Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tính hệ số Beta theo chỉ số VN-Total đại diện tổng thể thị trường chứng khoán Việt Nam

HOÀNG THỊ ANH THƯ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ----------(cid:0)ω(cid:0)----------

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TÍNH HỆ SỐ BETA THEO CHỈ SỐ VN-TOTAL ĐẠI DIỆN TỔNG THỂ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 12 NĂM 2011

HOÀNG THỊ ANH THƯ

TÍNH HỆ SỐ BETA THEO CHỈ SỐ VN-TOTAL ĐẠI DIỆN TỔNG THỂ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kinh tế Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60.31.12

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ----------(cid:0)ω(cid:0)----------

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2011

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành chương trình cao học và luận văn này, tôi đã nhận được sự hướng dẫn, giúp đỡ và góp ý nhiệt tình của quý thầy cô trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, bạn bè, gia đình và các đồng nghiệp.

Trước hết, tôi xin chân thành gởi lời cảm ơn đến PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang - người đã rất tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn.

Tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè và các anh chị trong công ty chứng khoán đã hỗ trợ và tạo điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành luận văn này.

TP.Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2011

Học viên Hoàng Thị Anh Thư

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi với sự giúp đỡ của Cô

hướng dẫn và những người mà tôi đã cảm ơn; số liệu thống kê là trung thực, nội dung

và kết quả nghiên cứu của luận văn này chưa từng được công bố trong bất cứ công

trình nào cho tới thời điểm hiện nay.

Tp.HCM, ngày 26 tháng 12 năm 2011

Tác giả

Hoàng Thị Anh Thư

Mục lục nội dung



MỞ ĐẦU ..................................................................................................................... 1

1. Lý do chọn đề tài .............................................................................................. 1

2. Tính cấp thiết của đề tài .................................................................................... 1

3. Mục tiêu nghiên cứu ......................................................................................... 2

4. Đối tượng nghiên cứu ....................................................................................... 2

5. Phạm vi nghiên cứu .......................................................................................... 3

6. Phương pháp nghiên cứu .................................................................................. 3

7. Dữ liệu nghiên cứu ........................................................................................... 4

8. Bố cục luận văn ................................................................................................ 4

9. Những đóng góp của luận văn .......................................................................... 4

CHƯƠNG 1: HỆ SỐ BETA VÀ NHỮNG BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM ....... 5

1.1 Tìm hiểu beta và những ứng dụng của beta vào việc nghiên cứu thị trường vốn . ......................................................................................................................... 5

1.2 Beta phụ thuộc vào nhiều nhân tố ..................................................................... 7

1.3 Khảo sát thực nghiệm trước đây ....................................................................... 9

1.3.1 Những bằng chứng thực nghiệm từ thị trường Mỹ ...................................... 11

1.3.2 Bằng chứng từ thị trường Anh .................................................................... 13

1.3.3 Bằng chứng thực nghiệm ở thị trường Nhật ................................................ 15

1.3.4 Bằng chứng từ thị trường mới nổi .............................................................. 16

1.3.5 Bằng chứng từ thị trường Việt Nam ........................................................... 19

1.4 Kết luận chương 1 .......................................................................................... 22

CHƯƠNG 2: KIỂM TRA TÍNH ỔN ĐỊNH VÀ NHỮNG HẠN CHẾ CỦA HỆ SỐ BETA TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM HIỆN NAY .......... 24

2.1. Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam ................................................. 24

2.1.1 Số công ty niêm yết ..................................................................................... 24

2.1.2 Khối lượng và giá trị giao dịch..................................................................... 26

2.1.3 Giá trị vốn hóa thị trường ............................................................................. 27

2.2. Kiểm tra tính ổn định của hệ số beta ............................................................... 31

2.2.1. Phương pháp kiểm tra ................................................................................. 31

2.2.2 Kết quả ........................................................................................................ 36

2.3. Kết luận chương 2 .......................................................................................... 42

CHƯƠNG 3: TÍNH CHỈ SỐ VN-TOTAL ĐẠI DIỆN CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ HỆ SỐ BETA THEO CHỈ SỐ VN-TOTAL . 43

3.1 Tính chỉ số VN-Total đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam ............ 43

3.1.1 Phương pháp tính ......................................................................................... 43

3.1.2 Kết quả ........................................................................................................ 46

3.2 Hệ số beta theo chỉ số VN-Total ..................................................................... 50

3.3 Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo .................................. 57

3.4 Khuyến nghị sử dụng hệ số beta trong quyết định đầu tư ................................ 57

3.5 Kết luận chung ............................................................................................... 58

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................ 60

PHỤ LỤC 1: Danh mục các công ty chứng khoán trong mẫu phân tích ..................... 62

PHỤ LỤC 2: Bài nghiên cứu của Sromon Das (2008) ............................................... 63

PHỤ LỤC 3: Giả thuyết mô hình CAPM ................................................................... 79

PHỤ LỤC 4: Giả thuyết của hồi quy tuyến tính ......................................................... 81

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

HOSE : Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

: Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HAX

: Mô hình Fama và French FF

CAPM : Mô hình định giá tài sản vốn

NYSE : Thị trường chứng khoán New York

: Thị trường chứng khoán London LSE

: Thị trường chứng khoán Tokyo TSE

: Khối lượng giao dịch KLGD

: Khối lượng niêm yết KLNY

: Chỉ số trung bình giá chứng khoán trên thị trường Việt Nam (bao gồm

VN-Total HOSE và HAX) do tác giả tự đặt tên.

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2. 1 Số lượng công ty niêm yết trên sàn qua các năm 2000-2010 ....................... 25

Bảng 2. 2 Khối lượng và giá trị giao dịch trên hai sàn từ 2000-2010 ........................... 26

Bảng 2. 3 Giá trị beta của mỗi chứng khoán ............................................................... 36

Bảng 2. 4 Ước tính phương trình hồi quy sử dụng thời gian như một biến số.............. 38

Bảng 2. 5 Ước lượng phương trình hồi quy bằng biến giả ........................................... 41

Bảng 3. 1 Chỉ số VN-Total, VN-Index, HAX-Index giai đoạn 2006-2011 .................. 46

Bảng 3. 2 Chỉ số VN-Total theo cách tính VN-Index, theo trọng số khối lượng giao

dịch và theo trọng số khối lượng niêm yết .................................................................. 49

Bảng 3. 3 Giá trị beta của các chứng khoán ................................................................ 51

Bảng 3. 4 Ước tính phương trình hồi quy sử dụng thời gian như một biến số.............. 53

Bảng 3. 5 Ước tính phương trình hồi quy sử dụng biến giả với chỉ số VN-Total ......... 55

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2. 1 Giá trị vốn hoá thị trường trên HOSE năm 2000-2010 (tỷ đồng) ................. 28

Hình 2. 2 Giá trị vốn hoá trên cả hai sàn và Upcom (%GDP)...................................... 28

Hình 3. 1 Chỉ số VN-Total, VN-Index, HAX-Index giai đoạn 2006-2011 .................. 47

Hình 3. 2 Chỉ số VN-Total, VN-Total theo KLGD, VN-Total theo KLNY ................. 50

MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài

Thị trường chứng khoán là một khái niệm quen thuộc tại các nước có nền kinh tế

phát triển. Trong những năm qua thị trường chứng khoán Việt Nam đã có sự phát triển

mạnh mẽ, đáp ứng ngày càng đa dạng và phong phú của các nhà đầu tư. Bên cạnh đó

thì thị trường chứng khoán cũng có những biến động lớn dẫn đến sự thua lỗ cũng như

sụt giảm chỉ số VN-Index. Do đó, đầu tư chứng khoán cũng có rủi ro, rủi ro đó là sự

bất ổn, sự biến thiên có khả năng của lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận kỳ vọng.

Thông thường để đo lường rủi ro người ta dùng phân phối xác suất với các tham số đo

lường phổ biến là phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến thiên và đặc biệt là hệ số beta

(β).

Tuy nhiên bản thân hệ số beta (β) có thể giữ vai trò quyết định đầu tư hay không?

Hệ số beta (β) liệu có ổn định theo thời gian hay không? Hệ số beta (β) phụ thuộc lớn

vào chỉ số đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam VN-Index, trong khi chỉ số

này đang bộc lộ một số hạn chế, liệu nên đưa ra chỉ số mới “VN-Total” khắc phục hạn

chế đó hay không?

Đây là những câu hỏi mà nhiều nhà kinh tế quan tâm. Và để trả lời những câu hỏi

này, tác giả đã lựa chọn đề tài “Tính hệ số beta theo chỉ số VN-Total đại diện tổng

thể thị trường chứng khoán Việt Nam” để làm đề tài nghiên cứu luận văn bảo vệ

2. Tính cấp thiết của đề tài

khóa học Thạc sĩ của mình.

Việc cung cấp hệ số beta chứng khoán liệu có phản ánh đúng mức độ biến động lợi

nhuận cổ phiếu cá biệt so với mức độ biến động lợi nhuận danh mục cổ phiếu thị

trường hay không rất được quan tâm và thực hiện trong nhiều nghiên cứu kinh tế ở các

quốc gia khác nhau trên thế giới.

Tuy nhiên tại Việt Nam, các nghiên cứu về việc tính toán hệ số beta cho thị trường

chứng khoán Việt Nam còn khá mới mẻ, chưa có tổ chức chuyên nghiệp đứng ra công

bố và xác nhận độ tin cậy của nó. Những năm gần đây, cùng với sự gia tăng mạnh của

thị trường chứng khoán việc cung cấp thêm công cụ đo lường rủi ro đáng tin cậy là cần

3. Mục tiêu nghiên cứu

thiết.

Thứ nhất: Tính toán hệ số beta của một số chứng khoán tiêu biểu và kiểm tra liệu

hệ số beta (β) có ổn định qua các thời kỳ thị trường từ năm 2006 đến tháng 10 năm

2011 của Việt Nam hay không?

Thứ hai: Từ việc kiểm tra beta (β), ta thấy hệ số beta có một số hạn chế trong việc

tính toán dựa theo chỉ số VN-Index, tác giả muốn đưa ra chỉ số VN-Total thay cho VN-

Index đại diện chung cho toàn thị trường chứng khoán Việt Nam và tính toán lại hệ số

4. Đối tượng nghiên cứu

beta theo chỉ số VN-Total này.

Để đạt mục tiêu nghiên cứu như nêu trên, luận văn hướng đến các đối tượng nghiên

cứu như sau:

- Giá đóng cửa của chứng khoán hàng ngày trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố

Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HAX);

- Khối lượng giao dịch của chứng khoán hàng ngày trên Sở giao dịch chứng khoán

Tp.HCM và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội;

- Chỉ số VN-Index và HaSTC-Index hàng ngày;

- Cách tính hệ số beta; cách tính chỉ số VN-Index;

5. Phạm vi nghiên cứu

- Cách tính chỉ số VN-Total đại diện tổng thể thị trường chứng khoán Việt Nam.

- Tổng thể chứng khoán đã niêm yết trên sàn HOSE và HAX từ khi cổ phiếu lên sàn

niêm yết đến 13/10/2011 có 711 chứng khoán với 2625 ngày quan sát.

- Chọn mẫu 24 công ty niêm yết trên sàn HOSE từ năm 2006 đến 13/10/2011 với 1434 ngày quan sát vì các công ty đã được niêm yết trên sàn chứng khoán trước năm 2007

thì dữ liệu đủ lớn để kiểm tra sự ổn định của beta chứng khoán.

- Đối tượng nghiên cứu là mức độ biến động rủi ro của chứng khoán so với biến động rủi

6. Phương pháp nghiên cứu

ro của danh mục thông qua việc tính toán hệ số beta của các chứng khoán.

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu như:

- Phương pháp hồi quy: để xác định mối quan hệ giữa các nhân tố rủi ro và tỷ suất sinh lợi. Để kiểm định tính ổn định của hệ số beta sử dụng phương pháp hồi quy sử dụng

thời gian như biến số và phương pháp hồi quy sử dụng biến giả theo đề xuất của

Sromon Das (2008) (Tham khảo ở phụ lục 2)

- Phân tích, so sánh kết hợp sử dụng bảng biểu, đồ thị nhằm làm rõ sự khác biệt của chỉ

số VN-Total đại diện tổng thể thị trường Việt Nam so với VN-Index.

- Công cụ: Sử dụng phần mềm Eview để tính toán hệ số beta, cũng như các hàm đặc biệt

của excel để lọc dữ liệu và tính toán chỉ số VN-Total.

7. Dữ liệu nghiên cứu

Trong luận văn tác giả đã sử dụng số liệu thống kê từ các nguồn dữ liệu: Sở giao

dịch chứng khoán Tp.HCM và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội trong khoảng thời

8. Bố cục luận văn

gian từ năm 2000 đến 13/10/2011.

Ngoài lời mở đầu, kết luận và danh mục các tài liệu tham khảo, luận văn chia làm 3

chương:

 Chương 1: Hệ số beta và những bằng chứng thực nghiệm.

 Chương 2: Kiểm tra tính ổn định và những hạn chế của hệ số beta trên thị trường

chứng khoán Việt Nam hiện nay.

 Chương 3: Tính toán chỉ số VN-Total đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam

9. Những đóng góp của luận văn

và hệ số beta chứng khoán theo chỉ số VN-Total.

 Thứ nhất, để giúp các nhà đầu tư xem xét, cân nhắc khi ra quyết định đầu tư một trong

những tham số quan trọng phản ánh rủi ro của cổ phiếu là hệ số beta (β) tuy nhiên một

vấn đề đặt ra liệu beta có biến đổi theo thời gian hay không? Tác giả hi vọng sẽ giúp

người đọc có cái nhìn rõ hơn về hệ số beta khi ra quyết định đầu tư.

 Thứ hai, luận văn là nghiên cứu định lượng để xây dựng một chỉ số VN-Total đại diện

 Thứ ba, từ kết quả mô hình, luận văn đã tính toán lại hệ số beta chứng khoán theo chỉ

cho tổng thể thị trường chứng khoán Việt Nam thay cho chỉ số VN-Index hiện tại.

số VN-Total và kiểm tra tính ổn định của beta theo chỉ số VN-Total từ khi có sự ra đời

của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.

CHƯƠNG 1: HỆ SỐ BETA VÀ NHỮNG BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

1.1 Tìm hiểu beta và những ứng dụng của beta vào việc nghiên cứu thị

trường vốn

Beta là một khái niệm hay được sử dụng trong phân tích tài chính. Rủi ro của một

danh mục đa dạng hoá tốt phụ thuộc vào rủi ro thị trường của các chứng khoán trong

danh mục.

Góp phần của chứng khoán vào rủi ro của một danh mục đa dạng hoá phụ thuộc

vào chứng khoán đó bị tác động như thế nào bởi một sụt giảm chung của thị trường.

Độ nhạy cảm này đối với thị trường được gọi là hệ số beta.

Beta đo lường mức độ mà các nhà đầu tư kỳ vọng giá cổ phần thay đổi đối với một

phần trăm thay đổi tăng thêm trên thị trường. Beta trung bình của tất cả các cổ phần

bằng một. Một cổ phần có beta lớn hơn một thì có nhạy cảm cao đối với các biến động

thị trường, một cổ phần có beta nhỏ hơn một thì không có nhạy cảm cao đối với các thị

trường. Độ lệch chuẩn của một danh mục đa dạng hoá tỷ lệ với beta của chúng. Như

vậy, một danh mục đa dạng hoá đầu tư vào cổ phần có beta bằng hai sẽ có gấp đôi rủi

ro so với danh mục đa dạng hoá đầu tư vào cổ phần có beta bằng một.

Tính toán beta để nắm bắt “rủi ro hệ thống” là ý nghĩa quan trọng mà công trình

nghiên cứu của Giáo sư Sharpe (1964), Lintner (1965) và Mossin (1966) đã thực hiện.

Mô hình này dùng để nghiên cứu thị trường vốn, cụ thể là lựa chọn các chứng khoán

riêng lẻ và một danh mục đầu tư. Mô hình này ban đầu chỉ là xây dựng một tài sản với

danh mục thị trường, rủi ro hệ thống hay “beta” có thể đo lường chính xác rủi ro của tài

sản và quyết định tỷ suất sinh lợi của tài sản đó. Tương tự, các công trình nghiên cứu

thực nghiệm thực hiện bởi G.S Black, Jense, Schole (1972) cũng dựa trên “phiên bản

beta bằng 0” của G.S Black (1972). Tuy nhiên những nghiên cứu thực nghiệm sau đó

đã đi ngược lại mô hình này cụ thể nghiên cứu của Banz (1981), Daniel (1997) cho

thấy rằng quy mô công ty là nhân tố then chốt quyết định tỷ suất sinh lợi chứng khoán.

Có rất nhiều phương pháp để ước lượng hệ số rủi ro beta cho các cổ phiếu trên thị

trường chứng khoán. Việc sử dụng phương pháp nào tùy thuộc vào sự phù hợp của

phương pháp đó với thị trường đang xét, tùy thuộc vào ý muốn chủ quan của người

đánh giá, cũng như phụ thuộc vào hiệu quả mà phương pháp đó mang lại. Các phương

pháp thường được sử dụng là:

 Ước lượng beta thông qua các phương pháp đơn giản bằng đồ thị.

 Ước lượng beta bằng mô hình chỉ số đơn (SIM)

 Ước lượng beta bằng mô hình CAPM dựa trên số liệu lịch sử.

Trong đó ước lượng beta qua mô hình CAPM là phương pháp được sử dụng phổ biến

() = + () −

nhất. Theo mô hình CAPM, TSSL kỳ vọng của một tài sản được tính như sau:

Trong đó:

E(ri) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hay chi phí vốn của chứng khoán i

βi là rủi ro hệ thống dựa trên độ nhạy cảm của chứng khoán i với thị trường

rf là lãi suất phi rủi ro.

Thực nghiệm cho thấy beta ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của mẫu phân tích.

Nghiên cứu về sự di chuyển của giá cổ phiếu thấy rằng mỗi chứng khoán hay danh

mục của chứng khoán có 2 thành phần rủi ro đó là rủi ro hệ thống hay còn gọi là rủi ro

thị trường là rủi ro không thể đa dạng hóa được. Biến số thể hiện rủi ro không thể đa

dạng hóa gọi là “beta”, biến số này có mối liên hệ với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Ngoài

ra beta cũng đo lường độ biến động và tính thanh khoản của chứng khoán đó. Rủi ro

thứ hai là “alpha” (α) có thể đa dạng hóa bởi các nhà đầu tư hợp lý. Lý thuyết này cho

rằng những nhà đầu tư hợp lý sẽ loại bỏ rủi ro phi hệ thống. Tuy nhiên điều đó cho

thấy rằng nhà đầu tư nhận thấy rủi ro hệ thống hay beta như là rủi ro vốn có của chứng

khoán.

Hệ số beta là hệ số rủi ro không thể đa dạng hóa được ngay cả trong mô hình đa

nhân tố. Ngày nay, nhà nghiên cứu cho rằng hệ số beta là một trong những nhân tố ảnh

hưởng quyết định đầu tư. Tuy nhiên, việc sử dụng hệ số beta là hạn chế do yếu tố tính

toán beta dựa trên dữ liệu trong quá khứ và sẽ khó để dự đoán sự thay đổi trong tương

lại.

Nhìn vào những quan điểm khác nhau thể hiện trên mô hình, công thức của mô

hình CAPM trước đây dự đoán chứng khoán nào có beta càng cao thì sẽ có tỷ suất sinh

lợi càng cao khi mà tỷ suất sinh lợi thị trường cao hơn tỷ suất sinh lợi của tỷ suất phi

rủi ro. Trong trường hợp tỷ suất sinh lợi thị trường thấp hơn lãi suất phi rủi ro, chứng

khoán có beta càng cao thì tỷ suất sinh lợi càng thấp. G.S Pettengill, Sundaram và

Mathur (1995) gọi đây là mối quan hệ có điều kiện của beta và tỷ suất sinh lợi. Riêng

đối với lý do này, họ xác định quy trình kiểm tra của Fama và Macbeth (1973) bằng

cách loại bỏ yếu tố tự nhiên có điều kiện giữa beta và tỷ suất sinh lợi. Phát hiện chủ

yếu của họ là mối liên hệ xác định mang ý nghĩa thống kê giữa beta và tỷ suất sinh lợi.

Tuy nhiên, Bodie và cộng sự của ông (2008) tranh luận rằng mô hình đa nhân tố ảnh

hưởng không nhiều lắm so với những mô tả nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi

chứng khoán.

Gooding, A., và O’Malley.F (1977) nghiên cứu sự biến động của beta qua các giai

đoạn thị trường và nhận ra rằng hầu hết các danh mục đầu tư bị tác động của xu hướng

1.2 Beta phụ thuộc vào nhiều nhân tố

thị trường và vì vậy beta cũng biến đổi theo.

Vấn đề quan tâm khác được lưu ý là rất khó để thiết lập beta của một công ty, cho

dù beta không thay đổi trong thời gian dài, hoặc không có xu hướng biến động lên

xuống theo thị trường trong những thời kỳ (giai đoạn) khác nhau. Ví dụ, ngay cả thời

kỳ đầu cơ giá lên và giá xuống “bull and bear” beta của chứng khoán hay của danh

mục chứng khoán di chuyển cùng chiều, vì vậy dẫn đến kích thước rủi ro khác nhau.

Do đó beta phụ thuộc vào nhiều nhân tố như là lựa chọn giai đoạn, rủi ro tài sản cũng

được kể đến trong danh mục …

Một loạt các nghiên cứu đã xem xét tính ổn định của beta và rút ra kết luận chung

rằng thước đo rủi ro này thì không ổn định đối với cổ phiếu cá thể nhưng tính ổn định

của beta đối với danh mục các cổ phiếu gia tăng mạnh. Hơn nữa, danh mục các cổ

phiếu càng lớn (trên 50 cổ phiếu) và có thời gian dài (trên 26 tuần) thì beta của danh

mục càng ổn định. Ngoài ra, các beta cao có xu hướng ngược lại với mức trung bình.

Cụ thể các danh mục có beta cao có xu hướng giảm theo thời gian dần về một (1,00)

trong khi các danh mục có beta thấp có xu hướng tăng theo thời gian dần về một

(1,00).

Các nhân tố khác ảnh hưởng đến tính ổn định của beta là số tháng được sử dụng để

ước lượng beta ban đầu và beta kiểm định. Roenfeldt, Griepemtrog và Pflamm (PGP)

(2006) đã so sánh các beta được rút ra từ 48 tháng dữ liệu và beta sau đó của 12, 24,

36, 48 tháng. Các beta 48 tháng thì không tốt để ước lượng cho beta 12 tháng sau đó

nhưng khá tốt để ước lượng cho các beta 24, 36, 48 tháng.

Chen (2005) đã kết luận rằng các beta danh mục sẽ bị sai lệch nếu các beta của các

chứng khoán cá thể không ổn định, vì vậy ông đã đề xuất mô hình Bayes để ước lượng

beta thay đổi theo thời gian.

Carpemter và Upton (2001) xem xét ảnh hưởng của khối lượng giao dịch lên tính

ổn định của beta và kết luận rằng những tiên đoán về beta sẽ tốt hơn nếu sử dụng các

beta đã điều chỉnh khối lượng giao dịch. Việc ảnh hưởng của khối lượng giao dịch lên

các ước lượng beta có liên quan đến ảnh hưởng công ty nhỏ, điều này cho rằng beta

của các chứng khoán có khối lượng giao dịch nhỏ thì bị sai lệch đi xuống như xác định

của Ibbotson, Kaplan và Peterson (1998). Trong nghiên cứu của Sromon Dass (2008)

tại thị trường Ấn Độ thì hầu hết kết quả beta ổn định qua các giai đoạn phân tích. Tuy

nhiên các kết quả phụ thuộc vào lựa chọn thời điểm và dựa vào việc phân loại.

Tóm lại, các beta cá thể nói chung bất ổn theo thời gian trong khi đó beta của các

danh mục lớn ổn định. Ngoài ra, nên sử dụng ít nhất 36 tháng dữ liệu để ước lượng

1.3 Khảo sát thực nghiệm trước đây

beta và tỉnh táo xem xét khối lượng và quy mô giao dịch của các cổ phiếu.

Nhìn vào công trình nghiên cứu tiên phong thực hiện trong quá khứ về ứng dụng

của beta trong những thị trường khác nhau.

Blume (1975) là nhà nghiên cứu đã đóng góp to lớn trong việc ứng dụng beta để

nắm bắt rủi ro hệ thống mà trong những giai đoạn sau này mỗi nhà nghiên cứu đã trích

dẫn mô hình của họ

Fabbozzi và Francis (1977) đã áp dụng kiểm tra ý nghĩa kinh tế chuẩn để xem xét

tính bền vững của thị trường chứng khoán NewYork (NYSE) trong cả hai giai đoạn

đầu cơ giá lên và giá xuống (bull and bear) để áp dụng mô hình hồi quy biến giả. Họ

kết luận rằng giá trị của alpha và beta không bị ảnh hưởng bởi các thị trường khác nhau

(thời kỳ giá lên và giá xuống – bull and bear phases), mà dựa vào từng chứng khoán

riêng lẻ.

Trong nghiên cứu của Gooding và O’Malley (1977) xem xét tính ổn định của beta

qua các thời kỳ thị trường dựa trên beta danh mục. Họ đã đưa ra kết luận hầu hết danh

mục đầu tư bị tác động bởi sự di chuyển (biến động) của giá chứng khoán và xu hướng

của thị trường. Vì vậy beta không đứng yên. Họ cũng đưa ra quan điểm có thể những

dự đoán này sẽ cải thiện nếu giai đoạn dự báo là giá tăng.

Fstrada (2000) đã phân tích 14 Sở giao dịch chứng khoán châu Âu và ông nhận

thấy là sự gia tăng trong giá trị beta khi số lần xuất hiện (tần số) dữ liệu bị giảm. Ông

cũng lưu ý rằng hệ số beta thấp nhất khi sử dụng giá cổ phiếu hàng ngày có yếu tố tâm

lý hành vi trong đó. Cũng vậy, giá trị beta ước tính là càng thấp khi sử dụng dữ liệu

hàng tháng hơn là dữ liệu hằng quý. Một vài nghiên cứu, Scholes và William (1977)

khuyến khích sử dụng tỷ suất sinh lợi hàng ngày để tính beta vì nó liên quan đến một

vài câu hỏi kinh tế lượng quan trọng như là “biến nội sinh”.

Faff (2001) trong công trình phân tích của mình cũng cho thấy sự khác nhau giữa

beta qua chuỗi thời gian và phần bù rủi ro của mẫu phân tích trong điều kiện thị trường

biến đổi.

Woodward và Andeson (2003) một mặt sử dụng mô hình cho phép dịch chuyển nhẹ

nhàng giữa các tình trạng khác nhau phụ thuộc vào tỷ suất sinh lợi trung bình của 12

tháng trước đó. Những nhà nghiên cứu cũng lưu ý một số hạn chế của việc sử dụng

beta. Mặc dù cho thấy những hạn chế khác nhau, Cochran (2005) gọi mô hình CAPM

là mô hình “đầu tiên, nổi tiếng nhất” và hơn hết là sử dụng mô hình trong định giá tài

sản.

Nhìn dữ liệu sử dụng, vấn đề quan tâm cần lưu ý là các nhà nghiên cứu không thay

đổi sử dụng dữ liệu hàng quý, hàng tháng, hàng tuần và hàng ngày để tính hệ số beta và

lưu ý sự khác nhau trong kết quả của nhiều trường hợp. Tóm lại, nhiều nhà nghiên cứu

cho thấy sự hạn chế của việc tính toán hệ số beta khi sử dụng dữ liệu khác nhau. Tuy

nhiên, rủi ro hệ thống được nắm bắt bởi beta và xu hướng trong tâm lý giá cổ phiếu

trong các thời điểm thị trường khác nhau sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng để phân

loại các công ty về rủi ro và đưa ra quyết định đầu tư thích hợp.

Việc tính toán beta dựa vào mô hình CAPM. Sau khi mô hình CAPM đưa ra, nhiều

nhà nghiên cứu và các học giả đã thực hiện nhiều kiểm tra thực nghiệm khác nhau để

đưa ra bằng chứng, hoặc những nghi ngờ và tranh luận. Theo giáo sư Xu (2001) những

bài kiểm tra thực tế về mô hình CAPM tập trung vào ba vấn đề chính của phương trình

- Thứ nhất, hệ số gốc (hệ số chặn) sẽ cân bằng lãi suất phi rủi ro.

- Thứ hai, beta chỉ đại diện cho rủi ro chứng khoán, được tính toán dựa vào những phân

tích biến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và mối quan hệ giữa beta- tỷ suất sinh lợi là quan hệ

tuyến tính.

- Cuối cùng, phần bù rủi ro là dương.

Trong phần này, nghiên cứu thực nghiệm trước đây về mô hình CAPM sẽ được

xem xét từ cả hai thị trường phát triển và thị trường mới nổi. Toàn bộ những nghiên

cứu thực nghiệm trước đây chưa đưa ra kết quả thích hợp. Nói chung những nghiên

cứu gần đây ủng hộ mô hình CAPM. Ngược lại, những bằng chứng sau đó dường như

không ủng hộ nhiều do beta được lựa chọn để xem như đại diện duy nhất cho rủi ro bị

1.3.1 Những bằng chứng thực nghiệm từ thị trường Mỹ

nghi ngờ.

 Những thực nghiệm ban đầu

Từ khi mô hình CAPM được phát triển từ năm 1960, rất nhiều bài nghiên cứu đưa

ra ở nước Mỹ, nó đã lấn át lý thuyết kiểm tra CAPM. Những bài kiểm tra ban đầu về

mô hình CAPM được xây dựng trong quốc gia đơn lẻ là nước Mỹ, và tập trung vào dữ

liệu từ trước tới năm 1969.

Black, Jense và Scholes (1972) kết luận rằng kết quả kiểm tra của họ đưa ra ủng hộ

mạnh mẽ cho mô hình CAPM. Sau khi phân tích tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư

chứng khoán tại các mức độ beta khác nhau từ thời điểm 1926 đến 1966. Họ nhận ra

rằng nhìn chung có mối quan hệ đơn giản giữa tỷ suất sinh lợi trung bình và beta thị

trường khi sử dụng dữ liệu thị trường NYSE. Cả Blume và Friend (1973) và Fama và

Macbeth (1973) đã chỉ ra đường thẳng thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh

lợi của thị trường NYSE qua ba giai đoạn khác nhau sau cuộc chiến tranh thế giới thứ

hai, sử dụng số liệu thị trường NYSE tương tự từ Trung tâm nghiên cứu giá cả chứng

khoán (The Center for Research in Security Pric -SRSP) và COMPUSTAT trong suốt

giai đoạn trước 1969. Fama và MacBeth (1973) đã phát hiện ra chênh lệch tỷ suất sinh

lợi của thị trường trung bình là 1.3% mỗi tháng và đưa ra mỗi quan hệ giữa beta và tỷ

suất sinh lợi hàng tháng là dương. Họ hiểu rằng kết quả không phản ánh hết hai giả

thuyết của mô hình SML, và có một đường thẳng thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ

suất sinh lợi trong mô hình và quan trọng hơn, không có thước đó rủi ro nào ngoài beta

hệ thống tác động lên tỷ suất sinh lợi trung bình. Thêm nữa, Fama và Macleth (19730)

đã giới thiệu hai bước hồi quy (FM approach) cho lần đầu kiểm tra mô hình CAPM mà

sau này phương pháp này đã trở nên vượt trội trong việc kiểm tra thực nghiệm lý

thuyết CAPM.

Tuy nhiên, mặc dù kết quả thực nghiệm xác định dương nhưng những bằng chứng

phủ định chống lại mô hình CAPM vẫn còn. Ví dụ, những nhà nghiên cứu nhận thấy hệ

số gốc ước tính chỉ ra tỷ suất sinh lợi phi rủi ro cao hơn lãi suất phi rủi ro được sử dụng

khi đưa vào, và vì vậy nếu minh họa kết quả với đường thị trường chứng khoán, độ dốc

của rủi ro – tỷ suất sinh lợi không hoàn toàn dốc đứng. Tuy nhiên, Black (1972) đưa ra

2 lý do cho sự sai lệch này: một là vì sử dụng một đại diện thay vì danh mục đầu tư thị

trường thực sự, và điều khác nữa là tỷ suất phi rủi ro thực sự không tồn tại và mô hình

CAPM không thể dự đoán tại hệ số gốc bằng 0.

 Bằng chứng chắc chắn sau thập niên 1970 ở thị trường Mỹ

Từ sau thập niên 1970, những kiểm tra thực nghiệm về mô hình CAPM đã đưa ra

những kết quả pha trộn. Đặc biệt trong 30 năm gần đây, những bằng chứng nghiêng về

xu hướng chung ít đi, nhiều nhà nghiên cứu đưa ra những tranh cãi khác nhau chống lại

mô hình SML.

Dowen (1988) đã phân tích nếu giá chứng khoán chỉ được quyết định bởi beta thì

tất cả rủi ro phi hệ thống sẽ được loại bỏ bằng cách đa dạng hóa. Mặc dù Dowen kết

luận rằng không có danh mục nào đủ lớn để có thể đảm bảo loại trừ hết rủi ro phi hệ

thống, kết quả là vẫn nghiêng về mô hình CAPM, và xa hơn nữa còn đưa ra việc quản

lý danh mục đầu tư có thể sử dụng beta như là một công cụ nhưng không phải là công

cụ duy nhất. Kothair (1995) cũng có một cuộc điều tra về mối quan hệ rủi ro - tỷ suất

sinh lợi, sử dụng tiêu chuẩn đánh giá khoảng cách tỷ suất sinh lợi và số liệu thị trường

xen kẽ - danh mục công nghiệp S&P dựa vào nghiên cứu từ Fama và French (1992).

Họ đã đưa ra bằng chứng tỷ suất sinh lợi trung bình thực sự phản ánh các thành phần

bên trong của rủi ro beta, đưa ra kết luận beta được đo lường với khoảng cách hàng

năm. Hơn nữa, Jogannathan và Wang (1996) cũng đồng ý mô hình SML, họ đã đưa ra

một đề xuất về mối quan hệ xác định giữa beta và tỷ suất sinh lợi và họ giả định rằng

việc nắm giữ CAPM trong điều kiện nhạy cảm với beta và phần bù rủi ro thị trường

1.3.2 Bằng chứng từ thị trường Anh

khác nhau qua thời gian, và do đó cần xác định tính hiệu lực của CAPM.

Theo hướng dẫn của Fama và French (1992), Strong và Xu (1997) nghiên cứu mẫu

phân tích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phần tại Anh trong giai đoạn 1973-1992. Sau

khi kiểm tra mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và giá thị trường, tỷ số B/M,

đòn bẩy, tỷ số E/P và hệ số beta, họ phát hiện ra rằng tỷ suất sinh lợi trung bình có mối

quan hệ dương mang ý nghĩa với hệ số beta, tỷ số B/M và đòn bẩy thị trường, nhưng

trái lại giá thị trường và đòn bẩy sổ sách có mối quan hệ âm mang ý nghĩa với tỷ suất

sinh lợi kỳ vọng. Tuy nhiên họ quan sát thấy rằng beta trở nên không có ý nghĩa trong

hồi quy đa biến theo quy mô, hoặc tính toán dựa trên các biến số như đòn bẩy hoặc tỷ

số B/M được tính đến.

Mặt khác kết quả thực nghiệm ở Anh, họ thấy rằng tỷ số B/M và biến số đòn bẩy

chỉ là những biến cố định mang ý nghĩa trong việc giải thích mẫu phân tích tỷ suất sinh

lợi chứng khoán kỳ vọng ở Anh, trong khi ảnh hưởng quy mô của mẫu phân tích là

không quan trọng. Tuy nhiên, họ cũng đưa ra giải thích bất kỳ sự kết hợp tính toán nào

cũng đủ mạnh và biến số tỷ suất sinh lợi trung bình của thị trường là thấp, họ chỉ ra khả

năng áp dụng rất thấp với biến số lưu hành (đang phổ biến) ở thị trường Mỹ để giải

thích tỷ suất sinh lợi trung bình của mẫu phân tích tại thị trường Anh. Ngoài ra, nghiên

cứu của họ xác định tầm quan trọng của tỷ số B/M như khi phát hiện ra nó tại thị

trường Mỹ trước đây.

Theo Clare, Priestley và Thomas (1998), có một đường thẳng thể hiện mối quan hệ

xác định giữa hệ số beta và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng khi sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lợi

chứng khoán hàng tháng từ thị trường Anh trong thời kỳ 1980-1993. Ngược lại với

những phát hiện ở Mỹ, kết quả của họ cho thấy hệ số rủi ro beta vẫn giữ vai trò quan

trọng là hằng số dương ở thị trường Anh. Xa hơn nữa Clare (1998) cũng đưa ra những

nghiên cứu trước đó rằng tỷ số B/M giữ vai trò quan trọng trong việc giải thích tỷ suất

sinh lợi của mẫu phân tích hơn hệ số beta mà kết quả từ giả thuyết ẩn (implicit) không

thích hợp trong việc hồi quy với rủi ro phần dư (residual risk) là không tương quan. Họ

đã lên tiếng chống lại về bảng báo cáo về cái chết của hệ số beta là một cái chết non.

Theo hướng dẫn truyền thống của Pettengill, Jonathan Fletcher (1997) đã phân tích

mối quan hệ tiêu chuẩn giữa beta- tỷ suất sinh lợi tại thị trường chứng khoán Anh. Giữ

vững với lý luận của Strong và Xu (1997), họ thấy rằng không có bằng chứng nào về

tầm quan trọng của phần bù rủi ro của beta khi mối quan hệ không có điều kiện giữa

beta và tỷ suất sinh lợi được nêu ra. Tuy nhiên sau khi chia mẫu phân tích thành trị

trường đi lên và thị trường đi xuống, quan sát thấy có mối quan hệ xác định có ý nghĩa

giữa hệ số beta và tỷ suất sinh lợi khi mà tỷ suất sinh lợi thị trường vượt tỷ suất sinh lợi

phi rủi ro, và mối quan hệ phủ định (âm) giữa beta - tỷ suất sinh lợi có ý nghĩa khi tỷ

suất sinh lợi phi rủi ro vượt qua tỷ suất sinh lợi thị trường. Điều đáng ngạc nhiên trong

nghiên cứu của ông là mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi là bền chặt trong thị

trường đi xuống hàng tháng hơn là trong thị trường đi lên hàng tháng, Flecher (1997)

cũng xác định sự thiếu vắng của tác động quy mô ở thị trường Anh.

Hơn nữa, khi Tom và cộng sự (2001) dưới sự chỉ dẫn của giáo sư Xu (2001) họ đã

kiểm tra mô hình ba nhân tố của Fama và French về cổ phiếu chứng khoán của thị

trường chứng khoán London (LSE) trong thời kỳ 1975-1999, và nhận xét mô hình ba

nhân tố này đưa ra kết quả thực nghiệm tốt hơn mô hình CAPM khi hệ số gốc càng gần

zero (0) hơn, mô hình CAPM và R bình phương được cải thiện nhờ mô hình FF (Fama

1.3.3 Bằng chứng thực nghiệm ở thị trường Nhật

và French).

Nói chung thị trường Nhật đưa ra kết quả không ủng hộ mô hình CAPM, theo giáo

sư Chan, Hamao và Lakonishok (1991) liên quan đến sự khác nhau về tỷ suất sinh lợi

của mẫu phân tích, trong một ví dụ thiết lập chứng khoán Nhật Bản từ cả hai bộ phận

của thị trường chứng khoán Tokyo (TSE) thành bốn biến số bao gồm: thu nhập mang

lại, quy mô, tỷ số B/M và dòng tiền của thu nhập. Sau khi áp dụng kỹ thuật thống kê

lựa chọn và phương pháp ước tính khác nhau với dữ liệu sử dụng từ thời điểm 1971-

1988, mối quan hệ có ý nghĩa giữa những biến số cơ bản được xem xét với tỷ suất sinh

lợi kỳ vọng được quan sát ở thị trường Nhật, biến số có ý nghĩa nhất là tỷ số B/M và

dòng tiền của thu nhập mang lại, những biến số này tác động hoàn toàn đến tỷ suất sinh

lợi kỳ vọng. Kết quả thực nghiệm của họ tự động loại bỏ giá trị của CAPM ở thị trường

Nhật.

Nimal (2006) cũng đưa ra những nghiên cứu gần đây nhất về CAPM tại thị trường

Nhật. Trong bài nghiên cứu của ông, dữ liệu thị trường chứng khoán Tokyo được chia

làm hai giai đoạn. Giai đoạn đầu từ tháng 7/1975 đến tháng 12/1989 và giai đoạn hai từ

tháng 1/1990 đến tháng 12/2002. Ông đã đưa ra những bằng chứng thực nghiệm về mô

hình CAPM tương tự những nghiên cứu trước đây đó là không ủng hộ đối với dự đoán

chính là có sự tồn tại mối quan hệ beta - tỷ suất sinh lợi. Mặt khác, tác động của quy

mô và tỷ số B/M ảnh hưởng trong giai đoạn đầu nhưng vai trò của chúng không có ý

nghĩa trong giai đoạn hai khi mà tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình là âm với độ biến

động cao. Tuy nhiên, có sự ủng hộ cho mối quan hệ tiêu chuẩn giữa beta và tỷ suất sinh

lợi mặc dù không giống với những thể hiện của thị trường Mỹ, mối quan hệ giữa beta -

tỷ suất sinh lợi trong thời kỳ giá xuống dường như dốc đứng phủ định (âm) ở thị

trường TSE hơn khi thị trường đi lên. Do đó, ông kết luận rằng do mối quan hệ truyền

thống của beta và tỷ suất sinh lợi, việc sử dụng beta xem như là công cụ đo lường rủi

1.3.4 Bằng chứng từ thị trường mới nổi

ro thị trường vẫn có giá trị.

Trong suốt hai thập niên gần đây, những nhà nghiên cứu đã bắt đầu kiểm tra tính

hiệu lực của CAPM ở các thị trường mới nổi, đặc biệt thị trường chứng khoán châu Á.

Tuy nhiên, có quá ít những kiểm tra CAPM áp dụng thị trường mới nổi so với tại thị

trường phát triển. Quả thật mô hình CAPM truyền thống không thích hợp với thị

trường mới nổi vì nó được thiết kế dựa trên thị trường phát triển (theo giáo sư Hwang

và Satchell, 1990). Theo giả định của CAPM thì thị trường vốn hoàn hảo, trong khi đó

thị trường mới nổi là đạt quá ít so với tiêu chuẩn cũng như cấu trúc của định chế thị

trường là đứng yên khi vận hành. Do đó, không mấy ngạc nhiên để thấy rằng kết quả

chủ yếu của mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi được dự đoán bởi mô hình

CAPM nói chung không được ủng hộ tại thị trường mới nổi. Lưu ý đối với thị trường

mới nổi châu Á, ví dụ như Trung Quốc, HongKong, Đài Loan (Taiwan), Hàn Quốc,

Singapore và Malaysia vẫn phát triển nhanh chóng, mặc dù thị trường chứng khoán

này là tương đối nhỏ so với những thị trường chứng khoán phát triển chính như NYSE

và LSE… Theo giáo sư Wang và Tan (1991) đã kiểm tra thị trường Singapore trong

giai đoạn 1980-1985 với dữ liệu hàng tuần, phát hiện ra mối quan hệ phủ định (âm)

giữa beta và tỷ suất sinh lợi cả những chứng khoán đơn lẻ và danh mục đầu tư. Giáo sư

Bark (1991) đã nghiên cứu thị trường Hàn Quốc và nhận ra mối quan hệ giữa beta - tỷ

suất sinh lợi (là) quá yếu. Giáo sư Lee (1988) đã xây dựng bài kiểm tra mô hình CAPM

bằng cách sử dụng phương pháp FM (1973). Sau khi phân tích dữ liệu từ giai đoạn

1977-1987, ông ấy chỉ ra rằng xu hướng của thu nhập danh mục đầu tư có beta cao thì

tỷ suất sinh lợi thấp và ngược lại, và không đứng yên so với dự đoán của CAPM.

Tương tự, kết quả quan sát của giáo sư Cheung (1993) khi kiểm tra thực nghiệm ở thị

trường Hàn Quốc và Đài Loan giai đoạn 1980-1988 cũng phát hiện ra mối quan hệ yếu

giữa beta và tỷ suất sinh lợi. Xa hơn nữa là giáo sư Huang (1997) đã kiểm tra thị

trường Đài Loan giai đoạn 1971-1993 bằng cách sử dụng tỷ suất sinh lợi hàng ngày.

Trái ngược với dự đoán của mô hình CAPM, kết quả chỉ ra mối quan hệ ngược lại giữa

tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống tương ứng rủi ro cá thể và tổng rủi ro. Ông cũng cho

rằng mối quan hệ phủ định giữa beta - tỷ suất sinh lợi không nên quy cho yếu tố mùa

vụ hàng tháng.

Aydogan và Gursoy (2000) đã đưa ra một nghiên cứu toàn diện với dữ liệu là 19 thị

trường mới nổi đại diện cho tổng thể. Mặc dù mối quan hệ như nhau giữa beta và tỷ

suất sinh lợi, kết quả của họ đã đưa ra cả hai chỉ số P/E và B/M có khả năng dự đoán

chính xác tỷ suất sinh lợi tương lai, cụ thể qua thời gian dài. Ngoài ra Aydogan và

Gursoy, Drew và Veeraraghavan (2003) đã xem xét giả định của mô hình định giá đa

nhân tố của Fama và French cho những thị trường mới nổi bao gồm HongKong, Hàn

Quốc, Malaysia và Philippines. Họ cũng đề xuất quy mô công ty và giá trị sổ sách đến

giá trị thị trường để có thể giúp giải thích biến số tỷ suất sinh lợi chứng khoán, trong

khi đó chỉ một hệ số beta không đủ để mô tả tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của mẫu phân

tích.

Tuy nhiên, mối quan hệ yếu giữa beta và tỷ suất sinh lợi quan sát ở thị trường mới

nổi có thể là kết quả từ đại diện tượng trưng của những thị trường như vậy hơn là

những vấn đề quyết định nền tảng của mô hình CAPM. Hệ số beta là ước tính truyền

thống dựa vào dữ liệu lịch sử 5 năm mà theo FM (1973) sử dụng cho thị trường phát

triển, trong khi đó những nền kinh tế đang phát triển đã trải qua sự thay đổi nhanh

chóng mà trong đó hệ số beta ít đứng yên. Vì vậy giống như nhiều nghiên cứu, đưa ra

mức tổn thất do rủi ro thay đổi theo thời gian là phù hợp và thích hợp hơn là sự tổn thất

do rủi ro cố định cho thị trường mới nổi do thị trường mới nổi năng động hơn, đặc biệt

là các quốc gia thuộc khu vực Thái Bình Dương. Nói chung những mô hình càng phức

tạp cho phép mức tổn thất do rủi ro biến đổi theo thời gian hay nhân tố rủi ro bên ngoài

có thể giải thích cho việc định giá cổ phần thị trường mới nổi. Tuy nhiên, mô hình như

thế là khó để thực hiện bởi vì dữ liệu thị trường mới nổi nhỏ và hỗn tạp.

Thị trường chứng khoán HongKong được đề cập do HongKong là một trung tâm tài

chính và thương mại quốc tế, và nó được đánh giá là thị trường chứng khoán lớn thứ

hai ở châu Á và đứng vị trí thứ bảy trên thế giới. Nó được xem như là một thị trường

đã phát triển hơn là thị trường mới nổi.

Tóm lại, các nhà nghiên cứu tập trung những kiểm tra sau này vào tính hiệu lực của

mô hình CAPM và nhận thấy không thể áp dụng với thị trường HongKong. Mok và

cộng sự (1990) đã xem xét tỷ suất sinh lợi của chỉ số 37 HongKong và phát hiện ra mối

quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và beta là âm trong giai đoạn 1982-1983 dẫn đến mối

quan hệ có ý nghĩa âm. Hơn nữa, thị trường chứng khoán không cân xứng cũng có thể

nhận ra hướng di chuyển của giá chứng khoán khi thị trường đi xuống hơn là sự di

chuyển của giá chứng khoán trong thị trường đi lên.

Cheugn và Wong (1992) đã phân tích mối quan hệ giữa beta - tỷ suất sinh lợi bằng

cách sử dụng số liệu hàng tháng của 90 chứng khoán từ năm 1980-1989, và nhận thấy

có mối quan hệ có hệ thống giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi tồn tại yếu trong cả giai đoạn,

không kể phát hiện có mối quan hệ âm giữa beta có hệ thống trong giai đoạn 1982-

1983. Họ đã đạt được kết quả tương tự khi chia 90 chứng khoán thành 18 danh mục

đầu tư, khám phá ra ở đó tồn tại đường thẳng thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống

và tỷ suất sinh lợi .

Hơn nữa, bài viết của Lam (2001), mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi được

nghiên cứu bằng cách sử dụng phương pháp có điều kiện dựa trên hướng dẫn có điều

kiện của Pettengill (1995). Sau khi xem xét dữ liệu thị trường HongKong giai đoạn

1980-1995, kết quả kiểm tra thực nghiệm đã minh họa cho mối quan hệ xác định và

không xác định có điều kiện giữa rủi ro - tỷ suất sinh lợi. Thêm nữa, mối quan hệ bất

cân xứng đã phát hiện ra phần bù rủi ro ước tính trong cả hai thị trường, và ở thị trường

đi xuống thì tầm quan trọng của phần bù thị trường đi xuống lớn hơn phần bù khi thị

trường đi lên. Do đường thẳng thị trường chứng khoán ước tính (SML) ở thị trường đi

xuống là dốc đứng âm hơn độ dốc dương của đường SML ước tính khi thị trường đi

lên với CAPM có điều kiện. Tuy nhiên, ông cũng kết luận CAPM truyền thống vẫn có

1.3.5 Bằng chứng từ thị trường Việt Nam

giá trị thực tiễn ở thị tường chứng khoán HongKong mặc dù tác động âm (phủ định).

Trên thị trường chứng khoán ở các nước có nền kinh tế thị trường phát triển, các

thông tin về Công ty niêm yết như tỷ suất sinh lợi, rủi ro và các thông tin quan trọng

khác được tính toán và công bố hàng ngày trên thị trường để giúp các nhà đầu tư xem

xét, cân nhắc khi ra quyết định đầu tư. Một trong những tham số quan trọng phản ánh

rủi ro của cổ phiếu là hệ số beta (β). Hệ số này thường do các tổ chức nghiên cứu tài

chính chuyên nghiệp cung cấp. Tuy nhiên, ở Việt Nam do thị trường chứng khoán ra

đời chưa lâu, bản thân thị trường chưa được coi là thị trường hiệu quả nên việc áp dụng

mô hình CAPM để tính toán hệ số beta còn hạn chế. Bên cạnh các công ty chứng

khoán đã cung cấp miễn phí hệ số beta trên trang Web của mình có một vài nghiên

cứu tiêu biểu về beta như sau:

Nghiên cứu của PGS.TS Trương Đông Lộc và Ths Trần Thị Hạnh Phúc (2011) về

“Kiểm định mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro của các cổ phiếu niêm yết trên Sở

giao dịch chứng khoán Tp.HCM”, bài viết này kiểm định mối quan hệ giữa lợi nhuận

và rủi ro của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE trên cơ sở CAPM. Số liệu sử dụng trong

nghiên cứu này bao gồm chuỗi chỉ số VN-Index và giá của 80 cổ phiếu niêm yết trên

HOSE với tần suất trong khoảng thời gian từ 02/01/2007 đến 31/12/2009. Để nâng cao

độ chính xác của việc ước lượng hệ số beta khi kiểm định mối quan hệ giữa lợi nhuận

và rủi ro, các cổ phiếu trong mẫu nghiên cứu được phân thành 10 danh mục (8 cổ

phiếu/danh mục) theo thứ tự hệ số beta của các cổ phiếu từ thấp đến cao. Kết quả

nghiên cứu thu được từ mô hình phân tích hồi quy cho thấy CAPM là phù hợp với các

cổ phiếu niêm yết trên HOSE. Một cách cụ thể, các cổ phiếu có rủi ro càng cao thì lợi

nhuận của nó càng cao. Tuy nhiên, dựa trên những bằng chứng thực nghiệm có được từ

nghiên cứu này tác giả có thể kết luận rằng mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro của

các cổ phiếu niêm yết trên HOSE là quan hệ phi tuyến tính chứ không phải là quan hệ

tuyến tính như trong CAPM.

Tiến sĩ Nguyễn Ngọc Vũ – Giảng viên Đại học Đà Nẵng với “Hệ số beta trong

phân tích rủi ro khi đầu tư chứng khoán”, Tạp chí Chứng khoán Việt Nam (10/2010) đã

trình bày phương pháp tính toán hệ số bêta và dựa trên cơ sở dữ liệu về giá cổ phiếu

giao dịch của một số Cty niêm yết tại Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong

giai đoạn từ ngày 02/01/2007 đến ngày 30/09/2009 để tính hệ số bêta của các công ty

này nhằm cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư tham khảo khi ra quyết định đầu tư

sao cho có hiệu quả cao nhất. Tuy nhiên theo tác giả ở thị trường Việt Nam do bản thị

trường chứng khoán Việt Nam chưa thể được coi là một thị trường hiệu quả. Những

vấn đề tồn tại ở thị trường chứng khoán Việt Nam bao gồm: Thứ nhất là về mức giá,

ở Việt Nam, mức giá chỉ thể hiện một phần nhỏ về doanh nghiệp, phần lớn là do sự tác

động từ cung cầu về cổ phiếu của các nhà đầu cơ. Đặc biệt, tâm lý đầu tư theo “bầy

đàn”, hay “hiệu ứng đám đông” luôn chi phối mạnh mẽ đến giá cổ phiếu. Do vậy, beta

được tính toán từ các mức giá này không thể nói lên rủi ro của doanh nghiệp. Thứ hai

là danh mục thị trường. Hiện nay, ở Việt Nam có hai chỉ số chính là VN-Index và

HNX-Index. Hai chỉ số này chưa đủ sức để tạo nên một danh mục thị trường, bởi

danh mục này chưa có đầy đủ các lĩnh vực ngành nghề trong nền kinh tế và trong từng

lĩnh vực không bao gồm các doanh nghiệp đại diện cho lĩnh vực đó; bởi vì còn thiếu

các công ty lớn. Chính vì vậy, sự biến động của danh mục chưa đánh giá chính xác sự

biến động của nền kinh tế. Thứ ba khoảng thời gian các công ty được niêm yết trên sàn

giao dịch chứng khoán còn quá ngắn, chủ yếu từ cuối năm 2006, do đó dữ liệu giá chưa

đủ độ dài để có thể tiến hành hồi quy tìm ra hệ số beta chính xác. Với những hạn chế

nêu trên, beta hầu như không có ý nghĩa nếu được tính toán trong giai đoạn này. Tuy

nhiên, beta vẫn rất hữu ích nếu chúng ta sử dụng nó đúng cách

Luận án tiến sĩ của Trần Thị Hải Lý về “Nghiên cứu rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên

thị trường chứng khoán Việt Nam” (năm 2010), luận án nghiên cứu mối quan hệ giữa

tỷ suất sinh lợi và các nhân tố rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam, qua đó xác

định nhân tố rủi ro chủ yếu tác động đến tỷ suất sinh lợi làm cơ sở cho việc đề xuất các

giải pháp kiểm soát rủi ro, đối tượng nghiên cứu tập trung vào thị trường cổ phiếu

chính thức, mẫu được chọn là các cổ phần niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán

TP. Hồ Chí Minh và chỉ số thị trường VN-Index. Kết quả nghiên cứu có thể tóm

lược như sau:

- Nhân tố thị trường tác động mạnh nhất lên tỷ suất sinh lợi các chứng khoán.

- Đặc trưng sở hữu của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường Việt Nam dẫn

đến làm đảo ngược hiệu ứng quy mô so với các nghiên cứu trên nhiều thị trường

chứng khoán quốc tế. Nhân tố sở hữu nhà nước là một nhân tố rủi ro đáng quan tâm

trên thị trường Việt Nam.

- Kiểm định mối quan hệ của các nhân tố kinh tế vĩ mô với tỷ suất sinh

lợi VN-Index cho thấy tỷ suất sinh lợi có ít quan hệ với các nhân tố này. Có thể thấy

ở trên toàn giai đoạn và trên giai đoạn khủng hoảng chỉ có nhân tố tăng trưởng cung

tiền là có tác động bền vững lên tỷ suất sinh lợi, vì thế các nhà hoạch định chính

sách (cụ thể là Ngân hàng nhà nước) cần quan tâm tới nhân tố này như là một công cụ

điều tiết thị trường. Trong giai đoạn nghiên cứu mở rộng, thị trường dường như quan

tâm hơn đến nhân tố lạm phát, nhưng đổi lại nhân tố sản lượng công nghiệp lại bị

đảo ngược dấu và không có ý nghĩa thống kê. Như vậy có thể nói rủi ro hệ thống của

thị trường Việt Nam không phải bắt nguồn chủ yếu từ các nhân tố vĩ mô. Kết quả từ

phân tích định lượng cho thấy hành vi bầy đàn tồn tại rất mạnh trên thị trường Việt

Nam, kết quả khảo sát đã củng cố thêm chứng cứ thực nghiệm này. Như vậy có thể

nói hành vi bầy đàn tác động mạnh đến tỷ suất sinh lợi thị trường. Các nhân tố thuộc về

vi mô của thị trường như hạn chế hàng hóa cơ sở, cơ chế giao dịch - thanh toán T+3,

chưa triển khai nghiệp vụ bán khống là những rào cản lớn đối với các chiến lược

kinh doanh chênh lệch giá, làm cho giá chứng khoán trên thị trường bị sai lệch kéo dài

và mang tính hệ thống. Bên cạnh đó tính minh bạch của thông tin còn nhiều bất cập kết

hợp với khả năng phân tích thông tin hạn chế của các nhà đầu tư cá nhân (lực lượng

chủ yếu trên thị trường) góp phần làm sai niềm tin của họ. Thông qua việc kiểm định

mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi cho thị trường chứng khoán Việt Nam bằng

các mô hình nhân tố, luận án phát hiện ra rằng rủi ro hệ thống là nhân tố chi phối rủi ro

tổng thể trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nhưng rủi ro này không phải xuất phát

từ sự thay đổi của các nhân tố vĩ mô cơ bản mà chủ yếu xuất phát từ hành vi bầy đàn

1.4

Kết luận chương 1

của các nhà đầu tư trên thị trường.

Trong chương này những kiểm tra thực nghiệm về mô hình CAPM đã được xem

xét cả trong những thị trường đã phát triển và thị trường mới nổi. Cụ thể, có những

tranh luận chống lại mô hình CAPM, có những biện hộ ủng hộ mô hình CAPM về mối

quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi. Tất cả những điều này nhằm đưa ra những ý kiến

chung về tính ứng dụng của mô hình CAPM vào thực tiễn.

Nói chung, mô hình CAPM không có hiệu lực cả trong thị trường phát triển và thị

trường mới nổi trong đó có ba thị trường quan trọng nhất là Mỹ, Anh và Nhật, khi hầu

hết các nghiên cứu đưa ra những biến số khác là có ý nghĩa trong việc nắm bắt sự dao

động của tỷ suất sinh lợi trung bình. Tuy nhiên, phương pháp truyền thống nhìn chung

được ủng hộ. Mặt khác, nó dường như cần một mô hình phức tạp để giải thích mối

quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro trong thực tế.

CHƯƠNG 2: KIỂM TRA TÍNH ỔN ĐỊNH VÀ NHỮNG HẠN CHẾ CỦA HỆ SỐ BETA TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM HIỆN NAY

2.1.

Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1.1 Số công ty niêm yết

Trung tâm giao dịch chứng khoán TP.HCM chính thức giao dịch ngày 28/07/2000

với chỉ hai mã chứng khoán. Số công ty niêm yết thêm tăng lên khá chậm trong các

năm tiếp theo, tính đến năm 2005, trung bình mỗi năm chỉ có 5 công ty niêm yết

thêm. Tuy nhiên năm 2006, số công ty niêm yết thêm lên tới 74 công ty, đưa số

lượng công ty niêm yết cuối năm 2006 lên 106 công ty. Trong năm 2007 và 2008 mỗi

năm có thêm 32 công ty niêm yết. Số công ty niêm yết trên thị trường vào cuối 2008

lên 170 công ty, trong đó phần lớn là các doanh nghiệp nhà nước cổ phần. Trong

năm 2009, có 52 công ty niêm yết thêm, song có 24 công ty khác chuyển ra niêm yết

trên HNX do không đáp ứng nhu cầu vốn (theo quy định tại điều 8 NĐ 14/2007/NĐ-

CP, vốn điều lệ tối thiểu để được niêm yết trên Sở giao dịch là 80 tỷ), hai công ty bị

hủy niêm yết là BTC (Công ty CP Cơ khí và Xây dựng Bình Triệu – ngày giao dịch

cuối cùng trên HOSE là 26/06/2009) và công ty BBT (công ty cổ phần Bông Bạch

Tuyết – ngày hủy niêm yết là 07/08/2009), nên số công ty niêm yết tăng thêm thuần là

26 công ty. Tính đến cuối tháng 12/2010 sở HOSE đã có 329 mã chứng khoán.

Quỹ đầu tư đại chúng chiếm một tỷ lệ rất nhỏ trên thị trường chính thức, tính

đến tháng 12/2010, cả thị trường chỉ có 4 chứng chỉ quỹ đầu tư được niêm yết, đó là

chứng chỉ quỹ VFMVF1 của quỹ đầu tư chứng khoán Việt Nam (VF1) được niêm yết

vào tháng 11/2004, chứng chỉ quỹ PRBF1 của quỹ đầu tư cân bằng Prudential niêm

yết vào tháng 12/2006, chứng chỉ quỹ MAFPF1 của quỹ đầu tư tăng trưởng

Manulife, niêm yết vào tháng 12/2007 và cuối cùng là chứng chỉ quỹ VFMVF4 của

quỹ đầu tư doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam niêm yết vào tháng 6/2008.

Trung tâm giao dịch Hà Nội đi vào hoạt động từ năm 2005, với 5 công ty, số công

ty tăng mạnh qua các năm và chủ yếu là các công ty có vốn dưới 40 tỷ đồng. Năm

2009 số công ty niêm yết thêm trên HNX tăng 95 công ty trong đó gồm có 24 công ty

chuyển từ HOSE sang do không đáp ứng đủ yêu cầu về vốn. Tổng số công ty

Bảng 2. 1 Số lượng công ty niêm yết trên sàn qua các năm 2000-2010

niêm yết trên cả hai sàn đến cuối năm 2010 là 701, cùng với 4 chứng chỉ quỹ.

HOSE HNX Cả hai sàn

Tích lũy Niêm yết thêm Tích lũy Niêm yết thêm Tích lũy Chứng chỉ quỹ Niêm yết thêm

2000 5 5 5 5

2001 5 10 5 10

2002 10 20 10 20

2003 2 22 2 22

2004 4 26 1 4 27

2005 6 32 1 6 6 12 39

2006 74 106 2 81 87 155 195

2007 32 138 3 27 114 59 255

2008 32 170 4 57 171 89 345

2009 26 196 4 95 266 121 466

(Nguồn: Tổng hợp từ http://www.hsx.vn; http://www.hnx.vn, Báo cáo thường niên HOSE, HAS)

2010 133 329 4 101 367 234 700

2.1.2 Khối lượng và giá trị giao dịch

Khối lượng cổ phiếu được giao dịch khá thấp và ít biến động trong giai đoạn từ

năm 2001 đến 2004, nhưng kể từ năm 2005 trở về sau, cùng với sự ra đời của trung

tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội và số công ty niêm yết tăng cao trên HOSE nên

khối lượng giao dịch trên toàn thị trường tăng khá mạnh. Trong năm 2009 có hơn 16,8

tỷ cổ phiếu trên sàn niêm yết được chuyển nhượng giữa các nhà đầu tư, con số này còn

tăng mạnh trong năm 2010 lên 20,6 tỷ cổ phiếu do tăng số lượng công ty niêm yết và

nhà đầu tư bắt đầu lạc quan trở lại, thanh khoản thị trường được cải thiện hơn so với

năm 2009.

Giá trị giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam tăng ngoạn mục vào năm

2006 lên tới 39 ngàn tỷ đồng, năm 2007 tiếp tục tăng lên tới 281 ngàn tỷ đồng. Điều

này một mặt do khối lượng giao dịch tăng, mặt khác do giá cổ phiếu trong thời gian

này tăng mạnh. Sang 2008, giá cổ phiếu trên thị trường sụt giảm kéo theo giá trị

giao dịch trên cả hai sàn đều sụt giảm mạnh, tổng giá trị giao dịch năm 2008 giảm gần

100 ngàn tỷ đồng so với năm trước đó, tuy nhiên năm 2009 tăng mạnh trở lại lên tới

630 ngàn tỷ đồng, tăng gần 3,5 lần so với năm 2008. Tổng giá trị giao dịch năm 2010

Bảng 2. 2 Khối lượng và giá trị giao dịch trên hai sàn từ 2000-2010

lên tới 835 tỷ đồng.

Khối lượng giao dịch (Chứng khoán) Giá trị giao dịch (Tỷ đồng) Năm HOSE HASTC Tổng HOSE HASTC Tổng

2000 3,641,000 3,641,000 90 90

2001 19,028,200 19,028,200 964 964

2002 35,715,939 35,715,939 959 959

2003 28,074,150 28,074,150 502 502

2004 72,894,288 72,894,288 1,971 1,971

2005 2,784 94,846,187 20,423,383 115,269,570 264 3,048

Khối lượng giao dịch (Chứng khoán) Giá trị giao dịch (Tỷ đồng) Năm HOSE HASTC Tổng HOSE HASTC Tổng

2006 538,536,869 95,606,426 634,143,295 35,472 3,917 39,389

2007 1,814,278,168 612,038,933 2,426,317,101 217,836 63,422 281,258

2008 2,977,771,458 1,531,376,130 4,509,147,588 124,576 57,122 181,698

2009 11,089,245,503 5,759,833,263 16,849,078,766 432,646 197,357 630,003

(Nguồn: Tổng hợp từ http://www.hsx.vn; http://www.hnx.vn, Báo cáo thường niên HOSE, HAS)

2.1.3 Giá trị vốn hóa thị trường

2010 11,849,297,628 8,760,827,080 20,610,124,708 591,345 243,964 835,309

Thị trường chứng khoán hoạt động năm đầu tiên với giá trị vốn hóa thị trường trên

HOSE là 986 tỷ đồng, từ năm 2001 đến 2004, giá trị vốn hóa thị trường tăng trưởng

chậm. Giá trị vốn hóa thị trường tăng ấn tượng trong năm 2006 lên tới 147 ngàn tỷ

đồng, gấp 20 lần so với năm 2005, năm 2007 vốn hóa thị trường đã ở mức 364 ngàn tỷ

tăng xấp xỉ 2,5 lần của năm liền kề. Trong hai năm 2006 và 2007 thị trường chứng

kiến sự chào sàn của các công ty nhà nước cổ phần hóa có mức vốn lớn như Công ty cổ

phần Sữa Việt Nam (VNM), Tổng công ty phân bón và hóa chất Dầu Khí (DPM),

Tổng công ty cổ phần Khoan và Dịch vụ Dầu Khí (PVD)..., đã góp phần làm mức

vốn hóa thị trường tăng mạnh, nhưng năm 2008 giá trị vốn hóa thị trường sụt giảm

hơn 54%. Năm 2009, với sự gia tăng niêm yết và giá chứng khoán có phần phục hồi so

với năm trước, đưa vốn hóa thị trường của HOSE lên tới 495 ngàn tỷ đồng, tăng gần 3

lần so với cuối năm 2008.

700,000

591,345

600,000

495,094

500,000

364,425

400,000

300,000

169,346

200,000

147,967

100,000

7,390

4,237

2,436

2,370

986

1,570

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Hình 2. 1 Giá trị vốn hóa thị trường trên HOSE năm 2000-2010 (tỷ đồng)

Nguồn: Báo cáo thường niên HOSE

Tính trên cả hai sàn, giá trị vốn hóa thị trường tăng mạnh vào năm 2007 lên tới

43% GDP, tăng gấp đôi so với 2007, nhưng năm 2008, cùng với sự sụt giảm giá cổ

60.00%

48.00%

50.00%

43.00%

40.00%

36.00%

30.00%

22.00%

20.00%

15.10%

10.00%

0.00%

2006

2007

2008

2009

2010

Hình 2. 2 Giá trị vốn hoá trên cả hai sàn và Upcom (%GDP)

phiếu giá trị vốn hóa thị trường trên GDP đã giảm xuống chỉ còn 15,1% GDP.

Diễn biến thị trường từ 2006 đến nay có thể chia thành các giai đoạn sau:

Giai đoạn 1: Thị trường tăng trưởng nóng trong giai đoạn 2006 – tháng 10/2007

Năm 2006 đã chứng kiến sự phát triển đầy sôi động của thị trường chứng khoán

Việt Nam với nhiều sự kiện đáng chú ý. Trong đó, ấn tượng nhất là sự mở rộng về quy

mô thị trường với tổng mức vốn hóa của toàn thị trường chứng khoán Việt Nam đạt

220.000 tỷ đồng, tương đương 13,8 tỷ USD, tăng gấp hơn 20 lần so với cuối năm 2005

và bằng khoảng 17% tổng sản phẩm quốc nội

(GDP) năm 2006, vượt xa so với mục tiêu đạt 5% GDP mà các nhà quản lý đặt ra

hồi đầu năm đạt mức tăng trưởng cao nhất khu vực Châu Á- Thái Bình Dương với

145% , thậm chí đứng trên thị trường chứng khoán Thượng Hải với mức tăng 130%.

Và đầu năm 2007 vẫn đang tăng 46% - cao nhất trên thế giới. Thị trường tăng mãnh

liệt đã gây sốc cho không ít nhà đầu tư trong nước và các chuyên gia

Chứng khoán kể cả những nhà quản lý thị trường Có thể giải thích hiện tượng này

bằng các yếu tố trong tài chính hành vi: phản ứng thái quá, tâm lý bầy đàn và quá tự

tin. Quá trình phản ứng thái quá những thông tin tốt như: gia nhập WTO, Tổng thống

Mỹ George W. Bush đã đến thăm trung tâm giao dịch chứng khoán TP. HCM và gặp

gỡ với lãnh đạo nhiều Doanh nghiệp lớn của Việt Nam, luồng vốn đầu tư nước ngoài ồ

ạt… đã làm dấy lên sự hưng phấn của giới đầu tư trong và ngoài nước

Bản thân doanh nghiệp cũng tranh thủ có một lượng huy động cao, bằng mọi cách

để đưa giá lên mà chưa đề cao sự xứng đáng hay không với giá trị thực sự của nó.

Thậm chí, có những hành vi phản ứng thái quá tiêu cực là lợi dụng thời cơ này để kiếm

tiền “nóng”, bằng việc dành rất nhiều thời gian để “thổi giá” cổ phiếu, thay vì tập trung

vào những tính toán mang tính chiến lược.

Về phía các nhà đầu tư thì cứ thấy doanh nghiệp huy động vốn bằng phát hành cổ

phiếu mới, chia cổ tức bằng cổ phiếu, có nhà đầu tư nước ngoài mua cổ phiếu thì tham

gia đẩy giá cổ phiếu lên nữa. Điều này dễ tạo thành giai đoạn đầu tiên trong quá trình

“phản ứng thái quá” trên thị trường chứng khoán

Giai đoạn 2: Từ tháng 11/2007 đến tháng 3/2009: thị trường suy giảm

Cuối 2007 diễn biến thị trường chứng khoán (TTCK) VN xấu nhất trong suốt hơn 8

năm hoạt động. Chỉ số giá chứng khoán của cả hai sàn giảm mạnh: HaSTC-Index ở

dưới mức 100 điểm vào ngày 27/11. So với thời điểm đầu năm 2008, HaSTC-Index và

VN-Index giảm tương ứng 67,2% và 66,9%. Việc huy động vốn qua TTCK giảm tới

75 - 80% và cả 3 kênh: Phát hành tăng vốn của doanh nghiệp, cổ phần hóa, phát hành

trái phiếu đều sụt giảm mạnh so với năm trước; Tính thanh khoản - khối lượng giao

dịch giảm khoảng 70% so với năm trước… Ðể phục hồi thị trường, ngay từ đầu năm,

cơ quan quản lý đã đưa ra nhiều giải pháp, trong đó, có những giải pháp khiến dư luận

kỳ vọng nhiều rồi lại thất vọng không ít như: cho phép Tổng Cty Ðầu tư và kinh doanh

vốn Nhà nước (SCIC) mua vào cổ phiếu, thu hẹp biên độ rồi lại nới rộng biên độ...

Thị trường chứng khoán sụt giảm trong những tháng qua chủ yếu xuất phát từ chính

nội tại của nền kinh tế, bên cạnh đó là yếu tố bày đàn của các nhà đầu tư trong nước.

Giai đoạn 3: Quý 2/2009 đến nay thị trường bắt đầu sự phục hồi tương đối ấn

tượng

Thị trường chứng khoán bắt đầu đi lên sau khi thiết lập mức đáy 235 điểm vào cuối

tháng 2/2009. Tính đến ngày 8-6, chỉ số VN-Index đã tăng 113% so với mức đáy trên,

trong khi giá nhiều cổ phiếu đã tăng gấp hai, gấp ba lần tốc độ tăng trung bình của thị

trường. Dòng tiền lại ồ ạt chảy vào thị trường chứng khoán. Nếu trong năm 2008 giá trị

giao dịch bình quân một phiên của cả hai thị trường chỉ khoảng 500 tỉ đồng, thì hiện

nay con số đó khoảng 1.500 tỉ đồng.

TTCK tăng trưởng mạnh mẽ, nằm ngoài dự đoán của giới chuyên gia và trở thành

điểm sáng ấn tượng khi có tốc độ phục hồi nhanh nhất châu Á. Các nhà đầu tư trong

nước lại chính là những người dẫn dắt thị trường, ngay cả trong những phiên nhà đầu

tư nước ngoài bán ra mạnh thì khối lượng mua vẫn ở mức cao và giá chứng khoán vẫn

tăng.

Hầu hết các chuyên gia đều lắc đầu khi nhắc đến lý do vì sao thị trường chứng

khoán lại tăng mạnh mẽ trong vài tháng gần đây. Lý do chung nhất được đưa ra là nhà

đầu tư đang trong trạng thái hưng phấn sau khi thị trường đã điều chỉnh quá sâu trong

suốt năm 2008 và những tháng đầu năm 2009, đồng thời nền kinh tế trong nước đã có

những dấu hiệu hồi phục sau khủng hoảng năm 2008.

Nguyên nhân từ sự hồi phục của nền kinh tế thế giới cũng được nhắc đến nhiều như

một yếu tố củng cố tâm lý của nhà đầu tư Việt Nam. Ngoài ra việc chia cổ tức đến sớm

tạo hứng khởi cho các nhà đầu tư.

Tuy nhiên từ tháng 11 cho tới cuối năm các chỉ số bắt đầu rơi vào chu kỳ giảm

điểm do nửa cuối tháng 10-2009, Ngân hàng Nhà nước đã yêu cầu các ngân hàng phải

chấm dứt cho vay chứng khoán và yếu tố tâm lý xu hướng điển hình - nhà đầu tư lao

vào xả hàng vì lo sợ “lịch sử lặp lại” (chứng khoán có thể sẽ lập đáy như thời điểm đầu

2.2. Kiểm tra tính ổn định của hệ số beta

2.2.1. Phương pháp kiểm tra

năm)

Mục đích chính của chương này là kiểm tra tính ổn định của beta qua các giai đoạn.

Ước tính beta chỉ là một vấn đề, nhưng vấn đề quan trọng hơn trong thực tế là liệu rằng

việc duy trì tính ổn định của beta qua thời gian có quan trọng hay không?

Trong phần này, tính ổn định của beta được kiểm tra bằng hai phương pháp:

- Sử dụng thời gian như là biến số

- Sử dụng biến số giả để đo lường sự thay đổi của beta qua thời gian.

2.2.1.1 Ước tính beta



  



j t ,

r ,* m t

Để ước tính giá trị beta của mỗi chứng khoán, tác giả sử dụng mô hình hồi quy sau:

,j tr = Tỷ suất sinh lợi hàng ngày của của chứng khoán j trong giai đoạn t

,m tr = Tỷ suất sinh lợi hàng ngày của thị trường

Trong đó:

U = Sai số

α = Hằng số

β = Độ nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi chứng khoán với tỷ suất sinh lợi thị trường, hay là

beta chứng khoán

Các bước tiến hành tính toán hệ số beta của từng chứng khoán

Bước 1: Xác định số lượng công ty tham gia niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt

Nam: tác giả chọn 24 chứng khoán niêm yết trên HOSE (xem phụ lục 1).

Bước 2: Cơ sở dữ liệu dùng trong chương này được giới hạn trong khoảng thời gian từ

năm 2006 đến 13/10/2011 với 1434 ngày quan sát.

Bước 3: Xác định tỷ suất sinh lợi của từng chứng khoán theo từng ngày, theo công



j t ,

 , 1 j t



j t ,

 , 1 j t

thức

j tP  là giá mở cửa

, 1

,j tP là giá đóng cửa

Trong đó:

Bước 4: Xác định tỷ suất sinh lợi của thị trường như với chứng khoán

Bước 5: tính toán hệ số β bằng cách chạy hồi quy tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi chứng



  



j t ,

r ,* m t

khoán với tỷ suất sinh lợi thị trường. Theo mô hình hồi quy

2.2.1.2 Sử dụng thời gian như là biến số

Tính ổn định của beta , hay là độ dốc trong mô hình hồi quy đơn có thể được kiểm

tra bằng một biến số mới, chúng ta sẽ biểu thị như thời gian, toàn bộ thời kỳ phân tích

sẽ được chia làm ba giai đoạn nhỏ. Đây là biến số mới, thời gian sẽ là giá trị duy nhất

cho mỗi giai đoạn. Vì vậy:

- Giai đoạn 1: Từ thời gian 2006 đến đầu năm 2007, t = 1

- Giai đoạn 2: Từ tháng 11/2007 đến tháng 3/2009, t = 2

- Giai đoạn 3: từ tháng 4/2009 đến nay, t = 3

Mô hình hồi quy thường xác định theo cách kết hợp chặt chẽ với biến số mới, thời

 



j t ,

  1

r m t ,

 2

m t ,

 U

gian, như sau:

 t r * *



,j tr = Tỷ suất sinh lợi hàng ngày của của cổ phiếu j trong giai đoạn t

,m tr = Tỷ suất sinh lợi hàng ngày của thị trường

Trong đó:

t = Giá trị của biến số thời gian (1, 2 hoặc 3, phụ thuộc vào giai đoạn)

,

1 ,

2 = hệ số để ước tính

U = sai số





 t * *

j t ,

    1 2

r m t ,

Phương trình hồi quy trên có thể viết lại như sau:

2 là có nghĩa

Để kiểm tra tính ổn định của beta, chúng ta phải dựa trên biểu thức

hay không. Nếu có nghĩa, thì điều đó hàm ý là có độ nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi

  2

 t * * m t

thay đổi theo thời chứng khoán với tỷ suất sinh lợi thị trường, nghĩa là 

2 không có ý nghĩa, 

  2

 * * m t

sẽ giảm gian và vì vậy beta không đứng yên. Nếu

1 hay beta chứng khoán không thay đổi theo thời gian va vì

,* m tr

, hàm ý rằng đến 1

2 có thể được kiểm tra bằng

vậy beta đứng yên theo thời gian. Ý nghĩa thống kê của

cách sử dụng thống kê t hoặc p-value.

2.2.1.3 Sử dụng biến số giả để đo lường sự thay đổi của beta qua thời gian

Phương pháp khác để kiểm tra tính ổn định của beta là sử dụng biến số giả trong

 



j t ,

  1

r m t ,

 2

D r * 1

m t ,

 3

D r * 2

m t ,

mô hình hồi quy. Mô hình được thể hiện lại như sau:

1D = 1, cho giai đoạn 2 (Từ tháng 11/2007 đến tháng 3/2009),

1D = 0 cho giai đoạn

Trong đó:

2D = 1, cho giai đoạn 3 (từ tháng 4/2009 đến nay),

2D = 0 cho giai đoạn khác

,j tr = Tỷ suất sinh lợi hàng ngày của của cổ phiếu j trong giai đoạn t

,m tr = Tỷ suất sinh lợi hàng ngày của thị trường

khác

t = Giá trị của biến số thời gian (1, 2 hoặc 3, phụ thuộc vào giai đoạn)

,

1 ,

2 ,

3 = hệ số để ước tính

U = sai số





j t ,

   1

r ,* m t

Bây giờ phương trình cho giai đoạn 1 là:

 



 hoặc

j t ,

  1

r m t ,

 2

D r * 1

m t ,





Phương trình cho giai đoạn 2 là:



j t ,

    1 2

r ,* m t

1D = 1 cho giai đoạn 2)

(vì

2 là không có ý nghĩa.

Rõ ràng beta sẽ đứng yên qua 2 thời kỳ nếu khoản mục





Phương trình cho giai đoạn 3 là:

j t ,

   1

r m t ,

 3

D r * 2

m t ,

 



, hoặc



j t ,

    1 3

r ,* m t

2D = 1 cho giai đoạn 3)

(vì

3 là không có ý nghĩa.

Rõ ràng beta sẽ đứng yên qua 2 thời kỳ nếu khoản mục

Vì vậy, để xem liệu beta của mỗi chứng khoán có đứng yên qua thời gian, chúng ta

2 và

3 . Điều này có thể thực hiện bằng cách sử dụng thống

cần kiểm tra ý nghĩa của

2

kê t hoặc tương quan p-value. Thậm chí nếu một trong hai khoản mục có ý nghĩa (

3 ) thì beta chứng khoán sẽ được cho rằng không đứng yên qua thời gian.

hoặc

2.2.2 Kết quả

Như đã đề cập ở trên, beta của chứng khoán được ước tính bằng cách kỹ thuật hồi

quy bình phương bé nhất. Quả thật trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn, beta đơn

giản là hệ số dốc của phương trình

2.2.2. 1 Ước tính beta qua các giai đoạn

Dựa vào dữ liệu của 24 công ty lọc số liệu từ năm 2006 đến nay ta tính beta của

chứng khoán trong mỗi giai đoạn nhỏ và tổng thể qua toàn thời kỳ đó. Ta có bảng tổng

Bảng 2. 3 Giá trị beta của mỗi chứng khoán

hợp sau:

STT Chứng khoán

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 REE SAM HAP TMS LAF BBC GIL GMD SAV AGF TRI tổng thể Giai đoạn 1 Giai đoạn 2 Giai đoạn 3 1.1100 0.0000 1.1122 0.0000 1.0576 0.0000 -0.0343 0.3720 0.9347 0.0000 0.6048 0.0000 0.0065 0.8579 0.3865 0.0000 -0.0226 0.5720 0.1783 0.0000 -0.5600 0.0541 0.0000 0.0495 0.0000 0.0643 0.0000 0.0194 0.0000 0.0265 0.0000 0.1033 0.0000 0.0325 0.0000 0.2130 0.0000 0.0815 0.0000 0.0658 0.0000 0.0313 0.0585 0.0000 0.0846 0.0000 0.0395 0.0000 0.0146 0.0000 0.0048 0.1418 0.0549 0.0000 0.0200 0.0000 0.1140 0.0000 0.0310 0.0000 0.0733 0.0000 0.0170 0.0514 0.0000 0.0788 0.0000 0.0677 0.0000 0.0255 0.0000 0.0312 0.0000 0.1144 0.0000 0.0257 0.0000 0.1177 0.0000 0.0555 0.0000 0.0864 0.0000 0.0493

STT Chứng khoán

BT6 KHA HAS TS4 DHA SFC SSC MHC PNC TNA KDC VFMVF1 VNM tổng thể Giai đoạn 1 Giai đoạn 2 Giai đoạn 3 0.1926 0.0059 0.8837 0.9562 0.0000 0.1200 0.0040 0.6857 0.0000 0.0295 0.4836 -0.0112 0.8114 0.1205 0.0049 0.0722 0.1328 0.0709 0.1201 -0.0056 0.9050 0.9322 0.0000 1.0642 0.0000 -0.2624 0.4525 0.0000 0.0215 0.0000 0.0705 0.0000 0.0406 0.0000 0.0143 0.0000 0.0812 0.0000 0.0799 0.0000 0.0880 0.0000 0.0364 0.0000 0.0285 0.0000 0.0366 0.0000 0.1283 0.0000 0.0350 0.0000 0.0350 0.0785 0.0000 0.0109 0.0000 0.0136 0.0000 0.0360 0.0000 0.0223 0.0000 0.0122 0.0000 0.0123 0.0000 0.0307 0.0000 0.0169 0.0000 0.0058 0.0000 0.0138 0.0000 0.1071 0.0000 0.0176 0.0000 0.0176 0.0000 0.0000 0.0064 0.0000 0.0150 0.0000 0.0506 0.0000 0.0319 0.0000 0.0325 0.0000 0.0110 0.0000 0.0415 0.0000 0.0421 0.0000 0.0278 0.0000 0.0291 0.0000 0.0988 0.0000 0.0252 0.0000 0.0252 0.0000 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Tổng thể giai đoạn (từ 19/01/2006 đến nay) có 13 trên 24 cổ phiếu beta có ý nghĩa

khác không tại mức tin tưởng 5%.

Giai đoạn 1 từ 2006 đến tháng 10/2007 có 23 trên 24 cổ phiếu beta có ý nghĩa khác

không tại mức tin tưởng 5%.

Giai đoạn 2 từ tháng 11/2007 đến tháng 03/2009 có 24 trên 24 cổ phiếu beta có ý nghĩa

khác không tại mức tin tưởng 5%.

Giai đoạn 3 từ tháng 04/2009 nay có 23 trên 24 cổ phiếu beta có ý nghĩa khác không

tại mức tin tưởng 5%.

2.2.2. 2 Kiểm tra tính ổn định của beta bằng cách sử dụng thời gian như một

biến số

Dùng hồi quy để kiểm tra tính ổn định của beta bằng cách sử dụng thời gian như

 



biến số theo phương trình sau:

 t * *

 U

r j t ,

    1 2

r m t ,

2 sẽ chỉ cho ta thấy liệu beta có ổn định qua thời gian hay không.

Ý nghĩa của

2 không có ý nghĩa thì phương trình sẽ biến đổi thành

 do đó hàm ý rằng beta không thay đổi theo thời gian

r j t ,

   1

r ,* m t

Theo logic nếu

2 có ý

Kết quả từ thực tế cho thấy trong 24 chứng khoán có 10 chứng khoán có

2 không có ý nghĩa (bằng không). Nghĩa là

nghĩa, hàm ý 14 chứng khoán còn lại là

14 chứng khoán có beta không đổi theo thời gian.

Phân tích xa hơn trong số 13 chứng khoán beta có ý nghĩa tại mức tin tưởng 5% thì

Bảng 2. 4 Ước tính phương trình hồi quy sử dụng thời gian như một biến số

chỉ có 03 chứng khoán có beta ổn định qua thời gian.

 0.0436 0.3719 -0.0313 0.5445 -0.0360

1 0.8358 0.0000 0.8770 0.0000 0.7303

2 0.1366 0.0000 0.1171 0.0003 0.1631

STT 1 2 3 chứng khoán REE SAM HAP R-Sqr 0.5741 0.5458 0.4420

 0.5544 0.0401 0.5852 0.0673 0.3306 0.0421 0.5830 0.0952 0.1753 0.0173 0.8076 0.0688 0.3706 0.0136 0.8468 -0.1036 0.2088 0.0594 0.4452 0.0321 0.5801 0.0058 0.9413 0.0773 0.3206 -0.0164 0.8356 0.1319 0.1372 0.0218 0.7858 -0.0964 0.2856 -0.0442 0.6064

1 0.0000 0.0041 0.9669 0.4082 0.0000 -0.4856 NA -0.0116 0.9039 0.2683 0.0057 -0.1522 0.1482 0.0292 0.0178 -0.1041 0.3558 -0.1525 0.1526 0.7742 0.0000 0.2191 0.0449 -0.3861 0.0003 0.0033 0.9801 -0.2333 0.1167 -0.0182 0.8922 -0.1793 0.2361 0.1002 0.4859

2 0.0000 -0.0191 0.6796 0.2623 0.0000 0.5433 0.0000 0.0090 0.8380 0.0588 0.0188 0.0645 0.1831 -0.0253 0.5688 0.0239 0.6444 0.0789 0.1079 0.0906 0.0134 -0.0493 0.3264 0.5340 0.0000 0.0117 0.8355 0.0993 0.1154 0.0620 0.2782 0.1125 0.0799 0.0131 0.8297

STT 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 chứng khoán TMS LAF BBC GIL GMD SAV AGF TRI BT6 KHA HAS TS4 DHA SFC SSC MHC PNC R-Sqr 0.0006 0.3320 2.4722 0.0000 0.0724 0.0014 0.0164 0.0013 0.0018 0.4134 0.0064 0.2211 0.0004 0.0021 0.0075 0.0044 0.0020

 0.0713 0.4200 0.0491 0.4137 -0.0276 0.5528 66.0081 0.0000

1 0.0951 0.5211 1.2600 0.0000 0.8862 0.0000 -0.7749 0.3978

2 -0.0450 0.4737 -0.1465 0.0006 0.0795 0.0164 0.2553 0.5452

STT 21 22 23 24 chứng khoán TNA KDC VFMVF1 VNM R-Sqr 0.0004 0.4189 0.6676 0.0066

2.2.2. 3 Kiểm tra tính ổn định của beta bằng cách sử hồi quy biến giả

Hồi quy sử dụng kiểm tra tính ổn định của beta bằng cách sử dụng biến giả theo





j t ,

   1

r m t ,

 2

D r * 1

m t ,

 3

D r * 2

m t ,

phương trình sau:

2 và

3 sẽ chỉ ta thấy liệu beta có ổn định qua thời gian hay không.

Ý nghĩa của

2 và

3 không có ý nghĩa thì phương trình sẽ biến đổi thành

 do đó hàm ý rằng beta ổn định theo thời gian.

j t ,

   1

r ,* m t

Theo logic nếu

2 và

3 sẽ phải không có ý

Vì vậy , để beta thực tính ổn định qua thời gian thì cả

nghĩa.

Kết quả từ thực tế cho thấy trong 24 cổ phiếu có:

2 hoặc

3 có ý nghĩa, tức là có 14 cổ phiếu có beta không đổi theo

- Có 10 cổ phiếu có

thời gian.

- Phân tích xa hơn, trong 12 chứng khoán có beta có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 5% thì

cũng chỉ có 04 chứng khoán có beta ổn định theo thời gian,

Bảng 2. 5 Ước lượng phương trình hồi quy bằng biến giả

STT Chứng khoán

 0.0485 0.3240 -0.0231 0.6563 -0.0347 0.5709 0.0393 0.5956 0.0968 0.1628 0.0599 0.3629 0.1028 0.1459 0.0260 0.7150 0.0626 0.4186 0.0228 0.7478 -0.1008 0.2249 0.0598 0.4452 0.0432 0.4595 0.0113 0.8885 0.0755 0.3354 -0.0034 0.9658 0.1218 0.1720

1 1.2306 0.0000 1.2032 0.0000 1.2157 0.0000 -0.0507 0.4375 1.1041 0.0000 0.0892 0.0000 -0.0079 0.8990 0.4178 0.0000 0.0607 0.3734 0.1246 0.0467 -0.0412 0.5730 0.0831 0.2292 1.0120 0.0000 0.0544 0.4419 1.2216 0.0000 0.0019 0.9760 0.0928 0.1994

2 -0.0882 0.1614 -0.0359 0.5911 -0.1506 0.0555 0.0108 0.9093 0.0299 0.7360 -0.3666 0.0000 0.0662 0.4647 0.0283 0.7568 -0.1266 0.2019 0.1168 0.1998 0.0048 0.9634 -0.0750 0.4553 0.0192 0.7972 0.1028 0.3178 -0.5520 0.0000 0.1056 0.2617 -0.1898 0.0713

3 -0.2738 0.0000 -0.2352 0.0003 -0.3263 0.0000 0.0384 0.6790 -0.5277 0.0000 -1.0885 0.0000 -0.0189 0.8309 -0.1186 0.1842 -0.1284 0.1855 0.0497 0.5763 -0.0482 0.6424 -0.1579 0.1080 -0.1825 0.0127 0.0981 0.3293 -1.0679 0.0000 -0.0690 0.5536 -0.1635 0.2096

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 REE SAM HAP TMS LAF BBC GIL GMD SAV AGF TRI BT6 KHA HAS TS4 DHA SFC R - Sqr 0.5744 0.5464 0.4420 0.0006 0.0386 0.2576 0.0006 0.0733 0.0018 0.0174 0.0014 0.0018 0.4145 0.0067 0.2211 0.0024 0.0030

 0.0195 0.8091 -0.1050 0.2594 -0.0488 0.5719 0.0740 0.4055 0.0464 0.4425 -0.0151 0.7466 66.2417 0.0000

1 0.1744 0.0080 0.1750 0.0176 0.0737 0.2926 -0.0475 0.5098 0.8278 0.0000 1.0899 0.0000 -0.7308 0.2172

2 -0.0829 0.3850 -0.1667 0.1198 -0.0279 0.7835 0.0692 0.5095 0.1222 0.0867 0.0333 0.5455 2.0623 0.0167

3 -0.1160 0.3268 -0.2039 0.1244 0.0422 0.7378 0.0807 0.5347 0.3025 0.0006 -0.2030 0.0030 -0.5356 0.5245

2.3.

Kết luận chương 2

STT Chứng khoán 18 19 20 21 22 23 24 SSC MHC PNC TNA KDC VFMVF1 VNM R - Sqr 0.0076 0.0047 0.0002 0.0005 0.4190 0.6097 0.0073

Hệ số beta của chứng khoán tính theo chỉ số VN-Index chỉ có thể giải thích được

một vài chứng khoán. Tuy nhiên trong thời gian dài vừa qua, sự biến động của VN-

Index phụ thuộc vào một số chứng khoán có vốn hóa lớn như BVH, MSN, VIC…VN-

Index đại diện cho thị trường Việt Nam nhưng chỉ tính trên Sở giao dịch chứng khoán

Thành phố Hồ Chí Minh, nên tác giả đề nghị tính một chỉ số khác đại diện cho thị

trường Việt Nam, tác giả đặt tên là VN-Total – được tính chung trên trên cả hai sàn

giao dịch Hồ Chí Minh và Hà Nội. Phương pháp tính chỉ số VN-Total như cách tính

VN-Index để đưa ra chỉ số thực hơn cho thị trường chứng khoán Việt Nam.

CHƯƠNG 3: TÍNH CHỈ SỐ VN-TOTAL ĐẠI DIỆN CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ HỆ SỐ BETA THEO CHỈ SỐ VN-TOTAL

3.1 Tính chỉ số VN-Total đại diện cho thị trường chứng khoán Việt

Nam

3.1.1 Phương pháp tính

Chỉ số giá chứng khoán là tổng hợp các yếu tố thống kê nhằm đo lường sự tăng giá

hay giảm giá của các chứng khoán tại một thị trường chứng khoán cụ thể, ở một thời

điểm nhất định so với thời điểm trước đó.

Thế giới ngày nay có rất nhiều thị trường chứng khoán và ở tại mỗi thị trường thì

có những chỉ số chứng khoán riêng thích hợp với nó. Một số chỉ số chứng khoán lớn

trên thế giới:

Chỉ số Dow Jones của Mỹ: Là chỉ số giá chứng khoán bình quân của thị trường

chứng khoán New York, một thị trường lớn nhất thế giới hiện nay, là chỉ số giá chung

của 65 chứng khoán đại diện, thuộc nhóm hàng đầu (Blue chip) trong các chứng khoán

được niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán New York. Chỉ số Dow Jones bao hàm 3

chỉ số thuộc 3 nhóm ngành: công nghiệp DJIA (Dow Jones Industrial Average), vận tải

DJTA (Dow Jones Transportation Average) và dịch vụ DJUA (Dow Jones Utilities

Average).

HangSeng của HongKong: Chỉ số Hang Seng là chỉ số chứng khoán được xây dựng

dựa trên giá trị vốn hóa thị trường của các công ty lớn nhất ở Hồng Kông. Nó được sử

dụng để ghi lại và theo dõi những thay đổi hàng ngày của những công ty lớn nhất trên

thị trường chứng khoán Hồng Kông và là chỉ số biểu chính biểu hiện tình hình hoạt

động của toàn bộ thị trường Hồng Kông. 40 công ty được tính đại diện cho khoảng

65% giá trị vốn hóa trên thị trường chứng khoán Hồng Kông

Nikkei 225 của Nhật: Là chỉ số tổng hợp cổ phiếu với quyền số giá cả của 225 cổ

phiếu thuộc sở giao dịch chứng khoán Tokyo và 250 cổ phiếu thuộc sở giao dịch Osaka

do Thời báo kinh tế Nhật tính toán và công bố. Chỉ số này còn được gọi là chỉ số

NIKKEI Dow vì phương pháp tính của nó như phương pháp tính các chỉ số DowJones.

DAX 30 (viết tắt của Deutsche Aktien Xchange 30, tiền thân của Deutscher

Aktien-Index 30) là một chỉ số thị trường chứng khoán cho các cổ phiếu blue chip bao

gồm 30 công ty lớn nhất của Đức giao dịch trên sàn GDCK Frankfurt, căn cứ theo khối

lượng giao dịch và giá trị vốn hóa thị trường. Giá được tính theo giá trên hệ thống giao

dịch điện tử Xetra.

FTSE 100 của Anh: Là chỉ số cố phiếu của 100 công ty có giá trị vốn hóa lớn nhất

được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Luân Đôn (LSE).

CAC 40 của Pháp: Căn cứ trên cổ phiếu của 40 công ty có giá trị vốn hóa thị

trường lớn nhất của sàn giao dịch chứng khoán Paris Bourne, Pháp. CAC là viết tắt của

Compagnie des Agents de Changem.

Chỉ số S&P/ASX 200 (S&P/ASX 200): Là chỉ số mức vốn hóa được sử dụng nhiều

nhất của Úc, được bắt đầu từ tháng 4 năm 2000. Nó đã thay thế chỉ số giá trị vốn hóa

thị trường (All Ordinaries Index) trên sàn giao dịch chứng khoán Úc (Asx) để trở thành

công cụ quan trọng nhất đánh giá hoạt động trên sàn giao dịch.

Việt Nam chúng ta có chỉ số chứng khoán riêng cho thị trường chứng khoán của

mình, đó là chỉ số VN-Index, VN-Index được Ủy ban Chứng khoán Nhà nước được

tính toán theo phương pháp chỉ số giá bình quân Passcher. Chỉ số VN- Index thể hiện

mức giá bình quân của các cổ phiếu giao dịch tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố

Hồ Chí Minh.

100

P Q 1 i 1 i

VN - Index được tính theo công thức sau:



 1

Index



(1)

P Q 0 1 i i



 1

Trong đó:

P1i: Giá hiện hành của cổ phiếu i Q1i: Khối lượng đang lưu hành (khối lượng niêm yết) của cổ phiếu i P0i: Giá của cổ phiếu i thời kì gốc i: Là giá cổ phiếu i tham gia tính chỉ số giá n: Số lượng cổ phiếu đưa vào tính chỉ số

Khi trên thị trường xảy ra trường hợp niêm yết mới hay tổ chức niêm yết tiến hành



D 1

D V 0 1  AV

)

V 1(

tăng vốn, hệ số chia sẽ được điều chỉnh như sau:

Trong đó:

D 0

P Q 1 i 1 i

D1: Hệ số chia mới

 

 1

P Q 1 i 1 i

V V1: Tổng giá trị hiện hành của các cổ phiếu niêm yết: 1

 

 1

D0: Hệ số chia cũ

AV: Giá trị điều chỉnh cổ phiếu



D 1

D V 0 1   V AV



Khi hủy niêm yết hay tổ chức niêm yết tiến hành giảm vốn, hệ số chia mới sẽ được tính như sau:

Chỉ số Chỉ số giá bình quân Passcher là chỉ số giá bình quân gia quyền giá trị lấy

quyền số là quyền số thời kỳ tính toán, vì vậy kết quả tính sẽ phụ thuộc vào cơ cấu

quyền số (cơ cấu chứng khoán niêm yết) thời tính toán.

Các chỉ số KOSPI (Hàn Quốc); S&P500(Mỹ); FT-SE 100 (Anh); TOPIX (Nhật);

CAC (Pháp); TSE (Đài Loan); Hangseng (Hong Kong); các chỉ số của Thụy Sĩ... và

VN-Index của Việt Nam áp dụng phương pháp này.

Ta tính chỉ số VN-Total đại diện cho tổng thể thị trường chứng khoán Việt Nam

như cách tính VN-Index, bao gồm tất cả các chứng khoán niêm yết trên HOSE và

3.1.2 Kết quả

HAX.

Tổng hợp giá chứng khoán và khối lượng niêm yết của cả 02 sàn Hà Nội và Tp. Hồ

Chí Minh, tính VN-Total theo công thức (1) từ năm 2006 (thời điểm sàn Hà Nội đi vào

hoạt động.

Bảng 3. 1 Chỉ số VN-Total, VN-Index, HAX-Index giai đoạn 2006-2011

Kết quả chỉ số VN-Total được tổng hợp như sau:

Ngày VN-Total VN-Index HNX-Index

10/13/2011 248.60 412.6 69.1

9/26/2011 256.46 434.4 73.4

8/26/2011 245.77 404.4 69.2

7/26/2011 247.80 409.4 69.9

6/24/2011 257.56 433.4 75.8

Ngày VN-Total VN-Index HNX-Index

5/26/2011 245.35 398 70.3

4/26/2011 269.28 461.9 83.7

3/24/2011 268.92 461.3 93.3

2/24/2011 268.50 461.3 95.6

1/26/2011 284.67 501.2 105.8

6/24/2010 301.20 511.7 163

6/24/2009 321.72 453.8 154.4

6/24/2008 308.33 383.8 112.1

6/25/2007 702.63 1055.7 284.7

1400.00

1200.00

1000.00

800.00

VN_Total

600.00

VN_Index

HAX_Index

400.00

200.00

0.00

Hình 3. 1 Chỉ số VN-Total, VN-Index, HAX-Index giai đoạn 2006-2011

6/26/2006 492.78 501.6 190

Ta thấy VN-Total sẽ luôn nằm giữa hai chỉ số VN-Index và HAX-Index, chỉ số

VN-Total bao quát toàn cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam.

Nếu tính VN-Total theo trọng số khối lượng niêm yết hay theo trọng số khối lượng





Index KLGD * H

VN Total 



KLGD

  





 VN Index KLGD OS H KLGD H

H AX  KLGD H

giao dịch theo công thức sau:





Index KLNY * H

 VN Total



KLNY

  





 VN Index KLNY OS H KLNY H

 H AX KLNY H

Và

 VN Total

Trong đó:

KLGD

: VN-Total được tính theo phương pháp trọng số khối lượng giao dịch

 VN Total

theo hai chỉ số VN-Index và HAX-Index

KLNY

: VN-Total được tính theo phương pháp trọng số khối lượng niêm yết

KLGD : Khối lượng giao dịch của HOSE hàng ngày.

OSH

KLGD : Khối lượng giao dịch của HAX hàng ngày.

AXH

KLNY

theo hai chỉ số VN-Index và HAX-Index

OSH

KLNY

: Khối lượng niêm yết của HOSE

AXH

: Khối lượng niêm yết của HAX

Ta có bảng tổng hợp sau:

Bảng 3. 2 Chỉ số VN-Total theo cách tính VN-Index, theo trọng số khối lượng giao dịch và theo trọng số khối lượng niêm yết

Ngày VN-Total VN-TotalKLGD VN-TotalKLNY

10/13/2011 248.60 234.8 307.8

9/26/2011 256.46 253.8 325.2

8/26/2011 245.77 234.8 303.3

7/26/2011 247.80 258.2 306.0

6/24/2011 257.56 249.5 325.2

5/26/2011 245.35 216.4 298.0

4/26/2011 269.28 268.4 346.4

3/24/2011 268.92 262.8 347.8

2/24/2011 268.50 298.1 348.5

1/26/2011 284.67 336.1 378.4

6/24/2010 301.20 362.7 417.3

6/24/2009 321.72 359.7 372.5

6/24/2008 308.33 292.8 320.7

6/25/2007 702.63 946.7 940.3

6/26/2006 492.78 494.8 486.5

Trung bình cộng của chỉ số VN-Total theo cách tính bình quân trọng số khối lượng

giao dịch và khối lượng niêm yết gần bằng với chỉ số VN-Total được tính theo phương

pháp giống VN-Index

1200.00

1000.00

800.00

600.00

400.00

200.00

0.00

6/26/2006

6/26/2007

6/26/2008

6/26/2009

6/26/2010

6/26/2011

VN-Total

VN-Total Theo trong so KLGD

VN-Total theo trong so KLNY

Hình 3. 2 Chỉ số VN-Total, VN-Total theo KLGD, VN-Total theo KLNY

3.2 Hệ số beta theo chỉ số VN-Total

Dựa và dữ liệu của 24 công ty với chỉ số VN-Total, tác giả tiến hành chạy mô hình



  



j t ,

r ,* m t

theo phương trình

Ta có bảng tổng hợp sau:

Bảng 3. 3 Giá trị beta của các chứng khoán

STT Chứng khoán Tổng thể Giai đoạn 1 Giai đoạn 2 Giai đoạn 3

1 REE 0.5226 0.0575 -0.0531 0.5929

0.0000 0.3864 0.4352 0.0000

2 SAM 0.5236 0.0005 0.0126 0.4514

0.0000 0.9940 0.8555 0.0000

3 HAP 0.3725 -0.0525 -0.0941 0.4169

0.0000 0.3824 0.1292 0.0000

4 TMS 0.2126 0.0348 -0.0169 0.2581

0.0000 0.5946 0.7708 0.0000

5 LAF 0.1851 -0.5858 0.0138 0.1980

0.0000 0.1673 0.8109 0.0016

6 BBC 0.3610 0.0138 0.0142 0.3288

0.0000 0.8123 0.8048 0.0000

7 GIL 0.4039 0.0818 -0.0190 0.4099

0.0000 0.1795 0.7250 0.0000

8 GMD 0.4510 -0.0459 -0.0958 0.4919

0.0000 0.5111 0.1326 0.0000

9 SAV 0.2420 -0.0476 0.0505 0.1612

0.0000 0.4202 0.3542 0.0021

10 AGF 0.3626 0.0419 -0.0398 0.3029

0.0000 0.4514 0.4165 0.0000

11 TRI 0.1696 0.0293 0.0235 0.0915

0.0000 0.5265 0.5706 0.0495

12 BT6 0.1236 0.1245 0.0174 0.0021

0.0001 0.0306 0.7629 0.9683

13 KHA 0.3260 -0.0368 0.0211 0.4321

0.0000 0.5360 0.7206 0.0000

STT Chứng khoán Tổng thể Giai đoạn 1 Giai đoạn 2 Giai đoạn 3

14 HAS 0.2396 -0.0984 -0.0918 0.2482

0.0000 0.0732 0.0789 0.0000

15 TS4 0.1910 0.0742 -0.0195 0.2243

0.0000 0.2438 0.7745 0.0002

16 DHA 0.4363 0.0622 -0.0322 0.5032

0.0000 0.3106 0.6450 0.0000

17 SFC 0.1171 -0.0686 0.0502 0.1015

0.0018 0.3649 0.4792 0.1049

18 SSC 0.2341 0.0106 -0.0733 0.2302

0.0000 0.8453 0.1694 0.0001

19 MHC 0.1901 -0.0828 0.0827 0.1438

0.0000 0.0955 0.0948 0.0045

20 PNC 0.1815 0.0165 -0.0131 0.2660

0.0000 0.7779 0.8025 0.0000

21 TNA 0.2535 0.0525 0.0118 0.2831

0.0000 0.3732 0.8367 0.0000

22 KDC 0.3470 0.0562 0.0417 0.3242

0.0000 0.3199 0.3031 0.0000

0.5598 -0.0454 -0.0257 0.5245 23 VFMVF1

0.0000 0.3811 0.6361 0.0000

24 VNM 0.4842 -0.0703 0.0345 0.3275

0.0000 0.2662 0.4732 0.0000

Tổng thể giai đoạn (từ 19/01/2006 đến nay) có 24 trên 24 cổ phiếu beta có ý nghĩa

khác không tại mức tin tưởng 5%.

Giai đoạn 1 và giai đoạn 2 không có cổ phiếu nào có beta có ý nghĩa khác không tại

mức tin tưởng 5%.

Giai đoạn 3: 23 trên 24 cổ phiếu beta có ý nghĩa khác không tại mức tin tưởng 5%.

Tác giả cũng tiến hành kiểm tra độ ổn định của beta khi tính với chỉ số VN-Total

theo phương pháp hồi quy bằng biến số thời gian, ta thấy có 18 chứng khoán trong

Bảng 3. 4 Ước tính phương trình hồi quy sử dụng thời gian như một biến số

1

2



tổng số 24 chứng khoán ổn định theo thời gian.

STT chứng khoán R-Sqr

REE 0.2343 1 0.0206 0.4468 0.0377

0.0000 0.0000 0.2613

2 SAM 0.2375 0.0207 0.5625 -0.0190

0.0000 0.0000 0.5745

3 HAP 0.1265 0.0247 0.3365 0.0183

0.0000 0.0000 0.6205

4 TMS 0.0685 0.0248 0.1324 0.0389

0.0000 0.1109 0.2925

5 LAF 0.0382 0.0291 0.0663 0.0578

0.0000 0.4610 0.1427

6 BBC 0.1280 0.0240 0.4667 -0.0511

0.0000 0.0000 0.1821

7 GIL 0.1747 0.0204 0.4004 0.0017

0.0000 0.0000 0.9603

8 GMD 0.1765 0.0210 0.3738 0.0382

0.0000 0.0000 0.2928

9 SAV 0.0809 0.0252 0.3426 -0.0483

0.0000 0.0000 0.1719

10 AGF 0.1378 0.0210 0.3981 -0.0174

0.0000 0.0000 0.6248

11 TRI 0.0391 0.0294 0.2033 -0.0162

1

2



STT chứng khoán R-Sqr

0.0000 0.0172 0.6620

BT6 0.0301 12 0.0270 0.2719 -0.0736

0.0000 0.0009 0.0490

KHA 0.1039 13 0.0238 0.2811 0.0227

0.0000 0.0011 0.5542

HAS 0.0759 14 0.0268 0.0802 0.0793

0.0000 0.3130 0.0243

TS4 0.0465 15 0.0309 0.0586 0.0644

0.0000 0.5009 0.0941

DHA 0.2052 16 0.0204 0.3183 0.0580

0.0000 0.0000 0.0862

SFC 0.0159 17 0.0284 0.1337 -0.0082

0.0000 0.1521 0.8456

SSC 0.0647 18 0.0234 0.1868 0.0182

0.0000 0.0196 0.6225

MHC 0.0435 19 0.0291 0.1280 0.0314

0.0000 0.1279 0.4081

20 0.0273 PNC 0.0542 -0.0167 0.0986

0.0000 0.8397 0.0080

TNA 0.0730 21 0.0263 0.1784 0.0362

0.0000 0.0477 0.3604

KDC 0.1322 22 0.0214 0.5986 -0.1219

0.0000 0.0000 0.0009

23 VFMVF1 0.2871 0.0176 0.6987 0.0694

0.0000 0.0000 0.0284

VNM 0.2717 24 0.0174 0.7779 -0.1473

0.0000 0.0000 0.0000

Tương tự kiểm tra tính ổn định của beta theo phương trình hồi quy bằng biến số giả

Bảng 3. 5 Ước tính phương trình hồi quy sử dụng biến giả với chỉ số VN-Total

1

2

3



ta cũng thu được kết quả có 19 chứng khoán có beta ổn định theo thời gian.

STT Chứng khoán R - Sqr

1 REE 0.2366 0.0206 0.5086 -0.0502 0.0753

0.0000 0.0000 0.5011 0.2623

2 SAM 0.2385 0.0207 0.5580 -0.0778 -0.0393

0.0000 0.0000 0.3186 0.3622

3 HAP 0.1307 0.0247 0.3861 -0.1067 0.0361

0.0000 0.0000 0.1966 0.6253

4 TMS 0.0705 0.0247 0.1973 -0.0383 0.0749

0.0000 0.0005 0.6266 0.3110

5 LAF 0.0393 0.0291 0.1050 0.1225 0.1195

0.0000 0.0883 0.1590 0.1306

6 BBC 0.1289 0.0240 0.3975 0.0098 -0.0990

0.0000 0.0000 0.9089 0.1969

7 GIL 0.1753 0.0203 0.3911 0.0469 0.0033

0.0000 0.0000 0.5427 0.9608

8 GMD 0.1765 0.0210 0.4139 0.0317 0.0763

0.0000 0.0000 0.6939 0.2941

9 0.0252 0.2997 SAV 0.0810 -0.0636 -0.0974

0.0000 0.0000 0.4156 0.1694

10 AGF 0.1388 0.0210 0.3642 0.0407 -0.0339

0.0000 0.0000 0.6062 0.6339

11 0.0294 0.1909 TRI 0.0391 -0.0289 -0.0328

0.0000 0.0010 0.7185 0.6578

12 BT6 0.0375 0.0271 0.1515 0.0641 -0.1488

0.0000 0.0052 0.3884 0.0462

1

2

3



STT Chứng khoán R - Sqr

13 KHA 0.1049 0.0238 0.2874 0.0857 0.0457

0.0000 0.0000 0.3100 0.5518

14 HAS 0.0762 0.0268 0.1524 0.1070 0.1586

0.0000 0.0050 0.1770 0.0244

15 TS4 0.0472 0.0309 0.1372 0.0151 0.1258

0.0000 0.0202 0.8605 0.1034

16 DHA 0.2053 0.0204 0.3821 0.0380 0.1157

0.0000 0.0000 0.6050 0.0875

17 SFC 0.0160 0.0284 0.1189 0.0125 -0.0165

0.0000 0.0557 0.8857 0.8456

18 SSC 0.0649 0.0234 0.2085 0.0423 0.0367

0.0000 0.0003 0.6017 0.6216

19 MHC 0.0440 0.0291 0.1701 -0.0108 0.0632

0.0000 0.0026 0.8967 0.4053

20 PNC 0.0543 0.0273 0.0847 0.0886 0.1972

0.0000 0.1273 0.2738 0.0082

21 TNA 0.0737 0.0263 0.1998 0.0857 0.0754

0.0000 0.0011 0.3229 0.3423

22 KDC 0.1322 0.0214 0.4680 -0.1270 -0.2438

0.0000 0.0000 0.1185 0.0009

23 VFMVF1 0.2883 0.0177 0.6448 -0.1306 -0.1401

0.0000 0.0000 0.0658 0.0270

24 VNM 0.0134 0.0174 0.6310 -0.1439 -0.2947

0.0000 0.0000 0.0426 0.0000

2 hoặc

3

Kết quả từ thực tế cho thấy trong 24 chứng khoán có 5 chứng khoán có

có ý nghĩa, hàm ý 19 chứng khoán còn lại có beta không đổi theo thời gian.

Qua kết quả tính toán ta thấy với chỉ số VN-Total, hệ số beta tổng thể của chứng

khoán đều có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 5%. Khả năng giải thích độ biến động tỷ suất

3.3 Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo

sinh lợi chứng khoán có ý nghĩa hơn.

Mô hình sử dụng tính hệ số beta theo mô hình CAPM nhưng thị trường chứng

khoán Việt Nam chưa được xem là hiệu quả nên kết quả từ beta chưa phản ánh chính

xác đọ rủi ro của chứng khoán so với thị trường.

Để tính hệ số beta gần với thực tế cần đưa ra chỉ số thị trường phản ánh đúng thị

trường hơn. Ở nhiều nước trên thế giới, khi tỷ lệ sở hữu nhà nước ở những công ty

quy mô lớn chiếm đa số thì người ta thường tính chỉ số dựa trên số cổ phiếu được phép

lưu hành. Quy mô vốn hóa thị trường của những cổ phiếu này được tính trên số cổ

phiếu có thể giao dịch được trên thị trường. Nghĩa là nó phải trừ đi số cổ phiếu nhà

nước sở hữu, cổ phiếu của cổ đông sáng lập, cổ đông chiến lược và cổ phiếu bị phong

tỏa. Khi đó, chỉ số phản ánh chính xác diễn biến của thị trường, cho phép phân tích

chuẩn xác hơn xu hướng của chỉ số. Hướng nghiên cứu tiếp theo là tính lại chỉ số thị

trường với trọng số số lượng cổ phiếu được phép lưu hành, chuyển nhượng. Từ đó đưa

3.4 Khuyến nghị sử dụng hệ số beta trong quyết định đầu tư

ra chỉ số β của chứng khoán.

Hệ số beta được tính toán dựa theo mô hình CAPM, tuy nhiên do bản thân thị

trường, đối với thị trường chứng khoán Việt Nam chưa thể được coi là một thị trường

hiệu quả. Những vấn đề tồn tại ở thị trường chứng khoán Việt Nam bao gồm:

Thứ nhất là về mức giá: Ở Việt Nam, mức giá chỉ thể hiện một phần nhỏ về doanh

nghiệp, phần lớn là do sự tác động từ cung cầu về cổ phiếu của các nhà đầu cơ. Đặc

biệt, tâm lý đầu tư theo “bầy đàn”, hay “hiệu ứng đám đông” luôn chi phối mạnh mẽ

đến giá cổ phiếu. Do vậy, beta được tính toán từ các mức giá này không thể nói lên rủi

ro của doanh nghiệp.

Thứ hai là danh mục thị trường. Hiện nay, ở Việt Nam có hai chỉ số chính là VN-

Index và HNX-Index. Hai chỉ số này chưa đủ sức để tạo nên một danh mục thị trường,

bởi danh mục này chưa có đầy đủ các lĩnh vực ngành nghề trong nền kinh tế và trong

từng lĩnh vực không bao gồm các doanh nghiệp đại diện cho lĩnh vực đó; bởi vì còn

thiếu các Cty lớn. Chính vì vậy, sự biến động của danh mục chưa đánh giá chính xác

sự biến động của nền kinh tế.

Với những hạn chế nêu trên, beta hầu như không có ý nghĩa nếu được tính toán

trong giai đoạn này. Tuy nhiên, beta vẫn rất hữu ích nếu chúng ta sử dụng nó đúng

cách. Hãy trở về với bản chất đầu tiên của beta, đó là một công cụ thống kê đo lường

khả năng biến động của cổ phiếu so với sự biến động của thị trường. Chúng ta có thể

sử dụng beta như một chỉ báo (indicator) trong phân tích kỹ thuật. Khi ra quyết định

đầu tư không chỉ dựa vào hệ số beta mà cần phải dựa vào nhiều chỉ tiêu khác để đưa ra

3.5 Kết luận chung

quyết định chính xác hơn.

Đề tài nghiên cứu đưa ra hệ số beta để nhà đầu tư có những dự báo bổ sung cần

thiết cho mình khi tham gia vào thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên, việc

ứng dụng mô hình tính toán hệ số beta có những hạn chế nhất định trong thực tiễn, đó

là tỷ suất sinh lợi thị trường được tính dựa vào VN-Index, HAX-Index. Vì vậy tỷ suất

sinh lợi chứng khoán không chỉ phụ thuộc vào beta mà vào nhiều chỉ tiêu tài chính

khác.

Tuy nhiên với tốc độ phát triển hiện nay của thị trường chứng khoán, hàng hóa này

càng gia tăng thì việc cung cấp một hệ số đo lường rủi ro của từng chứng khoán so với

thị trường là cần thiết cho nhà đầu tư. Vì vậy việc khuyến khích các công ty chứng

khoán đưa ra các bộ chỉ số VN-Total phù hợp với thị trường và công bố hệ số beta của

các chứng khoán là cần thiết.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

[1]. Dương Kha, “Mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt

Nam”

[2]. PGS. TS Trương Đông Lộc và ThS. Trần Thị Hạnh Phúc (2011), “Kiểm định mối

quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro của các cổ phiếu niêm yết trên Sở giao dịch chứng

khoán Tp.HCM”.

[3]. Trần Thị Hải Lý (2010), “Nghiên cứu rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường

chứng khoán Việt Nam”, luận văn tiến sĩ ĐH Kinh tế Tp.HCM

[4]. Trần Hoàng Ngân (2000), “Cách tính chỉ số chứng khoán Việt Nam VN-Index”,

Tạp chí phát triển kinh tế.

[5]. TS. Nguyễn Ngọc Vũ (2010), “Hệ số beta trong phân tích rủi ro khi đầu tư chứng

khoán”, Tạp chí chứng khoán Việt Nam.

[6]. Trần Thị Mộng Tuyết, “Đầu tư trên thị trường chứng khoán mới nổi: Phân tích lợi

nhuận và rủi ro”.

Tiếng Anh

[7]. Banz, R. W. (1981), “The relationship between return and market value of common

stocks”, Journal of Financial Economics.

[8]. Black F, Jensen M, Scholes M (1972), “The CAPM; Some empirical tests In:

Jensen M(Ed)Studies in the theory of capital markets”.

[9]. Chalwa, D. (2001), “Testing the stability of beta in the Indian stock market”.

[10]. Chris Tofallis (2004), “Investment Volatility: A critique of standard beta estimation

and a simple way forward”, European Journal of Operation Research.

[11]. Eric Ghysels and Eric Jacquier (2006), Market Beta Dynamics and Portfolio

Efficiency.

[12]. Fabbozzi F, Francis J.C (1977), “Stability Test of Alphas and Betas over bull and

bear market conditions”, Journal of Finance.

[13]. Gooding. A. R and T.P. O'Malley (1977), “Market phase and stationarity of beta”,

Journal of Financial and quantitative analysis.

[14]. Ian A. Cooper (2007), “On Tests of the Conditional Relationship between Beta and

Returns”

[15]. John Y. Campbell and Tuomo Vuolteenaho (2003) , “Bad Beta, Good Beta”.

[16]. Michael C. Jensen (2006), “The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical

Tests”.

[17]. Pettengill, Glenn N, Sundaram, Sridhar, Mathur, Ike (1995), “The conditional

relation between beta and returns”, Journal of Financial and quantitative analysis.

[18]. Dr. Rengasamy Elango and Dr. Dayanand Pandey (2009), “Market Beta and Stock

return – An analysis of Select Gulf Companies”..

STT

Mã CK Tên công ty

Công ty cổ phần Xuất nhập khẩu thủy sản An Giang

AGF

BBC

Công ty Cổ phần Bibica

BT6

Công ty cổ phần Beton 6

DHA

Công ty Cổ phần Hóa An

GIL

Công ty Cổ phần Sản Xuất Kinh Doanh Xuất Nhập Khẩu Bình Thạnh

GMD

Công ty cổ phần Đại lý Liên hiệp vận chuyển

HAP

Công ty cổ phần Tập đoàn HAPACO

HAS

Công ty cổ phần Xây lắp Bưu điện Hà Nội

KDC

Công ty cổ phần Kinh Đô

KHA

Công ty cổ phần xuất nhập khẩu Khánh Hội

LAF

Công ty Cổ phần Chế biến hàng xuất khẩu Long An

MHC

Công ty cổ phần hàng hải Hà Nội

PNC

Công ty cổ phần văn hóa Phương Nam

REE

Công ty cổ phần Cơ điện lạnh

SAM

Công ty cổ phần Đầu tư và Phát triển SACOM

SAV

Công ty cổ phần Hợp tác kinh tế và Xuất nhập khẩu SAVIMEX

SFC

Công Ty Cổ Phần Nhiên Liệu Sài Gòn

SSC

Công ty cổ phần Giống cây trồng miền Nam

TMS

Công ty cổ phần Kho vận Giao nhận Ngoại thương TP.HCM

TNA

Công ty Cổ Phần Thương Mại Xuất Nhập Khẩu Thiên Nam

TRI

Công ty cổ phần Nước giải khát Sài Gòn-TRIBECO

TS4

Công ty cổ phần Thủy sản số 4

VFMVF1 Quỹ Đầu Tư Chứng Khoán Việt Nam

VNM

Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam

PHỤ LỤC 1: Danh mục các công ty chứng khoán trong mẫu phân tích

PHỤ LỤC 2: Bài nghiên cứu của Sromon Das (2008)

Kiểm tra tính ổn định của beta qua các giai đoạn thị trường: Nghiên cứu thực nghiệm tại Ấn Độ

Tóm tắt

Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) là mô hình rủi ro – tỷ suất sinh lợi truyền

thống được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng. Khái niệm của CAPM đó là nhà đầu tư chỉ

chịu một phần rủi ro không thể đa dạng hóa được. Biến số không thể đa dạng hóa được

gọi là beta, có mắt xích với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.

Đối tượng nghiên cứu của bài viết này là kiểm tra tính ổn định của beta từng

chứng khoán qua các giai đoạn thời gian bằng cách sử dụng hai phương pháp kiểm tra

kinh tế. Tác giả đã sử dụng dữ liệu của 39 công ty được niêm yết trên NSE Nifty trong

khoảng thời gian là 104 tháng (từ tháng 02/1999 đến tháng 09/2007), và chia thời gian

nghiên cứu thành ba giai đoạn nhỏ, hai giai đoạn giá lên và một giai đoạn giá giảm.

Tác giả nhận thấy sử dụng phương pháp một (hồi quy sử dụng thời gian như một biến

số), 85% chứng khoán có beta ổn định, trong khi đó sử dụng phương pháp thứ hai (hồi

quy sử dụng biến số giả) có 65% chứng khoán có beta ổn định. Người đọc cũng nên

lưu ý rằng kết quả phụ thuộc vào lựa chọn mẫu thời gian và dựa trên giai đoạn phân

tích được phân chia ra sao.

I. Động lực và nền tảng lý thuyết

Mỗi danh mục chứng khoán chứa hai loại rủi ro, rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ

thống. Rủi ro hệ thống (hay rủi ro thị trường), trong lĩnh vực kinh tế và tài chính được

gọi là beta, đây là loại rủi ro vốn có của mỗi chứng khoán và nó không thể đa dạng hóa

được. Rủi ro phi hệ thống, hay là alpha, có thể đa dạng hóa được bằng nhiều phương

pháp khác nhau. Hơn nữa mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), một trong những lý

thuyết nền tảng về tài chính, dựa trên giả định đầu tư hợp lý của nhà đầu tư loại bỏ

không còn rủi ro phi hệ thống, và vì vậy chỉ còn lại rủi ro hệ thống của chứng khoán,

đó là beta.

Lý do logic tại sao beta không thể đa dạng hóa được bởi vì nó liên quan đến tỷ suất

sinh lợi của từng tài sản trong danh mục đầu tư. Beta có thể giải thích tính đàn hồi của

tài chính hay độ nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi từng tài sản đối với tỷ suất sinh lợi thị

trường. Hơn nữa giá trị beta cũng cho biết tính bất ổn và độ thanh khoản của chứng

khoán.

Theo định nghĩa, beta có thể nhận các giá trị sau:

- Giá trị âm: Điều này có nghĩa là chứng khoán và thị trường di chuyển ngược

chiều nhau, nhưng điều này trong lý thuyết thì có thể còn thực tế hiếm xảy ra.

- Bằng không: Điều này ám chỉ thị trường vẫn dịch chuyển, trong khi cổ phiếu

vẫn không thay đổi. Ví dụ cho những chứng khoán như vậy cũng hiếm có,

nhưng tiền mặt thì beta tiệm cận tiến đến gần không.

- Giữa không và một: nhiều chứng khoán được kỳ vọng nằm trong vùng này.

Những chứng khoán có beta trong vùng này được cho là ít biến động hơn thị

trường.

- Bằng một: Chứng khoán có beta bằng một sẽ di chuyển cùng với thị trường.

Theo định nghĩa beta thị trường là một.

- Lớn hơn một: Những chứng khoán như vậy có tính biến động nhiều trong thời

kỳ giá lên, chứng khoán như vậy sẽ mang lại lợi nhuận cao, tuy nhiên điều này

cũng cho thấy khoản lỗ lớn nhất khi thị trường đi xuống.

Giá trị của beta quan trọng nhưng không phải là kết thúc, đây là nhân tố để xem

xét trong đầu tư. Các nhà đầu tư cố gắng vẽ ra một sự so sánh giữa beta và khẩu vị rủi

ro, vì beta cũng đo lường rủi ro, hay độ biến động của chứng khoán. Tuy nhiên, beta

được tính toán dựa trên dữ liệu quá khứ, và không có cách nào tính toán sự ảnh hưởng

của beta. Tuy nhiên cũng có thể đưa ra ý kiến hợp lý về sự biến động của chứng khoán

dựa trên giá trị beta.

Hơn nữa khi kiểm tra tính ổn định của beta nên nhớ rằng có thể không kiểm tra

kinh tế để quyết định liệu beta có ổn định hay không trong thời kỳ thuần nhất. Kết quả

của bài kiểm tra phụ thuộc vào lựa chọn thời gian và phân chia giai đoạn phân tích.

Trong bài viết này, tác giả chọn 104 tháng, xếp từ tháng 02/1999 đến tháng

9/2007. Chỉ số NSE Nifty là chỉ số đại diện thị trường và tỷ suất sinh lợi của mỗi

chứng khoán riêng lẻ đi ngược lại với tỷ suất sinh lợi của Nifty.

Nói chung beta được tính bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi của chứng khoán với

tỷ suất sinh lợi thị trường. Tuy nhiên trong khi lý thuyết có thể tính beta bằng cách lấy

một chuỗi thời gian dài nhưng không thể đáp ứng theo mục đích này do beta có thể

không ổn định qua các giai đoạn tăng trưởng, giai đoạn đi xuống hay đi về một phía.

Vì đối tượng nghiên cứu của bài viết này là kiểm tra tính ổn định của beta qua giai

đoạn giá lên và giá xuống, tổng giai đoạn phân tích gồm 104 tháng, có thể chia làm 3

thời kỳ nhỏ:

Thời kỳ 1: Từ tháng 02/1999 đến tháng 02/2000: giai đoạn tăng giá, tỷ suất sinh

lợi của chỉ số Cumulative Wealth là 72%.

Thời kỳ 2: Từ tháng 03/2000 đến tháng 04/2003: giai đoạn giảm giá, tỷ suất sinh

lợi của chỉ số Cumulative Wealth là -49%.

Thời kỳ 3: Từ tháng 05/2003 đến tháng 09/2007: giai đoạn tăng giá, tỷ suất sinh

lợi của chỉ số Cumulative Wealth là 372%.

Mặc dù mẫu phân tích 104 tháng có thể nhỏ, có thể thực hiện để đưa ra quan điểm

về bức tranh toàn cảnh của thị trường NSE Nifty có thỉnh thoảng thay đổi hay không.

Các chứng khoán mà tác giả chọn bao gồm trong chỉ số của các chứng khoán chính

trong giai đoạn phân tích.

II. Dữ liệu và phương pháp

Để thực hiện mục đích nghiên cứu, tác giả đã xem xét dữ liệu hàng tháng của 39

chứng khoán được niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán quốc gia, từ giai đoạn tháng

01/1999 đến tháng 9/2007.

Công ty Ngành công nghiệp

ABB Thiết bị điện

ACC Xi măng và sản phẩm từ xi măng

Appollo Tyres Lốp xe

Asian Paints Sơn

Bajaj Auto Tự động hóa

Bank of Baroda Ngân hàng

BEL Công nghiệp điện

BHEL Thiết bị điện

BPCL Nhà máy tinh chế

GAIL Ga

Glaxo Thuốc

Grasim Xi măng và sản phẩm từ xi măng

HDFC Định chế tài chính

HDFC Bank Ngân hàng

Hero Honda Tự động hóa

Hindalco Nhôm

HPLC Nhà máy lọc

ICICI Bank Ngân hàng

IDBC Ngân hàng

IFCI Định chế tài chính

Indian Hotels Khách sạn

Infosys Công nghệ thông tin

ITC Thuốc lá

L&T Khoa học

M&M Tự động hóa

Viễn thông MTNL

Dược Nicolas Piramal

Dầu E & P ONGC

Định chế tài chính Reliance Capital

Nhà máy tinh chế Reliance

Thép và sản phẩm thép SAIL

Công nghệ thông tin Satyam

Ngân hàng SBI

Vận tải SCI

Dược Sun Pharma

Hóa chất Tata Chemicals

Năng lượng Tata Power

Viễn thông VSNL

Công nghệ thông tin Wipro

Vì giá chứng khoán đóng cửa có hàng ngày, trung bình hàng tháng sẽ được tính giá trị

đóng cửa hàng tháng của 39 chứng khoán.

Tính tỷ suất sinh lợi

Trong bài này tác giả quan tâm tỷ suất sinh lợi hàng tháng hơn là giá đóng cửa.

Tỷ suất sinh lợi hàng tháng của mỗi chứng khoán được tính như công thức sau:

rj,t = ln (Pj,t/Pj,t-1)

trong đó:

Pj,t = Giá trị trung bình của chứng khoán j trong tháng t

Pj,t-1 = Giá trị trung bình của chứng khoán j trong tháng t-1, hay là tháng trước đó.

rj,t = Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán thứ j trong tháng t

Tương tự, tỷ suất sinh lợi của thị trường được tính như sau:

mt = ln(Nt/Nt-1)

trong đó:

Nt = Giá trị trung bình của NSE-Nifty trong tháng t

Nt-1 = Giá trị trung bình của NSE-Nifty trong tháng t

mt = Tỷ suất sinh lợi thị trường trong tháng t

Dữ liệu gốc được xem xét với 104 điểm quan sát (tháng 01/1999 đến tháng 09/2007).

Tuy nhiên khi tính toán tỷ suất sinh lợi hàng tháng, quan sát đầu tiên phải bỏ qua. Vì

vậy giai đoạn mẫu dùng để phân tích chỉ tính từ tháng 02/1999 đến tháng 09/2007,

nghĩa là có 103 điểm quan sát.

Ước tính beta

Để ước tính giá trị beta của mỗi chứng khoán, tác giả sử dụng mô hình hồi quy sau:

rj,t = B0 + B1 * mt + U

,j tr = Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán j trong giai đoạn t

Trong đó:

mt = Tỷ suất sinh lợi của thị trường ta U = Sai số ngẫu nhiên

B0 = Hằng số

B1 = Độ nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi chứng khoán với tỷ suất sinh lợi thị trường, hay

là beta chứng khoán

Sử dụng hồi quy trên sẽ ước tính ra giá trị của mỗi beta. Thực sự tác giả đã chia giai

đoạn mẫu thành ba giai đoạn nhỏ:

Từ tháng 02/1999 đến tháng 02/2000: Thời kỳ giá lên trong giai đoạn ngắn.

Tháng 03/2000 đến tháng 04/2003: Thời kỳ giá xuống

Tháng 05/2003 đến tháng 09/2007: Thời kỳ giá lên.

Beta mỗi chứng khoán sẽ được tính theo những giai đoạn nhỏ cũng như cho toàn thời

kỳ mẫu. Vì vậy mỗi chứng khoán tác giả sẽ ước tính 4 giá trị beta tương ứng với giai

đoạn cả thời kỳ và từng thời kỳ nhỏ.

Kiểm tra tính ổn định của beta

Mục đích chính của bài này là kiểm tra tính ổn định của beta qua các giai đoạn thời

gian. Ước tính beta là một việc nhưng việc quan trọng hơn là từ thực tế đó liệu beta có

ý nghĩa và duy trì ổn định qua các giai đoạn thời gian hay không.

Trong bài này, để kiểm tra tính ổn định của beta bằng hay phương pháp:

- Sử dụng thời gian như một biến số

- Sử dụng biến số giả để đo lường sự thay đổi của beta qua thời gian.

Sử dụng thời gian như là biến số

Tính ổn định của beta , hay là độ dốc trong mô hình hồi quy đơn có thể được kiểm

tra bằng một biến số mới, chúng ta sẽ biểu thị như thời gian, toàn bộ thời kỳ phân tích

sẽ được chia làm ba giai đoạn nhỏ. Đây là biến số mới, thời gian sẽ là giá trị duy nhất

cho mỗi giai đoạn. Vì vậy:

- Giai đoạn 1(02/1999 đến 02/2000), t = 1

- Giai đoạn 2 (03/2000 đến 04/2003), t = 2

- Giai đoạn 3 (05/2003 đến 09/2007), t = 3

Mô hình hồi quy thường xác định theo cách kết hợp chặt chẽ với biến số mới, thời

gian, như sau:

rj,t = B0 + B1 * mt + B2 * (t*mt) + U

,j tr = Tỷ suất sinh lợi hàng tháng của chứng khoán j trong giai đoạn t

trong đó:

mt = Tỷ suất sinh lợi hàng tháng của thị trường t = giá trị biến số thời gian (1, 2, hay 3 phụ thuộc vào giai đoạn )

U = Sai số

B0, B1, B2 = Hệ số cần ước tính

Phương trình hồi quy trên có thể viết lại như sau:

rj,t = B0 + (B1 + B2 * t)*mt + U

Để kiểm tra tính ổn định của beta, chúng ta phải dựa trên biểu thức B2 là có nghĩa

hay không. Nếu có nghĩa, thì điều đó hàm ý là có độ nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi

thay đổi theo thời chứng khoán với tỷ suất sinh lợi thị trường, nghĩa là (B1 + B2 * t)

gian và vì vậy beta không đứng yên. Nếu B2 không có ý nghĩa, (B1 + B2 * t)*mt sẽ

giảm đến B1*mt, hàm ý rằng B1 hay beta chứng khoán không thay đổi theo thời gian và vì vậy beta đứng yên theo thời gian. Ý nghĩa thống kê của B2 có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng thống kê t hoặc p-value.

Hồi quy biến số giả

Phương pháp khác để kiểm tra tính ổn định của beta là sử dụng biến số giả trong

mô hình hồi quy. Mô hình được thể hiện lại như sau:

rj,t = B0 + B1 *mt + B2 *D1 * mt + B3 *D2 * mt + U

1D = 1, cho giai đoạn 2 (03/2000 đến 04//2003),

1D = 0 cho giai đoạn khác

2D = 1, cho giai đoạn 3 (05/2003 đến 09/2007),

2D = 0 cho giai đoạn khác

,j tr = Tỷ suất sinh lợi của của cổ phiếu j trong giai đoạn t

Trong đó:

mt = Tỷ suất sinh lợi của thị trường trong giai đoạn t

U = Sai số

B0, B1, B2, B3 = Hệ số cần ước tính

Bây giờ phương trình cho giai đoạn 1 là:

rj,t = B0 + B1 * mt + U

Phương trình cho giai đoạn 2 là:

rj,t = B0 + B1 *mt + B2 *D1 * mt + U, hoặc

rj,t = B0 + (B1 + B2) * mt + U (vì D1= 1 cho giai đoạn 2)

Rõ ràng beta sẽ đứng yên qua 2 thời kỳ nếu khoản mục B2 là không có ý nghĩa.

Phương trình cho giai đoạn 3 là:

rj,t = B0 + B1 * mt + B3 *D2 * mt + U, hoặc

2D = 1 cho giai đoạn 3)

rj,t = B0 + (B1 + B3)* mt + U (vì

Rõ ràng beta sẽ đứng yên qua 2 thời kỳ nếu khoản mục B3 là không có ý nghĩa.

Vì vậy, để xem liệu beta của mỗi chứng khoán có đứng yên qua thời gian, chúng ta

cần kiểm tra ý nghĩa của B2 và B3. Điều này có thể thực hiện bằng cách sử dụng thống

kê t hoặc tương quan p-value. Thậm chí nếu một trong hai khoản mục có ý nghĩa (B2

hoặc B3) thì beta chứng khoán sẽ được cho rằng không đứng yên qua thời gian.

III. Kết quả

Như đã đề cập ở trên, beta của chứng khoán được ước tính bằng cách sử dụng phương

pháp hồi quy bình phương bé nhất. Quả thật trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn,

beta đơn giản là hệ số gốc của phương trình.

Ước tính beta qua các giai đoạn

Như đã đề cập trước, beta sẽ được tính cho 39 chứng khoán với giai đoạn mẫu tổng thể

Giá trị beta

Chứng khoán

ABB

ACC

Apollo Tyres

Asian Paints

Bajaj Auto

Bank of Baroda

BEL

BHEL

Cả giai đoạn Giai đoạn 1 Giai đoạn 2 1.2892 0.1116 -3.1103 0.3262 2.3323 0.0992 1.3479 0.0971 0.5601 0.2780 1.8689 0.0594 2.9500 0.0471 2.2258

1.2684 0.0001 1.7973 0.0000 0.9226 0.0254 0.1303 0.6346 0.8022 0.0050 1.0598 0.0016 1.1809 0.0207 1.2343

1.0528 0.0001 0.6713 0.0679 1.1769 0.0050 0.3981 0.0073 0.6301 0.0000 1.0052 0.0000 1.1696 0.0000 1.1123

Giai đoạn 3 1.1897 0.0151 0.8834 0.0000 1.4194 0.0619 0.3464 0.0492 0.7178 0.0000 1.1559 0.0001 0.9225 0.0000 1.1276

cũng như các giai đoạn nhỏ

BPCCL

GAIL

Glaxo

Grasim

HDFC

HDFC Bank

Hero Honda

Hindalco

HPCL

ICICI Bank

IDBI

IFCI

Indian Hotels

Infosys

ITC

L&T

M&M

MTNL

Nicolas Piramal

0.0248 0.9141 0.2418 1.0879 0.2683 1.8620 0.0678 1.6159 0.1486 1.9240 0.5719 0.6376 0.4888 0.7217 0.3420 1.2744 0.1355 0.3720 0.7024 1.5645 0.2572 1.4440 0.0113 -0.1333 0.8322 0.5532 0.3826 2.2953 0.0720 1.3822 0.0466 1.6324 0.0027 -0.5639 0.3240 2.2885 0.0059 1.1924 0.2270

0.0000 1.2194 0.0000 1.1071 0.0000 0.7555 0.0000 1.2100 0.0000 0.5153 0.1660 0.6864 0.0000 1.2072 0.0000 1.2690 0.0013 1.0452 0.0000 1.0614 0.0000 1.3410 0.0000 1.2400 0.0001 0.7412 0.0479 0.9676 0.0011 0.9070 0.0109 1.1471 0.0000 0.2854 0.1204 1.1884 0.0000 0.9762 0.0010

0.0000 1.5052 0.0037 0.8699 0.0319 0.7162 0.0026 1.2871 0.0004 -0.0356 0.9213 0.2406 0.3029 2.1222 0.0083 1.1059 0.3339 1.7287 0.0000 0.4320 0.2379 0.7111 0.1188 0.1827 0.0104 1.0718 0.0001 1.5730 0.0002 0.5800 0.5758 1.4333 0.0002 0.2281 0.5316 0.8492 0.0324 0.2160 0.3696

0.0001 1.3416 0.0000 1.4587 0.0000 0.6542 0.0000 1.1518 0.0000 0.8855 0.0000 0.8385 0.0000 0.7162 0.0000 1.2445 0.0000 1.2135 0.0000 1.1892 0.0000 1.8204 0.0000 1.5863 0.0027 0.7949 0.2806 0.3364 0.0433 0.7824 0.0000 0.7681 0.0541 0.5529 0.0356 1.1975 0.0000 1.4610 0.0078

ONGC

Reliance Capital

Reliance Industries

SAIL

Satyam

SBI

SCI

Sun Pharma

Tata Chemicals

Tata Power

VSNL

Wipro

1.0159 0.0000 1.3700 0.0000 0.9252 0.0000 1.5021 0.0000 1.4637 0.0000 1.1463 0.0000 1.2349 0.0000 1.1941 0.0000 0.7927 0.0000 1.3876 0.0000 1.3361 0.0000 1.3919 0.0003

1.6557 0.0747 0.2490 0.8674 1.4753 0.0192 0.8868 0.4567 1.2431 0.4400 1.6352 0.0671 2.4408 0.0429 -1.7164 0.0710 1.4357 0.0283 0.2104 0.7362 0.9556 0.3609 1.7667 0.5219

1.0033 0.0074 1.8900 0.0000 0.8263 0.0109 1.6826 0.0012 2.1978 0.0077 1.1607 0.0000 1.5251 0.0045 1.4991 0.0263 0.6935 0.0120 2.2440 0.0000 1.1893 0.0482 2.2885 0.0000

1.2172 0.0000 0.9453 0.0013 0.8375 0.0000 1.6079 0.0000 0.6319 0.0104 1.1920 0.0000 1.3469 0.0000 1.2431 0.0000 1.0000 0.0000 1.4455 0.0000 1.0608 0.0003 0.7825 0.0631

Giai đoạn tổng thể (02/1999 đến 09/2007) có 36 trên 39 chứng khoán có beta có ý

nghĩa khác không tại mức ý nghĩa 5%.

Phân đoạn 1 (02/1999 đến 02//2000)chỉ có 9 trên 39 chứng khoán có beta có ý nghĩa

khác không tại mức ý nghĩa 5%.

Phân đoạn 2 (03/2000 đến 04/2003) có 30 trên 39 chứng khoán có beta có ý nghĩa lớn

hơn không tại mức ý nghĩa 5%.

Phân đoạn 3 (05/2003 đến 09/2007) có 34 trên 39 chứng khoán có beta có ý nghĩa lớn

hơn không tại mức ý nghĩa 5%.

Kiểm tra tính ổn định của beta sử dụng thời gian như một biến số

Hồi quy sử dụng để kiểm tra tính ổn định của beta sử dụng thời gian như biến số là:

rj,t = B0 + B1 * mt + B2 * (t*mt) + U

Ý nghĩa của B2 sẽ chỉ cho ta thấy liệu beta có đứng yên qua thời gian hay không. Theo

logic thì nếu B2 không có ý nghĩa, phương trình sẽ rút gọn là

Chứng khoán ABB ACC Apollo Tyres Asian Paints Bajaj Auto Bank of Baroda BEL BHEL BPCL GAIL Glaxo Grasim Cements HDFC HDFC Bank Hero Honda Hindalco

R-Sqr 0.13954 0.10742 0.07748 0.07671 0.20620 0.21172 0.24134 0.25874 0.27096 0.29780 0.22513 0.32995 0.03798 0.19889 0.16703 0.09696

Hằng số -0.00961 0.59220 -0.01611 0.49685 -0.02289 0.40997 0.00619 0.52848 0.00367 0.67622 0.00088 0.94591 0.02770 0.07578 0.00078 0.95103 -0.01529 0.25670 -0.00467 0.69228 -0.00581 0.54041 0.00920 0.42859 -0.01099 0.65747 0.02058 0.02836 -0.01585 0.38990 -0.03269 0.21039

B1 0.34092 0.70630 -2.65051 0.02843 1.89665 0.17729 0.84708 0.08941 -0.08267 0.85209 0.81907 0.21490 3.01832 0.00019 0.89179 0.16469 1.00956 0.13881 0.15978 0.78847 1.06875 0.02734 1.53030 0.01019 -1.18006 0.34652 0.87476 0.06394 1.92933 0.03974 1.15622 0.37909

B2 0.29589 0.41090 1.38067 0.00437 -0.29916 0.59072 -0.18662 0.34375 0.29624 0.09482 0.07737 0.76723 -0.76840 0.01469 0.09165 0.71800 0.08723 0.74619 0.39376 0.09820 -0.13022 0.49375 -0.13314 0.56753 0.70467 0.15814 -0.07831 0.67381 -0.30014 0.41643 0.04688 0.92832

rj,t=B0+ B1*mt+U, điều này ám chỉ rằng beta không thay đổi theo thời gian.

0.22013 0.22528 0.24937 0.18670 0.03837 0.15085 0.06208 0.21296 0.04869 0.32338 0.10648 0.24572 0.26570 0.32601

-0.01632 0.22691 0.02006 0.13694 -0.01006 0.53822 -0.00628 0.74939 -0.02173 0.38714 -0.01889 0.32089 -0.02815 0.23631 0.00933 0.54015 -0.00869 0.47622 -0.01999 0.08943 -0.02047 0.29445 0.00055 0.96342 0.01437 0.35354 0.01370

0.37286 0.58329 1.67452 0.01482 0.00689 0.99333 -0.89108 0.36992 0.45255 0.72076 3.22776 0.00104 1.05787 0.37712 2.04005 0.00901 -0.67390 0.27472 1.81120 0.00267 0.24907 0.79992 0.86145 0.15545 2.04189 0.01003 1.46427

0.27943 0.30156 -0.25483 0.34443 0.55452 0.09255 0.88576 0.02636 0.11998 0.81139 -0.93942 0.01499 -0.06272 0.89491 -0.37115 0.22540 0.39872 0.10497 -0.25886 0.27051 0.30222 0.43939 0.06417 0.78892 -0.27928 0.36833 -0.22407

HPCL ICICI Bank IDBI IFCI Ind Hotel Infosys ITC L&T M&M MTNL Nicolas Piramal ONGC Reliance Capital Reliance Industries SAIL Satyam SBI SCI Sun Pharma Tata Chemicals Tata Power

0.29687 0.19343 0.39380 0.21421 0.16276 0.22697 0.38272

0.13297 0.00800 0.60973 -0.02662 0.22709 0.00435 0.64833 0.00244 0.87786 -0.00846 0.64464 -0.00335 0.74261 -0.00382

0.00180 0.80719 0.30863 3.57982 0.00163 1.15598 0.01794 1.32354 0.10080 0.66331 0.47421 0.06432 0.90059 0.40517

0.21948 0.28883 0.35881 -0.87954 0.04783 -0.00402 0.98322 -0.03685 0.90781 0.22060 0.54888 0.30275 0.14094 0.40833

0.75266 -0.02599 0.13962 -0.03745 0.13485

VSNL Wipro

0.20992 0.14211

0.50759 1.81193 0.04227 3.29765 0.00988

0.09465 -0.19779 0.57312 -0.79209 0.11489

Kết quả từ thực tế dường như khẳng định mạnh mẽ hơn. Trong 39 chứng khoán chỉ có

5 chứng khoán có B2 có ý nghĩa, hàm ý rằng 34 chứng khoán còn lại có B2 không có ý

nghĩa (bằng không). Phân tích xa hơn, tác giả cho thấy trong 36 chứng khoán có beta

có ý nghĩa trong giai đoạn tổng thể thì chỉ có 33 chứng khoán có beta ổn định.

Kiểm tra tính ổn định của beta sử dụng hồi quy biến giả

Hồi quy sử dụng để kiểm tra tính ổn định của beta sử dụng biến giả là:

rj,t = B0 + B1 *mt + B2 *D1 * mt + B3 *D2 * mt + U

Ý nghĩa của B2 và B3 sẽ chỉ cho ta thấy liệu beta có đứng yên qua thời gian hay không.

Theo logic nếu B2 và B3 không có ý nghĩa, phương trình sẽ rút gọn là

rj,t = B0 + B1 *mt + U, điều này ngụ ý beta ổn định qua thời gian. Do đó, beta thực sự

Chứng khoán ABB ACC Apollo Tyres Asian Paints Bajaj Auto Bank of Baroda BEL BHEL BPCL

R-Sqr 0.14234 0.21191 0.08612 0.10099 0.21903 0.21225 0.25217 0.25893 0.27488

Hằng số -0.00580 0.76245 0.01403 0.55676 -0.03287 0.26804 0.00027 0.97907 0.00783 0.40294 -0.00037 0.97900 0.02082 0.20800 0.00153 0.91011 -0.01163

B1 0.39158 0.58481 -3.21100 0.00047 2.24052 0.04469 1.04163 0.00827 -0.05410 0.87674 0.97708 0.06333 2.69293 0.00003 0.93486 0.06725 0.86088

B2 0.75267 0.39206 4.99635 0.00001 -1.49689 0.27044 -0.89661 0.06134 0.79483 0.06529 -0.07284 0.90930 -1.59356 0.03658 0.18214 0.76930 0.52664

B3 0.75996 0.33030 4.09258 0.00005 -1.03931 0.38788 -0.63465 0.13426 0.77606 0.04287 0.09943 0.86088 -1.84061 0.00691 0.21662 0.69425 0.33624

đứng yên qua giai đoạn tổng thể khi cả B2 và B3 là không có ý nghĩa.

GAIL Glaxo Grasim Cements HDFC HDFC Bank Hero Honda Hindalco HPCL ICICI Bank IDBI IFCI Ind Hotel Infosys ITC L&T M&M MTNL Nicolas Piramal ONGC Reliance Capital Reliance

0.30083 0.22811 0.32996 0.04226 0.24067 0.20441 0.09716 0.25487 0.27281 0.26197 0.19188 0.04120 0.15272 0.06418 0.21574 0.04963 0.34809 0.13129 0.24798 0.28715 0.33208

0.41902 -0.00755 0.54982 -0.00800 0.43113 0.00900 0.47025 -0.01714 0.51825 0.01270 0.19144 -0.00135 0.94421 -0.03411 0.22262 -0.00575 0.68331 0.00770 0.58070 -0.01793 0.30291 -0.00045 0.98307 -0.01667 0.53505 -0.01557 0.44426 -0.03232 0.20441 0.01269 0.43641 -0.00727 0.57804 -0.02829 0.02311 -0.03254 0.11611 -0.00189 0.88274 0.02420 0.14046 0.01050

0.11089 0.73921 0.11898 1.07949 0.00520 1.41047 0.00299 -0.07936 0.93610 1.30401 0.00047 0.69551 0.33492 1.29471 0.21515 -0.02823 0.95724 2.21587 0.00004 1.06823 0.10162 -0.38107 0.62721 0.24656 0.80573 2.07477 0.00727 1.26367 0.18406 1.45237 0.01850 -0.36691 0.45247 2.08726 0.00001 1.32864 0.08612 1.08252 0.02529 1.12980 0.06610 1.44637

0.42401 0.04791 0.93389 -0.39277 0.39841 -0.15795 0.78158 -0.03299 0.97830 -1.02371 0.02259 1.43897 0.10509 -0.12376 0.92270 1.54700 0.01810 -1.73781 0.00745 -0.38951 0.62414 1.58565 0.10129 0.72715 0.55431 -0.54159 0.56078 -0.56289 0.62796 0.03215 0.96559 0.56959 0.34173 -1.25525 0.02755 -1.14572 0.22553 -0.22806 0.69711 0.89943 0.23034 -0.60810

0.56476 0.66018 0.19951 -0.35711 0.38686 -0.27542 0.58600 1.13775 0.29188 -0.50470 0.20105 0.04004 0.95920 0.03093 0.97819 1.02556 0.07558 -1.05567 0.06433 0.76146 0.28139 2.02921 0.01893 0.46351 0.67081 -1.73235 0.03787 -0.3096 0.76377 -0.59381 0.37012 0.86035 0.10701 -0.88458 0.07872 0.07133 0.93198 0.02075 0.96815 -0.12457 0.85095 -0.58954

Industries SAIL Satyam SBI SCI Sun Pharma Tata Chemicals Tata Power VSNL Wipro

0.30154 0.20522 0.39425 0.21430 0.17858 0.22804 0.45823 0.20996 0.15160

0.27927 0.01275 0.44680 -0.01675 0.47413 0.00339 0.74046 0.00308 0.85648 0.00091 0.96256 -0.00476 0.66317 0.01193 0.32745 -0.02644 0.16070 -0.02771 0.29804

0.00012 0.79004 0.20811 2.06438 0.01960 1.21420 0.00192 1.24560 0.05216 0.27986 0.70048 0.45795 0.26333 -0.20069 0.65853 1.64328 0.02063 1.87792 0.06048

0.17181 0.85877 0.26388 0.30491 0.77559 -0.11997 0.79774 0.03969 0.95936 1.34573 0.13331 0.13347 0.78965 2.29739 0.00007 -0.25206 0.76910 0.37698 0.75647

0.13576 0.78751 0.24826 -1.32298 0.16523 -0.05074 0.90276 -0.04552 0.94748 0.85546 0.28079 0.54317 0.22273 1.51219 0.00274 -0.41556 0.58560 -1.15374 0.28598

Kết quả cho thấy trong 39 chứng khoán có 10 chứng khoán có hoặc B2 hoặc B3 có ý

nghĩa. Xa hơn nữa tác giả nhận thấy trong 36 chứng khoán có beta có ý nghĩa cho giai

đoạn tổng thể có 25 chứng khoán có beta ổn định.

IV. Kết luận

Kết quả cho thấy hầu hết các chứng khoán có beta ổn định qua thời gian phân tích.

Các phát hiện dường như khẳng định mạnh mẽ hơn, với 31 chứng khoán có beta ổn

định bằng hai phương pháp

Tuy nhiên kết quả phụ thuộc quá nhiều vào việc lựa chọn giai đoạn phân tích và dựa

vào cách phân loại. Chúng ta thu được các kết quả khác nhau nếu chúng ta đưa ra giai

đoạn và phân đoạn mẫu khác nhau. Kiểm tra kinh tế cho phép chúng ta kiểm tra tính ổn

định của beta dựa trên cơ sở xác thực. Vì vậy đưa ra giai đoạn phân tích mà tác giả

chọn, giả thuyết rằng beta ổn định ổn định là có giá trị với một phần lớn của chứng

khoán.

PHỤ LỤC 4: Giả thuyết mô hình CAPM

Vì lý thuyết thị trường vốn xây dựng trên lý thuyết danh mục của Markowitz cho nên

nó sẽ cần các giả định tương tự, ngoài ra còn thêm một số giả định sau:

(1) Tất cả các nhà đầu tư đều là các nhà đầu tư hiệu quả Markowitz, họ mong muốn nắm

giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả. Vì vậy vị trí chính xác trên đường biên

hiệu quả và danh mục cụ thể được chọn sẽ phụ thuộc vào hàm hữu dụng rủi ro – tỷ suất

sinh lợi của mỗi nhà đầu tư.

(2) Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro - rf. Rõ

ràng, chúng ta luôn có thể cho vay bất kỳ số tiền nào ở mức lãi suất phi rủi ro danh

nghĩa bằng cách mua T-bill, nhưng không thể luôn đi vay được ở mức lãi suất này. Tuy

nhiên chúng ta có thể thấy rằng việc giả định lãi suất đi vay cao hơn không làm thay

đổi kết quả tổng quát.

(3) Tất cả các nhà đầu tư đều có các mong đợi thuần nhất: có nghĩa là, họ ước lượng các

phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi trong tương lai giống hệt nhau. Vả lại, giả định này

có thể bỏ qua. Lúc đó các khác biệt trong các giá trị mong đợi sẽ không lớn nên các

ảnh hưởng của chúng sẽ không đáng kể.

(4) Tất cả các nhà đầu tư có phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau chẳng hạn như một

tháng, sáu tháng hay một năm. Mô hình này sẽ được xây dựng cho moat khoảng thời

gian giả định và kết quả của nó cúng sẽ bị ảnh hưởng bởi việc giả định khác đi. Sự

khác nhau trong phạm vi thời gian sẽ đòi hỏi các nhà đầu tư xác định ra các thước đo

rủi ro và các tài sản phi rủi ro phù hợp với các phạm vi thời gian đầu tư của họ

(5) Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghĩa là các nhà đầu tư có thể mua

và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào. Giả thuyết này cho

phép chúng ta thảo luận các kết hợp thành các đường cong liên tục. Thay đổi giả thuyết

này sẽ có một chút ảnh hưởng đến lý thuyết.

(6) Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản. Đây là

một giả định hợp lý trong nhiều trường hợp. Các quỹ hưu bổng và các tổ chức tôn giáo

đều không phải trả thuế và chi phí giao dịch của hầu hết các định chế tài chính thấp

hơn 1% trên các công cụ tài chính. Bỏ qua giả định này sẽ làm thay đổi kết quả nhưng

không làm thay đổi kết cục cơ bản

(7) Không có lạm phát hay bất ký thay đổi nào trong lãi suất, hoặc lạm phát được phản ánh

một cách đầy đủ. Đây là một giả định ban đầu hợp lý và có thể được thay đổi.

(8) Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng. Điều này có nghĩa là chúng ta bắt đầu với tất

cả các tài sản được định giá đúng với mức độ rủi ro của chúng.

PHỤ LỤC 3: Giả thuyết của hồi quy tuyến tính

 Hoài quy tuyeán tính

Hoài quy tuyeán tính cho pheùp ta duøng moät bieán ñeå döï ñoaùn moät bieán khaùc

kieåm ñònh giaû thuyeát veà lieân heä giöõa 2 bieán, vaø ñònh löôïng ñoä vöõng maïnh cuûa töông

quan giöõa hai bieán.

Phaân tích hoài quy baét ñaàu vôùi bieán phuï thuoäc Y, bieán ta tìm lôøi giaûi thích.

Bieán ñoäc laäp X laø bieán ñeå giaûi thích söï thay ñoåi cuûa bieán phuï thuoäc. Ví duï, ta coá

gaéng tìm lôøi lyù giaûi cho lôïi suaát cuûa chöùng khoaùn nhoû (bieán phuï thuoäc) döïa treân lôïi

suaát cuûa S&P500 (bieán ñoäc laäp).

Hoài quy tuyeán tính giaû thieát raèng moái töông quan giöõa bieán ñoäc laäp vaø phuï

thuoäc laø tuyeán tính vaø duøng ñaúng thöùc:

Yi = b0 + b1Xi +εi, i = 1,...,n

Hai loaïi döõ lieäu cô baûn ñöôïc söû duïng trong phaân tích hoài quy laø döõ lieäu cheùo

vaø döõ kieäu theo chuoãi thôøi gian. Döõ lieäu cheùo duøng nhieàu quan saùt X vaø Y cho cuøng

moät giai ñoaïn. Nhöõng quan saùt naøy coù theå xuaát phaùt töø nhöõng coâng ty khaùc nhau,

phaân loaïi taøi saûn, quyõ ñaàu tö, ngöôøi ñaàu tö, daân toäc, hay nhöõng chuû theå khaùc nhau

tuøy vaøo moâ hình hoài quy. Ví duï nhö moâ hình cheùo duøng döõ lieäu töø nhöõng coâng ty ñeå

kieåm ñònh EPS döï ñoaùn taêng coù giaûi thích söï khaùc nhau trong tyû suaát P/E giöõa caùc

coâng ty trong moät giai ñoaïn thôøi gian. Neáu chuùng ta duøng caùc quan saùt cheùo trong

moät hoài quy, chuùng ta thöôøng xem caùc quan saùt i=1,2,..n. Moät caùch chính xaùc, hoài

quy tuyeán tính öôùc löôïng b0, b1 nhö theá naøo? Hoài quy tuyeán tính laø ñöôøng thaúng bình

phöông beù nhaát phuø hôïp vôùi caùc quan saùt. Noù tìm nhöõng giaù trò coù ñoä doác b0, giao

ñieåm b1 naøo toái thieåu hoùa toång cuûa bình phöông caùc khoaûng caùch doïc giöõa caùc quan

 0b

 1b

saùt vôùi ñöôøng hoài quy. Ñoù laø ñöôøng hoài quy laáy nhöõng thoâng soá trong ñaúng ,



ˆ Xb 1

2



 ˆ bY  0

 1



thöùc treân ñeå toái thieåu hoùa:

ˆ Xb 1

2



 ˆ bY  0

1 

Trong ñaúng thöùc naøy, ñaúng thöùc laø bình phöông cuûa (bieán

phuï thuoäc – giaù trò döï ñoaùn cuûa bieán phuï thuoäc).

 Caùc giaû thieát cuûa hoài quy tuyeán tính

Ñeå coù keát luaän ñöôïc töø moâ hình hoài quy tuyeán tính vôùi moät bieán phuï thuoäc,

caàn coù 6 giaû thieát, ñöôïc bieát nhö laø nhöõng giaû thieát kinh ñieån cuûa moâ hình hoài quy

tuyeán tính.

Giaû thieát 1: Moät töông quan tuyeán tính toàn taïi giöõa bieán phuï thuoäc Y vaø bieán

ñoäc laäp X. Töông quan naøy laø tuyeán tính trong caùc thoâng soá b0, b1.

Giaû thieát 1 laø quan troïng trong moät hoài quy tuyeán tính. Neáu caùc bieán ñoäc laäp vaø phuï

thuoäc coù moät töông quan khoâng tuyeán tính, thì öôùc tính veà hoài quy tuyeán tính seõ

khoâng coù hieäu löïc.

Cho duø caùc bieán trong moâ hình laø phi tuyeán tính, hoài quy tuyeán tính coù theå

ñöôïc söû duïng khi bieán coù theå chuyeån sang ñaúng thöùc tuyeán tính cho caùc tham soá. Do

2) +εi

ñoù, hoài quy tuyeán tính coù theå ñöôïc söû duïng khi bieán coù theå ñöôïc söû duïng ñeå öôùc

löôïng ñaúng thöùc Yi = b0+ b1(xi

Giaû thieát 2: Bieán ñoäc laäp X khoâng laø ngaãu nhieân

Giaû thieát 3: Giaù trò mong ñôïi cuûa sai soá laø 0

Giaû thieát 2 vaø 3 caàn thieát ñeå ñaûm baûo raèng hoài quy tuyeán tính cho nhöõng öôùc

löôïng ñuùng veà b0, b1.

Giaû thieát 4: Bieán cuûa sai soá laø gioáng nhau cho taát caû quan saùt. Giaû thieát 4 veà

bieán sai soá coù gioáng nhau cho taát caû caùc quan saùt cuõng ñöôïc bieát nhö laø giaû thieát

homoskedasticity

Giaû thieát 5: Sai soá, khoâng coù lieân heä töông quan vôùi caùc bieán cheùo. Keát quaû

E(εi, εj)=0 vôùi moïi i khaùc j. Giaû thieát 5 veà sai soá khoâng coù töông quan cheùo giöõa caùc

quan saùt

Giaû thieát 6: Sai soá εi coù phaân phoái thoâng thöôøng. Neáu sai soá hoài quy khoâng coù

phaân phoái thöôøng, chuùng ta coù theå vaãn duøng phaân tích hoài quy chöù? May thay, coù.

Caùc nhaø toaùn kinh teá hoïc duøng F-test ñeå kieåm ñònh giaû thieát. Nhöng khaùc bieät naøy

thöôøng khoâng aûnh höôûng ñeán kieåm ñònh veà moät giaû thieát troáng bò baùc boû hay khoâng.

Ba giaû thieát 4, 5vaø 6 cho pheùp chuùng ta duøng moâ hình hoài quy tuyeán tính xaùc

 0b

 , 1b

ñònh phaân phoái cuûa caùc thoâng soá , vaø do ñoù, kieåm ñònh nhöõng heä soá ñoù coù giaù

trò cuï theå hay khoâng.

 Heä soá xaùc ñònh

Maëc duø sai soá chuaån cuûa öôùc löôïng coù ñöa ra moät daáu hieäu naøo ñoù veà möùc ñoä

chaéc chaén cuûa döï ñoaùn Y baèng caùch duøng ñaúng thöùc hoài quy, noù vaãn khoâng cho

chuùng ta bieát bieán ñoäc laäp lyù giaûi theá naøo veà söï thay ñoåi trong bieán phuï thuoäc. Heä soá

xaùc ñònh laøm ñieàu naøy moät caùch chính xaùc: noù ño löôøng tyû leä bieán phuï thuoäc treân

toång soá bieán ñöôïc giaûi thích bôûi bieán ñoäc laäp.

Heä soá xaùc ñònh coù theå ñöôïc tính baèng 2 caùch. Caùch ñôn giaûn hôn ñöôïc söû

duïng trong hoài quy tuyeán tính vôùi moät bieán ñoäc laäp. Ví duï: heä soá töông quan giöõa lôïi

suaát cuûa S&P500 vaø chöùng khoaùn nhoû giai ñoaïn 1/1998 vaø 6/1998 laø 0.8234. Heä soá

xaùc ñònh trong hoài quy laø (0.8234)2= 0.6780. Do ñoù, trong hoài quy naøy, lôïi suaát của

S&P500 giaû thích 67.80% söï thay ñoåi trong lôïi suaát chöùng khoaùn nhoû trong giai ñoaïn



naøy.

ˆ Y i

ˆ 0  b

ˆ Xb i

. Neáu Khi duøng quan heä hoài quy ñeå döï ñoaùn, giaù trò döï ñoaùn laø

iYˆ seõ nhoû

 2 toång bieán thieân

töông quan hoài quy hoaït ñoäng toát, sai soá trong döï ñoaùn Yi baèng caùch duøng

 Y i Y  i



1 

hôn sai soá trong döï ñoaùn Yi baèng caùch duøng Y . Neáu goïi

 2 bieán thieân khoâng giaûi thích ñöôïc töø hoài quy baèng caùch duøng

 Y i Y  i



1 

cuûa Y vaø

ñaúng thöùc sau:

Toång bieán thieân=bieán khoâng giaûi thích ñöôïc+bieán giaûi thích ñöôïc

Heä soá xaùc ñònh laø phaân soá cuûa toång bieán giaûi thích ñöôïc bôûi hoài quy. Ñieàu naøy

bieán giaûi thích ñöôïc

R2=

Toång bieán

cho moái quan heä:

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tính hệ số Beta theo chỉ số VN-Total đại diện tổng thể thị trường chứng khoán Việt Nam

 t r * *



 t * *

    1 2





Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tính hệ số Beta theo chỉ số VN-Total đại diện tổng thể thị trường chứng khoán Việt Nam

 t r * *



 t * *

    1 2





Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok