Tóm tắt luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán Việt Nam

Chia sẻ: Dfg Dfg | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:26

Thêm vào BST

Báo xấu

104
lượt xem 17
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Hệ thống hóa lý luận cơ bản về mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán Việt Nam. Từ đó rút ra kết luận về phương pháp ước lượng kiểm định.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán Việt Nam

B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O Đ I H C ĐÀ N NG PH M VĂN SƠN NGHIÊN C U VÀ NG D NG MÔ HÌNH Đ NH GIÁ TÀI S N V N CHO TH TRƯ NG CH NG KHOÁN VI T NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã s : 60.34.20 TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ QU N TR KINH DOANH Đà N ng – Năm 2010
Công trình ñư c hoàn thành t i Đ I H C ĐÀ N NG Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. Võ Th Thúy Anh Ph n bi n 1: PGS. TS. Nguy n Ng c Vũ Ph n bi n 2: TS. Lê Công Toàn Lu n văn ñã ñư c b o v t i H i ñ ng ch m Lu n văn t t nghi p th c sĩ Tài chính – Ngân hàng h p t i Đ i h c Đà N ng vào ngày 20 tháng 10 năm 2010. Có th tìm hi u Lu n văn t i: - Trung tâm Thông tin - H c li u, Đ i h c Đà N ng - Thư vi n trư ng Đ i h c Kinh t , Đ i h c Đà N ng
-1- Ph n m ñ u 1. Tính c p thi t c a ñ tài Đã hơn 10 năm k t khi Trung tâm Giao d ch ch ng khoán TP. HCM (nay là S Giao d ch ch ng khoán TP.HCM) ñi vào ho t ñ ng. T 2 mã ch ng khoán niêm y t ban ñ u là REE và SAM, cho ñ n nay (ngày 25/03/2010) toàn th trư ng ñã có 278 lo i ch ng khoán ñư c niêm y t, trong ñó có 216 c phi u v i t ng giá tr v n hóa ñ t 106.088.905,90 tri u ñ ng, ñ c bi t có 6 doanh nghi p có v n ñ u tư nư c ngoài tham gia niêm y t, 04 ch ng ch qu ñ u tư v i kh i lư ng 252,055 tri u ñơn v và 58 trái phi u các lo i. Có th nói r ng ho t ñ ng ñ u tư vào các ch ng khoán v n t i Vi t Nam hi n nay là khá ph bi n ñ i v i ngư i dân t i các ñô th . Tuy nhiên, m t trong nh ng “th c tr ng” c a ho t ñ ng ñ u tư này là ph n ñông nhà ñ u tư ch mua bán theo c m tính, quy t ñ nh ñ u tư ña ph n ch u nh hư ng c a các thông tin ng n h n. Chính vì v y mà th trư ng ch ng khoán Vi t Nam có tính ñ t bi n cao v giá. Đi u này chưa h n là t t xét v khía c nh n ñ nh và phát tri n b n v ng TTCK. Làm th nào ñ gi m thi u r i ro, ño lư ng r i ro và n ñ nh TSLT luôn là câu h i thư ng tr c c a các nhà ñ u tư. Trên th gi i, các nhà nghiên c u ñã v n d ng và phát tri n khá nhi u mô hình ñ nh giá tài s n v n như CAPM, CAPM ña bi n, APT, … Trong các mô hình này, m c dù v n còn t n t i m t s như c ñi m nhưng mô hình CAPM v n là mô hình ñơn gi n, khá d dàng v n d ng nên ñư c s d ng khá ph bi n. Tuy nhiên, k t qu c a mô hình ph thu c vào quy lu t phân ph i c a TSLT, nghĩa là n u không xác ñ nh chính xác quy lu t phân ph i c a TSLT thì mô hình ư c lư ng ñư c s không hi u qu . Trong khi t i các TTCK m i như TTCK Vi t Nam, lu t phân ph i c a TSLT c a các ch ng khoán thư ng không tuân th lu t phân ph i chu n trong khi quy lu t phân ph i c a TSLT nh hư ng r t l n ñ n k t qu ư c lư ng và ki m ñ nh tính hi u l c c a mô hình CAPM. Chính vì v y, vi c nghiên c u, ng d ng và ki m ñ nh mô hình CAPM cho TTCK Vi t Nam là h t s c c n thi t nh m cung c p quy trình
-2- và tiêu chu n ki m ñ nh cho vi c nghiên c u, ng d ng mô hình CAPM trong th c t . 2. M c ñích nghiên c u H th ng hóa các lý lu n cơ b n v mô hình ñ nh giá tài s n v n ñ i v i th trư ng ch ng khoán. Trên cơ s ñó v n d ng mô hình này cho TTCK Vi t Nam. Ki m ñ nh ñ tin c y c a mô hình CAPM TTCK Vi t Nam. T ñó rút ra các k t lu n v phương pháp ư c lư ng, ki m ñ nh tính hi u l c c a mô hình và xác ñ nh mô hình CAPM phiên b n nào có th áp d ng cho TTCK Vi t Nam. 3. Đ i tư ng và ph m vi nghiên c u Đ tài t p trung vào vi c v n d ng và ki m ñ nh mô hình ñ nh giá tài s n v n cho th trư ng ch ng khoán Vi t Nam. Tuy nhiên, ñ tài ch d ng l i cách ti p c n chu i th i gian và s d ng các phương pháp ư c lư ng hi u qu , n ñ nh và phù h p v i các ñ c thù c a th trư ng ch ng khoán m i d a trên d li u chu i th i gian. Đ tài ch t p trung xác ñ nh h s Beta c a các ch ng khoán v i danh m c th trư ng là ch s VN Index. Đ tài s d ng d li u hàng tháng c a 20 công ty niêm y t t i SGDCK TP.HCM ñáp ng ñ 60 quan sát (t tháng 6/2005 ñ n tháng 5/2010). 4. Phương pháp nghiên c u Đ tài s d ng các phương pháp th ng kê; phương pháp phân tích và t ng h p; phương pháp ư c lư ng thích h p c c ñ i (FIML) và Mô-men t ng quát (GMM). 5. Ý nghĩa khoa h c và th c ti n c a ñ tài M t là h th ng hóa các lý thuy t liên quan ñ n mô hình ñ nh giá tài s n v n (CAPM) cho c hai phiên b n Sharpe (1964) – Lintner (1965b) và Black (1972). Hai là h th ng hóa qui trình cùng v i các phương pháp ư c lư ng và ki m ñ nh mô hình ñ nh giá tài s n v n phù h p v i các ñ c thù c a th trư ng ch ng khoán m i, ñó là d li u có th không tuân th gi ñ nh phân ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t và chu n.
-3- Ba là trên cơ s ki m ñ nh s phù h p c a mô hình ñ i v i d li u c a các công ty niêm y t trên th trư ng ch ng khoán Vi t Nam; Ư c lư ng h s Beta cho m t s c phi u tiêu bi u ñ ngư i ñ u tư có th s d ng xác ñ nh giá tr các c phi u khi ñ u tư vào th trư ng ch ng khoán Vi t Nam; T o cơ s ban ñ u cho quá trình ñ u tư c a nh ng ngư i ñ u tư lý trí. B n là ñúc k t nh ng kinh nghi m trong quá trình nghiên c u th c nghi m mô hình t i th trư ng ch ng khoán Vi t Nam, t o ñi u ki n thu n l i cho các nghiên c u tương t trong tương lai. 6. C u trúc c a lu n văn Ngoài ph n m ñ u và ph n k t lu n, lu n văn g m có 3 chương: Chương 1: T ng quan v mô hình ñ nh giá tài s n v n. Trong chương này, ñ tài t ng h p các ki n th c lý lu n liên quan ñ n mô hình và gi i thi u các phiên b n khác nhau c a mô hình ñ nh giá tài s n v n như phiên b n Sharpe – Lintner, phiên b n Black cùng v i vi c t ng h p các nghiên c u có liên quan Vi t Nam. Chương 2: Ư c lư ng và ki m ñ nh mô hình CAPM. N i dung ch y u c a chương 2 là v n d ng hai phương pháp (FIML và GMM) ñ ư c lư ng và ki m ñ nh mô hình CAPM và CAPM Beta không (CAPM Beta zero). Trong ñó, phương pháp ư c lư ng thích h p c c ñ i s d ng trong tình hu ng chu i d li u tuân th gi ñ nh v phân ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t và chu n và phương pháp Mô-men t ng quát s d ng trong trư ng h p d li u không ñáp ng các gi ñ nh phân ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t và chu n. Chương 3: V n d ng mô hình CAPM t i TTCK Vi t Nam. Trên cơ s c a các chương trư c, chương 3 t p trung vào vi c ư c lư ng và ki m ñ nh mô hình CAPM ñ i v i các ch ng khoán ñáp ng ñ s lư ng quan sát t i th trư ng ch ng khoán Vi t Nam.
-4- Chương 1. T ng quan v mô hình ñ nh giá tài s n v n. 1.1 Lý thuy t th trư ng v n (Capital Market Theory). 1.1.1 Các gi ñ nh c a lý thuy t th trư ng v n. 1.1.2 Tài s n phi r i ro. 1.1.3 Đư ng th trư ng v n (Capital Market Line). 1.1.4 Danh m c th trư ng. 1.1.5 Đa d ng danh m c ñ u tư. 1.2 Mô hình ñ nh giá tài s n v n (CAPM). 1.2.1 Mô hình CAPM phiên b n c a Sharpe – Lintner. T phiên b n Sharpe - Lintner, chúng ta có thu nh p kỳ v ng c a tài s n i: E[Ri] = Rf + βim(E[Rm] – Rf), Cov(Ri, Rm) βim = Var[Rm] v i Rm là thu nh p c a danh m c th trư ng và Rf là thu nh p c a tài s n phi r i ro. Đ t Zi là thu nh p vư t tr i (ph n bù r i ro) c a tài s n th i so v i lãi su t phi r i ro, Zi = Ri – Rf. Ta có mô hình CAPM c a Sharpe và Lintner như sau: E[Zi] = βimE[Zm], Cov(Zi, Zm) βim = Var[Zm] v i Zm là thu nh p vư t tr i c a danh m c th trư ng. 1.2.2 Mô hình CAPM Beta zero phiên b n c a Black. Trong ñi u ki n không t n t i tài s n phi r i ro, Black (1972) tìm th y phiên b n t ng quát c a mô hình CAPM. Thu nh p kỳ v ng c a tài s n i: E[Ri] = E[R0m] + βim(E[Rm] – E[R0m]) Trong ñó Rm là thu nh p c a danh m c th trư ng và R0m là thu nh p c a danh m c có beta b ng 0 cùng ñôi tương ng v i danh m c th trư ng (m). Cov(Ri, Rm) βim = Var[Rm]
-5- Các phân tích xem kho n thu nh p c a danh m c có beta b ng 0 như m t giá tr không th quan sát ñư c. Đ i v i mô hình này chúng ta có: E[Ri] = αim + βimE[Rm] Và ñ xu t c a phiên b n Black là αim = E[R0m](1- βim) ∀i 1.2.3 Nh ng ng d ng c a mô hình CAPM. - H s beta c a mô hình CAPM ñư c s d ng ñ phân tích và d báo r i ro c a các công ty trên TTCK. Khi ñã xác ñ nh ñư c h s beta cho các công ty trên TTCK thì ngư i ñ u tư và các bên liên quan có thêm m t thư c ño ñ ño lư ng và d báo r i ro c a các công ty này. - Xác ñ nh t su t l i t c yêu c u khi ñ u tư v n vào t ng công ty b ng cách ư c lư ng E(Ri) c a công ty t d li u trên th trư ng. - Xác ñ nh t su t l i t c kỳ v ng c a mô hình CAPM và s d ng nó làm lãi su t chi t kh u. 1.3 T ng quan v các nghiên c u có liên quan ñ n vi c ư c lư ng và ki m ñ nh mô hình CAPM. 1.3.1 T ng quan v các nghiên c u ch y u có liên quan ñ n vi c ư c lư ng và ki m ñ nh mô hình CAPM trên th gi i. 1.3.2 T ng quan v các nghiên c u có liên quan ñ n vi c ư c lư ng và ki m ñ nh mô hình CAPM t i Vi t Nam. T ng k t các nghiên c u ñã th c hi n t i VN, chúng ta có các k t lu n sau: M t là t t c các nghiên c u này ch d ng l i mô hình CAPM, phiên b n c a Sharpe – Lintner, ư c lư ng mô hình b ng phương pháp ư c lư ng OLS và sau ñó ki m ñ nh các gi thi t c a mô hình h i quy. Hai là m c dù các chu i t su t l i t c không tuân th qui lu t phân ph i chu n nhưng các tác gi ñ u s d ng lu t s l n ñ cho r ng chu i t su t l i t c tuân th qui lu t phân ph i chu n khi gia tăng kích thư c m u. Tuy nhiên qua th c t ki m ñ nh, ñi u này là không ch c ch n ñúng v i t su t l i t c c a các ch ng khoán niêm y t t i SGDCK TP.HCM. Do ñó, các nghiên c u này b qua m t v n ñ khá nghiêm tr ng trong ki m ñ nh
-6- các gi thuy t mô hình h i quy là các ư c lư ng có th b ch ch và không hi u qu . Chính vì v y m c dù k t lu n c a các nghiên c u này là có t n t i mô hình CAPM SGDCK TP.HCM nhưng k t qu nghiên c u c a các ñ tài này không ñ cơ s ñ ch p nh n. Do ñó chúng ta c n ph i th c hi n l i vi c ư c lư ng và ki m ñ nh mô hình. Chương 2. Ư c lư ng và ki m ñ nh mô hình CAPM 2.1 Khi d li u tuân th lu t phân ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t và chu n 2.1.1 Ư c lư ng mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner b ng phương pháp thích h p c c ñ i (FIML) 2.1.1.1 Ư c lư ng mô hình Zt là vectơ (có kích thư c N x1) c a các kho n thu nh p vư t tr i c a N tài s n (ho c danh m c các tài s n). Chúng ta có mô hình Zt = α+ β Zmt + εt, v i β là vectơ có kích thư c N x 1 c a các beta, Zmt là thu nh p vư t tr i c a danh m c th trư ng th i kỳ t và α, εt là các véctơ có kích thư c N x 1 l n lư t là h s ch n c a thu nh p t tài s n và y u t nhi u. Trong phiên b n c a Sharpe – Lintner, chúng ta ñ nh nghĩa l i µ là thu nh p vư t tr i kỳ v ng. H qu trong mô hình CAPM c a Sharpe – Lintner là t t c các ph n t c a véctơ α ñ u b ng 0. Chúng ta dùng phương pháp thích h p c c ñ i ñ ư c lư ng các h s trong mô hình không ràng bu c v i gi ñ nh thu nh p vư t tr i có hàm m t ñ phân ph i xác su t chu n, liên t c.Chúng ta có th gi i ñư c các tham s ư c lư ng thích h p c c ñ i. Đó là α = µ − β µ , ˆ ∑ t = 1 (Z t − µ )(Z mt − µ m ) , T ˆ ˆ ˆˆ m β = ˆ ˆ ∑ (Z − µm ) T 2 t =1 mt ˆ ∑ (Z )( ) T 1 ' ∑ = ˆ t − α − β Z mt Z t − α − β Z mt . ˆ ˆ ˆ ˆ T t =1
-7- V i T T 1 1 µ = ˆ T ∑Z t =1 t và µm = ˆ T ∑Z t =1 mt Khi xu t hi n ràng bu c (α = 0) thì các tham s ư c lư ng β và Σ c a mô hình ràng bu c s là ∑ T ∑ (Z )( ) Z t Z mt 1 T ′ β* = ˆ t =1 , ∑* = ˆ − β * Z mt Z t − β * Z mt , ˆ ˆ ∑ T t Z 2 mt T t =1 t =1 Phân ph i c a các tham s ư c lư ng ràng bu c theo gi thuy t H0 là  1 βˆ * ~ N  β ,  2 1 ∑ ,    và T ∑* ~ WN (T − 1, ∑ ). ˆ   ˆ2   T µm + σ m   ˆ 2.1.1.2 Ki m ñ nh tính hi u l c c a mô hình CAPM S d ng các tham s ư c lư ng không ràng bu c, chúng ta có th thi t l p th ng kê ki m ñ nh Wald v i c p gi thi t như sau : Gi thi t H0: α = 0 và ñ i thi t H1: α ≠ 0. −1 Th ng kê Wald s là J 0 = α ′[Var[α ]]−1 α = T 1 + µ m  α ′ ∑ −1 α  ˆ2  ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ  σm  ˆ2 v i gi thi t H0, J0 s tuân th phân ph i Chi bình phương v i N b c t do. Khi m u nh , chúng ta s d ng tiêu chu n ki m ñ nh −1 J1 = (T − N − 1)  µ2  ˆ 1+ m  α ′∑ ˆ −1 α . ˆ  N  σˆ m  2 Theo gi thuy t 0, J1 là phân ph i vô ñi u ki n, trung tâm c a phân ph i F v i N b c t do t s và (T-N-1) b c t do m u s . Khi ñã có c hai lo i tham s ư c lư ng thích h p c c ñ i (ràng bu c và không ràng bu c), chúng ta có th ki m ñ nh các gi i h n c a mô hình Sharpe – Lintner b ng cách s d ng ki m ñ nh t l thích h p. Ký hi u LR là t l logarit thích h p, chúng ta có : LR = L* - L = − T log ∑ * − log ∑ . ˆ ˆ 2 [ ] Trong ñó L* ñ i ñi n cho hàm logarit thích h p ph thu c. ˆ ˆ J 2 = − 2 LR = T log ∑ * − log ∑ [ ]~ χa 2 N .
-8- Theo gi thi t H0, lu t phân ph i các m u xác ñ nh J2 có th khác bi t so v i lu t phân ph i c a nó ñ i v i m u l n hơn. Jobson và Korkie (1982) ñã ñi u ch nh ñ i v i J2 có các ñ c tính m u xác ñ nh t t hơn. Đ t J3 là giá tr th ng kê ñã ñi u ch nh, chúng ta có:  N  T − − 2 J3 =  2 T 2   2   ˆ [  J =  T − N − 2  log ∑ * − log ∑ ˆ ] a ~ χN 2 . 2.1.2 Ư c lư ng mô hình CAPM Beta zero phiên b n Black b ng phương pháp thích h p c c ñ i (FIML) 2.1.2.1 Ư c lư ng mô hình Trong ñi u ki n không có các tài s n phi r i ro, chúng ta xem xét mô hình c a Black. Thu nh p kỳ v ng c a danh m c beta zero, E[R0m] ñư c xem là m t danh m c không th quan sát và vì th nó tr thành m t tham s chưa ñư c xác ñ nh c a mô hình. Ký hi u thu nh p kỳ v ng c a danh m c beta zero là γ và mô hình c a Black s là E[Rt] = ιγ + β(E[Rmt] – γ) = (ι – β)γ + β.E[Rmt] V i mô hình Black, mô hình không ràng bu c là mô hình thu nh p th c c a th trư ng. Đ nh nghĩa Rt là véctơ có kích thư c (N x 1) c a các thu nh p th c t N tài s n ho c danh m c các tài s n. T các tài s n này, mô hình thu nh p th c c a th trư ng s là Rt = α+ βRmt + εt , v i β là véctơ beta c a các tài s n có kích thư c (N x 1), Rmt là thu nh p c a danh m c th trư ng th i kỳ t và α, εt các véctơ có kích thư c (N x 1) l n lư t là h s ch n c a thu nh p và y u t nhi u. Có th d dàng xác ñ nh ñư c h qu c a mô hình Black b ng cách so sánh các kỳ v ng không ñi u ki n c a hai mô hình. Đó là α = (ι – β)γ . S d ng phương pháp thích h p c c ñ i, chúng ta có các tham s ư c lư ng như sau α = µ − βµ m , ˆ ˆ ˆˆ ∑ ( R t − µ )( R mt − µ m ) T ˆ ˆ , βˆ = t =1 2 ∑ − µm) T t =1 ( R mt ˆ
-9- ∑ (R )(R ) 1 T ′ ∑ = ˆ t − α − β R mt ˆ ˆ t − α − β R mt , ˆ ˆ T t =1 T T trong ñó µ = 1 ˆ ∑ Rt và µm = ˆ 1 ∑ R mt T t =1 T t =1 Hi p phương sai c a α và β là ˆ ˆ [ µ  ˆ Cov αˆ , βˆ = −  m  ∑ ] .   σˆ m  2  Đ i v i mô hình ràng bu c trong phiên b n Black, chúng ta gi i ñư c các tham s ư c lư ng thích h p c c ñ i. γˆ * = (t − βˆ )′ ∑ (µˆ − βˆ µˆ ) , ˆ * *−1 * m (t − βˆ )′ ∑ (t − βˆ ) ˆ * *−1 * βˆ * = ∑ T t =1 (R t − γˆ * t )(R mt − γˆ * ), ∑ T t =1 (R mt − γˆ * ) 2 (R )(R )′ T 1 ˆ ∑ * = T ∑ t =1 t − γˆ * ( t − βˆ * ) − βˆ * R mt t − γˆ * ( t − βˆ * ) − βˆ * R mt Các phương trình này không cho chúng ta gi i rõ ràng các tham s ư c lư ng thích h p c c ñ i. Các tham s ư c lư ng thích h p c c ñ i có th ñư c xác ñ nh n u cho trư c các tham s ư c lư ng ban ñ u phù h p β, Σ r i sau ñó thay th vào các công th c nói trên cho ñ n khi h i t . Các tham s ư c lư ng không ràng bu c β và ∑ ñư c xem là các tham s ư c ˆ ˆ lư ng ban ñ u phù h p c a β và Σ tương ng. Đ i v i mô hình không ràng bu c, chúng ta xem xét mô hình th trư ng trong ñi u ki n t su t sinh l i vư t tr i so v i t su t sinh l i kỳ v ng beta 0 (γ). Rt – γι = α + β(Rmt – γ) + εt . Gi s γ ñư c xác ñ nh thì các tham s ư c lư ng thích h p c c ñ i ñ i v i mô hình không ràng bu c là ) ) ) ) α ( γ ) = µ − γι − β ( µ m − γ ) , ) ) ∑ ( R t − µ )( R mt − µ m ) , T ) β = t =1 ) ∑ t =1 ( R mt − µ m ) 2 T ) [ ) ) và ∑ = 1 ∑ R t − µ m − β ( R mt − µ m ) R t − µ m − β ( R mt − µ m ) ′ . ][ ] T ) ) ) ) T t =1
- 10 - Khi α d n v 0 thì các tham s ư c lư ng ràng bu c là ∑ T= 1 ( R t − γ t )(R mt − γ ) , βˆ * = t ∑ T t =1 (R mt − γ )2 ∑ (R )( ) 1 T ′ ˆ ∑* = t − γ ( t − β * ) − β * R mt R t − γ ( t − β * ) − β * R mt . ˆ ˆ ˆ ˆ T t =1 Thi t l p hàm logarit c a t l thích h p, ta có LR ( γ ) = L * ( γ ) − L = − T 2 [ ) ) log ∑ * ( γ ) − log ∑ ]. Giá tr c a γ mà làm c c ti u hàm logarit c a t l thích h p s là giá tr làm c c ñ i hàm logarit thích h p ph thu c. Do ñó giá tr này chính là tham s ư c lư ng thích h p c c ñ i c a γ. Chúng ta có th t γ * ñ tính ˆ ñư c β và ∑ ˆ * ˆ *. 2.1.2.2 Ki m ñ nh tính hi u l c c a mô hình CAPM Beta zero Khi ñã có các tham s ư c lư ng thích h p c c ñ i ràng bu c và không ràng bu c chúng ta có th thi t l p th ng kê ki m ñ nh t l thích h p ti m c n c a H0. Gi thi t H0 và các gi thi t khác ñư c xác ñ nh: H0: α = ( ι- β )γ và H1: α ≠ (ι - β)γ . Ki m ñ nh t l thích h p J4 ñư c xác ñ nh là giá tr th ng kê ki m ñ nh, chúng ta có J 4 [ ) = T log ∑ * . ) − log ∑ ] ~ χ 2 N −1 Chúng ta có tr th ng kê ki m ñ nh ñi u ch nh J5 ) [ ) J 5 = (T − N − 2 ) log ∑ * − log ∑ . ] ~ χ N −1 2 2.1.3 Ki m ñ nh các gi thi t th ng kê ñ i v i mô hình Ngoài vi c ki m ñ nh các gi thi t th ng kê ñ i v i β, ñ tài còn trình bày phương pháp và tiêu chu n ki m ñ nh s n ñ nh c a β theo th i gian. Thông qua vi c chia m u quan sát thanh 2 m u con. M t m u dùng ñ ư c lư ng và m u còn l i dùng ñ ñ i chi u. 2.2 Khi d li u không tuân th lu t phân ph i chu n và ñ c l p, ñ ng nh t Trong phương pháp GMM, phân ph i c a chu i thu nh p ph thu c vào thu nh p th trư ng có th t ng kỳ ph thu c và phương sai sai s thay ñ i theo th i gian. Chúng ta ch c n gi l i gi ñ nh thu nh p vư t tr i là d ng và suy thoái v i Mô-men b c b n h u h n.
- 11 - 2.2.1 Ư c lư ng mô hình CAPM b ng phương pháp GMM Chúng ta ti p t c v i T quan sát theo th i gian và N tài s n. Chúng ta c n thi t l p vectơ Mô-men ñi u ki n v i kỳ v ng toán b ng không. Mô- men ñi u ki n này c n thi t l p t mô hình thu nh p vư t tr i th trư ng. Vectơ ph n dư c a mô hình s cung c p N Mô-men ñi u ki n và tích s c a thu nh p vư t tr i th trư ng và vectơ ph n dư cung c p N Mô-men ñi u ki n khác. Chúng ta có ft(θ) = ht ⊗ εt. Trong ñó: h’t = [1 Zmt], εt= Zt - α - βZmt và θ’ = [α’β’]. ) Tham s ư c lư ng GMM θ ñư c xác ñ nh ñ t i thi u phương trình toàn phương QT(θ) = gT(θ)’WgT(θ). Các tham s ư c lư ng s b ng α = µ − βµ m , và ˆ ˆ ˆˆ ∑ (Z − µˆ )(Z − µ ) . T ˆ βˆ = t =1 t mt m ∑ (Z − µˆ ) T 2 t =1 mt m 2.2.2 Ki m ñ nh tính hi u l c c a mô hình Khi d li u không tuân th lu t phân ph i chu n, ñ c l p và ñ ng nh t, n u chúng ta s d ng các phương pháp ư c lư ng như OLS hay FIML thì ư c lư ng có th b ch ch và tham s ư c lư ng không ph i là ư c lư ng hi u qu . V n ñ quan tr ng trong cách ti p c n theo phương pháp GMM là ma tr n hi p phương sai c a các ư c lư ng có th ñư c xác ñ nh không ch ch ) ) và hi u qu . Phương sai c a α và β s khác v i phương sai c a các h s này trong phương pháp thích h p c c ñ i. Ma tr n phương sai c a ) tham s ư c lư ng θ trong phương pháp GMM s là V = [D0’S0-1D0]-1 . Trong ñó: +∞  ∂ g T ( θ )  và S = ′ D = E 0  ∂θ ′  0 ∑ E  f t (θ ) f t − l (θ )  .      l = −∞ ) Phân ph i ti m c n c a θ là phân ph i chu n. )a Do ñó ta có θ ~ N (θ , 1 [D ′0 S 0 -1 D 0 ] -1 . T µm v i D = − 1 . o µ (σ 2 + µm  2 ) [[ ]  m m  ] ) −1 −1 ) Tr th ng kê kia m ñ nh s là J 7 = Tα ′ R DT S T 1 DT ' − R′ α . V i gi thi t H0 thì J 7 ~ χ N . 2
- 12 - Ngoài ra, chúng cũng có th ki m các gi thi t ñ i v i α và β như phương pháp FIML. Chương 3. V n d ng mô hình CAPM t i TTCK Vi t Nam 3.1 Gi i thi u v TTCK Vi t Nam và d li u c a mô hình 3.1.1 Gi i thi u v TTCK Vi t Nam 3.1.2 Mô t d li u và phương pháp thu th p, x lý d li u 3.1.2.1 D n nh p T i SGDCK TP.HCM tính ñ n h t tháng 5 năm 2010, ch có 20 ch ng khoán ñáp ng ñư c ñi u ki n v s quan sát 60 tháng. Do ñó, ñ tài thu th p và s d ng d li u c a 20 ch ng khoán ñ ư c lư ng và ki m ñ nh. 3.1.2.2 Th ng kê mô t các ch ng khoán s d ng ñ ư c lư ng 3.2 V n d ng mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner 3.2.1 Ki m ñ nh vi c tuân th lu t phân ph i chu n c a chu i t su t sinh l i vư t tr i S d ng ñ ng th i c 4 tiêu chu n ki m ñ nh: Jarque – Bera, Cramer – von, Watson, Anderson – Darling ñ ki m ñ nh phân ph i c a các chu i TSLT có tuân th lu t phân ph i chu n hay không. Đ tài ch ch p nh n TSLT c a các CK và c a danh m c th trư ng tuân th qui lu t phân ph i chu n n u như c 4 tiêu chu n ki m ñ nh này ñ u ch p nh n. Chúng ta th y trong các chu i TSLT c a các ch ng khoán, có 8 chu i TSLT c a các ch ng khoán không tuân th theo qui lu t phân ph i chu n (BT6, DHA, HAS, KHA, MHC, REE, SAV và TRI) và còn l i ñ u tuân th qui lu t phân ph i chu n. Do ñó khi s d ng phương pháp ư c lư ng thích h p c c ñ i - FIML ñ i v i mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner thì chúng ta s không ư c lư ng ñ i v i các ch ng khoán này ñ ñ m b o tuân th các gi ñ nh c a phương pháp ư c lư ng. 3.2.2 Ki m ñ nh tính d ng ñ i v i các chu i TSLT vư t tr i Như ñã trình bày trong k t lu n chương 2, ñ tránh trư ng h p h i qui gi m o, khi th c hi n h i qui gi a hai bi n chu i th i gian thì chu i d li u c a các bi n ph i có tính d ng. M t quá trình ng u nhiên ñư c xem
- 13 - là có tính d ng n u như trung bình và phương sai c a quá trình ñó không thay ñ i theo th i gian và giá tr c a hi p phương sai gi a hai th i ño n ch ph thu c vào kho ng cách hay ñ tr v th i gian gi a hai th i ño n này ch không ph thu c vào th i ñi m th c t mà hi p phương sai ñư c tính. Qua d li u trong b ng 3-3, chúng ta th y có ñ n 15/21 chu i TSLT có xác su t sai l m khi bác b gi thi t H0 cho r ng chu i d li u có tính d ng x p x 1. Đ i v i 6 chu i còn l i g m Zm, ZNKD, ZREE, ZSAM, ZSFC và ZTS4 xác su t này cũng ñ t m c khá l n (trên 99,9%). Do ñó, chúng ta có th kh ng ñ nh toàn b 21 chu i d li u th i gian nói trên ñ u có tính d ng. 3.2.3 Ư c lư ng mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner b ng phương pháp FIML 3.2.3.1 K t qu ư c lư ng ñ i v i mô hình không ràng bu c Ư c lư ng mô hình (2.1) Zt = α+ β Zmt + εt ñ i v i 12 ch ng khoán có TSLT tuân th lu t phân ph i chu n và d ng chúng ta thu ñư c các chu i ph n dư t mô hình ñ ki m ñ nh các gi thi t ñ i v i ph n dư c a mô hình không ràng bu c. 3.2.3.2 Ki m ñ nh các gi thi t ñ i v i ph n dư c a mô hình không ràng bu c - Ki m ñ nh vi c tuân th qui lu t PP chu n. - Ki m ñ nh hi n tư ng t tương quan gi a các ph n dư. - Ki m ñ nh hi n tư ng phương sai không ñ ng nh t ñ i v i các ph n dư. N u ph n dư c a mô hình không tuân th các gi ñ nh này các thanm s ư c lư ng không còn ñ m b o là ư c lư ng BLUE do ñó chúng ta lo i b ch ng khoán ñó ra kh i mô hình và ư c lư ng l i mô hình không ràng bu c. Qua quá trình ki m tra các gi ñ nh c a mô hình h i qui, chúng ta có th k t lu n r ng ph n dư c a mô hình không ràng bu c phiên b n Sharpe - Lintner tuân th phân ph i chu n, ñ c l p và ñ ng nh t ñư c ñ m b o
- 14 - ñ i v i các mã ch ng khoán: AGF, BBC, GIL, GMD, HAP, LAF, SAM, SFC, SSC, TMS và TS4. 3.2.3.3 K t qu ư c lư ng ñ i v i mô hình CAPM Chúng ta ư c lư ng mô hình CAPM: Zt = βZmt + εt. Sau ñó thông qua ki m ñ nh Student ñ lo i b các CK có h s β=0 và ư c lư ng l i mô hình. K t qu như sau B ng 3-9: Giá tr ư c lư ng các h s c a mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner theo phương pháp FIML Ch ng khoán H s β Giá tr ư c lư ng Tr th ng kê T Prob. AGF C(2) 0,6009 5,7340 0 BBC C(4) 0,7370 6,2741 0 GIL C(10) 0,6296 4,6295 0 GMD C(12) 0,6759 4,6073 0 HAP C(14) 0,8433 8,1960 0 LAF C(20) 0,9147 5,4413 0 SAM C(28) 0,5012 5,4592 0 SFC C(32) 0,6698 8,7307 0 SSC C(34) 0,4042 4,3920 0 TMS C(36) 0,8871 7,4891 0 3.2.3.4 Ki m ñ nh hi u l c mô hình CAPM phiên b n Sharpe - Lintner Ki m ñ nh Wald ñ i v i gi thi t α = 0 cho phép chúng ta k t lu n r ng ñ i v i các mã ch ng khoán nói trên, h s α c a mô hình ñ u b ng 0. Đi u này cũng có nghĩa là mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner có hi u l c. Ki m ñ nh b ng tiêu chu n t l thích h p chúng ta có k t qu . T b ng 3-11, chúng ta th y các xác su t sai l m khi bác b gi thi t H0 (α =0) và cho r ng mô hình CAPM không có hi u l c hay h s α ≠ 0 c a các tr th ng kê J0, J1, J2 và J3 ñ u khá l n (trên 0.90). Chính vì v y, chúng ta có th k t lu n mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner ñ i v i các mã ch ng khoán này có hi u l c. Như v y, mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner t n t i ñ i v i các ch ng khoán nói trên.
- 15 - B ng 3-11: Ki m ñ nh t l thích h p ñ i v i mô hình CAPM phiên b n Shaper - Lintner H phương trình 1 g m: AGF, BBC, GIL, GMD và HAP Tiêu chu n ki m ñ nh Tr th ng kê Prob K t lu n ki m ñ nh Ki m ñ nh Wald - J0 0,305456 0,997 Mô hình có hi u Ki m ñ nh Fisher - J1 3,298925 50 0,988 Mô hình c hi u l có Ki m ñ nh ti m c n - J2 0,285306 90 0,997 Mô hình c hi u l có Ki m ñ nh ñi u ch nh - J3 0,268663 0,998 Mô hình c hi u l có l c H phương trình 2 g m: LAF, SAM, SFC, Tiêu chu n ki m ñ nh SSC, TMS và TS4 Tr th ng kê Prob K t lu n ki m ñ nh Ki m ñ nh Wald - J0 2,651061 0,851 Mô hình có hi u Ki m ñ nh Fisher - J1 23,41771 20 1,000 Mô hình c hi u l có Ki m ñ nh ti m c n - J2 1,014421 00 0,985 Mô hình c hi u l có Ki m ñ nh ñi u ch nh - J3 0,955246 0,987 Mô hình c hi u l có 3.2.3.5 Ki m ñ nh gi thi t ñ i v i h s β l c Ki m ñ nh các gi thi t β = 1 b ng tiêu chu n ki m ñ nh Wald hay s d ng ki m ñ nh 1 phía ñ i v i gi thi t β
- 16 - B ng 3-14: Giá tr ư c lư ng h s Beta c a mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner theo phương pháp FIML Ch ng khoán H s Giá tr ư c lư ng AGF C(2) 0,6009 BBC C(4) 0,7370 GIL C(10) 0,6296 GMD C(12) 0,6759 HAP C(14) 0,8433 LAF C(20) 0,9147 SAM C(28) 0,5012 SFC C(32) 0,6698 SSC C(34) 0,4042 TMS C(36) 0,8871 3.2.4 Ư c lư ng mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner b ng phương pháp GMM Ư c lư ng mô hình không ràng bu c, lo i b các CK có h s α≠0 và ư c lư ng l i mô hình. Ư c lư ng mô hình ràng bu c, mô hình CAPM, ñ i v i các CK ñ m b o tuân th α=0 chúng ta có k t qu B ng 3-16: Giá tr ư c lư ng các h s Beta c a mô hình CAPM theo phương pháp GMM Ch ng khoán H s β Giá tr ư c lư ng DHA C(8) 0,621253 HAS C(16) 0,781763 KHA C(18) 0,345638 MHC C(22) 0,674448 REE C(26) 1,285863 SAV C(30) 0,358701 TS4 C(40) 0,487388 Ki m ñ nh tính hi u l c c a mô hình CAPM b ng các tiêu chu n: - Ki m ñ nh Wald ñ i v i gi thi t α=0. N u α=0 thì mô hình CAPM có hi u l c. - Ki m ñ nh b ng tiêu chu n ki m ñ nh t l thích h p chúng ta có k t lu n mô hình CAPM có hi u l c, v i mô hình CAPM ư c lư ng theo phương pháp GMM ñư c trình bày trong b ng 3-16, cùng v i vi c th c
- 17 - hi n ki m ñ nh các gi thi t ñ i v i h s β, chúng ta có m t s k t lu n như sau ñây B ng 3-18: Ki m ñ nh hi u l c c a mô hình CAPM ư c lư ng theo PP GMM b ng tiêu chu n ki m ñ nh t l thích h p Giá tr ki m df Prob K t lu n ñ nh J7 H PT g m các CK: REE, 0,112259 3 0,990327 Mô hình SAV và TS4 có hi u H PT g m các CK: DHA, l c Mô hình 0,204471 4 0,995117 HAS, KHA và MHC có hi u Do s d ng phương pháp GMM ñ ư c lư ng nên các tham sl c c ư lư ng luôn là ư c lư ng hi u qu . B i trong phương pháp này, chúng ta không c n quan tâm ñ n các gi ñ nh c a mô hình h i qui nên không c n th c hi n các ki m ñ nh này. Ngoài các ch ng khoán như: BT6, NKD và TRI t t c các ch ng khoán còn l i ñ u xác ñ nh ñư c h s Beta c a mô hình CAPM phiên b n Sharpe - Lintner. Trong 7/10 ch ng khoán mà mô hình CAPM có hi u l c thì ch có h s β c a ch ng khoán REE có giá tr l n hơn 1. Đi u này ñ ng nghĩa v i r i ro h th ng c a công ty này bi n ñ ng cùng chi u và l n hơn r i ro c a danh m c th trư ng. 3.3 V n d ng mô hình CAPM phiên b n Black 3.3.1 Ki m ñ nh vi c tuân th qui lu t phân ph i chu n c a chu i t su t sinh l i th c t Chúng ta th y trong các chu i t su t l i t c c a các ch ng khoán, có 8 chu i t su t l i t c c a các ch ng khoán không tuân th theo qui lu t phân ph i chu n (BT6, DHA, KHA, MHC, REE, SAV và TRI) và còn l i ñ u tuân th qui lu t phân ph i chu n. Do ñó khi s d ng phương pháp ư c lư ng thích h p c c ñ i ñ i v i mô hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner thì chúng ta s không ư c lư ng ñ i v i các ch ng khoán này ñ ñ m b o tuân th các gi ñ nh c a phương pháp ư c lư ng.
- 18 - 3.3.2 Ki m ñ nh tính d ng ñ i v i các chu i TSLT th c t Chúng ta có th kh ng ñ nh toàn b 21 chu i d li u th i gian nói trên ñ u có tính d ng. Như v y, khi chúng ta th c hi n h i qui gi a chu i TSLT c a các ch ng khoán v i chu i TSLT c a danh m c th trư ng, n u tìm th y m i quan h h i qui thì m i quan h này luôn xác th c. 3.3.3 Ư c lư ng mô hình CAPM phiên b n Black b ng phương pháp FIML 3.3.3.1 K t qu ư c lư ng ñ i v i mô hình không ràng bu c Chúng ta có mô hình h i quy Rt = α+ βRmt + εt Sau khi ư c lư ng, chúng ta ti n hành l y ph n dư c a mô hình ñ có th th c hi n các ki m ñ nh gi thi t c a mô hình h i qui. 3.3.3.2 Ki m ñ nh các gi thi t ñ i v i ph n dư c a mô hình không ràng bu c Ki m ñ nh vi c tuân th qui lu t PP chu n. Ki m ñ nh gi ñ nh t tương quan chu i. Ki m ñ nh phương sai c a các ph n dư. Qua quá trình ki m tra các gi ñ nh c a mô hình h i qui, chúng ta có th k t lu n ph n dư c a mô hình không ràng bu c phiên b n Black tuân th phân ph i chu n, ñ c l p và ñ ng nh t ñư c ñ m b o ñ i v i các mã ch ng khoán: AGF, BBC, GIL, GMD, HAP, HAS, LAF, SAM, SFC, SSC, TMS và TS4. Chúng ta s ti p t c ư c lư ng mô hình không ràng bu c ñ i v i các ch ng khoán này trong ph n ti p theo. 3.3.3.3 K t qu ư c lư ng ñ i v i mô hình ràng bu c (Mô hình CAPM) Trong chương 2, chúng ta có mô hình ràng bu c ñ i v i phiên b n Black như sau: E[Rt] = ιγ + β(E[Rmt] – γ) = (ι – β)γ + β.E[Rmt]. Thông qua quá trình l p: Ư c lư ng, lo i b các CK có h s β = 0 theo ki m ñ nh Student ra kh i h phương trình và ư c lư ng l i mô hình. 3.3.3.4 Ki m ñ nh tính hi u l c c a mô hình Chúng ta s d ng các tiêu chu n ki m ñ nh này ñ ki m ñ nh ñ i v i c p gi thi t dư i ñây: H0: α = ( ι- β)γ , nghĩa là mô hình có hi u l c. H1: α ≠ (ι - β)γ , nghĩa là mô hình không có hi u l c.