ĐẠI HỌC HUẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ
KHOA TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MARKOWITZ XÂY DỰNG
DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN NIÊM YẾT
TẠI SGDCK THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
NGUYỄN QUANG GIA THẢO
Khóa học 2013 - 2017
ĐẠI HỌC HUẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ
KHOA TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MARKOWITZ XÂY DỰNG
DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN NIÊM YẾT
TẠI SGDCK THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Sinh viên thực hiện
Giảng viên hướng dẫn
NGUYỄN QUANG GIA THẢO
THẠC SĨ. LÊ HOÀNG ANH
Lớp: Tài chính doanh nghiệp
Khóa: 47
Huế, tháng 04 năm 2017
TÓM TẮT NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam chính thức đi vào hoạt động từ tháng
7/2000 và đã có những bước phát triển đáng kể qua gần mười bảy năm hoạt động.
Xây dựng một thị trường đầu tư có tổ chức và hiệu quả là một trong những mục tiêu
hàng đầu của TTCK Việt Nam hiện nay.
Việc ứng dụng các lý thuyết danh mục đầu tư (DMĐT) hiện đại, mô hình phân
tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để xây dựng và quản lý DMĐT có thể tạo động lực
thúc đẩy sự phát triển ổn định và tính chuyên nghiệp của TTCK Việt Nam cũng như
rất cần thiết đối với các nhà đầu tư (NĐT). Thế nhưng, ở Việt Nam, việc ứng dụng lý
thuyết DMĐT hiện đại vào việc xây dựng DMĐT trong thực tiễn vẫn còn rất ít. Ở
góc độ nghiên cứu và học thuật, khác với các bài nghiên cứu ở nước ngoài là phân
tích các vấn đề và tăng tính hiệu quả của lý thuyết DMĐT hiện đại, các bài nghiên
cứu trong nước chuyên sâu vào việc ứng dụng lý thuyết để xây dựng DMĐT trên
TTCK Việt Nam và đưa ra các khuyến nghị đối với NĐT.
Chính vì những điều đó, bài nghiên cứu tiến hành ứng dụng các lý thuyết để xây
dựng DMĐT gồm các chứng khoán niêm yết trên HOSE và áp dụng các thước đo
đánh tính hiệu quả và thực thi của DMĐT được xây dựng để một lần nữa khẳng định
khả năng ứng dụng của lý thuyết Markowitz, CAPM, phương pháp Sharpe và Jensen
tại TTCK Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu
Bài nghiên cứu trả lời những câu hỏi sau:
Tính ứng dụng của mô hình CAPM và lý thuyết Markowitz tại TTCK Việt Nam
như thế nào? Kết hợp cùng phương pháp nào để đánh giá DMĐT?
Giải pháp nào nâng cao tính ứng dụng của lý thuyết tại TTCK Việt Nam?
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài được thực hiện trên phạm vi nghiên cứu gồm 150 mã chứng khoán niêm
yết tại HOSE và chỉ số VN-Index từ năm 2011 đến năm 2016, dữ liệu là giá đóng cửa
điều chỉnh và lãi suất Trái phiếu chính phủ.
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình CAPM, lý thuyết Markowitz để xây dựng
DMĐT và sử dụng phương pháp Sharpe, Jensen để đánh giá tính hiệu quả của DMĐT.
Công cụ hỗ trợ tính toán gồm: Eviews và Microsoft Excel.
Nội dung nghiên cứu
Kết quả ước lượng hệ số β theo mô hình CAPM cho thấy sự biến động động giá
của các mã chứng khoán có quan hệ tương đối chặt chẽ với biến động của danh mục
điều chỉnh.
thị trường hay chỉ số VN-Index xét trên thước đo là R2
Định giá chứng khoán theo hệ số α cho kết quả là trong 150 chứng khoán lựa
chọn, có đến 122 chứng khoán là có alpha dương (tức là chứng khoán đang bị định
giá thấp trên thị trường). Trong 122 chứng khoán này, chọn ra 20 chứng khoán có
alpha dương cao nhất để tiến hành xây dựng DMĐT.
Kết quả xây dựng DMĐT trong điều kiện được cho vay và đi vay tại mức lãi
suất phi rủi ro là DMĐT hiệu quả P với lợi nhuận là 1,139%/tuần và độ biến động là
1,73%/tuần.
DMĐT tối ưu với hệ số ngại rủi ro từ 1 đến 30 cho thấy chiến lược đầu tư là
NĐT sẽ đi vay tại mức lãi suất phi rủi ro và đầu tư toàn bộ vào DMĐT rủi ro (tức
tổng vốn đầu tư gồm vốn vay và vốn chủ sở hữu).
Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng xây dựng DMĐT với điều kiện lãi suất đi vay
khác lãi suất cho vay phi rủi ro, DMĐT hiệu quả trong trường hợp này có lợi nhuận
là 1,169%/tuần và độ lệch chuẩn là 1,783%/tuần.
Kết quả ứng dụng phương pháp Sharpe và Jensen để đánh giá tính hiệu quả của
DMĐT cho thấy DMĐT rủi ro P, B và các DMĐT tối ưu C là các DMĐT hiệu quả
so với danh mục thị trường M.
Đóng góp của đề tài
Đề tài tiến hành xây dựng và đánh giá DMĐT dựa trên mô hình CAPM, lý
thuyết Markowitz và hai phương pháp Sharpe, Jensen. Kết quả của đề tài cho thấy
khả năng ứng dụng các lý thuyết và phương pháp này tại TTCK Việt Nam. Đề tài có
ý nghĩa quan trọng trong việc giúp NĐT lựa chọn chứng khoán, quyết định phân bổ
tài sản, quyết định phân bổ vốn và đánh giá tính hiệu quả của DMĐT.
LỜI CẢM ƠN
Huế, tháng 04 năm 2017.
Khóa luận được hoàn thành là một quá trình tự nghiên cứu và nỗ lực tìm hiểu,
học hỏi kiến thức từ các tiền nghiên cứu của sinh viên. Để hoàn thành đề tài này, nhìn
lại thời gian qua, sinh viên xin gửi những lời cảm ơn chân thành đến mọi người.
Trước tiên, sinh viên xin chân thành cảm ơn khoa Tài chính – Ngân hàng,
Trường Đại học Kinh tế - Đại học Huế, đã tạo điều kiện, môi trường làm việc chủ
động, độc lập và khoa học cho sinh viên trong việc tiếp cận và thực hiện khóa luận.
Ngoài ra, sinh viên xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Trần Văn Trí (Học
viện Ngân hàng). Nhờ sự giải đáp tận tình các thắc mắc, và sự cho phép kế thừa các
tri thức từ nghiên cứu của thầy, sinh viên mới có thể trau dồi thêm kiến thức ở lĩnh
vực đang nghiên cứu và hoàn thành khóa luận một cách đầy đủ nhất.
Cuối cùng, sinh viên xin chân thành cảm ơn Th.S Lê Hoàng Anh (Khoa Tài
chính – Ngân hàng) – GVHD khóa luận, đã đồng hành và chu đáo hướng dẫn sinh
viên trong suốt thời gian thực hiện đề tài.
Cùng với lời cảm ơn sâu sắc gửi đến các thầy cô giáo đã tận tình hướng dẫn,
giảng dạy trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và rèn luyện ở Trường Đại học
Kinh tế - Đại học Huế.
Mặc dù đã có nhiều nổ lực trong việc nghiên cứu lý thuyết và học hỏi từ các tiền
nghiên cứu để thực hiện khóa luận này, nhưng do sự hạn chế về hiểu biết nên khóa
luận này vẫn không tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Do đó, sinh viên rất mong
muốn nhận được sự góp ý từ các thầy, cô để khóa luận được hoàn chỉnh hơn.
Xin chân thành cảm ơn!
Sinh viên thực hiện
Nguyễn Quang Gia Thảo
MỤC LỤC
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ................................................................................ I
DANH MỤC BIỂU ĐỒ ........................................................................................... II
DANH MỤC BẢNG BIỂU .................................................................................... III
PHẦN I: LỜI MỞ ĐẦU ............................................................................................ 1
1. ĐẶT VẤN ĐỀ ..................................................................................................... 1
2. TỔNG QUAN CÁC TIỀN NGHIÊN CỨU ................................................................. 2
3. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ..................................................................................... 5
4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU .............................................................. 6
5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .............................................................................. 6
6. KẾT CẤU ĐỀ TÀI ................................................................................................. 7
PHẦN II: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ..................................................................... 8
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XÂY DỰNG DANH
MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN ....................................................................... 8
1.1. Danh mục đầu tư ........................................................................................ 8
1.1.1. Định nghĩa ............................................................................................ 8
1.1.2. Lợi nhuận ............................................................................................. 8
1.1.3. Rủi ro .................................................................................................... 9
1.1.4. Sự đa dạng hóa danh mục đầu tư .................................................... 11
1.2. Lý thuyết Markowitz ............................................................................... 14
1.2.1. Phân bổ vốn (Capital Allocation) .................................................... 14
1.2.2. Phân bổ tài sản (Asset Allocation) ................................................... 21
1.2.3. Lựa chọn chứng khoán (Securities Selection) ................................ 26
1.3. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) ................................................... 30
1.3.1. Những giả định kinh tế của mô hình CAPM .................................. 30
1.3.2. Ý nghĩa của các giả định ................................................................... 32
1.3.3. Mô hình định giá tài sản, vốn ........................................................... 34
1.3.4. Đường thị trường vốn ....................................................................... 36
1.3.5. Đường thị trường chứng khoán và hệ số alpha của chứng khoán37
1.4. Đánh giá danh mục đầu tư ...................................................................... 38
1.4.1. Phương pháp Sharpe ........................................................................ 39
1.4.2. Phương pháp Jensen ......................................................................... 39
CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN NIÊM
YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH .
.......................................................................................................................... 44
2.1. Tổng quan về môi trường đầu tư ............................................................ 44
2.2. Xây dựng danh mục đầu tư ..................................................................... 46
2.2.1. Định giá chứng khoán dựa trên mô hình CAPM ........................... 46
2.2.2. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu ................................................... 52
2.2.3. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu khi có sự khác biệt giữa lãi suất
đi vay và lãi suất cho vay phi rủi ro ........................................................... 57
2.3. Đánh giá danh mục đầu tư tại thời điểm xây dựng .............................. 59
2.3.1. Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư P ..................................... 61
2.3.2. Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư B..................................... 62
2.3.3. Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư tối ưu C ......................... 63
TÓM TẮT CHƯƠNG 2 ...................................................................................... 64
CHƯƠNG 3: THUẬN LỢI VÀ HẠN CHẾ VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO
TÍNH HIỆU QUẢ TRONG VIỆC VẬN DỤNG LÝ THUYẾT MARKOWITZ
VÀ MÔ HÌNH CAPM ĐỂ XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TẠI THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM ........................................................ 65
3.1. Thuận lợi và hạn chế trong quá trình xây dựng danh mục đầu tư tại
thị trường chứng khoán Việt Nam ................................................................ 65
3.1.1. Thuận lợi ............................................................................................ 65
3.1.2. Hạn chế ............................................................................................... 67
3.2. Đề xuất giải pháp khắc phục hạn chế của TTCK Việt Nam ................ 69
TÓM TẮT CHƯƠNG 3 ...................................................................................... 73
PHẦN III: KẾT LUẬN ........................................................................................... 74
DANH MỤC THAM KHẢO .................................................................................. 76
PHỤ LỤC ................................................................................................................. 78
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
CAL: Đường phân bổ vốn
CML: Đường thị trường vốn
CAPM: Mô hình định giá tài sản, vốn
CTCP: Công ty cổ phần
DMĐT: Danh mục đầu tư
DN: Doanh nghiệp
HOSE: Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
IC: Đường bàng quang
NĐT: Nhà đầu tư
NHTM: Ngân hàng thương mại
SGDCK: Sở giao dịch chứng khoán
SML: Đường thị trường chứng khoán
TPCP: Trái phiếu chính phủ
TPDN: Trái phiếu doanh nghiệp
TSSL: Tỷ suất sinh lợi
TTCK: Thị trường chứng khoán
I
DANH MỤC BIỂU ĐỒ
Biểu đồ 1.1: Rủi ro phi hệ thống và rủi ro hệ thống ......................................... 11
Biểu đồ 1.2: Sự kết hợp giữa lợi nhuận và rủi ro của DMĐT tiềm năng P ...... 15
Biểu đồ 1.3: Đường bàng quang ....................................................................... 16
Biểu đồ 1.4: Tập hợp các cơ hội đầu tư ............................................................ 20
Biểu đồ 1.5: Sự xác định DMĐT tối ưu ........................................................... 25
Biểu đồ 1.6: Kết hợp rủi ro - lợi nhuận ............................................................ 27
Biểu đồ 1.7: Đường phân bổ vốn và các DMĐT trên đường biên hiệu quả .... 30
Biểu đồ 1.8: Đường biên hiệu quả và đường thị trường vốn............................ 33
Biểu đồ 1.9: Đường thị trường vốn .................................................................. 37
Biểu đồ 1.10: Đường SML và sự định giá chứng khoán .................................. 38
Biểu đồ 1.11: Lợi nhuận và rủi ro của DMĐT ................................................. 42
Biểu đồ 2.1: Đường biên hiệu quả và đường CAL........................................... 55
Biểu đồ 2.2: Đường bàng quang và DMĐT tối ưu C ....................................... 56
Biểu đồ 2.3: DMĐT B với lãi suất đi vay khác lãi suất cho vay ...................... 59
II
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1: Ma trận hiệp phương sai của các cặp chứng khoán ......................... 10
Bảng 2.1: Kiểm định Unit Root Test của mã cổ phiếu PTB ............................ 49
Bảng 2.2: DMĐT các cổ phiếu bị định giá thấp niêm yết ở HOSE ................. 51
Bảng 2.3: Bảng tóm tắt các giá trị thống kê của TSSL .................................... 51
Bảng 2.4: Thông tin các CTCP phát hành cổ phiếu được chọn ....................... 52
Bảng 2.5: Các DMĐT nằm trên đường biên hiệu quả ..................................... 53
Bảng 2.6: Tỷ trọng của các chứng khoán riêng lẻ của DMĐT hiệu quả P và các
tỷ số của DMĐT hiệu quả P ...................................................................................... 54
Bảng 2.7: Các DMĐT tối ưu với các hệ số ngại rủi ro A khác nhau ............... 56
Bảng 2.8: Các DMĐT nằm trên đường biên hiệu quả trường hợp lãi suất cho
vay khác lãi suất đi vay ............................................................................................. 58
Bảng 2.9:Đánh giá danh mục đầu tư ................................................................ 60
III
PHẦN I: LỜI MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề
Thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam chính thức đi vào hoạt động vào từ
tháng 7/2000 và đã trở thành một nhân tố quan trọng của nền kinh tế. Trong suốt gần
mười bảy năm hoạt động, TTCK đã có những đóng góp tích cực trong việc thúc đẩy
sự phát triển của nền kinh tế: là kênh huy động vốn chủ yếu, môi trường đầu tư của
công chúng, tạo điều kiện thu hút vốn đầu tư nước ngoài và đánh giá hiệu quả hoạt
động của doanh nghiệp.
Trong khuôn khổ hội nhập khu vực và thế giới, nền kinh tế của Việt Nam đang
từng bước mở cửa sâu rộng để hội nhập và phát triển nhanh về cả chiều sâu lẫn chiều
rộng. Điều này đã đặt ra những tiêu chuẩn cho TTCK Việt Nam như: tính minh bạch,
tính ổn định, hoàn thiện khung pháp lý, số lượng và chất lượng của hàng hóa trên thị
trường được nâng cao, mở rộng thị trường. Việc xây dựng và đảm bảo những tiêu
chuẩn này đã trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu trong chính sách kinh tế
của chính phủ Việt Nam ngày nay.
Hiện nay, hầu hết các nhà đầu tư (NĐT) ở Việt Nam thực hiện việc đầu tư chứng
khoán thông qua môi giới, kiến nghị của các chuyên gia phân tích, báo chí, cảm tính,
tin đồn… ít có NĐT sử dụng các lý thuyết về danh mục đầu tư (DMĐT), công cụ
phân tích cơ bản, công cụ phân tích kỹ thuật để xây dựng DMĐT cho riêng mình.
Điều này là một minh chứng cho thấy để xây dựng và hoàn thiện các tiêu chuẩn được
yêu cầu cho TTCK Việt Nam, tất yếu cần vận dụng lý thuyết DMĐT hiện đại trong
quá trình đầu tư.
Trong những năm 1950, nhà kinh tế học Harry Markowitz đã phát triển lý thuyết
DMĐT hiện đại (Modern Portfolio Theory) phân tích những rủi ro trong hoạt động
đầu tư trên thị trường tài chính sao cho có thể thu được mức lợi nhuận cao nhất. Và
đến năm 1952, Markowitz đã giới thiệu lý thuyết DMĐT hiện đại trong bài tham luận
“Lựa chọn danh mục đầu tư”, hay lý thuyết này còn được biết đến là phân tích trung
bình – phương sai, là khuôn khổ toán học cho việc tập hợp các DMĐT với lợi nhuận
kỳ vọng là tối đa tại một mức rủi ro (phương sai) nhất định.
1
Việc ứng dụng các lý thuyết DMĐT hiện đại, mô hình phân tích cơ bản và phân
tích kỹ thuật để xây dựng và quản lý DMĐT là rất cần thiết đối với các NĐT cũng
như tạo động lực thúc đẩy sự phát triển ổn định và tính chuyên nghiệp của TTCK
Việt Nam. Thế nhưng, ở Việt Nam, việc ứng dụng lý thuyết DMĐT hiện đại vào việc
xây dựng DMĐT trong thực tiễn vẫn còn rất ít. Ở góc độ nghiên cứu và học thuật,
khác với các bài nghiên cứu ở nước ngoài là phân tích các vấn đề và tăng tính hiệu
quả của lý thuyết DMĐT hiện đại, các bài nghiên cứu trong nước chuyên sâu vào việc
ứng dụng lý thuyết để xây dựng DMĐT trên TTCK Việt Nam kết hợp với một số mô
hình để định giá chứng khoán và đánh giá DMĐT được xây dựng.
Và bản thân là một sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng, do đó, em rất mong
muốn mở rộng kiến thức bằng việc tìm hiểu sâu về lý thuyết DMĐT hiện đại của nhà
kinh tế học Harry Markowitz cũng như kế thừa những giá trị từ các tiền nghiên cứu.
Chính vì vậy, em đã lựa chọn đề tài cho khóa luận tốt nghiệp: “Ứng dụng lý
thuyết Markowitz xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán niêm yết ở Sở giao dịch
chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh”
2. Tổng quan các tiền nghiên cứu
Lý thuyết DMĐT Markowitz lần đầu tiên được giới thiệu trên Báo Tài chính
vào năm 1952 và ngày nay được biết như là một lý thuyết DMĐT hiện đại. Lý thuyết
này là một trong những lý thuyết đầu tư nổ lực để tính toán giá trị trung bình và
phương sai của DMĐT. Harry Markowitz đã phát triển lý thuyết trung bình – phương
sai, lý thuyết của sự kết hợp các tài sản rủi ro để đa dạng hóa DMĐT. Lý thuyết trung
bình – phương sai có 2 cách tiếp cận: (1) cố định lợi nhuận kỳ vọng và tối thiểu hóa
rủi ro của DMĐT, (2) cố định rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT. Tập
hợp của sự kết hợp hoàn hảo trung bình – phương sai được gọi là đường biên hiệu
quả mà tại đó tất cả các NĐT lý trí đều muốn đạt được.
Kế thừa những giá trị từ lý thuyết Markowitz, nhiều công trình nghiên cứu được
tiến hành nhằm làm tăng thêm tính hiệu quả của lý thuyết hoặc nghiên cứu lý thuyết
trong các trường hợp khác nhau.
Tobin (1958) cho thấy rằng khuôn khổ trung bình – phương sai là chính xác khi
phân phối xác suất của lợi nhuận DMĐT là chuẩn hoặc Gaussian hoặc khi hàm thỏa
2
dụng của NĐT về hàm lợi nhuận là khá chính xác bởi phương trình bậc hai. Trong cả
hai trường hợp đó, DMĐT tối ưu đối với rủi ro sẽ là thành viên của tập hợp hiệu quả
của trung bình – độ lệch chuẩn, nơi mà DMĐT hiệu quả phải đáp ứng tiêu chuẩn sau:
(1) Nếu bất kỳ DMĐT nào có độ lệch chuẩn thấp hơn của lợi nhuận “1 thời kỳ”,
DMĐT đó phải có một lợi nhuận thấp hơn. (2) Nếu bất kỳ DMĐT nào có một lợi
nhuận kỳ vọng cao hơn thì độ biến động cũng lớn hơn. Tobin cũng được xem là một
trong những người tiên phong trong việc mở rộng phân tích vấn đề quản lý DMĐT 1
thời kỳ qua nhiều giai đoạn.
Lý thuyết trung bình – phương sai của Markowitz được xây dựng trên một số
giả thiết nhất định để xây dựng DMĐT. Chẳng hạn lý thuyết chỉ áp dụng để xây dựng
DMĐT trong một thời kỳ nhất định, nhưng thực tế, những sự thay đổi liên tục của thị
trường đòi hỏi DMĐT phải có tính chất đa giai đoạn. Do đó, Fama (1968), Mossin
(1969), Hakkasan (1970) và Meton (1990) đã nghiên cứu vấn đề này trong nhiều
trường hợp khác nhau.
Nghiên cứu của Fama (1968) về tính chất một thời kỳ của DMĐT tối ưu theo lý
thuyết trung bình – phương sai dưới góc độ phân tích mô hình của Sharpe và Lintner.
Bài báo cho thấy rằng trong thực tế, không có một sự đối lập nào giữa mô hình của
Sharpe và mô hình của Lintner và giải thích rõ ràng hơn về việc Sharpe và Lintner
đang đi đến cùng biện pháp đo lường rủi ro của tài sản cá nhân và mối quan hệ giữa
rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của tài sản. Những đối lập hiển nhiên được tranh luận bởi
Sharpe và Lintner được gây ra bởi sự tập trung của Litner vào quá trình của tính thống
kê ngẫu nhiên đặc biệt cho mô tả lợi nhuận mà không cần thiết được bao hàm bởi mô
hình định giá tài sản, vốn của ông ấy. Khi áp dụng những tiến trình của tính thống kê
ngẫu nhiên đặc biệt mà Lintner sử dụng, mô hình của Sharpe trực tiếp đi đến kết luận
của Litner.
Mossin (1969) cho rằng hầu hết các công việc trong lý thuyết DMĐT một thời
kỳ đó được trích ra từ lý thuyết trung bình – phương sai. Bài báo của ông phân tích
mô hình đơn giai đoạn và mô hình đa giai đoạn trong nhiều trường hợp khác nhau.
Ông cho rằng, trong lý thuyết đa giai đoạn, sự phát triển qua thời gian của tổng tài
sản trở nên quan trọng và phải được xét đến. Để phát triển và giải quyết các vấn đề
liên quan đến tỷ suất lợi nhuận, mô hình đa giai đoạn tất yếu bắt đầu cùng với các vấn
3
đề đơn giai đoạn. Vì vậy, phần mở rộng của những vấn đề đa giai đoạn có thể là hoàn
hảo về bản chất bởi phương tiện tiếp cận chương trình động (means of a dynamic
programming approach).
Meton (1990) đã phát triển lý thuyết toán và kinh tế tài chính từ quan điểm của
mô hình mà trong đó các tác nhân có thể xem xét lại quyết định của các NĐT trong
thời gian liên tục. Trong bài viết, ông đã xây dựng các công thức về vấn đề thời gian
liên tục của DMĐT đồng thời đề cập đến các tiền nghiên cứu về vấn đề thời gian liên
tục trong tài chính như một sự chứng minh cho mô hình thời gian liên tục là một công
cụ linh hoạt và hiệu quả của tài chính. Ngoài ra, Meton cũng cho thấy rằng các mô
hình thời gian liên tục là bước ngoặt giữa mô hình tĩnh và mô hình động của tài chính.
Tóm lại, các bài nghiên cứu về vấn đề thời gian liên tục trong việc xây dựng và
quản lý DMĐT trên đều đi đến kết luận là mọi vấn đề về tính đa giai đoạn có thể được
giải quyết từ chuỗi các vấn đề đơn giai đoạn dưới sự áp đặt những giả thiết nhất định.
Mặt khác, Jin và Shou (2005) đã đề xuất về mô hình mới khi nghiên cứu về vấn
đề thời gian liên tục của DMĐT theo lý thuyết Markowitz trong thị trường nơi mà
kích thước của chuyển động Brown là khác nhau về số cổ phiếu, và tất cả các hệ số
của thị trường là ngẫu nhiên. Ngoài ra, tác giả đã phân tích vấn đề đối với hai trường
hợp tương ứng: 1) DMĐT không bị giới hạn; và 2) cấm bán khống.
Bên cạnh đó, kể từ khi ý tưởng được giới thiệu bởi Harry Markowitz vào khoảng
năm thập kỷ trước, khả năng vận dụng lý thuyết DMĐT hiện đại vào phân tích đầu
tư bất động sản được thảo luận rộng rãi. Hishamuddin Mohd Alia (2006) đã giới thiệu
các vấn đề về khả năng áp dụng và ý nghĩa của việc sử dụng lý thuyết DMĐT hiện
đại vào phân tích DMĐT bất động sản.
Xét trên thực tiễn tại TTCK Việt Nam, theo khảo sát của các bài nghiên cứu, có
rất ít các NĐT, quỹ đầu tư chứng khoán ứng dụng các lý thuyết, mô hình tài chính để
xây dựng và quản lý DMĐT. Trên góc độ nghiên cứu, có các bài nghiên cứu sau:
Tác giả Võ Thị Thúy Anh và Lê Tuấn Anh (2011) đã xây dựng DMĐT đối với
các chứng khoán niêm yết tại sàn giao dịch TP HCM dựa trên lý thuyết DMĐT
Markowitz và theo cách tiếp cận Top - Down. Dữ liệu thu thập là giá đóng cửa điều
chỉnh của 20 cổ phiếu. Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy: Trái phiếu chính phủ
4
thường được chọn làm chứng khoán phi rủi ro; hệ số quan ngại rủi ro A càng cao thì
tỷ lệ đầu tư vào chứng khoán phi rủi ro càng cao; việc xây dựng đường biên hiệu quả
theo mô hình Markowitz phụ thuộc vào các yếu tố đầu vào của mô hình và đường
biên hiệu quả của các NĐT là khác nhau.
Tác giả Triệu Kim Lanh (2011) đã vận dụng các lý thuyết DMĐT của
Markowitz để tính toán thu nhập kỳ vọng và rủi ro của DMĐT, tìm tỷ trọng phân bổ
tối ưu tài sản trong DMĐT.
Tác giả Võ Thái Phong (2011) đã vận dụng lý thuyết DMĐT Markowitz để xây
dựng DMĐT hiệu quả trên bộ dữ liệu được thu thập từ năm 2004 đến 2011 cho các
NĐT cá nhân với chứng khoán niêm yết ở HOSE.
Tác giả Võ Thị Thúy Anh (2012) đã ứng dụng lý thuyết trung bình – phương
sai để lựa chọn cổ phiếu thống trị. Theo tác giả, cổ phiếu thống trị hoặc danh mục
thống trị là danh mục hiệu quả theo tiêu chuẩn lựa chọn DMĐT của Markowitz.
Tác giả Trần Văn Trí (2015) sử dụng mô hình CAPM để phân tích lựa chọn
chứng khoán, lý thuyết Markowitz được áp dụng để xây dựng DMĐT, và đánh giá
hiệu quả DMĐT bằng các phương pháp như Sharpe, Treynor, Jensen kết hợp với tỷ
số thẩm định, phân tích thành phần thu nhập tổng thể. Kết quả ước lượng Beta trong
mô hình CAPM đối với dữ liệu 5 năm, tần suất quan sát theo tuần sẽ tốt hơn dữ liệu
quan sát theo ngày. Cuối cùng, bài viết cho thấy dù DMĐT hiệu quả nhưng NĐT cần
phải điều chỉnh DMĐT vì thông tin về các nhân tố ảnh hưởng đến chứng khoán luôn
thay đổi. Cùng với việc chỉ ra những mặt thuận lợi, hạn chế của TTCK Việt Nam để
từ đó kiến nghị các nhóm giải pháp khắc phục, giúp tăng cường hiệu quả của việc xây
dựng và quản lý DMĐT.
3. Mục tiêu nghiên cứu
Hệ thống hóa lý thuyết Markowitz, lý thuyết CAPM và phương pháp đánh giá
Sharpe, Jensen để vận dụng hiệu quả trong việc xây dựng và quản lý DMĐT trong
điều kiện TTCK Việt Nam.
Vận dụng lựa chọn chứng khoán trên cơ sở mô hình CAPM, lý thuyết
Markowitz để xây dựng DMĐT và đưa ra quyết định phân bổ vốn. Cuối cùng, đánh
5
giá tính hiệu quả của DMĐT trên cơ sở vận dụng phương pháp Sharpe và phương
pháp Jensen.
Tìm hiểu những mặt thuận lợi và hạn chế của TTCK Việt Nam từ thông tin trên
thị trường, kết hợp học hỏi từ tiền nghiên cứu để từ đó tìm ra giải pháp khắc phục và
tăng cường tính hiệu quả của việc vận dụng các lý thuyết và phương pháp xây dựng
và quản lý DMĐT tại TTCK Việt Nam.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM).
Lý thuyết xây dựng DMĐT của Markowitz.
150 mã cổ phiếu niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP HCM (HOSE).
Phương pháp Sharpe, phương pháp Jensen và tỷ số thẩm định.
Phạm vi nghiên cứu
Thời gian: 2011 – 2016 (5 năm)
Không gian: Sở giao dịch chứng khoán TP HCM (HOSE).
Dữ liệu: Giá đóng cửa điều chỉnh của 150 cổ phiếu, chỉ số chứng khoán VN-
Index, lãi suất Trái phiếu chính phủ được thu thập vào ngày thứ 4 trong tuần để tránh
hiệu ứng biến động giá vào đầu tuần hoặc cuối tuần.
- Chỉ số VN-Index được chọn làm đại diện cho danh mục thị trường gồm các chứng
khoán niêm yết tại HOSE.
- Lãi suất của Trái phiếu chính phủ được chọn như là lãi suất của chứng khoán phi
rủi ro.
- Lãi suất cho vay để đầu tư được giả định là 12%/năm.
- Tần suất quan sát theo tuần.
5. Phương pháp nghiên cứu
Mô hình định giá tài sản để định giá và lựa chọn chứng khoán đầu tư.
Lý thuyết Markowitz để xây dựng DMĐT và đưa ra chiến lược phân bổ vốn.
6
Phương pháp Sharpe, phương pháp Jensen và tỷ số thẩm định để đánh giá hiệu
quả của DMĐT.
Trong bài nghiên cứu này, sinh viên sử dụng Solver của Microsoft Excel để tính
toán tỷ trọng cho từng cổ phiếu trong DMĐT. Eviews để xác định hệ số Beta trong
mô hình CAPM.
6. Kết cấu đề tài
Đề tài gồm có 3 chương:
Chương 1: Tổng quan các vấn đề cơ bản về xây dựng danh mục đầu tư chứng
khoán.
Chương 2: Xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán niêm yết tại Sở giao dịch
chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh.
Chương 3: Thuận lợi, hạn chế và giải pháp nâng cao tính hiệu quả trong việc
vận dụng lý thuyết Markowitz và mô hình CAPM vào xây dựng và quản lý
danh mục đầu tư tại thị trường chứng khoán Việt Nam.
7
PHẦN II: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XÂY DỰNG DANH
MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN
1.1. Danh mục đầu tư
1.1.1. Định nghĩa
DMĐT là một khoản đầu tư vào nhiều loại chứng khoán khác nhau và nó được
thực hiện với lợi nhuận kỳ vọng. Lợi nhuận kỳ vọng này có liên quan trực tiếp với
rủi ro dự kiến của dự án. Đầu tư vào DMĐT khác với đầu tư trực tiếp, đầu tư vào
DMĐT là việc nắm giữ một lượng cổ phần của một hay nhiều công ty mục tiêu và có
thể đòi hỏi phải quản lý hằng ngày.
Đầu tư theo DMĐT có thể bao trùm nhiều loại tài sản khác nhau như cổ phiếu,
trái phiếu chính phủ, trái phiếu doanh nghiệp, tín phiếu kho bạc, quỹ đầu tư bất động
sản (REITs), quỹ ETFs, quỹ tương hỗ và chứng chỉ tiền gửi. Đầu tư theo DMĐT cũng
có thể bao gồm các quyền chọn, các công cụ tài chính phái sinh như chứng quyền và
hợp đồng tương lai, và đầu tư vật chất như hàng hóa, bất động sản, đất đai,…
Cơ cấu đầu tư vào DMĐT phụ thuộc vào một số yếu tố. Một số yếu tố quan
trọng nhất bao gồm khả năng chấp nhận rủi ro của NĐT, phạm vi đầu tư và số tiền
đầu tư. Lý thuyết DMĐT hiện đại và nhiều bằng chứng thực nghiệm đã chỉ ra rằng
rủi ro của DMĐT bao giờ cũng nhỏ hơn tổng các rủi ro theo tỷ trọng của các chứng
khoán riêng lẻ trong danh mục. Do vậy, các tổ chức và cá nhân thường đầu tư theo
DMĐT vừa để phân tán rủi ro trên nhiều chứng khoán khác nhau, vừa để giảm thiểu
tổng rủi ro trong đầu tư.
1.1.2. Lợi nhuận
Lợi nhuận (Return) là thu nhập hay số tiền kiếm được từ một khoản đầu tư.
Tỷ suất lợi nhuận (Rate of return) là tỷ lệ giữa thu nhập và giá trị khoản đầu tư
bỏ ra.
Lợi nhuận kỳ vọng (Expected Return) của DMĐT là lợi nhuận dự kiến xảy ra
của một khoản đầu tư; là giá trị trung bình có trọng số của TSSL mong đợi của từng
tài sản hay chứng khoán riêng lẻ trong DMĐT.
8
(1.1)
𝒏 E(RP) = ∑ 𝒘𝒊𝑬(𝒓𝒊) 𝒊=𝟏
Trong đó: E(RP): lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT P.
wi: tỷ trọng đầu tư vào chứng khoán i trong DMĐT.
E(ri): TSSL kỳ vọng của chứng khoán i.
n: số chứng khoán có trong DMĐT.
1.1.3. Rủi ro
Rủi ro được định nghĩa như là một mối nguy hại, nguy cơ gây ra thiệt hại và tổn
thương. Vì vậy, nói đến rủi ro là nói đến khả năng những sự kiện bất lợi xảy ra. Trong
đầu tư tài chính, rủi ro là khả năng mà theo đó, thu nhập mà NĐT thực sự nhận được
khác với thu nhập kỳ vọng.
Rủi ro có thể được phân tích theo 2 loại: rủi ro của chứng khoán riêng lẻ và rủi
ro của DMĐT.
Rủi ro của chứng khoán riêng lẻ là phương sai và độ lệch chuẩn phản ánh tổng
mức rủi ro bao gồm rủi ro hệ thống và rủi ro cá biệt của chứng khoán. Phương sai là
thước đo đo lường rủi ro của chứng khoán cá biệt, phương sai được định nghĩa là bình
quân gia quyền của các độ lệch chuẩn của giá trị kỳ vọng, và giúp cho ta hình dung
TSSL thực tế khác với TSSL kỳ vọng như thế nào.
𝟐 = ∑ [𝒓𝒊 − 𝑬(𝒓𝒊)]𝟐. 𝑷𝒊 𝝈𝒊
𝒏 𝒊=𝟏
Phương sai: (1.2)
𝟐 𝝈𝒊 = √𝝈𝒊
Độ lệch chuẩn: (1.3)
Khi chứng khoán rủi ro nằm trong DMĐT, ta sẽ thấy rằng, một chứng khoán
khi nằm trong DMĐT thì sẽ ít rủi ro hơn là nó nằm riêng lẻ. Vì rủi ro có thể giảm bớt
bằng cách đầu tư vào DMĐT nhiều chứng khoán có tương quan ngược chiều nhau –
nghĩa là đa dạng hóa đầu tư. (đề cập ở phần “Sự đa dạng hóa DMĐT”)
Khi DMĐT bao gồm nhiều chứng khoán thì tổng rủi ro của danh mục cũng bao
gồm: rủi ro hệ thống và rủi ro cá biệt, và nó được đo lường bằng tổng các hiệp phương
sai giữa từng cặp chứng khoán có trong DMĐT. Hơn nữa, mức độ biến động lợi
nhuận của DMĐT còn phụ thuộc vào mức độ cộng hưởng hay triệt tiêu giữa các cặp
9
chứng khoán có trong DMĐT và nhân tố này được đo lường bằng hiệp phương sai
giữa các cặp chứng khoán trong DMĐT.
Hiệp phương sai là đại lượng thống kê đo lường mức độ phụ thuộc của hai biến
ngẫu nhiên. Hiệp phương sai được sử dụng để đo lường mức độ biến động cùng nhau
của TSSL hay giá cả của hai chứng khoán.
(1.4) [𝒓𝟏𝒊 − 𝑬(𝒓𝒊)][𝒓𝟐𝒊 − 𝑬(𝒓𝟐)] Cov(r1;r2) = ∑ 𝟏 𝒏 𝒊=𝟏 𝒏
Trong đó: Cov(r1;r2): hiệp phương sai của chứng khoán 1 và chứng khoán 2
n: số kỳ quan sát.
r1i; r2i: TSSL của chứng khoán 1, chứng khoán 2 trong kỳ i
E(r1), E(r2): Lợi nhuận trung bình của chứng khoán 1, chứng khoán 2.
Tổng các hiệp phương sai của các cặp chứng khoán trong DMĐT gồm n chứng
khoán được biểu diễn bằng ma trận hiệp phương sai như sau:
… … … … … … w1 Var(r1) Cov(r1;r2) Cov(r1;r3) … Cov(r1;rn) w2 Cov(r2;r1) Var(r2) Cov(r2;r3) … Cov(r2;rn) w3 Cov(r3;r1) Cov(r3;r2) Var(r3) … Cov(r3;rn) wn Cov(rn;r1) Cov(rn;r2) Cov(rn;r3) … Var(rn) w1 w2 w3 … wn
Bảng 1.1: Ma trận hiệp phương sai của các cặp chứng khoán
Hệ số tương quan là sự “chuẩn hóa” của hiệp phương sai nhằm loại bỏ đơn vị
đo lường riêng biệt của các đại lượng ngẫu nhiên khi xem xét mức độ phụ thuộc của
hai biến ngẫu nhiên.
(1.5) ρ(r1,r2) =
𝑪𝒐𝒗(𝒓𝟏,𝒓𝟐) 𝝈𝟏.𝝈𝟐
Theo thuật ngữ thống kê, chứng khoán 1 và chứng khoán 2 gọi là tương quan
nghịch biến tuyệt đối với ρ(r1;r2) = -1. DMĐT có các cặp chứng khoán có tương quan
nghịch biến tuyệt đối thì toàn bộ rủi ro của DMĐT sẽ được loại bỏ hoàn toàn.
Hoàn toàn ngược lại với tình huống ρ(r1;r2) = -1 là tình huống ρ(r1;r2) = +1 gọi
là tương quan đồng biến tuyệt đối, tức là TSSL của chứng khoán 1 và chứng khoán 2
sẽ tăng (giảm) cùng nhau, và rủi ro của DMĐT có những cặp chứng khoán có tương
10
quan đồng biến tuyệt đối sẽ có mức rủi ro bằng với mức rủi ro của các chứng khoán
thành phần. Trong trường hợp này, đa dạng hóa DMĐT là vô nghĩa.
Phương sai là thước đo đo lường sự khác biệt giữa lợi nhuận kỳ vọng và lợi
nhuận thực tế của DMĐT. Phương sai bao gồm giá trị trung bình của những phương
sai riêng lẻ, cộng với tỷ trọng hiệp phương sai giữa những chứng khoán trong DMĐT.
𝒏 𝒊=𝟏
𝟐 𝟐. 𝝈𝒊
𝒏 𝒋=𝟏
𝒏 𝒊=𝟏
(1.6) + ∑ ∑ 𝒘𝒊𝒘𝒋𝒄𝒐𝒗(𝒊, 𝒋) Phương sai: σ2 = ∑ 𝒘𝒊
(với i # j)
𝟐 𝟐. 𝝈𝒊
𝒏 𝒊=𝟏
𝒏 𝒋=𝟏
𝒏 𝒊=𝟏
(1.7) + ∑ ∑ 𝒘𝒊𝒘𝒋𝒄𝒐𝒗(𝒊, 𝒋) Độ lệch chuẩn: σ = √∑ 𝒘𝒊
(với i # j)
Từ công thức trên ta thấy, phần số hạng thứ nhất của vế trái phương trình phản
ánh tổng rủi ro của từng phần chứng khoán riêng lẻ trong DMĐT và số hạng thứ hai
phản ánh mức độ đồng thời phương sai của các cặp chứng khoán trong DMĐT.
1.1.4. Sự đa dạng hóa danh mục đầu tư
Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống
Lý thuyết DMĐT hiện đại chia rủi ro tổng thể của một chứng khoán thành hai
phần: rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống.
σ σ
Rủi ro phi hệ thống
Rủi ro hệ thống
n n Biểu đồ 1.1a: Rủi ro phi hệ thống Biểu đồ 1.1b: Rủi ro hệ thống
Biểu đồ 1.1: Rủi ro phi hệ thống và rủi ro hệ thống
Rủi ro phi hệ thống là rủi ro chỉ ảnh hưởng đến giá trị cổ phiếu do công ty phát
hành cổ phiếu đó chứ không hề ảnh hưởng đến giá trị cổ phiếu của công ty khác trong
nền kinh tế.
11
Khi tất cả các rủi ro đều là rủi ro phi hệ thống (Biểu đồ 1.1a), sự đa dạng hóa có
thể làm giảm rủi ro đến mức độ thấp nhất. Lý do là vì khi tất cả các nguồn rủi ro là
độc lập với nhau, mức rủi ro từ một nguồn rủi ro riêng biệt sẽ được giảm xuống mức
không còn đáng kể. Sự làm giảm rủi ro đến mức thấp nhất trong trường hợp các nguồn
rủi ro độc lập thỉnh thoảng được gọi là nguyên tắc bảo hiểm, bởi vì sự quan niệm rằng
các công ty bảo hiểm là đạt được sự giảm thiểu rủi ro thông qua sự đa dạng hóa.
Nếu chúng ta đa dạng hóa trên nhiều chứng khoán hơn, chúng ta có thể dàn trải
được rủi ro phi hệ thống và biến động của DMĐT sẽ giảm. Tuy nhiên, đầu tiên, với
một lượng lớn chứng khoán, NĐT không thể giảm được toàn bộ rủi ro, bởi vì thực tế
tất cả các chứng khoán đều bị ảnh hưởng bởi một nhân tố rủi ro thuộc kinh tế vĩ mô
đó là rủi ro hệ thống.
Rủi ro hệ thống là rủi ro đến từ điều kiện của nền kinh tế chung, như chu kỳ
kinh doanh, lạm phát, lãi suất, và tỷ giá.
Tuy nhiên, khi nguồn rủi ro chung ảnh hưởng đến tất cả các công ty, sự đa dạng
hóa bao quát không thể giảm thiểu rủi ro. Ở Biểu đồ 1.1b, độ lệch chuẩn giảm xuống
khi lượng chứng khoán tăng, nhưng nó không thể giảm xuống 0. Nguồn rủi ro vẫn
còn duy trì sau khi đa dạng hóa DMĐT được gọi là rủi ro hệ thống.
Sự đa dạng hóa DMĐT
Lợi nhuận của DMĐT P, RP:
(1.8) RP = w1r1 + w2r2 + … + wnrn
Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT P, E(RP):
2:
E(RP) = w1.E(R1) + w2.E(R2) + … + wn.E(Rn) (1.9)
𝟐 = E[rP – E(RP)]2
Phương sai của DMĐT P, 𝜎𝑃
𝝈𝑷
= E{w1.[r1 – E(R1)] + … + w2.[rn – E(Rn)]}2
= E{[w1r1 + ... + wnrn] – [w1E(R1) + … + wnE(Rn)]}2
= E{[w1(r1 – E(R1)) + … + wn(rn – E(Rn))] x [rP – E(RP)]}
= w1E{[r1 – E(r1)] x [RP – E(RP)]} + … + wnE{[rn – E(Rn)] x [RP – E(RP)]}
12
(1.10) Hay: 𝟐 = w1σ1,P + w2σ2,P + … + wnσn,P 𝝈𝑷
Trong đó: Hiệp phương sai của chứng khoán i với DMĐT P:
(1.11) σi,P = E{[ri – E(ri)] x [rP – E(RP)]}
Như đã đề cập ở phần trước, rủi ro của DMĐT được đo lường bởi độ biến động
của khả năng sinh lời so với tỷ lệ sinh lời kỳ vọng của nó, sự khác biệt càng lớn, mức
độ rủi ro càng cao và ngược lại. Trong thống kê, người ta sử dụng phương sai hay độ
lệch chuẩn để đo lường rủi ro của DMĐT.
Trong công thức tính phương sai của DMĐT gồm phương sai của các chứng
khoán trong DMĐT và hiệp phương sai giữa các cặp chứng khoán đó. Hiệp phương
giữa các chứng khoán là thước đo đo lường sự biến thiên về giá cả hay TSSL như thế
nào giữa hai chứng khoán, trong hiệp phương sai có hệ số tương quan nằm trong
quãng từ -1 đến 1.
Tổng rủi ro của DMĐT có thể bằng tổng rủi ro theo tỷ trọng của các chứng
khoán riêng lẻ trong DMĐT khi và chỉ khi các chứng khoán này có tương quan dương
hoàn toàn (ρi,j=1). Hay DMĐT được loại bỏ hoàn toàn rủi ro khi các chứng khoán này
có tương quan âm hoàn toàn (ρi,j = -1). Do đó, sự tương quan giữa các cặp chứng
khoán trong DMĐT cũng là cơ sở cho sự đa dạng hóa DMĐT.
Điều gì sẽ xảy ra khi NĐT kết hợp nhiều cổ phiếu trong DMĐT? Theo nguyên
tắc, rủi ro của DMĐT sẽ giảm khi số lượng các chứng khoán trong danh mục tăng
lên. Tuy nhiên, NĐT dù có kết hợp bao nhiêu chứng khoán tương quan từng phần với
nhau đi nữa thì họ cũng không thể loại trừ hoàn toàn rủi ro trong DMĐT. Và có hai
điểm cần lưu ý về sự đa dạng hóa DMĐT:
- Việc đưa thêm cổ phiếu vào DMĐT giúp giảm thiểu rủi ro đến mức độ nào
phụ thuộc vào mức độ tương quan giữa các chứng khoán. Hệ số tương quan càng thấp
thì DMĐT giữa các chứng khoán sẽ có mức rủi ro càng thấp.
- Rủi ro của các chứng khoán riêng lẻ không thể bằng nhau, vì thế tác động giảm
bớt rủi ro của DMĐT gồm các chứng khoán có thể không giống nhau.
13
1.2. Lý thuyết Markowitz
1.2.1. Phân bổ vốn (Capital Allocation)
1.2.1.1. Giới thiệu về ba loại nhà đầu tư và hàm thỏa dụng
a. Ba loại nhà đầu tư
Tuỳ theo độ thỏa dụng, sự ưa thích rủi ro của các NĐT mà họ có cách phân bổ
vốn khác nhau.
Các loại NĐT được phân loại bằng tỷ lệ chắc chắn tương đương (certainty
equivalent rate).
- NĐT ngại rủi ro (risk averse): là những NĐT chỉ quan tâm đến DMĐT rủi ro
và họ dự phòng một phần đền bù cho rủi ro thông qua phần bù rủi ro (risk premium).
Đối với NĐT ngại rủi ro, ở một mức lợi nhuận kỳ vọng nhất định, rủi ro càng nhiều
thì phần bù đắp rủi ro phải càng cao.
- NĐT bàng quang với rủi ro (risk neutral): mức độ rủi ro của DMĐT rủi ro
không liên quan đến hành vi của họ, có nghĩa là không có phần bù đắp rủi ro.
- NĐT ưa thích rủi ro (risk lover): là những NĐT sẵn sàng chấp nhận lợi nhuận
kỳ vọng thấp trong triển vọng với một lượng rủi ro cao.
b. Hàm thỏa dụng (Utility function)
Hàm thỏa dụng sẽ cho phép mỗi NĐT ấn định phúc lợi hoặc độ thỏa dụng riêng
của mình cho các DMĐT thay thế trong trường hợp lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro cơ
bản, sau đó lựa chọn một DMĐT trong đó mà đạt độ thỏa dụng cao nhất.
Đối với hàm thỏa dụng, các NĐT sẽ có thể đưa ra quyết định đầu tư rất logic,
đó là có bao nhiêu tài sản mà họ sẽ đưa vào DMĐT rủi ro để đạt được một mức lợi
nhuận kỳ vọng cao hơn có thể.
Sử dụng tham số lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro trong mô hình độ thỏa dụng (utility
model) sẽ mang lại một sự phân bổ tối ưu về vốn giữa chứng khoán phi rủi ro và
𝟏
DMĐT rủi ro.
𝟐
Hàm thỏa dụng: U = E(r) – (1.12) .A.σ2
Trong đó: U: Giá trị thỏa dụng
14
E(r): Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT (đại diện cho thu nhập)
1 : là hệ số được quy ước theo bậc thang 2
Hệ số
A: hệ số ngại rủi ro
σ2: phương sai của DMĐT (đại diện cho rủi ro)
Ba loại NĐT được đề cập trước đó sẽ có hệ số ngại rủi ro (A) khác nhau:
- A < 0: NĐT ngại rủi ro.
- A = 0: NĐT bàng quang với rủi ro.
- A > 0: NĐT ưa thích rủi ro.
Bên cạnh đó, DMĐT gồm chứng khoán phi rủi ro sẽ có hệ số A bằng với tỷ suất
sinh lợi, bởi vì DMĐT này không có phần bù đắp rủi ro.
Lựa chọn của các NĐT giữa các DMĐT sẽ dựa trên độ thỏa dụng mà DMĐT
mang lại, thông thường, các NĐT sẽ lựa chọn DMĐT mà có độ thỏa dụng cao nhất
trong số đó.
c. Đường bàng quang (Indifference curve)
E(r)
I III
P E(rP)
II
IV
σ σP
Biểu đồ 1.2: Sự kết hợp giữa lợi nhuận và rủi ro của DMĐT tiềm năng P
DMĐT P là danh mục có lợi nhuận kỳ vọng và phương sai được ưa thích bởi
các NĐT ngại rủi ro hơn là bất kỳ DMĐT nào nằm ở góc phần tư IV như trên biểu
đồ bởi vì DMĐT P có E(rP) và σ tốt hơn.
15
Và tất nhiên, những DMĐT nằm ở góc phần tư I sẽ được ưa thích hơn DMĐT
P bởi những DMĐT này có E(r) cao hơn nhưng σ thấp hơn là của DMĐT P.
Một DMĐT được đánh giá là vượt trội hơn DMĐT khác nếu nó thỏa mãn tiêu
chuẩn lợi nhuận – rủi ro, hay còn được gọi là tiêu chuẩn lợi nhuận kỳ vọng – độ lệch
chuẩn (Expected return – Standard deviation criterion). Ví dụ: DMĐT A vượt trội
hơn DMĐT B khi và chỉ khi: E(rA) ≥ E(rB) và σA ≤ σB.
Đối với các DMĐT nằm ở góc phần tư II và III, chúng ta có thể so sánh với
DMĐT P với giả định rằng, tất cả các NĐT đều e ngại rủi ro và coi tất cả các DMĐT
đều cuốn hút họ như DMĐT P. Bắt đầu ở DMĐT P chúng ta thấy rằng, càng tăng rủi
ro (độ biến động) thì độ thỏa dụng càng thấp.
Nhưng xét điểm Q trong biểu đồ 1.3, ta có thể thấy rằng, điểm Q cũng được các
NĐT mong muốn đạt được như DMĐT P. Các NĐT đều bị cuốn hút như nhau bởi
các DMĐT có lợi nhuận cao kèm với rủi ro cao cũng như các DMĐT có lợi nhuận
thấp và rủi ro thấp.
Những DMĐT được ưa thích như nhau đều nằm trên một mặt phẳng lợi nhuận
– rủi ro và trên một đường cong được gọi là đường bàng quang. Đường bàng quang
là đường tập hợp tất cả những DMĐT có cùng đem lại một độ thỏa dụng cho NĐT.
E(r)
Đường bàng quang
Q
E(rP) P
σP σ
Biểu đồ 1.3: Đường bàng quang
16
1.2.1.2. Sự phân bổ vốn trên DMĐT gồm chứng khoán phi rủi ro và chứng khoán
rủi ro
Quyết định đầu tư có thể được xem như là một phương pháp từ trên xuống dưới
(top – down process) với ba phần: (1) Phân bổ vốn giữa DMĐT rủi ro và tài sản phi
rủi ro; (2) phân bổ tài sản (asset allocation) trong DMĐT rủi ro; (3) lựa chọn chứng
khoán.
Rõ ràng rằng đầu tư vào Trái phiếu dài hạn và cổ phiếu có rủi ro cao hơn là đầu
tư vào Tín phiếu kho bạc hay Trái phiếu chính phủ. Mặt khác, những khoản đầu tư
rủi ro hơn luôn yêu cầu những mức lợi nhuận trung bình cao hơn. Tất nhiên, NĐT sẽ
không đầu tư hết toàn bộ vào một loại chứng khoán nào vì tính rủi ro và lợi nhuận
của nó. Thay vì vậy, họ có thể xây dựng DMĐT riêng của mình được kết hợp bởi
nhiều loại chứng khoán khác nhau.
NĐT có thể kiểm soát được rủi ro trong DMĐT thông qua sự phân bổ vốn giữa
chứng khoán phi rủi ro và DMĐT rủi ro.
Quyết định cơ bản nhất trong đầu tư là làm thế nào để phân bổ tài sản trong
DMĐT. Các câu hỏi lần lượt được đặt ra như là: NĐT nên đầu tư bao nhiêu vào cổ
phiếu? Bao nhiêu vào trái phiếu? Và bao nhiêu vào chứng khoán phi rủi ro? Mỗi NĐT
cá nhân đều có độ thỏa dụng khác nhau, do đó, việc phân bổ tài sản trong DMĐT của
họ cũng sẽ khác nhau.
Như đã nhắc đến ở các phần trước đó, cơ sở của việc phân bổ tài sản trong
DMĐT là định rõ kết hợp rủi ro – lợi nhuận trong DMĐT. Do đó, ta sẽ đi từ việc phân
tích kết hợp rủi ro – lợi nhuận bằng việc nghiên cứu lựa chọn cơ bản nhất của việc
đầu tư, đó là: lựa chọn đầu tư bao nhiêu vào chứng khoán phi rủi ro so với các loại
chứng khoán rủi ro khác.
Ta giả sử rằng: DMĐT gồm có DMĐT rủi ro P và chứng khoán phi rủi F. DMĐT
rủi ro P gồm có cổ phiếu E và trái phiếu dài hạn B.
DMĐT tổng hợp (complete portfolio) là danh mục được kết hợp bởi DMĐT rủi
ro và chứng khoán phi rủi ro. Gọi tỷ trọng của DMĐT rủi ro là wP, tỷ trọng của chứng
khoán phi rủi ro wf sẽ là: wf = 1 – wP.
Trong DMĐT rủi ro, tỷ trọng của cổ phiếu và trái phiếu sẽ là:
17
𝑆ố 𝑙ượ𝑛𝑔 𝑐ổ 𝑝ℎ𝑖ế𝑢
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑠ố 𝑐ℎứ𝑛𝑔 𝑘ℎ𝑜á𝑛 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝐷𝑀Đ𝑇 𝑟ủ𝑖 𝑟𝑜
𝑆ố 𝑙ượ𝑛𝑔 𝑡𝑟á𝑖 𝑝ℎ𝑖ế𝑢
wE =
wD = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑠ố 𝑐ℎứ𝑛𝑔 𝑘ℎ𝑜á𝑛 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝐷𝑀Đ𝑇 𝑟ủ𝑖 𝑟𝑜
Ngoài ra khi thay đổi tỷ lệ nắm giữ giữa chứng khoán phi rủi ro và DMĐT rủi
ro thì tương ứng tỷ trọng của các loại chứng khoán chiếm trong DMĐT rủi ro cũng
thay đổi.
Tóm lại, NĐT có thể giảm rủi ro của DMĐT như mong muốn bằng cách thay
đổi kết hợp giữa chứng khoán rủi ro và chứng khoán phi rủi ro, hay nói cách khác,
giảm rủi ro tức là giảm wP. Miễn là tỷ trọng của các chứng khoán trong DMĐT rủi ro
không bị thay đổi thì phân phối chuẩn của tỷ suất lợi nhuận sẽ duy trì không đổi khi
tiến hành tái phân phối lại tài sản.
1.2.1.3. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu
a. Chứng khoán phi rủi ro (Risk-free securities)
Định nghĩa
Vì tính tăng năng lực cho thuế và điều khiển cung tiền nên chỉ chính phủ mới
có quyền phát hành những trái phiếu không có khả năng phá sản (default-free bonds).
Trong thực tiễn, Tín phiếu Kho Bạc, Trái phiếu Chính phủ hay các công cụ trên
thị trường tiền tệ thường được xem như là chứng khoán phi rủi ro vì bản chất kỳ hạn
ngắn của nó làm cho giá trị của nó không nhạy cảm đối với sự biến động của lãi suất.
Hơn nữa, lạm phát không chắc chắn trong suốt một vài tuần hay một vài tháng là
không đáng kể đối với chứng khoán phi rủi ro nếu đem so sánh với sự biến động của
các loại tài sản rủi ro.
Lợi nhuận và rủi ro của chứng khoán phi rủi ro
Chứng khoán phi rủi ro là chứng khoán có tỷ suất sinh lợi (TSSL) là hoàn toàn
chắc chắn và rủi ro của nó (còn được xem là phương sai) gần như bằng không, chứng
khoán phi rủi ro hầu như là không có rủi ro lãi suất bởi vì tính kỳ hạn ngắn của nó và
tính an toàn chắn chắn của nó trong mối quan hệ với rủi ro phá sản hay rủi ro lãi suất.
TSSL phi rủi ro rf là mức lãi suất có thể đạt được một cách chắc chắn.
f = 0 Độ biến động: σ = 0.
Phương sai: σ2
18
Do độ biến động bằng 0, do đó, dù ở bất kỳ thời điểm nào, TSSL của chứng
khoán phi rủi ro đều bằng với TSSL kỳ vọng của nó. (rf = E(rf)).
Hiệp phương sai giữa TSSL giữa chứng khoán phi rủi ro và chứng khoán khác:
cov(rf ; ri) = σf.σi.ρf,i ; vì phương sai của chứng khoán phi rủi ro bằng không (σ2=0),
do đó, hiệp phương sai giữa nó và chứng khoán khác cũng bằng không (cov(rf,ri)=0).
𝒄𝒐𝒗(𝒓𝒇,𝒓𝒊)
Từ đó, ta cũng có thể kết luận rằng, không có sự tương quan giữa chứng khoán
𝝈𝒇.𝝈𝒊
phi rủi ro và chứng khoán rủi ro khác bởi vì: 𝝆𝒓𝒇,𝒓𝒊=
b. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu
Giả sử NĐT đã lựa chọn một kết cấu của DMĐT rủi ro. Bây giờ, điều quan tâm
của NĐT là thiết lập tỷ lệ của ngân sách đầu tư, tỷ trọng wP phân bổ vào DMĐT rủi
ro P, tỷ trọng wf phân bổ vào chứng khoán phi rủi ro F.
Đặt rP là TSSL của DMĐT P, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng là E(rP), và độ biến động
của nó là σP.
Đặt rf là TSSL của chứng khoán phi rủi ro F, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng E(rf).
Phần bù rủi ro của DMĐT rủi ro P:
Risk premium = E(rP) – rf.
Cùng với tỷ trọng của DMĐT rủi ro P và chứng khoán phi rủi ro F, TSSL của
DMĐT tổng hợp C:
rC = wf.rf + wP.rP
(1.13)
Vậy TSSL kỳ vọng của DMĐT C sẽ là:
E(rC) = wf.rf + wP.E(rP)
= (1 - wP).rf + wP.E(rP)
= rf + wP.(E(rP) – rf)
(1.14)
Vì độ biến động (rủi ro) của chứng khoán phi rủi ro bằng không, do đó, độ biến
động của DMĐT C sẽ là:
σC = wP.σP
(1.15)
19
𝝈𝒄
(1.16) wP =
𝝈𝒑
Vậy nếu 0 ≤ wp ≤ 1, DMĐT sẽ được biểu diễn ra sao? Biểu đồ dưới đây cho ta
thấy rằng biểu diễn của DMĐT là một đường thẳng nối hai điểm F và P. Hệ số góc
𝑬(𝒓𝒑)−𝒓𝒇 .
𝝈𝒑
(độ dốc) của đường thẳng là
E(r)
P E(rP) E(rP) – rf Slope =
𝑬(𝒓𝒑)−𝒓𝒇
𝝈𝒑
rf
σ σP
Biểu đồ 1.4: Tập hợp các cơ hội đầu tư
Độ dốc của đường thẳng xuất phát từ việc sắp xếp lại công thức 1.14 tính TSSL
kỳ vọng của DMĐT tổng hợp C , thay đổi wP để cho thấy công thức mô tả kết hợp
rủi ro – lợi nhuận.
𝝈𝒄
E(rC) = rf + wP.[E(rP) – rf]
𝝈𝒑
= rf + .[E(rp) – rf]
(1.17) = rf +
.σC
[𝑬(𝒓𝑷)−𝒓𝒇] 𝝈𝑷
[𝑬(𝒓𝒑)−𝒓𝒇]
Do đó, công thức tính lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT tổng hợp là một hàm của
𝝈𝒑
. độ lệch chuẩn, có dạng một đường thẳng với hệ số chặn là rf và hệ số góc là
Biểu đồ 1.4 biểu diễn bằng đồ thị tập hợp các cơ hội đầu tư (investment
opportunity set), là tập hợp các cặp rủi ro – lợi nhuận của tất cả các DMĐT được hình
thành từ các giá trị khác nhau của wP. Đồ thị là một đường thẳng bắt nguồn từ điểm
F và đi qua điểm P.
20
Đường thẳng này được gọi là đường phân bổ vốn (CAL – Capital Allocation
Line), là đường tập hợp tất cả các kết hợp rủi ro – lợi nhuận có thể đối với các NĐT.
Độ dốc của đường CAL, ký hiệu là S (Slope), bằng sự tăng lên trong lợi nhuận kỳ
vọng của DMĐT tổng hợp trên mỗi đơn vị rủi ro tăng thêm, hay còn được gọi là hệ
số Sharpe (Sharpe ratio).
DMĐT tối ưu C là danh mục được tạo ra khi kết hợp đầu tư vào chứng khoán
phi rủi ro với danh mục hiệu quả P, bằng cách thay đổi wP và wf, NĐT có thể tạo ra
vô số DMĐT tối ưu. Tập hợp các DMĐT tối ưu sẽ tạo ra đường phân bổ vốn tối ưu,
trong trường hợp này đường FP sẽ bao gồm cả đường kéo bên phải điểm P.
Căn cứ vào đường CAL tối ưu đã xác định, mỗi NĐT sẽ chọn cho mình một
DMĐT tối ưu cụ thể tùy thuộc vào mức ngại rủi ro và độ thỏa dụng của mình.
Cụ thể, NĐT phân bổ vốn giữa chứng khoán rủi ro F và DMĐT rủi ro P sao cho
hàm hữu dụng của NĐT đạt được độ thỏa dụng lớn nhất. Trên đồ thị, DMĐT được
chọn là một điểm nằm trên đường phân bổ vốn tối ưu mà tại đó đường bàng quang
của NĐT tiếp xúc với nó. Với tại điểm tiếp xúc đó là DMĐT tối ưu, tức là DMĐT
tổng hợp C tối ưu.
Ở phần này, giả định rằng NĐT đã có DMĐT tổng hợp (gồm chứng khoán phi
rủi ro và DMĐT rủi ro) cũng như NĐT đã có quyết định phân bổ vốn bao nhiêu vào
chứng khoán phi rủi ro và DMĐT rủi ro. Vấn đề đặt ra bây giờ cho NĐT là NĐT phải
phân bổ tài sản sản như thế nào vào DMĐT tổng hợp để tối ưu độ thỏa dụng của họ?
Câu trả lời sẽ nằm ở phần “Phân bổ tài sản”.
1.2.2. Phân bổ tài sản (Asset Allocation)
1.2.2.1. Định nghĩa về sự phân bổ tài sản
Phân bổ tài sản là một khái niệm quan trọng trong kế hoạch tài chính và quản lý
đầu tư và là động lực đằng sau lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (MPT – Modern
Portfolio Theory). Nhiều học giả đã nghiên cứu hiệu suất DMĐT và kết luận rằng
xây dựng DMĐT hiệu quả là chìa khóa để tối ưu hóa lợi nhuận tại một mức rủi ro
nhất định. Mức giả định về rủi ro đối với bất kỳ NĐT nào đều dựa trên một số yếu tố,
bao gồm khả năng chịu đựng rủi ro (risk tolerance), giới hạn thời gian (time horizon),
mục tiêu đầu tư và kết quả đầu tư.
21
Tương tự sự đa dạng hóa DMĐT, phân bổ tài sản là việc thận trọng đa dạng hóa
DMĐT với các tỷ trọng nắm giữ chứng khoán khác nhau để giảm rủi ro cho tổng thể
DMĐT. Quyết định phân bổ tài sản thường đưa ra khuyến cáo cho NĐT rằng nên lan
rộng khoản đầu tư của mình trong nhiều loại tài sản, bởi vì các loại tài sản khác nhau,
có thể sẽ không có sự tương quan chặt chẽ và mang lại sự đa dạng hóa DMĐT, làm
giảm thiểu rủi ro. Cụ thể hơn, sự phân bổ tài sản thường khuyến cáo các NĐT trẻ tuổi
nên duy trì một DMĐT tích cực đó là DMĐT có nhiều tỷ trọng của cổ phiếu. Mặt
khác, các NĐT lớn tuổi hơn, thường tập trung vào bảo toàn vốn nhiều hơn so với tăng
trưởng vốn, do đó thường được khuyên là xây dựng DMĐT bảo thủ hơn nghiêng về
phía trái phiếu.
Trong TTCK (thị trường cổ phiếu), chứng khoán có thể phân thành rất nhiều
nhóm nhỏ khác nhau, chẳng hạn, căn cứ vào quy mô công ty (vốn hóa thị trường),
công nghiệp (bán lẻ, công nghệ, y tế, …), phong cách (tăng trưởng, giá trị, thu nhập),
và vị trí (trong nước hoặc nước ngoài). Tương tự như vậy, các loại thu nhập có thể
được chia nhỏ theo kỳ hạn, chất lượng tín dụng và tổ chức phát hành (công ty, khu
đô thị, chính phủ, ...). Ngoài ra còn có nhiều khoản đầu tư thay thế để xem xét, chẳng
hạn như bất động sản, các chứng khoán phái sinh, kim loại quý, ... Phân bổ tài sản là
một thuật ngữ dùng để mô tả cách thức mà một NĐT lựa chọn để phân chia các khoản
đầu tư của mình trong các loại tài sản khác nhau.
Các NĐT cá nhân khác nhau sẽ sử dụng nguồn tài sản theo cách khác nhau, cho
những mục tiêu khác nhau. Một NĐT có thể sử dụng nguồn tiền lương của mình để
gửi tiết kiệm, mua Trái phiếu chính phủ hay Trái phiếu công ty ngắn hạn. NĐT khác
lại sử dụng tài khoản hưu trí cá nhân của mình (IRA – individual retirement account)
vào chứng khoán. Trong quá trình phân bổ tài sản, sự chấp nhận rủi ro (risk tolerance)
là một yếu tốt quan trọng không kém. Một NĐT đầu tư thoải mái vào cổ phiếu thay
vì đầu tư vào các chứng khoán phi rủi ro hay gửi tiền vào ngân hàng, chứng chỉ tiền
gửi (CDs),… Căn cứ chủ chốt để NĐT đưa ra quyết định phân bổ tài sản và đầu tư
đều dựa trên sự chấp nhận rủi ro của họ (risk tolerance).
Sự chấp nhận rủi ro (risk tolerance) đo lường mức độ rủi ro mà NĐT sẽ chịu
đựng (tức chấp nhận) nó để đổi lấy một mức lợi nhuận cao hơn. Một ít NĐT có thể
hoảng sợ và bán chứng khoán của họ tại thời điểm sai lầm nếu họ quan niệm nhiều
22
về vấn đề khả năng “tiêu hóa” một lượng lớn biến động trong giá trị DMĐT của họ
hơn là sự chấp nhận rủi ro. Những nhân tố tác động đến sự chấp nhận rủi ro như vốn
đầu tư, rổ tài sản, tâm lý NĐT… sẽ giúp cho NĐT tìm ra sự chỉ dẫn của việc hình
thành nên DMĐT và kết quả đầu tư.
Tóm lại, không có một công thức nào để có thể tìm thấy kết quả phân bổ tài sản
phù hợp với từng cá nhân NĐT. Tuy nhiên, sự đồng thuận trong hầu hết các chuyên
gia tài chính là phân bổ tài sản là một trong những quyết định quan trọng nhất mà các
NĐT phải thực hiện. Nói cách khác, sự lựa chọn chứng khoán riêng biệt là thứ yếu
hơn so với cách mà tài sản được phân bổ như thế nào trong DMĐT (tài sản gồm cổ
phiếu, trái phiếu, tiền và các khoản tương đương tiền), sự phân bổ tài sản là yếu tố
quyết định chính cho kết quả đầu tư của các NĐT. Trong thực tế, một số nghiên cứu
đã chỉ ra rằng có đến 97% lợi nhuận tổng thể của DMĐT có thể giải thích được bởi
các quyết định phân bổ tài sản, với sự lựa chọn chứng khoán, thời gian thị trường và
tất cả các yếu tố khác có ảnh hưởng nhỏ hơn nhiều.
1.2.2.2. Cách thức phân bổ tài sản
Như đã đề cập trước đó, đường CAL là đồ thị của tất cả các tập hợp rủi ro – lợi
nhuận mà có thể được xây dựng từ các lựa chọn phân bổ tài sản khác nhau.
NĐT đang đối mặt với nhiều đường CAL bây giờ phải chọn ra một DMĐT tối
ưu C, từ tập hợp các lựa chọn. Sự lựa chọn này trước tiên cần phải có kết hợp giữa
rủi ro – lợi nhuận.
Những NĐT cá nhân khác nhau sẽ có hệ số ngại rủi ro khác nhau. Đối với một
tập hợp các cơ hội, những NĐT khác nhau sẽ chọn tỷ trọng đầu tư vào DMĐT rủi ro
khác nhau. Đặc biệt, NĐT ngại rủi ro hơn sẽ chọn nắm giữ ít chứng khoán rủi ro hơn
và nhiều chứng khoán phi rủi ro hơn.
𝟏
𝟐 . Khi sự phân
NĐT nổ lực để tối đa hóa độ thỏa dụng bằng cách lựa chọn sự phân bổ tối ưu
𝟐
nhất cho DMĐT rủi ro, wP, công thức độ thỏa dụng: U = E(r) - .A.𝝈𝑷
bổ vào DMĐT rủi ro tăng (tức tỷ trọng của DMĐT rủi ro tăng), lợi nhuận kỳ vọng sẽ
tăng, nhưng theo đó rủi ro cũng tăng, do đó độ thỏa dụng có thể tăng hoặc giảm.
Tại một tỷ trọng của DMĐT rủi ro nhất định, độ thỏa dụng sẽ cao nhất. Khi tỷ
trọng thấp hơn mức đó thì NĐT sẵn sàng giả định rằng, rủi ro sẽ nhiều hơn khi lợi
23
nhuận kỳ vọng tăng. Nhưng tại một mức tỷ trọng cao hơn của DMĐT rủi ro, sự phân
bổ thêm chứng khoán trong DMĐT rủi ro không còn như mong đợi, tức là vượt qua
điểm đó thì rủi ro sẽ tăng vượt trội hơn sự tăng lên của lợi nhuận và do đó độ thỏa
𝟏
dụng sẽ giảm.
MaxyU = E(rC) -
𝟐 .A. 𝝈𝑪
𝟐
𝟐 𝟐 .𝝈𝑷
.A.𝒘𝑷
𝟏 = rf + wP.[E(rP) – rf] - 𝟐
là tỷ trọng mà tại đó NĐT ngại rủi ro đạt được điểm tối ưu. Đạo hàm
∗ Gọi 𝑤𝑃
hàm thỏa dụng theo biến wP, ta sẽ đạt được tỷ trọng đầu tư vào DMĐT rủi ro sao cho
∗ =
NĐT tối ưu hóa được độ thỏa dụng:
𝑬(𝒓𝑷) − 𝒓𝒇 𝟐 𝑨𝝈𝑷
(1.18) 𝒘𝑷
Công thức (1.18) cho thấy rằng điểm tối ưu trên DMĐT rủi ro tỷ lệ nghịch với
mức ngại rủi ro và mức độ rủi ro (được tính bằng phương sai) và tỷ lệ thuận với phần
bù rủi ro của DMĐT.
Như đã đề cập từ trước, lựa chọn của các NĐT giữa các DMĐT sẽ dựa trên độ
thỏa dụng mà DMĐT mang lại và đường bàng quang là đường tập hợp các DMĐT
cùng mang lại một độ thỏa dụng cho NĐT.
Đối với bất kỳ lựa chọn nào, NĐT luôn ưa thích DMĐT có độ thỏa dụng cao
hơn và nằm trên đường bàng quang cao hơn bởi vì những DMĐT nằm trên đường
bàng quang cao hơn luôn có lợi nhuận kỳ vọng cao hơn tại bất cứ mức rủi ro nào.
Đường bàng quang cao hơn tương ứng với độ thỏa dụng lớn hơn. Do đó, NĐT
luôn nổ lực để tìm kiếm DMĐT tối ưu trên đường bàng quang cao nhất có thể.
Đối với một tập hợp các đường bàng quang, NĐT có thể tìm thấy đường bàng
quang cao nhất có thể nếu đường bàng quang đó tiếp tuyến với đường CAL tối ưu,
và điểm tiếp tuyến này tương ứng với độ lệch chuẩn và lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT
tối ưu (the optimal complete portfolio).
24
E(r)
Đường biên hiệu quả ● B P ● C ●
● A
rf
σ
Biểu đồ 1.5: Sự xác định DMĐT tối ưu
Giả định NĐT có thể đi vay và cho vay tại mức lãi suất phi rủi ro rf, trong điều
kiện đó, đường CAL sẽ bao gồm FP (tức là đoạn rfP) và phần kéo dài về bên phải của
điểm P. NĐT có thể có các phương án sau đây:
- Đầu tư 100% vốn vào chứng khoán phi rủi ro: điểm phân bổ vốn được biểu
diễn tại điểm F.
- Đầu tư 100% vốn vào DMĐT rủi ro P: được biểu diễn trên đường CAL tại
điểm P.
- NĐT có thể đầu tư một phần vốn vào chứng khoán phi rủi ro, phần còn lại đầu
tư vào DMĐT hiệu quả P, thể hiện trên biểu đồ 1.5 là đường FP.
- Hoặc có thể vay thêm vốn tại mức lãi suất phi rủi ro và đầu tư toàn bộ vốn vào
DMĐT hiệu quả P (thể hiện trên đường FP kéo dài qua DMĐT P) để nâng cao thu
nhập. Tuy nhiên, ở trường hợp này, NĐT phải chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn.
Đến đây, NĐT đã quyết định được phân bổ tài sản như thế nào để tối đa hóa độ
thỏa dụng của họ, có nghĩa là họ đã quyết định tỷ trọng đầu tư vào DMĐT rủi ro và
chứng khoán phi rủi ro. Vấn đề đặt ra tiếp theo cho NĐT là trên thị trường có rất loại
tài sản rủi ro, bài nghiên cứu này giả định tài sản rủi ro là chứng khoán, vậy NĐT
phải lựa chọn những chứng khoán nào để tối ưu hóa DMĐT rủi ro của họ. Phần tiếp
theo là lý thuyết về xây dựng DMĐT rủi ro hiệu quả để từ đó NĐT có thể tìm ra tỷ
trọng đầu tư vào những chứng khoán khác nhau sao cho tối ưu hóa DMĐT rủi ro.
25
1.2.3. Lựa chọn chứng khoán (Securities Selection)
Thành ngữ “đừng bao giờ đặt tất cả trứng của bạn vào một rổ” (Don’t put all
your eggs in one basket) đã tồn tại rất lâu trước khi có sự xuất hiện của lý thuyết tài
chính hiện đại. Đó là cho đến năm 1952, khi nhà kinh tế học Harry Markowitz công
bố mô hình lựa chọn DMĐT (model of portfolio selection) – hiện thân của các nguyên
tắc đa dạng hóa, điều này đã mở đường cho việc ông được trao giải Nobel kinh tế vào
năm 1990. Mô hình của ông là bước đầu cho sự quản lý DMĐT, một định nghĩa của
tập hợp hiệu quả các DMĐT, hay còn gọi là đường biên hiệu quả của các tài sản rủi
ro (efficient frontier of risky assets).
Chúng ta có thể khái quá trình xây dựng DMĐT thành 3 phần:
(1) Xác định các kết hợp lợi nhuận – rủi ro khả dĩ từ tập hợp các tài sản (chứng
khoán) rủi ro.
(2) Xác định DMĐT hiệu quả gồm các chứng khoán rủi ro bằng cách tìm các tỷ
trọng đạt được từ đường CAL dốc nhất.
(3) Lựa chọn DMĐT tối ưu thích hợp bằng cách kết hợp chứng khoán rủi ro với
tài sản phi rủi ro.
1.2.3.1. Xác định kết hợp lợi nhuận – rủi ro
Bước thứ nhất là xác định các cơ hội rủi ro – lợi nhuận (risk – return opportunity)
khả dĩ đối với các NĐT. Điều này được sơ lược bằng đường biên phương sai nhỏ nhất
(minimum – variance frontier) của các chứng khoán rủi ro. Đường biên này là đồ thị
của các phương sai nhỏ nhất có thể, nó được hình thành với một mức lợi nhuận kỳ
vọng cho trước.
Cho trước các dữ liệu đầu vào như lợi nhuận kỳ vọng, phương sai, hiệp phương
sai, chúng ta có thể tính toán được DMĐT có rủi ro thấp nhất (minimum – variance
portfolio) cho bất kỳ mức lợi nhuận kỳ vọng nào. Biểu đồ dưới đây đại diện cho tập
hợp các kết hợp rủi ro – lợi nhuận. (Biểu đồ 1.6)
Chú ý rằng, tất cả các tài sản riêng biệt nằm bên phải phía trong đường biên, ít
nhất là khi sự bán khống trong DMĐT rủi ro là được cho phép (khi bán khống bị cấm
thì các chứng khoán đơn lẻ sẽ nằm trên đường biên). Điều này cho ta biết rằng DMĐT
rủi ro bao gồm các tài sản riêng lẻ là không hiệu quả. Những khoản đầu tư được đa
26
dạng hóa dẫn đến các DMĐT với lợi nhuận kỳ vọng cao hơn và độ lệch chuẩn thấp
hơn.
E(R)
Efficient Frontier
Individual Assets
Minimum – Variance Frontier Global Minimun – Variance Portfolio
σ
Biểu đồ 1.6: Kết hợp rủi ro - lợi nhuận
Ta có thể dễ dàng thấy rằng, tất cả các DMĐT nằm trên đường biên phương sai
thấp nhất, từ DMĐT có phương sai thấp nhất (global minimum – variance portfolio)
đi lên, các NĐT có thể đạt được những DMĐT có kết hợp lợi nhuận – rủi ro tốt nhất
và do đó những DMĐT này được xem như là ứng cử viên cho DMĐT hiệu quả. Phần
đường biên nằm ở trên DMĐT có phương sai thấp nhất được gọi là đường biên hiệu
quả của các chứng khoán rủi ro.
Đối với bất kỳ DMĐT nào nằm ở phần dưới của đường biên phương sai thấp
nhất thì đó là những DMĐT có cùng độ lệch chuẩn tuy nhiên lợi nhuận kỳ vọng lại
thấp hơn những DMĐT nằm ở phần trên của đường biên phương sai thấp nhất. Do
đó, các DMĐT nằm ở phần dưới của đường biên phương sai thấp nhất là không hiệu
quả.
Nguyên tắc chính của tập hợp đường biên tập hợp các DMĐT rủi ro là, ở một
mức rủi ro cho trước, NĐT chỉ ưa thích những DMĐT có lợi nhuận kỳ vọng cao hơn.
Hay, đường biên tập hợp các DMĐT có rủi ro thấp nhất tại bất kỳ mục tiêu lợi nhuận
kỳ vọng nào.
Hai cách tiếp cận theo nguyên tắc để hình thành được đường biên hiệu quả của
các tài sản rủi ro. Chương trình giải bài toán tối thiểu hóa rủi ro bằng Excel sẽ hỗ trợ
cho việc xác định tỷ trọng của các DMĐT thỏa mãn điều kiện.
27
Cách tiếp cận 1: Cố định lợi nhuận, tối thiểu rủi ro.
- Trước tiên, xác định các giới hạn, đó là đường nằm ngang lại mức lợi nhuận
yêu cầu.
- Tiếp theo, tìm DMĐT có rủi ro thấp nhất (tức độ lệch chuẩn thấp nhất) nằm
trên đường nằm ngang đó, với sự ưu tiên lựa chọn các DMĐT nằm phía bên trái cao
nhất (tức có rủi ro thấp nhất).
- Tiếp tục thực hiện như bước hai tại nhiều mức lợi nhuận kỳ vọng khác nhau
cho đến khi hình dáng của đường biên phương sai thấp nhất xuất hiện. Phần nửa dưới
của đường biên sẽ được loại bỏ vì nó tập hợp các DMĐT không hiệu quả.
Cách tiếp cận 2: Cố định rủi ro, tối đa lợi nhuận.
- Trước tiên, vẽ đường thẳng đứng đại diện cho giới hạn về rủi ro (độ biến động).
- Tiếp theo, xem xét tất cả các DMĐT nằm trên đường thẳng đứng đó (tức là
các DMĐT có cùng mức rủi ro) và chọn một DMĐT có lợi nhuận kỳ vọng cao nhất,
đó là, DMĐT nằm cao nhất trên đường thẳng đứng.
- Tiếp tục thực hiện như bước hai ở từng mức rủi ro, điều này sẽ cho ta những
điểm để hình thành nên đường biên hiệu quả.
1.2.3.2. Xác định DMĐT rủi ro hiệu quả P
Phần hai của kế hoạch tối ưu hóa bao gồm chứng khoán phi rủi ro. Như đã từng
đề cập ở phần “Sự phân bổ tài sản”, đường CAL, đường thẳng có độ dốc là hệ số lãi
trên rủi ro cao nhất (reward – to – volatility ratio).
DMĐT hiệu quả P là điểm tiếp tuyến của đường biên hiệu quả với đường CAL.
DMĐT P tối đa hóa tỷ số lãi trên rủi ro – là độ dốc của đường thẳng bắt đầu từ điểm
rf đến các DMĐT trên đường biên hiệu quả. DMĐT P là DMĐT rủi ro tối ưu đối với
các khách hàng của người quản trị danh mục.
Tại DMĐT này, người quản trị danh mục đưa ra cùng một DMĐT rủi ro P đối
với tất cả các khách hàng bất chấp mức độ ngại rủi ro của họ. Mức ngại rủi ro của
khách hàng bắt đầu có hiệu lực chỉ trong sự lựa chọn điểm mong muốn trên đường
CAL. Do đó, sự khác nhau duy nhất giữa các lựa chọn của khách hàng là khách hàng
có độ ngại rủi ro càng lớn thì càng đầu tư vào tài sản phi rủi ro nhiều hơn và đầu tư ít
hơn vào DMĐT rủi ro tối ưu hơn là những khách hàng có mức ngại rủi ro thấp hơn.
28
Tuy nhiên, cả hai loại khách hàng này đều sử dụng DMĐT P như là khoản đầu tư rủi
ro tối ưu của họ.
Điều này cho ta kết quả là sự phân tách tài sản (separation property), nó cho ta
thấy vấn đề của sự lựa chọn DMĐT có thể là phân thành hai công việc khác nhau.
Công việc thứ nhất, xác định DMĐT rủi ro tối ưu. Người quản trị danh mục sẽ xây
dựng DMĐT rủi ro tối ưu bằng kỹ thuật hoàn toàn, DMĐT rủi ro tốt nhất sẽ là giống
nhau đối với tất cả khách hàng, bất chấp mức ngại rủi ro của họ. Tuy nhiên, công việc
thứ hai là phân tỷ trọng chứng khoán vào DMĐT rủi ro trong DMĐT tối ưu C, dựa
vào hệ số ngại rủi ro của mỗi cá nhân khách hàng.
Sự kết hợp đầu tư giữa chứng khoán phi rủi ro với DMĐT rủi ro sẽ tạo ra các
DMĐT tổng hợp được thể hiện trên đường CAL. Với tập hợp các DMĐT hiệu quả
trên đường biên hiệu quả, NĐT có thể tạo ra nhiều đường CAL bằng việc kết hợp
giữa các DMĐT đó với chứng khoán phi rủi ro. Vấn đề đặt ra: chọn DMĐT hiệu quả
nào để việc kết hợp sẽ tạo ra các DMĐT tối ưu?
Như đã đề cập ở các mục trước, hệ số Sharpe chính là độ dốc của đường CAL
và DMĐT hiệu quả sẽ nằm ở đường CAL dốc nhất tiếp tuyến với đường biên hiệu
quả (tức là hệ số Sharpe cao nhất). Ở biểu đồ 1.7, ta có thể thấy rằng khi so sánh hệ
số Sharpe của 3 DMĐT, DMĐT P là điểm tiếp tuyến với đường CAL có độ dốc nhất
tức là có hệ số Sharpe cao nhất. Điều này cho thấy so với 2 DMĐT A và G, DMĐT
P có mức rủi ro không chênh lệch nhiều nhưng lại có TSSL vượt trội hơn rất nhiều.
Như vậy, đường CAL tối ưu là đường tiếp tuyến dốc nhất có thể với đường biên
hiệu quả và điểm tiếp tuyến tại đó là một DMĐT rủi ro hiệu quả.
29
E(r)
P ●
A ●
F
● ● G
G: Global Minimum – Variance Portfolio
σ Biểu đồ 1.7: Đường phân bổ vốn và các DMĐT trên đường biên hiệu quả
1.3. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM – the Capital Asset Pricing Model) là một
phần trung tâm của kinh tế tài chính hiện đại. Mô hình giúp NĐT đưa ra sự dự đoán
về mối quan hệ giữa rủi ro của tài sản và lợi nhuận kỳ vọng của các tài sản rủi ro. Mối
quan hệ đáp ứng hai chức năng chính. Thứ nhất, nó cung cấp tiêu chuẩn tỷ suất lợi
nhuận để định giá những khoản đầu tư khả dĩ. Thứ hai, mô hình giúp cho NĐT đưa
ra sự dự đoán logic về lợi nhuận kỳ vọng của những tài sản mà chưa được giao dịch
trên thị trường.
Mô hình CAPM là tập hợp các dự đoán liên quan về lợi nhuận kỳ vọng trong
các tài sản rủi ro. Harry Markowitz đã khởi công xây dựng nền móng của sự quản lý
DMĐT hiện đại vào năm 1952. Mô hình CAPM là mô hình được phát triển trong 12
năm sau đó ở một bài báo của William Sharpe, John Litner và Jan Mossin. Khoảng
thời gian cho sự ấp ủ ý tưởng về mô hình này cho thấy bước nhảy vọt từ mô hình lựa
chọn DMĐT của Markowitz đến mô hình CAPM không phải là điều đơn giản.
1.3.1. Những giả định kinh tế của mô hình CAPM
Sau đây là những giả định dùng để đơn giản hóa thị trường và đưa đến phiên
bản đơn giản nhất của CAPM.
30
(1) Có rất nhiều NĐT trên thị trường, của cải của mỗi NĐT là nhỏ nếu so với tổng
của cải của tất cả các NĐT. NĐT là những người chấp nhận giá (price – taker), theo
đó, giá của chứng khoán sẽ không bị ảnh hưởng bởi hoạt động mua, bán của họ. Đây
là giả thiết cạnh tranh hoàn hảo của nền kinh tế vi mô.
(2) Tất cả các NĐT dự kiến cho sự nắm giữ trong một thời kỳ nhất định và giống
nhau (tức khoảng đầu tư một thời kỳ). Giả thiết này nhằm đơn giản hóa việc tính toán
trong mô hình.
(3) Những khoản đầu tư được giới hạn bởi nhiều tài sản tài chính được giao dịch
công khai tức là NĐT có thể kết hợp nhiều chứng khoán khác nhau trong DMĐT của
mình. Mặt khác, NĐT có thể vay hoặc cho vay một lượng bất kỳ tại lãi suất phi rủi
ro cố định.
(4) NĐT sẽ không đóng thuế và trả chi phí giao dịch (gồm phí ủy nhiệm và phí
dịch vụ) trong giao dịch chứng khoán. Trong thực tế, tất nhiên các NĐT khác nhau
phải đóng các mức thuế, chi phí khác nhau và việc đóng thuế và các chi phí giao dịch
có thể ảnh hưởng đến quá trình đầu tư của họ. Giả thiết này góp phần làm đơn giản
hóa mô hình, xóa bỏ mọi rào cản trong hoạt động đầu tư của các NĐT.
(5) Tất cả NĐT đều là những người tối ưu hóa trung bình – rủi ro hợp lý, nghĩa là
họ luôn sử dụng mô hình lựa chọn chứng khoán của Markowitz.
(6) Tất cả các NĐT phân tích chứng khoán theo cùng một cách và chia sẻ chung
một quan điểm về những biến đổi trong môi trường vĩ mô; tức là, đối với bất kỳ giá
chứng khoán nào, họ luôn đạt được cùng một danh sách đầu vào (tức lợi nhuận kỳ
vọng, phương sai, ma trận hiệp phương sai) để cung ứng cho mô hình Markowitz.
Một tập hợp giá chứng khoán và lãi suất phi rủi ro cho trước, tất cả các NĐT đều có
cùng lợi nhuận kỳ vọng và ma trận hiệp phương sai của TSSL để hình thành đường
biên hiệu quả. Giả thiết này thường được xem như là sự kỳ vọng đồng nhất
(homogeneous expectations).
Nếu tất cả các NĐT sử dụng lý thuyết lựa chọn DMĐT Markowitz (giả định 5)
để áp dụng vào cùng một tập hợp các chứng khoán (giả định 3) trong cùng một thời
kỳ (giả định 2) và sử dụng cùng một danh sách các yếu tố đầu vào (giả định 6), họ sẽ
đạt được cùng một cấu tạo của DMĐT rủi ro tối ưu, DMĐT trên đường biên hiệu quả
được xác định bởi đường tiếp tuyến từ chứng khoán phi rủi ro (Trái phiếu chính phủ)
31
cho đến đường biên. Nghĩa là các NĐT sẽ có cùng đường phân bổ vốn tối ưu, và
DMĐT hiệu quả được chọn trên đường biên hiệu quả là giống nhau.
Những giả định này sẽ giúp việc xây dựng mô hình CAPM trong thực tế dễ dàng
hơn với sự ám chỉ đến một thị trường được đơn giản hóa. Sau khi xây dựng hoàn
thành mô hình CAPM trên thị trường được đơn giản hoá, ta tiếp tục thêm các yếu tố
phức tạp vào mô hình và xem xét những kết quả thay đổi như thế nào. Quá trình này
giúp các nhà nghiên cứu thu được một mô hình thực tế hợp lý và dễ lĩnh hội.
1.3.2. Ý nghĩa của các giả định
Rõ ràng rằng, những giả định này đã bỏ qua những phức tạp của thị trường thực.
Cùng với những giả định này, NĐT có thể đạt được một vài quan niệm đầy đủ về bản
chất của sự cân bằng trên thị trường chứng khoán.
(1) Tất cả các NĐT sẽ nắm giữ DMĐT rủi ro như DMĐT thị trường (market
portfolio – M), DMĐT thị trường là danh mục bao gồm tất cả những chứng khoán
được giao dịch trên thị trường. Để đơn giản hóa, ta xem tài sản rủi ro là cổ phiếu. Tỷ
lệ của mỗi chứng khoán trong DMĐT thị trường bằng giá trị thị trường của chứng
khoán trên tổng giá trị thị trường của tất cả các chứng khoán.
Mô hình CAPM giả định rằng khi tất cả các NĐT cá nhân nổ lực để tối ưu hóa
DMĐT của mình thì họ sẽ đạt cùng một DMĐT, cùng một tỷ trọng trên mỗi tài sản
bằng với tỷ trọng của nó trong DMĐT thị trường. Với những giả định đã đề cập trước
đó, chúng ta có thể thấy rõ rằng tất cả các NĐT sẽ đạt cùng DMĐT rủi ro tối ưu và
có cùng đường phân bổ vốn tối ưu.
(2) Không những DMĐT thị trường nằm trên đường biên hiệu quả, mà nó còn là
danh mục tiếp tuyến với đường CAL. Tức danh mục thị trường là danh mục tối ưu –
tiếp điểm giữa đường phân bổ vốn tối ưu và đường biên hiệu quả. Kết quả là, đường
CML, đường từ lãi suất phi rủi ro đi qua danh mục thị trường M, và cũng là đường
CAL tối ưu nhất có thể đạt được.
Thị trường tổng thể xét ở góc độ chủ thể tham gia đầu tư bao gồm tất cả các
NĐT trên thị trường. Do vậy, DMĐT thị trường sẽ bao gồm tất cả các DMĐT của
các NĐT. Vì DMĐT của mỗi NĐT là như nhau, nên mỗi NĐT nắm giữ DMĐT có
kết cấu như danh mục thị trường. Sự khác biệt duy nhất giữa các DMĐT của các NĐT
32
là việc nắm giữ một số chứng khoán trong danh mục thị trường cùng với chứng khoán
phi rủi ro.
Giả sử rằng DMĐT tối ưu của các NĐT chỉ bao gồm một cổ phiếu của công ty
nào đó, chẳng hạn là cổ phiếu của công ty Dell. Khi các NĐT không mua cổ phiếu
Dell thì cầu sẽ giảm, do đó giá cổ phiếu Dell cũng giảm. Cho đến khi cổ phiếu của
công ty Dell trở nên rẻ hơn thì nó lại trở nên thu hút đối với các NĐT, bên cạnh đó,
cầu của các cổ phiếu khác cũng bắt đầu giảm. Các NĐT bắt đầu đầu tư vào cổ phiếu
Dell, cuối cùng giá của cổ phiếu Dell tăng lên đến mức đủ để nằm trong DMĐT tối
ưu. Tiến trình điều chỉnh giá như vậy bảo đảm rằng tất cả các cổ phiếu sẽ nằm trong
DMĐT tối ưu, nó cho thấy rằng tất cả các tài sản phải nằm trong danh mục thị trường.
Danh mục tối ưu khi đó sẽ bao gồm danh mục thị trường và chứng khoán phi rủi ro,
đường CAL tối ưu trở thành đường CML.
E(r)
CML
E(rM)
M ●
rf
σM σ
Biểu đồ 1.8: Đường biên hiệu quả và đường thị trường vốn
(3) Phần bù rủi ro trong danh mục thị trường sẽ tỷ lệ thuận với rủi ro và mức ngại
rủi ro trung bình.
Công thức phí rủi ro: (1.19)
M
E(rM) – rf = 𝐀̅.σ2
M: phương sai của danh mục thị trường.
Trong đó: σ2
A̅: mức ngại rủi ro trung bình
33
Vì M là danh mục tối ưu trong đó tất cả các chứng khoán được đa dạng hóa một
M là rủi ro hệ thống.
cách hiệu quả nhất, vì vậy σ2
(4) Phần bù rủi ro của các chứng khoán cá nhân sẽ tỷ lệ với phần bù rủi ro của
danh mục thị trường M và hệ số beta (β) của chứng khoán tùy thuộc vào danh mục
thị trường. Beta đo lường độ nhạy lợi nhuận của chứng khoán cá biệt đối với lợi nhuận
của DMĐT thị trường.
β =
(1.20)
𝑪𝒐𝒗(𝒓𝒊; 𝒓𝑴) 𝑽𝒂𝒓(𝒓𝑴)
và phần bù rủi ro của các chứng khoán cá nhân là:
E(ri) – rf =
.[E(rM) – rf] = βi.[E(rM) – rf]
(1.21)
𝑪𝒐𝒗(𝒓𝒊,𝒓𝑴) 𝑽𝒂𝒓(𝒓𝑴)
1.3.3. Mô hình định giá tài sản, vốn
Mô hình CAPM được xây dựng trong quan niệm rằng phần bù rủi ro thích hợp
của một tài sản sẽ được xác định bởi sự đóng góp của nó vào rủi ro của DMĐT tổng
thể của các NĐT. Rủi ro DMĐT là vấn đề đối với các NĐT và là những gì chi phối
phần bù rủi ro mà họ yêu cầu.
Lưu ý rằng tất cả các NĐT sử dụng cùng một danh sách đầu vào, nghĩa là có
cùng ước lượng về lợi nhuận kỳ vọng, phương sai, và hiệp phương sai.
Giả sử rằng chúng ta muốn đánh giá rủi ro DMĐT của các cổ phiếu i. Chúng ta
đo lường sự đóng góp vào rủi ro của DMĐT tổng thể từ việc nắm giữ cổ phiếu i bằng
hiệp phương sai giữa cổ phiếu i với danh mục thị trường.
(1.22) Sự đóng góp của cổ phiếu i vào rủi ro = wi.Cov(ri;rM)
Trong đó: wi: tỷ trọng của cổ phiếu A trong danh mục thị trường
ri: tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i
rM: tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường
Ta cũng có thể xem sự đóng góp của cổ phiếu i vào phần bù rủi ro của danh mục
thị trường là: wi.[E(ri) – rf]
Tỷ lệ lợi nhuận trên rủi ro (reward – to – risk ratio) cho khoản đầu tư vào cổ
phiếu i:
34
𝑺ự đó𝒏𝒈 𝒈ó𝒑 𝒄ủ𝒂 𝒄ổ 𝒑𝒉𝒊ế𝒖 𝒊 𝒗à𝒐 𝒑𝒉í 𝒓ủ𝒊 𝒓𝒐
𝑺ự đó𝒏𝒈 𝒈ó𝒑 𝒄ủ𝒂 𝒄ổ 𝒑𝒉𝒊ế𝒖 𝒊 𝒗à𝒐 𝒑𝒉ươ𝒏𝒈 𝒔𝒂𝒊
𝒘𝒊.[𝑬(𝒓𝒊)−𝒓𝒇] 𝒘𝒊.𝑪𝒐𝒗( 𝒓𝒊;𝒓𝑴)
= = (1.23)
𝑬(𝒓𝒊)−𝒓𝒇 𝑪𝒐𝒗( 𝒓𝒊;𝒓𝑴)
Danh mục thị trường là danh mục tiếp tuyến (kết hợp rủi ro – lợi nhuận hiệu
quả), do đó tỷ lệ lợi nhuận trên rủi ro của khoản đầu tư vào danh mục thị trường là:
𝑬(𝒓𝑴)−𝒓𝒇 𝑪𝒐𝒗( 𝒓𝑴;𝒓𝑴)
= (1.24)
𝑬(𝒓𝑴)−𝒓𝒇 𝑽𝒂𝒓(𝒓𝑴)
Tỷ lệ này còn được gọi là giá thị trường của rủi ro bởi vì nó xác định số lượng
phần lợi nhuận mà NĐT yêu cầu thêm để chấp nhận rủi ro của DMĐT. Chú ý đối với
các thành phần của DMĐT hiệu quả, chẳng hạn như cổ phiếu i, ta đo lường rủi ro như
là sự đóng góp vào phương sai của DMĐT (rủi ro phụ thuộc vào hiệp phương sai giữa
một cổ phiếu với danh mục thị trường). Trái lại, đối với bản thân DMĐT hiệu quả,
phương sai của nó chính là thước đo thích hợp của rủi ro.
Nguyên tắc cơ bản của sự cân bằng là tất cả các khoản đầu tư nên có cùng tỷ lệ
lợi nhuận trên rủi ro. Nếu một DMĐT có tỷ lệ này tốt hơn các DMĐT khác, NĐT sẽ
tái sắp xếp DMĐT của họ, họ sẽ thiên về đầu tư vào những DMĐT có kết hợp lợi
nhuận – rủi ro tốt hơn và tránh đầu tư vào những DMĐT khác. Vì vậy, tỷ lệ lợi nhuận
trên rủi ro của cổ phiếu i và danh mục thị trường sẽ bằng nhau.
𝑬(𝒓𝒊)−𝒓𝒇 𝑪𝒐𝒗( 𝒓𝒊;𝒓𝑴)
𝑬(𝒓𝑴)−𝒓𝒇 𝑽𝒂𝒓(𝒓𝑴)
=
𝐸(𝑟𝑀)−𝑟𝑓 𝑉𝑎𝑟(𝑟𝑀)
E(ri) – rf = [𝐶𝑜𝑣( 𝑟𝑖; 𝑟𝑀)]
[𝐶𝑜𝑣( 𝑟𝑖;𝑟𝑀)] 𝑉𝑎𝑟(𝑟𝑀)
(1.25) Vì : β = E(ri) = rf + [E(rM) - rf].βi
Phương trình (1.25) biểu diễn mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và beta
(expected return – beta relationship).
Giả thiết rằng các NĐT sẽ hành động tương tự nhau rất là hữu ích trong trường
hợp này. Nếu tất cả mọi người nắm giữ DMĐT rủi ro đồng nhất, họ sẽ thấy rằng beta
của mỗi tài sản với danh mục thị trường bằng với beta của tài sản với DMĐT rủi ro
của riêng họ. Do đó, mọi NĐT sẽ chấp nhận phần bù rủi ro thích hợp cho mỗi tài sản.
Với phương trình (1.25), mô hình CAPM chỉ ra rằng : trong điều kiện thị trường
vốn cân bằng, lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán bất kỳ cao hơn lãi suất phi rủi ro
35
một khoản phần bù rủi ro bằng tích rủi ro hệ thống của chứng khoán (beta chứng
khoán) với mức bù rủi ro của danh mục thị trường.
Tương tự đối với lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường theo mô hình
CAPM :
(1.26) E(rM) = rf + [E(rM) – rf].βM
[𝐶𝑜𝑣( 𝑟𝑀;𝑟𝑀)] 𝑉𝑎𝑟(𝑟𝑀)
𝑉𝑎𝑟(𝑟𝑀) 𝑉𝑎𝑟(𝑟𝑀)
= = 1, do đó điều này có nghĩa những chứng khoán Vì βM =
nào có beta bằng 1 tức bằng với beta của danh mục thị trường thì sẽ có mức sinh lời
kỳ vọng ngang bằng với mức sinh lợi của thị trường.
Những chứng khoán có beta > 1 có mức biến động lợi nhuận kỳ vọng lớn hơn
lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường, những chứng khoán này thường được
khuyến nghị nên đầu tư khi thị trường đi lên. Ngược lại, những chứng khoán có beta
<1 có mức biến động lợi nhuận kỳ vọng thấp hơn lợi nhuận kỳ vọng của danh mục
thị trường, nên đầu tư khi thị trường đi xuống.
1.3.4. Đường thị trường vốn
Đường thị trường vốn (CML) xuất hiện ở mô hình định giá tài sản, vốn (CAPM)
để phản ánh mối quan hệ lợi nhuận – rủi ro của DMĐT gồm tài sản phi rủi ro và tài
sản rủi ro. Đây là mối quan hệ dương và tuyến tính, xuất phát từ lý thuyết mô hình
CAPM, lý thuyết phát biểu rằng tất cả các NĐT sẽ nắm giữ các danh mục thị trường
(chứ không phải nắm giữ một loại chứng khoán riêng lẻ nào đó). Tuy nhiên, mức độ
rủi ro mà họ sẽ phải gánh chịu thì sẽ có mối liên hệ với lợi suất kỳ vọng, được tính
bằng công thức:
E(Ri) = rf + βi.[E(RM) – rf]
Khi DMĐT tối ưu bao gồm chứng khoán phi rủi ro và DMĐT thị trường,
đường CAL tối ưu sẽ trở thành đường thị trường vốn CML. Tức là, CML nối chứng
khoán phi rủi ro F và danh mục thị trường M và điểm tiếp tuyến giữa CML và
đường biên hiệu quả sẽ tạo ra DMĐT hiệu quả.
36
E(r)
M Đường biên hiệu quả ● E(rM)
rf
σ σM Biểu đồ 1.9: Đường thị trường vốn
1.3.5. Đường thị trường chứng khoán và hệ số alpha của chứng khoán
Ta có thể xem mối quan hệ lợi nhuận kỳ vọng – beta như là phương trình lợi
nhuận – rủi ro. Hệ số Beta của chứng khoán là thước đo thích hợp cho rủi ro của
chứng khoán đó bởi vì Beta tương xứng với rủi ro mà chứng khoán đó đóng góp cho
DMĐT rủi ro tối ưu. Những NĐT ngại rủi ro đo lường rủi ro của DMĐT rủi ro tối ưu
bằng phương sai. Trong thế giới được đơn giản hóa của CAPM, ta sẽ kỳ vọng lợi
nhuận hoặc phần bù rủi ro trên các chứng khoán cá nhân phụ thuộc vào sự đóng góp
của chứng khoán cá nhân vào danh mục thị trường. Do đó, đối với bất cứ chứng khoán
hay DMĐT nào, phần bù rủi ro được xem như là hàm của Beta. Trong phương trình
của mô hình CAPM, phần bù rủi ro của chứng khoán tỷ lệ thuận với cả Beta và phần
bù rủi ro của danh mục thị trường, công thức: phần bù rủi ro = β.[E(rM) - rf].
Mối quan hệ lợi nhuận kỳ vọng – Beta được mô tả sinh động dạng đồ thị là
đường thị trường chứng khoán (SML – Security Market Line) ở biểu đồ 1.10. Bởi vì
Beta của danh mục thị trường bằng 1, nên độ dốc là phần bù rủi ro của danh mục thị
trường.
Để hiểu rõ hơn về đặc điểm của đường SML, ta so sánh đường SML với CML.
Trong khi đường CML mô tả bằng đồ thị phần bù rủi ro của các DMĐT hiệu quả
(DMĐT được thiết lập bởi danh mục thị trường và chứng khoán phi rủi ro) như là
37
hàm của độ lệch chuẩn của DMĐT thì đường SML mô tả bằng đồ thị phần bù rủi ro
của các chứng khoán cá nhân như là một hàm rủi ro của chứng khoán.
Đường SML còn cung cấp tiêu chuẩn cho sự đánh giá hiệu suất của các khoản
đầu tư. Đối với một mức rủi ro của khoản đầu tư, đường SML cung cấp một mức
TSSL yêu cầu cần thiết để đền bù cho rủi ro cũng như giá trị thời gian của tiền.
Với các giả định của mô hình CAPM, thị trường được đưa về trạng thái cân
bằng, do đó, tất cả các chứng khoán được định giá hợp lý (fairy priced securities) phải
nằm trên đường SML. Trong khi đó những chứng khoán bị định giá thấp sẽ nằm phía
trên đường SML, ngược lại những chứng khoán định giá cao sẽ nằm phía dưới đường
SML. Chênh lệch giữa lợi nhuận thực tế và lợi nhuận kỳ vọng là cơ sở để nhận biết
chứng khoán đó đang được định giá cao hay thấp. Mức chênh lệch này được đo lường
bằng hệ số alpha của chứng khoán, ký hiệu α.
(1.27) Alpha của chứng khoán i: αi = E(Ri) – rf – βi.[E(Ri) – rf]
(1.28)
Alpha của DMĐT P : αP = E(RP) – rf – βP.[E(RP) – rf] E(ri)
SML
●A
●B
E(rM)
●C E(rM) – rf = Độ dốc của đường SML
rf ● ●D
β βM = 1.0
Biểu đồ 1.10: Đường SML và sự định giá chứng khoán
1.4. Đánh giá danh mục đầu tư
Nhiều NĐT đã sai lầm khi đánh giá DMĐT dựa trên kết quả đầu tư của họ, cụ
thể là dựa trên lợi nhuận mà DMĐT tạo ra. Rất ít NĐT trong lúc đánh giá DMĐT
38
quan tâm đến rủi ro mà họ phải chịu để đạt được mức lợi nhuận đó. Kể từ những năm
1960, NĐT đã biết cách định lượng và đo lường rủi ro với sự thay đổi lợi nhuận,
nhưng ở thời điểm đó, vẫn chưa có biện pháp nào thực sự xem xét cả rủi ro và lợi
nhuận cùng nhau.
Lý thuyết DMĐT đã đáp ứng nhu cầu này khi cung cấp các công cụ để lượng
hóa cả hai yếu tố lợi nhuận và rủi ro cùng nhau trên các phương pháp nhất định mà
trong bài nghiên cứu này, sinh viên lựa chọn hai phương pháp là phương pháp Sharpe
và phương pháp Jensen để tìm hiểu và tiến hành đánh giá DMĐT đã xây dựng.
1.4.1. Phương pháp Sharpe
Phương pháp Sharpe được xây dựng bởi Bill Sharpe theo mô hình CAPM.
Phương pháp này gần giống với hệ số của Treynor, trong khi hệ số Treynor chỉ xem
xét rủi ro hệ thống (β) thì hệ số Sharpe đo lường rủi ro là độ lệch chuẩn của DMĐT
(tức là xem xét là rủi ro hệ thống và phi hệ thống). Phương pháp Sharpe dường như
là mở rộng hơn khi sử dụng tổng rủi ro để đánh giá tính hiệu quả của DMĐT.
𝑬(𝒓𝑷)−𝒓𝒇 𝝈𝑷
Công thức tính hệ số Sharpe: (1.29)
Các nghiên cứu về tính hiệu quả của DMĐT cho thấy rằng, DMĐT tốt nhất
không nhất thiết phải là danh mục có lợi nhuận cao nhất. Thay vào đó, DMĐT tốt
nhất là DMĐT có kết hợp lợi nhuận – rủi ro tối ưu nhất.
Hệ số Sharpe đánh giá DMĐT trên hai cơ sở đó là TSSL và sự đa dạng hóa của
DMĐT (vì nó xét đến tổng rủi ro của DMĐT được đo lường bằng độ lệch chuẩn trong
công thức). Do đó, hệ số Sharpe có vẻ như là thích hợp hơn đối với các DMĐT được
đa dạng hóa tốt, bởi vì nó xét đến một cách chính xác các rủi ro của DMĐT. Theo lý
thuyết, hệ số Sharpe càng lớn thì DMĐT càng hiệu quả.
1.4.2. Phương pháp Jensen
Tương tự như phương pháp Sharpe, phương pháp Jensen được xây dựng trên cơ
sở của mô hình CAPM, được sáng tạo bởi Michael C. Jensen. Phương pháp Jensen
tính mức lợi nhuận vượt trội có thể được tạo ra trên lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT.
Phép tính này được đo lường bằng hệ số alpha và là một kết quả tuyệt đối, khác với
phương pháp Sharpe là cho ra một kết quả tương đối.
39
Công thức mô hình CAPM:
(1.30) E(RP) = rf + βP.[E(rM) – rf]
Công thức tính hệ số alpha:
(1.31) αP = E(RP) - (rf + βP*[E(rM) – rf])
Trong đó: E(RP): TSSL của DMĐT P.
Rf: lãi suất của chứng khoán phi rủi ro.
βP: rủi ro hệ thống của DMĐT P.
E(rM): TSSL kỳ vọng của DMĐT thị trường.
Thành phần: βP.[E(rM) – rf] là phần bù rủi ro của DMĐT P mà NĐT kỳ vọng
dựa trên mô hình CAPM. Và hệ số alpha đo lường khả năng tạo ra lợi nhuận vượt trội
của DMĐT P, trong đó:
αP > 0: DMĐT P tạo ra được một mức thu nhập vượt trội so với mức lợi nhuận
trung bình của thị trường.
αP < 0: điều này ngụ ý rằng DMĐT P là kém hiệu quả.
Phương pháp Jensen tính toán phần bù rủi ro trên hệ số β (rủi ro hệ thống, rủi ro
không thể đa dạng hóa) và phương pháp Jensen được xây dựng dựa trên mô hình
CAPM, do đó, giả định DMĐT được đa dạng hóa hoàn hảo là DMĐT đã loại bỏ được
rủi ro phi hệ thống.
Tỷ số thẩm định
Phương pháp Jensen đánh giá hiệu quả của DMĐT bằng cách so sánh mức độ
thực thi của DMĐT đó so với danh mục thị trường. Để so sánh mức độ hiệu quả của
hai DMĐT với nhau thì thước đo Jensen không thể thẩm định được vì ứng với mỗi
DMĐT đều có mức rủi ro riêng. Để có thể đánh giá chuẩn xác hơn khả năng thực thi
danh mục, ta sử dụng thêm tỷ số thẩm định để phân tích, nhất là khi so sánh mức độ
hiệu quả của hai DMĐT:
𝜶𝑷 𝜷𝑷
Công thức tỷ số thẩm định: T = (1.32)
Trong đó: αP: Lợi nhuận vượt trội của DMĐT P.
40
βP: Rủi ro hệ thống của DMĐT P.
Giá trị alpha và beta được tính theo phương pháp Jensen. Tỷ số thẩm định đo
lường thu nhập vượt trội mà DMĐT P tạo ra trên một đơn vị rủi ro hệ thống của
DMĐT. Tỷ số thẩm định của DMĐT A cao hơn DMĐT B cho thấy mức thu nhập
vượt trội mà DMĐT A tạo ra trên một đơn vị rủi ro hệ thống lớn hơn thu nhập vượt
trội mà DMĐT B tạo ra trên một đơn vị rủi ro hệ thống DMĐT A hiệu quả hơn
DMĐT B.
Để cụ thể hơn, ta sẽ xét thành phần lợi nhuận tổng thể của DMĐT và điều kiện
αP ≥ RP - RP’ (với P’ nằm trên đường SML và không chứa rủi ro phi hệ thống). Như
đã đề cập trước đó, nếu DMĐT P là một DMĐT được đa dạng hóa hoàn hảo thì
DMĐT P đã loại bỏ rủi ro phi hệ thống, thỏa mãn với yêu cầu của mô hình CAPM,
tuy nhiên, khi DMĐT P đạt được mức lợi nhuận vượt trội so với mức lợi nhuận trung
bình của thị trường thì có nghĩa DMĐT P phải chịu thêm một mức rủi ro phi hệ thống.
Để đưa ra quyết định đầu tư vào DMĐT P này thì cần phải xét đến mức rủi ro tăng
thêm mà NĐT phải chịu để đạt được phần lợi nhuận vượt trội (tức là xét đến mối
tương quan giữa mức lợi nhuận vượt trội với rủi ro phi hệ thống).
Do đó, để biết được DMĐT P là DMĐT hiệu quả thì ta cần so sánh mức lợi
nhuận vượt trội của DMĐT tạo ra so với sự chênh lệch về lợi nhuận giữa DMĐT P
và các DMĐT nằm trên đường SML. Vì vậy, khi và chỉ khi αP ≥ RP - RP’ thì DMĐT
P là DMĐT hiệu quả và lợi nhuận vượt trội mà DMĐT tạo ra bù đắp được rủi ro phi
hệ thống thêm vào.
41
E(Ri)
SML E(RP) P ●
P’’ ●
P’ ●
rf
" 𝜷𝑷
Biểu đồ 1.11: Lợi nhuận và rủi ro của DMĐT
βP βi
Tại biểu đồ 1.11, DMĐT P’ và P” không có rủi ro phi hệ thống vì hai DMĐT
này nằm trên đường SML, DMĐT P tạo ra một mức lợi nhuận vượt trội nên tồn tại
rủi ro phi hệ thống trong tổng rủi ro của DMĐT. Ta cần xét xem, rủi ro phi hệ thống
mà DMĐT P phải gánh chịu thêm có tương xứng với mức lợi nhuận vượt trội mà nó
tạo ra hay không bằng cách so sánh mức chênh lệch về lợi nhuận của DMĐT P với
các DMĐT nằm trên đường SML.
Ta có thể thấy rằng tổng rủi ro của DMĐT P” là rủi ro hệ thống và nó bằng với
rủi ro của DMĐT P’: σP” = σP’.
Theo mô hình chỉ số đơn, rủi ro của DMĐT P”: σP” = βP”.σM + σ(ei). Nhưng đã
đề cập trước đó, DMĐT P” không có rủi ro phi hệ thống nên công thức tính rủi r của
DMĐT P” là: σP” = βP”.σM.
𝝈𝑷′ 𝝈𝑴
. Do đó, hệ số βP” =
Nếu lợi nhuận vượt của DMĐT P tạo ra lớn hơn lợi nhuận của DMĐT tương
đương P” thì quyết định đầu tư vào DMĐT P là hợp lý. Việc chấp nhận thêm một
mức rủi ro phi hệ thống yêu cầu DMĐT P phải tạo ra một mức lợi nhuận vượt trội ∆
= rP – rP”, nhưng ở đây, DMĐT P đã tạo ra một mức lợi nhuận vượt trội ∆ = rP – rP’,
cao hơn mức chênh lệch lợi nhuận của DMĐT P và P”. Do đó, xét về mặt lý thuyết,
từ đây ta có thể kết luận DMĐT P là hiệu quả nếu thỏa mãn các điều kiện trên đây.
42
TÓM TẮT CHƯƠNG 1
Hệ thống lại lý thuyết cơ bản liên quan đến việc xây dựng DMĐT chứng khoán:
- Giới thiệu về lý thuyết lựa chọn DMĐT của Markowitz và lý thuyết về mô
hình định giá tài sản, vốn (CAPM).
- Giới thiệu những vấn đề liên quan đến DMĐT gồm nhiều chứng khoán rủi ro.
Đầu tiên, thiết lập công thức tính toán lợi nhuận kỳ vọng và phương sai, độ lệch chuẩn
(đại diện cho rủi ro) của DMĐT. Tiếp theo, phân tích hệ số tương quan và hiệp
phương sai giữa các chứng khoán trong DMĐT. Cuối cùng, từ việc phân tích hệ số
tương quan, hiệp phương sai để nêu rõ vai trò của sự đa dạng hóa DMĐT, đầu tư theo
DMĐT sẽ làm giảm thiểu được rủi ro, duy trì được lợi nhuận của DMĐT.
- Quy trình xây dựng DMĐT với các bước như sau:
+ Xác định loại NĐT (có ba loại: NĐT ngại rủi ro, NĐT bàng quang với rủi ro, NĐT
ưu thích rủi ro).
+ Xác định lợi nhuận và rủi ro mục tiêu của DMĐT.
+ Sử dụng mô hình định giá tài sản, vốn để lựa chọn chứng khoán đầu tư
+ Lựa chọn chứng khoán phi rủi ro (Trái phiếu chính phủ, Tín phiếu kho bạc, các loại
hàng hóa trên thị trường tiền tệ,…)
+ Sử dụng lý thuyết Markowitz để xây dựng đường biên hiệu quả, kết hợp với đường
CAL để từ đó xác định DMĐT gồm các chứng khoán rủi ro hiệu quả.
+ Xây dựng đường bàng quang, tiếp tuyến với đường CAL tối ưu để từ đó xác định
DMĐT tối ưu.
- Giới thiệu về phương pháp đánh giá DMĐT gồm: phương pháp Sharpe và
phương pháp Jensen
43
CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN NIÊM
YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
2.1. Tổng quan về môi trường đầu tư
Ngày 28/11/1996, Chính phủ ra quyết định thành lập Ủy ban Chứng khoán Nhà
nước. Vào thời gian này, các SGDCK hoạt động với mô hình là các Trung tâm Giao
dịch chứng khoán và tổ chức dưới hình thức đơn vị sự nghiệp có thu thuộc Ủy ban
Chứng khoán Nhà nước.
TTCK Việt Nam chính thức đi vào hoạt động vào năm 2000 với việc vận hành
SGDCK Thành phố Hồ Chí Minh vào ngày 20/7/2000 và SGDCK Hà Nội vào ngày
8/3/2005. Đến tháng 6/2009, hệ thống giao dịch Upcom cho các công ty đại chúng
chưa niêm yết được đưa vào hoạt động.
Vào ngày 29/6/2006, Luật Chứng khoán (Luật số: 70/2006/QH11) được Quốc
hội ban hành và có hiệu lực thi hành kể từ ngày 01/01/2007, đã tạo lập được khuôn
khổ pháp lý cao, đồng bộ và thống nhất cho hoạt động của TTCK, từng bước loại bỏ
những mâu thuẫn, xung đột với các văn bản pháp luật khác có liên quan; phù hợp với
luật pháp, thông lệ quốc tế, mở đường cho TTCK Việt Nam hội nhập vào thị trường
vốn quốc tế. Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả đạt được thì Luật Chứng khoán vẫn
còn hẹp về phạm vi điều chỉnh, mới chỉ bao hàm những nội dung cơ bản và chưa bao
quát mọi hoạt động trên TTCK theo thông lệ quốc tế.
Từ đó, Luật chứng khoán sửa đổi năm 2010 (Luật số 62/2010/QH12 ngày
24/11/2010) đã được ban hành. Luật chứng khoán sửa đổi năm 2010 đã tạo lập được
khuôn khổ pháp lý cao, đồng bộ và thống nhất cho hoạt động TTCK, nâng cao khả
năng quản lý giám sát thị trường của cơ quan quản lý Nhà nước, và đã bao quát hầu
hết mọi hoạt động trên TTCK, phù hợp hơn với các luật pháp, thông lệ quốc tế.
Từ khi TTCK mới thành lập đến hiện tại, quy mô thị trường có bước tăng trưởng
mạnh mẽ, vững chắc, từng bước đóng vai trò là kênh dẫn vốn trung và dài hạn quan
trọng, đóng góp tích cực cho sự nghiệp công nghiệp hóa – hiện đại hóa đất nước từ
khi TTCK thành lập cho đến nay.
Trong suốt thời kỳ từ 2000 – 2005, vốn thị trường chỉ đạt trên dưới 1% GDP.
Quy mô thị trường chỉ thật sự nhảy vọt vào năm 2007 với mức trên 43% GDP. Tuy
44
nhiên, trước biến động của thị trường tài chính thế giới và những khó khăn của nền
kinh tế trong nước, chỉ số giá chứng khoán đã sụt giảm liên tục trong năm 2008 và
làm mức vốn hóa thị trường giảm xuống còn 18%. Sau thời kỳ khủng hoảng, nền kinh
tế trong nước và thế giới bắt đầu phục hồi vào năm 2009, chỉ số giá chứng khoán đã
bắt đầu tăng trở lại cùng với số lượng các công ty niêm yết trên thị trường tăng nhanh
chóng. Tính đến cuối 2016, quy mô TTCK Việt Nam đạt khoảng 1,77 triệu tỷ đồng,
tương đương khoảng 42% GDP.
Từ chỗ chỉ có 7 công ty chứng khoán với quy mô vốn điều lệ thấp nhất là 6 tỷ
đồng và cao nhất là 43 tỷ đồng, đến nay có 79 công ty chứng khoán hoạt động bình
thường, trong đó có công ty chứng khoán có vốn điều lệ trên 4.200 tỷ đồng.
Hoạt động phát hành huy động vốn trên TTCK thực tế chỉ mới phát sinh từ năm
2006 đến nay, trong năm 2006, có 44 công ty cổ phần (CTCP) thực hiện chào bán
hơn 203 triệu cổ phiếu. Sau nhiều năm hoạt động, tính đến năm 2016, TTCK đã có
trên 1.000 doanh nghiệp đại chúng đưa cổ phiếu vào giao dịch tập trung, quy mô vốn
hóa cổ phiếu niêm yết trên 70 tỷ USD, tạo nên lực hút đối với nhiều NĐT.
Số lượng NĐT tham gia vào TTCK ngày càng đông đảo. Số lượng NĐT trong
nước và nước ngoài tăng lên đáng kể. Từ khoảng gần 3000 tài khoản NĐT tham gia
khi mới mở cửa vào năm 2000, tính đến nay (2016), đã có hơn 1,6 triệu tài khoản
NĐT trong và ngoài nước tham gia vào TTCK (trong đó 18.500 tài khoản của NĐT
nước ngoài bao gồm tổ chức và cá nhân).
Tuy nhiên, hầu hết các NĐT ở TTCK Việt Nam thực hiện việc đầu tư chứng
khoán thông qua môi giới, kiến nghị của các chuyên gia phân tích, báo chí, cảm tính,
tin đồn… ít có NĐT sử dụng lý thuyết DMĐT, công cụ phân tích cơ bản, công cụ
phân tích kỹ thuật để xây dựng DMĐT cho riêng mình. Mỗi NĐT cũng có phương
pháp phân tích, đầu tư chứng khoán riêng của mình và đầu tư ở những khoảng thời
gian không hoàn toàn giống nhau.
Mặt khác, theo quy định thì tất cả các NĐT đều phải trả phí giao dịch, phí hoa
hồng môi giới, và thực tế các NĐT cũng không thể cho vay và đi vay không hạn chế
tại mức lãi suất phi rủi ro.
45
Do đó, xét về tổng thể, TTCK Việt Nam cho thấy bước đầu có thể ứng dụng lý
thuyết DMĐT hiện đại trong phân tích và đầu tư chứng khoán vì một số điều kiện và
giả định về thị trường vốn được đáp ứng. Cụ thể, dữ liệu lịch sử của chứng khoán là
liên tục và đủ để thực hiện tính toán, hồi quy cho các dự báo. Hơn nữa, theo những
dẫn chứng như trên thì TTCK Việt Nam đã thỏa mãn hết giả định 1 và một phần của
giả định 3, tuy nhiên, vẫn chưa thỏa mãn được giả định 2, vế còn lại của giả định 3,
giả định 4, giả định 5 và giả định 6.
Như đã đề cập trước đó, những giả định được đưa ra trong mô hình CAPM để
tạo ra một thị trường được đơn giản hóa. Thực tế, những giả định này rất khó xảy ra,
cả ở TTCK Việt Nam và ở những TTCK khác trên thế giới.
Để quản lý tốt hơn rủi ro và qua đó là lợi nhuận khi đầu tư tài chính, những lý
thuyết đầu tư tài chính đã phát triển mạnh mẽ từ những năm 1957. Đối với các tổ
chức, việc xây dựng DMĐT và quản lý DMĐT được thiết lập trên những tiêu chuẩn,
những hướng dẫn của các lý thuyết tài chính hiện đại. Ở các nước có TTCK phát triển,
lý thuyết DMĐT đã được ứng dụng rộng rãi và đã có những nghiên cứu để phát triển
sâu hơn, hoặc ứng dụng những đặc điểm của TTCK thực tế vào lý thuyết.
Lý thuyết Markowitz, mô hình CAPM về cơ bản có thể áp dụng tại TTCK Việt
Nam để xây dựng DMĐT tối ưu cùng với những giả thiết kinh tế nhất định. Tuy nhiên,
vì hạn chế về khả năng tập hợp dữ liệu, nên bài nghiên cứu sử dụng số liệu của 150
mã chứng khoán niêm yết trên HOSE và chỉ số VN-Index để tiến hành xây dựng
DMĐT tối ưu.
2.2. Xây dựng danh mục đầu tư
2.2.1. Định giá chứng khoán dựa trên mô hình CAPM
2.2.1.1. Lựa chọn dữ liệu
Theo bài báo “VN-Index ở đâu trên đồ thị lợi nhuận và rủi ro của Index thế
giới” của Thạc sĩ Lâm Minh Chánh đã cho thấy sự khác biệt rất lớn khi sử dụng giá
đóng cửa để tính TSSL, rủi ro cho chỉ số chứng khoán Việt Nam và các chỉ số chứng
khoán trên thế giới. Cụ thể, theo dữ liệu từ tháng 8/2000 đến tháng 7/2007, thống kê
về TSSL và độ lệch chuẩn tại TTCK các nước giai đoạn này cho thấy chỉ số VN-
Index Việt Nam vượt trội về cả TSSL trung bình năm và độ lệch chuẩn so với chỉ số
46
của các index khác vốn đã phát triển lâu và cao hơn cả những index cũng mới phát
triển. Hơn thế, khi tính dữ liệu theo quý cho giai đoạn từ tháng 7/2006 đến tháng
7/2007, tuy chỉ số SSEC của Trung Quốc đã vượt mặt qua chỉ số VN-Index, nhưng
xét cho cùng, VN-Index vẫn duy trì sự vượt trội về TSSL và độ lệch chuẩn so với
index của các nước khác. Bài báo đã đưa ra kết luận rằng VN-Index là một lựa chọn
tuyệt vời để đưa vào DMĐT của NĐT có mức độ chấp nhận rủi ro cao.
Tiếp đến là bài viết “Giá đóng cửa điều chỉnh: tầm quan trọng và cách tính”
của Thạc sĩ Lâm Minh Chánh đã so sánh sự khác biệt khi tính TSSL và rủi ro bằng
giá đóng cửa và giá đóng cửa điều chỉnh, tuy bài viết này đã không đề cập đến việc
so sánh giữa các chỉ số chứng khoán mà chỉ đề cập đến cổ phiếu của Microsoft
Corporation và một cổ phiếu niêm yết tại TTCK Việt Nam. Kết quả cho thấy, TSSL
và độ lệch chuẩn tính theo giá đóng cửa điều chỉnh có sự khác biệt rất lớn so với
TSSL và độ lệch chuẩn tính theo giá đóng cửa. Nếu sử dụng giá đóng cửa chưa điều
chỉnh, tức là giá được đăng trên bảng niêm yết giá tại sàn chứng khoán, chúng ta đã
bỏ qua lợi nhuận mà NĐT thu được từ cổ tức và việc tách, thưởng cổ phiếu vốn là
những thành phần đóng vai trò quan trọng. Do đó, dùng giá đóng cửa để phân tích
hiệu quả đầu tư, so sánh giữa các cổ phiếu với nhau và việc thành lập DMĐT sẽ mất
chính xác.
Bài nghiên cứu của Tiến sĩ Trần Văn Trí cho thấy khi so sánh kết quả R2 và R2
điều chỉnh từ kết quả ước lượng Beta trong mô hình CAPM đối với dữ liệu 5 năm của
các cổ phiếu theo tần suất quan sát theo tuần có giá trị cao hơn kết quả R2 và R2 điều
chỉnh theo tần suất quan sát theo ngày. Do đó, kết quả ước lượng Beta trong mô hình
CAPM đối với dữ liệu 5 năm theo tần suất quan sát theo tuần sẽ tốt hơn ước lượng
Beta dựa trên dữ liệu quan sát theo ngày.
Hơn nữa, phạm vi thời gian quan sát cũng cần được xem xét nhằm đảm bảo hiệu
quả của ước lượng. Nếu thời gian quan sát quá dài có thể dẫn đến tình trạng số liệu
đã cũ, hoặc thời gian quan sát quá ngắn thì không thể thấy rõ thực trạng của TTCK
và không có đủ dữ liệu để đưa ra một kết quả đo lường chính xác, đủ tin cậy. Khi tính
toán và cung ứng giá trị hệ số Beta cho thị trường, Merrill Lynch sử dụng các quan
sát của 60 tháng, trong khi đó, Value Line sử dụng các quan sát của 260 tuần.
47
Do giới hạn về phạm vi hiểu biết nên sinh viên sẽ kế thừa quan điểm từ hai bài
nghiên cứu này để thực hiện cho bài nghiên cứu của mình. Dữ liệu sử dụng trong bài
là giá đóng cửa điều chỉnh của 150 mã cổ phiếu niêm yết HOSE với tần suất thu thập
theo tuần trong giai đoạn 2011 – 2016.
Chỉ số VN-Index được chọn làm đại diện cho danh mục thị trường gồm các
chứng khoán niêm yết ở HOSE, lãi suất Trái phiếu chính phủ được chọn như là lãi
suất của chứng khoán phi rủi ro và giả định lãi suất cho vay đầu tư của ngân hàng là
12%/năm.
2.2.1.2. Ước lượng hệ số beta của cổ phiếu
a. Về vấn đề kinh tế lượng
Phương trình định giá tài sản, vốn: E(ri) = rf + βi.[E(rM) – rf]
Từ phương trình này, để ước lượng hệ số Beta, ta cần phải biến đổi thành
phương trình sau: E(ri) – rf = β.[E(rM) - rf] + ui, trong phương trình này, ta có thêm
phần dư ui.
Tiếp theo, ước lượng E(ri) – rf theo E(rM) – rf ta được Beta của các cổ phiếu.
Cuối cùng, để đảm bảo cho kết quả ước lượng chính xác và có đủ độ tin cậy,
cần kiểm định tính dừng của chuỗi TSSL của danh mục thị trường và các cổ phiếu.
Để kiểm định chuỗi dừng, dùng kiểm định Augumented Dickey – Fuller (ADF) và
theo tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SIC), kiểm định giả thiết H0: ρ=1, tức chuỗi không
dừng. Giả thiết đối với H1: ρ ≠1, chuỗi dừng.
Kết quả trong bài cho thấy tất cả các TSSL của các cổ phiếu và danh mục thị
trường đều là chuỗi dừng.
Cụ thể, bảng 2.1 cho thấy giá trị τ của thống kê ADF là -17,01152. Ta thấy rằng
|𝜏| khi so sánh với 𝜏0,01, 𝜏0,05 và 𝜏0,1 đều lớn hơn, có nghĩa H0 có thể bị bác bỏ với
mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Ta kết luận chuỗi dữ liệu của biến độc lập là chuỗi
dừng.
Kết quả chứng minh chuỗi dữ liệu là chuỗi dừng được trình bày ở phụ lục III
của 20 cổ phiếu được lựa chọn.
48
Bảng 2.1: Kiểm định Unit Root Test của mã cổ phiếu PTB
b. Ước lượng hệ số Beta
Ước lượng theo phương trình E(ri) – rf = β.[E(rM) – rf ] + ui ta sẽ được hệ số
Beta của các cổ phiếu. Để kiểm tra ý nghĩa thống kê của Beta, cần xem xét các tiêu
chuẩn từ phương trình ước lượng với mức ý nghĩa nhất định.
Theo kết quả ước lượng từ bài nghiên cứu, với mức ý nghĩa 5% thì hệ số Beta
có ý nghĩa thống kê. Thống kê Durbin – Watson đều cho kết quả nằm trong khoảng
[1,778 – 2,222], cho thấy không có tự tương quan trong các phần dư.
điều chỉnh có giá trị nhỏ hơn 20% chiếm khoảng 44,67% trong tổng
Xét theo R2
số 150 cổ phiếu được khảo sát (67/150 cổ phiếu), tuy số lượng các cổ phiếu này chiếm
không nhiều, nhưng đây cũng là một hạn chế trong bảng số liệu của bài nghiên cứu.
R2 điều chỉnh có giá trị từ 20% đến 61% chiếm 55,33% trong tổng số cổ phiếu
được khảo sát (83/150 cổ phiếu).
Điều này cho thấy mức độ biến động giá của các mã chứng khoán có quan hệ
tương đối chặt chẽ đến sự biến động của danh mục thị trường hay chỉ số VN-Index
phản ánh khá đầy đủ diễn biến thu nhập, rủi ro của các mã chứng khoán niêm yết ở
HOSE.
Beta của một chứng khoán đo độ nhạy của lợi nhuận thuộc chứng khoán đó đối
với thu nhập của danh mục thị trường. Từ mô hình CAPM, NĐT có thể biết được
49
beta của mỗi chứng khoán, có nghĩa biết được mức độ biến động của chứng khoán
đó so với mức độ biến động của danh mục thị trường, từ đó, đưa ra quyết định đầu tư
có lý trí. Kết quả ước lượng Beta của các cổ phiếu được thể hiện ở phụ lục II.
2.2.1.3. Hệ số alpha của các cổ phiếu
Từ hệ số Beta của mỗi chứng khoán được ước lượng từ mô hình CAPM, NĐT
có thể định giá chứng khoán thông qua trị số alpha được tính theo công thức sau:
αi = E(Ri) – rf – βi.[E(RM) – rf]
Trị số alpha đo lường khả năng tạo ra lợi nhuận vượt trội của chứng khoán.
Với : α > 0 : Chứng khoán đó đang bị định giá thấp trên thị trường, và nó được
kỳ vọng là sẽ tăng giá trong tương lai, khuyến nghị nên mua vào và nắm giữ trong
DMĐT.
α < 0 : Chứng khoán đó đang được định giá cao trên thị trường, giá của nó
sẽ giảm trong tương lai.
Kết quả tính toán alpha được thể hiện tại phụ lục II.
Theo tính toán của bài nghiên cứu, số lượng cổ phiếu có α > 0 chiếm phần lớn,
cụ thể là 81,33% tổng số cổ phiếu nghiên cứu (122 cổ phiếu). Phần còn lại là những
cổ phiếu có α < 0, chiếm 18,67% (cụ thể là 28 cổ phiếu).
Trong số những chứng khoán có α > 0, sinh viên đã chọn ra 20 cổ phiếu đang
được định giá thấp nhất (tức có α cao hơn 130 cổ phiếu còn lại) để xây dựng DMĐT
dựa trên lý thuyết lựa chọn DMĐT của Harry Markowitz.
Với 20 cổ phiếu bị định giá thấp, alpha của những cổ phiếu này có giá trị từ
0,5523%/tuần đến 1,1997%/tuần. Việc chọn các cổ phiếu có trị số alpha dương cao
với kỳ vọng khi thị trường hướng về trạng thái cân bằng trong tương lai, cổ phiếu
được định giá đúng thì giá các cổ phiếu này sẽ tăng nhiều hơn những cổ phiếu khác
có trị số alpha thấp.
Kết quả DMĐT gồm 20 cổ phiếu niêm yết ở HOSE có trị số alpha cao nhất tính
theo mô hình CAPM như sau:
50
β
CAPM
TSSL
α
Rf
VN Index
STT Mã CK PTB STG C32 THG BIC TDW TLG HSG RAL SRF ITD GDT NNC BBC BMP DSN VNM VHC LGC TMS
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Định giá Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp
0,413633 0,001096 0,001485 0,001257 0,001325 0,011997 0,44681 0,001096 0,001485 0,00127 0,001094 0,009224 0,48161 0,001096 0,001485 0,001283 0,010032 0,008748 0,566346 0,001096 0,001485 0,001316 0,00964 0,008324 0,76945 0,001096 0,001485 0,001395 0,009091 0,007696 0,189044 0,001096 0,001485 0,00117 0,008754 0,007584 0,355069 0,001096 0,001485 0,001234 0,008769 0,007535 1,355465 0,001096 0,001485 0,001624 0,008661 0,007037 0,514191 0,001096 0,001485 0,001296 0,008128 0,006832 0,280236 0,001096 0,001485 0,001205 0,007908 0,006703 0,668538 0,001096 0,001485 0,001356 0,007941 0,006585 0,269249 0,001096 0,001485 0,001201 0,007698 0,006497 0,545894 0,001096 0,001485 0,001309 0,007794 0,006485 0,625734 0,001096 0,001485 0,00134 0,007347 0,006007 0,621735 0,001096 0,001485 0,001338 0,007333 0,005995 0,330379 0,001096 0,001485 0,001225 0,007088 0,005863 0,66827 0,001096 0,001485 0,001356 0,007132 0,005776 0,32125 0,001096 0,001485 0,001221 0,00687 0,005649 0,552965 0,001096 0,001485 0,001311 0,006891 0,005579 0,03931 0,001096 0,001485 0,001111 0,006635 0,005523 Bảng 2.2: DMĐT các cổ phiếu bị định giá thấp niêm yết ở HOSE
S.D
1,774572
0
-0,06994 0,00393 0,024359 -0,09093 0,007283 0,048957 0 0,084015 -0,21138 -0,15921 0,006704 0,046999 -0,20462 0,011858 0,053988 0 0,065797 -0,14791 -0,22411 0 0,077776 -0,07918 0,008068 0,046741 -0,15979 0,001981 0,058238 -0,11986 0 0,050398 -0,14777 0,003394 0,049906 0,06361 -0,18349 -0,11705 0,005214 0,043487 -0,11867 0,002092 0,041599 -0,12004 0,006397 0,055779 0,0073 0,042456 -0,13407 0 0,034486 -0,06142 0 0,028612 -0,08911 0 0,056483 -0,09986 0 0,080891 -0,18671 0 0,079554 -0,29378
Skewness Kurtosis -0,10045 1,284068 0,818462 1,069548 0,270615 0,993843 0,371879 1,841167 0,40029 3,919493 6,27901 0,45614 2,444128 1,595731 6,724065 0,657262 2,046686 1,281976 3,938851 0,916116 2,882675 0,421821 1,002152 0,729263 1,857195 0,425107 1,028922 0,675078 1,579977 0,60764 3,247631 2,537205 12,94139 0,259943 1,050982 0,975214 1,60597 0,923825 1,612912 -0,05186 1,326066
Mã CP Mean Maximum Minimum Median 0,099759 VNIndex 0,002999 0,184739 0,015578 PTB 0,299342 0,013884 STG 0,15996 0,010032 C32 0,283429 0,014447 THG 0,386467 0,012094 BIC 0,29591 0,006452 TDW 0,297521 0,012793 TLG 0,216185 0,011324 HSG 0,247191 0,009175 RAL 0,212903 0,009316 SRF 0,242915 0,012512 ITD 0,182283 0,01043 GDT 0,149296 0,009411 NNC 0,215747 0,010196 BBC 0,219042 0,010577 BMP 0,242204 0,006409 DSN 0,097826 0,00572 VNM 0,228867 0,008783 VHC 0,287796 0,012811 LGC 0,249656 0,00966 TMS
Bảng 2.3: Bảng tóm tắt các giá trị thống kê của TSSL
51
(Đơn vị tính: Triệu đồng)
STT
Tên công ty
Tổng tài sản Vốn điều lệ
Nhóm ngành
Mã CK
PTB
1
1.810.520
216.005
Ngành chi tiết Tài chính đa dạng
Tài chính
Bảo hiểm
BIC
2
4.474.538
1.172.768
3
TMS
2.006.279
312.654
Vận tải
4
STG
2.278.328
854.378
CTCP - Tổng Công ty Phú Tài TCT Cổ phần Bảo Hiểm Ngân hàng Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam CTCP Transimex CTCP Kho vận Miền Nam
5
BMP
CTCP Nhựa Bình Minh
2.891.075
454.785
6
SRF
1.335.147
243.749
7
C32
552.905
112.000
Hàng hóa chủ chốt
8
THG
693.526
119.999
Công nghiệp
9
RAL
2.096.851
115.000
10
LGC
8.321.122
1.928.548
11
TLG
1.384.312
383.127
CTCP Kỹ nghệ lạnh CTCP Đầu tư Xây dựng 3-2 CTCP Đầu tư và Xây dựng Tiền Giang CTCP Bóng đèn Phích nước Rạng Đông CTCP Đầu tư cầu đường II CTCP Tập đoàn Thiên Long
12
ITD
597.709
190.648
CTCP Công nghệ Tiên Phong
Các dịch vụ chuyên biệt và thương mại
13 14 15
TDW CTCP Cấp nước Thủ Đức BBC VNM
CTCP Bibica CTCP Sữa Việt Nam
366.163 1.041.148 29.378.828
85.000 154.208 14.514.534
16
VHC
CTCP Vĩnh Hoàn
3.350.873
924.039
Thực phẩm, đồ uống, thuốc lá
Dịch vụ tiện ích Hàng tiêu dùng thiết yếu
Vật liệu
17 18
HSG NNC
12.309.986 494.444
1.965.398 164.402
19
GDT
364.469
194.095
Hàng tiêu dùng
20
DSN
221.797
120.830
Hàng trang trí Dịch vụ tiêu dùng
CTCP Tập đoàn Hoa Sen CTCP Đá Núi Nhỏ CTCP Chế biến gỗ Đức Thành CTCP Công viên nước Đầm Sen
(Nguồn: finance.vietstock.vn và hxn.vn)
Bảng 2.4: Thông tin các CTCP phát hành cổ phiếu được chọn
2.2.2. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu
2.2.2.1. Xây dựng đường biên hiệu quả và danh mục đầu tư hiệu quả
Trong bài nghiên cứu này, sinh viên thực hiện xây dựng các DMĐT nằm trên
đường biên hiệu quả với điều kiện “Cực tiểu hóa rủi ro của các DMĐT” và không tồn
52
tại bán khống trên thị trường. Do đó, ngoài điều kiện riêng còn có các điều kiện tương
tự nhau giữa các DMĐT như sau:
20 - ∑ 𝑤𝑖 𝑖=1
= 1 (Với wi là tỷ trọng của các chứng khoán riêng lẻ được chọn)
⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ (tức là không có bán khống) - wi ≥ 0 với i = 1; 20
Các điều kiện khác như sau:
Cực tiểu hóa độ lệch chuẩn (rủi ro)
DMĐT có phương sai thấp nhất.
Cực đại hóa Slope (độ dốc)
DMĐT hiệu quả P (tiếp điểm của CAL và đường biên hiệu quả).
E(rP) = E(ri) (với E(ri) là mức lợi nhuận kỳ vọng bất kỳ có thể đạt được của
DMĐT rủi ro)
Các DMĐT nằm trên đường biên hiệu quả.
Để xây dựng đường biên hiệu quả và DMĐT với các điều kiện khác nhau, sinh
viên sử dụng công cụ MS Excel Solver để tính toán tỷ trọng của các chứng khoán
riêng lẻ trong DMĐT. Kết quả được trình bày ở bảng 2.5.
Bảng 2.5: Các DMĐT nằm trên đường biên hiệu quả
Từ bảng 2.5 ta có thể thấy rằng
53
Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT càng cao thì tỷ trọng đầu tư của cổ phiếu PTB,
THG, TLG càng tăng, tức là các DMĐT nằm trên DMĐT hiệu quả sẽ tập trung đầu
tư vào các cổ phiếu này. Và từ mức lợi nhuận kỳ vọng lớn hơn lợi nhuận kỳ vọng của
DMĐT hiệu quả đến mức lợi nhuận cao nhất có thể thì hầu như các cổ phiếu TDW,
NNC, DSN, VNM, VHC không còn trong DMĐT.
Để DMĐT đạt được lợi nhuận cao nhất có thể thì đầu tư hoàn toàn vốn vào cổ
phiếu PTB, cũng là cổ phiếu có TSSL cao nhất trong số các cổ phiếu lựa chọn.
Các DMĐT thuộc đường biên và ở dưới DMĐT hiệu quả thường tập trung tỷ
trọng vào các cổ phiếu như TLG, GDT, VNM.
Ở DMĐT thuộc đường biên hiệu quả và có mức rủi ro thấp nhất thì các cổ phiếu
đều được chọn để đầu tư trừ PTB, C32 và HSG. Tại DMĐT này, TLG, GDT, DSN
và VNM là những cổ phiếu chiếm đa phần tỷ trọng của DMĐT.
Tóm lại, đối với 20 cổ phiếu đã được lựa chọn trước đó từ mô hình CAPM, hầu
như các cổ phiếu đều được chọn để đầu tư ở bất kỳ mức lợi nhuận kỳ vọng khả dĩ nào
trừ các cổ phiếu như C32, RAL, HSG.
Bảng dưới đây là kết quả tính toán từ công cụ MS Excel Solver để tìm ra tỷ
trọng của các chứng khoán riêng lẻ tạo thành DMĐT hiệu quả P. Từ DMĐT hiệu quả
P kết hợp với chứng khoán phi rủi ro F, DMĐT tối ưu C sẽ được hình thành.
Bảng 2.6: Tỷ trọng của các chứng khoán riêng lẻ của DMĐT hiệu quả P và
các tỷ số của DMĐT hiệu quả P
54
0,035
E(RP)
Efficient Frontier
0,03
CAL
CAL
0,025
P
0,02
0,015
Efficient Frontier
0,01
P
0,005
σP
rf 0
0,06
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0
Biểu đồ 2.1: Đường biên hiệu quả và đường CAL
2.2.2.2. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu
Từ DMĐT hiệu quả P đã xây dựng ở mục trước, ta kết hợp với chứng khoán phi
rủi ro F để xây dựng DMĐT tối ưu C.
Như đã đề cập về lý thuyết ở chương 1, khi thay đổi tỷ trọng đầu tư vào DMĐT
rủi ro và chứng khoán phi rủi ro thì ta có thể tạo được vô số các DMĐT tối ưu khác
nhau, tập hợp các điểm này tạo thành một đường phân bổ vốn tối ưu.
Căn cứ vào đường CAL tối ưu đã xác định, mỗi NĐT sẽ chọn cho mình một
DMĐT tối ưu cụ thể tùy thuộc vào mức ngại rủi ro và hàm hữu dụng của mình.
Hàm hữu dụng của NĐT có dạng như sau:
𝟏 UC = E(rC) –
𝟐 .A.𝝈𝑪
𝟐
Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT tối ưu: E(rC) = rf + wP.[E(rP) – rf]
𝜎𝑐 𝜎𝑃
= rf + .[E(rp) – rf]
= rf +
.σC
[𝑬(𝒓𝑷)−𝒓𝒇] 𝝈𝑷
Rủi ro của DMĐT tối ưu:
σC = wP.σP
55
Tính toán các giá trị này với các hệ số ngại rủi ro A khác nhau, ta sẽ được các
DMĐT tối ưu khác nhau, kết quả được trình bày đầy đủ ở phụ lục V.
0,06
Bảng 2.7: Các DMĐT tối ưu với các hệ số ngại rủi ro A khác nhau
E(Ri)
0,05
CAL
0,04
CAL Efficient Frontier Indifference Curve P C
C
0,03
0,02
Efficient Frontier
0,01
P
σi
rf 0
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
0,07
0,08
0,09
0
Biểu đồ 2.2: Đường bàng quang và DMĐT tối ưu C
56
Tại biểu đồ 2.2, các DMĐT cùng nằm trên đường IC này cùng độ thỏa dụng và
có hệ số ngại rủi ro A = 10.
Trên đồ thị DMĐT tối ưu C là DMĐT tối ưu với lợi nhuận kỳ vọng bằng
3,65%/tuần, độ lệch chuẩn bằng 5,95%/tuần, độ thỏa dụng mà NĐT có thể đạt được
là 1,88%.
Về mặt lý thuyết, ở trường hợp này DMĐT C nằm trên DMĐT P, có nghĩa là
NĐT có thể đi vay không giới hạn tại mức lãi suất phi rủi ro để đầu tư vào DMĐT
rủi ro P. Nhưng trên thực tế, NĐT không thể đi vay không giới hạn tại mức lãi suất
phi rủi ro mà thường đi vay với lãi suất vay ngân hàng do đó đường CAL sẽ khác. Và
trường hợp này sẽ được đề cập ở mục tiếp theo.
Trong tính toán, ta giả định các NĐT đều có mức ngại rủi ro như nhau nhưng
trong thực tế, các NĐT lại có hệ số ngại rủi ro A không hề giống nhau. Do đó, để xây
dựng DMĐT cho mỗi NĐT khác nhau, những quỹ đầu tư, công ty chứng khoán
thường dùng bảng hỏi với các mức ngại rủi ro phù hợp với những câu trả lời trong
bảng hỏi đó, sau đó tiến hành xây dựng DMĐT tối ưu C cho từng NĐT cá nhân.
2.2.3. Xây dựng danh mục đầu tư tối ưu khi có sự khác biệt giữa lãi suất đi vay
và lãi suất cho vay phi rủi ro
Theo giả định, với DMĐT hiệu quả P đã được tính toán ở mục 2.2.2 trong trường
hợp A=10, NĐT có thể đi vay không giới hạn tại mức lãi suất phi rủi ro để đầu tư vào
DMĐT rủi ro P. Tuy nhiên, trên thực tế, những NĐT không thể đi vay với mức lãi
suất phi rủi ro mà phải đi vay với lãi suất cho vay trên thị trường (rb).
Rõ ràng rằng, các tổ chức tài chính có xác suất vỡ nợ cao hơn những tổ chức
thuộc chính phủ, do đó, các tổ chức tài chính này sẽ yêu cầu một mức lãi suất cao hơn
lãi suất phi rủi ro cho vay đối với một khoản nợ. Vì vậy, chi phí đi vay của các NĐT
trong trường hợp này cũng sẽ cao hơn.
Tương tự như ở phần xây dựng đường biên hiệu quả với lãi suất phi rủi ro, sinh
viên tiếp tục xây dựng đường biên hiệu quả trường hợp NĐT đi vay tại mức lãi suất
cho vay trên thị trường với điều kiện “Cực tiểu hóa rủi ro của các DMĐT” và Bán
khống bị cấm. Giả định lãi suất mà tổ chức tài chính cho vay để đầu tư là 12%/năm.
57
Bên cạnh đó, sử dụng công cụ Solver của MS Excel giải bài toán “Tối thiểu rủi
ro” để xây dựng đường biên hiệu quả. Lợi nhuận, rủi ro của các DMĐT nằm trên
đường biên hiệu quả trường hợp lãi suất đi vay khác lãi suất cho vay được trình bày
ở bảng 2.8.
Phương trình đường CAL là: E(rB) = rb + [𝑬(𝒓𝑩)−𝒓𝒃]
.σC
𝝈𝑩
Trong đó: rb: lãi suất đi vay của NĐT.
E(rB), σB: Lần lượt là lợi nhuận kỳ vọng và độ lệch chuẩn của DMĐT B.
Bảng 2.8: Các DMĐT nằm trên đường biên hiệu quả trường hợp lãi suất cho
vay khác lãi suất đi vay
Đặt: CAL1 là đường phân bổ vốn tối ưu với lãi suất phi rủi ro (rf).
CAL2 là đường phân bổ vốn tối ưu với lãi suất đi vay (rb).
P là DMĐT hiệu quả trong trường hợp NĐT có thể đi vay và cho vay tại mức
lãi suất phi rủi ro.
B là DMĐT hiệu quả trong trường hợp lãi suất đi vay khác lãi suất cho vay.
58
0,035
E(RP)
CAL1
0,03
CAL2
0,025
CAL 2 CAL1 Efficient Frontier P B
0,02
0,015
B
Efficient Frontier
0,01
P
0,005
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
σP
rb rf 0 0
Biểu đồ 2.3: DMĐT B với lãi suất đi vay khác lãi suất cho vay
Tập hợp các DMĐT hiệu quả trên đường biên hiệu quả lúc này gồm:
- Đoạn rfP: NĐT sẽ đầu tư một phần vốn vào DMĐT rủi ro P và một phần vốn
vào chứng khoán phi rủi ro rf. Hoặc tại rf, NĐT sẽ đầu tư 100% vốn vào chứng khoán
phi rủi ro, hoặc tại P, NĐT sẽ đầu tư 100% vốn vào DMĐT rủi ro.
- Tại đoạn BP: NĐT sẽ không đi vay và cũng sẽ không cho vay. Toàn bộ vốn
được đầu tư vào DMĐT hiệu quả. Trong bài nghiên cứu này:
+ P là DMĐT hiệu quả có E(rP) = 1,139%/tuần, σP = 1,73%/tuần.
+ B là DMĐT hiệu quả có E(rB) = 1,169%/tuần, σB = 1,783%/tuần.
- Trên đường CAL1, đoạn bên phải điểm P: NĐT sẽ đi vay với lãi suất phi rủi
ro để đầu tư vào DMĐT rủi ro P. Trong bài nghiên cứu này, NĐT sẽ đi vay với lãi
suất phi rủi ro rf = 0,1096%/tuần để đầu tư vào DMĐT P.
- Trên đường CAL2, đoạn bên phải điểm B: NĐT sẽ đi vay với lãi suất đi vay
để đầu tư vào DMĐT rủi ro B. Trong bài nghiên cứu này, NĐT sẽ vay với lãi suất rb
= 0,2308%/tuần để đầu tư vào DMĐT B.
2.3. Đánh giá danh mục đầu tư tại thời điểm xây dựng
59
DMĐT tương đương
β
σ
E(R)
α
β
E(R)
∆
Sharpe
0,4453 0,0173 0,0114 0,0101 0,4473 0,0178 0,0117 0,0104
0,6009 0,6193
0,0013 0,0101 0,0013 0,0104
TS thẩm định 0,5950 0,0227 0,5941 0,0233
DMĐT P DMĐT B
β
σ
E(R)
α
Sharpe
β
E(R)
∆
TS thẩm định
C u ư
i ố t
T Đ M D
Hệ số A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
13,1981 0,5261 0,2791 0,2729 6,5990 0,2631 0,1407 0,1370 4,3994 0,1754 0,0946 0,0918 3,2995 0,1315 0,0715 0,0691 2,6396 0,1052 0,0577 0,0555 2,1997 0,0877 0,0484 0,0465 1,8854 0,0752 0,0418 0,0400 1,6498 0,0658 0,0369 0,0352 1,4665 0,0585 0,0331 0,0314 1,3198 0,0526 0,0300 0,0284 1,1998 0,0478 0,0275 0,0259 1,0998 0,0438 0,0254 0,0238 1,0152 0,0405 0,0236 0,0221 0,9427 0,0376 0,0221 0,0206 0,8799 0,0351 0,0208 0,0193 0,8249 0,0329 0,0196 0,0182 0,7764 0,0309 0,0186 0,0172 0,7332 0,0292 0,0177 0,0163 0,6946 0,0277 0,0169 0,0155 0,6599 0,0263 0,0161 0,0148 0,6285 0,0251 0,0155 0,0141 0,5999 0,0239 0,0149 0,0136 0,5738 0,0229 0,0143 0,0130 0,5499 0,0219 0,0138 0,0125 0,5279 0,0210 0,0134 0,0121 0,5076 0,0202 0,0130 0,0117 0,4888 0,0195 0,0126 0,0113 0,4714 0,0188 0,0122 0,0109 0,4551 0,0181 0,0119 0,0106 0,4399 0,0175 0,0115 0,0103
0,5284 0,0207 18,2738 0,00820 0,2709 9,1369 0,00465 0,1361 0,5307 0,0208 6,0913 0,00347 0,0911 0,5330 0,0209 4,5684 0,00287 0,0686 0,5353 0,0210 3,6548 0,00252 0,0551 0,5376 0,0210 3,0456 0,00228 0,0462 0,5399 0,0211 2,6105 0,00211 0,0397 0,5422 0,0212 2,2842 0,00198 0,0349 0,5445 0,0213 2,0304 0,00189 0,0312 0,5468 0,0214 1,8274 0,00181 0,0282 0,5491 0,0215 1,6613 0,00174 0,0257 0,5514 0,0216 1,5228 0,00169 0,0237 0,5537 0,0217 1,4057 0,00164 0,0220 0,5561 0,0218 1,3053 0,00160 0,0205 0,5584 0,0219 1,2183 0,00157 0,0192 0,5607 0,0220 1,1421 0,00154 0,0181 0,5630 0,0221 1,0749 0,00151 0,0171 0,5653 0,0221 1,0152 0,00149 0,0162 0,5676 0,0222 0,9618 0,00147 0,0154 0,5699 0,0223 0,9137 0,00145 0,0147 0,5722 0,0224 0,8702 0,00143 0,0141 0,5745 0,0225 0,8306 0,00142 0,0135 0,5768 0,0226 0,7945 0,00141 0,0129 0,5791 0,0227 0,7614 0,00139 0,0124 0,5814 0,0228 0,7310 0,00138 0,0120 0,5837 0,0229 0,7028 0,00137 0,0116 0,5860 0,0230 0,6768 0,00136 0,0112 0,5883 0,0231 0,6526 0,00135 0,0108 0,5906 0,0232 0,6301 0,00134 0,0105 0,5929 0,0232 0,6091 0,00133 0,0102 0,5952 0,0233
Bảng 2.9:Đánh giá danh mục đầu tư
Bảng 2.9 là kết quả tổng hợp về đánh giá hiệu quả DMĐT theo phương pháp
Sharpe, phương pháp Jensen và tỷ số thẩm định.
60
Bài nghiên cứu sử dụng danh mục chuẩn làm mốc để so sánh là danh mục thị
trường M. Chỉ số VN-Index được dùng để đại diện cho danh mục thị trường M với
E(RM) = 0,1485%/tuần, độ biến động σM = 2,879%/tuần.
Lãi suất của Trái phiếu chính phủ được xem là lãi suất của chứng khoán phi rủi
ro trong bài nghiên cứu với rf = 0,1096%/tuần.
2.3.1. Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư P
Ở mục này, ta sẽ xem xét và đánh giá hiệu quả của DMĐT P được xây dựng
trên nền tảng lý thuyết DMĐT Markowitz.
Số liệu tính toán ở bảng 2.9 cho thấy hệ số alpha của DMĐT P là 1,102% tuần,
chứng tỏ DMĐT P tạo ra lợi nhuận vượt trội so với thị trường là 1,102%/tuần.
Tiếp theo, khi ta so sánh DMĐT P với DMĐT tương đương về mặt lợi nhuận,
ta có thể thấy rằng chênh lệch về lợi nhuận giữa DMĐT P và DMĐT tương đương
khá lớn ∆ = 1,0052%/tuần.
Tuy phần chênh lệch về lợi nhuận khá cao, nhưng ta không thể lấy nó làm căn
cứ để đưa ra kết quả đánh giá DMĐT P là DMĐT hiệu quả, ta cần phải xem xét thêm
về mối tương quan giữa rủi ro và lợi nhuận trong DMĐT, do đó, cần tiếp tục đánh giá
DMĐT trên cơ sở là tỷ số thẩm định và hệ số Sharpe để xem lợi nhuận vượt trội mà
DMĐT P tạo ra có thỏa đáng với phần rủi ro tăng thêm hay không.
Tỷ số thẩm định của DMĐT P là 0,0227 có nghĩa là DMĐT P có khả năng tạo
ra được mức lợi nhuận vượt trội là 0,0227%/tuần xét trên một đơn vị rủi ro hệ thống
của DMĐT. Tỷ số này được xem xét và so sánh với tỷ số thẩm định của các DMĐT
khác để nhận biết DMĐT hiệu quả.
Cuối cùng, ta xem xét tỷ số Sharpe của DMĐT P và danh mục thị trường M.
Đặt SP và SM lần lượt là tỷ số Sharpe của DMĐT P và danh mục thị trường M.
𝐸(𝑟𝑃)−𝑟𝑓 𝜎𝑃
= 0,01351. Tỷ số Sharpe của danh mục thị trường: SM =
Trong khi tỷ số Sharpe của DMĐT P: SP = 0,5950, lớn hơn khá nhiều so với SM.
DMĐT P vừa tạo ra lợi nhuận vượt trội so với thị trường, rủi ro (độ lệch chuẩn) lại
thấp hơn rủi ro của danh mục đầu tư thị trường. Xét về mặt kết hợp lợi nhuận – rủi
ro, DMĐT P là một DMĐT được xây dựng tốt. 61
Vì vậy, tổng hợp các yếu tố đánh giá DMĐT trên, ta có thể kết luận rằng: DMĐT
P là DMĐT hiệu quả.
2.3.2. Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư B
Trong mục này, ta sẽ đánh giá hiệu quả của DMĐT được xây dựng trên cơ sở
lý thuyết Markowitz trong trường hợp lãi suất cho vay khác lãi suất đi vay.
Số liệu tính toán ở bảng 2.9 cho thấy hệ số alpha của DMĐT B là 1,0418% tuần,
chứng tỏ DMĐT B tạo ra lợi nhuận vượt trội so với thị trường là 1,0418%/tuần, và
cao hơn mức lợi nhuận vượt trội mà DMĐT P tạo ra (1,102%/tuần).
Tiếp theo, khi ta so sánh DMĐT B với DMĐT tương đương về mặt lợi nhuận,
ta có thể thấy rằng chênh lệch về lợi nhuận giữa DMĐT B và DMĐT tương đương
khá lớn ∆ = 1,0351%/tuần, và cao hơn mức chênh lệnh giữa DMĐT P và DMĐT
tương đương đã xét ở mục trước (∆ = 1,0052%/tuần).
Tỷ số thẩm định của DMĐT B là 0,0233 có nghĩa là DMĐT B có khả năng tạo
ra được mức lợi nhuận vượt trội là 0,0233%/tuần xét trên một đơn vị rủi ro hệ thống
của DMĐT.
Khi so sánh với tỷ số thẩm định của DMĐT P, ta có thể thấy rằng tỷ số thẩm
định của DMĐT P (0,0227%/tuần) thấp hơn tỷ số thẩm định của DMĐT B
(0,0233%/tuần).
Cuối cùng, ta xem xét tỷ số Sharpe của DMĐT B và danh mục thị trường M.
Đặt SB và SM lần lượt là tỷ số Sharpe của DMĐT B và danh mục thị trường M.
𝐸(𝑟𝑃)−𝑟𝑓 𝜎𝑃
= 0,01351. Tỷ số Sharpe của danh mục thị trường: SM =
Trong khi tỷ số Sharpe của DMĐT P: SP = 0,5941, lớn hơn khá nhiều so với SM
và thấp hơn SP (0,5953).
Vì vậy, tổng hợp các yếu tố đánh giá DMĐT trên, ta có thể kết luận rằng: DMĐT
P là DMĐT hiệu quả.
Tuy nhiên, so sánh mức độ hiệu quả giữa DMĐT P và DMĐT B, ta có thể thấy
hầu hết các tỷ số đánh giá DMĐT (trừ hệ số Sharpe) và chênh lệch về lợi nhuận được
tính toán trong bài của DMĐT P đều thấp hơn so với DMĐT B.
62
Trong mục 2.2.2 “Xây dựng DMĐT hiệu quả” ta có thể thấy DMĐT P và
DMĐT B đều được xây dựng từ 20 chứng khoán được lựa chọn ban theo mô hình
CAPM, và cả hai DMĐT này đều nằm trên đường biên hiệu quả và thuộc được CAL
tối ưu, chỉ khác một đặc điểm đó là DMĐT B được xây dựng trong trường hợp lãi
suất đi vay khác lãi suất cho vay, đồng thời đầu tư vào DMĐT B có nghĩa NĐT phải
chịu một mức rủi ro cao hơn so với đầu tư vào DMĐT P. Vì vậy, để so sánh về mức
độ hiệu quả của hai DMĐT này chỉ có thể dựa vào mức độ ngại rủi ro của mỗi NĐT.
2.3.3. Đánh giá hiệu quả của danh mục đầu tư tối ưu C
Từ bảng 2.9, có thể thấy rằng hầu hết các DMĐT C với các mức ngại rủi ro khác
nhau (A = 1,30⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ ) đều có lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro cao hơn DMĐT P, B và danh
mục thị trường M. Tuy nhiên, từ các DMĐT tối ưu có độ ngại rủi ro A = 18 trở đi,
rủi ro đã bắt đầu thấp hơn rủi ro của danh mục thị trường.
Xét về chênh lệnh lợi nhuận giữa các DMĐT tối ưu C với DMĐT tương đương,
ta có thể thấy rằng tất cả các chênh lệch này đều dương và lớn hơn chênh lệch lợi
nhuận với DMĐT tương đương của DMĐT P và B.
Tuy nhiên, khi so sánh tỷ số Sharpe giữa DMĐT tối ưu C với tỷ số Sharpe của
DMĐT P và B thì chỉ những DMĐT tối ưu có mức ngại rủi ro A = 30 trở đi thì có tỷ
số Sharpe là cao hơn.
Rõ ràng rằng, DMĐT tối ưu C được thiết lập bởi chứng khoán phi rủi ro và
DMĐT rủi ro. Trong bài nghiên cứu này, tất cả các DMĐT với hệ số A khác nhau
(xét A ≤ 30) đều có chiến lược đầu tư là vay thêm tại mức lãi suất phi rủi ro và đầu
tư toàn bộ vào DMĐT rủi ro (tức là tổng vốn đầu tư gồm vốn chủ sở hữu và vốn vay).
Thế nên, so sánh mức độ hiệu quả của DMĐT P, B với DMĐT tối ưu C là không khả
quan.
Tuy nhiên, nếu chỉ đánh giá hiệu quả giữa DMĐT tối ưu C và danh mục thị
trường M thì có thể thấy rằng tất cả các DMĐT tối ưu C với mức ngại rủi ro khác
nhau đều là DMĐT hiệu quả vì các thước đo hiệu quả của DMĐT này đều lớn hơn
so với của danh mục thị trường.
63
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Ứng dụng xây dựng DMĐT hiệu quả gồm các nội dung sau:
+ Khái quát quá trình hoạt động của TTCK Việt Nam.
+ Ứng dụng mô hình CAPM để lựa chọn và định giá chứng khoán. Kết quả cho thấy
trong 150 chứng khoán lựa chọn chỉ có 28 chứng khoán có hệ số alpha âm, tức là
đang được định giá cao trên thị trường. Từ số chứng khoán có alpha dương, sinh viên
chọn ra 20 chứng khoán có alpha dương cao nhất để tiến hành xây dựng DMĐT.
+ Xây dựng đường biên hiệu quả và xác định DMĐT hiệu quả theo lý thuyết
Markowitz với tiếp cận tối thiểu hóa rủi ro. Tiếp theo, xây dựng DMĐT tối ưu với
các mức ngại rủi ro khác nhau, từ đó xác định tỷ trọng đầu tư vào DMĐT rủi ro hiệu
quả và chứng khoán phi rủi ro tại một mức ngại rủi ro nhất định.
+ Xây dựng đường biên hiệu quả và xác định DMĐT hiệu quả trong trường hợp lãi
suất đi vay khác lãi suất cho vay phi rủi ro.
+ Áp dụng phương pháp Sharpe và Jensen để đánh giá hiệu quả của DMĐT P, B,
DMĐT tối ưu C đã xây dựng.
64
CHƯƠNG 3: THUẬN LỢI VÀ HẠN CHẾ VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO
TÍNH HIỆU QUẢ TRONG VIỆC VẬN DỤNG LÝ THUYẾT MARKOWITZ
VÀ MÔ HÌNH CAPM ĐỂ XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TẠI THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
3.1. Thuận lợi và hạn chế trong quá trình xây dựng danh mục đầu tư tại thị
trường chứng khoán Việt Nam
3.1.1. Thuận lợi
Thị trường dần được hoàn thiện và hiệu quả.
Sau 20 năm xây dựng và phát triển, ngành Chứng khoán đã vượt qua nhiều khó
khăn, thách thức và đạt được nhiều thành tựu to lớn được thể hiện ở một số nội dung
như sau:
- Thứ nhất, tạo lập được một thể chế TTCK phù hợp với trình độ phát triển của
nước ta, từng bước tiếp cận các chuẩn mực quốc tế và quá trình hội nhập quốc tế và
khu vực.
- Thứ hai, hệ thống khuôn khổ pháp lý, các cơ chế chính sách từ Luật, nghị định
cho đến các thông tư, quy chế, quy trình được xây dựng và ngày càng hoàn thiện để
phù hợp với thực tiễn đời sống kinh tế đất nước.
+ Trong giai đoạn đầu, văn bản pháp lý cao nhất là Nghị định 48/1988/NĐ-CP về
chứng khoán và TTCK được Chính phủ ban hành ngày 11/07/1998.
+ Sau đó, ngày 28/11/2003, Chính phủ ban hành Nghị định 144/2003/NĐ-CP thay
thế cho Nghị định 48/1988/NĐ-CP để hướng đến phát triển TTCK và sự phù hợp với
xu thế hiện tại.
+ Đến năm 2007, Luật Chứng khoán đầu tiên có hiệu lực và năm 2011 Luật Chứng
khoán bổ sung và sửa đổi được áp dụng.
+ Hơn nữa, nhiều đề án quan trọng đã được xây dựng và trình Thủ tướng ban hành
như Chiến lược phát triển TTCK Việt Nam giai đoạn 2011-2020; mô hình tổng thể
TTCK; đề án quản lý vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài; đề án chống khủng hoảng; đề
án tái cấu trúc TTCK,…
Dữ liệu chứng khoán được xây dựng và cung cấp đầy đủ.
65
Trải qua hơn 16 năm hoạt động, quy mô của TTCK Việt Nam ngày càng được
mở rộng. Trong suốt thời kỳ từ 2000 – 2005, vốn thị trường chỉ đạt trên dưới 1%
GDP. Quy mô thị trường chỉ thật sự nhảy vọt vào năm 2007 với mức trên 43% GDP.
Và tính đến cuối 2016, quy mô TTCK Việt Nam đạt khoảng 1,77 triệu tỷ đồng, tương
đương khoảng 42% GDP. Cùng với sự tăng trưởng của quy mô thị trường là sự tăng
nhanh về số lượng và chất lượng của các CTCP niêm yết. Điều này cho thấy dữ liệu
trên TTCK Việt Nam khá lớn, liên tục và đầy đủ để phục vụ cho quá trình xây dựng
DMĐT cũng như thực hiện hồi quy.
Bên cạnh đó là sự hoạt động ngày càng hiệu quả của hai SGDCK và các công
ty chứng khoán. Thông tin của chứng khoán, chỉ số giá thị trường luôn được cập nhật
hằng ngày và luôn sẵn sàng để cung cấp cho các NĐT.
Hơn nữa, thị trường TPCP sau gần 12 đi vào hoạt động (từ 8/3/2005) đã có
những phát triển vượt bậc về quy mô, đứng đầu khu vực Đông Á và ASEAN về tốc
độ tăng trưởng. Số liệu thống kê của HNX cho thấy, trên thị trường TPCP sơ cấp giai
đoạn 2005 – 2016, tổng huy động qua HNX ước tính đạt 1.312.700 tỷ đồng. Riêng
trong năm 2016, giá trị huy động TPCP đạt 316.729, cao gấp 121 lần so với năm 2009
(năm đầu tiên thị trường TPCP đi vào hoạt động chuyên biệt). Tính chung trong giai
đoạn 2010 – 2016, thị trường TPCP đã có mức tăng trưởng huy động đạt 67,5%/năm.
Hoạt động đấu thầu được tổ chức tinh gọn, chất lượng, quy trình được rút ngắn, lịch
biểu phát hành được công bố thường xuyên, kỳ hạn và thời gian phát hành đa dạng.
Tổng hợp những yếu tố trên đã tạo nên điều kiện thuận lợi cũng như minh chứng
cho thấy TTCK Việt Nam bước đầu có thể ứng dụng lý thuyết Markowitz và mô hình
CAPM trong phân tích đầu tư chứng khoán. Tuy nhiên, đây cũng chỉ là một điều kiện
đủ cho khả năng ứng dụng mô hình xây dựng DMĐT, để nâng cao hiệu quả của việc
ứng dụng lý thuyết, TTCK Việt Nam cũng cần khắc phục một số hạn chế nhất định
cũng như hoàn thiện khung pháp lý, đẩy mạnh việc ứng dụng công nghệ - kỹ thuật,
tăng cường kỹ năng, kiến thức của các cá nhân trên TTCK,…
Lý thuyết Markowitz và CAPM có thể áp dụng tại TTCK Việt Nam.
Như đã đề cập các dẫn chứng ở phần “Tổng quan danh mục đầu tư” của chương
2 cho thấy TTCK Việt Nam đã thỏa mãn một số giả định kinh tế của lý thuyết CAPM
như: NĐT không thể tác động đến giá chứng khoán, trên TTCK có nhiều chứng khoán
66
để NĐT chọn vào DMĐT, cùng với nguồn dữ liệu lớn và đầy đủ về thông tin chứng
khoán và chỉ số giá chứng khoán.
Mô hình định giá tài sản vốn 1 với các biến độc lập lãi suất chứng khoán phi rủi
ro, rủi ro hệ thống của chứng khoán (beta), phần bù rủi ro danh mục thị trường nhìn
chung đã có vai trò nhất định: cho phép đo lường thu nhập trong mối liên hệ với rủi
ro của chứng khoán và DMĐT, cung cấp công cụ để đánh giá và lựa chọn cổ phiếu,
xây dựng và điều chỉnh DMĐT.
Kết quả ước lượng và tính toán theo mô hình CAPM trong bài cũng cho thấy có
điều chỉnh tương
đến 55,33% tổng số cổ phiếu được khảo sát có ước lượng R2 và R2
đối cao cho thấy mô hình khá phù hợp. Mức độ biến động giá của các mã chứng
khoán có quan hệ tương đối chặt chẽ đến sự biến động của danh mục thị trường hay
chỉ số VN-Index phản ánh khá đầy đủ diễn biến thu nhập, rủi ro của các mã chứng
khoán niêm yết ở HOSE.
3.1.2. Hạn chế
Sự tác động của các yếu tố vĩ mô lên TTCK Việt Nam.
- Bài nghiên cứu “Các yếu tố kinh tế vĩ mô và biến động của TTCK Việt
Nam” của PSG. TS Nguyễn Minh Kiểu và cộng sự đã cho thấy rằng sự bất ổn của
các biến kinh tế vĩ mô như: lạm phát, tỷ giá hối đoái, giá vàng, cung tiền,…có tác
động khá mạnh (cả tích cực và tiêu cực) lên TTCK Việt Nam và tâm lý của NĐT.
Nghiêm trọng hơn, sự bất ổn của nền kinh tế có thể làm đảo lộn các dự báo của NĐT
vốn dĩ dựa trên những kỳ vọng về sự ổn định nền kinh tế vĩ mô. Đây là một hạn chế
rất lớn đối với lý thuyết DMĐT Markowitz và lý thuyết CAPM vì có thể các kết quả
của 2 lý thuyết này sẽ không hiệu quả.
Hạn chế của danh mục thị trường.
- Hiện nay ở Việt Nam vẫn chưa có một DMĐT nào có thể xem là danh mục thị
trường để làm cơ sở xác định TSSL của danh mục thị trường. Trong khi ở Mỹ có chỉ
số S&P500 và ở Canada có TSE 300 thì ở Việt Nam có chỉ số VN-Index. Thế nhưng
VN-Index hiện xác định cho vài trăm công ty niêm yết và chưa được xem là danh
mục đại diện cho toàn bộ thị trường
1 TS. Trần Văn Trí, “Xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán tại TTCK Việt Nam”, 2015.
67
- Mô hình CAPM giả định danh mục thị trường là DMĐT hiệu quả trong khi đó
VN-Index chưa thực sự là một danh mục hiệu quả.
Sự bất cân xứng thông tin.
- Hiện nay, thông tin không minh bạch và bất cân xứng không phải là một vấn
đề mới ở Việt Nam cũng như các nước trên thế giới, nhưng đến nay vẫn chưa có
những thay đổi tích cực, những thông tin ngầm trên TTCK vẫn còn tồn tại. Hơn nữa,
TTCK Việt Nam còn khá non trẻ so với các thị trường khác trên thế giới như Mỹ,
Nhật,… do đó hoạt động giám sát về thông tin trên thị trường vẫn còn nhiều hạn chế,
vì vậy mà khó tránh khỏi sự bất cân xứng thông tin trên thị trường.
- Để thấy rõ hơn vấn đề này, ta có thể lấy kết quả ước lượng làm minh chứng,
kết quả cho thấy gần 50% chứng khoán có R2 và R2 điều chỉnh nhỏ hơn 20%, cho
thấy thông tin trên thị trường vẫn chưa minh bạch, chưa thực sự được phản ánh vào
giá chứng khoán.
Hạn chế xuất phát từ NĐT.
Các NĐT sử dụng lý thuyết Markowitz để xây dựng DMĐT và có cùng phương
pháp phân tích, đầu tư chứng khoán là hai trong những giả định kinh tế của CAPM
không được thỏa mãn bởi TTCK Việt Nam.
Nguyên nhân một phần xuất phát từ sự non trẻ của TTCK Việt Nam, chính sách
còn nhiều lỗ hổng, cơ chế giám sát và quản lý còn nhiều khuyết điểm, nhưng ta có
thể thấy nguyên nhân chủ yếu vẫn là xuất phát từ NĐT. Hiện nay, vẫn có tồn tại rất
nhiều NĐT đầu tư thiếu kiến thức về chứng khoán, đầu tư theo tâm lý, hiệu ứng số
đông, tin đồn trên thị trường… Điều này khiến các dữ liệu thống kê trên TTCK Việt
Nam, ví dụ giá cổ phiếu, không mang tính ổn định, biến động bất thường.
Hàng hóa trên thị trường chứng khoán vẫn chưa phong phú.
Hàng hóa trên TTCK chưa thật sự phong phú, có nhiều CTCP chưa niêm yết
trên các SGDCK. Điều này đã tạo nên rào cản trong việc xây dựng và đa dạng hóa
DMĐT của NĐT.
Giả định về bán khống
Theo kết quả nghiên cứu “Xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán ở Việt
Nam” của TS. Trần Văn Trí, ở góc độ xây dựng và quản lý DMĐT chứng khoán
68
trong trường hợp bán khống được cho phép, đường biên hiệu quả được mở rộng hơn,
tạo nhiều cơ hội hơn cho các NĐT.
Bài nghiên cứu “Ước lượng hệ số Beta của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE”
của TS. Võ Thị Thúy Anh cũng có đồng quan điểm là việc bán khống chứng khoán
tạo nhiều cơ hội hơn cho NĐT mà trước tiên là cơ hội về phòng ngừa rủi ro và tăng
TSSL của danh mục. Bài nghiên cứu cho thấy hầu hết các chứng khoán niêm yết trên
TTCK Việt Nam đều có hệ số Beta dương và đa số là dương cao hoặc gần bằng 1.
Khi Bán khống chứng khoán chưa được cho phép ở Việt Nam thì NĐT thường tìm
đến những chứng khoán có Beta thấp, điều này tuy làm giảm được rủi ro nhưng đồng
thời cũng làm giảm TSSL trong danh mục của NĐT.
Giả định “Không đóng thuế và phí giao dịch”.
Lý thuyết CAPM và lý thuyết lựa chọn DMĐT Markowitz được xây dựng trên
giả định “Các NĐT không phải đóng thuế và phí giao dịch”, tuy nhiên trong thực tế,
NĐT đã phải trả rất nhiều khoản phí, do đó, tính hiệu quả và độ tin cậy của việc xây
dựng DMĐT hoặc dự báo về TSSL và rủi ro của DMĐT trên TTCK trên cơ sở hai lý
thuyết này có thể giảm.
3.2. Đề xuất giải pháp khắc phục hạn chế của TTCK Việt Nam
Giải pháp tăng tính hiệu quả cho thị trường
- Kết quả ước lượng hệ số Beta của các chứng khoán cho thấy có Beta vẫn còn
phụ thuộc vào những biến khác ngoài biến có trong mô hình. Thực nghiệm định giá
chứng khoán trên lý thuyết CAPM của TS. Trần Văn Trí cũng cho thấy kết quả tương
tự. Bên cạnh đó, giá trị R2 điều chỉnh của nhiều chứng khoán còn khá thấp. Điều này
cho thấy, khi thêm các biến độc lập vào mô hình thì có thể giúp mô hình trở nên tốt
hơn, ước lượng Beta chính xác hơn với giá trị R2 và R2 điều chỉnh cao.
- Do thực nghiệm theo bài nghiên cứu vẫn còn khá nhiều chứng khoán có R2 và
R2 điều chỉnh thấp, vì vậy, thông tin trên TTCK vẫn chưa thực sự minh bạch, chưa
phản ánh đầy đủ thông qua giá của chứng khoán, do đó, cần nâng cao chất lượng công
bố thông tin.
+ Chính phủ cần nhanh chóng hoàn thiện hệ thống văn bản pháp luật về hướng dẫn
về việc công bố thông tin cũng như xây dựng quy trình công bố thông tin trên TTCK.
69
Bên cạnh đó, các chế tài xử phạt hành chính về công bố thông tin cũng phải được
hoàn thiện.
+ Xây dựng các bộ phận chuyên trách để thẩm định thông tin trên TTCK, bộ phận
giám sát và xử lý vi phạm trong việc công bố thông tin.
+ Nâng cao vai trò của các công ty chứng khoán trong việc giám sát thị trường. Ngoài
ra, tăng cường kỹ năng, kiến thức chuyên môn và đạo đức nghề nghiệp của đội ngũ
làm công tác giám sát TTCK cũng rất cần thiết để hạn chế tính không minh bạch của
thông tin.
- Theo bài nghiên cứu “Hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam và khuyến
nghị chính sách”, TS. Trần Đức Hiển đã đề ra khuyến nghị là tái cấu trúc SGDCK
và hình thành thị trường phái sinh. Khuyến nghị này là để hạn chế đầu tư theo tâm lý
bầy đàn của các NĐT, minh bạch hóa và kiểm soát thông tin, hơn nữa còn giúp nâng
cao sức cạnh tranh và tính hiệu quả của thị trường.
- Khuyến khích tăng cường quản trị công ty niêm yết.
Theo các chuyên gia tài chính, quản trị công ty là một vấn đề hết sức quan trọng,
được đặt ra ở nhiều quốc gia trên thế giới, quản trị công ty tốt sẽ giúp cải thiện hoạt
động của DN, tăng cường khả năng chống đỡ rủi ro, đặc biệt là Việt Nam ngày càng
hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế toàn cầu. Tuy nhiên, hiện nay, quản trị công ty
niêm yết vẫn còn nhiều hạn chế. Để quản trị công ty niêm yết hiệu quả hơn, thông
qua đó là duy trì sự phát triển của TTCK, duy trì hàng hóa trên TTCK, nâng cao giá
trị cổ phiếu và giá trị của DN, cần chú trọng một số giải pháp sau:
+ Nâng cao nhận thức của các nhà quản trị về việc nâng cao quản trị công ty.
+ Đưa ra các quy định mang tính áp đặt, bắt buộc các DN phải thực hiện và đạt được
kết quả để nâng cao chất lượng quản trị công ty.
+ Giám sát và kiểm định tính chính xác về thông tin, kết quả kinh doanh, báo cáo tài
chính, mục tiêu lợi nhuận,… mà doanh nghiệp công bố.
Giải pháp tăng cung hàng hóa trên TTCK
- Tăng cường cổ phần hóa các DNNN.
Nhà nước cần tăng cường thực hiện mục tiêu, nhiệm vụ giai đoạn 2016 – 2020
là doanh nghiệp mà Nhà nước nắm giữ 100% vốn và cổ phần chi phối chỉ duy trì
70
trong những lĩnh vực then chốt, thiết yếu. Bên cạnh đó, cần tăng cường thúc đẩy cổ
phần hóa các DNNN. Tính đến năm 2016, đã có hơn 4.500 DNNN được cổ phần hóa
trong 6010 doanh nghiệp. Điều này tạo điều kiện cho các NĐT có nhiều sự lựa chọn
hơn trong việc nắm giữ chứng khoán và xây dựng DMĐT, ngoài ra còn tăng tính hiệu
quả trong hoạt động của các DNNN đã được cổ phần hóa.
- Khuyến khích các công ty đại chúng niêm yết cổ phiếu trên SGDCK.
Ngoài ra, tính đến cuối năm 2016, theo thống kê của Ủy ban chứng khoán Nhà
nước, số lượng công ty đại chúng niêm yết đã đạt 2098 công ty tính trên toàn bộ thị
trường, tuy nhiên, vẫn còn 777 công ty đại chúng chưa niêm yết/đăng ký giao dịch.
Trong thời gian tới, Nhà nước cần có chính sách thúc đẩy niêm yết trên SGDCK
của các DN đại chúng này. Nhiều công ty niêm yết trên thị trường sẽ tạo điều kiện
thuận lợi cho NĐT trong việc xây dựng và đa dạng hóa DMĐT của mình, từ đó nâng
cao hiệu quả của việc ứng dụng các lý thuyết DMĐT trên TTCK Việt Nam.
- Phát triển thị trường trái phiếu doanh nghiệp (TPDN).
Thị trường tại phiếu đã trải qua hơn 16 năm phát triển, nhưng vẫn tồn tại một
nghịch lý là sự phát triển không đồng đều giữa TPCP và TPDN. Điều này được thể
hiện ở tổng giá trị TPCP lên tới 37 tỷ USD trong khi TPDN chỉ vọn vẹn 1,3 tỷ USD.
Bên cạnh đó nếu so sánh thị trường TPDN Việt Nam với các nước trong khu vực thì
càng thấy sự nhỏ bé hơn.
Sự phát triển của thị trường TPDN hiện nay là điều rất cần thiết bởi vì khi nền
kinh tế mở cửa, các DN càng “khát” nguồn vốn từ TPDN, hơn nữa, điều này còn giúp
tạo ra một nguồn cung hàng hóa dồi dào cho các NĐT.
Do đó, để phát triển thị trường này cần tiếp tục hoàn thiện hệ thống pháp lý điều
chỉnh và kích thích thị trường TPDN phát triển, tháo gỡ những khó khăn, vướng mắc
trong việc phát hành trái phiếu của DN và trước tiên là cần hình thành các công ty
định mức tín nhiệm để đánh giá độ tín nhiệm của các tổ chức phát hành.
- Tăng cường sự tham gia của các NHTM vào TTCK.
NHTM tham gia TTCK với tư cách vừa là trung gian tài chính, vừa NĐT tổ
chức vừa giúp tăng cường môi trường đầu tư có tổ chức trên TTCK, vừa có thể tạo ra
cung hàng hóa trên TTCK.
71
Tuy nhiên để các NHTM tham gia vào TTCK cũng cần xây dựng hệ thống pháp
lý, các quy định, hạn chế trong việc kinh doanh chứng khoán của ngân hàng, tăng
cường hoạt động giám sát về sự an toàn vốn và hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân
hàng để đảm bảo các NHTM vừa là trung gian tài chính, vừa là NĐT trên TTCK có
thể duy trì hoạt động kinh doanh và hoạt động đầu tư một cách ổn định và an toàn.
Giải pháp đối với các NĐT cá nhân và tổ chức
Chuẩn hóa hệ thống NĐT, khuyến khích các tổ chức, NĐT chuyên nghiệp như
các ngân hàng, công ty chứng khoán, bảo hiểm,… tham gia thị trường. Nâng cao tỷ
trọng đầu tư của các NĐT chuyên nghiệp, khuyến khích các NĐT không chuyên nâng
cao kiến thức đầu tư chứng khoán, khả năng phân tích thị trường. Từ đó, thông qua
sự điều tiết của thị trường loại bỏ dần các NĐT thiếu kiến thức, đầu tư theo phong
trào, đầu tư theo cảm tính,… ra khỏi thị trường.
Hơn nữa, theo lộ trình mở cửa hội nhập, các NĐT chuyên nghiệp ở nước ngoài
vào Việt Nam ngày càng nhiều, với thế mạnh về vốn, công nghệ, kinh nghiệm và kiến
thức. Các NĐT trong nước phải thực sự đủ mạnh, phải tự trang bị kiến thức, tích lũy
kinh nghiệm, kỹ năng phân tích thị trường, kỹ năng dự báo, dự đoán,... thì mới có thể
cạnh tranh và tồn tại được. Ngoài ra, phải tăng cường phát triển hệ thống các quỹ đầu
tư chuyên nghiệp. Khuyến khích các quỹ đầu tư nước ngoài dài hạn vào Việt Nam.
Tận dụng tối đa các nguồn ực nhàn rỗi trong nền kinh tế thông qua thành lập các quỹ
tham gia thị trường.
72
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Nhìn lại quá trình hoạt động của TTCK Việt Nam trong thời gian qua cùng với
kết quả xây dựng DMĐT chứng khoán niêm yết trên HOSE cho thấy TTCK Việt
Nam ngày càng phát triển và đang từng bước tiến đến một thị trường đầu tư có tổ
chức, trở thành một TTCK hiệu quả.
Cụ thể, hệ thống pháp luật của TTCK ngày càng được hoàn thiện. Các nhà quản
lý ngày càng chú trọng hơn trong việc xây dựng và quản lý hiệu quả các hoạt động
trên TTCK.
Hơn nữa, chính phủ cũng tạo điều kiện để các công ty đại chúng niêm yết và
đưa ra các chính sách để các công ty chứng khoán hoạt động hiệu quả, tăng cung hàng
hóa trên TTCK.
Tuy nhiên, TTCK Việt Nam vẫn còn tồn tại một số hạn chế nhất định như vẫn
còn tồn tại thông tin bất cân xứng, chưa có danh mục thị trường thực sự như ở các
nước Mỹ, Nhật,…, đa số các NĐT vẫn còn đầu tư theo tâm lý, tin đồn,..... Những hạn
chế này làm cản trở quá trình hình thành nên một thị trường đầu tư có tổ chức và hiệu
quả của TTCK Việt Nam.
Từ những hạn chế này cùng với sự học hỏi những kiến nghị từ tiền nghiên cứu,
sinh viên đã đề xuất những giải pháp khắc phục hạn chế trên TTCK và tạo điều kiện
thuận lợi cho việc ứng dụng lý thuyết DMĐT Markowitz để lựa chọn và xây dựng
DMĐT trên TTCK Việt Nam.
73
PHẦN III: KẾT LUẬN
Vận dụng mô hình CAPM, lý thuyết Markowitz và các phương pháp đánh giá
hiệu quả DMĐT Sharpe, Jensen, bài nghiên cứu đã thực hiện được những nội dung
như sau:
- Hệ thống hóa lý thuyết Markowitz, lý thuyết CAPM và hai phương pháp đánh
giá hiệu quả DMĐT Sharpe, Jensen để vận dụng hiệu quả trong việc xây dựng và
quản lý DMĐT trong điều kiện TTCK Việt Nam.
- Vận dụng lựa chọn chứng khoán trên cơ sở lý thuyết CAPM. Lý thuyết
Markowitz để xây dựng DMĐT và đưa ra quyết định phân bổ vốn. Cuối cùng, đánh
giá tính hiệu quả của DMĐT trên cơ sở vận dụng phương pháp Sharpe và phương
pháp Jensen.
+ Kết quả thực hiện cho thấy TTCK Việt Nam dù có một số hạn chế nhất định nhưng
cơ bản là có thể áp dụng các lý thuyết và phương pháp đã nêu trên để xây dựng DMĐT,
đưa ra quyết định đầu tư và đánh giá hiệu quả DMĐT.
+ Về phương pháp đánh giá DMĐT, phương pháp Sharpe và Jensen đều được xây
dựng trên nền tảng mô hình CAPM, phù hợp với lý thuyết Markowitz. Hai phương
pháp này khá tối ưu và bổ sung cho nhau trong việc đánh giá tính hiệu quả của DMĐT.
Hơn nữa, để so sánh tính hiệu quả giữa các DMĐT thì cần thêm mức ngại rủi ro, và
yếu tố này là dựa vào mỗi NĐT.
- Tìm hiểu những mặt thuận lợi và hạn chế của TTCK Việt Nam, kết hợp học
hỏi từ tiền nghiên cứu để từ đó tìm ra giải pháp khắc phục để tăng cường tính hiệu
quả của việc xây dựng và quản lý DMĐT.
Bài nghiên cứu còn tồn tại những hạn chế nhất định mang tính khách quan của
TTCK Việt Nam cũng như những hạn chế chủ quan thuộc về người thực hiện đề tài.
+ Bài nghiên cứu chưa xây dựng được DMĐT hiệu quả trên trường hợp lãi suất cho
vay đầu tư được áp dụng trong thực tế.
+ Chỉ đánh giá DMĐT trên phương pháp Sharpe và Jensen chứ không áp dụng
phương pháp Treynor.
74
+ Bài nghiên cứu vẫn chưa tìm ra đầy đủ những hạn chế của TTCK Việt Nam, những
điều cản trở tính ứng dụng và tính hiệu quả của việc vận dụng lý thuyết xây dựng
DMĐT cũng như chưa đưa ra giải pháp cụ thể ở tầm vi mô (các DN, các NĐT,…).
Tuy nhiên, đề tài lại có ý nghĩa quan trọng trong việc giúp NĐT lựa chọn chứng
khoán, quyết định phân bổ tài sản, quyết định phân bổ vốn và đánh giá tính hiệu quả
của DMĐT.
Mặc dù đã có nhiều nổ lực trong việc nghiên cứu lý thuyết và các tiền nghiên
cứu để thực hiện đề tài này, nhưng do sự hạn chế về hiểu biết nên khóa luận vẫn
không tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Do đó, sinh viên rất mong muốn nhận
được sự góp ý từ thầy, cô để nâng cao tính ứng dụng và hợp lý của đề tài.
Xin chân thành cảm ơn!
75
DANH MỤC THAM KHẢO
Tài liệu nước ngoài
1. Bodie Kane Marcus. (2011). Investments. McGraw-Hill Irwin.
2. Eugene F.Fama. (1968). Riss return and equilibrium: some clarifying
comments. Journal of Finance.
3. Hanqing Jin and Xun Yu Zhou. (1991). Continuous-Time Markowitz's
Problems in an Incomplete Market, with No Shorting Portfolios.
4. Harry Markowitz. (1952). Portfolio Selection: Efficient diversification of
investment. Journal of Finance.
5. Hishamuddin Mohd Ali, Ph.D. (2006). Is there any opportunity for real estate
portfolio?
6. James Tobin. (1958). Liquidity Preference as Behaviour Toward Risk.
7. Merton R.C. (1990). Continuous Time Finance. Basil Blackwell.
8. Michael C.Eurhardt and Eugene F.Brigham. (2011). Financial Management:
Theory and Practise. South-Western Cengage Learning.
9. Robert C.Merton. (2004). Theory of Finance from the Respective of
Continuous Time. The Journal of Financial and Quantitative Analysis.
10. Steven P. Peterson. (2012). Investment theory and risk management . Willey
Finance.
11. Wei-Peng Chen, Huimin Chung, Keng-Yu Ho, Tsu-Ling Hsu. (2013).
Portfolio optimization and mean-variance spanning tests.
Tài liệu trong nước
1. PGS.TS Trần Ngọc Thơ. (2007). Tài chính doanh nghiệp hiện đại. NXB
Thống kê.
2. PSG.TS Nguyễn Minh Kiều. (2012). Tài chính doanh nghiệp căn bản. NXB
Lao động - Xã hội.
3. PSG.TS Nguyễn Minh Kiều. (2013). Các yếu tố kinh tế vĩ mô và biến động
của thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Tài chính.
76
4. Th.S Lê Anh Tuấn. (2010). Vận dụng mô hình Markowitz trong việc xây dựng
danh mục đầu tư chứng khoán tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Đại học Đà
Nẵng.
5. Th.S Vũ Ngọc Tuấn. (2016). Thực tiễn quản trị công ty niêm yết tại Việt Nam
và một số đề xuất . Tạp chí Tài chính.
6. TS. Nguyễn Đức Hiền. (2013). Hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán
Việt Nam và khuyến nghị chính sách . Nghiên cứu kinh tế.
7. TS. Trần Văn Trí. (2014). Vận dụng mô hình Markowitz trong việc xây dựng
danh mục đầu tư chứng khoán tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Công
nghệ ngân hàng.
8. TS. Trần Văn Trí. (2015). Xây dựng và quản lý danh mục đầu tư chứng khoán
ở Việt Nam. Học viện Ngân hàng.
9. TS. Võ Thị Thúy Anh. (2011). Xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán tối ưu.
Tạp chí ngân hàng.
10. TS. Võ Thị Thúy Anh. (2012). Ước lượng cho hệ số Beta của các cổ phiếu
niêm yết trên HOSE. Tạp chí Phát triển kinh tế.
Website
1) www.cafef.vn
2) www.finance.vietstock.vn
3) www.hxn.vn
4) www.investmentopedia.com
5) www.tapchitaichinh.vn
6) www.thoibaotaichinhvietnam.vn
7) www.tinnhanhchungkhoan.vn
77
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC I: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG BETA CỦA CHỨNG KHOÁN
STT Mã CK
β
S.E
Thống kê t
D.W
𝑹𝟐̅̅̅̅
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
ABT ACC AGM APC BBC BCI BHS BIC BMC BMI BMP BRC BTT C32 CCI CII CLC CLW CMV CNG COM CSM CTD CTG CTI D2D DAG DHA DHC DHG DIC DPM DPR DQC DRC DRL DSN DVP DXG ELC EVE FCM FCN FDC FLC
0,159929 0,057488 0,508495 0,101943 0,194804 0,033976 0,518316 0,035531 0,62574 0,117062 0,668565 0,91683 0,371593 0,090286 0,76945 0,150167 0,978815 0,114438 0,628352 0,088513 0,621735 0,080269 0,60143 0,133206 0,217865 0,098053 0,48161 0,132443 0,42051 0,124431 0,912154 0,096626 0,384069 0,074397 0,396089 0,087199 0,15583 0,079967 0,726844 0,101744 -0,05235 0,133233 1,147217 0,095996 0,478676 0,090427 0,945137 0,072356 0,39279 0,140367 0,427753 0,085805 0,495906 0,128244 0,08163 0,639911 0,541072 0,09985 0,505268 0,073363 1,007973 0,101374 0,984658 0,057176 0,334933 0,069597 0,963839 0,103946 1,034168 0,084845 0,180678 0,085048 0,330379 0,06785 0,340425 0,073762 0,427753 0,085805 0,355179 0,112804 0,391824 0,127857 1,340191 0,202447 0,936138 0,116535 0,111368 0,120545 1,134592 0,193219
2,781928 4,988016 1,308576 6,147162 9,34534 7,292122 4,116837 5,123958 8,553234 7,098939 9,745693 4,515039 3,2219 13,636364 3,379465 9,44003 5,162394 4,542369 4,948691 7,143845 -0,392929 11,95072 5,29352 13,06239 4,2798307 4,98515 9,632979 7,839155 9,411518 8,887212 13,943102 17,2214 4,812486 9,272519 12,18889 4,124438 4,869236 7,615196 17,98515 15,148631 12,064555 16,619966 8,033124 11,92386 5,872038
Xác suất 0,0000 0,022187 2,035315 0,0000 0,080437 2,108647 0,0000 0,03603 2,024141 0,0000 0,110213 1,991390 0,0000 0,4869 2,149207 0,0000 0,148997 1,993709 0,0000 0,050799 2,475030 0,0000 0,08731 1,997937 0,0000 0,247638 1,830351 0,0000 0,142187 1,950040 0,0000 0,215256 1,872984 0,0000 0,071962 2,012427 0,0000 0,033082 2,071238 0,0000 0,357596 1,984126 0,0008 0,033897 2,087688 0,0000 0,228208 1,909839 0,0000 0,079499 2,031820 0,0000 0,062202 2,109213 0,0000 0,093312 1,998824 0,0000 0,265112 2,206196 0,0052 0,004286 0,0000 0,0000 0,32245 1,964421 0,0000 0,086214 1,813660 0,0000 0,363516 1,996006 0,0000 0,052408 2,096386 0,0000 0,074339 2,043599 0,0000 0,239452 1,973732 0,26912 1,997708 0,0000 0,0000 0,286687 2,202857 0,0000 0,237715 2,015938 0,0000 0,447219 2,042094 0,0000 0,497959 2,060447 0,0000 0,069432 2,062855 0,0000 0,221891 1,907886 0,0000 0,331192 1,934580 0,0000 0,074792 2,216703 0,0000 0,07081 2,018361 0,0000 0,163977 2,043443 0,0000 0,474339 2,043599 0,0000 0,329033 2,139695 0,0000 0,227478 2,021421 0,0000 0,393054 1,835615 0,0000 0,224864 2,003246 0,0000 0,251492 1,915871 0,0000 0,114472 1,732403
78
STT Mã CK
β
S.E
Thống kê t
D.W
𝑹𝟐̅̅̅̅
46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93
FMC FPT GDT GIL GMC GMD GSP HAI HBC HCM HDC HDG HHS HPG HRC HSG HTV HU3 IDI IJC IDT KBC KDC KHA KSB L10 LBM LCM LGC LHG LIX LM8 LSS MBB MCP MHC MSN NAV NBB NKG NNC NSC NTL OPC PAC PAN PDN PET
0,533348 0,09599 0,803263 0,05579 0,269249 0,09767 0,09633 0,215905 0,31228 0,074327 1,064705 0,087861 0,69649 0,123632 0,329029 0,13452 0,896391 0,101787 1,223513 0,082851 0,558823 0,085918 1,04602 0,107453 0,594617 0,167218 1,182222 0,072736 0,134003 0,074092 1,355465 0,099083 0,578134 0,102781 0,69481 0,116833 0,97713 0,134691 1,384817 0,106516 0,668538 0,158137 1,690432 0,115872 0,673628 0,091024 0,319661 0,086085 0,595846 0,099252 -0,86280 0,039912 0,553559 0,084438 1,003368 0,185474 0,552965 0,166762 0,42892 0,171377 0,443119 0,0979 0,414952 0,100562 0,857677 0,094386 0,737521 0,061749 0,358082 0,101582 0,096445 0,020117 0,359716 0,024299 0,088404 0,030021 0,047696 0,028794 0,762862 0,144317 0,545894 0,089973 0,157986 0,083204 1,221627 0,092192 0,240621 0,083719 0,723199 0,106891 0,471427 0,085313 0,218269 0,125123 0,959606 0,073538
10,55631 14,389 10,275673 5,241299 4,201414 12,11801 5,633596 11,44594 8,806497 14,76771 6,504124 19,73466 3,555945 16,25362 5,8086 13,68009 13,62393 11,94702 17,25461 13,00106 17,22758 14,5888 13,40056 3,713312 6,003373 -21,61747 6,556131 5,409755 3,315887 11,19935 4,564001 4,126318 9,086892 12,10575 3,52059 4,794126 14,80343 2,94477 5,65645 5,286011 9,067329 78,898789 19,25084 2,874135 9,765741 13,52587 4,744424 13,04912
Xác suất 0,0000 0,29111 2,028450 0,0000 0,409085 2,144900 0,0062 0,221738 2,021307 0,0007 0,113322 2,160973 0,0000 0,052922 2,166604 0,0000 0,328596 1,922548 0,0000 0,118098 2,120343 0,0000 0,216445 1,848233 0,0000 0,224388 2,131614 0,0000 0,421455 2,058132 0,0000 0,121731 2,201320 0,0000 0,439337 1,992421 0,0005 0,046091 2,013789 0,0000 0,468976 1,991617 0,0015 0,107563 2,101687 0,0000 0,384482 1,938503 0,0000 0,293231 2,201223 0,0000 0,206609 2,204518 0,0000 0,360041 1,918429 0,0000 0,360553 1,853263 0,0000 0,363461 1,810880 0,0000 0,415495 2,077046 0,0000 0,252852 1,952313 0,0002 0,041149 2,157487 0,0000 0,105214 1,940181 0,0000 0,610108 1,909401 0,0000 0,123485 2,205332 0,0000 0,097378 1,785921 0,0010 0,003245 1,955068 0,0013 0,141469 1,871309 0,0000 0,062392 2,124858 0,0000 0,051199 2,041102 0,0000 0,21749 2,086083 0,0000 0,362469 2,113394 0,0005 0,037046 2,099022 0,0000 0,068702 1,994417 0,0000 0,422639 1,949687 0,0035 0,025098 1,928743 0,0007 0,055818 1,954306 0,0000 0,083686 2,010433 0,0000 0,210028 2,007172 0,0086 0,208696 2,024284 0,0000 0,569425 2,031715 0,0043 0,023785 2,265095 0,0000 0,230626 1,934353 0,0000 0,290174 2,181209 0,0023 0,077887 2,189265 0,0000 0,362266 1,959232
79
STT Mã CK
β
S.E
Thống kê t
D.W
𝑹𝟐̅̅̅̅
94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141
PGC PGD PHR PTB PTC PXS RAL RDP REE SAM SC5 SCD SFC SFI SJD SMC SRF SSC SSI ST8 STG SVC SVI SZL TAC TBC TCL TCM TCO TDC TDW THG TIX TLG TMP TMS TNA TNC TPC TRC TS4 TSC TV1 UIC VCB VCF VFG VHC
0,888389 0,084473 0,630047 0,080455 0,52065 0,077992 0,413633 0,111097 0,922013 0,185894 1,115008 0,114536 0,514191 0,104034 0,246615 0,110638 1,063789 0,06292 1,134502 0,089378 0,59577 0,112037 0,337585 0,130725 0,003166 0,117581 0,664566 0,084867 0,483307 0,063788 0,630622 0,092348 0,280236 0,102281 0,136066 0,114052 1,175686 0,068199 0,37393 0,088017 0,44681 0,178231 0,680976 0,121181 0,539038 0,105389 0,547411 0,083723 0,394144 0,107187 0,257921 0,062302 0,475956 0,075886 1,19913 0,099319 0,067975 0,12603 1,03859 0,089162 0,189044 0,150629 0,566346 0,154387 0,348414 0,102082 0,355069 0,098836 0,373882 0,079862 0,03931 0,157973 0,34202 0,108486 0,307182 0,037521 0,569279 0,087839 0,439168 0,079264 0,966355 0,087798 0,592845 0,138756 0,600663 0,088921 0,641069 0,080191 1,105861 0,068385 0,070991 0,104604 0,169069 0,095133 0,08836 0,32125
15,51684 7,81066 6,67567 18,72318 4,959897 13,73499 9,94255 5,219073 16,907 12,69333 5,417695 8,582401 5,026925 9,830683 15,57674 17,82873 14,73987 4,193014 17,23894 13,24839 12,50692 7,619468 5,114764 16,53833 9,677177 4,13985 16,27199 12,07351 0,539357 11,64835 5,255028 11,66835 3,413091 11,59251 14,68158 1,248842 3,1527 15,18704 9,480967 5,540558 11,0006 4,27256 9,754627 17,99427 16,17117 1,67867 1,777184 9,812238
Xác suất 0,0000 0,368898 1,889707 0,0000 0,168354 2,120944 0,0000 0,127544 1,995337 0,0002 0,445471 2,128070 0,0000 0,073385 1,833111 0,0000 0,339335 1,975280 0,27289 1,987251 0,0000 0,0072 0,05298 2,178344 0,0000 0,488716 1,942580 0,0000 0,349516 1,769099 0,08386 2,109063 0,0000 0,0003 0,118668 2,067241 0,0005 0,113376 2,032859 0,0000 0,268811 2,064324 0,0000 0,259159 2,154798 0,0000 0,332792 1,972289 0,0065 0,321439 2,052703 0,0038 0,071423 2,087209 0,0000 0,498469 2,126527 0,0000 0,354287 2,019507 0,0127 0,217425 1,847591 0,0000 0,193063 1,965707 0,0000 0,078588 2,129346 0,0000 0,323247 1,987107 0,0003 0,230324 2,029759 0,0000 0,051537 2,082112 0,0000 0,313986 2,009987 0,0000 0,326964 2,045378 0,0091 0,002976 2,027733 0,0000 0,311276 2,194673 0,0015 0,051926 1,851803 244258 2,102661 0,0003 0,0007 0,034615 2,073196 0,0004 0,238543 2,013492 0,0000 0,364794 2,063255 0,0037 0,003158 2,203972 0,0018 0,029124 2,135052 0,0000 0,38188 1,747641 0,0000 0,220952 2,145134 0,0000 0,090626 2,200359 0,0000 0,287329 2,016528 0,0000 0,054733 1,786225 0,0000 0,230244 2,172647 0,0000 0,47479 2,003910 0,0000 0,468225 2,083343 0,0079 0,011838 1,949479 0,0006 0,017215 1,996812 0,0000 0,217211 2,174761
80
STT Mã CK
β
S.E
Thống kê t
D.W
𝑹𝟐̅̅̅̅
142 143 144 145 146 147 148 149 150
VHG VIS VNA VNE VNM VNS VPK VSC VTB
1,349087 0,066501 1,303396 0,104759 0,852619 0,072114 1,195297 0,115266 0,66827 0,055643 0,422574 0,098542 0,473596 0,105495 0,602654 0,076862 0,405339 0,103832
Xác suất 0,0000 0,364831 2,091671 0,0000 0,447471 2,097242 0,0000 0,297556 1,972060 0,0000 0,365823 1,933869 0,0000 0,424631 1,850621 0,0000 0,155136 1,794272 0,0000 0,060393 1,917311 0,0000 0,368707 2,086658 0,0000 0,145615 2,013025
14,54079 14,06935 12,6749 10,3699 19,01001 7,288274 4,489296 17,84076 7,904234
81
PHỤ LỤC II: ĐỊNH GIÁ 150 CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TẠI HOSE
β
VN Index CAPM
TSSL
α
Rf
STT Mã CK ABT ACC AGM APC BBC BCI BHS BIC BMC BMI BMP BRC BTT C32 CCI CII CLC CLW CMV CNG COM CSM CTD CTG CTI D2D DAG DHA DHC DHG DIC DPM DPR DQC DRC DRL DSN DVP DXG ELC EVE FCM FCN FDC FLC FMC FPT GDT GIL GMC GMD
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51
0,159929 0,508495 0,194804 0,518316 0,625734 0,668565 0,371693 0,76945 0,978815 0,628352 0,621735 0,60143 0,217865 0,48161 0,42051 0,912154 0,384069 0,396089 0,15583 0,726844 -0,05235 1,147217 0,478676 0,945137 0,39279 0,427753 0,565906 0,639911 0,541072 0,505268 1,007973 0,984658 0,334933 0,963839 1,034168 0,180678 0,330379 0,340425 1,117629 0,355179 0,391824 1,340191 0,936138 0,111368 1,134592 0,533348 0,803263 0,269249 0,215905 0,31228 1,064705
0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096
0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485
0,001158 0,001294 0,001172 0,001298 0,00134 0,001356 0,001241 0,001395 0,001477 0,001341 0,001338 0,00133 0,001181 0,001283 0,00126 0,001451 0,001246 0,00125 0,001157 0,001379 0,001076 0,001543 0,001282 0,001464 0,001249 0,001263 0,001277 0,001345 0,001307 0,001293 0,001489 0,001479 0,001226 0,001471 0,001499 0,001166 0,001225 0,001229 0,001531 0,001234 0,001249 0,002292 0,00146 0,001139 0,001537 0,001304 0,001409 0,001201 0,00118 0,001218 0,001511
0,003041 0,00409 -0,00042 0,003567 0,007347 0,0017 0,00166 0,009091 0,003551 0,004535 0,007333 0,002074 0,00548 0,010032 0,002471 0,003423 0,00659 0,004405 0,001949 0,005552 -2,00469 0,003852 0,006113 0,001893 0,001681 0,002769 0,004283 0,003656 0,006545 0,004561 -0,00129 0,001197 0,000127 0,006888 0,005875 0,00543 0,007088 0,00648 0,002442 0,001768 0,004235 -0,00338 0,005103 0,003529 0,000854 0,006454 0,00275 0,007698 0,00571 0,004831 0,002564
0,001883 0,002796 -0,00159 0,002269 0,006007 0,000343 0,000419 0,007696 0,002074 0,003194 0,005995 0,000744 0,004299 0,008748 0,001211 0,001972 0,005345 0,003155 0,000792 0,004174 -2,00578 0,00231 0,004831 0,000429 0,000432 0,001506 0,003006 0,002311 0,005238 0,003268 -0,00278 -0,00028 -0,0011 0,005416 0,004376 0,004263 0,005863 0,005251 0,000911 0,000534 0,002986 -0,00568 0,003643 0,00239 -0,00068 0,00515 0,001341 0,006497 0,004253 0,003613 0,001053
Định giá Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Cao Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp
82
β
VN Index CAPM
TSSL
α
Rf
0,69649 0,329029 0,896391 1,223513 0,558823 1,04602 0,594617 1,182222 0,134003 1,355465 0,578134 0,69481 0,97713 1,384817 0,668538 1,690432 0,673628 0,319661 0,595846 -0,8628 0,553587 1,003368 0,552965 0,171377 0,443119 0,414952 0,857677 0,747521 0,358082 0,744754 1,18031 0,320905 0,191921 0,762862 0,545894 0,157986 1,221627 0,240621 0,723199 0,471427 0,218269 0,959606 0,888389 0,630047 0,52065 0,413633 0,922013 1,115008 0,514191 0,245515 1,063789 1,134502
0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096
0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485
0,001367 0,001224 0,001445 0,001573 0,001314 0,001503 0,001327 0,001556 0,001148 0,001624 0,001321 0,001366 0,001476 0,001635 0,001356 0,001754 0,001358 0,00122 0,001328 0,00076 0,001312 0,001486 0,001311 0,001163 0,001269 0,001258 0,00143 0,001387 0,001235 0,001386 0,001096 0,001221 0,001171 0,001393 0,001309 0,001158 0,001572 0,00119 0,001378 0,00128 0,001181 0,00147 0,001442 0,001341 0,001299 0,001257 0,001455 0,00153 0,001296 0,001192 0,00151 0,001538
0,002797 -0,00079 0,006423 0,00361 -0,00041 0,002725 0,001592 0,005491 0,001383 0,008661 0,00381 -0,00072 0,000205 0,00219 0,007941 -0,0002 0,003799 0,004972 0,006215 0,002201 0,00654 -0,00579 0,006891 0,000932 0,006555 0,005005 -0,00029 0,002178 0,005745 0,003431 0,000679 0,001336 -0,0012 0,004505 0,007794 0,005897 -0,00159 0,005359 0,004408 0,006688 0,006685 0,00161 0,004714 0,004847 0,001059 0,001325 0,003775 0,003866 0,008128 0,005382 0,004056 0,002675
0,00143 -0,00202 0,004977 0,002038 -0,00172 0,001221 0,000265 0,003934 0,000235 0,007037 0,002489 -0,00209 -0,00127 0,000555 0,006585 -0,00195 0,002441 0,003751 0,004887 0,001441 0,005229 -0,00728 0,005579 -0,00023 0,005287 0,003747 -0,00172 0,000791 0,00451 0,002045 -0,00042 0,000115 -0,00237 0,003112 0,006485 0,004739 -0,00316 0,004169 0,003031 0,005408 0,005504 0,00014 0,003272 0,003505 -0,00024 0,011997 0,00232 0,002335 0,006832 0,004291 0,002546 0,001137
Định giá Thấp Cao Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Cao Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Thấp Cao Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Cao Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp
STT Mã CK 52 GSP 53 HAI 54 HBC 55 HCM 56 HDC 57 HDG 58 HHS 59 HPG 60 HRC 61 HSG 62 HTV 63 HU3 64 IDI 65 IJC 66 ITD 67 KBC 68 KDC 69 KHA 70 KSB 71 L10 72 LBM 73 LCM 74 LGC 75 LHG 76 LIX 77 LM8 LSS 78 79 MBB 80 MCP 81 MHC 82 MSN NAV 83 NBB 84 NKG 85 NNC 86 NSC 87 NTL 88 OPC 89 PAC 90 PAN 91 PDN 92 PET 93 PGC 94 PGD 95 PHR 96 PTB 97 PTC 98 PXS 99 RAL 100 RDP 101 REE 102 SAM 103
83
β
VN Index CAPM
TSSL
α
Rf
0,595777 0,337585 0,003166 0,664566 0,483307 0,630622 0280236 0,136066 1,175686 0,37393 0,44681 0,680976 0,539038 0,547411 0,394144 0,257921 0,475956 1,19913 0,067975 1,03859 0,189044 0,566346 0,348414 0,355069 0,373882 0,03931 0,34202 0,60106 0,569279 0,439168 0,966355 0,592845 0,600629 0,641069 1,105861 0,070991 0,169069 0,32125 1,349087 1,303396 0,852619 1,195297 0,66827 0,422574 0,473596 0,602654 0,405385
0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096 0,001096
0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485 0,001485
0,001328 0,001227 0,001097 0,001355 0,001284 0,001342 0,001205 0,001149 0,001554 0,001242 0,00127 0,001361 0,001306 0,001309 0,00125 0,001196 0,001281 0,001563 0,001122 0,0015 0,00117 0,001316 0,001232 0,001234 0,001242 0,001111 0,001229 0,00133 0,001318 0,001267 0,001472 0,001327 0,00133 0,001346 0,001527 0,001124 0,001162 0,001221 0,001621 0,001604 0,001428 0,001562 0,001356 0,001261 0,00128 0,001331 0,001254
0,002119 0,005385 0,003712 0,004369 0,004495 0,003008 0,007908 0,004162 0,001369 0,006141 0,001094 0,005623 0,005622 0,004753 0,005942 0,004161 0,002095 0,001889 0,003951 0,00129 0,008754 0,00964 0,004884 0,008769 0,005461 0,006635 0,006131 0,00075 0,002111 -0,0009 -0,00028 0,000217 0,004891 0,004462 0,003904 0,005502 0,004617 0,00687 -0,00121 0,001241 -0,00396 0,001667 0,007132 0,005039 0,004638 0,006096 0,00327
0,00079 0,004158 0,002615 0,003014 0,003211 0,001666 0,006703 0,003013 -0,00019 0,004899 0,009224 0,004262 0,004316 0,003444 0,004692 0,002965 0,000814 0,000326 0,002829 -0,00021 0,007584 0,008324 0,003653 0,007535 0,004219 0,005523 0,004901 -0,00058 0,000793 -0,00216 -0,00175 -0,00111 0,003561 0,003117 0,002377 0,004378 0,000324 0,005649 -0,00283 -0,00036 -0,00539 0,000105 0,005776 0,003779 0,003358 0,004765 0,002016
Định giá Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Thấp Cao Cao Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Cao Cao Cao Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp
STT Mã CK SC5 104 SCD 105 SFC 106 SFI 107 SJD 108 SMC 109 SRF 110 SSC 111 SSI 112 ST8 113 STG 114 SVC 115 SVI 116 SZL 117 TAC 118 TBC 119 TCL 120 TCM 121 TCO 122 TDC 123 TDW 124 THG 125 TIX 126 TLG 127 TMP 128 TMS 129 TNA 130 TNC 131 TPC 132 TRC 133 TS4 134 TSC 135 TV1 136 UIC 137 VCB 138 VCF 139 VFG 140 VHC 141 VHG 142 VIS 143 VNA 144 VNE 145 146 VNM VNS 147 VPK 148 VSC 149 VTB 150
84
PHỤ LỤC III: KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG ĐỐI VỚI BIẾN ĐỘC LẬP
CỦA 20 CỔ PHIẾU
Bảng III.1: Cổ phiếu BBC
Bảng III.2: Cổ phiếu BIC
85
Bảng III.3: Cổ phiếu BMP
Bảng III.4: Cổ phiếu C32
86
Bảng III.5: Cổ phiếu DSN
Bảng III.6: Cổ phiếu GDT
87
Bảng III.7: Cổ phiếu HSG
Bảng III.8: Cổ phiếu ITD
88
Bảng III.9: Cổ phiếu LGC
Bảng III.10: Cổ phiếu NNC
89
Bảng III.11: Cổ phiếu PTB
Bảng III.12: Cổ phiếu RAL
90
Bảng III.13: Cổ phiếu SRF
Bảng III.14: Cổ phiếu STG
91
Bảng III.15: Cổ phiếu TDW
Bảng III.16: Cổ phiếu THG
92
Bảng III.17: Cổ phiếu TLG
Bảng III.18: Cổ phiếu TMS
93
Bảng III.19: Cổ phiếu VHC
Bảng III.20: Cổ phiếu VNM
94
PHỤ LỤC IV: MA TRẬN VIỀN PHƯƠNG SAI – HIỆP PHƯƠNG SAI CỦA 20 CỔ PHIẾU
95
PHỤ LỤC V: CÁC DMĐT TỐI ƯU VỚI HỆ SỐ A KHÁC NHAU
