Luận văn thạc sĩ tác động của các nhân tố co moments bậc cao và định giá tài sản trên thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi bằng cách tiếp cận hồi quy phân vị

Luận văn thạc sĩ kinh tế nghiên cứu tác động của các nhân tố co moments bậc cao và định giá tài sản trên thị trường chứng khoán các nền, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên

• Tác giả: Nguyễn Phú Sang
• Người hướng dẫn: Th.S. Huỳnh Lưu Đức Toàn
• Trường học: Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính
• Đề tài: Tác Động Của Co-Moments Bậc Cao Đến Định Giá Tài Sản Trên Thị Trường Chứng Khoán Các Nền Kinh Tế Mới Nổi
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Co moments Bậc Cao Định Giá Tài Sản Tổng Quan Nghiên Cứu

Nghiên cứu về tác động của co-moments bậc cao đến định giá tài sản trên thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi là một lĩnh vực quan trọng và ngày càng được quan tâm. Các mô hình định giá tài sản truyền thống thường chỉ xem xét đến phương sai (variance) hay độ lệch chuẩn (standard deviation) để đo lường rủi ro. Tuy nhiên, thực tế cho thấy các moments thống kê bậc cao như skewness (độ lệch) và kurtosis (độ nhọn) cũng đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và lợi nhuận kỳ vọng. Bài viết này sẽ đi sâu vào phân tích những tác động này trên các thị trường chứng khoán đang phát triển.

1.1. Giới thiệu về Co moments bậc cao trong tài chính

Co-moments bậc cao, đặc biệt là Co-skewness và Co-kurtosis, đo lường mức độ liên kết phi tuyến tính giữa lợi nhuận của một tài sản và lợi nhuận của thị trường. Co-skewness thể hiện mức độ mà tài sản có xu hướng tạo ra lợi nhuận lớn hơn dự kiến khi thị trường tăng và thua lỗ ít hơn khi thị trường giảm. Co-kurtosis đo lường tần suất xảy ra các sự kiện cực đoan đồng thời giữa tài sản và thị trường. Việc xem xét các yếu tố này giúp nhà đầu tư đánh giá độ nhạy rủi ro một cách toàn diện hơn, từ đó đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn. Theo nghiên cứu, việc bỏ qua ảnh hưởng của Skewness đến định giá và ảnh hưởng của Kurtosis đến định giá có thể dẫn đến sai lệch trong việc ước tính lợi nhuận kỳ vọng.

1.2. Tầm quan trọng của định giá tài sản ở nền kinh tế mới nổi

Định giá tài sản chính xác là yếu tố then chốt để đảm bảo hiệu quả thị trường, đặc biệt là ở các nền kinh tế mới nổi. Các thị trường này thường có đặc điểm là biến động lớn, thông tin bất cân xứng và sự tham gia của nhiều nhà đầu tư cá nhân. Do đó, việc áp dụng các mô hình định giá tiên tiến, có tính đến các yếu tố như Co-moments bậc cao, giúp giảm thiểu rủi ro và cải thiện khả năng sinh lời. Ngoài ra, định giá tài sản chính xác còn góp phần thu hút vốn đầu tư nước ngoài và thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường.

II. CAPM Truyền Thống Hạn Chế Trong Thị Trường Mới Nổi

Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) là một công cụ cơ bản trong định giá tài sản, cho rằng lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản chỉ phụ thuộc vào beta, thước đo rủi ro hệ thống. Tuy nhiên, CAPM có nhiều hạn chế, đặc biệt khi áp dụng cho thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố khác ngoài beta, như quy mô công ty, giá trị sổ sách trên thị trường và đặc biệt là Co-moments bậc cao, có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận. Việc bỏ qua các yếu tố này có thể dẫn đến sai lệch trong mô hình định giá tài sản và làm giảm hiệu quả đầu tư.

2.1. Giới thiệu về mô hình CAPM và các giả định chính

Mô hình CAPM dựa trên một số giả định quan trọng, bao gồm thị trường hiệu quả, nhà đầu tư duy lý và chỉ quan tâm đến lợi nhuận kỳ vọng và phương sai. Mô hình này cho rằng lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản bằng với lãi suất phi rủi ro cộng với risk premium nhân với beta của tài sản đó. Mặc dù đơn giản và dễ sử dụng, CAPM thường không giải thích được đầy đủ sự biến động của lợi nhuận thực tế, đặc biệt là trong các nền kinh tế mới nổi.

2.2. Những hạn chế của CAPM khi áp dụng vào thị trường mới nổi

Các thị trường chứng khoán ở các nền kinh tế mới nổi thường có nhiều đặc điểm khác biệt so với các thị trường phát triển, như tính thanh khoản thị trường thấp, thông tin không đầy đủ và sự chi phối của các nhà đầu tư nhỏ lẻ. Những đặc điểm này làm cho các giả định của CAPM trở nên không thực tế và làm giảm khả năng dự báo của mô hình. Ngoài ra, các yếu tố như tài chính hành vi và sự xuất hiện của các sự kiện bất ngờ cũng có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận và không được CAPM tính đến.

2.3. Tại sao Beta đơn lẻ không đủ để giải thích biến động lợi nhuận

Beta chỉ đo lường rủi ro hệ thống dựa trên phương sai, bỏ qua các yếu tố khác như skewness và kurtosis. Trong môi trường đầu tư thực tế, nhà đầu tư thường ưa thích các tài sản có skewness dương (khả năng thu lợi nhuận lớn hơn thua lỗ lớn) và tránh các tài sản có kurtosis cao (tần suất xảy ra các sự kiện cực đoan cao). Do đó, việc chỉ dựa vào beta có thể dẫn đến đánh giá sai lệch về rủi ro và cơ hội đầu tư.

III. Co Skewness và Co Kurtosis Đo Lường Rủi Ro Phi Tuyến Tính

Co-skewness và Co-kurtosis là các thước đo rủi ro phi tuyến tính, bổ sung cho phương sai trong việc đánh giá rủi ro tài sản. Co-skewness phản ánh mức độ bất đối xứng của phân phối lợi nhuận, trong khi Co-kurtosis đo lường độ tập trung của lợi nhuận xung quanh giá trị trung bình. Các nghiên cứu đã chứng minh rằng nhà đầu tư có xu hướng ưa thích tài sản có Co-skewness dương và Co-kurtosis âm. Do đó, việc đưa các yếu tố này vào mô hình định giá tài sản có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo tỷ suất sinh lợi điều chỉnh theo rủi ro.

3.1. Giải thích chi tiết về Co Skewness và ý nghĩa trong đầu tư

Co-skewness đo lường mức độ tương quan giữa độ lệch của lợi nhuận tài sản và độ lệch của lợi nhuận thị trường. Một tài sản có Co-skewness dương sẽ tạo ra lợi nhuận cao hơn dự kiến khi thị trường tăng và thua lỗ ít hơn khi thị trường giảm. Điều này hấp dẫn với nhà đầu tư vì nó giúp giảm thiểu rủi ro thua lỗ lớn. Các nhà đầu tư thường sẵn sàng trả một mức giá cao hơn cho các tài sản có Co-skewness dương.

3.2. Vai trò của Co Kurtosis trong việc đánh giá rủi ro sự kiện cực đoan

Co-kurtosis đo lường mức độ tương quan giữa độ nhọn của lợi nhuận tài sản và độ nhọn của lợi nhuận thị trường. Co-kurtosis cao cho thấy tài sản và thị trường có xu hướng cùng trải qua các sự kiện cực đoan (lợi nhuận hoặc thua lỗ lớn) thường xuyên hơn. Nhà đầu tư thường tránh các tài sản có Co-kurtosis cao vì chúng làm tăng rủi ro thua lỗ lớn. Do đó, các tài sản này thường được định giá thấp hơn.

IV. Hồi Quy Phân Vị Phân Tích Tác Động Theo Từng Mức Phân Vị

Phương pháp hồi quy phân vị (Quantile Regression) là một công cụ mạnh mẽ để phân tích tác động của các yếu tố khác nhau lên một biến mục tiêu tại các mức phân vị khác nhau của phân phối. Trong bối cảnh định giá tài sản, hồi quy phân vị cho phép chúng ta xem xét tác động của Co-moments bậc cao lên lợi nhuận tại các mức lợi nhuận khác nhau (ví dụ: lợi nhuận thấp, trung bình, cao). Điều này giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận, đặc biệt là trong các thị trường chứng khoán có độ biến động cao.

4.1. Ưu điểm của hồi quy phân vị so với hồi quy OLS truyền thống

So với hồi quy OLS truyền thống, hồi quy phân vị có nhiều ưu điểm. Thứ nhất, nó không yêu cầu các giả định về phân phối của sai số. Thứ hai, nó ít nhạy cảm hơn với các giá trị ngoại lai (outliers). Thứ ba, nó cho phép phân tích tác động của các yếu tố tại các mức phân vị khác nhau, cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về mối quan hệ giữa các biến.

4.2. Ứng dụng hồi quy phân vị trong nghiên cứu định giá tài sản

Hồi quy phân vị có thể được sử dụng để phân tích tác động của Co-moments bậc cao lên lợi nhuận tại các mức lợi nhuận khác nhau. Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng hồi quy phân vị để xem xét liệu tác động của Co-skewness có mạnh hơn tại các mức lợi nhuận cao hay không. Kết quả của phân tích này có thể cung cấp thông tin hữu ích cho nhà đầu tư và nhà quản lý quỹ trong việc đưa ra quyết định đầu tư.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Tác Động Thực Tế Tại Nền Kinh Tế Mới Nổi

Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng Co-moments bậc cao có tác động đáng kể đến định giá tài sản trên thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi. Cụ thể, Co-skewness thường có tác động dương đến lợi nhuận, trong khi Co-kurtosis có tác động âm. Tuy nhiên, mức độ tác động có thể khác nhau tùy thuộc vào từng thị trường và khung thời gian nghiên cứu. Điều này cho thấy rằng việc xem xét các yếu tố rủi ro phi tuyến tính là cần thiết để định giá tài sản một cách chính xác và hiệu quả.

5.1. Phân tích kết quả nghiên cứu về ảnh hưởng của Co Skewness

Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng Co-skewness có tác động dương và đáng kể đến lợi nhuận trên thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi. Điều này cho thấy rằng nhà đầu tư ở các thị trường này đánh giá cao các tài sản có khả năng tạo ra lợi nhuận lớn hơn dự kiến khi thị trường tăng và giảm thiểu thua lỗ khi thị trường giảm.

5.2. Phân tích kết quả nghiên cứu về ảnh hưởng của Co Kurtosis

Ngược lại với Co-skewness, Co-kurtosis thường có tác động âm đến lợi nhuận. Điều này phản ánh sự e ngại của nhà đầu tư đối với các tài sản có khả năng cùng trải qua các sự kiện cực đoan với thị trường. Các nhà đầu tư thường yêu cầu một mức bù rủi ro cao hơn cho các tài sản này, dẫn đến lợi nhuận thấp hơn.

5.3. So sánh kết quả nghiên cứu giữa các thị trường mới nổi khác nhau

Mức độ tác động của Co-skewness và Co-kurtosis có thể khác nhau giữa các thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi. Sự khác biệt này có thể là do sự khác biệt về cấu trúc thị trường, quy định pháp lý, và đặc điểm của nhà đầu tư. Do đó, việc phân tích tác động của Co-moments bậc cao cần được thực hiện một cách cẩn thận và cụ thể cho từng thị trường.

VI. Kết Luận Hàm Ý Chính Sách Nâng Cao Hiệu Quả Thị Trường

Nghiên cứu về tác động của Co-moments bậc cao đến định giá tài sản trên thị trường chứng khoán các nền kinh tế mới nổi có nhiều hàm ý quan trọng cho nhà đầu tư, nhà quản lý quỹ và nhà hoạch định chính sách. Việc xem xét các yếu tố rủi ro phi tuyến tính có thể giúp cải thiện hiệu quả thị trường, giảm thiểu rủi ro và tăng cường khả năng sinh lời. Đồng thời, việc xây dựng các chính sách phù hợp có thể khuyến khích sự phát triển bền vững của thị trường chứng khoán.

6.1. Khuyến nghị cho nhà đầu tư và nhà quản lý quỹ

Nhà đầu tư và nhà quản lý quỹ nên xem xét Co-moments bậc cao khi định giá tài sản và xây dựng danh mục đầu tư. Ưu tiên các tài sản có Co-skewness dương và tránh các tài sản có Co-kurtosis cao. Sử dụng các mô hình định giá tiên tiến, có tính đến các yếu tố rủi ro phi tuyến tính. Đa dạng hóa danh mục đầu tư để giảm thiểu rủi ro.

6.2. Đề xuất chính sách cho nhà hoạch định chính sách

Nhà hoạch định chính sách nên tạo ra một môi trường đầu tư minh bạch và hiệu quả, khuyến khích sự tham gia của các nhà đầu tư tổ chức và giảm thiểu sự chi phối của các nhà đầu tư cá nhân. Cải thiện chất lượng thông tin và tăng cường tính thanh khoản thị trường. Xây dựng các quy định pháp lý phù hợp để bảo vệ quyền lợi của nhà đầu tư và ngăn chặn các hành vi thao túng thị trường.

6.3. Hướng nghiên cứu tiếp theo và những hạn chế của nghiên cứu

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phân tích tác động của Co-moments bậc cao trong các khung thời gian khác nhau và trong các điều kiện thị trường khác nhau. Ngoài ra, cần nghiên cứu sâu hơn về tác động của Co-moments bậc cao đối với các loại tài sản khác, như trái phiếu và bất động sản. Đồng thời, cần phát triển các mô hình định giá tài sản phức tạp hơn, có thể tích hợp các yếu tố khác, như thanh khoản và tài chính hành vi.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU Ý TƯỞNG NGHIÊN CỨU 1. Tính cấp thiết và tính mới ủa đề tài 1. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu 1. Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu 1.

Phương pháp nghiên cứu 5 luan.vi download by : skknchat@gmail. Đóng góp của đề tài 1. Bố cục đề tài CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM 2.

Các mô hình đa nhân tố 2. Mô hình CAPM kết hợp các nhân tố bậc cao 2. Phương pháp hồi quy phân vị (Quantile regression) 2. Lược khảo các công trình nghiên cứu CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.

Thu nhập dữ liệu thô 3. Xử lý số liệu 3. Phương pháp thống kê 3. Sơ đồ tóm tắt quy trình thực hiện CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.

Thống kê mô tả 4. Phân tích tương quan tuyến tính 4. Kết quả mô hình hồi quy 4. Kiểm định kết quả hồi quy CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ 5.

Kết quả nghiên cứu 5. Hạn chế của đề tài 5. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo 6 luan.vi download by : [e-mail] CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM 2.

Lý thuyết danh mục đầu từ Markowitz Trước năm 1952, quy trình quản lý danh mục được được chia ra hai bước trong đó bước một được bắt đầu thông qua việc quan sát, thử nghiệm và kết thúc bằng việc đưa ra những sự tin tưởng dựa trên giá trị tương lai của tài sản. Bước hai được nối tiếp với bước một dựa trên các giá trị tương giữa các loại tài sản và tiến hành lựa chọn danh mục đầu tư. Trong đó, các nhà đầu tư dựa vào giá trị hiện tại tối ưu được kỳ vọng của các loại tài sản này để xây dựng danh mục mà chưa đề cập đến yếu tố rủi ro. Để giải quyết vấn đề về rủi ro, Harry Markowitz (1952) đã xây dựng nên “Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại” được công bố trên tạp chí tài chính (The journal of finance) năm 1952.

Bằng việc chứng minh rằng việc kết hợp các cổ phiếu riêng lẻ có mức độ rủi ro khác nhau thành một danh mục có mức rủi ro thấp hơn so với tổng thể. Markowitz đã khẳng định được việc giảm thiểu hóa rủi ro của danh mục đầu tư thông qua việc đa dạng hóa các tài sản có trong danh mục. Ông cũng chỉ ra rằng, tại mỗi mức rủi ro khác nhau sẽ tồn tại danh mục có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tương ứng, và phương trình đường cong chứa các danh mục có TSSL kỳ vọng cao nhất ở từng mức rủi ro đối ứng sẽ hình thành nên đường biên hiệu quả để hỗ trợ cho việc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu (Markowitz, 1952).1: Đường biên hiệu quả 𝑬(𝑹𝒑) Đường biên hiệu quả 7 luan.vi download by : [e-mail] Nguồn: Markowitz, 1952 Với việc xây dựng danh mục đầu tư dựa trên lý thuyết của Markowitz, nhà đầu tư có hai sự lựa chọn trong đó có thể lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu dựa trên sự tối đa hóa lợi nhuận tài sản mang lại hoặc các nhà đầu tư cũng có thể xây dựng danh mục đầu tư tối ưu thông qua việc tối thiểu hóa rủi ro. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Markowitz không những chỉ ra việc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu mà còn cho thấy việc đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro.

Theo đó, để đạt được lợi nhuận tối đa nhà đầu tư phải chấp nhận mức rủi ro tương ứng hoặc họ có thể lựa chọn danh mục với mức rủi ro tối thiểu nhưng lợi nhuận chỉ nằm ở mức ứng với mức rủi ro này. Ngoài ra, Markowitz còn giới thiệu đến hai yếu tố đó chính là lợi nhuận kỳ vọng và độ lệch chuẩn. Với danh mục đầu tư giả định tồn tại gồm 𝑛 tài sản, tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục đầu tư này chính là lợi nhuận bình quân theo tỷ trọng tỷ suất sinh lời kỳ vọng cho từng tài sản tồn tại bên trong danh mục. Theo đó, phương trình tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục đầu tư 𝐸(𝑅𝑝 ) sẽ có dạng: 𝑛 𝐸(𝑅𝑝 ) = ∑ W𝑖 𝐸 (𝑅𝑖 ) (2.1) 𝑖=1 Trong đó: 𝐸(𝑅𝑝 ): là TSSL kỳ vọng của danh mục đầu tư có n tài sản 𝐸(𝑅𝑖 ) : là TSSL kỳ vọng của tài sản thứ i trong danh mục đầu tư W𝑖 : là tỷ trọng của tài sản thứ i trong danh mục đầu tư.

Độ lệch chuẩn của danh mục còn được coi là giá trị đại diện rủi ro cho danh mục đầu tư. Thông qua đó, Markowitz cho rằng rủi ro của danh mục chính là độ biến động về lợi nhuận (gồm cả biến động dương và biến động âm). Giá trị này được ước lượng thông qua phương trình sau: 𝑛 𝑛 𝑛 𝜎𝑝 = √∑ 𝑤𝑖2 𝜎𝑖2 + ∑ ∑ 𝑤𝑖 𝑤𝑗 𝑐𝑜𝑣𝑖,𝑗 (𝑖 ≠ 𝑗) (2.vi download by : [e-mail] Trong đó: 𝜎𝑝 : giá trị độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư 𝜎𝑖2 : giá trị phương sai của tài sản i trong danh mục đầu tư 𝑐𝑜𝑣𝑖,𝑗 : giá trị hiệp phương sai giữa tài sản i và tài sản j trong danh mục đầu tư 𝑤𝑖 , 𝑤𝑗 : tỷ trọng của tài sản thứ i và thứ j trong danh mục đầu tư. Với giá trị hiệp phương sai là thước đo về mức độ biến động giữa hai loại tài sản dựa trên giá trị trung bình của chúng trong khoảng thời gian ước lượng.

Khi giá trị hiệp phương sai đạt giá trị dương tức TSSL giữa hai loại tài sản này biến thiên cùng chiều. Ngược lại, khi giá trị hiệp phương sai mang giá trị âm, điều này cho thấy TSSL giữa hai loại tài sản có sự biến thiên ngược chiều (Van Kampen, 1981).3) Trong đó: 𝜎𝑖 , 𝜎𝑗 : là giá trị độ lệch chuẩn của tài sản i và tài sản j 𝑝𝑖,𝑗 : là giá trị hệ số tương quan của hai tài sản i và j. Nếu giá trị này = -1, hai tài sản này có quan hệ tuyến tính âm hoàn hảo. Khi giá trị này = 0, hai tài sản này hầu như không có quan hệ tuyến tính.

Và khi 𝑝𝑖,𝑗 = 1, hai tài sản tồn tại quan hệ tuyến tính dương hoàn hảo. Bên cạnh đó, vì khẩu vị giữa các nhà đầu tư là không giống nhau nên mối quan hệ giữa yếu tố lợi nhuận (TSSL kỳ vọng) và yếu tố chấp nhận rủi ro (độ lệch chuẩn) được thể hiện thông qua hàm hữu dụng (𝑈). Các hàm hữu dụng (𝑈) này đại diện cho mức độ chấp nhận giữ việc đánh đổi lợi nhuận – rủi ro của nhà đầu tư. Do đó, danh mục đầu tư hiệu quả được cho là tiếp điểm giữa hàm hữu dụng (𝑈) và đường cong hiệu quả (Markowitz, 1952).vi download by : [e-mail] Trong đó: 𝑈(𝐸(𝑅), 𝜎): hàm hữu dụng dựa trên giá trị lợi nhuận kỳ vọng và độ lệch chuẩn 𝐸(𝑅): là giá trị lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư 𝜎: là giá trị độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư 𝐴: là giá trị hệ số ngại rủi ro của nhà đầu tư.2: Đường biên hiệu quả theo mức độ ngại rủi ro 𝑬(𝑹𝑷 ) ĐƯỜNG BIÊN HIỆU QUẢ 𝑬(𝝈𝑷 ) Nguồn: Reilly F., (2011) trang 246 Với việc xây dựng danh mục dựa trên lý thuyết “Danh mục đầu tư hiện đại” của (Markowitz, 1952), nhà đầu tư có thể lựa chọn danh mục đầu tư phù hợp với mức ngại rủi ro của họ.

Phương pháp này cho phép nhà đầu tư có thể lựa chọn danh mục đầu tư mang về mức lợi nhuận tối ưu trong khi vẫn có thể duy trì được mức rủi ro phù hợp với khẩu vị của chính nhà đầu tư đó. Tuy nhiên, phương pháp này lại hạn chế trong trường hợp danh mục tồn tại quá nhiều tài sản sẽ dẫn đến trở ngại trong việc tính toán. Lý thuyết thị trường vốn và mô hình CAPM Dựa trên nền tảng lý thuyết “Danh mục đầu tư hiện đại” của Markowitz (1952), William Sharpe tiếp tục phát triển và nghiên cứu sâu hơn về lý thuyết thị trường vốn là một trong những cơ sở cho việc hình thành mô hình định giá tài sản vốn (CAPM – Sharpe, 1964). Ngoài Sharpe (1970), Lintner (1965) và Mossin (1966) cũng đưa ra 10 luan.vi download by : [e-mail] các nghiên cứu của họ về thị trường tài sản vốn.

Theo đó, mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) thể hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro, trong đó giá trị lợi nhuận kỳ vọng của tài sản được đo lượng bởi hai yếu tố là giá trị lãi suất phi rủi ro và phần bù yếu tố rủi ro thị trường. Trong đó, Sharpe (1964) đã đưa ra các giả định cho việc hình thành mô hình CAPM như sau: Các nhà đầu tư nắm giữ danh mục chứng khoán đã được đa dạng hóa. Mục đích của giả định này nhằm triệt tiêu tác động của rủi ro hệ thống tới tỷ suất sinh lời của chứng khoán. Thị trường chứng khoán là hiệu quả, mọi thông tin đã được phản ánh vào giá của chứng khoán.

Các nhà đầu tư trên thị trường có thể tiến hành vay nợ cũng như cho vay với lãi suất phi rủi ro và lãi suất này không đổi theo thời gian. Ngoài ra, các nhà đầu tư trên thị trường không chịu tác động của các chi phí môi giới, thuế lên việc mua bán chứng khoán. Theo lý thuyết thị trường vốn, đường CML sẽ được tạo ra giữa việc kết hợp một danh mục đầu tư phi rủi ro (trong đó yếu tố lãi suất phi rủi ro làm đại diện) và danh mục đầu tư thị trường M. Đường CML chính là đường thẳng bắt đầu từ lãi suất phi rủi ro và tiếp điểm M của đường biên hiệu quả.

Do đó, phương trình của đường CML được hình thành như sau (Fama và French, 1993) : 𝜎𝑝 𝐸(𝑅𝑝 ) = 𝑅𝑓 + (𝑅 − 𝑅𝑓 ) (2.5) 𝜎𝑚 𝑚 Trong đó: 𝑅𝑚 : TSSL thị trường 𝑅𝑓 : lãi suất phi rủi ro của thị trường 11 luan.vi download by : [e-mail] 𝐸(𝑅𝑝 ): TSSL kỳ vọng của danh mục đầu tư (𝑅𝑚 − 𝑅𝑓 ): phần bù rủi ro thị trường 𝜎𝑝 , 𝜎𝑚 : độ lệch chuẩn của danh mục thị trường và độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư. 𝑐𝑜𝑣𝑖,𝑚 Bằng việc thay giá trị 𝛽𝑖 = 2 , giá trị 𝛽𝑖 đại diện cho yếu tố rủi ro hệ thống 𝜎𝑚 giữa thị trường tác động lên TSSL của chứng khoán i. Do đó, giá trị 𝛽𝑚 luôn bằng 1. Khi giá trị 𝛽𝑖 > 1, yếu tố rủi ro hệ thống có tác động lớn hơn so với rủi ro thị trường (Fama và French, 1993).