Ứng dụng mô hình CAPM đa biến để dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro trên TTCK Việt Nam Việc ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán là rất cần thiết đối với các nhà đầu tư mang tính chuyên nghiệp. Tuy nhiên, những diễn biến trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua là bằng chứng hiển nhiên cho việc thiếu vắng các công cụ dự báo này. Đa số các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay đều thực hiện quyết định đầu tư một cách cảm tính. Liệu có khả năng ứng dụng một mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay? Vào những năm giữa thập niên 60, ba nhà kinh tế học William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor đã đưa ra mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) nhằm dự báo tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán thông qua beta của chứng khoán đó. Mô hình CAPM không phải là mô hình duy nhất dự báo tỷ suất sinh lợi nhưng nó có nền tảng lý thuyết vững chắc. Mặc dù có nhiều tranh luận và nghiên cứu về tính ổn định của beta cũng như những kiểm định thực nghiệm về mô hình CAPM nhưng về cơ bản CAPM được xem là hiệu quả và đã tồn tại suốt 40 năm qua. Trong những nghiên cứu gần đây, mô hình CAPM đã được bổ sung những nhân tố khác nhằm có thể dự báo tỷ suất sinh lợi một cách chính xác hơn. Những bằng chứng thực nghiệm cho thấy ngoài beta còn có các biến như tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (PBV). Đặc biệt trong thị trường các nước mới nổi, sự tác động của tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (PVB) lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán là khá rõ nét. Cùng với mô hình CAPM, P/E và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được dùng như là các công cụ dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường các nước mới nổi. Điều này hàm ý một mô hình CAPM đa biến với các biến là: beta, P/E và PBV. Mục đích của bài viết này đánh giá khả năng sử dụng mô hình CAPM đa biến trên để dự báo tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trong tương lai ở thị trường chứng khoán Việt Nam. Thị trường chứng khoán Việt Nam có sự khác biệt so với các thị trường đã phát triển bởi sự kỳ vọng vào bản chất không thuần nhất giữa các nhà đầu tư trên thị trường và sự năng động vốn có của chúng. Đây là thị trường có những đặc trưng bởi sự biến động lớn và tỷ suất sinh lợi trung bình cao. Mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Thông qua việc kiểm định mối tương quan giữa các biến độc lập là beta, E/P và PBV so với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng cách kết hợp so sánh chéo và các quan sát chuỗi thời gian, chúng tôi sử dụng 3 mô hình sau để thực hiện kiểm định thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Rit = λ0 +λ1EPit +λ2βit + εit (1) Rit = λ0 + λ3PBVit + λ2βit + εit (2) Rit = λ0 + λ1EPit +λ2βit + λ3PBVit +εit (3) Trong đó: Rit = 3 tháng đối với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cho chứng khoán i trên thị trường EPit là chỉ số E/P trung bình của chứng khoán i trên thị trường PBVit là chỉ số giá thị trường/giá sổ sách của chứng khoán i trên thị trường là beta của chứng khoán i trên thị trường λ1, λ2, λ3: là hệ số hồi quy εit: sai số Tỷ suất sinh lợi được dùng trong mô hình là tỷ suất sinh lợi cho thời kỳ 3 tháng. Vì thế, trước tiên chúng tôi tính toán tỷ suất sinh lợi 3 tháng cho mỗi chứng khoán trên thị trường chứng khoán trong tháng t bằng cách coi tháng đó là khoảng thời gian khởi đầu. Do đó, tỷ suất sinh lợi 3 tháng, Rt,t+1, được nhận thấy như là % thay đổi trong giá chứng khoán vào thời điểm t+j so với thời điểm t và được thể hiện theo công thức sau: với j = 3, 6, 12 Do đó, một nhà đầu tư hoạt động vào tháng t sẽ nhận được Rt,t+j sau j tháng, khi j nhận giá trị là 3, 6 hoặc 12. Khi khoảng thời gian đo lường tỷ suất sinh lợi liên tiếp theo tháng, chúng tôi chỉ chọn những quan sát với tỷ suất sinh lợi không trùng khớp nhau. Do đó khi chúng tôi tính toán tỷ suất sinh lợi trong 3 tháng, chúng tôi quan sát hàng tháng trong tháng 1, 4, 7, và 10 mỗi năm trong mẫu. Sau đó chúng tôi kiểm tra liệu tỷ suất sinh lợi tương lai 3 tháng có thể được dự đoán hay không bằng cách xem giá trị trung bình của E/P và PBV. Trong thời kỳ tỷ suất sinh lợi 3 tháng, sự ảnh hưởng thì thấp, được chỉ ra bởi giá trị R2 thấp: thống kê t thất bại trong việc bác bỏ giả thiết không có giá trị cho rằng các hệ số của E/P và PBV là 0. Ứng dụng mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam Mô hình này là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số E/P và PBV để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời kỳ dài. Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình trên vào dự báo tỷ suất sinh lợi trên thị trường các nước mới nổi nói chung và vào thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng sẽ có những hạn chế nhất định. Thứ nhất, hàng hóa của thị trường chứng khoán Việt Nam quá nghèo nàn về chủng loại, ít ỏi về số lượng và đặc biệt là thiếu các hàng hóa cao cấp để các nhà đầu tư có thể yên tâm đầu tư lâu dài. Mặc dù đã có những giải pháp và nỗ lực từ phía Nhà nước nhằm tạo thêm sự phong phú về hàng hóa cho thị trường chứng khoán nhưng hiệu quả thực sự là chưa cao. Vì thế, thị trường chứng khoán Việt Nam chưa hấp dẫn các nhà đầu tư, đặc biệc là những nhà đầu tư chuyên nghiệp và có nguồn lực tài chính lớn. Thứ hai, sự thiếu vắng hệ số beta trong việc phân tích rủi ro của các chứng khoán. Nói cách khác, các nhà đầu tư chưa chú trọng đến hệ số beta trong việc đánh giá chứng khoán. Hiện nay, trên website các công ty chứng khoán có liệt kê những tỷ số cơ bản về tài chính và so sánh với tỷ số trung bình thị trường. Một số trang web cũng đề cập đến hệ số beta trong danh mục khái niệm các chỉ số tài chính cần phân tích nhưng chưa thực sự có ý định sử dụng nó. Phần lớn chỉ là nêu những chỉ số tài chính chung có liên quan đến danh lợi như chỉ số lợi nhuận/vốn (ROE), lợi nhuận thuần/doanh thu, lợi nhuận/tài sản, hoặc liên quan đến tình hình vay nợ như tổng vay nợ trên vốn hoặc liên quan đến giá chứng khoán và lợi nhuận như P/E, ngoài ra không thấy những chỉ số như tỷ số giá thị trường so với giá sổ sách (PBV), beta… Do sự tác động của nhiều nhân tố phi thị trường nên vai trò của beta còn tương đối hạn chế. Tuy nhiên, khi danh mục thị trường ngày càng hoàn thiện, beta sẽ phát huy tác dụng và theo kịp với sự phát triển của thị trường. Thông qua hệ số beta và các tỷ số thị trường khác như (PBV)…, doanh nghiệp sẽ nhìn nhận rõ hơn về rủi ro và năng lực cạnh tranh của chính bản thân mình. Bên cạnh đó, các nhà đầu tư cũng có điều kiện để ứng dụng những kỹ thuật phân tích và dự báo một cách hiệu quả hơn, gần với kỳ vọng hơn. Khi tính toán và sử dụng hệ số beta, việc nghiên cứu và sử dụng những mô hình dự báo sẽ trở thành hiện thực hơn chứ không nằm trên lý thuyết nữa. Thứ ba, các mô hình dự báo chỉ được vận hành tốt khi các nhà đầu tư có được thông tin ngang bằng nhau, thông tin không bị rò rỉ và vì thế minh bạch hóa thông tin là điều kiện tiên quyết để phát triển thị trường chứng khoán. Đây chính là nguyên tắc công khai, được coi là một nguyên tắc quan trọng nhất của thị trường chứng khoán. Có thể nói, nếu không có một hệ thống công bố thông tin hoạt động theo đúng yêu cầu thì thị trường chứng khoán không thể vận hành được. Thị trường chứng khoán Việt Nam còn nhỏ bé và sơ khai. Tuy nhiên, các văn bản pháp quy điều chỉnh vấn đề công bố thông tin trên thị trường chứng khoán đã và đang được xây dựng nhằm đảm bảo nguyên tắc công khai, minh bạch thông tin trên thị trường và duy trì củng cố lòng tin của nhà đầu tư. Tóm lại, bài viết này đưa ra một mô hình dự báo cơ bản nhằm mục đích giúp cho nhà đầu tư có những dự báo bổ sung cần thiết cho hoạt động kinh doanh của mình trên thị trường chứng khoán Việt Nam – một thị trường mới nổi với những rủi ro và hạn chế. Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình này sẽ có những hạn chế nhất định trong thực tiễn. Thông qua những hạn chế này, chúng tôi mong muốn nêu ra một vài vấn đề bức thiết mà chúng ta phải nhìn nhận và giải quyết một cách triệt để nhằm tạo tiền đề cho sự phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian sắp tới. Admin (Theo saga.vn ) . Ứng dụng mô hình CAPM đa biến để dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro trên TTCK Việt Nam Việc ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản và phân tích. một mô hình CAPM đa biến với các biến là: beta, P/E và PBV. Mục đích của bài viết này đánh giá khả năng sử dụng mô hình CAPM đa biến trên để dự báo tỷ suất