Tính hệ số beta bằng phương pháp hồi quy tuyến tính cho các cổ phiểu niêm yết trên trung tâm giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh

LÔØI MÔÛ ÑAÀU

Trong boái caûnh neàn kinh teá theá giôùi phaùt trieån maïnh meõ vaø tieán trình toaøn

caàu hoaù dieãn ra nhanh choùng thì Chính phuû Vieät Nam xaùc ñònh ñaây laø cô hoäi to

lôùn ñeå ñöa ñaát nöôùc phaùt trieån veà moïi maët maïnh meõ hôn, vì theá trong naêm 2006

ñaùnh daáu söï thaønh coâng veà maët ngoaïi giao vaø kinh teá cuûa Vieät Nam ñöôïc minh

chöùng baèng söï kieän noåi baät nhö Vieät Nam chính thöùc trôû thaønh thaønh vieân chính

thöùc thöù 150 cuûa toå chöùc Thöông maïi Theá giôùi (WTO), söï kieän Chính phuû Myõ ñaõ

thoâng qua quy cheá thöông maïi bình thöôøng vónh vieãn (PNTR) vôùi Vieät Nam vaø

Vieät Nam toå chöùc thaønh coâng hoäi nghò APEC. Vôùi nhöõng söï kieän treân ñaõ cho

thaáy Vieät Nam laø moät phaàn khoâng taùch rôøi cuûa Theá giôùi vaø neàn kinh teá Vieät

Nam ñang hoäi nhaäp moät caùch saâu saéc vaø tích cöïc vaøo neàn kinh teá Theá giôùi. Cuøng

vôùi vieäc hoäi nhaäp thì nhöõng lónh vöïc quan troïng cuûa neàn kinh teá Vieät Nam nhö

coâng ngheä thoâng tin, taøi chính ngaân haøng, baûo hieåm, vaän taûi, vieån thoâng, ñieän

löïc, daàu khí.…ñang haáp daãn caùc taäp ñoaøn, coâng ty haøng ñaàu theá giôùi ñeán tìm

kieám cô hoäi ñaàu tö. Söï kieän Toång thoáng Myõ Goerge Bush ñaùnh chieâng khai

tröông hoaït ñoäng giao dòch taïi Trung taâm giao dòch chöùng khoaùn Tp Hoà Chí Minh

vaøo ngaøy 20/11/2006 nhö laø tieáng chieâng ñaùnh thöùc caùc quoác gia, caùc toå chöùc

ñaàu tö theá giôùi...quan taâm ñeán thò tröôøng chöùng khoaùn Vieät Nam tuy nhoû beù

nhöng coøn nhieàu tieàm naêng phaùt trieån. Tröôùc boái caûnh Vieät Nam taêng cöôøng coå

phaàn hoaù doanh nghieäp, taäp ñoaøn nhaø nöôùc coù quy moâ lôùn vaø nhieàu toå chöùc, ñònh

cheá taøi chính nöôùc ngoaøi…ñeán tìm hieåu vaø ñaàu tö vaøo thò tröôøng chöùng khoaùn

Vieät Nam thì caùc nhaø ñaàu tö chöùng khoaùn Vieät Nam seõ coù nhieàu thaùch thöùc

nhöng cuõng nhieàu cô hoäi ñeå laøm giaøu, vaán ñeà ñaët ra caùc nhaø ñaàu tö chöùng khoaùn

Vieät Nam seõ phaûi laøm gì ñeå taän duïng cô hoäi vaø phoøng ngöøa ruûi ro hieäu quaû khi

böôùc vaøo saân chôi khaéc nghieät to lôùn hôn. Vôùi muïc tieâu cuûa luaän vaên tính heä soá

beta baèng phöông phaùp hoài quy tuyeán tính cho caùc coå phieáu nieâm yeát treân Trung

taâm giao dòch chöùng khoaùn Tp Hoà Chí Minh ñeå coù theå öùng duïng moâ hình ñònh

giaù taøi saûn voán (Capital asset pricing model- CAPM) moät moâ hình taøi chính hieän

ñaïi cuûa ba nhaø kinh teá laø ngöôøi Myõ laø OÂng William Sharpe, OÂng John Lintner vaø

OÂng Jack Treynor vaøo thò tröôøng chöùng khoaùn non treû Vieät Nam nhaèm phaùt trieån

theâm moät coâng cuï phoøng ngöøa ruûi ro khi ñaàu tö chöùng khoaùn ñeå coù theå goùp phaàn

beù nhoû hoã trôï caùc nhaø ñaàu tö chöùng khoaùn Vieät Nam vaø thuùc ñaåy tính minh baïch

cuûa thò tröôøng chöùng khoaùn Vieät Nam trong töông lai.

CHÖÔNG 1: CÔ SÔÛ LYÙ LUAÄN VEÀ MOÂ HÌNH CAPM,

HEÄ SOÁ BETA VAØ HOÀI QUY TUYEÁN TÍNH

Caùc khaùi nieäm:

Ruûi ro vaø tyû suaát sinh lôøi

Lôïi nhuaän laø thu nhaäp coù ñöôïc töø khoaûn ñaàu tö, thöôøng ñöôïc bieåu thò baèng

tyû leä phaàn traêm giöõa thu nhaäp vaø giaù trò khoaûn ñaàu tö boû ra. Ví duï nhaø ñaàu tö boû

ra 100$ ñeå mua moät coå phieáu, ñöôïc höôûng coå töùc laø 7$ moät naêm vaø sau 1 naêm

giaù thò tröôøng cuûa moät coå phieáu ñoù laø 106$. Lôïi nhuaän nhaø ñaàu tö coù ñöôïc khi

ñaàu tö coå phieáu naøy laø: (7$+6 $)/100$=13%. Nhö vaäy lôïi nhuaän ñaàu tö cuûa nhaø

ñaàu tö coù ñöôïc khi ñaàu tö coå phieáu töø 2 nguoàn:

a. Coå töùc ñöôïc höôûng töø coå phieáu

b. Lôïi voán-töùc laø lôïi töùc coù ñöôïc do chöùng khoaùn taêng giaù.

Toång quaùt:

D t + (Pt – Pt-1) (1.1)

R=

Pt-1

Trong ñoù: R : lôïi nhuaän thöïc (hoaëc kyø voïng)

D t : laø coå töùc

Pt : giaù coå phieáu ôû thôøi ñieåm t

Pt-1 : giaù coå phieáu ôû thôøi ñieåm t-1.

Neáu laáy coå töùc vaø giaù coå phieáu theo giaù trò thöïc teá thì ta coù lôïi nhuaän thöïc,

neáu laáy coå töùc vaø giaù coå phieáu theo soá löôïng kyø voïng thì ta coù lôïi nhuaän kyø

voïng.

Ruûi ro ñöôïc ñònh nghóa laø söï sai bieät cuûa lôïi nhuaän thöïc teá so vôùi lôïi nhuaän

kyø voïng. Giaû söû nhaø ñaàu tö mua traùi phieáu kho baïc ñeå coù ñöôïc lôïi nhuaän laø 8%.

Neáu nhaø ñaàu tö naøy giöõ traùi phieáu naøy ñeán cuoái naêm thì nhaø ñaàu tö seõ nhaän ñöôïc

8% treân khoaûn ñaàu tö cuûa mình. Neáu nhaø ñaàu tö khoâng mua traùi phieáu maø duøng

soá tieàn ñoù ñeå mua coå phieáu maø giöõ ñeán heát naêm, nhaø ñaàu tö coù theå coù hoaëc coù

theå khoâng coù ñöôïc coå töùc nhö kyø voïng. Hôn nöõa, cuoái naêm giaù coå phieáu coù theå

leân vaø nhaø ñaàu tö ñöôïc lôïi cuõng nhö giaù coù theå xuoáng khieán nhaø ñaàu tö bò loã. Keát

quaû laø lôïi nhuaän thöïc teá coù theå khaùc xa so vôùi lôïi nhuaän nhaø ñaàu tö kyø voïng.

Neáu ruûi ro ñöôïc ñònh nghóa laø söï sai bieät giöõa lôïi nhuaän thöïc teá so vôùi lôïi

nhuaän kyø voïng thì trong tröôøng hôïp treân roõ raøng ñaàu tö vaøo traùi phieáu coù theå xem

nhö khoâng coù ruûi ro trong khi ñaàu tö vaøo coå phieáu ruûi ro hôn nhieàu vì xaùc suaát

hay khaû naêng sai bieät giöõa lôïi nhuaän thöïc teá so vôùi lôïi nhuaän kyø voïng trong

tröôøng hôïp mua traùi phieáu thaáp hôn mua coå phieáu.

Hieäp phöông sai vaø heä soá töông quan:

Hieäp phöông sai laø moät con soá ñöôïc tính toaùn cho hai öôùc löôïng khaùc

nhau “tieán laïi gaàn nhau” nhaèm taïo thaønh moät giaù trò coù yù nghóa. Moät giaù trò hieäp

phöông sai döông coù nghóa laø tyû suaát sinh lôøi ñoái vôùi hai khoaûn ñaàu tö coù khuynh

höôùng dòch chuyeån veà cuøng moät höôùng so vôùi möùc trung bình cuûa noù trong suoát

moät khoaûng thôøi gian. Ngöôïc laïi, moät giaù trò hieäp phöông sai aâm chæ ra tyû suaát

sinh lôøi ñoái vôùi hai khoaûn ñaàu tö coù khuynh höôùng dòch chuyeån veà hai höôùng

khaùc nhau lieân quan ñeán möùc trung bình vaøo töøng thôøi ñieåm cuï theå trong khoaûng

thôøi gian. Ñoä lôùn cuûa hieäp phöông sai phuï thuoäc vaøo phöông sai cuûa nhöõng chuoãi

tyû suaát sinh lôøi cuï theå, cuõng nhö moái quan heä giöõa nhöõng chuoãi tyû suaát sinh lôøi.

Coâng thöùc tính hieäp phöông sai cuûa hai taøi saûn A vaø B nhö sau:

n

COVAB =∑pi {[R IA –E (RA)]} {[R IB –E (RB)]} (1.2)

i=1

Trong ñoù: COVAB : Hieäp phöông sai cuûa taøi saûn A vaø B

R IA : Tyû suaát sinh lôøi taøi saûn A taïi thôøi ñieåm I

E (RA): Tyû suaát sinh lôøi trung bình taøi saûn A

R IB : Tyû suaát sinh lôøi taøi saûn B taïi thôøi ñieåm I

E (RB): Tyû suaát sinh lôøi trung bình taøi saûn B

Pi: Xaùc suaát xaûy ra

Trong tröôøng hôïp tyû suaát sinh lôøi cuûa hai coå phieáu A vaø B ñöôïc tính toaùn

döïa vaøo thöïc nghieäm thì hieäp phöông sai cuûa chuùng ñöôïc xaùc ñònh nhö sau:

1 N

COVAB = ─ ∑ {[R IA –E (RA)]} {[R IB –E (RB)]} (1.3)

N i=1

Trong ñoù: COVAB : Hieäp phöông sai cuûa taøi saûn A vaø B

R IA : Tyû suaát sinh lôøi taøi saûn A taïi thôøi ñieåm I

E (RA): Tyû suaát sinh lôøi trung bình taøi saûn A

R IB : Tyû suaát sinh lôøi taøi saûn B taïi thôøi ñieåm I

E (RB): Tyû suaát sinh lôøi trung bình taøi saûn B

N: Soá thôøi kyø tính toaùn

Nguoàn: Ñaàu tö taøi chính, Ts Phan Thò Bích Nguyeät, NXB Thoáng Keâ 2006, trang 17

Neáu tyû suaát sinh lôøi ñoái vôùi moät coå phieáu laø cao (thaáp) so vôùi tyû suaát sinh

lôøi trung bình trong suoát thôøi kyø ñaõ cho vaø tyû suaát sinh lôøi coå phieáu khaùc cuõng

cao (thaáp) so vôùi tyû suaát sinh lôøi trung bình trong cuøng thôøi kyø naøy, vì vaäy keát

quaû cuûa ñoä leäch töø giaù trò trung bình naøy laø döông. Neáu ñieàu naøy dieãn ra laø phuø

hôïp, thì hieäp phöông sai cuûa tyû suaát sinh lôøi giöõa 2 coå phieáu seõ trôû thaønh giaù trò

döông lôùn.

Hieäp phöông sai bò aûnh höôûng bôûi tính bieán thieân cuûa 2 chuoãi tyû suaát sinh

lôøi rieâng leû. Vì vaäy, hieäp phöông sai khi tính toaùn ra seõ laø moät con soá nhaán maïnh

moái quan heä môø nhaït neáu 2 chuoãi tyû suaát sinh lôøi rieâng leû khoâng oån ñònh nhöng

laïi phaûn aùnh moái quan heä beàn vöõng neáu 2 chuoãi raát oån ñònh. Hieån nhieân, neáu

muoán chuaån hoùa öôùc löôïng hieäp phöông sai naøy ñeå ñöa vaøo xem xeùt tính bieán

thieân cuûa hai chuoãi tyû suaát sinh lôøi rieâng leû nhö coâng thöùc sau:

COVAB (1.4)

β AB =

σAσB

Trong ñoù : β AB : Heä soá töông quan cuûa nhöõng tyû suaát sinh lôøi

σA : Ñoä leäch chuaån cuûa RiA

σB : Ñoä leäch chuaån cuûa RiB

Chuaån hoùa hieäp phöông sai bôûi nhöõng ñoä leäch chuaån rieâng leû seõ mang laïi

heä soá töông quan (βAB ), heä soá töông quan naøy coù theå thay ñoåi trong khoaûng töø -1

ñeán +1. Giaù trò +1 nhaán maïnh moái quan heä tuyeán tính xaùc ñònh giöõa RAvaø RB,

nghóa laø tyû suaát sinh lôøi ñoái vôùi 2 coå phieáu cuøng thay ñoåi theo moät kieåu tuyeán

tính xaùc ñònh hoaøn toaøn. Giaù trò -1 coù theå nhaán maïnh moái quan heä phuû ñònh hoaøn

toaøn giöõa hai chuoãi tyû suaát sinh lôøi nhö khi tyû suaát sinh lôøi cuûa moät coå phieáu cao

hôn möùc trung bình, tyû suaát sinh lôøi cuûa nhöõng coå phieáu khaùc seõ thaáp hôn möùc

trung bình baèng moät soá löôïng.

Ñònh nghóa veà tyû suaát sinh lôïi mong ñôïi:

Tyû suaát sinh lôïi mong ñôïi ñoái vôùi moät taøi saûn ruûi ro cuï theå laø taäp hôïp tyû

suaát sinh lôïi tieàm naêng vaø moät giaû ñònh caùc khaû naêng xaûy ra caùc möùc tyû suaát sinh

lôøi döï kieán. n

Tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi cuûa moät taøi saûn ruûi ro = ∑pj Rj (1.5)

i=1

Trong ñoù : Rj : laø tyû suaát sinh lôøi cuûa taøi saûn ruûi ro trong tình huoáng j

pj : laø khaû naêng xaûy ra möùc tyû suaát sinh lôøi Rj

Tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi ñoái vôùi moät danh muïc cuûa nhöõng khoaûn ñaàu tö

ñôn giaûn laø giaù trò trung bình theo tyû troïng cuûa tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi ñoái vôùi

nhöõng khoaûn ñaàu tö cuï theå trong danh muïc. Tyû troïng naøy laø söï caân ñoái toång giaù

trò ñoái vôùi caùc khoaûn ñaàu tö. Vieäc tính toaùn tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi naøy ñoái vôùi

danh muïc ñaàu tö E(Rp) coù theå tính toaùn theo phöông trình sau:

N

E(Rp) = ∑ wi .E(Ri) (1.6)

i=1

Trong ñoù : wi : Tyû troïng ñaàu tö taøi saûn i trong danh muïc

E(Ri) : Tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi cuûa taøi saûn i

1.2 Moâ hình ñònh giaù taøi saûn voán CAPM

1.2.1 Nhöõng giaû thuyeát kinh teá cho thò tröôøng voán:

Moâ hình danh muïc ñaàu tö cô baûn ñöôïc oâng Harry Markowitz phaùt trieån, oâng

ñaõ phaùt hieän tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi ñoái vôùi danh muïc cuûa caùc taøi saûn vaø moät

öôùc löôïng ruûi ro mong ñôïi. OÂng cuõng ñaõ tính toaùn phöông sai danh muïc ñaàu tö vaø

chæ ra söï quan troïng cuûa vieäc ña daïng hoaù ñaàu tö ñeå giaûm thieåu ruûi ro toång theå.

Tuy nhieân nhöôïc ñieåm moâ hình naøy laø söû duïng moâ hình ñoøi hoûi moät khoái löôïng

tính toaùn quaù nhieàu vaø trong tröôøng hôïp nhaø ñaàu tö khaûo saùt thò tröôøng 100 chöùng

khoaùn thì seõ phaûi öôùc löôïng suaát sinh lôøi kyø voïng vaø phöông sai suaát sinh lôøi

(200 döõ lieäu), chöa heát nhaø ñaàu tö seõ tính heä soá töông quan giöõa tyû suaát sinh lôøi

cuûa töøng caëp chöùng khoaùn laø 100*(100-1)= 4950 döõ lieäu.

Tröôùc tình hình ñoù, W.F. Sharpe ñeà xuaát moâ hình thò tröôøng döïa treân

nguyeân taéc (giaû ñònh) raèng tyû suaát sinh lôøi cuûa caùc chöùng khoaùn töông quan vôùi

nhau chæ khi chuùng cuøng phuï thuoäc vaøo bieán ñoäng cuûa thò tröôøng chöùng khoaùn.

Theo moâ hình naøy thì khi chæ soá taêng thì ña soá caùc chöùng khoaùn taêng giaù, ngöôïc

laïi khi chæ soá giaûm ña soá chöùng khoaùn giaûm giaù. Vaø moâ hình ñònh giaù taøi saûn voán

CAPM ñöôïc xaây döïng treân moâ hình thò tröôøng cuûa oâng W.F Sharpe.

Lyù thuyeát danh muïc cuûa Markowitz xaây döïng treân caùc giaû ñònh cuûa nhö

sau:

a) Caùc nhaø ñaàu tö xem moãi khoaûn ñaàu tö khaùc nhau ñöôïc ñaïi dieän cho moät söï

phaân phoái xaùc suaát cuûa tyû suaát sinh lôïi mong ñôïi leân moät vaøi thôøi kyø naém

giöõ.

b) Caùc nhaø ñaàu tö luoân toái ña hoùa lôïi ích mong ñôïi trong moät thôøi kyø nhaát

ñònh, vaø ñöôøng cong höõu duïng cuûa hoï chöùng toû vieäc thu nhoû möùc höõu duïng

bieân teá cuûa söï giaøu coù.

c) Caùc nhaø ñaàu tö ñaùnh giaù ruûi ro cuûa danh muïc ñaàu tö döïa treân cô sôû phöông

sai cuûa tyû suaát sinh lôïi mong ñôïi.

d) Caùc nhaø ñaàu tö caên cöù treân nhöõng quyeát ñònh ñoäc laäp cuûa tyû suaát sinh lôøi vaø

ruûi ro mong ñôïi, vì vaäy ñöôøng cong höõu duïng cuûa hoï laø moät phöông trình

cuûa tyû suaát sinh lôøi mong ñôïi vaø phöông sai (hoaëc ñoä leäch chuaån) cuûa tyû

suaát sinh lôøi.

e) Vôùi moät möùc ñoä ruûi ro cho tröôùc, caùc nhaø ñaàu tö öa thích tyû suaát sinh lôøi cao

hôn laø möùc tyû suaát sinh lôøi thaáp. Töông töï, vôùi moät möùc ñoä tyû suaát sinh lôøi

mong ñôïi cho tröôùc, caùc nhaø ñaàu tö laïi öa thích ít ruûi ro hôn laø nhieàu ruûi ro.

Vôùi nhöõng giaû ñònh naøy, moät taøi saûn rieâng leû hay danh muïc cuûa nhöõng taøi

saûn ñöôïc xem nhö coù hieäu quaû neáu khoâng coù taøi saûn naøo khaùc hoaëc danh muïc

cuûa nhöõng taøi saûn ñem laïi tyû suaát sinh lôøi hôn vôùi cuøng (hoaëc cao hôn) tyû suaát

sinh lôïi mong ñôïi.

Ngoaøi nhöõng giaû ñònh treân, moâ hình CAPM coøn coù theâm moät soá giaû ñònh:

a) Taát caû nhaø ñaàu tö ñeàu laø caùc nhaø ñaàu tö hieäu quaû Markowitz, hoï mong

muoán naém giöõ danh muïc naèm treân ñöôøng bieân hieäu quả. Vì vaäy vò trí chính

xaùc treân ñöôøng bieân hieäu quaû vaø danh muïc cuï theå ñöôïc choïn seõ phuï thuoäc

vaøo haøm höõu duïng ruûi ro –tyû suaát sinh lôïi cuûa moãi nhaø ñaàu tö.