Đo Lường Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu Ngành Bất Động Sản Tại Việt Nam Giai Đoạn 2017 - 2021

Khám phá rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngành bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2017-2021. Phân tích chi tiết và số liệu cụ thể.

Trường đại học

Học viện Ngân hàng

Chuyên ngành

Tài chính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

khóa luận tốt nghiệp

2022

81
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

LỜI NÓI ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

1.1. Cơ sở luận về rủi ro hệ thống của cổ phiếu

1.1.1. Rủi ro và rủi ro hệ thống trong đầu tư cổ phiếu

1.1.1.1. Khái niệm về rủi ro của cổ phiếu và phân loại rủi ro

1.1.2. Rủi ro hệ thống trong đầu tư cổ phiếu

1.1.3. Các nhân tố gây ra rủi ro hệ thống

1.2. Đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu bằng hệ số Beta

1.2.1. Mô hình CAPM và hệ số Beta

1.2.1.1. Lý thuyết danh mục đầu tư của Markowitz
1.2.1.2. Lý thuyết thị trường vốn

1.3. Nghiên cứu thực nghiệm

1.4. Tổng quan tài liệu nghiên cứu

1.5. Khoảng trống nghiên cứu

1.6. Khung nghiên cứu

1.7. Thay đổi chính sách kinh tế vĩ mô

1.8. Rủi ro lãi suất

1.9. Thay đổi chính sách pháp luật liên quan bất động sản

1.10. Mô hình chỉ số đơn – SIM

1.11. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

2. CHƯƠNG 2: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Dữ liệu nghiên cứu

2.2. Phương pháp nghiên cứu. Quy trình nghiên cứu

2.3. Mô hình nghiên cứu

2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1. Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2017 – 2021

3.2. Tổng quan về ngành bất động sản Việt Nam

3.3. Các phân khúc của ngành bất động sản Việt Nam

3.4. Thực trạng thị trường bất động sản Việt Nam giai đoạn 2017 - 2021

3.5. Kết quả nghiên cứu

3.5.1. Mô tả dữ liệu. Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

3.5.2. Kết quả nghiên cứu

3.5.3. Kiểm định khuyết tật mô hình

3.5.4. Nhận xét hệ số Beta và và đánh giá sự phù hợp của các hệ số Beta

3.5.4.1. Nhận xét hệ số Beta
3.5.4.2. Đánh giá sự phù hợp hệ số Beta

3.5.5. Đánh giá rủi ro hệ thống của các cổ phiếu

3.6. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

4.1. Kết luận rút ra từ bài nghiên cứu

4.2. Hạn chế của bài nghiên cứu

4.3. KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Đo Lường Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu BĐS VN

Thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCK) đã phát triển mạnh mẽ, trở thành kênh huy động vốn quan trọng. Giai đoạn 2017-2021 chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc, đặc biệt trong bối cảnh đại dịch Covid-19. Nhiều nhà đầu tư (NĐT) mới tham gia thị trường, nhưng gặp khó khăn trong việc xác định rủi ro, đặc biệt đối với cổ phiếu bất động sản (BĐS). Rủi ro hệ thống ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường, không thể loại bỏ bằng đa dạng hóa danh mục. Nghiên cứu này nhằm mục đích đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu BĐS, cung cấp cơ sở để NĐT xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả. Mục tiêu là lượng hóa rủi ro, đánh giá hệ số Beta và đưa ra khuyến nghị đầu tư. Dữ liệu được sử dụng là giá đóng cửa hàng ngày của 23 mã cổ phiếu BĐS niêm yết trên sàn HOSE và chỉ số VN-Index từ 2017-2021.

1.1. Tầm quan trọng của việc đo lường rủi ro hệ thống

Việc đo lường rủi ro hệ thống là vô cùng quan trọng để nhà đầu tư có thể đánh giá chính xác mức độ rủi ro của cổ phiếu BĐS. Điều này giúp họ đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt, bảo vệ vốn và tối đa hóa lợi nhuận. Đồng thời, nó cũng giúp các nhà quản lý quỹ và các tổ chức tài chính có cái nhìn tổng quan về mức độ rủi ro của thị trường BĐS, từ đó đưa ra các chính sách và chiến lược phù hợp. Bài nghiên cứu này sẽ đóng góp vào việc nâng cao kiến thức và kỹ năng của các nhà đầu tư và các chuyên gia tài chính trong việc quản lý rủi ro.

1.2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu cụ thể

Nghiên cứu tập trung vào đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu thuộc ngành BĐS niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2017-2021. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc phân tích dữ liệu giá cổ phiếu, chỉ số thị trường, và các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống. Mục tiêu chính là xác định và lượng hóa hệ số Beta của từng cổ phiếu BĐS, từ đó đánh giá mức độ nhạy cảm của chúng đối với biến động của thị trường. Nghiên cứu này cũng sẽ đánh giá sự phù hợp của hệ số Beta trong việc đo lường rủi ro cho ngành BĐS Việt Nam.

II. Thách Thức Biến Động Rủi Ro Hệ Thống Ngành BĐS VN

Ngành BĐS Việt Nam chịu ảnh hưởng lớn từ các yếu tố vĩ mô, chính sách và biến động thị trường. Rủi ro lãi suất, thay đổi chính sách pháp luật và các yếu tố kinh tế toàn cầu tạo ra sự biến động lớn trong rủi ro hệ thống của cổ phiếu BĐS. Việc đo lường rủi ro này trở nên phức tạp do sự nhạy cảm của ngành với các tin tức và sự kiện kinh tế. Do đó, việc xác định các yếu tố ảnh hưởng, mức độ tác động và phương pháp đo lường rủi ro hiệu quả là một thách thức lớn. Nghiên cứu cần giải quyết các vấn đề về lựa chọn mô hình, thu thập dữ liệu và phân tích các yếu tố rủi ro đặc thù của ngành.

2.1. Ảnh hưởng của chính sách kinh tế vĩ mô tới rủi ro

Chính sách kinh tế vĩ mô có tác động đáng kể đến rủi ro hệ thống của ngành BĐS. Thay đổi trong chính sách tiền tệ (lãi suất, tỷ giá) ảnh hưởng đến chi phí vốn và khả năng tiếp cận vốn của các doanh nghiệp BĐS. Chính sách tài khóa (chi tiêu công, thuế) ảnh hưởng đến nhu cầu BĐS và khả năng chi trả của người mua. Các chính sách điều tiết thị trường BĐS (quy định về quy hoạch, cấp phép, quản lý đất đai) cũng có thể tạo ra biến động lớn trong rủi ro hệ thống. Việc phân tích và đánh giá tác động của các chính sách này là rất quan trọng để đo lường chính xác rủi ro.

2.2. Tác động của rủi ro lãi suất và pháp lý bất động sản

Rủi ro lãi suất là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ngành BĐS. Lãi suất tăng làm tăng chi phí vay vốn của các doanh nghiệp BĐS, giảm khả năng chi trả của người mua nhà, và có thể dẫn đến giảm giá BĐS. Thay đổi trong chính sách pháp luật liên quan đến BĐS (Luật Đất đai, Luật Kinh doanh BĐS) cũng có thể tạo ra rủi ro pháp lý và ảnh hưởng đến giá trị BĐS. Việc cập nhật và phân tích các quy định pháp luật mới, cũng như đánh giá tác động của rủi ro lãi suất, là cần thiết để đo lường rủi ro hệ thống một cách toàn diện.

2.3. Đánh giá độ nhạy cảm của ngành BĐS với tin tức vĩ mô

Ngành BĐS có tính nhạy cảm cao với các tin tức và sự kiện kinh tế vĩ mô. Các thông báo về chính sách tiền tệ, báo cáo về lạm phát, tăng trưởng kinh tế, và các sự kiện quốc tế có thể tạo ra biến động lớn trong tâm lý nhà đầu tư và giá BĐS. Việc phân tích độ nhạy cảm của ngành BĐS với các tin tức này là rất quan trọng để dự đoán và quản lý rủi ro. Điều này đòi hỏi việc thu thập và phân tích dữ liệu tin tức, sử dụng các mô hình đo lường tác động tin tức, và đánh giá phản ứng của thị trường BĐS với các thông tin khác nhau.

III. Phương Pháp Đo Lường Beta Cổ Phiếu BĐS Giai Đoạn 2017 2021

Bài nghiên cứu sử dụng mô hình chỉ số đơn (SIM) để đo lường hệ số Beta của các cổ phiếu BĐS. Dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày được sử dụng để tính toán tỷ suất sinh lời của cổ phiếu và chỉ số VN-Index. Các kiểm định thống kê được thực hiện để đảm bảo tính dừng của chuỗi dữ liệu và kiểm tra khuyết tật mô hình. Hệ số Beta được tính toán bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS). Kết quả được phân tích để đánh giá mức độ nhạy cảm của từng cổ phiếu BĐS đối với biến động của thị trường.

3.1. Mô hình chỉ số đơn SIM và ứng dụng trong nghiên cứu

Mô hình chỉ số đơn (SIM) là một công cụ hữu ích để đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu. SIM giả định rằng tỷ suất sinh lời của một cổ phiếu có liên quan tuyến tính đến tỷ suất sinh lời của thị trường (thường được đại diện bởi một chỉ số thị trường). Hệ số Beta trong mô hình SIM cho biết mức độ nhạy cảm của cổ phiếu đối với biến động của thị trường. Ưu điểm của SIM là đơn giản, dễ thực hiện, và cung cấp một ước tính nhanh chóng về rủi ro hệ thống. Tuy nhiên, SIM cũng có những hạn chế, như giả định mối quan hệ tuyến tính và bỏ qua các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu.

3.2. Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu cổ phiếu BĐS

Việc thu thập và xử lý dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình đo lường rủi ro. Dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày của 23 mã cổ phiếu BĐS niêm yết trên HOSE và chỉ số VN-Index từ 01/01/2017 đến 31/12/2021 được thu thập từ các nguồn tin cậy (ví dụ: Sở Giao dịch Chứng khoán, công ty chứng khoán). Dữ liệu được làm sạch, kiểm tra tính nhất quán, và chuyển đổi sang dạng phù hợp cho phân tích (ví dụ: tính tỷ suất sinh lời). Các phương pháp thống kê được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc bị lỗi.

3.3. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu và khuyết tật mô hình

Trước khi sử dụng dữ liệu để ước lượng hệ số Beta, cần phải kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu. Nếu chuỗi dữ liệu không dừng, có thể dẫn đến kết quả ước lượng sai lệch. Các kiểm định tính dừng phổ biến bao gồm kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) và kiểm định Phillips-Perron (PP). Sau khi ước lượng mô hình SIM, cần kiểm tra các khuyết tật mô hình (ví dụ: phương sai sai số thay đổi, tự tương quan). Nếu có khuyết tật mô hình, cần sử dụng các phương pháp khắc phục (ví dụ: ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS), sử dụng sai số chuẩn mạnh) để đảm bảo tính tin cậy của kết quả.

IV. Kết Quả Đánh Giá Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu BĐS VN 2017 2021

Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt đáng kể về hệ số Beta giữa các cổ phiếu BĐS. Một số cổ phiếu có hệ số Beta cao, cho thấy mức độ nhạy cảm lớn đối với biến động thị trường. Các cổ phiếu khác có hệ số Beta thấp, cho thấy mức độ nhạy cảm ít hơn. Phân tích này cung cấp thông tin hữu ích cho NĐT để đánh giá rủi ro và lựa chọn cổ phiếu phù hợp với khẩu vị rủi ro của mình. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra sự thay đổi của hệ số Beta theo thời gian, phản ánh sự biến động của rủi ro hệ thống trong ngành BĐS.

4.1. Phân tích và so sánh hệ số Beta của các cổ phiếu BĐS

Kết quả ước lượng hệ số Beta cho từng cổ phiếu BĐS được phân tích và so sánh để đánh giá mức độ nhạy cảm của chúng đối với biến động thị trường. Các cổ phiếu có hệ số Beta cao (> 1) được coi là có rủi ro hệ thống cao, trong khi các cổ phiếu có hệ số Beta thấp (< 1) được coi là có rủi ro hệ thống thấp. Sự khác biệt về hệ số Beta giữa các cổ phiếu có thể phản ánh sự khác biệt về đặc điểm kinh doanh, cơ cấu tài chính, và các yếu tố khác ảnh hưởng đến rủi ro.

4.2. Đánh giá tính phù hợp của hệ số Beta trong ngành BĐS

Tính phù hợp của hệ số Beta trong việc đo lường rủi ro cho ngành BĐS được đánh giá bằng cách so sánh kết quả với các phương pháp đo lường rủi ro khác (ví dụ: phân tích độ lệch chuẩn, phân tích giá trị có nguy cơ (VaR)). Sự phù hợp của hệ số Beta cũng được đánh giá bằng cách xem xét mối quan hệ giữa hệ số Beta và tỷ suất sinh lời thực tế của cổ phiếu. Nếu hệ số Beta có khả năng dự đoán tỷ suất sinh lời, thì nó được coi là một công cụ hữu ích để đo lường rủi ro.

4.3. Xác định nhóm cổ phiếu BĐS có rủi ro hệ thống cao thấp

Các cổ phiếu BĐS được phân loại thành các nhóm dựa trên hệ số Beta (ví dụ: nhóm có rủi ro hệ thống cao, nhóm có rủi ro hệ thống trung bình, nhóm có rủi ro hệ thống thấp). Việc phân loại này giúp NĐT dễ dàng lựa chọn cổ phiếu phù hợp với khẩu vị rủi ro của mình. Các NĐT chấp nhận rủi ro cao có thể lựa chọn các cổ phiếu có hệ số Beta cao, trong khi các NĐT thận trọng có thể lựa chọn các cổ phiếu có hệ số Beta thấp.

V. Ứng Dụng Xây Dựng Danh Mục Đầu Tư BĐS Tối Ưu

Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng danh mục đầu tư BĐS tối ưu. NĐT có thể sử dụng hệ số Beta để đa dạng hóa danh mục, giảm thiểu rủi ro hệ thống và tăng cơ hội sinh lời. Bằng cách kết hợp các cổ phiếu BĐS có hệ số Beta khác nhau, NĐT có thể tạo ra một danh mục đầu tư cân bằng, phù hợp với mục tiêu rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Ngoài ra, nghiên cứu cũng cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý quỹ và các tổ chức tài chính để quản lý rủi ro và cải thiện hiệu quả đầu tư.

5.1. Cách sử dụng hệ số Beta để đa dạng hóa danh mục

Hệ số Beta có thể được sử dụng để đa dạng hóa danh mục đầu tư bằng cách kết hợp các cổ phiếu có hệ số Beta khác nhau. Ví dụ, một danh mục có thể bao gồm các cổ phiếu có hệ số Beta cao (để tăng cơ hội sinh lời) và các cổ phiếu có hệ số Beta thấp (để giảm thiểu rủi ro). Tỷ lệ của các cổ phiếu có hệ số Beta khác nhau trong danh mục nên được điều chỉnh để phù hợp với khẩu vị rủi ro của NĐT.

5.2. Lựa chọn cổ phiếu BĐS phù hợp với khẩu vị rủi ro

NĐT có thể sử dụng hệ số Beta để lựa chọn cổ phiếu BĐS phù hợp với khẩu vị rủi ro của mình. Các NĐT chấp nhận rủi ro cao có thể lựa chọn các cổ phiếu có hệ số Beta cao, vì chúng có tiềm năng sinh lời cao hơn. Tuy nhiên, các cổ phiếu này cũng có mức độ biến động lớn hơn và có thể dẫn đến thua lỗ lớn hơn. Các NĐT thận trọng có thể lựa chọn các cổ phiếu có hệ số Beta thấp, vì chúng có mức độ biến động thấp hơn và ít có khả năng dẫn đến thua lỗ lớn.

5.3. Ứng dụng kết quả nghiên cứu cho nhà quản lý quỹ và tổ chức tài chính

Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng bởi các nhà quản lý quỹ và các tổ chức tài chính để quản lý rủi ro và cải thiện hiệu quả đầu tư. Các nhà quản lý quỹ có thể sử dụng hệ số Beta để xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với mục tiêu rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của khách hàng. Các tổ chức tài chính có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để đánh giá rủi ro của các khoản cho vay BĐS và đưa ra các quyết định cho vay phù hợp.

VI. Kết Luận Rủi Ro Hệ Thống và Tương Lai Ngành Bất Động Sản

Nghiên cứu đã cung cấp cái nhìn tổng quan về rủi ro hệ thống của cổ phiếu BĐS tại Việt Nam trong giai đoạn 2017-2021. Kết quả cho thấy có sự khác biệt đáng kể về hệ số Beta giữa các cổ phiếu và sự thay đổi của rủi ro hệ thống theo thời gian. Hạn chế của nghiên cứu là sử dụng mô hình SIM đơn giản và bỏ qua các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến rủi ro. Trong tương lai, cần có thêm các nghiên cứu sử dụng các mô hình phức tạp hơn và xem xét nhiều yếu tố hơn để đo lường rủi ro hệ thống một cách chính xác hơn.

6.1. Tóm tắt kết quả chính và ý nghĩa thực tiễn

Nghiên cứu đã xác định và lượng hóa rủi ro hệ thống của các cổ phiếu BĐS bằng cách sử dụng hệ số Beta. Kết quả cho thấy có sự khác biệt đáng kể về hệ số Beta giữa các cổ phiếu, phản ánh sự khác biệt về mức độ nhạy cảm của chúng đối với biến động thị trường. Nghiên cứu cũng chỉ ra sự thay đổi của hệ số Beta theo thời gian, cho thấy rủi ro hệ thống của ngành BĐS không phải là bất biến. Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu là cung cấp thông tin hữu ích cho NĐT để quản lý rủi ro và đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

6.2. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu có một số hạn chế. Thứ nhất, sử dụng mô hình SIM đơn giản, bỏ qua các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến rủi ro. Thứ hai, dữ liệu sử dụng chỉ giới hạn trong giai đoạn 2017-2021, chưa phản ánh sự thay đổi của thị trường sau đại dịch Covid-19. Thứ ba, chưa xem xét các yếu tố đặc thù của ngành BĐS (ví dụ: chính sách quy hoạch, pháp lý). Hướng nghiên cứu tiếp theo nên sử dụng các mô hình phức tạp hơn (ví dụ: mô hình đa yếu tố), mở rộng phạm vi thời gian nghiên cứu, và xem xét các yếu tố đặc thù của ngành BĐS để đo lường rủi ro hệ thống một cách chính xác hơn.

6.3. Tầm quan trọng của việc tiếp tục nghiên cứu về rủi ro hệ thống

Việc tiếp tục nghiên cứu về rủi ro hệ thống của ngành BĐS là rất quan trọng vì ngành này có vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam và có ảnh hưởng lớn đến các ngành khác. Việc đo lườngquản lý rủi ro hiệu quả có thể giúp ổn định thị trường BĐS, bảo vệ quyền lợi của NĐT, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của nền kinh tế. Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống (ví dụ: chính sách, kinh tế vĩ mô, yếu tố ngành), phát triển các mô hình đo lường rủi ro tiên tiến, và đề xuất các giải pháp quản lý rủi ro hiệu quả.

23/05/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1. Cơ sở luận về rủi ro hệ thống của cổ phiếu 1. Rủi ro và rủi ro hệ thống trong đầu tư cổ phiếu 1. Khái niệm về rủi ro của cổ phiếu và phân loại rủi ro a.

Khái niệm về rủi ro của cổ phiếu Rủi ro của cổ phiếu được thể hiện qua sự không chắc chắn hay sự thay đổi của tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một cổ phiếu trong quá trình đầu tư (Lê Thị Xuân, 2015). Mức độ rủi ro của một khoản đầu tư được phản ánh thông qua mức độ biến động của tỷ suất sinh lời thực tế so với tỷ suất sinh lời kỳ vọng ban đầu. Mọi nhà đầu tư (NĐT) tham gia đầu tư chứng khoán nói chung cũng như đầu tư cổ phiếu nói riêng đều phải đối mặt với rủi ro. Do đó, họ luôn cố gắng tìm cách để giảm thiểu những rủi ro và tối đa hóa tỷ suất sinh lời (TSSL) trong quá trình đầu tư thông qua việc phân loại và phân tích các đặc điểm của từng loại rủi ro.

Phân loại rủi ro trong đầu tư cổ phiếu Dựa trên các nhân tố gây ra biến động giá cổ phiếu và phạm vi ảnh hưởng của chúng, tổng thể rủi ro được chia thành 2 loại: rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống. Rủi ro và đa dạng hóa danh mục đầu tư Nguồn: Tô Kim Ngọc, Trần Thị Xuân Anh (2020), Phân tích và đầu tư chứng khoán, NXB Lao động – xã hội, Hà Nội 3 * Rủi ro hệ thống Rủi ro hệ thống là loại rủi ro tác động tất cả các ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh và các doanh nghiệp, hình thành do sự biến động chung của TSSL trên thị trường (Lê Thị Xuân, 2015). * Rủi ro phi hệ thống Rủi ro phi hệ thống hay còn gọi là rủi ro cá biệt, là loại rủi ro xảy ra chỉ ảnh hưởng đến một hoặc một vài ngành nghề, doanh nghiệp (Lê Thị Xuân, 2015). Các nhân tố gây ra rủi ro cá biệt chủ yếu mang tính chất vi mô, có tác động đến những lĩnh vực kinh doanh, doanh nghiệp nhất định chẳng hạn như năng lực quản trị của chủ doanh nghiệp hay rủi ro tăng giá của một số nguyên vật liệu đầu vào (than cốc, dầu,.) gây ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh doanh của những lĩnh vực liên quan.

Một vài rủi ro phi hệ thống phổ biến có thể kể đến như rủi ro tài chính, rủi ro thanh khoản, rủi ro tỷ giá, rủi ro tín dụng: - Rủi ro tài chính: đây là rủi ro liên quan đến việc vay nợ và cơ cấu vốn của doanh nghiệp. Một doanh nghiệp có tỷ lệ nợ trong cơ cấu nguồn vốn cao sẽ làm tăng mức độ rủi ro tài chính. Khi vay nợ, công ty sẽ phải ưu tiên thanh toán nợ cho chủ nợ trước và điều này làm ảnh hưởng đến lợi nhuận cũng như việc chi trả cổ tức cho cổ đông. Do đó, trong quá trình đầu tư, các NĐT có thể căn cứ vào mức độ rủi ro tài chính của mỗi cổ phiếu để xây dựng danh mục đầu tư tốt nhất, đồng thời có sự chọn lọc cổ phiếu để đa dạng hóa danh mục và giảm thiểu rủi ro tài chính.

- Rủi ro thanh khoản: tính thanh khoản của một chứng khoán là khả năng chuyển đổi thành tiền mặt của chứng khoán đó (Tô Kim Ngọc, Trần Thị Xuân Anh, 2020). Khi xem xét tính thanh khoản, các NĐT thường quan tâm đến 2 yếu tố là thời gian và chi phí để một chứng khoán có thể chuyển đổi sang tiền mặt. Vì vậy, một cổ phiếu có mức độ rủi ro thanh khoản cao tức là có tính thanh khoản kém, có thể do việc bán cổ phiếu đó diễn ra trong thời gian dài hoặc do chi phí để thực hiện giao dịch đó lớn hơn so với chi phí giao dịch bình thường. Khi đó, thanh khoản cũng là một trong những yếu tố được các NĐT quan tâm trong quá trình đầu tư.

- Rủi ro tỷ giá: theo Lê Thị Xuân (2015), “rủi ro tỷ giá là sự không chắc chắn về giá trị của một khoản thu nhập hay chi phí bằng ngoại tệ trong tương lai do sự 4 biến động của tỷ giá hối đoái”. Rủi ro tỷ giá xảy ra khi doanh nghiệp sử dụng đồng ngoại tệ để phục vụ quá trình sản xuất kinh doanh của họ. Một doanh nghiệp nhập khẩu nguyên vật liệu từ nước ngoài không chỉ chịu rủi ro giá cả vật liệu gia tăng mà còn bị ảnh hưởng bởi rủi ro tỷ giá. Khi tỷ giá giữa đồng ngoại tệ và đồng việt nam tăng sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến chi phí đầu vào và lợi nhuận của công ty cũng như làm cho mức độ không chắc chắn về dòng thu nhập của NĐT tăng lên.

- Rủi ro tín dụng: theo Điểm a, Khoản 24, Điều 2, Thông tư 41/2016/TT – NHNN: “Rủi ro tín dụng là rủi ro do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, trừ các trường hợp quy định tại điểm b khoản này”. Trong một doanh nghiệp, rủi ro tín dụng có thể xảy ra khi doanh nghiệp bán chịu hàng hóa và đối tác hay khách hàng của họ không có khả năng chi trả tiền hàng khi đến hạn thanh toán. Khi đó, doanh thu từ hoạt động kinh doanh và lợi nhuận của công ty sẽ bị ảnh hưởng, tác động tiêu cực gián tiếp đến cổ đông hay các NĐT của công ty. Tóm lại, rủi ro phi hệ thống là rủi ro được gây ra bởi các yếu tố gắn liền với tính chất của ngành nghề, doanh nghiệp hay các cơ hội đầu tư cụ thể.

Do đó, các NĐT hoàn toàn có thể lọc chọn các cổ phiếu phù hợp nhằm đa dạng hóa danh mục, giảm thiểu rủi ro cá biệt trong quá trình đầu tư. Rủi ro hệ thống trong đầu tư cổ phiếu Rủi ro hệ thống hay còn gọi là rủi ro thị trường là loại rủi ro bị gây ra bởi sự biến động chung của tỷ suất sinh lời trên thị trường và ảnh hưởng đến tất cả các lĩnh vực kinh doanh và các doanh nghiệp (Lê Thị Xuân, 2015). Do rủi ro hệ thống tác động đến tất cả các ngành nghề, công ty nên việc NĐT chọn lọc mã cổ phiếu, thực hiện đa dạng hóa nhằm giảm thiểu rủi ro là vô nghĩa. Chính vì vậy, rủi ro hệ thống của cổ phiếu không thể loại bỏ bằng việc đa dạng hóa và các NĐT cũng thường gọi rủi ro hệ thống là rủi ro không thể đa dạng hóa.

Các nhân tố gây ra rủi ro hệ thống 5 Rủi ro hệ thống thường gây ra bởi các yếu tố vĩ mô như sự thay đổi trong chính sách tài khóa, chính sách tiền tệ, sự gia tăng của lạm phát hay biến động thị trường thế giới: - Lạm phát: “Mức lạm phát dự tính ảnh hưởng tới tỷ suất sinh lời dự tính danh nghĩa của khoản đầu tư” (Tô Kim Ngọc, Trần Thị Xuân Anh, 2020). Nếu lạm phát dự tính có xu hướng tăng lên, NĐT sẽ yêu cầu tỷ suất sinh lời cao hơn để đảm bảo mức sinh lời thực tế không bị biến động quá nhiều. - Sự thay đổi trong các chính sách vĩ mô: Tô Kim Ngọc và Trần Thị Xuân Anh (2020) đã viết: các chính sách vĩ mô của một quốc gia bao gồm chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa, chính sách thu nhập và sự thay đổi của các chính sách này sẽ ảnh hưởng đến cung cầu vốn trên thị trường tài chính. Việc nới lỏng, thắt chặt chính sách tiền tệ thông qua cung ứng tiền hay sự thay đổi trong chính sách tài khóa nhờ các công cụ như thuế hay chi tiêu chính phủ sẽ tác động đến tất cả các chủ thể trong nền kinh tế cũng như quan hệ cung cầu vốn trên thị trường tài chính.

Tuy nhiên, điều này chỉ xảy ra trong ngắn hạn và nền kinh tế sẽ nhanh chóng điều tiết để thích ứng với những thay đổi, đưa thị trường về điểm cân bằng mới phù hợp với sự phát triển dài hạn của nền kinh tế. Tóm lại, các rủi ro hệ thống là một phần của tổng thể rủi ro. Loại rủi ro này bị gây ra bởi các yếu tố vĩ mô và tác động đến toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia và tất cả các chủ thể trong nền kinh tế. Chính vì vậy, rủi ro hệ thống không thể giảm bớt rủi ro bằng việc đa dạng hóa.

Tuy nhiên, NĐT vẫn có thể tính toán hay lượng hóa loại rủi ro này để xây dựng các kế hoạch đầu tư phù hợp với mục tiêu rủi ro và sinh lời kỳ vọng. Đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu bằng hệ số Beta 1. Mô hình CAPM và hệ số Beta a. Lý thuyết danh mục đầu tư của Markowitz “Lý thuyết danh mục đầu tư cho rằng các nhà đầu tư luôn muốn tối đa hóa lợi nhuận từ một tập hợp các tài sản đầu tư tương ứng với mức rủi ro của nó.

6 Các giả định của lý thuyết danh mục đầu tư (DMĐT): 1. DMĐT nên gồm tất cả các tài sản, bao gồm cả tài sản nợ và có. Đưa tất cả các tài sản vào DMĐT vì mối tương quan giữa TSSL của chúng là quan trọng. Chính vì vậy, một DMĐT tối ưu không những là một danh mục gồm các tài sản có TSSL tốt mà còn phải xem xét mối tương quan TSSL của chúng.

Harry Markowitz (1952, 1959) đã đưa ra thước đo cho mức sinh lời và rủi ro của một DMĐT và nó được xây dựng dựa trên một số giả định về hành vi của NĐT như sau: 1. Xem xét các cơ hội đầu tư dựa trên TSSL kỳ vọng cho mỗi giai đoạn. Các NĐT luôn cố gắng tối đa hóa độ thỏa dụng. Dự đoán mức độ rủi ro dựa trên mức biến động của TSSL.

Dựa vào 2 yếu tố rủi ro và mức sinh lời để ra quyết định đầu tư. Đối với một mức sinh lời cho trước NĐT sẽ ưu tiên lựa chọn mức độ rủi ro thấp và ngược lại. Khi đó, TSSL kỳ vọng của một DMĐT bằng TSSL kỳ vọng của từng tài sản trong danh mục nhân với tỷ trọng tương ứng: E(Rport) = ∑ni=1 wi × R i (1.1) Trong đó: E(Rport) là TSSL kỳ vọng của DMĐT Wi là tỷ trọng của tài sản i trong danh mục Ri là TSSL kỳ vọng của tài sản i Mức độ rủi ro của danh mục được Markowitz tính theo công thức độ lệch chuẩn: σport = √∑ni=1 wi2 σ2i + ∑ni=1 ∑nj=1 wi wj covij (1.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Đo Lường Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu Ngành Bất Động Sản Tại Việt Nam (2017-2021)" cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến thị trường cổ phiếu trong ngành bất động sản tại Việt Nam trong giai đoạn 2017-2021. Tài liệu phân tích các biến động và xu hướng của thị trường, giúp độc giả hiểu rõ hơn về cách thức mà các yếu tố kinh tế, chính trị và xã hội tác động đến giá trị cổ phiếu trong lĩnh vực này.

Độc giả sẽ tìm thấy những thông tin hữu ích để đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn, đồng thời nắm bắt được các rủi ro tiềm ẩn trong ngành bất động sản. Để mở rộng kiến thức, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu "Tác động của các yếu tố rủi ro đến tỷ suất lợi nhuận cổ phiếu ngành bất động sản tại thị trường chứng khoán Việt Nam", nơi phân tích sâu hơn về mối liên hệ giữa rủi ro và lợi nhuận.

Ngoài ra, tài liệu "Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá thị trường nhà và đất tại thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2015-2020" cũng sẽ cung cấp thêm thông tin về các yếu tố tác động đến giá bất động sản, giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về thị trường.

Cuối cùng, tài liệu "Luận văn phân tích các yếu tố tác động đến giá đất ở đô thị nghiên cứu điển hình tại quận 9 thành phố Hồ Chí Minh" sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các yếu tố cụ thể ảnh hưởng đến giá đất tại một khu vực cụ thể, từ đó có thể áp dụng vào các quyết định đầu tư của mình.

Những tài liệu này không chỉ mở rộng kiến thức mà còn giúp bạn có cái nhìn sâu sắc hơn về thị trường bất động sản tại Việt Nam.