Luận văn thạc sĩ vận dụng các mô hình định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán việt nam

Khám phá luận văn thạc sĩ về ứng dụng các mô hình định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tìm hiểu sâu sắc và chi tiết.

• Tác giả: Lê Thị Mỹ Dung
• Người hướng dẫn: PGS. Hồ Chí Minh
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Tp. HCM
• Chuyên ngành: Kinh Tế Tài Chính - Ngân Hàng
• Đề tài: Mô Hình Định Giá Danh Mục Đầu Tư Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ DANH MỤC ĐẦU TƢ TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN
• 1.1. Sơ lược về thị trường chứng khoán
• 1.2. Thị trường chứng khoán
• 1.3. Cơ cấu và chức năng của thị trường chứng khoán
• 1.4. Thị trường chứng khoán sơ cấp
• 1.5. Thị trường chứng khoán thứ cấp
• 1.6. Các nguyên tắc hoạt động của thị trường chứng khoán
• 1.7. Các thành phần tham gia thị trường chứng khoán
• 1.8. Khái niệm về danh mục đầu tư
• 1.9. Lý thuyết về các mô hình định giá
• 1.9.1. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM
• 1.9.2. Những giả định của mô hình CAPM
• 1.9.3. Nội dung của mô hình CAPM
• 1.9.4. Ưu nhược điểm của mô hình CAPM
• 1.9.5. Triển khai mô hình định giá CAPM trong thực tế
• 1.9.6. Mô hình ba nhân tố của Fama – French
• 1.9.7. Mô hình 4 nhân tố của Carhart (1997)
• 1.9.8. Mục đích của các mô hình
• 1.9.9. Theo dõi kết quả dự báo và đánh giá lại mô hình đã sử dụng
• 1.10. Tổng quan các bài nghiên cứu trước đây
• 1.10.1. Ứng dụng mô hình Fama - French xây dựng danh mục đầu tư ở các nước trên thế giới
• 1.10.2. Ứng dụng mô hình Carhart xây dựng danh mục đầu tư ở các nước trên thế giới
• 1.10.3. Bài nghiên cứu của Fama - French tổng hợp các thị trường trên toàn thế giới
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG VIỆC VẬN DỤNG CÁC MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ DANH MỤC ĐẦU TƢ TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 2.1. Thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.2. Thành tựu của thị trường chứng khoán Việt Nam qua 12 năm hoạt động
• 2.3. Khó khăn của thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay
• 2.4. Những vấn đề tồn tại của thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.5. Công tác quản lý và giám sát
• 2.6. Các thành phần tham gia thị trường chứng khoán
• 2.7. Hoạt động kiểm toán
• 2.8. Thực trạng việc vận dụng các mô hình định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.9. Sự cần thiết phải có một mô hình định giá trong đầu tư chứng khoán tại Việt Nam
• 2.10. Biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.11. Các phương pháp định giá trong đầu tư chứng khoán tại Việt Nam
• 2.12. Những nghiên cứu về mô hình định giá tại Việt Nam
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 3.4. Hậu quả của đa cộng tuyến hoàn hảo
• 3.5. Hậu quả của đa cộng tuyến không hoàn hảo
• 3.6. Triển khai mô hình hồi quy
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU - GIẢI PHÁP CHO VIỆC VẬN DỤNG CÁC MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ DANH MỤC ĐẦU TƢ TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 4.1. Tỷ suất sinh lợi giải thích
• 4.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 4.3. Dữ liệu sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
• 4.4. Dữ liệu sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội
• 4.5. Kết quả hồi quy theo các mô hình
• 4.5.1. Hồi quy đơn biến
• 4.5.2. Hồi quy đa biến
• 4.6. Các gợi ý từ mô hình
• 4.7. Nhận xét kết quả hồi quy đa biến của hai sàn giao dịch chứng khoán
• 4.8. Kiến nghị việc vận dụng các mô hình định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 4.9. Giải pháp hỗ trợ cho việc vận dụng các mô hình định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 4.9.1. Đối với thị trường chứng khoán chung
• 4.9.2. Đối với hàng hóa trên thị trường chứng khoán
• 4.9.3. Đối với các nhà đầu tư
• 4.9.4. Đối với hệ thống các công ty chứng khoán
• 4.9.5. Đối với các công ty quản lý quỹ
• 4.9.6. Đối với Sở giao dịch chứng khoán và thị trường giao dịch chứng khoán
• 4.9.7. Đối với hệ thống lưu ký, đăng ký, bù trừ và thanh toán chứng khoán
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Phụ lục 1: Thống kê dữ liệu tỷ suất sinh lợi giải thích của sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ chí Minh (HOSE, từ tháng 7/2003 đến tháng 11/2012, 113 tháng) và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX, từ tháng 7/2008 đến tháng 11/2012, 53 tháng)
• Phụ lục 2: Kiểm định đa cộng tuyến
• Phụ lục 3: Kết quả hồi quy

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán VN

Mô hình định giá danh mục đầu tư là một công cụ quan trọng trong việc đánh giá giá trị của các tài sản tài chính. Tại Việt Nam, thị trường chứng khoán đã phát triển mạnh mẽ từ khi thành lập vào năm 2000. Việc áp dụng các mô hình định giá như CAPM, Fama-French và Carhart giúp nhà đầu tư có cái nhìn rõ hơn về rủi ro và lợi nhuận. Các mô hình này không chỉ giúp định giá chính xác hơn mà còn hỗ trợ trong việc ra quyết định đầu tư.

1.1. Khái niệm về mô hình định giá danh mục đầu tư

Mô hình định giá danh mục đầu tư là phương pháp giúp nhà đầu tư xác định giá trị của các tài sản tài chính dựa trên các yếu tố như rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Các mô hình này giúp phân tích và tối ưu hóa danh mục đầu tư.

1.2. Lịch sử phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển. Từ những ngày đầu với chỉ hai mã chứng khoán, đến nay đã có hàng trăm mã niêm yết. Sự phát triển này đã tạo ra nhiều cơ hội cho nhà đầu tư và thúc đẩy nền kinh tế.

II. Vấn đề và thách thức trong định giá danh mục đầu tư tại VN

Mặc dù thị trường chứng khoán Việt Nam đã có những bước tiến lớn, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc áp dụng các mô hình định giá. Các yếu tố như sự thiếu hụt thông tin, tâm lý nhà đầu tư và biến động kinh tế toàn cầu ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình này.

2.1. Thiếu hụt thông tin và dữ liệu

Một trong những thách thức lớn nhất là việc thiếu hụt thông tin và dữ liệu chính xác. Điều này làm giảm khả năng áp dụng các mô hình định giá một cách hiệu quả.

2.2. Tâm lý nhà đầu tư và biến động thị trường

Tâm lý nhà đầu tư có thể dẫn đến những quyết định sai lầm. Biến động thị trường cũng ảnh hưởng đến giá trị tài sản, làm cho việc định giá trở nên khó khăn hơn.

III. Phương pháp định giá danh mục đầu tư hiệu quả tại VN

Để tối ưu hóa danh mục đầu tư, nhà đầu tư cần áp dụng các phương pháp định giá hiệu quả. Các mô hình như CAPM, Fama-French và Carhart đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc dự đoán lợi nhuận và rủi ro.

3.1. Mô hình CAPM và ứng dụng của nó

Mô hình CAPM giúp xác định tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một tài sản dựa trên rủi ro hệ thống. Đây là một trong những mô hình phổ biến nhất trong định giá tài sản.

3.2. Mô hình Fama French và Carhart

Mô hình Fama-French mở rộng mô hình CAPM bằng cách thêm các yếu tố quy mô và giá trị. Mô hình Carhart còn bổ sung thêm yếu tố quán tính giá, giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán lợi nhuận.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình định giá tại VN

Việc áp dụng các mô hình định giá danh mục đầu tư đã mang lại nhiều lợi ích cho nhà đầu tư tại Việt Nam. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng các mô hình này giúp cải thiện hiệu suất đầu tư và giảm thiểu rủi ro.

4.1. Kết quả nghiên cứu về hiệu suất đầu tư

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các mô hình định giá giúp nhà đầu tư đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn so với việc đầu tư ngẫu nhiên. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của các mô hình này trong thực tiễn.

4.2. Các chiến lược đầu tư dựa trên mô hình định giá

Nhà đầu tư có thể áp dụng các chiến lược đầu tư dựa trên các mô hình định giá để tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình. Việc này không chỉ giúp tăng lợi nhuận mà còn giảm thiểu rủi ro.

V. Kết luận và tương lai của mô hình định giá tại VN

Mô hình định giá danh mục đầu tư sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ nhà đầu tư tại Việt Nam. Với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu, việc áp dụng các mô hình này sẽ ngày càng trở nên hiệu quả hơn.

5.1. Tương lai của thị trường chứng khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam đang trên đà phát triển mạnh mẽ. Sự gia tăng của các nhà đầu tư và công ty chứng khoán sẽ tạo ra nhiều cơ hội mới cho việc áp dụng các mô hình định giá.

5.2. Đề xuất cải tiến mô hình định giá

Cần có những nghiên cứu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Việc cải tiến các mô hình định giá sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong đầu tư.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức hoạt động từ tháng 7/2000, trải qua hơn một thập kỷ phát triển với quy mô tăng trưởng vượt bậc. Tính đến cuối năm 2011, vốn hóa thị trường đạt gần 27% GDP, tăng hơn 50 lần so với năm đầu tiên, với gần 800 doanh nghiệp niêm yết và hơn 1,2 triệu tài khoản nhà đầu tư. Tuy nhiên, thị trường vẫn còn nhiều hạn chế như biến động mạnh, thiếu mô hình định giá hiệu quả và sự tham gia chủ yếu của nhà đầu tư cá nhân thiếu kiến thức chuyên môn.

Luận văn tập trung nghiên cứu việc vận dụng các mô hình định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là mô hình CAPM, mô hình ba nhân tố Fama-French và mô hình bốn nhân tố Carhart. Mục tiêu chính là phân tích tác động của các nhân tố quy mô, giá trị và quán tính giá lên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trên hai sàn giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ tháng 7/2003 đến tháng 11/2012 (HOSE) và từ tháng 7/2008 đến tháng 11/2012 (HNX).

Nghiên cứu nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho các nhóm cổ phiếu vốn hóa nhỏ và siêu nhỏ, đồng thời giúp nhà đầu tư lượng hóa rủi ro và đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các mô hình định giá phù hợp với đặc thù thị trường chứng khoán Việt Nam, góp phần nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý danh mục đầu tư.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên ba mô hình định giá tài sản kinh điển:

• Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model): Mô hình đơn giản mô tả mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống (beta) và lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán. Lợi nhuận kỳ vọng được tính bằng lợi suất phi rủi ro cộng phần bù rủi ro dựa trên beta của cổ phiếu.

• Mô hình ba nhân tố Fama-French: Mở rộng CAPM bằng cách bổ sung hai nhân tố quy mô (SMB - Small Minus Big) và giá trị (HML - High Minus Low) để giải thích tốt hơn sự biến động tỷ suất sinh lợi, đặc biệt là ở các cổ phiếu vốn hóa nhỏ và cổ phiếu giá trị.

• Mô hình bốn nhân tố Carhart: Tiếp tục bổ sung nhân tố quán tính giá (WML - Winners Minus Losers) vào mô hình ba nhân tố Fama-French nhằm giải thích hiệu ứng xu hướng giá trong tỷ suất sinh lợi.

Các khái niệm chính bao gồm tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, beta, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị, nhân tố quán tính giá, và tỷ suất sinh lợi vượt trội (excess return).

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu giá cổ phiếu và các chỉ số tài chính được thu thập từ Công ty CP Đầu tư Phú Toàn, Công ty cổ phần chứng khoán Quốc Tế (VIS), Công ty Cổ phần Tài Việt (Vietstock) và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Dữ liệu bao gồm tỷ suất sinh lợi, vốn hóa thị trường, giá trị sổ sách, và lãi suất phi rủi ro.

• Phạm vi nghiên cứu: Các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE từ tháng 7/2003 đến tháng 11/2012 (113 tháng) và trên sàn HNX từ tháng 7/2008 đến tháng 11/2012 (53 tháng).

• Phương pháp phân tích: Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến để kiểm định các mô hình định giá tài sản. Cổ phiếu được phân loại theo quy mô và giá trị (B/M) hoặc quy mô và quán tính giá để xây dựng các danh mục đầu tư 2x3. Kiểm định đa cộng tuyến được thực hiện để đảm bảo tính chính xác của các hệ số hồi quy.

• Timeline nghiên cứu: Thu thập và xử lý dữ liệu trong giai đoạn 2003-2012, phân tích hồi quy và đánh giá mô hình trong năm 2012.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tỷ suất sinh lợi vượt trội trên sàn HOSE đạt trung bình 0,71% mỗi tháng, phản ánh sự tăng trưởng mạnh mẽ của chỉ số VNINDEX từ 146,32 điểm (7/2003) lên 377,82 điểm (11/2012). Trên sàn HNX, tỷ suất sinh lợi vượt trội thấp hơn, cho thấy sự khác biệt về mức độ phát triển và thanh khoản giữa hai sàn.

2. Mô hình bốn nhân tố Carhart giải thích tỷ suất sinh lợi tốt hơn mô hình ba nhân tố Fama-French và CAPM trên cả hai sàn giao dịch, với hệ số xác định (R²) cao hơn khoảng 10-15%. Nhân tố quán tính giá (WML) có ý nghĩa thống kê rõ rệt, cho thấy xu hướng giá là một yếu tố quan trọng trong thị trường Việt Nam.

3. Nhân tố quy mô (SMB) và giá trị (HML) đều có ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất sinh lợi, đặc biệt là đối với các cổ phiếu vốn hóa nhỏ và cổ phiếu giá trị. Điều này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế và cho thấy thị trường Việt Nam cũng phản ánh các hiệu ứng này.

4. Kiểm định đa cộng tuyến cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, đảm bảo tính ổn định và tin cậy của các hệ số hồi quy trong mô hình.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình bốn nhân tố Carhart là mô hình tối ưu nhất để định giá danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam, phù hợp với đặc điểm thị trường non trẻ nhưng có sự xuất hiện rõ rệt của các hiệu ứng quy mô, giá trị và quán tính giá.

So với các nghiên cứu tại các thị trường mới nổi khác như Ấn Độ, Thái Lan hay New Zealand, kết quả tương đồng về vai trò của nhân tố quy mô và giá trị, tuy nhiên nhân tố quán tính giá được phát hiện có ý nghĩa rõ nét hơn tại Việt Nam, phản ánh tâm lý đầu tư theo xu hướng và hiện tượng bầy đàn phổ biến.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh R² của ba mô hình trên hai sàn giao dịch, bảng hệ số hồi quy và mức ý nghĩa thống kê của từng nhân tố, giúp minh họa rõ ràng sự khác biệt về khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Khuyến khích các nhà đầu tư áp dụng mô hình bốn nhân tố Carhart để định giá và quản lý danh mục đầu tư, nhằm nâng cao hiệu quả đầu tư và giảm thiểu rủi ro không được định giá đúng.

2. Nâng cao chất lượng dữ liệu và minh bạch thông tin trên thị trường, đặc biệt là dữ liệu tài chính và báo cáo kiểm toán, nhằm cải thiện độ tin cậy của các mô hình định giá và hỗ trợ quyết định đầu tư chính xác hơn.

3. Tăng cường đào tạo và nâng cao nhận thức cho nhà đầu tư cá nhân về các mô hình định giá tài sản, giúp họ hiểu rõ hơn về rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, hạn chế đầu tư theo tâm lý bầy đàn.

4. Cơ quan quản lý thị trường cần hoàn thiện khung pháp lý và giám sát chặt chẽ hoạt động giao dịch, giảm thiểu các hành vi thao túng, giao dịch nội gián, tạo môi trường đầu tư công bằng và minh bạch.

5. Phát triển các công cụ tài chính phái sinh và dịch vụ tư vấn đầu tư chuyên nghiệp, giúp nhà đầu tư đa dạng hóa danh mục và quản lý rủi ro hiệu quả hơn trong bối cảnh thị trường ngày càng phức tạp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức trên thị trường chứng khoán Việt Nam: Nắm bắt kiến thức về các mô hình định giá tài sản để đưa ra quyết định đầu tư chính xác, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận.

2. Các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư: Áp dụng mô hình định giá để xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả, nâng cao năng lực tư vấn và quản lý tài sản cho khách hàng.

3. Cơ quan quản lý thị trường và hoạch định chính sách: Sử dụng kết quả nghiên cứu để hoàn thiện khung pháp lý, giám sát thị trường và phát triển các chính sách hỗ trợ thị trường chứng khoán phát triển bền vững.

4. Các nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực tài chính - kinh tế: Tham khảo phương pháp nghiên cứu, dữ liệu và kết quả để phát triển các nghiên cứu tiếp theo về mô hình định giá tài sản tại thị trường mới nổi.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Carhart có ưu điểm gì so với CAPM và Fama-French?
   Mô hình Carhart bổ sung nhân tố quán tính giá (WML), giúp giải thích hiệu ứng xu hướng giá trong tỷ suất sinh lợi mà CAPM và Fama-French chưa thể hiện đầy đủ, từ đó nâng cao độ chính xác trong dự báo lợi nhuận.

2. Tại sao thị trường chứng khoán Việt Nam cần mô hình định giá riêng?
   Thị trường Việt Nam có đặc thù non trẻ, chịu ảnh hưởng lớn từ chính sách nhà nước và tâm lý đầu tư bầy đàn, do đó các mô hình quốc tế cần được điều chỉnh và kiểm định phù hợp với dữ liệu và thực tế thị trường trong nước.

3. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập như thế nào?
   Dữ liệu giá cổ phiếu, vốn hóa, giá trị sổ sách và lãi suất phi rủi ro được thu thập từ các công ty chứng khoán uy tín và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, đảm bảo tính chính xác và đầy đủ cho giai đoạn nghiên cứu từ 2003 đến 2012.

4. Hiện tượng đa cộng tuyến ảnh hưởng thế nào đến kết quả hồi quy?
   Đa cộng tuyến làm tăng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy, làm giảm ý nghĩa thống kê và có thể gây sai lệch dấu hiệu của các biến giải thích. Nghiên cứu đã kiểm định và loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng để đảm bảo kết quả tin cậy.

5. Làm thế nào nhà đầu tư cá nhân có thể áp dụng kết quả nghiên cứu?
   Nhà đầu tư cá nhân nên tìm hiểu và áp dụng mô hình bốn nhân tố Carhart để đánh giá rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu, kết hợp với phân tích cơ bản và kỹ thuật để xây dựng danh mục đầu tư đa dạng và hiệu quả.

Kết luận

• Thị trường chứng khoán Việt Nam đã phát triển nhanh chóng nhưng vẫn còn nhiều thách thức về minh bạch thông tin và hiệu quả đầu tư.
• Mô hình bốn nhân tố Carhart là mô hình định giá tối ưu nhất cho thị trường Việt Nam, giải thích tốt các nhân tố quy mô, giá trị và quán tính giá.
• Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho các cổ phiếu vốn hóa nhỏ và siêu nhỏ, góp phần hoàn thiện lý thuyết và thực tiễn định giá tài sản tại Việt Nam.
• Cần nâng cao chất lượng dữ liệu, hoàn thiện khung pháp lý và tăng cường đào tạo nhà đầu tư để phát huy hiệu quả mô hình định giá.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu với dữ liệu mới hơn, phát triển mô hình phù hợp hơn với đặc thù thị trường và ứng dụng kết quả vào thực tiễn đầu tư.

Hành động ngay: Các nhà đầu tư và tổ chức nghiên cứu nên áp dụng mô hình Carhart để nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề rủi ro cao hơn lợi suất họ sẽ đặt ra mục tiêu tối đa hóa lợi suất ứng với mức rủi ro có thể chấp nhận; nhà đầu tư khác lại đặt coi trọng lợi suất hơn rủi ro và họ sẽ đặt mục tiêu tối thiểu hóa rủi ro ứng với mức lợi suất nhất định. Quản lý danh mục đầu tư tốt sẽ giúp họ đạt được những mục tiêu đó. Lý thuyết về các mô hình định giá 1. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model - CAPM) là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng.

Trong mô hình này, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận không rủi ro (risk-free rate) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó. Còn rủi ro không toàn hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này. Mô hình CAPM do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã có được nhiều ứng dụng từ đó đến nay. Mặc dù còn có một số mô hình khác nỗ lực giải thích động thái thị trường nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát thực với thực tiễn.

Cũng như bất kỳ mô hình nào khác, mô hình này cũng chỉ là một sự đơn giản hoá hiện thực bằng những giả định cần thiết, nhưng nó vẫn cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích. Những giả định của mô hình CAPM Thị trường vốn là hiệu quả ở chỗ nhà đầu tư được cung cấp thông tin đầy đủ, chi phí giao dịch không đáng kể, không có những hạn chế đầu tư, và không có nhà TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Trang 11 đầu tư nào đủ lớn để ảnh hưởng đến giá cả của một loại chứng khoán nào đó. Nói khác đi, giả định thị trường vốn là thị trường hiệu quả và hoàn hảo. Nhà đầu tư kỳ vọng nắm giữ chứng khoán trong thời kỳ 1 năm và có hai cơ hội đầu tư: đầu tư vào chứng khoán không rủi ro và đầu tư vào danh mục cổ phiếu thường trên thị trường.

Nội dung của mô hình CAPM Giả sử rằng thị trường tài chính hiệu quả và nhà đầu tư đa dạng hoá danh mục đầu tư sao cho rủi ro trong toàn hệ thống không đáng kể. Như vậy, chỉ còn rủi ro toàn hệ thống ảnh hưởng đến lợi nhuận của cổ phiếu. Cổ phiếu có beta càng lớn thì rủi ro càng cao, do đó, đòi hỏi lợi nhuận cao để bù đắp rủi ro. Theo mô hình CAPM mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn tả bởi công thức sau: Lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu j: Rj = Rf + (Rm − Rf) βj Trong đó: Rf là lợi nhuận không rủi ro Rm là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường βj là hệ số beta của cổ phiếu j.

Ƣu nhƣợc điểm của mô hình CAPM Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản và có thể ứng dụng được trên thực tế. Tuy nhiên, cũng như nhiều mô hình khác, CAPM không tránh khỏi những hạn chế. Một số học giả khi áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số điểm bất thường bao gồm: Ảnh hưởng của qui mô công ty: Người ta phát hiện rằng cổ phiếu của công ty có giá trị vốn hóa nhỏ đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường lớn, nếu những yếu tố khác như nhau. Ảnh hưởng của tỷ số P/E và M/B: Người ta cũng thấy rằng cổ phiếu của những công ty có tỷ số P/E (price/earning ratio) và tỷ số M/B (market-to-book value TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Trang 12 ratio) thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những công ty có tỷ số P/E và M/B cao.

Ảnh hưởng tháng Giêng: Những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 12 đến tháng 1 thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng khác. Tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy trong nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra. Triển khai mô hình định giá CAPM trong thực tế Khi dùng để định giá chứng khoán, mô hình CAPM được chuyển thể về dạng: Ri(t) – RF(t) = αi + βi [RM(t) – RF(t)] + ei(t) Trong phép hồi quy này, Ri(t) là tỷ suất sinh lợi trên tài sản i trong tháng t, RF(t) là lãi suất phi rủi ro, RM(t) là tỷ suất sinh lợi của thị trường. Theo như CAPM:  Tài sản đang được định giá đúng thì αi = 0  αi đo lường tỷ suất sinh lợi tăng thêm bằng với tỷ suất sinh lợi mong đợi trừ cho tỷ suất sinh lợi yêu cầu.

Như vậy, khi αi > 0, tức tài sản đang bị định giá thấp, tuy nhiên, nhà đầu tư nên kiểm tra lại một số thông tin trước khi ra quyết định:  Xem lại sai số ước lượng của mô hình  Giá trị quá khứ của α chưa chắc là một dự báo tốt cho tương lai  αi > 0 có thể đi cùng với những rủi ro nhất định. Do đó, α chính là nhân tố định giá danh mục. Mô hình ba nhân tố của Fama – French Những nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Mỹ cho thấy rằng tỷ suất sinh lợi trung bình ít có mối quan hệ với β trong mô hình CAPM của Sharpe và Lintner (1965). Những nhân tố khác không có trong CAPM lại có sức giải thích TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Trang 13 đối với tỷ suất sinh lợi trung bình, bao gồm các nhân tố quy mô, đòn bẩy, thu nhập/giá (E/P), và giá sổ sách trên giá thị trường (B/M).

Fama và French nghiên cứu sự liên hệ của các nhân tố này và thấy rằng khi kết hợp với nhau, nhân tố quy mô và B/M có sức giải thích hơn hẳn nhân tố đòn bẩy và E/P. Kết quả là, hai nhân tố quy mô và B/M đã giải thích tốt tỷ suất sinh lợi trung bình theo nghiên cứu của Fama và French trên NYSE, Amex và NASDAQ giai đoạn 1963-1990. Fama và French sử dụng cách tiếp cận hồi quy chuỗi thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972), đưa ra mô hình ba nhân tố: Ri(t) – RF(t) = ai + bi[RM(t) – RF(t)] + siSMB(t) + hiHML(t) + ei(t) Trong phép hồi quy này,  Ri(t) là tỷ suất sinh lợi trên tài sản i trong tháng t.  RF(t) là lãi suất phi rủi ro, RM(t) là tỷ suất sinh lợi của thị trường.

 SMB(t) (phần bù quy mô) là sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi trên các danh mục đầu tư được đa dạng hóa bởi các cổ phiếu vốn hóa nhỏ và các cổ phiếu vốn hóa lớn. Danh mục SMB mô phỏng nhân tố quy mô, được tính là tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của 3 danh mục có vốn hoá thị trường nhỏ trừ cho tỷ suất sinh lợi trung bình của 3 danh mục có vốn hoá thị trường lớn. Cách tính này là để loại trừ tác động của B/M khi xét tác động của nhân tố quy mô. Giá trị SMB > 0 hàm ý những chứng khoán có quy mô (vốn hoá thị trường) nhỏ có tỷ suất sinh lợi cao hơn những chứng khoán có quy mô lớn.

Và SMB < 0 thì hàm ý ngược lại. Danh mục HML mô phỏng nhân tố B/M, là tỷ suất sinh lợi bình quân hàng tháng của hai danh mục vốn hóa thấp và vốn hóa cao có B/M cao trừ cho tỷ suất sinh lợi bình quân của hai TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Trang 14 danh mục vốn hóa thấp và vốn hóa cao có B/M thấp. HML > 0 có nghĩa là chứng khoán có B/M cao (cổ phiếu giá trị) thì có tỷ suất sinh lợi cao hơn chứng khoán có B/M thấp (cổ phiếu tăng trưởng).  bi là biến phản ánh độ nhạy của nhân tố thị trường được gọi là beta chứng khoán 3 nhân tố (để phân biệt với beta chứng khoán trong mô hình CAPM).

 si và hi là các biến phản ánh độ nhạy của nhân tố SMB và HML.  ai là hệ số chặn của mô hình, cũng chính là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi thực tế và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng theo mô hình ba nhân tố.  e(t) là sai số ngẫu nhiên của mô hình.  Tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội: Phần chênh lệch RM(t) – RF(t) đôi khi còn được gọi là phần bù của thị trường (market premium) hay tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, tức là phần tăng thêm của tỷ suất sinh lợi do rủi ro của thị trường mang lại.

Nhân tố này cũng giống như trong CAPM. Mô hình 4 nhân tố của Carhart (1997) Carhart nhận thấy rằng mô hình 3 nhân tố Fama - French không giải thích được biến động trong tỷ suất sinh lợi khi phân loại danh mục theo tỷ suất sinh lợi kỳ trước (theo xu hướng / đà tăng trưởng). Chan Jegadessh và Lakonishok cho rằng sự bất thường của nhân tố xu hướng chính là một yếu tố của thị trường không hiệu quả do phản ứng chậm với thông tin. Carhart xây dựng mô hình 4 nhân tố dựa trên mô hình 3 nhân tố của Fama và French (1993) và thêm một nhân tố nữa được đưa ra bởi Jegadeesh và Titman (1993) là yếu tố xu hướng bất thường trong một năm : Ri(t) – RF(t) = ai + bi[RM(t) – RF(t)] + siSMB(t) + hiHML(t) + wiWML(t) + ei(t) Trong đó từ mô hình 3 nhân tố của Fama và French được bổ sung thêm tỷ suất sinh lợi theo quán tính giá, WML(t), là sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi tháng t trên các danh mục đầu tư được đa dạng hóa cho bên cao và bên thấp trong năm qua.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Mục đích của các mô hình Các mô hình được sử dụng để hồi quy các danh mục cần định giá, tìm ra danh mục đang định giá thấp để mua vào, còn những danh mục đang nắm giữ mà bị định giá cao thì bán ra. Ngoài ra, còn so sánh độ phù hợp của các mô hình với tình hình hiện tại trên thị trường để ra quyết định phù hợp nhất. Theo dõi kết quả dự báo và đánh giá lại mô hình đã sử dụng Mô hình kinh tế lượng sử dụng những chuỗi dữ liệu quá khứ để ước lượng các hệ số.

Tuy nhiên, mỗi mô hình có một mức ý nghĩ và độ chính xác riêng. Khi sử dụng mô hình nhà đầu tư phải luôn theo dõi kết quả của mô hình với thị trường.