Hiệu Quả Đầu Tư Cổ Phiếu Thường: Mối Quan Hệ Giữa P/E và Tỷ Suất Lợi Nhuận

Tài liệu nghiên cứu Luận văn hiệu quả đầu tư cổ phiếu thường trong mối quan hệ p e và tỷ suất lợi nhuận, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về .

• Tác giả: Trần Cao Khôi Nguyên
• Người hướng dẫn: GS TS. Trần Ngọc Thơ
• Trường học: Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Nghiên Cứu Hiệu Quả Đầu Tư Cổ Phiếu Thường Qua Mối Quan Hệ P/E và Tỷ Suất Lợi Nhuận
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Hiệu Quả Đầu Tư Cổ Phiếu P E Lợi Nhuận

Bài viết này khám phá mối liên hệ giữa P/E và tỷ suất lợi nhuận trong đầu tư cổ phiếu thường. Nghiên cứu của Trần Cao Khôi Nguyên (2014) là cơ sở, tập trung vào hiệu quả đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Bài viết trình bày tổng quan về giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) và các lý thuyết nền tảng. Phân tích này rất quan trọng để hiểu liệu chỉ số P/E có thể dự đoán hiệu quả đầu tư hay không. Từ đó, nhà đầu tư có thể xây dựng chiến lược đầu tư phù hợp, kết hợp phân tích cơ bản và quản lý rủi ro.

1.1. Giới Thiệu Giả Thuyết Thị Trường Hiệu Quả EMH

EMH cho rằng giá cổ phiếu phản ánh đầy đủ thông tin sẵn có. Fama (1970, 1991) nhấn mạnh nhà đầu tư hợp lý, chi phí giao dịch thấp và thông tin hoàn hảo là điều kiện cần. EMH có ba dạng: yếu (thông tin quá khứ), vừa (thông tin công khai), và mạnh (tất cả thông tin). Dù vậy, nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã bác bỏ EMH, đặc biệt ở thị trường mới nổi như Việt Nam, bởi thông tin không hoàn hảo và hành vi phi lý trí của nhà đầu tư.

1.2. Các Lý Thuyết Nền Tảng Của EMH Bước Ngẫu Nhiên Trò Chơi Công Bằng

Lý thuyết bước ngẫu nhiên cho rằng giá cổ phiếu thay đổi ngẫu nhiên, không thể dự đoán. Mô hình trò chơi công bằng khẳng định không có chênh lệch hệ thống giữa kết quả thực tế và kỳ vọng. Phương trình (1) mô tả giá cổ phiếu tại thời điểm (t+1) bằng giá hiện tại cộng với tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng. Cả hai lý thuyết này đều đặt nền móng cho EMH, dù thực tế thị trường phức tạp hơn nhiều.

II. Thách Thức Đánh Giá Hiệu Quả Đầu Tư Cổ Phiếu Qua P E

Mặc dù EMH được nhiều người chấp nhận, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng tỷ lệ P/E có thể dự báo hiệu quả đầu tư trong tương lai. Nghiên cứu của Basu (1977) là một ví dụ điển hình. Vấn đề đặt ra là liệu P/E có thực sự là một chỉ báo hữu ích hay chỉ là một yếu tố ngẫu nhiên. Việc định giá cổ phiếu chính xác là một thách thức lớn, đặc biệt trong bối cảnh thông tin không hoàn hảo và thị trường biến động.

2.1. P E Thấp và Hiệu Quả Đầu Tư Mâu Thuẫn Với Thị Trường Hiệu Quả

Một số nghiên cứu cho thấy cổ phiếu có P/E thấp có xu hướng mang lại tỷ suất lợi nhuận cao hơn. Điều này mâu thuẫn với giả thuyết thị trường hiệu quả. Liệu đây có phải là cơ hội để kiếm lợi nhuận bất thường, hay chỉ là rủi ro cao hơn đi kèm với cổ phiếu giá trị thấp?

2.2. Sai Lệch Hành Vi Ảnh Hưởng Đến Định Giá Cổ Phiếu và P E

Các yếu tố tâm lý và sai lệch hành vi có thể ảnh hưởng đến định giá cổ phiếu và làm sai lệch tỷ lệ P/E. Ví dụ, nhà đầu tư có thể phản ứng thái quá với tin tức tốt hoặc xấu, dẫn đến giá cổ phiếu tăng hoặc giảm quá mức. Điều này tạo ra sự khác biệt giữa giá thị trường và giá trị nội tại, ảnh hưởng đến hiệu quả đầu tư.

III. Phân Tích Dữ Liệu Mối Liên Hệ P E và Tỷ Suất Lợi Nhuận Cổ Phiếu

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ hai sàn chứng khoán Việt Nam từ Quý 1/2007 đến hết Quý 1/2014. Phương pháp nghiên cứu tương tự Basu (1977). Các công cụ được sử dụng bao gồm Eview, M/O Excel và Matlab. Phân tích tập trung vào thống kê mô tả, kiểm định chuỗi dữ liệu và ước lượng mô hình hồi quy. Mục tiêu là xác định mối quan hệ thực nghiệm giữa P/E và hiệu quả đầu tư.

3.1. Thống Kê Mô Tả Dữ Liệu Các Danh Mục Sắp Xếp Theo P E

Thống kê mô tả dữ liệu P/E và tỷ suất lợi nhuận cho từng danh mục. Bảng 2 và Bảng 3 trong nghiên cứu gốc (Trần Cao Khôi Nguyên, 2014) trình bày chi tiết các thông số thống kê này. Việc này giúp hiểu rõ hơn về phân phối và đặc điểm của dữ liệu, trước khi tiến hành phân tích hồi quy.

3.2. Kiểm Định Chuỗi Dữ Liệu ADF Durbin Watson Cho Phân Tích Tài Chính

Kiểm định ADF được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu, đảm bảo tính tin cậy của phân tích hồi quy. Kiểm định Durbin-Watson giúp phát hiện tự tương quan trong phần dư của mô hình. Hình 3 trong nghiên cứu gốc minh họa kết quả kiểm định Durbin-Watson.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu P E Beta và Hiệu Quả Đầu Tư Cổ Phiếu

Nghiên cứu ước lượng mô hình hồi quy để đánh giá ảnh hưởng của P/E đến tỷ suất lợi nhuận. Bảng 5 trình bày chi tiết kết quả ước lượng Beta cho từng danh mục. Các kiểm định thống kê được thực hiện để đảm bảo tính phù hợp của mô hình và ý nghĩa của các hệ số. Kết quả cho thấy mối quan hệ phức tạp giữa P/E, Beta và hiệu quả đầu tư.

4.1. Ước Lượng Beta Đo Lường Rủi Ro Và Ảnh Hưởng Đến Lợi Nhuận Kỳ Vọng

Beta đo lường độ nhạy của cổ phiếu so với thị trường chung. Beta cao hơn cho thấy rủi ro cao hơn, nhưng cũng có thể mang lại lợi nhuận kỳ vọng cao hơn. Nghiên cứu ước lượng Beta cho từng danh mục P/E để đánh giá mối liên hệ giữa rủi ro và hiệu quả đầu tư.

4.2. Phân Tích Hồi Quy Mối Quan Hệ Giữa P E Beta và Hiệu Quả Đầu Tư Cổ Phiếu

Kết quả hồi quy cho thấy P/E có thể có ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận, nhưng mối quan hệ này có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác, bao gồm cả Beta. Bảng 10 trong nghiên cứu gốc tổng hợp kết quả hồi quy và đo lường hiệu quả đầu tư.

V. Đánh Giá Hiệu Quả Đầu Tư Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu P E

Kết quả nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối liên hệ giữa P/E và hiệu quả đầu tư trên thị trường Việt Nam. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng P/E chỉ là một trong nhiều yếu tố cần xem xét khi đưa ra quyết định đầu tư. Nhà đầu tư nên kết hợp phân tích P/E với các chỉ số tài chính khác và đánh giá rủi ro cẩn thận. Hình 5 trong nghiên cứu gốc minh họa hiệu quả đầu tư qua ba phương pháp đo lường.

5.1. Sử Dụng P E Trong Chiến Lược Đầu Tư Giá Trị Lưu Ý Rủi Ro

Đầu tư giá trị tập trung vào việc mua cổ phiếu có P/E thấp hơn so với giá trị thực tế. Tuy nhiên, cần cẩn trọng với các cổ phiếu giá rẻ, vì có thể tiềm ẩn rủi ro cao. Nghiên cứu sâu về báo cáo tài chính và triển vọng kinh doanh là rất quan trọng.

5.2. Kết Hợp Phân Tích P E Với Phân Tích Cơ Bản và Quản Lý Rủi Ro

P/E không nên được sử dụng một cách độc lập. Nên kết hợp phân tích P/E với phân tích cơ bản (ROE, ROA, EPS, v.v.) và quản lý rủi ro (đa dạng hóa danh mục, đặt lệnh cắt lỗ) để tối ưu hóa hiệu quả đầu tư.

VI. Kết Luận Nghiên Cứu Đầu Tư Cổ Phiếu P E và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu của Trần Cao Khôi Nguyên (2014) cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa P/E và hiệu quả đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên, cần có thêm nhiều nghiên cứu để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến định giá cổ phiếu và hiệu quả đầu tư, đặc biệt trong bối cảnh thị trường ngày càng phức tạp và biến động. Nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào các yếu tố hành vi, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, và ảnh hưởng của ngành nghề kinh doanh.

6.1. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Phân Tích Định Tính Dòng Tiền và Quản Lý Rủi Ro

Nghiên cứu tương lai có thể kết hợp phân tích định tính (đánh giá ban quản lý, lợi thế cạnh tranh) với phân tích định lượng (P/E, ROE, ROA). Phân tích dòng tiền cũng là một công cụ quan trọng để đánh giá khả năng sinh lời và khả năng trả nợ của doanh nghiệp.

6.2. Tầm Quan Trọng Của Quản Lý Rủi Ro Trong Đầu Tư Cổ Phiếu Đa Dạng Hóa Danh Mục

Quản lý rủi ro là yếu tố then chốt để bảo vệ vốn và tối đa hóa hiệu quả đầu tư. Đa dạng hóa danh mục đầu tư là một phương pháp hiệu quả để giảm thiểu rủi ro. Nhà đầu tư nên phân bổ vốn vào nhiều loại cổ phiếu khác nhau, thuộc các ngành nghề kinh doanh khác nhau.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Phần mở đầu Phần 1: Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây Phần 2: Phương pháp nghiên cứu Phần 3: Nội dung và kết quả nghiên cứu Phần 4: Kết luận Và: Phần 5: Kiến nghị và giải pháp Trang 2 I. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY: 1. Tổng kết sơ bộ Giả thuyết Thị trường hiệu quả (EMH): Giả thuyết Thị trường hiệu quả đã được manh nha xuất hiện trong Luận án Tiến sĩ của nhà thống kê học người Pháp Louis Bachelier năm 1900 [10] về “Lý thuyết đầu cơ tài chính”. Bằng công trình này, Bachelier trở thành người đầu tiên kết luận đầy đủ về đặc tính ngẫu nhiên của chứng khoán và đặt nền móng cho sự ra đời của hai lĩnh vực liên quan chặt chẽ là Ngành tài chính kế toán và Mô hình chuyển động Brown 1 trong Lý thuyết xác suất hiện đại.

Ông là người đầu tiên khám phá ra chuyển động Brown dưới dạng toán học và dùng chuyển động này để mô tả diễn biến của giá chứng khoán: “Thị trường, một cách vô thức, tuân theo một quy luật chế ngự nó, đó chính là quy luật phân phối xác suất”. Cho đến những năm 50-60, một số tác giả đã chỉ ra những bằng chứng liên quan đến EMH thông qua giả thuyết về “bước đi ngẫu nhiên” (random walk). Trong đó, Maurice Kendall là người đầu tiên đưa ra lý thuyết này vào năm 1953 [13]. Kendall cho rằng các thay đổi trong giá chứng khoán là tác động lẫn nhau và các khả năng biến động có thể xuất hiện với xác suất như nhau, nhưng qua thời gian, giá chứng khoán luôn có xu hướng tăng.

Lý thuyết Bước đi ngẫu nhiên cho thấy giá chứng khoán tuân theo bước đi ngẫu nhiên và không thể tiên đoán trước được. Khả năng tăng hay giảm trong tương lai của giá chứng khoán là tương đương. Với "A Random Walk Down Wall Street" của Burton Malkiel [7] xuất bản năm 1973, lý thuyết bước đi ngẫu nhiên đã bắt đầu trở nên phổ biến hơn. Malkiel đã cho thấy cả phân tích kỹ thuật lẫn phân tích cơ bản chỉ làm lãng phí thời gian và chiến lược “mua và nắm giữ” trong dài hạn là tốt nhất.

Các nhà đầu tư riêng lẻ không thể tiên đoán được thị trường. Cùng với các thống kê của mình, Malkiel đã 1 Chuyển động Brown (đặt tên theo nhà thực vật học Scotland Robert Brown) mô phỏng chuyển động của các hạt trong môi trường lỏng (chất lỏng hoặc khí) và cũng là mô hình toán học mô phỏng các chuyển động tương tự, thường được gọi là vật lý hạt. Chuyển động Brown có nhiều ứng dụng thực tế, và thường được dùng để mô phỏng sự dao động của thị trường chứng khoán. Chuyển động Brown là một trong những quá trình ngẫu nhiên liên tục đơn giản nhất.

Trang 3 chứng minh rằng hầu hết các quỹ hỗ tương đều thất bại trong việc nỗ lực đánh thắng mức trung bình chuẩn của thị trường như chỉ số S&P500. Và đến 1969-1970, giả thuyết về EMH được tổng hợp, phân loại và công bố bởi Fama French [8]. Theo đó, “Một thị trường được coi là hiệu quả khi giá cả luôn được phản án đầy đủ bởi các thông tin có sẵn” – hay nói cách khác thì đó là một thị trường hiệu quả về mặt thông tin. Thông tin trong một thị trường hiệu quả được hiểu là bất cứ thông tin nào có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, các thông tin này không thể nào biết trước trong hiện tại và chỉ xuất hiện ngẫu nhiên trong tương lai.

Chính sự ngẫu nhiên này của thông tin sẽ làm cho giá cổ phiếu trong tương lai cũng sẽ biến động một cách ngẫu nhiên. Tức là, các nhà đầu tư tham gia thị trường không thể nào đoán được thị trường từ các thông tin trong quá khứ và không thể thắng được thị trường bằng các thông tin đã biết, trừ khi may mắn. Để có một thị trường hiệu quả cần những điều kiện sau: Thứ nhất, thị trường phải có quy mô đủ lớn, tức là phải có một số lượng đủ lớn các nhà đầu tư cùng tham gia trên Thị trường chứng khoán. Và các nhà đầu tư này tham gia thị trường một cách độc lập, với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và phản ứng của các nhà đầu tư là hoàn toàn ngẫu nhiên.

Thứ hai, các thông tin trên thị trường là ngẫu nhiên và được công bố tự động. Các nhà đầu tư để có thông tin giống nhau thì đều tốn chi phí giống nhau nên không ai có được lợi nhuận bất thường từ việc mua lại các thông tin. Thứ ba là các nhà đầu tư tham gia thị trường đều có những kiến thức nhất định – nghĩa là, nhà đầu tư có thể sử dụng các phương pháp và khả năng đánh giá các thông tin liên quan đến chứng khoán. Khi đó, việc xử lý các thông tin mới xuất hiện trong thị trường của các nhà đầu tư sẽ là như nhau, từ đó dẫn đến việc điều chỉnh giá chứng khoán một cách nhanh chóng và chính xác nhất.

Tuy nhiên, thị trường có thể điều chỉnh quá mức hoặc dưới mức cần thiết, mà quan trọng là không thể dự đoán được điều gì sẽ xảy ra do thông tin xuất hiện là hoàn toàn ngẫu nhiên. Điều kiện cuối cùng của một thị trường hiệu quả là thu nhập kỳ vọng ẩn trọng mức giá hiện tại của các chứng khoán cũng phản ánh mức độ rủi ro của chứng Trang 4 khoán đó. Có nghĩa là trong một thị trường hiệu quả, nhà đầu tư sẽ nhận được mức tỷ suất lợi nhuận tương ứng với mức rủi ro mà họ phải gánh chịu khi đầu tư vào chứng khoán đó. Tóm lại, thị trường hiệu quả là nơi các thông tin xuất hiện một cách ngẫu nhiên và độc lập, số lượng các nhà đầu tư tham gia thị trường đủ lớn, tham gia thị trường vì mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và có những kiến thức tối thiểu để xử lý các thông tin trên thị trường như nhau làm cho giá chứng khoán thay đổi theo thông tin một cách ngẫu nhiên và độc lập.

Từ đó mà giá chứng khoán cũng thay đổi một cách ngẫu nhiên, độc lập và phản ánh đúng giá trị nội tại của chính chứng khoán đó. Các lý thuyết nền tảng của Giả thuyết Thị trường hiệu quả: 1. Mô hình Trò chơi công bằng (mô hình Lợi suất kỳ vọng): Một ví dụ đơn giản nhất có thể minh họa cho lý thuyết này là việc tung một đồng xu, xác suất để có mặt sấp hay mặt ngửa là hoàn toàn như nhau. Cụ thể hơn, một trò chơi công bằng là một trò chơi trong đó không có sự khác biệt một cách có hệ thống giữa kết quả thực tế và kết quả được mong đợi trước đó.

Đối với thị trường chứng khoán, trò chơi công bằng là việc không có sự chênh lệch một cách có hệ thống giữa thu nhập thực tế và thu nhập được mong đợi trước đó. Lý thuyết này được mô tả như sau: 𝐸𝐸�𝑝𝑝�𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 � = �1 + 𝐸𝐸�𝑟𝑟̃𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 �𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 � (1) Trong đó: E : kỳ vọng; pjt : giá chứng khoán j tại thời điểm t; pj,t+1 : giá chứng khoán j tại thời điểm (t+1); rj,t+1 : tỷ suất lợi nhuận một thời kỳ; và Φ𝑡𝑡 : tập hợp thông tin được phản ánh vào giá tại thời điểm t. Dấu ngã trên các biến số thể hiện rằng các biến này là ngẫu nhiên tại thời điểm t. Trang 5 Phương trình (1) thể hiện rằng Giá chứng khoán tại thời điểm (t+1) – đã thể hiện hết thông tin tại thời điểm t - bằng với giá chứng khoán ở thời điểm t cộng với tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán đó cho thời điểm (t+1).

Hay mức giá kỳ chênh lệch giá của chứng khoán tại thời điểm t và (t+1) là: 𝑥𝑥𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 = 𝑝𝑝𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 − 𝐸𝐸�𝑝𝑝𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 � (2) Và trong thị trường hiệu quả, thị trường là công bằng thì: 𝐸𝐸�𝑥𝑥�𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 � = 0 (3) Chuỗi {xjt} được xác định như trên là một “trò chơi công bằng” đối với chuỗi thông tin Φ𝑡𝑡. Nếu đặt: 𝑧𝑧𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 = 𝑟𝑟𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 − 𝐸𝐸�𝑟𝑟̃𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 � (4) Khi đó: 𝐸𝐸�𝑧𝑧̃𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 � = 0 (5) Và vì vậy chuỗi {zjt} cũng là một “trò chơi công bằng” đối với chuỗi thông tin {Φ}. Tương tự, zj,t+1 là mức chênh lệch lợi suất tại thời điểm (t+1) so với lợi suất cân bằng tại t. Gọi: 𝛼𝛼 (Φ𝑡𝑡 ) = [𝛼𝛼1 (Φ𝑡𝑡 ), 𝛼𝛼2 (Φ𝑡𝑡 ), … , 𝛼𝛼𝑛𝑛 (Φ𝑡𝑡 )] (6) là lượng tiền αj*(Φt) tại thời điểm t mà có thể đầu tư vào trong n chứng khoán hiện có.

Giá trị thị trường khi đó sẽ trội lên tại thời điểm (t+1) và bằng: 𝑉𝑉𝑡𝑡+1 = ∑𝑛𝑛𝑗𝑗=1 𝛼𝛼𝑗𝑗 (Φ𝑡𝑡 ) �𝑟𝑟𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 − 𝐸𝐸�𝑟𝑟̃𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 �� (7) Cũng với đặc điểm của Trò chơi bình đẳng của phương trình (5), ta có: 𝐸𝐸�𝑉𝑉�𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 � = ∑𝑛𝑛𝑗𝑗=1 𝛼𝛼𝑗𝑗 (Φ𝑡𝑡 ) �𝑟𝑟𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 − 𝐸𝐸�𝑧𝑧̃𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 �� = 0 (8) 1. Mô hình Trò chơi công bằng có điều chỉnh: Cũng từ phương trình (1) nhưng nếu với: 𝐸𝐸�𝑝𝑝�𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 � > 𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 hoặc tương đương 𝐸𝐸�𝑟𝑟̃𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 � > 0 (9) Trang 6 thì chuỗi {pjt} của chứng khoán j được gọi là tuân theo một martingale 2 đối với chuỗi thông tin {Φt}, nó có nghĩa là trên cơ sở tập thông tin này thì mức giá thời kỳ (t+1) được kỳ vọng lớn hơn tại thời điểm t. Nếu (6) đúng ở dạng phương trình (nên lợi suất kỳ vọng và thay đổi giá kỳ vọng bằng 0) thì chuỗi giá sẽ tuân theo martingale: 𝐸𝐸�𝑝𝑝�𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 |Φ𝑡𝑡 � = 𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 (10) Trong đó: 𝑝𝑝�𝑗𝑗 ,𝑡𝑡+1 là giá chứng khoán được dự đoán tại mốc (t+1) với bộ thông tin Φ𝑡𝑡 tại mốc t. Lý thuyết bước ngẫu nhiên: Lý thuyết bước ngẫu nhiên là nền móng cho việc phát triển Giả thuyết Thị trường hiệu quả, được bắt đầu từ đóng góp của Kendall (1953), Samuelson (1965), Lucas (1978),.

Theo lý thuyết bước ngẫu nhiên, giá chứng khoán thay đổi ngẫu nhiên – là kết quả của sự cạnh tranh giữa các nhà đầu tư khôn ngoan trong việc tìm kiếm lợi nhuận. Các biến động thay đổi giá trong quá khứ là độc lập với nhau, không tồn tại tương quan chuỗi, và vì vậy, chuỗi giá chứng khoán tuân theo bước ngẫu nhiên. Mô hình bước ngẫu nhiên được thiết lập như sau: 𝑃𝑃𝑡𝑡+1 = 𝐸𝐸 (𝑃𝑃𝑡𝑡+1 /Ω𝑡𝑡 ) + 𝑒𝑒𝑡𝑡+1 (11) Trong đó: Pt+1 là giá cổ phiếu tại thời điểm t; Et(Pt+1/Ωt) : kỳ vọng giá tại thời điểm (t+1) với các thông tin đã biết tại thời điểm này (Ωt) và Et+1 : sai số ngẫu nhiên tại thời điểm (t+1). Phương trình (11) cho thấy giá cổ phiếu bằng tổng của mức giá trung bình và sai số.

Sai số dự báo được giải thích như một tác động của thông tin hoặc cú sốc ngẫu nhiên.