Chương 1: Tổng quan về hệ số bêta trong mô hình định giá tài sản vốn Chương 2: Thực trạng rủi ro trong đầu tư cổ phiếu và ứng dụng hệ số bêta trong mô hình định giá tài sản vốn trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Chương 3: Giải pháp nâng cao khả năng ứng dụng hệ số bêta trong mô hình định giá tài sản vốn để đo lường rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam. 123doc 1 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ SỐ BÊTA TRONG MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN (CAPM) 1. Tổng quan về quá trình ra đời của mô hình CAPM: Thị trường tài chính ngày nay được xem là mạch máu chính của nền kinh tế và là bộ phận không thể thiếu trong nền kinh tế quốc dân.
Tại hầu hết các quốc gia trên thế giới hiện nay, việc phát triển thị trường tài chính đặc biệt là thị trường chứng khoán chiếm vai trò cực kỳ quan trọng, đó là nguồn dẫn vốn cho các thị trường, từ đó giúp cho phát triển kinh tế. Trong đó, cách thức xác định giá của các cổ phiếu và xác định rủi ro trong đầu tư cổ phiếu và danh mục đầu tư là vấn đề luôn được quan tâm của các nhà đầu tư và các nhà nghiên cứu. Bởi lẽ, chỉ có việc đo lường, xác định được giá và rủi ro của cổ phiếu góp phần rất quan trọng trong việc phát triển và bình ổn thị trường. Năm 1952, bắt đầu từ lý thuyết lựa chọn danh mục đầu tư của Harry Markowitz (Bài viết “Lựa chọn danh mục đầu tư”, Nhật báo tài chính 7 (1952), 77- 91), người ta đã bắt đầu có các lý thuyết nhằm lượng hóa các rủi ro.
Sự ra đời của lý thuyết này đã làm thay đổi hoàn toàn các đánh giá trước đây của các nhà đầu tư về chứng khoán. Sau đó 10 năm, các lý thuyết này tiếp tục được phát triển bởi William Sharpe (1964), John Lintner (1965) và Jan Mossin (1966). Bằng cách thiết lập mối quan hệ giữa danh mục đầu tư bao gồm tất cả các chứng khoán được giao dịch trên thị trường và rủi ro riêng của từng chứng khoán, Sharpe đã thành công trong việc đơn giản hóa những nghiên cứu của Markowitz. Từ đó bất kỳ một nhà đầu tư chuyên nghiệp hay không chuyên nào cũng có thể áp dụng lý thuyết lựa chọn danh mục đầu tư.
Từ đó, Sharpe đã phát triển thêm và hình thành lý thuyết mô hình định giá tài sản vốn(CAPM- Capital Asset Pricing Model). Nội dung chính của CAPM là lợi nhuận kỳ vọng cao đi liền với rủi ro ở mức cao. CAPM cho rằng lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản phải lớn hơn tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro và có quan hệ tuyến tính với rủi ro thị trường (đo lường bằng hệ số beta). Hiện nay, lý thuyết này được 123doc 2 sử dụng rộng rãi trong cuộc sống để đo lường hiệu quả của danh mục đầu tư, đánh giá từng loại chứng khoán, thực hiện các quyết định đầu tư… Năm 1990, Sharpe, Markowitz và Merton Miller đã đồng nhận giải Nobel kinh tế do những đóng góp trong việc phát triển lý thuyết CAPM và cho việc phát triển kinh tế tài chính hiện đại.
Lý thuyết danh mục Markowitz 1. Rủi ro trong hoạt động đầu tƣ: Cho đến khi các lý thuyết về quản lý và lựa chọn danh mục đầu tư, lý thuyết thị trường vốn ra đời, xuyên suốt lịch sử 200 năm của các thị trường chứng khoán ở Mỹ và thậm chí lâu hơn ở một vài quốc gia Châu Âu, chưa từng ai định nghĩa được rủi ro bằng một con số. Các chứng khoán đều tiềm ẩn rủi ro và một vài loại mang nhiều rủi ro hơn số còn lại, và mọi người chấp nhận điều đó. Rủi ro nằm trong tính ưa mạo hiểm chứ không phải những con số.
Đối với những nhà đầu tư liều lĩnh, mục tiêu chỉ đơn giản là tối đa hóa lợi nhuận; những nhà đầu tư thân trọng tập trung nhiều hơn vào các tài khoản tiết kiệm và trái phiếu dài hạn được đánh giá cao (Peter L. Bernstein, Chống lại các vị thần: Câu chuyện đáng chú ý về rủi ro (New York: John Wiley & Sons, 1996), trang 247). Rủi ro là những điều không chắc chắn của những kết quả trong tương lai hay là những khả năng của kết quả bất lợi. Có thể xem xét rủi ro mang nhiều định tính hơn là định lượng và ít ai có thể lượng hóa được bởi vì đó chỉ là những khả năng có thể xảy ra chứ thực tế chưa xảy ra.
Theo các lý thuyết trước đây, người ta chỉ quan niệm rủi ro là những yếu tố làm cho mức sinh lời giảm đi nhưng hiện nay quan niệm này đã thay đổi. Người ta quan niệm rằng tất cả mọi yếu tố làm cho mức sinh lời thay đổi so với dự tính, dù làm tăng hay giảm , đều được gọi là rủi ro. Tỷ suất sinh lợi, phƣơng sai (độ lệch chuẩn) của một tài sản và của danh mục các tài sản trong đầu tƣ chứng khoán 1. Tỷ suất sinh lợi trong đầu tƣ chứng khoán 123doc 3 Tỷ suất sinh lợi của tài sản (i) được cho bởi công thức sau: R i) = ∑ j.Rj Trong đó: Rj là tỷ suất sinh lợi trong tình huống j pj là khả năng xảy ra mức tỷ suất sinh lợi Rj Ngoài ra còn có một phương pháp xác định tỷ suấ sinh lợi của tài sản i thể hiện qua công thức như sau: (trong tình huống đơn giản) Ri Ri = Trong đó: Pt là giá chứng khoán cuối kỳ Po là giá chứng khoán đầu kỳ CFt là dòng tiền cổ tức trong kỳ Tỷ suất sinh lợi ước tính của một danh mục đầu tư là bình quân gia quyền (theo tỷ trọng vốn đầu tư vào từng loại tài sản, ký hiệu E(R p)) của tỷ suất sinh lợi thu được từ mỗi chứng khoán trong danh mục đầu tư đó.
Điều này được tính toán như sau: wi E (Rp) =∑ Trong đó: wi : là tỷ trọng đầu tư tài sản i trong danh mục i): là Tỷ suất sinh lợi mong đợi của tài sản i 1. Phƣơng sai (độ lệch chuẩn) của một tài sản và danh mục Trước tiên, ta xem xét phương sai (độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lợi đối với một khoản đầu tư cụ thể: Phương sai (Ϭ2) và độ lệch chuẩn (Ϭ) là phương pháp ước lượng chênh lệch của những mức Tỷ suất sinh lợi có thể có, Ri, so với tỷ suất sinh lợi mong đợi E(Ri) như sau: 123doc 4 Phương sai Ϭ2 = ∑ [Ri –E(Ri)]2. pi Trong đó pi là khả năng xảy ra tỷ suất sinh lợi Ri Độ lệch chuẩn Ϭ =√∑ Tuy nhiên, việc tính toán độ lệch chuẩn của các giá trị tỷ suất sinh lợi thực nghiệm thì chúng ta có thể lấy tổng bình phương các khoản chênh lệch và chia cho N, với N là số mẫu thực nghiệm 2 Độ lệch chuẩn = √ ∑ Sau đây, ta sẽ xét đến phương sai (độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lợi đối với danh mục đầu tư Để thiết lập được công thức phương sai của Tỷ suất sinh lợi đối với danh mục đầu tư – p, chúng ta cần tìm hiểu thêm các khái niệm là Hiệp phương sai và hệ số tương quan Về Hiệp phương sai, khi phân tích danh mục đầu tư, chúng ta thường quan tâm đến hiệp phương sai của tỷ suất sinh lợi hơn là sự thay đổi giá cả và một vài thứ khác. Hiệp phương sai là một ước lượng để hai mức độ khác nhau “tiến lại gần nhau” nhằm tạo thành một giá trị có ý nghĩa.
Một giá trị hiệp phương sai dương có nghĩa là tỷ suất sinh lợi đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về cùng một hướng và ngược lại, một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi của hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau so với mức trung bình của chúng trong suốt một khoảng thời gian. Độ lớn của hiệp phương sai phụ thuộc vào phương sai của những chuỗi tỷ suất sinh lợi cụ thể cũng như là mối quan hệ giữa chúng. + Đối với hai tài sản A và B, hiệp phương sai của Tỷ suất sinh lợi 2 tài sản này được xem xét như sau: CovA,B = Giá trị kỳ vọng {[RiA – E(RA)][RiB – E(RB)]} = AB 123doc 5 + Đối với trường hợp phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi của hai tài sản A và B thì hiệp phương sai được xác định như sau: CovAB = ∑ .RiA – E(RA)][RiB – E(RB)]} + Trong trường hợp tỷ suất sinh lợi của hai tài sản A và B được tính toán dựa vào thực nghiệm thì hiệp phương sai của chúng được xác định như sau: CovAB = .∑ RiA – E(RA)][RiB – E(RB)]} Phần trên ta đã xem xét về Hiệp phương sai, tiếp sau là Hệ số tương quan, đó là sự “chuẩn hóa” ước lượng hiệp phương sai do hiệp phương sai bị ảnh hưởng bởi tính biến thiên của hai chuỗi TSSL riêng lẻ AB = Trong đó: AB là hệ số tương quan của những TSSL A là độ lệch chuẩn của RiA B là độ lệch chuẩn của RiB Hệ số tương quan chỉ có thể thay đổi từ -1 đến +1. Giá trị +1 có thể nhấn mạnh mối quan hệ tuyến tính xác định giữa RA và RB, nghĩa là TSSL đối với hai cổ phiếu cùng thay đổi trong một kiểu tuyến tính xác định hoàn toàn.
Giá trị -1 có thể nhấn mạnh mối quan hệ phủ định hoàn toàn giữa hai chuỗi TSSL như khi TSSL của một cổ phiếu cao hơn mức trung bình, TSSL của những cổ phiếu khác sẽ thấp hơn mức trung bình bằng một số lượng lớn. Giá trị 0 có nghĩa là TSSL không có mối quan hệ tuyến tính hay còn gọi là tương quan độc lập, qua thống kê chúng không có tương quan với nhau. Sau khi đã xem xét Hiệp phương sai và Hệ số tương quan, sau đây sẽ là công thức tính cho TSSL của một DMĐT: Như đã nêu, TSSL của một DMĐT là giá trị trung bình theo tỷ trọng của TSSL mong đợi của những tài sản riêng lẻ trong danh mục đó. Do đó, có một vài ý 123doc 6 kiến cho rằng độ lệch chuẩn của DMĐT cũng được tính toán theo cùng cách, nghĩa là tính bằng cách lấy trung bình tỷ trọng của độ lệch chuẩn đối với những tài sản riêng lẻ.
Đây có thể là một sai lầm, Markowitz đã tìm thấy công thức tổng quát đối với độ lệch chuẩn của một DMĐT được thể hiện cụ thể như sau: p= √∑ ∑ ∑ (i Trong đó: p là độ lệch chuẩn của DMĐT wi là tỷ trọng đầu tư của tài sản riêng lẻ trong danh mục, tỷ lệ này được xác định bởi tỷ lệ của giá trị trong DMĐT.