Luận văn thạc sĩ về rủi ro hệ thống trong mô hình CAPM tại Úc của Nguyễn Công Thắng

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu systematic risk in the capital asset pricing model for australia a clinical death, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp hoàn thiện

• Tác giả: Nguyen Cong Thang
• Người hướng dẫn: Dr. Vo Hong Duc
• Trường học: University of Economics
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Rủi Ro Hệ Thống Trong Mô Hình CAPM Tại Úc
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABBREVIATIONS
• ABSTRACT
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. An overview of asset pricing model
• 1.2. A choice of Australia in this study
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Modern Portfolio Theory
• 2.2. Capital Allocation Line
• 2.3. Capital Asset Pricing Model
• 2.4. The Downside of the CAPM
• 2.5. Fama-French’s Three factor Model
• 2.6. Cahart’s Four factor Model
• 2.7. Fama-French’s Five factor Model
• 3. CHAPTER 3: DATA AND METHODOLOGY
• 3.1. A brief description of the method
• 3.2. Data requirements and data sources
• 3.2.1. Ten beta-sorted portfolios and Ten idiosyncratic risk-sorted portfolios
• 3.2.2. The 25 Fama-French size and book-to-market portfolios
• 3.3. Calculations of portfolio’s beta and portfolio’s return
• 3.4. Fama-MacBeth regression
• 4. CHAPTER 4: EMPIRICAL RESULTS
• 4.1. Pooled regression’s result
• 4.2. Fama-MacBeth regression’s result
• 5. CHAPTER 5: CONCLUDING REMARKS AND POLICY IMPLICATIONS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES

Tóm tắt

I. Tổng quan về rủi ro hệ thống trong mô hình CAPM tại Úc

Mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM) đã trở thành một công cụ quan trọng trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là trong việc đánh giá rủi ro hệ thống. Tại Úc, việc áp dụng mô hình này đã gặp phải nhiều thách thức và tranh cãi. Nghiên cứu này sẽ xem xét tính hợp lệ của CAPM trong bối cảnh Úc, đặc biệt là vai trò của beta như một chỉ số đo lường rủi ro hệ thống.

1.1. Mô hình CAPM và vai trò của beta trong đầu tư tài chính

Mô hình CAPM được phát triển dựa trên lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại, nhấn mạnh rằng chỉ có rủi ro hệ thống mới được bù đắp. Beta, một chỉ số quan trọng trong mô hình này, phản ánh mức độ biến động của một tài sản so với thị trường chung.

1.2. Tình hình áp dụng CAPM tại thị trường chứng khoán Úc

Mặc dù CAPM được sử dụng rộng rãi, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình này có thể không chính xác trong việc dự đoán lợi suất cho các tài sản có beta thấp và cao. Điều này đặt ra câu hỏi về tính hợp lệ của CAPM tại Úc.

II. Vấn đề và thách thức trong việc áp dụng CAPM tại Úc

Việc áp dụng CAPM tại Úc không chỉ gặp phải những vấn đề lý thuyết mà còn cả thực tiễn. Các nhà đầu tư và nhà quản lý tài chính thường phải đối mặt với những thách thức trong việc đánh giá rủi ro hệ thống và lợi suất kỳ vọng.

2.1. Những hạn chế của CAPM trong bối cảnh Úc

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng CAPM có thể không phản ánh chính xác thực tế thị trường Úc, đặc biệt là trong việc đánh giá các tài sản có beta thấp. Điều này dẫn đến việc các nhà đầu tư có thể không nhận được bù đắp hợp lý cho rủi ro mà họ phải chịu.

2.2. Sự khác biệt giữa thị trường Úc và các thị trường khác

Thị trường chứng khoán Úc có những đặc điểm riêng biệt, bao gồm quy mô và cấu trúc khác biệt so với các thị trường lớn như Mỹ. Điều này có thể ảnh hưởng đến tính chính xác của CAPM khi áp dụng tại đây.

III. Phương pháp nghiên cứu và phân tích rủi ro hệ thống

Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp phân tích định lượng để đánh giá tính hợp lệ của CAPM tại Úc. Các dữ liệu từ hơn 2,200 công ty niêm yết sẽ được phân tích để xác định mối quan hệ giữa beta và lợi suất.

3.1. Dữ liệu và nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu

Dữ liệu được thu thập từ Bloomberg, bao gồm thông tin về lợi suất của các công ty niêm yết tại Úc trong khoảng thời gian từ 2007 đến 2016. Điều này cho phép phân tích sâu về mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất.

3.2. Phương pháp hồi quy Fama MacBeth trong phân tích

Phương pháp hồi quy Fama-MacBeth sẽ được áp dụng để xác định mối quan hệ giữa beta và lợi suất, giúp làm rõ hơn về vai trò của rủi ro hệ thống trong mô hình CAPM tại Úc.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng beta vẫn có vai trò quan trọng trong việc đánh giá rủi ro hệ thống tại Úc. Tuy nhiên, sự tồn tại của beta có thể thay đổi tùy thuộc vào cách phân loại các sự kiện kinh tế vĩ mô.

4.1. Phân tích kết quả hồi quy và ý nghĩa của chúng

Kết quả hồi quy cho thấy có sự hỗ trợ cho sự tồn tại của rủi ro hệ thống trong bối cảnh Úc. Tuy nhiên, sự tồn tại này có thể không ổn định khi thay đổi cách phân loại các sự kiện kinh tế.

4.2. Ứng dụng của kết quả nghiên cứu trong đầu tư

Kết quả nghiên cứu có thể giúp các nhà đầu tư điều chỉnh chiến lược đầu tư của họ, đặc biệt là trong việc đánh giá rủi ro và lợi suất kỳ vọng từ các tài sản khác nhau.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của mô hình CAPM tại Úc

Mô hình CAPM vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc đánh giá rủi ro hệ thống tại Úc, nhưng cần có những điều chỉnh và cải tiến để phù hợp hơn với thực tế thị trường. Nghiên cứu này mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực tài chính.

5.1. Tóm tắt các phát hiện chính của nghiên cứu

Nghiên cứu đã xác nhận rằng beta vẫn có vai trò quan trọng trong việc đánh giá rủi ro hệ thống tại Úc, nhưng sự tồn tại của nó có thể thay đổi tùy thuộc vào cách phân loại các sự kiện kinh tế.

5.2. Hướng nghiên cứu tương lai trong lĩnh vực CAPM

Cần có thêm nhiều nghiên cứu để làm rõ hơn về mối quan hệ giữa beta và lợi suất trong các bối cảnh khác nhau, cũng như áp dụng các mô hình định giá tài sản khác để so sánh hiệu quả.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thực tế kiểm định các mô hình định giá tài sản tài chính cho thấy, có tới 74% trong số 392 Giám đốc Tài chính (CFO) tại Hoa Kỳ và khoảng 43% trong số 313 CFO tại khu vực Châu Âu luôn ưu tiên sử dụng Mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM) để xác định chi phí vốn cổ phần. Đồng thời, các cơ quan điều tiết thị trường tại Australia, Đức, New Zealand và Vương quốc Anh tiếp tục áp dụng CAPM như một công cụ nền tảng trong việc định mức lợi suất cho các ngành huyết mạch. Tuy nhiên, tính hợp lệ của hệ số rủi ro hệ thống (Beta) trong mô hình CAPM truyền thống đang đứng trước nhiều tranh biện học thuật gay gắt khi xuất hiện các bằng chứng cho rằng mô hình này định giá thấp tài sản có Beta thấp và định giá quá cao tài sản có Beta cao.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm của luận văn là giải mã câu hỏi liệu rủi ro hệ thống biểu trưng qua hệ số Beta đã thực sự lâm vào trạng thái ngừng hoạt động tại thị trường chứng khoán Australia hay vẫn duy trì giá trị giải thích biến động lợi suất. Mục tiêu cụ thể của đề tài là kiểm định tính hợp lệ của mô hình CAPM thông qua việc đo lường phản ứng của hệ số Beta vào những ngày công bố các sự kiện kinh tế vĩ mô so với những ngày không có thông tin công bố. Phạm vi không gian và thời gian của nghiên cứu bao quát toàn diện trên 2.200 doanh nghiệp niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán Australia (ASX) trong giai đoạn 10 năm liên tục từ ngày 01/01/2007 đến ngày 31/12/2016, xử lý gần 2.000.000 quan sát giao dịch hàng ngày. Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn đối với việc lượng hóa phần bù rủi ro thị trường, hỗ trợ doanh nghiệp và các quỹ tài chính chuẩn hóa phương sai ước lượng chi phí vốn cổ phần với độ tin cậy đạt mức ý nghĩa thống kê 1%.

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 Lý thuyết Danh mục Hiện đại (Modern Portfolio Theory) do Markowitz khởi xướng năm 1952, thiết lập quy tắc tối ưu hóa giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và phương sai rủi ro (quy tắc E-V). Tiếp nối nền tảng đó, Định lý Phân tách của Tobin năm 1958 đã bổ sung Đường Phân bổ Vốn (Capital Allocation Line - CAL), xác định cách thức nhà đầu tư phân bổ tài sản giữa danh mục rủi ro và tài sản phi rủi ro. Trên cơ sở này, Sharpe (1964) và Lintner (1965) đã hoàn thiện Mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM), khẳng định rằng nhà đầu tư chỉ được bù đắp lợi suất cho việc gánh chịu rủi ro hệ thống được đo lường bằng hệ số Beta.

Bên cạnh mô hình CAPM đơn nhân tố, luận văn đối chiếu với các khung lý thuyết mở rộng bao gồm Mô hình Ba nhân tố Fama - French (1993) bổ sung quy mô vốn hóa (SMB) và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (HML), Mô hình Bốn nhân tố Carhart (1997) tích hợp yếu tố động lượng (WML), và Mô hình Năm nhân tố Fama - French (2015) kết hợp khả năng sinh lời cùng mức độ đầu tư. Các khái niệm học thuật then chốt xuyên suốt đề tài bao gồm:

• Rủi ro hệ thống (Beta): Thước đo mức độ nhạy cảm của lợi suất cổ phiếu riêng lẻ hoặc danh mục đầu tư trước những biến động chung của toàn bộ thị trường tài chính.
• Rủi ro phi hệ thống (Idiosyncratic Risk): Phần rủi ro đặc thù gắn liền với từng doanh nghiệp, có thể được triệt tiêu hoàn toàn thông qua đa dạng hóa danh mục đầu tư.
• Ngày công bố thông tin kinh tế vĩ mô: Những ngày giao dịch có công bố lịch trình định kỳ về tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ lệ việc làm, quyết định lãi suất của Ngân hàng Trung ương hoặc phát biểu điều hành.
• Ngày phi công bố thông tin: Toàn bộ những ngày giao dịch bình thường còn lại trên thị trường, không chịu tác động trực tiếp từ các sự kiện vĩ mô theo lịch định sẵn.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ hệ thống dữ liệu tài chính Bloomberg đối với giá đóng cửa hàng ngày của hơn 2.200 cổ phiếu niêm yết tại Australia và lợi suất trái phiếu chính phủ Australia kỳ hạn 10 năm do Ngân hàng Dự trữ Australia (RBA) phát hành làm đại diện cho lãi suất phi rủi ro. Đồng thời, lịch công bố và mức độ ảnh hưởng của 9 nhóm sự kiện kinh tế vĩ mô được thu thập từ cơ sở dữ liệu chuyên ngành Forex Factory trong toàn bộ chu kỳ 10 năm từ 2007 đến 2016.

Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 1.245 doanh nghiệp đáp ứng đầy đủ tiêu chí lọc nghiêm ngặt: có dữ liệu phân loại ngành chuẩn GICS và tỷ lệ số phiên giao dịch hợp lệ đạt tối thiểu 25% tổng số quan sát mẫu. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu toàn bộ các cổ phiếu thỏa mãn điều kiện nhằm đảm bảo tính đại diện cao nhất cho nền kinh tế Australia.

Dữ liệu được tổ chức thành 4 dạng danh mục đầu tư chuyên sâu: 10 danh mục sắp xếp theo hệ số Beta, 10 danh mục sắp xếp theo rủi ro phi hệ thống, 25 danh mục kết hợp quy mô và giá trị sổ sách theo chuẩn Fama - French, cùng 11 danh mục phân theo nhóm ngành GICS. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính với sai số chuẩn được hiệu chỉnh theo bảng (PCSE) nhằm kiểm soát triệt để hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan đồng thời giữa các bảng dữ liệu. Đồng thời, kỹ thuật hồi quy hai bước Fama - MacBeth (1973) được triển khai để kiểm định tính vững chắc của phần bù rủi ro theo cả hai phương pháp tính trọng số vốn hóa và trọng số đều.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích định lượng từ hệ thống dữ liệu bảng với gần 2.000.000 quan sát đã làm sáng tỏ 4 phát hiện thực nghiệm then chốt:

Thứ nhất, đối với 10 danh mục sắp xếp theo hệ số Beta tính theo trọng số giá trị vốn hóa, hệ số Beta thể hiện năng lực giải thích rõ nét đối với lợi suất vượt trội vào những ngày công bố thông tin vĩ mô. Phần bù rủi ro ngụ ý đạt mức -10,63 điểm cơ bản (bps) mỗi ngày và đạt mức ý nghĩa thống kê cao ở ngưỡng 1% (p-value bằng 0,006). Ngược lại, vào những ngày không có thông tin công bố, phần bù rủi ro chỉ đạt mức -3,09 bps và không có ý nghĩa thống kê. Kiểm định kiểm tra sự bằng nhau giữa hai hệ số này đã bác bỏ giả thuyết đồng nhất ở mức ý nghĩa 10%.

Thứ hai, trên 25 danh mục phân chia theo quy mô và giá trị sổ sách Fama - French với trọng số vốn hóa, hệ số Beta vào ngày công bố thông tin vĩ mô đạt mức phần bù rủi ro -58,85 bps (ý nghĩa thống kê 1%). Trong khi đó, vào các ngày phi công bố, hệ số này chỉ đạt -18,20 bps và hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê. Sự chênh lệch giữa hai trạng thái ngày được khẳng định với việc bác bỏ giả thuyết bằng nhau ở mức ý nghĩa 5% (p-value bằng 0,0416).

Thứ ba, khi xem xét phương pháp tính toán theo trọng số đều trên 25 danh mục Fama - French, phần bù rủi ro vào ngày công bố thông tin đạt mức -22,95 bps và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Trái lại, vào những ngày không có tin tức công bố, giá trị này giảm sâu xuống mức -3,40 bps và không đạt mức ý nghĩa thống kê nào, cho phép bác bỏ giả thuyết hệ số tương đương ở mức 10%.

Thứ tư, khi chuyển sang áp dụng kỹ thuật hồi quy hai giai đoạn Fama - MacBeth hoặc mở rộng kiểm định trên 11 danh mục phân ngành GICS và các danh mục xếp hạng theo rủi ro phi hệ thống, sự khác biệt về vai trò của Beta giữa ngày công bố và ngày phi công bố có xu hướng suy giảm hoặc biến mất, khẳng định mức độ nhạy cảm cao của mô hình đối với cấu trúc tạo lập danh mục.

Thảo luận kết quả

Kết quả hồi quy thực nghiệm cho thấy mối liên hệ mang dấu âm có ý nghĩa thống kê giữa hệ số Beta và tỷ suất sinh lời vượt trội tại Australia vào những ngày công bố thông tin vĩ mô (-10,63 bps đến -58,85 bps). Hiện tượng này hoàn toàn trái ngược với xu hướng tương quan dương mạnh mẽ từng được phát hiện tại thị trường Hoa Kỳ trong các công trình kinh điển của Savor và Wilson.

Nguyên nhân cốt lõi bắt nguồn từ đặc thù cấu trúc kinh tế: Australia là một nền kinh tế mở có quy mô trung bình và phụ thuộc mật thiết vào hoạt động thương mại toàn cầu cũng như các tín hiệu chính sách từ Hoa Kỳ. Các thông báo kinh tế vĩ mô do chính phủ Australia hay Ngân hàng Dự trữ Australia ban hành thường đóng vai trò phản hồi hoặc điều chỉnh sau khi thị trường quốc tế đã hấp thụ thông tin. Khi các thông tin này được công bố, mức độ bất định được giải tỏa giúp thị trường tái cân bằng, dẫn đến việc các tài sản có tính chu kỳ cao và Beta lớn có xu hướng điều chỉnh giảm phần bù rủi ro.

Toàn bộ chuỗi biến động này có thể được mô tả trực quan thông qua đồ thị đường thị trường chứng khoán (SML) thể hiện độ dốc âm rõ rệt trong các phiên công bố sự kiện vĩ mô, đối chiếu trực tiếp với bảng ma trận nhiệt 5x5 minh họa tỷ suất sinh lời vượt trội trên 25 danh mục quy mô và giá trị sổ sách. Phát hiện này khẳng định rằng sức sống của rủi ro hệ thống tại Australia không hoàn toàn biến mất mà chịu sự chi phối chặt chẽ bởi phương pháp xây dựng danh mục và đặc thù luồng tin tức vĩ mô.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm thu được, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp mang tính ứng dụng cao cho thị trường tài chính:

Thứ nhất, điều chỉnh khung tham chiếu định giá vốn cổ phần của các cơ quan quản lý nhà nước. Cơ quan Điều tiết Năng lượng Australia (AER) và các cơ quan quản lý dịch vụ công ích cần tái cấu trúc mô hình CAPM chuẩn thông qua việc hiệu chỉnh trọng số rủi ro hệ thống theo chu kỳ công bố chỉ số kinh tế vĩ mô. Giải pháp này hướng tới mục tiêu giảm thiểu sai số ước lượng chi phí sử dụng vốn cổ phần từ 15% đến 20%, dự kiến triển khai thử nghiệm trong lộ trình điều hành giai đoạn 2026-2028.

Thứ hai, thiết lập chiến lược phân bổ danh mục đầu tư thích ứng cho các quỹ quản lý tài sản. Các nhà quản lý quỹ cổ phiếu cần chủ động thực hiện tái cân bằng danh mục, giảm tỷ trọng nắm giữ các tài sản có hệ số Beta cao trước thời điểm Ngân hàng Dự trữ Australia (RBA) công bố lãi suất điều hành và Cục Thống kê công bố chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Mục tiêu là tối ưu hóa lợi suất điều chỉnh rủi ro, hạn chế mức sụt giảm giá trị tài sản ròng từ 10% đến 12% trong các đợt biến động vĩ mô định kỳ hàng quý.

Thứ ba, nâng cấp hệ thống kiểm soát và quản trị rủi ro tại các định chế tài chính trung gian. Các ngân hàng đầu tư và công ty chứng khoán cần tích hợp ma trận đo lường Beta phân tách giữa ngày có thông tin vĩ mô và ngày thông thường vào hệ thống quản trị rủi ro nội bộ. Hoạt động kiểm tra sức chịu tải (stress test) danh mục đầu tư cần được thực hiện định kỳ 6 tháng một lần nhằm duy trì tỷ lệ an toàn vốn tối ưu.

Thứ tư, tăng cường tính minh bạch và chuẩn hóa lịch trình công bố dữ liệu vĩ mô. Cơ quan quản lý thị trường và các bộ ngành liên quan cần duy trì cơ chế công bố thông tin kinh tế vĩ mô minh bạch, có dự báo trước nhằm giảm thiểu các cú sốc thông tin bất đối xứng, hỗ trợ thị trường chứng khoán vận hành ổn định và nâng cao hiệu quả phân bổ nguồn lực vốn dài hạn.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn sâu rộng cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

1. Cơ quan quản lý nhà nước và hoạch định chính sách kinh tế: Ban lãnh đạo các cơ quan quản lý năng lượng, dịch vụ công và ngân hàng trung ương có thể khai thác luận văn làm căn cứ khoa học vững chắc để thiết lập tỷ suất sinh lời cho phép trên vốn đầu tư, tránh việc áp dụng máy móc mô hình CAPM truyền thống gây thất thoát hoặc sai lệch định giá trong nền kinh tế.
2. Nhà quản lý quỹ đầu tư và chuyên viên phân tích tài chính: Các chuyên gia quản lý danh mục tại các quỹ đầu tư mở, quỹ hưu trí và công ty chứng khoán có thể sử dụng kết quả để thiết kế các chiến lược phòng ngừa rủi ro định lượng, khai thác sự bất đối xứng của Beta giữa các nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn và giá trị sổ sách cao.
3. Giám đốc Tài chính (CFO) và chuyên viên định giá doanh nghiệp: Đội ngũ quản trị tài chính doanh nghiệp có được cơ sở dữ liệu thực nghiệm để tính toán chính xác chi phí sử dụng vốn bình quân (WACC), từ đó thẩm định hiệu quả các dự án đầu tư vốn dài hạn với độ tin cậy cao.
4. Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Kinh tế - Tài chính: Luận văn là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp xử lý dữ liệu lớn trên 2.200 doanh nghiệp với gần 2 triệu quan sát, cung cấp quy trình phân tích kinh tế lượng tài chính chuyên sâu kết hợp giữa hồi quy bảng PCSE và phương pháp Fama - MacBeth.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM có thực sự mất đi giá trị ứng dụng tại thị trường chứng khoán Australia hay không? Mô hình CAPM không hoàn toàn mất đi hiệu lực mà vẫn thể hiện năng lực giải thích rõ rệt vào những ngày công bố thông tin kinh tế vĩ mô. Thực nghiệm trên 10 danh mục sắp xếp theo Beta cho thấy phần bù rủi ro đạt mức ý nghĩa 1% vào các ngày công bố thông tin, bác bỏ nhận định cho rằng hệ số Beta đã hoàn toàn mất đi sức sống thực tiễn.

Tại sao mối quan hệ giữa hệ số Beta và lợi suất kỳ vọng tại Australia lại mang dấu âm vào các ngày công bố thông tin? Do Australia là một nền kinh tế mở quy mô vừa, thị trường nội địa thường hấp thụ và phản ứng trễ so với các biến động toàn cầu từ Hoa Kỳ. Khi thông tin vĩ mô chính thức được công bố tại Australia, tâm lý bất định của nhà đầu tư được gỡ bỏ, dẫn đến các đợt tái cấu trúc danh mục khiến các cổ phiếu Beta cao chịu áp lực điều chỉnh giảm lợi suất vượt trội.

Phương pháp hồi quy PCSE mang lại ưu thế gì nổi bật so với phương pháp bình phương bé nhất (OLS) truyền thống? Phương pháp hồi quy tuyến tính với sai số chuẩn hiệu chỉnh theo bảng (PCSE) giúp kiểm soát và khắc phục triệt để hiện tượng phương sai thay đổi của phần dư cũng như hiện tượng tương quan chéo giữa các bảng dữ liệu. Điều này đảm bảo các ước lượng phần bù rủi ro trên gần 2 triệu quan sát đạt độ tin cậy thống kê cao nhất.

Những loại sự kiện kinh tế vĩ mô nào được đưa vào phân loại ngày công bố thông tin trong nghiên cứu? Nghiên cứu phân loại toàn diện 9 nhóm sự kiện vĩ mô bao gồm: số liệu tăng trưởng GDP, lạm phát CPI, tỷ lệ việc làm và thất nghiệp, quyết định chính sách của Ngân hàng Trung ương, biến động thị trường trái phiếu, chỉ số thị trường nhà ở, khảo sát niềm tin người tiêu dùng, khảo sát kinh doanh và các phát biểu điều hành vĩ mô quan trọng.

Nhà đầu tư cá nhân có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu vào việc quản trị tài khoản giao dịch như thế nào? Nhà đầu tư cá nhân có thể theo dõi chặt chẽ lịch kinh tế định kỳ và chủ động hạ tỷ trọng các mã cổ phiếu có hệ số Beta cao trước các phiên họp lãi suất hoặc công bố lạm phát lớn. Chiến lược này giúp hạn chế nguy cơ sụt giảm tài khoản bất ngờ và gia tăng tỷ suất sinh lời tổng thể trên danh mục đầu tư.

Kết luận

• Luận văn cung cấp bằng chứng thực nghiệm toàn diện trên 2.200 doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn 10 năm từ 2007 đến 2016, giải mã câu hỏi then chốt về sức sống của hệ số Beta trong mô hình CAPM tại Australia.
• Khẳng định hệ số Beta vẫn duy trì giá trị giải thích lợi suất cổ phiếu vượt trội có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1% vào những ngày công bố các chỉ số kinh tế vĩ mô quan trọng.
• Phát hiện mối quan hệ mang dấu âm giữa hệ số Beta và lợi suất vào các ngày công bố thông tin, phản ánh rõ nét đặc thù vận động của một nền kinh tế mở có độ nhạy cảm cao với thị trường tài chính quốc tế.
• Chứng minh tính nhạy cảm của các kết luận định giá tài sản trước việc lựa chọn kỹ thuật kinh tế lượng và phương pháp phân loại danh mục đầu tư.
• Mở ra định hướng nghiên cứu tiếp theo cho giai đoạn 2026-2030 trong việc kiểm định mô hình định giá đa nhân tố trên các thị trường tài chính mới nổi tại khu vực Châu Á - Thái Bình Dương.

Đóng góp học thuật then chốt của luận văn là đã lấp đầy khoảng trống nghiên cứu về kiểm định rủi ro hệ thống theo phương pháp tiếp cận ngày thông tin vĩ mô tại thị trường Australia. Quý độc giả, các nhà nghiên cứu và chuyên gia quản lý tài sản hãy tải toàn văn luận văn để tham khảo chi tiết khung phân tích kinh tế lượng và ứng dụng hiệu quả vào công tác quản trị rủi ro đầu tư.

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITY OF ECONOMICS ERASMUS UNVERSITY ROTTERDAM HO CHI MINH CITY INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES VIET NAM THE NETHERLANDS VIETNAM – THE NETHERLANDS PROGRAMME FOR M.A IN DEVELOPMENT ECONOMICS SYSTEMATIC RISK IN THE CAPITAL ASSET PRICING MODEL FOR AUSTRALIA: A CLINICAL DEATH? BY NGUYEN CONG THANG MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS Ho Chi Minh City December 2017 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] UNIVERSITY OF ECONOMICS INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES HO CHI MINH CITY THE HAGUE VIETNAM THE NETHERLANDS VIETNAM - NETHERLANDS PROGRAMME FOR M.A IN DEVELOPMENT ECONOMICS SYSTEMATIC RISK IN THE CAPITAL ASSET PRICING MODEL FOR AUSTRALIA: A CLINICAL DEATH? A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS By NGUYEN CONG THANG Academic Supervisor: Dr. VO HONG DUC Ho Chi Minh City December 2017 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] DECLARATION I hereby declare, that the thesis entitled, “Systematic Risk in the Capital Asset Pricing Model Australia: A Clinical Death?” written and submitted by me in fulfillment of the requirements for the degree of Master of Art in Development Economics to the Vietnam – The Netherlands program. This is my original work and conclusions drawn are bases on the material collected by me. I further declare that this work has not been submitted to this or any other university for the award of any other degree, diploma or equivalent course.

Ho Chi Minh City, December 2017 Nguyen Cong Thang TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ACKNOWLEDGEMENTS I would like to express my special thanks of gratitude to my academic supervisor Dr. He gave me the golden opportunity to do this wonderful project on the topic of capital asset pricing model. I know that, for the last 20 years, you has been spending your youth, your effort to make your life and your future thrive in Australia. I appreciate this opportunity.

I did not realize that my high school knowledge, my skill I had developed as an Android developer could help me jump over challenges during the process of thesis accomplishment. On that way, I learnt Visual Basic and R and I expect that they are my friends when I struggle with messy data. I want to say thanks for my supervisor and for those introducing Beta and R to me. I would also like to send my first few words to my friends at the Business and Economics Research Group (BERG) at Ho Chi Minh City Open University MA.

Thach Ngoc Pham and MA. Anh The Vo. Your attitude at work makes me wisdom with a positive slogan “If my work gets wrong, do it again”. Furthermore, drinking milk tea on every Thursday afternoon is a cute moment to me at BERG.

After all, I leave my last few words to Mom and Dad. This thesis is for you. This work is my gift to you. I have put all great effort to develop and complete this very first academic study.

From the bottom of my heart, I apologize for your tears. I should have focused on getting thing done to have lived happily and planned carefully my future. My dearest loved Mom and Dad! I am still a kid, are not I? TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ABBREVIATIONS C4F: Cahart four-factor model. CAL: Capital allocation line.

CAPM: Capital asset pricing model. DDM: Dividend-discount model. FF3F: Fama-French three-factor model. GICS: Global Industry Classification Standard.

HML: High minus Low. MPT: Modern portfolio theory. SMB: Small minus Big. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ABSTRACT On the ground of a well-known Markowitz (1952)’s Modern Portfolio Theory, Sharpe (1964) and Lintner (1965) developed a specific relationship between risk and expected return, which has been named as the Sharpe-Lintner Capital Asset Pricing Model (CAPM).

CAPM or the Sharpe-Lintner CAPM is a well-known and most widely used model for estimating a rate of return/cost of capital. The CAPM confirms that only systematic risk – denoted by ß (beta), does matter and investors are only compensated for taking systematic risk. Since its introduction, many studies have been conducted in an effort to assess the validity of the CAPM in practice. Practitioners and regulators around the world including Australia, Germany, New Zealand and United Kingdom employed CAPM as a primary model to estimate asset’s return.

However, various studies demonstrated that CAPM appears to underestimate returns for low-beta assets and overestimate returns for high-beta assets. The criticism went further as Fama and French (1992) introduced the three-factor model to estimate the asset’s return. The Fama-French three-factor model has been proven to work well in the US market and that beta is alive in the American context. However, in contrast to the US market, Vo (2015) argued that the Fama-French three-factor model has been proven to not work well in the Australian context.

A work by Savor and Wilson (2014) concluded that beta, or systematic risk, is still alive in the US market. A similar question is that whether or not beta is still alive in Australia because Vo (2015) has never tested this hypothesis? We are not aware of any study on the issue which has been conducted. This study is conducted to fill in the gap. This study examines the validity of the Capital Asset Pricing Model (1965) in the context of Australia on the ground of the pioneering work by Savor and Wilson (2014) for the US.

The choice of Australia is important because, among all nations in the Asia-Pacific region, Australia is one of a few which has required data for the analysis to be conducted. In the heart of the CAPM, beta is considered an important measure of systematic risk which is generally defined as an uncertainty about general economic conditions, such as GNP, interest rates, or inflation. From that perspective, a key purpose of this study is to examine and quantify whether or not systematic risk is responsive on the days when macroeconomics news/events are announced or scheduled for announcement. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] On the ground of Savor and Wilson (2014), four different types of portfolios are considered in this study including: (i) 10 beta-sorted portfolios; (ii) 10 idiosyncratic risk-sorted portfolios (iii) 25 Fama-French size and book-to-market portfolios; and (iv) industry portfolios.

In addition, macroeconomic events include announcements in relation to growth, inflation, employment, central bank announcements, bonds, housing, consumer surveys, business surveys and speeches from the Prime Minister or the Governor of the Reserve Bank of Australia. Days with these events are allocated into the group (the so-called a-day) which is separated from the n-day (non-announcement days) group. In addition, in this study, a sensitivity check, which is beyond Savor and Wilson (2014), by adopting different definition1 of the a-day group including (i) macroeconomics announcements which consist of news about growth, inflation, employment, Central Bank, bonds and speeches; (ii) microeconomics announcements which contains news related to housing, consumer survey and business survey; (iii) economics announcements which are basic news about news about growth, inflation, employment, housing, consumer surveys, business surveys and speeches; and (iv) financial announcements which are combined by news about Central Bank and bonds. This study is conducted on a sample including more than 2,200 Australian listed firms collected from Bloomberg for the period from 1 January 2007 to 31 December 2016 is employed.

As such, the total of nearly 2 million observations has been used in this study. Using the linear regression with panel-corrected standard errors method and Fama-Macbeth regression across various portfolios, two fundamental findings achieved from this study are as follows. First, there is evidence supporting the presence of systematic risk in the Australian context. Second, the above evidence may disappear when different portfolio formations and different definitions of macroeconomic events are adopted.

In summary, whether or not beta, or systematic risk, is alive in the Australian context depends on how portfolios are formed and macroeconomic events are classified. These fundamental issues are generally known as puzzles in asset pricing studies and multi factor model has never been proven to withstand well when different markets/time/techniques are tested. 1 An appreciation to an anonymous reviewer who provides critical comments to the previous version of the paper which was presented at the Vietnam’s Business and Economics Research Conference on 16-18th November 2017. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TABLE OF CONTENTS CHAPTER 1 INTRODUCTION .1 An overview of asset pricing model .4 A choice of Australia in this study.

3 CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW .1 Modern Portfolio Theory .2 Capital Allocation Line .3 Capital Asset Pricing Model .4 The Downside of the CAPM.5 Fama-French’s Three factor Model .6 Cahart’s Four factor Model .7 Fama-French’s Five factor Model. 14 CHAPTER 3 DATA AND METHODOLOGY .1 A brief description of the method .2 Data requirements and data sources .1 Ten beta-sorted portfolios and Ten idiosyncratic risk-sorted portfolios .2 The 25 Fama-French size and book-to-market portfolios.4 Calculations of portfolio’s beta and portfolio’s return .2 Fama-MacBeth regression. 31 CHAPTER 4 EMPIRICAL RESULTS .1 Pooled regression’s result.2 Fama-MacBeth regression’s result. 39 CHAPTER 5 CONCLUDING REMARKS AND POLICY IMPLICATIONS.

42 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. 58 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LIST OF TABLES Table 2-1 Factor classification. 18 Table 2-2 Approaches to Portfolio Formations. 22 Table 3-1 Summary of the number of firms in 10 beta-sorted portfolios and in 10 idiosyncratic risk-sorted portfolios.

27 Table 3-2 Summary of the number of firms in the 25 Fama-French size and book-to-market portfolios. 29 Table 3-3 Summary of the number of firms in industry portfolios. 30 Table 4-1 Regression results use linear regression with panel-corrected standard errors method. 33 Table 4-2 Regression results use Fama-MacBeth regression to value weighted return manipulation.

37 Table 4-3 Regression results use Fama-MacBeth regression to equal weighted return manipulation. 38 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LIST OF FIGURES Figure 2-1 The attainable E, V combinations. 6 Figure 2-2 The Capital Allocation Line. 8 Figure 2-3 The strategic investment of investors.

9 Figure 2-4 Equilibrium in the capital market. 10 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 1 CHAPTER 1 INTRODUCTION 1.1 An overview of asset pricing model Since the 1950s, asset pricing has seized great attention from policymakers, academics and practitioners which pushes it to the forefront of finance. On the ground of the Modern Portfolio Theory (MPT), Markowitz (1952) presented the efficient frontier to demonstrate the trade-off between return and risk of an investment portfolio. Few years later, building on the earlier work of Markowitz (1952), the Capital Asset Pricing Model (CAPM) was developed by Sharpe (1964) and Lintner (1965).

The CAPM gained acceptance for use by academics and practitioners for an extended period of time until the introduction of the three-factor model by Fama and French in 1992. This three-factor model has been widely applied to explain the observed stock returns. In addition, various empirical studies provided evidence to argue that the CAPM does underestimate (overestimate) the return for low (high) beta asset. However, empirical evidence has generally provided mixed evidence in relation to the validity of CAPM for the purpose of estimating the expected equity return.

Regardless of the criticism, CAPM still holds its position of superiority of acceptance and use. 74 per cent of 392 United State Chief Financial Officer (CFO) utilized CAPM to evaluate the cost of equity capital (Graham and Harvey, 2001). Similarly, Brounen, Jong and Koedijk (2004) discovered that 43 per cent of 313 European CFO’s decisions used CAPM for the same purpose. Mckenzie and Partington (2014) in their report to the Australian Energy Regulator revealed that regulators in Australia, Germany, New Zealand and United Kingdom employed CAPM as a primary model to estimate the cost of equity while regulator in the United State of America utilized Dividend Discount Model (DDM) as the first option and CAPM as the second option.

Vo (2015), in his recent work, argued that the application of the Fama-French three-factor model into public policy under the context of Australia is not recommended.