Luận văn thạc sĩ nghiên cứu ứng dụng mô hình markowitz trong xây dựng danh mục đầu tư tối ưu tại thị trường chứng khoán việt nam

Nghiên cứu ứng dụng mô hình Markowitz trong xây dựng danh mục đầu tư tối ưu tại thị trường chứng khoán Việt Nam, mang lại hiệu quả cao.

• Tác giả: Nguyễn Thị Phương Chi
• Người hướng dẫn: PGS.TS Võ Thị Thúy Anh
• Trường học: Đại Học Đà Nẵng
• Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Mô Hình Markowitz Trong Xây Dựng Danh Mục Đầu Tư Tối Ưu Tại Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Đà Nẵng

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Lý do chọn đề tài
• 0.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 0.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.4. Phương pháp nghiên cứu
• 0.5. Bố cục đề tài
• 0.6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH MARKOWITZ VÀ VẬN DỤNG MÔ HÌNH TRONG XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TỐI ƯU
• 1.1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH MARKOWITZ
• 1.1.1. Lý thuyết về danh mục đầu tư chứng khoán
• 1.1.1.1. Cơ sở của quyết định đầu tư
• 2. CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARKOWITZ VÀO XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TỐI ƯU TẠI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 3. CHƯƠNG 3: MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình Markowitz trong đầu tư chứng khoán

Mô hình Markowitz, được phát triển bởi Harry Markowitz vào năm 1952, đã trở thành nền tảng cho lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại. Mô hình này giúp các nhà đầu tư tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình bằng cách cân bằng giữa lợi nhuận và rủi ro. Tại thị trường chứng khoán Việt Nam, việc áp dụng mô hình này đang ngày càng trở nên phổ biến, đặc biệt trong bối cảnh thị trường phát triển mạnh mẽ.

1.1. Lý thuyết cơ bản về mô hình Markowitz

Mô hình Markowitz dựa trên nguyên tắc rằng nhà đầu tư có thể giảm thiểu rủi ro bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư. Điều này có nghĩa là không nên đầu tư tất cả vào một loại tài sản mà nên phân bổ vốn vào nhiều loại tài sản khác nhau để giảm thiểu rủi ro tổng thể.

1.2. Tầm quan trọng của việc xây dựng danh mục đầu tư

Việc xây dựng danh mục đầu tư không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn tối ưu hóa lợi nhuận. Các nhà đầu tư cần hiểu rõ về các loại tài sản và cách thức chúng tương tác với nhau để có thể đưa ra quyết định đầu tư thông minh.

II. Thách thức trong việc áp dụng mô hình Markowitz tại Việt Nam

Mặc dù mô hình Markowitz mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc áp dụng nó tại thị trường chứng khoán Việt Nam cũng gặp phải nhiều thách thức. Các yếu tố như thông tin không đầy đủ, sự biến động của thị trường và tâm lý đầu tư của nhà đầu tư cá nhân có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của mô hình.

2.1. Thông tin và dữ liệu không đầy đủ

Một trong những thách thức lớn nhất là việc thiếu thông tin chính xác và kịp thời về các công ty niêm yết. Điều này làm cho việc phân tích và dự đoán trở nên khó khăn hơn.

2.2. Tâm lý đầu tư và hành vi của nhà đầu tư

Tâm lý đầu tư của nhà đầu tư cá nhân thường bị ảnh hưởng bởi cảm xúc và tin đồn, dẫn đến quyết định đầu tư không hợp lý. Điều này có thể làm giảm hiệu quả của mô hình Markowitz trong thực tế.

III. Phương pháp xây dựng danh mục đầu tư tối ưu theo mô hình Markowitz

Để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu, nhà đầu tư cần thực hiện một quy trình rõ ràng, bao gồm việc xác định các loại tài sản, phân tích rủi ro và lợi nhuận, và cuối cùng là tối ưu hóa danh mục đầu tư. Mô hình Markowitz cung cấp một khung lý thuyết vững chắc cho quy trình này.

3.1. Quy trình lựa chọn chứng khoán

Quy trình bắt đầu bằng việc lựa chọn các chứng khoán tiềm năng dựa trên các tiêu chí như lợi suất kỳ vọng và rủi ro. Các nhà đầu tư cần phân tích kỹ lưỡng các yếu tố này để đưa ra quyết định đầu tư chính xác.

3.2. Tính toán ma trận hiệp phương sai

Ma trận hiệp phương sai là công cụ quan trọng trong mô hình Markowitz, giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các tài sản trong danh mục. Việc tính toán chính xác ma trận này sẽ giúp tối ưu hóa danh mục đầu tư.

IV. Ứng dụng thực tiễn mô hình Markowitz tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Việc ứng dụng mô hình Markowitz tại thị trường chứng khoán Việt Nam đã cho thấy những kết quả tích cực. Nhiều nhà đầu tư đã áp dụng mô hình này để xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả hơn, từ đó nâng cao lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

4.1. Kết quả nghiên cứu ứng dụng mô hình

Nghiên cứu cho thấy rằng các danh mục đầu tư được xây dựng theo mô hình Markowitz có hiệu suất tốt hơn so với các danh mục đầu tư truyền thống. Điều này chứng tỏ tính khả thi của mô hình trong bối cảnh thị trường Việt Nam.

4.2. Khuyến nghị cho nhà đầu tư

Các nhà đầu tư nên xem xét việc áp dụng mô hình Markowitz trong chiến lược đầu tư của mình. Việc hiểu rõ về rủi ro và lợi nhuận sẽ giúp họ đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của mô hình Markowitz

Mô hình Markowitz đã chứng minh được giá trị của nó trong việc xây dựng danh mục đầu tư tối ưu. Trong tương lai, việc áp dụng mô hình này tại thị trường chứng khoán Việt Nam sẽ tiếp tục phát triển, đặc biệt khi các nhà đầu tư ngày càng nhận thức rõ hơn về tầm quan trọng của việc quản lý rủi ro.

5.1. Tương lai của mô hình Markowitz tại Việt Nam

Với sự phát triển của công nghệ và thông tin, việc áp dụng mô hình Markowitz sẽ trở nên dễ dàng hơn. Các nhà đầu tư có thể sử dụng các phần mềm phân tích để tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình.

5.2. Khuyến nghị cho các nhà đầu tư

Các nhà đầu tư nên tiếp tục nghiên cứu và áp dụng mô hình Markowitz để nâng cao hiệu quả đầu tư. Việc kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn sẽ giúp họ đạt được kết quả tốt hơn.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua hơn một thập kỷ phát triển với nhiều biến động mạnh mẽ, tạo ra nhiều cơ hội cũng như thách thức cho các nhà đầu tư. Tính đến cuối năm 2012, Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) có hơn 300 công ty niêm yết với tổng giá trị vốn hóa đạt khoảng 163 nghìn tỷ đồng, trong khi Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) có 378 doanh nghiệp niêm yết với tổng giá trị vốn hóa lên tới gần 451 nghìn tỷ đồng. Tuy nhiên, hoạt động đầu tư tại thị trường này vẫn còn mang tính cảm tính, thiếu phương pháp khoa học, dẫn đến hiệu quả đầu tư chưa cao và tiềm ẩn nhiều rủi ro.

Trước thực trạng đó, luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng mô hình Markowitz trong xây dựng danh mục đầu tư tối ưu tại thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ 30/06/2009 đến 30/04/2013. Mục tiêu chính là hệ thống hóa cơ sở lý luận về mô hình Markowitz, vận dụng mô hình này để xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với đặc điểm ngại rủi ro của các nhà đầu tư khác nhau, đồng thời đề xuất các khuyến nghị thiết thực nhằm nâng cao hiệu quả đầu tư trên thị trường. Nghiên cứu có phạm vi tập trung vào các cổ phiếu niêm yết trên HOSE và HNX, sử dụng dữ liệu giá chứng khoán, chỉ số VN-Index, lãi suất phi rủi ro và các chỉ số tài chính liên quan.

Việc áp dụng mô hình Markowitz không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn tối đa hóa lợi tức kỳ vọng, góp phần nâng cao tính chuyên nghiệp và hiệu quả đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam, từ đó thúc đẩy sự phát triển lành mạnh và ổn định của thị trường tài chính quốc gia.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Harry Markowitz (1952), trong đó cân bằng giữa lợi tức kỳ vọng và rủi ro được xem là cơ sở quyết định đầu tư. Mô hình Markowitz sử dụng tỷ suất lợi tức kỳ vọng và độ lệch chuẩn (hoặc phương sai) của tỷ suất lợi tức để đo lường rủi ro, đồng thời khai thác mối quan hệ hiệp phương sai và hệ số tương quan giữa các tài sản để đa dạng hóa danh mục, giảm thiểu rủi ro tổng thể.

Ba khái niệm chính được sử dụng gồm:

• Tỷ suất lợi tức kỳ vọng (Expected Return): Trung bình có trọng số của các lợi tức có thể xảy ra, phản ánh kỳ vọng lợi nhuận của nhà đầu tư.
• Rủi ro (Risk): Được đo bằng độ lệch chuẩn hoặc phương sai của tỷ suất lợi tức, thể hiện sự biến động và không chắc chắn của lợi tức.
• Đường biên hiệu quả (Efficient Frontier): Tập hợp các danh mục đầu tư tối ưu cung cấp lợi tức kỳ vọng cao nhất cho một mức rủi ro nhất định hoặc rủi ro thấp nhất cho một mức lợi tức kỳ vọng.

Ngoài ra, luận văn còn áp dụng lý thuyết về tài sản phi rủi ro và sự kết hợp giữa tài sản rủi ro và phi rủi ro để xác định danh mục đầu tư tối ưu phù hợp với mức độ ngại rủi ro của từng nhà đầu tư.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thực tế từ 30 cổ phiếu niêm yết trên HOSE và HNX trong giai đoạn từ 30/06/2009 đến 30/04/2013. Các bước nghiên cứu bao gồm:

• Lựa chọn mẫu: 30 cổ phiếu được chọn dựa trên tiêu chí hoạt động hiệu quả, sinh lời ổn định, thời gian niêm yết lâu dài và thuộc nhiều ngành nghề khác nhau như thủy sản, dược phẩm, cao su, bất động sản, sản xuất kinh doanh.
• Thu thập dữ liệu: Giá đóng cửa điều chỉnh hàng ngày, lợi nhuận sau thuế, các chỉ số tài chính, lãi suất phi rủi ro và chỉ số VN-Index.
• Phân tích thống kê: Tính toán tỷ suất lợi tức thực nhận, phương sai, hiệp phương sai và hệ số tương quan giữa các cổ phiếu.
• Xây dựng mô hình: Áp dụng mô hình Markowitz để giải bài toán tối ưu hóa danh mục đầu tư với các ràng buộc về tỷ trọng cổ phiếu không âm và tổng tỷ trọng bằng 1.
• Phương pháp phân tích: Sử dụng phần mềm hỗ trợ tính toán tối ưu (Microsoft Excel, Matlab) để xác định đường biên hiệu quả và danh mục đầu tư tối ưu trong hai trường hợp có và không có tài sản phi rủi ro.
• Kiểm định hiệu quả: Đánh giá kết quả danh mục đầu tư tối ưu qua các chỉ số như tỷ suất lợi tức thực nhận, tỷ lệ phần thưởng trên rủi ro (Sharpe ratio) so với danh mục thị trường.

Quá trình nghiên cứu kéo dài trong khoảng thời gian từ 2009 đến 2013, đảm bảo tính cập nhật và phù hợp với điều kiện thực tế của thị trường chứng khoán Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xây dựng thành công danh mục đầu tư tối ưu với 30 cổ phiếu: Qua phân tích dữ liệu, danh mục đầu tư tối ưu được xác định với tỷ trọng phân bổ cụ thể cho từng cổ phiếu, đảm bảo giảm thiểu phương sai danh mục. Ví dụ, danh mục tối ưu không tồn tại tài sản phi rủi ro có phương sai nhỏ nhất và tỷ trọng cổ phiếu được phân bổ hợp lý, giúp giảm thiểu rủi ro tổng thể.

2. Đường biên hiệu quả rõ ràng và có ý nghĩa thực tiễn: Đường biên hiệu quả được xây dựng từ dữ liệu thực tế cho thấy các danh mục nằm trên đường này cung cấp tỷ suất lợi tức kỳ vọng cao hơn với cùng mức rủi ro hoặc rủi ro thấp hơn với cùng tỷ suất lợi tức kỳ vọng. So sánh với danh mục thị trường, danh mục tối ưu có tỷ lệ Sharpe cao hơn, minh chứng cho hiệu quả vượt trội.

3. Ảnh hưởng tích cực của tài sản phi rủi ro: Khi kết hợp tài sản phi rủi ro (ví dụ tín phiếu kho bạc) với danh mục cổ phiếu rủi ro, danh mục đầu tư mới có đường biên hiệu quả là đường thẳng (Capital Allocation Line - CAL), cung cấp cơ hội rủi ro-lợi tức tốt hơn. Tỷ trọng đầu tư vào tài sản phi rủi ro thay đổi theo mức độ ngại rủi ro của nhà đầu tư, giúp cá nhân hóa danh mục đầu tư tối ưu.

4. Kiểm định danh mục đầu tư tối ưu cho thấy hiệu quả vượt trội: Tỷ suất lợi tức thực nhận của các danh mục đầu tư tối ưu trong giai đoạn nghiên cứu cao hơn so với lợi tức kỳ vọng và danh mục thị trường, với tỷ lệ phần thưởng trên rủi ro (Sharpe ratio) cải thiện khoảng 10-15%. Điều này chứng tỏ mô hình Markowitz có thể ứng dụng hiệu quả trong điều kiện thị trường Việt Nam.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Markowitz phù hợp để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu tại thị trường chứng khoán Việt Nam, mặc dù thị trường còn nhiều biến động và bất ổn về thông tin. Việc sử dụng dữ liệu quá khứ để ước lượng các tham số đầu vào như lợi tức kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai là phương pháp khả thi và được áp dụng phổ biến, tuy nhiên cần thường xuyên cập nhật để phản ánh đúng diễn biến thị trường.

So với các nghiên cứu trước đây, luận văn đã bổ sung phần kiểm định hiệu quả danh mục đầu tư tối ưu trong điều kiện biến động của thị trường, từ đó đưa ra các khuyến nghị thiết thực cho nhà đầu tư. Việc kết hợp tài sản phi rủi ro giúp giảm thiểu rủi ro danh mục và phù hợp với các nhà đầu tư có mức độ ngại rủi ro khác nhau, tăng tính linh hoạt trong quản lý danh mục.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ đường biên hiệu quả, biểu đồ diễn biến tỷ suất lợi tức thực nhận của danh mục tối ưu so với danh mục thị trường, và bảng phân bổ tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục tối ưu, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình Markowitz trong xây dựng danh mục đầu tư cá nhân và tổ chức: Nhà đầu tư nên sử dụng mô hình này để xác định tỷ trọng cổ phiếu tối ưu, giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi tức kỳ vọng. Thời gian áp dụng nên được cập nhật định kỳ theo biến động thị trường, tối thiểu mỗi quý.

2. Tăng cường thu thập và phân tích dữ liệu tài chính chính xác: Các công ty chứng khoán và nhà đầu tư cần xây dựng hệ thống dữ liệu đầy đủ, chính xác và cập nhật liên tục để ước lượng các tham số đầu vào cho mô hình Markowitz một cách hiệu quả. Chủ thể thực hiện là các tổ chức tài chính và bộ phận phân tích đầu tư.

3. Đào tạo nâng cao kiến thức và kỹ năng đầu tư cho nhà đầu tư cá nhân: Các cơ quan quản lý và tổ chức đào tạo nên tổ chức các khóa học, hội thảo về lý thuyết danh mục đầu tư và ứng dụng mô hình Markowitz, giúp nhà đầu tư nâng cao năng lực phân tích và ra quyết định đầu tư khoa học.

4. Cải thiện khung pháp lý và minh bạch thông tin trên thị trường chứng khoán: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước cần tăng cường giám sát, kiểm tra và xử lý nghiêm các hành vi thao túng, làm giá, đồng thời nâng cao chất lượng công bố thông tin để giảm bất đối xứng thông tin, tạo môi trường đầu tư lành mạnh.

5. Khuyến khích kết hợp tài sản phi rủi ro trong danh mục đầu tư: Nhà đầu tư nên cân nhắc phân bổ vốn vào các tài sản phi rủi ro như tín phiếu kho bạc để giảm thiểu rủi ro tổng thể, đặc biệt trong giai đoạn thị trường biến động mạnh. Việc này cần được thực hiện linh hoạt theo mức độ ngại rủi ro cá nhân.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư cá nhân: Giúp hiểu rõ hơn về cách xây dựng danh mục đầu tư khoa học, giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận dựa trên mô hình Markowitz, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tư cá nhân.

2. Các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư: Cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp thực tiễn để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu, hỗ trợ trong việc tư vấn và quản lý danh mục cho khách hàng.

3. Cơ quan quản lý thị trường chứng khoán: Tham khảo để hoàn thiện chính sách, nâng cao hiệu quả giám sát và minh bạch thông tin, tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng các mô hình đầu tư hiện đại.

4. Giảng viên và sinh viên ngành Tài chính - Ngân hàng, Quản trị kinh doanh: Là tài liệu tham khảo học thuật, giúp hiểu sâu về lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại và ứng dụng thực tiễn tại thị trường Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Markowitz là gì và tại sao nó quan trọng trong đầu tư chứng khoán?
   Mô hình Markowitz là lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại giúp cân bằng giữa lợi tức kỳ vọng và rủi ro thông qua đa dạng hóa tài sản. Nó quan trọng vì giúp nhà đầu tư xây dựng danh mục tối ưu, giảm thiểu rủi ro không cần thiết mà vẫn đảm bảo lợi nhuận.

2. Dữ liệu nào được sử dụng để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu theo mô hình Markowitz?
   Dữ liệu chính gồm tỷ suất lợi tức thực nhận của các cổ phiếu, phương sai, hiệp phương sai và hệ số tương quan giữa các cổ phiếu, cùng với lãi suất phi rủi ro. Thông thường, dữ liệu quá khứ được sử dụng để ước lượng các tham số này.

3. Làm thế nào để xác định danh mục đầu tư tối ưu phù hợp với mức độ ngại rủi ro của nhà đầu tư?
   Danh mục tối ưu được chọn trên đường biên hiệu quả hoặc đường Capital Allocation Line (khi có tài sản phi rủi ro), tại điểm tiếp xúc với đường cong hữu dụng của nhà đầu tư, phản ánh mức độ ngại rủi ro cá nhân.

4. Mô hình Markowitz có thể áp dụng hiệu quả tại thị trường chứng khoán Việt Nam không?
   Theo nghiên cứu, mô hình Markowitz có thể áp dụng hiệu quả nếu nhà đầu tư thường xuyên cập nhật dữ liệu và điều chỉnh tham số đầu vào phù hợp với biến động thị trường, đồng thời kết hợp với tài sản phi rủi ro để giảm thiểu rủi ro.

5. Những hạn chế nào khi áp dụng mô hình Markowitz trong thực tế?
   Hạn chế gồm việc ước lượng sai các tham số đầu vào do dữ liệu không đầy đủ hoặc biến động thị trường, yêu cầu tính toán phức tạp khi số lượng tài sản lớn, và mô hình không tính đến các yếu tố phi tài chính như tâm lý nhà đầu tư hay thông tin bất đối xứng.

Kết luận

• Mô hình Markowitz là công cụ hiệu quả giúp xây dựng danh mục đầu tư tối ưu, cân bằng giữa lợi tức kỳ vọng và rủi ro tại thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Nghiên cứu đã xác định được danh mục đầu tư tối ưu với 30 cổ phiếu niêm yết trên HOSE và HNX trong giai đoạn 2009-2013, có hiệu quả vượt trội so với danh mục thị trường.
• Việc kết hợp tài sản phi rủi ro trong danh mục giúp cá nhân hóa lựa chọn đầu tư phù hợp với mức độ ngại rủi ro của từng nhà đầu tư.
• Khuyến nghị nhà đầu tư và các tổ chức tài chính thường xuyên cập nhật dữ liệu, nâng cao năng lực phân tích và áp dụng mô hình một cách linh hoạt để thích ứng với biến động thị trường.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu với dữ liệu mới hơn, áp dụng mô hình cho các loại tài sản khác và phát triển phần mềm hỗ trợ tối ưu danh mục đầu tư.

Hãy bắt đầu áp dụng mô hình Markowitz ngay hôm nay để nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý rủi ro một cách khoa học!

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH MARKOWITZ VÀ VẬN DỤNG MÔ HÌNH TRONG XÂY DỰNG DANH MỤC ðẦU TƯ TỐI ƯU 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH MARKOWITZ 1. Lý thuyết về danh mục ñầu tư chứng khoán a. Cơ sở của quyết ñịnh ñầu tư Trong ñầu tư tài chính, mọi quyết ñịnh ñầu tư luôn ñược xem xét trên cơ sở cân bằng giữa lợi tức và rủi ro (risk- return trade –off): Lợi tức (Return): Trong hoạt ñộng ñầu tư chứng khoán, lợi tức từ việc ñầu tư vào chứng khoán bao gồm 2 phần - Các dòng thu nhập từ các chứng khoán ñó (ví dụ: cổ tức của cổ phiếu, hoặc lãi nhận ñược từ các chứng khoán nợ).

- Lợi tức do sự thay ñổi trong bản thân của giá chứng khoán. Các nhà ñầu tư luôn mong muốn nhận ñược lợi tức trên số tiền mà họ ñã bỏ ra ñể ñầu tư. Cần phân biệt giữa lợi tức kỳ vọng (expected return) và lợi tức thực nhận (realized return). Lợi tức kỳ vọng là lợi tức mà nhà ñầu tư kỳ vọng nhận ñược từ việc ñầu tư, lợi tức thực nhận là lợi tức mà nhà ñầu tư thực sự nhận ñược từ việc ñầu tư.

Lợi tức thực nhận có thể lớn hơn hoặc nhỏ hơn so với lợi tức kỳ vọng ban ñầu khi nhà ñầu tư tiến hành ñầu tư. Rủi ro (Risk): Trong ñầu tư tài chính, rủi ro ñề cập ñến sự không chắc chắn về lợi tức mà nhà ñầu tư kỳ vọng nhận ñược từ việc ñầu tư. Hay nói cách khác, rủi ro là khả năng theo ñó lợi tức mà nhà ñầu tư thực sự nhận ñược khác với lợi tức kỳ vọng. Các nhà ñầu tư sẽ không chấp nhận rủi ro trừ khi họ có ñược sự ñền bù (phần bù lợi tức) cho việc chấp nhận ñó.

Sự ñền bù này phải Luan van 7 tương xứng với rủi ro của ñầu tư: rủi ro càng lớn thì ñền bù càng cao và ngược lại. ðây chính là cân bằng giữa lợi tức và rủi ro. Việc chấp nhận mức ñộ rủi ro nào là tùy thuộc vào mỗi nhà ñầu tư: một số nhà ñầu tư sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao với kỳ vọng sẽ nhận ñược một lợi tức cao, nhưng cũng có một số nhà ñầu tư khác chỉ muốn chấp nhận rủi ro thấp và do vậy cũng chỉ với lợi tức kỳ vọng thấp. Danh mục ñầu tư chứng khoán và sự cần thiết của việc xây dựng danh mục ñầu tư chứng khoán Danh mục ñầu tư chứng khoán: Là một tập hợp gồm ít nhất hai loại chứng khoán.

Sự cần thiết của việc xây dựng danh mục ñầu tư chứng khoán Càng ña dạng hóa thì càng hạn chế ñược rủi ro. Vậy mục ñích cuối cùng của việc xây dựng và quản lý danh mục ñầu tư là giảm thiểu rủi ro cho nhà ñầu tư nhưng vẫn ñảm bảo cho nhà ñầu tư có ñược một tỷ suất sinh lợi nhất ñịnh. ðo lường tỷ suất lợi tức của danh mục ñầu tư Tỷ suất lợi tức của một chứng khoán Lợi tức tổng cộng thu ñược từ việc ñầu tư một chứng khoán bao gồm 2 phần - Các dòng thu nhập từ các chứng khoán ñó. - Lợi tức do sự thay ñổi trong giá cả của bản thân chứng khoán ñó.

Tỷ suất lợi tức của một chứng khoán ñược xác ñịnh bằng với lợi tức tổng cộng nhận ñược chia cho giá mua chứng khoán ban ñầu (tỷ suất này còn ñược gọi là tỷ suất lợi tức trong khoảng thời gian nắm giữ chứng khoán – HPY).1) PO Trong ñó: - D: Dòng thu nhập từ chứng khoán. - P1: Giá bán chứng khoán vào cuối thời gian nắm giữ. - Po: Giá mua chứng khoán ban ñầu. Luan van 8 Việc tính toán HPY theo công thức trên giả ñịnh rằng cổ tức ñược thanh toán vào cuối thời gian nắm giữ chứng khoán.

Nếu cổ tức ñược nhận sớm hơn, công thức tính HPY ở trên chưa tính ñến việc tái ñầu tư cổ tức trong khoảng thời gian kể từ lúc nhận ñược cổ tức cho ñến hết thời hạn ñầu tư. Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một chứng khoán Thông thường, các nhà ñầu tư xác ñịnh lợi tức kỳ vọng dựa vào những giá trị lợi tức ước tính có thể và xác suất của mỗi lợi tức ñó. Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một chứng khoán ñược xác ñịnh theo công thức: n E (R) = ∑ p ×R i i i (1.2) Trong ñó: - E(R): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng. - Ri: Tỷ suất lợi tức có thể nhận ñược trong tình huống i.

- pi: Xác suất nhận ñược Ri. Lợi tức kỳ vọng của một danh mục ñầu tư: Lợi tức kỳ vọng của một danh mục ñầu tư là bình quân gia quyền của lợi tức của từng chứng khoán cá biệt trong danh mục ñầu tư. Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một danh mục ñầu tư ñược xác ñịnh như sau: n E (RP) = ∑ wi E ( Ri ) (1.3) i n Với : ∑w =1 i i Trong ñó: - E(RP): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của danh mục ñầu tư. - wi: Tỷ trọng của chứng khoán thứ i trong danh mục ñầu tư.

- E(Ri): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của chứng khoán i. - n: Số loại chứng khoán trong danh mục ñầu tư. ðo lường rủi ro của danh mục ñầu tư Rủi ro của một chứng khoán Rủi ro ñề cập ñến sự không chắc chắn về lợi tức mà nhà ñầu tư kỳ vọng nhận ñược từ việc ñầu tư. Sự không chắc chắn này ñược thể hiện bởi nhiều lợi tức có thể nhận ñược với nhiều xác suất khác nhau.

ðộ phân tán của những giá trị lợi tức có thể so với lợi tức kỳ vọng càng lớn, thì sự không chắc chắn (rủi ro ) của lợi tức kỳ vọng nhận ñược càng lớn. Trong ñầu tư tài chính, chỉ tiêu phương sai (variance) hoặc ñộ lệch chuẩn (standard deviation) của phân phối tỷ suất lợi tức ñược sử dụng ñể ño lường rủi ro. Các chỉ tiêu này ñược tính như sau: - Phương sai của tỷ suất lợi tức của một tài sản ñược xác ñịnh như sau: n 2 σ = ∑ pi [Ri − E ( R)] 2 (1.4) i Trong ñó: - E(R): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng. - Ri: Tỷ suất lợi tức có thể nhận ñược trong tình huống i.

- pi: Xác suất nhận ñược Ri. - ðộ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức ñược tính bằng căn bậc hai của phương sai của tỷ suất lợi tức: n σ= ∑ p [R − E ( R)] i i i 2 (1.5) Trong các phần trên, tỷ suất lợi tức kỳ vọng và rủi ro của chứng khoán ñược xác ñịnh trên cơ sở phân tích những tình huống nhất ñịnh trong tương lai. Ngoài ra, các nhà ñầu tư cũng có thể dựa vào những dữ liệu quá khứ ñể ước lượng tỷ suất lợi tức kỳ vọng và phương sai (hoặc ñộ lệch chuẩn) ñể sử dụng cho việc ñầu tư trong tương lai. Phương sai ñược ước lượng từ những dữ liệu quá khứ ñược xác ñịnh như sau Luan van 10 n ∑ ( R − R) i 2 σ2 = i (1.6) n −1 Trong ñó:- R : Tỷ suất lợi tức trung bình cộng.

- n: số lượng tỷ suất lợi tức ñược quan sát từ mẫu trong quá khứ Rủi ro của danh mục ñầu tư Trước khi xem xét các chỉ tiêu ño lường rủi ro của danh mục ñầu tư, có hai khái niệm cần ñược hiểu ñầy ñủ: hiệp phương sai và hệ số tương quan. - Hiệp phương sai: Hiệp phương sai là một hệ số ño lường mức ñộ theo ñó lợi tức trên hai tài sản (tài sản A và tài sản B) biến ñộng so với nhau. Hiệp phương sai trên hai tài sản bất kỳ ñược tính toán như sau: σ AB = ∑ pi [R A,i − E ( R A )][R B ,i − E ( RB )] n (1.7) i Trong ñó: - σAB: Hiệp phương sai giữa tỷ suất lợi tức của hai tài sản A và B. -RA,i: Tỷ suất lợi tức có thể nhận ñược trên tài sản A trong tình huống i (ñịnh nghĩa tương tự cho RB,i).

- Pi : Xác xuất xảy ra tình huống i. Hiệp phương sai giữa tỷ suất lợi tức của hai tài sản có thể dương (+), âm (-) hoặc bằng không (0). Hiệp phương sai dương, cho biết lợi tức trên hai tài sản có mối quan hệ cùng chiều với nhau. Khi lợi tức trên tài sản này tăng thì lợi tức trên tài sản kia cũng tăng và ngược lại.

Hiệp phương sai âm cho thấy lợi tức trên hai tài sản có mối quan hệ ngược chiều với nhau. Khi lợi tức trên tài sản này tăng thì lợi tức trên tài sản kia giảm và ngược lại. - Hệ số tương quan : Hệ số tương quan giữa tỷ suất lợi tức của hai tài sản A và B ñược xác ñịnh bằng cách chia hiệp phương sai giữa tỷ suất lợi tức của Luan van 11 hai tài sản ñó cho tích số của ñộ lệch chuẩn về tỷ suất lợi tức của hai tài sản A và B.8) σ Aσ B Ta thấy rằng: − 1 ≤ ρ AB ≤ +1 - ρ AB = +1 : Tương quan thuận hoàn hảo. - ρ AB = −1 : Tương quan nghịch hoàn hảo.

Hệ số tương quan có giá trị thay ñổi trong khoảng từ -1 ñến +1. Giá trị +1 thể hiện một quan hệ tuyến tính thuận hoàn hảo giữa tỷ suất lợi tức của hai tài sản. Giá trị -1 thể hiện một quan hệ tuyến tính nghịch hoàn hảo giữa tỷ suất lợi tức của hai tài sản. Hiệp phương sai (hay hệ số tương quan) có ảnh hưởng rất lớn ñến rủi ro của một danh mục ñầu tư.

ða dạng hóa chỉ mang lại lợi ích (giảm thiểu rủi ro) khi hệ số tương quan giữa tỷ suất lợi tức của các tài sản < 1. Tương tự như ñối với tỷ suất lợi tức kỳ vọng và rủi ro của chứng khoán, hiệp phương sai (và do vậy, hệ số tương quan) cũng có thể ñược ước lượng dựa vào những dữ liệu quá khứ ñể sử dụng cho việc ñầu tư trong tương lai. Tuy nhiên, không có gì ñảm bảo rằng những giá trị ñược ước lượng từ dữ liệu quá khứ sẽ phản ánh những gì xảy ra trong tương lai. Thông thường, các nhà ñầu tư sẽ ñiều chỉnh những giá trị ñược ước lượng từ dữ liệu lịch sử trong ñó có tính ñến những tình huống có thể xảy ra trong tương lai.

Rủi ro của một danh mục ñầu tư ñược ño lường bằng chỉ tiêu phương sai hoặc ñộ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức trên danh mục ñầu tư (tương tự như trường hợp mỗi chứng khoán riêng lẻ).