phổ biến khác là tác động của dự báo tỷ suất sinh lợi lên dự báo rủi ro. Tài liệu chỉ ra rằng, một cách đáng ngạc nhiên, các dự báo về tỷ suất sinh lợi có tác động không đáng kể lên các dự báo về độ lệch chuẩn và tương quan. Rủi ro đo lường mức độ không chắc chắn, và ngay cả một nhà dự báo giỏi cũng chỉ giảm được một phần rất nhỏ sự không chắc chắn này. Do đó, nhà quản trị có thể tập trung vào việc dự báo tỷ suất sinh lợi mong đợi mà không cần quá lo lắng về việc phải điều chỉnh ma trận hiệp phương sai rủi ro theo mỗi dự báo mới. Việc nắm vững các khái niệm này giúp tránh được những sai lầm trong việc xây dựng mô hình và tối ưu hóa danh mục đầu tư.

2.1. Phân biệt các loại hình Dự báo thô và dự báo có chọn lọc

Tài liệu phân biệt rõ ba loại dự báo. Dự báo sơ khởi là dự báo thuần nhất, không dựa trên thông tin đặc biệt và thường dẫn đến việc nắm giữ danh mục chuẩn. Dự báo thô chứa đựng thông tin của nhà quản trị nhưng ở dạng chưa qua xử lý. Dự báo có chọn lọc là kết quả của việc tinh lọc thông tin thô, được điều chỉnh theo nội dung thông tin và thể hiện dưới dạng tỷ suất sinh lợi ngoại lệ. Việc hiểu rõ sự khác biệt này là cực kỳ quan trọng để áp dụng đúng các mô hình định lượng.

2.2. Sai lầm thường gặp Tác động của dự báo lên rủi ro danh mục

Một quan niệm sai lầm là một dự báo mạnh mẽ về việc hai tài sản sẽ di chuyển ngược chiều nhau (ví dụ S&P 500 giảm, MIDCAP tăng) nên làm thay đổi đáng kể ước tính tương quan giữa chúng. Tuy nhiên, phân tích cho thấy sự thay đổi trong tương quan và độ lệch chuẩn chủ yếu phụ thuộc vào kỹ năng của người dự báo (Hệ số thông tin - IC), chứ không phụ thuộc vào giá trị của một dự báo cụ thể. Với các mức IC thực tế (thường dưới 0.15), tác động lên ma trận rủi ro là rất nhỏ. Điều này cho phép các nhà quản trị đơn giản hóa mô hình bằng cách giữ ổn định các ước tính rủi ro khi thay đổi dự báo lợi nhuận.

III. Phương pháp tinh lọc thông tin từ TS

Để giải quyết thách thức chuyển đổi thông tin, tài liệu của TS. Phan Thị Bích Nguyệt giới thiệu một quy tắc kinh nghiệm dự báo mang tính nền tảng, được đúc kết từ phương trình dự báo cơ bản. Công thức này là kim chỉ nam cho việc định lượng hóa giá trị của một thông tin đầu tư. Cụ thể, quy trình tinh lọc này điều chỉnh một dự báo thô dựa trên ba yếu tố chính: sự mong đợi (giá trị trung bình của dự báo), kỹ năng của người dự báo (Hệ số thông tin - IC), và độ bất ổn của tài sản (độ lệch chuẩn). Bằng cách tiêu chuẩn hóa dự báo thô thành một điểm số dự báo (z-score), loại bỏ đi giá trị trung bình và chia cho độ lệch chuẩn của chính nó, nhà quản trị có thể so sánh các tín hiệu khác nhau trên cùng một hệ quy chiếu. Sau đó, điểm số dự báo này được điều chỉnh theo kỹ năng (IC) và nhân với độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi tài sản để ra được dự báo có chọn lọc cuối cùng. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng các tài sản có rủi ro cao hơn sẽ nhận được mức alpha dự báo cao hơn cho cùng một chất lượng tín hiệu, phản ánh đúng thực tế thị trường. Cả phân tích hồi quy và mô hình nhị phân đều dẫn đến cùng một công thức kinh nghiệm, củng cố thêm độ tin cậy của phương pháp.

3.1. Quy tắc vàng Dự báo có chọn lọc Độ lệch chuẩn x IC x Điểm số

Đây là công thức cốt lõi được trình bày trong Chương 9. Dự báo có chọn lọc (alpha) không chỉ phụ thuộc vào tín hiệu dự báo mạnh hay yếu (thể hiện qua điểm số dự báo), mà còn phụ thuộc vào hai yếu tố quan trọng khác. Thứ nhất là Hệ số thông tin (IC), thước đo kỹ năng dự báo hay mức độ tương quan giữa dự báo và kết quả thực tế. Nếu IC bằng 0, dự báo sẽ vô giá trị. Thứ hai là độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi, yếu tố này cung cấp đơn vị đo lường cho alpha và đảm bảo rằng các tài sản biến động hơn sẽ có alpha tiềm năng lớn hơn.

3.2. Ứng dụng phân tích hồi quy để xác thực mô hình dự báo

Bên cạnh mô hình nhị phân lý thuyết, phân tích hồi quy chuỗi thời gian là một công cụ thực tế để tinh lọc thông tin. Bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi thực tế trong quá khứ theo các dự báo thô trong quá khứ, nhà quản trị có thể ước lượng các tham số cần thiết. Kết quả của phân tích hồi quy cũng dẫn đến cùng một quy tắc kinh nghiệm: alpha bằng tích của độ lệch chuẩn, IC (tương quan mẫu) và điểm số dự báo được tiêu chuẩn hóa. Phương pháp này cung cấp một cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để triển khai lý thuyết dự báo vào thực tiễn quản lý danh mục đầu tư.

3.3. Cách chuyển đổi khuyến nghị định tính thành alpha định lượng

Phương pháp này cho phép chuyển những thông tin định tính như “mua”, “bán”, hoặc “đánh giá tích cực” thành các con số alpha cụ thể. Ví dụ, một khuyến nghị “mua” có thể được gán một điểm số dự báo là +1 và “bán” là -1. Sau đó, áp dụng công thức kinh nghiệm với một mức IC giả định (ví dụ, IC = 0.05 cho một nguồn tin khá tốt) và độ lệch chuẩn thặng dư của từng cổ phiếu, nhà quản trị có thể tính toán ra mức alpha tương ứng cho mỗi cổ phiếu trong danh sách mua/bán. Điều này giúp lượng hóa các nhận định chủ quan, đưa chúng vào mô hình tối ưu hóa danh mục một cách nhất quán.

IV. Hướng dẫn áp dụng dự báo nâng cao cho danh mục đa tài sản

Khi chuyển từ việc phân tích một tài sản sang quản lý danh mục đầu tư với hàng trăm hoặc hàng ngàn tài sản (đa tài sản), các thách thức trở nên phức tạp hơn. Chương 10 trong tài liệu đầu tư tài chính quản lý danh mục đầu tư phần 2 ts phan thị bích nguyệt tập trung giải quyết những vấn đề thực tiễn này. Một trong những điểm chính là sự khác biệt giữa điểm số dự báo chuỗi thời gian (time-series forecast score) và điểm số dự báo mẫu tiêu biểu (cross-sectional forecast score). Trong nhiều trường hợp thực tế, nhà quản trị chỉ có điểm số mẫu tiêu biểu tại một thời điểm. Phân tích thực nghiệm trên dữ liệu của BARRA cho thấy, đối với nhiều loại tín hiệu, độ lệch chuẩn của tín hiệu theo thời gian tỷ lệ thuận với độ lệch chuẩn của tài sản. Trong những trường hợp này, dự báo có chọn lọc chỉ cần tỷ lệ với (IC x điểm số dự báo mẫu tiêu biểu) mà không cần nhân thêm với độ lệch chuẩn. Ngoài ra, khi có thông tin về một nhân tố trong mô hình APT, không nên mặc định dự báo cho các nhân tố khác bằng không. Thay vào đó, cần sử dụng hiệp phương sai giữa các nhân tố để đưa ra dự báo cho toàn bộ hệ thống. Cuối cùng, sự không chắc chắn về chính Hệ số thông tin (IC) cũng cần được xem xét, dẫn đến việc phải “co” (shrinkage) các ước tính alpha về 0 để phản ánh sự thận trọng.

4.1. Xử lý điểm số dự báo Chuỗi thời gian và Mẫu tiêu biểu

Điểm số dự báo chuỗi thời gian được chuẩn hóa dựa trên lịch sử của chính tín hiệu đó cho một tài sản. Trong khi đó, điểm số dự báo mẫu tiêu biểu được chuẩn hóa dựa trên tất cả các tài sản tại một thời điểm. Việc áp dụng công thức dự báo cơ bản đòi hỏi điểm số chuỗi thời gian. Tuy nhiên, tài liệu chỉ ra rằng nếu độ lệch chuẩn của tín hiệu có tương quan cao với độ lệch chuẩn của tài sản, việc sử dụng trực tiếp điểm số mẫu tiêu biểu (mà không nhân với độ lệch chuẩn tài sản) lại cho kết quả tốt hơn. Đây là một phát hiện quan trọng cho ứng dụng thực tế.

4.2. Kỹ thuật dự báo nhân tố hiệu quả trong mô hình APT

Trong các mô hình nhân tố như mô hình APT, thay vì dự báo tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu, nhà quản trị dự báo tỷ suất sinh lợi của các nhân tố cơ bản (ví dụ: giá trị, quy mô, đà tăng trưởng). Một lỗi phổ biến là khi có thông tin dự báo về một nhân tố (ví dụ, nhân tố Giá trị B/P sẽ sinh lời dương), nhà quản trị lại đặt dự báo cho các nhân tố khác bằng 0. Cách làm đúng là phải sử dụng ma trận tương quan giữa các nhân tố để suy ra dự báo có điều kiện cho các nhân tố còn lại. Việc này giúp khai thác thông tin một cách triệt để hơn và cải thiện hiệu suất.

4.3. Điều chỉnh Alpha khi Hệ số Thông tin IC không chắc chắn

Trong thực tế, Hệ số thông tin (IC) không phải là một hằng số đã biết mà là một ước lượng có sai số. Khi IC được ước tính từ một chuỗi dữ liệu ngắn hoặc có độ nhiễu cao, sự không chắc chắn sẽ lớn. Phương pháp luận Bayes đề xuất một kỹ thuật điều chỉnh, gọi là “độ co” (shrinkage). Theo đó, giá trị alpha tính toán được sẽ bị điều chỉnh giảm xuống, co về phía 0. Mức độ co phụ thuộc vào mức độ không chắc chắn của IC: IC càng không chắc chắn (dữ liệu ít, R-bình phương thấp), alpha càng bị co lại nhiều. Điều này giúp tạo ra các dự báo thận trọng và thực tế hơn.

V. Kết luận và định hướng tương lai của dự báo trong đầu tư

Tài liệu đầu tư tài chính quản lý danh mục đầu tư phần 2 ts phan thị bích nguyệt cung cấp một khuôn khổ toàn diện và thực tiễn cho việc xử lý thông tin và dự báo trong đầu tư. Nguyên tắc cốt lõi là quản trị năng động đồng nghĩa với dự báo, và mục tiêu là chuyển đổi thông tin thô thành alpha một cách có hệ thống. Quy tắc kinh nghiệm "Dự báo có chọn lọc = Độ lệch chuẩn x IC x Điểm số dự báo" là công cụ nền tảng để định lượng hóa giá trị của mọi tín hiệu đầu tư. Khi áp dụng cho danh mục đa tài sản, các vấn đề phức tạp hơn như xử lý điểm số mẫu tiêu biểu, dự báo nhân tố, và sự không chắc chắn của Hệ số thông tin (IC) đòi hỏi những kỹ thuật tinh vi hơn nhưng vẫn dựa trên cùng một logic cơ bản. Trong tương lai, khi các thị trường ngày càng hiệu quả, việc tìm kiếm alpha sẽ càng khó khăn hơn. Các nhà quản trị sẽ cần đến những kỹ thuật dự báo nâng cao và phức tạp hơn như mô hình chuỗi thời gian (ARCH/GARCH), mô hình lọc Kalman, lý thuyết hỗn loạn hay mạng lưới neural. Tuy nhiên, nguyên tắc cơ bản là phải luôn bắt đầu từ những trường hợp đơn giản, hiểu rõ các khiếm khuyết của mô hình và kiểm tra tính hợp lý của kết quả trước khi áp dụng các công cụ phức tạp. Nắm vững các nguyên tắc được trình bày trong tài liệu này là nền tảng vững chắc để xây dựng các chiến lược đầu tư thành công và bền vững.

5.1. Tóm lược các nguyên tắc vàng trong xử lý thông tin đầu tư

Các nguyên tắc chính bao gồm: 1) Mọi hoạt động quản trị năng động đều là dự báo. 2) Cần có một quy trình hệ thống để tinh lọc thông tin thô thành dự báo có chọn lọc. 3) Chất lượng của dự báo được đo lường bằng Hệ số thông tin (IC). 4) Dự báo tỷ suất sinh lợi ít ảnh hưởng đến dự báo rủi ro. 5) Khi thông tin không chắc chắn, cần có sự thận trọng bằng cách điều chỉnh giảm (co) các dự báo alpha. Việc tuân thủ những nguyên tắc này giúp tạo ra một quy trình đầu tư kỷ luật và hiệu quả.

5.2. Hướng phát triển các kỹ thuật dự báo phi tuyến tính phức tạp

Tài liệu cũng giới thiệu sơ lược về các kỹ thuật dự báo tiên tiến hơn. Các mô hình như ARCH và GARCH hữu ích cho việc dự báo độ biến động của thị trường. Mạng lưới neural và thuật toán di truyền mở ra khả năng tìm kiếm các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp trong dữ liệu mà các mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống có thể bỏ qua. Mặc dù các công cụ này rất mạnh mẽ, chúng cũng tiềm ẩn nguy cơ “overfitting” (quá khớp) và mất đi tính trực quan trong đầu tư. Do đó, việc áp dụng chúng đòi hỏi sự kiểm soát chặt chẽ và kiểm định kỹ lưỡng để đảm bảo tính vững chắc của kết quả.

Trích đoạn nội dung tài liệu

PHAN III XU LY THONG TIN TRONG QUAN TRI DANH MUC Chương 9 Những cơ sở dự báo Dự báo là một chủ dé quá lớn để giải quyết thích đáng trong quyền sách nay. Thay vao đó, chúng tôi sẽ đưa đến cho người đọc một vài hiểu biết về cách mà những kỹ thuật dự báo có thể cải tiến các thông tin thé và chuyển thông tin đó vào các alpha và những dự báo tỷ suất sinh lợi ngoại lệ. Ước lượng thu nhập, đo lường đà tăng giá, những khuyến cáo mua của các nhà môi giới là những thí dụ của thông tín thô. Chương 10 Dự báo nâng cao Chương 9 đã cung cấp nhiều kiến thức đi sâu về dự báo.

Nhưng không bao hàm trường hợp chuẩn thách thức đối với những nhà quản trị tổ chức: đa tài sản. Chương này chủ yếu tập trung vào chủ đề thực tiễn quan trọng này. Nó cũng sẽ bao gồm cả trường hợp đặc biệt về các dự báo nhân tố và một số ý tưởng có liên quan đến việc xử lý các hệ số thông tin không chắc chắn. Chương 11 Phân tích thông tin Chương này sẽ tập trung xem xét một cách chỉ tiết việc phân tích thông tin.

Chương này sẽ trình bày cách thức tổng hợp của phan tich théng tin, bao gom cả những thảo luận mang tinh lý thuyết và các ví dụ cụ thể. Phân tích thông tin là một chủ để rộng. Chương này sẽ xem xét tất cả các mô hình tổng quát, nhưng, cũng sẽ đề xuất một mô hình cụ thể để phân tích một cách tốt nhất các thông tin đầu tư. CHUONG 9 NHỮNG CO’ SO’ DU BAO Chúng ta đã bàn luận xong về tỷ suất sinh lợi và giá trị mong đợi.

Bây giờ TONG QUAN chúng ta sẽ bước vào phần quan trọng thứ ba trong quyền sách này là xử lý thông tin. Chúng ta giả thiết một vài nguồn thông tin alpha. Trong phần này chúng ta giải quyết vấn đề then chốt: Lam thé nào dé phân tích và xử lý thông tin một cách có hiệu quả. Chúng ta sẽ trải qua hai chương đầu tiên: trình bày về cách chuyên thông tin vào các alpha.

Sau đó chúng ta sẽ trở lại với một chương phân tích thông tin. Quản trị năng động là phải biết dự báo. Nếu những dự báo thuần nhất của tỷ suất sinh lợi mong đợi được thực hiện có hiệu quả thì sẽ dẫn đến danh mục thị trường hoặc danh mục chuẩn. Những nhà quản trị năng động giành được vị thế của mình bằng cách đầu tư vào các danh mục khác với danh mục chuẩn của họ.

Chừng nào mà các nhà quản trị năng động mong muốn đầu tư một cách có hiệu quả dựa trên những thông tin của họ, thì ít nhất họ đang dự báo một cách rõ ràng những tỷ suất sinh lợi mong đợi. Dự báo là một chủ đề quá lớn dé giải quyết thích đáng trong quyển sách này. Thay vào đó, chúng tôi sẽ đưa đến cho người đọc một vài hiểu biết về cách mà những kỹ thuật dự báo có thể tỉnh lọc các thông tin thô và chuyển thông tin đó vào các alpha và những dự báo tỷ suất sinh lợi ngoại lệ. Ước lượng thu nhập, đo lường đà tăng giá, những khuyến cáo mua của các nhà môi giới là những thí dụ của thông tin thô.

Chương này và chương tiếp theo sẽ thảo luận cách chuyển thông tin thô vào trong những dự bảo tỷ suất sinh lợi ngoại lệ. Hai chương này nói về dự báo và chương tiếp theo nói về phân tích thông tin, tất cả đều có mối liên hệ mật thiết với nhau. Trong chương này, chúng ta sẽ cố gắng giải quyết các thuật ngữ và làm tăng sự hiểu biết. Chương tiếp theo “Dự báo nâng cao” , chúng ta sẽ áp dụng những hiểu biết này vào những vấn để thực tiễn mà hầu hết các nhà quản trị năng động phải đối mặt.

Trong chương 11 “Phân tích thông tin” chúng tôi sẽ chỉ ra cách đánh giá khả năng của một biến cũng như sự kết hợp các biến để dự báo tỷ suất sinh lợi. 269 270 Phan III: X@ ly thông tin trong quản trị danh mục Các điểm mấu chốt trong chương e _ Quân trị năng động là phải biết dự báo. ° Dự báo vô điều kiện hoặc dự báo sơ khởi là dự báo tỷ suất sinh lợi mong đợi thuần nhất. Dự báo có điều kiện hoặc dự báo có hiểu biết nghĩa là dự báo đó dựa vào nguồn thông tin.

Những số liệu bình quân lịch sử làm nên những dự báo vô điều kiện thiếu chính xác. ° Phương trình dự báo cơ bản liên kết các dự báo sơ khởi và dự báo có hiểu biết, và xử lý một hoặc nhiều nguồn thông tin. ° Dự báo có chọn lọc có dạng: Độ lệch chuẩn x IC x điểm số dự báo. ° Các dự báo tỷ suất sinh lợi tác động không đáng kể lên dự báo về rủi ro.

Ở đây chúng ta sẽ giới thiệu một vài loại hình dự báo và thiết lập một mỗi NHỮNG DỰ liên kết giữa các dự báo và tỷ suất sinh lợi thông qua phương trình dự báo BAO SO KHOI, cơ bản. Dự báo sơ khởi là dự báo tỷ suất sinh lợi mong đợi thuần nhất. Nó DU BAO THO vA DU BAO CO là dự báo thiếu thông tin (không am hiểu). Dự báo sơ khởi dẫn đến nắm CHON LOC giữ những danh mục chuẩn.

Dự báo thô hàm chứa thông tin của các nhà quản trị năng động đưới dạng thô: một ước lượng thu nhập, một khuyến cáo nên mua hay nên bán. Dự Dự báo sơ khởi là báo thô có thể đưa đến một sự khác nhau về các đơn vị và thước đo, và nó dự báo tộ suất không phải là một dự báo trực tiếp tỷ suất sinh lợi ngoại lệ. Sinh lợi mong đợi Phương trình dự báo cơ bản chuyển những dự báo thô thành những dự báo thuần nhất, có chọn lọc. Kết quả của phương trình này là những dự báo ở dạng những tỷ suất sinh lợi ngoại lệ, đã được điều chỉnh đối với nội dung thông tin của dự báo thô.

Phương trình (phương trình này chúng tôi dẫn ra trong phụ luc)! la: Btrlg}=E{r}+ Covfr, g}.1) Trong đó: r Vector tỷ suất sinh lợi vượt trội (N tai san) g Vector dự báo thô (K dự báo) Efr} Giá trị dự báo sơ khởi (giá trị dự báo thuần nhất) E{g} Giá trị đự báo mong đợi ' Chúng ta thường sử đụng ký hiệu đối với điều kiện mong đợi Ells} Chương 9: Những cơ sở dự báo 271 Ef{rle} Tỷ suất sinh lợi mong đợi có hiểu biết: tỷ suất sinh lợi mong đợi có điều kiện g Dự báo sơ khởi Cốt lõi của phương trình 9.1 liên hệ những dự báo khác với những mức độ dẫn đến nắm giữ mong đợi của chúng và những dự báo tỷ suất sinh lợi khác với những mức những danh mục độ mong đợi của chúng. Trên thực tế, chủng ta sẽ xác định dự báo có chọn chuẩn. lọc như là sự. đổi trong tỷ suất sinh lợi mong đợi do quan sat g: - Efg}) 6 =E{lg}—E{r}=Cov{r,g}.2) Đây là tỷ suất sinh lợi ngoại lệ đã để cập đến trong các chương trước.

Nó có thể bao gồm cá những dự báo tỷ suất sinh lợi thặng dư và định thời gian chuẩn. Và với danh mục chuẩn B thì dự báo sơ khởi (hay đự báo thuần nhất) là: Efr}= B.3) Trong đó chúng ta xác định beta tương ứng với danh mục chudn va p, là tỷ suất sinh lợi vượt trội mong đợi thuần nhất của danh mục chuẩn. Tỷ suất sinh lợi trung bình trong quá khứ là một sự lựa chọn kém chất lượng về tỷ suất mong đợi thuần nhất đối với nhà quản trị năng động. Như đã thảo luận trong chương 3, tỷ suất sinh lợi trung bình trong quá khứ có sai số mẫu rất lớn và không thích hợp đối với những cỗ phiếu mới hoặc các cổ phiếu thay đối.

Quan trọng hơn, phương trình 9.3 cung cập tỷ suất sinh lợi thuần nhất dẫn đến danh mục chuẩn. Một cách tương tự để hiểu về phương trình dự báo cơ bán là áp dụng trực tiếp vào những tỷ suất sinh lợi thặng dư 9. Sau đó thay vào phương trình 9.3 chúng ta có kết quả tương tự: El}=0 (9.4) Tỷ suất sinh lợi thặng dư mong đợi thuần nhất bằng không, và ơ = Cov{ô,g}:Var"'{g}(g - E{g)) (9.5) Trong phần kế tiếp chúng ta sẽ khảo sát tỉ mỉ ý nghĩa và việc sử dụng phương trình dự báo cơ bản. Hãy bắt đầu với trường hợp đơn giản nhất - một tài sản và một dự báo — TINH LỌC và xem xét nó bằng hai cách.

Trước tiên, chúng ta sẽ sử dụng công cụ là THÔNG TIN mô hình nhị phân, mô hình mà chúng ta đưa ra trong chương 8. Ở đây THO: MOT TAI chúng ta sẽ xem xét một cách chính xác các quy trình tạo ra những tỷ suất SAN VA MOT sinh lợi và những dự báo. Thứ hai chúng ta sẽ sử dụng phân tích hồi quy, DỰ BẢO chúng ta sẽ không xem xét những quy trình cơ bản. Thật may, hai cách 272 Phan III: Xi ly thông tin trong quản trị đanh mục _- tiếp cận đối với cùng một vấn đề dẫn chúng ta đến một kết luận gần như nhau.

Điều này sẽ tăng thêm niềm tin của chúng ta về phương trình đối với tinh lọc thông tin. Dù lợi ích nào đi nữa thì chúng ta sẽ rút ra một kinh nghiệm dự báo mà nó sẽ chứng minh được tính hữu dụng trong vô số các tình huống. Trong mô hình Giả sử chúng ta dự báo tỷ suất sinh lợi qua một quý; tỷ suất sinh lợi vượt nhị phân, chúng trội mong đợi qua một quý là E{r} = 1,5%, và độ lệch chuẩn mỗi quý là ta xem như là đã 9%. Điều này tương đương với tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng năm là 6% hiểu được quy và độ lệch chuẩn hàng năm là 18%.

trình tạo ra các (ÿ Chúng ta có thể biểu diễn tỷ suất sinh lợi dự báo dưới dạng: suất sinh lợi và các dự báo.6) Trong đó 1,5 là tỷ suất sinh lợi mong đợi chắc chắn va 81 yếu tổ ngẫu nhiên 6, giải thích cho thành phần tỷ suất sinh lợi không chắc chắn. Các 6; độc lập và có thể nhận giá trị bằng +1 hoặc -1; như vậy mỗi 0, có giá trị mong đợi bằng không và phương sai bằng 1. Phương sai của r là 81, tương ứng với độ lệch chuẩn mong đợi mỗi quý là 9%. Chúng ta có thể xem các biến từ 0, đến 6; như là những thành phần đơn vị không chắc chắn.

Thành phần ngẫu nhiên trong tỷ suất sinh lợi là tổng của 81 yếu tổ này.