Luận văn thạc sĩ ứng dụng các lý thuyết tài chính hiện đại trong việc đo lường rủi ro của các chứng khoán niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh luận văn thạc sĩ

Luận văn thạc sĩ phân tích ứng dụng lý thuyết tài chính hiện đại trong đo lường rủi ro chứng khoán tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM.

• Tác giả: Trần Minh Ngọc Diễm
• Người hướng dẫn: GS. Trần Ngọc Thơ
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TPHCM
• Chuyên ngành: Kinh tế tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Ứng Dụng Lý Thuyết Tài Chính Hiện Đại Trong Đo Lường Rủi Ro Chứng Khoán Tại HOSE
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2008
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Cơ sở lý luận từ các lý thuyết tài chính hiện đại

Lý thuyết tài chính hiện đại đã đóng góp quan trọng trong việc đo lường rủi ro chứng khoán, đặc biệt là thông qua mô hình định giá tài sản vốn (CAPM). Mô hình này không chỉ giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất mà còn cung cấp công cụ để đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư. CAPM dựa trên giả định rằng các nhà đầu tư là những cá nhân không ưa thích rủi ro và luôn tìm cách tối đa hóa lợi ích mong đợi. Điều này dẫn đến việc họ sẽ lựa chọn các chứng khoán có tỷ suất sinh lợi cao tương ứng với mức độ rủi ro mà họ chấp nhận. CAPM cũng chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi mong đợi của một tài sản có thể được tính toán dựa trên tỷ suất sinh lợi không rủi ro cộng với một phần bù rủi ro, được xác định bởi hệ số beta. Hệ số beta phản ánh mức độ biến động của tài sản so với thị trường chung, từ đó giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

1.1. Mô hình định giá tài sản vốn CAPM

Mô hình CAPM được phát triển bởi William Sharpe và đã trở thành nền tảng cho lý thuyết tài chính hiện đại. Mô hình này giúp xác định tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một tài sản dựa trên rủi ro hệ thống mà tài sản đó mang lại. CAPM dựa trên một số giả định cơ bản, bao gồm việc các nhà đầu tư có cùng kỳ vọng về lợi suất và rủi ro, và rằng thị trường tài chính là hoàn hảo. Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một tài sản được tính bằng công thức: E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf), trong đó Rf là tỷ suất sinh lợi không rủi ro, βi là hệ số beta của tài sản, và E(Rm) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường. Mô hình này không chỉ giúp nhà đầu tư đánh giá rủi ro mà còn hỗ trợ trong việc xây dựng danh mục đầu tư tối ưu.

1.2. Các giả định của mô hình CAPM

Các giả định của mô hình CAPM rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của các kết quả mà mô hình này mang lại. Đầu tiên, các nhà đầu tư được giả định là những cá nhân không ưa thích rủi ro và luôn tìm cách tối đa hóa lợi ích mong đợi. Thứ hai, tất cả các nhà đầu tư đều có cùng thông tin và kỳ vọng về lợi suất và rủi ro. Thứ ba, thị trường tài chính được coi là hoàn hảo, không có chi phí giao dịch và không có thuế. Cuối cùng, các tài sản có thể được phân chia và đo lường một cách chính xác. Những giả định này giúp mô hình CAPM trở thành một công cụ hữu ích trong việc đánh giá rủi ro và lợi suất của các chứng khoán trên thị trường.

II. Những rủi ro trong đầu tư chứng khoán tại Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển và hiện đang đối mặt với nhiều rủi ro khác nhau. Rủi ro hệ thống, rủi ro thị trường, và rủi ro phi hệ thống là những loại rủi ro chính mà các nhà đầu tư cần phải xem xét. Rủi ro hệ thống liên quan đến các yếu tố vĩ mô như lạm phát, chính sách tiền tệ, và tình hình kinh tế toàn cầu. Rủi ro thị trường là rủi ro mà tất cả các chứng khoán đều phải đối mặt, trong khi rủi ro phi hệ thống là rủi ro đặc thù của từng công ty hoặc ngành nghề. Việc sử dụng hệ số beta trong phân tích rủi ro đầu tư chứng khoán là rất quan trọng, vì nó giúp nhà đầu tư đánh giá mức độ rủi ro của từng chứng khoán so với thị trường chung. Các nhà đầu tư cần phải nhận thức rõ về những rủi ro này để có thể đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

2.1. Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống

Rủi ro hệ thống là loại rủi ro không thể loại bỏ thông qua việc đa dạng hóa danh mục đầu tư. Nó bao gồm các yếu tố như biến động kinh tế, chính trị, và các sự kiện toàn cầu có thể ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường. Ngược lại, rủi ro phi hệ thống là loại rủi ro có thể được giảm thiểu thông qua việc đa dạng hóa. Rủi ro này thường liên quan đến các yếu tố nội tại của một công ty, chẳng hạn như quản lý kém, sản phẩm không cạnh tranh, hoặc các vấn đề tài chính. Để quản lý rủi ro hiệu quả, các nhà đầu tư cần phải phân tích cả hai loại rủi ro này và áp dụng các chiến lược đầu tư phù hợp.

2.2. Tình hình rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã có những bước phát triển mạnh mẽ, nhưng cũng không thiếu những thách thức. Các nhà đầu tư thường phải đối mặt với rủi ro cao do sự biến động của thị trường, đặc biệt là trong các giai đoạn khủng hoảng kinh tế. Hệ số beta được sử dụng để đo lường mức độ rủi ro của các chứng khoán niêm yết, giúp nhà đầu tư có cái nhìn rõ hơn về khả năng sinh lợi và rủi ro của từng tài sản. Việc tính toán và phân tích hệ số beta cho các cổ phiếu niêm yết là rất cần thiết để đưa ra quyết định đầu tư chính xác.

III. Các phương pháp đo lường rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Việc áp dụng các lý thuyết tài chính hiện đại trong đo lường rủi ro chứng khoán tại HOSE là rất quan trọng. Các phương pháp như CAPM và APT đã được sử dụng để xác định hệ số beta và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro. CAPM giúp nhà đầu tư tính toán tỷ suất sinh lợi kỳ vọng dựa trên rủi ro hệ thống, trong khi APT cung cấp một cách tiếp cận đa yếu tố để đánh giá rủi ro. Sử dụng phần mềm như Excel và Crystal Ball để mô phỏng và phân tích dữ liệu cũng là một phần không thể thiếu trong quá trình này. Các nhà đầu tư có thể áp dụng các phương pháp này để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu và thực hiện các chiến lược đầu tư hiệu quả.

3.1. Ứng dụng lý thuyết CAPM trong đo lường rủi ro

Lý thuyết CAPM được áp dụng rộng rãi trong việc đo lường rủi ro của các chứng khoán niêm yết tại HOSE. Bằng cách tính toán hệ số beta cho từng cổ phiếu, nhà đầu tư có thể đánh giá mức độ rủi ro của tài sản so với thị trường chung. Hệ số beta cao cho thấy cổ phiếu có mức độ biến động lớn hơn so với thị trường, trong khi hệ số beta thấp cho thấy cổ phiếu ít biến động hơn. Việc sử dụng CAPM không chỉ giúp nhà đầu tư xác định tỷ suất sinh lợi kỳ vọng mà còn hỗ trợ trong việc ra quyết định đầu tư.

3.2. Sử dụng lý thuyết APT trong phân tích rủi ro

Lý thuyết APT cung cấp một cách tiếp cận đa yếu tố để đo lường rủi ro. Thay vì chỉ dựa vào một yếu tố như CAPM, APT xem xét nhiều yếu tố vĩ mô có thể ảnh hưởng đến lợi suất của tài sản. Điều này cho phép nhà đầu tư có cái nhìn toàn diện hơn về rủi ro và lợi suất. Việc áp dụng APT trong phân tích rủi ro giúp nhà đầu tư xây dựng danh mục đầu tư đa dạng và tối ưu hóa lợi nhuận trong khi giảm thiểu rủi ro.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN TỪ CÁC LÝ THUYẾT TÀI CHÍNH HIỆN ĐẠI 1. Lý thuyết về Mô hình định giá tài sản vốn – Capital Asset Pricing Model (CAPM) 1. Sơ lược về quá trình ra đời Mô hình định giá tài sản vốn - CAPM (Capital Asset Pricing Model) được coi là nguồn gốc của tất cả lý thuyết tài chính kinh tế hiện đại. Những lý luận cơ bản của lý thuyết CAPM lần đầu ra đời vào năm 1952 thông qua một bài tham luận “Chọn lựa danh mục đầu tư” về phương pháp tạo ra đường biên hiệu quả cho một danh mục đầu tư, đó là những lý luận cơ bản và được mọi người biết dưới cái tên Lý thuyết danh mục thị trường.

Sự ra đời của những lý thuyết này đã làm thay đổi hoàn toàn các đánh giá trước đây của các nhà đầu tư về chứng khoán. Từ năm 1963 – 1964, lý thuyết tiếp tục được phát triển bởi William Sharpe sau khi ông đã đồng ý đề nghị nghiên cứu Lý thuyết danh mục thị trường như là một luận đề của Harry Markowitz. Bằng cách thiết lập mối quan hệ giữa danh mục đầu tư với những rủi ro riêng của từng chứng khoán, Sharpe đã thành công trong việc đơn giản hóa những nghiên cứu của Markowitz; do đó, bất cứ một nhà đầu tư chuyên nghiệp hay không chuyên nào cũng đều có thể áp dụng được Lý thuyết danh mục đầu tư. Từ những nghiên cứu này, Sharpe đã tiếp tục hoàn thiện lý luận trên và hình thành nên Lý thuyết CAPM.

Hiện nay, lý thuyết này được 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 nhận được giải Nobel kinh tế của đồng giải Nobel khoa học do những đóng góp tích cực trong việc phát triển Lý thuyết CAPM và cho việc phát triển nền kinh tế hiện đại. Các giả định của mô hình CAPM Khi giải quyết bất kỳ lý thuyết nào trong khoa học, kinh tế học, hay trong tài chính cần thiết phải đưa ra một vài giả định, các giả định này sẽ chỉ ra thế giới được HVCH: Trần Minh Ngọc Diễm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ 123doc 2 mong đợi sẽ vận hành như thế nào. Điều này cho phép các thuyết gia tập trung vào việc phát triển một lý thuyết mà lý thuyết đó sẽ giải thích một vài khía cạnh của thế giới đáp ứng các thay đổi trong môi trường. Vì vậy, CAMP sẽ bao gồm các giả định sau: (1) Các nhà đầu tư là những cá nhân không ưa thích rủi ro nhưng luôn muốn tối đa hóa lợi ích mong đợi.

Tức là, các nhà đầu tư thích lựa chọn chứng khoán có tỷ suất sinh lợi cao tương ứng với rủi ro cho trước hoặc rủi ro thấp nhất với tỷ suất sinh lợi cho trước. (2) Nhà đầu tư luôn có cùng suy nghĩ về tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, phương sai, hiệp phương sai. Nghĩa là, tất cả các nhà đầu tư đều có kỳ vọng thuần nhất trong một tập hợp các cơ hội và có cùng thông tin thị trường vào cùng thời điểm. (3) Lợi nhuận đạt được phân phối theo phương thức phân phối chuẩn.

(5) Luôn có một sự cố định những loại tài sản và số lượng của chúng trong một kỳ nghiên cứu đủ lớn. (6) Tất cả các tài sản đều có thể phân chia hoặc đo lường một cách chính xác trong một thời điểm so sánh tốt nhất. (7) Tỷ lệ vay trong thị trường cũng giống như tỷ lệ cho vay, nghĩa là mọi nhà đầu tư đều có cơ hội lãi suất như nhau trong việc vay hay cho vay. (8) Các nhân tố làm thị trường trở nên bất hoàn hảo không tồn tại như thuế, luật, chi phí môi giới hay bất cứ một sự ngăn cấm nào.

Định nghĩa về tỷ suất sinh lợi, phương sai (hay độ lệch chuẩn) của một tài sản và của danh mục các tài sản Nguồn gốc của Lý thuyết CAPM bắt nguồn từ sự tổng hợp mà trong đó tất cả các tài sản tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Sự phân phối được miêu tả bởi hai thước đo là TSSL mong đợi và phương sai (hay độ lệch chuẩn). HVCH: Trần Minh Ngọc Diễm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ 123doc 3 1. Tỷ suất sinh lợi mong đợi của một tài sản và của danh mục các tài sản • TSSL mong đợi của tài sản i - E(Ri) - được định nghĩa: n E ( R i ) = ∑ p j .1) j =1 Trong đó : R j là TSSL của tài sản i trong tình huống j.

pj là khả năng xảy ra mức TSSL R j. Ngoài ra cũng có một phương pháp khác để xác định TSSL của tài sản i thể hiện qua công thức đơn giản sau: Pt − P0 + CF t Ri = (1.2) P0 Trong đó : Pt là giá chứng khoán cuối kỳ. P0 là giá chứng khoán đầu kỳ. CFt là dòng tiền cổ tức trong suốt kỳ.

• TSSL mong đợi của một DMĐT - E(Rp) - là bình quân gia quyền theo tỷ trọng của TSSL mong đợi mỗi tài sản trong DMĐT đó. Điều này có nghĩa là: n E ( RP ) = ∑ wi .3) i =1 Trong đó : wi là tỷ trọng đầu tư tài sản i trong danh mục. E ( Ri ) là TSSL mong đợi của tài sản i. Phương sai (hay độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lợi đối với một khoản đầu tư cụ thể Phương sai (σ2) hay độ lệch chuẩn (σ), là một phương pháp ước lượng chênh lệch của những mức TSSL có thể có, Ri , so với TSSL mong đợi, E(Ri), sau đây: n Phương sai σ = ∑ [ Ri − E ( Ri )] .4) i =1 HVCH: Trần Minh Ngọc Diễm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ 123doc 4 Trong đó: pi là khả năng xảy ra TSSL Ri.5) Tuy nhiên, việc tính toán độ lệch chuẩn của các giá trị TSSL 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: 1 N Độ lệch chuẩn σ = ∑ N i =1 [ Ri − E ( Ri )]2 (1.

Phương sai (hay độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lợi đối với danh mục đầu tư Để thiết lập được công thức phương sai của TSSL đối với DMĐT - σp, chúng ta cần tìm hiểu qua hai khái niệm cơ bản trong thống kê học là hiệp phương sai (Cov) và hệ số tương quan (ρ). Hiệp phương sai của những tỷ suất sinh lợi Khi phân tích DMĐT, chúng ta thường quan tâm nhiều nhất đến hiệp phương sai của TSSL. 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 TSSL 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 TSSL đối với 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 TSSL cụ thể cũng như mối quan hệ giữa những chuỗi TSSL. • Đối với hai tài sản A và B, hiệp phương sai của TSSL được định nghĩa là: CovAB = Giá trị kỳ vọng {[RiA − E (R A )][RiB − E (RB )]} = σ AB (1.7) • Đối với trường hợp phân phối xác suất TSSL của hai tài sản A và B thì hiệp phương sai được xác định như sau: HVCH: Trần Minh Ngọc Diễm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ 123doc 5 n CovAB = ∑ pi .8) i =1 • Trong trường hợp TSSL 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: 1 N CovAB = ∑ [RiA − E (RA )][RiB − E (RB )] N i =1 (1. Hệ số tương quan Hệ số tương quan 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: Cov AB ρ AB = (1.10) σ Aσ B Trong đó : ρ AB là hệ số tương quan của những TSSL. σ A độ lệch chuẩn của RiA.

σ B độ lệch chuẩn của RiB. Hệ số tương quan chỉ có thể thay đổi trong khoảng 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. Độ lệch chuẩn của một danh mục đầu tư Như đã nêu trong phần 1.1, TSSL mong đợi 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 ý kiến cho rằng độ lệch chuẩn của DMĐT cũng được tính toán bằng cách lấy trung bình tỷ trọng của độ lệch chuẩn đối với những tài sản riêng lẻ. HVCH: Trần Minh Ngọc Diễm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ 123doc 6 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: n n n σp = ∑ w σ + ∑∑ w w Cov i =1 2 i i 2 i =1 j =1 i j ij (i≠j) (1.11) Trong đó : σ p là độ lệch chuẩn của DMĐT. wi tỷ trọng đầu tư của tài sản riêng lẻ trong danh mục, tỷ trọng này được xác định bởi tỷ lệ của giá trị trong DMĐT. σ i2 phương sai của TSSL đối với tài sản i. Covij hiệp phương sai giữa TSSL đối với tài sản i và j, với Covij = ρijσiσj.

Công thức này cho thấy độ lệch chuẩn của DMĐT là một phần giá trị trung bình của những phương sai riêng lẻ (trong đó tỷ trọng là bình phương), cộng với tỷ trọng hiệp phương sai giữa những tài sản trong danh mục. Độ lệch chuẩn (hay rủi ro) của DMĐT bao gồm không chỉ phương sai của những tài sản riêng lẻ mà còn bao gồm hiệp phương sai giữa những cặp tài sản riêng lẻ trong danh mục đó.