Tài liệu Dữ liệu danh mục đầu tư pptx

Dữ liệu danh mục đầu tư
Ths. Trần T. Thanh Phương
Ths. Trần T. Thanh Phương
nganhang1k13.wordpress.com
Nội dung
1. Dữ liệu cơ bản của lợi nhuận tài sản: Tỷ suất lợi
nhuận trung bình (mean), Phương sai (standard
deviation).
2. Dữ liệu được điều chỉnh bởi cổ tức & chia tách.
3. Hiệp phương sai (Covariance) và hệ số tương quan
(Correlation)
4. Tỷ suất lợi nhuận trung bình (mean) và rủi ro
(variance) cho danh mục 2 tài sản.
5. Sử dụng hồi quy (regression)
6. Ví dụ nâng cao: Danh mục đầu tư của nhiều tài sản.
Ths. Trần T. Thanh Phương
Hàm excel
•
Average
•
Var( ) and Varp( )
•
Stdev( ) and Stdevp( )
•
Covar( ) and Correl( )
•
Trendlines (Excel’s term for
regressions)
•
Slope( ), Intercept( ), Rsq( )
Ths. Trần T. Thanh Phương

•
Tỷ suất lợi nhuận hàng ngày của CP
• Mc Donald, nếu bạn mua ngày T và
bán ngày T + 1:
Ths. Trần T. Thanh Phương
Phân phối lợi nhuận thường xuyên
của lợi nhuận CP (Frequency
Distribution)
•
Trong 2,528 lợi nhuận hàng ngày, bao nhiêu lợi
nhuận nằm giữa 1.09% và 1.79%?
•
Khoảng 416, tức là 16.462% tổng số lượng lợi
nhuận.
•
Trong 2,528 lợi nhuận hàng ngày, bao nhiêu lợi
nhuận nằm giữa -3.09% và -2.40%?
•
Khoảng 36 lợi nhuận (tức là 1.425% tổng số)
nằm giữa -3.09% và -2.40%.
•
Sử dụng hàm Excel – Frequency để tính phân
phối thường xuyên của lợi nhuận CP
giữa -3.09% và -2.40%.
Ths. Trần T. Thanh Phương
•
= Frequency ( Returns, Bin)
•
Bin: Giả định khoảng cách %
Ths. Trần T. Thanh Phương

Từ 01/2001–01/2003, có
1 tháng CP Ford có lợi
nhuận nằm giữa -22%
và -19%.
Hoặc, có 4 tháng CP
Ford có lợi nhuận nằm
giữa -19% và -16%, và
v.v…
Ths. Trần T. Thanh Phương
1.T sut li nhun trung
bỡnh (mean)

S dng hm Excel function
Average();

Hoc, =Sum(B17:B26)/10
n
k
k
n
i
i

=
=
1
Tyỷ leọ laừi suaỏt trung bỡnh ( ):
Ths. Trn T. Thanh Phng
2. Tỷ suất lợi nhuận dự kiến
•

Tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng = Tỷ suất LN
dự kiến xảy ra của 1 khoản đầu tư; trung
bình trọng số của các xác xuất của từng
tình huống có thể.
•
Bảng ma trận tỷ suất lợi nhuận (Pay off
Matrix)
Tỷ suất LN kỳ vọng; r* = p1r1+p2r2+…+pnrn
•

i
n
i
i
kPk
∑
=
=
1
R* : Mức sinh lời kỳ vọng, hay còn gọi là tỷ
lệ lãi suất mong đợi trung bình.
P: Xác suất xảy ra các tình trạng kinh tế.
Ri : Tỷ lệ lãi suất dự đoán cho từng thời kỳ
kinh te.á
Ths. Trần T. Thanh Phương
Ví dụ
Tỷ suất lợi nhuận dự kiến
của CP
Thị trường
nhu cầu sản

phẩm
Xác xuất
theo mức
cầu
Martin US Water
Mạnh 0,3 100% 20%
Bình thường 0,4 15% 15%
Yếu 0,3
1,0
-70% 10%
Ths. Trần T. Thanh Phương
Quan sát đồ thị
0,1
0,2
0,3
0,4
Martin Products
Xác suất
0 15 100-70
TSLN %
0,1
0,2
0,3
0,4
US Water
Xác suất
0 10
15
-70
TSLN %

20
TS LN kỳ vọng
TS LN kỳ vọng
Khoảng giá trị
LN Martin -70,
100. Hep hơn.
Ths. Trần T. Thanh Phương
Phân phối xác suất liên tục của tỷ suất lợi nhuận
Rate of
return (%)
50150-70
US Water
Martin

Cổ phiếu nào rủi ro hơn? Tại sao?
Ths. Trần T. Thanh Phương
3. Lợi suất thị trường (Rm)
1
n
m i i
i
R w R
=
=
∑
1
i i
i
n
j j

j
P q
w
P q
=
×
=
∑
13
w
i
là tỷ trọng của cổ phiếu R
i

trên thị trường
P
j
là giá cổ phiếu j
q
j
là lượng cổ phiếu i trên thị
trường
R
m
là lợi suất thị trường
Ths. Trần T. Thanh Phương
Vấn đề thảo luận
•
Trường hợp 1: Chị Châu gởi tiền 500 triệu
đồng vào ngân hàng, và kiếm được lợi

nhuận là 45 triệu đồng hàng năm.
•
Trường hợp 2: Bạn mua cổ phiếu, vốn bỏ ra
100.000 đồng, và kiếm được lợi nhuận 13.000
đồng hàng năm.
•
Đầu tư nào hiệu quả hơn?
•
Vậy, có nên khuyên chị Châu đầu tư giống
bạn?
Ths. Trần T. Thanh Phương
II. Ruûi Ro (Risk) trong ñaàu tö chöùng
khoaùn
•
Giả định: NĐT có lý trí.
- Theo định tính: Rủi ro là sự không chắc chắn
( có thể xảy ra, hoặc không”)
-
Theo định lượng: Sự khác biệt của lợi nhuận
thực tế, so với lợi nhuận kỳ vọng. Rủi ro đầu tư:
Khả năng/ xác xuất tỷ suất LN thực tế thấp hoặc
giá trị âm ((LN thực tế < LN kỳ vọng). )
–
Quan niệm cũ?
–
Quan niệm mới?
•
Khả năng sai biệt càng cao và giá trị chênh lệch
càng lớn thì rủi ro càng cao
Ths. Trần T. Thanh Phương

Phân loại rủi ro
Rủi ro
Rủi ro
Hệ thống
Rủi ro
phi hệ
thống
Ths. Trần T. Thanh Phương
17
2.1.Rủi ro hệ thống
1 2 3 4
Rủi ro
thị trường
Rủi ro
lãi suất
Rủi ro
sức mua
Rủi ro
Tỷ giá
Rủi ro hệ thống là rủi ro tác động đến toàn bộ hoặc hầu hết các
chứng khoán
Ths. Trần T. Thanh Phương
2.2 Rủi ro không hệ thống (Unsystematic risk)

là rủi ro phân tán được. Yếu tố nội tại gây ra và tác
động đến 1 ngành, một công ty, hay 1 loại chứng
khoán cụ thể nào đo.ù
1 2 3 4
Rủi ro kinh
doanh

Rủi ro
phi hệ thống
Rủi ro tài chính
Ths. Trần T. Thanh Phương
Biện pháp giảm rủi ro ???
•
Rủi ro không hệ thống sẽ giảm khi đầu tư
vào một danh mục đầu tư (ít nhất 2 loại
chứng khoán)
•
Càng nhiều loại chứng khoán trong danh
mục đầu tư thì rủi ro không hệ thống càng
giảm
•
Lựa chọn hai chứng khoán có lợi suất biến
đổi theo hướng ngược chiều nhau
19
Ths. Trần T. Thanh Phương
Ruỷi ro danh muùc khi ủa daùng hoaự ủau tử
(Portfolio risk and diversification)
Ths. Trn T. Thanh Phng
4. Đo lường rủi ro dự kiến (expected risk)
bằng độ lệch tiêu chuẩn (Standard
deviation)
- Là chỉ số thống kế phổ biến để độ rủi ro của một
tài sản; nó đo lường sự phân tán của các lãi suất
dư kiến xung quanh tỷ lệ lãi suất mong đợi trung
bình (Expected return ).
[ ]
2

1
( )
n
i i
i
p R E R
σ
=
= −
∑
p
i
là xác suất xảy
ra khi lãi suất là
R
i
E(R) là lãi
suất kỳ vọng
k
Ths. Trần T. Thanh Phương
Tính toán độ lệch chuẩn
1.Tính tỷ suất LN kỳ vọng (R*)
2. Các tỷ suất LN dự kiến – R* = độ lệch
3.Bình phương các độ lệch x Xác suất. Tổng các
giá trị là Phương sai của phân phối XS. Phương
Sai là bình phương của Độ Lệch chuẩn.
4.Độ lệch chuẩn: Căn bậc 2 của Phương sai.
- > Cho biết LN thực tế có thể cao hơn, or thấp
hơn so với LN dự kiến nhiều đến đâu.
Ths. Trần T. Thanh Phương

•
Sử dụng hàm Excel – Varp () : Phuong sai
•
Hoặc,
i) Trừ từng lợi nhuận với tỷ suất LN trung
bình .
ii) Bình phương sự chênh lệch trên.
iii) Cộng tất cả lại, chia N-1
Ths. Trần T. Thanh Phương
•
Độ lệch chuẩn:
•
Sử dụng hàm Excel – Stdevp
•
Hoặc, Sqrt (variance)
Ths. Trần T. Thanh Phương
Sử dụng dữ liệu q khứ đo đo lường
tỷ suất lợi nhuận mong đợi & độ lệch
chuẩn:
Tỷ lệ lãi suất trung bình ( ):
Độ lệch tiêu chuẩn:
•
n: số lương tình trạng kinh tế
n
k
k
n
i
i
∑

=
=
1
k
1
)(
2
1
−
−
=∂
∑
=
n
kk
n
i
i
Ths. Trần T. Thanh Phương