Luận văn: Ứng dụng mô hình Barra cho thị trường chứng khoán Việt Nam

Chia sẻ: Nguyen Bao Ngoc | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:74

Thêm vào BST

Báo xấu

131
lượt xem 39
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong đầu tư, tỷ suất sinh lợi và rủi ro luôn là một cặp “bài trùng”. Các nhà đầu tư nói chung, nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán nói riêng, luôn thấu hiểu điều này. Họ chấp nhận lý thuyết đánh đổi giữa rủi ro và TSSL như một điều hiển nhiên. Tuy vậy, với tâm lý của những NĐT “bình thường” thì đa dạng hoá đầu tư là nhu cầu của họ. Vì trong thực tế, có trường hợp giá cả chứng khoán được định giá đúng, nhưng mỗi chứng khoán vẫn chứa đựng rủi ro. Những rủi ro này có thể...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn: Ứng dụng mô hình Barra cho thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn Ứng dụng mô hình Barra cho thị trường chứng khoán Việt Nam
MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Trang PHẦN MỞ ĐẦU ---------------------------------------------------------------------------------------- 1 Lý do chọn đề tài ------------------------------------------------------------------------------------ 1 Mục tiêu nghiên cứu --------------------------------------------------------------------------------- 2 Phương pháp nghiên cứu ---------------------------------------------------------------------------- 2 Kết cấu đề tài ----------------------------------------------------------------------------------------- 2 PHẦN I: CƠ SỞ LÝ LUẬN CƠ BẢN MÔ HÌNH ĐA NHÂN TỐ 1.1. Khái quát về rủi ro và tỷ suất sinh lợi ( TSSL) --------------------------------------------------- 3 1.1.1. Khái quát về rủi ro ---------------------------------------------------------------------------- 3 Cái nhìn tổng quan ---------------------------------------------------------------------------- 3 Đo lường rủi ro -------------------------------------------------------------------------------- 3 1.1.2. Tỷ suất sinh lợi và phân tích tỷ suất sinh lợi ----------------------------------------------- 4 Sơ lược về mô hình cấu trúc rủi ro ---------------------------------------------------------------- 7 1.2.1. Ý tưởng ---------------------------------------------------------------------------------------- 7 1.2.2. Động lực thúc đẩy ---------------------------------------------------------------------------- 8 1.2.3. Tỷ suất sinh lợi hệ thống và việc đa dang hoá --------------------------------------------- 8 1.2.4. Những nền tảng của các mô hình đa nhân tố ---------------------------------------------- 9 1.3. Các mô hình cấu trúc rủi ro ---------------------------------------------------------------------- 10 1.3.1. Mô hình định giá tài sản vốn -------------------------------------------------------------- 10 1.3.2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá ---------------------------------------------------- 12 1.3.3. Các mô hình đa nhân tố -------------------------------------------------------------------- 12 Mô hình đa nhân tố là gì? ------------------------------------------------------------------ 12 Các mô hình đa nhân tố hoạt động như thế nào? ---------------------------------------- 13 Ưu và nhược điểm cuả các mô hình đa nhân tố ----------------------------------------- 13 Những công thức tính toán mô hình ------------------------------------------------------- 14 Dự báo rủi ro bằng các mô hình đa nhân tố ---------------------------------------------- 15 1.4. Mô hình GEM ------------------------------------------------------------------------------------- 18 1.4.1. Phát triển mô hình (Mô hình Barra) ------------------------------------------------------ 18 Các chỉ số rủi ro ----------------------------------------------------------------------------- 19 Các thị trường nội địa ----------------------------------------------------------------------- 19
Các ngành ------------------------------------------------------------------------------------ 21 Các loại Tiền tệ ------------------------------------------------------------------------------ 23 1.4.2. Ước tính mô hình ------------------------------------------------------------------------------- 24 Một cái nhìn tổng quan --------------------------------------------------------------------- 24 Việc lựa chọn chỉ số rủi ro ----------------------------------------------------------------- 25 Sự bình thường hóa ------------------------------------------------------------------------- 26 Lựa chọn và tiêu chuẩn hóa chỉ số rủi ro ------------------------------------------------- 26 Xác định ngành ------------------------------------------------------------------------------ 27 Ước tính tỷ suất sinh lợi nhân tố ----------------------------------------------------------- 28 Tính toán ma trận hiệp phương sai -------------------------------------------------------- 28 T ỷ trọng theo số mũ ------------------------------------------------------------------------- 29 Tính toán độ biến động thị trường (Các mô hình GARCH) ---------------------------- 30 Các quốc gia trong GEM ------------------------------------------------------------------- 31 Ước tính rủi ro tiền tệ ----------------------------------------------------------------------- 31 1.4.3. Cập nhật mô hình ------------------------------------------------------------------------------- 31 PHẦN II: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐA NHÂN TỐ TRÊN TTCK VIỆT NAM ------------ 33 2.1. Ước lượng và kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô với Vnindex --------------- 33 2.2. Kiểm định Giá trị giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài với Vnindex ----------------------- 38 2.3. Kiểm định mối quan hệ CPI của các ngành với Vnidex ------------------------------------- 39 2.4. Kiểm định mối quan hệ giữa GDP các ngành với Vnindex ---------------------------------- 41 2.5. Kiểm định mối quan hệ của từng nhân tố đối với Vnindex ----------------------------------- 42 2.5.1. Mối quan hệ của các yếu tố vĩ mô: CPI, GDP, cung tiền, lãi suất, tỉ giá và Vn-Index ---------------------------------------------- 42 2.5.2. CPI của các ngành và Vnindex ----------------------------------------------------------- 43 2.5.3. Kiểm định mối quan hệ giữa GDP các ngành và Vnindex ---------------------------- 45 PHẦN III: KIẾN NGHỊ CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM ----------- 47 PHỤ LỤC ------------------------------------------------------------------------------------------------- i DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ---------------------------------------------------------- xv
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT T ỷ suất sinh lợi TSSL Thị trường chứng khoán TTCK NĐT Nhà đầu tư DMĐT Danh mục đầu tư Danh mục DM NĐT Nhà đầu tư Tổng sản phẩm quốc nội GPD Chỉ số giá tiêu dùng CPI Chứng khoán CK Hệ số xác định R2 R-squared Thống kê F F-statistic Β Độ nhạy cảm chứng khoán với biến động thị trường Số quan sát mẫu N Số lần K Α Mức ý nghĩa Phân phối F hay phân phối Fisher F Giá trị xác suất ,mức ý nghĩa quan sát,. P Thống kê t t-Statistic Biến số Variable Hệ số Coeffcient Các bậc tự do n1,n2 Phân ngành chuẩn của Malaysia (là phân loại các hoạt động kinh tế MSIC do tổ chức Thống kê xây dựng cho các cơ sở hoạt động. Thời báo Tài chính (Financial Times – FT), tờ báo uy tín của giới tài FT chính Anh nói riêng và thế giới nói chung. PHẦN MỞ ĐẦU
 Lý do chọn đề tài Trong đầu tư, tỷ suất sinh lợi và rủi ro luôn là một cặp “bài trùng”. Các nhà đầu tư nói chung, nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán nói riêng, luôn thấu hiểu điều này. Họ chấp nhận lý thuyết đánh đổi giữa rủi ro và TSSL như một điều hiển nhiên. Tuy vậy, với tâm lý của những NĐT “bình thường” thì đa dạng hoá đầu tư là nhu cầu của họ. Vì trong thực tế, có trường hợp giá cả chứng khoán được định giá đúng, nhưng mỗi chứng khoán vẫn chứa đựng rủi ro. Những rủi ro này có thể san sẻ thông qua việc đa dạng hoá DMĐT. Bên cạnh đó, quản lý DMĐT còn đáp ứng sở thích, nhu cầu, lứa tuổi của NĐT trong chính sách lựa chọn DMĐT và liên quan đến rủi ro. Như vậy, việc ứng dụng mô hình đa nhân tố trong quản lý DMĐT như là một nghiệp vụ quan trọng trong kinh doanh chứng khoán và là công cụ hữu hiệu để kiểm soát rủi ro và đáp ứng nhu cầu tối đa hóa TSSL của NĐT. Trên thực tế, những mô hình đã ra đời trước đây, như lý thuyết danh mục do Harry Markowit đề xướng vào năm 1960. Đây là một khám phá đầu tiên về việc đa dạng hóa làm giảm thiểu rủi ro như thế nào và đề xuất sử dụng độ lệch chuẩn và phương sai để đo lường rủi ro của từng chứng khoán và DMĐT. Lý thuyết thị trường vốn đã mở rộng lý thuyết danh mục và phát triển một mô hình định giá các tài sản rủi ro. Kết quả là mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Capital Asset Pricing Model) có một số hạn chế về mặt kỹ thuật. Đó là mô hình này dựa trên ý tưởng danh mục thị trường là danh mục không chỉ có giá trị trung bình / phương sai hiệu quả mà còn là một danh mục được đầu tư hoàn toàn với tỷ số của TSSL vượt trội mong đợi so với độ lệch chuẩn là lớn nhất. Sau đó, vào giữa những năm 1970, Ross đã đề xuất một cách khác để xem xét các TSSL của cổ phiếu đó là mô hình chênh lệch giá APT (Arbitrage Pricing Theory) nhưng APT cũng có những giới hạn của nó. Trong khi diễn tả một mô hình phân tích rủi ro đa nhân tố nhưng lại không chỉ rõ những nhân tố được sử dụng. Hơn nữa, APT không xác định được tỷ trọng của những nhân tố khác nhau hoặc không đưa ra được phương pháp để tính toán những biểu hiện. Chính vì điều đó mà các nhà đầu tư phải dựa vào một mô hình đa nhân tố thiết thực và phải thuộc về trực giác. Và đề tài nhằm giới thiệu một mô hình tiến bộ hơn và có thể cũng giống như những mô hình đa nhân tố khác là phân tích biểu hiện của rủi ro dựa trên các nhân tố được nhận biết bởi BARRA. Chính vì vậy mà mô hình được lấy tên là mô hình BARRA. Những nhân tố chung này phân lo ại các biểu hiện của một danh mục thông qua những nhân tố thuộc về “phong
cách” (như quy mô và thành công) hay còn gọi là nhân tố trực giác, thị trường nội địa và phân loại ngành. Chúng cung cấp những thông tin hữu dụng về cơ cấu của danh mục. Tuy nhiên, mô hình cũng có nét riêng biệt là phân tích rủi ro theo nhân tố tiền tệ. Mô hình rủi ro đa nhân tố dựa trên ý tưởng rằng TSSL của một cổ phiếu có thể được giải thích bởi một tập hợp nhiều nhân tố chung cộng với một nhân tố đặc trưng gắn với cổ phiếu đó. Các nhân tố có thể là những nhân tố tác động ảnh hưởng đến toàn bộ nhóm cổ phiếu. Đi vào phân tích từng nhóm nhân tố sẽ cho ta thấy được ảnh hưởng của từng nhân tố đến TSSL của các cổ phiếu. Tuy nhiên, việc khó khăn hiện nay là những nhân tố được chọn như đã trình bày ở trên có thật sự được đưa vào mô hình khi ứng dụng tại Việt Nam hay không và những nhân tố này tại Việt Nam có thực sự giải thích được mô hình hay không? Như vậy, đề tài ra đời cũng không nằm ngoài mục đích đó.  Mục tiêu nghiên cứu a. Hệ thống hóa các lý luận cơ bản về mô hình đa nhân tố, từ đó đưa tới mô hình thiết thực và tiên tiến hơn, đó là mô hình Barra b. Lượng hóa mối quan hệ giữa chỉ số VN-Index và các nhân t ố kinh tế vi mô (nhân tố thị trường), nhân tố vĩ mô, các chỉ số kinh tế. Từ đó, có thể đưa ra những phân tích cũng như những dự báo về diễn biến của thị trường thông qua các nhân tố. c. Đề xuất kiến nghị đối với thị trường chứng khoán Việt Nam để có thể ứng dụng tốt mô hình Barra.  Phương pháp nghiên cứu Đề tài sử dụng phương pháp phân tích t ổng hợp, thống kê mô tả đóng vai trò chủ đạo trong suốt quá trình nghiên cứu. Đồng thời dùng phương pháp hồi quy để đưa đến kết quả thông qua mô hình Eviews. Đồng thời sử dụng các phương pháp kiểm định kết quả của mô hình để xem xét có hay không có mối tương quan giữa VN-Index và các nhân tố kinh tế vi mô, nhân tố vĩ mô, các chỉ số kinh tế.  Kết cấu đề tài Đề tài gồm có 3 phần: Phần 1: Lý luận cơ bản về mô hình Barra. Phần 2: Ứng dụng mô hình Barra cho thị trường chứng khoán Việt Nam. Phần 3: Kiến nghị đối với thị trường chứng khoán Việt Nam.
PHẦN 1: LÝ LUẬN CƠ BẢN VỀ MÔ HÌNH BARRA 1.1. Khái quát về rủi ro và tỷ suất sinh lợi ( TSSL) Những khái niệm về rủi ro và TSSL là trọng tâm của việc thảo luận về vấn đề đầu t ư tài chính. Đó là mối quan tâm hàng đầu của các NĐT. Để đổi lấy việc phải sống chung với rủi ro, các NĐT đòi hỏi một TSSL cao hơn. Trong lĩnh vực tài chính, điều này được gọi là sự đánh đổi giữa rủi ro và TSSL và các nhà đầu tư lựa chọn sự kết hợp giữa rủi ro và TSSL dựa trên thái độ của họ đối với rủi ro. 1.1.1. Khái quát về rủi ro Cái nhìn tổng quan Trong một môi trường đầu tư không ổn định, các NĐT thường không sống chung với rủi ro Theo quan điểm truyền thống Rủi ro làm cho kết quả đạt được thấp hơn so với mong đợi. Tuy nhiên, trong quá trình đầu tư, chúng là công cụ để đo lường sự bất ổn. Nó mô tả TSSL của kết quả theo hai hướng: tích cực và tiêu cực cũng giống như tính chất của sự không chắc chắn. Chúng ta thấy vấn đề này tuy nhỏ nhưng lại là một đặc điểm rất quan trọng. Khoản đầu t ư tốt nhất và có mức độ rủi ro thích hợp phụ thuộc vào khẩu vị của NĐT đối với rủi ro như thế nào, đặc biệt là tổng thể về rủi ro và lợi nhuận. Theo quan điểm hiện đại Rủi ro được xem như là độ biến động hoặc sự bất ổn về TSSL của một CK hoặc một danh mục. Thêm vào đó, rủi ro phản ánh một sự không chắc chắn trong t ương lai. Đo lường rủi ro Trong quá trình đầu tư, rủi ro được đo lường nhiều hơn là các thành quả đạt được. Nó mô tả TSSL của thành quả theo hai hướng, tốt và xấu cũng như tính chất của sự không chắc chắn. Điều này không lớn nhưng nó là điểm quan trọng. Các NĐT với mức độ rủi ro thích hợp nhất là những NĐT có cái nhìn phụ thuộc vào khẩu vị của NĐT đối với rủi ro như thế nào, đặc biệt là toàn bộ tài sản của NĐT. Một thước đo rủi ro thuộc về trực giác chính là độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi. Độ lệch chuẩn là một khái niệm về giá trị trung bình hoặc giá trị mong đợi mà các kết quả có khuynh Var[~ ] Std[r˜]= r Var[r˜]=E[(r˜- r )]
hướng rơi vào với xác suất là 2/3. Một thước đo liên quan là phương sai t ức độ lệch chuẩn bình phương. Công thức là: Trong đó: : tỷ suất sinh lợi r˜ : tỷ suất sinh lợi mong đợi hoặc trung bình r Std[x] : Độ lệch chuẩn của x Var[x]: Phương sai của x E[x] : Giá trị mong đợi của x Độ lệch chuẩn: là thước đo rủi ro phổ biến vì nó được đo lường dựa trên cùng các đơn vị như TSSL. Đương nhiên, nếu biết được độ lệch chuẩn thì phương sai sẽ được tính toán một cách dễ dàng và ngược lại. Độ lệch chuẩn cân xứng vì nó phản ánh cả những TSSL mong đợi và không mong đợi. (Hình 1-1). Các nhà phê bình cho rằng, sự cân xứng này đã không đo lường chính xác được những tác động không chắc chắn - đó cũng chính là điều mà các NĐT thua lỗ muốn tránh. Ví dụ, TSSL mong đợi và TSSL không mong đợi đều được quan tâm như nhau. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn rất hữu dụng, vì nó cung cấp một thước đo tương đối về biểu hiện của rủi ro. Giá tr mong Hình 1-1: i -1Std.dev +1 Std.dev Ri ro: S phân tán TSSL l ch chu n là m t th c o th ng kê v s phân tán xung quanh m t giá tr trung bình – trong - 2% 1/6 2/3 1/6 Độ lệch chuẩn có một vài đặc điểm cần xem xét, đó là:  Độ lệch chuẩn không có thuộc tính danh mục  Độ lệch chuẩn DMĐT không phải là bình quân gia quyền của các thành phần hợp lại vì ta có độ lệch chuẩn chính là phương sai của TSSL.
 Rủi ro TSSL vượt trội = rủi ro của TSSL tổng thể. 1.1.2. Tỷ suất sinh lợi và phân tích tỷ suất sinh lợi TSSL là phần thưởng đối với NĐT. TSSL bao gồm những khoản thanh toán nhận được bằng tiền mặt (cổ tức) và những thay đổi về giá trị của một quá trình đầu tư (lãi hoặc lỗ vốn). Nói một cách đơn giản thì TSSL chính là một phần bù phần rủi ro được tạo ra bởi một chứng khoán hoặc một danh mục, TSSL thặng dư cộng với mức lãi suất phi rủi ro. Mỗi nguồn của rủi ro thì tương đương với một tỷ lệ của toàn bộ TSSL. Những thành phần chính của TSSL (xem hình 1-2) là:  TSSL phi rủi ro là TSSL chắc chắn nhận được trong quá trình đầu tư hoàn toàn không có rủi ro, thường là TSSL Trái phiếu chính phủ ngắn hạn (được xem như một sự đầu tư phi rủi ro).  TSSL vượt trội cho một danh mục đa quốc gia, là TSSL vượt trội hơn so với TSSL phi rủi ro theo đồng bản tệ, theo cách, tổng TSSL của đồng bản tệ trừ đi TSSL phi rủi ro. Lợi nhuận theo đồng bản tệ: là viễn cảnh về tiền tệ của NĐT. Trong hầu hết các trường hợp thì nó là đồng bản tệ của NĐT. Ví dụ, lợi nhuận theo đồng bản tệ của một NĐT Mỹ là đôla Mỹ. Mặc dù TSSL phi rủi ro bị tác động bởi toàn bộ hành vi của các NĐT, nhưng các nhà quản trị danh mục riêng lẻ vẫn kiểm soát tốt mức TSSL vượt trội so với mong đợi của một danh mục. Các NĐT có thể điều chỉnh chiến lược đầu tư hoặc cơ cấu danh mục của mình để thay đổi rủi ro của một danh mục và cả TSSL của nó. Với những tài sản không có ở thị trường nội địa hoặc nằm ngoài mong đợi của NĐT thì TSSL vượt trội sẽ bao gồm TSSL vượt trội nội địa và TSSL tiền tệ. Sơ đồ phân chia TSSL: (Hình 1-2) T ng TSSL TSSL phi r i ro TSSL v t tr i TSSL v t tr i n i TSSL ti n a t TSSL c TSSL nhân t chung tr ng
Tổng TSSL = TSSL vượt trội + TSSL phi rủi ro. TSSL vượt trội = TSSL vượt trội nội địa + TSSL tiền tệ; một vài TSSL được tính toán từ lợi nhuận theo đồng bản tệ của NĐT (Lợi nhuận theo đồng bản tệ). TSSL vượt trội nội địa được tính toán bằng cách sử dụng công thức mô hình vốn toàn cầu(GEM) như sau: TSSL vượt trội nội địa = TSSL quốc gia + TSSL ngành + TSSL chỉ số rủi ro + TSSL đặc trưng. Trong đó: TSSL vượt trội nội địa: là TSSL tăng thêm so với TSSL phi rủi ro nội địa của một quá trình đầu tư, được trình bày trong những khoản mục tiền tệ nội địa. Nó được phân chia thành TSSL đặc trưng và TSSL nhân tố chung. TSSL đặc trưng: là TSSL của một tài sản riêng lẻ một phần của TSSL vượt trội không được giải thích bởi các nhân tố chung và TSSL đặc trưng của các tài sản khác. TSSL nhân tố chung: bao gồm những TSSL mà liên quan đến các đặc tính của chứng khoán. Trong mô hình vốn toàn cầu, những nhân tố chung này bao gồm ngành, thị trường nội địa, và chỉ số rủi ro. Ngoài ra: Mô hình vốn toàn cầu phân biệt TSSL tiền tệ với các TSSL nội địa. TSSL tiền tệ: là TSSL thị trường phi rủi ro cộng với những thay đổi trong tỷ giá hối đoái. Mặc dù đã phân biệt như vậy nhưng TSSL t iền tệ lại phụ thuộc vào TSSL vượt trội nội địa, vì chắc chắn các sự kiện nổi bật của quốc gia sẽ tác động đến cả tỷ giá hối đoái và tình hình của thị trường nội địa. Sự lựa chọn lợi nhuận theo đồng bản tệ của NĐT sẽ cung cấp nền tảng cho việc đánh giá TSSL tiền tệ. Lợi nhuận theo đồng bản tệ là viễn cảnh mà theo đó các NĐT đánh giá DM. Thường thì lợi nhuận của NĐT được phản ánh theo đồng bản tệ.
Công thức TSSL vượt trội đã được đơn giản hóa này sẽ trình bày TSSL t iền tệ liên quan đến TSSL hối đoái và TSSL vượt trội nội địa như thế nào: 1+r = [1+rx]*[1+r] 1+r = 1 + rx + ( rx *rl ) + rl 1+r = 1+rx + rl Và rl = rle + rfl rc = rfl + rx + (rfl * rx) 1+r = 1 + rle + rc Trong đó: : Tỷ suất sinh lợi r : TSSL tỷ giá hối đoái rx : TSSL tài sản nội địa rl rle : TSSL vượt trội tài sản nội địa : TSSL tiền tệ rc : TSSL phi rủi ro nội địa rfl Để tuyến tính hóa những chức năng này cho các mục đích tính toán, Mô hình vốn toàn cầu loại trừ các sản phẩm thuộc tính (rx*rl) và (rfl*rx) vì trong hầu hết các trường hợp, những khoản mục này thì không đáng kể. Sơ lược về mô hình cấu trúc rủi ro Trải qua một thời gian dài từ lý thuyết đầu tư cổ điển nhất cho đến những phân tích quan trọng với kỹ thuật tính toán phức tạp về những công cụ t ài chính hiện đại. Với những khái niệm chính xác hơn về rủi ro và TSSL, các mô hình đã thay đổi để phản ứng với những thay đổi của môi trường đầu tư. 1.2.1. Ý tưởng Mô hình rủi ro cấu trúc xuất phát từ việc phân chia TSSL của một tài sản. Mô hình rủi ro đa nhân tố dựa trên ý tưởng rằng TSSL của một cổ phiếu có thể được giải thích bởi một tập hợp nhiều nhân tố chung cộng với một nhân tố đặc trưng gắn với cổ phiếu đó. Chúng ta có thể hiểu những nhân tố chung này như là những nhân tố tác động ảnh hưởng đến cả nhóm cổ phiếu. Các cổ phần này có thể là tất cả các cổ phiếu trong ngành ngân hàng, các cổ phiều có đòn bẩy cao và cả những cổ phiếu có tỷ lệ vốn hóa nhỏ hơn …Sau đây chúng ta sẽ đề cập một cách chi tiết những loại nhân tố có thể xảy ra. Bằng cách xác định những nhân tố quan trọng, chúng ta có thể xác định được bình diện của vấn đề. Thay vì đề cập đến 6000 cổ phiếu thì chúng ta giải quyết 68 nhân tố. Các cổ phiếu
thay đổi nhưng nhân tố thì không. T ình huống sẽ đơn giản hơn nhiều khi chúng ta t ập trung vào một số lượng nhỏ những nhân tố và cho phép những cổ phiếu thay đổi độ nhạy cảm t heo những nhân tố này. Một mô hình rủi ro cấu trúc bắt đầu bằng cách phân tích TSSL theo cấu trúc tuyến tính đơn giản với 4 thành phần: TSSL vượt trội của cổ phiếu, độ nhạy cảm của cổ phiếu theo những nhân tố này, TSSL nhân tố thuộc tính và TSSL đặc trưng. Cấu trúc đó là:  r (t )  ( t ). b k ( t )  u n ( t ) X k n ,k  Rn (t) : là TSSL vượt trội (TSSL vượt trên TSSL phi rủi ro) của cổ phiếu n trong giai đoạn t đến (t+1).  Xn-n (t): là độ nhạy cảm của cổ phiếu n theo nhân tố k được ước tính trong thời kỳ t. Độ nhạy cảm thường được gọi là tải trọng nhân tố. Đối với nhân tố ngành thì độ nhạy cảm này hoặc bằng 0 hoặc bằng 1, điều này cho thấy cổ phiếu này có thuộc về ngành đó hay không. Đối với những nhân tố chung khác, độ nhạy cảm được chuẩn hoá để độ nhạy cảm trung bình của tất cả các cổ phiếu bằng 0 và độ lệch chuẩn của các cổ phiếu bằng 1.  Bk(t): là TSSL nhân tố theo nhân tố k trong suốt thời kỳ t đến (t+1).  Un(t): là TSSL đặc trưng của cổ phiếu n k trong suốt thời kỳ t đến (t+1). Đôi khi TSSL đặc trưng của cổ phiếu này được gọi là TSSL đặc tính đối với cổ phiếu: TSSL này không thể giải thích bằng mô hình rủi ro hình. Tuy nhiên mô hình rủi ro sẽ giải thích rủi ro đặc trưng. Vì vậy việc dự đoán rủi ro sẽ được xem xét rõ ràng rủi ro TSSL đặc trưng (Un). 1.2.2. Động lực thúc đẩy Tối ưu hoá DMĐT đòi hỏi rủi ro phải thấp nhất với TSSL mong đợi chắc chắn. Cấu trúc rủi ro của các CK như là những biểu hiện của chúng đối với các nhân tố ngành, hoặc hàng hoá /nhân tố ... phải được phân loại và sau đó cơ cấu của DM tối ưu được đưa ra để tối thiểu hoá bất kỳ nhân tố rủi ro đặc trưng nào trong DM. Điển hình, những nhân tố rủi ro phụ thuộc nhau, ví dụ như: ngành y tế và ngành dược có mối tương quan với nhau. Ngoài ra TSSL mong đợi của một CK thì cũng liên quan đến những tổn thất của chúng với những nhân tố rủi ro chắc chắn. Vì vậy tối ưu hoá DMĐT, hoặc quản trị rủi ro không thể nào thực hiện được bằng việc giảm tổn thất của DM đối với từng nhân tố rủi ro đơn lẻ một cách độc lập. Thay vào đó, một danh mục hiệu quả có thể xây dựng dựa trên lý
thuyết Markowit. Mặc dù vậy, những đò i hỏi số liệu được lý thuyết Markovit áp dụng trong một DMĐT lớn là cần thiết. Đặc biệt là, chúng ta chỉ ước lượng TSSL mong đợi và ma trận hiệp phương sai, điều này thật sự rất khó cho một danh mục lớn hoặc mô hình đa nhân tố và cũng là cái rất cần thiết để đạt đến mục tiêu này. Vì thế, những mục tiêu của việc phát triển các mô hình nhân tố rủi ro gồm 2 phần:  Giúp chúng ta hiểu và kiểm soát được những tổn thất của danh mục đối với bất cứ nhân tố rủi ro đặc trưng nào.  Phương thức tối ưu hoá danh mục hoặc quản trị rủi ro. 1.2.3. Tỷ suất sinh lợi hệ thống và việc đa dang hoá Trước những năm 50, không hề có khái niệm về TSSL hệ thống. TSSL là một sự tăng lên về giá trị của CK và rủi ro thì ngựợc lại là một sự giảm xuống. Công cụ đầu t ư chính của NĐT là trực giác và phân tích tài chính là theo tầm nhìn. Việc lựa chọn danh mục đơn giản chỉ là việc tập hợp một nhóm các chứng khoán “tốt” lại với nhau. a d ng hóa và r i ro: Hình 2-1 Khi m t nhà qu n tr danh m c t ng s ch ng khoán trong danh m c lên thì r i ro th nh d hay r i ro phi th tr ng c a d ng hóa. Rủi ro danh Rủi ro thặng dư mục (Độ lệch chuẩn ) và TSSL Tổng rủi ro Rủi ro hệ thống Số chứng khoán trong danh mục “ Mua một chứng khoán. Nếu nó lên thì hãy bán nó. Nếu nó xuống thì đừng nên mua nó” Will Rogers, 1931. “Đa dạng hóa là tốt”, Harry Markowitz, 1952.
Những lý thuyết của các nhà lý luận tài chính mang tính khoa học và thống kê hơn vào đầu những năm 50. Cũng vào lúc đó, chiến lược đầu tư được xem như là vấn đề nan giải. Để hạn chế những TSSL không mong đợi, các nhà đầu tư đã đa dạng hoá DMĐT của mình bằng cách dùng những tài sản có TSSL cao để bù trừ cho những tài sản có TSSL thấp. Chúng ta biết đa dạng hóa tác động đến biểu hiện của rủi ro như thế nào. Nó tính toán mức trung bình của rủi ro liên quan đến nhân tố và giảm đáng kể rủi ro đặc trưng của CK. Tuy nhiên, việc đa dạng hóa không loại bỏ ho àn toàn rủi ro, vì các CK có khuynh hướng lên xuống cùng với thị trường. Do đó, rủi ro thị trường hoặc rủi ro hệ thống không thể được loại bỏ bằng việc đa dạng hóa. 1.2.4. Những nền tảng của các mô hình đa nhân tố CAPM giả định rằng chỉ có một nhân tố rủi ro từ nhiều phía khác nhau trong TSSL của CK và phân loại nguồn của sự bất ổn thành những nhân tố hệ thống, không hệ thống của CK và những nhân tố đặc trưng. Một danh mục thị trường đại diện có thể hoàn toàn loại trừ được những đặc tính của rủi ro trong các CK riêng lẻ. Do đó, chỉ có rủi ro hệ thống của một CK riêng lẻ là có thể tác động đến toàn bộ rủi ro của danh mục. Vì vậy chi phí rủi ro của một CK riêng lẻ có thể xác định độc lập bởi hệ số Beta của nó trên danh mục thị trường. Nhưng trong thực tế, quan điểm của rủi ro đơn giản hoá quá mức không thể nắm bắt được sự dịch chuyển của thị trường vốn. Ví dụ, qui mô của công ty là một nhân tố quan trọng của công ty đó. Những NĐT đầu tư vào những công ty nhỏ, thì sẽ đa dạng hoá danh mục của họ bằng cách đầu tư thêm cổ phiếu vào doanh nghiệp lớn và ngược lại. Giả định rằng tồn tại một chênh lệch kỳ hạn giữa những nhu cầu của các cổ phiếu nhỏ và lớn, điều này sẽ làm cho CK và TSSL mong đợi lệch so với những dự đoán của CAPM. Metron đã phát triển CAPM đa nhân tố xuất phát từ nhu cầu của các CK liên quan đến vòng đời của nó. Trong khi đó CAPM đ ơn nhân tố chỉ có dự báo rủi ro thị trường mới tác động tới TSSL. Những nguồn chung của rủi ro có thể ảnh hưởng đến TSSL của CK như qui mô, giá trị hay sự bất ổn của công ty và nền công nghiệp của quốc gia đó. Theo kinh nghiệm, kiểm định hiệp phương sai của mô hình đơn nhân tố đo lường nhân tố trong TSSL của CK có thể qui cho sự biến đổi trong TSSL thị trường. Vì vậy, từ kinh nghiệm nghiên cứu, một mô hình đa nhân tố được ưa chuộng hơn mô hình đơn nhân tố. 1.3. Các mô hình cấu trúc rủi ro
1.3.1. Mô hình định giá tài sản vốn Trước tiên, ta sẽ nói sơ qua về Mô hình chéo nhân tố đơn: là mô hình ấn định mỗi cổ phiếu có hai thành phần rủi ro rủi ro thị trường và rủi ro thặng dư. Đây là mô hình tiền thân của CAPM. Mô hình này bắt đầu phân tích TSSL như sau: Mô hình này giả định rằng TSSL không tương quan với nhau, và vì thế hiệp phương sai sẽ:    rn .rM n n cov rn , rm    n  m . M 2 2 2 2 2   .  n n M n Trong đó:  n : TSSL thặng dư của cổ phiếu n  n : Rủi ro thặng dư của cổ phiếu n  n : beta của cổ phiếu n m : beta của cổ phiếu m r n :TSSL của cổ phiếu n rm : TSSL của cổ phiếu m Khi nhà quản trị đầu tư vào tiền tệ hiểu biết hơn, điều này sẽ dẫn đến việc nhận biết được những khái niệm cơ bản của quá trình phân tích đầu tư. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) là phương pháp mô tả mối quan hệ cân bằng giữa rủi ro TSSL và rủi ro hệ thống. Giả định cơ bản của CAPM là các NĐT sẽ không được đền bù bằng việc thực hiện đa dạng hóa rủi ro (thặng dư). CAPM giả định rằng TSSL thặng dư mong đợi là bằng 0, trong khi TSSL hệ thống mong đợi thì lớn hơn hoặc gần bằng 0. “Chỉ có những rủi không đa dạng hóa mới tạo ra khoảng chênh lệch”.(William F. Sharpe, 1964). Mô hình định giá tài sản vốn: Hình 3-1 TSSL TSSL thị trường DM thị trường TSSL Phi rủi ro 2 1 0 Beta
Mô hình định giá tài sản vốn: Giả định rằng TSSL vượt trội mong đợi của các CK t ỷ lệ với hệ số rủi ro hệ thống, hay Beta. Danh mục thị trường được mô tả bởi Beta đơn nhất. Thước đo biểu hiện rủi ro hệ thống của danh mục được gọi là Beta (β). Beta là độ biến động hay độ nhạy cảm của một CK hay danh mục đối với những biến động của thị trường. Đơn giản hơn, Beta là một khái niệm quan trọng được dùng để đánh giá rủi ro hệ thống của một tài sản. TSSL và những chi phí cho rủi ro của bất kỳ một CK hoặc một danh mục nào cũng đều liên quan đến Beta, biểu hiện rủi ro không hệ thống do không đa dạng hóa được. E(ri˜) – rf =  i *E [rm˜-rf] Trong đó : r˜ i : Tỷ suất sinh lợi trên tài sản i rf : Tỷ suất sinh lợi phi rủi ro rm : Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường Cov(ri˜, rm˜) i= Var (rm˜) CAPM dễ sử dụng và bắt đầu phân chia thành những thành phần của rủi ro. Tuy nhiên, mô hình đơn nhân tố đơn giản này không hoàn chỉnh. Nó loại trừ rủi ro mà phát sinh từ những nguồn nhân tố chung. 1.3.2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá Trước những năm 70, các NĐT nhận ra rằng những tài sản có những đặc tính tương tự nhau thì có khuynh hướng phản ứng theo những cách giống nhau. Nhận xét này được tìm thấy trong Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT). APT giả định rằng TSSL mong đợi của CK và danh mục gần như liên quan đến những TSSL của một số các nhân tố hệ thống cơ sở chưa biết . APT có những giới hạn của riêng. Trong khi nó diễn tả một mô hình phân tích rủi ro đa nhân tố nhưng lại không chỉ rõ những nhân tố được sử dụng. Hơn nữa, APT không xác định được tỷ trọng của những nhân tố khác nhau hoặc không đưa ra được phương pháp để tính toán những biểu hiện. Chính vì điều đó mà các NĐT phải dựa vào một mô hìmh đa nhân tố thiết thực và thuộc về trực giác.
“Mô hình chênh lệch giá đưa ra một sự thay thế đối với biến đổi trung bình của mô hình định giá tài sản vốn”. (Stephen A. Ross, 1976 Arbitrage Pricing Theory). Các công ty có những đặc tính tương tự nhau trong thời gian 1 tháng tạo ra những TSSL khác hẳn với các công ty khác. Nền tảng của sự khác nhau này cho thấy sự liên quan đến các nhân tố Barra Rosenberg, 1974 Multiple Factor Models. 1.3.3. Các mô hình đa nhân tố Mô hình đa nhân tố là gì? Sự phát triển của mô hình đa nhân tố song song cùng với sự phát triển của lý thuyết APT. Các mô hình đa nhân tố giúp chia rủi ro thặng d ư thành rủi ro đặc trưng và rủi ro nhân tố chung, phát triển theo hướng chọn và ước tính những nhân tố mà tác động đến các TSSL mong đợi và rủi ro của một CK hoặc danh mục, điều này APT không mô tả được. Những mô hình này cung cấp một sơ đồ để phát triển các công cụ đo lường rủi ro, cơ cấu danh mục và những thuộc tính biểu hiện. Các mô hình đa nhân tố trình bày rõ ràng về những mối quan hệ giữa các TSSL CK trong một danh mục. Nền tảng cơ bản của các mô hình đa nhân tố là những CK tương tự nhau nên thể hiện những thuộc tính giống nhau. “Sự t ương tự” này được định nghĩa là những thuộc tính của tài sản mà dựa trên những thông tin của thị trường, như giá cả và số lượng hoặc dữ liệu cơ bản có nguồn gốc từ bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập. Các mô hình đa nhân tố xác định được các nhân tố chung và đưa ra được độ nhạy cảm của TSSL đối với những mong đợi về những nhân tố này. Việc đánh giá đặc điểm của rủi ro không liên quan gì đến TSSL nhân tố chung và TSSL đặc trưng. Đặc điểm này của rủi ro sẽ phản ứng ngay lập tức đối với những thay đổi của các thông tin nền tảng. Các mô hình đa nhân tố hoạt động như thế nào? Các mô hình đa nhân tố dựa trên nền tảng là các CK được quan sát theo thời gian. Những bước khó khăn chỉ ra những nền tảng đó và sau đó là nhận dạng chúng với những thuộc tính của tài sản mà các NĐT có thể hiểu được. Các thuộc tính của tài sản là những đặc điểm tiêu biểu liên quan đến sự dịch chuyển giá của CK, như là các đặc điểm của ngành. Trong bước phát triển mô hình này thì rủi ro và TSSL mà không có tương quan với nhau sẽ được tách biệt. Thật quan trọng khi những mô hình này bao gồm luôn cả những nguồn của
rủi ro và TSSL nhưng phải loại trừ những đặc điểm thuộc tính có thể ảnh hưởng đến quá trình phân tích. Việc tính toán rủi ro là bước cuối cùng trong việc xây dựng một mô hình hữu dụng. Phương sai, hiệp phương sai và mối tương quan giữa các nhân tố được ước lượng và tính toán. Các NĐT dựa vào việc tính toán rủi ro để quyết định việc lựa chọn các CK, phân bổ danh mục đầu tư và các chiến lược đầu tư khác. Những quyết định của các NĐT dựa trên những thông tin có được từ việc phân tích mô hình kết hợp với những mong đợi về TSSL mà họ có được từ những nguồn nghiên cứu khác. Ưu và nhược điểm cuả các mô hình đa nhân tố Có một vài ưu điểm trong việc sử dụng các mô hình đa nhân tố cho việc phân tích chứng khoán và danh mục:  Các mô hình đa nhân tố đã đưa ra được sự phân chia về rủi ro. Chính vì vậy, một hệ thống phân tích hoàn chỉnh biểu hiện của rủi ro sẽ được hình thành.  Vì nền kinh tế phát triển một cách có logic nên các mô hình đa nhân tố sẽ không đơn thuần là những phân tích thuộc về lịch sử.  Các mô hình đa nhân tố là những mô hình mà có thể phản ứng với những tác nhân kinh tế bên ngoài.  Khi nền kinh tế và các công ty thay đổi thì các mô hình đa nhân tố sẽ thích ứng bằng cách phản ứng với những thay đổi.  Các mô hình đa nhân tố tách biệt tác động của những nhân tố riêng lẻ, cung cấp quá tr ình phân tích phân khúc giúp đưa ra những quyết định đầu t ư tốt hơn.  Từ việc xem xét những ứng dụng, ta thấy các mô hình đa nhân tố đúng, dễ sử dụng và dễ hiểu đối với các NĐT.  Cuối cùng, các mô hình đa nhân tố là những mô hình linh động cho phép một số lượng lớn các NĐT tham khảo và sử dụng. Dĩ nhiên, các mô hình đa nhân tố có những hạn chế nhất định. Mặc dù chúng dự báo được một tỷ lệ lớn về rủi ro nhưng chúng không thể giải thích được tất cả. Thực tế là mô hình sẽ không đưa ra được việc lựa chọn cụ thể những CK nào mà chính các NĐT sẽ là người đưa ra những chiến lược lựa chọn riêng cho mình. Những công thức tính toán mô hình
Những mô hình đa nhân tố xây dựng dựa trên những mô hình đơn nhân tố bằng cách tính tóan và mô tả mối tương quan giữa các nhân tố. Với những mô hình đơn nhân tố thì việc tính toán mà mô tả mức vượt trội của tỷ suất sinh lợi là: r˜ j = X j * f˜ + u˜ r˜ j : Tổng tỷ suất sinh lợi vượt trội trên tỷ suất sinh lợi phi rủi ro X j : Độ nhạy cảm của chứng khoán j đối với nhân tố : Mức tỷ suất sinh lợi trên nhân tố f˜ u˜ j : Tỷ suất sinh lợi phi nhân tố (đặc trưng) trên chứng khoán j Chúng ta có thể mở rộng mô hình này đối với K nhân tố. Công thức tính tổng tỷ suất sinh lợi vượt trội cho mô hình đa nhân tố trở thành: (CT 1) K  X jk f˜ k + u˜ j r˜ j = k 1 Trong đó : Xjk : Biểu hiện rủi ro của chứng khoán j đối với nhân tố k f˜ k : Mức tỷ suất sinh lợi đối với nhân tố k Chú ý rằng khi k=1, công thức tính toán của mô hình đa nhân tố là mô hình đơn nhân tố. Ví dụ, CAPM là một mô hình đơn nhân tố mà TSSL “thị trường” chỉ liên quan đến một nhân tố duy nhất. Khi một danh mục bao gồm chỉ một CK thì công thức (CT 1) mô tả TSSL vượt trội của nó. Nhưng hầu hết các danh mục bao gồm nhiều CK, mỗi CK chiếm một tỷ lệ hay một tỷ trọng của toàn bộ danh mục. Khi các t ỷ trọng h p1 , h p 2 ,…., h pn phản ánh các tỷ lệ của N CK trong danh mục P thì chúng ta biểu diễn TSSL vượt trội theo công thức sau: K N  X Pk f˜ k + h r˜ P = u˜ j Pj k 1 j 1 Trong đó: N h X Pk = X jk Pj j 1
Công thức này bao gồm rủi ro từ tất cả các nguồn và đặt nền tảng cho việc phân tích các mô hình đa nhân tố. Dự báo rủi ro bằng các mô hình đa nhân tố Các NĐT nhìn vào phương sai của toàn bộ danh mục để đưa ra một sự đánh giá tổng quát về rủi ro. Để tính toán phương sai của một DM, ta cần phải tính toán tất cả hiệp phương sai của những thành phần tạo nên nó. Ngoài cái cốt lõi của mô hình đa nhân nhân t ố, việc ước tính hiệp phương sai của mỗi tài sản với mỗi tài sản khác rất phức tạp và gây ra những sai số đáng kể trong quá trình ước tính. Ví dụ, việc sử dụng một tập hợp ước tính của 1.600 tài sản sẽ có 1.280.800 hiệp phương sai và phương sai phải tính toán (xem Hình 3-2): (Hình 3-2) V(i,j)= covar( ri,rj) V(i,j) : Ma tr n hi p Ma tr n hi p ph ng sai và (i,j) các tài s n ph ng sai v i N=1600 tài s n, có v(1,1) v(1,2) … v(1,n) 1.280.000 tài s n và v(2,1) v(2,2) … v(2,n) ph ng sai c n V= v(3,n) v(3,2) … v(3,n) v(n,1) v(n,2) … v(n,n) Một mô hình đa nhân tố đơn giản hóa những tính toán này một cách đáng kể. Điều này có được là do việc sử dụng những đặc điểm chung (nhân tố) để thay thế cho những đặc tính của các công ty riêng lẻ thông qua các cách phân loại. Vì rủi ro đặc trưng được giả định là không tương quan giữa các tài sản nên chỉ có những phương sai và hiệp phương sai của các nhân tố mới cần được tính toán trong suốt quá trình ước tính mô hình. ( Hình 3-3) Vector c a các TSSL v t tr i Vectortr n t c TSSL v c t tr ci nhân Ma c a cá tr ng a cá MVector ct atr c ng c nhân c nhân a tr n cá TSSL a cá t Vector c ca các TSSL nhân tc tr ng Vector a các TSSL Vector c a các TSSL c tr ng