Tài liệu Vận dụng mô hình capm để lựa chọn danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán việt nam

1 LỜI MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Việt Nam bước vào giai đoạn hội nhập với thị trường chứng khoán non trẻ, đầy biến động. Nền kinh tế Việt Nam muốn được tăng trưởng bền vững, kiểm soát được lạm phát thì trong đó vai trò của thị trường chứng khoán là vô cùng quan trọng. Thị trường chứng khoán vừa là một kênh chuyển tải vốn trong nền kinh tế, vừa như một là một thước đo sức khỏe của một nền kinh tế. Vì vậy việc ổn định và phát triển kinh tế không thể tách rời với việc ổn định và phát triển thị trường chứng khoán. Việc ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán là rất cần thiết đối với các nhà đầu tư mang tính chuyên nghiệp. Tuy nhiên, những diễn biến trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua là bằng chứng hiển nhiên cho việc thiếu vắng các công cụ dự báo này. Đa số các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay đều thực hiện quyết định đầu tư một cách cảm tính. Hơn nữa, đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới việc ứng dụng các lý thuyết đầu tư vào thị trường chứng khoán, đặc biệt là các nghiên cứu thực tiễn trên các thị trường chứng khoán cho những kết quả có ý nghĩa thiết thực. Dựa vào điều đó càng khẳng định tính đúng đắn và tính thực nghiệm của các mô hình. Mô hình CAPM là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E và PBV để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời gian dài. Kiểm định mô hình CAPM cho thấy β của chứng khoán riêng lẻ thì không ổn định nhưng β của danh mục là ổn định với giả định khoản thời gian trong mẫu đủ dài và một số lượng giao dịch cổ phiếu thích hợp. Có sự ủng hộ khác nhau do mối quan hệ tuyến tính dương giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống của danh mục, với một số chứng cứ mới cho thấy cần thiết để xem xét các biến rủi ro bổ sung hay các đại diện rủi ro khác nhau. Xuất phát từ quan điểm trên nhóm tác giả đã quyết định chọn đề tài “Vận dụng mô hình CAPM để lựa chọn danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam” làm đề tài báo cáo nghiên cứu khoa học. 2. Tổng quan lịch sử nghiên cứu của đề tài :[5], [9], [10] Mô hình CAPM được ba nhà nhà kinh tế học William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor đưa ra vào những năm giữa thập niên 60. CAPM là mô hình mô tả mối 2 tương quan giữa rủi ro và thu nhập kì vọng, được sử dụng để định giá các chứng khoán có mức độ rủi ro cao. Công thức tính toán như sau: RE = Rf + Beta * (Rm - Rf) Với: RE là lãi suất kỳ vọng trên cổ phiếu. Trong đó: - Beta là chỉ số phản ánh rủi ro thị trường của một cổ phiếu. Beta có thể được dự đoán dựa trên các số liệu quá khứ - Rf là tỷ lệ phi rủi ro, và thường là lãi suất trái phiếu chính phủ vì loại lãi suất này được coi là không có rủi ro thanh toán (Rủi ro mặc định - default risk) - Rm là thu nhập thị trường kỳ vọng qua thời gian (expected market return over a period of time), thường được tính toán hoặc cho sẵn. Giả định khi sử dụng mô hình CAPM: - Thị trường hiệu quả - Nhà đầu tư luôn sở hữu một danh mục đầu tư (portfolio) đa dạng hoá. Ý tưởng chung đằng sau mô hình định giá tài sản vốn là các nhà đầu tư khi tiến hành đầu tư vốn của mình vào bất cứ tài sản gì thì cũng được bù đắp lại theo hai cách: giá trị tiền tệ theo thời gian và rủi ro. Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức trên các chứng khoán phi rủi ro cộng thêm khoản lợi tức bù rủi ro nữa. Nếu thu nhập kì vọng không đạt mức thu nhập tối thiểu yêu cầu, khi đó nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư. Các đường SML (Security Market Line - đường biểu diễn rủi ro của thị trường chứng khoán) sẽ thể hiện kết quả của CAPM đối với các mức rủi ro khác nhau (các betas khác nhau). Trong những nghiên cứu gần đây, mô hình CAPM đã được bổ sung những nhân tố khác nhằm có thể dự báo tỷ suất sinh lợi một cách chính xác hơn. Những bằng chứng thực nghiệm cho thấy ngoài beta còn có các biến như tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (P/B). Đặc biệt trong thị trường các nước mới nổi, sự tác động của tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (P/B) lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán là khá rõ nét. Cùng với mô hình CAPM, P/E và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được dùng như là các công cụ dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường các nước mới nổi. Điều này hàm ý một mô hình CAPM đa biến với các biến là: beta, P/E và PBV. 3 Mô hình CAPM cải tiến là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E và P/B để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời kỳ dài. Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình này vào dự báo tỷ suất sinh lợi trên thị trường các nước mới nổi nói chung và vào thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng sẽ có những hạn chế nhất định. 3. Mục tiêu nghiên cứu : Đề tài nghiên cứu khoa học của nhóm tác giả giúp cho nhà đầu tư biết đầu tư vào những chứng khoán nào, việc kết hợp và đa dạng hóa danh mục ra sao để thành lập và lựa chọn danh mục tối ưu. 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu : - Đối tượng : Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và ứng dụng của mô hình này vào thực tiễn.. - Phạm vi nghiên cứu : + Thời gian nghiên cứu: số liệu giao dịch trên thị trường chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh từ tháng 01/2007 đến tháng 02/2011. + Không gian nghiên cứu: Dựa trên việc quan sát các dữ liệu các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh. 5. Phương pháp nghiên cứu : - Phương pháp thu thập số liệu + Thu thập dữ liệu thông qua các giá chứng khoán, chỉ số VN-Index, lãi suất phi rủi ro ( lãi suất tín phiếu), ….. . + Thu thập dữ liệu thông qua kênh thông tin báo chí, internet , tạp chí chuyên ngành. + Tham khảo các đề tài nghiên cứu khoa học, luận văn, luận án khác có liên quan. - Phương pháp xử lý số liệu: + Phân tích , so sánh , thống kê các số liệu để đưa ra kết quả nghiên cứu. + Xử lý số liệu bằng các công cụ xử lý lập trình tính toán, kết hợp với các kiến thức về xác suất, thống kế, kinh tế lượng để kết quả nghiên cứu tăng tính chính xác và nhanh chóng . 4 6. Những đóng góp mới của đề tài: Kết quả nghiên cứu của đề tài giúp nhà đầu tư biết đầu tư vào những chứng khoán nào, việc kết hợp và đa dạng hóa danh mục ra sao để thành lập và lựa chọn danh mục tối ưu. Xác định giá trị thực của tài sản, dự đoán xu hướng biến động giá của từng loại chứng khoán để có quyết định mua hoặc bán chứng khoán đúng đắn và kịp thời. 7. Kết cấu của báo cáo nghiên cứu khoa học Ngoài phần mở đầu và kết luận báo cáo nghiên cứu khoa học gồm 3 chương chính: Chương 1: Cơ sở lý luận về việc xây dựng danh mục đầu tư. Chương 2: Lựa chọn danh mục đầu tư thông qua việc vận dụng mô hình CAPM trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Chương 3: Giải pháp nhằm vận dụng mô hình CAPM vào việc xây dựng danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Ngoài ra báo cáo nghiên cứu khoa học còn có phần tài liệu tham khảo và phụ lục đính kèm. 5 CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VIỆC XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ 1.1 Những nội dung cơ bản trong lý thuyết danh mục của Harry Markowitz. 1.1.1 Những giả định của lý thuyết. Bất cứ một mô hình hay lý thuyết nào khi được hình thành cũng phải có những giả định ban đầu. Lý thuyết danh mục của Markowitz cũng không phải là một ngoại lệ khi ông đã đưa ra 5 giả định sau cho lý thuyết của mình : − Một là, các nhà đầu tư xem mỗi khoản đầu tư khác nhau đại diện cho một sự phân phối xác suất của tỷ suất sinh lời mong đợi trong một thời kỳ nắm giữ. − Hai là, các nhà đầu tư luôn tối đa hóa lợi ích mong đợi trong một thời kì nhất định, và đường cong hữu dụng biên tế của sự giàu có. − Ba là, các nhà đầu tư đánh giá rủi ro của danh mục đầu tư dựa trên cơ sở phương sai của tỷ suất sinh lợi mong đợi. − Bốn là, các nhà đầu tư căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất sinh lợi về rủi ro mong đợi, vì vậy đường cong hữu dụng của họ là một phương trình của tỷ suất sinh lợi mong đợi và phương sai (hoặc độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lợi. − Năm là, với một mức độ rủi ro cho trước, các nhà đầu tư ưa thích tỷ suất sinh lợi cao hơn là một tỷ suất sinh lợi thấp. Tương tự, với một mức độ tỷ suất sinh lợi mong đợi cho trước, các nhà đầu tư lại thích ít rủi ro hơn là nhiều rủi ro. 1.1.2 Rủi ro. Rủi ro là những điều không chắc chắn của những kết qua trong tương lai hoặc những sự cố xảy ra có kết quả sai khác giá trị kỳ vọng. Thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro: Ghét rủi ro là mức độ không sẵn lòng đầu tư nếu biết khả năng kết quả xấu sẽ xảy ra. Trong lý thuyết danh mục, người ta thường giả định rằng những nhà đầu tư đều ghét rủi ro. Điều này có nghĩa là cho một sự lựa chọn giữa hai tài sản có củng tỷ suất sinh lợi, họ sẽ chọn tài sản nào có mức độ rủi ro thấp. Phương pháp ước lượng rủi ro: 6 Bằng cách giả định tỷ suất sinh lợi là một đại lượng ngẫu nhiên được phân phối theo quy luật phân phối xác suất nào đó, người ta đã đo lường rủi ro thông qua các tham số đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên này là phương sai hay độ lệch chuẩn. Nó ước lượng độ phân tán của các tỷ sinh lợi quanh giá trị kỳ vọng. Bởi vậy, một phương sai hay độ lệch chuẩn lớn chứng tỏ độ phân tán lớn. Mà độ phân tán đối với lợi nhuận kỳ vọng lớn điều đó có nghĩa là một lợi nhuận trong tương lai càng không chắc chắn. Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống: Rủi ro được đo lường bằng phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi chính là rủi ro tổng thể của một tài sản rủi ro, trong đó bao gồm: Rủi ro có thể phân tán được bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư, được gọi là rủi ro phi hệ thống. Rủi ro này chỉ ảnh hưởng đến một doanh nghiệp hay một ngành do các nguyên nhân nội tại như lực lượng lao động, năng lực quản trị, chính sách điều tiết của Chính phủ,…Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng, nếu lựa chọn đúng đắn, một danh mục chỉ khoảng 15 chứng khoán là có thể loại bỏ được rủi ro phi hệ thống này. Rủi ro không thể phân tán được gọi là rủi ro hệ thống, là những rủi ro đến từ bên ngoài một doanh nghiệp hay một ngành, chúng có thể ảnh hưởng rộng rãi như thiên tai, chiến tranh, các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô,… được đo lường bằng hệ số beta. 1.1.3 Rủi ro của danh mục đầu tư được đa dạng hóa. Ta có công thức tính phương sai của một cổ phần riêng lẻ: − σ 2 = ∑ (ri − r ) 2 ρ i Trong đó: ri là tỷ suất sinh lợi từng thơì kì − r là tỷ suất sinh lợi mong đợi ρi là xác suất của tỷ suất sinh lợi ứng với từng thơì kì Qua công thức trên ta thấy khi độ lệch của tỷ suất sinh lợi từng thời kì so với giá trị mong đợi càng lớn thì phương sai càng lớn. Khi đa dạng hóa đầu tư, phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi danh mục còn phụ thuộc vào các yếu tố. Hiệp phương sai là một ước lượng để hai mức độ khác nhau tiến lại gần nhau tạo thành một giá trị có ý nghĩa. Ta có công thức của hiệp phương sai như sau: 7 − − COV(A,B)=Σρi (riA − r A )(riB − rB ) Một hiệp phương sai dương có nghĩa là tỷ suất sinh lợi đối với 2 khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về cùng một hướng so với mức trung bình của chúng trong suốt một khoảng thời gian. Ngược lại, một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra tỷ suất sinh lợi đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau liên quan đến mức trung bình vào từng thời điểm cụ thể, cũng như mối quan hệ giữa chúng với tỷ suất sinh lợi. Ta có thể thấy rõ hơn khi nhìn vào công thức trên: nếu tỷ suất sinh lợi từng thời kì của một chứng khoán cao hay thấp hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi của nó và điều tương tự xảy ra ở chứng khoán còn lại thì hiệp phương sai có giá trị dương lớn. Nếu độ lệch giữa tỷ suất sinh lợi từng thời kì của một chứng khoán lớn hay ngỏ hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi cuả nó và điều ngược lại xảy ra ở chứng khóan kia thì hiệp phương sai sẽ có giá trị âm lớn. Tuy nhiên, hiệp phương sai bị ảnh hưởng nhiều bởi tính biến thiên của tỷ suất sinh lợi. Nếu sự biến thiên quá lớn sẽ không thấy rõ được mối quan hệ giữa hai chứng khoán. Để có thể thấy rõ hơn mối quan hệ này chúng ta phải dùng một đại lượng có tên là hệ số tương quan. Hệ số tương quan là đại lượng chuẩn hoá ước lượng hiệp phương sai. Giá trị của hệ số tương quan chỉ thay đổi trong khoản từ -1 đến 1. Hệ số tương quan giúp chúng ta thấy rõ hơn mối liên hệ giữa các chứng khoán khi đã loại bỏ sự biến thiên quá lớn trong hiệp phương sai bằng cách chia hiệp phương sai cho tích các độ lệch chuẩn của các chứng khoán đó. - Hệ số tương quan = -1 chỉ ra mối quan hệ phủ định hoàn toàn của hai chứng khoán hay nói cách khác là tỷ suất sinh lợi của chúng di chuyễn ngược chiều hoàn toàn với nhau. - Hệ số tương quan = +1 chỉ ra mối quan hệ xác định hoàn toàn giữa hai chứng khoán hay tỷ suất sinh lợi của chúng di chuyển cùng chiều hoàn toàn với nhau. - Hệ số tưong quan = 0 cho thấy mối quan hệ độc lập hoàn toàn giữa tỷ suất sinh lợi của 2 chứng khoán. Sau khi đã tìm hiểu các yếu tố trên chúng ta sẽ xem chúng có ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro danh mục. 8 Ta có công thức tính phương sai danh mục: n n n σdm2 = ∑ ωi2σi2 + ∑ ∑ ωiωjCOV(i,j) i =1 i =1 j =1 Qua công thức này ta thấy rủi ro danh mục không chỉ bao gồm phương sai của từng chứng khoán trong danh mục mà còn chịu ảnh hưởng của hiệp phương sai các tài sản trong danh mục. Nếu các chứng khoán có tương quan xác định hoàn toàn thì rủi ro của danh mục sẽ không thể thay đổi. Nếu các chứng khoán có tương quan phủ định hoàn toàn thì rủi ro không hệ thống sẽ giảm xuống bằng 0. Khi tương quan là phủ định không hoàn toàn hay xác định hoàn toàn thì rủi ro có thể giảm nhưng giảm bao nhiêu còn tuỳ thuộc vào các yếu tố lhác trong công thức. Vậy ta có thể thấy việc đa dạng hoá đầu tư đã làm giảm đi rủi ro so với khi chưa đa dạng. Nếu ta biết cách chọn các chứng khoán đa dạng hóa phù hợp rủi ro không hệ thống của danh mục có thể biến mất. Harry Markowitz đã chỉ ra cho chúng ta thấy đâu là danh mục mang lại hiệu quả tối ưu cũng như làm cách nào xây dựng nên danh mục tối ưu đó. Dựa trên lý thuyết này mà các nhà đầu tư đã có thể rút ra cho mình một nguyên lý chung, trong đó đề cập đến hai quyết định riêng biệt mà nhà đầu tư sẽ phải đưa ra quá trình đầu tư: - Lựa chọn danh mục gồm những cổ phiếu tốt nhất. - Xác định việc kết hợp danh mục (tài sản rủi ro) với tài sản phi rủi ro để nhận được một độ nhạy cảm và rủi ro tương ứng. Nguyên lý này có tên là nguyên lý phân cách. Để hiểu rõ hơn hai quyết định trên được hình thành trên cơ sở nào cũng như bằng cách nào có thể thực hiện tốt hai quyết định này chúng ta hãy tìm hiểu các phần tiếp theo trong lý thuyết danh mục của Markowitz mà trước hết là cách kết hợp các cổ phần vào danh mục. [5], [7], [9], [10] 1.1.4 Kết hợp các cổ phần vào danh mục đầu tư. Đường biên hiệu quả (Efficient Frontier ). 1.1.4.1 Kết hợp các cổ phần vào danh mục đầu tư. Bất kỳ một nhà đầu tư nào khi đa dạng hóa cũng đều muốn giảm thiểu rủi ro cho danh mục đầu tư của mình. Nhưng có một vấn đề mà họ phải đối mặt ở đây chính là việc khi họ lựa chọn những cổ phiếu có mức độ rủi ro thấp thì vô tình họ đã giới hạn những khoản đầu tư của mình vào những cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi không cao. Đơn 9 giản là vì rủi ro luôn đi đôi với tỷ suất sinh lợi. Vì vậy, điều mà những nhà đầu tư thực sự muốn làm chính là với một mức tăng trưởng cao hơn, với những cổ phiếu có nhiếu rủi ro hơn nhưng bằng một sự kết hợp hợp lý, những rủi ro này sẽ triệt tiêu lẫn nhau và kết quả là mang lại cho họ một tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn nhưng với một mức độ rủi ro thấp hơn. Nhưng thế nào là một sự kết hợp đem lại hiệu quả? Trước hết, giả sử như bạn đang xem xét đến hai cổ phiếu Bristol Myers và Ford Motor. Tỷ suất sinh lợi của Ford là 16% và Bristol là 12%, độ lệch chuẩn của Bristol là 10% và của Ford là 20%. Với tỷ trọng 25% vốn vào Ford và 75% vốn vào Bristol, tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn được thể hiện trên hình vẽ Ford 25% vốn vào Ford Motor 9,01%, 13% Bristol Myers Biểu đồ 1.1: Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và rủi ro danh mục (Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9] Qua tính toán chúng ta thấy được danh mục gồm hai cổ phần với tỷ trong như trên đã giảm được độ lệch chuẩn xuống chỉ còn 9.01% và tăng tỷ suất sinh lợi lên 13% => Một kết hợp hiệu quả. 1.1.4.2 Đường biên hiệu quả - Efficient Frontier. Tiếp theo, chúng ta không chỉ xem xét đến hai cổ phiếu mà là một tập hợp những cổ phiếu mà chúng ta muốn lựa chọn để đưa vào danh mục đầu tư của mình, chúng ta xác định những giá trị của tỷ suất sinh lợi mong đợi và độ lệch chuẩn của tất cả những sự kết hợp mà chúng ta chọn lựa, và tất cả những danh mục mà chúng ta có thể tạo thành sẽ phân bố đều lên phần diện tích màu xanh của hình vẽ. 10 Biểu đồ 1.2: Đường biên hiệu quả - Efficient Frontier. (Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9] Markowittz đã chỉ ra rằng vùng tập hợp những danh mục này được giới hạn bởi một đường cong mà ông gọi là đường biên hiệu quả. Rõ ràng rằng với bất cứ một giá trị nào của độ lệch tiêu chuẩn thì chúng ta luôn muốn danh mục của mình đem lại một tỷ suất sinh lợi cao nhất có thể, và vì vậy, chúng có xu hướng lựa chọn những sự kết hợp nằm trên đường biên hiệu quả hơn là những điểm bên dưới nằm trong vùng diện tích màu xanh. Và đây chính là một ý nghĩa hết sức quan trọng của đường biên hiệu quả, nó cho chúng ta thấy được những sự kết hợp tối ưu nhất trong việc xây dựng danh mục đầu tư. Ngoài ra, còn một đặc điểm quan trọng khác của đường biên hiệu quả là nó có hình dạng đường cong chứ không phải đường thẳng. Điều này thực sự có ý nghĩa vì nó chỉ ra cho chúng ta thấy được bằng cách nào mà sự đa dạng hóa có thể làm giảm thiểu rủi ro cho những khỏan đầu tư của chúng ta. Biểu đồ 1.3: Đường biên hiệu quả của danh mục 2 cổ phiếu. 11 (Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9] Để dễ hình dung, giả sử chúng ta chỉ nắm trong tay mình hai cổ phiếu 1 và 2 với tỷ trọng đầu tư 50/50. Vì đường biên hiệu quả có dạng đường cong nên độ lệch chuẩn của danh mục hai cổ phiếu trên thay vì là bình quân gia quyền của độ lệch chuẩn từng cổ phiếu thì giá trị của nó đã được giảm đi nhờ điểm kết hợp đã di chuyển về phía bên trái và nằm trên đường biên hiệu quả. Chúng ta có thể thấy không riêng gì tỷ trọng 50/50, mà với bất cứ một tỷ trọng đầu tư nào thì ta luôn đạt được một độ lệch chuẩn thấp hơn nhờ đường biên hiệu quả là một đường cong. Kết quả là với cùng một mức tỷ suất sinh lợi, sự đa dạng hóa đã mang lại cho ta một độ lệch chuẩn nhỏ hơn, đồng nghĩa với một mức độ rủi ro thấp hơn khi chúng ta đầu tư riêng lẻ. Biểu đồ 1.4: Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và độ lệch chuẩn. (Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9] Tuy nhiên chúng ta cũng cần lưu ý là tất cả những sự kết hợp chỉ có thể xảy ra trong khu vực được giới hạn bởi đường biên hiệu quả. Không có sự kết hợp nào có thể vượt ra khỏi sự giới hạn này. Điều này có nghĩa là không ai có khả năng lựa chọn một danh mục có tỷ suất sinh lợi mong đợi vượt lên trên tỷ suất sinh lợi nằm trong tập hợp giới hạn cũng như không ai có thể lựa chọn một danh mục với độ lệch chuẩn nằm dưới độ lệch chuẩn của tập hợp giới hạn. Nhưng có lẽ đáng ngạc nhiên nhất là không ai có thể chọn cho mình một tỷ suất sinh lợi thấp hơn những gì hiện hữu trong hình quả trứng vỡ. Nói một cách khác, thị trường vốn thực sự ngăn ngừa một cá nhân tự hủy hoại bản thân do gánh chịu các khỏan thiệt hại. 12 1.2 Cơ sở lý luận về mô hình định giá tài sản vốn –CAPM. 1.2.1 Nền tảng của lý thuyết thị trường vốn. 1.2.1.1 Các giả định của lý thuyết thị trường vốn. Vì lý thuyết thị trường vốn xây dựng dựa trên lý thuyết danh mục của Markowitz cho nên nó sẽ cần các giả định tương tự, ngoài ra còn thêm một số các giả định sau: - Tất cả các nhà đầu tư đều là nhà đầu tư hiệu quả Msarkowitz, họ mong muốn nắm giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả. - Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro - rf - Tất cả các nhà đầu tư đều có mong đợi thuần nhất, có nghĩa là họ ước lượng các phân phối xác tỷ suất sinh lợi trong tương lai giống hệt nhau. - Tất cả các nhà đầu tư có một phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau. Chẳng hạn như 1 tháng, 6 tháng, 1 năm. - Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghiã là các nhà đẩu tư có thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào. - Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản. - Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất hay lạm phát được phản ánh một cách đầy đủ. - Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng. Điều này có nghĩa là chúng ta bắt đầu với tất cả các tài sản được định giá đúng với mức độ rủi ro của chúng. 1.2.1.2 Sự phát triển của lý thuyết thị trường vốn. Nhân tố chủ yếu để lý thuyết danh mục phát triển thành lý thuyết thị trường vốn là ý tưởng về một tài sản phi rủi ro * Tài sản phi rủi ro: là tài sản có tỷ suất sinh lợi hoàn toàn chắc chắn và độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi trên tài sản này sẽ bằng không. * Hiệp phương sai với tài sản phi rủi ro Quy ước: ri: tỷ suất sinh lợi mong đợi của tài sản i rp: tỷ suất sinh lợi của danh mục Ta có: COVAB 1 n = ∑ [riA − rA ][riB − rB ] n i=1 Vì tỷ suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro là chắc chắn Ö σf = 0 13 Ö rif = rf . Do đó hiệp phương sai của tài sản phi rủi ro với bất kỳ tài sản rủi ro hay danh mục tài sản nào sẽ luôn = 0( COVf,i =0) Tương tự, tương quan tỷ suất sinh lợi giữa bất kỳ tài sản i nào với tài sản phi rủi ro cũng sẽ bằng không (ρf,i =0) * Kết hợp một tài sản phi rủi ro với một danh mục tài sản rủi ro. a) Tỷ suất sinh lợi mong đợi rp = wf * rf + (1- wf ) * ri Ta có: Trong đó: wf : tỷ trọng của tài sản phi rủi ro trong danh mục ri : tỷ suất sinh lợi mong đợi danh mục i của các tài sản rủi ro b) Độ lệch chuẩn Ta có: σ2p = w2f * σ2f + (1- wf )2 * σ2i + 2wf (1- wf ) * ρf,i * σf σi Vì ρf,i =0 , σ2f = 0 Ö σ2p = (1- wf )2 * σ2i Do đó độ lệch chuẫn sẽ là: σp = (1- wf ) * σi Như vậy, độ lệch chuẩn của danh mục kết hợp giữa một tài sản phi rủi ro với các tài sản rủi ro là tỷ lệ tuyến tính của độ lệch chuẩn danh mục các tài sản rủi ro c) Kết hợp rủi ro – tỷ suất sinh lợi Vì cả tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của danh mục kết hợp giữa một tài sản phi rủi ro và danh mục tài sản rủi ro là các kết hợp tuyến tính, nên đồ thị tỷ suất sinh lợi và rủi ro có thể có của danh mục sẽ có dạng đường thẳng. Biểu đồ 1.5: Biểu đồ kết hợp rủi ro và tỷ suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro và danh mục tài sản rủi ro. (Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003)[9] 14 Khi không có tài sản phi rủi ro thì danh mục nằm trên đường Markowitz là danh mục tốt nhất. Bây giờ chúng ta giả sử nhà đầu tư có thể cho vay và đi vay tiền với lãi suất phi rủi ro. d) Sử dụng đòn bẩy tài chính sẽ có ảnh hưởng gì lên rủi ro và tỉ suất sinh lợi của danh mục Một nhà đầu tư có thể muốn đạt được một tỷ suất sinh lợi cao hơn tại điểm M nhưng phải chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn. Nhà đầu tư sẽ sử dụng đòn bẩy tài chính bằng các đi vay ở lãi suất phi rủi ro và đầu tư số tiền này vào danh mục tài sản rủi ro M. Tỉ suất sinh lợi kì vọng(r),% Đi vay Cho vay CML M rf Độ lệch chuẩn( σ ),% Biểu đồ 1.6: Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro và danh mục tài sản rủi ro. (Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9] Ta thấy cả tỷ suất sinh lợi và rủi ro đều tăng theo đường thẳng tuyến tính rf đến M ban đầu và mở rộng về phía bên phải. Các điểm trên đường mở rộng này có ưu thế hơn mọi điểm nằm trên đường hiệu quả Markowitz. Danh mục nằm tại điểm mà đường thẳng nối từ rf tiếp xúc với đường hiệu quả là danh mục tốt nhất trên tập hợp hiệu quả đối với tất cả những ai nắm giữ nó dù khẩu vị rủi ro của họ như thế nào đi nữa. Lúc này tập hợp hiệu quả trở thành đường thẳng đi từ rf qua danh mục M. Nói cách khác đường thẳng này được xem như là tập hợp hiệu quả của tất cả tài sản rủi ro và phi rủi ro (CML: đường thị trường vốn). 15 1.2.1.3 Danh mục thị trường. Danh mục bao gồm tất cả các tài sản rủi ro được gọi là danh mục thị trường. Nó không chỉ bao gồm các cổ phần thường của mỹ mà chứa tất cả các tài sản rủi ro, chẳng hạn các cổ phiếu không phải cổ phiếu của mỹ, các trái phiếu, quyền chọn, bất động sản…. Vì thị trường cân bằng nên cần thiết phải đưa tất cả các tài sản vào trong danh mục này với tỷ trọng giá trị thị trường của chúng. Danh mục thị trường bao gồm các tài sản rủi ro nên nó là danh mục đa dạng hóa hoàn toàn có nghĩa là tất cả các rủi ro riêng của mỗi tài sản trong danh mục đều được đa dạng hóa. Rủi ro riêng của các tài sản có thể đa dạng hóa được gọi là rủi ro không hệ thống. Rủi ro hệ thống là phần rủi ro còn lại của danh mục thị trường và không thể đa dạng hóa. Rủi ro hệ thống được đo lường bởi độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường và có thể thay đổi theo thời gian khi có sự thay đổi trong các biến kinh tế vĩ mô tác động đến giá trị của tất cả các tài sản rủi ro. 1.2.2 Đường thị trường vốn ( CML) và nguyên lý phân cách. Đường thị trường vốn - CML dẫn tất cả các nhà đầu tư đầu tư vào một danh mục các tài sản rủi ro như nhau, đó là danh mục thị trường M. Các nhà đầu tư chỉ khác nhau ở các vị trí trên đường CML, vị trí này tùy thuộc vào sở thích của các nhà đầu tư Möùc ngaïi ruûi ro thaáp Möùc ngaïi ruûi ro trung bình B M rf A Möùc ngaïi ruûi ro cao σm σp Biểu đồ 1.7: Đường thị trường vốn ( CML) và nguyên lý phân cách. (Nguồn: Ts. Nguyễn Minh Kiều, Tài chính doanh nghiệp căn bản, 2007) [5] 16 Trong cùng một mức độ ngại rủi ro chung, mỗi nhà đầu tư sẽ tối đa hóa lợi ích của họ bằng cách nắm giữ một tập hợp bao gồm cả những tài sản phi rủi ro và danh mục đầu tư M. Phương pháp này được gọi dưới cái tên nguyên lý phân cách (separation principle). Nó được minh họa trong hình trên. Theo nguyên lý phân cách nhà đầu tư phải thực hiện 2 quyết định riêng biệt: quyết định tài trợ và quyết định đầu tư - Lựa chọn danh mục các cổ phần tốt nhất (danh mục M). Điểm này được xác định hoàn toàn sự đánh giá của nhà đầu tư về tỷ suất sinh lợi, phương sai và hiệp phương sai. Không có những tình cảm cá nhân về thái độ không thích rủi ro xem xét trong quyết định này - Nhà đầu tư bây giờ phải xác định kết hợp điểm M là danh mục các tài sản có rủi ro với tài sản phi rủi ro như thế nào để nhận được độ nhạy cảm đối với rủi ro tương ứng với khẩu vị cụ thể của từng người. Nếu nhà đầu tư không ưa thích rủi ro, anh ta sẽ cho vay một phần của danh mục ở mức lãi suất rf và đầu tư phần còn lại vào danh mục thị trường các tài sản rủi ro, chẳng hạn điểm A. Ngược lại nếu nhà đầu tư thích rủi ro, anh ta có thể đi vay tiền với lãi suất rf và đầu tư tất cả số tiền vào danh mục thị trường để tạo nên danh mục tại điểm B. 1.2.3 Mô hình định giá tài sản vốn – Capital Asset Pricing Model (CAPM). 1.2.3.1 Tổng quan mô hình CAPM. Mô hình định giá tài sản vốn - CAPM là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng, được sử dụng để định giá các chứng khóan có mức độ rủi ro cao. Mô hình này do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã được ứng dụng từ đó đến nay. Mặc dù còn có một số mô hình khác nỗ lực giải thích động thái thị trường nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát thực với thực tiễn. Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức trên các chứng khoán phi rủi ro cộng thêm khoản lợi tức bù rủi ro nữa. Nếu thu nhập kì vọng không đạt mức thu nhập tối thiểu yêu cầu, khi đó nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư. Các đường SML của thị trường chứng khoán sẽ thể hiện kết quả của CAPM đối với các mức rủi ro khác nhau (β). [5], [7], [9], [10] 17 - Những giả định của mô hình CAPM : Mô hình luôn bắt đầu bằng những giả định cần thiết. Những giả định có tác dụng làm đơn giản hoá vấn đề nghiên cứu nhưng vẫn đảm bảo không thay đổi tính chất của vấn đề. Trong mô hình CAPM, chúng ta lưu ý có những giả định sau: + Thị trường vốn là hiệu quả ở chỗ nhà đầu tư được cung cấp thông tin đầy đủ, chi phí giao dịch không đáng kể, không có những hạn chế đầu tư, và không có nhà đầu tư nào đủ lớn để ảnh hưởng đến giá cả của một loại chứng khoán nào đó. Nói khác đi, giả định thị trường vốn là thị trường hiệu quả và hoàn hảo. + Nhà đầu tư kỳ vọng nắm giữ chứng khoán trong thời kỳ một năm và có hai cơ hội đầu tư: đầu tư vào chứng khoán phi rủi ro và đầu tư vào danh mục cổ phiếu thường trên thị trường. 1.2.3.2 Nội dung mô hình. a. Quan hệ giữa lợi nhuận cá biệt và lợi nhuận thị trường – đường đặc thù chứng khoán (the security characteristic line). Đường đặc thù chứng khoán là đường thẳng mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận của một chứng khoán cá biệt với lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường. Danh mục đầu tư thị trường (market portfolio) là danh mục đại diện cho các cơ hội đầu tư trên thị trường vốn. Đường thị trường chứng khoán (SML) ri RM rf σ2 M 1 COVi,M β Biểu đồ 1.8: Mối quan hệ giữa rủi ro – tỷ suất sinh lợi với biến hiệp phương sai hệ thống là thước đo rủi ro. (Nguồn: Ts. Nguyễn Minh Kiều, Tài chính doanh nghiệp căn bản, 2007) [5] 18 Như chúng ta đã biết, thước đo thích hợp của một tài sản riêng lẻ chính là hiệp phương sai của nó với danh mục thị trường. Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường sẽ tương ứng với rủi ro của nó, đó chính là hiệp phương sai của thị trường với chính nó. Ta có: hiệp phương sai của thị trường với chính nó là phương sai của tỷ suất sinh lợi thị trường COVM,M = σ2M Như vậy, phương sai của đường rủi ro – tỷ suất sinh lợi ở hình trên là: ri = r f + = rf + RM − rf σ COV Chúng ta định nghĩa : σ 2 M i,M 2 M βi = cov i,M (RM − rf ) COV i , M σ M2 Phương trình trên sẽ trở thành R = rf + β x (rM - rf) Đường thị trường chứng khoán - SML là biểu thị bằng đồ thị của mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Vì thị trường chứng khoán là tuyến tính, nó có thể được biểu diễn theo điểm chặn và độ nghiêng của nó. Công thức trên được gọi là mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Vì tỷ suất sinh lợi trung bình trên thị trường cao hơn lãi suất phi rủi ro tính trung bình trong một thời kỳ dài nên rM – rf xem như là dương. Vì thế công thức trên hàm ý rằng tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán có mối tương quan xác định với beta của nó. b. Beta (β) – thước đo tiêu chuẩn hóa của rủi ro hệ thống. Beta là thước đo chuẩn hóa của rủi ro vì nó thiết lập quan hệ giữa hiệp phương sai này với phương sai của danh mục thị trường. Danh mục thị trường có β = 1, do đó nếu một tài sản có β = 1 thì tài sản này có rủi ro hệ thống lớn hơn thị trường Hệ số bêta nói lên điều gì? Chúng ta giải thích nó như thế nào? Hệ số bêta = 1,5 cho biết rằng lợi nhuận cổ phiếu biến động gấp 1,5 lần lợi nhuận thị trường, nghĩa là 19 khi nền kinh tế tốt thi lợi nhuận cổ phiếu tăng nhanh hơn lợi nhuận thị trường, nhưng khi nền kinh tế xấu thì lợi nhuận cổ phiếu giảm nhanh hơn lợi nhuận thị trường. Chúng ta đã học, rủi ro được định nghĩa như là sự biến động của lợi nhuận . Ở đây bêta được định nghĩa như là hệ số đo lường sự biến động của lợi nhuận. Cho nên, bêta được xem như là hệ số đo lường sự rủi ro của chứng khóan. Như đã nói bêta là hệ số đo lường rủi ro của chứng khóan. Trên thực tế các nhà kinh doanh chứng khóan sử dụng mô hình hồi qui dựa trên số liệu thực tế để ước lượng bêta. Ở các nước có thị trường tài chính phát triển có một số công ty chuyên xác định và cung cấp thông tin về hệ số bêta. Chẳng hạn ở Mỹ người ta có thể tìm thấy thông tin về bêta từ hai nhà cung cấp dịch vụ là Value Line Investment Survey, Market Guide và Standard & Poor’s stock Reports. Dưới đây giới thiệu hệ số beta của một số cổ phiếu của các công ty ở Mỹ. Bảng 1.1: Hệ số β của một số cổ phiếu ở Mỹ Tên cổ phiếu - Mỹ Beta Amazon.com (AMZN) 3,31 Apple computer (AAPL) 0,72 Boeing (BA) 0,96 Bristol-Myers Sqibb (BMY) 0,86 The Coca-Cola Company (KO) 0,96 Dow Chemical (DOW) 0,86 The Gap (GPS) 1,09 General Electric (GE) 1,13 Georgia-Pacific Group (GP) 1,11 Hewlett-Packard (HWP) 1,34 The Limited (LTD) 0,84 Microsoft (MSFT) 1,33 Nike (NKE) 1,01 Yahoo (YHOO) 3,32 (Nguồn: Market line (www.marketguide.com), 1999) [16] c) So sánh SML và CML - Đường CML: + Được vẽ trong mặt phẳng r và σ + Khi các nhà đầu tư được phép vay và cho vay với lãi suất phi rủi ro đường cml là tuyến tính và có độ dốc dương + Chỉ có danh mục là ứng cử viên để các nhà đầu tư lựa chọn nắm giữ thì mới được định vị trên đường CML - Đường SML: 20 + Được vẽ trong mặt phẳng r và β + Bất chấp các nhà đầu tư có thể vay hay cho vay với lãi suất phi rủi ro hay không thì đường SML vẫn là tuyến tính và có độ dốc dương + Tất cả các chứng khoán cá thể và danh mục đều được định vị trên đường SML. 1.2.3.3 Xác định tài sản bị đánh giá thấp và đánh giá cao. Ở trạng thái cân bằng, tất cả các tài sản và tất cả các danh mục sẽ nằm trên đường SML. Bất cứ chứng khoán nào có tỷ suất sinh lợi ước lượng nằm trên SML sẽ được xem là bị định giá thấp vì nó hàm ý rằng chúng ta đã ước lượng sẽ nhận được một tỷ suất sinh lợi cao hơn tỷ suất sinh lợi yêu cầu trên chứng khoán đó tương ứng với mức độ rủi ro của nó. Ngược lại, các tài sản có tỷ suất sinh lợi ước lượng nằm dưới SML sẽ được xem là đánh giá cao. Ta tính tỷ suất sinh lợi ước tính theo công thức sau r= Pt +1 − Pt + Dt +1 Pt Bảng sau tóm lược mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi yêu cầu của mỗi cổ phiếu dựa trên rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi ước tính TSSL yêu TSSL ước cầu tính 0.7 10.2 B 1 C Cổ phiếu Beta Chênh lệch Định giá A 10 -0.2 Thích hợp 12 6.2 -5.8 Định giá cao 1.15 12.9 21.2 8.3 Định giá thấp D 1.4 14.4 3.3 -11.1 Định giá cao E -0.3 4.2 8 3.8 Định giá thấp Sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi ước lượng và tỷ suất sinh lợi yêu cầu đôi khi được gọi là Alpha của cổ phiếu. Alpha này có thể dương (cổ phiếu bị định giá thấp) và âm (cổ phiếu bị định giá cao). 1.2.3.4 Tính toán rủi ro hệ thống – đường đặc trưng. Yếu tố đầu vào rủi ro của một tài sản riêng lẻ được gọi là đường đặc trưng của tài sản với danh mục thị trường và được rút ra từ mô hình hồi quy sau đây Ri,t = αi + βi* rM,t + ε Trong đó: