CHƯƠNG 1: HỆ SỐ BETA VÀ NHỮNG BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM 1.1 Tìm hiểu beta và những ứng dụng của beta vào việc nghiên cứu thị trường vốn Beta là một khái niệm hay được sử dụng trong phân tích tài chính. Rủi ro của một danh mục đa dạng hoá tốt phụ thuộc vào rủi ro thị trường của các chứng khoán trong danh mục. Góp phần của chứng khoán vào rủi ro của một danh mục đa dạng hoá phụ thuộc vào chứng khoán đó bị tác động như thế nào bởi một sụt giảm chung của thị trường. Độ nhạy cảm này đối với thị trường được gọi là hệ số beta.
Beta đo lường mức độ mà các nhà đầu tư kỳ vọng giá cổ phần thay đổi đối với một phần trăm thay đổi tăng thêm trên thị trường. Beta trung bình của tất cả các cổ phần bằng một. Một cổ phần có beta lớn hơn một thì có nhạy cảm cao đối với các biến động thị trường, một cổ phần có beta nhỏ hơn một thì không có nhạy cảm cao đối với các thị trường. Độ lệch chuẩn của một danh mục đa dạng hoá tỷ lệ với beta của chúng.
Như vậy, một danh mục đa dạng hoá đầu tư vào cổ phần có beta bằng hai sẽ có gấp đôi rủi ro so với danh mục đa dạng hoá đầu tư vào cổ phần có beta bằng một. Tính toán beta để nắm bắt “rủi ro hệ thống” là ý nghĩa quan trọng mà công trình nghiên cứu của Giáo sư Sharpe (1964), Lintner (1965) và Mossin (1966) đã thực hiện. Mô hình này dùng để nghiên cứu thị trường vốn, cụ thể là lựa chọn các chứng khoán riêng lẻ và một danh mục đầu tư. Mô hình này ban đầu chỉ là xây dựng một tài sản với danh mục thị trường, rủi ro hệ thống hay “beta” có thể đo lường chính xác rủi ro của tài sản và quyết định tỷ suất sinh lợi của tài sản đó.
Tương tự, các công trình nghiên cứu 123doc 6 thực nghiệm thực hiện bởi G.S Black, Jense, Schole (1972) cũng dựa trên “phiên bản beta bằng 0” của G. Tuy nhiên những nghiên cứu thực nghiệm sau đó đã đi ngược lại mô hình này cụ thể nghiên cứu của Banz (1981), Daniel (1997) cho thấy rằng quy mô công ty là nhân tố then chốt quyết định tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Có rất nhiều phương pháp để ước lượng hệ số rủi ro beta cho các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán. Việc sử dụng phương pháp nào tùy thuộc vào sự phù hợp của phương pháp đó với thị trường đang xét, tùy thuộc vào ý muốn chủ quan của người đánh giá, cũng như phụ thuộc vào hiệu quả mà phương pháp đó mang lại.
Các phương pháp thường được sử dụng là: Ước lượng beta thông qua các phương pháp đơn giản bằng đồ thị. Ước lượng beta bằng mô hình chỉ số đơn (SIM) Ước lượng beta bằng mô hình CAPM dựa trên số liệu lịch sử. Trong đó ước lượng beta qua mô hình CAPM là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất. Theo mô hình CAPM, TSSL kỳ vọng của một tài sản được tính như sau: ( )= + ( )− Trong đó: E(ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hay chi phí vốn của chứng khoán i βi là rủi ro hệ thống dựa trên độ nhạy cảm của chứng khoán i với thị trường rf là lãi suất phi rủi ro.
Thực nghiệm cho thấy beta ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của mẫu phân tích. Nghiên cứu về sự di chuyển của giá cổ phiếu thấy rằng mỗi chứng khoán hay danh mục của chứng khoán có 2 thành phần rủi ro đó là rủi ro hệ thống hay còn gọi là rủi ro thị trường là rủi ro không thể đa dạng hóa được. Biến số thể hiện rủi ro không thể đa dạng hóa gọi là “beta”, biến số này có mối liên hệ với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Ngoài 123doc 7 ra beta cũng đo lường độ biến động và tính thanh khoản của chứng khoán đó.
Rủi ro thứ hai là “alpha” (α) có thể đa dạng hóa bởi các nhà đầu tư hợp lý. Lý thuyết này cho rằng những nhà đầu tư hợp lý sẽ loại bỏ rủi ro phi hệ thống. Tuy nhiên điều đó cho thấy rằng nhà đầu tư nhận thấy rủi ro hệ thống hay beta như là rủi ro vốn có của chứng khoán. Hệ số beta là hệ số rủi ro không thể đa dạng hóa được ngay cả trong mô hình đa nhân tố.
Ngày nay, nhà nghiên cứu cho rằng hệ số beta là một trong những nhân tố ảnh hưởng quyết định đầu tư. Tuy nhiên, việc sử dụng hệ số beta là hạn chế do yếu tố tính toán beta dựa trên dữ liệu trong quá khứ và sẽ khó để dự đoán sự thay đổi trong tương lại. Nhìn vào những quan điểm khác nhau thể hiện trên mô hình, công thức của mô hình CAPM trước đây dự đoán chứng khoán nào có beta càng cao thì sẽ có tỷ suất sinh lợi càng cao khi mà tỷ suất sinh lợi thị trường cao hơn tỷ suất sinh lợi của tỷ suất phi rủi ro. Trong trường hợp tỷ suất sinh lợi thị trường thấp hơn lãi suất phi rủi ro, chứng khoán có beta càng cao thì tỷ suất sinh lợi càng thấp.S Pettengill, Sundaram và Mathur (1995) gọi đây là mối quan hệ có điều kiện của beta và tỷ suất sinh lợi.
Riêng đối với lý do này, họ xác định quy trình kiểm tra của Fama và Macbeth (1973) bằng cách loại bỏ yếu tố tự nhiên có điều kiện giữa beta và tỷ suất sinh lợi. Phát hiện chủ yếu của họ là mối liên hệ xác định mang ý nghĩa thống kê giữa beta và tỷ suất sinh lợi. Tuy nhiên, Bodie và cộng sự của ông (2008) tranh luận rằng mô hình đa nhân tố ảnh hưởng không nhiều lắm so với những mô tả nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán.F (1977) nghiên cứu sự biến động của beta qua các giai đoạn thị trường và nhận ra rằng hầu hết các danh mục đầu tư bị tác động của xu hướng thị trường và vì vậy beta cũng biến đổi theo.2 Beta phụ thuộc vào nhiều nhân tố 123doc 8 Vấn đề quan tâm khác được lưu ý là rất khó để thiết lập beta của một công ty, cho dù beta không thay đổi trong thời gian dài, hoặc không có xu hướng biến động lên xuống theo thị trường trong những thời kỳ (giai đoạn) khác nhau. Ví dụ, ngay cả thời kỳ đầu cơ giá lên và giá xuống “bull and bear” beta của chứng khoán hay của danh mục chứng khoán di chuyển cùng chiều, vì vậy dẫn đến kích thước rủi ro khác nhau.
Do đó beta phụ thuộc vào nhiều nhân tố như là lựa chọn giai đoạn, rủi ro tài sản cũng được kể đến trong danh mục … Một loạt các nghiên cứu đã xem xét tính ổn định của beta và rút ra kết luận chung rằng thước đo rủi ro này thì không ổn định đối với cổ phiếu cá thể nhưng tính ổn định của beta đối với danh mục các cổ phiếu gia tăng mạnh. Hơn nữa, danh mục các cổ phiếu càng lớn (trên 50 cổ phiếu) và có thời gian dài (trên 26 tuần) thì beta của danh mục càng ổn định. Ngoài ra, các beta cao có xu hướng ngược lại với mức trung bình. Cụ thể các danh mục có beta cao có xu hướng giảm theo thời gian dần về một (1,00) trong khi các danh mục có beta thấp có xu hướng tăng theo thời gian dần về một (1,00).
Các nhân tố khác ảnh hưởng đến tính ổn định của beta là số tháng được sử dụng để ước lượng beta ban đầu và beta kiểm định. Roenfeldt, Griepemtrog và Pflamm (PGP) (2006) đã so sánh các beta được rút ra từ 48 tháng dữ liệu và beta sau đó của 12, 24, 36, 48 tháng. Các beta 48 tháng thì không tốt để ước lượng cho beta 12 tháng sau đó nhưng khá tốt để ước lượng cho các beta 24, 36, 48 tháng. Chen (2005) đã kết luận rằng các beta danh mục sẽ bị sai lệch nếu các beta của các chứng khoán cá thể không ổn định, vì vậy ông đã đề xuất mô hình Bayes để ước lượng beta thay đổi theo thời gian.
Carpemter và Upton (2001) xem xét ảnh hưởng của khối lượng giao dịch lên tính ổn định của beta và kết luận rằng những tiên đoán về beta sẽ tốt hơn nếu sử dụng các beta đã điều chỉnh khối lượng giao dịch. Việc ảnh hưởng của khối lượng giao dịch lên 123doc 9 các ước lượng beta có liên quan đến ảnh hưởng công ty nhỏ, điều này cho rằng beta của các chứng khoán có khối lượng giao dịch nhỏ thì bị sai lệch đi xuống như xác định của Ibbotson, Kaplan và Peterson (1998). Trong nghiên cứu của Sromon Dass (2008) tại thị trường Ấn Độ thì hầu hết kết quả beta ổn định qua các giai đoạn phân tích. Tuy nhiên các kết quả phụ thuộc vào lựa chọn thời điểm và dựa vào việc phân loại.
Tóm lại, các beta cá thể nói chung bất ổn theo thời gian trong khi đó beta của các danh mục lớn ổn định. Ngoài ra, nên sử dụng ít nhất 36 tháng dữ liệu để ước lượng beta và tỉnh táo xem xét khối lượng và quy mô giao dịch của các cổ phiếu.3 Khảo sát thực nghiệm trước đây Nhìn vào công trình nghiên cứu tiên phong thực hiện trong quá khứ về ứng dụng của beta trong những thị trường khác nhau. Blume (1975) là nhà nghiên cứu đã đóng góp to lớn trong việc ứng dụng beta để nắm bắt rủi ro hệ thống mà trong những giai đoạn sau này mỗi nhà nghiên cứu đã trích dẫn mô hình của họ Fabbozzi và Francis (1977) đã áp dụng kiểm tra ý nghĩa kinh tế chuẩn để xem xét tính bền vững của thị trường chứng khoán NewYork (NYSE) trong cả hai giai đoạn đầu cơ giá lên và giá xuống (bull and bear) để áp dụng mô hình hồi quy biến giả. Họ kết luận rằng giá trị của alpha và beta không bị ảnh hưởng bởi các thị trường khác nhau (thời kỳ giá lên và giá xuống – bull and bear phases), mà dựa vào từng chứng khoán riêng lẻ.
Trong nghiên cứu của Gooding và O’Malley (1977) xem xét tính ổn định của beta qua các thời kỳ thị trường dựa trên beta danh mục. Họ đã đưa ra kết luận hầu hết danh mục đầu tư bị tác động bởi sự di chuyển (biến động) của giá chứng khoán và xu hướng của thị trường. Vì vậy beta không đứng yên. Họ cũng đưa ra quan điểm có thể những dự đoán này sẽ cải thiện nếu giai đoạn dự báo là giá tăng.
123doc 10 Fstrada (2000) đã phân tích 14 Sở giao dịch chứng khoán châu Âu và ông nhận thấy là sự gia tăng trong giá trị beta khi số lần xuất hiện (tần số) dữ liệu bị giảm.