Thiết lập danh mục đầu tư tối ưu bằng mô hình nhân tố ở thị trường chứng khoán việt nam – một số giải phá.pdf

Thiết lập danh mục đầu tư tối ưu bằng mô hình nhân tố ở thị trường chứng khoán việt nam – một số giải phá

CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VỀ ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN VÀ DANHMỤC ĐẦU TƯ

1.1 Chứng khoán và rủi ro chứng khoán.1.1.1 Cổ phiếu

Cổ phiếu là giấy chứng nhận cổ phần, nó xác nhận quyền sở hữu của cổ đông đối với công ty cổ phần Người mua cổ phiếu trở thành cổ đông Cổ đông nắm giữ cổ phiếu là một trong những người chủ doanh nghiệp nên là người trực tiếp thụ hưởng kết quả sản xuất kinh doanh cũng như lãnh chịu mọi rủi ro trong kinh doanh và do đó cổ phiếu có những đặc điểm sau:

- Không có kỳ hạn và không hoàn vốn

- Cổ tức của cổ phiếu thường tuỳ thuộc vào kết quả sản xuất kinh doanh nên không cố định

- Khi công ty bị phá sản, cổ đông thường là người cuối cùng được hưởng giá trị còn lại của tài sản thanh lý.

- Giá cổ phiếu biến động rất nhanh nhạy đặc biệt là trên thị trường thứ cấp.

1.1.2 Trái phiếu

Trái phiếu là một hợp đồng nợ dài hạn được ký kết giữa chủ thể phát hành ( Chính phủ hoặc doanh nghiệp) và người cho vay, đảm bảo một sự chi trả cổ tức định kỳ và hoàn lại vốn gốc cho người cầm trái phiếu ở thời điểm đáo hạn Trái phiếu có các đặc điểm sau:

- Do chính phủ hay doanh nghiệp phát hành để huy động vốn dài hạn, có kỳ hạn nhất định, cuối kỳ phải trả lại vốn gốc cho trái chủ.

- Tỷ suất lãi trái phiếu được xác định trước và tính lãi trên mệnh giá.

- Khi công ty bị giải thể thanh lý tài sản, người cầm trái phiếu được ưu tiên trả nợ trước cổ đông nên mức độ rủi ro thấp hơn cổ phiếu.

1.1.3 Chứng chỉ quỹ

Chứng chỉ quỹ đầu tư chứng khoán là một loại chứng khoán dưới hình thức chứng chỉ hoặc bút toán ghi sổ do công ty quản lý quỹ thay mặt Quỹ công chúng phát hành,

xác nhận quyền sở hữu hợp pháp của người đầu tư đối với một hoặc một số đơn vị quỹ của một quỹ công chúng.

1.1.4 Chứng khoán phái sinh

Chứng khoán phái sinh có thể được định nghĩa như là các công cụ tài chính mà giá trị của nó phụ thuộc vào giá trị của các chứng khoán cơ sở Thông thường sự thay đổi về giá của chứng khoán phái sinh bắt nguồn từ sự thay đổi giá của chứng khoán cơ sở Chứng khoán phái sinh bao gồm: giấy chứng nhận quyền mua cổ phần ( Priotity right), chứng quyền ( Warrant ), hợp đồng kỳ hạn ( Forward contracts), hợp đồng tương lai ( Future contracts), hợp đồng quyền chọn ( Option contracts).

1.2 Danh mục đầu tư1.2.1 Khái niệm

Danh mục đầu tư (portfolio) là sự kết hợp của hai hay nhiều chứng khoán hoặc tài sản trong đầu tư.

1.2.2 Vai trò danh mục đầu tư

v Danh mục đầu tư là công cụ hữu hiệu để hạn chế rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận.

Khi đồng thời đầu tư vào nhiều loại chứng khoán khác nhau, sự thua lỗ của một loại chứng khoán chỉ có tác động nhỏ đến toàn bộ danh mục, thậm chí nhiều khi chúng ta có thể bù lỗ bằng lợi nhuận thu được từ các chứng khoán khác trong cùng một danh mục đó Khi đa dạng hoá danh mục đầu tư có thể triệt tiêu một cách tốt nhất rủi ro chứng khoán, chỉ còn lại rủi ro thị trường, đây cũng là một trong những mục tiêu quan trọng của những nhà đầu tư chứng khoán hướng tới.

v Danh mục đầu tư có thể đáp ứng được khẩu vị của từng nhà đầu tư riêng lẽ.

Như chúng ta đã biết, tỷ suất sinh lợi luôn đi kèm với rủi ro và khẩu vị của các nhà đầu tư la rất khác nhau Ví dụ các nhà đầu tư ở các lứa tuổi khác nhau sẽ có nhu cầu riêng trong chính sách lựa chọn danh mục đầu tư và liên quan đến rủi ro Thông thường người già ưa thích đầu tư vào những chứng khoán có độ an toàn cao như trái

phiếu Chính phủ, còn giới trẻ lại thích đầu tư vào những chứng khoán có độ rủi ro cao nhưng kỳ vọng mức lợi tức cao Việc lựa chọn cho mình một chứng khoán riêng lẽ đáp ứng được nhu cầu riêng của mỗi người là rất khó khăn, vì vậy sự ra đời của danh mục đầu tư sẽ giải quyết vấn đề một cách dễ dàng hơn, đáp ứng được nhu cầu thị trường, và làm thị trường chứng khoán phát triển một cách sôi động hơn

1.2.3 Nguyên lý đa dạng hoá

Trong một danh mục đầu tư, mỗi loại chứng khoán có một mức độ rủi ro khác nhau Vì thế đa dạng hoá đầu tư là một nguyên tắc trong đầu tư chứng khoán và là giải pháp quan trọng để giảm thiểu rủi ro cho toàn danh mục Trong thực tế đã xảy ra rất nhiều trường hợp khi thêm một tài sản có tính rủi ro vào danh mục đầu tư sẽ làm giảm được rủi ro của toàn danh mục đầu tư.

Khi hai hay nhiều chứng khoán tham gia cấu thành một danh mục thì mỗi cặp hai chứng khoán sẽ có những tương tác với nhau tạo ra một kết quả chung cho cả danh muc Và đây là cơ sở của nguyên lý đa dạng hoá danh mục đầu tư.

Rủi ro của những chứng khoán riêng lẻ trong danh mục đầu tư cần phải được đo luờng trong hiệu quả tác động của chúng đối với danh mục đầu tư tổng thể.

Các chứng khoán có xu hướng rủi ro trái ngược với rủi ro ban đầu là những yếu tố làm giảm thiểu rủi ro có hiệu quả Đây là cơ sở quan trọng cho việc xác định thước đo rủi ro của từng chứng khoán khi đưa chúng vào danh mục đầu tư và là mấu chốt để xây dựng lý thuyết mô hình CAPM mà chúng ta đã biết.

Mỗi chứng khoán luôn tiềm ẩn hai loại rủi ro: rủi ro hệ thống và rủi ro không hệ thống, và cũng chính hai loại rủi ro này được dùng để đo lường rủi ro tổng thể của danh mục Trong đó, rủi ro hệ thống là rủi ro khó có thể tránh được khi nó đã xảy ra, rủi ro không hệ thống là rủi ro có nguyên nhân từ đơn vị phát hành chứng khoán, do vậy có thể hạn chế được bằng cách đa dạng hoá danh mục đầu tư Khi một chứng khoán đưa vào danh mục đầu tư thì rủi ro của nó sẽ tương tác với các chứng khoán khác trong danh mục để tạo nên rủi ro của cả danh mục Mức độ rủi ro của toàn danh mục cao hay thấp tuỳ thuộc vào sự tương tác này Nếu trong danh mục càng có nhiều

chứng khoán thì sự tương tác bù trừ càng lớn và càng có nhiều khả năng giảm thiểu rủi ro.

Rủi ro hệ thống là rủi ro bên ngoài thị trường, mang tính khách quan, nó luôn tồn tại trong bất kỳ chứng khoán nào, nó được biểu thị bằng đường thẳng cố định (i), song song với trục hoành (n), điều này cho thấy bất kỳ chứng khoán nào cũng tiềm ẩn rủi ro đồng nghĩa với bất kể danh mục nào cũng đều chứa đựng rủi ro không thể giảm thiểu được Trong khi đó, rủi ro không hệ thống được biểu diễn trên đồ thị là một đường cong (j) Khi danh mục đầu tư bổ sung thêm chứng khoán thì các chứng khoán càng có nhiều cơ hội tương tác với nhau làm giảm rủi ro không hệ thống của danh mục Đường cong (j) sẽ dịch chuyển xuống và có thể tiệm cận với đường (i) Đây gọi là đa dạng hoá danh mục đầu tư, nếu càng đa dạng hoá chứng khoán thì càng có nhiều khả năng giảm thiểu rủi ro Một chuyên gia xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả cần phải xây dựng một danh mục đầu tư sao cho đường rủi ro không hệ thống có thể tiệm cận tới (j), khi đó danh mục chỉ còn rủi ro hệ thống Như vậy, đa dạng hoá đầu tư chỉ có tác dụng giảm thiểu rủi ro không hệ thống Đây cũng là mục tiêu của nhà quản trị danh mục đầu tư hướng tới.

Hình 1: Đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro danh mục với số lượng chứng khoán.1.2.4 Lý thuyết thị trường vốn hiệu quả

Lý thuyết thị trường vốn hiệu quả cho rằng : Một thị trường vốn hiệu quả là thị trường trong đó giá chứng khoán điều chỉnh nhanh chóng để nắm bắt được các thông

tin mới, vì thế giá hiện hành của những chứng khoán phản ánh tất cả các thông tin về chứng khoán Nói cách khác là thị trường hiệu quả về thông tin.

Lý thuyết thị trường vốn hiệu quả hoạt động dựa trên các giả thiết sau:

+ Có một số lượng lớn các thành viên tham gia thị trường biết tối đa hóa lợi nhuận bằng việc phân tích và đánh giá các chứng khoán, các thành viên này độc lập với nhau + Các thông tin liên quan tới chứng khoán đến được với thị trường một cách ngẫu nhiên và việc tiêu tốn thời gian của một thông báo thì nhìn chung là độc lập với các thông báo khác.

+ Các nhà đầu tư tối đa hóa lợi nhuận điều chỉnh giá chứng khoán một cách nhanh chóng để phản ánh tác động của thông tin mới Mặc dù việc điều chỉnh giá chứng khoán có thể không hoàn hảo nhưng chúng không bị thiên lệch.

Trong thực tế có rất nhiều dạng khác nhau có liên quan đến các giả thiết của thị trường vốn hiệu quả hay nói khác đi, có nhiều mức độ hiệu quả khác nhau của thị trường vốn Tùy vào luồng thông tin có liên quan, nhà kinh tế học E.Fama đã phân chia giả định thị trường hiệu quả thành ba dạng sau:

Giả định thị trường hiệu quả dạng yếu : giả định rằng giá chứng khoán hiện tại

phản ánh đầy đủ các thông tin thị trường chứng khoán bao gồm các mức giá, tỷ suất sinh lợi và khối lượng giao dịch lịch sử, và các thông tin khác đã được tạo ra từ thị trường như những giao dịch lô lẻ, giao dịch nguyên lô, và các giao dịch được thực hiện bởi các chuyên gia sàn giao dịch.

Giả định thị trường hiệu quả dạng vừa phải : giả định thị trường hiệu quả dạng

vừa vuợt qua giả định dạng yếu, giả định rằng giá chứng khoán điều chỉnh nhanh chóng để giải phóng tất cả các thông tin công khai, có nghĩa rằng giá chứng khoán hiện tại phản ánh tất cả các thông tin công cộng Thông tin công cộng cũng bao gồm các thông tin phi thị trường như thu nhập, cổ tức, P/E, tỷ suất cổ tức D/P, tỷ số P/B, chia tách cổ phần, các thông tin về nền kinh tế, và các thông tin có tính chất chính trị khác.

Giả định thị trường hiệu quả dạng mạnh : giả định rằng giá chứng khoán phản

ánh đầy đủ các thông tin từ nguồn thông tin công cộng cho đến nguồn thông tin riêng.

Điều này có nghĩa rằng không có nhóm nhà đầu tư nào có thể độc quyền tiếp cận các thông tin liên quan tới việc hình thành nên giá chứng khoán Giả định thị trường hiệu quả dạng mạnh vượt qua dạng yếu và dạng vừa phải hơn nữa nó còn mở rộng giả định thị trường hiệu quả mà trong đó giá chứng khoán điều chỉnh nhanh chóng với sự giải phóng các thông tin mới, với giả định thị trường hoàn hảo, tất cả các thông tin đều không có chi phí và sẵn có cho tất cả mọi người là như nhau ở cùng thời gian.

Lý thuyết thị trường vốn hiệu quả đưa ra những hàm ý quan trọng về hoạt động đầu tư trên thị trường chứng khoán như sau:

+ Do giá cả chứng khoán được điều chỉnh theo các thông tin mới một cách nhanh chóng dù không hoàn hảo nhưng cũng không bị thiên lệch, nên thỉnh thoảng thị trường sẽ điều chỉnh quá mức hay điều chỉnh yếu hơn thì chúng ta cũng chẳng thể nào đoán được điều gì sẽ xảy ra tại bất kỳ thời điểm nào cho trước Hay nói cách khác giá chứng khoán biến động theo những bước ngẫu nhiên (Random Walks).

+ Vì giá cả phản ánh tất cả các thông tin có sẵn được công bố ở mọi thời điểm nên tỷ suất sinh lợi mong đợi bao hàm giá hiện hành của chứng khoán đó sẽ phản ánh rủi ro của nó, hay nói theo ngôn ngữ của CAPM thì tất cả các chứng khoán đều nằm trên đường SML, nơi mà tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán phù hợp với rủi ro chúng mang lại.

Tuy nhiên những bằng chứng thực nghiệm của lý thuyết thị trường vốn hiệu quả cũng còn lẫn lộn, có những chứng cứ ủng hộ lý thuyết này xong cũng có những chứng cứ phản bác lại nó Cho nên trong thực tế hoạt động đầu tư, trái với lý thuyết thị trường vốn hiệu quả cho rằng không có nhà đầu tư nào có thể đạt được tỷ suất sinh lợi trên mức trung bình của thị trường sau khi đã điều chỉnh rủi ro, thì những nhà đầu tư năng động tin rằng vẫn luôn có những cơ hội dành cho họ trong việc tìm kiếm tỷ suất sinh lợi vượt trội so với thị trường.

1.3 Quản lý danh mục đầu tư.

1.3.1 Nội dung quản lý danh mục đầu tư

1.3.1.1 Khái niệm quản lý danh mục đầu tư

Quản lý danh mục đầu tư là nghiên cứu, lựa chọn cách thức thích hợp các loại chứng khoán riêng lẽ với các mức rủi ro khác nhau vào một tổ hợp đầu tư ( danh mục đầu tư ) để giảm thiểu rủi ro với mức lợi nhuận kỳ vọng được xác định trước hoặc để làm tăng lợi nhuận kỳ vọng cho danh mục đầu tư mà không làm tăng rủi ro tương ứng.

1.3.1.2 Các bước quản lý danh mục đầu tư.

Quản lý danh mục đầu tư là quá trình liên tục và có hệ thống gồm 4 bước:

- Thứ nhất, xác định mục tiêu đầu tư Trọng tâm của việc xác định mục tiêu là xác định rõ mức độ rủi ro có thể chấp nhận được của nhà đầu tư và mức độ lợi nhuận mong đợi tương thích với mức độ rủi ro đó.

- Thứ hai, xây dựng các chiến lược quản lý danh mục đầu tư phù hợp với mục tiêu bao gồm việc lập các tiêu chuẩn và phân bổ đầu tư.

- Thứ ba, giám sát theo dõi những diễn biến giá cả tương đối của chứng khoán trên thị trường, cả mức độ rủi ro và lợi nhuận mong đợi.

- Thứ tư, điều chỉnh danh mục đầu tư phù hợp với diễn biến của thị trường và mục tiêu của người đầu tư.

1.3.2 Các chiến lược quản lý danh mục đầu tư1.3.2.1 Quản trị danh mục đầu tư thụ động

Chiến lược quản trị danh mục đầu tư thụ động gắn chặt với quan điểm đầu tư theo mô hình định giá tài sản vốn CAPM, và lý thuyết thị trường vốn hiệu quả Nhà đầu tư theo chiến lược thụ động cho rằng thị trường chứng khoán là hiệu quả tuy không hoàn hảo nhưng các chứng khoán sẽ luôn được định giá một cách hợp lý Mặt khác, họ cho rằng mô hình CAPM phát huy tác dụng khi mà các nhà đầu tư đều có kỳ vọng thuần nhất về các ước lượng của tỷ suất sinh lợi và rủi ro của các chứng khoán dẫn đến quan điểm thống nhất về danh mục vốn đầu tư thị trường, về đường thị trường vốn, đường thị trường chứng khoán Do vậy sẽ không có nhà đầu tư nào đạt được mức tỷ suất sinh lợi vượt trội hơn so với thị trường sau khi đã điều chỉnh rủi ro.

Vì vậy, nhà đầu tư thụ động chỉ cần đa dạng hóa danh mục đầu tư mà không cần phân tích chứng khoán để gia tăng hiệu quả đầu tư so với mức trung bình của toàn thị

trường Có hai phương pháp đầu tư thụ động chủ yếu đó là phương pháp mua và giữ chứng khoán, và phương pháp đầu tư theo chỉ số chứng khoán.

Phương pháp mua và giữ: Nhà đầu tư sẽ mua và giữ các chứng khoán trong một

thời gian dài, chỉ điều chỉnh chút ít và hạn hữu trong suốt thời gian nắm giữ chứng khoán với mục tiêu về tỷ suất sinh lợi và rủi ro phù hợp với mức bình quân của thị trường trong dài hạn và do đó các biến động về rủi ro và tỷ suất sinh lợi trong ngắn hạn sẽ không được xét đến.

Phương pháp đầu tư theo chỉ số chứng khoán: Trong phương pháp mua và giữ

chứng khoán, nhà đầu tư sẽ gặp phải hạn chế là nếu số lượng chứng khoán quá ít có thể gây ra một lượng đáng kể rủi ro không hệ thống (có thể đa dạng hóa) trong khi nếu gia tăng quá lớn số lượng chứng khoán trong danh mục sẽ gặp phải vấn đề giới hạn về vốn đầu tư, về khả năng và thời gian dành cho việc quản lý cũng như chi phí quản lý danh mục Một phương pháp đầu tư thụ động khác là đầu tư theo chỉ số chứng khoán Phương pháp này dựa trên các nguyên tắc sau:

+ Rủi ro danh mục đầu tư tương đương với rủi ro danh mục thị trường:

βp = βM =1

+Đa dạng hóa tối đa dựa vào khối lượng vốn đầu tư, chi phí giao dịch, và mục tiêu đầu tư Đa dạng hóa trong trường hợp này được thực hiện theo cách lựa chọn các cổ phiếu thuộc các lĩnh vực khác nhau mà không cần phân tích cổ phiếu.

+ Xác định mục tiêu rủi ro của toàn bộ danh mục để làm căn cứ lựa chọn cổ phiếu Thông thường nhà đầu tư sẽ kết hợp cổ phiếu, trái phiếu, và đi vay hoặc cho vay để mô phỏng beta của danh mục theo beta của danh mục thị trường.

1.3.2.2 Quản trị danh mục đầu tư năng động

Khác với chiến lược quản trị thụ động, chiến lược quản trị danh mục đầu tư năng động dựa trên quan điểm rằng mô hình CAPM không phải lúc nào cũng đúng, và rằng lý thuyết thị trường vốn hiệu quả vẫn có những khiếm khuyết của nó Nhà đầu tư năng động tin rằng có những chứng khoán bị định giá sai và hoặc khi có những khác biệt trong kỳ vọng của nhà đầu tư về các ước lượng về tỷ suất sinh lợi và rủi ro của các chứng khoán Nói cách khác là ở đây sẽ có những quan điểm khác biệt giữa các nhà

đầu tư về danh mục vốn đầu tư thị trường Vì vậy sẽ luôn có những cơ hội để nhà đầu tư năng động đạt được mức tỷ suất sinh lợi vượt trội so với tỷ suất sinh lợi thị trường

sau khi đã điều chỉnh rủi ro, thông qua việc phân tích và nhận diện những chứngkhoán bị định giá sai và hoặc bằng cách xác định thời gian hoạt động tốt của cácchứng khoán (định thời gian chuẩn).

Những thay đổi trong giá cả chứng khoán là hết sức quan trọng đối với nhà đầu tư năng động, nó đòi hỏi nhà đầu tư năng động phải điều chỉnh thường xuyên và đôi khi là cơ bản đối với danh mục vốn đầu tư sao cho phù hợp với mục tiêu về tỷ suất sinh lợi và rủi ro năng động của mình.

Một cách tổng quát trong thực tế, hoạt động quản trị danh mục vốn đầu tư năng động thường bao gồm ba giai đoạn sau:

Hoạch định tài sản (hay phân bổ vốn đầu tư) : Trong giai đoạn này nhà đầu tư

phải quyết định tỷ trọng đầu tư vào các loại tài sản khác nhau như cổ phiếu, trái phiếu, và các chứng khoán trên thị trường tiền tệ Quyết định phân bổ vốn đầu tư tối ưu sẽ phụ thuộc vào mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư và vào các ước lượng về rủi ro và tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán Với mục tiêu đạt được danh mục đầu tư hiệu quả phù hợp với khẩu vị rủi ro của mình nhà đầu tư sẽ lựa chọn và phân bổ vốn đầu tư vào các ngành kinh tế khác nhau mà mình am hiểu, có kinh nghiệm hoạt động hay chỉ đơn thuần là theo sở thích cá nhân rồi sau đó mới lựa chọn các chứng khoán cụ thể để đưa vào danh mục.

Định thời gian chuẩn : Nhà đầu tư năng động xác định thời gian chuẩn cho danh

mục vốn đầu tư năng động khi anh ta tin rằng giá cả hiện tại chưa phản ánh đầy đủ thông tin, điều này có nghĩa là nhà đầu tư năng động không đồng nhất quan điểm của mình với thị trường về danh mục vốn đầu tư thị trường Nói cách khác, nhà đầu tư năng động tin rằng giá chứng khoán sẽ lên cao hoặc xuống thấp hơn so với quan điểm của thị trường.

Hình 2: Định thời gian chuẩn cho danh mục

Nhà đầu tư năng động tin rằng danh mục thị trường là A chứ không phải M như đánh giá của thị trường, vì vậy đường thị trường vốn đối với nhà đầu tư năng động bây giờ là CAN chứ không phải là CML Nhà đầu tư năng động sẽ lựa chọn danh mục p3

thay vì p2 Nếu dự đoán đúng thì rõ ràng nhà đầu tư sẽ đạt được lợi ích cao hơn (đường cong hữu dụng Ū3cao hơn đường Ū2 ) Nhưng nếu dự đoán sai thì lợi ích của nhà đầu tư sẽ bị giảm đi, danh mục tương đương với danh mục p3 trên đường CML là danh mục p1 (danh mục có cùng các tài sản và tỷ trọng tài sản với danh mục p3) do đường cong hữu dụng lúc này là Ū1 thấp hơn đường Ū2.

Thực chất của việc định thời gian chuẩn là một quyết định quản trị năng động nhằm làm thay đổi beta của danh mục so với danh mục thị trường (danh mục chuẩn) Nếu nhà đầu tư năng động tin rằng danh mục chuẩn sẽ tốt hơn bình thường (giá chứng khoán sẽ lên) thì anh ta sẽ tăng beta của danh mục đầu tư Ngược lại, nếu nhà đầu tư năng động tin rằng danh mục chuẩn sẽ xấu hơn bình thường (giá chứng khoán sẽ giảm), anh ta sẽ giảm beta của danh mục đầu tư.

Lựa chọn chứng khoán: Sau khi đã tiến hành phân bổ tài sản, nhà đầu tư sẽ

tiến hành việc lựa chọn chứng khoán Mục tiêu của việc lựa chọn chứng khoán là tìm ra các chứng khoán bị định giá sai, có thể chứng khoán bị định giá cao hoặc bị định giá thấp Nói cách khác, là các chứng khoán không nằm trên đường SML hay là các chứng khoán có α ≠ 0 theo mô hình CAPM Chúng ta biết rằng một chứng khoán bị định giá quá cao (có α <0) sẽ cho tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn so với mức tỷ suất sinh lợi mong đợi tương ứng với rủi ro thị trường của nó Trong khi đó một chứng khoán bị định giá quá thấp (có α >0) sẽ cho tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi tương ứng với rủi ro thị trường của nó Nhà đầu tư năng động động sẽ giảm tỷ lệ các chứng khoán bị định giá cao trong danh mục của mình (vì theo dự đoán giá của chúng sẽ giảm) trong khi lại gia tăng tỷ trọng nắm giữ các chứng khoán bị định giá thấp (vì chúng được dự tính là sẽ tăng giá) Tức là nhà đầu tư tìm cách gia tăng αpcủa danh mục:

=

Trong đó : Wi là tỷ trọng của chứng khoán i trong danh mục P αi là α của chứng khoán i trong danh mục P.

1.3.2.3 Sự khác biệt giữa hai chiến lược đầu tư thụ động và năngđộng

Chiến lược đầu tư thụ động sử dụng đường thị trường vốn CML như là một đường phân bổ vốn CAL tối ưu Qui mô danh mục thị trường là kết quả các lệnh “mua” và “bán” có mục đích lợi nhuận và các lệnh này sẽ dừng khi không mang lại lợi nhuận nữa Và trong thế giới đơn giản của mô hình CAPM tất cả các nhà đầu tư đều sử dụng nguồn thông tin như nhau trong phân tích chứng khoán sẽ đưa đến cùng kết luận về một danh mục thị trường hiệu quả và do thị trường là hiệu quả nên giá cả chứng khoán đã phản ánh đầy đủ các thông tin trên thị trường cho nên việc phân tích để phát hiện các chứng khoán bị định giá sai là việc không cần thiết và tốn kém Do vậy nhà đầu tư thụ động chỉ cần đầu tư vào danh mục thị trường mà không cần chú ý phân tích chứng khoán để gia tăng hiệu quả đầu tư.

Trái lại, bắt nguồn từ sự khác biệt trong kỳ vọng thuần nhất, dựa trên khả năng phân tích sâu hơn về tỷ suất sinh lợi và rủi ro của các chứng khoán, nhà đầu tư năng động sẽ rút ra những kết luận cho riêng mình về sự thiên lệch trong giá cả của các chứng khoán cũng như qui mô của danh mục thị trường hiệu quả, vì vậy nhà đầu tư năng động sẽ nắm giữ một danh mục bất kỳ nào đó nằm trên đường phân bổ vốn CAL khác với danh mục trên đường CML mà nhà đầu tư thụ động nắm giữ.

Điều bất hợp lý trong mô hình CAPM và lý thuyết thị trường hiệu quả đó là: nếu chiến lược đầu tư thụ động không tốn kém và hiệu quả thì tại sao tất cả mọi nhà đầu tư đều không theo chiến lược đó mà lại theo chiến lược năng động? Và nếu không ai tiến hành phân tích chứng khoán thì cái gì làm nên tính hiệu quả của danh mục thị trường? Ngay cả khi trong thực tế thị trường chứng khoán gần như là hiệu quả đi chăng nữa thì vẫn có những chứng khoán bị định giá sai và điều này cũng đủ để hấp dẫn các nhà đầu tư thụ động thực hiện lựa chọn chứng khoán theo chiến lược năng động nhằm đạt được tỷ suất sinh lợi đã điều chỉnh rủi ro vượt trội so với thị trường.

1.3.3 Đo lường hiệu quả quản lý danh mục đầu tư1.3.3.1 Phương pháp Treynor

Treynor áp dụng phương pháp này với tất cả các nhà đầu tư nói chung, không phân biệt khẩu vị ngại rủi ro của từng nhà đầu tư riêng lẽ Căn cứ trên lý thuyết thị trường vốn, Treynor cho rằng những nhà đầu tư hợp lý ngại rủi ro sẽ luôn ưa thích những danh mục nào có mức bù đắp rủi ro cao trong mối tương quan với mức độ rủi ro mà họ phải gánh chịu Từ lập luận này, Treynor triển khai thành công thức đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư thông qua hệ số T sau:

Trong đó:

Ri: tỷ suất sinh lợi của danh mục i trong khoản thời gian xem xét Rf: tỷ suất sinh lợi tài sản phi rủi ro

βi: hệ số rủi ro thị trường của danh mục i

Như vậy đối với một nhà đầu tư bất kỳ nào với bất kể mức ngại rủi ro như thế nào thì T càng lớn càng tốt Tử số của công thức trên chính là mức đền bù rủi ro và mẫu số là mức độ rủi ro, do đó toàn bộ công thức trên diễn tả mức lợi nhuận bù đắp rủi ro trên một đơn vị rủi ro của một danh mục, và tất cả những nhà đầu tư ngại rủi ro đều muốn tối đa hoá giá trị này.

Tuy nhiên khi đánh giá kết quả hoạt động của danh mục cần có một hệ số chuẩn để so sánh Treynor đã chọn hệ số Tm của danh mục thị trường làm chuẩn Nếu hệ số T của danh mục đầu tư đang được đánh giá lớn hơn Tm thì danh mục đó đạt hiệu quả cao hơn mức bình quân của thị trường và ngược lại Hệ số Tm được tính như sau:

Các đại lượng tương tự như công thức tổng quát nhưng chú ý rằng βM =1.

1.3.3.2 Phương pháp Sharpe

Tương tự như Treynor, Sharpe cũng đưa ra một phương pháp định lượng để đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư Phương pháp đánh giá này khai triển từ mô hình định giá tài sản vốn – CAPM cũng do chính ông góp phần lập nên, về mặt lý luận, phương pháp này tập trung xoay quanh đường tuyến tính biểu diễn thị trường vốn –

Ri: tỷ suất sinh lợi của danh mục i trong khoản thời gian xem xét Rf: tỷ suất sinh lợi tài sản phi rủi ro

σi: độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi danh mục trong cùng một khoản thời gian.

Phương pháp đánh giá hiệu quả danh mục này tương đối giống phương pháp Treynor Tuy nhiên, có một sự khác biệt là nó sử dụng mức rủi ro tổng thể của danh mục thông qua độ lệch chuẩn σi thay vì chỉ sử dụng rủi ro hệ thống βi.

Phần tử số của công thức Sharpe cũng là mức đền bù rủi ro của danh mục, cách thức định lượng này có ý nghĩa là đo lường mức đền bù rủi ro đạt được trên một đơn vị rủi ro tổng thể của một danh mục Do vậy, nếu S càng lớn thì danh mục càng hiệu quả Vì thước đo rủi ro ở đây là độ lệch chuẩn nên phương pháp này đánh giá kết quả quản lý danh mục trên cơ sở tỷ suất sinh lợi đầu tư lẫn mức độ đa dạng hoá.

1.3.3.3 Phương pháp Jensen

Phương pháp đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư của Jensen cũng được triển khai căn cứ trên mô hình định giá tài sản vốn – CAPM Công thức:

( ) = + [ ( ) − ] Trong đó:

E(Ri): tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục i.

Rf: tỷ suất sinh lợi tài sản phi rủi ro trong một giai đoạn Βi: hệ số rủi ro thị trường của danh mục i

E(RM): tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục thị trường

Phương trình trên mô tả mối quan hệ cân bằng giữa tỷ suất sinh lợi mong đợi của danh mục thị trường E(RM), với tỷ suất sinh lợi mong đợi của danh mục i - E(Ri) Như vậy, nếu kết quả lợi nhuận thực tế của danh mục thị trường – RM và của danh mục I – Ri cũng thoã mãn phương trình trên, tức là:

Nếu: Rj = Rf + βj(RM – Rf)

Khi đó nhà quản lý danh mục I phải đạt được kết quả trung bình, xếp hạng ngang với danh mục thị trường Tuy nhiên, ở đây có vấn đề cần lưu ý là khi nói danh mục i có kết quả xếp hạng ngang với danh mục thị trường không có nghĩa tỷ suất sinh lợi của hai danh mục này là bằng nhau mà chỉ có nghĩa hai danh mục được đánh giá

ngang nhau Rõ ràng, nếu danh mục i có độ rủi ro lớn hơn danh mục thị trường thì yêu cầu tỷ suất sinh lợi đạt được cũng lớn hơn tỷ suất sinh lợi thị trường theo một tỷ lệ tương ứng thoả mãn phương trình cơ bản của mô hình CAPM và ngược lại.

Trong trường hợp 2 danh mục có thứ tự xếp hạng khác nhau, ta có các tình huống cụ thể sau:

Nếu Rj > Rf + βj(RM – Rf) thì chứng tỏ danh mục i hoạt động tốt hơn danh mục thị trường, hay tốt hơn mức trung bình của thị trường.

Nếu Rj < Rf + βj(RM – Rf) thì chứng tỏ danh mục i hoạt động kém hơn danh mục thị trường, hay kém hơn mức trung bình của thị trường.

Để so sánh các danh mục với nhau ta có thể sử dụng hệ số Alpha của Jensen: = ( − ) − ( − )

Hệ số Alpha càng lớn thì hiệu quả của danh mục đạt được càng cao.

1.4 Lý thuyết lựa chọn danh mục tối ưu1.4.1 Lý thuyết Markowitz

Vào đầu thập niên 60 của thế kỷ trước, các nhà đầu tư đã bàn về rủi ro Họ muốn xây dựng một mô hình danh mục đầu tư nhưng trước hết phải xác định được lượng rủi ro có thể có Markowitz đã phát hiện ra phương sai của tỷ suất sinh lợi là một ước lượng có ý nghĩa của rủi ro danh mục, với một tập hợp những giả định, Ông đã tìm ra công thức để tính toán phương sai của danh mục, qua đó chỉ ra sự quan trọng của việc đa dạng hóa đầu tư để giảm thiểu rủi ro tổng thể và cách thức để đa dạng hoá đầu tư hiệu quả.

Các giả định của lý thuyết Markowitz :

v Các nhà đầu tư xem mỗi khoản đầu tư khác nhau được đại diện cho một phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi mong đợi lên một vài thời kỳ nắm giữ.

v Các nhà đầu tư luôn tối đa hoá lợi ích mong đợi trong một thời kỳ nhất định.

v Các nhà đầu tư đánh giá rủi ro của danh mục đầu tư trên cơ sở phương sai của tỷ suất sinh lợi mong đợi.

v Các nhà đầu tư căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất sinh lợi và rủi ro mong đợi, vì vậy đường cong hữu dụng của họ là một phương trình của tỷ suất sinh lợi mong đợi và phương sai của tỷ suất sinh lợi.

v Các nhà đầu tư ưa thích một tỷ suất sinh lợi cao hơn với một mức độ rủi ro cho trước, tương tự với một mức độ tỷ suất sinh lợi mong đợi cho trước các nhà đầu tư thích rủi ro ít hơn.

Tỷ suất sinh lợi mong đợi của một tài sản rủi ro:

Trong đó: pj là xác suất xảy ra mức tỷ suất sinh lợi Rj.

Rj là tỷ suất sinh lợi của tài sản rủi ro trong tình huống j.

ü Tỷ suất sinh lợi mong đợi của một danh mục tài sản :

Trong đó: wi là tỷ trọng đầu tư tài sản i trong danh mục E(Ri) là tỷ suất sinh lợi mong đợi của tài sản i.

Bằng cách giả định tỷ suất sinh lợi mong đợi có phân phối chuẩn, Markowitz đã đo lường rủi ro thông qua phương sai hay độ lệch chuẩn Phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi đối với một khoản đầu tư cụ thể :

Trong đó pi là xác suất xảy ra mức sinh lời Ri

Độ lệch chuẩn của giá trị tỷ suất sinh lợi thực nghiệm :

ü Rủi ro của một danh mục tài sản :

Hiệp phương sai của những tỷ suất sinh lợi là một ước lượng để hai mức độ khác nhau tiến lại gần nhau nhằm tạo thành một giá trị có ý nghĩa.

Hiệp phương sai thực nghiệm tỷ suất sinh lợi của hai tài sản A,B được tính như sau:

Hiệp phương sai và hệ số tương quan : hệ số tương quan là sự chuẩn hoá ước lượng hiệp phương sai σi : Độ lệch chuẩn của chứng khoán i σj : Độ lệch chuẩn của chứng khoán j

ρij : Hệ số tương quan của những tỷ suất sinh lợi i,j

Đường biên hiệu quả : Là tập hợp những danh mục đầu tư có tỷ suất sinh lợi lớn nhất cho mỗi mức độ rủi ro, hoặc rủi ro thấp nhất cho mỗi mức tỷ suất sinh lợi Nếu kết hợp hai tài sản khác nhau và xuất phát từ đường cong giả định của tất cả các khả năng đầu tư, chúng ta có thể có một đồ thị như sau:

Hình 3: Đường cong giả định của tất cả các khả năng đầu tư.

Đường biên hiệu quả: Đường cong bao bọc bên ngoài, là tập hợp những kếthợp tốt nhất là đường biên hiệu quả theo Markowitz:

Hình 4: Đường biên hiệu quả

Chúng ta thấy rằng với tập hợp những kết hợp như trên hình 1.2, thì những kết hợp đầu tư nằm trên đường biên hiệu quả chiếm ưu thế hơn với những kết hợp bên dưới ví dụ xét điểm B và C, mặc dù B và C có cùng mức độ rủi ro nhưng B có ưu thế hơn do cho tỷ suất sinh lợi cao hơn C Tương tự như vậy A có ưu thế hơn C do có cùng tỷ suất sinh lợi với C nhưng A lại cho rủi ro thấp hơn C Tuy nhiên không có điểm nào nằm trên đường biên hiệu quả lại chiếm ưu thế hơn một điểm khác cũng thuộc đường này Nhà đầu tư sẽ lựa chọn một danh mục nằm trên đường biên hiệu quả trong sự kết hợp với đường cong hữu dụng mà đem lại lợi ích cao nhất cho mình Nhà đầu tư không thích rủi ro sẽ lựa chọn danh mục trên đường biên hiệu quả gần về phía điểm A, nhà đầu tư ưa thích rủi ro hơn sẽ lựa chọn danh mục đầu tư trên đường biên hiệu quả gần về phía điểm B hơn hoặc xa dần về phía bên phải điểm B Những danh mục đầu tư như vậy sẽ có những ước lượng tỷ suất sinh lợi và rủi ro khác nhau, khi nhà đầu tư muốn gia tăng tỷ suất sinh lợi thì rủi ro cũng tăng theo.

Tóm lại, theo Markowitz, đường biên hiệu quả bao gồm những kết hợp tốt nhất, vì nó xác định những danh mục đầu tư có tỷ suất sinh lợi cao nhất với mức độ rủi ro cho trước hoặc sẽ cho rủi ro thấp nhất đối với mỗi tỷ suất sinh lợi cho trước Nhà đầu tư sẽ lựa chọn danh mục tiếp xúc giữa đường biên hiệu quả và đường cong hữu dụng cao nhất của mình.

1.4.2 Mô hình một nhân tố1.4.2.1 Khái niệm

Mô hình một nhân tố diễn tả tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i (ri) chịu sự tác động của một nhân tố (F) Nhân tố này thường được xem là nhân tố thị trường và nhà đầu tư không thể đa dạng hoá, với βi là mức độ nhạy cảm của chứng khoán i đối với nhân tố F Như vậy mô hình một nhân tố được biểu diễn dưới dạng:

ri = αi+ βiF + εi

Trong đó:

αi là tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán i (tỷ suất sinh lợi phi rủi ro rf)

εilà nhân tố đặc trưng riêng có của chứng khoán i và có thể đa dạng hoá được F: nhân tố có tác động nhiều nhất đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán i

βi: độ nhạy cảm của nhân tố F đối với chứng khoán i Ta có thể biểu diễn mô hình một nhân tố qua đồ thị sau:

Hình 5: Đồ thị mô hình một nhân tố

Khi chúng ta quyết định đầu tư vào một ngành cụ thể thì việc lựa chọn các nhân tố là rất quan trọng vì mỗi ngành sẽ có một vài nhân tố tác động nhiều nhất đến tỷ suất sinh lợi của danh mục ngành tương ứng Ví dụ nhân tố chỉ số giá CPI sẽ ít tác động đến mức sinh lợi của các công ty ngành thực phẩm nhưng lại tác động nhiều đến những ngành công nghiệp cao cấp.

1.4.2.2 Những giả định cơ bản

v Lợi suất của chứng khoán có dạng hàm tuyến tính

v Các tham số của mô hình như được tính toán thông qua các bước hồi quy tuyến tính, sao cho mức phụ trội chỉ là hàm số của chỉ số thị trường, chứ không bao hàm rủi ro đặc thù của chứng khoán i đang xét

v Phần bù rủi ro đặc thù của chứng khoán i không liên quan hàm số với giá trị của chỉ số, hay Cov(εit,F) = 0.

v Chỉ số chỉ đại diện cho một tác nhân duy nhất ảnh hưởng đến hiệp phương sai giữa các tỷ suất sinh lợi.

1.4.3 Mô hình đa nhân tố1.4.3.1 Khái niệm

Thay vì mô hình một nhân tố, mô hình đa nhân tố cho thu nhập chứng khoán chịu nhiều sự tác động khác nhau có thể chính xác hơn Mô hình đa nhân tố được thể hiện ở dạng tổng quát qua công thức sau:

ri= αi + βi1F1+ βi2F2+ βi3F3+ … + βikFk + εi

αi là tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán i (tỷ suất sinh lợi phi rủi ro rf) εilà nhân tố đặc trưng riêng có của chứng khoán i và có thể đa dạng hoá được F1, F2 ,…, Fk: các nhân tố có tác động đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i βi1, βi2, …, βiklà độ nhạy cảm với các nhân tố F1, F2 ,…, Fk tương ứng.

Trong bài nghiên cứu này, chúng ta chỉ lựa chọn ra 2 nhân tố có sức ảnh hưởng mạnh nhất đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và tạo nên mô hình 2 nhân tố.

1.4.3.2 Mô hình 2 nhân tố

Công thức cho mô hình 2 nhân tố:

ri= αi + βi1F1+ βi2F2+ εi

Tương tự như trường hợp tổng quát thì F1, F2 là 2 nhân tố có tác động mạnh nhất đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i.

Nếu như ở mô hình một nhân tố, thì một điểm trên đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán i với nhân tố F và nó được tập hợp thành một đường thẳng thể hiện mối quan hệ này, thì ở mô hình 2 nhân tố một điểm trên đồ thị sẽ thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán với 2 nhân tố F1, F2 Đồ thị của

những điểm này sẽ được điều chỉnh trên một mặt phẳng bởi việc sử dụng những kỹ thuật thống kê và phân tích hồi quy đa biến

Hình 6: Đồ thị mô hình 2 nhân tố

Bốn tham số cần đuợc ước tính cho mỗi chứng khoán trong mô hình 2 nhân tố là: αi, βi1, βi2, và độ lệch chuẩn của sai số ngẫu nhiên εi Ứng với mỗi nhân tố, 2 tham số cần được ước tính là giá trị mong đợi của mỗi nhân tố (F , F ) và phương sai ứng với mỗi nhân tố ( , ), cuối cùng là hiệp phương sai của hai nhân tố COV( F1, F2) cũng cần được ước tính.

Thu nhập mong đợi của mỗi chứng khoán i có thể được quyết định bởi việc chỉ ra các giá trị mong đợi cho 2 nhân tố và sử dụng công thức:

Theo mô hình 2 nhân tố, hiệp phương sai của 2 chứng khoán i và j có thể được xác định như sau:

1.4.4 Cách thức xây dựng danh mục tối ưu trong phạm vi ngành dựa vàocác mô hình nhân tố kết hợp với phương pháp Markowitz.

Để xây dựng một danh mục tối ưu cho ngành cụ thể bằng các mô hình nhân tố, ta thực hiện các bước sau:

ü Lựa chọn phương pháp ước lượng các nhân tố.

Trong thực tế có ba phương pháp chủ yếu để ước lượng các nhân tố phổ biến trong mô hình nhân tố:

- Bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê - như phân tích nhân tố - để xác định danh mục nhân tố, là những danh mục các chứng khoán sao cho có thể mô phỏng lại các nhân tố

- Sử dụng các biến vĩ mô như là những chỉ báo cho các nhân tố.

- Sử dụng những đặc thù riêng của công ty có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cao hơn hoặc thấp hơn để tạo ra các danh mục như là các chỉ báo cho các nhân tố.

Trong bài nghiên cứu này, chúng ta chỉ chú ý tập trung vào cách ước lượng thứ 2 là sử dụng các biến kinh tế vĩ mô có khả năng giải thích tốt nhất mẫu hình đã được quan sát Hầu hết tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán trong từng ngành đều chịu ảnh hưởng rất nhiều của các nhân tố vĩ mô, đồng thời việc sử dụng cách ước lượng còn lại là tương đối phức tạp và có nhiều hạn chế khi thực hiện.

ü Tìm kiếm và sử lý các chuỗi số liệu

Trong bước này trước tiên ta phải chọn lọc một số chứng khoán trong từng ngành mà chúng ta muốn đầu tư để thiết lập nên một danh mục, sau đó ta sẽ tìm số liệu tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán trong từng ngành riêng biệt và một số nhân tố vĩ mô theo thời gian tương ứng Sau đó ứng dụng kinh tế lượng để xem xét sự phụ thuộc các nhân tố đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán để có thể tìm ra được 1 hoặc 2 nhân tố thể hiện sự phụ thuộc nhiều nhất đến các chứng khoán trong ngành.

ü Xác định tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán dựa vào các mô hình nhân tố.

Dựa vào những chuỗi số liệu có được, ta sẽ tính được các thông số trong mô hình từ đó tính được tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tất cả các chứng khoán có trong danh mục Ở đây trong quá trình tính toán ta có thể sử dụng công cụ eview hay excel thì việc tính toán sẽ trở nên đơn giản hơn.

Chú ý ở đây ta sử dụng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng từ mô hình nhân tố thay cho tỷ suất trung bình trong một thời kỳ theo cách tính thông thường với ý nghĩa là mục đích xây dựng danh mục đáp ứng kỳ vọng của nhà đầu tư trong tương lai Nếu sử dụng giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi từ dữ liệu quá khứ sẽ không đủ cơ sở cho một quyết định đầu tư Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán sẽ xoay quanh giá trị trung bình của nó, nhưng nếu chúng ta đầu tư vào thời điểm tỷ suất sinh lợi cao sẽ tăng lợi nhuận cho nhà đầu tư, từ đó tạo ra nhiều lựa chọn cho nhà đầu tư hơn Dựa vào đồ thị ta sẽ thấy, đường M1 là đường Markowitz xây dựng dựa trên tỷ suất sinh lợi trung bình của các chứng khoán trong danh mục Nếu nhà đầu tư dự báo rằng tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán sẽ cao hơn mức trung bình trong thời gian tới thì ứng với tỷ suất sinh lợi dự báo đó, nhà đầu tư sẽ có thể xây dựng một danh mục M2 tốt hơn M1, ngược lại nếu tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán thấp hơn mức trung bình thì ta sẽ có đường Markowitz M3 thấp hơn M1.

Hình 7: Đồ thị so sánh các trường hợp xây dựng danh mục tối ưu.

Khi chúng ta dự báo một tỷ suất sinh lợi cao hơn mức trung bình và xây dựng một danh mục đầu tư theo tỷ suất sinh lợi dự báo đó thì dường như làm như thế sẽ tốt hơn sử dụng tỷ suất sinh lợi trung bình, nhưng chúng ta cũng cần phải nhớ rằng, đường M2 ngoài mức rủi ro được đo lường băng độ lệch chuẩn thì nó còn có thêm rủi ro dự báo Nếu một nhà đầu tư có khả năng dự báo tốt, và xây dựng các mô hình nhân tố một cách hợp lý thì việc ứng dụng mô hình nhân tố để xây dựng danh mục đầu tư sẽ mang lại hiệu quả tốt hơn.

ü Xây dựng đường cong Markowitz từ những số liệu được tính toán ở các bước trên.

Để xây dựng đường cong Markowitz ta cần nắm một số định đề sau: Một vài khái niệm

Giả sử ta có N chứng khoán có rủi ro, mỗi một chứng khoán có tỷ suất sinh lợi mong đợi là E(ri) Ma trận cột R là ma trận hướng của các giá trị tỷ suất sinh lợi của

Tỷ suất sinh lợi mong đợi của danh mục E(rx) của danh mục x được cho bởi tích

Sử dụng ma trận z để giải hệ phương trình tuyến tính R – c = Sz Khi đó giải pháp này sẽ cho ta kết quả một danh mục x nằm trên đường biên của vùng hiệu quả theo phương cách sau:

Z = S-1 {R – c} x = {x1, … , xN} với: = ∑

Một các tổng quát: tất cả các danh mục nằm triên đường biên hiệu quả Markowitz đều tuân theo mẫu hình này.

Định đề 2: Black (1972) đã chứng minh rằng với bất kỳ một danh mục đầu tư hiệu quả nào ta cũng đều có thể thiết lập nên toàn bộ các danh mục hiệu quả Gọi 2

danh mục đầu tư hiệu quả bất kỳ x = {x1, … , xN} và y = {y1, … , yN}, tất cả danh mục đầu tư hiệu quả đều là kết hợp lồi giữa x và y Điều này có nghĩa rằng với bất kỳ một hằng số a cho trước ta có danh mục:

Trong từng trường hợp cụ thể mà ta xây dựng đường cong Markowitz khi có bán khống và không có bán khống Trong trường hợp không được phép bán khống ta chỉ cần thêm những điều kiện ràng buộc khi tìm tỷ trọng đầu tư vào mỗi chứng khoán

Tóm tắt chương 1

Trên đây là những kiến thức cơ bản về chứng khoán, danh mục và các lý thuyết về mô hình nhân tố Chúng ta cần nhấn mạnh rằng, việc xây dựng danh mục đầu tư bằng mô hình nhân tố sẽ đạt được một mức tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn phương pháp thông thường nhưng nhà đầu tư phải chấp nhận một mức rủi ro dự báo Về phương pháp xây dựng danh mục đầu tư, chúng ta chỉ dừng lại ở trường hợp không có bán khống do thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn chưa cho phép thực hiện Tuy nhiên về lý thuyết chúng ta vẫn có thể dễ dàng thực hiện Khi thị trường chứng khoán Việt Nam phát triển đủ mạnh và cho phép bán khống thì vận dụng lý thuyết đã nên trên cũng không co gì thay đổi Khi nắm vững được những kiến thức cơ bản nói trên thì nhà đầu tư hoàn toàn có thể thực hiện công việc xây dựng danh mục đầu tư tối ưu cho riêng mình Ở chương sau, chúng ta sẽ xem xét những trường hợp cụ thể trong việc xây dựng danh mục đầu tư tối ưu trong phạm vi nghành.

CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG XÁC ĐỊNH DANH MỤC ĐẦU TƯ TỐIƯU CHO MỘT SỐ NGÀNH CỤ THỂ

2.1 Thực hiện tìm kiếm và xử lý số liệu2.1.1 Lựa chọn ngành đầu tư

Trong từng giai đoạn cụ thể của nền kinh tế luôn có những thời điểm thuận lợi, cũng như bất lợi cho cho đầu tư vào một số ngành cụ thể nào đó Việc đầu tiên của nhà đầu tư là lựa chọn một hay một số ngành phù hợp với khẩu vị đầu tư của bản thân mình trên nguyên tắc đạt được tỷ suất sinh lợi tối đa tương ứng với một rủi ro nhất định Để chọn được một ngành đầu tư tốt việc cần làm là dựa vào phân tích kinh tế vĩ mô Từ những dự báo về sự biến động của các nhân tố vĩ mô mà nhà đầu tư sẽ có một tỷ suất sinh lợi mong đợi phù hợp cho từng chứng khoán ứng riêng lẽ, cũng như có những hướng đầu tư vào các ngành một cách đúng đắn hơn Ở đây, chúng ta sẽ chọn 2 ngành: “Dịch vụ dầu khí”, và “vận tải” để vận dụng một các tổng quát các lý thuyết đã đưa ra.

2.1.2 Lựa chọn chứng khoán

Dựa vào dữ liệu của các công ty niêm yết trên 2 sàn HOSE và HASTC có tổng cộng 6 công ty thuộc ngành “ dịch vụ dầu khí” và 16 công ty thuộc ngành “vận tải” Ở đây, mỗi công ty đều kinh doanh nhiều ngành nghề khác nhau, nhưng chúng ta chỉ phân loại dựa theo ngành kinh doanh chính của các công ty, lĩnh vực mà mang lại doanh thu cao nhất.

Bảng 1: Các công ty thuộc ngành dịch vụ dầu khí:

Mã CK Tên công ty Lĩnh vực kinh doanh chính PVC Tổng công ty cổ phần

Dung dịch khoan và Hóa phẩm Dầu khí

Khai thác, sản xuất, kinh doanh các nguyên vật liệu, hoá chất, hoá phẩm dùng cho dung dịch khoan và xi măng trong công nghiệp dầu khí.

PVS Tổng Công ty cổ phần Dịch Dịch vụ quản lý, khai thác các tàu chứa dầu

vụ Kỹ thuật Dầu khí Việt Nam

(FSO), tàu chứa và xử lý dầu thô (FPSO), các tàu dịch vụ, tàu vận chuyển các sản phẩm

Kinh doanh tạm nhập, tái xuất chuyển khẩu xăng dầu, các sản phẩm hóa dầu Kinh doanh vận tải xăng dầu; đại lý kinh doanh xăng dầu Mua bán sản phẩm hóa dầu.

PVD Tổng công ty cổ phần Khoan và Dịch vụ khoan dầu khí

Thực hiện các dịch vụ: Thiết kế, chế tạo, lắp đặt, kiểm tra chất lượng, sửa chữa, bảo dưỡng, vận hành giàn khoan, giàn khoan khai thác dầu khí

SFC Công Ty Cổ Phần Nhiên Liệu Sài Gòn

Kinh doanh xăng, dầu, nhớt, mỡ, khí đốt, bếp gas; dịch vụ rửa, giữ xe các loại; vật tư, máy móc, thiết bị phụ tùng phục vụ kinh doanh xăng dầu.

Bảng 2: Các công ty thuộc ngành vận tải:

Mã CK Tên công ty Lĩnh vực kinh doanh chính HCT Công ty cổ phần Thương

mại Dịch vụ Vận tải Xi măng Hải Phòng

Vận chuyển bằng phương tiện vận tải thủy bộ, sửa chữa phương tiện vận tải

HTV Công ty cổ phần vận tải Hà Tiên

Kinh doanh vận tải đường thuỷ, vận tải đường bộ trong và ngoài nước

MNC Công ty cổ phần Tập đoàn Mai Linh Bắc Trung Bộ

Vận tải hành khách bằng taxi, vận tải theo hợp đồng và theo tuyến cố định; Dịch vụ du lịch và lữ hành

PJC Công ty Cổ phần Thương Kinh doanh vận tải xăng dầu

mại và Vận tải Petrolimex

Kinh doanh vận tải dầu thô và các sản phẩm dầu khí, kinh doanh vận tải hàng hoá bằng ô tô, đường thuỷ nội địa, dịch vụ giao nhận hàng hoá.

SBC Công ty cổ phần Vận tải và Giao nhận Bia Sài Gòn

Vận tải và giao nhận hàng hóa, vận tải hành khách bằng ô tô

SFI Công ty cổ phần Đại lý Vận tải SAFI

Đại lý vận tải, đại lý ủy thác quản lý container và giao nhận hàng hóa xuất nhập khẩu

TJC Công ty cổ phần Dịch vụ Vận tải và Thương mại

Dịch vụ vận tải hàng hóa và hành khách trong và ngoài nước

VCV Công ty cổ phần Vận tải Vinaconex

Vận tải hàng hóa, các loại cấu kiện siêu trường siêu trọng bằng đường bộ, đường sông và đường biển

VFC Công ty cổ phần Vinafco Vận tải hàng hoá bằng đường biển, đường sông, ôtô trong và ngoài nước

VIP Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu VIPCO

Vận tải ven biển và viễn dương

VTO Công ty cổ phần Vận tải Kinh doanh vận tải xăng dầu bằng đường

xăng dầu VITACO biển VTV Công ty Cổ phần Vật tư

Vận tải Xi măng

Kinh doanh vận tải biển trong nước và quốc tế, cung ứng cho thuê tàu biển.

Để xây dựng một mô hình nhân tố phù hợp thì các chuổi số liệu đóng vai trò rất quan trọng, khi nghiên cứu một thời kỳ càng dài thì mô hình nhân tố xây dựng được càng đáng tin cậy hơn Do thị trường chứng khoán việt nam vẫn còn khá mới mẽ nên việc hạn chế về số liệu là không thể tránh khỏi, các công ty niêm yết còn ít và niêm yết chưa lâu nên chúng ta chỉ có thể lựa chọn các số liệu sao cho phù hợp với quá trình nghiên cứu Trong bài ngiên cứu này, chúng ta sẽ lựa chọn các chứng khoán được niêm yết trước 2007 để có một chuổi số liệu đủ dài khi phân tích Cụ thể, đối với ngành dịch vụ dầu khí ta sẽ chọn: COM, PIT, PVC, PVD, PVS, SFC, đối với ngành vận tải ta sẽ chọn: HTV, PJC, PSC, PTS, SFI, VFC, VIP, VTV làm đối tượng trong quá trình nghiên cứu.

2.1.3 Lựa chọn các nhân tố vĩ mô

Như chúng ta đã biết có rất nhiều các nhân tố tác động cũng như giải thích cho sự biến động của tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Việc tìm ra các nhân tố có thể giải thích tỷ suất sinh lợi trong từng ngành là rất quan trọng, có thể mô hình nhân tố này giải thích tốt cho một ngành nhưng không có ý nghĩa đối với một ngành khác Cần chú ý rằng trong bài nghiên cứu này việc xây dựng mô hình nhân tố là chỉ nằm trong khuôn khổ một ngành, chúng ta không xây dựng một mô hình có thể giải thích được tất cả các tỷ suất sinh lợi của chứng khoán với một mức ý nghĩa cụ thể.

Trước khi xây dựng mô hình nhân tố chúng ta sẽ lần lượt xem xét các chuổi số liệu về: chỉ số giá CPI, tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ giá, chỉ số phát triển công nghiệp, giá vàng, giá dầu, và tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường VNINDEX, từ đó chọn ra các nhân tố giải thích tốt nhất cho tỷ suất sinh lợi của từng chứng khoán trong từng ngành cụ thể, các số liệu về các nhân tố không đơn giản là các chuổi số liệu thô mà tất cả đều tất cả phải qua quá trình xử lý để có được một mô hình phù hợp, ví dụ ta phải lấy độ trể, sai phân cấp 1, cấp 2, logarit tự nhiên… của chuổi số liệu Ngoài ra, việc mô hình

nhân tố sẽ tốt hơn khi chúng ta xem xét đến nhiều nhân tố hơn, tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán sẽ chịu tác động của nhiều nhân tố, việc xác định càng nhiều các nhân tố thích hợp để đưa vào mô hình sẽ làm cho mô hình giải thích tốt hơn và đem lại hiệu quả cao hơn cho nhà đầu tư.

2.1.4 Xử lý số liệu

2.1.4.1 Các chuổi số liệu được xem xét.

Giá chứng khoán theo tuần, tháng và theo quý của 22 chứng khoán là giá đóng cửa vào ngày cuối tuần, cuối tháng hoặc cuối quý tương ứng Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán chúng ta sẽ tính toán dựa trên nguyên tắc ghép lãi liên tục và không xét đến cổ tức của từng chứng khoán cụ thể Chúng ta sẽ áp dụng công thức sau đây để tính tỷ suất sinh lợi của tất cả các chứng khoán đang xem xét:

r = ln ( )

Tính mức độ tăng trưởng của các nhân tố được tính theo công thức:

Giá dầu lấy theo giá khuất khẩu FOB của tất cả các quốc gia với trọng số là sản lượng xuất khẩu của các quốc gia đó vào ngày cuối tuần, cuối tháng hoặc cuối quý Giá vàng lấy theo giá mua vào theo ngày và các số liệu khác được lấy theo nhiều nguồn khác nhau.

2.1.4.2 Kiểm định tính dừng.

Trước khi sử dụng số liệu để xây dựng mô hình thì chúng ta cần phải đảm bảo các chuổi số liệu đang xem xét phải có tính dừng Một chuổi số liệu được xem là dừng nếu nó thoả tất cả những điều kiện sau:

ü Dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn.

ü Dữ liệu có giá trị phương sai không thay đổi theo thời gian

ü Dữ liệu có một giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm dần khi độ trể tăng lên.

Việc xác định một chuổi dừng là rất quan trọng vì nếu chuổi không dừng thì chúng ta chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó trong khoản thời gian đang được xem xét Kết quả là chúng ta không thể khái quát hoá cho các giai đoạn thời gian khác Các số liệu về tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và các nhân tố vĩ mô mà chúng ta xem xét đều phải đảm bảo được điều này.

Dùng kiểm định ngiệm đơn vị để kiểm định tính dừng, đây là một phương pháp mang tính học thuật cao khi kiểm định tính dừng Nội dung cụ thể như sau: giả sử ta có phương trình tự hồi quy:

Dickey và Fuller (DF)cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Yt-1sẽ theo phân phối sác xuất τ (τ = giá trị δ ước lượng/sai số của hệ số δ) Kiểm định DF được ước lượng với 3 hình thức:

Yt là một bước ngẫu nhiên không có hằng số: ∆ Yt= δYt-1+ ut

Yt là một bước ngẫu nhiên có hằng số: ∆ Yt= β1 + δYt-1+ ut

Yt là một bước ngẫu nhiên với hằng số xoay quanh một đường xu thế ngẫu nhiên:

∆ Yt= β1 + β2TIME + δYt-1+ ut.

Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê τ tính toán với giá trị thống kê τ tra bảng DF Nếu giá trị tuyệt đối của thống kê τ lớn hơn giá trị τ tra bảng, ta bác bỏ giả thiết H0, tức là Yt một chuổi dừng và ngược lại Trong Eview, việc kiểm định tính dừng sẽ trở nên đơn giản hơn, dựa vào bảng kiểm định ta chỉ cần so sánh giá trị tuyệt đối của τ với các giá trị tuyệt đối t, từ đó ta có thể biết được chuỗi số liệu đang xem xét có dừng hay không và dừng với mới một mức ý nghĩa bao nhiêu.

Qua quá trình xử lý các số liệu bằng phần mềm Eview chúng ta thấy các chuỗi số liệu của chúng ta đều dừng với một mức ý nghĩa xác định, đảm bảo cho sự phù hợp của mô hình1.

2.1.4.3 Kiểm tra độ tin cậy của mô hình.

Sau khi xây dựng được mô hình nhân tố, chúng ta dựa vào kết quả thu được để xem mô hình có được chấp nhận với một mức ý nghĩa cho phép hay không Từ kết quả hồi quy trên Eview ta chú ý các giá trị sau:

P-value: tương ứng với các biến giải thích thì giá trị p càng nhỏ thì giá trị β ước lượng được càng có ý nghĩa thống kê Thông thường giá trị p ≤10% là có thể chấp nhận được.

R2 : giá trị R2 càng cao càng thể hiện mức độ giải thích của các biến giải thích tương ứng cho các biến độc lập.

Durbin – Watson stat: hệ số kiểm định tự tương quan của mô hình, thông thường theo kinh nghiệm của các nhà kinh tế lượng thì giá trị DW <1 sẽ xảy ra tự tương quan dương, 1 ≤ DW ≤ 3 sẽ không có tự tương quan và 3 < DW < 4 sẽ xảy ra tự tương quan dương.

Ngoai ra chúng ta cũng cần chú ý mối quan hệ giữa hệ số R2 và giá trị t để kiểm tra đa cộng tuyến, nếu hệ số cao nhưng t lại thấp thì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra, chúng ta cần xem xét thêm các yếu tố khác như ma trận hệ số tương quan để kết luận mô hình có đa cộng tuyến hay không từ đó sẽ có các biện pháp khắc phục.

1 Xem phụ lục 1