intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Đầu tư tài chính: Chương 5 - TS. Phạm Hữu Hồng Thái

Chia sẻ: Gnfvgh Gnfvgh | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:47

Thêm vào BST
Báo xấu
141
lượt xem 33
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu chính của Bài giảng Đầu tư tài chính: Chương 5 Mô hình định giá tài sản nhằm trình bày về mô hình CAPM, phân biệt giữa mô hình CAPM & mô hình chỉ số, ứng dụng mô hình CAPM vào thực tiễn. Mở rộng mô hình CAPM.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Đầu tư tài chính: Chương 5 - TS. Phạm Hữu Hồng Thái

  1. TRƯỜNG ĐH TÀI CHÍNH - MARKETING CHƯƠNG 5 MÔ HINH ĐINH GIÁ TAI SAN ̀ ̣ ̀ ̉ ́ VÔN (Capital Asset Pricing Models - CAPM) T.S. Phạm Hữu Hồng Thái 1
  2. MỤC TIÊU CHƯƠNG 5 Kết thúc Chương 5, người học có khả năng:  Hiêu rõ mô hinh CAPM ̉ ̀  Phân biêt giữa mô hinh CAPM & mô hinh chỉ số ̣ ̀ ̀  Ưng dung mô hinh CAPM vao thực tiên ́ ̣ ̀ ̀ ̃  Mở rông mô hinh CAPM ̣ ̀ 2
  3. ̀ MÔ HINH CAPM  Cac giả đinh cơ ban cua CAPM ́ ̣ ̉ ̉  Tai sao chon danh muc thị trường? ̣ ̣ ̣  Chiên lược thụ đông hiêu quả ́ ̣ ̣  Phân bù rui ro cua danh muc thị trường ̀ ̉ ̉ ̣  Lợi nhuân kỳ vong cua chứng khoan ̣ ̣ ̉ ́  Môi quan hệ giữa bêta và lợi nhuân kỳ vong ́ ̣ ̣  Đường thị trường chứng khoan ́  Sự khac biêt giữa SML và CML ́ ̣  Ưng dung cua CAPM ́ ̣ ̉ 3
  4. CAC GIẢ ĐINH ́ ̣ 1/Giao dich cua cac nhà đâu tư lẽ không anh ̣ ̉ ́ ̀ ̉ hưởng đên giá chứng khoan. ́ ́ 2/Chu kỳ đâu tư là như nhau ̀ 3/Chỉ giao dich tai san tai chinh ̣ ̀ ̉ ̀ ́ 4/Không tôn tai chi phí giao dich và thuế ̀ ̣ ̣ 5/Tât cả nhà đâu tư đêu chon mô hinh Markowitz ́ ̀ ̀ ̣ ̀ 6/Nhà đâu tư có cung phương phap phân tich ̀ ̀ ́ ́ chứng khoan và cung môi trường kinh tế như ́ ̀ nhau (đông kỳ vong) ̀ ̣ 4
  5. TOM TĂT CAC GIẢ ĐINH ́ ́ ́ ̣ 1/Tỷ trong danh muc rui ro = Tỷ trong danh muc ̣ ̣ ̉ ̣ ̣ thị trường. 2/Danh muc thị trường và danh muc tôi ưu cung ̣ ̣ ́ ̀ năm trên đường biên giới han hiêu qua. ̀ ̣ ̣ ̉ 3/ Phân bù rui ro danh muc thị trường: ̀ ̉ ̣ E ( rM ) − rf = Aσ M2 Cov ( ri , rM ) 4/Bêta chứng khoan: ́ βi = σM2 Phân bù rui ro chứng khoan: ̀ ̉ ́ Cov ( ri , rM ) E ( ri ) − rf = � ( rM ) − rf � βi � ( rM ) − rf � E � = � � E � σM 2 5
  6. Tai sao chon danh muc thị trường ̣ ̣ ̣  Sử dung mô hinh Markowitz giông nhau (gđ5) ̣ ̀ ́  Phân tich cung loai chứng khoan (gđ3) ́ ̀ ̣ ́  Trong cung môt chu kỳ thời gian (gđ2) ̀ ̣  Cung môt danh sach đâu vao (gđ6) ̀ ̣ ́ ̀ ̀ ⇒Đat cung môt danh muc rui ro tôi ưu (danh muc ̣ ̀ ̣ ̣ ̉ ́ ̣ thị trường) ⇒Tai sao danh muc rui ro được goi là danh muc ̣ ̣ ̉ ̣ ̣ thị trường? 6
  7. Danh muc thị trường tôi ưu ̣ ́ E ( r) CML M E ( rM ) rf σ σM 7
  8. Chiên lược thụ đông hiêu quả ́ ̣ ̣  CML là CAL được hinh thanh từ rf và danh muc ̀ ̀ ̣ thị trường, M.  Trong CAPM, M là danh muc tiêm cân tôi ưu. ̣ ̣ ̣ ́  Nhà đâu tư bỏ qua giai đoan phân tich chứng ̀ ̣ ́ khoan băng cach năm giữ danh muc thị trường. ́ ̀ ́ ́ ̣  Trong thực tê, nhà quan lý quỹ sử dung cac yêu ́ ̉ ̣ ́ ́ tố đâu vao khac nhau cua DM rui ro => tao ra ̀ ̀ ́ ̉ ̉ ̣ danh muc # M. ̣  Nhà đâu tư thụ đông xem M gân băng với DM ̀ ̣ ̀ ̀ ̉ rui ro hiêu qua. ̣ ̉ 8
  9. Ví dụ 9.1 Nêu chỉ có môt vai nhà đâu tư phân tich chứng ́ ̣ ̀ ̀ ́ khoan, và tât cả những nhà đâu tư khac đêu năm ́ ́ ̀ ́ ̀ ́ giữ danh muc thị trường, M, thì liêu đường thị ̣ ̣ trường vôn có con là đường phân phôn vôn hiêu ́ ̀ ́ ́ ̣ quả cho cac nhà đâu tư không tham gia vao viêc ́ ̀ ̀ ̣ phân tich chứng khoan? Tai sao và tai sao ́ ́ ̣ ̣ không? 9
  10. ĐAP AN VÍ DỤ 9.1 ́ ́ Nhà đâu tư có thông tin: ̀ Nhà đâu tư không có ̀  Phân tich chứng ́ thông tin: khoan ́  Năm DM thị trường ́  Năm DM Markowitz ́  Không biêt cac yêu tố́ ́ ́  Biêt cac yêu tố đâu ́ ́ ́ ̀ ̀ đâu vao ̀ ̀ vao  Khó biêt được tỷ lệ ́  Tỷ lệ đâu tư tai san ̀ ̀ ̉ đâu tư vao DMTT. ̀ ̀ vao DMTT là tôi ưu. ̀ ́  Chiên lược đa dang ́ ̣  Chiên lược đa dang ́ ̣ ́ hoa giam ̉ ́ hoa tăng 10
  11. Phân bù rui ro danh muc thị trường ̀ ̉ ̣  Tỷ lệ đâu tư vao DMTT: ̀ ̀ E ( rM ) − rf W= Aσ M 2  Vị thế vay được bù đăp bởi vị thế cho vay => ́ cho vay rong và vay rong = 0. ̀ ̀  Với A = 100% và W = 1 , ta co: ́ E ( rM ) − rf = Aσ 2 M 11
  12. Ví dụ 9.2  Chỉ số VnIndex có lợi nhuân vượt mức binh quân ̣ ̀ (average excess return) 10,4% và độ lêch chuân ̣ ̉ 21,3% trong khoang thời gian từ 2001 đên 2009. ̉ ́  Xac đinh mức độ e ngai rui ro binh quân cua nhà đâu ́ ̣ ̣ ̉ ̀ ̉ ̀ tư?  Nêu độ e ngai rui ro là 3,0 thì với phân bù rui ro nao ́ ̣ ̉ ̀ ̉ ̀ phù hợp với độ lêch chuân cua danh muc thị trường? ̣ ̉ ̉ ̣ E ( rM ) − rf 0,104 A= = = 2, 08 σM 2 0, 2132 E ( rM ) − rf = Aσ M = 3, 0 0, 2132 = 14% 2 12
  13. Lợi nhuân kỳ vong cua chứng khoan ̣ ̣ ̉ ́  Phân bù rui ro cua tai san được xac đinh bởi tỷ lệ ̀ ̉ ̉ ̀ ̉ ́ ̣ đong gop rui ro cua nó vao rui ro cua danh muc ́ ́ ̉ ̉ ̀ ̉ ̉ ̣ ̉ tông thê. ̉  Ví du, xac đinh phương sai cua FPT từ phương ̣ ́ ̣ ̉ sai cua danh muc thị trường. ̉ ̣  Sử dung ma trân hiêp phương sai biên để xac đinh ̣ ̣ ̣ ́ ̣ phương sai cua danh muc thị trường. ̉ ̣  Giả sữ có n cổ phiêu FPT trong danh muc thị ́ ̣ trường. Ma trân hiêp phương sai được xac đinh ̣ ̣ ́ ̣ như sau: 13
  14. Lợi nhuân kỳ vong cua chứng khoan ̣ ̣ ̉ ́ Tỷ trong ̣ … … W1 W2 WFPT Wn danh muc ̣ … … W1 Cov ( r1, r1 ) Cov ( r1, r2 ) Cov ( r1, rFPT ) Cov ( r1, rn ) … … W2 Cov ( r2, r1 ) Cov ( r2, r2 ) Cov ( r2, rFPT ) Cov ( r2, rn ) … … … … … … … … … WFPT Cov ( rFPT , r1 ) Cov ( rFPT , r2 ) Cov ( rFPT , rFPT ) Cov ( rFPT , rn ) … … … … … … … … … Wn Cov ( rn , r1 ) Cov ( rn , r2 ) Cov ( rn , rFPT ) Cov ( rn , rn ) 14
  15. Lợi nhuân kỳ vong cua chứng khoan ̣ ̣ ̉ ́  Tỷ lệ đong gop cua FPT vao danh muc thị trường: ́ ́ ̉ ̀ ̣ �1Cov ( r1 , rFPT ) + w2Cov ( r2 , rFPT ) + ... + wFPT Cov ( rFPT , rFPT ) � w WFPT � � �... + wnCov ( rn , rFPT ) + � = WFPT Cov ( rFPT , rM )  Nêu Cov ( r ́ r FPT , M ) FPT lam ôn đinh danh muc thị trường. ̀ ̀ ̉ ̣ ̣  Nêu Cov ( rFPT , rM ) > 0 , thì rFPT va ̀ rM dich chuyên cung ́ ̣ ̉ ̀ chiêu. ̀ 15
  16. Lợi nhuân kỳ vong cua chứng khoan ̣ ̣ ̉ ́  Lợi nhuân cua danh muc thị trường: ̣ ̉ ̣ n rM = wk rk k =1 � n � n Cov ( rFPT , rM ) = Cov �FPT , � k rk � � k Cov ( rk , rFPT ) r w = w � k =1 � k =1  Tỷ lệ đong gop cua FPT vao phân bù rui ro cua ́ ́ ̉ ̀ ̀ ̉ ̉ danh muc thị trường: ̣ WFPT � ( rM ) − rf � E � � 16
  17. Lợi nhuân kỳ vong cua chứng khoan ̣ ̣ ̉ ́  Hệ số Sharp đôi với cac khoan đâu tư vao cổ phiêu ́ ́ ̉ ̀ ̀ ́ FPT: Tỷ lệ đong gop FPT vao phân bù rui ro ́ ́ ̀ ̀ ̉ Tỷ lệ đong gop FPT vao rui ro danh muc ́ ́ ̀ ̉ ̣ WFPT � ( rFPT ) − rf � E ( rFPT ) − rf �E � = = WFPT Cov ( rFPT , rM ) Cov ( rFPT , rM ) 17
  18. Lợi nhuân kỳ vong cua chứng khoan ̣ ̣ ̉ ́  Danh muc thị trường là danh muc tiêm cân tôi ưu ̣ ̣ ̣ ̣ ́ và hệ số Sharp đôi với cac khoan đâu tư vao danh ́ ́ ̉ ̀ ̀ muc thị trường la: ̣ ̀ Phân bù rui ro thị trường ̀ ̉ E ( rM ) − rf = (Thị giá rui ro) ̉ Rui ro danh muc thị trường ̉ ̣ σ 2 M  Cac khoan đâu tư đêu có cung môt hệ số Sharp ́ ̉ ̀ ̀ ̀ ̣ E ( rFPT ) − rf E ( rM ) − rf = Cov ( rFPT , rM ) σM 2 18
  19. Lợi nhuân kỳ vong cua chứng khoan ̣ ̣ ̉ ́  Phân bù rui ro cua FPT: ̀ ̉ ̉ Cov ( rFPT , rM ) E ( rFPT ) − rf = � ( rM ) − rf � E � � 2 σM Cov ( rFPT , rM ) Trong đo, ́ σM 2 đo lường tỷ lệ đong gop cua ́ ́ ̉ FPT vao phương sai cua danh muc thị trường và ̀ ̉ ̣ được goi là hệ số bêta. ̣ E ( rFPT ) = rf + β FPT � ( rM ) − rf � E � � 19
  20. Ví dụ 9.3  Giả sữ ta co: ́ � ( rM ) − rf � 9% , β FPT = 1,3 , � ( r ) − r � 1,3 �E � = E � FPT f �= 9% = 11, 7%  Lợi nhuân kỳ vong FPT = ̣ ̣ rf + � ( rFPT ) − rf � 5% + 11, 7% = 16, 7% E � �=  Sử dung CAPM: ̣ E ( rFPT ) = rf + β FPT � ( rM ) − rf � 5% + 1,3 9 = 16, 7% E � �= 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2