Bài giảng Mô hình tài chính - Chương 9: Danh mục đầu tư hiệu quả có bán khống

Chia sẻ: Trần Thị Bích | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

0
48
lượt xem
9
download

Bài giảng Mô hình tài chính - Chương 9: Danh mục đầu tư hiệu quả có bán khống

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Mô hình tài chính chương 9 danh mục đầu tư hiệu quả có bán khống, dành cho các bạn sinh viên chuyên ngành tham khảo để giúp các bạn nắm các kỹ năng cơ bản nhất.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Mô hình tài chính - Chương 9: Danh mục đầu tư hiệu quả có bán khống

  1. DANH M C Đ U TƯ HI U QU CÓ BÁN KH NG Chương 9 Financial Modeling 1 9.1 CÁC Đ NH Đ N N T NG •Đ nh đ 1 V i c là h ng s b t kỳ, ta có ma tr n hư ng sau:  E(r1 ) − c  R − c =  E(r2 ) − c     E (rN ) − c    B t c ma tr n x tuân theo m u hình sau đ u là danh m c hi u qu Z= S-1{R – c} •x = {x1,…,xN} zi xi = N •V i ∑z j j=1 Financial Modeling 2 1
  2. 9.1 CÁC Đ NH Đ N N T NG Financial Modeling 3 9.1 CÁC Đ NH Đ N N T NG •Đ nh đ 2 V i b t kỳ 2 danh m c đ u tư hi u qu nào ta cũng đ u có th thi t l p nên toàn b các danh m c hi u qu . G i 2 danh m c đ u tư hi u qu b t kỳ x = {x1,…,xN} và y = {y1,….,yN}. Danh m c sau là k t h p gi a danh m c x và y cũng là danh m c hi u qu : ax + (1 − a ) y  1 1  ax + (1 − a ) y 2  ax + (1 − a ) y =  2 .............    ax N + (1 − a ) y N  Financial Modeling 4 2
  3. 9.1 CÁC Đ NH Đ N N T NG •Đ nh đ 3 G i y là m t danh m c đ u tư hi u qu b t kỳ, khi đó v i b t kỳ m t danh m c đ u tư x nào đó (có th là hi u qu ho c không), chúng ta có m i quan h sau: E(rx) = c + βx[E(ry) – c] V i Cov ( x, y) βx = σ2 y C là t su t sinh l i mong đ i c a danh m c z, là danh m c có hi p phương sai v i y là 0: •c = E(rz) •V i Cov(y,z) = 0 Financial Modeling 5 9.1 CÁC Đ NH Đ N N T NG •Đ nh đ 4: N u t n t i m t tài s n phi r i ro có t su t sinh l i là rf, khi đó t n t i m t danh m c đ u tư hi u qu M sao cho: •E(rx) = rf + βx[E(rM) – rf] •V i β = Covσ( x, M ) x 2 M •M s là m t danh m c mà bao g m trong đó t t c các tài s n (ch ng khoán) có r i ro trong n n kinh t , v i t l đ u tư vào m i tài s n đư c tính theo giá tr c a chúng so v i t ng giá tr c a danh m c. x = V i i N ∑V Financial Modeling h =1 h 6 3
  4. 9.1 CÁC Đ NH Đ N N T NG •Đ nh đ 5: Gi đ nh r ng có m t danh m c y và m t danh m c x có m i quan h như sau: E(rx) = c + βx[E(ry) – c] Cov ( x , y) V i βx = σ2 y Thì danh m c y s là danh m c hi u qu Financial Modeling 7 9.2 TÍNH TOÁN ĐƯ NG BIÊN HI U QU Gi đ nh có 4 tài s n có r i ro có ma tr n t su t sinh l i mong đ i và phương sai như sau: V n d ng đ nh đ 1 đ tính 2 danh m c hi u qu x và y như sau: Financial Modeling 8 4
  5. 9.2 TÍNH TOÁN ĐƯ NG BIÊN HI U QU Danh m c hi u qu x tương ng v i c = 0 còn danh m c hi u qu y có h ng s c 6,5% Financial Modeling 9 9.2 TÍNH TOÁN ĐƯ NG BIÊN HI U QU Đ hoàn t t các tính toán cơ b n, chúng ta tính toán giá tr trung bình, đ l ch chu n và phương sai t su t sinh l i c a danh m c x và y: Financial Modeling 10 5
  6. 9.2 TÍNH TOÁN ĐƯ NG BIÊN HI U QU Sau đó tính đư ng biên hi u qu là k t h p gi a 2 danh m c hi u qu x và y trên: E(Rp) = aE(Rx) + (1– a)E(Ry) σ p = a 2 σ 2 + (1 − a ) 2 σ 2 + 2a (1 − a )Cov( x, y) x y Financial Modeling 11 9.2 TÍNH TOÁN ĐƯ NG BIÊN HI U QU S d ng Data Table đ có d li u v TSSl và đ l ch chu n danh m c khi t tr ng a bi n đ i Financial Modeling 12 6
  7. 9.2 TÍNH TOÁN ĐƯ NG BIÊN HI U QU S d ng đ th c a Excel ta s có đư ng biên hi u qu như sau ðư ng biên hi u qu 11% T su t sin l i kỳ v ng 10% w 9% y z 8% h 7% x 6% q 5% 10% 30% 50% 70% 90% Financial Modeling ð l ch chu n 13 9.3 DANH M C TH TRƯ NG •Gi đ nh r ng có t n t i các tài s n phi r i ro và nh ng tài s n này có t su t sinh l i là rf. G i M là danh m c hi u qu tuân theo các phương trình sau: R – rf = Sz z V i: M = i N i ∑z i =1 i Đư ng CML là k t h p l i gi a danh m c th trư ng và tài s n phi r i ro: E(rp) = arf + (1– a)E(rM) σ p = a 2 σ 2 + (1 − a ) 2 σ 2 + 2a (1 − a )Cov (rf , y) = (1 − a )σ M rf M Financial Modeling 14 7
  8. 9.3 DANH M C TH TRƯ NG T su t sinh l i trung bình c a danh ðư ng biên hi u qu CML ðư ng hi u qu th trư ng v n, CML Danh m c th trư ng, M m c Lãi su t phi r i ro, rf ð l ch chu n c a danh m c Financial Modeling 15 9.4 BETA VA ĐƯ NG SML • Các quy t c chung đ ki m đ nh CAPM: • Xác đ nh m t ng viên đ i di n cho danh m c th trư ng M • Xác đ nh h s beta β tương ng c a t ng ch ng khoán. • H i quy các giá tr t su t sinh l i trung bình c a các ch ng khoán theo h s beta tương ng c a chúng. Bư c này s giúp tính đư c phương trình c a đư ng SML. Financial Modeling 16 8
  9. 9.4 BETA VA ĐƯ NG SML • Ki m đ nh mô hình CAPM: Bư c 1: Ch n danh m c th trư ng (t m th i ch n VN-Index) Bư c 2: Tính TSSL trung bình và beta c a các ch ng khoán: Co var( TSSL chöùng khoaùn i, TSSL VN − Index) βi = Varp (TSSL VN − Index) • Thay vì tính toán beta b ng cách s d ng hàm Covar( ) và Varp(), chúng ta có th s d ng hàm Slope( ) c a Excel. • Đư ng SML c a mô hình CAPM cho r ng: E(Ri) = α + βiП + єi. Financial Modeling 17 9.4 BETA VA ĐƯ NG SML • Bư c 3: ki m tra gi thuy t này b ng cách h i quy các giá tr t su t sinh l i theo h s beta c a nó. • Đ th c hi n h i quy: m t cách đơn gi n là s d ng hàm Intercept( ), Slope( ), và Rsqr( ) đ có đư c các k t qu h i quy cơ b n Financial Modeling 18 9
  10. 9.4 BETA VA ĐƯ NG SML • Chúng ta cũng có th s d ng công c Tools/Data Analysis/Regression đ th c hi n công vi c h i quy m t cách chi ti t hơn và s nh n đư c nhi u k t qu hơn. • Các k t qu này cho th y r ng đư ng SML đư c cho b i công th c E(Ri) = α + βiП v i α = 0,0766 và П = 0,0545. • H s R2 c a h i quy (là % thay đ i trong các giá tr t su t sinh l i khi h s beta thay đ i) b ng 28%. • E(Ri) = 7,66% + 5,45%βi , R2 = 27,93%. • N u TSSL phi r i ro (danh m c có beta = 0) là 7,66% thì TSSL danh m c th trư ng là 13,11%. Financial Modeling 19 9.4 BETA VA ĐƯ NG SML • Các v n đ trong ki m đ nh CAPM • Ví d trên cho th y R2 ho c t-statistic đã không cho th y có m i tương quan gi a t su t sinh l i mong đ i và h s beta c a danh m c. Đi u này có th do các nguyên nhân: • Mô hình CAPM không đư c gi v ng. Đi u này có th là do nh ng nguyên nhân sau: – Có l trên th trư ng vi c mua bán kh ng đã b h n ch . – Có l không ph i t t c các nhà đ u tư đ u có kỳ v ng thu n nh t liên quan đ n giá tr t su t sinh l i, phương sai và hi p phương sai c a các ch ng khoán. Financial Modeling 20 10
  11. 9.4 BETA VA ĐƯ NG SML • Các v n đ trong ki m đ nh CAPM • Mô hình CAPM ch đúng cho các k t h p đ u tư vào các danh m c hơn là k t h p đ u tư vào các tài s n (ch ng khoán) riêng l . • Có l t p h p các l a ch n các (tài s n) ch ng khoán c a chúng ta là không đ l n: Mô hình CAPM đã s d ng thu t ng t t c các tài s n có r i ro trong khi chúng ta l i l a ch n m u quan sát ch là m t t p h p con r t nh c a nh ng tài s n này. • Có l “danh m c th trư ng” là không hi u qu . Financial Modeling 21 9.4 BETA VA ĐƯ NG SML • S không hi u qu c a “danh m c th trư ng” • Trên th c t danh m c VN-Index không ph i là danh m c hi u qu (ch có 6 ch ng khoán). • Đ nh đ 3 cho r ng n u chúng ta đã ch n h i quy các giá tr t su t sinh l i c a 6 ch ng khoán này theo m t danh m c hi u qu đ i v i các ch ng khoán thì k t qu h s tương quan R2 là 100%. • Đ nh đ 5 cho r ng n u chúng ta nh n đư c h s tương quan R2 là 100% thì khi đó danh m c mà chúng ta h i quy theo các giá tr t su t sinh l i c a các ch ng khoán nh t thi t ph i là danh m c hi u qu đ i v i các ch ng khoán này. Financial Modeling 22 11
  12. 9.4 BETA VA ĐƯ NG SML Các danh m c hi u qu t o nên danh m c th trư ng VN-Index 30% 25% T su t sinh l i trung bình 20% 15% VN-Index 10% 5% 0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% ð l ch chu n Financial Modeling 23 12

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản