Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam

26 572 2
Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

luận văn

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 MƠ HÌNH Đ NH GIÁ TÀI S N V N CHO TH TRƯ NG CH NG KHỐN VI T NAM Chun ngành: Tài – 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 Cơng trình đư 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 Cơng Tồn 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 – 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 -1Ph n m ñ u Tính c p thi t c a đ tài Đã 10 năm k t Trung tâm Giao d ch ch ng khoán TP HCM (nay S Giao d ch ch ng khốn TP.HCM) vào ho t ñ ng T mã ch ng khoán niêm y t ban ñ u REE SAM, cho ñ n (ngày 25/03/2010) tồn th trư ng có 278 lo i ch ng khốn đư c niêm y t, có 216 c phi u v i t ng giá tr v n hóa đ t 106.088.905,90 tri u đ ng, đ c bi t có doanh nghi p có v n đ u tư nư c 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 58 trái phi u lo i Có th nói r ng ho t ñ ng ñ u tư vào ch ng khoán v n t i Vi t Nam hi n ph bi n ñ i v i ngư i dân t i th Tuy nhiên, m t nh ng “th c tr ng” c a ho t ñ ng ñ u tư ph n đơng nhà đ u tư ch mua bán theo c m tính, quy t đ nh đ u tư ña ph n ch u nh hư ng c a thơng tin ng n h n Chính v y mà th trư ng ch ng khốn Vi t Nam có tính đ t bi n cao v giá Đi u chưa h n t t xét v khía c nh n đ nh phát tri n b n v ng TTCK Làm th ñ gi m thi u r i ro, ño lư ng r i ro n ñ nh TSLT câu h i thư ng tr c c a nhà ñ u tư Trên th gi i, nhà nghiên c u ñã v n d ng phát tri n nhi u mơ hình đ nh giá tài s n v n CAPM, CAPM đa bi n, APT, … Trong mơ hình này, m c dù v n t n t i m t s c m mơ hình CAPM v n mơ hình đơn gi n, d dàng v n d ng nên ñư c s d ng ph bi n Tuy nhiên, k t qu c a mơ hình ph thu c vào quy lu t phân ph i c a TSLT, nghĩa n u khơng xác đ nh xác quy lu t phân ph i c a TSLT mơ hình c lư ng đư c s khơng hi u qu Trong t i TTCK m i TTCK Vi t Nam, lu t phân ph i c a TSLT c a ch ng khoán thư ng không tuân th lu t phân ph i chu n quy lu t phân ph i c a TSLT nh hư ng r t l n ñ n k t qu c lư ng ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình CAPM Chính v y, vi c nghiên c u, ng d ng ki m ñ nh mơ hình CAPM cho TTCK Vi t Nam h t s c c n thi t nh m cung c p quy trình -2và tiêu chu n ki m ñ nh cho vi c nghiên c u, ng d ng mơ hình CAPM th c t M c đích nghiên c u H th ng hóa lý lu n b n v mơ hình ñ nh giá tài s n v n ñ i v i th trư ng ch ng khoán Trên s v n d ng mơ hình cho TTCK Vi t Nam Ki m ñ nh ñ tin c y c a mơ hình CAPM TTCK Vi t Nam T rút k t lu n v phương pháp c lư ng, ki m ñ nh tính hi u l c c a mơ hình xác đ nh mơ hình CAPM phiên b n có th áp d ng cho TTCK Vi t Nam Đ i tư ng ph m vi nghiên c u Đ tài t p trung vào vi c v n d ng ki m ñ nh mơ hình đ 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 s d ng phương pháp c lư ng hi u qu , n ñ nh phù h p v i ñ c thù c a th trư ng ch ng khoán m i d a d li u chu i th i gian Đ tài ch t p trung xác ñ nh h s Beta c a ch ng khoán v i danh m c th trư ng 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) Phương pháp nghiên c u Đ tài s d ng phương pháp th ng kê; phương pháp phân tích t ng h p; phương pháp c lư ng thích h p c c đ i (FIML) Mơ-men t ng qt (GMM) Ý nghĩa khoa h c th c ti n c a ñ tài M t h th ng hóa lý thuy t liên quan đ n mơ hình đ nh giá tài s n v n (CAPM) cho c hai phiên b n Sharpe (1964) – Lintner (1965b) Black (1972) Hai h th ng hóa qui trình v i phương pháp c lư ng ki m đ nh mơ hình ñ nh giá tài s n v n phù h p v i ñ c thù c a th trư ng ch ng khốn m i, d li u có th khơng tn th gi đ nh phân ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t chu n -3Ba s ki m ñ nh s phù h p c a mơ hình đ i v i d li u c a công ty niêm y t 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 c phi u ñ u tư vào th trư ng ch ng khoán Vi t Nam; T o s ban ñ u cho trình đ u tư c a nh ng ngư i ñ u tư lý trí B n ñúc k t nh ng kinh nghi m trình nghiên c u th c nghi m mơ hình t i th trư ng ch ng khoán Vi t Nam, t o ñi u ki n thu n l i cho nghiên c u tương t tương lai C u trúc c a lu n văn Ngoài ph n m ñ u ph n k t lu n, lu n văn g m có chương: Chương 1: T ng quan v mơ hình đ nh giá tài s n v n Trong chương này, ñ tài t ng h p ki n th c lý lu n liên quan đ n mơ hình gi i thi u phiên b n khác c a mơ hình đ nh giá tài s n v n phiên b n Sharpe – Lintner, phiên b n Black v i vi c t ng h p nghiên c u có liên quan Vi t Nam Chương 2: Ư c lư ng ki m đ nh mơ hình CAPM N i dung ch y u c a chương v n d ng hai phương pháp (FIML GMM) ñ c lư ng ki m đ nh mơ hình CAPM CAPM Beta khơng (CAPM Beta zero) Trong đó, phương pháp c lư ng thích h p c c đ i s d ng 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 chu n phương pháp Mô-men t ng quát s d ng trư ng h p d li u khơng đáp ng gi đ nh phân ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t chu n Chương 3: V n d ng mơ hình CAPM t i TTCK Vi t Nam Trên s c a chương trư c, chương t p trung vào vi c c lư ng ki m đ nh mơ hình CAPM đ i v i ch ng khốn ñáp ng ñ s lư ng quan sát t i th trư ng ch ng khoán Vi t Nam -4Chương T ng quan v mơ hình đ 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 Mơ hình đ nh giá tài s n v n (CAPM) 1.2.1 Mơ hình CAPM phiên b n c a Sharpe – Lintner T phiên b n Sharpe - Lintner, 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 thu nh p c a danh m c th trư ng Rf thu nh p c a tài s n phi r i ro Đ t Zi 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 mơ hình CAPM c a Sharpe Lintner sau: E[Zi] = βimE[Zm], Cov(Zi, Zm) βim = Var[Zm] v i Zm thu nh p vư t tr i c a danh m c th trư ng 1.2.2 Mơ 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 qt c a mơ 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 thu nh p c a danh m c th trư ng R0m thu nh p c a danh m c có beta b ng đơi tương ng v i danh m c th trư ng (m) Cov(Ri, Rm) βim = Var[Rm] -5Các phân tích xem kho n thu nh p c a danh m c có beta b ng m t giá tr khơng th quan sát đư c Đ i v i mơ hình có: E[Ri] = αim + βimE[Rm] Và ñ xu t c a phiên b n Black αim = E[R0m](1- βim) ∀i 1.2.3 Nh ng ng d ng c a mơ hình CAPM - H s beta c a mơ hình CAPM đư c s d ng đ phân tích d báo r i ro c a công ty TTCK Khi ñã xác ñ nh ñư c h s beta cho cơng ty TTCK ngư i đ u tư bên liên quan có thêm m t thư c ño ñ ño lư ng d báo r i ro c a công ty - Xác ñ nh t su t l i t c yêu c u ñ u tư v n vào t ng công ty b ng cách c lư ng E(Ri) c a công ty t d li u th trư ng - Xác ñ nh t su t l i t c kỳ v ng c a mơ hình CAPM s d ng làm lãi su t chi t kh u 1.3 T ng quan v nghiên c u có liên quan đ n vi c c lư ng ki m đ nh mơ hình CAPM 1.3.1 T ng quan v nghiên c u ch y u có liên quan ñ n vi c c lư ng ki m đ nh mơ hình CAPM th gi i 1.3.2 T ng quan v nghiên c u có liên quan ñ n vi c c lư ng ki m đ nh mơ hình CAPM t i Vi t Nam T ng k t nghiên c u ñã th c hi n t i VN, có k t lu n sau: M t t t c nghiên c u ch d ng l i mơ hình CAPM, phiên b n c a Sharpe – Lintner, c lư ng mô hình b ng phương pháp c lư ng OLS sau ki m đ nh gi thi t c a mơ hình h i quy Hai m c dù chu i t su t l i t c không tuân th qui lu t phân ph i chu n 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 gia tăng kích thư c m u Tuy nhiên qua th c t ki m ñ nh, ñi u khơng ch c ch n v i t su t l i t c c a ch ng khoán niêm y t t i SGDCK TP.HCM Do đó, nghiên c u b qua m t v n ñ nghiêm tr ng ki m đ nh -6các gi thuy t mơ hình h i quy c lư ng có th b ch ch không hi u qu Chính v y m c dù k t lu n c a nghiên c u có t n t i mơ hình CAPM SGDCK TP.HCM k t qu nghiên c u c a ñ tài khơng đ s đ ch p nh n Do c n ph i th c hi n l i vi c c lư ng ki m đ nh mơ hình Chương Ư c lư ng ki m đ nh mơ 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 chu n 2.1.1 Ư c lư ng mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner b ng phương pháp thích h p c c đ i (FIML) 2.1.1.1 Ư c lư ng mơ hình Zt vectơ (có kích thư c N x1) c a kho n thu nh p vư t tr i c a N tài s n (ho c danh m c tài s n) Chúng ta có mơ hình Zt = α+ β Zmt + εt, v i β vectơ có kích thư c N x c a beta, Zmt thu nh p vư t tr i c a danh m c th trư ng th i kỳ t α, εt véctơ có kích thư c N x l n lư t h s ch n c a thu nh p t tài s n y u t nhi u Trong phiên b n c a Sharpe – Lintner, đ nh nghĩa l i µ thu nh p vư t tr i kỳ v ng H qu mơ hình CAPM c a Sharpe – Lintner t t c ph n t c a véctơ α ñ u b ng Chúng ta dùng phương pháp thích h p c c đ i ñ c lư ng h s mơ hình khơng ràng bu c v i gi đ 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 đư c tham s c lư ng thích h p c c đ i Đó T ˆ ˆ ˆ ˆ ˆˆ α = µ − β µ , ˆ ∑ t = (Z t − µ )(Z mt − µ m ) , m ˆ ∑ = T ∑ (Z ∑ (Z t )( ˆ − µm ) T t =1 T t =1 β = mt ) ' ˆ ˆ ˆ ˆ − α − β Z mt Z t − α − β Z mt -7V i ˆ µ = T T ∑Z t =1 ˆ µm = t T T ∑Z t =1 mt Khi xu t hi n ràng bu c (α = 0) tham s c lư ng β Σ c a mơ hình ràng bu c s ∑ ∑ T ˆ β* = t =1 T Z t Z mt Z t =1 ∑ (Z mt )( t =1 ) ′ ˆ ˆ − β * Z mt Z t − β * Z mt , T ˆ ∑* = T , t Phân ph i c a tham s c lư ng ràng bu c theo gi thuy t H0     1 βˆ * ~ N  β ,  ∑ ,  ˆ ˆ2   T µm + σ m    ˆ T ∑* ~ WN (T − 1, ∑ ) 2.1.1.2 Ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình CAPM S d ng tham s c lư ng khơng ràng bu c, có th thi t l p th ng kê ki m ñ nh Wald v i c p gi thi t sau : Gi thi t H0: α = ñ i thi t H1: α ≠ −1  ˆ2  Th ng kê Wald s J = α ′[Var[α ]]−1 α = T 1 + µ m  α ′ ∑ −1 α ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ2  σm  v i gi thi t H0, J0 s tuân th phân ph i Chi bình phương v i N b c t Khi m u nh , s d ng tiêu chu n ki m ñ nh J1 = (T ˆ µ2  − N − 1)  1+ m   N σˆ m   −1 ˆ α ′∑ −1 ˆ α Theo gi thuy t 0, J1 phân ph i vơ u ki n, trung tâm c a phân ph i F v i N b c t t s (T-N-1) b c t m u s Khi có c hai lo i tham s c lư ng thích h p c c đ i (ràng bu c khơng ràng bu c), có th ki m ñ nh gi i h n c a mơ hình Sharpe – Lintner b ng cách s d ng ki m đ nh t l thích h p Ký hi u LR t l logarit thích h p, có : LR = L* - L = − T log ∑ * − log ∑ ˆ ˆ [ ] Trong L* đ i ñi n cho hàm logarit thích h p ph thu c [ ˆ ˆ J = − LR = T log ∑ * − log ∑ ]~ χ a N -8Theo gi thi t H0, lu t phân ph i m u xác ñ nh J2 có th khác bi t so v i lu t phân ph i c a đ i v i m u l n Jobson Korkie (1982) ñã ñi u ch nh ñ i v i J2 có đ c tính m u xác đ nh t t Đ t J3 giá tr th ng kê u ch nh, có: N   − 2 T −   J =  T − N −  log ∑ * − log ∑ ˆ ˆ J3 =   T   [ ] a ~ χN 2.1.2 Ư c lư ng mơ hình CAPM Beta zero phiên b n Black b ng phương pháp thích h p c c đ i (FIML) 2.1.2.1 Ư c lư ng mơ hình Trong u ki n khơng có tài s n phi r i ro, xem xét mơ hình c a Black Thu nh p kỳ v ng c a danh m c beta zero, E[R0m] ñư c xem m t danh m c khơng th quan sát th tr thành m t tham s chưa đư c xác đ nh c a mơ hình Ký hi u thu nh p kỳ v ng c a danh m c beta zero γ mơ hình c a Black s E[Rt] = ιγ + β(E[Rmt] – γ) = (ι – β)γ + β.E[Rmt] V i mơ hình Black, mơ hình khơng ràng bu c mơ hình thu nh p th c c a th trư ng Đ nh nghĩa Rt véctơ có kích thư c (N x 1) c a thu nh p th c t N tài s n ho c danh m c tài s n T tài s n này, mơ hình thu nh p th c c a th trư ng s Rt = α+ βRmt + εt , v i β véctơ beta c a tài s n có kích thư c (N x 1), Rmt thu nh p c a danh m c th trư ng th i kỳ t α, εt véctơ có kích thư c (N x 1) l n lư t h s ch n c a thu nh p y u t nhi u Có th d dàng xác đ nh đư c h qu c a mơ hình Black b ng cách so sánh kỳ v ng khơng u ki n c a hai mơ hình Đó α = (ι – β)γ S d ng phương pháp thích h p c c đ i, có tham s c lư ng sau ˆ ˆ ˆˆ α = µ − βµ m , βˆ = ∑ T t =1 ˆ ˆ ( R t − µ )( R mt − µ m ) ∑ T t =1 ( R mt ˆ − µm) , - 10 Khi α d n v tham s c lư ng ràng bu c ∑ T= ( R t − γ t )(R mt − γ ) , t βˆ * = ∑ ˆ ∑* = T T t =1 ∑ (R T t =1 t (R mt − γ )2 )( ) ′ ˆ ˆ ˆ ˆ − γ ( t − β * ) − β * R mt R t − γ ( t − β * ) − β * R mt Thi t l p hàm logarit c a t l thích h p, ta có LR ( γ ) = L * ( γ ) − L = − [ ) ) T log ∑ * ( γ ) − log ∑ ] Giá tr c a γ mà làm c c ti u hàm logarit c a t l thích h p s giá tr làm c c đ i hàm logarit thích h p ph thu c Do giá tr ˆ tham s c lư ng thích h p c c ñ i c a γ Chúng ta có th t γ * đ tính * ˆ * ˆ ñư c β ∑ 2.1.2.2 Ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình CAPM Beta zero Khi có tham s c lư ng thích h p c c đ i ràng bu c không ràng bu c có th thi t l p th ng kê ki m đ nh t l thích h p ti m c n c a H0 Gi thi t H0 gi thi t khác ñư c xác ñ nh: H0: α = ( ι- β )γ H1: α ≠ (ι - β)γ Ki m ñ nh t l thích h p J4 đư c xác đ nh giá tr th ng kê ki m ñ nh, có J [ ) = T log ∑ * ) − log ∑ ] ~ χ N −1 Chúng ta có tr th ng kê ki m ñ nh ñi u ch nh J5 [ ) ) J = (T − N − ) log ∑ * − log ∑ ] ~ χ N −1 2.1.3 Ki m ñ nh gi thi t th ng kê ñ i v i mơ hình Ngồi vi c ki m đ nh gi thi t th ng kê ñ i v i β, đ tài cịn trình bày phương pháp 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 m u M t m u dùng ñ c lư ng m u cịn l i dùng đ ñ i chi u 2.2 Khi d li u không tuân th lu t phân ph i chu n 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 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 d ng suy thối v i Mơ-men b c b n h u h n - 11 2.2.1 Ư c lư ng mơ hình CAPM b ng phương pháp GMM Chúng ta ti p t c v i T quan sát theo th i gian N tài s n Chúng ta c n thi t l p vectơ Mơ-men u ki n v i kỳ v ng tốn b ng khơng Mơmen u ki n 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 mơ hình s cung c p N Mơ-men u ki n tích s c a thu nh p vư t tr i th trư ng vectơ ph n dư cung c p N Mơ-men u ki n khác Chúng ta có ft(θ) = ht ⊗ εt Trong đó: h’t = [1 Zmt], εt= Zt - α - βZmt θ’ = [α’β’] ) Tham s c lư ng GMM θ ñư c xác ñ nh ñ t i thi u phương trình tồn phương QT(θ) = gT(θ)’WgT(θ) Các tham s c lư ng s b ng ˆ ˆ ˆˆ α = µ − βµ m , ˆ ∑ (Z − µˆ )(Z − µ ) ∑ (Z − µˆ ) T βˆ = t =1 t mt m T t =1 mt m 2.2.2 Ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình Khi d li u khơng tn th lu t phân ph i chu n, ñ c l p ñ ng nh t, n u s d ng phương pháp c lư ng OLS hay FIML c lư ng có th b ch ch tham s c lư ng không ph i c lư ng hi u qu V n ñ quan tr ng cách ti p c n theo phương pháp GMM ma tr n hi p phương sai c a c lư ng có th đư c xác đ nh không ch ch ) ) hi u qu Phương sai c a α β s khác v i phương sai c a h s phương pháp thích h p c c đ i Ma tr n phương sai c a ) tham s c lư ng θ phương pháp GMM s V = [D0’S0-1D0]-1 Trong đó: +∞ ′  ∂ g T ( θ )  S = D = E ∑ E  f t (θ ) f t − l (θ )      ∂θ ′ l = −∞ )     Phân ph i ti m c n c a θ phân ph i chu n )a Do ta có θ ~ N (θ , [D ′0 S -1 D ] -1 T µm  v i D = − o µ  m (σ m ) + µm   ) [[ ' − Tr th ng kê m ñ nh s J = Tα ′ R DT S T DT gi thi t H0 J ~ χ N ] −1 ] −1 ) R′ α V i - 12 Ngồi ra, chúng có th ki m gi thi t ñ i v i α β phương pháp FIML Chương V n d ng mơ hình CAPM t i TTCK Vi t Nam 3.1 Gi i thi u v TTCK Vi t Nam d li u c a mơ hình 3.1.1 Gi i thi u v TTCK Vi t Nam 3.1.2 Mô t d li u phương pháp thu th p, x lý d li u 3.1.2.1 D n nh p T i SGDCK TP.HCM tính đ n h t tháng năm 2010, ch có 20 ch ng khốn đáp ng ñư c ñi u ki n v s quan sát 60 tháng Do đó, đ tài thu th p s d ng d li u c a 20 ch ng khốn đ c lư ng ki m đ nh 3.1.2.2 Th ng kê mơ t ch ng khốn s d ng đ c lư ng 3.2 V n d ng mơ 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 tiêu chu n ki m ñ nh: Jarque – Bera, Cramer – von, Watson, Anderson – Darling ñ ki m ñ nh phân ph i c a 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 CK c a danh m c th trư ng tuân th qui lu t phân ph i chu n n u c tiêu chu n ki m ñ nh ñ u ch p nh n Chúng ta th y chu i TSLT c a ch ng khốn, có chu i TSLT c a ch ng khốn khơng tn th theo qui lu t phân ph i chu n (BT6, DHA, HAS, KHA, MHC, REE, SAV TRI) cịn l i đ u tuân th qui lu t phân ph i chu n Do s d ng phương pháp c lư ng thích h p c c đ i - FIML đ i v i mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner s khơng c lư ng ñ i v i ch ng khốn đ đ m b o tn th gi ñ nh c a phương pháp c lư ng 3.2.2 Ki m đ nh tính d ng đ i v i chu i TSLT vư t tr i Như trình bày k t lu n chương 2, ñ tránh trư ng h p h i qui gi m o, th c hi n h i qui gi a hai bi n chu i th i gian chu i d li u c a bi n ph i có tính d ng M t q trình ng u nhiên đư c xem - 13 có tính d ng n u trung bình phương sai c a q trình khơng thay ñ i theo th i gian 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 đo n ch khơng ph thu c vào th i ñi m th c t mà hi p phương sai đư c tính Qua d li u b ng 3-3, th y có ñ n 15/21 chu i TSLT có xác su t sai l m bác b gi thi t H0 cho r ng chu i d li u có tính d ng x p x Đ i v i chu i l i g m Zm, ZNKD, ZREE, ZSAM, ZSFC ZTS4 xác su t ñ t m c l n (trên 99,9%) Do đó, có th kh ng đ nh tồn b 21 chu i d li u th i gian nói đ u có tính d ng 3.2.3 Ư c lư ng mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner b ng phương pháp FIML 3.2.3.1 K t qu c lư ng đ i v i mơ hình khơng ràng bu c Ư c lư ng mơ hình (2.1) Zt = α+ β Zmt + εt đ i v i 12 ch ng khốn có TSLT tn th lu t phân ph i chu n d ng thu ñư c chu i ph n dư t mơ hình đ ki m đ nh gi thi t ñ i v i ph n dư c a mơ hình khơng ràng bu c 3.2.3.2 Ki m ñ nh gi thi t ñ i v i ph n dư c a mơ hình khơng 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 ph n dư - Ki m ñ nh hi n tư ng phương sai khơng đ ng nh t ñ i v i ph n dư N u ph n dư c a mơ hình khơng tuân th gi ñ nh thanm s c lư ng khơng cịn đ m b o c lư ng BLUE lo i b ch ng khốn kh i mơ hình c lư ng l i mơ hình khơng ràng bu c Qua q trình ki m tra gi đ nh c a mơ hình h i qui, có th k t lu n r ng ph n dư c a mơ hình khơng ràng bu c phiên b n Sharpe - Lintner tuân th phân ph i chu n, ñ c l p ñ ng nh t ñư c ñ m b o - 14 ñ i v i mã ch ng khoán: AGF, BBC, GIL, GMD, HAP, LAF, SAM, SFC, SSC, TMS TS4 3.2.3.3 K t qu c lư ng đ i v i mơ hình CAPM Chúng ta c lư ng mơ hình CAPM: Zt = βZmt + εt Sau thơng qua ki m đ nh Student đ lo i b CK có h s β=0 c lư ng l i mô hình K t qu sau B ng 3-9: Giá tr c lư ng h s c a mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner theo phương pháp FIML Ch ng khoán H s β Giá tr c lư ng Tr th ng kê T Prob AGF C(2) 0,6009 5,7340 BBC C(4) 0,7370 6,2741 GIL C(10) 0,6296 4,6295 GMD C(12) 0,6759 4,6073 HAP C(14) 0,8433 8,1960 LAF C(20) 0,9147 5,4413 SAM C(28) 0,5012 5,4592 SFC C(32) 0,6698 8,7307 SSC C(34) 0,4042 4,3920 TMS C(36) 0,8871 7,4891 3.2.3.4 Ki m ñ nh hi u l c mơ hình CAPM phiên b n Sharpe Lintner Ki m ñ nh Wald ñ i v i gi thi t α = cho phép k t lu n r ng ñ i v i mã ch ng khốn nói trên, h s α c a mơ hình đ u b ng Đi u có nghĩa mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner có hi u l c Ki m đ nh b ng tiêu chu n t l thích h p có k t qu T b ng 3-11, th y xác su t sai l m bác b gi thi t H0 (α =0) cho r ng mơ hình CAPM khơng có hi u l c hay h s α ≠ c a tr th ng kê J0, J1, J2 J3 ñ u l n (trên 0.90) Chính v y, có th k t lu n mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner đ i v i mã ch ng khốn có hi u l c Như v y, mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner t n t i đ i v i ch ng khốn nói - 15 B ng 3-11: Ki m ñ nh t l thích h p ñ i v i mơ hình CAPM phiên b n Shaper - Lintner H phương trình g m: AGF, BBC, GIL, GMD HAP Tiêu chu n ki m ñ nh Tr th ng kê Prob K t lu n ki m đ nh 0,997 Mơ hình có hi u Ki m ñ nh Wald - J0 0,305456 50 l có 0,988 Mơ hình c hi u Ki m đ nh Fisher - J1 3,298925 90 l có 0,997 Mơ hình c hi u Ki m ñ nh ti m c n - J2 0,285306 l có 0,998 Mơ hình c hi u Ki m ñ nh ñi u ch nh - J3 0,268663 l c H phương trình g m: LAF, SAM, SFC, SSC, TMS TS4 Tiêu chu n ki m ñ nh Tr th ng kê Prob K t lu n ki m đ nh 0,851 Mơ hình có hi u Ki m đ nh Wald - J0 2,651061 20 l có 1,000 Mơ hình c hi u Ki m ñ nh Fisher - J1 23,41771 00 l có 0,985 Mơ hình c hi u Ki m đ nh ti m c n - J2 1,014421 l có 0,987 Mơ hình c hi u Ki m đ nh ñi u ch nh - J3 0,955246 l c 3.2.3.5 Ki m ñ nh gi thi t ñ i v i h s β Ki m ñ nh gi thi t β = b ng tiêu chu n ki m ñ nh Wald hay s d ng ki m đ nh phía đ i v i gi thi t β

Ngày đăng: 26/11/2013, 00:15

Hình ảnh liên quan

MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆ T NAM  - Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam
MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆ T NAM Xem tại trang 1 của tài liệu.
2.1.1.2 Kiểm ñịnh tính hiệu lựcc ủa mô hình CAPM - Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam

2.1.1.2.

Kiểm ñịnh tính hiệu lựcc ủa mô hình CAPM Xem tại trang 9 của tài liệu.
Đối với mô hình ràng buộc trong phiên bản Black, chúng ta giải ñược các tham sốước lượng thích hợp cực ñại - Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam

i.

với mô hình ràng buộc trong phiên bản Black, chúng ta giải ñược các tham sốước lượng thích hợp cực ñại Xem tại trang 11 của tài liệu.
Bảng 3-11: Kiểm ñịnh tỷ lệ thích hợp ñối với mô hình CAPM phiên bản Shaper - Lintner  - Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam

Bảng 3.

11: Kiểm ñịnh tỷ lệ thích hợp ñối với mô hình CAPM phiên bản Shaper - Lintner Xem tại trang 17 của tài liệu.
Bảng 3-14: Giá trị ước lượng hệ số Beta của mô hình CAPM phiên - Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam

Bảng 3.

14: Giá trị ước lượng hệ số Beta của mô hình CAPM phiên Xem tại trang 18 của tài liệu.
3.3.3 Ước lượng mô hình CAPM phiên bản Black bằng phương pháp GMM  - Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam

3.3.3.

Ước lượng mô hình CAPM phiên bản Black bằng phương pháp GMM Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hai là mô hình CAPM phiên bản Black có hiệu lực tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Qua bảng 3- 35, chúng ta thấ y mô hình Black có  hiệu lực cho toàn bộ 13 chứng khoán - Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam

ai.

là mô hình CAPM phiên bản Black có hiệu lực tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Qua bảng 3- 35, chúng ta thấ y mô hình Black có hiệu lực cho toàn bộ 13 chứng khoán Xem tại trang 24 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan