Đề tài Phân tích, đánh giá hiệu quả thực thi danh mục và áp dụng trên thị trường chứng khoán Việt Nam

LỜI MỞ ĐẦU Xây dựng và phát triển thị trường chứng khoán là mục tiêu được Đảng và Chính phủ Việt Nam định hướng từ những năm đầu thế kỷ XX. Thông qua thị trường chứng khoán, Chính phủ và chính quyền ở các địa phương huy động được nguồn vốn cho mục đích sử dụng và đầu tư phát triển hạ tầng kinh tế, phục vụ các nhu cầu chung của xã hội. Đồng thời, đầu tư chứng khoán còn mang lại cho ta tỷ lệ lợi suất rất cao. Vì vậy, thị trường này rất hấp dẫn đối với các nhà đầu tư. Cho đến nay, thị trường chứng khoán đã, đang trên đà phát triển mạnh và đạt được những thành tựu đáng kể. Tuy nhiên, lợi nhuận từ việc đầu tư chứng khoán cũng gắn liền với yếu tố rủi ro. Chính vì vậy, để giảm thiểu rủi ro nhiều nhà đầu tư lựa chọn phương thức đầu tư theo danh mục: nắm giữ một hoặc nhiều loại cổ phiếu, trái phiếu, hàng hóa, đầu tư bất động sản, tài sản tương đương tiền hoặc các loại tài sản khác nhằm đa dạng hóa danh mục đầu tư. Để biết được đầu tư vào danh mục đó có đem lại hiệu quả hay không thì cần phải có sự đánh giá chính xác của đội ngũ phân tích tư vấn cho các nhà đầu tư. Là sinh viên năm cuối chuyên ngành Toán tài chính, em đã được trang bị những kiến thức cơ bản về phân tích tài sản tài chính. Vì vậy, em chọn chuyên đề thực tập tốt nghiệp với đề tài: “Phân tích, đánh giá hiệu quả thực thi danh mục và áp dụng trên thị trường chứng khoán Việt Nam”. Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo PGS. TS Hoàng Đình Tuấn , TS.Phạm Thị Tuyết Mai – Giám đốc Công ty Chứng khoán Ngân hàng Công thương Việt Nam và các anh chị trong phòng Quản lý danh mục đầu tư của Công ty Chứng khoán Ngân hàng Công thương Việt Nam đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo, giúp em hoàn thành chuyên đề này. CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ THỰC THI DANH MỤC ĐẦU TƯ I. TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN 1. Khái niệm về thị trường chứng khoán Thị trường chứng khoán được quan niệm là nơi diễn ra các hoạt động giao dịch mua bán Chứng khoán trung và dài hạn. Việc mua bán này được tiến hành ở thị trường sơ cấp khi người mua mua được Chứng khoán lần đầu từ những người phát hành và ở những thị trường thứ cấp khi có sự mua đi bán lại các Chứng khoán đó được phát hành trên thị trường sơ cấp. Xét về mặt hình thức, thị trường chứng khoán chỉ là nơi diễn ra các hoạt động trao đổi, mua bán, chuyển nhượng chứng khoán, qua đó thay đổi chủ thể nắm giữ chứng khoán. 2. Chức năng của thị trường chứng khoán - Huy động vốn đầu tư cho nền kinh tế: khi các nhà đầu tư mua chứng khoán do các công ty phát hành, số tiền nhàn rỗi của họ được đưa vào hoạt động sản xuất kinh doanh và qua đó góp phần mở rộng sản xuất xã hội. Thông qua TTCK, chính phủ và chính quyền ở các địa phương cũng huy động được nguồn vốn cho mục đích sử dụng và đầu tư phát triển hạ tầng kinh tế phục vụ của các nhu cầu chung của xã hội. - Cung cấp môi trường đầu tư cho công chúng: TTCK cung cấp cho công chúng một môi trường đầu tư lành mạnh với các cơ hội lựa chọn phong phú. Các loại chứng khoán trên thị trường rất khác nhau về tính chất, thời hạn và độ rủi ro, cho phép các nhà đầu tư có thể lựa chọn loại hàng hóa phù hợp với khả năng, mục tiêu và sở thích của mình. - Tạo tính thanh khoản cho các chứng khoán: nhờ có TTCK các nhà đầu tư có thể chuyển đổi các chứng khoán họ sở hữu thành tiền mặt các loại chứng khoán khác khi họ muốn. Khả năng thanh toán là một trong những đặc tính hấp dẫn của chứng khoán đối với người đầu tư. Đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt, an toàn của vốn đầu tư. TTCK hoạt động càng năng động và có hiệu quả thì tính thanh khoản của các chứng khoán giao dịch trên thị trường càng cao. - Đánh giá hoạt động của doanh nghiệp: Thông qua chứng khoán, hoạt động của các doanh nghiệp được phản ánh tổng hợp và chính xác, giúp cho việc đánh giá và so sánh hoạt động của doanh nghiệp được nhanh chóng và thuận tiện, từ đó cũng tạo ra một môi trường cạnh tranh lành mạnh nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, kích thích áp dụng công nghệ mới, cải tiến sản phẩm. - Tạo môi trường giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô. Các chỉ báo của TTCK phản ánh động thái của nền kinh tế một cách nhạy bén và chính xác. Giá các chứng khoán tăng lên cho thấy đầu tư đang mở rộng, nền kinh tế tăng trưởng; ngược lại giá chứng khoán giảm sẽ cho thấy các dấu hiệu tiêu cực của nền kinh tế. Vì thế, TTCK được gọi là phong vũ biểu của nền kinh tế và là một công cụ quan trọng giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô. Thông qua TTCK, Chính phủ có thể mua và bán trái phiếu Chính phủ để tạo ra nguồn thu bù đắp thâm hụt ngân sách và quản lý lạm phát. Ngoài ra, Chính phủ cũng có thể sử dụng một số chính sách, biện pháp tác động vào TTCK nhằm định hướng đầu tư đảm bảo cho sự phát triển cân đối của nền kinh tế. 3. Nguyên tắc hoạt động của thị trường Chứng khoán 3.1. Nguyên tắc cạnh tranh Theo nguyên tắc này giá cả trên thị trường chứng khoán phản ánh quan hệ cung cầu về chứng khoán và thể hiện tương quan cạnh tranh giữa các công ty. Trên thị trường thứ cấp, các nhà phát hành cạnh tranh với nhau để bán chứng khoán theo các mục tiêu của mình. Trên thị trường thứ cấp, các nhà đầu tư cũng cạnh tranh tự do để tìm kiếm một lợi nhuận cao nhất, và giá cả được hình thành theo phương thức đấu giá. 3.2. Nguyên tắc công bằng Nguyên tắc này nhằm đảm bảo lợi ích cho tất cả những người tham gia thị trường. Công bằng có nghĩa là mọi người tham gia thị trường đều phải tuân thủ những quy định của chung, được bình đẳng trong việc chia sẻ thông tin và trong việc gánh chịu các hình thức xử phạt nếu vi phạm những quy định đó. 3.3. Nguyên tắc công khai Chứng khoán là các hàng hóa trừu tượng, người đầu tư không thể kiểm tra trực tiếp được các thông tin có liên quan. Vì vậy thị trường chứng khoán phải được xây dựng trên cơ sở hệ thống công công bố thông tin tốt. Theo luật định, các bên phát hành chứng khoán có nghĩa vụ cung cấp thông tin đầy đủ, trung thực và kịp thời những thông tin có liên quan tới tổ chức phát hành, tới đợt phát hành. Công bố thông tin được tiến hành khi phát hành lần đầu cũng như theo các chế độ thường xuyên và đột xuất, thông qua các thông tin có liên quan. Vì vậy, thị trường chứng khoán phải được xây dựng trên cơ sở hệ thống công bố thông tin tốt. Theo luật định, các bên phát hành chứng khoán có nghĩa vụ cung cấp đầy đủ, trung thực và kịp thời những thông tin có liên quan tới tổ chức phát hành, tới đợt phát hành. Công bố thông tin được tiến hành khi phát hành lần đầu cũng như theo chế độ thường xuyên và đột xuất, thông qua các phương tiện thông tin đại chúng, Sở giao dịch, các công ty chứng khoán và các tổ chức có liên quan khác. Nguyên tắc này nhằm bảo vệ người đầu tư, song đồng thời nó cũng hàm nghĩa rằng một khi đã được cung cấp thông tin đầy đủ, kịp thời và chính xác thì người đầu tư phải chịu trách nhiệm về các quyết định đầu tư của mình. 3.4. Nguyên tắc trung gian Trên thị trường chứng khoán, các giao dịch được thực hiện thông qua tổ chức trung gian là các công ty chứng khoán. Trên thị trường chứng khoán sơ cấp các nhà đầu tư thường không mua trực tiếp của nhà phát hành mà mua từ các nhà bảo lãnh phát hành. Trên thị trường thứ cấp, các nhà môi giới mua, bán chứng khoán giúp các khách hàng. 3.5. Nguyên tắc tập trung Các giao dịch chứng khoán chỉ diễn ra trên sở giao dịch và trên thị trường OTC, có sự kiểm tra giám sát của cơ quan quản lý Nhà nước. 4. Các thành phần tham gia thị trường chứng khoán 4.1. Nhà phát hành Nhà phát hành là các tổ chức thực hiện huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán. Nhà phát hành là người tổ chức thực hiện huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán, nhà phát hành là người cung cấp các chứng khoán – hàng hóa của thị trường chứng khoán. Chính phủ và chính quyền địa phương là nhà phát hành các trái phiếu Chính phủ và trái phiếu địa phương. Công ty là nhà phát hành các cổ phiếu và trái phiếu công ty. Các tổ chức tài chính là nhà phát hành các công cụ tài chính như các trái phiếu … 4.2. Nhà đầu tư Các nhà đầu tư là người thực sự mua và bán chứng khoán Các nhà đầu tư cá nhân là những người có vốn nhàn rỗi tạm thời, tham gia mua bán trên thị trường chứng khoán với mục đích kiếm lợi nhuận. Tuy nhiên, trong đầu tư thì lợi nhuận luôn gắn với rủi ro, lợi nhuận càng cao thì rủi ro càng lớn và ngược lại. Các nhà đầu tư có tổ chức thường xuyên mua và bán chứng khoán với số lượng lớn trên thị trường. Các tổ chức này thường có các bộ phận gồm nhiều chuyên gia có kinh nghiệm để nghiên cứu thị trường và đưa ra các quyết định đầu tư. 4.3. Các tổ chức kinh doanh trên thị trường chứng khoán Công ty chứng khoán là những công ty hoạt động trong lĩnh vực chứng khoán, có thể đảm nhận một hoặc nhiều trong số các nghiệp vụ chính là bảo lãnh phát hành, môi giới, quản lý quỹ đầu tư, tư vấn chứng khoán. Các ngân hàng thương mại có thể sử dụng vốn tự có để tăng và đa dạng hóa lợi nhuận thông qua đầu tư vào các chứng khoán. 4.4. Các tổ chức có liên quan đến thị trường chứng khoán - Cơ quan quản lý Nhà nước - Sở giao dịch chứng khoán - Hiệp hội các nhà kinh doanh chứng khóan… 5. Hàng hóa tham gia thị trường Chứng khoán 5.1. Cổ phiếu Cổ phiếu là một loại chứng khoán xác nhận quyền sở hữu và lợi ích hợp pháp đối với thu nhập và tài sản của một công ty cổ phần. - Cổ phiếu thường: Nếu một công ty chỉ được phép phát hành một loại cổ phiếu, nó sẽ phát hành cổ phiếu thường. Cổ phiếu thường mang lại cho cổ đông các quyền sau: Quyền hưởng cổ tức: Cổ phiếu thường không quy định cổ tức tối thiểu hay tối đa mà cổ đông được nhận. Tỷ lệ cũng như hình thức chi trả cổ tức cho cổ đông tùy thuộc vào kết quả hoạt động kinh doanh và vào chính sách của công ty. Khi công ty phải thanh lý tài sản, cổ đông thường chỉ được nhận những gì còn lại sau khi công ty trang trải xong tất cả các nghĩa vụ như thuế, nợ, và cổ phiếu ưu đãi. Quyền mua cổ phiếu mới Quyền bỏ phiếu Cổ phiếu ưu đãi Cổ phiếu ưu đãi thường không cho cổ đông quyền bỏ phiếu, song lại định một tỷ lệ cổ tức tối đa so với mệnh giá. Trong điều kiện bình thường, cổ đông ưu đãi sẽ nhận được lượng cổ tức cố định theo tỷ lệ đã định. Trong trường hợp công ty không có đủ lợi nhuận để trả theo tỷ lệ đó, nó sẽ trả theo khả năng có thể, nhưng một khi cổ đông ưu đãi chưa được trả cổ tức thì cổ đông thường cũng chưa được trả. 5.2. Trái phiếu Trái phiếu là một loại chứng khoán quy định nghĩa vụ của người phát hành (người vay tiền) phải trả cho người nắm giữ chứng khoán (người cho vay) một khoản tiền xác định, thường là trong những khoảng thời gian cụ thể, và phải hòan trả khoản cho vay ban đầu khi nó đáo hạn. Trái phiếu công ty là những trái phiếu do công ty phát hành để vay vốn dài hạn . Trái phiếu chính phủ là những trái phiếu do Chính phủ phát hành nhằm bù đắp thâm hụt ngân sách, tài trợ cho các công trình công ích hoặc làm công cụ điều tiết tiền tệ. Trái phiếu công trình là những trái phiếu do Chính phủ trung ương hoặc chính quyền địa phương phát hành nhằm huy động vốn cho những mục đích cụ thể, thường là để xây dựng những công trình cơ sở hạ tầng hay công trình phúc lợi công cộng. 5.3. Chứng khoán có thể chuyển đổi Chứng khoán có thể chuyển đổi là chứng khoán cho phép người nắm giữ chứng nó, tùy theo lựa chọn và trong những điều kiện nhất định, có thể đổi nó lấy một chứng khoán khác. Thông thường cổ phiếu ưu đãi được chuyển đổi thành cổ phiếu thường và trái phiếu cũng được chuyển đổi thành cổ phiếu thường. 5.4. Các công cụ phái sinh Các công cụ phái sinh là những công cụ được phát hành trên cơ sở những công cụ đã có như cổ phiếu, trái phiếu… nhằm nhiều mục tiêu khác nhau như phân tán rủi ro, bảo vệ lợi nhuận hoặc tạo lợi nhuận. Quyền lựa chọn Quyền mua trước Chứng quyền Hợp đồng kỳ hạn Hợp đồng tương lai II. QUẢN LÝ DANH MỤC ĐẦU TƯ VÀ MỘT SỐ MÔ HÌNH QUẢN LÝ DANH MỤC ĐẦU TƯ 1. Khái niệm về quản lý danh mục đầu tư Danh mục đầu tư chứng khoán : Là các khoản đầu tư của một cá nhân hoặc tổ chức vào việc nắm giữ một hoặc nhiều loại cổ phiếu, trái phiếu, hàng hóa, đầu tư bất động sản, tài sản tương đương tiền hoặc các loại tài sản khác. Mục đích của danh mục đầu tư là giảm rủi ro bằng việc đa dạng hóa danh mục đầu tư. Quản lý danh mục đầu tư chứng khoán là xây dựng một danh mục các loại chứng khoán, tài sản đầu tư đáp ứng tốt nhất nhu cầu của chủ đầu tư và sau đó thực hiện theo dõi điều chỉnh các danh mục này nhằm đạt được những mục tiêu đầu tư đề ra. Yếu tố quan trọng đầu tiên mà chủ đầu tư quan tâm là mức độ rủi ro mà họ chấp nhận, và đây là cơ sở để công ty thực hiện quản lý danh mục đầu tư, quản lý quỹ xác định danh mục đầu tư sao cho lợi tức thu được là tối ưu với rủi ro không vượt quá mức chấp nhận đã định trước. Công ty quản lý danh mục đầu tư : là công ty chuyên nghiệp chịu trách nhiệm đối với danh mục đầu tư chứng khoán của cá nhân hoặc tổ chức đầu tư. Công ty được hưởng phí quản lý danh mục đầu tư và có quyền tự quyết định việc lập danh mục đầu tư cho khách hàng trong khuôn khổ và hạn chế thỏa thuận với khách hàng. Rủi ro, lợi nhuận cũng như thua lỗ của danh mục đầu tư đều do khách hàng được hưởng hoặc gánh chịu trong phạm vi đã thỏa thuận với công ty quản lý danh mục đầu tư. Bản chất của quản lý danh mục đầu tư chứng khoán là định lượng mối quan hệ giữa rủi ro và lợi tức kỳ vọng thu được từ danh mục đó. Tóm lại, nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư chứng khoán là quá trình quản lý tài sản của một định chế hoặc của một cá nhân đầu tư bao gồm từ việc định giá, phân tích chứng khoán, lựa chọn đầu tư, theo dõi các kết quả đầu tư và phân bổ vốn đầu tư, và đánh giá kết quả đầu tư. Việc phân bổ tài sản là việc lựa chọn một tỷ lệ đầu tư trong danh mục phân bổ cho các loại tài sản chính nhằm đạt được mức lợi nhuận dài hạn cao nhất với một mức rủi ro thấp nhất có thể. Tuy nhiên trong quá trình đầu tư, người quản lý có thể thay đổi các tỷ lệ đã định này nhằm tận dụng cơ hội xuất hiện tại thời điểm đó nhằm đạt được mức lợi tức cao hơn nữa. Ví dụ, nếu người quản lý nhận định rằng triển vọng đối với cổ phiếu là khả quan hơn đối với trái phiếu trong thời gian tới, người quản lý có thể tăng đầu tư cổ phiếu và giảm đầu tư trái phiếu trong danh mục của mình. Đồng thời, trong cùng một loại tài sản, người quản lý có thể lựa chọn các chứng khoán có lợi tức mong đợi lớn hơn mức trung bình của loại tài sản đó. 2. Vai trò của nghiệp vụ quản lý danh mụcđầu tư đối với nhà đầu tư Nếu thị trường là hiệu quả thì câu hỏi đặt ra là tại sao các nhà đầu tư trong thực tế phải tốn công sức trong việc lựa chọn cổ phiếu cho danh mục đầu tư cho họ? Tại sao họ không thiết kế một danh mục đầu tư theo đúng các chỉ số có trên thị trường? Một số các lý do sau đây giải thích vai trò cần thiết của quản lý danh mục đầu tư: Sự cần thiết trong việc tạo lập một danh mục đầu tư được đa dạng hóa theo đúng yêu cầu của nhà đầu tư. Thậm chí trường hợp giá cả của mọi chứng khóan được định giá đúng với giá trị của nó nhưng mỗi chứng khoán này vẫn chứa đựng rủi ro mang tính chất cá biệt của công ty. Những rủi ro này chỉ có thể loại bỏ thông qua việc đa dạng hóa danh mục đầu tư. Vai trò quản lý sẽ phát huy tác dụng để tạo ra một danh mục đầu tư phù hợp với mức rủi ro hệ thống mà nhà đầu tư mong muốn. Quản lý danh mục đầu tư còn chịu tác động của tâm lý nhà đầu tư đối với rủi ro. Việc lựa chọn các chứng khoán để đầu tư phải tính đến ảnh hưởng của thuế. Những nhà đầu tư phải chịu mức thuế cao thường không muốn có trong danh mục của mình những chứng khoán giống như các nhà đầu tư chịu thuế suất thấp. Các nhà đầu tư ở các lứa tuổi khác nhau sẽ có những nhu cầu riêng trong chính sách lựa chọn danh mục đầu tư liên quan đến mức rủi ro phải gánh chịu. 3. Một số mô hình quản lý danh mục đầu tư Như đã phân tích ở trên, khái niệm danh mục đầu tư (portfolio) là khái niệm chỉ một tập hợp các tài sản tài chính của nhà đầu tư. Mối quan hệ của portfolio và các chứng khoán đơn lẻ là hiệu quả của từng chứng khoán sẽ phản ánh vào hiệu quả hoạt động nói chung của portfolio đang xét. Tuy nhiên, đối với các nhà đầu tư chứng khoán, lợi suất tổng thể của cả portfolio mới là quan trọng bậc nhất. 3.1. Lý thuyết lựa chọn danh mục đầu tư theo mô hình Markowitz Mô hình là bước đi đầu tiên của quản lý danh mục đầu tư: xác định một hệ thống các danh mục đầu tư hiệu quả, tập hợp các danh mục này sẽ có một đường cong biên hiệu quả các danh mục chứng khoán rủi ro, thường được gọi là đường cong biên hiệu quả. Danh mục P có N tài sản với tỷ trọng : Véc tơ lợi suất các tài sản: Lợi suất danh mục : (quy ước : R,V,W,…là vectơ cột; R’,V’,W’,…là vectơ hàng ) Phương sai của danh mục: Bản chất của việc xác định hệ thống các danh mục đầu tư hiệu quả là: tại mỗi mức rủi ro nhất định, chỉ quan tâm đến các danh mục có lợi tức lớn nhất. Hoặc ngược lại, danh mục đầu tư quan tâm là danh mục có mức rủi ro thấp nhất đối với mỗi mức lợi tức dự tính. Trên thực tế hai phương pháp xác định này đều cho kết quả như nhau. Bước đầu tiên là phải xác định các cơ hội rủi ro – lợi tức của nhà đầu tư, thông qua việc tổng hợp và tóm tắt bằng việc xác định đường cong biên rủi ro tối thiểu (minimum variance frontier) của các chứng khoán rủi ro. Đường cong biên này là kết quả sơ đồ hóa các danh mục có độ rủi ro tối thiểu đối với mỗi mức lợi suất dự tính. Nếu có được số liệu về lợi tức dự tính, phương sai, hệ số đồng phương sai, chúng ta có thể tính toán được một số danh mục đầu tư có rủi ro tối thiểu cho mỗi mức lợi tức dự tính. Phép tính này có thể được thực hiện dễ dàng sử dụng các hàm Solver của chương trình Excel. Để định lượng mức độ biến thiên của chứng khoán trong danh mục đầu tư được đa dạng hóa, ta dùng công thức tính hệ số tương quan (correlation coefficient, ký hiệu là ): Công thức cho hai cặp chứng khoán: : mối tương quan âm tuyệt đối : mối tương quan dương tuyệt đối Công thức cho cả danh mục đầu tư : Hệ số tương quan của cả danh mục P dương thể hiện lợi nhuận của các chứng khoán có trong danh mục có quan hệ cùng chiều nhau, và hệ số tương quan dương càng lớn thì các chứng khoán đó càng có dao động giống nhau. nghĩa là các chứng khoán trong danh mục hoàn toàn có dao động giống nhau. Hệ số tương quan âm chỉ sự dao động ngược chiều của các chứng khoán trong danh mục. càng lớn nghĩa là các chứng khoán trong danh mục có dao động ngược chiều nhau càng nhiều. Khi nó đạt giá trị -1, các chứng khoán trong danh mục quan hệ hoàn toàn ngược chiều nhau. Khi thì các chứng khoán trong danh mục P là không có tương quan với nhau. Nếu hệ số tương quan của các chứng khoán trong danh mục đầu tư (hay tương quan của danh mục đầu tư) nhỏ hơn 1 thì danh mục đầu tư sẽ đạt hiệu quả đa dạng hóa. Sự phân biệt giữa đường thẳng và đường cong trên đồ thị chính là hiệu quả của đa dạng hóa đầu tư trong danh mục. Khi hai tài sản có dao động hoàn toàn giống nhau, các danh mục gồm hai tài sản này không có hiệu quả đa dạng hóa mà chỉ đơn thuần là sự phân bổ vốn giữa các tài sản có rủi ro giống nhau. Người đầu tư không thể lựa chọn điểm nằm phía trên của đường cong, vì người đó không thể làm cho lợi nhuận ước tính của tài sản đầu tư tăng lên, cũng không thể làm cho rủi ro của tài sản đầu tư giảm xuống. Bên cạnh đó, người đầu tư cũng không muốn chọn danh mục đầu tư dưới đường cong – lựa chọn lợi nhuận thấp hơn, rủi ro cao hơn. Người đầu tư càng có mức ngại rủi ro cao thì sẽ càng có xu hướng chọn các danh mục gần MVP- danh mục có phương sai hay độ lệch chuẩn nhỏ nhất. Tìm danh mục MVP : giải hệ phương trình tuyến tính: V.x = [1] Với V là ma trận covar của danh mục Ta được nghiệm của hệ là: Đặt : () => danh mục cần tìm là : Bảng 1: Danh mục MVP MVP S Đoạn cong từ S đến MVP chỉ ra rằng nếu ta càng thêm tỷ trọng của tài sản rủi ro vào danh mục thì lợi suất ước tính của danh mục sẽ tăng thêm trong khi độ lệch chuẩn giảm đi. Điều này được giải thích bởi hiệu quả của đa dạng hóa đầu tư. Lợi nhuận của hai tài sản có mối quan hệ ngược chiều nhau nên khi thêm một tỷ lệ nhỏ tài sản rủi ro vào danh mục là tạo ra rào chắn rủi ro cho danh mục. Đoạn cong từ chứng khoán S đến MVP luôn luôn xuất hiện trong trường hợp hệ số tương quan nhỏ hơn 0. Trong trường hợp hệ số tương quan lớn hơn 0, đoạn cong này có thể xuất hiện hoặc không xuất hiện. Dĩ nhiên nhiên đoạn cong này không kéo dài mãi, vì khi ta thêm nhiều tài sản rủi ro vào danh mục thì đến một tỷ lệ nào đó độ lệch chuẩn cao của chứng khoán rủi ro sẽ kéo độ lệch chuẩn của toàn danh mục lên. Có thể thấy rằng không người đầu tư nào muốn đầu tư vào danh mục nằm trong đoạn S đến MVP vì rõ ràng các danh mục từ MV trở lên chiếm ưu thế hơn. Ta gọi đoạn cong từ MV trở lên là đường cong hiệu quả (efficient set) hay còn gọi là biên hiệu quả hay biên hiệu dụng của danh mục đầu tư gồm tài sản rủi ro. Hiệu quả của đa dạng hóa danh mục thể hiện qua độ cong của đường hiệu quả. Độ cong càng tăng khi hệ số tương quan càng giảm. Đường hiệu quả cong nhất khi hệ số tương quan bằng -1. Trên thực tế, hầu hết các cặp chứng khoán có hệ số tương quan dương, nghĩa là chúng dao động cùng chiều với nhau. Các danh mục đầu tư được chọn do chủ quan của từng người đầu tư, mỗi người có cách suy nghĩ khác nhau, cách lựa chọn khác nhau và có độ e ngại rủi ro khác nhau. Chú ý rằng tất cả các chứng khoán đơn lẻ đều nằm ở phía bên phải đường cong biên. Điều này có nghĩa là các danh mục đầu tư chỉ có một chứng khoán riêng lẻ đều không hiệu quả. Việc đa dạng hóa đầu tư sẽ tạo đựơc các danh mục có lợi tức cao hơn và rủi ro thấp hơn. Tất cả các danh mục nằm ở phần trên của đường cong biên (kể từ đỉnh của đường cong) là các danh mục được kết hợp rủi ro – lợi tức tốt nhất và là những ứng cử viên của danh mục đầu tư tối ưu. Phần đường cong biên này được gọi là đường cong biên hiệu quả. Với bất kỳ danh mục nằm trên phần dưới của đường cong biên, sẽ có danh mục khác có cùng mức rủi ro mà lại có lợi tức lớn hơn nhiều. Do vậy phần dưới của đường cong biên không có hiệu quả, sẽ bị loại bỏ qua khi nghiên cứu. Lựa chọn giữa các danh mục đầu tư khả thi thì các danh mục đầu tư tốt nhất luôn nằm trên đường cong biên hiệu quả. Phương pháp lựa chọn trên do Markowitz khởi xướng, do vậy được gọi là mô hình lựa chọn Markowitz. Các danh mục nằm trên đường cong biên hiệu quả này còn được gọi là danh mục tối ưu Markowitz. Ý nghĩa của đường biên này là : với bất cứ mức độ rủi ro nào, chúng ta luôn chọn những danh mục đầu tư trên đường biên mang đến lợi nhuận ước tính (hay lợi nhuận kỳ vọng) cao nhất có thể. Nói cách khác, đường biên hiệu quả chứa các danh mục có các phương sai thấp nhất với bất kỳ mức lợi nhuận ước tính nào. Như vậy, một nhà đầu tư muốn lựa chọn một danh mục cổ phiếu để đầu tư thì trước hết phải lựa chọn trong số các danh mục nằm trên đường biên hiệu quả. Tiếp theo, tùy vào khả năng chấp nhận rủi ro (hay mức ngại rủi ro) của người đó để xác định danh mục cổ phiếu tối ưu nhất cho người đầu tư đó. Mỗi người đầu tư đều có một mức ngại rủi ro riêng và khả năng chấp nhận rủi ro của người đó phải thể hiện trong mối tương quan với lợi suất ứơc tính đạt được, diễn tả bằng đường bàng quan. Điểm tiếp xúc giữa đường bàng quan với đường biên hiệu quả chính là định vị của danh mục tối ưu của người đầu tư đó. Trên thực tế, các nhà quản lý quỹ sau khi tính toán các đầu vào để xây dựng đường cong biên hiệu quả cũng cần thêm vào những yếu tố hạn chế có nhiều nguồn gốc khác nhau. Các yếu tố đầu vào, như chúng ta đã nói ở trên là số liệu lợi tức kỳ vọng của các chứng khoán và một ma trận các hệ số đồng tương quan giữa các chứng khoán. Các hạn chế cần phải đưa vào rất đa dạng, ví dụ như hạn chế việc bán khống do quy định của pháp luật Việt Nam hay do điều lệ quỹ đầu tư. Hạn chế việc bán khống ảnh hưởng nhiều đến đường cong biên hiệu quả, làm đường cong này dịch chuyển vào phía trong và trở nên “ lồi hơn” đường cong biên ban đầu, có nghĩa là với mức rủi ro như trước thì nay chúng ta lại chỉ có được mức lợi tức thấp hơn . Các cơ quan quản lý chứng khoán, đơn vị thực hiện nghiệp vụ tự doanh, quản lý danh mục đầu tư và các nhà đầu tư cần được biết rõ ảnh hưởng của những hạn chế này, trên cơ sở đó cân nhắc để đưa ra quyết định. Một lưu ý quan trọng về mặt toán học khi nhà đầu tư lựa chọn danh mục đầu tư sử dụng phương pháp Markowitz, đó là giả thiết lợi suất của tài sản phân phối chuẩn. Tuy nhiên, có thể thấy giả thiết này trên thực tế là giả thiết chặt. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy phần lớn các tài sản có lợi suất không phân phối chuẩn. Ngoài ra, ta có thể mở rộng bằng cách kết hợp hai hay nhiều danh mục đầu tư chứng khóan vào một danh mục lớn thay vì chỉ kết hợp những chứng khoán riêng lẻ với nhau. Ví dụ, kết hợp danh mục đầu tư các chứng khoán trong nước với danh mục đầu tư các chứng khoán nước ngoài. Các quy luật của mô hình quản lý danh mục đầu tư đơn vẫn được áp dụng trong trường hợp danh mục đầu tư kép. 3.2. Mô hình định giá tài sản vốn ( CAPM) Trong phần này, sẽ đề cập đến dạng đơn giản nhất của mô hình định giá tài sản vốn. Những giả thuyết kinh tế cho thị trường vốn Trong mô hình CAPM, các giả thuyết được chia thành 2 loại: các giả thuyết về tâm lý của nhà đầu tư và các giả thuyết của thị trường vốn. Những giả thuyết về tâm lý của các nhà đầu tư Các nhà đầu tư khi đưa ra quyết định của mình đều lựa dựa trên việc phân tích hai yếu tố: lợi suất ước tính và rủi ro của chứng khoán. Giả thuyết này cho biết những nhân tố dẫn tới quyết định đầu tư. Một nguyên tắc trong việc lựa chọn các phương án đầu tư là mức độ rủi ro càng cao thì lợi nhuận càng phải lớn để bù đắp cho các rủi ro phải gánh chịu. Nhà đầu tư sẽ tìm cách giảm thiểu rủi ro bằng cách kết hợp nhiều chứng khoán khác nhau trong tập hợp danh mục đầu tư của mình. Các quyết định đầu tư được đưa ra và kết thúc trong khoảng thời gian nhất định. Các nhà đầu tư có chung các kỳ vọng về các thông số đầu vào sử dụng để tạo lập danh mục đầu tư hữu hiệu Markowitz. Đó là các thông số như : mức lợi suất, độ rủi ro hay các quan hệ tương hỗ. Những giả thuyết về thị trường vốn: Thị trường vốn là thị trường cạnh tranh hoàn hảo. Điều này có nghĩa là trên thị trường có rất nhiều người bán và người mua. Năng lực của một nhà đầu tư riêng lẻ thì rất nhỏ so với cả thị trường và vì vậy hoạt động của họ không làm ảnh hưởng đến thị trường. Giá cả trên thị trường chỉ chịu sự quyết định bởi mối quan hệ cung cầu. Không tồn tại các loại phí giao dịch trên thị trường hay bất kỳ một sự cản trở nào trong cung và cầu của một loại chứng khoán. Trên thị trường có loại chứng khoán không rủi ro. Đồng thời nhà đầu tư có thể vay với lãi suất đúng bằng lãi suất không rủi ro đó. Nói một cách khác, lãi suất vay mà lãi suất cho vay bằng nhau và bằng lãi suất không rủi ro. Về cơ sở toán học Giả thiết quan trọng là lợi suất của tài sản có phân phối chuẩn. ) Trước khi đi vào nghiên cứu mô hình CAPM, điều trước tiên cần phải đề cập đến khái niệm danh mục đầu tư thị trường. 3.2.1. Danh mục đầu tư thị trường ( Market Porfolio) Một danh mục đầu tư có thể bao gồm tất cả các chứng khoán đang được giao dịch trên thị trường, bao gồm cổ phiếu, trái phiếu, hay bất động sản…Danh mục đầu tư thị trường là một danh mục đầu tư bao gồm tất cả những tài sản có nguy cơ chiếm rủi ro trên thị trường và mỗi tài sản trong danh mục này chiếm một tỷ lệ đúng bằng giá trị thị trường của tài sản đó trong tổng giá trị của toàn bộ thị trường. Để đơn giản hóa: khi nói đến khái niệm tài sản có nguy cơ rủi ro thường ngầm định là cổ phiếu. Tỷ lệ của mỗi cổ phiếu trong danh mục đầu tư thị trường được xác định bằng cách lấy tổng giá trị thị trường của cổ phiếu đó chia cho tổng giá trị thị trường của tất cả các cổ phiếu đang được giao dịch trên thị trường. Ký hiệu: () là giá trị thị trường ( hay thị giá ) của tổng số tài sản i Ta có: : là tổng giá trị thị trường của tất cả các tài sản rủi ro có trên thị trường. () => () => Ta được danh mục hiệu quả gọi là danh mục thị trường. Xác định danh mục dựa trên trạng thái cân bằng của thị trường: Giả sử thị trường có K nhà đầu tư và nhà đầu tư k chọn danh mục tối ưu P : là điểm thuộc biên hiệu quả và là tiếp điểm giữa đường mức và đường thờ ơ (đường bàng quan). Gọi là giá trị thị trường của tất cả tài sản của nhà đầu tư k. là giá trị thị trường của tài sản i do nhà đầu tư k nắm giữ. Nếu danh mục có tài sản phi rủi ro thì: Ta có : 3.2.2. Đường thị trường vốn ( The Capital Market Line- CML) Mô hình Markowitz đã đưa ra nguyên tắc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu cho mỗi nhà đầu tư căn cứ vào khả năng chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư đó. Theo mô hình trên, nếu thị trường tồn tại loại chứng khoán phi rủi ro (với lãi suất ) và giả thiết rằng cá nhân nhà đầu tư có thể vay và mượn không hạn chế trên cơ sở lãi suất này (giả thiết 3 của thị trường vốn) thì kết quả về lý thuyết lựa chọn danh mục đầu tư sẽ được mô tả như hình vẽ sau đây: Bảng 2: Đường thị trường vốn. E(r) CML M P P Đường hiệu quả Markowitz Trên hình vẽ, đường thẳng xuất phát từ điểm tiếp tuyến với đường cong hiệu quả Markowitz thể hiện mọi danh mục khả thi có thể tạo ra được từ sự kết hợp giữa chứng khoán phi rủi ro (tín phiếu kho bạc) với danh mục đầu tư có rủi ro (danh mục tối ưu Markowitz). Tiếp điểm của chúng được ký hiệu M là danh mục thị trường, được coi là tối ưu nhất trong số các danh mục tối ưu. Phương trình : Trong đó : : risk premium of market : market risk : giá của rủi ro thị trường (được tính theo thị giá). Đây cũng chính là độ dốc của đường CML. Hệ số này được dùng để thể hiện đánh giá của thị trường về rủi ro. : Tỷ lệ đánh đổi giữa và rủi ro của danh mục thị trường. Dựa vào hệ số này ta có thể tính toán được khi tăng 1% rủi ro của danh mục thì nhà đầu tư phải yêu cầu tăng một lượng trong lợi suất ( của ). Biên hiệu quả lúc này chính là đường thị trường vốn CML. 3.2.3. Đường thị trường chứng khoán Trong mô hình CAPM, độ rủi ro của mỗi chứng khoán không được đo bằng độ lệch chuẩn đã bị triệt tiêu do đa dạng hóa danh mục đầu tư. Khi các chứng khoán tham gia vào danh mục đầu tư thì triệt tiêu bớt phần rủi ro phi hệ thống, danh mục thị trường được coi là đa dạng hóa hoàn hảo. Vì vậy, rủi ro phi hệ thống của từng chứng khoán được triệt tiêu hết, chỉ còn lại phần rủi ro hệ thống được đo bằng tích sai của chứng khoán đó với danh mục M. Đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất đối với mỗi chứng khoán riêng lẻ như trên được gọi là đường thị trường chứng khóan (Security Market Line- SML) được thể hiện dưới đây. Bảng 3: Đồ thị biểu diễn đường SML E(rM) E(ri) i M Mô hình giá tài sản vốn ( CAPM) như sau: : lợi suất của tài sản phi rủi ro : lợi suất của danh mục thị trường Đây chính là mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất ước tính của từng chứng khoán riêng lẻ được thể hiện dưới dạng phương trình. Phương trình này cho thấy: với những giả thiết về thị trường vốn nêu trên, lợi suất kỳ vọng của mỗi chứng khoán có quan hệ tỷ lệ thuận với hệ số rủi ro hệ thống (). Chứng khoán có hệ số beta càng cao thì yêu cầu lợi suất phải càng cao. Trong phương trình trên, chính là phần bù rủi ro (risk premium). Từ điều kiện cân bằng thị trường, nếu một danh mục P là danh mục khả thi thì danh mục đó phải được định giá sao cho P phải nằm trên đường CML. Tuy nhiên trong thực tế, nếu có danh mục Q, tài sản i nào đó phi hiệu quả, có giá trên thị trường. Trong trường hợp này giá danh mục Q và tài sản i được xác định : Đây chính là chênh lệch lợi suất so với lợi suất phi rủi ro của danh mục Q bất kỳ. 3.2.4. ý nghĩa của CAPM - SML được coi là một tiêu chí chuẩn mực để đánh giá một phương án đầu tư. Với việc chấp nhận một độ rủi ro nhất định đối với một phương án đầu tư (được đo bằng hệ số bêta), SML cho chúng ta biết lợi nhuận thu được của phương án đầu tư đó phải là bao nhiêu mới có thể bù đắp được rủi ro mà các nhà đầu tư phải gánh chịu. - Xuất phát từ ý nghĩa của đường SML, tất cả các chứng khoán nếu được định giá chính xác nhất thiết phải nằm trên đường SML. Với những điểm nằm phía trên hoặc dưới đường SML đều biểu hiện tình trạng giá không phản ánh đúng với giá trị cân bằng trên thị trường. Nếu là điểm nằm phía trên đường SML, chứng khoán đó được định giá thấp hơn giá trị thực sự của chúng. Trong trường hợp này, các nhà đầu tư nên mua loại chứng khoán đó. Ngược lại, nếu điểm đó nằm dưới đường SML, không nên mua loại chứng khoán này vì giá của chúng cao hơn giá trị thực sự của chúng. Định giá thấp Rf M 1 3 2 14 15 16 E(r) Định giá cao Bảng 4: Hệ số của tài sản hay của danh mục biểu thị sự chênh lệch giữa lợi suất thực hiện và lợi suất kỳ vọng (lợi suất mong đợi) của tài sản hay của danh mục. : lợi suất thực hiện của tài sản i : lợi suất thực hiện của danh mục P Định nghĩa: Từ mô hình CAPM suy ra: Trong đó: : chênh lệch lợi suất thực hiện : chênh lệch lợi suất thị trường : phần bù rủi ro Dễ dàng chứng minh được : Các nhà quản lý danh mục có thể sử dụng hệ số của danh mục hoặc tài sản để đánh giá việc thực hiện (hay thực thi) danh mục. Nếu tài sản i định giá đúng thì Nếu: : tài sản i đang được định giá thấp : tài sản i đang được định giá cao Nếu hệ số càng lớn thì việc thực thi danh mục càng có hiệu quả. Một ý nghĩa khác của CAPM là vai trò của nó trong việc ra quyết định đầu tư vốn. Đối với các công ty đang chuẩn bị cho một dự án đầu tư mới, CAPM đưa ra một mức lợi suất yêu cầu phải đạt đựơc cho dự án đầu tư trên cơ sở những thông số của hệ số bêta được các nhà đầu tư chấp thuận. Như vậy, đối với các phương án đầu tư khác nhau, CAPM sẽ quyết định phương án nào tối ưu nhất để lựa chọn. 3.3. Mô hình đơn chỉ số ( mô hình chỉ số thị trường) Như chúng ta đã biết, lý thuyết CAPM xây dựng trên cơ sở các giả thiết và rất nhiều các giả thiết này không thực tế, đó là chưa nói đến khối lượng tính toán các yếu tố đầu vào rất phức tạp. Đó chính là khuyết điểm của lý thuyết này, làm ảnh hưởng lớn đến tính áp dụng của CAPM. Để khắc phục những khuyết điểm này trong khi vẫn tận dụng được các giá trị cơ bản của lý thuyết CAPM trong đầu tư trên thị trường chứng khoán, các nhà nghiên cứu đã xây dựng thêm rất nhiều lý thuyết mới gắn với thực tiễn hơn. Trong khuôn khổ nghiên cứu này, tôi xin được giới thiệu khái quát về mô hình đơn chỉ số, mô hình đa chỉ số và mô hình định giá qua chênh lệch. Mô hình đơn chỉ số (Single Index Model) của một thị trường phân loại các nguồn gốc rủi ro thành các nhân tố hệ thống (vĩ mô) và các nhân tố riêng (vi mô). Mô hình này giảm được công việc tính toán đầu vào trong quy trình lựa chọn chứng khoán vào danh mục đầu tư theo mô hình Markowitz, góp phần chuyên môn hóa lao động trong phân tích chứng khoán. Mô hình đơn chỉ số được tính toán bằng cách áp dụng phân tích hồi quy đối với chênh lệch lợi tức của một chứng khoán với lợi tức của thị trường. Hệ số hồi quy đối với chênh lệch lợi tức của một chứng khoán với lợi tức của thị trường. Hệ số hồi quy của phép hồi quy này chính là hệ số beta() của một tài sản trong khi số hạng tự do là chỉ số của danh mục chứng khoán. Đường hồi quy tính được còn được gọi là Đường đặc trưng chứng khoán (Security Characteristic Line). Hệ số beta của hồi quy tương ứng với hệ số beta của mô hình CAPM sử dụng lợi tức kỳ vọng. Mô hình CAPM cũng coi tổng thể hệ số alpha của các chứng khoán tính được qua mô hình đơn chỉ số sẽ bằng không. Mô hình đa chỉ số (Multi factor model) là sự mở rộng mô hình đơn chỉ số bằng cách mô hình hóa nhân tố vĩ mô với nhiều chi tiết hơn. Các mô hình này sử dụng các chỉ số nhằm cố gắng đại diện cho nhiều nhân tố kinh tế vĩ mô hơn và đôi khi sử dụng cả các chỉ số phản ánh tương quan doanh nghiệp. Mô hình định giá qua chênh lệch dựa trên giả thiết một cơ hội kiếm chênh lệch giá mà không hề chịu rủi ro nào xuất hiện khi giá của từ hai chứng khoán trở lên có thể tạo cơ hội cho nhà đầu tư xây dựng một danh mục đầu tư có tổng đầu tư bằng không mà chắc chắn có lợi nhuận. Các nhà đầu tư sẽ muốn có vị thế càng lớn càng tốt trên các danh mục này.Sự xuất hiện của các cơ hội chênh lệch này và số lượng lớn các nhà đầu tư muốn tận dụng cơ hội này sẽ dẫn đến sức ép lên giá chứng khoán. Sức ép này sẽ tiếp tục cho đến khi giá chứng khoán trở về mức không tạo ra cơ hội. Khi chứng khoán không được định giá sao cho không gây ra cơ hội đầu tư chênh lệch giá, chúng ta nói thị trường đã đạt đến điều kiện không chênh lệch. Các danh mục đầu tư được gọi là tốt nếu chúng chứa một lượng lớn các chứng khoán và tỷ trọng của mỗi chứng khoán là nhỏ đến mức bất kể thay đổi hợp lý trong lợi tức của một chứng khoán cũng chỉ có ảnh hưởng không đáng kể đến lợi tức của cả danh mục. Trong một thị trường chứng khoán tất cả các danh mục đầu tư được đa dạng hóa tốt nhất cần phải thỏa mãn điều kiện tương quan lợi tức – beta của đường thị trường chứng khoán mới có thể đáp ứng được điều kiện không chênh lệch. Giả thiết thị trường chứng khoán chỉ có một yếu tố tác động có thể tạo ra dạng thức đơn giản của lý thuyết định giá qua chênh lệch không đòi hỏi các giả định nghiêm ngặt của mô hình CAPM và danh mục thị trường. Lý thuyết định giá qua chênh lệch cũng có thể được mở rộng sang mô hình nhiều yếu tố để phản ánh được các nguồn gốc rủi ro khác nhau. 3.3.1. Các giả thuyết của mô hình đơn chỉ số Bằng quan sát thống kê và so sánh dữ liệu rất thông thường, người quan sát thường nhận thấy một xu hướng khá rõ là các mức lợi tức của chứng khoán trên thị trường bị một số nhân tố chung và phổ biến tác động, chẳng hạn như nhân tố portfolio thị trường. Trên quan điểm thống kê – toán thì các nhân tố phổ biến đó đại diện cho các đặc tính và giá trị của hiệp phương sai và quan hệ lệ thuộc của từng các cặp chứng khoán nhất định trong quá trình quan sát hành vi. Quay lại với mô hình quan hệ đơn chỉ số (SIM). SIM là một mô hình đơn giản hóa và chỉ định nghĩa một nhân tố duy nhất là căn nguyên của giá trị hiệp phương sai giữa các mức lợi suất của một loại chứng khoán và giả thuyết các mức lợi suất của chứng khoán i là một phương trình tuyến tính của nhân tố đó, hoặc là chỉ số . Hàm số mô tả SIM ở dạng tuyến tính : Các giả định cơ sở của mô hình: Lợi suất của chứng khoán có dạng hàm tuyến tính như trên định nghĩa. Các tham số của SIM như và được tính toán thông qua các bước hồi quy tuyến tính, sao cho mức rủi ro 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. Nói cách khác, Phần rủi ro đặc thù () của chứng khoán i không có quan hệ hàm số với giá trị của chỉ số , tức là Cov () =0; cov ()=0 với mọi i khác j. Chỉ số đại diện cho một tác nhân duy nhất ảnh hưởng đến hiệp phương sai giữa các mức lợi suất, nghĩa là . 3.3.2. Mô hình SIM Hàm số mô tả SIM ở dạng tuyến tính: (1) Trong đó, số hạng biểu thị một bộ phận lợi suất cố định gắn liền của chứng khoán i. Theo nghĩa đó, là hằng số và không có quan hệ phụ thuộc gì vào tập chỉ số . là hệ số đo mức độ nhạy cảm của lợi suất chứng khoán i đối với hành vi của tập chỉ số . Nếu thì tài sản i tương ứng được gọi là năng động. Nếu thì tài sản i là tài sản thụ động. Và cuối cùng, đại diện cho phần lợi suất đặc thù của chứng khoán i đang xét, không có tương quan với chỉ số cũng như mức lợi suất của các loại chứng khoán khác đang tồn tại trên thị trường. Các mô hình đơn chỉ số dạng tương tự xét về bản chất đơn thuần là các mô hình hồi quy, với giả định rằng các mức lợi suất quan sát của chứng khoán i nào đó chính là hàm tuyến tính của một chỉ số thị trường nhất định. Coi các mô hình quan hệ đơn chỉ số là đáng tin cậy trong công tác phương sai và hiệp phương sai cho chứng khoán và chỉ số đang xét được giản lược đi đáng kể. Với ý nghĩa thực tiễn trên, các SIM có những tác dụng tích cực: giảm bớt các thông số và tính toán đầu vào cho việc phân tích portfolio. Mô hình SIM rất hữu ích trong dự báo lợi suất và rủi ro portfolio hay chứng khoán đơn lẻ. SIM được dùng vào việc tạo nên và ứng dụng các mô hình trạng thái cân bằng, như CAPM hay APT. Điều chỉnh trong các nghiên cứu và chương trình kiểm định. Dựa trên mô hình SIM, có thể mô phỏng mức lợi suất kỳ vọng của chứng khoán i hay portfolio P như là: Hoặc Để tiện lợi và ngắn gọn, có thể sử dụng ký hiệu toán tử kỳ vọng để thay cho dấu sigma: ó Như vậy ta có : Biểu diễn phương sai chứng khoán hàm số của chỉ số: Biểu thức được rút gọn lại thành: Từ (1) suy ra : Đối với việc đầu tư một chứng khoán i, rủi ro của chứng khoán bằng tổng rủi ro chỉ số và rủi ro đặc thù của công ty. Như vậy, một portfolio P được đa dạng hóa hợp lý (kết hợp khoa học nhiều loại chứng khoán) sẽ có tác dụng làm giảm số hạng rủi ro của các công ty cụ thể trong tổng rủi ro của P, tức là phương sai tiến tới 0, khi đó phương sai của cả danh mục sẽ có dạng tối ưu: Mô hình SIM cho phép giảm đáng kể khối lượng công việc tính toán cho các hiệp phương sai trong công tác quản lý rủi ro của danh mục. Nếu ta có những chứng khoán trong P, số lượng hiệp phương sai phải tính là . Ta có : Sau một thời gian phát triển, các chỉ số phản ánh mức giao dịch thị trường sẽ ngày càng đa dạng, và có thể sử dụng được cho mục đích tính phương sai chỉ số và rủi ro của danh mục. Thông thường, phương pháp tính quá khứ là dựa trên các hiệp phương sai và phương sai được suy luận dựa trên một giai đoạn quá khứ khoảng 45-60 tháng. Thực tế là việc ước lượng quá khứ đã tồn tại sai số do chọn mẫu và phương pháp đo. Một phương pháp hiệu chỉnh đã được nhà nghiên cứu Blume đề xuất năm 1975 theo công thức : Trong đó, là dự báo của trong một giai đoạn tương lai 5 năm, và là trong quá khứ được ước lượng dựa trên phương pháp tính đã trình bày ở trên. Tuy vậy, hai hệ số mới xuất hiện là được xác định thông qua việc tiến hành hồi quy với các giá trị của cho 5 năm dựa vào tập hợp giá trị của quá khứ đã được ước lượng của một giai đoạn 5 năm ngay trước đó. Thường thì tổng của các hệ số điều chỉnh này có giá trị xung quanh 1. III. ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ THỰC THI DANH MỤC ĐẦU TƯ. Để đánh giá được danh mục đó có hoạt động tốt hay không, ta sử dụng các cách sau: 1. Tính một số chỉ số và so sánh với danh mục đối chứng( Bench mark portfolio ) Sau khi lập danh mục đối chứng, ta tính các chỉ số. Các chỉ số liên quan cần tính toán là các chỉ số dựa vào phần bù rủi ro có điều chỉnh ( Risk Adjusted Exess Return ) Chỉ số Sharpe : Trong đó : : Lợi suất phi rủi ro : Lợi suất trung bình của danh mục P : Độ dao động của danh mục Lợi suất trung bình thường được tính theo trung bình nhân của 20 quý cuối. : Tính trung bình nhân của hai mươi quý cuối : Tính trung bình cộng của hai mươi quý cuối : Phần bù rủi ro : Chỉ số Sharpe của danh mục P. : Chỉ số Sharpe của danh mục đối chứng B Nếu thì danh mục P được đánh giá là thực thi tốt. Chỉ số Treynor: : Lợi suất phi rủi ro : Lợi suất trung bình của danh mụcP : Hệ số beta Gọi danh mục B là danh mục đối chứng. Tính chỉ số Treynor của danh mục P cũng như danh mục B. Nếu thì danh mục P được đánh giá là thực thi tốt. 2. Sử dụng hệ số của danh mục Phương trình đường thị trường vốn: CML : CML T Trong đó: T: Danh mục tiếp tuyến. : Lợi suất của danh mục P được tính toán theo lý thuyết. : Lợi suất thực tế của danh mục. : Chỉ số Jensen. => Danh mục thực thi tốt. Xem xét mối quan hệ giữa CML và SML theo phương trình: SML Trường hợp 1: Danh mục đối chứng B là danh mục tổng hợp phản ánh chung tính chất chung của thị trường. Trường hợp 2: Danh mục đối chứng được lấy là danh mục tiếp tuyến. CHƯƠNG 2 PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ THỰC THI DANH MỤC ĐẦU TƯ TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM. I. ÁP DỤNG VÀO THỰC TẾ TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM. Thị trường chứng khoán Việt Nam tuy còn non trẻ nhưng cũng đã trải qua nhiều sóng gió, thăng trầm. Qua quá trình hình thành và phát triển, bắt đầu từ sàn giao dịch chỉ có bốn cổ phiếu niêm yết cho đến nay, với trên ba chục mặt hàng trong các lĩnh vực khác nhau và lượng nhà đầu tư tham gia thị trường tăng đến chóng mặt đã đẩy thị trường chứng khoán Việt Nam bước sang giai đoạn mới. Đó là giai đoạn “bùng nổ”, phát triển mạnh mẽ cả về quy mô lẫn chất lượng, thể hiện qua chỉ số Vnindex đã vượt qua ngưỡng 1000 điểm và khối lượng giao dịch lớn, đều đặn hàng trăm tỷ một ngày. Thị trường chứng khoán Việt Nam cuối năm 2006, đầu năm 2007 đặc biệt khởi sắc với các kỳ giao dịch vô cùng sôi động, vượt ra ngoài cả kỳ vọng của giới đầu tư. Những đợt tăng giá liên tục bùng phát ở nhiều cổ phiếu đã xoáy thị trường vào cơn lốc tăng giá mạnh mẽ. Số lượng người đầu tư mới tìm đến thị trường chứng khoán ngày càng tăng mạnh. Bối cảnh này là một cơ hội rất lớn nhưng cũng là thử thách không nhỏ đối với các nhà đầu tư cũng như các doanh nghiệp niêm yết. II. HOẠT ĐỘNG QUẢN LÝ DANH MỤC ĐẦU TƯ CỦA CÔNG TY CHỨNG KHOÁN NGÂN HÀNG CÔNG THƯƠNG. Công ty TNHH Chứng khoán Ngân hàng Công thương (IBS) hoạt động theo mô hình công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên vốn nhà nước, kinh doanh trong lĩnh vực chứng khoán và cung cấp các dịch vụ tư vấn tài chính với số vốn điều lệ là 105 tỷ đồng và được sự hỗ trợ tích cực của mạng lưới kinh doanh trảI rộng toàn quốc của Ngân hàng Công thương Việt Nam. Là một trong số những công ty chứng khoán đầu tiên của Việt Nam, IBS luôn đặt lợi ích của khách hàng lên hàng đầu và xây dựng sự tin cậy của khách hàng trên cơ sở chất lượng các dịch vụ chuyên nghiệp. IBS đã trở thành địa chỉ tin cậy cho các doanh nghiệp có nhu cầu về dịch vụ tư vấn tài chính, phát hành chứng khoán huy động vốn, cũng như những nhà đầu tư tổ chức và cá nhân muốn tìm kiếm cơ hội đầu tư hiệu quả thông qua thị trường chứng khoán . Cùng với sự hỗ trợ tích cực của mạng lưới kinh doanh trải rộng toàn quốc của Ngân hàng Công thương Việt Nam, IBS luôn hỗ trợ khách hàng trong các hoạt động trên thị trường tài chính và không ngừng xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng bằng cách cung cấp các dịch vụ chất lượng cao và kịp thời đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Một trong những nghiệp vụ quan trọng của công ty là hoạt động quản lý danh mục đầu tư. Phòng quản lý danh mục đầu tư của công ty hiện nay đang hoạt động rất hiệu quả: thực hiện quản lý theo ủy thác của từng nhà đầu tư trong mua bán, nắm giữ chứng khoán. Thiết kế một danh mục đầu tư dựa trên đặc điểm kỳ vọng về lợi nhuận và mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư. * Trong chuyên đề này, tôi lựa chọn danh mục đầu tư có mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư là cao nhất: 50%. Danh mục đầu tư gồm các chứng khoán được niêm yết trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh: VFMVF1, CII, DRC, KHP, BMP, VSH, STB. Trong đó: VFMVF1: Chứng chỉ quỹ đầu tư Việt Nam. CII: Công ty cổ phần đầu tư hạ tầng kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh. DRC: Công ty cổ phần cao su Đà Nẵng. KHP: Công ty cổ phần điện lực Khánh Hòa. BMP: Công ty cổ phần nhựa Bình Minh. VSH: Công ty cổ phần thủy điện Vĩnh Sơn sông Hinh STB: Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn thương tín Danh mục đầu tư được lấy ban đầu có tỷ trọng là (12.4% VFMVF1, 7% CII, 14% DRC, 8.5% KHP, 25.1% BMP, 14.85% VSH, 18.15% STB). Từ danh mục này, ta xây dựng danh mục tối ưu P và tiến hành đánh giá xem danh mục tối ưu từ thời điểm lập ra đến nay họat động có hiệu quả không. 1. Xây dựng danh mục tối ưu. Do giá chứng khoán là chuỗi thời gian nên lợi suất R cũng là các chuỗi thời gian.Vì thế trước khi phân tích các cổ phiếu thì chúng ta phải để ý đến tính dừng các chuỗi của từng loại cổ phiếu. Chuỗi lợi suất của các chứng khoán được tính dựa trên chuỗi số liệu giá chứng khoán theo công thức: Các số liệu giá chứng khoán cập nhật theo ngày nên trong chuyên đề này lợi suất của các chứng khoán cũng được tính theo ngày. Trước hết, ta kiểm tra tính dừng của các chuỗi lợi suất cổ phiếu VFMVF1, CII, DRC, KHP, BMP, VSH, STB. (Xem phụ lục 1) Giả thiết: H0: (chuỗi không dừng) H1: (chuỗi dừng) Nếu thì bác bỏ Ho + Chuỗi lợi suất R_VFMVF1: Kiểm định nghiệm đơn vị cho ta kết quả: DW= 1.996373 cho biết ut không tự tương quan. Và: Vậy chuỗi R_VFMVF1 là chuỗi dừng. + Chuỗi lợi suất R_CII : Kiểm định nghiệm đơn vị cho ta kết quả: DW= 2,036625 cho biết ut không tự tương quan. Và: Vậy chuỗi lợi suất R_CII là chuỗi dừng. + Chuỗi lợi suất R_DRC: Kiểm định nghiệm đơn vị cho ta kết quả: DW= 1,967388 cho biết ut không tự tương quan. Và: Vậy chuỗi lợi suất R_DRC là chuỗi dừng. + Chuỗi lợi suất R_KHP: Kiểm định nghiệm đơn vị cho ta kết quả: DW= 1,989971 cho thấy ut không tự tương quan. Và: Vậy chuỗi lợi suất R_KHP là chuỗi dừng. + Chuỗi lợi suất R_BMP: Kiểm định nghiệm đơn vị cho ta kết luận: DW= 2,007820 cho thấy ut không tự tương quan. Và: Vậy chuỗi lợi suất R_BMP là chuỗi dừng. + Chuỗi lợi suất R_VSH: Kiểm định nghiệm đơn vị cho ta kết luận: DW= 2,022837 cho thấy ut không tự tương quan. Và: Vậy chuỗi lợi suất R_VSH là chuỗi dừng. + Chuỗi lợi suất R_STB : Kiểm định nghiệm đơn vị cho ta kết luận: DW= 1,981274 cho thấy ut không tự tương quan. Và: Vậy chuỗi lợi suất R_STB là chuỗi dừng. + Với chuỗi lợi suất R_VNINDEX : Kiểm định nghiệm đơn vị cho ta kết luận: DW= 1,943799 cho thấy ut không tự tương quan. Và: Vậy chuỗi lợi suất R_VNINDEX là chuỗi dừng. Như vậy, các chuỗi lợi suất đều là các chuỗi dừng. Ta giả định các yếu tố khác ( thị trường vốn, tâm lý nhà đầu tư,…) đều thỏa mãn các giả thiết cơ bản của mô hình CAPM và mô hình chỉ số thị trường. * Ký hiệu: Ri là lợi suất của chứng khoán i. R_Vni là lợi suất của danh mục thị trường mà trong trường hợp này chính là Vnindex. Lấy lợi suất phi rủi ro là Rf = 8.95%/ năm. Áp dụng mô hình CAPM : Với : Ta tính được : VFMVF1 CII DRC KHP var(Rvni)= 0.00024791 0.00042543 0.0005309 0.0005165 covar( Ri,Rvni)= 4.32E-05 9.88E-05 0.000286 0.0001882 beta(i)= 1.74E-01 2.32E-01 0.5387019 0.3643586 E(Rm)= 0.002576 0.002913 0.006107 0.005745 E(Ri)(%/ năm)= 23.80% 31.57% 124.21% 82.09% phần bù rủi ro(%/ năm)= 14.80% 22.62% 115.25% 73.14% BMP VSH STB var(Rvni)= 0.00044723 0.00044957 0.0004479 covar( Ri,Rvni)= 0.00031258 0.00040286 0.0003008 beta(i)= 0.69892533 0.89609493 0.6715941 E(Rm)= 0.004133 0.004513 0.004211 E(Ri)(%/ năm)= 108.13% 148.53% 106.16% phần bù rủi ro(%/ năm)= 99.18% 139.58% 97.21% Hệ số bêta thể hiện rủi ro của chứng khoán đó so với rủi ro thị trường.Theo tính toán ở trên ta thấy các chứng khoán đều có hệ số beta dương chứng tỏ các chứng khoán trên biến động cùng chiều so với biến động của thị trường. Sử dụng kết quả tính ở bảng tính trên, ta có: Hệ số bêta (năm) (ngµy) VFMVF1 1.74E-01 23.80% 0.000652 CII 0.002913 31.57% 0.000865 DRC 0.53870186 124.21% 0.003403 KHP 0.36435856 82.09% 0.002249 BMP 0.69892533 108.13% 0.002962 VSH 0.89609493 148.53% 0.004069 STB 0.67159408 106.16% 0.002908 = var( Rvni )= 0.000280 (tính cho lợi suất của VNI trên chuỗi số liệu từ ngày 31/7/2000 đến ngày 30/3/2007). Chọn = 8.95%/ năm = 0.02452%/ ngày. Bước 1: Tính chỉ số Treynor : RVOL( reward to Volatility Ratio) Sau đó sắp xếp các chỉ số này tương ứng với từng chứng khoán theo thứ tự giảm dần. Bước 2: Tính Ci * Sử dụng OLS để ước lượng mô hình chỉ số thị trường (phụ lục 2): Từ các mô hình ước lượng được bằng OLS , ta ghi lại được phần dư của lợi suất từng chứng khoán.điều khiển Dùng kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm định tính dừng của các phần dư của lợi suất từng chứng khoán ( phụ lục 3): + Với chuỗi phần dư EVFMVF1 ta có: Vậy chuỗi EVFMVF1 là chuỗi dừng. + Với chuỗi phần dư ECII ta có: Vậy chuỗi ECII là chuỗi dừng. + Với chuỗi phần dư EDRC ta có: Vậy chuỗi EDRC là chuỗi dừng. + Với chuỗi phần dư EKHP ta có: Vậy chuỗi EKHP là chuỗi dừng. + Với phần dư EBMP ta có: Vậy chuỗi EBMP là chuỗi dừng. + Với chuỗi phần dư EVSH ta có: Vậy chuỗi EVSH là chuỗi dừng. + Với chuỗi phần dư ESTB ta có: Vậy chuỗi ESTB là chuỗi dừng. Bằng kiểm định nghiệm đơn vị, ta xác nhận các chuỗi phần dư này đều là các chuỗi dừng. Như vậy, các mô hình chỉ số thị trường sử dụng trong phần tính toán này đều là các mô hình chấp nhận được. Tính var cho các chuỗi phần dư này ta tìm được các : STT Chứng khoán RVOLi 1 DRC 0.00092784 0.003403 0.5387019 2.1395508 2 KHP 0.00080691 0.002249 0.3643586 2.0073633 3 VSH 0.00062115 0.004069 0.8960949 1.5576475 4 STB 0.00053957 0.002908 0.6715941 1.4474517 5 BMP 0.00074593 0.002962 0.6989253 1.4190357 6 CII 0.00093814 0.000865 2.32E-01 9.74E-01 7 VFMVF1 0.00063542 0.000652 1.74E-01 8.52E-01 STT Chứng khoán Lũy kế Lũy kế Ci 1 DRC 3.40338852 1.833411729 1.8334117 312.76911 312.769115 0.000472 2 KHP 2.48329347 0.904809239 2.738221 164.5249 477.294014 0.000676 3 VSH 6.15604706 5.516402577 8.2546235 1292.7508 1770.04478 0.001545 4 STB 4.93500553 3.31432051 11.568944 835.91634 2605.96113 0.001873 5 BMP 3.64216973 2.54560466 14.114549 654.88353 3260.84465 0.002066 6 CII 0.66066556 1.53E-01 1.43E+01 5.75E+01 3.32E+03 2.07E-03 7 VFMVF1 0.64020298 1.12E-01 1.44E+01 4.78E+01 3.37E+03 2.07E-03 Bước 3: Xác định phân vị bằng cách so sánh RVOLi với Ci, ta xác định được với một chỉ số k thì , nhưng thì khi đó danh mục tối ưu sẽ bao gồm các chứng khoán xếp từ 1 đến k. Các chứng khoán từ thứ tự k+1 trở đi sẽ không có mặt trong danh mục tối ưu. Trong trường hợp này, ta xác định được phân vị tương ứng k=7 vì tất cả các chứng khoán đều có . Vậy các chứng khoán VFMVF1, CII, DRC, KHP, BMP, VSH, STB sẽ đều có mặt trong danh mục tối ưu. Bước 4: Xác định Wi ( i=1,2,…,7). STT Chứng khoán Zi Wi 1 DRC 580.597799 0.005861869 3.1293358 22.74% 2 KHP 451.546681 0.005499528 2.1779047 15.83% 3 VSH 1442.64935 0.004267182 3.9266009 28.53% 4 STB 1244.67497 0.003964895 2.6039926 18.92% 5 BMP 936.986403 0.003887111 1.7064831 12.39% 6 CII 2.48E+02 2.67E-03 1.48E-01 1.07% 7 VFMVF1 2.74E+02 2.33E-03 7.15E-02 0.52% 13.763687 100.00% Như vậy danh mục tối ưu sẽ là: P =( 22.74% DRC, 15.83%KHP, 28.53%VSH, 18.92% STB, 12.39% BMP, 1.07%CII, 0.52% VFMVF1). 2. Đánh giá việc thực thi danh mục. * Trước hết ta xem xét tình hình hoạt động của danh mụcthông qua biến động giá cả của các cổ phiếu trên thị trường thể hiện qua các đồ thị sau: + Đồ thị của VNindex và giá cổ phiếu CII: Đồ thị cho thấy giá cổ phiếu CII biến động theo xu hướng biến động của thị trường. Trong giai đoạn 6/2006 đến 1/2007 biến động giá CII gần như trùng khít với độ biến động của vnindex,chỉ có giai đoạn tháng 2/2007 là giá cổ phiếu CII biến động mạnh hơn độ biến động của thị trường. + Đồ thị của cổ phiếu DRC và Vnindex: Từ đồ thị ta thấy giá cổ phiếu DRC biến động cùng chiều với độ biến động chung của thị trường nhưng % thay đổi của cổ phiếu DRC lớn hơn % thay đổi của Vnindex tương đối nhiều. + Đồ thị của cổ phiếu KHP và Vnindex: Từ đồ thị cho thấy giá cổ phiếu KHP biến đổi cùng xu hướng với biến động của thị trường. Riêng giai đoạn tháng 3/2007 là giá KHP biến động lớn hơn so với sự biến đổi chung của toàn thị trường. + Đồ thị của giá cổ phiếu BMP và Vnindex: Nhìn vào đồ thị ta thấy sự biến động giá cổ phiếu BMP cũng lớn hơn độ biến động chung của thị trường. + Đồ thị của giá cổ phiếu VSH với Vnindex: Từ đồ thị ta thấy độ biến động của giá cổ phiếu VSH rất sát với độ biến động chung của thị trường. % thay đổi giá cổ phiếu VSH gần bằng với % thay đổi của Vnindex. + Đồ thị của cổ phiếu STB và Vnindex: Nhìn vào đồ thị ta thấy % thay đổi giá cổ phiếu STB thấp hơn % thay đổi của Vnindex. Cổ phiếu STB có giá tương đối ổn định so với thị trường. Nhìn chung giá của các cổ phiếu CII, DRC, KHP, BMP, VSH, STB đều biến động theo xu hướng biến động của thị trường. Trong đó cổ phiếu VSH là biến động sát với thị trường nhất. Như vậy, danh mục trên gồm các cổ phiếu tương đối năng động. * Để đánh giá hiệu quả thực thi của danh mục trên, ta tiến hành tính toán một số chỉ số. a. Chỉ số Treynor: Lấy danh mục đối chứng B là danh mục thị trường trong trường hợp này chính là Vnindex . Tính chỉ số Treynor theo công thức: Từ kết quả trên ta có STT Chứng khoán 1 DRC 22.74% 0.5387019 0.003403 2 KHP 15.83% 0.3643586 0.002249 3 VSH 28.53% 0.8960949 0.004069 4 STB 18.92% 0.6715941 0.002908 5 BMP 12.39% 0.6989253 0.002962 6 CII 1.07% 0.232 0.000865 7 VFMVF1 0.52% 0.174 0.000652 Từ đó ta tính được = 0.6528843 = 0.00322058 = =0.004557 Với =0.004314 – 0.0002452 = 0.0040688 b. Chỉ số Sharpe: Lấy danh mục đối chứng B là danh mục thị trường trong trường hợp này chính là Vnindex . Tính chỉ số Sharpe theo công thức : Với Ta tìm được ma trận V: RDRC RKHP RVSH RSTB RBMP RCII RVFMVF1 RDRC 0.001213 -1.84E-07 7.89E-05 -3.98E-05 0.000202 0.000308 8.16E-05 RKHP -1.84E-07 0.00094778 -6.39E-05 8.38E-05 2.26E-05 -0.00015 1.33E-05 RVSH 7.89E-05 -6.39E-05 0.000839 -2.87E-05 0.000267 0.000276 6.37E-05 RSTB -3.98E-05 8.38E-05 -2.87E-05 0.000685 0.000143 8.26E-06 -2.82E-05 RBMP 0.000202 2.26E-05 0.000267 0.000143 0.000659 0.000185 1.51E-05 RCII 0.000308 -0.0001538 0.000276 8.26E-06 0.000185 0.000965 8.77E-05 RVFMVF1 8.16E-05 1.33E-05 6.37E-05 -2.82E-05 1.51E-05 8.77E-05 0.000104 Có W=(22.74%, 15.83%, 28.53%, 18.92%, 12.39%, 1.07%, 0.52%) Ta tính được: = 0.000234 => = 0.015297 = 0.016733 = = 0.194507 = =0.177815 Tính toán cả hai chỉ số Sharpe và Treynor đều cho ta kết quả: > và > nên ta kết luận danh mục P là danh mục thực thi tốt. KẾT LUẬN Bằng việc áp dụng các công cụ trong Phân tích và định giá tài sản tài chính và các mô hình kinh tế lượng, ta đã đánh giá được hiệu quả đầu tư của danh mục gồm một số cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Qua đó cho ta thấy đầu tư chứng khoán sẽ đem lại lợi nhuận cao nếu ta biết phân tích, đánh giá đúng tình hình thị trường. Việc phát triển thị trường chứng khoán ổn định, lành mạnh và hoạt động hiệu quả không thể thiếu được sự tham gia của các tổ chức đầu tư lớn và các tổ chức trung gian phân tích, đánh giá tình hình thị trường để cố vấn cho các nhà đầu tư giúp họ đầu tư có hiệu quả hơn. Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua thời kỳ khởi đầu với nhiều biến động đã cho thấy còn thiếu nhiều các nhà phân tích, cố vấn có kinh nghiệm. Xuất phát từ tính cấp thiết đó, em đã đưa ra những nội dung cơ bản mang tính lý thuyết về quản lý danh mục đầu tư và đánh giá hiệu quả thực thi danh mục đầu tư. Do vấn đề nội dung nghiên cứu trong đề tài là những vấn đề phức tạp, bị hạn chế về thời gian và kinh nghiệm thực tế về lĩnh vực này của em còn hạn hẹp nên đề tài khó tránh khỏi những khiếm khuyết. Em xin kính nhận các ý kiến phê bình cùng những chỉ dẫn của các thầy cô, các anh chị trong phòng và bạn học. Em xin chân thành cảm ơn! DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Bài giảng môn Phân tích và định giá tài sản tài chính của PGS .TS Hoàng Đình Tuấn, khoa Toán kinh tế trường Đại học Kinh tế Quốc dân. Giáo trình Kinh tế lượng và bài tập Kinh tế lượng – Trường Đại học Kinh tế Quốc dân – Khoa Toán kinh tế, Bộ môn điều khiển kinh tế, Nxb Khoa học và kỹ thuật. Giáo trình Thị trường chứng khoán của PGS . Đinh Xuân Trình, PTS . Nguyễn Thị Quy- Nxb Giáo dục 1998. Các trang web: PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: Kiểm tra tính dừng của các chuỗi lợi suất các cổ phiếu. ADF Test Statistic -19.81077 1% Critical Value* -2.5692 5% Critical Value -1.9400 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_VFMVF1) Method: Least Squares Date: 04/13/07 Time: 21:45 Sample(adjusted): 2 591 Included observations: 590 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_VFMVF1(-1) -0.800456 0.040405 -19.81077 0.0000 R-squared 0.399870 Mean dependent var 0.000116 Adjusted R-squared 0.399870 S.D. dependent var 0.032706 S.E. of regression 0.025337 Akaike info criterion -4.511423 Sum squared resid 0.378111 Schwarz criterion -4.503999 Log likelihood 1331.870 Durbin-Watson stat 1.996373 ADF Test Statistic -10.32919 1% Critical Value* -3.4620 5% Critical Value -2.8750 10% Critical Value -2.5739 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_CII) Method: Least Squares Date: 04/13/07 Time: 21:46 Sample(adjusted): 2 217 Included observations: 216 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_CII(-1) -0.662396 0.064129 -10.32919 0.0000 C 0.001545 0.002053 0.752271 0.4527 R-squared 0.332693 Mean dependent var 0.000426 Adjusted R-squared 0.329575 S.D. dependent var 0.036806 S.E. of regression 0.030136 Akaike info criterion -4.156956 Sum squared resid 0.194354 Schwarz criterion -4.125703 Log likelihood 450.9512 F-statistic 106.6921 Durbin-Watson stat 2.036625 Prob(F-statistic) 0.000000 ADF Test Statistic -4.826340 1% Critical Value* -3.5598 5% Critical Value -2.9178 10% Critical Value -2.5964 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_DRC) Method: Least Squares Date: 04/13/07 Time: 21:53 Sample(adjusted): 2 53 Included observations: 52 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_DRC(-1) -0.626542 0.129817 -4.826340 0.0000 C 0.009621 0.004870 1.975604 0.0437 R-squared 0.317812 Mean dependent var 0.000179 Adjusted R-squared 0.304168 S.D. dependent var 0.038553 S.E. of regression 0.032160 Akaike info criterion -3.998495 Sum squared resid 0.051713 Schwarz criterion -3.923447 Log likelihood 105.9609 F-statistic 23.29356 Durbin-Watson stat 1.967388 Prob(F-statistic) 0.000014 ADF Test Statistic -4.041505 1% Critical Value* -3.5437 5% Critical Value -2.9109 10% Critical Value -2.5928 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_KHP) Method: Least Squares Date: 04/13/07 Time: 21:59 Sample(adjusted): 2 60 Included observations: 59 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_KHP(-1) -0.445494 0.110230 -4.041505 0.0002 C 0.004904 0.004004 1.224853 0.2257 R-squared 0.222732 Mean dependent var 9.84E-07 Adjusted R-squared 0.209096 S.D. dependent var 0.032955 S.E. of regression 0.029308 Akaike info criterion -4.188622 Sum squared resid 0.048960 Schwarz criterion -4.118197 Log likelihood 125.5643 F-statistic 16.33377 Durbin-Watson stat 1.989971 Prob(F-statistic) 0.000161 ADF Test Statistic -11.13984 1% Critical Value* -2.5776 5% Critical Value -1.9416 10% Critical Value -1.6167 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_BMP) Method: Least Squares Date: 04/13/07 Time: 22:04 Sample(adjusted): 2 172 Included observations: 171 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_BMP(-1) -0.843277 0.075699 -11.13984 0.0000 R-squared 0.421955 Mean dependent var -8.66E-05 Adjusted R-squared 0.421955 S.D. dependent var 0.041311 S.E. of regression 0.031408 Akaike info criterion -4.077656 Sum squared resid 0.167702 Schwarz criterion -4.059284 Log likelihood 349.6396 Durbin-Watson stat 2.007820 ADF Test Statistic -10.63108 1% Critical Value* -2.5774 5% Critical Value -1.9416 10% Critical Value -1.6166 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_VSH) Method: Least Squares Date: 04/13/07 Time: 22:08 Sample(adjusted): 2 175 Included observations: 174 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_VSH(-1) -0.783333 0.073683 -10.63108 0.0000 R-squared 0.395116 Mean dependent var 0.000282 Adjusted R-squared 0.395116 S.D. dependent var 0.039578 S.E. of regression 0.030782 Akaike info criterion -4.118067 Sum squared resid 0.163919 Schwarz criterion -4.099912 Log likelihood 359.2719 Durbin-Watson stat 2.022837 ADF Test Statistic -10.60927 1% Critical Value* -2.5771 5% Critical Value -1.9415 10% Critical Value -1.6166 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_STB) Method: Least Squares Date: 04/13/07 Time: 22:13 Sample(adjusted): 2 179 Included observations: 178 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_STB(-1) -0.776189 0.073161 -10.60927 0.0000 R-squared 0.388609 Mean dependent var -0.000470 Adjusted R-squared 0.388609 S.D. dependent var 0.034884 S.E. of regression 0.027277 Akaike info criterion -4.359978 Sum squared resid 0.131690 Schwarz criterion -4.342103 Log likelihood 389.0380 Durbin-Watson stat 1.981274 ADF Test Statistic -26.23493 1% Critical Value* -2.5671 5% Critical Value -1.9396 10% Critical Value -1.6157 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_VNINDEX) Method: Least Squares Date: 04/13/07 Time: 22:15 Sample(adjusted): 2 1507 Included observations: 1503 Excluded observations: 3 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_VNINDEX(-1) -0.628472 0.023956 -26.23493 0.0000 R-squared 0.314240 Mean dependent var 4.20E-06 Adjusted R-squared 0.314240 S.D. dependent var 0.018833 S.E. of regression 0.015596 Akaike info criterion -5.482930 Sum squared resid 0.365343 Schwarz criterion -5.479393 Log likelihood 4121.422 Durbin-Watson stat 1.943799 Kiểm định cho thấy các chuỗi lợi suất của các cổ phiếu đều là các chuỗi dừng. PHỤ LỤC 2: Ước lượng mô hình chỉ số thị trường bằng OLS Dependent Variable: R_VFMVF1 Method: Least Squares Date: 05/02/07 Time: 17:34 Sample: 1 591 Included observations: 591 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BETAVFMVF1*R_VNI 1.002008 0.384877 2.603450 0.0095 C 0.001864 0.001069 1.743184 0.0818 R-squared 0.011377 Mean dependent var 0.002329 Adjusted R-squared 0.009698 S.D. dependent var 0.025759 S.E. of regression 0.025634 Akaike info criterion -4.486454 Sum squared resid 0.387018 Schwarz criterion -4.471625 Log likelihood 1327.747 F-statistic 6.777953 Durbin-Watson stat 1.636277 Prob(F-statistic) 0.009462 Phương trình ước lượng được là: R_VFMVF1 = 1.002008269*(BETAVFMVF1*R_VNI) + 0.001864195036 Dependent Variable: R_CII Method: Least Squares Date: 05/02/07 Time: 17:37 Sample: 1 217 Included observations: 217 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BETACII*R_VNI 1.001288 0.451087 2.219725 0.0275 C 0.001226 0.002178 0.562897 0.5741 R-squared 0.022404 Mean dependent var 0.001869 7Adjusted R-squared 0.017857 S.D. dependent var 0.032085 S.E. of regression 0.031797 Akaike info criterion -4.049685 Sum squared resid 0.217382 Schwarz criterion -4.018534 Log likelihood 441.3908 F-statistic 4.927180 Durbin-Watson stat 1.474886 Prob(F-statistic) 0.027482 Phương trình ước lượng được là: R_CII = 1.001288174*(BETACII*R_VNI) + 0.001225921321 Dependent Variable: R_DRC Method: Least Squares Date: 05/02/07 Time: 17:40 Sample: 1 53 Included observations: 53 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BETADRC*R_VNI 1.000000 0.367021 2.724638 0.0088 C 0.010265 0.004762 2.155422 0.0359 R-squared 0.127066 Mean dependent var 0.014046 Adjusted R-squared 0.109950 S.D. dependent var 0.035154 S.E. of regression 0.033165 Akaike info criterion -3.937612 Sum squared resid 0.056097 Schwarz criterion -3.863261 Log likelihood 106.3467 F-statistic 7.423652 Durbin-Watson stat 1.220677 Prob(F-statistic) 0.008796 Phương trình ước lượng được là R_DRC = 0.9999999285*(BETADRC*R_VNI) + 0.01026480505 Dependent Variable: R_KHP Method: Least Squares Date: 05/02/07 Time: 17:43 Sample: 1 60 Included observations: 60 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BETAKHP*R_VNI 1.000000 0.533504 1.874400 0.0659 C 0.009555 0.004553 2.098523 0.0402 R-squared 0.057116 Mean dependent var 0.011620 Adjusted R-squared 0.040859 S.D. dependent var 0.034940 S.E. of regression 0.034219 Akaike info criterion -3.879311 Sum squared resid 0.067914 Schwarz criterion -3.809499 Log likelihood 118.3793 F-statistic 3.513377 Durbin-Watson stat 0.876089 Prob(F-statistic) 0.065914 Phương trình ước lượng được là: R_KHP = 0.9999998955*(BETAKHP*R_VNI) + 0.009554644448 Dependent Variable: R_BMP Method: Least Squares Date: 05/02/07 Time: 17:45 Sample: 1 172 Included observations: 172 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BETABMP*R_VNI 1.000000 0.140920 7.096202 0.0000 C 0.003404 0.002134 1.595234 0.1125 R-squared 0.228521 Mean dependent var 0.006697 Adjusted R-squared 0.223983 S.D. dependent var 0.031010 S.E. of regression 0.027317 Akaike info criterion -4.351043 Sum squared resid 0.126859 Schwarz criterion -4.314445 Log likelihood 376.1897 F-statistic 50.35608 Durbin-Watson stat 2.132988 Prob(F-statistic) 0.000000 Phương trình ước lượng được là: R_BMP = 1.000000036*(BETABMP*R_VNI) + 0.003404191272 Dependent Variable: R_VSH Method: Least Squares Date: 05/02/07 Time: 17:47 Sample: 1 175 Included observations: 175 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BETAVSH*R_VNI 1.000001 0.099423 10.05804 0.0000 C 0.000335 0.001931 0.173517 0.8624 R-squared 0.368991 Mean dependent var 0.004350 Adjusted R-squared 0.365344 S.D. dependent var 0.031368 S.E. of regression 0.024990 Akaike info criterion -4.529359 Sum squared resid 0.108034 Schwarz criterion -4.493190 Log likelihood 398.3189 F-statistic 101.1641 Durbin-Watson stat 2.179393 Prob(F-statistic) 0.000000 Phương trình ước lượng được là: R_VSH = 1.000001041*(BETAVSH*R_VNI) + 0.0003350151004 Dependent Variable: R_STB Method: Least Squares Date: 05/02/07 Time: 17:49 Sample: 1 179 Included observations: 179 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BETASTB*R_VNI 1.000000 0.126310 7.917029 0.0000 C 0.000773 0.001830 0.422504 0.6732 R-squared 0.261513 Mean dependent var 0.003578 Adjusted R-squared 0.257341 S.D. dependent var 0.027873 S.E. of regression 0.024020 Akaike info criterion -4.608738 Sum squared resid 0.102123 Schwarz criterion -4.573124 Log likelihood 414.4820 F-statistic 62.67935 Durbin-Watson stat 1.482039 Prob(F-statistic) 0.000000 Phương trình ước lượng được là: R_STB = 1.000000123*(BETASTB*R_VNI) + 0.0007731722538 Các giá trị P-value tương ứng với các mô hình ước lượng chuỗi lợi suất của các cổ phiếu đều cho thấy các hệ số của biến độc lập trong là khác không với mức ý nghĩa 5%.  PHỤ LỤC 3: Kiểm tra tính dừng của các chuỗi phần dư. ADF Test Statistic -20.23130 1% Critical Value* -2.5692 5% Critical Value -1.9400 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(EVFMVF1) Method: Least Squares Date: 04/14/07 Time: 22:42 Sample(adjusted): 2 591 Included observations: 590 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EVFMVF1(-1) -0.820540 0.040558 -20.23130 0.0000 R-squared 0.409993 Mean dependent var 0.000116 Adjusted R-squared 0.409993 S.D. dependent var 0.032789 S.E. of regression 0.025186 Akaike info criterion -4.523348 Sum squared resid 0.373629 Schwarz criterion -4.515924 Log likelihood 1335.388 Durbin-Watson stat 1.992735 ADF Test Statistic -11.30098 1% Critical Value* -3.4620 5% Critical Value -2.8750 10% Critical Value -2.5739 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Dependent Variable: D(ECII) Method: Least Squares Date: 04/14/07 Time: 22:44 Sample(adjusted): 2 217 Included observations: 216 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. ECII(-1) -0.745182 0.065940 -11.30098 0.0000 C 0.000283 0.002084 0.135936 0.8920 R-squared 0.373742 Mean dependent var 0.000422 Adjusted R-squared 0.370815 S.D. dependent var 0.038614 S.E. of regression 0.030629 Akaike info criterion -4.124513 Sum squared resid 0.200763 Schwarz criterion -4.093260 Log likelihood 447.4474 F-statistic 127.7121 Durbin-Watson stat 2.018779 Prob(F-statistic) 0.000000 ADF Test Statistic -4.878695 1% Critical Value* -3.5598 5% Critical Value -2.9178 10% Critical Value -2.5964 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(EDRC) Method: Least Squares Date: 04/14/07 Time: 22:46 Sample(adjusted): 2 53 Included observations: 52 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EDRC(-1) -0.639268 0.131033 -4.878695 0.0000 C 0.000673 0.004226 0.159316 0.8741 R-squared 0.322509 Mean dependent var 0.000121 Adjusted R-squared 0.308959 S.D. dependent var 0.036642 S.E. of regression 0.030460 Akaike info criterion -4.107076 Sum squared resid 0.046392 Schwarz criterion -4.032028 Log likelihood 108.7840 F-statistic 23.80167 Durbin-Watson stat 2.092031 Prob(F-statistic) 0.000011 ADF Test Statistic -4.090680 1% Critical Value* -3.5437 5% Critical Value -2.9109 10% Critical Value -2.5928 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(EKHP) Method: Least Squares Date: 04/14/07 Time: 22:47 Sample(adjusted): 2 60 Included observations: 59 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EKHP(-1) -0.448602 0.109664 -4.090680 0.0001 C -0.000390 0.003699 -0.105502 0.9163 R-squared 0.226947 Mean dependent var -0.000175 Adjusted R-squared 0.213385 S.D. dependent var 0.032028 S.E. of regression 0.028406 Akaike info criterion -4.251100 Sum squared resid 0.045994 Schwarz criterion -4.180675 Log likelihood 127.4075 F-statistic 16.73367 Durbin-Watson stat 2.117251 Prob(F-statistic) 0.000137 ADF Test Statistic -13.96059 1% Critical Value* -2.5776 5% Critical Value -1.9416 10% Critical Value -1.6167 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(EBMP) Method: Least Squares Date: 04/14/07 Time: 22:48 Sample(adjusted): 2 172 Included observations: 171 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EBMP(-1) -1.068744 0.076554 -13.96059 0.0000 R-squared 0.534106 Mean dependent var -0.000188 Adjusted R-squared 0.534106 S.D. dependent var 0.039896 S.E. of regression 0.027231 Akaike info criterion -4.363068 Sum squared resid 0.126062 Schwarz criterion -4.344696 Log likelihood 374.0423 Durbin-Watson stat 2.004737 ADF Test Statistic -14.38948 1% Critical Value* -3.4690 5% Critical Value -2.8781 10% Critical Value -2.5755 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(EVSH) Method: Least Squares Date: 04/14/07 Time: 22:49 Sample(adjusted): 2 175 Included observations: 174 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EVSH(-1) -1.094235 0.076044 -14.38948 0.0000 C 0.000103 0.001889 0.054479 0.9566 R-squared 0.546242 Mean dependent var -5.32E-05 Adjusted R-squared 0.543604 S.D. dependent var 0.036891 S.E. of regression 0.024923 Akaike info criterion -4.534645 Sum squared resid 0.106837 Schwarz criterion -4.498334 Log likelihood 396.5141 F-statistic 207.0571 Durbin-Watson stat 2.008904 Prob(F-statistic) 0.000000 ADF Test Statistic -10.25146 1% Critical Value* -2.5771 5% Critical Value -1.9415 10% Critical Value -1.6166 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ESTB) Method: Least Squares Date: 04/14/07 Time: 22:50 Sample(adjusted): 2 179 Included observations: 178 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. ESTB(-1) -0.755994 0.073745 -10.25146 0.0000 R-squared 0.372337 Mean dependent var -0.000532 Adjusted R-squared 0.372337 S.D. dependent var 0.029237 S.E. of regression 0.023163 Akaike info criterion -4.686912 Sum squared resid 0.094965 Schwarz criterion -4.669037 Log likelihood 418.1352 Durbin-Watson stat 1.924791 Kiểm định cho thấy các chuỗi phần dư tương ứng của các mô hình chỉ số thị trường trên đều là các chuỗi dừng. Do vậy các mô hình trên đều là các mô hình chấp nhận được. MỤC LỤC