Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khoán Nepalese Rajan Bahadur Paudel Sujan Koirala TÓM TẮT (Cái Phúc Thiên Khoa dịch:  Mục đích của bài viết này là để kiểm tra có hay không mô hình lựa chọn danh mục Markowitz và Sharpe cung cấp những lựa chọn thay thế đầu tư tốt hơn cho nhà đầu tư Nepal. Nó đã được thực hiện bằng cách áp dụng những mô hình này vào một mẫu 30 cổ phiếu giao dịch trên thị trường chứng khoán Nepal. Nghiên cứu này cho thấy rằng việc ứng dụng các mô hình cơ bản này được phát triển nữa thế kỷ trước cung cấp những lựa chọn tốt hơn cho việc ra quyết định chọn danh mục đầu tư tối ưu trên thị trường chứng khoán Nepal. Từ khóa: danh mục đầu từ, thị trường chứng khoán Nepal, phương pháp Markowitz và Sharpe. MỘT NHÀ ĐẦU TƯ DUY LÝ LUÔN LUÔN NỔ CỐ GẮNG để giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận trên vốn đầu tư. Đầu tư vào hơn một cổ phiếu là một chiến luợc để đạt được mục tiêu xung đột này. Năm 1952, Harry M. Markowitz đã phát triển một mô hình được sử dụng để hoạt động hóa một cách có hệ thống câu ngạn ngữ - không đặt tất cả trứng vào một giỏ. Mô hình danh mục đầu tư của Markowizts có liên quan đến việc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu theo sự không ưa thích rủi ro. Theo mô hình nhà đầu tư quan ngại rủi ro nên lựa chọn những danh mục đầu tư có hiệu quả, danh mục đầu tư nhằm tối đa hóa suất sinh lợi ở một mức độ rủi ro xác 18 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese định trước hoặc giảm thiểu rủi ro ở một mức suất sinh lợi xác định trước, mà có thể hình thành bằng cách kết hợp các chứng khoán có độ tương quan suất sinh lợi thấp. Mô hình Markowitz đã là một mô hình tốt về lý thuyết và vững chắc về khái niệm. Tuy nhiên, hạn chế nghiêm trọng của nó là khối lượng công việc vượt quá khả năng ngoại trừ một số ít vài nhà phân tích. Để giải quyết vấn đề William F. Sharpe đã phát triển một biến thể đơn giản từ mô hình của Markowitz mà làm giảm đáng kể lượng dữ liệu và các yêu cầu tính toán (Sharpe 1963). Theo mô hình của Sharpe, việc xây dựng một danh mục tối ưu được đơn giản hóa nếu một số thước đo đơn tính mong muốn của việc đưa một cổ phiếu vào trong danh mục đầu tư tối ưu. Nếu chúng ta chấp nhận mô hình của ông, chẳng hạn một số tồn tại. Trong trường hợp này, sự mong muốn về bất kỳ cổ phiếu đều liên quan trực tiếp đến tỷ số suất sinh lợi vượt trội so với beta. Nếu các cổ phiếu được xếp hạng từ cao nhất xuống thấp nhất theo tỷ số suất sinh lợ vượt trội trên beta mà đại diện cho mong muốn đưa một cổ phiếu nào đó vào trong danh mục đầu tư. Số lượng cổ phiếu được chọn tùy thuộc vào tỷ lệ cắt duy nhất mà theo cách như vậy tất cả các cổ phiếu với tỷ lệ cao hơn sẽ được đưa vào và tất cả các cổ phiếu với tỷ lệ thấp hơn bị loại trừ. Việc thành lập và vận hành thị trường chứng khoán Nepal (NEPSE) vào năm 1994 đã mở ra cánh của cho các nhà đầu tư. Mặc dù nó phát triển chậm xong nó vẫn được đặc điểm hóa bởi số lượng nhỏ các chứng khoán (150 chứng khoán của 142 công ty) vào cuối năm 2006, thực hiện giao dịch truyền thống (hệ thống đấu giá công khai open-out-cry), sự thống trị của một loại chứng khoán (ngân hàng) trong danh mục thị trường, một ít các giao dịch chứng khoán chính phủ, sự vắng mặt của các nhà tư vấn đầu tư chuyên nghiệp, một mức rất thấp thông tin đính kèm và giao dịch bị dẫn dắt bởi tin đồn hơn là dựa vào phân tích có tính hệ thống. Thị trường vốn, hiện nay, là có thể kiếm được lợi nhuận đối với các nhà đầu tư có thể dự báo được quy luật của trò chơi. Đó chưa thật sự trở thành một nhà đầu tư thông minh. Trừ khi đó nó được thay đổi, thị trường vốn sẽ không đóng góp theo hướng mong đợi để đóng góp vào trăng trưởng (Koirala và Bajrachaya 2004). Điều này đặt ra thách 19 thức lớn cho các nhà đầu tư duy lý của Nepal mà cho thấy nhu cầu về phương thức tiếp cận có hệ thống trong quyết định đầu tư. Mặc dù thị trường chứng khoán của Nepal đang trong giai đoạn khởi đầu, tất cả các kiểu nhà đầu tư có thể được hưởng lợi từ nguồn tin và kiến thức chuyên sâu về phân tích danh mục đầu tư mà giúp họ đa dạng hóa rủi ro đầu tư. Phân tích hệ thống danh mục có sẵn và do vậy lựa chọn danh mục đầu tư hợp lý giúp đa dạng hóa rủi ro mà không ảnh hưởng đến suất sinh lợi một cách đối nghịch. Nó cũng tạo điều kiện cho việc huy động nguồn lực trong tất cả các lĩnh vực kinh tế bằng các đưa nhâ đầu tư thực hiện đầu tư vào cổ phiếu ở các loại hình công nghiệp khác nhau và do đó làm thúc đẩy tăng trưởng nền kinh tế của đất nước. Nghiên cứu này được thực hiện với một quan điểm để áp dụng các mô hình danh mục đầu tư được đề xuất bởi Markowitz và Sharpe ở thị trường chứng khoán Nepal và do đó hỗ trợ lựa chọn các danh mục đầu tư tối ưu của các cổ phiếu được niêm yết trên NEPSE. Nói cách khác, nghiên cứu này trả lời câu hỏi: liệu mô hình Markowitz và Sharpe có cải thiện được hiệu năng đầu tư của một nhà đầu tư ở thị trường chứng khoán Nepal hay không? Nghiên cứu đã xem xét chỉ các cổ phiếu phổ thông trong việc định hình các danh mục và đã tạo nên một số lượng có hạn các danh mục gồm có 2 tài sản theo mô hình Markowitz. Hơn nữa, nó đã hình thành một danh mục đầu tư tối ưu kết hợp nhiều loại cổ phiếu khác nhau theo mô hình Sharpe. Rõ ràng, nghiên cứu này đã cung cấp một số lựa chọn để ra quyết định trong việc chọn lựa danh mục đầu tư tối ưu theo nhu cầu và sở thích của các nhà đầu tư. 20 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese 1. Khung lý thuyết 1.1 Harry M. Markowitz và mô hình lựa chọn danh mục đầu tư Trước khi có nghiên cứu của Markowitz, nhà đầu tư đã tập trung vào việc đánh giá rủi ro và lợi nhuận của các chứng khoán riêng lẻ trong việc xây dựng danh mục đầu tư của mình. Tư vấn đầu tư chuẩn đã là việc xác định những chứng khoán nào cung cấp những cơ hội tốt nhất để đạt ít rủi ro nhất và sau đó xây dựng một danh mục đầu tư từ những yếu tố này. Theo lời khuyên này, một nhà đầu tư có thể kế luận rằng tất cả cổ phiếu ngân hàng có các đặc tính rủi ro – lợi nhuận và gom nhặt một danh mục một cách hoàn toàn từ những yếu tố này. Bằng trực giác, điều này thật ngu ngốc. Markowitz đã nghi thức hóa trực giác này. Markowitz đã bắt đầu một cuộc cách mạng bằng cách gợi ý rằng giá trị của một chứng khoán đối với một nhà đầu tư tốt nhất có thể tốt nhất được định giá theo giá trị trung bình của nó, độ lệch chuẩn của nó và mối tương quan với những chứng khoán khác trong danh mục đầu tư. Điều gợi ý táo báo này đã không quan trọng hóa việc bỏ sót nhiều thông tin về công ty như lợi nhuận, chính sách cổ tức, cấu trúc vốn, về thị trường, cả đối thủ cạnh tranh, và tính toán một vài thống kê đơn giản. Dự tính chi tiết một sự đa dạng hóa mang tính toán học, ông đề xuất rằng các nhà đầu tư nên tập trung vào việc lựa chọn danh mục đầu tư dựa trên các đặc điểm tổng thể rủi ro – lợi nhuận thay cho việc tạo các danh mục từ các chứng khoán mà mỗi chứng khóan một cách riêng biệt có các đặc điểm rủi ro – lợi nhuận hấp dẫn. Tóm lại, các nhà đầu tư nên chọn các danh mục đầu tư mà không phải là các chứng khoán riêng lẻ. Mô hình Markowitz là mô hình giai đoạn đơn, mà trong đó một nhà đầu tư tạo một danh mục đầu tư tại lúc bắt đầu giai đoạn. Mục tiêu của nhà đầu tư là tối đa hóa suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục đầu tư với một mức rủi ro có thể chấp nhận được hay hạn chế rủi ro thấp nhất với một suất sinh lợi kỳ vọng có thể chấp nhận được. Giả định về một khoảng thời gian đơn, cùng với những giả định về thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro, cho phép các rủi ro đuợc đo lường bằng phương sai hoặc độ lệch chuẩn của suất sinh lợi danh mục đầu tư trên. Vì vậy, như được chỉ ra trong đồ thị 1, nhà đầu tư cố gắng đi về hướng Tây Bắc càng xa càng tốt. 21 Nhật báo nghiên cứu kinh doanh Nepalese Khi các chứng khoán được thêm vào trong danh mục đầu tư, suất sinh lợi kỳ vọng và độ lệch chuẩn thay đổi theo những các các rất cụ thể, dựa trên cách mà chứng khoán được thêm vào đồng thay đổi với những chứng khoán khác trong danh mục đầu tư. Tốt hơn hết các nhà đầu tư có thể làm (vd: càng lên xa phía Tây Bắc càng tốt) được bao quanh bởi một đường cong mà là ở nữa trên của hyperbola, như thể hiện trên hình trên. Đường cong này được biết như là đường biên hiệu quả. Theo mô hình Markowitz, nhà đầu tư lựa chọn các danh mục đầu tư dọc theo đường cong này, theo khả năng chịu rủi ro của họ. Một nhà đầu tư có thể sống với nhiều rủi to có thể chon danh mục đầu tư A, trong khi những nhà đầu tư sợ rủi ro sẽ chọn danh mục đầu tư B. Một trong những điểm quan trọng của mô hình Markowitz là lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán, kết hợp với nó hiệp biến đổi với các chứng khoán khác như thế nào, nhằm xác định làm thế nào nó được thêm vào các danh mực của nhà đầu tư. Đóng góp cơ bản của Markowitz bao gồm việc phát triển bộ công thức có tính chặt chẽ nghiêm ngặt, lý thuyết ứng dụng cho lựa chọn danh mục dưới điều kiện không chắc chắn. Do khả năng làm giảm cơ rủi ro thông qua sự đa dạng hóa, rủi ro của danh mục đầu tư, được đo lượng qua phương sai của nó, sẽ phụ thuộc không chỉ vào các phương sai riêng lẻ của suất sinh lợi của các tài sản khác nhau mà còn phụ thuộc vào hiệp phương sai theo cặp của tất cả các tài sản. Do vậy, bản chất vẻ bề ngoài đối với rủi ro của một tài sản không phải là rủi ro của từng tài sản trong sự tách biệt mà là sự đóng góp của mỗi tài sản vào rủi ro gộp của toàn danh mục. Tuy nhiên, luật số đông là không hoàn toàn có thể áp dụng cho với việc đa dạng hóa rủi ro trong lựa chọn danh mục đầu tư vì các suất sinh lợi của các tài sản khác nhau là tương quan 22 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese với nhau trong thực tế. Do vậy, nói chung, rủi ro không thể bị loại bỏ, bất kể có bao nhiêu loại chứng khoán đại diện trong một danh mục đầu tư 1.2 Mô hình Markowitz: lựa chọn danh mục theo phương pháp phương sai trung bình Chúng ta có thể xây dựng số lượng lớn danh mục bằng cách kết hợp chứng khoán và bằng cách biến đổi danh mục đầu tư giữa các tài sản với nhau. Trong số các danh mục được định hình, một vài là hiệu quả mà nhiều cái khác thì không hiệu quả, có nghĩa là lấn át. Tập các danh mục mà (i.) cho ra xuất sinh lợi kỳ vọng cực đại với các mức rủi ro thay đổi, và (ii.) cho ra rủi ro cực tiểu với nhiều mức biến đổi của suất sinh lợi kỳ vọng, được biết như là “các tập hiệu quả”. Danh mục hiệu quả nằm dọc theo đường biên hiệu quả. Đường biên hiệu quả sở hữu các đặc điểm rủi ro và suất sinh lợi duy nhất. Nhà đầu tư sẽ chọn các danh mục từ những danh mục hiệu quả. Khái niệm này được xếp vào lý thuyết danh mục hiện đại. Lý thuyết này giả định, trong số những thứ khác, là các nhà đầu tư that investors nhiệt tâm cố gắng tối thiểu hóa rủi ro trong lúc bị thúc đẩy đạt được suất sinh lợi cao nhất có thể. Lý thuyết này phát biểu rằng các nhà đầu tư sẽ luôn hành động một cách duy lý trong việc ra quyết định nhắm tới việc tối đa hóa suất sinh lợi của họ với một mức rủi ro có thể chấp nhận được. Harry M. Markowitz đã mô tả lý thuyết danh mục này vào năm 1952 và nó cho thấy rằng có khả năng cho các danh mục khác nhau có những mức biến đổi khác nhau về rủi ro và suất sinh lợi. Mỗi nhà đầu tư phải quyết định bao nhiêu rủi ro họ có thể xử lý và sau đó phân phối hoặc đa dạng hóa đầu tư của họ theo quyết định này. Danh mục tối ưu hóa rủi ro thường được xác định ở đâu đó giữa đường cong bởi vì khi đi lên phía cao hơn của đường cong, nhà đầu tư sẽ hứng chịu thêm nhiều rủi ro với suất sinh lợi ít hơn. Nhưng các danh mục có suất sinh lợi rủi ro thấp/lợi nhuận thấp là nhưng điểm vô nghĩa bởi vì nhà đầu tư có thể đạt được một suất sinh lợi tương tự bằng các đầu tư vào suất sinh lợi phi rủi ro giống như các chứng khoán của chính phủ. Các nhà đầu tư có thể chọn độ bất ổn bao nhiêu mà anh ta sẵn sàng chịu đựng trong danh mục của anh ta bằng cách chọn bất cứ một điểm nào trên đường biên hiệu 23 Nhật báo nghiên cứu kinh doanh Nepalese quả. Điều này sẽ cho anh ta tối đa hóa suất sinh lợi với rủi ro mong muốn chấp nhận. Để chọn một danh mục phương sai nhỏ nhất, một nhà đầu tư nên vẽ ra các đường bàng quan của mình dựa trên tập hợp hiệu quả và sau đó tiến hành chọn danh mục mà nằm trên đường bàng quan xa nhất về hướng Bắc. Những danh mục này sẽ tương ứng với điểm mà tại đó đường bàng quan tiếp xúc với tập hiệu quả. Trong hình 2, điểm tiếp xúc giữa đường bàng quan IC2 và đường cong hiệu quả tại điểm A. Điểm A là danh mục tối ưu kết hợp với đường bảng quan IC2. Danh mục A. là danh mục khả thi mà biểu diễn điểm tiếp xúc giữa tập hiệu quả và đường bàng quan của nhà đầu tư. Mặc dù nhà đầu tư sẽ thích IC1 hơn nhưng danh mục như vậy không tồn tại. Tại đây, danh mục A là tập danh mục chiếm ưu thế. Mô hình Markowitz đã là một sự đổi mới sáng giá trong khoa học lựa chọn danh mục. Với việc hầu như nằm trong lòng bàn tay, Markowitz đã cho chúng ta thấy rằng tất cả thông tin cần để chọn danh mục tốt nhất cho bất kỳ một mức rủi ro được chứa đựng trong 3 thống kê đơn giản: trung bình, độ lệch chuẩn và tương quan. Nói ngắn gọn, một cách cơ bản Harry Markowitz đã làm thay đổi cách các quyết định đầu tư được tạo ra. Hầu như, mỗi một nhà quản lý danh mục chuyên môn ngày nay cố vấn cho một chương trình tối ưu hóa. Họ có thể không đi theo chính xác những kiến nghị của mô hình, mà họ sử dụng nó để định lượng cơ bản sự cân đối rủi ro và suất sinh lợi (Goetzmann 1995). Tại sao mọi người không sử dụng mô hình Markowitz để giải quyết vấn đề đầu tư của họ? Câu trả lời một lần nữa nằm ở thống kê. Suất sinh lợi trung bình lịch sử có thể là một ước lượng tồi cho suất sinh lợi trung bình trong tương lai. Khi bạn tăng số lượng các chứng khoán, bạn tăng số lượng tương quan phải ước lượng – và bạn phải 24 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese ước lượng chúng một cách đúng đắn để có được câu trả lời đúng. Với một lượng lớn các chứng khoán, một nhà đầu tư có thể tìm thấy các tương quan mà rất kém chính xác. Không may là, mô hình không làm việc tốt với dữ liệu đầu vào không đúng. Đó là lý do tại sao nó được áp dụng tốt nhất cho việc phân phối các quyết định đan xem giữa các phân lớp tài sản, mà với điều này số tương quan là thấp, và thống kê tóm tắt được ước lượng tốt (Goetzmann 1995). 1.3 Mô hình tối ưu hóa danh mục Sharpe William Sharpe, người trong số các nhà khoa học khác đã cố gắng đơn gian hóa quá trình dữ liệu đầu vào, sắp xếp trình bày dữ liệu, và đạt được một giải pháp, đã phát triển một biến thể đơn giản hóa của mô hình Markowitz mà giảm một cách đáng kể dữ liệu của mô hình và các yêu cầu tính toán. Mô hình Markowitz đã là một mô hình tốt về lý thuyết và vững chắc về khái niệm. Tuy nhiên hạn chế nghiêm trọng của nó là tính phức tạp rắc rối và khối lượng công việc vượt quá khả năng của hầu hết tất cả mọi người ngoại trừ một số ít nhà phân tích . Thành tựu tiên phong của William F. Sharpe trong lĩnh vực này đã được đúc kết trong bài viết của ông mang tựa đề Giá tài sản vốn:một lý thuyết vaf cân bằng thị trường dưới điều kiện có rủi ro “Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk (Sharpe 1964)”. Theo mô hình Sharpe model hay mô hình tối ưu hóa danh mục, tính chất tuyến tính của chứng khoán sẽ được tìm thấy. Beta của chứng khoán biểu diễn tính chất tuyến tính theo thị trường của chứng khoán. Thị trường tác động đến mỗi chứng khoán. Beta âm định nghĩa rằng chứng khoán đó không tuyến tính theo thị trường. Chứng khoán có hệ số beta âm bị loại bỏ khi lựa chọn phương án đầu tư. Tương tự, chứng khoán mà cung cấp suất sinh lợi thấp hơn suất sinh lợi phi rủi ro bị loại bỏ khi chọn phương án đầu tư vì những chứng khoán như vậy đi kèm với một vài rủi ro đầu tư nhưng chúng lại không bù đắp lại cho rủi ro này. Xây dựng một danh mục tối ưu thì đơn giản nếu một thước đo đơn về sự mong muốn thêm một chứng khoán vào danh mục tối ưu. Nếu chúng ta chấp nhận mô hình chỉ sô đơn (single-index model), một con số như vậy là tồn tại. Trong trường hợp này, 25 Nhật báo nghiên cứu kinh doanh Nepalese sự mong muốn về một cổ phiếu nào đó liên quan trực tiếp đến tỷ số tỷ suất sinh lợi trên beta của cổ phiếu đó (Rj - Rf)/βi. Nếu các cổ phiếu được xếp hạng theo tỷ số suất sinh lợi trên beta (từ cao nhất đến thấp nhất), việc xếp hạng này biểu diễn sự mong muốn đưa một cổ phiếu nào đó vào trong một danh mục. Số lượng cổ phiếu được chọn phụ thuộc vào tỷ lệ cắt duy nhất mà theo các này tất cả cổ phiêu có tỷ số (Ri - Rf)/βi cao hơn tỷ lệ cắt thì được thêm vào và nhưng cổ phiếu thấp hơn thì bị loại ra. Để xác định cỏ phiếu nào được thêm vào danh mục tối ưu, những bước sau là cần thiết: (Lê Hoàng Bảo Ngọc dịch:  •Tính toán tỷ lệ lợi nhuận vượt trội trên beta cho mỗi cổ phiếu được đánh giá và xếp hạng chúng từ cao nhất đến thấp nhất. • Các danh mục đầu tư tối ưu bao gồm đầu tư vào tất cả các cổ phiếu mà (Ri - Rf) / βi lớn hơn một ngưỡng giới hạn cụ thể điểm C*. Tất cả các chứng khoán có tỷ lệ lợi nhuận vượt trội trên beta trên tỷ lệ ngưỡng giới hạn được lựa chọn và tất cả những chứng khoán với tỷ lệ thấp hơn tỷ lệ ngưỡng bị bác bỏ. Giá trị của C* được tính toán từ đặc điểm của tất cả các chứng khoán thuộc danh mục đầu tư tối ưu. Để xác định C* nhất thiết phải tính giá trị của nó như thể số lượng khác nhau của chứng khoán trong danh mục đầu tư tối ưu. Đối với một danh mục đầu tư của i cổ phiếu, Ci được cho bởi: (1) Trong đó, σ 2 m = phương sai chỉ số thị trường σ 2 ei = phương sai của sự biến động một cổ phiếu mà không liên quan đến sự biến động của chỉ số thị trường, điều này là rủi ro phi hệ thống của cổ phiếu. R i = lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu i R f = lãi suất phi rủi ro của lợi nhuận 26 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese Sau khi có được Ci của mỗi chứng khoán, các nhà đầu tư chọn giá trị Ci cao nhất đó là C* trong tất cả các chứng khoán và phát triển một bảng xếp hạng cho tất cả các chứng khoán. Sau đó nhà đầu tư so sánh C* với lợi nhuận vượt trội trên beta của mỗi chứng khoán. Sau đó, các chứng khoán có giá trị lớn hơn C* được lựa chọn. Khi các nhà đầu tư biết chứng khoán nào được đưa vào danh mục đầu tư tối ưu, các nhà đầu tư phải tính toán % đầu tư vào mỗi chứng khoán. % đầu tư vào mỗi chứng khoán là: Tỷ trọng của chứng khoán i: (2) Trong đó: (3) Trong đó, C * = tỷ lệ ngưỡng giới hạn R i = lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu i R f = lãi suất phi rủi ro của lợi nhuận β i = beta của cổ phiếu i σ ei = rủi ro phi hệ thống của cổ phiếu i Biểu thức trên xác định quan hệ đầu tư trong mỗi chứng khoán. Biểu thức đầu tiên chỉ đơn giản là cân bằng tỷ trọng mỗi chứng khoán vì vậy họ cộng vào 1 (đảm bảo đầu tư đủ). Tương quan còn lại trên mỗi chứng khoán σ ei đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định đầu tư bao nhiêu vào mỗi chứng khoán. Sau đó, lợi nhuận danh mục đầu tư có thể thu được bằng cách sử dụng phương trình sau đây: (4) Phương sai danh mục đầu tư 27 [...]... 0.316 0.320 38 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese 23 EBL and BBCL 24 UNL and BBCL 0.070 0.077 25 PFL and BBCL 0.097 NLGICL 48 YFL and NLGICL 49 SCBNL and YFL SCBNL and 50 BNBL 0.321 0.321 0.322 39 Nhật báo nghiên cứu kinh doanh Nepalese 40 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese 41 Nhật báo nghiên cứu kinh doanh Nepalese Tài liệu... Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese Danh mục 2 cổ phiếu Chỉ số xếp hạng dưới đo lường hiệu năng của Sharpe Xếp hạng Chỉ số xếp hạng dưới đo lường hiệu năng của Treynor Xếp hạng 4.6 Mô hình tối ưu danh mục Sharpe Mô hình Markowitz là một mô hình tốt về lý thuyết và vững chắc về khái niệm Tuy nhiên, những giới hạn quan trọng của nó là quy mô của công việc tính toán đòi hỏi Dưới mô hình Sharpe. .. chuẩn 19.78% và CV của danh mục bằng 0.65 Nếu CV của danh mục tối ưu so sánh với CV 36 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese của mỗi cổ phiếu đơn lẻ, là thấp nhất, cho thấy rằng rủi ro trên mỗi đơn vị của tỷ suất sinh lời là thấp nhất trong danh mục được xác định theo mô hình Sharpe Beta của danh mục là thấp đáng kể (0.5417) hơn những danh mục kia của thị trường Những... được lựa chọn làm mẫu Những chứng khoán cung cấp lợi nhuận thấp hơn so với tỷ lệ lợi nhuận phi rủi ro bị loại trừ bởi vì những cổ phiếu bao hàm một vài rủi ro đầu tư, nhưng lợi nhuận không bù dắp được rủi ro đầu tư (Sharpe 1956) 28 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese Mẫu lựa chọn dựa trên tiêu chí bao hàm sáu trong tám ngành công nghiệp và chiếm 23,25% tổng số cổ...Nhật báo nghiên cứu kinh doanh Nepalese (5) Trong đó, Wi = tỷ trọng/ tỷ lệ đầu tư vào chứng khoán i βi = beta của cổ phiếu i σi = độ lệch chuẩn của cổ phiếu i ei = rủi ro phi hệ thống của chứng khoán i Bằng cách làm theo quy trình nêu trên, danh mục đầu tư tối ưu có thể đạt được theo mô hình Sharpe 2 Xem xét những nghiên cứu ở thị trường chứng khoán Nepal Có một vài nghiên cứu, chủ yếu là luận văn... mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese 4.2 Lựa chọn cổ phiếu cho danh mục đầu tư hai cổ phiếu Ứng dụng của mô hình Markowitz cho thấy sự hình thành của danh mục đầu tư cổ phiếu có ít tương quan tích cực hoàn hảo hơn Về vấn đề đó, tương quan được tính toán cho tất cả các bộ (435 bộ) phù hợp được hình thành từ các mẫu Các hệ số tương 31 Nhật báo nghiên cứu kinh doanh Nepalese. .. sự kết hợp của các cổ phiếu của AFCL (đầu tư 11.6%) và UNL (đầu tư 88.4%) cung cấp lợi nhuận cao nhất (45.65%) theo sau là Set-40, tức là, sự kết hợp của NCML (đầu tư 32 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese 22.4%) và UNL (đầu tư 77.6%) với 41.33% lợi nhuận và Set-26, tức là, sự kết hợp của NFSCL (đầu tư 16.8%) và cổ phiếu UNL (đầu tư 83.2%) với 41.03% lợi nhuận ... 0.0141, ZHBL= 0.0049, ZNICL= 0.0026 và ZSCBNL=0.0068 và tổng của giá trị Z của 5 cổ phiếu là 0.0643 Chia mỗi Z i bởi tổng của Zi, chúng ta đầu tư 55.81 % vào cổ phiếu YFL, 21.91% vào cổ phiếu CIT, 7.66% vào cổ phiếu HBL, 4.11% vào cổ phiếu NICL và 10.52% vào cổ phiếu SCBNL Mặc dù tính toán tỷ trọng cho mỗi cổ phiếu tối ưu đã được quyết định, cần thiết để thấy mẫu hình rủi ro và tỷ suất sinh lời của danh mục... nghiên cứu kinh doanh Nepalese 40 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese 41 Nhật báo nghiên cứu kinh doanh Nepalese Tài liệu tham khảo 42 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese Adhikari, Deepak 2002 "Risk and Return on Common Stock Investment." M.B.S diss T.U Bhatta, Dipesh 2003 "Portfolio Management of Listed Finance Companies in Nepal."... sử dụng rủi ro hệ thống (beta) thay vì tổng rủi ro (phân phối chuẩn) để tính chỉ số hiệu năng Khi mô tả trong bảng 4 cả 2 phương pháp đo lường xếp hạng trong danh mục hiệu quả trong cùng thứ tự như nhau Bộ-49 (SCBNL và YFL) xếp hạng trước đối với cả 2 phương pháp đo lường hiệu năng Bảng 4: Xếp hạng bộ hiệu quả 2 cổ phiếu dưới đo lường hiệu năng Sharpe và Treynor 34 Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe . Bank Ltd (EBL) Finance Companies 8 Nepal Finance and Saving Co. Ltd (NFSCL) 9 NIDC Capital Market Ltd (NCML) 10 National Finance Co. Ltd (NFCL) 11 Nepal Share Markets and and finance Ltd (NSMFL) 12. Annapurna Finance Co Ltd (AFCL) 13 Kathmandu Finance Ltd (KFL) 14 Peoples Finance Ltd (PFL) 15 Citizen Trust Ltd (CIT) 16 Narayani finance Ltd (NFL) 17 Ace Finance Ltd (AcFL) 18 Yeti Finance Ltd. Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khóan Nepalese Ứng dụng mô hình Markowitz và Sharpe vào thị trường chứng khoán Nepalese Rajan Bahadur Paudel Sujan