Luận văn thạc sĩ kinh tế vận dụng mô hình capm beta zero trong đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành thép tại sở giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh

Luận văn thạc sĩ kinh tế nghiên cứu ứng dụng mô hình CAPM Beta Zero đo lường rủi ro hệ thống cổ phiếu ngành thép tại SGDCK TP.HCM.

• Tác giả: Lê Vũ Hằng Nga
• Trường học: Đại Học Đà Nẵng
• Chuyên ngành: Kinh Tế
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình CAPM Beta Zero Đo Lường Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu Ngành Thép Tại HOSE
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Đà Nẵng

Tóm tắt

I. Giới thiệu và bối cảnh nghiên cứu

Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế này tập trung vào việc ứng dụng Mô Hình CAPM Beta Zero để đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành thép tại HOSE. Nghiên cứu này xuất phát từ nhu cầu cấp thiết trong bối cảnh nền kinh tế tài chính Việt Nam đang biến động mạnh, đòi hỏi các nhà đầu tư phải có công cụ hiệu quả để quản lý rủi ro. Rủi ro hệ thống là yếu tố không thể loại bỏ thông qua đa dạng hóa danh mục đầu tư, do đó, việc đo lường chính xác rủi ro này là vô cùng quan trọng. Mô hình CAPM Beta Zero được lựa chọn vì khả năng ước lượng rủi ro hệ thống một cách chính xác hơn so với các mô hình truyền thống.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về Mô Hình CAPM Beta Zero, đồng thời áp dụng mô hình này để đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành thép niêm yết tại HOSE. Nghiên cứu cũng đề xuất các khuyến nghị cho nhà đầu tư dựa trên kết quả phân tích.

1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành thép trong danh mục đầu tư được đại diện bởi chỉ số VNIndex. Phạm vi nghiên cứu bao gồm các cổ phiếu ngành thép niêm yết tại HOSE từ ngày 4/6/2010 đến ngày 8/12/2011.

II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu dựa trên Mô Hình CAPM Beta Zero, một phiên bản cải tiến của Mô Hình CAPM truyền thống, được phát triển bởi Fischer Black. Mô hình này loại bỏ giả định về tỷ suất sinh lợi không rủi ro, thay vào đó sử dụng một danh mục đầu tư có beta bằng không để ước lượng rủi ro hệ thống. Phương pháp nghiên cứu bao gồm phương pháp FIML và phương pháp GMM, cùng với các kiểm định thống kê để đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

2.1. Mô Hình CAPM Beta Zero

Mô Hình CAPM Beta Zero được xây dựng dựa trên giả định rằng tồn tại một danh mục đầu tư có beta bằng không, tức là không tương quan với thị trường. Danh mục này được sử dụng để ước lượng rủi ro hệ thống thay vì tỷ suất sinh lợi không rủi ro như trong mô hình CAPM truyền thống.

2.2. Phương pháp ước lượng và kiểm định

Nghiên cứu sử dụng phương pháp FIML (Full Information Maximum Likelihood) và phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) để ước lượng các tham số của mô hình. Các kiểm định thống kê như kiểm định Mackinlay được áp dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình.

III. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy Mô Hình CAPM Beta Zero có khả năng đo lường rủi ro hệ thống một cách chính xác hơn so với mô hình CAPM truyền thống. Các cổ phiếu ngành thép tại HOSE có mức độ rủi ro hệ thống khác nhau, phản ánh sự biến động của thị trường và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Nghiên cứu cũng đề xuất các khuyến nghị cho nhà đầu tư trong việc quản lý danh mục đầu tư và giảm thiểu rủi ro.

3.1. Kết quả ước lượng rủi ro hệ thống

Kết quả ước lượng cho thấy các cổ phiếu ngành thép có beta dao động từ 0.8 đến 1.5, phản ánh mức độ rủi ro hệ thống khác nhau. Các cổ phiếu có beta cao hơn 1 được xem là có rủi ro hệ thống lớn hơn thị trường chung.

3.2. Khuyến nghị cho nhà đầu tư

Dựa trên kết quả nghiên cứu, các nhà đầu tư nên cân nhắc phân bổ danh mục đầu tư để giảm thiểu rủi ro hệ thống. Đối với các cổ phiếu có beta cao, nhà đầu tư có thể sử dụng các công cụ phòng ngừa rủi ro như hợp đồng tương lai hoặc quyền chọn.

IV. Đánh giá và kết luận

Nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của Mô Hình CAPM Beta Zero trong việc đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành thép tại HOSE. Mô hình này không chỉ cung cấp công cụ phân tích rủi ro chính xác hơn mà còn mở ra hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực kinh tế tài chính. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như phạm vi thời gian nghiên cứu ngắn và sự biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam.

4.1. Giá trị thực tiễn của nghiên cứu

Nghiên cứu này có giá trị thực tiễn cao trong việc hỗ trợ các nhà đầu tư quản lý rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Mô Hình CAPM Beta Zero có thể được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về thị trường chứng khoán và đầu tư tài chính.

4.2. Hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai

Một số hạn chế của nghiên cứu bao gồm phạm vi thời gian ngắn và sự biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam. Hướng nghiên cứu tương lai có thể mở rộng phạm vi thời gian và áp dụng mô hình này cho các ngành khác nhau trên thị trường chứng khoán.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Mô hình CAPM betazero và rủi ro hệ thống của cô phiếu ngành thép Trong chương này, đ tông hợp các kiến thức lý luậ liên quan đến mô hình CAPM Betazero, các đặc điểm của ngành thép và các nhân tố của rủi ro hệ thống Chương 2: Phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM betazero Chương này trình bày hai phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM betazero: phương pháp FIML và phương pháp GMM. Chương 3: Tình hình rủi ro của cỗ phiếu ngành thép tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phó Hồ Chí Minh Chương này giới thiệu về ngành thép và các loại rủi ro hệ thống ảnh hưởng đến ngành thép. Chương 4: Kết quả ước lượng và kiểm định mô hinh Capm betazero. Chương này trình bày kết quả ước lượng và kiểm định tính hiệu lực của mô hình Capm beta-zero thông qua đó ước lượng hệ số beta đề đo lượng rủi ro hệ thống của từng loại cổ phiếu ngành thép so với rủi ro của thị trường để từ đó đưa ra các khuyến nghị đối với nhà đầu tư.

MO HINH CAPM BETAZERO VA 1 RO HE THONG CUA CO PHIEU NGANH THEP 1.1 Đo lường tỷ suất lợi tức và rủi ro của một tài sản và của danh mục các nm 1.1 Đo lường tỷ suất lợi tức của tai sin 1.1 Tỷ suất lợi tức của một tài sản Lợi tức tổng công thu được từ việc đầu tư vào một chứng khoán bao gồm hai phần: Các dòng thu nhập từ các chứng khoán đó và lợi tức do sự thay đổi trong giá cả của bản thân chứng khoán. Tỷ suất lợi tức được xác định bằng với lợi tức tổng cộng nhận được chia cho giá mua chứng khoán ban đầu (tỷ suất này còn được gọi là tỷ suất lợi tức trong khoản thời gian nắm giữ chứng khoán ~ HPY (Holding Period Yield). J- (11) h Trong đó: ~ D: Dòng thu nhập từ chứng khoán, ~ P): Giá bán chứng khoán vào cuối thời gian nắm giữ, - Pu: Giá mua chứng khoán ban đầu.2 Tỷ suất lợi tức trung bình của một tai san Khi nhà đầu tư nắm giữ một chứng khoán qua nhiều năm, lợi tức mà chứng khoán đó có thể mang lại thường là khác nhau. Bên cạnh việc xem xét lợi tức mỗi năm cụ thể, nhà đầu tư còn quan tâm đến lợi tức trung bình năm.

của chứng khoán đó trong toàn bộ thời gian đầu tư. Có hai cách tính tỷ suất lợi tức trung bình hàng năm của một chứng khoán: trung bình cộng (Arithmetic Mean - AM) và trung bình nhân (Geometric Mean - GM). + Trung bình cộng: + Trung bình nhân ~ _ n: số năm nắm giữ chứng khoán. Tỷ suất lợi tức trung bình cng > Ty suất lợi tức trung bình nhân 1.3 Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một tài sản Các nhà đầu tư xác định tỷ suất lợi tức kỳ vọng dựa vào những giá trị lợi tức ước tính có thể và xác suất của mỗi lợi tức đó.

Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một chứng khoán được xác định như sau: ER) PR, (4) Trong đó: ~_ E(R,): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng, - Rj: Ty suat lợi tức có thê nhận được trong tình huồng i, ~ Pi: Xác suất nhận được R. Trường hợp sử dụng dữ liệu quá khứ tỷ suất lợi tức kỳ vọng là:. (5) > Trong đó: ~_ E(Rị): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng, ~_ R¿ Tỷ suất lợi tức có thê nhận được năm ¡, ~_ n: Số lượng tỷ suất lợi tức từ mẫu được quan sát trong quá khứ.4 Đo lường tỷ suất lợi tức của danh mục đầu tư Lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tư được xác định như sau: ER, Sw, £(R) (16) Voi Sw, Trong đó: ~ E(R›) : Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tư, ~ wị : Tỷ trọng của chứng khoán ¡ trong danh mục đầu tư, ~ E(R): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của chứng khoán ¡, ~ n: số loại chứng khoán trong danh mục đầu tư.2 Đo lường rải ro của một tài sản và của danh mục các tài sin 1.1 Đo lường rủi ro của một tài sản Rủi ro đề cập đến sự không chắc chắn vẻ lợi tức mà nhà đầu tư kỳ vọng nhận được từ việc đầu tư. Sự không chắc chắn này được thể hiện bởi nhiều lợi tức có thể được với nhiều xác suất khác nhau.

ộ phân tán của những. giá trị lợi tức có thể so với lợi tức kỳ vọng cảng lớn, thì sự không chắc chắn (rủi ro) của lợi tức kỳ vọng nhận được cảng lớn. Trong đầu tư tài chính, rủi ro phương sai (variance) hoặc chỉ tiêu độ lệch chuẩn (standard deviadon) của phân phối tỷ suất lợi tức được sử dụng để đo lường rủi ro. Các chỉ tiêu này thường được tính như sau: + Phương sai của tỷ suất lợi tức(z") -7- => PIR FRE ye a + Độ lệch chuẩn cia ty suit loi tire(o ) o š [R,- E(R)P (18) “Trong các phần trên, tỷ suất lợi tức kỳ vọng và rủi ro của chứng khoán.

được xác định trên cơ sở phân tích những tình huống nhất định trong tương. Ngoài ra, các nhà đầu tư cũng có thê dựa vào những dữ liệu quá khứ để ước lượng tỷ suất lợi tức kỳ vọng và phương sai (hoặc độ lệch chuẩn) để sử. dụng cho việc đầu tư trong tương lai. Phương sai được ước lượng từ những dữ liệu quá khứ được xác định như sau: Šœ- rt (1.9) Trong đó: ~: Tỷ suất lợi tức trung bình cộng, ~n : Số lượng tỷ suất lợi tức từ mẫu được quan sát trong quá khứ.2 Đo lường rủi ro của danh mục tài sản Để thiết lập được công thức phương sai của TSSL đối với DMĐT- ø, ,chúng ta cần tìm hiểu qua hai khái niệm cơ bản trong thống kê học là hiệp phương sai (Cov) và hệ số tương quan (ø ).

* Higp phuong sai (Covariance) Hiệp phương sai là một hệ số do lường mức độ theo đó lợi tức trên hai tài sản (tải sản A và tài sản B) biến động so với nhau. Hiệp phương sai của tỷ dit lợi tức trên hai tài sản bắt kỳ A và B được tính toán như sau: ~ Đối với trường hợp phân phối xác suất TSLT của hai tài sản A và B thì hiệp phương sai được xác định như sau: Cov, š=Š pIR,, =Ed,)|IR,, = E(R,)| (1.10) Trong đó: ~ø„: Hiệp phương sai giữa hai tài sản A và B, ~ Rạ¿„ Rạ,: Lần lượt là tỷ suất loại tức có thể nhận được trên tài sản ABB trong tinh huồng i, ~ E(Rụ), E(Rụ) : Lần lượt là tỷ suất lợi tức kỳ vọng trén tai sin A,B. ~ Đối với trường hợp TSLT của hai tài sin A va B được tính toán dựa vào dữ liệu quá khứ thì hiệp phương sai của chúng được xác định như sau: [(R,,~E(R,)(,,~E(,)] 4.1) Hiệp phương sai giữa hai tài sản có thê dương (+), âm(-), hoặc bằng. không (0) «_ Hiệp phương sai dương: lợi tức trên hai tài sản có mỗi quan hệ cùng chiều với nhau.

Khi lợi tức trên tai sản này tăng thì lợi tức trên tai san kia cũng tăng và ngược lại © Hiệp phương sai âm: Lợi tức trên hai tải sản có mối quan hệ ngược chiều với nhau. Khi lợi tức trên tải sản này tăng thì lợi tức trên tải sản kia giảm và ngược lại. * Hệ số tương quan (Correlation) Hệ số tương quan giữa hai tài san A và B được xác định bằng cách cha hiệp phương sai giữa hai tài sản đó ( 2„„ ) cho tích số độ lệch chuẩn của hai tài sản A và B (,xø,) (1.12) Hệ số tương quan có giá trị thay déi tir -1 va +1 (-1<p,, < +1). Gid tri -9- +1 thể lên một quan hệ tuyến tính thuận hoàn hảo giữa hai tải sản.

Giá trị -1 thể hiện quan hệ tuyến tính nghịch hoàn hảo. Rủi ro của danh mục đầu tư được đo lường bằng chỉ tiêu phương sai (hoặc độ lệch chuẩn) của tỷ suất lợi tức trên danh mục đầu tư. + Phương sai: (1.13) +Độ lệch chuẩn: (1:14) trong đó: ~ø,: Độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức trên danh mục đầu tư, -w¿j :tÿ trọng của tài sản thứ¡ (hoặc j) trong danh mục đầu tư, ~ ø,: Độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức trên tài san thir i, ~ø, : Hiệp phương sai giữa tỷ suất lợi tức trên tài sản thứ ¡ và tỷ suất lợi tức trên tài sản thứ j trong danh mục đầu tư. Công thức tính toán độ lệch chuẩn ở trên cho thấy rằng: độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức trên danh mục đầu tư không chỉ là trung bình theo trọng số của độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức trên các tài sản riêng lẻ (không như độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tư).

Trái lại, độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức trên danh mục đầu tư phụ thuộc vào cả độ lệch chuẩn của mỗi tài sản riêng lẻ và hiệp phương sai của mỗi cặp tài sản trong danh mục đầu tư.3 Phân loại rủi ro trong đầu tư chứng khoán -10- Rủi ro trong đầu tư chứng khoán thường được phân thành hai loại là rủi ro phi hệ thống và rủi ro hệ thống.1 Rủi ro phi hé thong Đây là loại rủi ro xảy ra trên từng loại chứng khoán. Những yếu tố như khả năng quản lý, mức độ sử dụng đòn bẩy tải chính của công ty, chu kỳ ngành. là nguyên nhân của rủi ro phi hệ thống. Khi số loại chứng khoán trong danh mục đầu tư tăng lên, rủi ro phi hệ thống giảm xuống nhưng rủi ro hệ thống không thay đổi.

Hay nói cách khác, rủi ro phi hệ thống có thể giảm thiểu nhờ đa dạng hóa nhưng rủi ro hệ thống không giảm được nhờ đa dạng. Khi số loại cỗ phiếu trong danh mục đầu tư đủ lớn, rủi ro phi hệ thống có thể được triệt tiêu hoàn toàn.2 Rúi ro hệ thống và các nhân tô. rủi ro hệ thống" * Khái niệm rủi ro hệ thống Rủi ro hệ thống là những sự cố xảy ra trong quá trình vận hành của hệ thống (nền kinh tế) và/hoặc những sự cố xảy ra ngoài hệ thống nhưng có tác động đến phần lớn hệ thống. Những rủi ro này gây ảnh hưởng đến giá của hằu hết các chứng khoán và không thể đa dạng hóa được.

* Các nhân tố rủi ro hệ thống Tuy thuat ngữ về rủi ro hệ thống là một thuật ngữ mới nhưng trong lịch sử nghiên cứu kinh tế, các nhà nghiên cứu cdc nl ứng dụng sử dụng các mô hình định giá APT (mô hình định lệnh lệch giá) đề định giá tài sản dựa trên nguyên lý cân bằng giữa rủi ro và tỷ suất lợi tức kỳ vọng. Hay nói cách khác, tỷ suất lợi tức kỳ vọng của tải sản tương ứng với mức rủi ro.