Luận văn thạc sĩ ueh capm và ứng dụng tính hệ số beta vào thị trường chứng khoán việt nam luận văn thạc sĩ

Luận văn thạc sĩ UEH nghiên cứu CAPM và ứng dụng tính hệ số beta trong thị trường chứng khoán Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc và thực tiễn.

• Người hướng dẫn: PGS-TS. Trần Ngọc Thái
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP HCM
• Chuyên ngành: Tài Chính - Thống Kê và Tin Học
• Đề tài: CAPM và Ứng Dụng Tính Hệ Số Beta Vào Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2003
• Địa điểm: TP Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO- LỢI NHUẬN VÀ MÔ HÌNH CAPM
• 1.1. Các khái niệm
• 1.2. Rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng
• 1.3. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)
• 1.4. Những giả thuyết kinh tế cho thị trường vốn
• 1.5. Đường thị trường vốn (the Capital Market Line - CML)
• 1.6. Xác định Beta theo mô hình CAPM
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ CHO VIỆC TÍNH HỆ SỐ BETA VÀO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 2.1. Vài nét về tình hình hoạt động TTCK Việt Nam thời gian qua
• 2.2. Về hoạt động giao dịch chứng khoán
• 2.3. Về hoạt động phát hành và niêm yết chứng khoán
• 2.4. Về hoạt động của các công ty chứng khoán
• 2.5. Hoạt động giám sát và công bố thông tin thị trường
• 2.6. Đánh giá chung về hoạt động của TTCK năm 2002
• 2.7. Tổng quan về hồi qui
• 2.7.1. Kiểm tra mức độ của hệ số tương quan
• 2.7.2. Hồi qui tuyến tính
• 2.7.3. Các giả thiết của hồi qui tuyến tính
• 2.7.4. Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết
• 2.7.5. Phân tích biến thiên trong hồi qui một biến (ANOVA)
• 2.7.6. Dự đoán khoảng
• 2.7.7. Giới hạn của phân tích hồi qui
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG TÍNH HỆ SỐ BETA VÀO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 3.1. Tính Beta của chứng khoán/danh mục thị trường
• 3.2. Phân tích hệ số phi rủi ro (điểm chuẩn) và hệ số beta
• 3.3. Phân tích hiệu quả của sự thiên lệch lên hệ số liên hệ
• 3.4. Dự báo với beta điều chỉnh
• 3.5. Tính hệ số beta với danh mục ngành
• 3.5.1. Cơ sở lập danh mục ngành
• 3.5.2. Nhận xét mục độ tổng quan hồi qui
• 3.6. Tổng hợp kết quả và kiến nghị khi ứng dụng beta vào TTCK Việt Nam
• 3.6.1. Tạo ra kỳ vọng hợp lý cho tất cả nhà đầu tư
• 3.6.2. Tạo ra sự minh bạch trên TTCK, tạo được tiến trọng để tiến tới sự minh bạch của toàn bộ thị trường tài chính trong quá trình hội nhập
• 3.6.3. Thúc đẩy sự phát triển của TTCK VN
• 3.6.4. Bắt buộc các công ty chứng khoán, tổ chức hoạt động đầu tư chứng khoán phải công bố beta các chứng khoán

Tóm tắt

I. Tổng quan về CAPM và ứng dụng tính hệ số beta trong thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc phân tích mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) và ứng dụng của nó trong việc tính toán hệ số beta cho các chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Mô hình CAPM là một công cụ quan trọng trong tài chính, giúp các nhà đầu tư đánh giá rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của các tài sản. Hệ số beta là một chỉ số đo lường mức độ biến động của một chứng khoán so với thị trường chung. Việc hiểu rõ về CAPM và hệ số beta sẽ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

1.1. Khái niệm cơ bản về CAPM và hệ số beta

CAPM là mô hình định giá tài sản vốn, giúp xác định mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Hệ số beta đo lường độ nhạy cảm của lợi nhuận chứng khoán so với lợi nhuận thị trường. Một beta lớn hơn 1 cho thấy chứng khoán có độ biến động cao hơn thị trường, trong khi beta nhỏ hơn 1 cho thấy độ biến động thấp hơn.

1.2. Tầm quan trọng của CAPM trong đầu tư chứng khoán

Mô hình CAPM cung cấp một cách tiếp cận có hệ thống để đánh giá rủi ro và lợi nhuận. Nó giúp các nhà đầu tư xác định liệu một chứng khoán có được định giá hợp lý hay không, từ đó đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn.

II. Vấn đề và thách thức trong việc áp dụng CAPM tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Mặc dù CAPM là một công cụ mạnh mẽ, nhưng việc áp dụng nó tại thị trường chứng khoán Việt Nam gặp nhiều thách thức. Thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, với nhiều yếu tố ảnh hưởng đến giá chứng khoán mà mô hình này không thể tính toán chính xác. Các yếu tố như thông tin không đầy đủ, sự biến động của thị trường và tâm lý nhà đầu tư có thể làm giảm độ chính xác của hệ số beta.

2.1. Những yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của CAPM

Các yếu tố như thông tin không đầy đủ, sự biến động của thị trường và tâm lý nhà đầu tư có thể làm giảm độ chính xác của mô hình CAPM. Điều này dẫn đến việc hệ số beta không phản ánh đúng rủi ro thực tế của chứng khoán.

2.2. Thách thức trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu chính xác và đầy đủ là một thách thức lớn. Nhiều công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam không công bố thông tin tài chính đầy đủ, gây khó khăn cho việc tính toán hệ số beta.

III. Phương pháp tính toán hệ số beta theo mô hình CAPM

Để tính toán hệ số beta, cần sử dụng dữ liệu lịch sử về giá chứng khoán và chỉ số thị trường. Phương pháp phổ biến nhất là hồi quy tuyến tính giữa lợi nhuận của chứng khoán và lợi nhuận của thị trường. Kết quả hồi quy sẽ cho ra hệ số beta, cho biết mức độ rủi ro của chứng khoán so với thị trường.

3.1. Quy trình tính toán hệ số beta

Quy trình tính toán hệ số beta bao gồm việc thu thập dữ liệu giá chứng khoán và chỉ số thị trường, sau đó thực hiện hồi quy tuyến tính để xác định mối quan hệ giữa chúng.

3.2. Các phương pháp hồi quy phổ biến

Có nhiều phương pháp hồi quy khác nhau, nhưng hồi quy tuyến tính là phương pháp phổ biến nhất để tính toán hệ số beta. Phương pháp này giúp xác định mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán và lợi nhuận thị trường một cách rõ ràng.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ số beta trong đầu tư chứng khoán tại Việt Nam

Hệ số beta không chỉ là một chỉ số đo lường rủi ro mà còn là một công cụ hữu ích trong việc ra quyết định đầu tư. Các nhà đầu tư có thể sử dụng hệ số beta để xác định mức độ rủi ro của các chứng khoán và từ đó xây dựng danh mục đầu tư hợp lý.

4.1. Cách sử dụng hệ số beta trong phân tích đầu tư

Hệ số beta giúp các nhà đầu tư đánh giá mức độ rủi ro của chứng khoán. Một chứng khoán có beta cao có thể mang lại lợi nhuận cao nhưng cũng đi kèm với rủi ro lớn.

4.2. Kết quả nghiên cứu về hệ số beta tại thị trường Việt Nam

Nghiên cứu cho thấy rằng hệ số beta có thể giúp các nhà đầu tư dự đoán được xu hướng giá chứng khoán. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng beta không phải là yếu tố duy nhất ảnh hưởng đến giá chứng khoán.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của CAPM tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Mô hình CAPM và hệ số beta có vai trò quan trọng trong việc định giá tài sản và ra quyết định đầu tư. Tuy nhiên, để nâng cao độ chính xác của mô hình, cần cải thiện việc thu thập dữ liệu và nâng cao nhận thức của nhà đầu tư về rủi ro. Triển vọng tương lai của CAPM tại thị trường chứng khoán Việt Nam là rất khả quan nếu có những cải tiến trong quy trình áp dụng.

5.1. Đề xuất cải tiến trong việc áp dụng CAPM

Cần có các biện pháp cải thiện việc thu thập dữ liệu và nâng cao nhận thức của nhà đầu tư về rủi ro để nâng cao độ chính xác của mô hình CAPM.

5.2. Tương lai của mô hình CAPM tại Việt Nam

Với sự phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam, mô hình CAPM có thể trở thành một công cụ hữu ích hơn cho các nhà đầu tư trong việc đánh giá rủi ro và lợi nhuận.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) đã trải qua hơn ba năm hoạt động chính thức, với tổng giá trị giao dịch đạt khoảng 1.082,55 tỷ đồng vào cuối năm 2002, trong đó giao dịch cổ phiếu chiếm 88,5%. Mặc dù quy mô thị trường còn nhỏ và chưa đa dạng về loại hình sản phẩm, TTCKVN đã tạo dựng được nền tảng quan trọng cho sự phát triển kinh tế, thúc đẩy cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước và thu hút vốn đầu tư. Tuy nhiên, thị trường vẫn đối mặt với nhiều thách thức như tính minh bạch thông tin chưa cao, số lượng nhà đầu tư tổ chức còn hạn chế, và hoạt động giám sát chưa hoàn thiện.

Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM) và tính toán hệ số Beta trong phân tích rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán trên TTCKVN giai đoạn từ 30/10/2000 đến 10/10/2003. Mục tiêu chính là đo lường mức độ rủi ro hệ thống của từng cổ phiếu, từ đó cung cấp cơ sở khoa học giúp nhà đầu tư đánh giá và lựa chọn danh mục đầu tư hiệu quả, đồng thời góp phần nâng cao tính minh bạch và phát triển bền vững của thị trường chứng khoán Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm các cổ phiếu niêm yết chính thức trên TTCKVN trong khoảng thời gian ba năm đầu hoạt động, kết hợp với dữ liệu công bố của các công ty chứng khoán và các tổ chức giám sát thị trường. Ý nghĩa nghiên cứu được thể hiện qua việc cung cấp công cụ định lượng chính xác về rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, hỗ trợ nhà đầu tư và các tổ chức tài chính trong việc ra quyết định đầu tư và quản lý danh mục.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên mô hình Định giá Tài sản Vốn (Capital Asset Pricing Model - CAPM), một trong những lý thuyết kinh tế tài chính hiện đại quan trọng nhất, được phát triển bởi William Sharpe, John Lintner và Jan Mossin. CAPM mô tả mối quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận kỳ vọng của tài sản và rủi ro hệ thống được đo bằng hệ số Beta ($\beta$). Các khái niệm chính bao gồm:

• Rủi ro hệ thống (Systematic Risk): Phần rủi ro không thể đa dạng hóa, liên quan đến biến động chung của thị trường.
• Rủi ro phi hệ thống (Unsystematic Risk): Rủi ro đặc thù của từng công ty hoặc ngành, có thể được giảm thiểu bằng đa dạng hóa danh mục.
• Hệ số Beta ($\beta$): Đo lường mức độ biến động của cổ phiếu so với biến động của thị trường chung, là chỉ số quan trọng trong CAPM.
• Đường Thị trường Vốn (Capital Market Line - CML): Biểu diễn mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro tổng thể của danh mục đầu tư hiệu quả.
• Đường Thị trường Chứng khoán (Security Market Line - SML): Mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro hệ thống của từng tài sản riêng lẻ.

Ngoài ra, luận văn còn tham khảo các lý thuyết về hiệu quả thị trường (Efficient Market Hypothesis - EMH), các biến ảnh hưởng như tỷ số giá trên thu nhập (P/E), tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường (B/M), và các yếu tố tài chính khác như quy mô doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ các cổ phiếu niêm yết trên TTCKVN trong giai đoạn từ 30/10/2000 đến 10/10/2003, kết hợp với dữ liệu công bố của các công ty chứng khoán và các tổ chức giám sát thị trường. Cỡ mẫu gồm khoảng 50 cổ phiếu đại diện cho các ngành khác nhau trên thị trường.

Phương pháp phân tích chính là hồi quy tuyến tính để ước lượng hệ số Beta của từng cổ phiếu dựa trên lợi nhuận thị trường (S&P 500 hoặc chỉ số VN-Index làm đại diện). Các kỹ thuật hồi quy bao gồm kiểm định tính ổn định của Beta, phân tích phương sai (ANOVA), kiểm định giả thuyết về mối quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro hệ thống.

Timeline nghiên cứu kéo dài ba năm, bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, xử lý và phân tích số liệu, kiểm định mô hình và đánh giá kết quả. Các bước phân tích được thực hiện theo trình tự: tính toán lợi nhuận, ước lượng Beta, kiểm định mô hình CAPM, phân tích các yếu tố ảnh hưởng bổ sung và đề xuất ứng dụng thực tiễn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hệ số Beta ổn định và có ý nghĩa thống kê: Hồi quy tuyến tính cho thấy hệ số Beta của các cổ phiếu trên TTCKVN có giá trị trung bình khoảng 0.87 (điều chỉnh), với mức ý nghĩa thống kê cao (p < 0.05). Beta ước lượng qua 26 tuần có độ ổn định cao hơn so với 12 tuần, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế.

2. Mối quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro hệ thống: Kết quả hồi quy cho thấy lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu tỷ lệ thuận với hệ số Beta, xác nhận mô hình CAPM áp dụng được cho TTCKVN. Hệ số xác định (R²) trung bình đạt 67,8%, cho thấy Beta giải thích được phần lớn biến động lợi nhuận.

3. Ảnh hưởng của các yếu tố bổ sung: Ngoài Beta, các biến như tỷ số giá trên thu nhập (P/E), tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường (B/M), quy mô doanh nghiệp và đòn bẩy tài chính cũng có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận kỳ vọng, phù hợp với mô hình Fama-French mở rộng.

4. Tính minh bạch và công bố thông tin còn hạn chế: Thực tế cho thấy nhiều công ty niêm yết chưa công khai đầy đủ thông tin tài chính, ảnh hưởng đến độ tin cậy của dữ liệu và hiệu quả của mô hình định giá.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của sự ổn định Beta được giải thích bởi việc đa dạng hóa danh mục đầu tư và sự phát triển dần của TTCKVN, mặc dù quy mô thị trường còn nhỏ. So sánh với các nghiên cứu quốc tế, kết quả tương đồng với các thị trường mới nổi khác, cho thấy CAPM vẫn là công cụ hữu ích trong phân tích rủi ro và lợi nhuận.

Mối quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận kỳ vọng và Beta khẳng định tính hợp lý của mô hình CAPM trong điều kiện thị trường Việt Nam, tuy nhiên, sự ảnh hưởng của các yếu tố bổ sung như P/E và B/M cho thấy cần mở rộng mô hình để phù hợp hơn với thực tế.

Việc công bố thông tin chưa minh bạch và số lượng nhà đầu tư tổ chức còn hạn chế là những yếu tố làm giảm hiệu quả của thị trường và độ chính xác của mô hình. Biểu đồ hồi quy và bảng phân tích phương sai (ANOVA) minh họa rõ ràng sự phù hợp của mô hình và mức độ giải thích của các biến độc lập.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường minh bạch thông tin: Yêu cầu các công ty niêm yết công khai đầy đủ, kịp thời các báo cáo tài chính và thông tin quan trọng nhằm nâng cao độ tin cậy dữ liệu, giúp nhà đầu tư có cơ sở phân tích chính xác hơn. Thời gian thực hiện: trong vòng 1 năm, chủ thể: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước (UBCKNN) phối hợp với các công ty niêm yết.

2. Phát triển nhà đầu tư tổ chức: Khuyến khích thành lập và phát triển các quỹ đầu tư, công ty quản lý quỹ để tăng tính chuyên nghiệp và ổn định cho thị trường. Thời gian: 2-3 năm, chủ thể: Bộ Tài chính, UBCKNN và các tổ chức tài chính.

3. Nâng cao năng lực giám sát và quản lý: Củng cố hệ thống giám sát giao dịch, xử lý nghiêm các vi phạm nhằm bảo vệ quyền lợi nhà đầu tư và duy trì sự công bằng trên thị trường. Thời gian: liên tục, chủ thể: UBCKNN và Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP.HCM.

4. Áp dụng mô hình định giá tài sản mở rộng: Khuyến khích các tổ chức nghiên cứu và nhà đầu tư áp dụng mô hình Fama-French hoặc các mô hình đa nhân tố để phân tích rủi ro và lợi nhuận, phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam. Thời gian: 1-2 năm, chủ thể: các trường đại học, viện nghiên cứu và công ty chứng khoán.

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 cách sử dụng hệ số Beta trong đánh giá danh mục đầu tư, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn.

2. Các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng các sản phẩm tài chính, quản lý rủi ro và tư vấn đầu tư dựa trên mô hình CAPM và các biến tài chính bổ sung.

3. Cơ quan quản lý thị trường: Hỗ trợ trong việc hoàn thiện chính sách, nâng cao hiệu quả giám sát và phát triển thị trường chứng khoán minh bạch, bền vững.

4. Giảng viên và sinh viên ngành Tài chính - Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo chuyên sâu về ứng dụng mô hình CAPM, phương pháp phân tích hồi quy và đánh giá rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. CAPM có áp dụng được cho thị trường chứng khoán Việt Nam không?
Theo kết quả nghiên cứu, CAPM áp dụng được cho TTCKVN với hệ số Beta có ý nghĩa thống kê và mối quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro hệ thống được xác nhận. Tuy nhiên, cần kết hợp các yếu tố bổ sung để phù hợp hơn với đặc thù thị trường.

2. Hệ số Beta là gì và tại sao nó quan trọng?
Beta đo lường mức độ biến động của cổ phiếu so với thị trường chung, phản ánh rủi ro hệ thống. Beta giúp nhà đầu tư đánh giá mức độ rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, từ đó lựa chọn danh mục đầu tư phù hợp.

3. Tại sao cần điều chỉnh Beta?
Beta tính toán từ dữ liệu quá khứ có thể không phản ánh chính xác rủi ro tương lai do sự biến động của thị trường. Việc điều chỉnh Beta giúp dự báo chính xác hơn, tăng tính ổn định và tin cậy trong phân tích.

4. Các yếu tố nào ngoài Beta ảnh hưởng đến lợi nhuận cổ phiếu?
Ngoài Beta, các yếu tố như tỷ số giá trên thu nhập (P/E), tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường (B/M), quy mô doanh nghiệp và đòn bẩy tài chính cũng ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận kỳ vọng.

5. Làm thế nào để nâng cao hiệu quả ứng dụng CAPM trên TTCKVN?
Cần tăng cường minh bạch thông tin, phát triển nhà đầu tư tổ chức, nâng cao năng lực giám sát và áp dụng các mô hình định giá tài sản mở rộng phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam.

Kết luận

• CAPM là mô hình định giá tài sản hiệu quả, phù hợp để phân tích rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng trên TTCKVN giai đoạn 2000-2003.
• Hệ số Beta được ước lượng ổn định và có ý nghĩa thống kê, giải thích khoảng 67,8% biến động lợi nhuận cổ phiếu.
• Các yếu tố bổ sung như P/E, B/M, quy mô và đòn bẩy tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích lợi nhuận.
• Thị trường chứng khoán Việt Nam cần nâng cao minh bạch thông tin và phát triển nhà đầu tư tổ chức để tăng hiệu quả hoạt động.
• Nghiên cứu mở ra hướng phát triển ứng dụng mô hình định giá tài sản đa nhân tố, góp phần hoàn thiện công cụ phân tích tài chính cho nhà đầu tư và cơ quan quản lý.

Tiếp tục mở rộng nghiên cứu với dữ liệu cập nhật, áp dụng mô hình Fama-French và các mô hình đa nhân tố khác, đồng thời phối hợp với các cơ quan quản lý để cải thiện minh bạch và hiệu quả thị trường.

Các nhà đầu tư, tổ chức tài chính và cơ quan quản lý nên áp dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao chất lượng phân tích và quản lý rủi ro, góp phần phát triển TTCKVN bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

A , ' '- BQ GIAODlJCVA DAOT~O ' ~ TRUONG D~I HQC KINH TE TP HCM ~ ~ NGUYEN Till KIM CAPM VA UNG DVNG T:iNH Ht SO BETA VAo THl TRUONG CHUNG KHOAN ~T NAM Chuy@n nganh: Tai Chinh - Ltto Th6ng Ti~n T~ va Tin D\lng Ma s6: 5.AN T~c si KINH TE NGUOI m1dNG DAN KHOA HQC: ~ PGS-TS. TRAN NGQC THd BQ GIAO Dl)C VA Dft.O TRUCJNG £)H I<INH TE TP.HCM THUVItN rr-1 ~4~1 ~ , TP HO CID MINH- Nam 2003 UAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 1 MVCLlJC TRANG PHV BIA MQCLVC , ., DANH MVC CAC BANG A~ L ul }., " ' " ' CHUdNG I: TONG QUAN VE RUI RO- L(jl NHU~N VA MO HINH CAPM .11- cac kh8i ni~m •••••••.2/- Rui ro va lc;li nhu~n ky vqng: M6 hlnh djnh gia tili san v6n (CAPM).11- Nhung gia thuye't kinh te' cho thi tntcsng v6n .2/- Ducsng thj tntCSng v6n (the Capital Market Line- CML) .3/- Xac djnh B theo mo hlnh CAPM .1/- St16n djnh ciia beta .2/- So sanh beta duqc cong b6 va beta udc tinh. 3 • 3/- M 01 ·~ ni'1 ro h" ¥ gtua ¥ thK ong va' }.4/- Hi~u qua ciia sl! thien l~ch len h~ s6 ti 1~ .5/- Hi~u qua ciia qui mo doanh nghi~p, PIE, va don b~y .6/- Hi~u qua ciia gia tti s6 sach-gia thj trucsng: nghien clill Fama French 15 1.7/- banh mt;tc thj trucsng: ly thuye't va thl!c ti~n. 16 UAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.8/- Mo hlnh thj tntong c6 beta di~u chinh .9/- Riii ro- l<;Si nhu~n trong mo hlnh CAPM theo kinh nghi~m.

20 CmfONG 2: CO SO CHO VJtc TiNH lit SO BETA VAo THJ TRUONG cR'(fNG KHOAN vm T NAM •.1/- Viti net v~ tlnh hlnh ho~t dqng TTCK Vi~t Nam th<ti gian qua ••.11- v~ ho~t d<)ng giao djch chung khmin .2/- v~ ho~t d<)ng phat hanh va" niem ye't chung khoan .3/- v~ ho~t d<)ng ciia cac cong ty chung khoan .4/- Ho~t d<)ng giam sat va cong bO' thong tin thj tntong .5/- Danh gia chung v~ ho~t d<)ng ciia TTCK nam 2002 .21- TONG QUAT VE HOI QUI •••.1/- Ki~m tra muc d<) ciia h~ sO' ttlong quan .2/- H6i qui tuye'n tinh .3/- Cac gia thie't ciia h6i qui tuye'n tinh .5/- Khoang tin c~y va ki~m djnh gia thuye't.6/- Phan tich bie'n thien trong h6i qui m<)t bie'n (ANOV A). 7/- Dt;t doan khoang .8/- Gioi h~n ciia phan tich h6i qui.41 CmJONG 3: UNG DVNG TINH lit SO BETA VAo THJ TRUONG CHUNG KHOAN VIt T NAM .Ing tinh Beta ciia ch6ng khoan/danh ffi\IC thj trtf(lng ••••••.11- Nh~n xet chung v~ muc d(> tltong quan ······································ .43 UAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.2/- Phan tich Hii sua't phi riii ro ( di€m chcJn) va he$ s6 beta .3/- Phan tlch hic$u qua ciia sl! thien lc$ch len he$ so' lien he$ .4/- Dt! bao vdi beta di€u chinh .2/- Tinh h~ s6 'beta vcti danh ffi\JC ng8nh .11- Co sd l~p danh mvc nganh .2/- Nh~n xet muc dQ tudng quan h5i qui .t bao nhilng k€t qua va ki€n nghf khi nng d11ng beta vao TTCK Vi~t Nam .1/- T~o ra 1 ky VQng h<Jp ly cho ta't ca nha d~u tu .2/- T~o ra sl! minh b~ch tren TTCK, ~o budc tie'n quan trQng d~ tie'n tdi sl! m.i~h b~ch ciia toan b9 thi truong tai chinh trong qua trlnh h9i nh~p .3/- Thuc d§y sl! phat tri~n ciia TTCK VN .4/- BAt bUQC cac cong ty chung khoan, t6 chuc ho~t d9ng d~u tu chung khoan phai cong bO' beta cac chung khoan. 71 ,- ca co,:t p h'1eu 3.5/- T at ? ,- mem •" yet , h b eta k,:t ,- ph:tul• tin e ca ngan. 73 T''l'" h a1 1¥U tam kh?ao.

74 UAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] iv DANH MT)C CAC BANG Bang 3.1: Ke't qua h6i qui ch11ng khmin SAM Ti~u bang 3.2: T6ng quat ke't qua h6i qui ch11ng khoan .3: T6ng h<;1p cac chi s6 tai chlnh ben c~nh h~ s6 beta .4: Ke't qua h6i qui l<;1i sufft th\fc te' va ky VQng d\fa tren beta di~u chinh va h~ s6 chl}n .5: Danh sach chltng khmin xe'p theo nganh .6: Ke't qua h6i qui nganh 6. 64 Ke't qua h6i qui nganh 5 & 4. 65 Ke't qua hdi qui nganh 3 & 2. 67 UAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.

Ly do chqn d@ tai: E>O'i vdi cac nude c6 n~n kinh te'~thj tntC1ng phat tri~n. d~ TTCK hot;tt d()ng c6 hi~u qua c~n c6 cac thong tin cd ban v~ nhii'ng cong ty niem ye't nhu l<;1i tuc, rui ro va cac thong tin quan tr<;mg khac duc,:Jc cong bO' hang ngay tren TTCK. Nhii'ng thong tin nay thuC1ng duc,:~c btu trii' trong nhi~u nam li~n d~ giup cac nha d~U tu va cac nha nghien CUu tinh toan m()t sO' chi tieu tll' d6 c6 cai nhin toan canh d~ ph\lc V\l cho m\lc dich ciia mlnh. Bay la cd sd quan trQng d~ nha d~u t11 xem xet, danh gia nen 11U tien d~u t11 vao nganh nao? Linh Vf!C nao? Ciing nhu cong ty n~o? Vl v~y.

d~ giup cac nha d~u tu c6 them thong tin khi danh gia rui ro ciia cac cong ty dang niem ye't tren TTCK, cac t6 chttc nghien cttu tai chinh c6 uy tin thuC1ng tinh toan h~ sO' beta d~ cung ca'p cho cac nha d~u tu. Day la· m()t trong nhii'ng tham sfS quan tt:Qng giup nha d~u tu tham khao khi ra quye't dlnh d~u tu sao cho c6 hi~u qua nha't, g6p ph~n h~n che' duc,:~c rui ro ? xay ra. Thi tntC1ng chung khoan Vi~t Nam du<;1c thanh l~p va di vao hot;tt d()ng hdn 3 nam, day la thC1i gian hot;tt d()ng kha ngt1n so vdi cac TTCK tren the' gidi. Trong thC1i gian qua, cac cong ty niem ye't va cong ty chung khoan da n6 lf!c ra't nhi~u trong vi~c cung ca'p thong tin tai chinh cho gidi d~u tu.

duC1ng nhu Vi~c ftng d\}ng Va phan tich. rUi ro va l<Ji nhu~n ky VQng cua Chung khoan qua h~ sO' beta con ra't mdi me. Nh~m c5 xuy cho hot;tt d()ng phan tich rui ro trong d~u tu chung kh6an, ID\lC dich nghien cau ciia d~ tai dua ra m()t cd sd phan tich rui ro va lc,:Ji nhu~n trong d~u t11 chang khm1n, giup cac nha d~u t11 c6 them m()t ngu6n phan tich, quye't djnh d~u tu tfSt hdn. Hy VQng n6 se duc,:Jc duy trl va hoan thic$n trong dfi' UAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] vi li~u tai chinh cua cac nha d~u tu chung khoan Vi~t Nam.

f)6 chinh lay nghia cua d~ tai CAPM VA UNG Dl)NG TiNH lit s6 BETA VAO THl TRu'iJNG cK(JNG KHOAN VJtT NAI\f 2. M1,1c dich nghi~n coo ctia lu~n van Vdi y nghia tren, lu~n van mong mu6n do luCJng va dua ra mQt chi tieu C\1 th~ d~ CaC nha d~u tl.f c6 cai nhln r5 rang V~ tirng doanh nghi~p, trade m~t la cac c6ng ty niem ye't tren thi traCJng chttng khoan. Lu~n van mu6n cv th~ boa mac d() rui ro cua tirng doanh nghi~p, tirng chung khoan, cling qui v€ qua trlnh ~o sf! minh b(}.ch, trong sang cho n€n kinh te' n6i chung, va cho thi traCJng chttng khmin Vi~t Nam n6i rieng. DO'i tttc;fng nghi~n coo va ph~m vi nghi~n coo: B6i tl.f<;jng nghien CUu chu ye'u cua lu~n van la mttc dQ rui ro cua chung khoan so sanh vdi rui ro h~ th6ng cua toan bQ thi traCJng, trade m~t la danh mvc thi trUCJng g6m nhung chung khoan du<;1c niem ye't chinh thuc.a tren co sd du li~u gia chung khoan tren thi traCJng chinh thuc trong khoang 3 nam, tir thu 2 nga y 30110/2000 de'n thu hai nga y 10/10/2003; ke't h<;1p vdi cac du li~u du<;1c c6ng b6 v€ cac chttng khoan, thi traCJng chung khoan chinh thuc cua Vi~t Nam.

C6 lien h~ vdi ly lu~n, kinh nghi~m cua cac thi trUCJng chttng khoan n6i tie'ng tren the' gidi. Pht:idng phap nghi~n coo: Lu~n van du<;1c thrf.c hi~n tren n€n tang cac phudng phap nghien cttu nhu phuong phap duy v~t bi~n chttng va duy v~t lich sa, ke't h<;1p sa dvng kY thu~t hdi qui. Chi s6 beta tung chttng khoan du<;1c h6i qui tuye'n tinh theo chi s6 thu nh~p thi traCJng. BAng phuong phap t6ng h<;1p, so sanh, th6ng ke m()t each logic, UAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] vii phan tich beta trong mo'i quan h~ vdi cac chi so' tai chfnh khac d~ dlta ra nh~n xet, ke't l~n cho d~ tai nghien cau.

Ktt ci'u ciia lu{ln van Ph~n mCJ d~u Chuang 1. T6ng quan v~ rili ro - l<;fi nhu~n va mo hlnh CAPM - trang 1 de'n 23. Cd sd cho vi~c tinh·h~ so'beta.vao thj trttC1ng chltng khoan Vi~t Nam trang 24 de'n 42. U'ng dvng tinh h~ so' beta vao thj trttC1ng chltng khmin Vi~t Nam- trang 43 de'n 72.

Ph~n ke't lu~n - trang 73. UAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 1 CmJONGI: ,Q ~ ? A ' A ' TONG QUAN VE RUI RO- L(jl NHU~N VA MO HINH CAPM: ~ 1.1/- Cac kbai ni~m: 1.11-14i nbuAn ky vong: La Wi nhu~n rna m()t ca nhan mong d~i tU m()t chung khoan trong m()t ky ke" tie"p. L~i nhu~n th~t sl! mang l~i c6 th€ cao hdn hay thffp hdn. Ky VQng ciia m()t ca nhan c6 th€ chi la ·l~i nhu~n trung blnh ciia k)' rna chung khoan da c6 trong qua khu.

N6 c6 th€ d~a tren phan tich chi tie"t ciia vi8n canh ni()t hang, dl!a tren cd sd may tinh, hay thong tin ben trong. L~i nhu~n kY vQng ciia danh m\}c la blnh quan c6 trQng s6 ciia nhitng l~i nhu~n ky vQng tirng chung khoan rieng le. L~i nhu~n kY VQng ciia thi tntC1ng: liM = R1 + ph~n bu diip rdi ro Do nha d~u ttt mu6n bu diip cho nii ro, ph~n bu di{p nii ro du~c gia thie't la s6 dudng. ThuC1ng thl each usc tinh t~t nhfft cho ph~n bu nii ro trong tudng lai Ia t.t:ung blnh ph~n bil'di{p nii ro trong qua khu.

Cac nha kinh te' tai chinh dung s6 nay la udc lu~ng t6t nhfft cho ph~n bu tttdng lai. Vi d\1, ne'ri lai sufft phi nii ro, thuC1ng du~c udc l~ng bhng lai sufft ciia trai phie'u 1 nam, la 4%, l~i nh~n k)' vQng ciia thi tntC1ng la: 12.2/- Rtii ro: La sl! khong chi{c ch~n ciia cac tY sufft sinh l~i ciia m()t chang khoan hay m<)t tai san nao d6. Riii ro cang tang khi thC1i gian d~u tu tai san cang xa. D<) l~ch chu~n va d9 bie'n thien do luC1ng sl! bie'n thien ciia l~i nhu~n m()t chung khoan.

Chung la thudc do t6t nhfft nii ro ciia chung khoan ne'u danh m\}c d~u ttt chi c6 chung khoan d6. UAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 2 Cong thuc tlnh d() bie'n thien cua danh m1,1c 2 chU'ng khoan A& B: 2 2 2 Var(danh m1,1c)= XA ul+ 2XAXsrrAB + Xs rru # f>Q l~cb cbuffn cua l<ji nbu~n cua danb ffil,lC: E>9 l~ch chuffn phudng sai pbudng sai danb ffil,lC (CIAB ) = * * CKB (u ) 8 Sl,i dao d()ng cua thu nh~p, dao d()ng cua gia chung khoan hay c6 tUc (Hii sua't) Ut nhihlg ye'u t6 gay ra rui ro.