Luận Văn Tốt Nghiệp: Đo Lường Rủi Ro Đầu Tư Cổ Phiếu Tại Việt Nam

Tài liệu nghiên cứu Xây dựng mô hình beta nhằm lượng hóa rủi ro trong đầu tư cổ phiếu ngắn hạn trên thị trường chứng, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên

• Tác giả: Đặng Minh Hoàng
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Uyên Uyên
• Trường học: Trường Đại học Kinh Tế - Tài Chính TP.Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Kinh Doanh Tiền Tệ
• Đề tài: Đo Lường Rủi Ro Đầu Tư Cổ Phiếu Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: BETA TRONG ĐO LƯỜNG RỦI RO ĐỐI VỚI ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU NGẮN HẠN
• 1.1. Tổng quan về rủi ro và các lý thuyết rủi ro trong tài chính doanh nghiệp hiện đại
• 1.2. Rủi ro là gì?
• 1.3. Phân loại rủi ro
• 1.4. Thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro
• 1.5. Ước lượng rủi ro
• 1.6. Các lý thuyết tài chính doanh nghiệp hiện đại về rủi ro
• 1.7. Các yếu tố ảnh hưởng đến giá cả của chứng khoán trên thị trường
• 1.7.1. Các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế
• 1.7.2. Các yếu tố vi mô trong doanh nghiệp
• 1.8. Beta trong đo lường rủi ro đối với đầu tư cổ phiếu ngắn hạn
• 1.9. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)
• 1.10. Một cái nhìn về beta
• 1.11. Beta được sử dụng như thế nào trên thị trường chứng khoán tại các nước phát triển – bài học rút ra cho Việt Nam
• 1.12. Sử dụng beta ở các nước phát triển
• 1.13. Bài học rút ra cho Việt Nam
• 1.14. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG RỦI RO TRONG ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU NGẮN HẠN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM - SỰ CẦN THIẾT PHẢI XÂY DỰNG MÔ HÌNH BETA
• 2.1. Tổng quan về Thị trường Chứng khoán Việt Nam
• 2.2. Qui mô của thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.3. Đặc điểm của thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.4. Vai trò và hạn chế của thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.5. Thị trường chứng khoán Việt Nam trong 9 tháng đầu năm 2011
• 2.6. Nhận diện rủi ro trong đầu tư cổ phiếu ngắn hạn trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.7. Có hay không xu hướng đầu tư cổ phiếu ngắn hạn của thị trường chứng khoán
• 2.8. Rủi ro hệ thống. Rủi ro không hệ thống. Tác động chỉ số chứng khoán đến nhà đầu tư
• 2.9. Rủi ro từ các quy định trong giao dịch mua-bán chứng khoán. Sự cần thiết xây dựng mô hình beta
• 2.10. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH BETA NHẰM LƯỢNG HÓA RỦI RO TRONG ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU NGẮN HẠN TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP.
• 3.1. Tại sao phải là Beta?
• 3.2. Ứng dụng beta ở Việt Nam
• 3.3. Xây dựng mô hình beta trong việc xác lập danh mục đầu tư hiệu quả
• 3.4. Các bước phân tích để ra danh mục đầu tư hiệu quả từ các chứng khoán riêng lẽ
• 3.5. Tính hiệu quả của mô hình
• 3.6. Khả năng mở rộng đề tài
• 3.7. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO VÀ KIẾN NGHỊ NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ MÔ HÌNH BETA
• 4.1. Thiếu sót và giải pháp khắc phục beta nhằm nâng cao tính hiệu quả của mô hình
• 4.1.1. Thiếu sót của beta
• 4.1.2. Giải pháp khắc phục thiếu sót của beta
• 4.2. Giải pháp góp phần hoàn thiện thị trường và hạn chế rủi ro trong đầu tư chứng khoán
• 4.2.1. Về phía công ty chứng khoán và SGDCK
• 4.2.2. Về phía nhà đầu tư
• PHẦN MỞ ĐẦU
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Rủi Ro Đầu Tư Cổ Phiếu Tại Việt Nam

Hoạt động đầu tư được xem là sự luân chuyển vốn trong một khoảng thời gian nhất định để đạt được tỷ suất sinh lợi mong đợi. Do đó, nhà đầu tư mong muốn việc đầu tư có khả năng sinh lời, hơn hết là sự đảm bảo nguồn vốn. Tuy nhiên, hai yếu tố này luôn bị tác động bởi rủi ro. Vậy nên, nhà đầu tư cần phải xem xét vấn đề rủi ro trước khi ra quyết định đầu tư. Rủi ro là những điều không chắc chắn của những kết quả trong tương lai hoặc những sự cố xảy ra có kết quả sai khác với giá trị kì vọng. Trong đầu tư tài chính, rủi ro được hiểu là những biến động thị trường, biến động giá chứng khoán. Một vài yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động như: chính sách điều tiết của chính phủ, tình hình kinh tế vĩ mô trong và ngoài nước, sự ổn định về chính trị của quốc gia.

1.1. Định Nghĩa Rủi Ro Đầu Tư Cổ Phiếu Bản Chất Cốt Lõi

Trong đầu tư cổ phiếu, rủi ro gắn liền với khả năng tỷ suất sinh lợi thực tế khác với kỳ vọng. Theo tài liệu gốc, sự biến động giá chứng khoán do nhiều yếu tố tác động, từ chính sách vĩ mô đến tâm lý nhà đầu tư. Việc hiểu rõ bản chất này là nền tảng cho mọi phân tích quản trị rủi ro đầu tư cổ phiếu sau này. Rủi ro cũng có thể được định nghĩa là sự không chắc chắn của những kết quả trong tương lai hoặc những sự cố xảy ra có kết quả sai khác với giá trị kì vọng. Cần hiểu rõ điều này để đưa ra những quyết định đầu tư đúng đắn.

1.2. Phân Loại Rủi Ro Đầu Tư Cổ Phiếu Hệ Thống Phi Hệ Thống

Có hai loại rủi ro chính: rủi ro hệ thống (thị trường) và rủi ro phi hệ thống (cụ thể). Rủi ro hệ thống ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường, không thể đa dạng hóa. Rủi ro phi hệ thống chỉ ảnh hưởng đến một công ty hoặc ngành cụ thể, có thể giảm thiểu bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư. Việc phân loại này giúp nhà đầu tư xác định phương pháp quản trị rủi ro đầu tư cổ phiếu phù hợp, ví dụ đa dạng hóa danh mục đầu tư để giảm rủi ro phi hệ thống.

II. Thách Thức Đo Lường Rủi Ro Đầu Tư Cổ Phiếu tại Việt Nam

Thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro là yếu tố quan trọng trong việc ra quyết định đầu tư. Trong thị trường chứng khoán có hàng trăm cổ phiếu với sự biến động giá riêng biệt, thái độ đối với rủi ro của mỗi nhà đầu tư là khác nhau nên danh mục đầu tư mà họ nắm giữ cũng sẽ khác nhau. Về cơ bản, những nhà đầu tư luôn từ chối rủi ro. Bằng chứng là họ theo luôn đuổi một vài hình thức bảo hiểm nào đó. Việc đo lường rủi ro là bài toán khó, đặc biệt tại thị trường Việt Nam, nơi tâm lý nhà đầu tư có ảnh hưởng lớn. Điều này đòi hỏi các mô hình đo lường rủi ro đầu tư cổ phiếu cần linh hoạt và phù hợp với đặc điểm thị trường.

2.1. Yếu Tố Tâm Lý Nhà Đầu Tư Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Thị Trường

Tâm lý nhà đầu tư, đặc biệt là hiệu ứng đám đông, có thể khuếch đại biến động thị trường và làm tăng rủi ro. Theo tài liệu gốc, nhà đầu tư Việt Nam thường đầu tư dựa trên cảm tính, chưa lường hết rủi ro. Điều này cho thấy sự cần thiết của các công cụ và phương pháp đánh giá rủi ro đầu tư cổ phiếu dễ tiếp cận, giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định dựa trên phân tích thay vì cảm xúc. Điều này vô cùng quan trọng.

2.2. Thiếu Hụt Dữ Liệu Lịch Sử Chất Lượng Để Ước Lượng Rủi Ro

Việc xây dựng mô hình đo lường rủi ro đầu tư cổ phiếu chính xác đòi hỏi dữ liệu lịch sử đầy đủ và tin cậy. Tuy nhiên, thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, dữ liệu lịch sử còn hạn chế và có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại cảnh. Điều này gây khó khăn cho việc ước lượng chính xác các thông số rủi ro, đòi hỏi sự kết hợp của nhiều phương pháp và công cụ khác nhau. Cần sử dụng các phương pháp thống kê phù hợp.

2.3. Biến Động Vĩ Mô Ảnh Hưởng Lớn Đến Rủi Ro Đầu Tư Cổ Phiếu

Các yếu tố vĩ mô như lãi suất, lạm phát và chính sách tiền tệ có tác động lớn đến thị trường chứng khoán và rủi ro đầu tư cổ phiếu. Sự thay đổi bất ngờ của các yếu tố này có thể gây ra biến động mạnh và làm giảm hiệu quả đầu tư. Do đó, việc tích hợp các yếu tố vĩ mô vào mô hình đo lường rủi ro đầu tư cổ phiếu là rất quan trọng, cần theo dõi sát sao tình hình kinh tế vĩ mô.

III. Hướng Dẫn Sử Dụng Beta Đo Lường Rủi Ro Cổ Phiếu Ngắn Hạn

Lý thuyết danh mục Markowitz ra đời vào những năm 1960 đã chỉ ra rằng phương sai của tỷ suất sinh lợi là một ước lượng có ý nghĩa đối với rủi ro của danh mục dựa trên một số giả định. Công thức phương sai danh mục đã chỉ ra tầm quan trọng của việc đa dạng hoá danh mục đầu tư để giảm thiểu rủi ro danh mục, đồng thời, cũng chỉ ra phương pháp để đa dạng hoá danh mục một cách hiệu quả nhất. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) đã chỉ ra cách thức định giá một tài sản dựa trên rủi ro của chúng hay nói cách khác TSSL trong một tài sản có mối tương quan tuyến tính với hệ số beta (tức rủi ro thị trường).

3.1. Beta Là Gì Giải Thích Chi Tiết Về Hệ Số Rủi Ro Thị Trường

Beta đo lường mức độ biến động của một cổ phiếu so với thị trường chung (thường được đại diện bởi VN-Index). Beta lớn hơn 1 cho thấy cổ phiếu biến động mạnh hơn thị trường, beta nhỏ hơn 1 cho thấy cổ phiếu biến động ít hơn. Hiểu rõ ý nghĩa của beta giúp nhà đầu tư đánh giá rủi ro hệ thống của cổ phiếu. Nên xem xét beta trong quá trình phân tích cổ phiếu.

3.2. Cách Tính Toán Hệ Số Beta Cho Cổ Phiếu Tại Việt Nam

Hệ số beta có thể được tính toán bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử giá cổ phiếu và chỉ số VN-Index. Có thể sử dụng các công cụ như Excel hoặc các phần mềm thống kê để thực hiện phân tích hồi quy và tính beta. Dữ liệu cần thiết bao gồm giá đóng cửa hàng ngày hoặc hàng tuần của cổ phiếu và VN-Index trong một khoảng thời gian nhất định (ví dụ, 1-2 năm). Cần có kiến thức cơ bản về thống kê và phân tích hồi quy.

3.3. Ứng Dụng Beta Trong Xây Dựng Danh Mục Đầu Tư Phù Hợp

Nhà đầu tư có thể sử dụng beta để xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với khẩu vị rủi ro. Nếu nhà đầu tư chấp nhận rủi ro cao, họ có thể chọn các cổ phiếu có beta cao. Ngược lại, nếu nhà đầu tư thích rủi ro thấp, họ có thể chọn các cổ phiếu có beta thấp hoặc thậm chí âm. Việc đa dạng hóa danh mục đầu tư với các cổ phiếu có beta khác nhau cũng giúp giảm thiểu rủi ro tổng thể của danh mục. Điều quan trọng là phải hiểu rõ khẩu vị rủi ro của bản thân.

IV. Mô Hình CAPM Ứng Dụng Thực Tế Để Đo Lường Rủi Ro Đầu Tư

Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) đã chỉ ra cách thức định giá một tài sản dựa trên rủi ro của chúng hay nói cách khác TSSL trong một tài sản có mối tương quan tuyến tính với hệ số beta (tức rủi ro thị trường). Về cơ bản, mô hình phát triển lý thuyết thị trường vốn là sự mở rộng của lý thuyết danh mục Markowitz.

4.1. Công Thức CAPM Liên Hệ Giữa Rủi Ro Và Tỷ Suất Sinh Lợi Kỳ Vọng

Công thức CAPM là: E(Ri) = Rf + βi * (E(Rm) - Rf), trong đó: E(Ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản i, Rf là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro, βi là beta của tài sản i, và E(Rm) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường. CAPM giúp xác định mức tỷ suất sinh lợi tối thiểu mà nhà đầu tư cần để bù đắp cho rủi ro mà họ gánh chịu khi đầu tư vào một tài sản cụ thể. Hiểu rõ công thức CAPM giúp ta đưa ra quyết định đầu tư có căn cứ.

4.2. Xác Định Tỷ Suất Sinh Lợi Phi Rủi Ro Rf Và Tỷ Suất Thị Trường Rm

Tỷ suất sinh lợi phi rủi ro (Rf) thường được lấy từ lợi tức trái phiếu chính phủ kỳ hạn tương ứng. Tỷ suất sinh lợi thị trường (Rm) có thể được ước tính bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử của VN-Index. Việc xác định chính xác Rf và Rm là rất quan trọng để có được kết quả CAPM chính xác. Lưu ý rằng, các giá trị này có thể thay đổi theo thời gian.

4.3. Hạn Chế Của CAPM Và Lưu Ý Khi Áp Dụng Tại Thị Trường Việt Nam

CAPM có một số hạn chế, bao gồm giả định rằng thị trường hiệu quả và nhà đầu tư duy lý. Trên thực tế, thị trường Việt Nam có thể không hoàn toàn hiệu quả, và tâm lý nhà đầu tư có thể ảnh hưởng lớn đến giá cả. Do đó, CAPM nên được sử dụng kết hợp với các phương pháp phân tích rủi ro khác và cần thận trọng khi đưa ra quyết định đầu tư. Nên kết hợp nhiều yếu tố khi đưa ra quyết định đầu tư.

V. Phân Tích Rủi Ro Đầu Tư Cổ Phiếu Bằng Value at Risk VAR

VAR (Value at Risk) là một phương pháp thống kê để đo lường rủi ro tài chính của một danh mục đầu tư hoặc một tài sản trong một khoảng thời gian nhất định. VAR ước tính mức lỗ tối đa có thể xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định, với một mức độ tin cậy nhất định. Ví dụ, VAR 95% trong 1 ngày là 100 triệu đồng có nghĩa là có 95% khả năng danh mục đầu tư sẽ không lỗ quá 100 triệu đồng trong ngày hôm đó.

5.1. Phương Pháp Tính Toán VAR Lịch Sử Mô Phỏng Monte Carlo Tham Số

Có nhiều phương pháp tính VAR, bao gồm phương pháp lịch sử (sử dụng dữ liệu lịch sử để ước tính phân phối lợi nhuận), phương pháp mô phỏng Monte Carlo (mô phỏng hàng ngàn kịch bản khác nhau để ước tính phân phối lợi nhuận), và phương pháp tham số (sử dụng các giả định về phân phối lợi nhuận). Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của danh mục đầu tư và dữ liệu sẵn có. Cần cân nhắc kỹ lưỡng khi lựa chọn phương pháp tính VAR.

5.2. Ưu Điểm Và Nhược Điểm Của VAR Trong Quản Trị Rủi Ro Cổ Phiếu

Ưu điểm của VAR là đơn giản, dễ hiểu và cung cấp một con số duy nhất để tóm tắt rủi ro. Nhược điểm của VAR là không cung cấp thông tin về mức lỗ có thể xảy ra vượt quá ngưỡng VAR, và có thể không chính xác nếu các giả định về phân phối lợi nhuận không đúng. Cần hiểu rõ những hạn chế này khi sử dụng VAR để quản trị rủi ro cổ phiếu. Nên sử dụng VAR kết hợp với các công cụ khác.

5.3. Ứng Dụng VAR Trong Ra Quyết Định Đầu Tư Cổ Phiếu Thực Tế

VAR có thể được sử dụng để xác định mức độ rủi ro chấp nhận được của một danh mục đầu tư, và để điều chỉnh danh mục đầu tư để phù hợp với khẩu vị rủi ro của nhà đầu tư. Ví dụ, nếu VAR của một danh mục đầu tư quá cao, nhà đầu tư có thể giảm tỷ trọng của các cổ phiếu có rủi ro cao và tăng tỷ trọng của các tài sản an toàn hơn. VAR là một công cụ hữu ích để ra quyết định đầu tư dựa trên rủi ro.

VI. Giải Pháp Hạn Chế Rủi Ro Và Nâng Cao Hiệu Quả Đầu Tư Cổ Phiếu

Việc xây dựng một hệ thống quản trị rủi ro đầu tư cổ phiếu hiệu quả là rất quan trọng để bảo vệ vốn và tối đa hóa lợi nhuận. Điều này bao gồm việc xác định khẩu vị rủi ro, lựa chọn các công cụ và phương pháp đo lường rủi ro phù hợp, xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hóa, và theo dõi sát sao thị trường. Ngoài ra, nhà đầu tư cũng cần nâng cao kiến thức và kỹ năng phân tích để đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

6.1. Nâng Cao Kiến Thức Và Kỹ Năng Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán

Nhà đầu tư cần trang bị cho mình kiến thức về phân tích cơ bản (đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp) và phân tích kỹ thuật (dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử). Việc hiểu rõ các chỉ số tài chính, mô hình định giá, và các công cụ phân tích kỹ thuật sẽ giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư có căn cứ và giảm thiểu rủi ro.

6.2. Xây Dựng Hệ Thống Quản Trị Rủi Ro Cá Nhân Nguyên Tắc Và Thực Hành

Hệ thống quản trị rủi ro cá nhân cần bao gồm các yếu tố như xác định khẩu vị rủi ro, thiết lập mục tiêu đầu tư, xây dựng kế hoạch giao dịch, đặt lệnh dừng lỗ, và tuân thủ kỷ luật. Việc tuân thủ hệ thống quản trị rủi ro sẽ giúp nhà đầu tư kiểm soát cảm xúc và tránh đưa ra quyết định sai lầm trong thị trường biến động. Cần có kỷ luật trong đầu tư.

6.3. Tối Ưu Hóa Danh Mục Đầu Tư Đa Dạng Hóa Và Điều Chỉnh Linh Hoạt

Đa dạng hóa danh mục đầu tư là một trong những cách hiệu quả nhất để giảm thiểu rủi ro. Nhà đầu tư nên phân bổ vốn vào nhiều loại tài sản khác nhau (ví dụ, cổ phiếu, trái phiếu, bất động sản) và nhiều cổ phiếu khác nhau trong các ngành khác nhau. Ngoài ra, danh mục đầu tư cần được điều chỉnh linh hoạt theo diễn biến thị trường và thay đổi trong khẩu vị rủi ro của nhà đầu tư. Đa dạng hoá luôn là chìa khoá.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam sau hơn một thập kỷ hình thành đã khẳng định vai trò là kênh huy động vốn trọng yếu của nền kinh tế. Tính đến ngày 30/09/2011, tổng mức vốn hóa toàn thị trường đạt 658.390 tỷ đồng với 1.302 chứng khoán niêm yết trên cả hai sàn giao dịch. Tuy nhiên, một thực trạng đáng báo động là hơn 92% nhà đầu tư tham gia thị trường là cá nhân nhỏ lẻ, chủ yếu ra quyết định dựa trên cảm tính, tin đồn và tâm lý đám đông thay vì các công cụ phân tích định lượng. Vấn đề cốt lõi đặt ra là làm thế nào để nhà đầu tư cá nhân có thể chủ động nhận diện, lượng hóa rủi ro và xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả trong các giai đoạn thị trường biến động dữ dội.

Mục tiêu nghiên cứu trọng tâm của luận văn là xây dựng mô hình hệ số Beta nhằm lượng hóa rủi ro hệ thống trong đầu tư cổ phiếu ngắn hạn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, lấy trường hợp điển hình là các cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE). Nghiên cứu tập trung nhận diện các loại rủi ro mà nhà đầu tư phải đối mặt, đồng thời thiết lập quy trình lựa chọn và phân bổ tỷ trọng danh mục đầu tư tối ưu phù hợp với từng khẩu vị rủi ro cụ thể.

Phạm vi nghiên cứu được xác lập dựa trên dữ liệu giao dịch thực tế trên sàn HOSE trong giai đoạn 6 tháng từ ngày 01/04/2011 đến ngày 30/09/2011, đặt trong bức tranh toàn cảnh 9 tháng đầu năm 2011 khi chỉ số VN-Index sụt giảm 11,77% và HNX-Index giảm sâu tới 37,55%. Về mặt ý nghĩa thực tiễn, đề tài cung cấp một hệ thống công cụ định lượng chuẩn xác giúp nhà đầu tư giảm thiểu thiệt hại vốn, tối ưu hóa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và từng bước chuyển dịch hành vi đầu tư từ đầu cơ ngắn hạn sang quản trị rủi ro khoa học và bền vững.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng vững chắc của ba lý thuyết tài chính doanh nghiệp hiện đại:

Thứ nhất, Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Harry Markowitz (1952), chỉ ra rằng rủi ro của một danh mục không chỉ phụ thuộc vào phương sai của từng tài sản riêng lẻ mà còn phụ thuộc vào hiệp phương sai giữa các cặp tài sản. Việc đa dạng hóa danh mục đầu tư đúng cách giúp triệt tiêu phần lớn rủi ro phi hệ thống và đưa danh mục tiếp cận đường biên hiệu quả.

Thứ hai, Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) của William Sharpe, mở rộng từ lý thuyết Markowitz để thiết lập mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi mong đợi và rủi ro hệ thống thông qua Đường thị trường chứng khoán (SML). Phương trình định giá cốt lõi chỉ rõ tỷ suất sinh lợi yêu cầu của một chứng khoán bằng tỷ suất sinh lợi phi rủi ro cộng với phần bù rủi ro thị trường nhân với hệ số Beta.

Thứ ba, Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT) của Stephen Ross, nhìn nhận tỷ suất sinh lợi của tài sản chịu sự chi phối đa chiều từ nhiều nhân tố vĩ mô như lạm phát, lãi suất và tốc độ tăng trưởng kinh tế.

Hệ thống khái niệm nền tảng trong nghiên cứu bao gồm:

• Rủi ro hệ thống: Rủi ro thị trường phát sinh từ các biến động kinh tế vĩ mô, chính sách và biến động lãi suất, không thể triệt tiêu bằng đa dạng hóa và được lượng hóa bằng hệ số Beta.
• Rủi ro phi hệ thống: Rủi ro riêng biệt bắt nguồn từ nội tại doanh nghiệp như năng lực quản trị, nguồn cung nguyên liệu hay đòn bẩy tài chính, có thể phân tán hoàn toàn khi sở hữu danh mục đủ lớn từ 20 đến 50 cổ phiếu.
• Hệ số Beta: Thước đo độ nhạy cảm và mức độ biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu so với biến động chung của toàn bộ thị trường.
• Tỷ suất sinh lợi mong đợi: Giá trị kỳ vọng trung bình theo tỷ trọng vốn của các khoản đầu tư trong danh mục.
• Đường thị trường chứng khoán (SML): Đường thẳng biểu diễn mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống chuẩn hóa và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản ở trạng thái cân bằng.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thứ cấp phục vụ nghiên cứu được trích xuất từ hệ thống thiết bị tài chính chuyên nghiệp Bloomberg Terminal đối với dữ liệu chuỗi giá đóng cửa hàng ngày và điểm số VN-Index. Đồng thời, các báo cáo tài chính kiểm toán và báo cáo kinh tế vĩ mô được tổng hợp từ cổng thông tin tài chính Stockbiz và Cafef.

Về quy mô và phương pháp chọn mẫu, đề tài áp dụng kỹ thuật chọn mẫu có chủ đích với tiêu chí định lượng nghiêm ngặt: lựa chọn 14 cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE có giá trị vốn hóa thị trường đạt trên 1.700 tỷ đồng tính đến ngày 30/09/2011, khối lượng giao dịch bình quân đạt trên 30.000 đơn vị mỗi phiên và có thời gian niêm yết liên tục trên 1 năm. Phương pháp chọn mẫu này loại trừ các cổ phiếu vốn hóa siêu nhỏ dễ bị thao túng giá, đảm bảo tính thanh khoản và tính đại diện cao cho thị trường.

Phương pháp phân tích định lượng kết hợp toán thống kê và kinh tế lượng được triển khai trên phần mềm Microsoft Excel:

• Sử dụng hàm SLOPE để hồi quy tuyến tính tìm hệ số Beta của từng mã cổ phiếu so với chỉ số VN-Index.
• Sử dụng hàm VARP để tính toán phương sai và hàm SQRT để tính độ lệch chuẩn đo lường biến động rủi ro theo ngày và theo tháng.
• Ứng dụng công cụ tối ưu hóa Solver để giải bài toán quy hoạch tuyến tính xác định ma trận tỷ trọng danh mục đầu tư tối ưu nhằm tối thiểu hóa phương sai danh mục hoặc tối đa hóa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.

Lý do lựa chọn phương pháp này xuất phát từ tính trực quan, mức độ tin cậy toán học cao và khả năng ứng dụng thực tế dễ dàng cho các nhà phân tích và nhà đầu tư cá nhân trong điều kiện thị trường giao dịch ngắn hạn 6 tháng (từ 01/04/2011 đến 30/09/2011).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, kết quả điều tra thực nghiệm thông qua bảng câu hỏi khảo sát 30 nhà đầu tư cá nhân và phỏng vấn chuyên sâu 10 chuyên gia đầu tư tại Công ty Chứng khoán TP.HCM (HSC), Quỹ đầu tư PXP Vietnam Fund và Quỹ đầu tư VinaCapital (VOF) cho thấy: 92% nhà đầu tư giao dịch dưới hình thức cá nhân với quy mô vốn phổ biến từ 100 triệu đến 1 tỷ đồng; có đến 29 trên 30 nhà đầu tư (chiếm 96,67%) theo đuổi chiến lược giao dịch ngắn hạn và lướt sóng; 100% nhà đầu tư được khảo sát ghi nhận kết quả thua lỗ trong giai đoạn thị trường suy thoái do thiếu mô hình lượng hóa rủi ro và chỉ duy nhất 1 nhà đầu tư từng ứng dụng hệ số Beta vào thực tế.

Thứ hai, việc tính toán hệ số Beta cho 14 cổ phiếu vốn hóa lớn trên sàn HOSE phản ánh sự phân hóa rõ nét về mức độ nhạy cảm trước biến động của chỉ số VN-Index:

• Nhóm cổ phiếu phòng thủ có hệ số Beta nhỏ hơn 1 (như cổ phiếu VNM) thể hiện mức độ biến động thấp hơn thị trường chung, mang lại tính ổn định cao trong các đợt thị trường điều chỉnh giảm sâu.
• Nhóm cổ phiếu tấn công có hệ số Beta lớn hơn 1 (như PVF, BVH, PET với Beta dao động từ 1,2 đến 1,85) thể hiện mức độ nhạy cảm cao, biên độ dao động giá lớn gấp 1,2 đến 1,85 lần so với mức tăng giảm của VN-Index, thích hợp cho chiến lược lướt sóng trong giai đoạn thị trường tăng trưởng mạnh.

Thứ ba, kết quả thiết lập danh mục đầu tư tối ưu bằng công cụ Solver chỉ ra rằng việc kết hợp các cổ phiếu có tương quan nghịch hoặc tương quan thấp trong ma trận hiệp phương sai giúp giảm độ lệch chuẩn rủi ro của danh mục từ mức 1,47% mỗi ngày của thị trường chung xuống mức khoảng 0,92% đến 1,05% mỗi ngày, trong khi vẫn bảo đảm mức tỷ suất sinh lợi mong đợi vượt trội hơn mức trung bình của toàn sàn HOSE.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân dẫn đến sự sụt giảm mạnh của thị trường chứng khoán Việt Nam trong 9 tháng đầu năm 2011 bắt nguồn từ các áp lực kinh tế vĩ mô gay gắt. Lạm phát tăng cao với chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tháng 4/2011 tăng kỷ lục 3,32% đã buộc Ngân hàng Nhà nước phải áp dụng chính sách thắt chặt tiền tệ nghiêm ngặt theo Nghị quyết số 11/NQ-CP. Việc quy định mức trần lãi suất huy động 14% và lãi suất cho vay thương mại bị đẩy lên mức 17% đến 19% đã làm tăng mạnh chi phí vốn của các doanh nghiệp, khiến dòng tiền chuyển dịch từ thị trường cổ phiếu sang kênh tiền gửi tiết kiệm ngân hàng.

Bên cạnh đó, việc điều chỉnh tăng tỷ giá VND/USD thêm 9,3% trong tháng 2/2011 đã gây ra những khoản lỗ chênh lệch tỷ giá khổng lồ đối với các doanh nghiệp vay nợ ngoại tệ lớn. Số liệu báo cáo tài chính quý 4/2010 cho thấy Nhiệt điện Phả Lại (PPC) ghi nhận khoản lỗ ròng tỷ giá lên tới 836 tỷ đồng khiến lợi nhuận sụt giảm chỉ còn 6 tỷ đồng; Thép Pomina (POM) lỗ ròng tỷ giá 382 tỷ đồng; Tập đoàn Hoa Sen (HSG) lỗ tỷ giá 185 tỷ đồng; và Vận tải Dầu khí (PVT) lỗ tỷ giá 213 tỷ đồng.

Dữ liệu nghiên cứu được trực quan hóa thông qua đồ thị phân tán đường đặc trưng SML và bảng ma trận hiệp phương sai giữa 14 cổ phiếu. Các biểu đồ hồi quy tuyến tính thể hiện rõ mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi từng mã chứng khoán so với chỉ số VN-Index, giúp nhà đầu tư xác định chính xác cổ phiếu nào đang nằm phía trên đường SML (đang bị định giá thấp, mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn mức bù rủi ro) để đưa vào danh mục giải ngân.

So sánh với các thị trường tài chính phát triển tại New York hay London, việc áp dụng mô hình Beta tại Việt Nam còn gặp một số hạn chế do thị trường chưa đạt trạng thái hiệu quả theo Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH). Thị trường vẫn chịu tác động lớn bởi rủi ro bất cân xứng thông tin, sự cố sai lệch số liệu kiểm toán (như trường hợp Công ty Cổ phần Quốc Cường Gia Lai giải trình chênh lệch lợi nhuận 6 tháng từ 13,4 tỷ lên 61,2 tỷ đồng, hay Tập đoàn Sara giảm 60% lợi nhuận sau kiểm toán) và rủi ro thời gian từ quy định chu kỳ thanh toán T+3. Tuy vậy, mô hình Beta vẫn chứng minh là công cụ định lượng khoa học và có giá trị dự báo vượt trội so với việc giao dịch theo cảm tính thuần túy.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm hoàn thiện môi trường đầu tư, nâng cao hiệu quả ứng dụng mô hình định lượng và hạn chế tối đa rủi ro cho nhà đầu tư, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp trọng tâm:

1. Rút ngắn chu kỳ thanh toán giao dịch từ T+3 xuống T+2: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước cùng Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh cần khẩn trương hoàn thiện hạ tầng công nghệ và khung pháp lý thanh toán bù trừ nhằm rút ngắn chu kỳ thanh toán về T+2 (và hướng tới T+1) trong lộ trình 12 đến 18 tháng tới. Mục tiêu giải pháp là giảm thiểu 33% thời gian chịu rủi ro biến động giá ngoài ý muốn của nhà đầu tư ngắn hạn sau khi khớp lệnh.

2. Chuẩn hóa và tự động hóa hệ thống công bố chỉ số Beta định kỳ: Các công ty chứng khoán và các đơn vị cung cấp dữ liệu tài chính cần tích hợp công cụ tính toán Beta tự động theo các khung thời gian 3 tháng, 6 tháng và 12 tháng trên nền tảng giao dịch trực tuyến, đặt mục tiêu bao phủ 100% các mã cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE và HNX trước quý 4 hàng năm nhằm hỗ trợ nhà đầu tư cá nhân tiếp cận dữ liệu phân tích định lượng chuẩn mực.

3. Siết chặt kỷ luật minh bạch thông tin và giám sát báo cáo tài chính: Cơ quan quản lý thị trường cần tăng mức xử phạt hành chính từ 2 đến 3 lần đối với các hành vi chậm công bố thông tin hoặc sai lệch số liệu trọng yếu sau kiểm toán; thiết lập cơ chế giám sát chặt chẽ nhằm giảm thiểu ít nhất 80% các trường hợp gian lận báo cáo tài chính, ngăn ngừa các sự cố hủy niêm yết đột ngột gây mất vốn cho cổ đông.

4. Thiết lập quy trình quản trị danh mục định lượng cho nhà đầu tư cá nhân: Nhà đầu tư cá nhân cần chủ động xây dựng danh mục đa dạng hóa gồm 3 đến 5 cổ phiếu thuộc các nhóm ngành khác nhau, kết hợp cân bằng giữa nhóm cổ phiếu có Beta nhỏ hơn 1 (đóng vai trò phòng thủ với tỷ trọng khoảng 40% đến 50%) và nhóm cổ phiếu có Beta lớn hơn 1 (đóng vai trò tăng trưởng với tỷ trọng 50% đến 60%), duy trì mức Beta bình quân của danh mục dao động từ 0,85 đến 1,15 nhằm kiểm soát mức sụt giảm tối đa của tài khoản không vượt quá 10% trong các chu kỳ suy thoái.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư cá nhân tham gia giao dịch cổ phiếu ngắn hạn: Luận văn cung cấp phương pháp luận chi tiết để tự tính toán hệ số Beta và xây dựng danh mục đa dạng hóa tối ưu, giúp nhà đầu tư loại bỏ tâm lý đám đông, bảo vệ nguồn vốn và kiểm soát chặt chẽ tỷ suất sinh lợi mục tiêu.

2. Chuyên viên phân tích và môi giới chứng khoán tại các công ty tài chính: Tài liệu cung cấp khung tham chiếu chuẩn xác để xây dựng báo cáo phân tích độ nhạy rủi ro, hỗ trợ tư vấn tái cơ cấu danh mục cho khách hàng cá nhân và nâng cao chất lượng khuyến nghị đầu tư dựa trên dữ liệu định lượng thực chứng.

3. Nhà quản lý quỹ và chuyên viên đầu tư tổ chức: Công trình đem lại góc nhìn thực tế về hành vi thị trường tại Việt Nam, minh họa quy trình tối ưu hóa bài toán phân bổ tài sản bằng công cụ Solver và ma trận hiệp phương sai trong các giai đoạn nền kinh tế đối mặt với biến động tỷ giá và lãi suất cao.

4. Giảng viên, học viên cao học và sinh viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Luận văn là nguồn tài liệu tham khảo học thuật giá trị, kết nối nhuần nhuyễn giữa hệ thống lý thuyết tài chính kinh điển (Markowitz, CAPM, APT) với dữ liệu thị trường thực tế, đóng vai trò là bài học nghiên cứu điển hình phục vụ giảng dạy và nghiên cứu mở rộng.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ số Beta có vai trò như thế nào trong việc ra quyết định đầu tư cổ phiếu ngắn hạn? Hệ số Beta đo lường độ nhạy cảm của cổ phiếu trước các biến động của VN-Index. Trong đầu tư ngắn hạn, rủi ro hệ thống chi phối phần lớn xu hướng giá. Nắm rõ Beta giúp nhà đầu tư lựa chọn cổ phiếu có Beta lớn hơn 1 khi thị trường vào sóng tăng để tối đa hóa lợi nhuận, hoặc chọn cổ phiếu có Beta nhỏ hơn 1 để phòng thủ bảo toàn vốn khi thị trường bước vào pha điều chỉnh giảm.

2. Tại sao khoảng thời gian 6 tháng lại được lựa chọn để tính toán hệ số Beta trong nghiên cứu này? Tại thị trường chứng khoán Việt Nam, các yếu tố vĩ mô và kết quả kinh doanh doanh nghiệp biến động rất nhanh. Khung thời gian 6 tháng (tương đương khoảng 120 đến 130 phiên giao dịch) cung cấp cỡ mẫu dữ liệu giá đóng cửa đủ dài để đảm bảo ý nghĩa thống kê cho phương trình hồi quy, đồng thời bảo đảm tính cập nhật liên tục đối với các biến động ngắn hạn của nền kinh tế.

3. Mô hình danh mục đầu tư dựa trên Beta có thể triệt tiêu hoàn toàn mọi rủi ro đầu tư không? Mô hình Beta và kỹ thuật đa dạng hóa danh mục chỉ có thể triệt tiêu rủi ro phi hệ thống (rủi ro đặc thù doanh nghiệp), không thể loại bỏ rủi ro hệ thống (rủi ro thị trường do lãi suất, lạm phát hay chính sách vĩ mô). Do đó, nhà đầu tư vẫn phải đối mặt với mức biến động chung của toàn thị trường tương ứng với hệ số Beta của danh mục mà mình nắm giữ.

4. Biến động lãi suất và tỷ giá tác động đến hệ số rủi ro của cổ phiếu doanh nghiệp ra sao? Khi lãi suất vay tăng trên 17% hoặc tỷ giá VND/USD điều chỉnh tăng mạnh, các doanh nghiệp có đòn bẩy nợ cao hoặc nhập khẩu nguyên liệu lớn sẽ chịu sụt giảm lợi nhuận nghiêm trọng. Điển hình như các doanh nghiệp nhiệt điện và thép ghi nhận lỗ tỷ giá hàng trăm tỷ đồng, khiến giá cổ phiếu biến động mạnh hơn thị trường chung và làm gia tăng hệ số Beta của chính cổ phiếu đó.

5. Nhà đầu tư cá nhân có thể tự áp dụng mô hình tối ưu hóa danh mục bằng công cụ nào? Nhà đầu tư cá nhân hoàn toàn có thể sử dụng phần mềm Microsoft Excel thông dụng để thu thập dữ liệu giá lịch sử, áp dụng hàm SLOPE để tính hệ số Beta, kết hợp hàm VARP và hàm SQRT để tính độ lệch chuẩn rủi ro. Sau đó, sử dụng tính năng Solver có sẵn trong Excel để thiết lập ma trận tỷ trọng danh mục tối ưu theo tỷ suất sinh lợi kỳ vọng mong muốn.

Kết luận

• Luận văn đã hệ thống hóa toàn diện các lý thuyết tài chính hiện đại gồm Lý thuyết danh mục Markowitz, Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và Lý thuyết APT, khẳng định vai trò trọng yếu của hệ số Beta trong việc lượng hóa rủi ro hệ thống.
• Nghiên cứu thực nghiệm trên 14 cổ phiếu vốn hóa lớn trên sàn HOSE đã xác định rõ sự phân hóa giữa nhóm cổ phiếu phòng thủ và nhóm cổ phiếu tấn công, tạo cơ sở dữ liệu định lượng chuẩn xác cho việc ra quyết định đầu tư.
• Khảo sát thực tế chỉ ra hơn 96% nhà đầu tư giao dịch theo tâm lý đám đông ngắn hạn và chịu tổn thất nặng nề, chứng minh tính cấp thiết của việc áp dụng mô hình định lượng vào quản trị danh mục.
• Mô hình phân bổ tài sản tối ưu bằng công cụ Solver và ma trận hiệp phương sai đã chứng minh khả năng giảm thiểu đáng kể độ lệch chuẩn rủi ro của danh mục trong bối cảnh thị trường sụt giảm.
• Hệ thống 4 nhóm khuyến nghị đồng bộ từ việc rút ngắn chu kỳ thanh toán T+2, chuẩn hóa công bố chỉ số Beta đến siết chặt minh bạch báo cáo tài chính mở ra giải pháp toàn diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam.

Đóng góp lớn nhất của công trình là chuyển hóa các lý thuyết tài chính học thuật phức tạp thành quy trình định lượng thực tiễn, dễ áp dụng cho nhà đầu tư cá nhân và các tổ chức tài chính. Để nâng cao hơn nữa tính chuẩn xác của mô hình, bước tiếp theo cần mở rộng nghiên cứu sang toàn bộ cổ phiếu trên cả hai sàn HOSE và HNX, tích hợp thêm các nhân tố điều chỉnh Beta theo thời gian và ứng dụng các thuật toán máy học hiện đại trong quản trị danh mục đầu tư. Hãy bắt đầu áp dụng ngay mô hình quản trị rủi ro định lượng Beta để bảo vệ tài sản và xây dựng chiến lược đầu tư bền vững trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: BETA TRONG ĐO LƯỜNG RỦI RO ĐỐI VỚI ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU NGẮN HẠN 1. Tổng quan về rủi ro và các lý thuyết rủi ro trong tài chính doanh nghiệp hiện đại Hoạt động đầu tư được xem là sự luân chuyển vốn trong một khoảng thời gian nhất định để đạt được tỷ suất sinh lợi mong đợi. Do đó, nhà đầu tư mong muốn việc đầu tư có khả năng sinh lời, hơn hết là sự đảm bảo nguồn vốn. Tuy nhiên, hai yếu tố này luôn bị tác động bởi rủi ro.

Vậy nên, nhà đầu tư cần phải xem xét vấn đề rủi ro trước khi ra quyết định đầu tư. Rủi ro là gì? Rủi ro là những điều không chắc chắn của những kết quả trong tương lai hoặc những sự cố xảy ra có kết quả sai khác với giá trị kì vọng. Nói cách khác, rủi ro gây ra sự tổn thất hoặc lợi ích mà ta không thể tiên đoán được. Trong đầu tư tài chính, rủi ro được hiểu là những biến động thị trường, biến động giá chứng khoán.

Một vài yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động như: chính sách điều tiết của chính phủ, tình hình kinh tế vĩ mô trong và ngoài nước, sự ổn định về chính trị của quốc gia,…Ngoài ra, xu hướng thay đổi giá chứng khoán còn tuỳ thuộc rất nhiều vào tâm lý nhà đầu tư và đánh giá thị trường tại thời điểm xem xét. Phân loại rủi ro 1.Rủi ro hệ thống (Systematic Risk): Rủi ro hệ thống còn đư ợc gọi là rủi ro thị trường (Market risk) hay rủi ro không thể đa dạng hoá được (Undiversifiable risk). Rủi ro này là sự biến động lợi nhuận của các chứng khoán hay danh mục đầu tư do sự thay đổi trên thị trường nói chung, được gây ra bởi các yếu tố như tình hình kinh tế - chính trị trong và ngoài nước, các chính sách của chính phủ…Đây là phần rủi ro chung cho tất cả các loại chứng khoán và do đó hầu như không thể giảm thiểu rủi ro bằng chiến lược đa dạng hoá và được đo lường bằng hệ số beta. SVTH: ĐẶNG MINH HOÀNG Trang - 3 - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP GVHD: TS.

NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN 1.Rủi ro phi hệ thống (Unsystematic Risk): Được hiểu với tên gọi khác là rủi ro có thể đa dạng hoá (Diversiable risk) hay rủi ro cụ thể (Specific risk). Rủi ro này chỉ ảnh hưởng đến nội bộ doanh nghiệp hoặc một ngành cụ thể nào đó do các nguyên nhân nội tại như: tình trạng khan hiếm nguồn cung nguyên vật liệu, năng lực điều hành doanh nghiệp của ban lãnh đạo công ty, hoặc thậm chí là sự thiếu hụt lực lượng lao động trong ngành…Đối với loại rủi ro này có thể giảm thiểu bằng chiến lược đầu tư đa dạng hoá. Thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro Thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro là yếu tố quan trọng trong việc ra quyết định đầu tư. Trong thị trường chứng khoán có hàng trăm cổ phiếu với sự biến động giá riêng biệt, thái độ đối với rủi ro của mỗi nhà đầu tư là khác nhau nên danh mục đầu tư mà họ nắm giữ cũng sẽ khác nhau.

Về cơ bản, những nhà đầu tư luôn từ chối rủi ro. Bằng chứng là họ theo luôn đuổi một vài hình thức bảo hiểm nào đó chẳng hạn như: bảo hiểm tai nạn, bảo hiểm nhân thọ, bảo hiểm tài sản…Và hành động mua bảo hiểm được xem là khoản phí trả cho việc phòng ngừa những biến cố không chắc chắn trong tương lai. Ước lượng rủi ro Lý thuyết danh mục Markowitz ra đời vào những năm 1960 ãđ ch ỉ ra rằng phương sai của tỷ suất sinh lợi là một ước lượng có ý nghĩa đối với rủi ro của danh mục dựa trên một số giả định. Công thức phương sai danh mục đã chỉ ra tầm quan trọng của việc đa dạng hoá danh mục đầu tư để giảm thiểu rủi ro danh mục, đồng thời, cũng chỉ ra phương pháp để đa dạng hoá danh mục một cách hiệu quả nhất.

Tỷ suất sinh lợi mong đợi của danh mục các tài sản (hoặc cổ phần): TSSL của một danh mục các tài sản là giá trị trung bình theo tỷ trọng của TSSL mong đợi đối với từng khoản đầu tư cụ thể trong danh mục. Việc tính toán TSSL mong đợi đối với danh mục đầu tư được dựa theo phương trình sau: SVTH: ĐẶNG MINH HOÀNG Trang - 4 - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP GVHD: TS. NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN 𝐧𝐧 𝐄𝐄(𝐑𝐑𝐩𝐩 ) = � 𝐰𝐰𝐢𝐢. E(R i ) : là TSSL mong đợi của tài sản i Giả định rằng mong đợi đối với một danh mục đầu tư bao gồm 4 tài sản rủi ro trình bày trong bảng 1.1: TSSL mong đợi đối với một danh mục đầu tư TSSL mong đợi Tài sản Tỷ trọng (𝐰𝐰𝐢𝐢 ) TSSL mong đợi (%) riêng lẽ (%) A 0,2 10 2 B 0,3 15 4,5 C 0,2 11 2,2 D 0,4 7 2,8 𝐄𝐄(𝐑𝐑𝐩𝐩) = 11,5 TSSL mong đợi đối với danh mục các khoản đầu tư là 11,5 %.

Ảnh hưởng của việc tăng hoặc giảm bất kì các khoản đầu tư nào từ DMĐT được xác định một cách dễ dàng vì chúng ta có thể sử dụng những tỷ trọng mới dựa trên TSSL mong đợi đối với từng khoản đầu tư. Hiệp phương sai: Đối với hai tài sản A,B hiệp phương sai TSSL là: 𝐧𝐧 𝐂𝐂𝐂𝐂𝐂𝐂𝐀𝐀𝐀𝐀 = � 𝛒𝛒𝐢𝐢. �𝐑𝐑 𝐢𝐢𝐢𝐢 − 𝐄𝐄(𝐑𝐑𝐀𝐀) ��𝐑𝐑 𝐢𝐢𝐢𝐢 − 𝐄𝐄(𝐑𝐑𝐁𝐁) � 𝐢𝐢=𝟏𝟏 Trong đó: R iA : là TSSL của chứng khoán A ở tình huống i. R iB : là TSSL của chứng khoán B ở tình huống i.

SVTH: ĐẶNG MINH HOÀNG Trang - 5 - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP GVHD: TS. NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN E(R A ) : là TSSL mong đợi của chứng khoán A. E(R B ) : là TSSL mong đợi của chứng khoán B. Một giá trị hiệp phương sai dương có nghĩa là TSSL đ ối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về cùng một hướng.

Ngược lại, một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra rằng TSSL đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau so với mức trung bình của chúng trong suốt một khoảng thời gian. Hệ số tương quan: 𝐂𝐂𝐂𝐂𝐂𝐂𝐀𝐀𝐀𝐀 𝛒𝛒𝐀𝐀𝐀𝐀 = 𝛔𝛔𝐀𝐀. 𝛔𝛔𝐁𝐁 Trong đó: ρAB : là hệ số tương quan của TSSL A,B σA : là độ lệch chuẩn của chứng khoán A. σB : là độ lệch chuẩn của chứng khoán B.

CovAB : là hiệp phương sai giữa hai chứng khoán A và B Hệ số tương quan là sự chuẩn hoá ước lượng hiệp phương sai do hiệp phương sai bị ảnh hưởng bởi tính biến thiên của hai chuỗi TSSL riêng lẽ. Hệ số tương quan thay đổi trong khoản từ -1 đến +1. • Nếu ρAB = 1: TSSL của hai chứng khoán có tương quan xác định hoàn toàn. Điều này có ý ngh ĩa r ằng việc kết hợp các tài sản riêng lẽ vào một danh mục hoàn toàn không có tác dụng triệt tiêu được rủi ro.

• Nếu ρAB = −1: TSSL của hai chứng khoán có tương quan phủ định hoàn toàn. Điều này có nghĩa là vi ệc kết hợp các tài sản riêng lẽ vào một danh mục có thể triệt tiêu được rủi ro. • Nếu ρAB = 0: TSSL của hai chứng khoán độc lập với nhau. Độ lệch chuẩn của một danh mục đầu tư: 𝐧𝐧 𝐧𝐧 𝐧𝐧 𝛔𝛔𝐏𝐏 = �� 𝐰𝐰𝐢𝐢 𝟐𝟐.

𝐂𝐂𝐂𝐂𝐂𝐂𝐢𝐢𝐢𝐢 𝐢𝐢=𝟏𝟏 𝐢𝐢=𝟏𝟏 𝐣𝐣=𝟏𝟏 SVTH: ĐẶNG MINH HOÀNG Trang - 6 - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP GVHD: TS. NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN Trong đó: σP : là độ lệch chuẩn của DMĐT. wi : tỷ trọng đầu tư của tài sản riêng lẽ trong danh mục. σi 2 : phương sai của TSSL đối với tài sản i.

Covij : hiệp phương sai đối với TSSL i và j Công thức này cho thấy độ lệch chuẩn của DMĐT là một phần trung bình của những giá trị phương sai riêng lẽ (trong đó tỷ trọng là bình phương), c ộng với tỷ trọng hiệp phương sai giữa những tài sản trong danh mục. Độ lệch chuẩn hay rủi ro của DMĐT bao gồm không chỉ phương sai của những tài sản riêng lẽ mà còn bao gồm hiệp phương sai những cặp tài sản trong danh mục đó. Đường biên hiệu quả: Đường biên hiệu quả miêu tả tập hợp những DMĐT có TSSL lớn nhất cho mỗi mức độ rủi ro, hoặc có rủi ro thấp nhất cho mỗi mức TSSL. Nếu chúng ta xem xét những sự kết hợp hai tài sản khác nhau và xuất phát từ đường cong giả định của tất cả các khả năng đầu tư, chúng ta có thể có một đồ thị như hình 1.1: Đường cong giả định tất cả các khả năng đầu tư: Tỷ suất sinh lợi mong đợi Độ lệch chuẩn Đường cong bao bọc bên ngoài bao gồm tất cả các kết hợp tốt nhất hình thành một đường biên hiệu quả (Hình 1.

Mỗi DMĐT nằm trên đường biên hiệu quả có TSSL cao đối với mức độ rủi ro bằng nhau, hoặc rủi ro thấp hơn đối với mức TSSL SVTH: ĐẶNG MINH HOÀNG Trang - 7 - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP GVHD: TS. NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN bằng nhau. Như vậy, ta có thể nói danh mục A và C có cùng TSSL nhưng A lại ít rủi ro hơn. Tương tự, danh mục B cũng đư ợc ưu tiên lựa chọn hơn C vì c ả hai đều có cùng mức độ rủi ro nhưng TSSL của danh mục B cao hơn.2: Đường cong giả định tất cả các khả năng đầu tư.

Đường biên hiệu quả B Tỷ suất sinh lợi A C Độ lệch chuẩn DMĐT tối ưu là danh mục nằm trên đường biên hiệu quả, tại đó lợi ích đem lại cho nhà đầu tư là cao nhất. Nó nằm tại tiếp điểm giữa đường biên hiệu quả và đường cong với mức hữu dụng cao nhất. Mức hữu dụng cao nhất của một nhà đầu tư thận trọng nằm tại điểm A. Còn đ ối với một nhà đầu tư ưu thích rủi ro hơn (dĩ nhiên TSSL cao hơn) nằm tại điểm B trên hình 1.3: Lựa chọn DMĐT tối ưu rủi ro trên đường biên hiệu quả Đường cong hữu dụng Tỷ suất sinh lợi mong đợi B E(R P 1 ) Đường biên hiệu quả Markowitz A E(R P 2 ) 𝛔𝛔𝐏𝐏𝐏𝐏 𝛔𝛔𝐏𝐏𝐏𝐏 Độ lệch chuẩn SVTH: ĐẶNG MINH HOÀNG Trang - 8 - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP GVHD: TS.

NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN 1. Các lý thuyết tài chính doanh nghiệp hiện đại về rủi ro Trong tài chính doanh nghiệp hiện đại có rất nhiều lý thuyết tập trung vào rủi ro, nhưng trong đề tài này chỉ tập trung vào hai lý thuyết chính về rủi ro: “Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT).