Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam phát triển mạnh mẽ trong hai thập kỷ qua, quy mô vốn hóa thị trường đã tăng trưởng trung bình hơn 50% mỗi năm, đạt khoảng 5,5 triệu tỷ đồng vào tháng 6 năm 2020, tương đương 104% GDP. Sự phát triển này tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng các mô hình tài chính hiện đại nhằm phân tích và đánh giá cổ phiếu, đặc biệt trong ngành bán lẻ – một lĩnh vực có tiềm năng tăng trưởng lớn trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên, việc đánh giá chính xác giá trị cổ phiếu và quản lý rủi ro vẫn còn nhiều thách thức do tính biến động và đặc thù của thị trường mới nổi.

Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng mô hình Định giá Tài sản Vốn (Capital Asset Pricing Model - CAPM) trong phân tích các cổ phiếu ngành bán lẻ niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX. Mục tiêu chính là xác định cổ phiếu bị định giá cao hay thấp, từ đó lựa chọn các cổ phiếu tiềm năng để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu với mức rủi ro thấp nhất. Phạm vi nghiên cứu bao gồm 23 cổ phiếu ngành bán lẻ, với dữ liệu giá cổ phiếu hàng ngày từ ngày niêm yết đến 30/6/2020.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp công cụ định lượng hỗ trợ nhà đầu tư ra quyết định đầu tư hiệu quả, đồng thời góp phần hoàn thiện lý thuyết và thực tiễn ứng dụng CAPM tại thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh thị trường ngày càng phát triển và hội nhập quốc tế sâu rộng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên mô hình CAPM, một trong những mô hình kinh điển trong tài chính hiện đại, được phát triển bởi Sharpe và Lintner từ những năm 1960. CAPM mô tả mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống (được đo bằng hệ số beta, β) và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản. Mô hình giả định rằng nhà đầu tư đa dạng hóa danh mục để loại bỏ rủi ro phi hệ thống, chỉ còn lại rủi ro hệ thống ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Beta (β): Đo lường mức độ biến động của cổ phiếu so với thị trường chung.
  • Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng: Được tính theo công thức CAPM:
    $$E(r_i) = r_f + \beta_i (E(r_M) - r_f)$$
    trong đó $r_f$ là lãi suất phi rủi ro, $E(r_M)$ là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường.
  • Đường thị trường chứng khoán (SML): Biểu diễn mối quan hệ tuyến tính giữa beta và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
  • Danh mục đầu tư tối ưu: Xây dựng dựa trên nguyên tắc đa dạng hóa và tối thiểu hóa phương sai danh mục.

Ngoài ra, luận văn cũng đề cập đến các mở rộng của CAPM như CAPM với hạn chế vay mượn, CAPM không có tài sản phi rủi ro, và các yếu tố ảnh hưởng như chi phí giao dịch, thuế, cũng như các hạn chế và phê phán từ các mô hình đa nhân tố.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu giá cổ phiếu hàng ngày của 23 công ty ngành bán lẻ niêm yết trên HOSE và HNX từ ngày niêm yết đến 30/6/2020, lấy từ trang chính thức của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước Việt Nam. VN-Index được sử dụng làm đại diện cho danh mục thị trường.
  • Cỡ mẫu: 23 cổ phiếu ngành bán lẻ với khoảng 370 ngày giao dịch cho mỗi cổ phiếu trong giai đoạn gần nhất.
  • Phương pháp chọn mẫu: Lựa chọn toàn bộ cổ phiếu ngành bán lẻ niêm yết có dữ liệu đầy đủ trong khoảng thời gian nghiên cứu.
  • Phương pháp phân tích:
    • Tính toán tỷ suất sinh lợi hàng ngày bằng logarit tự nhiên của giá đóng cửa.
    • Ước lượng hệ số beta bằng công thức:
      $$\beta_i = \frac{\text{Cov}(r_i, r_M)}{\text{Var}(r_M)}$$
    • Tính tỷ suất sinh lợi kỳ vọng theo CAPM và so sánh với tỷ suất sinh lợi thực tế để xác định cổ phiếu bị định giá cao hay thấp (dựa trên hệ số α).
    • Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu dựa trên tiêu chí tối thiểu hóa phương sai danh mục với ràng buộc tỷ suất sinh lợi kỳ vọng không đổi và tổng tỷ trọng cổ phiếu bằng 1, sử dụng công cụ Solver trong Excel để giải bài toán tối ưu.
  • Timeline nghiên cứu: Thu thập và xử lý dữ liệu từ ngày niêm yết đến 30/6/2020, phân tích và xây dựng danh mục đầu tư trong giai đoạn nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Phân loại cổ phiếu theo định giá:
    Trong 23 cổ phiếu ngành bán lẻ, có 8 cổ phiếu bị định giá cao (α < 0) và 15 cổ phiếu bị định giá thấp (α > 0) theo mô hình CAPM. Ví dụ, cổ phiếu có β dao động từ 0,5 đến 1,8, cho thấy mức độ rủi ro hệ thống khác nhau giữa các cổ phiếu.

  2. Tỷ suất sinh lợi và rủi ro:
    Tỷ suất sinh lợi trung bình hàng năm của các cổ phiếu dao động từ khoảng 5% đến 20%, trong khi độ lệch chuẩn (rủi ro) dao động từ 15% đến 40%. Cổ phiếu có β cao thường có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn nhưng đi kèm với rủi ro lớn hơn.

  3. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu:
    Từ 15 cổ phiếu bị định giá thấp và có tỷ suất sinh lợi dương trong giai đoạn gần đây, 6 cổ phiếu được lựa chọn để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu. Danh mục này đạt mức độ rủi ro thấp nhất với độ lệch chuẩn danh mục khoảng 12%, trong khi tỷ suất sinh lợi kỳ vọng đạt khoảng 14%/năm.

  4. So sánh với các nghiên cứu trước:
    Kết quả phù hợp với các nghiên cứu trong khu vực châu Á, cho thấy CAPM vẫn là công cụ hữu ích để đánh giá rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, mặc dù có những hạn chế nhất định về giả định và tính ổn định của beta.

Thảo luận kết quả

Việc xác định cổ phiếu bị định giá cao hay thấp dựa trên hệ số α giúp nhà đầu tư nhận diện cơ hội đầu tư hiệu quả. Cổ phiếu bị định giá thấp (α > 0) có tiềm năng sinh lợi vượt trội so với mức rủi ro hệ thống, phù hợp để lựa chọn vào danh mục đầu tư. Mức beta đa dạng phản ánh sự khác biệt về mức độ rủi ro hệ thống giữa các cổ phiếu ngành bán lẻ, phù hợp với đặc thù từng doanh nghiệp và chiến lược kinh doanh.

Danh mục đầu tư tối ưu được xây dựng dựa trên nguyên tắc đa dạng hóa và tối thiểu hóa rủi ro, giúp giảm thiểu rủi ro phi hệ thống và tối ưu hóa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Kết quả này minh họa tính ứng dụng thực tiễn của CAPM trong việc hỗ trợ quyết định đầu tư tại thị trường Việt Nam.

Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy một số hạn chế của CAPM như giả định thị trường hoàn hảo, không có chi phí giao dịch, và beta không hoàn toàn ổn định theo thời gian. Những hạn chế này cần được cân nhắc khi áp dụng mô hình trong thực tế. Việc trình bày dữ liệu qua biểu đồ beta, α và tỷ suất sinh lợi giúp trực quan hóa mối quan hệ rủi ro - lợi nhuận, hỗ trợ nhà đầu tư trong việc ra quyết định.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường đào tạo và nâng cao nhận thức về mô hình tài chính:
    Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về CAPM và các mô hình tài chính hiện đại cho nhà đầu tư cá nhân và tổ chức nhằm nâng cao năng lực phân tích và ra quyết định đầu tư. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng; Chủ thể: Các tổ chức đào tạo tài chính, công ty chứng khoán.

  2. Phát triển hệ thống dữ liệu và công cụ phân tích:
    Xây dựng và hoàn thiện hệ thống dữ liệu giá cổ phiếu, chỉ số thị trường và các công cụ phân tích tài chính hiện đại, giúp nhà đầu tư tiếp cận thông tin chính xác và kịp thời. Thời gian thực hiện: 12-18 tháng; Chủ thể: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, Sở Giao dịch Chứng khoán.

  3. Khuyến khích đa dạng hóa danh mục đầu tư dựa trên phân tích rủi ro:
    Nhà đầu tư nên áp dụng nguyên tắc đa dạng hóa danh mục đầu tư, ưu tiên lựa chọn cổ phiếu có β phù hợp với khẩu vị rủi ro và tiềm năng sinh lợi, đồng thời sử dụng CAPM để đánh giá giá trị cổ phiếu. Thời gian thực hiện: liên tục; Chủ thể: Nhà đầu tư cá nhân, tổ chức quản lý quỹ.

  4. Nghiên cứu mở rộng và áp dụng các mô hình đa nhân tố:
    Do hạn chế của CAPM, các cơ quan nghiên cứu và công ty chứng khoán nên phát triển và áp dụng các mô hình đa nhân tố (multi-factor models) để đánh giá rủi ro và tỷ suất sinh lợi chính xác hơn, phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam. Thời gian thực hiện: 1-2 năm; Chủ thể: Các viện nghiên cứu, trường đại học, công ty chứng khoán.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức:
    Giúp hiểu rõ hơn về cách đánh giá rủi ro và giá trị cổ phiếu ngành bán lẻ, từ đó xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận.

  2. Chuyên gia phân tích tài chính và quản lý quỹ:
    Cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp thực tiễn để áp dụng CAPM trong phân tích cổ phiếu ngành bán lẻ, hỗ trợ trong việc ra quyết định đầu tư và quản lý danh mục.

  3. Giảng viên và sinh viên ngành Tài chính - Ngân hàng:
    Là tài liệu tham khảo bổ ích cho việc nghiên cứu mô hình định giá tài sản vốn, ứng dụng thực tế tại thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực bán lẻ.

  4. Cơ quan quản lý thị trường chứng khoán và các tổ chức tài chính:
    Hỗ trợ trong việc xây dựng chính sách, quy định và phát triển thị trường chứng khoán, đồng thời nâng cao năng lực phân tích và dự báo thị trường.

Câu hỏi thường gặp

  1. CAPM có phù hợp để áp dụng tại thị trường chứng khoán Việt Nam không?
    Theo nghiên cứu, CAPM vẫn là công cụ hữu ích để đánh giá rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, đặc biệt khi thị trường đã phát triển với quy mô vốn hóa lớn. Tuy nhiên, cần lưu ý các giả định và hạn chế của mô hình khi áp dụng thực tế.

  2. Làm thế nào để xác định cổ phiếu bị định giá cao hay thấp theo CAPM?
    Bằng cách so sánh tỷ suất sinh lợi thực tế với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tính theo CAPM, nếu hiệu số α > 0 thì cổ phiếu bị định giá thấp (có tiềm năng tăng giá), ngược lại α < 0 là cổ phiếu bị định giá cao.

  3. Tại sao cần xây dựng danh mục đầu tư tối ưu thay vì đầu tư vào một cổ phiếu?
    Đa dạng hóa danh mục giúp giảm thiểu rủi ro phi hệ thống, tối ưu hóa tỷ suất sinh lợi trên mức rủi ro chấp nhận được, phù hợp với nguyên tắc quản lý rủi ro trong đầu tư tài chính.

  4. Beta có ổn định theo thời gian không?
    Beta của cổ phiếu cá nhân thường biến động theo thời gian do thay đổi trong hoạt động kinh doanh và thị trường, nhưng beta của danh mục đầu tư lớn thường ổn định hơn, giúp nhà đầu tư có cơ sở đánh giá rủi ro.

  5. Có nên áp dụng các mô hình khác ngoài CAPM để phân tích cổ phiếu?
    Có, do CAPM có những hạn chế nhất định, các mô hình đa nhân tố như Fama-French ba nhân tố có thể cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu.

Kết luận

  • Luận văn đã ứng dụng thành công mô hình CAPM để phân tích 23 cổ phiếu ngành bán lẻ trên thị trường chứng khoán Việt Nam, xác định được cổ phiếu bị định giá cao và thấp dựa trên hệ số α.
  • Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu từ 6 cổ phiếu tiềm năng với mức rủi ro thấp nhất, minh họa tính ứng dụng thực tiễn của CAPM trong quản lý danh mục đầu tư.
  • Nghiên cứu chỉ ra những hạn chế của CAPM như giả định thị trường hoàn hảo và tính ổn định của beta, đồng thời đề xuất mở rộng nghiên cứu với các mô hình đa nhân tố.
  • Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng đối với nhà đầu tư, chuyên gia tài chính và cơ quan quản lý trong việc nâng cao hiệu quả đầu tư và phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam.
  • Các bước tiếp theo bao gồm phát triển hệ thống dữ liệu, đào tạo chuyên sâu và nghiên cứu áp dụng mô hình đa nhân tố để hoàn thiện công cụ phân tích tài chính tại Việt Nam.

Hành động đề xuất: Nhà đầu tư và chuyên gia tài chính nên áp dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả đầu tư, đồng thời tiếp tục theo dõi và nghiên cứu các mô hình tài chính mới phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam.