Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Khả năng dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:74

Thêm vào BST

Báo xấu

9
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài luận này tập trung vào đối tượng nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán sau một khoảng thời gian nhất định so với thời điểm ban đầu, và xây dựng mô hình nhằm dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán trong tương lai. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Khả năng dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM Lưu Thủy Thâm KHẢ NĂNG DỰ BÁO TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ TPHCM – Năm 2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM Lưu Thủy Thâm KHẢ NĂNG DỰ BÁO TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH TPHCM – Năm 2015
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là đề tài nghiên cứu khoa học độc lập của tôi. Các thông tin, số liệu trong luận văn là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng, cụ thể. Kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ đề tài nghiên cứu nào khác. Học viên Lưu Thủy Thâm
MỤC LỤC. Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục bảng biểu Tóm tắt ....................................................................................................................... 1 1. Giới thiệu................................................................................................................ 2 1.1. Đặt vấn đề nghiên cứu.......................................................................................... 2 1.2. Các nghiên cứu trước đây .................................................................................... 2 1.3. Mục tiêu nghiên cứu............................................................................................. 4 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ........................................................................ 4 1.5. Phương pháp nghiên cứu...................................................................................... 5 1.6. Ý nghĩa thực tiễn .................................................................................................. 5 2. Khái quát về dự báo tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và sơ lược về các loại chỉ số giá chứng khoán .............................................................................................. 7 2.1. Khái quát về dự báo tỷ suất sinh lợi của chứng khoán ........................................ 7 2.2. Sơ lược về các loại chỉ số giá chứng khoán ......................................................... 9 2.3. Chỉ số chứng khoán Việt Nam VN30 ................................................................ 17 3. Mô hình nghiên cứu ............................................................................................ 34 4. Bộ dữ liệu ............................................................................................................. 37 5. Các kết quả nghiên cứu ...................................................................................... 38 5.1. Tỷ suất sinh lợi ................................................................................................... 38 5.1.1. Ước lượng các tham số ................................................................................... 38 5.1.2. So sánh hồi quy tăng cường và hồi quy thông thường.................................... 41 5.2. Thành phần giá chứng khoán ............................................................................. 45 5.2.1. Ước lượng các tham số ................................................................................... 45 5.2.2. So sánh hồi quy tăng cường và hồi quy thông thường.................................... 47
5.3. Thành phần cổ tức .............................................................................................. 51 5.3.1. Ước lượng các tham số ................................................................................... 51 5.3.2. So sánh hồi quy tăng cường và hồi quy thông thường.................................... 53 6. Kết luận ................................................................................................................ 58 6.1. Các kết quả nghiên cứu chính ............................................................................ 58 6.2. Hạn chế............................................................................................................... 59 Tài liệu tham khảo Phụ lục
DANH MỤC BẢNG BIỂU. Bảng 2.3.1. Bảng tóm tắt đặc điểm chỉ số VN30 ...................................................... 17 Bảng 2.3.2. Bảng liệt kê các trường hợp cổ phiếu không tự do chuyển nhượng ...... 20 Bảng 2.3.3. Bảng tóm tắt các sự kiện cần phải điều chỉnh số chia ........................... 24 Bảng 2.3.4. Bảng liệt kê các điều chỉnh trong rổ chỉ số............................................ 28 Bảng 2.3.5. Bảng liệt kê thời gian công bố các nội dung thay đổi ........................... 33 Bảng 5.1.1. Bảng kết quả tự hồi quy đối với biến dự báo log(e/P)........................... 38 Bảng 5.1.2. Bảng kết quả hồi quy tăng cường đối với tỷ suất sinh lợi ..................... 39 Bảng 5.1.3. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi ........................................ 41 Bảng 5.1.4. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi (Áp dụng phương pháp thống kê d để khắc phục hiện tượng tự tương quan)................................................. 42 Bảng 5.1.5. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi (Áp dụng phương pháp Durbin – Watson 2 bước để khắc phục hiện tượng tự tương quan) .......................... 43 Bảng 5.1.6. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi (Áp dụng phương pháp Cochrane - Orcutt 2 bước 4 vòng lặp để khắc phục hiện tượng tự tương quan)....... 43 Bảng 5.1.7. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi (Áp dụng phương pháp biến phụ thuộc trễ để khắc phục hiện tượng tự tương quan) .................................... 44 Bảng 5.2.1. Bảng kết quả hồi quy tăng cường đối với tỷ suất sinh lợi thuần ........... 45 Bảng 5.2.2. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi thuần .............................. 47 Bảng 5.2.3. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi thuần (Áp dụng phương pháp thống kê d để khắc phục hiện tượng tự tương quan) ........................................ 48 Bảng 5.2.4. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi thuần (Áp dụng phương pháp Durbin – Watson 2 bước để khắc phục hiện tượng tự tương quan) ................. 49 Bảng 5.2.5. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi thuần (Áp dụng phương pháp Cochrane - Orcutt 2 bước 4 vòng lặp để khắc phục hiện tượng tự tương quan) .......................................................................................................................... 50 Bảng 5.2.6. Bảng kết quả hồi quy đối với tỷ suất sinh lợi thuần (Áp dụng phương pháp biến phụ thuộc trễ để khắc phục hiện tượng tự tương quan)............................ 50
Bảng 5.3.1. Bảng kết quả hồi quy tăng cường đối với phần đóng góp của cổ tức vào tỷ suất sinh lợi .................................................................................................... 52 Bảng 5.3.2. Bảng kết quả hồi quy đối với phần đóng góp của cổ tức vào tỷ suất sinh lợi ....................................................................................................................... 53 Bảng 5.3.3. Bảng kết quả hồi quy đối với phần đóng góp của cổ tức vào tỷ suất sinh lợi (Áp dụng phương pháp thống kê d để khắc phục hiện tượng tự tương quan) .......................................................................................................................... 54 Bảng 5.3.4. Bảng kết quả hồi quy đối với phần đóng góp của cổ tức vào tỷ suất sinh lợi (Áp dụng phương pháp Durbin – Watson 2 bước để khắc phục hiện tượng tự tương quan)................................................................................................. 55 Bảng 5.3.5. Bảng kết quả hồi quy đối với phần đóng góp của cổ tức vào tỷ suất sinh lợi (Áp dụng phương pháp Cochrane - Orcutt 2 bước 4 vòng lặp để khắc phục hiện tượng tự tương quan) ................................................................................ 56 Bảng 5.3.6. Bảng kết quả hồi quy đối với phần đóng góp của cổ tức vào tỷ suất sinh lợi (Áp dụng phương pháp biến phụ thuộc trễ để khắc phục hiện tượng tự tương quan) ............................................................................................................... 56
1 KHẢ NĂNG DỰ BÁO TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM. TÓM TẮT. Bài luận này tập trung vào đối tượng nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán sau một khoảng thời gian nhất định so với thời điểm ban đầu, và xây dựng mô hình nhằm dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán trong tương lai. Bên cạnh đó, bài luận còn xây dựng các mô hình nhằm dự báo phần đóng góp của từng nhân tố giá chứng khoán và cổ tức nhận được vào tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán. Tất cả đều được thực hiện dựa trên biến dự báo là tỷ số lợi nhuận trên giá chứng khoán. Luận văn tiến hành việc nghiên cứu đối với chỉ số chứng khoán Việt Nam, cụ thể là chỉ số VN30 và xây dựng được các mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi, dự báo phần đóng góp của nhân tố giá chứng khoán vào tỷ suất sinh lợi trong tương lai. Tuy nhiên, luận văn đã không thể xác định được tác động của tỷ số lợi nhuận trên giá chứng khoán đến phần đóng góp của cổ tức vào tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán Việt Nam. Từ khóa: Tỷ số đánh giá, tỷ suất sinh lợi dài hạn của chứng khoán, tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán.
2 1. GIỚI THIỆU. 1.1. Đặt vấn đề nghiên cứu. Một câu hỏi được đặt ra thường trực kể từ khi hình thành chỉ số chứng khoán là liệu chúng ta có thể tính toán được “Giá trị nội tại” của chỉ số chứng khoán không. Một câu trả lời hợp tình hợp lý nhất là giá trị này có thể được tính toán bằng cách tổng hợp “Giá trị nội tại” của từng công ty niêm yết. Nó phụ thuộc vào lợi nhuận tương lai kỳ vọng và giá trị sổ sách. Nhưng chẳng may không có công thức dễ dàng nào giúp làm được điều đó cho dù chỉ là một phép tính xấp xỉ tương đối. Do đó, việc tổng hợp tất cả các giá trị kỳ vọng của tất cả các công ty niêm yết trên thị trường sớm xuất hiện như một công việc đầy thách thức. Vậy chúng ta có thể tính toán “Giá trị nội tại” của chỉ số chứng khoán Việt Nam hay không ? Câu trả lời sẽ có thông qua việc nghiên cứu về khả năng dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán Việt Nam. 1.2. Các nghiên cứu trước đây. Giữa những năm 1950 và 1960, thái độ của các nhà nghiên cứu đối với vấn đề này đã thay đổi triệt để. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại và bằng chứng thống kê rằng giá chứng khoán tuân theo các bước ngẫu nhiên, xem Mandelbrot (1965), Fama (1965), đã đưa tới Giả thiết thị trường hiệu quả, xem Samuelson (1965), Fama (1970). Theo lý thuyết này, các thị trường tài chính “Hiệu quả về thông tin”, rằng không ai có thể đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn tỷ suất sinh lợi bình quân của thị trường trên cơ sở đã điều chỉnh rủi ro, có đầy đủ thông tin tại thời điểm khoản đầu tư được thực hiện. Nếu như vậy thì “Giá trị nội tại” của một chứng khoán sẽ chỉ đơn giản là giá thị trường của nó. Bong bóng vỡ tung trong năm 1987 và sự bùng nổ giá cả bất thường cuối thập niên 90 khiến ngày càng nhiều nhà nghiên cứu đặt ra các mối nghi ngờ về tính đúng đắn của giả thiết này. Vào đầu những năm 2000, Robert Shiller đã viết: “Chúng ta không biết liệu trình độ thị trường có tạo ra bất kỳ nhận thức nào không, hay liệu chúng có thực sự là kết quả của vài khuynh hướng được
3 gọi là sự lãng phí phi lý”, Shiller (2000), điều này hiển nhiên xung đột với giả thiết rằng giá thị trường luôn là giá hợp lý. Thái độ hoài nghi của Shiller đã được tiên đoán trong một trong những cuốn sách nổi tiếng nhất từng được viết về thị trường chứng khoán: Trong năm 1934, Graham and Dodd đã tán đồng mạnh mẽ cách tiếp cận cơ bản đối với việc định giá đầu tư và đề nghị “Luân chuyển điểm xuất phát gốc, hay cơ sở tính toán, từ lợi nhuận hiện hành đến lợi nhuận bình quân, nên trải qua một thời kỳ không ít hơn năm năm, và tốt nhất là bảy đến mười năm” Graham et al. (1962). Từ năm 1988, Campbell và Shiller đã tập trung sự chú ý của họ vào lợi nhuận bình quân như là biến dự báo về cổ tức tương lai Campbell and Shiller (1988a) và giá chứng khoán tương lai Campbell and Shiller (1998); Shiller (2000) đã đề xuất một kiểm định cách tân về tính thích hợp của mức giá trong thị trường chứng khoán: Tỷ số Giá trên lợi nhuận điều chỉnh theo chu kỳ, và đã cho thấy rằng đó là một biến dự báo mạnh mẽ về hiệu quả dài hạn tương lai của thị trường; hiệu quả của kiểm định là khá thỏa mãn trong trường hợp của thị trường Mỹ từ cuối thế kỷ 19 cho tới nay. Necula (2009) ước lượng các tham số của phân phối hyperbol tổng quát đối với tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán bao gồm BETC Romania và các chỉ số từ hai quốc gia Đông Âu còn lại, Hungary và Cộng hòa Séc. Sử dụng các kỹ thuật kinh tế lượng khác nhau, tác giả nghiên cứu liệu phân phối hyperbol tổng quát được ước lượng có phải là một phép tính xấp xỉ thích hợp đối với phân phối thực nghiệm được tính toán bởi các phương pháp kinh tế lượng kernel không tham số hay không. Phát hiện chủ yếu của phân tích là hàm mật độ xác suất của phân phối hyperbol tổng quát được ước lượng thể hiện một kết quả xấp xỉ rất gần với hàm phân phối xác suất thực nghiệm. Hallgren (2011) nghiên cứu khả năng dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán châu Âu, sử dụng chuỗi thời gian và hồi quy dựa trên các phương pháp dự báo, cũng như các kỹ thuật lọc lựa, cụ thể là phương pháp lọc Hodrick Prescott. Khác với giả thiết thị trường hiệu quả, vốn đòi hỏi giá cả tài sản kết hợp tất cả thông tin gắn liền với giá cả lịch sử, các chỉ số của khả năng dự báo dựa vào tỷ
4 suất sinh lợi lịch sử được tìm thấy. Khả năng dự báo được cải tiến tốt hơn bằng cách lọc dữ liệu trước khi áp dụng các phương pháp dự báo. Ardia et al. (2011) sử dụng các mô hình GARCH nổi tiếng để dự báo mật độ tỷ suất sinh lợi của chỉ số S&P 500 và Nikkei 225 hằng ngày, một sự so sánh được cung cấp giữa ước lượng thông thường và Bayesian. Không có sự khác biệt đáng kể được tìm thấy giữa chất lượng của các dự báo về mật độ tổng thể, trong khi đó cách tiếp cận Bayesian thể hiện mức độ dự báo chính xác hơn một cách đáng kể đối với phần đuôi trái. Angelini et al. (2012) chứng minh khả năng dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán ở thị trường Mỹ trên cơ sở của một chỉ số định giá đơn giản, đó là tỷ số lợi nhuận trên giá chứng khoán và đề xuất mô hình nhằm dự báo tỷ suất sinh lợi trong dài hạn. Các giá trị hệ số dự báo có thể được tách ra thành hai thành phần, một cho tăng trưởng tỷ suất sinh lợi thuần (Tăng trưởng của giá chứng khoán) và phần còn lại liên quan tới thành phần cổ tức. 1.3. Mục tiêu nghiên cứu. Dựa trên nghiên cứu của Angelini et al. (2012), luận văn tập trung vào đối tượng là tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán Việt Nam, tức giá chứng khoán và cổ tức nhận được của danh mục chứng khoán sau một khoảng thời gian nhất định so với giá chứng khoán tại thời điểm ban đầu, và xây dựng mô hình nhằm dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán Việt Nam trong tương lai. Như chúng ta biết, tỷ suất sinh lợi được tính toán dựa vào hai nhân tố, giá chứng khoán và cổ tức nhận được, nghĩa là khi có một sự gia tăng hay sụt giảm về giá chứng khoán và cổ tức nhận được trong một giai đoạn nhất định cũng ảnh hưởng đến mức tỷ suất sinh lợi đạt được trong giai đoạn đó. Vì vậy, luận văn còn dự báo phần đóng góp của từng nhân tố giá chứng khoán và cổ tức nhận được vào tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán Việt Nam trong tương lai. 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.
5 Chỉ số chứng khoán Việt Nam được sử dụng để nghiên cứu trong luận văn là chỉ số VN30, bao gồm 30 cổ phiếu hàng đầu về giá trị vốn hóa, chiếm khoảng 80% giá trị vốn hóa toàn thị trường, 60% về giá trị giao dịch. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 01/2009 đến tháng 06/2013, kể cả số liệu được chạy từ 02/01/2009 của Sở giao dịch chứng khoán TPHCM. Mô hình sử dụng các thông tin về giá, lợi nhuận và cổ tức đối với chỉ số chứng khoán Việt Nam VN30 cùng với chỉ số giá tiêu dùng trong giai đoạn này để đưa các số liệu thu thập được thành số liệu thực, có thể so sánh giữa các thời điểm khác nhau. 1.5. Phương pháp nghiên cứu. Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng trên cơ sở ước lượng các tham số theo mô hình hồi quy tăng cường của Amihud and Hurvich (2004). Theo đó, biến độc lập được sử dụng nhằm xây dựng các mô hình dự báo là tỷ số lợi nhuận trên giá chứng khoán. Tính dừng của chuỗi dữ liệu cũng được xem xét trong quá trình ước lượng theo yêu cầu của mô hình. Bởi nếu như chúng ta ước lượng một mô hình với chuỗi dữ liệu trong đó có biến độc lập không dừng, khi đó giả thiết của mô hình bị vi phạm. Hay nói khác đi, mô hình không áp dụng cho các chuỗi không dừng. 1.6. Ý nghĩa thực tiễn. Luận văn đã khẳng định khả năng có thể dự báo được về tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán Việt Nam. Các kết quả này góp phần cung cấp thêm các thông tin tham khảo làm cơ sở cho các nhà đầu tư trong và ngoài nước đưa ra các định hướng, chiến lược đầu tư đúng đắn cũng như xác định quy mô, thời điểm đầu tư thích hợp. Kết quả của nghiên cứu có thể cung cấp thông tin và các dự báo cần thiết góp phần làm căn cứ để chính phủ có thể sử dụng các chính sách, biện pháp tác động vào thị trường chứng khoán nhằm định hướng đầu tư, đảm bảo cho sự phát triển cân đối của nền kinh tế.
6 Việc dự báo được tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán Việt Nam cũng góp phần phục vụ cho công tác phân tích và nghiên cứu về thị trường chứng khoán, mở ra các cách tiếp cận mới cho mọi đối tượng có quan tâm và tìm hiểu về thị trường chứng khoán nói chung cũng như thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng. Trong phần 2 sẽ khái quát về dự báo tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và sơ lược về các loại chỉ số giá chứng khoán. Phần 3 của luận văn thiết lập mô hình nhằm dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán. Qua phần 4, luận văn mô tả bộ dữ liệu sẽ được sử dụng trong việc ước lượng, đó là các số liệu về chỉ số chứng khoán Việt Nam VN30. Trong phần 5, luận văn ước lượng các tham số của mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số VN30, và các kết quả kiểm định đạt được. Phần 6 là phần kết luận nhằm tổng hợp lại các kết quả nghiên cứu chính và các hạn chế của luận văn này.
7 2. KHÁI QUÁT VỀ DỰ BÁO TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CHỨNG KHOÁN VÀ SƠ LƯỢC VỀ CÁC LOẠI CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN. 2.1. Khái quát về dự báo tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Vào những năm giữa thập niên 60, ba nhà kinh tế học William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor đã đưa ra mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) nhằm dự báo tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán thông qua beta của chứng khoán đó. Mô hình CAPM không phải là mô hình duy nhất dự báo tỷ suất sinh lợi nhưng nó có nền tảng lý thuyết vững chắc. Mặc dù có nhiều tranh luận và nghiên cứu về tính ổn định của beta cũng như những kiểm định thực nghiệm về mô hình CAPM nhưng về cơ bản CAPM được xem là hiệu quả và đã tồn tại suốt 40 năm qua. Trong những nghiên cứu gần đây, mô hình CAPM đã được bổ sung những nhân tố khác nhằm có thể dự báo tỷ suất sinh lợi một cách chính xác hơn. Những bằng chứng thực nghiệm cho thấy ngoài beta còn có các biến như tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (PBV). Đặc biệt trong thị trường các nước mới nổi, sự tác động của tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (PVB) lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán là khá rõ nét. Cùng với mô hình CAPM, P/E và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được dùng như là các công cụ dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường các nước mới nổi. Điều này hàm ý một mô hình CAPM đa biến với các biến là: Beta, P/E và P/B. Ta có thể đánh giá khái quát khả năng sử dụng mô hình CAPM đa biến trên để dự báo tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trong tương lai ở thị trường chứng khoán Việt Nam. Thị trường chứng khoán Việt Nam có sự khác biệt so với các thị trường đã phát triển bởi sự kỳ vọng vào bản chất không thuần nhất giữa các nhà đầu tư trên thị trường và sự năng động vốn có của chúng. Đây là thị trường có những đặc trưng bởi sự biến động lớn và tỷ suất sinh lợi trung bình cao. Mô hình này là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E và P/B để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời kỳ dài. Tuy nhiên,
8 việc ứng dụng mô hình trên vào dự báo tỷ suất sinh lợi trên thị trường các nước mới nổi nói chung và vào thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng sẽ có những hạn chế nhất định. Thứ nhất, hàng hóa của thị trường chứng khoán Việt Nam quá nghèo nàn về chủng loại, ít ỏi về số lượng và đặc biệt là thiếu các hàng hóa cao cấp để các nhà đầu tư có thể yên tâm đầu tư lâu dài. Mặc dù đã có những giải pháp và nỗ lực từ phía nhà nước nhằm tạo thêm sự phong phú về hàng hóa cho thị trường chứng khoán nhưng hiệu quả thực sự là chưa cao. Vì thế, thị trường chứng khoán Việt Nam chưa hấp dẫn các nhà đầu tư, đặc biệt là những nhà đầu tư chuyên nghiệp và có nguồn lực tài chính lớn. Thứ hai, sự thiếu vắng hệ số beta trong việc phân tích rủi ro của các chứng khoán. Nói cách khác, các nhà đầu tư chưa chú trọng đến hệ số beta trong việc đánh giá chứng khoán. Hiện nay, trên website các công ty chứng khoán có liệt kê những tỷ số cơ bản về tài chính và so sánh với tỷ số trung bình thị trường. Một số trang web cũng đề cập đến hệ số beta trong danh mục khái niệm các chỉ số tài chính cần phân tích nhưng chưa thực sự có ý định sử dụng nó. Phần lớn chỉ là nêu những chỉ số tài chính chung có liên quan đến danh lợi như chỉ số lợi nhuận/vốn (ROE), lợi nhuận thuần/doanh thu, lợi nhuận/tài sản, hoặc liên quan đến tình hình vay nợ như tổng vay nợ trên vốn hoặc liên quan đến giá chứng khoán và lợi nhuận như P/E, ngoài ra không thấy những chỉ số như tỷ số giá thị trường so với giá sổ sách (P/B), beta… Do sự tác động của nhiều nhân tố phi thị trường nên vai trò của beta còn tương đối hạn chế. Tuy nhiên, khi danh mục thị trường ngày càng hoàn thiện, beta sẽ phát huy tác dụng và theo kịp với sự phát triển của thị trường. Thông qua hệ số beta và các tỷ số thị trường khác như (P/B)…, doanh nghiệp sẽ nhìn nhận rõ hơn về rủi ro và năng lực cạnh tranh của chính bản thân mình. Bên cạnh đó, các nhà đầu tư cũng có điều kiện để ứng dụng những kỹ thuật phân tích và dự báo một cách hiệu quả hơn, gần với kỳ vọng hơn. Khi tính toán và sử dụng hệ số beta, việc nghiên cứu và sử dụng những mô hình dự báo sẽ trở thành hiện thực hơn chứ không nằm trên lý thuyết nữa.
9 Thứ ba, các mô hình dự báo chỉ được vận hành tốt khi các nhà đầu tư có được thông tin ngang bằng nhau, thông tin không bị rò rỉ và vì thế minh bạch hóa thông tin là điều kiện tiên quyết để phát triển thị trường chứng khoán. Đây chính là nguyên tắc công khai, được coi là một nguyên tắc quan trọng nhất của thị trường chứng khoán. Có thể nói, nếu không có một hệ thống công bố thông tin hoạt động theo đúng yêu cầu thì thị trường chứng khoán không thể vận hành được. Thị trường chứng khoán Việt Nam còn nhỏ bé và sơ khai. Tuy nhiên, các văn bản pháp quy điều chỉnh vấn đề công bố thông tin trên thị trường chứng khoán đã và đang được xây dựng nhằm đảm bảo nguyên tắc công khai, minh bạch thông tin trên thị trường và duy trì củng cố lòng tin của nhà đầu tư. Tóm lại, việc đưa ra một mô hình dự báo cơ bản nhằm mục đích giúp cho nhà đầu tư có những dự báo bổ sung cần thiết cho hoạt động kinh doanh của mình trên thị trường chứng khoán Việt Nam – một thị trường mới nổi với những rủi ro và hạn chế. Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình này sẽ có những hạn chế nhất định trong thực tiễn. Thông qua những hạn chế này có thể nêu ra một vài vấn đề bức thiết phải nhìn nhận và giải quyết một cách triệt để nhằm tạo tiền đề cho sự phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian sắp tới. 2.2. Sơ lược về các loại chỉ số giá chứng khoán. Chỉ số giá chứng khoán là chỉ báo giá cổ phiếu phản ánh xu hướng phát triển của thị trường cổ phiếu, thể hiện xu hướng thay đổi của giá cổ phiếu và tình hình giao dịch trên thị trường. Đơn giản, chỉ số giá chứng khoán là giá bình quân cổ phiếu tại một ngày nhất định so với ngày gốc. 2.2.1. PHƯƠNG PHÁP TÍNH CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN. 2.2.1.1. Phương pháp bình quân số học (Arithmetic Average). Được xác định đơn giản bằng cách lấy tổng thị giá của các loại cổ phiếu cần tính toán chia cho số loại cổ phiếu.
10 ∑Pi Bình quân số học = N Trong đó: Pi: Thị giá của cổ phiếu i. N: Số loại cổ phiếu cần tính. 2.2.1.2. Phương pháp bình quân giản đơn. Được tính toán tương tự như phương pháp tính bình quân số học. Tuy nhiên, sự khác nhau giữa 2 phương pháp này là ở chỗ "số chia" trong chỉ số bình quân số học được điều chỉnh trong các trường hợp như tách/gộp cổ phiếu, phát hành quyền, tăng vốn… để đảm bảo tính liên tục của chỉ số theo thời gian. ∑P1 I= x Io ∑po Trong đó: I: Chỉ số giá bình quân. P1: Giá của chứng khoán i thời kỳ nghiên cứu. Po: Giá của chứng khoán i thời kỳ gốc. Có 2 chỉ số nổi tiếng thuộc loại này là chỉ số trung bình cộng nghiệp Dow Jones (Dow Jones Industrial Average -DJIA) của Mỹ và chỉ số Nikkei 225 của Nhật. Nhược điểm của bình quân số học là không phản ánh được xu thế dài hạn của giá cổ phiếu, vì giá cổ phiếu sẽ không được thể hiện một cách liên tục khi tách/gộp cổ phiếu, tăng/giảm vốn… Ngoài ra, những chứng khoán có giá cao sẽ có tác động lớn đến bình quân số học. 2.2.1.3. Phương pháp bình qân có trọng số (Weighted average). Được tính bằng cách lấy tổng vốn thị trường của các loại cổ phiếu cần tính toán chia cho tổng số lượng cổ phiếu niêm yết. ∑PiQi Bình quân có trọng số = ∑Qi
11 Trong đó: Pi: Thị giá cổ phiếu i Qi: Số lượng cổ phiếu niêm yết của cổ phiếu i Nhìn chung, bình quân có trọng số chịu tác động của số lượng cổ phiếu niêm yết. Do vậy, các cổ phiếu có số lượng niêm yết lớn sẽ tác động nhiều đến bình quân có trọng số. Bình quân có trọng số cũng có những hạn chế tương tự bình quân số học khi thể hiện xu hướng dài hạn của giá cổ phiếu. 2.2.1.4. Chỉ số tổng hợp. Việc đưa ra chỉ số này nhằm so sánh giá trị thị trường hiện tại với một giá trị tham chiếu, hay còn gọi là giá trị cơ sở tại một thời điểm xác định trước đó gọi là kỳ gốc hay kỳ cơ sở). Thông thường giá trị cơ sở được chọn là 100. Chỉ số tổng hợp được tính toán dựa trên các biến về giá và số lượng cổ phiếu đang lưu hành. Chỉ số này được xác định như sau: Tổng giá trị thị trường kỳ hiện hành x 100 Chỉ số tổng hợp = Tổng giá trị thị trường kỳ cơ sở Hai phương pháp thường được dùng để tính chỉ số này là phương pháp Laspeyres và phương pháp Paascher. 2.2.1.5. Phương pháp Laspeyres. Dựa trên lượng cổ phiếu ở kỳ cơ sở (Kỳ gốc). ∑QoxPI IL= x Io ∑QoxPo Trong đó: IL: Chỉ số giá bình quân Laspeyres. Qo: Khối lượng chứng khoán (Quyền số) thời kỳ gốc hoặc cơ cấu khối lượng thời kỳ gốc.
12 2.2.1.6. Phương pháp Paascher. Dựa trên lượng cổ phiếu ở kỳ hiện hành. ∑QI X PI IP = x IO ∑QI xPO Trong đó: Ip: Chỉ số Paascher. Q: Khối lượng (Quyền số) thời kỳ báo cáo hoặc cơ cấu khối lượng thời kỳ báo cáo. Các chỉ số như Kospi của Hàn Quốc; NYSE Composite, S&P 500 của Mỹ; TOPIX của Nhật; FTSE 100 của Anh và CAC 40 của Pháp được tính dựa trên phương pháp Paascher. Còn chỉ số DAX của Đức được tính theo phương pháp Laspeyres. 2.2.1.7. Chỉ số chứng khoán Việt Nam. ∑ Ql x Pl VNIndex = x Io ∑ Qo x Po Trong đó: P1 là giá hiện hành chứng khoán. Q1 là khối lượng cổ phiếu đang lưu hành. Po là giá cổ phiếu thời kỳ gốc. Qo là khối lượng chứng khoán thời kỳ gốc. Chỉ số giá chứng khoán được theo dõi chặt chẽ và được các nhà kinh tế học quan tâm vì nó có mối liên quan chặt chẽ đến tình hình kinh tế, chính trị, xã hội của một quốc gia và thế giới. 2.2.2. MỘT SỐ CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN NỔI TIẾNG TRÊN THẾ GIỚI. 2.2.2.1. Các loại chỉ số của Mỹ. Chỉ số Dow Jones (Dow Jones Average).
13 Chỉ số Dow Jones là chỉ số giá chứng khoán phản ánh sự biến động bình quân của giá chứng khoán thuộc thị trường chứng khoán New York, một thị trường chứng khoán lớn nhất thế giới. Chỉ số Dow Jones nói chung 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. Nó bao gồm 3 chỉ số thuộc 3 nhóm ngành: Chỉ số Dow Jones Công nghiệp DJIA (Dow Jones Industrial Average) gồm 30 chứng khoán, Chỉ số Dow Jones Vận tải DJTA (Dow Jones Transportation Average) gồm 20 chứng khoán và Chỉ số Dow Jones Dịch vụ DJUA (Dow Jones Utilities Average) gồm 15 chứng khoán. Chỉ số DJIA là chỉ số lâu đời nhất ở Mỹ do Ông Charles H, Dow cùng với công ty mang tên ông thu thập giá đóng cửa chứng khoán để tính ra và công bố trên Wall Street Journal từ năm 1896. Trong quá trình tính toán đó, thường xuyên có sự thay đổi vị thế của các công ty trong nhóm Top 30. Mỗi khi có công ty có dấu hiệu là không còn thuộc tiêu chuẩn nhóm Top 30 của các cổ phiếu Blue chip nữa thì sẽ có công ty khác chiếm vị thế đó ngay. Công ty duy nhất còn lại đến nay kể từ đầu là công ty General Electric. Tóm lại, chỉ số Dow Jones là chỉ số giá chứng khoán tính cho 63 chứng khoán tiêu biểu nhất của thị trường chứng khoán New York. Phản ánh sự biến động bình quân của giá chứng khoán thuộc thị trường chứng khoán New York. Đây cũng là chỉ số rất được quan tâm vì thị trường chứng khoán hiện nay đã được toàn cầu hoá và ảnh hưởng của thị trường chứng khoán New York đối với các thị trường chứng khoán khác là rất đáng kể. NASAQ Composite Index (NASDAQCI). NASDAQ (National Association of Securities Dealers Autoinated Quatation System) là chì số chứng khoán tổng hợp của 4.700 công ty. kể cả của Mỹ và nước ngoài được niêm yết trên thị trường chứng khoán NASAQ. Ngày cơ sở là ngày 05/02/1971 với trị giá là 100, có tính thêm các chỉ số cho các nhóm ngành: Ngân