Nghiên Cứu Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu Ngành Ngân Hàng

Luận văn thạc sĩ kinh tế nghiên cứu vận dụng mô hình capm trong đo lường rủi ro hệ thống các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên hose, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên

• Tác giả: Bùi Thị Tuyết
• Người hướng dẫn: TS. Võ Thị Thúy Anh
• Trường học: Trường Đại Học
• Chuyên ngành: Ngành Ngân Hàng
• Đề tài: Nghiên Cứu Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu Ngành Ngân Hàng Bằng Mô Hình CAPM
• Loại tài liệu: Luận Văn
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• MỞ ĐẦU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• 1.7. Cấu trúc của luận văn
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG BẰNG MÔ HÌNH CAPM
• 1.1. ĐO LƯỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO
• 1.1.1. Tỷ suất lợi tức và Đo lường tỷ suất lợi tức
• 1.1.2. Rủi ro và Đo lường rủi ro
• 1.1.2.1. Khái niệm rủi ro
• 1.1.2.2. Phân loại rủi ro
• 1.1.2.3. Đo lường rủi ro
• 1.1.2.4. Đo lường rủi ro của một danh mục đầu tư
• 1.1.2.5. Rủi ro hệ thống
• 1.2. RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG
• 1.2.1. Đặc điểm của ngành ngân hàng
• 1.2.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của ngân hàng
• 1.2.3. Mức độ rủi ro hệ thống của ngành ngân hàng Việt Nam
• 1.3. MÔ HÌNH CAPM
• 1.3.1. Khái quát về mô hình CAPM
• 1.3.2. Mô hình CAPM dựa trên giả định như những giả định của thị trường vốn
• 1.3.3. Mô hình CAPM
• 1.4. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI
• 1.4.1. Tổng quan về các nghiên cứu chủ yếu có liên quan đến việc ước lượng và kiểm định mô hình CAPM trên thế giới
• 1.4.2. Tổng quan về các nghiên cứu chủ yếu có liên quan đến việc ước lượng và kiểm định mô hình CAPM tại Việt Nam
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM
• 2.1. PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG THÍCH HỢP CỰC ĐẠI (FIML)
• 2.1.1. Điều kiện vận dụng
• 2.1.2. Ước lượng Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner bằng phương pháp thích hợp cực đại (FIML)
• 2.1.3. Ước lượng Mô hình CAPM beta-zero phiên bản của Black bằng phương pháp thích hợp cực đại (FIML)
• 2.1.4. Kiểm định tính hiệu lực của mô hình
• 2.2. PHƯƠNG PHÁP MÔ - MEN TỔNG QUÁT (GMM)
• 2.2.1. Điều kiện vận dụng
• 2.2.2. Ước lượng mô hình CAPM bằng phương pháp GMM. Kiểm định tính hiệu lực đối với mô hình
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO HỆ THỐNG CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TRÊN HOSE GIAI ĐOẠN 2009-2011
• 3.1. TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 3.1.1. Quá trình hình thành và phát triển của Thị trường Chứng khoán
• 3.1.2. Thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009-2011
• 3.2. CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO HỆ THỐNG CỦA NGÀNH NGÂN HÀNG VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2009-2011
• 3.2.1. Đặc điểm ngành ngân hàng Việt Nam
• 3.2.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của ngành ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2009-2011
• 3.3. MỨC ĐỘ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ RỦI RO HỆ THỐNG ĐẾN CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TRÊN HOSE GIAI ĐOẠN 2009-2011
• 3.3.1. Sự biến động ngoài dự kiến của lãi suất
• 3.3.2. Sự biến động ngoài dự kiến của lạm phát
• 3.3.3. Chính sách tiền tệ của Chính phủ
• 3.3.4. Tăng trưởng kinh tế (GDP)
• 3.3.5. Khủng hoảng kinh tế và khủng hoảng tài chính
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TRÊN HOSE BẰNG MÔ HÌNH CAPM VÀ CÁC KHUYẾN CÁO ĐỐI VỚI NHÀ ĐẦU TƯ
• 4.1. MÔ TẢ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU
• 4.2. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH CHUỖI TỶ SUẤT LỢI TỨC THỰC TẾ
• 4.3. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM
• 4.3.1. Kết quả kiểm định Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner
• 4.3.2. Kết quả kiểm định Mô hình CAPM phiên bản của Black
• 4.4. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG HỆ SỐ BETA
• 4.4.1. Kết quả ước lượng hệ số beta với phương pháp ước lượng FIML
• 4.4.2. Kết quả ước lượng hệ số beta với phương pháp ước lượng GMM
• 4.5. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
• 4.6. CÁC KHUYẾN CÁO ĐỐI VỚI NHÀ ĐẦU TƯ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu Ngành Ngân Hàng

Nghiên cứu rủi ro hệ thống cổ phiếu ngành ngân hàng là một lĩnh vực quan trọng trong tài chính. Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) được sử dụng để đo lường và đánh giá rủi ro này. Mô hình này giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất kỳ vọng của cổ phiếu ngân hàng. Việc áp dụng mô hình CAPM không chỉ giúp đánh giá rủi ro mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho quyết định đầu tư.

1.1. Khái Niệm Rủi Ro Hệ Thống Trong Ngành Ngân Hàng

Rủi ro hệ thống là loại rủi ro ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường, không thể giảm thiểu bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư. Trong ngành ngân hàng, rủi ro này có thể đến từ các yếu tố như biến động lãi suất, lạm phát và chính sách tiền tệ.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Mô Hình CAPM Trong Đánh Giá Rủi Ro

Mô hình CAPM giúp xác định tỷ suất lợi tức kỳ vọng dựa trên rủi ro hệ thống của cổ phiếu. Hệ số beta trong mô hình này đo lường mức độ nhạy cảm của cổ phiếu so với biến động của thị trường, từ đó giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

II. Vấn Đề Rủi Ro Hệ Thống Trong Ngành Ngân Hàng Việt Nam

Ngành ngân hàng Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức liên quan đến rủi ro hệ thống. Sự biến động của thị trường tài chính toàn cầu, cùng với các yếu tố nội tại như chính sách tiền tệ và lãi suất, đã tạo ra áp lực lớn lên các ngân hàng. Việc hiểu rõ các vấn đề này là cần thiết để giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi suất.

2.1. Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Hệ Thống

Các nhân tố như lãi suất, lạm phát và tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng lớn đến rủi ro hệ thống trong ngành ngân hàng. Sự biến động của các yếu tố này có thể dẫn đến sự thay đổi trong tỷ suất lợi tức và rủi ro của cổ phiếu ngân hàng.

2.2. Thách Thức Đối Với Các Ngân Hàng Thương Mại

Các ngân hàng thương mại Việt Nam đang phải đối mặt với thách thức từ sự cạnh tranh ngày càng gia tăng và áp lực từ các quy định của nhà nước. Điều này có thể làm tăng rủi ro hệ thống và ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng.

III. Phương Pháp Đo Lường Rủi Ro Hệ Thống Bằng Mô Hình CAPM

Mô hình CAPM là một công cụ mạnh mẽ để đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngành ngân hàng. Phương pháp này giúp xác định mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất kỳ vọng, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư.

3.1. Cách Tính Hệ Số Beta Trong Mô Hình CAPM

Hệ số beta được tính bằng cách so sánh biến động của cổ phiếu với biến động của thị trường. Công thức tính beta là tỷ lệ giữa phương sai của lợi tức cổ phiếu và phương sai của lợi tức thị trường.

3.2. Kiểm Định Tính Hiệu Lực Của Mô Hình CAPM

Kiểm định tính hiệu lực của mô hình CAPM là bước quan trọng để xác định độ tin cậy của mô hình trong việc dự đoán lợi suất. Các phương pháp kiểm định như FIML và GMM thường được sử dụng để đánh giá mô hình.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình CAPM Trong Ngành Ngân Hàng

Mô hình CAPM không chỉ là lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc ra quyết định đầu tư. Các nhà đầu tư có thể sử dụng mô hình này để đánh giá rủi ro và lợi suất của cổ phiếu ngân hàng, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Về Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu Ngân Hàng

Nghiên cứu cho thấy rằng rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngân hàng Việt Nam có sự biến động lớn trong giai đoạn 2009-2011. Các yếu tố như lãi suất và chính sách tiền tệ đã ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro này.

4.2. Khuyến Cáo Đối Với Nhà Đầu Tư

Dựa trên kết quả nghiên cứu, nhà đầu tư nên cân nhắc kỹ lưỡng trước khi đầu tư vào cổ phiếu ngân hàng. Việc hiểu rõ rủi ro hệ thống và áp dụng mô hình CAPM sẽ giúp tối ưu hóa lợi suất đầu tư.

V. Kết Luận Về Nghiên Cứu Rủi Ro Hệ Thống Cổ Phiếu Ngành Ngân Hàng

Nghiên cứu rủi ro hệ thống cổ phiếu ngành ngân hàng bằng mô hình CAPM đã chỉ ra rằng việc đánh giá rủi ro là rất quan trọng trong quyết định đầu tư. Mô hình này cung cấp một cái nhìn rõ ràng về mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất, giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn.

5.1. Tương Lai Của Nghiên Cứu Rủi Ro Trong Ngành Ngân Hàng

Trong tương lai, nghiên cứu về rủi ro hệ thống trong ngành ngân hàng sẽ tiếp tục phát triển. Các mô hình mới và phương pháp phân tích sẽ được áp dụng để cải thiện độ chính xác trong việc đo lường rủi ro.

5.2. Tầm Quan Trọng Của Việc Đánh Giá Rủi Ro

Đánh giá rủi ro không chỉ giúp nhà đầu tư bảo vệ tài sản mà còn góp phần vào sự ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính. Việc áp dụng mô hình CAPM sẽ là một công cụ hữu ích trong quá trình này.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 - CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG BẰNG MÔ HÌNH CAPM 1. ĐO LƯỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO: 1. Tỷ suất lợi tức và Đo lường tỷ suất lợi tức Tỷ suất lợi tức được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm giữa các khoản thu nhập và giá trị các khoản đầu tư bỏ ra. Dt + Pt - Pt-1 Đo lường tỷ suất lợi tức: R = (1.1) Pt-1 Trong đó: - R: là tỷ suất lợi tức thực (hoặc kỳ vọng) - Dt: là cổ tức - Pt: là giá cổ phiếu ở thời điểm t - Pt-1: là giá cổ phiếu ở thời điểm t-1 Nếu lấy cổ tức và giá cổ phiếu theo số liệu thực tế thì ta có tỷ suất lợi tức thực.

Nếu lấy cổ tức và giá cổ phiếu theo số liệu kỳ vọng thì ta có tỷ suất lợi tức kỳ vọng. k Lợi tức kỳ vọng của một chứng khoán: E (R ) = å pi Ri (1. Rủi ro và Đo lường rủi ro: 1. Khái niệm rủi ro: “Cho đến nay chưa có được khái niệm thống nhất về rủi ro.

Những trường phái khác nhau, các tác giả khác nhau đưa ra những khái niệm rủi ro khác nhau. Những định nghĩa này rất phong phú và đa dạng, nhưng tập trung lại có thể chia thành hai trường phái lớn: Theo trường phái truyền thống, rủi ro được xem là sự không may mắn, sự tổn thất mất mát, nguy hiểm. Nó được xem là điều không lành, điều không tốt, bất ngờ xảy đến. Đó là sự tổn thất về tài sản hay là sự giảm sút lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận dự kiến.

Rủi ro còn được hiểu là những bất trắc ngoài ý muốn xảy ra Luan van 6 trong quá trình kinh doanh, sản xuất của doanh nghiệp, tác động xấu đến sự tồn tại và phát triển của một doanh nghiệp. Tóm lại, theo quan điểm này thì rủi ro là những thiệt hại, mất mát, nguy hiểm hoặc các yếu tố liên quan đến nguy hiểm, khó khăn hoặc điều không chắc chắn có thể xảy ra cho con người. Theo trường phái hiện đại, rủi ro là sự bất trắc có thể đo lường được, vừa mang tính tích cực, vừa mang tính tiêu cực. Rủi ro có thể mang đến những tổn thất mất mát cho con người nhưng cũng có thể mang lại những lợi ích, những cơ hội”[33].

Phân loại rủi ro: “Xét về mặt định tính, rủi ro tổng thể của một công ty (hay cổ phiếu) là một tổng của hai thành phần cơ bản: Rủi ro phi hệ thống (unsystematic risk) là những yếu tố tác động gắn liền với từng công ty riêng biệt như rủi ro kinh doanh hay rủi ro tài chính của công ty đó, mà không ảnh hưởng đến các công ty khác (trừ các công ty lớn). Để giảm thiểu rủi ro loại này, nhà đầu tư thường đa dạng hoá danh mục của mình. Do vậy rủi ro phi hệ thống còn được gọi là Rủi ro có thể đa dạng hoá (diversifiable risks). Rủi ro hệ thống (systematic risk) là các yếu tố tác động lên tất cả các công ty trên thị trường, tất cả các công ty đều bị chi phối bởi rủi ro hệ thống.

Như vậy các nhà đầu tư không thể đa dạng hoá để giảm thiểu rủi ro hệ thống. Do đó rủi ro này còn được gọi là Rủi ro không thể đa dạng hoá (non-diversifiable risks)”[1]. Đo lường rủi ro: Đo lường rủi ro của một cổ phiếu: Phương sai và độ lệch chuẩn (của lợi tức cổ phiếu đó so với giá trị trung bình của nó) là hai phép đo rủi ro phổ biến nhất. Trong thực tế nhiều khi chỉ xác định kỳ vọng toán của biến ngẫu nhiên thì chưa đủ để xác định biến ngẫu nhiên đó.

Ta còn phải xác định mức độ phân tán của các giá trị của biến ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình của nó. Người ta cho rằng đặc trưng cho mức độ phân tán thì đơn giản nhất là tìm tất cả các sai lệch của các giá trị của biến ngẫu nhiên so với kỳ vọng toán của nó và lấy trung bình số học của các sai lệch đó. Song cách làm này không mang lại kết quả vì có thể dễ dàng chứng minh Luan van 7 được rằng với mọi biến ngẫu nhiên thì trung bình số học của các sai lệch luôn bằng không. Sở dĩ có điều đó vì các sai lệch dương và sai lệch âm xung quanh giá trị kỳ vọng toán học bao giờ cũng bù trừ cho nhau, do đó giá trị trung bình của các sai lệch sẽ bằng không.

Để khắc phục điều này, người ta không tính trực tiếp trung bình của các sai lệch mà tính trung bình của các giá trị tuyệt đối hoặc bình phương của các sai lệch. Song đơn giản hơn là tìm trung bình của bình phương các sai lệch. Từ đó chúng ta có khái niệm phương sai và độ lệch chuẩn: k + Phương sai của tỷ suất lợi tức (σ2): s 2 = å pi [Ri - E (R )]2 (1.3) i k + Độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức (σ): s = å p [R - E (R )] i i i 2 (1.4) Nếu phân phối của lợi tức tuân theo quy luật phân phối chuẩn, chỉ tiêu phương sai hoặc độ lệch chuẩn được sử dụng để đo lường rủi ro trong đầu tư tài chính. Đo lường rủi ro của một danh mục đầu tư: Trong thực tế, các nhà đầu tư ít khi nào dồn hết toàn bộ tài sản của mình vào một khoản đầu tư duy nhất.

Do vậy, các nhà đầu tư thường lựa chọn môt danh mục đầu tư (portfolio) là sự kết hợp của 2 hay nhiều chứng khoán hoặc tài sản trong đầu tư. Lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư đơn giản chỉ là trung bình có trọng số của các lợi nhuận kỳ vọng của từng chứng khoán trong danh mục đầu tư. Trọng số ở đây chính là tỷ trọng của từng loại chứng khoán trong danh mục đầu tư. Công thức tính lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư như sau: E (R p ) = å wi E (Ri ) , k (1.5) i k Trong đó: å wi = 1 , Wi là tỷ trọng của chứng khoán i, E(Ri) là lợi tức kỳ i vọng của chứng khoán i, và k là tổng số chứng khoán có trong danh mục đầu tư.

Rủi ro của danh mục đầu tư được đo lường bởi phương sai hoặc độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư. Không giống lợi tức, việc xác định phương sai hoặc độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư rất phức tạp do ảnh hưởng của yếu tố hiệp phương Luan van 8 sai tức là mức độ quan hệ giữa rủi ro của các chứng khoán trong danh mục đầu tư. Phương sai của danh mục đầu tư được xác định bởi công thức: n n n s p2 = åWi 2s i2 + ååWiW js ij (1.6) i =1 i =1 j =1 j ¹1 Độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư được xác định bởi công thức: n n n sp = åWi 2s i2 + ååWiW js ij i =1 i =1 j =1 (1.7) j ¹1 Trong đó n là tổng số chứng khoán có trong danh mục đầu tư, Wi là tỷ trọng của chứng khoán i trong danh mục, Wj là tỷ trọng của chứng khoán j trong danh mục và σij là hiệp phương sai giữa lợi nhuận của chứng khoán i và j. Hiệp phương sai lợi nhuận của 2 chứng khoán là chỉ tiêu đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa 2 chứng khoán (giải sử chứng khoán A và chứng khoán B).

Hiệp phương sai được xác định bởi công thức: s A, B = å pi [RA,i - E (RA )][RB , i - E (RB )] p (1.8) i Hiệp phương sai có thể dương (+), âm (-) hoặc bằng không (0). Tuy nhiên hiệp phương sai không giúp chúng ta hiểu đầy đủ quan hệ giữa 2 chứng khoán. Ta có khái niệm hệ số tương quan giữa 2 chứng khoán: s A, B r A, B = (1.9) s As B Ta có - 1 £ r A, B £ 1 r A, B = +1 : Tương quan thuận hoàn hảo r A, B = -1 : Tương quan nghịch hoàn hảo Hiệp phương sai hay hệ số tương quan có ảnh hưởng rất lớn đến rủi ro của một danh mục đầu tư. Đa dạng hóa chỉ mang lại lợi ích (giảm thiểu rủi ro) khi hệ số tương quan giữa các tài sản nhỏ hơn 1.

Rủi ro hệ thống: “Nếu rủi ro phi hệ thống có thể được triệt tiêu bằng con đường đa dạng hoá, Luan van 9 thì việc đòi hỏi một thước đo mới của rủi ro là đều tất yếu. Thước đo mới chỉ liên quan đến rủi ro hệ thống. Khái niệm beta được hình thành trong quá trình giới tài chính tìm cách lượng hoá rủi ro hệ thống. Khi nói rủi ro phi hệ thống có thể bị triệt tiêu bằng cách đa dạng hoá, điều này không có nghĩa là tất cả mọi nhà đầu tư đều nắm giữ danh mục thị trường và bỏ qua việc xác định rủi ro phi hệ thống của từng công ty.

Tuy nhiên, việc xác định rủi ro phi hệ thống, được xem là một nghệ thuật, bởi vì mỗi ngành, mỗi công ty đều có những rủi ro riêng của nó. Loại rủi ro này không có bất cứ một cơ sở chung nào giữa các doanh nghiệp để có thể mô hình hoá nó thành một công thức. Do vậy, người ta chỉ có thể làm điều này với rủi ro hệ thống dựa trên cơ sở chung là sự biến động tỷ suất lợi tức của từng cổ phiếu so với sự biến động tỷ suất lợi tức của toàn bộ thị trường. Và như thế khái niệm hệ số beta đã ra đời để thực hiện nhiệm vụ đo lường rủi ro và có khả năng so sánh giữa các doanh nghiệp khác nhau.

Beta được xác định với đầu vào là các tỷ suất lợi tức, mà tỷ suất này được tính toán dựa trên các mức giá của cổ phiếu theo thời gian. Xét về mặt toán học beta chỉ là một công cụ đo lường khả năng biến động giá của các cổ phiếu so với sự biến động của chỉ số thị trường. Tại sao nói beta là một đại diện cho rủi ro của doanh nghiệp, chỉ có thể giải thích vấn đề này bằng Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH - Efficient Market Hyppothesis), theo thuyết này giá cả chứng khoán sẽ phản ánh tất cả mọi hoạt động của doanh nghiệp. Như vậy, beta đo lường rủi ro trong sự thay đổi mức giá của cổ phiếu, cũng chính là đo lường rủi ro của doanh nghiệp.

Trên thế giới, các thị trường tài chính phát triển được xem như là thị trường hiệu quả. Hệ số beta ở các thị trường này là một thước đo hiệu quả của rủi ro hệ thống”[1].