Luận văn thạc sĩ về hồi quy tuyến tính và hệ số beta cổ phiếu niêm yết tại TP.HCM

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu ứng dụng hồi quy tuyến tính để tính hệ số beta của các cổ phiếu niêm yết trên trung tâm giao dịch, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất

• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM
• Chuyên ngành: Kinh Tế
• Đề tài: Hồi Quy Tuyến Tính Và Hệ Số Beta Cổ Phiếu TP.HCM
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2007
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH CAPM, HỆ SỐ BETA VÀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH
• 1.1. Các khái niệm: Rủi ro và tỷ suất sinh lợi
• 1.2. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM
• 1.3. Đa dạng hóa và loại bỏ rủi ro không hệ thống
• 1.4. Đường thị trường vốn (The Capital Market Line – CML)
• 1.5. Danh mục thị trường

Tóm tắt

I. Tổng quan về Hồi quy tuyến tính và hệ số beta cổ phiếu TP

Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê quan trọng trong phân tích tài chính, giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số. Trong bối cảnh thị trường chứng khoán TP.HCM, việc áp dụng hồi quy tuyến tính để tính toán hệ số beta của các cổ phiếu niêm yết trở nên cần thiết. Hệ số beta phản ánh mức độ biến động của cổ phiếu so với thị trường chung, từ đó giúp nhà đầu tư đánh giá rủi ro và tiềm năng sinh lợi của các khoản đầu tư.

1.1. Hồi quy tuyến tính là gì

Hồi quy tuyến tính là một kỹ thuật thống kê dùng để mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Phương pháp này giúp dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của biến độc lập.

1.2. Hệ số beta trong thị trường chứng khoán

Hệ số beta là một chỉ số đo lường mức độ rủi ro của một cổ phiếu so với thị trường chung. Hệ số này cho biết sự biến động của cổ phiếu khi thị trường thay đổi, từ đó giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

II. Vấn đề và thách thức trong việc tính toán hệ số beta cổ phiếu TP

Việc tính toán hệ số beta không chỉ đơn thuần là áp dụng công thức mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức. Các yếu tố như sự biến động của thị trường, dữ liệu không đầy đủ và độ chính xác của mô hình hồi quy đều ảnh hưởng đến kết quả tính toán. Đặc biệt, trong bối cảnh thị trường chứng khoán TP.HCM, sự thay đổi nhanh chóng của các yếu tố kinh tế vĩ mô cũng có thể làm thay đổi hệ số beta của cổ phiếu.

2.1. Sự biến động của thị trường chứng khoán

Thị trường chứng khoán TP.HCM thường xuyên chịu ảnh hưởng từ các yếu tố kinh tế vĩ mô, chính trị và xã hội. Sự biến động này có thể làm thay đổi hệ số beta của cổ phiếu, gây khó khăn trong việc dự đoán.

2.2. Độ chính xác của dữ liệu

Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến kết quả tính toán hệ số beta không đáng tin cậy. Việc thu thập và xử lý dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình phân tích.

III. Phương pháp tính toán hệ số beta cổ phiếu TP

Để tính toán hệ số beta một cách chính xác, có thể áp dụng nhiều phương pháp khác nhau. Phương pháp hồi quy tuyến tính là một trong những phương pháp phổ biến nhất. Ngoài ra, việc sử dụng mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) cũng giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận.

3.1. Phương pháp hồi quy tuyến tính

Phương pháp hồi quy tuyến tính giúp xác định mối quan hệ giữa lợi nhuận của cổ phiếu và lợi nhuận của thị trường. Qua đó, hệ số beta được tính toán dựa trên độ dốc của đường hồi quy.

3.2. Mô hình CAPM

Mô hình CAPM cung cấp một cách tiếp cận để tính toán lợi suất kỳ vọng của một tài sản dựa trên rủi ro của nó. Hệ số beta trong mô hình này giúp nhà đầu tư đánh giá mức độ rủi ro của cổ phiếu so với thị trường.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ số beta trong đầu tư cổ phiếu TP

Hệ số beta không chỉ là một chỉ số thống kê mà còn là một công cụ hữu ích trong việc ra quyết định đầu tư. Nhà đầu tư có thể sử dụng hệ số beta để đánh giá rủi ro của các cổ phiếu và từ đó đưa ra chiến lược đầu tư phù hợp. Việc hiểu rõ hệ số beta giúp nhà đầu tư tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình.

4.1. Đánh giá rủi ro đầu tư

Hệ số beta giúp nhà đầu tư đánh giá mức độ rủi ro của cổ phiếu so với thị trường. Cổ phiếu có beta cao thường có rủi ro lớn hơn, trong khi cổ phiếu có beta thấp có thể an toàn hơn.

4.2. Tối ưu hóa danh mục đầu tư

Nhà đầu tư có thể sử dụng hệ số beta để điều chỉnh tỷ lệ phân bổ tài sản trong danh mục đầu tư của mình, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

V. Kết luận và tương lai của hồi quy tuyến tính trong phân tích cổ phiếu TP

Hồi quy tuyến tính và hệ số beta sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong phân tích tài chính tại thị trường chứng khoán TP.HCM. Với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu lớn, việc áp dụng các phương pháp phân tích hiện đại sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong việc tính toán hệ số beta. Tương lai của phân tích hồi quy tuyến tính hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội cho nhà đầu tư.

5.1. Xu hướng phát triển của hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính sẽ tiếp tục được cải tiến với sự hỗ trợ của công nghệ và dữ liệu lớn, giúp nâng cao độ chính xác trong phân tích.

5.2. Cơ hội cho nhà đầu tư

Nhà đầu tư có thể tận dụng các công cụ phân tích hiện đại để đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế thế giới phát triển mạnh mẽ và quá trình toàn cầu hóa diễn ra nhanh chóng, Việt Nam đã xác định hội nhập kinh tế quốc tế là cơ hội lớn để phát triển toàn diện. Năm 2006, Việt Nam chính thức trở thành thành viên thứ 150 của Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO), đồng thời gia nhập APEC và được Mỹ thông qua quy chế thương mại bình thường vĩnh viễn (PNTR). Những sự kiện này đã tạo điều kiện thuận lợi cho thị trường chứng khoán Việt Nam phát triển, thu hút các tập đoàn, công ty hàng đầu thế giới đến tìm kiếm cơ hội đầu tư.

Thị trường chứng khoán Việt Nam tuy còn non trẻ nhưng có nhiều tiềm năng phát triển với sự gia tăng nhanh về quy mô và số lượng doanh nghiệp niêm yết. Tính đến cuối năm 2006, có 193 công ty niêm yết trên Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) với tổng vốn hóa đạt khoảng 221 nghìn tỷ đồng, tăng gấp 8 lần về tổng khối lượng cổ phiếu lưu hành so với đầu năm 2005. Mức tăng giá cổ phiếu bình quân toàn thị trường khoảng 2,5 lần, đặc biệt là các ngành ngân hàng, điện lực, hàng không và công nghệ thông tin.

Trong bối cảnh đó, việc ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn (Capital Asset Pricing Model - CAPM) và tính hệ số beta (β) của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE nhằm đánh giá mức độ rủi ro hệ thống và lợi suất kỳ vọng là rất cần thiết. Mục tiêu nghiên cứu là tính toán hệ số beta bằng phương pháp hồi quy tuyến tính cho các cổ phiếu niêm yết trên HOSE, từ đó cung cấp công cụ phòng ngừa rủi ro và minh bạch hóa thị trường chứng khoán Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các cổ phiếu niêm yết trên Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ năm 2000 đến quý I năm 2007. Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện qua việc hỗ trợ nhà đầu tư trong việc đánh giá rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, đồng thời góp phần phát triển thị trường chứng khoán minh bạch, hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) do William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor phát triển. CAPM cho rằng lợi suất kỳ vọng của một tài sản rủi ro được xác định bởi lợi suất phi rủi ro cộng với phần bù rủi ro tỷ lệ với hệ số beta của tài sản đó. Hệ số beta đo lường mức độ biến động của lợi suất tài sản so với lợi suất thị trường, phản ánh rủi ro hệ thống không thể đa dạng hóa.

Các khái niệm chính bao gồm:

• Lợi suất thực (R): Tổng thu nhập từ cổ tức và chênh lệch giá cổ phiếu trong kỳ.
• Rủi ro hệ thống (Beta, β): Hệ số đo lường sự biến động của cổ phiếu so với thị trường chung.
• Hồi quy tuyến tính: Phương pháp thống kê để ước lượng hệ số beta thông qua mối quan hệ tuyến tính giữa lợi suất cổ phiếu và lợi suất thị trường.
• Danh mục thị trường (Market Portfolio): Tập hợp tất cả các tài sản rủi ro trên thị trường, được sử dụng làm đại diện cho thị trường trong mô hình CAPM.
• Đường thị trường chứng khoán (Security Market Line - SML): Đường biểu diễn mối quan hệ giữa lợi suất kỳ vọng và hệ số beta.

Ngoài ra, nghiên cứu cũng tham khảo các lý thuyết về đa dạng hóa danh mục đầu tư của Harry Markowitz và các nghiên cứu mở rộng như mô hình Fama-French với các nhân tố bổ sung như quy mô doanh nghiệp và tỷ số giá trên thu nhập (P/E).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh, bao gồm giá cổ phiếu hàng ngày và chỉ số VN-Index từ năm 2000 đến quý I năm 2007. Cỡ mẫu gồm 109 cổ phiếu niêm yết trên HOSE tính đến ngày 31/03/2007.

Phương pháp phân tích sử dụng hồi quy tuyến tính đơn biến theo mô hình:

$$ R_{i,t} = \alpha_i + \beta_i R_{M,t} + \varepsilon_t $$

trong đó $R_{i,t}$ là lợi suất cổ phiếu i tại thời điểm t, $R_{M,t}$ là lợi suất danh mục thị trường (VN-Index), $\beta_i$ là hệ số beta cần ước lượng.

Phương pháp chọn mẫu là ngẫu nhiên có chủ đích, tập trung vào các cổ phiếu có dữ liệu đầy đủ và giao dịch ổn định. Thời gian nghiên cứu kéo dài 7 năm nhằm đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của hệ số beta.

Quá trình phân tích bao gồm kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy, kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số beta, đánh giá độ ổn định của beta theo thời gian và so sánh với các nghiên cứu quốc tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hệ số beta của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE dao động trong khoảng từ 0,2 đến 2,1, phản ánh mức độ rủi ro hệ thống khác nhau giữa các ngành nghề. Ví dụ, cổ phiếu ngành ngân hàng có beta trung bình khoảng 1,1, trong khi ngành tiêu dùng thiết yếu có beta thấp hơn, khoảng 0,5.

2. Beta của danh mục thị trường (VN-Index) được chuẩn hóa bằng 1, phù hợp với lý thuyết CAPM. Các cổ phiếu có beta lớn hơn 1 có mức biến động lợi suất cao hơn thị trường, trong khi beta nhỏ hơn 1 cho thấy biến động thấp hơn.

3. Tính ổn định của hệ số beta tăng theo quy mô danh mục và thời gian quan sát. Các cổ phiếu có thời gian giao dịch trên 36 tháng và khối lượng giao dịch lớn có beta ổn định hơn, với sai số chuẩn trung bình khoảng 0,15, trong khi cổ phiếu nhỏ và mới niêm yết có beta biến động lớn hơn.

4. Mối quan hệ tuyến tính giữa lợi suất cổ phiếu và lợi suất thị trường được xác nhận với hệ số tương quan trung bình khoảng 0,65, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp để ước lượng beta.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của sự biến động beta giữa các cổ phiếu chủ yếu do đặc thù ngành nghề và quy mô doanh nghiệp. Các ngành có tính chu kỳ cao như ngân hàng, bất động sản thường có beta lớn hơn 1, phản ánh rủi ro hệ thống cao hơn thị trường chung. Ngược lại, các ngành tiêu dùng thiết yếu và dịch vụ công ích có beta thấp hơn, thể hiện tính ổn định hơn.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế, hệ số beta tại Việt Nam có xu hướng biến động lớn hơn do thị trường còn non trẻ, quy mô nhỏ và tính thanh khoản thấp. Tuy nhiên, xu hướng ổn định beta theo thời gian và quy mô danh mục phù hợp với các nghiên cứu tại Mỹ và Canada.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân tán lợi suất cổ phiếu so với lợi suất thị trường, bảng thống kê beta theo ngành và biểu đồ biến động beta theo thời gian để minh họa tính ổn định.

Kết quả nghiên cứu khẳng định tính ứng dụng của mô hình CAPM và phương pháp hồi quy tuyến tính trong việc đánh giá rủi ro hệ thống của cổ phiếu niêm yết tại Việt Nam, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý danh mục đầu tư và minh bạch thị trường.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Xây dựng hệ thống cung cấp thông tin beta chính thức cho nhà đầu tư: Các cơ quan quản lý và Trung tâm Giao dịch Chứng khoán nên phối hợp xây dựng và công bố hệ số beta cập nhật định kỳ cho các cổ phiếu niêm yết nhằm hỗ trợ nhà đầu tư đánh giá rủi ro hiệu quả. Thời gian thực hiện trong 12 tháng tới.

2. Khuyến khích các công ty chứng khoán áp dụng mô hình CAPM trong tư vấn đầu tư: Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn cho các công ty chứng khoán để áp dụng phương pháp tính beta và CAPM trong phân tích, tư vấn đầu tư, giúp nhà đầu tư cá nhân và tổ chức có quyết định chính xác hơn.

3. Tăng cường minh bạch và công bố thông tin tài chính của doanh nghiệp niêm yết: Yêu cầu các doanh nghiệp niêm yết công bố đầy đủ, kịp thời các báo cáo tài chính và thông tin liên quan nhằm giảm thiểu rủi ro thông tin và nâng cao độ tin cậy của hệ số beta tính toán.

4. Phát triển thị trường chứng khoán đa dạng và sâu rộng hơn: Khuyến khích niêm yết thêm các doanh nghiệp lớn, các ngành nghề đa dạng để mở rộng danh mục thị trường, từ đó cải thiện tính đại diện của danh mục thị trường và độ chính xác của hệ số beta.

5. Thực hiện nghiên cứu bổ sung các yếu tố rủi ro ngoài beta: Khuyến nghị các nghiên cứu tiếp theo xem xét bổ sung các nhân tố như quy mô doanh nghiệp, tỷ số P/E, đòn bẩy tài chính để xây dựng mô hình định giá tài sản vốn đa nhân tố phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp hiểu rõ hơn về rủi ro hệ thống và lợi suất kỳ vọng của cổ phiếu, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả, giảm thiểu rủi ro không mong muốn.

2. Công ty chứng khoán và tư vấn đầu tư: Cung cấp cơ sở khoa học để áp dụng mô hình CAPM và tính toán hệ số beta trong phân tích danh mục đầu tư, nâng cao chất lượng tư vấn và dịch vụ.

3. Cơ quan quản lý thị trường chứng khoán: Hỗ trợ trong việc xây dựng chính sách, quy định về minh bạch thông tin và phát triển thị trường chứng khoán bền vững, đồng thời cung cấp công cụ đánh giá rủi ro thị trường.

4. Các nhà nghiên cứu và học viên kinh tế tài chính: Là tài liệu tham khảo quan trọng về ứng dụng mô hình CAPM, phương pháp hồi quy tuyến tính và phân tích rủi ro tài chính trong bối cảnh thị trường chứng khoán mới nổi như Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ số beta là gì và tại sao nó quan trọng?
   Hệ số beta đo lường mức độ biến động lợi suất cổ phiếu so với thị trường chung, phản ánh rủi ro hệ thống không thể đa dạng hóa. Beta giúp nhà đầu tư đánh giá mức độ rủi ro và lợi suất kỳ vọng, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

2. Phương pháp hồi quy tuyến tính được sử dụng như thế nào để tính beta?
   Hồi quy tuyến tính đơn biến được áp dụng để ước lượng mối quan hệ giữa lợi suất cổ phiếu và lợi suất thị trường. Hệ số góc của phương trình hồi quy chính là hệ số beta, thể hiện mức độ nhạy cảm của cổ phiếu với biến động thị trường.

3. Tại sao beta của các cổ phiếu tại Việt Nam biến động lớn hơn so với các thị trường phát triển?
   Do thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, quy mô nhỏ, tính thanh khoản thấp và chưa đa dạng hóa hoàn chỉnh, nên các yếu tố này làm cho beta biến động lớn hơn và chưa ổn định như các thị trường phát triển.

4. Làm thế nào để nhà đầu tư sử dụng beta trong quản lý danh mục đầu tư?
   Nhà đầu tư có thể lựa chọn cổ phiếu với beta phù hợp với mức độ chấp nhận rủi ro của mình. Beta cao phù hợp với nhà đầu tư chấp nhận rủi ro cao để tìm kiếm lợi suất lớn, trong khi beta thấp phù hợp với nhà đầu tư ưu tiên sự ổn định.

5. Mô hình CAPM có những hạn chế gì khi áp dụng tại Việt Nam?
   CAPM chỉ xem xét rủi ro hệ thống thông qua beta mà chưa tính đến các yếu tố rủi ro bổ sung như quy mô doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính. Thị trường Việt Nam còn nhiều đặc thù như thiếu minh bạch thông tin, biến động lớn nên CAPM cần được điều chỉnh hoặc kết hợp với các mô hình khác để phù hợp hơn.

Kết luận

• Mô hình CAPM và phương pháp hồi quy tuyến tính là công cụ hiệu quả để tính toán hệ số beta, đánh giá rủi ro hệ thống của cổ phiếu niêm yết trên HOSE.
• Hệ số beta của các cổ phiếu dao động rộng, phản ánh đặc thù ngành nghề và quy mô doanh nghiệp tại Việt Nam.
• Tính ổn định của beta tăng theo thời gian và quy mô giao dịch, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế.
• Thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển nhanh, nhưng còn nhiều hạn chế về quy mô, minh bạch và đa dạng hóa danh mục.
• Cần xây dựng hệ thống cung cấp thông tin beta chính thức, nâng cao năng lực tư vấn đầu tư và hoàn thiện khung pháp lý để phát triển thị trường bền vững.

Next steps: Triển khai xây dựng cơ sở dữ liệu beta cập nhật, đào tạo chuyên gia phân tích tài chính, nghiên cứu mô hình định giá đa nhân tố phù hợp với thị trường Việt Nam.

Các nhà đầu tư, công ty chứng khoán và cơ quan quản lý nên phối hợp ứng dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả đầu tư và phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM HỒ THÁI AN ỨNG DỤNG HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐỂ TÍNH HỆ SỐ BETA CỦA CÁC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TRÊN TRUNG TÂM GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2007 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LÔØI MÔÛ ÑAÀU Trong boái caûnh neàn kinh teá theá giôùi phaùt trieån maïnh meõ vaø tieán trình toaøn caàu hoaù dieãn ra nhanh choùng thì Chính phuû Vieät Nam xaùc ñònh ñaây laø cô hoäi to lôùn ñeå ñöa ñaát nöôùc phaùt trieån veà moïi maët maïnh meõ hôn, vì theá trong naêm 2006 ñaùnh daáu söï thaønh coâng veà maët ngoaïi giao vaø kinh teá cuûa Vieät Nam ñöôïc minh chöùng baèng söï kieän noåi baät nhö Vieät Nam chính thöùc trôû thaønh thaønh vieân chính thöùc thöù 150 cuûa toå chöùc Thöông maïi Theá giôùi (WTO), söï kieän Chính phuû Myõ ñaõ thoâng qua quy cheá thöông maïi bình thöôøng vónh vieãn (PNTR) vôùi Vieät Nam vaø Vieät Nam toå chöùc thaønh coâng hoäi nghò APEC. Vôùi nhöõng söï kieän treân ñaõ cho thaáy Vieät Nam laø moät phaàn khoâng taùch rôøi cuûa Theá giôùi vaø neàn kinh teá Vieät Nam ñang hoäi nhaäp moät caùch saâu saéc vaø tích cöïc vaøo neàn kinh teá Theá giôùi. Cuøng vôùi vieäc hoäi nhaäp thì nhöõng lónh vöïc quan troïng cuûa neàn kinh teá Vieät Nam nhö coâng ngheä thoâng tin, taøi chính ngaân haøng, baûo hieåm, vaän taûi, vieån thoâng, ñieän löïc, daàu khí.…ñang haáp daãn caùc taäp ñoaøn, coâng ty haøng ñaàu theá giôùi ñeán tìm kieám cô hoäi ñaàu tö. Söï kieän Toång thoáng Myõ Goerge Bush ñaùnh chieâng khai tröông hoaït ñoäng giao dòch taïi Trung taâm giao dòch chöùng khoaùn Tp Hoà Chí Minh vaøo ngaøy 20/11/2006 nhö laø tieáng chieâng ñaùnh thöùc caùc quoác gia, caùc toå chöùc ñaàu tö theá giôùi.quan taâm ñeán thò tröôøng chöùng khoaùn Vieät Nam tuy nhoû beù nhöng coøn nhieàu tieàm naêng phaùt trieån. Tröôùc boái caûnh Vieät Nam taêng cöôøng coå phaàn hoaù doanh nghieäp, taäp ñoaøn nhaø nöôùc coù quy moâ lôùn vaø nhieàu toå chöùc, ñònh cheá taøi chính nöôùc ngoaøi…ñeán tìm hieåu vaø ñaàu tö vaøo thò tröôøng chöùng khoaùn Vieät Nam thì caùc nhaø ñaàu tö chöùng khoaùn Vieät Nam seõ coù nhieàu thaùch thöùc nhöng cuõng nhieàu cô hoäi ñeå laøm giaøu, vaán ñeà ñaët ra caùc nhaø ñaàu tö chöùng khoaùn Vieät Nam seõ phaûi laøm gì ñeå taän duïng cô hoäi vaø phoøng ngöøa ruûi ro hieäu quaû khi böôùc vaøo saân chôi khaéc nghieät to lôùn hôn. Vôùi muïc tieâu cuûa luaän vaên tính heä soá TIEU LUAN MOI download : [e-mail] beta baèng phöông phaùp hoài quy tuyeán tính cho caùc coå phieáu nieâm yeát treân Trung taâm giao dòch chöùng khoaùn Tp Hoà Chí Minh ñeå coù theå öùng duïng moâ hình ñònh giaù taøi saûn voán (Capital asset pricing model- CAPM) moät moâ hình taøi chính hieän ñaïi cuûa ba nhaø kinh teá laø ngöôøi Myõ laø OÂng William Sharpe, OÂng John Lintner vaø OÂng Jack Treynor vaøo thò tröôøng chöùng khoaùn non treû Vieät Nam nhaèm phaùt trieån theâm moät coâng cuï phoøng ngöøa ruûi ro khi ñaàu tö chöùng khoaùn ñeå coù theå goùp phaàn beù nhoû hoã trôï caùc nhaø ñaàu tö chöùng khoaùn Vieät Nam vaø thuùc ñaåy tính minh baïch cuûa thò tröôøng chöùng khoaùn Vieät Nam trong töông lai. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] CHÖÔNG 1: CÔ SÔÛ LYÙ LUAÄN VEÀ MOÂ HÌNH CAPM, HEÄ SOÁ BETA VAØ HOÀI QUY TUYEÁN TÍNH Caùc khaùi nieäm: Ruûi ro vaø tyû suaát sinh lôøi Lôïi nhuaän laø thu nhaäp coù ñöôïc töø khoaûn ñaàu tö, thöôøng ñöôïc bieåu thò baèng tyû leä phaàn traêm giöõa thu nhaäp vaø giaù trò khoaûn ñaàu tö boû ra. Ví duï nhaø ñaàu tö boû ra 100$ ñeå mua moät coå phieáu, ñöôïc höôûng coå töùc laø 7$ moät naêm vaø sau 1 naêm giaù thò tröôøng cuûa moät coå phieáu ñoù laø 106$. Lôïi nhuaän nhaø ñaàu tö coù ñöôïc khi ñaàu tö coå phieáu naøy laø: (7$+6 $)/100$=13%. Nhö vaäy lôïi nhuaän ñaàu tö cuûa nhaø ñaàu tö coù ñöôïc khi ñaàu tö coå phieáu töø 2 nguoàn: a. Coå töùc ñöôïc höôûng töø coå phieáu b. Lôïi voán-töùc laø lôïi töùc coù ñöôïc do chöùng khoaùn taêng giaù. Toång quaùt: D t + (Pt – Pt-1) (1.1) R= Pt-1 Trong ñoù: R : lôïi nhuaän thöïc (hoaëc kyø voïng) D t : laø coå töùc Pt : giaù coå phieáu ôû thôøi ñieåm t Pt-1 : giaù coå phieáu ôû thôøi ñieåm t-1. Neáu laáy coå töùc vaø giaù coå phieáu theo giaù trò thöïc teá thì ta coù lôïi nhuaän thöïc, neáu laáy coå töùc vaø giaù coå phieáu theo soá löôïng kyø voïng thì ta coù lôïi nhuaän kyø voïng. Ruûi ro ñöôïc ñònh nghóa laø söï sai bieät cuûa lôïi nhuaän thöïc teá so vôùi lôïi nhuaän kyø voïng. Giaû söû nhaø ñaàu tö mua traùi phieáu kho baïc ñeå coù ñöôïc lôïi nhuaän laø 8%. Neáu nhaø ñaàu tö naøy giöõ traùi phieáu naøy ñeán cuoái naêm thì nhaø ñaàu tö seõ nhaän ñöôïc TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 8% treân khoaûn ñaàu tö cuûa mình. Neáu nhaø ñaàu tö khoâng mua traùi phieáu maø duøng soá tieàn ñoù ñeå mua coå phieáu maø giöõ ñeán heát naêm, nhaø ñaàu tö coù theå coù hoaëc coù theå khoâng coù ñöôïc coå töùc nhö kyø voïng. Hôn nöõa, cuoái naêm giaù coå phieáu coù theå leân vaø nhaø ñaàu tö ñöôïc lôïi cuõng nhö giaù coù theå xuoáng khieán nhaø ñaàu tö bò loã. Keát quaû laø lôïi nhuaän thöïc teá coù theå khaùc xa so vôùi lôïi nhuaän nhaø ñaàu tö kyø voïng. Neáu ruûi ro ñöôïc ñònh nghóa laø söï sai bieät giöõa lôïi nhuaän thöïc teá so vôùi lôïi nhuaän kyø voïng thì trong tröôøng hôïp treân roõ raøng ñaàu tö vaøo traùi phieáu coù theå xem nhö khoâng coù ruûi ro trong khi ñaàu tö vaøo coå phieáu ruûi ro hôn nhieàu vì xaùc suaát hay khaû naêng sai bieät giöõa lôïi nhuaän thöïc teá so vôùi lôïi nhuaän kyø voïng trong tröôøng hôïp mua traùi phieáu thaáp hôn mua coå phieáu. Hieäp phöông sai vaø heä soá töông quan: Hieäp phöông sai laø moät con soá ñöôïc tính toaùn cho hai öôùc löôïng khaùc nhau “tieán laïi gaàn nhau” nhaèm taïo thaønh moät giaù trò coù yù nghóa. Moät giaù trò hieäp phöông sai döông coù nghóa laø tyû suaát sinh lôøi ñoái vôùi hai khoaûn ñaàu tö coù khuynh höôùng dòch chuyeån veà cuøng moät höôùng so vôùi möùc trung bình cuûa noù trong suoát moät khoaûng thôøi gian. Ngöôïc laïi, moät giaù trò hieäp phöông sai aâm chæ ra tyû suaát sinh lôøi ñoái vôùi hai khoaûn ñaàu tö coù khuynh höôùng dòch chuyeån veà hai höôùng khaùc nhau lieân quan ñeán möùc trung bình vaøo töøng thôøi ñieåm cuï theå trong khoaûng thôøi gian. Ñoä lôùn cuûa hieäp phöông sai phuï thuoäc vaøo phöông sai cuûa nhöõng chuoãi tyû suaát sinh lôøi cuï theå, cuõng nhö moái quan heä giöõa nhöõng chuoãi tyû suaát sinh lôøi. Coâng thöùc tính hieäp phöông sai cuûa hai taøi saûn A vaø B nhö sau: n COVAB =∑pi {[R IA –E (RA)]} {[R IB –E (RB)]} (1.2) i=1 Trong ñoù: COVAB : Hieäp phöông sai cuûa taøi saûn A vaø B R IA : Tyû suaát sinh lôøi taøi saûn A taïi thôøi ñieåm I TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.3) i=1 N Trong ñoù: COVAB : Hieäp phöông sai cuûa taøi saûn A vaø B R IA : Tyû suaát sinh lôøi taøi saûn A taïi thôøi ñieåm I E (RA): Tyû suaát sinh lôøi trung bình taøi saûn A R IB : Tyû suaát sinh lôøi taøi saûn B taïi thôøi ñieåm I E (RB): Tyû suaát sinh lôøi trung bình taøi saûn B N: Soá thôøi kyø tính toaùn Nguoàn: Ñaàu tö taøi chính, Ts Phan Thò Bích Nguyeät, NXB Thoáng Keâ 2006, trang 17 Neáu tyû suaát sinh lôøi ñoái vôùi moät coå phieáu laø cao (thaáp) so vôùi tyû suaát sinh lôøi trung bình trong suoát thôøi kyø ñaõ cho vaø tyû suaát sinh lôøi coå phieáu khaùc cuõng cao (thaáp) so vôùi tyû suaát sinh lôøi trung bình trong cuøng thôøi kyø naøy, vì vaäy keát quaû cuûa ñoä leäch töø giaù trò trung bình naøy laø döông. Neáu ñieàu naøy dieãn ra laø phuø hôïp, thì hieäp phöông sai cuûa tyû suaát sinh lôøi giöõa 2 coå phieáu seõ trôû thaønh giaù trò döông lôùn. Hieäp phöông sai bò aûnh höôûng bôûi tính bieán thieân cuûa 2 chuoãi tyû suaát sinh lôøi rieâng leû. Vì vaäy, hieäp phöông sai khi tính toaùn ra seõ laø moät con soá nhaán maïnh moái quan heä môø nhaït neáu 2 chuoãi tyû suaát sinh lôøi rieâng leû khoâng oån ñònh nhöng laïi phaûn aùnh moái quan heä beàn vöõng neáu 2 chuoãi raát oån ñònh. Hieån nhieân, neáu TIEU LUAN MOI download : [e-mail] muoán chuaån hoùa öôùc löôïng hieäp phöông sai naøy ñeå ñöa vaøo xem xeùt tính bieán thieân cuûa hai chuoãi tyû suaát sinh lôøi rieâng leû nhö coâng thöùc sau: COVAB (1.4) β AB = σAσB Trong ñoù : β AB : Heä soá töông quan cuûa nhöõng tyû suaát sinh lôøi σA : Ñoä leäch chuaån cuûa RiA σB : Ñoä leäch chuaån cuûa RiB Chuaån hoùa hieäp phöông sai bôûi nhöõng ñoä leäch chuaån rieâng leû seõ mang laïi heä soá töông quan (βAB ), heä soá töông quan naøy coù theå thay ñoåi trong khoaûng töø -1 ñeán +1. Giaù trò +1 nhaán maïnh moái quan heä tuyeán tính xaùc ñònh giöõa RAvaø RB, nghóa laø tyû suaát sinh lôøi ñoái vôùi 2 coå phieáu cuøng thay ñoåi theo moät kieåu tuyeán tính xaùc ñònh hoaøn toaøn. Giaù trò -1 coù theå nhaán maïnh moái quan heä phuû ñònh hoaøn toaøn giöõa hai chuoãi tyû suaát sinh lôøi nhö khi tyû suaát sinh lôøi cuûa moät coå phieáu cao hôn möùc trung bình, tyû suaát sinh lôøi cuûa nhöõng coå phieáu khaùc seõ thaáp hôn möùc trung bình baèng moät soá löôïng. Ñònh nghóa veà tyû suaát sinh lôïi mong ñôïi: Tyû suaát sinh lôïi mong ñôïi ñoái vôùi moät taøi saûn ruûi ro cuï theå laø taäp hôïp tyû suaát sinh lôïi tieàm naêng vaø moät giaû ñònh caùc khaû naêng xaûy ra caùc möùc tyû suaát sinh lôøi döï kieán. n Tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi cuûa moät taøi saûn ruûi ro = ∑pj Rj (1.5) i=1 Trong ñoù : Rj : laø tyû suaát sinh lôøi cuûa taøi saûn ruûi ro trong tình huoáng j pj : laø khaû naêng xaûy ra möùc tyû suaát sinh lôøi Rj Tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi ñoái vôùi moät danh muïc cuûa nhöõng khoaûn ñaàu tö ñôn giaûn laø giaù trò trung bình theo tyû troïng cuûa tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi ñoái vôùi TIEU LUAN MOI download : [e-mail] nhöõng khoaûn ñaàu tö cuï theå trong danh muïc. Tyû troïng naøy laø söï caân ñoái toång giaù trò ñoái vôùi caùc khoaûn ñaàu tö. Vieäc tính toaùn tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi naøy ñoái vôùi danh muïc ñaàu tö E(Rp) coù theå tính toaùn theo phöông trình sau: N E(Rp) = ∑ wi .6) i=1 Trong ñoù : wi : Tyû troïng ñaàu tö taøi saûn i trong danh muïc E(Ri) : Tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi cuûa taøi saûn i 1.2 Moâ hình ñònh giaù taøi saûn voán CAPM 1.